Korzyści skali dla regionów Unii Europejskiej – wyniki przestrzennego modelu panelowego
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.329.02Słowa kluczowe:
rosnące korzyści skali, wzrost produktywności, prawo Verdoorna, panel przestrzennyAbstrakt
Ostatnie wyniki prac naukowych zwracają uwagę na rolę zlokalizowanych korzyści skali zarówno dla wzrostu gospodarczego, jak i dla procesów aglomeracyjnych. Badacze chcą wiedzieć, czy korzyści skali są stałe, czy rosną, i jeśli tak, to do jakiego stopnia. Aby odpowiedzieć na te pytania, w niniejszym artykule oszacowany został przestrzenny model ekonometryczny w oparciu o prawo Verdoorna, opisujące zależność wzrostu produktywności od wzrostu produkcji. Celem artykułu jest prezentacja nowych wyników oszacowań stopnia korzyści skali dla regionów UE. Wyniki te wskazują, że hipoteza o rosnących korzyściach skali jest nadal aktualna. Badania zostały przeprowadzone z zastosowaniem modelu WAMP Durbina (wielowymiarowego autoregresyjnego modelu przestrzennego Durbina) z przestrzennymi efektami stałymi. Z analizy wykonanej dla 261 regionów 28 państw UE wynika, że rosnące korzyści skali dla regionów UE są znaczące.
Pobrania
Bibliografia
Angeriz A., Mccombie J., Roberts M. (2006), Productivity, Efficiency And Technological Change In European Union Regional Manufacturing A Data Envelopment Analysis Approach, “The Manchester School”, no. 74(4), pp. 500–525.
Google Scholar
Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer, Dordrecht.
Google Scholar
Bernat G.A. (1996), Does Manufacturing Matter. A Spatial Econometric View of Kaldor’s Laws, “Journal of Regional Science”, no. 36, pp. 463–477.
Google Scholar
Fingleton B. (2001), Equilibrium and economic growth: spatial econometric models and simulations, “Journal of Regional Science”, no. 41, pp.117–147.
Google Scholar
Fingleton B. (2003), Increasing returns: evidence from local wage rates in Great Britain, “Oxford Economic Papers”, no. 55, pp. 716–739.
Google Scholar
Fingleton B. (2004), Some alternative geo‑economics for Europe’s regions, “Journal of Economic Geography”, no. 4, pp. 389–420.
Google Scholar
Fingleton B. (2006), The new economic geography versus urban economics: an evaluation using local wage rates in Great Britain, “Oxford Econ Papers”, no. 58, pp. 501–530.
Google Scholar
Fingleton B. (2007), A multi‑equation spatial econometric model, with application to EU manufacturing productivity growth, “Journal of Geographical Systems”, vol. 9, no. 2, pp. 119–144.
Google Scholar
Fingleton B., López‑Bazo E. (2006), Empirical growth models with spatial effects, “Papers in Regional Science”, vol. 85, no. 2, pp. 177–198.
Google Scholar
Fingleton B., McCombie J.S.L. (1998), Increasing returns and economic growth: Some evidence for manufacturing from the European Union regions, “Oxford Economic Papers”, no. 50, pp. 89–105.
Google Scholar
Fujita M., Krugman P., Venables A. (1999), The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade, MIT Press Books, Cambridge.
Google Scholar
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_database [accessed: 15.10.2015].
Google Scholar
Kaldor N. (1957), A Model of Economic Growth, “Economic Journal”, no. 67, pp. 591–624.
Google Scholar
Olejnik A. (2014), Prospects and frontiers of Multidimensional Panel Spatial Autoregressive Models, “Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, no. 334, pp. 160–169.
Google Scholar
Olejnik A., Özyurt S. (2016), Introducing Multidimensional Spatial Weight Matrices into Spatial Autoregressive Models, European Central Bank Working Papers.
Google Scholar
Paelinck J.H. (2013), Some challenges for spatial econometricians, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica. Spatial Econometrics and Regional Economics Analysis”, no. 292, pp. 11–20.
Google Scholar
Verdoorn P.J. (1949), Fattori che Regolano lo Sviluppo della Produttivita del Lavoro, “L’Industria”, no. 1, pp. 3–10.
Google Scholar