Convergencia entre distritos argentinos: un enfoque de econometría espacial
DOI:
https://doi.org/10.24215/18521649e041Palabras clave:
Argentina, convergencia, econometría espacial, crecimientoResumen
En este trabajo examinamos la existencia de beta-convergencia, absoluta y condicional, en el ingreso per cápita entre departamentos para un período que se extiende por más de dos décadas (1992-2013). A diferencia de la mayoría de los antecedentes en el tópico, aquí relajamos el supuesto de independencia entre observaciones y permitimos la presencia de dependencia espacial en modelos estáticos y dinámicos, a la vez que utilizamos datos de luminosidad per cápita como proxy del ingreso promedio. Los resultados muestran robusta evidencia sobre la existencia de un proceso de convergencia condicional en el período examinado. Es decir, aun considerando los efectos espaciales, los departamentos con menores niveles de ingreso per cápita tienen una mayor tasa de crecimiento económico. Los hallazgos refuerzan la importancia de la inclusión de efectos espaciales en el análisis. El efecto espacial global positivo y significativo indica que la trayectoria económica de un departamento se ve significativamente afectada por la trayectoria de sus vecinos. Por último, los efectos de derrame espacial frenan el proceso de convergencia para el período total bajo estudio y la dinámica temporal es heterogénea entre subperíodos: los efectos espaciales tienden a retrasar la convergencia entre 1992-2002, mientras que la aceleran entre 2002-2013.
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Abreu, M., de Groot, H. L. F. y Florax, R. J. G. M. (2005). Space and growth: A survey of empirical evidence and methods. Region et Development, 21, 13-44.
Amidi, S., Fagheh Majidi, A. y Javaheri, B. (2020). Growth spillover: A spatial dynamic panel data and spatial cross section data approaches in selected Asian countries. Future Business Journal, 6(1), 20. https://doi.org/10.1186/s43093-020-00026-9
Annoni, P., de Dominicis, L. y Khabirpour, N. (2019). Location matters: A spatial econometric analysis of regional resilience in the European Union. Growth and Change, 50(3), 824-855. https://doi.org/10.1111/grow.12311
Anselin, L., Gallo, J. L. y Jayet, H. (2008). Spatial panel econometrics. En L. Mátyás y P. Sevestre (Eds.), The econometrics of panel data (pp. 625–660). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75892-1_19
Aráoz, M. F. y Nicolini, E. (2015). Persistence vs. reversal and agglomeration economies vs. natural resources. Regional inequality in Argentina in the first half of the twentieth century [Documento de trabajo]. Universidad Carlos III de Madrid, Instituto Figuerola de Historia y Ciencias Sociales. https://hdl.handle.net/10016/20846
Aráoz, M. F., Nicolini, E. A. y Talassino, M. (2020). Growth and convergence among Argentine provinces since 1895. En D. A. Tirado-Fabregat, M. Badia-Miró y H. Willebald (Eds.), Time and space: Latin American Regional Development in Historical Perspective (pp. 65-95). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47553-6_4
Badinger, H., Müller, W. y Tondl, G. (2004). Regional convergence in the European Union, 1985-1999: A spatial dynamic panel analysis. Regional Studies, 38(3), 241-253. https://doi.org/10.1080/003434042000211105
Barro, R. J. (2012). Convergence and modernization revisited (NBER Working Paper No. 18295). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w18295
Barro, R. J. y Sala-i-Martin, X. (1991). Convergence across states and regions. Brookings Papers on Economic Activity, 1, 107-182.
Barro, R. J. y Sala-i-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy, 100(2), 223-251. https://doi.org/10.1086/261816
Baumont, C., Ertur, C. y Le Gallo, J. (2003). Spatial convergence clubs and the European regional growth process, 1980–1995. En B. Fingleton (Ed.), European regional growth (pp. 131-158). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-07136-6_5
Bouayad-Agha, S. y Vedrine, L. (2010). Estimation strategies for a spatial dynamic panel using GMM. A new approach to the convergence issue of European regions. Spatial Economic Analysis, 5(2), 205-227. https://doi.org/10.1080/17421771003730711
Cartone, A., Postiglione, P. y Hewings, G. J. (2021). Does economic convergence hold? A spatial quantile analysis on European regions. Economic Modelling, 95, 408-417. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.03.008
Chanda, A. y Kabiraj, S. (2020). Shedding light on regional growth and convergence in India. World Development, 133, 104961. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2020.104961
Chen, X. y Nordhaus, W. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic statistics. Procedings of the National Academy of Sciences, 108(21), 8589–8594. https://doi.org/10.1073/pnas.1017031108
Ciaschi, M. (2021). Análisis distributivo utilizando información satelital: El caso de Argentina. Estudios Económicos, 38(77), 5-38. https://doi.org/10.52292/j.estudecon.2021.2116
Cravo, T. A. y Resende, G. M. (2013). Economic growth in Brazil: a spatial filtering approach. The annals of regional science, 50, 555-575. https://doi.org/10.1007/s00168-012-0504-6
Dall'erba, S. y Le Gallo, J. (2008). Regional convergence and the impact of European structural funds over 1989–1999: A spatial econometric analysis. Regional Science, 87, 219-244. https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2008.00184.x
Doll, C., Muller, J. y Elvidge, C. (2000). Nighttime imagery as a tool for global mapping of socioeconomic parameters and greenhouse gas emissions. Ambio, 29(3), 157-162. https://doi.org/10.1579/0044-7447-29.3.157
Ebener, S., Murray, C., Tandon, A. y Elvidge, C. (2005). From wealth to health: Modelling the distribution of income per capita at the sub-national level using night-time light imagery. International Journal of Health Geographics, 4, 5. https://doi.org/10.1186/1476-072X-4-5
Elhorst, J. P. (2014). Dynamic spatial panels: Models, methods and inferences. En Spatial Econometrics: From cross-sectional data to spatial panels (pp. 95-119). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40340-8_4
Elhorst, J. P. (2014). Spatial econometrics: From cross-sectional data to spatial panels. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40340-8_4
Elhorst, J. P., Piras, G. y Arbia, G. (2010). Growth and convergence in a multi-regional model with space-time dynamics. Geographical Analysis, 42(3), 338–355. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.2010.00796.x
Elvidge, C., Baugh, K., Kihn, E., Koehl, H., Davis, E. y Davis, C. (1997). Relation between satellite observed visible near-infrared emissions, population, economic activity and electric power consumption. International Journal of Remote Sensing, 18(6), 1373-1379. https://doi.org/10.1080/014311697218485
Elvidge, C., Hobson, V., Baugh, K., Dietz, J., Shimabukuro, Y., Krug, T., Novo, E., y Echavarria, E. (2001). DMSP-OLS estimation of tropical forest area impacted by surface fires in Roraima, Brazil: 1995 versus 1998. International Journal of Remote Sensing, 22(14), 2661-2673. https://doi.org/10.1080/01431160120888
Ertur, C. y Koch, W. (2007). Growth, technological interdependence and spatial externalities: theory and evidence. Journal of Applied Econometrics, 22(6), 1033-1062. https://doi.org/10.1002/jae.963
Falchi, F., Cinzano, P., Duriscoe, D., Kyba, C., Elvidge, C., Baugh, K., Portnov, B. A., Rybnikova, N. A. y Furgoni, R. (2016). The new world atlas of artificial night sky brightness. Science Advances, 2(6), e1600377. https://doi.org/10.1126/sciadv.1600377
Furková, A. (2019). Spatial spillovers and European Union regional innovation activities. Central European Journal of Operations Research, 27, 815-834. https://doi.org/10.1007/s10100-018-0581-4
Ganong, P. N. y Shoag, D. W. (2012). Why has regional convergence in the US stopped? (NBER Working Paper No. 23609). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w23609
Gennaioli, N., La Porta, R., Lopez de Silanes, F. y Shleifer, A. (2014). Growth in regions. Journal of Economic Growth, 19, 259-309. https://doi.org/10.1007/s10887-014-9105-9
Gonçalves, E., de Matos, C. M. y de Araújo, I. F. (2019). Path-dependent dynamics and technological spillovers in the Brazilian regions. Applied Spatial Analysis and Policy, 12(3), 605-629.
González, F. A. I. y Santos, M. E. (2020). Pobreza multidimensional urbana en Argentina. ¿Reducción de las disparidades entre el Norte Grande Argentino y Centro-Cuyo-Sur? (2003-2016). Cuadernos de Economía, 39(81), 795-822. https://doi.org/10.15446/cuad.econ.v39n81.76486
González, F. A. I., Santos, M. E. y London, S. (2021). Convergencia y desarrollo en la Argentina urbana (2003–2016). Regions and Cohesion, 11(1), 73-98. https://doi.org/10.3167/reco.2021.110105
Henderson, J. V., Storeygard, A. y Weil, D. N. (2012). Measuring economic growth from outer space. American Economic Review, 102(2), 994-1028.
Herrera Gómez, M. (2017). Fundamentos de econometría espacial aplicada (MPRA paper No. 80871). Munich Personal RePEc Archive. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/80871/
Herrera Gómez, M., Mur, J. y Ruiz, M. (2019). A comparison study on criteria to select the most adequate weighting matrix. Entropy, 21(2), 160. https://doi.org/10.3390/e21020160
Incaltarau, C., Pascariu, G. C., Duarte, A. y Nijkamp, P. (2021). Migration, regional growth and convergence: a spatial econometric study on Romania. The Annals of Regional Science, 66(3), 497-532. https://doi.org/10.1007/s00168-020-01019-w
Johnson, P. y Papageorgiou, C. (2020). What remains of cross-country convergence? Journal of Economic Literature, 58(1), 129-175. https://doi.org/10.1257/jel.20181207
Kubis, A. y Schneider, L. (2016). Regional migration, growth and convergence–A spatial dynamic panel model of Germany. Regional Studies, 50(11), 1789-1803. https://doi.org/10.1080/00343404.2015.1059932
Krugman, P. (1991). Increasing returns and economic geography. Journal of Political Economy, 99(3), 483-499. https://doi.org/10.1086/261763
Lee, L. y Yu, J. (2010). Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. Journal of Econometrics, 154(2), 165-185. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2009.08.001
Lee, L. y Yu, J. (2010). Some recent developments in spatial panel data models. Regional Science and Urban Economics, 40(5), 255–271. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2009.09.002
Le Gallo, J., Ertur, C. y Baumont, C. (2003). A spatial econometric analysis of convergence across European regions, 1980–1995. En B. Fingleton (Ed.), European Regional Growth (pp. 99-129). Springer.
LeSage, J. y Pace, R. (2009). Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420064254
Lessmann, C. y Seidel, A. (2017). Regional inequality, convergence, and its determinants–A view from outer space. European Economic Review, 92, 110-132. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2016.11.009
Longhi, F. y Osatinsky, A. (2017). Estructura productiva, pobreza y problemas de empleo en las provincias pampeanas y norteñas de Argentina en los primeros años del siglo XXI. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 26(1), 77-99. https://doi.org/10.15446/rcdg.v26n1.51011
Maloney, W. F. y Valencia Caicedo, F. (2016). The persistence of (subnational) fortune. The Economic Journal, 126(598), 2363-2401. https://doi.org/10.1111/ecoj.12276
Mendez, C. y Santos-Márquez, F. (2021). Regional convergence and spatial dependence across subnational regions of ASEAN: Evidence from satellite nighttime light data. Regional Science Policy & Practice, 13(6), 1750-1777. https://doi.org/10.1111/rsp3.12335
Mendez, C. y Santos-Márquez, F. (2022). Economic and social disparities across subnational regions of South America: A spatial convergence approach. Comparative Economic Studies, 64(4), 582-605. https://doi.org/10.1057/s41294-021-00181-0
Millo, G. (2017). A simple randomization test for spatial dependence in the presence of common factors and serial correlation. Regional Science and Urban Economics, 66, 28-38. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2017.05.004
Pesaran, M. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels (Cambridge Working Papers in Economics No. 0435). University of Cambridge. https://doi.org/10.17863/CAM.5113
Pfaffermayr, M. (2012). Spatial convergence of regions revisited: a spatial maximum likelihood panel approach. Journal of Regional Science, 52(5), 857-873. https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2012.00773.x
Pinkovskiy, M. y Sala-i-Martin, X. (2016). Lights, camera… income! Illuminating the national accounts-household surveys debate. The Quarterly Journal of Economics, 131(2), 579-631. https://doi.org/10.1093/qje/qjw003
Piras, G. y Arbia, G. (2007). Convergence in per-capita GDP across EU-NUTS2 regions using panel data models extended to spatial autocorrelation effects. Statistica, 67(2), 157–172. https://doi.org/10.6092/issn.1973-2201/3513
Rabanal, C. (2016). Efectos espaciales y convergencia económica: herramientas metodológicas para su estudio. REICE: Revista Electrónica de Investigación en Ciencias Económicas, 4(7), 378-396. https://doi.org/10.5377/reice.v4i7.2839
Rey, S. J. y Janikas, M. V. (2005). Regional convergence, inequality, and space. Journal of Economic Geography, 5(2), 155-176. https://doi.org/10.1093/jnlecg/lbh044
Rey, S. J. y Montouri, B. D. (1999). US regional income convergence: a spatial econometric perspective. Regional Studies, 33(2), 143-156. https://doi.org/10.1080/00343409950122945
Sanso-Navarro, M., Vera-Cabello, M. y Ximénez-De-Embún, D. P. (2017). Human capital spillovers and regional development. Journal of Applied Econometrics, 32(4), 923-930. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2560742
Sanso-Navarro, M., Vera-Cabello, M. y Puente-Ajovín, M. (2020). Regional convergence and spatial dependence: A worldwide perspective. The Annals of Regional Science, 65, 147-177. https://doi.org/10.1007/s00168-020-00978-4
Sutton, P. y Costanza, R. (2002). Global estimates of market and non-market values derived from nighttime satellite imagery, land cover, and ecosystem service valuation. Ecological Economics, 41(3), 509-527. https://doi.org/10.1016/S0921-8009(02)00097-6
Talassino, M. (2017). Convergencia Regional Argentina: Análisis exploratorio y econométrico espacial basado en el producto bruto geográfico departamental. Asociación Argentina de Economía Política.
Talassino, M. R. y Herrera Gómez, M. (2021). Impacto de los efectos espaciales en la convergencia regional. Análisis departamental para la Argentina (Documento de Trabajo 2021-42). Red Nacional de Investigadores en Economía.
Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.
Yu, J., de Jong, R. y Lee, L. (2012). Estimation for spatial dynamic panel data with fixed effects: The case of spatial cointegration. Journal of Econometrics, 167(1), 16–37. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2011.05.014
Zhang, W., Xu, W. y Wang, X. (2019). Regional convergence clubs in China: Identification and conditioning factors. The Annals of Regional Science, 62, 327-350. https://doi.org/10.1007/s00168-019-00898-y
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