Econométrie Spatiale – Définition, Concepts, Types de Modèles Econométriques, Modèle Durbin, Applications, Avantages, Inconvénients, Différences Avec Econométrie Standard, Corrélation Spatiale

Qu’est-ce que l’Économétrie Spatiale ?

L’économétrie spatiale est une branche de l’économie qui traite de l’étude des phénomènes économiques qui présentent une dépendance spatiale . En d’autres termes, il traite de l’étude de la façon dont l’activité économique est liée à l’espace physique dans lequel elle se déroule . Cette branche de l’économie a ses racines dans l’économie classique, qui s’est concentrée sur l’étude de la façon dont l’activité économique était liée à la localisation des facteurs de production . Les économistes classiques ont développé des théories sur la façon dont les entreprises se situent par rapport à leurs marchés et les unes aux autres . Ces théories ont servi de base au développement de l’économie spatiale moderne .

L’économie spatiale contemporaine couvre un large éventail de sujets, de l’analyse des marchés du logement à l’étude des infrastructures de transport . Il englobe à la fois l’analyse microéconomique et macroéconomique, et utilise une variété d’outils et de techniques, y compris la modélisation mathématique, l’analyse statistique et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) .

L’objectif de l’économétrie spatiale est d’identifier, de quantifier et d’expliquer les relations entre les variables économiques qui sont spatialement dépendantes . Ces relations peuvent être directes ou indirectes, et peuvent être de nature positive ou négative . Les modèles économétriques spatiaux peuvent être utilisés pour tester des hypothèses sur la façon dont l’activité économique est affectée par des facteurs spécifiques à l’emplacement tels que l’accessibilité, les économies d’agglomération ou les commodités locales . Ils peuvent également être utilisés pour examiner les relations entre différentes régions ou pays, ou étudier comment les changements dans une région (comme une nouvelle liaison de transport) pourraient avoir un impact sur l’activité économique dans une autre région .

Dans l’ensemble, l’économétrie spatiale est un outil puissant pour comprendre comment l’activité économique est façonnée par l’emplacement . Il peut fournir un aperçu des facteurs fondamentaux qui stimulent le développement économique et la croissance, et aider à éclairer les décisions de politique publique qui ont un impact sur les populations géographiquement réparties .

Quels Sont Les Principes et Concepts Fondamentaux de l’Économétrie Spatiale ?

L’économétrie spatiale est un domaine en pleine croissance de l’économie qui étudie les relations entre les variables économiques qui sont déterminées géographiquement . L’objectif principal de l’économétrie spatiale est de développer des méthodes et des modèles qui peuvent être utilisés pour mieux comprendre comment l’activité économique est spatialement dépendante et comment cela affecte l’élaboration des politiques .

Il existe un certain nombre de principes et de concepts de base qui sont importants pour comprendre l’économétrie spatiale . Premièrement, il est important de comprendre le concept d’autocorrélation spatiale . Cela se produit lorsque les valeurs d’une variable sont plus similaires aux valeurs des observations proches qu’aux observations plus éloignées . L’autocorrélation spatiale peut avoir un certain nombre de causes, notamment la proximité de l’accès au marché, les ressources naturelles ou d’autres facteurs .

Deuxièmement, il est également important de comprendre le concept de retombées . Cela se produit lorsque les activités d’une entreprise ou d’un individu ont un impact sur l’activité d’une autre entreprise ou d’un individu au même endroit . Les retombées peuvent être positives ou négatives; par exemple, des retombées positives peuvent se produire lorsqu’une entreprise ouvre une nouvelle usine et crée des emplois dans la communauté, bien que des retombées négatives puissent se produire lorsqu’une entreprise pollue l’air ou l’eau dans une communauté .

Troisièmement, un autre concept important de l’économétrie spatiale est celui des économies d’agglomération . Cela fait référence au fait que les entreprises situées à proximité les unes des autres bénéficient souvent de coûts moins élevés en raison du partage des infrastructures et des retombées des connaissances . Les économies d’agglomération peuvent avoir des effets positifs sur la croissance économique, car les entreprises situées à proximité peuvent bénéficier de ressources et d’expertise partagées .

Enfin, l’économétrie spatiale examine également l’effet de la distance sur l’activité économique . C’est ce qu’on appelle la loi de la décroissance de la distance, qui stipule que le changement d’activité économique entre deux points augmente à mesure que leur distance augmente . La distance a un impact important sur de nombreux aspects de l’économie, des marchés du travail aux modèles commerciaux, et la compréhension de cette relation peut aider à améliorer les décisions politiques .

Quels Sont Les Types de Modèles Économétriques Utilisés en Analyse Spatiale ?

Il existe de nombreux types de modèles économétriques qui peuvent être utilisés en analyse spatiale . Certains des plus courants comprennent les modèles d’équations structurelles, les modèles autorégressifs et les modèles de données de panel . Chaque type de modèle a ses propres forces et faiblesses, il est donc important de choisir le bon modèle pour l’ensemble de données spécifique et la question de recherche à portée de main .

Les modèles d’équations structurelles (MEB) sont couramment utilisés en analyse spatiale car ils permettent d’estimer les effets directs et indirects entre les variables . Les SEM sont particulièrement bien adaptés pour étudier la causalité . Cependant, les SEM peuvent être intensifs en calcul, de sorte qu’ils peuvent ne pas être pratiques pour de très grands ensembles de données .

Les modèles autorégressifs sont un autre type de modèle économétrique souvent utilisé en analyse spatiale . Ces modèles se concentrent sur la relation entre une variable dépendante et un ensemble de variables indépendantes décalées . Les modèles autorégressifs sont généralement plus faciles à estimer que les SEM, mais ils peuvent ne pas être aussi précis dans la prédiction des relations causales .

Les modèles de données de panel sont un troisième type de modèle économétrique qui peut être utilisé dans l’analyse spatiale . Ces modèles se concentrent sur l’estimation des relations entre les variables au fil du temps . Les modèles de données de panel sont souvent utilisés lorsque les chercheurs ont accès à des mesures répétées pour les mêmes unités (p . ex . individus ou entreprises) . Les modèles de données de panel peuvent être assez complexes, ils peuvent donc ne pas convenir à tous les ensembles de données et questions de recherche .

Qu’est-ce que le Modèle Durbin d’Économétrie Spatiale ?

Le modèle de Durbin spatial est un type de modèle économétrique spatial qui est utilisé pour analyser la relation entre une variable dépendante et des variables indépendantes lorsqu’il y a une corrélation spatiale entre les observations . Ce modèle est largement utilisé dans divers domaines tels que l’économie, la Sociologie et la Géographie .

Le modèle Spatial Durbin est généralement estimé à l’aide de la régression OLS avec une correction pour l’autocorrélation spatiale . Le terme de correction est généralement ajouté au terme d’erreur de l’équation de régression et est souvent appelé le terme « erreur spatiale . La présence d’erreurs corrélées spatialement peut conduire à des estimations biaisées et incohérentes si elles ne sont pas prises en compte correctement .

Il existe deux principaux types de modèles Spatial Durbin : les modèles du premier et du deuxième ordre . Le modèle du premier ordre ne comporte qu’un décalage de la variable dépendante tandis que le modèle du deuxième ordre comporte deux décalages . Des modèles d’ordre supérieur peuvent être utilisés mais sont moins courants en raison de la charge de calcul impliquée .

Les coefficients d’un modèle de Durbin spatial sont généralement interprétés de la même manière que les autres coefficients de régression . Par exemple, un coefficient positif sur une variable indépendante indiquerait qu’une augmentation de cette variable est associée à une augmentation de la variable dépendante (maintenant toutes les autres variables constantes) .

Quels Sont Les Exemples d’Applications Utilisant L’Econométrie Spatiale ?

Il existe de nombreuses applications pour l’économétrie spatiale . Voici quelques exemples :

• Évaluer l’impact d’une nouvelle route ou d’un nouveau chemin de fer sur la valeur des propriétés
• Estimation de l’effet des réglementations environnementales sur les décisions d’implantation des entreprises
• Analyser les déterminants des taux de criminalité dans les quartiers
• Étudier la relation entre les prix des logements et les niveaux de revenu dans différentes régions
• Enquêter sur la propagation des maladies infectieuses à travers une population
• Modélisation de la relation entre les valeurs foncières et les services spécifiques à l’emplacement
• Analyser la relation entre la proximité des installations et les possibilités d’emploi .

Quels Sont Les 10 Principaux Avantages de l’utilisation de l’Econométrie Spatiale ?

Voici les 10 principaux avantages de l’utilisation de l’économétrie spatiale :

• Les méthodes d’économétrie spatiale permettent d’inclure l’espace comme déterminant clé dans les modèles économiques .
• Les techniques d’économétrie spatiale peuvent aider à identifier et à quantifier les relations entre les différentes unités économiques, telles que les régions ou les pays .
• Les données spatiales peuvent être utilisées pour améliorer notre compréhension de la façon dont les activités économiques sont réparties entre les zones géographiques .
• Les méthodes peuvent fournir un aperçu de la façon dont les changements dans un endroit peuvent affecter d’autres zones voisines .
• L’économétrie spatiale peut être utilisée pour étudier l’impact des infrastructures de transport sur les économies régionales .
• Les méthodes peuvent également être utilisées pour évaluer la compétitivité de différents endroits dans un pays ou une région .
• En outre, les techniques d’économétrie spatiale peuvent nous aider à comprendre les effets d’agglomération et d’autres phénomènes économiques qui affichent des économies d’échelle .
• En intégrant de l’espace dans nos modèles, nous pouvons tenir compte des problèmes d’endogénéité qui peuvent biaiser nos résultats s’ils ne sont pas résolus .
• L’utilisation de données et de méthodes spatiales peut ajouter une dimension politique importante à notre recherche en fournissant des informations pertinentes au niveau local .
• Enfin, l’utilisation de l’économétrie spatiale peut réduire considérablement le temps de calcul et simplifier le processus d’analyse .

Quels Sont Les 10 Principaux Inconvénients de l’utilisation de l’Économétrie Spatiale ?

L’utilisation de l’économétrie spatiale présente un certain nombre d’inconvénients qu’il convient de prendre en compte avant d’entreprendre toute analyse . Ceux-ci incluent :

• L’économétrie spatiale est un domaine relativement nouveau et, par conséquent, l’expérience et la compréhension des méthodes et des techniques sont limitées .
• Les méthodes et techniques utilisées en économétrie spatiale sont souvent complexes et nécessitent un haut niveau d’expertise statistique .
• Les données spatiales peuvent être difficiles à obtenir, en particulier si des ensembles de données spécifiques sont nécessaires pour l’analyse .
• La qualité des données spatiales peut varier considérablement, ce qui peut avoir un impact sur les résultats de l’analyse .
• Il peut y avoir des problèmes de colinéarité dans les données, ce qui peut limiter l’interprétation des résultats .
• Les résultats des analyses économétriques spatiales peuvent être sensibles à de petits changements dans les données, ce qui les rend difficiles à reproduire .
• Il peut y avoir des problèmes d’endogénéité dans les modèles économétriques spatiaux, ce qui peut conduire à des estimations biaisées .
• Certains types de données spatiales sont mieux adaptés à certains types d’analyses que d’autres, il est donc important de choisir le bon type de données pour la question posée .
• Il est souvent nécessaire de faire des hypothèses sur les relations sous-jacentes afin de mener une analyse économétrique spatiale, ce qui peut conduire à des erreurs si ces hypothèses ne sont pas valides .
• La réalisation d’une analyse économétrique spatiale nécessite souvent beaucoup de temps et d’efforts, ce qui peut ne pas être réalisable pour tous les projets de recherche .

Enfin, les résultats d’une analyse économétrique spatiale peuvent parfois être difficiles à interpréter et à communiquer à différents publics .

Quelles Sont Les 10 Principales Différences Entre L’Econométrie Spatiale Et L’Econométrie Standard ?

Voici les 10 principales différences entre l’économétrie spatiale et l’économétrie standard :

• L’économétrie spatiale intègre les relations spatiales dans l’analyse, contrairement à l’économétrie standard .
• Les modèles économétriques spatiaux permettent des effets de débordement entre les unités, contrairement aux modèles économétriques standard .
• L’autocorrélation spatiale est prise en compte dans les modèles économétriques spatiaux, alors qu’elle ne l’est pas dans les modèles économétriques standard .
• En économétrie spatiale, les données transversales et les séries chronologiques peuvent être utilisées, tandis que dans l’économétrie standard, seules les données transversales peuvent être utilisées .
• En économétrie spatiale, les données d’observation et expérimentales peuvent être utilisées, tandis que dans l’économétrie standard, seules les données d’observation peuvent être utilisées .
• Les modèles de décalage spatial et d’erreur sont spécifiques à l’économétrie spatiale, alors qu’ils ne font pas partie de l’économétrie standard .
• La régression géographiquement pondérée est une technique unique à l’économétrie spatiale, alors qu’elle ne fait pas partie de l’économétrie standard .
• La statistique de test de Durbin-Watson est modifiée dans certaines formes d’économétrie spatiale pour tenir compte de l’autocorrélation, tandis que dans l’économétrie standard, elle n’est pas modifiée .
• Les tests de Hausman sont courants dans l’espace mais pas dans l’économétrie standard
• Enfin, les méthodes bayésiennes sont plus fréquemment utilisées en économétrie spatiale que l’économétrie standard .

Qu’est-ce que la Corrélation Spatiale en Econométrie ?

En économétrie, la corrélation spatiale est un type de dépendance entre les variables qui se produit lorsque ces variables sont géographiquement proches les unes des autres . Cette corrélation peut être positive (ce qui signifie que les deux variables se déplacent dans la même direction) ou négative (ce qui signifie que les deux variables se déplacent dans des directions opposées) . La corrélation spatiale est importante à prendre en compte lors de l’analyse de données ayant une composante géographique, car elle peut avoir un impact sur les résultats des tests et des modèles statistiques .

Il existe plusieurs méthodes pour mesurer la corrélation spatiale, y compris la statistique I de Moran et la statistique C de Geary . De plus, divers logiciels offrent des outils de visualisation et d’analyse de données spatiales . Lorsque vous travaillez avec des données spatiales, il est important de connaître le potentiel de biais dû à l’autocorrélation spatiale .

Enfin, il est important de noter que la corrélation spatiale n’est pas la même que la corrélation temporelle . La corrélation temporelle existe lorsque deux variables ont une relation dans le temps, alors que la corrélation spatiale se rapporte à la proximité géographique .

Conclusion

L’économétrie spatiale est un domaine de plus en plus complexe et important pour les chercheurs dans le domaine de l’économie . En comprenant les bases, vous êtes sur la bonne voie pour effectuer des analyses sophistiquées qui peuvent fournir des informations précieuses et des recommandations politiques .

Avec une meilleure compréhension de l’économétrie spatiale, vous serez en mesure de vous assurer que votre analyse de données fournit des résultats plus fiables avec une meilleure interprétation lorsqu’il est combiné avec d’autres théories économiques .