Journals / Ankara Üniversitesi SBF Dergisi / 2016 / Cilt: 71 - Sayı: 2

Spatial Econometrics and Its Usage in Social Sciences

Mekansal Ekonometri ve Sosyal Bilimlerde Kullanım Alanları

Pages
401–436
Publication Date
2016-06-15
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Another major point of this study is that it presents examples of studies in the field according to their distance definitions.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Social science literature has long discussed the importance of so-called “social norms”, “neighborhood effects” or “peer influences” on the decision making process of individuals.
📊
Key Findings & Data:However,traditional econometric techniques usually rely on the assumption that observetations are independent from each other, and therefore cannot reflect these effects, and often leads to incorrect inferences.
💡
Conclusion & Impact:Another major point of this study is that it presents examples of studies in the field according to their distance definitions.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Konum · Mekânsal Regresyon · Coğrafi Uzaklık

Abstract

Social science literature has long discussed the importance of so-called “social norms”, “neighborhood effects” or “peer influences” on the decision making process of individuals. However,traditional econometric techniques usually rely on the assumption that observetations are independent from each other, and therefore cannot reflect these effects, and often leads to incorrect inferences. Spatial econometrics can be considered as the modeling techniques that account for the peculiarities caused by the space component. Here, one of the most critical points of spatial models is the definition of the neighborhood, in other words, the location of observations. The proximity among locations can be defined based on the geography as in the regional studies or economic distances. Even abstract concepts of proximity, such as the inter-personal distance, can be used in such techniques. Hence, the distance definition that is appropriate to the notion of the study plays an important role. This study attempts to classify the spatial regressions, in which each one of which has a different interpretation, and tries to guide the researches while selecting the correct modeling technique. Another major point of this study is that it presents examples of studies in the field according to their distance definitions.

Özet

Sosyal bilimler literatüründe, “sosyal normların”, “komşuluk etkilerinin” veya “referans gruplarının” bireylerin karar verme süreci üzerindeki etkisi uzun zamandır tartışılmaktadır. Ne var ki, geleneksel yöntemlerdeki gözlemlerin birbirinden bağımsız olduğu varsayımı, söz konusu etkiyi yansıtamamakta ve çalışmalarda hataların olmasına yol açmaktadır. Mekânsal ekonometriyi, gözlemler arasındaki komşuluk ilişkilerini ve bu ilişkilerin neden olduğu sorunları dikkate alan yöntemler bütünü olarak tanımlamak mümkündür. Burada, dikkat edilmesi gereken noktalardan biri, mekânın, bir başka deyişle gözlemler arasındaki uzaklığın nasıl belirlendiğidir. Mekân, bölgesel çalışmalarda ele alındığı şekliyle coğrafik olarak tanımlanabilirken, ekonomik uzaklık ya da kişisel uzaklık gibi soyut kavramlarla da ifade edilebilir. Bu nedenle, çalışmanın gerekliliklerine uygun bir “mekân” tanımının yapılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, öncelikle her biri farklı anlamlara gelen mekânsal regresyon çeşitlerini sınıflandırmakta ve bu yönüyle, söz konusu yöntemler arasında seçim yapmak isteyen araştırmacılara yol göstermeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın bir diğer katkısı ise farklı uzaklık tanımlarına göre çalışmaları incelemesi ve literatürden örnekler sunmasıdır. Bu örnekler, uzaklığın coğrafi olarak tanımlanıp tanımlanmamasına göre iki grupta ele alınmıştır.

🔖

Cite This Article

TUZCU, S. (2016). Spatial Econometrics and Its Usage in Social Sciences. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt: 71 - Sayı: 2, 401–436. https://ajindex.com/articles/380658

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Akerlof, George (1997), “Social Distance and Social Decisions”, Econometrica, 65 (5): 1005-1027.
  2. Anselin, Luc (1986), “Some Further Notes on Spatial Models and Regional Science”, Journal of Regional Science, 26 (4): 799-802.
  3. Anselin, Luc (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models (First Edit, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers). Anselin, Luc (2000), “Spatial Analyses of Crime”, Criminal Justice, 4 (2): 213-262.
  4. Anselin, Luc (2001), “Spatial Econometrics”, Baltagi, Badi H. (Der.), A Companion to Theoretical Econometrics (Oxford, UK: Blackwell Publishing): 310-330.
  5. Anselin, Luc (2003), “Spatial Externalities, Spatial Multipliers, and Spatial Econometrics”, International Regional Science Review, 26 (2): 153-166.
  6. Anselin, Luc (2006), “Spatial Econometrics”, Mills,Terence C. ve Kerry Patterson (Der.), Palgrave Handbook of Econometrics Vol. 1 Econometric Theory (New York: Palgrave Macmillan): 901-969.
  7. Anselin, Luc (2010), “Thirty Years of Spatial Econometrics”, Papers in Regional Science, 89 (1): 3- 26. Anselin, Luc ve Daniel A. Griffith (1988), “Do Spatial Effecfs Really Matter in Regression Analysis?”, Papers in Regional Science, 65 (1): 11-34.
  8. Anselin, Luc, Julie Le Gallo ve Hubert Jayet (2008), “Spatial Panel Econometrics”, Matyas, Laszlo ve Patrick Sevestre (Der.), The Econometrics of Panel Data Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics (Verlag-Berlin-Heidelberg: Springer): 625-660.
  9. Arbia, Giuseppe (2006), Spatial Econometrics (New York: Springer Berlin Heidelberg). Beck, Nathaniel, Kristian Skrede Gleditsch ve Kyle Beardsley (2006), “Space is More than Geography: Using Spatial Econometrics in the Study of Political Economy”, International Studies Quarterly, 50 (1): 27-44.
  10. Conley, Timothy G. (1999), “GMM Estimation with Cross Sectional Dependence”, Journal of Econometrics, 92 (1): 1-45.
  11. Conley, Timothy G. ve Giorgio Topa (2002), “Socio-Economic Distance and Spatial Patterns in Unemployment”, Journal of Applied Econometrics, 17 (4): 303-327.
  12. Conley, Timothy G. ve Bill Dupor (2003), “A Spatial Analysis of Sectoral Complementarity”, Journal of Political Economy, 111 (2): 311-352.
  13. Corrado, Luisa ve Bernard Fingleton (2012), “Where is the Economics in Spatial Econometrics?”, Journal of Regional Science, 52 (2): 210-239.
  14. Dow, Malcolm M., Micheal L. Burton, Douglas R. White ve Karl P. Reitz (1984), “Galton‟s Problem as Network Autocorrelation”, American Ethnologist, 11 (4): 754-770.
  15. Elhorst, J. Paul (2010), “Applied Spatial Econometrics: Ra