Applied Spatial Econometrics: Raising the Bar

Abstract

This paper places the key issues and implications of the new ‘introductory’ book on spatial econometrics by James LeSage & Kelley Pace (2009) in a broader perspective: the argument in favour of the spatial Durbin model, the use of indirect effects as a more valid basis for testing whether spatial spillovers are significant, the use of Bayesian posterior model probabilities to determine which spatial weights matrix best describes the data, and the book's contribution to the literature on spatio-temporal models. The main conclusion is that the state of the art of applied spatial econometrics has taken a step change with the publication of this book.

Relever le niveau de l'économetrie spatial appliquée

RÉSUMÉ La présente communication place les principales questions et implications du nouvel ouvrage d'introduction sur l'économétries spatiale de James LeSage & Kelley Pace (2009) dans un contexte plus général: l'argument favorisant le modèle spatial de Durbin, l'emploi d'effets indirects comme base plus valable pour évaluer l'aspect significatif des déversements spatiaux, l'emploi des probabilités d'un modèle baysien postérieur pour évaluer laquelle des matrices de poids spatiaux décrit le mieux les donnes, et la contribution de l'ouvrage la documentation sur les modèles spatio-temporels. La principale conclusion est qu'avec la publication de cet ouvrage, l'état de l'art de l'économétries spatiale applique a effectué un grand pas en avant.

Alzar el nivel de la econometría espacial aplicada

RÉSUMÉ Este trabajo plantea las cuestiones e implicaciones clave del nuevo libro introductorio sobre económetra espacial de James LeSage & Kelley Pace (2009) dentro de una perspectiva más amplia: el argumento a favor del modelo espacial Durbin, el uso de efectos indirectos como una base más válida para poner a prueba si los desbordamientos espaciales son significativos, el uso de probabilidades posteriores bayesianas para descubrir que matriz de pesos espaciales describe mejor los datos, y la contribución del libro a la bibliógrafa sobre modelos espaciotemporales. La principal conclusión es que la econometría espacial aplicada más avanzada ha experimentado un cambio radical con la publicación de este libro.

     

A School-Level Gravity Model of Student Migration Flows to Higher Education Institutions

This paper presents a gravity model of student migration flows to higher education institutions (HEIs) in Ireland. The analysis is performed on a novel dataset containing detailed information on a range of ‘push’ and ‘pull’ factors, allowing one to estimate the effects of a number of important school-level characteristics on these flows. This is achieved by estimating and comparing a fixed-effects Poisson model and two conditional fixed-effects negative binomial models and selecting the best model on the basis of the Akaike information criterion (AIC). The preferred negative binomial model accounts for over-dispersion in the student flow data and allows for estimation of the parameter coefficients of the HEI-invariant characteristics. The analysis suggests that while geography plays a very important role in explaining student flows, so too do a range of school-level characteristics. Furthermore, it is found that distance has a differential impact across HEIs and HEI types with important implications for policy-makers and HEI managers.     

A Spatial Model of the Impact of Bankruptcy Law on Entrepreneurship

Abstract

This paper employs spatial econometrics techniques to estimate the impact of bankruptcy regulation on small firm formation. The estimation of the model is computationally challenging due to the joint appearance of a lagged endogenous variable and the unobserved heterogeneity which requires modelling of initial conditions as described in Heckman (1981). We test for the joint significance of the state dummy variables in a way that can be viewed as an interesting alternative to the Hausman procedure. This was important for our analysis since, as sometimes happens in finite samples, the estimated variance–covariance matrix was not positive semi-definite. We found that the predicted probability of starting a business is 25% higher in states with higher bankruptcy exemptions than their neighbours relative to states with lower exemptions than their neighbours.

Un modèle spatial de l'impact des lois sur la faillite sur la création d'entreprises

Résumé La présente communication emploie des techniques d’économétrie spatiale pour évaluer l'impact de la réglementation en matière de faillite sur la constitution de petites entreprises. L'estimation du modèle pose des difficultés sur le plan computationnel en raison de l'apparition conjointe d'une variable endogène décalée et de l'hétérogénéité non observée, qui rend nécessaire la modélisation de conditions initiales, de la façon décrite par Heckman (1981). Nous testons la signification conjointe des variables indicatrices de l’état d'une façon qui peut être considérée comme une alternative intéressante à la procédure de Hausman. Ceci était important pour notre analyse, car, comme nous le relevons parfois dans des échantillons finis, la matrice variance–covariance estimée n’était pas semi-définie positive. Nous en concluons que la probabilité prévisible du lancement d'une affaire est plus élevée de l'ordre de 25% dans les états qui appliquent des exemptions pour les faillites supérieures à celles des pays avoisinants, par rapport aux états qui appliquent des exemptions inférieures à celles de leurs voisins.

Un modelo espacial del impacto de la ley de bancarrotas sobre las iniciativas empresariales

Résumén Este artículo emplea técnicas de econometría espacial para estimar el impacto de las normativas de bancarrotas sobre la formación de empresas pequeñas. La valoración del modelo es computacionalmente desafiante, debido a la aparición conjunta de una variable endógena rezagada y heterogeneidad inadvertida que requieren la modelación de las condiciones iniciales, como se describe en Heckman (1981). Ensayamos la significancia conjunta de las variables de prueba estatales de una forma que puede percibirse como una alternativa interesante al procedimiento Hausman. Esto fue importante para nuestro análisis, ya que, como ocurre a veces con muestras finitas, la matriz estimada de varianza–covarianza no fue semidefinitiva positiva. Descubrimos que la probabilidad predicha de iniciar un negocio es un 25% mayor en los estados con mayores exenciones de bancarrota que sus vecinos, en relación con estados con menos exenciones que sus vecinos.

     

Periodical Replacement Model for a Multi-Unit System Subject to Failure Rate Interaction

A periodical replacement model for a multi-unit system subject to failure rate interaction between units is presented. In a N-unit system, one is dominant unit and the others are secondary units. When a secondary unit fails, it increases the failure rate of the dominant unit by some amount, while the failure of dominant unit make the system into total failure. Without failure rate interaction, the failure rates of all units also increase with age. All single failures of secondary units are assumed to be corrected by minimal repairs. The system is replaced at age T, or on total failure, whichever occurs first. The aim of this paper is to derive the expected cost rate per unit time as a criterion of optimality and to seek the optimal period T ^* to minimize that cost rate.     

A Model of Optimal Dynamic Oil Extraction: Evidence From a Large Middle Eastern Field

We model the economically optimal dynamicoil production decisions of a representative country whose oilfields resemble the largest developed oil field in Saudi Arabia,Ghawar. A government-controlled enterprise may base its oil productiondecisions on criteria other than maximization of the presentdiscounted value of profits. In particular, oil production decisionsare likely to reflect many political, strategic and geopoliticalmotives of the government. Our analysis of the optimal economicdecisions nevertheless enables one to assess the extent to whichlong-run value maximization is being followed. This in turn allowsone to judge the costs that political decisions are imposingin terms of foregone economic output, government revenue andforeign exchange. These costs ought to be of interest to policy-makerswithin Saudi-Arabia and also to external parties interested inmodifying Saudi pricing and production decisions.     

A Geo-Additive Bayesian Discrete-Time Survival Model and its Application to Spatial Analysis of Childhood Mortality in Malawi

We describe a flexible geo-additive Bayesian survival model that controls, simultaneously, for spatial dependence and possible nonlinear or time-varying effects of other variables. Inference is fully Bayesian and is based on recently developed Markov Chain Monte Carlo techniques. In illustrating the model we introduce a spatial dimension in modelling under-five mortality among Malawian children using data from Malawi Demographic and Health Survey of 2000. The results show that district-level socioeconomic characteristics are important determinants of childhood mortality. More importantly, a separate spatial process produces district clustering of childhood mortality indicating the importance of spatial effects. The visual nature of the maps presented in this paper highlights relationships that would, otherwise, be overlooked in standard methods.     

示范建设背景下应用电子技术专业人才培养模式研究

从课程体系和教学内容改革、实验实训条件建设和"双师型"师资队伍建设三方面探讨了高职应用电子技术专业人才培养模式。     

Estimation Strategies for a Spatial Dynamic Panel using GMM. A New Approach to the Convergence Issue of European Regions

Abstract

While estimation methods for dynamic panel data and spatial econometric models are standard in economic literature, there has been a relatively recent development in methods which include spatial considerations in dynamic panel data models. This paper proposes two estimation strategies for spatial dynamic panel data models using the generalized method of moments (GMM). The first is to extend the moment restrictions of Arellano and Bond's estimator to a spatial autoregressive dynamic panel. The second allows for spatial dependence in the error process. The empirical application focuses on European regional growth over a 25-year period. We find empirical evidence of conditional convergence, which is significantly affected by spatial disparities.

Stratégies d'estimation pour un panel dynamique spatial faisant usage de GMM. Une nouvelle approche pour le problème de la convergence de régions d'Europe

Rèsumè Bien que les méthodes d'estimation pour les données de panels dynamiques, et les modèles économétriques spatiaux, sont des instruments standards dans les ouvrages d’économie, on a assisté à une évolution relativement récente des méthodes, qui comprend des considérations spatiales dans les modèles de panels dynamiques. La présente communication propose deux stratégies d'estimation concernant des modèles de données de panel dynamique spatiales faisant usage de la méthodes des moments généralisés (MMG). La première consiste à étendre les restrictions de moments de l'estimateur d'Arellano et Bond à un panel dynamique autorégressif spatial. La deuxième tient compte de la dépendance spatiale dans le processus des erreurs. L'application empirique se concentre sur l'expansion régionale en Europe au cours d'une période de 25 ans. Nous relevons des preuves empiriques de convergence conditionnelle, qui sont affectées de façon significative par des disparités spatiales.

Estrategias de estimación para un panel dinámico espacial utilizando GMM. Un nuevo planteamiento de la cuestión de la convergencia de regiones europeas

Extracto Aunque los métodos de estimación para datos dinámicos de panel y modelos econométricos espaciales son estándar en la bibliografía económica, se ha producido un desarrollo relativamente reciente en dichos métodos que incluye consideraciones espaciales en modelos de datos dinámicos de panel. Este estudio propone dos estrategias de estimación para los modelos de datos espaciales dinámicos de panel utilizando el método general de momentos (GMM). El primero sirve para extender las restricciones de momentos del estimador de Arellano y Bond a un panel espacial dinámico autorregresivo. El segundo tiene en cuenta una dependencia espacial en el proceso de error. La aplicación empírica se centra en el crecimiento regional europeo en un período de 25 años. Descubrimos evidencia empírica de convergencia condicional, que es afectada significativamente por disparidades espaciales.