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Interaction Effects in Spatial Regression: The Example of U.S. Smoke Free Air Legislation Christian W. Martin, Universität Hamburg
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"When country i chooses its policy, p i, to maximize its own welfare, this alters the optimal policy in country j, and vice versa." Toblers First Law of Geography: Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.
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Die Evolution empirischer politikwissenschaftlicher Forschung nach Franzese/Hays (2008): "In short, given any noticeable interdependence, nonspatial OLS is an unmitigated disaster" Franzese/Hays 2007
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Der nächste Schritt? -Möglichkeit zur Modellierung unit-spezifischer Faktoren und ihres Einflusses auf die Wirkung der Interdependenz -Möglichkeit zur Modellierung zeit-spezifischer Faktoren und ihrer Interaktion mit der Interdependenz
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Bsp: Nichtraucherschutz-Gesetzgebung in den USA Struktur: TSCS 50 Bundesstaaten + DC Jährliche Beobachtungen 1991-2001 Abhängige Variable: Smoke Free Air Legislation auf Bundesstaatsebene (aggregiertes Maß für Regulierung in öffentlichen und privaten Räumen) Unabhängige Variablen (Modell 1): Anteil der Raucher (Lag 1) Tabaksteuern auf Bundesstaatsebene Anteil der Tabakwarenproduktion am Staatsprodukt Anteil der Tabakproduktion am Staatsprodukt Durchschnittliche Restriktivität in angrenzenden Staaten (Modell 2) Interaktionseffekt aus Interdependenzvariable und Raucheranteil
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Determinanten der Nichtraucherschutz-Gesetzgebung – Empirische Befunde
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Grafische Darstellung des Interaktionseffektes (1)
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geringer Raucheranteil hoher Raucheranteil Grafische Darstellung des Interaktionseffektes (2)
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Conclusion Die Modellierung von Interaktionseffekten erlaubt variierende Interdependenzen zwischen units Diese Interdependenzen können unit-spezifisch oder als Trend gedacht werden Freiheitsgrade ausreichend Problem: konsistenter und unverzerrter ML-Schätzer (noch) relativ kompliziert
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