空間計量経済学とは ?
空間計量経済学は、空間依存性を示す経済現象の研究を扱う経済学の一分野です。言い換えれば、それは経済活動がそれが起こる物理的な空間にどのように関連しているかについての研究を扱います。経済学のこの分野は、経済活動が生産要因の位置にどのように関連していたかの研究に焦点を当てた古典経済学にそのルーツを持っています。古典的な経済学者は、企業が市場や相互に関連してどのように位置づけられるかについての理論を開発しました。これらの理論は、現代の空間経済学の発展の基礎を形成しました。
現代の空間経済学は、住宅市場の分析から交通インフラの研究まで、幅広いトピックをカバーしています。ミクロ経済分析とマクロ経済分析の両方を含み、数学的モデリング、統計分析、地理情報システム(GIS)などのさまざまなツールや手法を利用します。
空間計量経済学の目的は、空間的に依存する経済変数間の関係を特定、定量化、説明することです。これらの関係は直接的または間接的であり、本質的に正または負であり得る。空間計量経済モデルを使用して、経済活動がアクセシビリティ、集積経済、地域の快適さなどの地域固有の要因によってどのように影響を受けるかについての仮説をテストできます。また、異なる地域や国の関係を調べるためにも使用できます, または、ある地域の変化(新しい交通リンクなど)が別の地域の経済活動にどのように影響するかを研究します。
全体として、空間計量経済学は、経済活動が場所によってどのように形成されるかを理解するための強力なツールです。それは、経済発展と成長を促進する基本的な要因についての洞察を提供し、地理的に分散した人口に影響を与える公共政策の決定に情報を提供するのに役立ちます。
空間経済学の基本原則と概念は何ですか ?
空間計量経済学は、地理的に決定される経済変数間の関係を研究する急速に成長している経済学の分野です。空間計量経済学の主な目的は、経済活動が空間的にどのように依存しているか、そしてこれが政策決定にどのように影響するかをよりよく理解するために使用できる方法とモデルを開発することです。
空間計量経済学を理解するために重要な基本原則と概念がいくつかあります。まず、空間的自己相関の概念を理解することが重要です。これは、変数の値が、遠くの観測値よりも近くの観測値の値に似ている場合に発生します。空間的自己相関には、市場アクセス、天然資源、またはその他の要因への近さなど、さまざまな原因が考えられます。
第二に、波及効果の概念を理解することも重要です。これは、ある企業または個人の活動が、同じ場所にある別の企業または個人の活動に影響を与える場合に発生します。流出はプラスまたはマイナスの場合があります。たとえば、ある企業が新しい工場を開設し、地域社会に雇用を創出すると、プラスの波及効果が発生する可能性があります, 一方、企業がコミュニティの空気や水を汚染すると、負の波及効果が発生する可能性があります。
第三に、空間計量経済学のもう 1 つの重要な概念は、集積経済の概念です。これは、互いに近接している企業が、インフラストラクチャの共有や知識の波及により、低コストを享受することが多いという事実を指します。集積経済は、近接した企業が共有された資源と専門知識の恩恵を受けることができるため、経済成長にプラスの影響を与える可能性があります。
最後に、空間計量経済学では、距離が経済活動に与える影響も調べます。これは距離減衰の法則として知られており、距離が離れるにつれて 2 点間の経済活動の変化が増加すると述べています。距離は、労働市場から貿易パターンまで、経済学の多くの側面に重要な影響を及ぼし、この関係を理解することは政策決定の改善に役立ちます。
空間分析で使用される計量経済モデルの種類は何ですか ?
空間分析に使用できる計量経済モデルには多くの種類があります。最も一般的なものには、構造方程式モデル、自己回帰モデル、パネル データ モデルなどがあります。各タイプのモデルには独自の長所と短所があるため、手元にある特定のデータセットと研究質問に適したモデルを選択することが重要です。
構造方程式モデル(SEM)は、変数間の直接効果と間接効果の推定を可能にするため、空間分析で一般的に使用されます。SEM は、因果関係を研究するのに特に適しています。ただし、SEM は計算集約的であるため、非常に大きなデータセットでは実用的ではない可能性があります。
自己回帰モデルは、空間分析でよく使用される別のタイプの計量経済モデルです。これらのモデルは、従属変数と一連の遅延独立変数の間の関係に焦点を当てています。自己回帰モデルは通常、SEM よりも推定が簡単ですが、因果関係を予測するにはそれほど正確ではない場合があります。
パネル データ モデルは、空間分析に使用できる 3 番目のタイプの計量経済モデルです。これらのモデルは、時間の経過に伴う変数間の関係を推定することに焦点を当てています。パネル データ モデルは、研究者が同じユニット(個人や企業など)に対して繰り返しの対策にアクセスできる場合によく使用されます。パネルデータモデルは非常に複雑になる可能性があるため、すべてのデータセットや研究課題に適しているとは限りません。
空間計量経済学のダービンモデルとは ?
空間ダービン モデルは、観測値の間に空間相関がある場合の従属変数と独立変数の関係を分析するために使用される空間計量経済モデルの一種です。このモデルは、経済学、社会学、地理学などのさまざまな分野で広く使用されています。
空間ダービン モデルは通常、空間自己相関の補正を伴う OLS 回帰を使用して推定されます。補正項は通常、回帰方程式の誤差項に追加され、「空間誤差」項と呼ばれることがよくあります。空間的に相関する誤差が存在すると、適切に考慮されないと、偏った一貫性のない推定値が発生する可能性があります。
空間ダービン モデルには主に 2 つのタイプがあります : 1 次モデルと 2 次モデルです。1 次モデルには従属変数のラグが 1 つだけ含まれますが、2 次モデルには 2 つのラグが含まれます。高次モデルを使用できますが、計算上の負担があるため、あまり一般的ではありません。
空間ダービン モデルの係数は、通常、他の回帰係数と同様に解釈されます。たとえば、独立変数の正の係数は、その変数の増加が従属変数の増加(他のすべての変数を定数に保持)に関連していることを示します。
空間計量経済学を用いた応用例とは ?
空間計量経済学には多くの用途があります。ここにいくつかの例があります :
- 新しい道路や鉄道が不動産価値に与える影響を評価する
- 環境規制が企業の立地決定に与える影響を見積もる
- 地域全体の犯罪率の決定要因を分析する
- 各地域の住宅価格と所得水準の関係について研究する
- 人口を通して感染症の広がりを調査する
- 土地の価値と場所固有のサービスとの関係をモデル化する
- 施設への近接性と雇用機会の関係を分析する 。
空間計量経済学の 10 の主な利点は何ですか ?
空間計量経済学を使用することの 10 の主な利点は次のとおりです :
- 空間計量経済法では、経済モデルにおける重要な決定要因として空間を含めることができます。
- 空間計量経済技術は、地域や国などの異なる経済単位間の関係を特定し定量化するのに役立ちます。
- 空間データは、経済活動が地理的にどのように分布しているかについての理解を向上させるために使用できます。
- この方法は、ある場所の変化が他の近隣地域にどのように影響するかについての洞察を提供できます。
- 空間計量経済学は、交通インフラが地域経済に与える影響を研究するために使用できます。
- この方法は、国または地域内のさまざまな場所の競争力を評価するためにも使用できます。
- さらに、空間計量経済学の技術は、規模の経済を示す凝集効果やその他の経済現象を理解するのに役立ちます。
- モデルにスペースを組み込むことで、対処せずに放置すると結果を偏らせる可能性のある内生性の問題を説明できます。
- 空間データと手法を使用すると、地域レベルで政策関連の洞察を提供することにより、研究に重要な政策的側面を追加できます。
- 最後に、空間計量経済学を使用すると、計算時間が大幅に短縮され、分析プロセスが簡素化されます。
空間計量経済学の 10 の主な欠点は何ですか ?
分析を行う前に考慮すべき空間計量経済を使用することにはいくつかの欠点があります。これらには以下が含まれます :
- 空間計量経済学は比較的新しい分野であるため、その方法と技術に関する経験と理解は限られています。
- 空間計量経済学で使用される方法と技術はしばしば複雑で、高レベルの統計的専門知識が必要です。
- 特に分析に特定のデータセットが必要な場合、空間データの取得が困難になる可能性があります。
- 空間データの品質は大幅に異なり、分析結果に影響を与える可能性があります。
- データの共線性に問題がある可能性があり、結果の解釈が制限される可能性があります。
- 空間計量経済分析の結果は、データの小さな変化に敏感であり、再現が困難になります。
- 空間計量経済モデルには内生性に問題がある可能性があり、推定に偏りが生じる可能性があります。
- 一部の種類の空間データは、他のタイプよりも特定の種類の分析に適しているため、質問される質問に適したタイプのデータを選択することが重要です。
- 空間計量経済分析を行うために、基礎となる関係について仮定する必要があることがよくありますが、これらの仮定が有効でないとエラーが発生する可能性があります。
- 空間計量経済分析を行うには、多くの場合、かなりの時間と労力が必要ですが、これはすべての研究プロジェクトで実現可能ではない可能性があります。
最後に、空間計量経済分析の結果は、異なる聴衆に解釈して伝達することが困難な場合があります。
空間計量経済学と標準計量経済学の 10 の主な違いは何ですか ?
空間計量経済学と標準計量経済学の 10 の主な違いを次に示します :
- 空間計量経済学は空間的関係を分析に組み込んでいますが、標準的な計量経済学はそうではありません。
- 空間計量経済モデルでは単位間の波及効果が可能ですが、標準的な計量経済学モデルでは波及効果がありません。
- 空間自己相関は空間計量経済モデルでは考慮されますが、標準的な計量経済モデルでは考慮されません。
- 空間計量経済学では、横断的および時系列データの両方を使用できますが、標準的な計量経済学では、横断データのみを使用できます。
- 空間計量経済学では、観察データと実験データの両方を使用できますが、標準的な計量経済学では、観察データのみを使用できます。
- 空間ラグおよび誤差モデルは空間計量経済学に特有のものですが、標準的な計量経済学の一部ではありません。
- 地理的に加重回帰は空間計量経済学に特有の手法ですが、標準的な計量経済学の一部ではありません。
- ダービン・ワトソン検定統計量は、自己相関を説明するために何らかの形式の空間計量経済学で変更されますが、標準的な計量経済学では変更されません。
- ハウスマンテストは空間的には一般的ですが、標準計量経済学では一般的ではありません
- 最後に、ベイズ法は、標準的な計量経済学よりも空間計量経済学でより頻繁に使用されます。
計量経済学における空間相関とは ?
計量経済学では、空間相関は変数間の依存の一種であり、それらの変数が地理的に互いに近い場合に発生します。この相関は、正(2 つの変数が同じ方向に移動することを意味します)または負(2 つの変数が反対方向に移動することを意味します)にすることができます。空間相関は、統計的なテストやモデルの結果に影響を与える可能性があるため、地理的な要素を持つデータを分析する際に考慮することが重要です。
空間相関を測定するには、モラン I 統計やギアリーの C 統計など、いくつかの方法があります。さらに、さまざまなソフトウェアパッケージは、空間データを視覚化して分析するためのツールを提供します。空間データを扱う場合、空間自己相関によるバイアスの可能性を認識することが重要です。
最後に、空間相関は時間相関と同じではないことに注意することが重要です。時間的相関は、2 つの変数が時間の経過とともに関係を持つ場合に存在しますが、空間的相関は地理的な近接性に関係します。
結論
空間計量経済学は、経済学の分野の研究者にとってますます複雑で重要な分野です。基本を理解することで、貴重な洞察とポリシーの推奨事項を提供できる高度な分析を実行することができます。
空間計量経済学をより深く理解することで、他の経済理論と組み合わせると、データ分析がより信頼性の高い結果を提供し、より良い解釈を提供できるようになります。
