L’économétrie spatiale est un domaine d’études interdisciplinaire qui englobe la statistique, l’économie, la science régionale et l’économétrie. Le domaine a évolué à l’origine à partir de l’économétrie, qui mélange les statistiques et les mathématiques avec l’économie. L’aspect spatial de l’économétrie conduit à une étude de la façon dont les relations spatiales, ou la géographie, affectent l’étude de l’analyse des données statistiques, fournissant une interprétation centrée géographiquement d’un ensemble de données.
L’analyse de régression est utilisée par les praticiens de l’économétrie spatiale, qui utilisent une telle approche pour construire des modèles et des tests statistiques. Avec l’analyse de régression, les chercheurs examinent une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Lorsque la valeur de la variable dépendante change, les chercheurs essaient de prédire comment le changement affectera les valeurs des variables indépendantes. Ces variables impliquent des relations spatiales, telles que la partie d’une ville que différentes personnes incluses dans un modèle statistique appellent chez elles, ou comment la proximité de certaines caractéristiques géographiques affecte les prix des maisons dans différentes parties d’un pays.
Ceux qui utilisent l’économétrie spatiale pour étudier les relations entre diverses variables le font d’une manière différente des statistiques spatiales. Au lieu de se concentrer uniquement sur les relations entre les données collectées par les chercheurs, les chercheurs se concentrent sur un modèle théorique pour comprendre comment les modifications des données par l’analyse de régression sont affectées par la géographie. Cette focalisation sur les modèles théoriques détermine également quelles variables dans un ensemble de données intéressent quelqu’un qui utilise l’économétrie spatiale. Les limites d’un modèle théorique sont estimées par des chercheurs à l’aide d’une analyse de régression.
Le but ultime de l’économétrie spatiale est non seulement de comprendre ce qui s’est passé, mais aussi de faire des prédictions éclairées sur les événements futurs. Les chercheurs se concentrent sur la façon dont les relations spatiales entre ces variables affectent les résultats ultimes de divers événements. En utilisant les résultats de ces prédictions, diverses organisations peuvent se préparer plus complètement à ce qui serait autrement des événements imprévisibles d’origine spatiale.
L’application de l’économétrie spatiale touche une grande variété de domaines. Les évaluateurs de maisons, les investisseurs immobiliers et les autres professions qui doivent mesurer et prévoir les tendances des prix de l’immobilier dépendent de l’économétrie spatiale. Les politologues utilisent des données pour étudier l’effet du quartier dans lequel une personne vit et comment cette personne vote aux élections. Les administrateurs de la santé publique utilisent les données démographiques recueillies par les économètres spatiaux pour mieux comprendre comment la maladie se propage dans une population. Les criminologues pourraient utiliser des informations similaires pour étudier les facteurs qui contribuent à des types spécifiques d’activités criminelles dans différentes zones géographiques.