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Querschnittsdaten aus benachbarten Raumgebieten, wie in der Regionalökonomie verwendet, weisen neben Heteroskedastie oft auch gegenseitige Abhängigkeiten auf. Aufgrund des geringen Bekanntheitsgrades der Raumstrukturellen Ökonometrie wird es häufig versäumt, die wechselseitige Beeinflussung der Beobachtungen durch Modelle zu berücksichtigen, welche raumstrukturell autokorrelierte Endogene oder Fehlerterme aufweisen. Dieser Beitrag stellt deshalb nicht nur das Konzept der raumstrukturellen Autokorrelation vor, sondern zeigt als Innovation auch mögliche Konsequenzen der Nichtberücksichtigung einer tatsächlichen Interdependenzstruktur auf. Ferner werden geeignete Testverfahren für solche Prozesse dargestellt, sowie Schätzmethoden diskutiert: KQ erweist sich als nicht anwendbar, während Maximum Likelihood-Schätzer rechentechnische Probleme verursachen, so daß GMM-Verfahren vorzuziehen sind. Die Eigenschaften der erwähnten Methoden in endlichen Stichproben werden mit Hilfe von Monte Carlo-Studien verdeutlicht.

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Ökonometrische Modelle mit raumstruktureller Autokorrelation – Eine kurze Einführung / Econometric Models with Spatial Autocorrelation – An Introductory Survey