Modelli spaziali di regressione quantilica per l’analisi della convergenza economica regionale

Titolo Rivista RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO
Autori/Curatori Alfredo Cartone, Paolo Postiglione
Anno di pubblicazione 2017 Fascicolo 2016/3
Lingua Italiano Numero pagine 21 P. 28-48 Dimensione file 391 KB
DOI 10.3280/REST2016-003003
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La letteratura in materia di convergenza regionale ha utilizzato finora principalmente modelli parametrici volti alla semplice individuazione di un parametro globale di β-convergenza. Sembra più plausibile, però, che la convergenza economica si realizzi solo sotto l’ipotesi di gruppi eterogenei (Postiglione et al., 2013). In aggiunta la presenza di dipendenza a livello spaziale richiederebbe una più approfondita e accurata analisi degli spillover. In questo lavoro, si propone l’utilizzo della spatial quantile regression al fine di delineare le distribuzioni condizionate della crescita economica e ottenere uno strumento utile a considerare la difformità dei parametri in corrispondenza di diversi quantili. Le variabili condizionanti utilizzati sono quelli del modello di crescita introdotto da Mankiw et al. (1992). Il classico modello di quantile regression (Koenker, 2005) è arricchito all’interno di un modello aumentato spazialmente di tipo spatial Durbin (McMillen, 2013). Il metodo sarà verificato sulle 103 province italiane. Le conclusioni evidenziano che il PIL, il capitale umano, il tasso di risparmio e il tasso di crescita della popolazione incidono in maniera significativamente differente a seconda del quantile osservato e ci permettono di svolgere importanti considerazioni su differenti sentieri di crescita.;

Keywords:β-convergenza condizionata, quantili spaziali, econometria spaziale, eterogeneità spaziale, province italiane

Jel codes:C01; C14; C21; C36; C52; O47

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Alfredo Cartone, Paolo Postiglione, Modelli spaziali di regressione quantilica per l’analisi della convergenza economica regionale in "RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO" 3/2016, pp 28-48, DOI: 10.3280/REST2016-003003