¿Qué es la Econometría Espacial ?
La econometría espacial es una rama de la economía que se ocupa del estudio de los fenómenos económicos que exhiben dependencia espacial . En otras palabras, se trata del estudio de cómo la actividad económica está relacionada con el espacio físico en el que tiene lugar . Esta rama de la economía tiene sus raíces en la economía clásica, que se centró en el estudio de cómo la actividad económica se relacionaba con la ubicación de los factores de producción . Los economistas clásicos desarrollaron teorías sobre cómo las empresas se ubican en relación con sus mercados y entre sí . Estas teorías formaron la base para el desarrollo de la economía espacial moderna .
La economía espacial contemporánea abarca una amplia gama de temas, desde el análisis de los mercados de la vivienda hasta el estudio de la infraestructura de transporte . Abarca el análisis microeconómico y macroeconómico, y hace uso de una variedad de herramientas y técnicas, incluyendo modelos matemáticos, análisis estadístico y Sistemas de Información Geográfica (SIG) .
El objetivo de la econometría espacial es identificar, cuantificar y explicar las relaciones entre las variables económicas que dependen espacialmente . Estas relaciones pueden ser directas o indirectas, y pueden ser de naturaleza positiva o negativa . Los modelos econométricos espaciales se pueden usar para probar hipótesis sobre cómo la actividad económica se ve afectada por factores específicos de la ubicación, como la accesibilidad, las economías de aglomeración o los servicios locales . También se pueden utilizar para examinar las relaciones entre diferentes regiones o países, o para estudiar cómo los cambios en una región (como un nuevo enlace de transporte) podrían afectar la actividad económica en otra región .
En general, la econometría espacial es una herramienta poderosa para comprender cómo la actividad económica está determinada por la ubicación . Puede proporcionar información sobre los factores fundamentales que impulsan el desarrollo económico y el crecimiento, y ayudar a informar las decisiones de políticas públicas que afectan a las poblaciones distribuidas geográficamente .
¿Cuáles Son Los Principios y Conceptos Básicos de la Econometría Espacial ?
La econometría espacial es un campo de la economía en rápido crecimiento que estudia las relaciones entre las variables económicas que están determinadas geográficamente . El objetivo principal de la econometría espacial es desarrollar métodos y modelos que puedan usarse para comprender mejor cómo la actividad económica depende espacialmente y cómo esto afecta la formulación de políticas .
Hay una serie de principios y conceptos básicos que son importantes para comprender la econometría espacial . En primer lugar, es importante entender el concepto de autocorrelación espacial . Esto ocurre cuando los valores de una variable son más similares a los valores de las observaciones cercanas que a las observaciones que están más lejos . La autocorrelación espacial puede tener una serie de causas, incluida la proximidad al acceso al mercado, los recursos naturales u otros factores .
En segundo lugar, también es importante entender el concepto de derrames . Esto ocurre cuando las actividades de una empresa o individuo tienen un impacto en la actividad de otra empresa o individuo en el mismo lugar . Los derrames pueden ser positivos o negativos; por ejemplo, los derrames positivos pueden ocurrir cuando una empresa abre una nueva fábrica y crea empleos en la comunidad, mientras que los derrames negativos pueden ocurrir cuando una empresa contamina el aire o el agua en una comunidad .
En tercer lugar, otro concepto importante en la econometría espacial es el de las economías de aglomeración . Esto se refiere al hecho de que las empresas que se encuentran muy cerca unas de otras a menudo disfrutan de costos más bajos debido a la infraestructura compartida y los efectos indirectos del conocimiento . Las economías de aglomeración pueden tener efectos positivos en el crecimiento económico, ya que las empresas cercanas pueden beneficiarse de los recursos y la experiencia compartidos .
Finalmente, la econometría espacial también examina el efecto de la distancia en la actividad económica . Esto se conoce como la ley de la decadencia de la distancia, que establece que el cambio en la actividad económica entre dos puntos aumenta a medida que aumenta su distancia . La distancia tiene un impacto importante en muchos aspectos de la economía, desde los mercados laborales hasta los patrones comerciales, y comprender esta relación puede ayudar a mejorar las decisiones políticas .
¿Cuáles Son Los Tipos de Modelos Econométricos Usados en el Análisis Espacial ?
Hay muchos tipos de modelos econométricos que se pueden utilizar en el análisis espacial . Algunos de los más comunes incluyen modelos de ecuaciones estructurales, modelos autorregresivos y modelos de datos de panel . Cada tipo de modelo tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es importante elegir el modelo adecuado para el conjunto de datos específicos y la pregunta de investigación en cuestión .
Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) se utilizan comúnmente en el análisis espacial porque permiten estimar los efectos directos e indirectos entre variables . Los SEM son particularmente adecuados para estudiar la causalidad . Sin embargo, los SEM pueden ser computacionalmente intensivos, por lo que pueden no ser prácticos para conjuntos de datos muy grandes .
Los modelos autorregresivos son otro tipo de modelo econométrico que se utiliza a menudo en el análisis espacial . Estos modelos se centran en la relación entre una variable dependiente y un conjunto de variables independientes rezagadas . Los modelos autorregresivos suelen ser más fáciles de estimar que los SEM, pero pueden no ser tan precisos para predecir las relaciones causales .
Los modelos de datos de panel son un tercer tipo de modelo econométrico que se puede utilizar en el análisis espacial . Estos modelos se centran en estimar las relaciones entre variables a lo largo del tiempo . Los modelos de datos de panel se utilizan a menudo cuando los investigadores tienen acceso a medidas repetidas para las mismas unidades (por ejemplo, individuos o empresas) . Los modelos de datos de panel pueden ser bastante complejos, por lo que pueden no ser apropiados para todos los conjuntos de datos y preguntas de investigación .
¿Qué es el Modelo Durbin de Econometría Espacial ?
El modelo de Durbin espacial es un tipo de modelo econométrico espacial que se utiliza para analizar la relación entre una variable dependiente y variables independientes cuando existe una correlación espacial entre las observaciones . Este modelo se utiliza ampliamente en diversos campos como la Economía, la Sociología y la Geografía .
El modelo de Durbin espacial se estima típicamente usando regresión OLS con una corrección para la autocorrelación espacial . El término de corrección generalmente se agrega al término de error de la ecuación de regresión y a menudo se lo conoce como el término «error espacial . La presencia de errores correlacionados espacialmente puede conducir a estimaciones sesgadas e inconsistentes si no se contabilizan adecuadamente .
Hay dos tipos principales de modelos de Durbin espacial : los modelos de primer orden y segundo orden . El modelo de primer orden incluye solo un retraso de la variable dependiente, mientras que el modelo de segundo orden incluye dos retrasos . Se pueden usar modelos de orden superior, pero son menos comunes debido a la carga computacional involucrada .
Los coeficientes en un modelo de Durbin espacial se interpretan típicamente de manera similar a otros coeficientes de regresión . Por ejemplo, un coeficiente positivo en una variable independiente indicaría que un aumento en esa variable está asociado con un aumento en la variable dependiente (manteniendo todas las demás variables constantes) .
¿Cuáles Son Los Ejemplos de Aplicaciones que Usan Econometría Espacial ?
Hay muchas aplicaciones para la econometría espacial . Aquí hay algunos ejemplos :
- Evaluar el impacto de una nueva carretera o ferrocarril en los valores de las propiedades
- Estimación del efecto de las regulaciones ambientales en las decisiones de ubicación de las empresas
- Analizar los determinantes de las tasas de criminalidad en todos los vecindarios
- Estudiar la relación entre los precios de la vivienda y los niveles de ingresos en diferentes regiones
- Investigar la propagación de enfermedades infecciosas a través de una población
- Modelar la relación entre los valores de la tierra y los servicios específicos de la ubicación
- Analizar la relación entre proximidad a instalaciones y oportunidades laborales .
¿Cuáles Son Las 10 Principales Ventajas de Usar Econometría Espacial ?
Aquí están las 10 principales ventajas de usar Econometría espacial :
- Los métodos de econometría espacial permiten la inclusión del espacio como determinante clave en los modelos económicos .
- Las técnicas de econometría espacial pueden ayudar a identificar y cuantificar las relaciones entre diferentes unidades económicas, como regiones o países .
- Los datos espaciales se pueden utilizar para mejorar nuestra comprensión de cómo se distribuyen las actividades económicas en todas las áreas geográficas .
- Los métodos pueden proporcionar información sobre cómo los cambios en una ubicación pueden afectar a otras áreas cercanas .
- La econometría espacial se puede utilizar para estudiar el impacto de la infraestructura de transporte en las economías regionales .
- Los métodos también pueden emplearse para evaluar la competitividad de diferentes ubicaciones dentro de un país o región .
- Además, las técnicas de econometría espacial pueden ayudarnos a comprender los efectos de aglomeración y otros fenómenos económicos que muestran economías de escala .
- Al incorporar espacio en nuestros modelos, podemos tener en cuenta los problemas de endogeneidad que pueden sesgar nuestros resultados si no se abordan .
- El uso de datos y métodos espaciales puede agregar una dimensión política importante a nuestra investigación al proporcionar información relevante para las políticas a nivel local .
- Finalmente, el uso de la econometría espacial puede reducir significativamente el tiempo de cálculo y simplificar el proceso de análisis .
¿Cuáles Son Las 10 Principales Desventajas de Usar Econometría Espacial ?
Hay una serie de desventajas en el uso de la econometría espacial que deben considerarse antes de realizar cualquier análisis . Estos incluyen :
- La econometría espacial es un campo relativamente nuevo y, por lo tanto, existe una experiencia y comprensión limitadas de los métodos y técnicas .
- Los métodos y técnicas utilizados en la econometría espacial son a menudo complejos y requieren un alto nivel de experiencia estadística .
- Los datos espaciales pueden ser difíciles de obtener, especialmente si se requieren conjuntos de datos específicos para el análisis .
- La calidad de los datos espaciales puede variar significativamente, lo que puede afectar los resultados del análisis .
- Puede haber problemas con la colinealidad en los datos, lo que puede limitar la interpretación de los resultados .
- Los resultados de los análisis econométricos espaciales pueden ser sensibles a pequeños cambios en los datos, lo que dificulta su replicación .
- Puede haber problemas con la endogeneidad en los modelos econométricos espaciales, lo que puede conducir a estimaciones sesgadas .
- Algunos tipos de datos espaciales se adaptan mejor a ciertos tipos de análisis que otros, por lo que es importante elegir el tipo correcto de datos para la pregunta que se hace .
- A menudo es necesario hacer suposiciones sobre las relaciones subyacentes para realizar un análisis econométrico espacial, que puede conducir a errores si estas suposiciones no son válidas .
- La realización de un análisis econométrico espacial a menudo requiere un tiempo y un esfuerzo considerables, lo que puede no ser factible para todos los proyectos de investigación .
Finalmente, los resultados de un análisis econométrico espacial a veces pueden ser difíciles de interpretar y comunicar a diferentes audiencias .
¿Cuáles Son Las 10 Diferencias Principales Entre Econometría Espacial Y Econometría Estándar ?
Aquí están las 10 diferencias principales entre Econometría espacial y Econometría estándar :
- La econometría espacial incorpora relaciones espaciales en el análisis, mientras que la econometría estándar no lo hace .
- Los modelos de econometría espacial permiten efectos indirectos entre unidades, mientras que los modelos de econometría estándar no lo hacen .
- La autocorrelación espacial se tiene en cuenta en los modelos econométricos espaciales, mientras que no está en los modelos econométricos estándar .
- En la econometría espacial, se pueden usar datos de sección transversal y series temporales, mientras que en la econometría estándar, solo se pueden usar datos de sección transversal .
- En econometría espacial, se pueden usar datos observacionales y experimentales, mientras que en econometría estándar, solo se pueden usar datos observacionales .
- Los modelos de retraso espacial y error son específicos de la econometría espacial, mientras que no forman parte de la econometría estándar .
- La regresión geográficamente ponderada es una técnica exclusiva de la econometría espacial, mientras que no forma parte de la econometría estándar .
- La estadística de prueba de Durbin-Watson se modifica en algunas formas de econometría espacial para tener en cuenta la autocorrelación, mientras que en la econometría estándar no se modifica .
- Las pruebas de Hausman son comunes en la economía espacial pero no en la econometría estándar
- Finalmente, los métodos bayesianos se usan con mayor frecuencia en econometría espacial que en econometría estándar .
¿Qué es la Correlación Espacial en Econometría ?
En econometría, la correlación espacial es un tipo de dependencia entre variables que ocurre cuando esas variables están geográficamente cerca una de la otra . Esta correlación puede ser positiva (lo que significa que las dos variables se mueven en la misma dirección) o negativa (lo que significa que las dos variables se mueven en direcciones opuestas) . La correlación espacial es importante tener en cuenta al analizar datos que tienen un componente geográfico, ya que puede afectar los resultados de las pruebas y modelos estadísticos .
Existen varios métodos para medir la correlación espacial, incluyendo la estadística I de Moran y la estadística C de Geary . Además, varios paquetes de software ofrecen herramientas para visualizar y analizar datos espaciales . Cuando se trabaja con datos espaciales, es importante tener en cuenta el potencial de sesgo debido a la autocorrelación espacial .
Finalmente, es importante tener en cuenta que la correlación espacial no es lo mismo que la correlación temporal . La correlación temporal existe cuando dos variables tienen una relación a lo largo del tiempo, mientras que la correlación espacial se relaciona con la proximidad geográfica .
Conclusión
La econometría espacial es un área cada vez más compleja e importante para los investigadores en el campo de la economía . Al comprender los conceptos básicos, está en camino de realizar análisis sofisticados que pueden proporcionar información valiosa y recomendaciones de políticas .
Con una mayor comprensión de la econometría espacial, podrá asegurarse de que su análisis de datos proporcione resultados más confiables con una mejor interpretación cuando se combine con otras teorías económicas .
