Raumökonometrie – Definition, Konzepte, Arten von ökonometrischen Modellen, Durbin-Modell, Anwendungen, Vorteile, Nachteile, Unterschiede zur Standardökonomie, Raumkorrelation

Was ist räumliche Ökonometrie ?

Die räumliche Ökonometrie ist ein Wirtschaftszweig, der sich mit der Untersuchung wirtschaftlicher Phänomene befasst, die räumliche Abhängigkeit aufweisen . Mit anderen Worten, es geht um die Untersuchung, wie wirtschaftliche Aktivität mit dem physischen Raum zusammenhängt, in dem sie stattfindet . Dieser Wirtschaftszweig hat seine Wurzeln in der klassischen Ökonomie, die sich auf die Untersuchung des Zusammenhangs der Wirtschaftstätigkeit mit dem Standort der Produktionsfaktoren konzentrierte . Klassische Ökonomen entwickelten Theorien darüber, wie sich Unternehmen in Bezug auf ihre Märkte und untereinander lokalisieren . Diese Theorien bildeten die Grundlage für die Entwicklung der modernen räumlichen Ökonomie .

Die zeitgenössische räumliche Ökonomie deckt eine breite Palette von Themen ab, von der Analyse der Immobilienmärkte bis zur Untersuchung der Verkehrsinfrastruktur . Es umfasst sowohl mikroökonomische als auch makroökonomische Analysen und verwendet eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken, einschließlich mathematischer Modellierung, statistischer Analyse und geografischer Informationssysteme (GIS) .

Ziel der räumlichen Ökonometrie ist es, Beziehungen zwischen räumlich abhängigen wirtschaftlichen Variablen zu identifizieren, zu quantifizieren und zu erklären . Diese Beziehungen können direkt oder indirekt sein und positiver oder negativer Natur sein . Räumliche ökonometrische Modelle können verwendet werden, um Hypothesen darüber zu testen, wie die Wirtschaftstätigkeit durch standortspezifische Faktoren wie Zugänglichkeit, Agglomerationsökonomien oder lokale Einrichtungen beeinflusst wird . Sie können auch verwendet werden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Regionen oder Ländern zu untersuchen, oder zu untersuchen, wie sich Änderungen in einer Region (z . B . einer neuen Verkehrsverbindung) auf die Wirtschaftstätigkeit in einer anderen Region auswirken können .

Insgesamt ist die räumliche Ökonometrie ein wirksames Instrument, um zu verstehen, wie die Wirtschaftstätigkeit vom Standort geprägt ist . Es kann Einblicke in die grundlegenden Faktoren geben, die die wirtschaftliche Entwicklung und das Wachstum vorantreiben, und dazu beitragen, Entscheidungen der öffentlichen Ordnung zu treffen, die sich auf geografisch verteilte Bevölkerungsgruppen auswirken .

Was sind die Grundprinzipien und Konzepte der räumlichen Ökonometrie ?

Die räumliche Ökonometrie ist ein schnell wachsendes Wirtschaftsfeld, das die Beziehungen zwischen geografisch bestimmten wirtschaftlichen Variablen untersucht . Das Hauptziel der räumlichen Ökonometrie ist die Entwicklung von Methoden und Modellen, mit denen besser verstanden werden kann, wie die Wirtschaftstätigkeit räumlich abhängig ist und wie sich dies auf die Politikgestaltung auswirkt .

Es gibt eine Reihe von Grundprinzipien und Konzepten, die für das Verständnis der räumlichen Ökonometrie wichtig sind . Erstens ist es wichtig, das Konzept der räumlichen Autokorrelation zu verstehen . Dies tritt auf, wenn die Werte einer Variablen den Werten benachbarter Beobachtungen ähnlicher sind als Beobachtungen, die weiter entfernt sind . Räumliche Autokorrelation kann eine Reihe von Ursachen haben, einschließlich der Nähe zum Marktzugang, natürlichen Ressourcen oder anderen Faktoren .

Zweitens ist es auch wichtig, das Konzept der Spillovers zu verstehen . Dies tritt auf, wenn sich die Aktivitäten eines Unternehmens oder einer Einzelperson auf die Tätigkeit eines anderen Unternehmens oder einer anderen Person am selben Standort auswirken . Spillovers können positiv oder negativ sein; Beispielsweise können positive Spillovers auftreten, wenn eine Firma eine neue Fabrik eröffnet und Arbeitsplätze in der Gemeinde schafft, Während negative Spillovers auftreten können, wenn ein Unternehmen die Luft oder das Wasser in einer Gemeinde verschmutzt .

Drittens ist ein weiteres wichtiges Konzept in der räumlichen Ökonometrie das der Agglomerationsökonomien . Dies bezieht sich auf die Tatsache, dass Unternehmen in unmittelbarer Nähe aufgrund gemeinsamer Infrastruktur und Wissensspillover häufig niedrigere Kosten verursachen . Agglomerationsökonomien können sich positiv auf das Wirtschaftswachstum auswirken, da Unternehmen in unmittelbarer Nähe von gemeinsamen Ressourcen und Fachwissen profitieren können .

Schließlich untersucht die räumliche Ökonometrie auch die Auswirkungen der Entfernung auf die Wirtschaftstätigkeit . Dies ist als das Gesetz des Abstands bekannt, das besagt, dass die Veränderung der Wirtschaftstätigkeit zwischen zwei Punkten mit zunehmender Entfernung zunimmt . Entfernung hat wichtige Auswirkungen auf viele Aspekte der Wirtschaft, von Arbeitsmärkten bis zu Handelsmustern, und das Verständnis dieser Beziehung kann dazu beitragen, politische Entscheidungen zu verbessern .

Welche Arten von ökonometrischen Modellen werden in der räumlichen Analyse verwendet ?

Es gibt viele Arten von ökonometrischen Modellen, die in der räumlichen Analyse verwendet werden können . Einige der häufigsten sind Strukturgleichungsmodelle, autoregressive Modelle und Paneldatenmodelle . Jeder Modelltyp hat seine eigenen Stärken und Schwächen . Daher ist es wichtig, das richtige Modell für den jeweiligen Datensatz und die jeweilige Forschungsfrage auszuwählen .

Strukturgleichungsmodelle (SEMs) werden üblicherweise in der räumlichen Analyse verwendet, da sie die Abschätzung direkter und indirekter Effekte zwischen Variablen ermöglichen . SEMs eignen sich besonders gut zum Studium der Kausalität . SEMs können jedoch rechnerisch intensiv sein, sodass sie für sehr große Datensätze möglicherweise nicht praktikabel sind .

Autoregressive Modelle sind eine andere Art von ökonometrischem Modell, das häufig in der räumlichen Analyse verwendet wird . Diese Modelle konzentrieren sich auf die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer Reihe verzögerter unabhängiger Variablen . Autoregressive Modelle sind normalerweise leichter abzuschätzen als SEMs, aber sie sind möglicherweise nicht so genau bei der Vorhersage von Kausalzusammenhängen .

Panel-Datenmodelle sind ein dritter Typ eines ökonometrischen Modells, das in der räumlichen Analyse verwendet werden kann . Diese Modelle konzentrieren sich auf die Schätzung der Beziehungen zwischen Variablen über die Zeit . Panel-Datenmodelle werden häufig verwendet, wenn Forscher Zugriff auf wiederholte Maßnahmen für dieselben Einheiten (z . B . Einzelpersonen oder Unternehmen) haben . Panel-Datenmodelle können recht komplex sein, sodass sie möglicherweise nicht für alle Datensätze und Forschungsfragen geeignet sind .

Was ist das Durbin-Modell für räumliche Ökonometrie ?

Das Spatial Durbin-Modell ist eine Art räumliches ökonometrisches Modell, mit dem die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und unabhängigen Variablen analysiert wird, wenn eine räumliche Korrelation zwischen den Beobachtungen besteht . Dieses Modell wird häufig in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Soziologie und Geographie eingesetzt .

Das Spatial Durbin-Modell wird typischerweise unter Verwendung der OLS-Regression mit einer Korrektur für die räumliche Autokorrelation geschätzt . Der Korrekturterm wird normalerweise zum Fehlerterm der Regressionsgleichung addiert und häufig als „räumlicher Fehler“ -Term bezeichnet . Das Vorhandensein räumlich korrelierter Fehler kann zu voreingenommenen und inkonsistenten Schätzungen führen, wenn sie nicht ordnungsgemäß berücksichtigt werden .

Es gibt zwei Haupttypen von Spatial Durbin-Modellen : die Modelle erster und zweiter Ordnung . Das Modell erster Ordnung enthält nur eine Verzögerung der abhängigen Variablen, während das Modell zweiter Ordnung zwei Verzögerungen enthält . Modelle höherer Ordnung können verwendet werden, sind jedoch aufgrund der damit verbundenen Rechenbelastung weniger verbreitet .

Die Koeffizienten in einem räumlichen Durbin-Modell werden typischerweise ähnlich wie andere Regressionskoeffizienten interpretiert . Beispielsweise würde ein positiver Koeffizient für eine unabhängige Variable anzeigen, dass eine Erhöhung dieser Variablen mit einer Erhöhung der abhängigen Variablen verbunden ist (wobei alle anderen Variablen konstant gehalten werden) .

Was sind die Beispiele für Anwendungen, die räumliche Ökonometrie verwenden ?

Es gibt viele Anwendungen für die räumliche Ökonometrie . Hier einige Beispiele :

• Bewertung der Auswirkungen einer neuen Straße oder Eisenbahn auf die Immobilienwerte
• Abschätzung der Auswirkungen von Umweltvorschriften auf Entscheidungen am festen Standort
• Analyse der Determinanten der Kriminalitätsraten in den Stadtteilen
• Untersuchung des Verhältnisses zwischen Immobilienpreisen und Einkommensniveau in verschiedenen Regionen
• Untersuchung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten durch eine Bevölkerung
• Modellierung der Beziehung zwischen Landwerten und standortspezifischen Dienstleistungen
• Analyse der Beziehung zwischen Nähe zu Einrichtungen und Beschäftigungsmöglichkeiten .

Was sind die 10 Hauptvorteile der Verwendung räumlicher Ökonometrie ?

Hier sind die 10 Hauptvorteile der räumlichen Ökonometrie :

• Räumliche ökonometrische Methoden ermöglichen die Einbeziehung des Raums als Schlüsseldeterminante in Wirtschaftsmodelle .
• Räumliche ökonometrische Techniken können helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen wirtschaftlichen Einheiten wie Regionen oder Ländern zu identifizieren und zu quantifizieren .
• Geodaten können verwendet werden, um unser Verständnis der Verteilung wirtschaftlicher Aktivitäten auf geografische Gebiete zu verbessern .
• Die Methoden können einen Einblick geben, wie sich Änderungen an einem Ort auf andere nahe gelegene Bereiche auswirken können .
• Räumliche Ökonometrie kann verwendet werden, um die Auswirkungen der Verkehrsinfrastruktur auf die regionale Wirtschaft zu untersuchen .
• Die Methoden können auch eingesetzt werden, um die Wettbewerbsfähigkeit verschiedener Standorte innerhalb eines Landes oder einer Region zu bewerten .
• Darüber hinaus können räumliche ökonometrische Techniken uns helfen, Agglomerationseffekte und andere wirtschaftliche Phänomene zu verstehen, die Skaleneffekte aufweisen .
• Indem wir Platz in unsere Modelle integrieren, können wir Endogenitätsprobleme berücksichtigen, die unsere Ergebnisse beeinflussen können, wenn sie nicht adressiert werden .
• Die Verwendung von Geodaten und -methoden kann unserer Forschung eine wichtige politische Dimension verleihen, indem politikrelevante Erkenntnisse auf lokaler Ebene geliefert werden .
• Schließlich kann die Verwendung räumlicher Ökonometrie die Rechenzeit erheblich verkürzen und den Analyseprozess vereinfachen .

Was sind die 10 Hauptnachteile der Verwendung räumlicher Ökonometrie ?

Die Verwendung räumlicher Ökonometrie weist eine Reihe von Nachteilen auf, die vor einer Analyse berücksichtigt werden sollten . Diese beinhalten :

• Die räumliche Ökonometrie ist ein relativ neues Gebiet, und daher gibt es nur begrenzte Erfahrungen und Verständnis für die Methoden und Techniken .
• Die in der räumlichen Ökonometrie verwendeten Methoden und Techniken sind häufig komplex und erfordern ein hohes Maß an statistischem Fachwissen .
• Geodaten können schwierig zu erhalten sein, insbesondere wenn für die Analyse bestimmte Datensätze erforderlich sind .
• Die Qualität von Geodaten kann erheblich variieren, was sich auf die Ergebnisse der Analyse auswirken kann .
• Es kann Probleme mit der Kollinearität in den Daten geben, die die Interpretation der Ergebnisse einschränken können .
• Die Ergebnisse räumlicher ökonometrischer Analysen können empfindlich auf kleine Änderungen der Daten reagieren, was ihre Replikation erschwert .
• Es kann Probleme mit der Endogenität in räumlichen ökonometrischen Modellen geben, was zu voreingenommenen Schätzungen führen kann .
• Einige Arten von Geodaten eignen sich besser für bestimmte Arten von Analysen als andere . Daher ist es wichtig, den richtigen Datentyp für die gestellte Frage auszuwählen .
• Es ist häufig erforderlich, Annahmen über die zugrunde liegenden Beziehungen zu treffen, um eine räumliche ökonometrische Analyse durchzuführen, die zu Fehlern führen kann, wenn diese Annahmen nicht gültig sind .
• Die Durchführung einer räumlichen ökonometrischen Analyse erfordert häufig viel Zeit und Mühe, was möglicherweise nicht für alle Forschungsprojekte möglich ist .

Schließlich kann es manchmal schwierig sein, die Ergebnisse einer räumlichen ökonometrischen Analyse zu interpretieren und mit verschiedenen Zielgruppen zu kommunizieren .

Was sind die 10 Hauptunterschiede zwischen räumlicher Ökonometrie und Standardökonomie ?

Hier sind die 10 Hauptunterschiede zwischen räumlicher Ökonometrie und Standardökonomie :

• Die räumliche Ökonometrie bezieht räumliche Beziehungen in die Analyse ein, die Standardökonomie jedoch nicht .
• Räumliche ökonometrische Modelle ermöglichen Spillover-Effekte zwischen Einheiten, Standardmodelle für ökonometrische Daten jedoch nicht .
• Die räumliche Autokorrelation wird in räumlichen ökonometrischen Modellen berücksichtigt, während sie nicht in ökonometrischen Standardmodellen enthalten ist .
• In der räumlichen Ökonometrie können sowohl Querschnitts- als auch Zeitreihendaten verwendet werden, während in der Standardökonometrie nur Querschnittsdaten verwendet werden können .
• In der räumlichen Ökonometrie können sowohl Beobachtungs- als auch Versuchsdaten verwendet werden, während in der Standardökonomie nur Beobachtungsdaten verwendet werden können .
• Räumliche Verzögerungs- und Fehlermodelle sind spezifisch für die räumliche Ökonometrie, während sie nicht Teil der Standardökonomie sind .
• Geografisch gewichtete Regression ist eine Technik, die nur für die räumliche Ökonometrie gilt, während sie nicht Teil der Standardökonometrie ist .
• Die Durbin-Watson-Teststatistik wird in einigen Formen der räumlichen Ökonometrie geändert, um die Autokorrelation zu berücksichtigen, während sie in der Standardökonometrie nicht geändert wird .
• Hausman-Tests sind räumlich üblich, in der Standardökonomie jedoch nicht
• Schließlich werden Bayes’sche Methoden in der räumlichen Ökonometrie häufiger angewendet als in der Standardökonomie .

Was ist räumliche Korrelation in der Ökonometrie ?

In der Ökonometrie ist die räumliche Korrelation eine Art Abhängigkeit zwischen Variablen, die auftritt, wenn diese Variablen geografisch nahe beieinander liegen . Diese Korrelation kann positiv (dh die beiden Variablen bewegen sich in die gleiche Richtung) oder negativ (dh die beiden Variablen bewegen sich in entgegengesetzte Richtungen) sein . Eine räumliche Korrelation ist bei der Analyse von Daten mit einer geografischen Komponente wichtig, da sie sich auf die Ergebnisse statistischer Tests und Modelle auswirken kann .

Es gibt verschiedene Methoden zur Messung der räumlichen Korrelation, einschließlich der Moran-I-Statistik und der Geary-C-Statistik . Darüber hinaus bieten verschiedene Softwarepakete Tools zum Visualisieren und Analysieren von Geodaten . Bei der Arbeit mit Geodaten ist es wichtig, das Potenzial für Verzerrungen aufgrund räumlicher Autokorrelation zu kennen .

Schließlich ist zu beachten, dass die räumliche Korrelation nicht mit der zeitlichen Korrelation identisch ist . Eine zeitliche Korrelation besteht, wenn zwei Variablen eine Beziehung über die Zeit haben, während sich die räumliche Korrelation auf die geografische Nähe bezieht .

Fazit

Die räumliche Ökonometrie ist für Forscher auf dem Gebiet der Wirtschaft ein immer komplexer und wichtiger werdender Bereich . Wenn Sie die Grundlagen verstehen, sind Sie auf dem besten Weg, ausgefeilte Analysen durchzuführen, die wertvolle Erkenntnisse und politische Empfehlungen liefern können .

Mit einem stärkeren Verständnis der räumlichen Ökonometrie können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenanalyse in Kombination mit anderen Wirtschaftstheorien zuverlässigere Ergebnisse mit besserer Interpretation liefert .