Новые экономические реформы и отраслевые мудрый сходимости штатов Индии
Аннотация
Эта статья рассматривает сближение динамики сектора уровень экономического роста в штатах Индии. Отдельные сектора мудрый анализ не учитывает эффектов секторальных связей. Кроме того, линейной параметрической регрессии могут пострадать от неправильного проблема предвзятости. В настоящей статье рассматриваются эти эмпирические вопросы путем объединения данных для всех секторов вместе и с помощью непараметрических регрессии. Непараметрические оценки заботиться о каких-либо проблем неправильного смещения. Весь период охватывает 1980-1998 образца вместе с двумя подвыборки т.е. дореформенный период и после реформы рассматриваются. Результаты показывают, что некоторые отрасли сходятся в то время как другие, и что скорость сходимости для некоторых секторах вырос после реформы. Тем не менее, на агрегированном уровне реформа не привела к ускорению процесса конвергенции. Результаты также показывают, что реформа способствует сближению только тогда, когда предельный уровень доходов достигнут.
Ключевые слова: сходимость, реформа, непараметрической регрессии
Классификация JEL No: CO, Е0
I. ВВЕДЕНИЕ
Вопрос о перекрестном сходимости роста страна была центром исследований в эмпирической экономики выросли более чем в два десятилетия. Хотя присутствие поддерживает сближение к неоклассической модели роста, отсутствие конвергенции в соответствии с теории эндогенного роста. Хотя Барро и Сала-и-Мартином (1992), Мэнкью и др. (1992) доказательства перекрестного сближения страны, эндогенные модели роста, разработанные Ромер (1990), Агийон и Ховитт (1992) иллюстрируют отсутствие конвергенции. Два понятия сходимости проанализированы в литературе: бета-конвергенции и сигма-конвергенции. Бета сходимости следует, что первоначально бедных странах / регионах растут быстрее, чем первоначально побогаче. Sigma сходимости следует, что среди национальных / региональных дисперсии в расчете на душу населения снижение доходов с течением времени. Можно еще раз различие между условной и безусловной сходимости. О безусловной сходимости следует, что страны и регионы стремятся к общей устойчивого государства, а условная сходимость предполагает, что страны и регионы сходятся к своим стационарным. К настоящему времени эмпирические исследования в этой области, главным образом, касается сближения совокупный доход совокупной производительности.
См., например Барро и Сала-и-Мартином (1992), Ли, Pesaran и Смит (1998), Баумоля (1986). Бернард и Джонс (1996), однако, смотрел на сближение отдельных секторов отдельно по данным ОЭСР. Литературы упором на сближение индийских штатов является весьма ограниченным. Хотя Кашин и Сахай (1996), Das (2002), Нагарадж и др. (2000) нашли доказательства сходимости для индийских штатах в период 1960-90, некоторые другие исследования, как Dey и Гоша (2000) обнаружили отсутствие сближения или даже доказательств расхождения и до, и после 1990 года. Sachs и др. (2002) нашли доказательства сходимости после реформы только высокий доход государства. Во всех этих исследованиях основное внимание уделялось общей информации для экономики, которая неизбежно закрыть сходимости динамика на уровне отдельных секторов. Отдельные сектора мудрый анализа (например, в Бернар и Джонс, 1996), однако, выходит межсекторального связей. Важно отметить, что почти все исследования основаны на линейной параметрической моделью, которая может привести к неверной спецификации проблема предвзятости. Чо (1994) рассмотрели вопрос о перекрестном сближения страны с использованием ядро на основе непараметрических регрессии. Там не было изучение на участке сближения уровня индийской экономики на основе непараметрических регрессии.
Настоящая работа является попыткой исследовать секторальные динамики сближения индийской экономики в решении этих важных практических вопросов. Государственном уровне, данные по основным производственным секторам стягиваются и непараметрических поточечной местных взвешенный метод наименьших квадратов используется для анализа динамики сближения индийской экономики до и после новых экономических реформ (1991). Результаты показывают, что реформа привела к более быстрому сближению в сельском хозяйстве, обрабатывающей промышленности и на транспорте. Тем не менее, ей не удалось уменьшить неравенство в банковской сфере и других секторах услуг. По совокупности данных, мы находим доказательства сходимости только высоким уровнем дохода ..
II. Эконометрическая методология
Есть несколько важных эконометрических проблем, связанных с сектором сходимости уровне штатов Индии. В случае перекрестного сходимости роста страны, исследователи (см. Барро и Сала-и-Мартин, 1992, например), контроль за макроэкономические показатели, как рост населения, M2/GDP, прямые иностранные инвестиции, человеческий капитал, государственное потребление, институциональные индекс (ICRGE ), а также страны манекенов. Мы рассматриваем на душу населения в продукции, которая в значительной степени за счет роста численности населения. Но другие переменные не изменяются во всех секторах и государства в пределах одной страны. Это не представляется возможным использовать совокупные данные по этим переменным так как они не имеют варианты в различных секторах и государств. Можно построить государственном уровне институциональных индекс аналогичные ICRGE но, поскольку он не будет меняться в различных секторах, включение такой переменной может привести к агрегации проблема предвзятости. Кроме того, следует отметить, что мы не должны использовать такие переменные управления в регрессии, поскольку индийских штатах гораздо более однородной по своему характеру, чем выборка данных, состоящую из стран со всего мира. Когда мы рассматриваем гетерогенной выборке стран идея кондиционирования переменные входят в потому, что страны имеют разные стационарных состояний.
Но сближение литературе часто фокусируется на безусловной сходимости в то время как только страны ОЭСР, включенных в выборку, просто потому, что страны в основном однородной, и они имеют общие стационарном состоянии. См., например статья Бернара и Джонс (American Economic Review, 1996). Индийских штатах также в основном однородной (по крайней мере однородности, как страны-члены ОЭСР между собой) и, следовательно, можно предположить, что они имеют общую стационарном состоянии. Таким образом аналогичных исследований ОЭСР, мы сосредотачиваемся на безусловной сходимости. Рассматриваются три набора эконометрических моделей. Модель я простой базовой параметрическая модель, где рост производства на душу населения в каждом отдельном секторе регресс на начальный уровень производства на душу населения в этом секторе. Этот баннер с Бернаром и Джонс (1996) ..
Модель I: [Y.sub.i] = [му] [бета] [X.sub.i] [u.sub.i]
Здесь [Y.sub.i] обозначает темпы роста производства на душу населения в той или иной сектор-го государства (это отдельная отрасль мудрый анализ), X обозначает журнала начального производства на душу населения в этом секторе за I-е состояние и [му постоянный член перехвата [u.sub.i] обозначает независимые одинаково ошибки. В модели И. мы объединим данные для всех стран и секторов вместе и использовать государственные и отраслевые конкретные последствия для контроля за любые возможные неоднородности. Здесь [[А]. Sub.i] отражает состояние конкретных неоднородности и [[] дельты. Sub.j] захватывает отраслевой неоднородности.
Модель IA: [Y.sub.ij] = [му] [[А]. Sub.i] [[дельта]. Sub.j] [бета] [X.sub.ij] [u.sub.ij]
Но здесь мы можем получить только один коэффициент сближения через объединенную выборку. Результаты, полученные из модели I и модель И. приведены в таблице 1. Модель II является непараметрические модели. Она не несет никакой функциональной формы регрессии, следовательно, позволяет избежать проблемы неправильного уклона. Это общая функциональная форма, которая также включает в себя линейные модели, как частный случай, если произойдет настоящая модель линейной. Для детального обсуждения непараметрической регрессии, см. язычник и Улла (1999), Hardle (1990), Робинсон (1988).
Модель H: [Y.sub.ij] = м ([X.sub.ij]) [u.sub.ij]
Здесь т (.) Представляет собой общие функциональные формы, не будет определен позднее. Принимая разложение в ряд Тейлора можно переписать выше модели
[Y.sub.ij] = т (х) [бета] (х) [[X.sub.ij]-х] [R.sub.ij] [u.sub.ij]
Где [R.sub.ij] является остаточный член разложения в ряд Тейлора и х неподвижной точки, которые варьируется в зависимости от данных. Выполнение местных линейных ядро на основе оценки выше непараметрические модели мы получим точечно оценки наклона которой аналогов точечно коэффициентов наклона в любой типичной нелинейной модели. (2) Это местные взвешенной оценки, которые дает больший вес окрестности точки и меньший вес далеко точек. Таким образом, регрессия на основе более однородных точек (такие темпы роста), чем типичный параметрической регрессии (там, где такой же вес приводится на все вопросы, в образце). Кроме того, непараметрические время местные оценка дает точечно коэффициентов склоне, который мы кратко представить средний коэффициент для сближения каждого сектора. Результаты этой модели представлены в таблице 2.
III. Данные и результаты
В настоящем документе используются сектора данных на уровне производства (на уровне сектора реальный ВВП) на душу населения в 21 штатах и территориях. 12 секторам относятся сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыболовство, горнодобывающая промышленность, обрабатывающая промышленность, строительство, транспорт и хранение, отели и торговля, банковский бизнес, недвижимость, государственное управление и другие услуги. Пример выбран на основе имеющихся данных. Штаты и территории Андаманские и Никобарские острова, Андхра-Прадеш, Аруначал Прадеш, Ассам, Бихар, Дели, Гоа, Гуджарат, Харьяна, Карнатака, Керала, Мадхья-Прадеш, Махараштра, Мегхалая, Орисса, Пенджаб, Тамил-Наду, Трипура, Уттар-Прадеш, Западная Бенгалия. Есть три различных периодов времени считается. Полная выборка охватывает период с 1980 по 1998 год. Дореформенным выборки охватывает 1980 по 1992 год, и после реформы выборки охватывает 1993 по 1998 год. (Предположим, что он принимает какое-то время на влияние реформы на работу). Источником данных является Индия СТАТ базы данных (Indiastat.com). Для непараметрической регрессии, стандартное нормальное ядро и оптимальной пропускной способности (что сводит к минимуму среднеквадратической ошибки) считаются. Модель я использует 21 замечаний в то время как модель и модель И. II использовать 252 наблюдений.
В таблице 1 только параметрических результаты. Для последней строки, то есть для объединения данных моделей И. был использован. Результаты показывают, что нет никаких признаков значительного общего сближения до или после реформы. Это в соответствии с Dey и Гоша (2000). Тем не менее, в некоторых секторах, как транспорт показывает значительное сближение после реформы. Секторах, как банковское дело и настоящее шоу недвижимости, что скорость расхождения снизилось после реформы.
История выглядит несколько иначе, если учесть, т.е. непараметрические модели, модель II. Результаты представлены в таблице 2. Эта модель берет проблемы неправильного уклона. В нем также рассматриваются связей между секторами. Доказательства быстрее скорости сходимости в перевозке после реформы все еще присутствует. Банки и недвижимость не проявляют
Результаты выглядят более интересно, когда мы наносим непараметрических коэффициентов наклона. 1 приведены результаты по всей выборке, на рисунке 2 показан участок для дореформенного образца и на рисунке 3 представлены результаты для образцов после реформы. В горизонтальной оси, начальный год производства на душу населения оценивается в то время как в вертикальной оси непараметрических коэффициентов точечно склоне измеряются. T-статистики приведены в скобках. 95% доверительный полосы вдоль склона Показано также, для каждого участка. Коэффициенты не являются значимыми для области, для которых нулевая линия проходит через зоны (т. е. [бета] (х) = O).
Во всех трех участков мы находим четкие свидетельства того, что [бета] (х) не является постоянной, но нелинейных самой функции. Это однозначно свидетельствует о том, что истинные функциональная связь не является линейной. Таким образом, все линейной регрессии производят предвзятым результатам. Для полной выборке мы находим, что коэффициенты не значительные, хотя и положительные (дивергенция) с более низким уровнем дохода. В середине диапазона расхождение становится существенным. Но на более высокий уровень дохода, мы считаем позитивным и значительным коэффициентов сходимости (этот результат главным образом за счет пореформенный эффект). Когда мы смотрим на только агрегированных данных, усредняет к нулю и, следовательно, мы не находим никаких доказательств значительного сближения. Для образца дореформенным однако, мы видим никаких признаков значительного сходимости на любом уровне. Но, после реформы данных мы снова найти существенные доказательства сходимости раз пороговый уровень доходов будет достигнут (или высокий доход государства). Таким образом, из этого можно сделать вывод, что реформа способствует сближению раз порогового уровня доходов достигнут. Без реформы мы не обнаружили никаких доказательств сходимости на любом уровне дохода для агрегированных данных. После того как мы проанализируем агрегированных данных мы видим, что некоторые из секторов сходятся, а другие нет.
Это не удивительно, что рыбное хозяйство, лесное хозяйство и горнодобывающая промышленность не сходящиеся, поскольку эти области очень конкретных секторов и никто никогда не ожидает, что все государства выполнять сравнительно одинаковы для этих секторов. Транспорт сходится с указанием высшей региональной интеграции из-за реформы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что реформа способствовала достижению сближения в области сельского хозяйства и производства (3) секторах, хотя она не смогла сближения как в банковском и других секторах услуг. Это означает, что финансовая либерализация не удалось достичь финансовой интеграции. Самое главное, мы видим, что экономические реформы способствует сокращению неравенства только тогда, когда предельный уровень дохода достигается ..
[Рисунок 1 опущены]
[Рисунок 2 опущены]
[Рисунок 3 опущены]
IV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В настоящем документе рассматриваются секторальные динамики сходимости штатов Индии с использованием заранее и данных после реформы. Непараметрического метода оценки используется, чтобы избежать проблемы неправильного уклона. Кроме того, рассматривается вопрос о секторальных связей. Местного ядра взвешенные методики оценки также снижает эффект неоднородности. Кажется, что некоторые из секторов сходятся в то время как другие этого не делают. В целом, мы не нашли никаких признаков сближения до или после реформы или даже в полной выборки. Скорости сходимости некоторых секторах, однако, прошло после реформы. Когда мы смотрим на общий коэффициент сходимости (или сводные данные), мы не может найти никаких доказательств сходимости просто потому, что сочетание сходства и различия в разных секторах из средних. Глядя на динамику сближения мы видим, что реформы действительно помогает сближения выше порогового уровня доходов достигается. Или, другими словами, высокие доходы государства группы достигшие быстрее скорости сходимости после реформы. Тем не менее, другие по-прежнему отстает. Это согласуется с выводами, Джеффри Сакс и др. др.. (2002), а также. Будущая работа может проводиться на более низком (отраслевом уровне) данных для индийской экономики ..
ПРИМЕЧАНИЯ
(1.) Я благодарен Аман Улла за его руководство в моем исследовании. Остальные ошибки мои. Адрес для корреспонденции: debasri.mukherjee <a href="mailto:debasri.mukherjee@wmich.edu"> @ wmich.edu </ A>
(2.) Кроме того, я попытался выше модели с государством и конкретным секторам неоднородностей, но это приводит к более подгонки регрессии, как ожидалось в непараметрических ядро на основе регрессии случайные параметры.
(3.) Бернард и Джонс также утверждают, что даже в странах ОЭСР, один считает, намного быстрее скорости сходимости в секторе обрабатывающей промышленности, чем в агрегированных данных.
Ссылки
Агийон, П.
Барро, R.J.
Баумоля, WJ (1986), рост производительности труда, Конвергенция и социального обеспечения: Что Лонг данных Ран Шоу. American Economic Review, 76 (5), 1072-1085.
Бернар, А.
Кашин, П.
Чо D. (1994), промышленности, конвергенции и модели роста. Южно Economic Journal, 61 (2), 398-414.
Das, T.K. (2002), конвергенции на других индийских штатов: поперечного сечения и Оценки Группы. Южная Азия Economic Journal, 3 (2), 227-239.
Дей, П.
Hardle, В. (1990), прикладной непараметрической регрессии, Cambridge University Press.
Ли, К., Pesaran, H.
Мэнкью, национальная гвардия Ромер, Д.,
Нагарадж Р., Варудакис, А.
Языческие, А.
Робинсон, кассир (1988), Root-N соответствии Полупараметрические регрессии. Эконометрика, 56, 931-954.
Romer, кассир (1990), эндогенного технического прогресса. Журнал политической экономии ", 98 (5), S71-S102.
Sachs, JD, Bajpai Н., Рамаия А., (2002), "Что такое региональный экономический рост в Индии" CID Working Paper № 88.
DEBASRI МУКЕРДЖИ
Экономический факультет, Западный Университет штата Мичиган, Мичиган
Репликация 2006 Ластрапес 'JMCB статьи
Репликация Meier и 2006 Мюллера JMCB статьи
Управленческий учет информации для принятия решений
Переход к золотые деньги, правительства которых не золото: кровь на улицах?
Влияние фьючерсных и асимметричной эффект от волатильности индийского фондового рынка
Анализ качества услуг в индустрии гостеприимства на примере Бахрейна
Стадное поведение и азиатского кризиса 1997 года: дополнительные доказательства
