공간더빈모형 (Spatial Durbin Model)
쉽게 풀면
이웃 지역의 결과값뿐 아니라 이웃 지역의 원인 변수까지 함께 고려하는 좀 더 정교한 공간분석 모형이다. 예를 들어 한 지역의 범죄율이 이웃 지역의 범죄율뿐 아니라 이웃 지역의 실업률 같은 원인 변수에도 영향을 받는지를 함께 분석할 수 있는 모형이 공간더빈모형이다. 우리 동네 결과뿐 아니라 옆 동네의 원인 변수까지 함께 살펴보는, 한 단계 더 정밀한 공간분석 모형이다.
왜 중요한가
공간계량경제학에서 특정 지역의 정책이 인접 지역에 미치는 파급효과(공간적 외부성)를 정확히 추정하기 위해 활용되는 모형으로, 지역경제정책의 효과를 분석할 때 인접지역 간 상호영향을 놓치지 않기 위해 쓰입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
공간더빈모형은 직접효과와 간접효과(파급효과)를 분리하여 추정할 수 있어 정책의 지역 간 파급영향을 분석하는 데 유용하다.
공간더빈모형은 직접효과와 간접효과(파급효과)를 분리해 추정할 수 있어 정책의 지역 간 파급 경로를 파악하는 데 유용하다.
조금 더 깊게 보면
공간더빈모형은 다른 공간회귀모형보다 추정해야 할 계수가 많아 해석이 복잡한데, 계수 자체보다 직접효과와 간접효과(파급효과)로 분해해 해석해야 결과를 올바르게 이해할 수 있다는 점이 실무에서 강조됩니다. 직접효과는 한 지역 변수 변화가 그 지역 자신에 미치는 영향을, 간접효과(파급효과)는 이웃 지역에 미치는 영향을 뜻하며, 두 효과의 합인 총효과까지 함께 보고하는 것이 실증연구의 관례이다. 특정 조건 아래에서는 공간더빈모형이 공간시차모형이나 공간오차모형으로 단순화되기도 해, 가장 일반적인 형태의 공간회귀모형으로 다뤄지는 경우가 많다. 이 모형의 이름은 통계학자 제임스 더빈에서 유래하였으며, 원래는 시계열 분석에서 쓰이던 개념을 공간자료에 맞게 확장한 것이다. 간접효과가 통계적으로 유의하다는 것은 정책의 편익이나 비용이 시행 지역에 머무르지 않고 주변으로 퍼져나간다는 실증적 증거로 해석된다.
주의할 점
공간더빈모형은 추정할 파라미터가 많아 표본크기가 충분하지 않으면 추정의 안정성이 떨어질 수 있다.
포함되는 변수가 많아질수록 다중공선성 문제도 함께 커질 수 있어 변수 선택에 신중해야 한다.