Chasing Opportunity: Spillovers and Drivers of U.S. State Population Growth
追逐机会：美国州人口增长的溢出效应与驱动因素AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究州级人口增长面板，并从数据恢复空间网络以估计跨州溢出。
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追逐机会：美国州人口增长的溢出效应与驱动因素
- 研究问题
- 美国各州人口增长如何受到宜居条件、劳动收入、迁移摩擦和生产率影响，这些作用又如何通过州际网络扩散？
- 方法与思路
- 作者使用动态空间面板模型，从数据中恢复州际网络，并结合允许异质斜率和交互固定效应的工具变量估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架统一处理内生性、未知网络与跨州依赖；约四分之三的州条件收敛，间接效应约占总影响的三分之一。
- 阅读关注点
- 应核对网络恢复与工具变量识别的条件、网络估计误差如何进入推断，以及直接效应和空间溢出效应的计算方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明工具变量、网络识别条件及具体稳健性检验。
原文摘要
We study the drivers and spatial diffusion of U.S. state population growth using a dynamic spatial model for 49 states, 1965-2017. Methodologically, we recover the spatial network structure from the data, rather than imposing it a priori via contiguity or distance, and combine this with an IV estimator that permits heterogeneous slopes and interactive fixed effects. This unified design delivers consistent estimation and inference in a flexible spatial panel model with endogenous regressors, a data-inferred network structure, and pervasive cross-state dependence. To our knowledge, it is the first estimation framework in spatial econometrics to combine all three elements within a single setting. Empirically, population growth exhibits broad yet heterogeneous conditional convergence: about three-quarters of states converge, while a small high-growth group mildly diverges. Effects of the core drivers, amenities, labour income, migration frictions, are stable across various network specifications. On the other hand, the productivity effect emerges only when the network is estimated from the data. Spatial spillovers are sizable, with indirect effects roughly one-third of total impacts, and diffusion extending beyond contiguous neighbours.