Economic transition and growth
经济转型与增长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：摘要明确分析多个经济体随时间变化的增长过渡与群组收敛，并使用区域和跨国资料，直接对应宏观面板。
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经济转型与增长
- 研究问题
- 当经济体存在横截面异质性且技术进步率随时间演化时，如何刻画过渡中的收敛与发散，并识别共同收敛的经济体群组？
- 方法与思路
- 作者扩展新古典增长模型，发展过渡行为的计量测度、替代回归与子群选择方法，并估计各经济体和群组的过渡曲线。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称指出过渡异质性下增广 Solow 回归的内生性与遗漏变量问题，提出新的收敛检验和俱乐部收敛聚类程序。
- 阅读关注点
- 应核对异质性与技术进步的建模、收敛原假设、聚类程序及其统计性质，以及美国区域、OECD 和全球数据应用的结论。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；检验形式、识别条件和经验数值未说明，不能认定替代回归消除了所有内生性或推断刊本变化。
原文摘要
Abstract Some extensions of neoclassical growth models are discussed that allow for cross‐section heterogeneity among economies and evolution in rates of technological progress over time. The models offer a spectrum of transitional behavior among economies that includes convergence to a common steady‐state path as well as various forms of transitional divergence and convergence. Mechanisms for modeling such transitions, measuring them econometrically, assessing group behavior and selecting subgroups are developed in the paper. Some econometric issues with the commonly used augmented Solow regressions are pointed out, including problems of endogeneity and omitted variable bias which arise under conditions of transitional heterogeneity. Alternative regression methods for analyzing economic transition are given which lead to a new test of the convergence hypothesis and a new procedure for detecting club convergence clusters. Transition curves for individual economies and subgroups of economies are estimated in a series of empirical applications of the methods to regional US data, OECD data and Penn World Table data. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.