Common Correlated E§ects (CCE)In Ta

Common Correlated E§ects (CCE)

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) 2:

Phổ biến tương quan E§ects (CCE) Trong bảng 9 chúng ta chạy hồi quy loại tăng trưởng chuẩn cho hai phụ mẫu sử dụng phổ biến tương quan Effects Pooled Ước tính của Pesaran (CCEP). Chúng tôi xem xét ba biến chính cần quan tâm là tỷ lệ nợ, sự thay đổi của tỷ lệ nợ, và sự trưởng thành nợ trung bình (sử dụng các biện pháp OECD). Chúng tôi không tìm thấy nợ chính phủ có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng cho các OECD tiểu nhóm dưới CCEP, nhưng chúng tôi không tìm thấy một ảnh hưởng bất lợi của tốc độ tăng trưởng nợ về tăng trưởng sản lượng. Tuy nhiên, chạy các phương trình hồi quy cùng với Driscoll & Kraay, 1998 errors34 chuẩn mạnh mẽ mang lại một hiệu ứng tiêu cực đối với các 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 dự toán phù hợp. Hơn nữa, các ước lượng CCEP của sự trưởng thành nợ mang lại hệ số tích cực đáng kể về mặt thống kê, củng cố kết quả của chúng tôi trong Bảng 3, trong đó xuất hiện là yếu. Cuối cùng, chiếm dốc không đồng nhất là quan trọng bởi vì bỏ qua nó trong một khung cảnh năng động dẫn đến tiệm dự kiến (xem Pesaran & Smith, 1995; Pesaran & Yamagata, 2008) .35 Nhưng không phải áp đặt tính đồng nhất nếu nó tồn tại là không hiệu quả và, do đó, một thử nghiệm Hausman-type 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 văn học phát triển thực nghiệm, chúng tôi sẽ giả định rằng "thước đo của sự thiếu hiểu biết của chúng tôi" hoặc không quan sát được TFP là như vậy mà các mối quan hệ dài hạn bao gồm một mức độ quốc gia cụ thể và một bộ các yếu tố thông thường với tải trọng yếu tố quốc gia cụ thể. 34 kỹ thuật phi tham số này giả định cơ cấu lỗi để được 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 để nâng cao vấn đề này.