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Conditional β- And σ-convergence In Space: A Maximum Likelihood Approach

机译：空间中的条件β-和σ会聚：最大似然法

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Empirical work on regional growth under spatial spillovers uses two workhorse models: the spatial Solow model and Verdoorn's model. This paper contrasts these two views on regional growth processes and demonstrates that in both models the speed of convergence also depends on the remoteness and the income gaps of all regions. Furthermore, the paper introduces Wald tests for conditional spatial a-convergence based on a spatial maximum likelihood approach. Empirical estimates for 212 European regions covering the period 1980-2002 reveal a slow speed of convergence of about 0.4-0.6% per year under both models. However, pronounced heterogeneity in the convergence speed is evident. The Wald tests indicate significant conditional spatial σ-convergence of about 1.6% per year under the spatial Solow model. Verdoorn's specification points to a smaller average variance reduction during the considered period.
机译：在空间溢出下的区域增长的实证研究使用了两种主力模型：空间Solow模型和Verdoorn模型。本文对这两种对区域增长过程的看法进行了对比，并表明在这两种模型中，融合的速度还取决于所有地区的偏远和收入差距。此外，本文介绍了基于空间最大似然方法的条件空间a收敛的Wald检验。根据1980年至2002年期间212个欧洲地区的经验估计，两种模式下的收敛速度均为每年约0.4-0.6％。但是，收敛速度上明显的异质性是显而易见的。 Wald检验表明，在空间Solow模型下，每年约1.6％的显着条件空间σ收敛。 Verdoorn的规范指出，在考虑的期间内，平均方差减小的幅度较小。

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