Editorial

Abstract

In this editorial we summarize and comment on papers published in issue 7.1. This is a themed issue, with four of the papers being originally presented at the 9th International Workshop in Spatial Statistics and Econometrics held at the University of Orléans, France. This was organized by Cem Ertur, who was chair of the Scientific Committee, and who has co-edited the current issue and taken the lead in writing about the papers from the Orléans workshop. The first paper, which was not an Orléans paper, is ‘Business Cycles Association in a Small Monetary Union: The Case of Switzerland’ by Alexandra Ferreira-Lopes &; Tiago Sequeira. From Orléans we have ‘QML Estimation of Spatial Dynamic Panel Data Models with Time Varying Spatial Weights Matrices’ by Lung-Fei Lee &; Jihai Yu; ‘Improving the J Test in the SARAR Model by Likelihood-Based Estimation’ by Peter Burridge; ‘The Mundlak Approach in the Spatial Durbin Panel Data Model’ by Nicolas Debarsy; and ‘Spatial Interactions in Hedonic Pricing Models: The Urban Housing Market of Aveiro, Portugal’ by Arnab Bhattacharjee, Eduardo Castro &; João Marques.

RÉSUMÉ Dans la présente communication, nous résumons les communications publiées dans l’édition 7.1, et nous présentons des commentaires sur ces dernières. Il s'agit d'une édition à thème, quatre des communications ayant été présentées initialement au 9^ème atelier international de statistiques et d’économétrie spatiales, à l'université d'Orléans, en France. Cette édition a été organisée par Cem Ertur, qui était président du Comité scientifique, a coédité l’édition actuelle, et a pris le pas dans les communications sur les communications émanant de l'atelier d'Orléans. La première communication, qui n’était pas une communication d'Orléans, est « Association de Cycles commerciaux dans une Union monétaire restreinte: le cas de la Suisse », par Alexandra Ferreira-Lopes &; Tiago Sequeira. D'Orléans, nous avons reçu « Estimation QML de modèles de données de groupe dynamique spatial, avec matrices de poids spatiaux temporalisées », par Lung-Fei Lee &; Jihai Yu; « Optimisation du test « J » dans le modèle SARAR par estimation basée sur les probabilité », par Peter Burridge; « L'approche de Mundlak dans le modèle spatial de données de panel de Durbin », par Nicolas Debarsy; et « Interactions spatiales dans les modèles hédoniques des prix: le marché de l'immobilier urbain d'Aveiro, au Portugal », par Arnab Bhattacharjee, Eduardo Castro &; João Marques.

EXTRACTO En este trabajo resumimos y hacemos comentarios sobre trabajos publicados en la edición 7.1. Esta edición tiene un tema, y cuatro de sus estudios se presentaron originalmente en el Noveno Taller Internacional de Estadísticas Espaciales y Econometría celebrado en la Universidad de Orleans, Francia. Éste fue organizado por Cem Ertur, que presidió el Comité Científico, coeditó la edición actual y adoptó la posición líder en escribir sobre los estudios derivados del taller de trabajo de Orleans. El primer trabajo, que no fue uno de los estudios de Orleans, es la ‘Asociación de Ciclos de Negocios en una Unión Monetaria Pequeña: el Caso de Suiza’ de Alexandra Ferreira-Lopes &; Tiago Sequeira. Los estudios procedentes de Orleans son: ‘Estimación QML de modelos de datos de panel dinámicos espaciales con matrices de pesos espaciales que varían con el tiempo’ de Lung-Fei Lee &; Jihai Yu; ‘Mejora de la prueba J en el modelo SARAR por estimación basada en probabilidad’ de Peter Burridge; ‘El planteamiento Mundlak en el modelo espacial de datos de panel Durbin’ de Nicolas Debarsy; e, ‘Interacciones espaciales en modelos hedónicos de fijación de precios: el mercado de la vivienda urbana de Aveiro, Portugal’ de Arnab Bhattacharjee, Eduardo Castro &; João Marques.

     

The Mundlak Approach in the Spatial Durbin Panel Data Model

Abstract

This paper extends the Mundlak approach to the spatial Durbin panel data model (SDM) to help the applied researcher to determine the adequacy of the random effects specification in this setup. We propose a likelihood ratio (LR) test that assesses the significance of the correlation between regressors and individual effects. By contrast to the Hausman test, the Mundlak approach identifies (to some extent) the regressors correlated with individual effects. The second advantage is that once the correlation with individual effects has been modelled through an auxiliary regression, the random effects specification provides consistent estimators and the effect of time-constant variables can be estimated. Some Monte Carlo simulations study the properties of this proposed LR test in small samples and show that in some cases, it has a better behaviour than the Hausman test. We finally illustrate the usefulness of the extended Mundlak approach by estimating a house price model where some of the price determinants are time-constant. We show that ignoring the endogeneity of regressors with respect to individual effects leads to unreliable estimated parameters while results obtained using the Mundlak approach and the fixed effects specification are similar (concerning time-varying variables), implying that correlation between regressors and individual effects is well captured.

RÉSUMÉ la présente communication applique l'approche de Mundlak au modèle de données spatiales de Durbin pour aider le chercheur appliqué à déterminer dans quelle mesure la spécification des effets aléatoires est adéquate dans cette configuration. Nous proposons un test de ratio de vraisemblance évaluant l'importance de la corrélation entre régresseurs et effets individuels. Contrairement au test de Hausman, l'approche de Mundlak identifie (dans une certaine mesure) les régresseurs corrélés à des effets individuels. Le deuxième avantage est que lorsque la corrélation avec les effets individuels a été modélisée via une régression auxiliaire, la spécification des effets aléatoires fournit des estimateurs convergents, et il est alors possible d’évaluer l'effet de variables constantes dans le temps. Des simulations Monte Carlo étudient les propriétés de ce test de ratio de vraisemblance proposé dans des échantillons de taille finie, et indiquent que, dans certains cas, il présente un meilleur comportement que le test de Hausman. Nous illustrons enfin l'utilité de l'approche étendue de Mundlak en évaluant un modèle de prix des maisons, dans lequel certains déterminants des prix sont constants dans le temps. Nous montrons que si on ne prend pas en compte l'endogénéité des régresseurs par rapport aux effets individuels, on obtient des paramétres estimés non fiables, alors que les résultats obtenus avec l'approche de Mundlak et la spécification des effets fixes sont similaires (sur le plan des variables variant dans le temps), ce qui implique que la corrélation entre régresseurs et effets individuels est bien captée.

EXTRACTO Este estudio extiende el planteamiento Mundlak al modelo espacial de datos de panel (SDM) Durbin para ayudar al investigador aplicado a determinar la idoneidad de la especificación de efectos aleatorios dentro de esta configuración. Proponemos una prueba de relación de la probabilidad (LR) que evalúa la significancia de la correlación entre regresores y efectos individuales. En contraste con la prueba Hausman, el planteamiento Mundlak identifica (hasta cierto punto) los regresores correlacionados con efectos individuales. La segunda ventaja es que, una vez modelada la correlación con efectos individuales a través de una regresión auxiliar, la especificación de efectos aleatorios proporciona estimadores consistentes y puede estimarse el efecto de las variables constantes en el tiempo. Algunas simulaciones de Monte Carlo estudian las propiedades de esta prueba LR propuesta en muestras pequeñas y demuestran que, en algunos casos, se comporta mejor que la prueba Hausman. Finalmente, ilustramos la utilidad del planteamiento Mundlak ampliado estimando el precio de una vivienda donde varios determinantes del precio son constantes en el tiempo. Mostramos que ignorar la endogeneidad de los regresores con respecto a efectos individuales conduce a parámetros estimados no fiables, mientras que los resultados obtenidos mediante el planteamiento Mundlak y la especificación de efectos fijos son similares (en lo concerniente a variables que varan en el tiempo), sugiriendo que la correlación entre regresores y efectos individuales se ha capturado satisfactoriamente

     

Adoption of Drought Tolerant Maize Varieties under Rainfall Stress in Malawi

We examine adoption of drought tolerant (DT) maize varieties using a four‐round panel dataset from six districts in Malawi. There is an increase in adoption of DT maize from 3% in 2006 to 43% in 2015 in our data. We focus on the effect of past drought exposure on adoption and the likelihood of DT maize being distributed under the Farm Input Subsidy Programme (FISP). Results show that past exposure to drought increases the probability of DT maize seed being distributed through FISP. Farmers who accessed maize seed subsidy coupons and were previously exposed to late season dry spells are more likely to use the seed subsidy coupon to redeem DT maize seed. The likelihood of adoption and adoption intensity (area under DT maize) are positively influenced by previous early season dry spells and access to seed subsidy. Previous late season droughts also positively affect adoption intensity. On the other hand, area share under DT maize is positively correlated with early season dry spells and past exposure to late season dry spells but negatively related to seed subsidy. FISP in Malawi appears to have stimulated adoption of DT maize directly through subsidy and indirectly through generating farmers’ experiences of the performance of DT varieties under drought conditions.