Mô hình kinh tế không gian – Spatial Econometrics – Dễ ẹt

Mô hình kinh tế không gian – Spatial Econometrics; Chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn ước lượng mô hình định lượng trên phần mềm Stata, thông thường chúng ta sẽ chạy với phần mềm R; Nhưng vì R cũng khó tiếp cận cho người mới , như vậy Stata vẫn mạnh mẽ và đơn giản hơn rất nhiều

Mô hình kinh tế không gian

 Spatial Econometrics

Mô hình kinh tế không gian là gi ?

Kinh tế lượng không gian là lĩnh vực mà phân tích không gian và kinh tế lượng giao nhau. Thuật ngữ “kinh tế lượng không gian” được nhà kinh tế học người Bỉ Jean Paelinck (được mọi người công nhận là cha đẻ của ngành này) lần đầu tiên trong bài phát biểu chung mà ông đã phát biểu tại cuộc họp thường niên của Hiệp hội Thống kê Hà Lan vào tháng 5 năm 1974 (Paelinck và Klaassen , Năm 1979).

Nhìn chung, kinh tế lượng khác với các nhánh thống kê khác ở chỗ tập trung vào các mô hình lý thuyết, các tham số của chúng được ước tính bằng cách sử dụng phân tích hồi quy. Kinh tế lượng không gian là một sự cải tiến của điều này, trong đó mô hình lý thuyết liên quan đến sự tương tác giữa các thực thể khác nhau hoặc các quan sát dữ liệu không thực sự độc lập.

Do đó, các mô hình kết hợp tự động tương quan không gian hoặc các hiệu ứng lân cận có thể được ước tính bằng cách sử dụng các phương pháp kinh tế lượng không gian. Những mô hình như vậy phổ biến trong khoa học khu vực , kinh tế bất động sản, kinh tế giáo dục , thị trường nhà ở và nhiều mô hình khác.

Áp dụng một quan điểm tổng quát hơn, theo luật của Hiệp hội Kinh tế lượng Không gian , ngành học này được định nghĩa là một bộ “các mô hình và công cụ lý thuyết về thống kê không gian và phân tích dữ liệu không gian để phân tích các tác động kinh tế khác nhau như ngoại tác, tương tác, sự tập trung trong không gian và nhiều thứ khác” (Hiệp hội Kinh tế lượng Không gian, 2006). Những phát triển gần đây có xu hướng bao gồm cả các phương pháp và mô hình từ kinh tế lượng mạng xã hội .

Phân tích không gian là gì ?

Phân tích không gian hoặc thống kê không gian bao gồm bất kỳ kỹ thuật chính thức nào nghiên cứu các thực thể bằng cách sử dụng các đặc tính cấu trúc liên kết , hình học hoặc địa lý của chúng. Phân tích không gian bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, nhiều kỹ thuật vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau và được áp dụng trong các lĩnh vực đa dạng như thiên văn học , với các nghiên cứu về vị trí của các thiên hà trong vũ trụ , đến kỹ thuật chế tạo chip, với việc sử dụng ” các thuật toán địa điểm và tuyến đường “để xây dựng các cấu trúc dây phức tạp.

Theo một nghĩa hạn chế hơn, phân tích không gian là kỹ thuật được áp dụng cho các cấu trúc ở quy mô con người, đáng chú ý nhất là trong việc phân tích dữ liệu địa lý hoặc dữ liệu phiên mã .

Các vấn đề phức tạp nảy sinh trong phân tích không gian, nhiều vấn đề chưa được xác định rõ ràng hoặc chưa được giải quyết hoàn toàn, nhưng lại tạo cơ sở cho các nghiên cứu hiện nay. Cơ bản nhất trong số này là vấn đề xác định vị trí không gian của các thực thể đang được nghiên cứu.

Việc phân loại các kỹ thuật phân tích không gian là rất khó vì có rất nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau liên quan, các phương pháp tiếp cận cơ bản khác nhau có thể được lựa chọn và nhiều dạng dữ liệu có thể sử dụng.

Các mô hình định lượng không gian thông dụng

  • MLE Spatial Lag Model (SAR)
  • MLE Spatial Error Model (SEM)
  • MLE Spatial Durbin Model (SDM)
  • MLE Spatial AutoCorrelation Model (SAC)
  • Spatial Exponential Regression Model
  • Spatial Weibull Regression Model
  • Geographically Weighted Regressions (GWR)
  • Non Spatial Regression Models
  • Spatial Lag Regression Models (LAG)
  • Spatial Durbin Regression Models (DURBIN)
  • Restrected Spatial Regression Models

Hướng dẫn ước lượng SAR trên Stata

Như đã nói ở trên chúng tôi sẽ thực hiện ước lượng kinh tế không gian trên phần mềm Stata; Mô hình kinh tế lượng không gian thì nhiều nhưng cơ bản và quan trọng nhất vẫn là mô hình tự động hồi quy theo không gian (SAR – Spatial autoregressive model)

Bước 1: Tải dữ liệu

Bạn tải dữ liệu vào phần mềm Stata

Stata code: use bandoVN, clear

Sét dữ liệu

Stata code: spset
Sp dataset bandoVN.dta
data: cross sectional
spatial-unit id: _ID
coordinates: _CX, _CY (planar)
linked shapefile: bandoVN_shp.dta

Bước 2: Tạo ma trận không gian trọng số

Stata code: spmatrix create contiguity W

Bước 3 : Ước lượng hồi quy không gian

Stata code: spregress GDP CPI CAP LAB, gs2sls dvarlag(W)

Ta thu được kết quả như sau:

Spatial autoregressive model Number of obs = 63
GS2SLS estimates Wald chi2(4) = 77.22
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2 = 0.5500
GDP Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
GDP
CPI .1435334 .0824396 1.74 0.082 -.0180452 .3051121
CAP .6179906 .0853071 7.24 0.000 .4507918 .7851893
LAB .0893784 .0477432 1.87 0.061 -.0041966 .1829534
_cons -1.433452 .7734546 -1.85 0.064 -2.949395 .0824915
W
GDP .0321909 .0609839 0.53 0.598 -.0873353 .1517172
Wald test of spatial terms: chi2(1) = 0.28 Prob > chi2 = 0.5976

Bước 4: Vẽ bản đồ không gian

Stata code: grmap, activate

Stata code: grmap GDP

Mô hình kinh tế không gian
Bản đồ mô hình kinh tế không gian

Mình vẽ đồ thị theo tỉ lệ tăng trưởng kinh tế (Dữ liệu ngẫu nhiên không nhập liệu chính xác )

Bước 5: Các kiểm định cần thiết

Kiểm định tương quan giữa các vùng

Stata code: spatwmat, name(matran) xcoord( _CX ) ycoord( _CY ) band(0 1)

Stata code: spatgsa GDP , weights(matran) moran

Weights matrix
Name: matran
Type: Distance-based (inverse distance)
Distance band: 0.0 < d <= 1.0
Row-standardized: No
Moran’s I
Variables I E(I) sd(I) z p-value*
GDP 0.133 -0.016 0.071 2.115 0.017
*1-tail test

Ta có P – value < 0.05 = > Giữa các vùng có mối tương quan với nhau

Kiểm định tương quan chuỗi

Stata code: spatdiag, weights(matran)

Fitted model
GDP = FDI + INF + CAP + LAB
Weights matrix
Name: matran
Type: Distance-based (inverse distance)
Distance band: 0.0 < d <= 1.0
Row-standardized: No
Diagnostics
Test Statistic df p-value
Spatial error:
Moran’s I 0.308 1 0.758
Lagrange multiplier 0.367 1 0.545
Robust Lagrange multiplier 0.475 1 0.491
Spatial lag:
Lagrange multiplier 0.464 1 0.496
Robust Lagrange multiplier 0.572 1 0.449

Tất cả P-value > 0.05 = > Không có hiện tượng tương quan chuỗi trong mô hình.

Kết quả hồi quy không gian

Stata code: spregress GDP FDI INF CAP LAB , gs2sls dvarlag(W)

Spatial autoregressive model Number of obs = 63
GS2SLS estimates Wald chi2(5) = 272.91
Prob > chi2 = 0.0000
Pseudo R2 = 0.8120
GDP Coef. Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
GDP
FDI .2723707 .0809369 3.37 0.001 .1137373 .4310041
INF .8742588 .1246663 7.01 0.000 .6299173 1.1186
CAP .3468477 .0848327 4.09 0.000 .1805788 .5131166
LAB .180606 .0782901 2.31 0.021 .0271601 .3340518
_cons -5.00234 .7322965 -6.83 0.000 -6.437614 -3.567065
W
GDP .021962 .0623202 0.35 0.725 -.1001833 .1441074
Wald test of spatial terms: chi2(1) = 0.12 Prob > chi2 = 0.7245

Phân tích kết quả

Stata code: estat impact

Average impacts Number of obs = 63
Delta-Method
dy/dx Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval]
direct
FDI .2723908 .0809593 3.36 0.001 .1137136 .4310681
INF .8743233 .1247242 7.01 0.000 .6298683 1.118778
CAP .3468733 .084803 4.09 0.000 .1806625 .5130841
LAB .1806193 .0782813 2.31 0.021 .0271908 .3340479
indirect
FDI .0048857 .0143651 0.34 0.734 .0232693 .0330408
INF .0156823 .0455606 0.34 0.731 .0736148 .1049794
CAP .0062217 .0176232 0.35 0.724 .0283192 .0407626
LAB .0032397 .0091735 0.35 0.724 -.01474 .0212194
total
FDI .2772765 .0855818 3.24 0.001 .1095392 .4450138
INF .8900056 .1403612 6.34 0.000 .6149026 1.165109
CAP .353095 .0837434 4.22 0.000 .1889609 .5172291
LAB .183859 .0784302 2.34 0.019 .0301387 .3375793

Nhận xét

  • Khi ước lượng mô hình kinh tế không gian trên Stata thì có phần dễ dàng hơn nhiều trên R
  • Chúng tôi trình bày theo dạng từng bước cho các bạn dễ nắm bắt vấn đề
  • Mô hình định lượng này rất hay nhưng vẫn chưa áp dụng nhiều

Giới thiệu mô hình kinh tế

Nêú các bạn đang nghiên cứu khoa học để làm để tài khoa học ( thạc sĩ, tiến sĩ, đề tài khoa học các cấp …) mà áp dụng mô hình kinh tế không gian có những vấn đề sau:

  • Không có data để chạy model
  • Không biết cách phân tích mô hình
  • Không biết chạy trên phần mềm
  • Hướng mỡ rộng cho dữ liệu panel
  • ….

Nếu gặp khó khăn những vấn đề trên các bạn đừng ngần ngại hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn và khắc phục hạn chế của bạn.

Bài viết mới

Có thể bạn thích bài viết này:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *