Slemrod (1995) was sceptical of the

Slemrod (1995) was sceptical of the available cross-section evidence, largely for two reasons.
First, while most arguments at the time proposed that bigger governments were harmful for
income levels („prosperity‟ in Slemrod‟s terms) or growth rates, unconditional correlations
across countries, and trends within countries over time, typically revealed positive, rather
than negative, correlations or were unclear. Second, Slemrod argued that, based on analysis
of simple but plausible conceptual relationships among the variables involved, cross-section
5
evidence could not be expected to reveal the empirical relationships sought by studies based
on macro-level data. In this and the next section we explore each of those arguments in turn.

Kết quả (Việt) 1:

Slemrod (1995) là hoài nghi của các bằng chứng có mặt cắt ngang, chủ yếu vì hai lý do.Đầu tiên, trong khi các đối số hầu hết lúc đó đề xuất rằng chính phủ lớn hơn là có hại chomức thu nhập ("prosperity‟ Slemrod‟s về) hoặc tốc độ tăng trưởng, vô điều kiện tương quanQuốc gia, và các xu hướng trong các quốc gia theo thời gian, thường tiết lộ tích cực, thay vào đóhơn tiêu cực, mối tương quan hoặc đã không rõ ràng. Thứ hai, Slemrod cho rằng, dựa trên phân tíchđơn giản nhưng chính đáng mối quan hệ khái niệm trong số các biến tham gia, mặt cắt ngang 5bằng chứng có thể không được dự kiến sẽ để lộ các mối quan hệ thực nghiệm tìm kiếm nghiên cứu dựatrên dữ liệu cấp vĩ mô. Ở đây và phần tiếp theo chúng tôi khám phá mỗi người trong số những đối số lần lượt.

Kết quả (Việt) 2:

Slemrod (1995) đã hoài nghi về có sẵn mặt cắt ngang bằng chứng, chủ yếu là vì hai lý do.
Thứ nhất, trong khi hầu hết các đối số vào thời điểm đề xuất rằng các chính phủ lớn hơn là có hại cho
mức thu nhập ("thịnh vượng" trong Slemrod ngữ "s) hoặc tỷ lệ tăng trưởng, mối tương quan vô điều kiện
các nước, và xu hướng trong nước trong thời gian, thường tiết lộ tích cực, chứ không phải
hơn là tiêu cực, tương quan hoặc không rõ ràng. Thứ hai, Slemrod lập luận rằng, dựa trên phân tích
các mối quan hệ khái niệm đơn giản nhưng hợp lý giữa các biến có liên quan, có mặt cắt ngang
5
bằng chứng có thể không được dự kiến sẽ tiết lộ các mối quan hệ thực nghiệm tìm kiếm bởi các nghiên cứu dựa
trên dữ liệu vĩ mô. Trong phần tiếp theo này chúng tôi khám phá và mỗi người trong những lập luận lần lượt.