on the sources of convergence: a close look at the spanish regions (angel de la fuente) a cura di de...
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On the sources of convergence: A close look at the Spanish regions
(Angel de la Fuente)
A cura diDe Rose DanielaA.A. 2005-2006
Introduzione
How well can we explain cross-regional (or cross-national)
differences in growth patterns and income levels in terms of a simple
aggregate model built around a neoclassical production function with
a common level of technical effciency?
La risposta della letteratura recente di crescita è fairly well.
Il paper va oltre il modello neoclassico standard per verificare l’evoluzione delle ineguaglianze nelle regioni spagnole.
Organizzazione del lavoro
Breve discussione sul processo di convergenza regionale in Spagna e presentazione dei risultati di un modello benchmarkbenchmark non strutturale.
Introduzione di un modello di crescita descrittivo che incorpori diffussione tecnologica, , rate effects del capitale umano ed effetti fissi regionali.
Presentazione dei risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine.
Primo sguardo ai dati della Spagna
Informazioni disponibili:
Serie bi-annuali sul gross value added regionale e sul lavoro per il periodo 1955-1991.
Serie annuali sullo stock di capitale fisico regionale,sui flussi di investimento e sulla composizione della forza lavoro per il periodo 1964-1991.
Fig. 1. -convergence in productivity among the Spanish regions, 1955–1991.
Fig. 2. Unconditional beta convergence among the Spanish regions, 1964–1991
A benchmark model
Modello “non-strutturale” basato su variabili dummy che catturano
empiricamente la componente permanente delle differenze di
produttività cross-regional.
L’evoluzione della produttività regionale relativa è descritta da:
Iterando la (1) otteniamo:
Dove:
Risultati
La regressione di convergenza incondizionata produce un valore di vicino al 2%. I tassi di convergenza condizionata risultano più elevati (dal 3% al 12,7%) ma verso differenti livelli di steady-states.
Modello di crescita descrittivo
Per superare i limiti derivanti dal precedente modello, si considera
un semplice modello empirico ottenuto integrando la funzione di
produzione standard con una funzione di progresso tecnologico
che tenga conto di :
Diffusione tecnologica Rate effects del capitale umano Effetti fissi regionali, postulando che i livelli dei TFP (total factor
productivity) inosservati possono differire tra le regioni.
Modello di crescita descrittivo
Si assume una funzione di produzione Cobb-Douglas:
Dove:
Prendendo il log della funzione e le time differences:
Il termine , indicatore di TFP, può essere scritto come:
Modello di crescita descrittivo
Il progresso tecnologico differenziale si ottiene sommando : Il livello medio dell’efficienza tecnologica : Il differenziale tecnologico della regione i rispetto alla media
nazionale : ovvero
Risolvendo per e utilizzando tali equazioni si ottiene:
Modello di crescita descrittivo
Il gap tecnologico trasferibile della regione i relativo alla media al
tempo t è dato da:
Combinando tale espressione con le precedenti e introducendo le
dummy variables (DREGi) si giunge ad una specificazione
completa in termini di variabili osservate e coefficienti da stimare:
Modello di crescita descrittivo
Risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine
In questa sezione si analizzano i risultati delle stime delle differenti
varianti dell’equazione utilizzando dati panel per le regioni
spagnole, nel periodo 1964-1991.
Trattandosi soprattutto di serie bi-annuali, si considerano 13
osservazioni per regione.
In particolare, si regredisce il tasso annuale medio di crescita del
capitale di ogni sottoperiodo sul tasso di crescita medio annuale
dei fattori e sui livelli di produzione all’inizio di ogni sottoperiodo.
Risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine
I risultati ottenuti senza considerare gli effetti fissi regionali sono
piuttosto positivi e concordanti con le aspettative.
Tuttavia è possibile notare due aspetti peculiari: Permane un rilevante termine di errore che sembra avere una
sistematica componente regionale. Il modello stimato non può generare un tasso di convergenza
elevato.
Un semplice modo per risolvere tali problemi è inserire le dummies
regionali.
Risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine
Risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine
Comparando le diverse colonne della tabella si nota che i
coefficienti della funzione di produzione e il tasso medio di
progresso tecnologico sono pressoché identici.
L’introduzione degli effetti fissi regionali produce un drammatico
effetto sulle stime di e .
La velocità delle diffusione tecnologica, misurata da , subisce
un notevole incremento,dal 6.8% al 22% per anno.
Risultati empirici ed estensione delle disparità a lungo termine
Secondo le stime effettuate il processo di diffusione tecnologico tra
le regioni è straordinariamente rapido e generato da un tasso di
convergenza nei livelli di reddito che supera il 12%.
Le standard deviation, riportate in basso, misurano il
grado di inspiegata disparità di lungo termine.
In particolare, confrontando le colonne [2], [8], [9], si nota una
riduzione della standard deviation dal 17.53% al 9.95%.
Conclusioni
Tenendo conto dello stock dei fattori, dei flussi e della diffusione tecnologica la dispersione di lungo termine dei livelli di produttività si riduce tra 1/3 e 1/2.