Spatial model selection and spatial knowledge spillovers : a regional view of Germany


Klarl, Torben


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/2876
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-28761
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2010
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: None
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: C52 C31 C11 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Deutschland , Raumwirtschaftstheorie , Ökonometrie , Modellierung , Querschnittsanalyse , Potenzialmodell , Wissenschaftstransfer
Freie Schlagwörter (Englisch): Spatial econometrics , Bayesian spatial econometrics , Spatial heterogeneity
Abstract: The aim of this paper is to introduce a new model selection mechanism for cross sectional spatial models. This method is more flexible than the approach proposed by Florax et al. (2003) since it controls for spatial dependence as well as for spatial heterogeneity. In particular, Bayesian and Maximum-Likelihood (ML) estimation methods are employed for model selection. Furthermore, higher order spatial influence is considered. The proposed method is then used to identify knowledge spillovers from German NUTS-2 regional data. One key result of the study is that spatial heterogeneity matters. Thus, robust estimation can be achieved by controlling for both phenomena.
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