Econometria spaziale – Definizione, concetti, tipi di modelli econometrici, modello Durbin, applicazioni, vantaggi, svantaggi, differenze con econometria standard, correlazione spaziale

Che cos’è l’econometria spaziale ?

L’econometria spaziale è una branca dell’economia che si occupa dello studio dei fenomeni economici che mostrano dipendenza spaziale . In altre parole, si occupa dello studio di come l’attività economica è correlata allo spazio fisico in cui si svolge . Questo ramo dell’economia ha le sue radici nell’economia classica, che si è concentrata sullo studio di come l’attività economica fosse correlata all’ubicazione dei fattori di produzione . Gli economisti classici hanno sviluppato teorie su come le aziende si localizzano in relazione ai loro mercati e tra loro . Queste teorie costituirono la base per lo sviluppo della moderna economia spaziale .

L’economia spaziale contemporanea copre una vasta gamma di argomenti, dall’analisi dei mercati immobiliari allo studio delle infrastrutture di trasporto . Comprende analisi sia microeconomiche che macroeconomiche e si avvale di una varietà di strumenti e tecniche, tra cui la modellazione matematica, l’analisi statistica e i sistemi di informazione geografica (GIS) .

L’obiettivo dell’econometria spaziale è identificare, quantificare e spiegare le relazioni tra variabili economiche che sono spazialmente dipendenti . Queste relazioni possono essere dirette o indirette e possono essere di natura positiva o negativa . I modelli econometrici spaziali possono essere utilizzati per testare ipotesi su come l’attività economica sia influenzata da fattori specifici della posizione come accessibilità, economie di agglomerazione o servizi locali . Possono anche essere usati per esaminare le relazioni tra diverse regioni o paesi, o per studiare come i cambiamenti in una regione (come un nuovo collegamento di trasporto) potrebbero avere un impatto sull’attività economica in un’altra regione .

Nel complesso, l’econometria spaziale è un potente strumento per comprendere come l’attività economica è modellata dalla posizione . Può fornire informazioni sui fattori fondamentali che guidano lo sviluppo economico e la crescita e aiutare a informare le decisioni di politica pubblica che incidono sulle popolazioni distribuite geograficamente .

Quali sono i principi e i concetti di base dell’econometria spaziale ?

L’econometria spaziale è un campo economico in rapida crescita che studia le relazioni tra variabili economiche determinate geograficamente . L’obiettivo principale dell’econometria spaziale è quello di sviluppare metodi e modelli che possano essere utilizzati per comprendere meglio come l’attività economica è spazialmente dipendente e in che modo influisce sull’elaborazione delle politiche .

Esistono numerosi principi e concetti di base che sono importanti per comprendere l’econometria spaziale . Innanzitutto, è importante comprendere il concetto di autocorrelazione spaziale . Ciò si verifica quando i valori di una variabile sono più simili ai valori delle osservazioni vicine che alle osservazioni più lontane . L’autocorrelazione spaziale può avere una serie di cause, tra cui la vicinanza all’accesso al mercato, le risorse naturali o altri fattori .

In secondo luogo, è anche importante comprendere il concetto di spillover . Ciò si verifica quando le attività di un’impresa o di un individuo hanno un impatto sull’attività di un’altra impresa o individuo nella stessa sede . Gli spillover possono essere positivi o negativi; ad esempio, possono verificarsi ricadute positive quando un’azienda apre una nuova fabbrica e crea posti di lavoro nella comunità, mentre possono verificarsi ricadute negative quando un’azienda inquina l’aria o l’acqua in una comunità .

In terzo luogo, un altro concetto importante nell’econometria spaziale è quello delle economie di agglomerazione . Ciò si riferisce al fatto che le imprese vicine l’una all’altra spesso godono di costi inferiori a causa di infrastrutture condivise e ricadute di conoscenze . Le economie di agglomerazione possono avere effetti positivi sulla crescita economica, poiché le imprese nelle immediate vicinanze possono beneficiare di risorse e competenze condivise .

Infine, l’econometria spaziale esamina anche l’effetto della distanza sull’attività economica . Questa è nota come la legge del decadimento della distanza, in cui si afferma che il cambiamento dell’attività economica tra due punti aumenta all’aumentare della distanza . La distanza ha un impatto importante su molti aspetti dell’economia, dai mercati del lavoro ai modelli commerciali, e la comprensione di questa relazione può aiutare a migliorare le decisioni politiche .

Quali sono i tipi di modelli econometrici utilizzati nell’analisi spaziale ?

Esistono molti tipi di modelli econometrici che possono essere utilizzati nell’analisi spaziale . Alcuni dei più comuni includono modelli di equazioni strutturali, modelli autoregressivi e modelli di dati del pannello . Ogni tipo di modello ha i suoi punti di forza e di debolezza, quindi è importante scegliere il modello giusto per il set di dati specifico e la domanda di ricerca a portata di mano .

I modelli di equazione strutturale (SEM) sono comunemente usati nell’analisi spaziale perché consentono la stima degli effetti diretti e indiretti tra le variabili . I SEM sono particolarmente adatti per lo studio della causalità . Tuttavia, i SEM possono essere intensivi dal punto di vista computazionale, quindi potrebbero non essere pratici per set di dati molto grandi .

I modelli autoregressivi sono un altro tipo di modello econometrico che viene spesso utilizzato nell’analisi spaziale . Questi modelli si concentrano sulla relazione tra una variabile dipendente e un insieme di variabili indipendenti ritardate . I modelli autoregressivi sono in genere più facili da stimare rispetto ai SEM, ma potrebbero non essere così precisi nella previsione delle relazioni causali .

I modelli di dati del pannello sono un terzo tipo di modello econometrico che può essere utilizzato nell’analisi spaziale . Questi modelli si concentrano sulla stima delle relazioni tra le variabili nel tempo . I modelli di dati del panel vengono spesso utilizzati quando i ricercatori hanno accesso a misure ripetute per le stesse unità (ad es . Individui o imprese) . I modelli di dati del pannello possono essere piuttosto complessi, quindi potrebbero non essere appropriati per tutti i set di dati e le domande di ricerca .

Che cos’è il modello Durbin di econometria spaziale ?

Il modello di Durbin spaziale è un tipo di modello econometrico spaziale che viene utilizzato per analizzare la relazione tra una variabile dipendente e variabili indipendenti quando esiste una correlazione spaziale tra le osservazioni . Questo modello è ampiamente utilizzato in vari settori come Economia, Sociologia e Geografia .

Il modello di Durbin spaziale è in genere stimato usando la regressione OLS con una correzione per l’autocorrelazione spaziale . Il termine di correzione viene solitamente aggiunto al termine di errore dell’equazione di regressione ed è spesso indicato come termine “errore spaziale . La presenza di errori spazialmente correlati può portare a stime distorte e incoerenti se non contabilizzate correttamente .

Esistono due tipi principali di modelli Spatial Durbin : i modelli di primo ordine e secondo ordine . Il modello del primo ordine include solo un ritardo della variabile dipendente mentre il modello del secondo ordine include due ritardi . È possibile utilizzare modelli di ordine superiore ma sono meno comuni a causa dell’onere computazionale coinvolto .

I coefficienti in un modello Durbin spaziale sono generalmente interpretati in modo simile agli altri coefficienti di regressione . Ad esempio, un coefficiente positivo su una variabile indipendente indicherebbe che un aumento di quella variabile è associato ad un aumento della variabile dipendente (tenendo costanti tutte le altre variabili) .

Quali sono gli esempi di applicazioni che utilizzano l’econometria spaziale ?

Esistono molte applicazioni per l’econometria spaziale . Ecco alcuni esempi :

• Valutazione dell’impatto di una nuova strada o ferrovia sui valori delle proprietà
• Stima dell’effetto delle normative ambientali sulle decisioni relative all’ubicazione
• Analizzare i determinanti dei tassi di criminalità nei quartieri
• Studiare la relazione tra i prezzi delle case e i livelli di reddito in diverse regioni
• Indagare sulla diffusione di malattie infettive attraverso una popolazione
• Modellare la relazione tra valori dei terreni e servizi specifici della posizione
• Analizzare il rapporto tra vicinanza alle strutture e opportunità di lavoro .

Quali sono i 10 principali vantaggi dell’uso dell’econometria spaziale ?

Ecco i 10 principali vantaggi dell’utilizzo dell’econometria spaziale :

• I metodi di econometria spaziale consentono l’inclusione dello spazio come fattore determinante nei modelli economici .
• Le tecniche di econometria spaziale possono aiutare a identificare e quantificare le relazioni tra diverse unità economiche, come regioni o paesi .
• I dati spaziali possono essere utilizzati per migliorare la nostra comprensione di come le attività economiche sono distribuite tra le aree geografiche .
• I metodi possono fornire informazioni su come i cambiamenti in una posizione possono influenzare altre aree vicine .
• L’econometria spaziale può essere utilizzata per studiare l’impatto delle infrastrutture di trasporto sulle economie regionali .
• I metodi possono anche essere impiegati per valutare la competitività di diverse località all’interno di un paese o di una regione .
• Inoltre, le tecniche di econometria spaziale possono aiutarci a comprendere gli effetti dell’agglomerazione e altri fenomeni economici che mostrano economie di scala .
• Incorporando lo spazio nei nostri modelli, possiamo tenere conto dei problemi di endogeneità che possono influenzare i nostri risultati se non affrontati .
• L’uso di dati e metodi spaziali può aggiungere un’importante dimensione politica alla nostra ricerca fornendo approfondimenti rilevanti per le politiche a livello locale .
• Infine, l’uso dell’econometria spaziale può ridurre significativamente i tempi di calcolo e semplificare il processo di analisi .

Quali sono i 10 principali svantaggi dell’uso dell’econometria spaziale ?

Vi sono numerosi svantaggi nell’uso dell’econometria spaziale che dovrebbero essere considerati prima di intraprendere qualsiasi analisi . Questi includono :

• L’econometria spaziale è un campo relativamente nuovo e quindi l’esperienza e la comprensione limitate dei metodi e delle tecniche .
• I metodi e le tecniche utilizzati nell’econometria spaziale sono spesso complessi e richiedono un elevato livello di competenza statistica .
• I dati spaziali possono essere difficili da ottenere, in particolare se per l’analisi sono necessari set di dati specifici .
• La qualità dei dati spaziali può variare in modo significativo, il che può influire sui risultati dell’analisi .
• Potrebbero esserci problemi con la collinearità nei dati, che possono limitare l’interpretazione dei risultati .
• I risultati delle analisi econometriche spaziali possono essere sensibili a piccoli cambiamenti nei dati, rendendoli difficili da replicare .
• Possono esserci problemi con l’endogeneità nei modelli econometrici spaziali, che possono portare a stime distorte .
• Alcuni tipi di dati spaziali sono più adatti a determinati tipi di analisi rispetto ad altri, quindi è importante scegliere il giusto tipo di dati per la domanda che viene posta .
• È spesso necessario formulare ipotesi sulle relazioni sottostanti al fine di condurre un’analisi econometrica spaziale, che può portare a errori se tali ipotesi non sono valide .
• La conduzione di un’analisi econometrica spaziale richiede spesso tempo e sforzi considerevoli, il che potrebbe non essere fattibile per tutti i progetti di ricerca .

Infine, i risultati di un’analisi econometrica spaziale possono talvolta essere difficili da interpretare e comunicare a un pubblico diverso .

Quali sono le 10 principali differenze tra econometria spaziale ed econometria standard ?

Ecco le 10 principali differenze tra Econometria spaziale ed Econometria standard :

• L’econometria spaziale incorpora le relazioni spaziali nell’analisi, mentre l’econometria standard no .
• I modelli di econometria spaziale consentono effetti di ricaduta tra le unità, mentre i modelli di econometria standard no .
• L’autocorrelazione spaziale è presa in considerazione nei modelli econometrici spaziali, mentre non è nei modelli econometrici standard .
• Nell’econometria spaziale, è possibile utilizzare sia i dati trasversali che quelli della serie temporale, mentre nell’econometria standard è possibile utilizzare solo i dati trasversali .
• Nell’econometria spaziale, è possibile utilizzare sia i dati osservativi che quelli sperimentali, mentre nell’econometria standard è possibile utilizzare solo i dati osservativi .
• I modelli di ritardo spaziale ed errore sono specifici dell’econometria spaziale, mentre non fanno parte dell’econometria standard .
• La regressione geograficamente ponderata è una tecnica unica per l’econometria spaziale, mentre non fa parte dell’econometria standard .
• La statistica del test Durbin-Watson viene modificata in alcune forme di econometria spaziale per tenere conto dell’autocorrelazione, mentre in econometria standard non viene modificata .
• I test di Hausman sono comuni nello spazio ma non nell’econometria standard
• Infine, i metodi bayesiani sono usati più frequentemente nell’econometria spaziale rispetto all’econometria standard .

Che cos’è la correlazione spaziale in econometria ?

In econometria, la correlazione spaziale è un tipo di dipendenza tra le variabili che si verifica quando tali variabili sono geograficamente vicine tra loro . Questa correlazione può essere positiva (nel senso che le due variabili si muovono nella stessa direzione) o negativa (nel senso che le due variabili si muovono in direzioni opposte) . La correlazione spaziale è importante da considerare quando si analizzano i dati che hanno una componente geografica, poiché possono influire sui risultati di test e modelli statistici .

Esistono diversi metodi per misurare la correlazione spaziale, tra cui la statistica I di Moran e la statistica C di Geary . Inoltre, vari pacchetti software offrono strumenti per la visualizzazione e l’analisi dei dati spaziali . Quando si lavora con dati spaziali, è importante essere consapevoli del potenziale di distorsione dovuto all’autocorrelazione spaziale .

Infine, è importante notare che la correlazione spaziale non è la stessa della correlazione temporale . La correlazione temporale esiste quando due variabili hanno una relazione nel tempo, mentre la correlazione spaziale si riferisce alla vicinanza geografica .

Conclusione

L’econometria spaziale è un’area sempre più complessa e importante per i ricercatori nel campo dell’economia . Comprendendo le basi, sei sulla buona strada per eseguire analisi sofisticate in grado di fornire preziose informazioni e raccomandazioni politiche .

Con una maggiore comprensione dell’econometria spaziale, sarai in grado di assicurarti che l’analisi dei dati fornisca risultati più affidabili con una migliore interpretazione se combinata con altre teorie economiche .