4.4. Cross-sectional dependenceAs d

4.4. Cross-sectional dependence

As discussed before, it is natural to suspect the existence of cross-sectional dependence across homogeneous groups of economies. Therefore, we use Pesaran's CD test (standard growth equation, with a basic set of controls, the debt ratio, and fixed effects) for the OECD and Euro-area sub-samples. We find statistics of 15.26 and 10.26; respectively corresponding to p-values close to zero in both cases, rejecting the null hypothesis of cross-sectional independence.

In Table 9 we run benchmark type growth regressions for the two sub-samples using Pesaran's Common Correlated Effects Pooled Estimator (CCEP). We examine three main variables of interest: debt ratio, the change of the debt ratio, and average debt maturity (using the OECD measure). We do not find that government debt has a negative effect on growth for the OECD sub-group under the CCEP, but we do find a detrimental effect of its debt's growth rate on output growth. However, running the same regression equations with Driscoll & Kraay, 1998 robust standard errors34 yields a negative effect for the debt-to-GDP ratio (results not shown). In addition, under cross-sectional dependence, with this approach we do not have consistent estimates. Moreover, the CCEP estimator of the debt maturity yields statistically significant positive coefficients, reinforcing our results in Table 3, which appeared to be weak.

Lastly, accounting for slope heterogeneity is important because ignoring it in a dynamic setting leads to asymptotically biased estimates (see Pesaran & Smith, 1995; Pesaran & Yamagata, 2008).35 But not imposing homogeneity if it exists is inefficient and, therefore, a Hausman-type test for homogeneity seems the natural approach to explore. To this end, we focus on our two sub-samples above, OECD and Euro-area. But first, one should note that in line with discussions in the empirical growth literature, we shall assume that the “measure of our ignorance” or unobserved TFP is such that the long-run relationship is composed of a country-specific level and a set of common factors with country-specific factor loadings.




34 This non-parametric technique assumes the error structure to be heteroskedastic, autocorrelated up to some lag and possibly correlated between the groups.

35 We thank an anonymous referee for raising this issue.

Kết quả (Việt) 1:

4.4. mặt cắt phụ thuộcNhư thảo luận trước, nó là tự nhiên để nghi ngờ sự tồn tại của sự phụ thuộc mặt cắt trên các nhóm đồng nhất của nền kinh tế. Vì vậy, chúng tôi sử dụng bài kiểm tra đĩa CD của Pesaran (phương trình tiêu chuẩn phát triển, với một thiết lập cơ bản của điều khiển, tỷ lệ nợ và ảnh hưởng cố định) cho OECD và khu vực đồng Euro phụ mẫu. Chúng tôi tìm thấy số liệu thống kê của 15,26 và 10,26; tương ứng tương ứng với p-giá trị gần bằng không trong cả hai trường hợp, bác bỏ giả thuyết null mặt cắt độc lập.Trong bảng 9 chúng tôi chạy điểm chuẩn loại tăng trưởng regressions cho hai phụ mẫu bằng cách sử dụng của Pesaran phổ biến tương quan tác dụng gộp lại ước tính (CCEP). Chúng tôi xem xét ba biến chính quan tâm: tỷ lệ nợ, sự thay đổi của tỷ lệ nợ, và kỳ hạn thanh toán nợ trung bình (bằng cách sử dụng các biện pháp OECD). Chúng tôi không tìm thấy khoản nợ chính phủ có một tác động tiêu cực vào sự phát triển của OECD tiểu nhóm dưới CCEP, nhưng chúng tôi tìm thấy một ảnh hưởng bất lợi của nợ của nó tăng trưởng tỷ lệ tăng trưởng sản lượng. Tuy nhiên, chạy các phương trình hồi quy cùng với Driscoll & Kraay, 1998 mạnh mẽ tiêu chuẩn errors34 mang lại một tác động tiêu cực cho tỷ lệ nợ trên GDP (kết quả không hiển thị). Ngoài ra, dưới mặt cắt sự phụ thuộc nhất, với phương pháp này chúng tôi không có ước tính nhất quán. Hơn nữa, công cụ ước tính CCEP của kỳ hạn thanh toán nợ mang lại ý nghĩa thống kê Hệ số tích cực, củng cố các kết quả trong bảng 3, mà dường như là yếu.Cuối cùng, kế toán cho dốc heterogeneity là quan trọng bởi vì bỏ qua nó trong một khung cảnh động dẫn đến ước tính thiên vị tiệm cận (xem Pesaran & Smith, 1995; Pesaran & Yamagata, 2008).35 nhưng không áp đặt tính đồng nhất nếu nó tồn tại là không hiệu quả, và do đó, một thử nghiệm Hausman-loại cho tính đồng nhất dường như phương pháp tự nhiên để khám phá. Để kết thúc này, chúng tôi tập trung vào chúng tôi hai phụ mẫu ở trên, OECD và khu vực đồng Euro. Nhưng trước tiên, một trong những nên lưu ý rằng phù hợp với cuộc thảo luận trong các tài liệu thực nghiệm tăng trưởng, chúng tôi sẽ giả định rằng các biện pháp"của sự thiếu hiểu biết của chúng tôi" hoặc hạt TFP là như vậy mà mối quan hệ lâu dài bao gồm một mức độ quốc gia cụ thể và một tập hợp của các yếu tố phổ biến với yếu tố quốc gia cụ thể lực. 34 kỹ thuật không tham số này giả định lỗi cấu trúc là heteroskedastic, autocorrelated lên đến một số tụt hậu và có thể tương quan giữa các nhóm. 35 chúng tôi cảm ơn một trọng tài vô danh cho nâng cao vấn đề này.

Kết quả (Việt) 2:

4.4. Phụ thuộc vào mặt cắt ngang Như đã thảo luận trước đây, đó là tự nhiên để nghi ngờ sự tồn tại của sự phụ thuộc mặt cắt ngang giữa các nhóm đồng nhất của nền kinh tế. Do đó, chúng tôi sử dụng kiểm tra đĩa CD của Pesaran (phương trình tăng trưởng tiêu chuẩn, với một bộ cơ bản của điều khiển, tỷ lệ nợ, và các hiệu ứng cố định) cho OECD và khu vực đồng EUR phụ mẫu. Chúng tôi tìm thấy số liệu thống kê của 15,26 và 10,26; lần lượt tương ứng với giá trị p gần bằng không trong cả hai trường hợp, bác bỏ giả thuyết độc lập cắt ngang. Trong bảng 9 chúng tôi chạy hồi quy loại tăng trưởng chuẩn cho hai phụ mẫu sử dụng chung tương quan ảnh hưởng Pooled Ước tính của Pesaran (CCEP). Chúng tôi xem xét ba biến chính cần quan tâm: tỷ lệ nợ, sự thay đổi của tỷ lệ nợ và đáo hạn nợ trung bình (bằng cách sử dụng biện pháp OECD). Chúng tôi không thấy rằng nợ chính phủ có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng của OECD phân nhóm theo CCEP, nhưng chúng tôi không tìm thấy một ảnh hưởng bất lợi của tốc độ tăng trưởng nợ của mình về tăng trưởng sản lượng. Tuy nhiên, chạy các phương trình hồi quy tương tự với Driscoll và Kraay, 1998 errors34 tiêu chuẩn mạnh mẽ mang lại một hiệu ứng tiêu cực đối với tỷ lệ nợ so với GDP (kết quả không được hiển thị). Ngoài ra, dưới sự phụ thuộc cắt ngang, với cách tiếp cận này, chúng tôi không có ước tính phù hợp. Hơn nữa, ước lượng CCEP của sự trưởng thành nợ mang lại hệ số tích cực ý nghĩa thống kê, củng cố kết quả của chúng tôi trong bảng 3, mà dường như là yếu. Cuối cùng, chiếm dốc không đồng nhất rất quan trọng vì bỏ qua nó trong một môi trường năng động, dẫn đến tiệm dự kiến (xem Pesaran & Smith, 1995; Pesaran & Yamagata, 2008) .35 Tuy nhiên, không áp đặt tính đồng nhất nếu nó tồn tại là không hiệu quả và do đó, một thử nghiệm của Hausman loại cho đồng nhất dường như là cách tiếp cận tự nhiên để khám phá. Để kết thúc này, chúng tôi tập trung vào hai phụ mẫu của chúng tôi ở trên, OECD và khu vực Châu Âu. Nhưng trước tiên, ta nên lưu ý rằng phù hợp với các cuộc thảo luận trong các tài liệu phát triển thực nghiệm, chúng tôi sẽ giả định rằng "biện pháp của sự thiếu hiểu biết của chúng tôi" hoặc không quan sát được TFP là như vậy mà mối quan hệ lâu dài bao gồm một mức độ quốc gia cụ thể và một bộ các yếu tố chung với tải trọng yếu tố quốc gia cụ thể. 34 kỹ thuật phi tham số này giả định cấu trúc lỗi là heteroskedastic, autocorrelated đến một số tụt hậu và có thể tương quan giữa các nhóm. 35 Chúng tôi cảm ơn một trọng tài vô danh để nâng cao vấn đề này.