O que é Econometria Espacial ?
A econometria espacial é um ramo da economia que lida com o estudo de fenômenos econômicos que exibem dependência espacial . Em outras palavras, trata do estudo de como a atividade econômica está relacionada ao espaço físico em que ela ocorre . Este ramo da economia tem suas raízes na economia clássica, que se concentrou no estudo de como a atividade econômica estava relacionada à localização dos fatores de produção . Os economistas clássicos desenvolveram teorias de como as empresas se localizam em relação aos seus mercados e entre si . Essas teorias formaram a base para o desenvolvimento da economia espacial moderna .
A economia espacial contemporânea abrange uma ampla gama de tópicos, desde a análise dos mercados imobiliários até o estudo da infraestrutura de transporte . Ele engloba tanto a análise microeconômica e macroeconômica, e faz uso de uma variedade de ferramentas e técnicas, incluindo modelagem matemática, análise estatística e Sistemas de Informação Geográfica (SIG) .
O objetivo da econometria espacial é identificar, quantificar e explicar as relações entre variáveis econômicas que são espacialmente dependentes . Essas relações podem ser diretas ou indiretas e podem ser positivas ou negativas por natureza . Modelos econométricos espaciais podem ser usados para testar hipóteses sobre como a atividade econômica é afetada por fatores específicos da localização, como acessibilidade, economias de aglomeração ou amenidades locais . Eles também podem ser usados para examinar as relações entre diferentes regiões ou países, ou estudar como as mudanças em uma região (como um novo link de transporte) podem afetar a atividade econômica em outra região .
No geral, a econometria espacial é uma ferramenta poderosa para entender como a atividade econômica é moldada pela localização . Ele pode fornecer informações sobre os fatores fundamentais que impulsionam o desenvolvimento e o crescimento econômico e ajudar a informar as decisões de políticas públicas que afetam as populações geograficamente distribuídas .
Quais São Os Princípios e Conceitos Básicos da Econometria Espacial ?
A econometria espacial é um campo da economia em rápido crescimento que estuda as relações entre variáveis econômicas que são determinadas geograficamente . O principal objetivo da econometria espacial é desenvolver métodos e modelos que possam ser usados para entender melhor como a atividade econômica é espacialmente dependente e como isso afeta a formulação de políticas .
Há uma série de princípios e conceitos básicos que são importantes para a compreensão da econometria espacial . Primeiro, é importante entender o conceito de autocorrelação espacial . Isso ocorre quando os valores de uma variável são mais semelhantes aos valores de observações próximas do que às observações mais distantes . A autocorrelação espacial pode ter uma série de causas, incluindo proximidade com o acesso ao mercado, recursos naturais ou outros fatores .
Em segundo lugar, também é importante entender o conceito de spillovers . Isso ocorre quando as atividades de uma empresa ou indivíduo têm um impacto sobre a atividade de outra empresa ou indivíduo no mesmo local . Spillovers podem ser positivos ou negativos; por exemplo, spillovers positivos podem ocorrer quando uma empresa abre uma nova fábrica e cria empregos na comunidade, enquanto spillovers negativos podem ocorrer quando uma empresa polui o ar ou a água em uma comunidade .
Terceiro, outro conceito importante na econometria espacial é o das economias de aglomeração . Isso se refere ao fato de que as empresas próximas umas das outras geralmente desfrutam de custos mais baixos devido à infraestrutura compartilhada e aos transbordamentos de conhecimento . As economias de aglomeração podem ter efeitos positivos no crescimento económico, uma vez que as empresas próximas podem beneficiar de recursos e conhecimentos partilhados .
Finalmente, a econometria espacial também examina o efeito da distância na atividade econômica . Isso é conhecido como a lei da decadência da distância, que afirma que a mudança na atividade econômica entre dois pontos aumenta à medida que a distância aumenta . A distância tem um impacto importante em muitos aspectos da economia, dos mercados de trabalho aos padrões comerciais, e entender essa relação pode ajudar a melhorar as decisões políticas .
Quais São os Tipos de Modelos Econometricos Usados na Análise Espacial ?
Existem muitos tipos de modelos econométricos que podem ser usados na análise espacial . Alguns dos mais comuns incluem modelos de equações estruturais, modelos autorregressivos e modelos de dados em painel . Cada tipo de modelo tem seus próprios pontos fortes e fracos, por isso é importante escolher o modelo certo para o conjunto de dados específico e a questão de pesquisa em questão .
Modelos de equações estruturais (SEMs) são comumente usados na análise espacial, pois permitem estimar efeitos diretos e indiretos entre variáveis . Os SEMs são particularmente adequados para estudar a causalidade . No entanto, os SEMs podem ser computacionalmente intensivos, portanto, podem não ser práticos para conjuntos de dados muito grandes .
Modelos autorregressivos são outro tipo de modelo econométrico que é frequentemente usado na análise espacial . Esses modelos se concentram na relação entre uma variável dependente e um conjunto de variáveis independentes defasadas . Modelos autorregressivos são tipicamente mais fáceis de estimar do que SEMs, mas eles podem não ser tão precisos na previsão de relações causais .
Os modelos de dados em painel são um terceiro tipo de modelo econométrico que pode ser usado na análise espacial . Esses modelos se concentram em estimar as relações entre as variáveis ao longo do tempo . Modelos de dados em painel são frequentemente usados quando os pesquisadores têm acesso a medidas repetidas para as mesmas unidades (por exemplo, indivíduos ou empresas) . Os modelos de dados em painel podem ser bastante complexos, por isso podem não ser apropriados para todos os conjuntos de dados e questões de pesquisa .
O que é o Modelo de Econometria Espacial de Durbin ?
O modelo de Durbin espacial é um tipo de modelo econométrico espacial que é usado para analisar a relação entre uma variável dependente e variáveis independentes quando há uma correlação espacial entre as observações . Este modelo é amplamente utilizado em vários campos, como Economia, Sociologia e Geografia .
O modelo Spatial Durbin é tipicamente estimado usando regressão OLS com uma correção para a autocorrelação espacial . O termo de correção é geralmente adicionado ao termo de erro da equação de regressão e é muitas vezes referido como o termo “erro espacial . A presença de erros espacialmente correlacionados pode levar a estimativas tendenciosas e inconsistentes se não forem contabilizadas adequadamente .
Existem dois tipos principais de modelos Spatial Durbin : os modelos de primeira e segunda ordem . O modelo de primeira ordem inclui apenas um atraso da variável dependente, enquanto o modelo de segunda ordem inclui dois atrasos . Modelos de ordem superior podem ser usados, mas são menos comuns devido à carga computacional envolvida .
Os coeficientes em um modelo Spatial Durbin são tipicamente interpretados de forma semelhante a outros coeficientes de regressão . Por exemplo, um coeficiente positivo em uma variável independente indicaria que um aumento nessa variável está associado a um aumento na variável dependente (mantendo todas as outras variáveis constantes) .
Quais São Os Exemplos de Aplicações Usando Econometria Espacial ?
Existem muitas aplicações para econometria espacial . Aqui estão alguns exemplos :
- Avaliar o impacto de uma nova estrada ou ferrovia nos valores da propriedade
- Estimar o efeito das regulamentações ambientais nas decisões de localização da empresa
- Analisando os determinantes das taxas de criminalidade nos bairros
- Estudar a relação entre os preços das casas e os níveis de renda em diferentes regiões
- Investigar a propagação de doenças infecciosas através de uma população
- Modelar a relação entre os valores da terra e os serviços específicos da localização
- Analisando a relação entre proximidade de instalações e oportunidades de trabalho .
Quais São As 10 Principais Vantagens do Uso da Econometria Espacial ?
Aqui estão as 10 principais vantagens do uso da Econometria Espacial :
- Os métodos de econometria espacial permitem a inclusão do espaço como determinante chave nos modelos econômicos .
- As técnicas de econometria espacial podem ajudar a identificar e quantificar as relações entre diferentes unidades econômicas, como regiões ou países .
- Os dados espaciais podem ser usados para melhorar nossa compreensão de como as atividades econômicas são distribuídas em áreas geográficas .
- Os métodos podem fornecer informações sobre como as mudanças em um local podem afetar outras áreas próximas .
- A econometria espacial pode ser usada para estudar o impacto da infraestrutura de transporte nas economias regionais .
- Os métodos também podem ser empregados para avaliar a competitividade de diferentes locais dentro de um país ou região .
- Além disso, as técnicas de econometria espacial podem nos ajudar a entender os efeitos de aglomeração e outros fenômenos econômicos que exibem economias de escala .
- Ao incorporar espaço em nossos modelos, podemos explicar problemas de endogeneidade que podem influenciar nossos resultados se não forem abordados .
- O uso de dados e métodos espaciais pode adicionar uma dimensão política importante à nossa pesquisa, fornecendo insights relevantes para as políticas em nível local .
- Finalmente, o uso da econometria espacial pode reduzir significativamente o tempo de computação e simplificar o processo de análise .
Quais São As 10 Principais Desvantagens do Uso da Econometria Espacial ?
Há uma série de desvantagens no uso da econometria espacial que devem ser consideradas antes de realizar qualquer análise . Estes incluem :
- A econometria espacial é um campo relativamente novo e, portanto, há uma experiência limitada e compreensão dos métodos e técnicas .
- Os métodos e técnicas utilizados em econometria espacial são muitas vezes complexos e exigem um alto nível de conhecimento estatístico .
- Os dados espaciais podem ser difíceis de obter, especialmente se forem necessários conjuntos de dados específicos para a análise .
- A qualidade dos dados espaciais pode variar significativamente, o que pode afetar os resultados da análise .
- Pode haver problemas com colinearidade nos dados, o que pode limitar a interpretação dos resultados .
- Os resultados das análises econométricas espaciais podem ser sensíveis a pequenas mudanças nos dados, dificultando sua replicação .
- Pode haver problemas com a endogeneidade em modelos econométricos espaciais, o que pode levar a estimativas tendenciosas .
- Alguns tipos de dados espaciais são mais adequados para certos tipos de análises do que outros, por isso é importante escolher o tipo certo de dados para a pergunta que está sendo feita .
- Muitas vezes, é necessário fazer suposições sobre as relações subjacentes para realizar uma análise econométrica espacial, o que pode levar a erros se essas suposições não forem válidas .
- A realização de uma análise econométrica espacial geralmente requer tempo e esforço consideráveis, o que pode não ser viável para todos os projetos de pesquisa .
Finalmente, os resultados de uma análise econométrica espacial podem, por vezes, ser difíceis de interpretar e comunicar a diferentes públicos .
Quais São As 10 Principais Diferenças Entre Econometria Espacial E Econometria Padrão ?
Aqui estão as 10 principais diferenças entre Econometria espacial e Econometria padrão :
- A econometria espacial incorpora relações espaciais na análise, enquanto a econometria padrão não .
- Os modelos de econometria espacial permitem efeitos de transbordamento entre unidades, enquanto os modelos de econometria padrão não .
- A autocorrelação espacial é levada em consideração em modelos econométricos espaciais, enquanto não está em modelos econométricos padrão .
- Na econometria espacial, tanto os dados transversais quanto os dados de séries temporais podem ser usados, enquanto na econometria padrão, apenas os dados transversais podem ser usados .
- Na econometria espacial, tanto os dados observacionais quanto os experimentais podem ser usados, enquanto na econometria padrão, apenas os dados observacionais podem ser usados .
- Os modelos de atraso e erro espaciais são específicos para a econometria espacial, enquanto eles não fazem parte da econometria padrão .
- A regressão geograficamente ponderada é uma técnica exclusiva da econometria espacial, embora não faça parte da econometria padrão .
- A estatística de teste de Durbin-Watson é modificada em algumas formas de econometria espacial para explicar a autocorrelação, enquanto na econometria padrão não é modificada .
- Os testes de Hausman são comuns em espaço, mas não em Econometria Padrão
- Finalmente, os métodos bayesianos são usados com mais frequência na econometria espacial do que na econometria padrão .
O que é Correlação Espacial em Econometria ?
Em econometria, correlação espacial é um tipo de dependência entre variáveis que ocorre quando essas variáveis estão geograficamente próximas umas das outras . Essa correlação pode ser positiva (o que significa que as duas variáveis se movem na mesma direção) ou negativa (o que significa que as duas variáveis se movem em direções opostas) . A correlação espacial é importante a ser considerada na análise de dados que possuem um componente geográfico, pois pode impactar nos resultados de testes e modelos estatísticos .
Existem vários métodos para medir a correlação espacial, incluindo a estatística I de Moran e a estatística C de Geary . Além disso, vários pacotes de software oferecem ferramentas para visualizar e analisar dados espaciais . Ao trabalhar com dados espaciais, é importante estar ciente do potencial de viés devido à autocorrelação espacial .
Finalmente, é importante notar que a correlação espacial não é a mesma que a correlação temporal . A correlação temporal existe quando duas variáveis têm uma relação ao longo do tempo, enquanto a correlação espacial está relacionada à proximidade geográfica .
Conclusão
A econometria espacial é uma área cada vez mais complexa e importante para pesquisadores do campo da economia . Ao entender o básico, você está no caminho certo para realizar análises sofisticadas que podem fornecer informações valiosas e recomendações de políticas .
Com uma compreensão mais forte da econometria espacial, você poderá garantir que sua análise de dados forneça resultados mais confiáveis com melhor interpretação quando combinada com outras teorias econômicas .
