Growth Empirics in Panel Data Under Model Uncertainty and Weak Exogeneity
模型不确定性与弱外生性下的面板增长实证分析AI 解读 ↓
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模型不确定性与弱外生性下的面板增长实证分析
- 研究问题
- 跨国面板增长回归同时面临模型选择不确定性和反向因果时，如何评估增长决定因素的稳健性，并估计条件收敛速度？
- 方法与思路
- 作者将贝叶斯模型平均与适用于弱外生回归变量和固定效应的动态面板似然结合，并用于1960—2000年的跨国面板增长分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，九个候选变量均不能被视为稳健增长决定因素，估计的条件收敛速度也无法与零区分，显示该样本中识别增长来源的困难。
- 阅读关注点
- 全文应核对弱外生性的时序限制、动态面板似然与固定效应处理、模型及参数先验，以及候选变量和收敛结论对设定的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未列出九个变量、国家样本或不确定性区间；无法与零区分不等于没有收敛，结论也不能外推为增长不存在稳定决定因素。
原文摘要
This paper considers panel growth regressions in the presence of model uncertainty and reverse causality concerns. For this purpose, my econometric framework combines Bayesian model averaging with a suitable likelihood function for dynamic panel models with weakly exogenous regressors and fixed effects. An application of this econometric methodology to a panel of countries over the 1960–2000 period highlights the difficulties in identifying the sources of economic growth by means of cross-country regressions. In particular, none of the nine candidate regressors considered can be labeled as a robust determinant of economic growth. Moreover, the estimated rate of conditional convergence is indistinguishable from zero. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.