A 4.2. táblázat által közölt térstatisztikák eredményei alapján bátran élhetünk azzal a feltételezéssel, hogy e térbeliség valóban jelen van a tudástermelési, tehát voltaképpen kutatás-fejlesztési folyamatokban. Azonban ahogy a térbeli függőség és térbeli heterogenitás témáinak áttekintésénél megállapításra került, az elemzett térstatisztikák arra alkalmasak, hogy kimutassák a térbeli kapcsolatot, azonban arra nem, hogy az térbeli függőségből vagy heterogenitásból származik-e. E ponton, ahogy az előző fejezetben is feltételeztük, az egyszerűség kedvéért hagyjuk figyelmen kívül a térbeli heterogenitás addicionális jelenlétének a lehetőségét. Azonban még ekkor is abba a problémába ütközünk, hogy nyilvánvalóan, ha a térbeli függőség és heterogenitás közötti különbségtétel nem lehetséges a számított térstatisztikák alapján, csupán a térbeli kapcsolat megállapítása, akkor a heterogenitás lehetőségének elvetése mellett ugyanúgy nem képesek a különbségtételre a függő változó, illetve a hibatag oldaláról érkező térbeliség esetén, amely különbség a 3.1. alfejezetben ismertetésre került.

Ekkor érdemes lehet megvizsgálni, hogy milyen jellemzőkkel rendelkezik a modellünk, ha alternatív formákat is alkalmazunk. A térbeli kapcsolatok jelenléte bizonyítást nyert. Az előző fejezetben felírt térbeli késleltetés modell is azt az érzetet keltette, hogy itt valóban releváns térbeliségről beszélhetünk. E ponton azonban, mivel a térstatisztikák a térbeliség forrásai között nem tudnak különbséget tenni, célszerűnek tűnik megvizsgálni azt az esetet, amelyben nem a függő változó oldaláról, hanem a hibatag oldaláról közelítjük e térbeliség problémáját. Adjuk meg a (4.59.) modell alternatívájaként ugyanazt a problémát majdnem ugyanazzal a modellel, csak most térbeli hiba modellt építve. Ekkor modellünk a következő formára módosul:

Érdekes megfigyelés, hogy míg a térbeli késleltetés modell becsléseinek eredményeit tekintve a paraméterek értékében nagy ingadozást nem láttunk, addig a térbeli hiba modell becsléseinek koefficiensei igazán nagy változékonyságot prezentálnak. Nem csupán az adott magyarázó változó tekintetében, de a változókat összehasonlítva is. Míg

search

paraméter a maximum likelihood becslés esetén valamivel nagyobb

search

-nél, addig a momentumok általánosított módszerével adott becslés esetén már

search

paraméter a nagyobb, méghozzá majdnem kétszer akkora értékkel. A térbeli paraméter variabilitása a modellek között valamivel moderáltabb. Ne felejtsük azonban el, hogy

search

paraméter értelmezése meglehetősen nehézkes ebben az esetben. Pontosabban megfogalmazva, inkább az interpretálása. A jelentéseként megfogalmazhatjuk például a maximum likelihood becslés esetén, hogy amennyiben a szomszédos területi egységeken becsült eltérés (a függő változó megfigyelt és modell által becsült értéke közötti eltérés) egy százalékkal magasabb (ne feledjük, továbbra is log-log modellről van szó), akkor az adott területi egységen a becsült eltérés várhatóan 0,847 százalékkal lesz nagyobb. Magának a paraméternek az értelmezésén túlmenően az interpretáció, jelen esetben gazdasági, már sokkal nehézkesebb. Ugyanakkor, e térbeli paraméternek nem is feltétlenül az a szerepe, hogy például a térbeli késleltetés modelljének térbeli paraméteréhez hasonlóan gazdasági jelentése is legyen, így interpretálható legyen. Ahogy korábban áttekintettük, amennyiben a hibatagok esetén fedezhető fel valamilyen mintázat, a becslés sokkal pontosabb lesz a térbeli hiba modelljének segítségével, hiszen a tér nélküli lineáris modell ez esetben is torzított becsléseket szolgáltatna. Másrészről, mint ismeretes, amennyiben a modellünkben – mindegy, hogy milyen okból kifolyólag – kihagyott magyarázó változó lehetőségével kell számolnunk, akkor a kihagyott magyarázó változó által a függő változóra kifejtett hatás egy része a többi magyarázó változóhoz becsült paraméterben fog megjelenni a velük való korrelációjának függvényében, míg a többi része a hibatagban jelenik meg. Innen azonnal adódik, hogy ha a kihagyott változó értékei valamilyen térbeli mintázatot mutatnak, akkor azt nagy valószínűséggel egy térbeli hiba modell adatgeneráló folyamataként fogjuk érzékelni. Ehhez hasonló összefüggéseket a későbbiekben is fogunk látni, a térbeli Durbin-típusú modellek taglalása során.