[ENG]This paper evaluates the behaviour of different families of tests when checking for
spatial independence in the presence of nonlinearities. To reach this goal, we
select three representative proposals. The usual parametric tests of I-Moran, the
nonparametric proposal of Brett and Pinkse (1997), and the semiparametric Scan
test. In order to study how they perform, we simulate different nonlinear spatial
structures by Monte Carlo methods, hence conducting empirical tests on the
matter. Main results show failures of traditional tests in this framework, and the
need to build on new proposals in the presence of nonlinearities. An empirical
application to an economic-theory-of-production scenario illustrates the
performance of the three tests.[SPA]Este artículo evalúa el comportamiento de tres estadísticos utilizados para
contrastar la hipótesis de independencia de procesos espaciales cuando subyace
una estructura no lineal en los datos: el clásico test paramétrico de Moran, la
propuesta no paramétrica de Brett y Pinkse y el test semiparamétrico Scan. Para
comparar el comportamiento de estos contrastes se realiza un extenso ejercicio de
Montecarlo en el que se proponen diversas estructuras de dependencia espacial no
lineal. Los resultados obtenidos señalan la necesidad de aplicar los nuevos
contrastes en entornos no lineales, dado que los tradicionales suelen fallar en su
detección. Una aplicación a la función de producción empresarial permite ilustrar
esta cuestión
