공간자기상관을 고려하는 모델에는 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 소위 공간시차변수 (spatially lagged variable)를 종속변수로 사용하는 방법인데, 특정 위치에서 관측된 종속 변수 값이 주변의 종속변수 값에 얼마나 영향을 받는지를 모델 내에서 명시적으로 고려하 는 방법입니다. 예를 들어, 우리 집의 가격이 이웃집의 가격과 어떻게 연관되어 있는지 혹은 한 지역의 범죄율이 주변 지역의 범죄율과 어떤 관계가 있는지를 검토하고 싶을 때 말입니 다. 이럴 때 저는 공간적 의존성이 ‘실질적(substantive)’인 경우 혹은 공간적 상호작용이 명시적으로 정의(formal specification)된 경우라고 부릅니다. 공간적 외부성(externalities), 스필오버(spillover), 확산, 동료효과(peer-effects), 모방(copy-catting) 등 공간적 상호작 용이 중요할 때, 공간시차변수를 포함하지 않으면 회귀모델의 계수들이 잘못 추정됩니다. 정책적 분석에서 이런 오류는 정책수단의 효과를 과다 추정하는 결과를 도출할 수도 있습 니다. 결국, 이는 지역적 의사결정(local decision)이 도시시스템 전반에 걸친 공간상호작 용 네트워크를 통해 만들어낼 수 있는 ‘공간적 승수(spatial multiplier)’ 효과를 무시하는 결과를 낳습니다.
공간자기상관을 고려한 모델 중 하나는 소위 공간시차변수를 종속변수로 사용하는 방법이다. 공간적 상호작용이 중요할 때, 공간시차변수가 포함되지 않으면 회귀모델의 계수가 잘못 추정되어 '공감적 승수' 효과를 무시하는 결과가 나오게 된다.