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Innerhalb dieser Arbeit wird ein Panel-Ökonometrisches Modell spezifiziert, welches den Infektionsverlauf von SARS-CoV-2 in Österreich anhand von Google-Mobilitätsdaten zu erklären versucht, bzw. analysiert, inwieweit anonyme Mobilitätsdatenreports zur Erklärung von Infektionszahlen verwendet werden können. Ausgehend von der Theorie der Regressionsgleichungen wird zu Ökonometrie-Modellen übergeführt und die Besonderheit von Paneldaten-Modellen dargestellt, um in weiterer Folge die räumlichen Ökonometrie-Modelle zu spezifizieren. Basierend auf den Rohdaten für den Zeitraum von 2020/ Kalenderwoche 08 bis 2022/ Kalenderwoche 27 werden Infektionsdaten, Mobilitätsdaten, Wetterdaten und räumliche Gliederungsebenen miteinander in einem räumlichen Paneldatensatz verarbeitet. Das methodische Vorgehensmodell wird aus EUROSTAT/ Handbook of Spatial Analysis (2018) abgeleitet und auf ein aufbereitetes Datenmodell angewandt, wobei das Statistikprogramm R-Studio mit seinen spezifischen Bibliotheken zur Verarbeitung von räumlichen Ökonometrie-Modellen verwendet wurde.

Within this paper, a panel econometric model is specified, which tries to explain the infection course of SARS-CoV-2 in Austria using Google mobility data, respectively analyses to what extent anonymous mobility data reports can be used to explain infection trajectories. Starting from the theory of regression equations, we move to econometric models and present the specificity of panel data models, subsequently specifying spatial econometric models. Based on the raw data for the period from 2020/calendar week 08 to 2022/calendar week 27, infection data, mobility data, weather data and spatial regional administrative levels are processed together in a spatial panel data set. The methodological procedure is derived from EUROSTAT/ Handbook of Spatial Analysis (2018) and applied to a processed data model, using the statistical program R-Studio with its specific libraries for processing spatial econometrics models.