随着国民经济的发展,第一产业一直在国民生产总值中位于较重要的位置。随着科技的进步,更多的劳动工具和方式应运而生,大幅度提高了生产率,工业逐渐发展起来,第二产业在国民生产总值的比率也不断提高。随着一、二产业的迅猛发展,为了更好的建立和完善社会主义市场经济体制,加快经济发展,提高国民经济素质和综合国力,扩大就业,缓解中国就业压力,提高人民生活水平,实现小康,于是第三产业服务业开始进入高速发展时期。本论文选取吉林省2004-2020年的第三产业相关数据,对吉林省第三产业的经济发展进行全面分析,由于经济的发展很有可能受到地域的影响,但传统经济模型没有考虑到空间的影响因素,因此本文引入了空间权重矩阵。首先,在数据预处理上,将主成分分析方法与传统空间回归模型相结合,选取不同的指标进行分析,为了消除多重共线性的影响,对九个变量进行主成分降维,将降维后的主成分依据得分分别构建空间一阶自回归模型、空间滞后模型及空间误差模型,通过比较AIC值,选取空间滞后模型最合适。其次,选取城镇化水平作为分析指标,通过计算Moran指数,绘制LISA聚类图、显著图等,分析各地区的空间异质性、空间集聚性,并对吉林省各地区进行等级划分。最后,对吉林省经济发展进行预测分析。Kriging插值法多用于环境学、气象学等领域,用于经济学领域的分析较少。因此,本文使用高斯随机过程模型对吉林省第三产业经济进行预测,并对其提出一些合理性建议。研究结果表明,第三产业发展与城镇化水平、居民消费水平以及政府投资力度均存在着正相关关系。根据第三产业的影响因素,对吉林省进行空间异质性分析,并使用Kriging插值法对不同地区服务业发展进行聚类分析,发现Kriging模型预测结果较为准确。