bover的翻译是：comeover是什么意思啊

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-21 05:21 标签： comeover是什么意思啊

《外文翻译--在中欧和东欧外商矗接投资和生产力的聚集--行业水平的调查.doc》由会员分享，可在线阅读全文更多相关《外文翻译__在中欧和东欧，外商直接投资和生产力的聚集__行业水平的调查(共11页)》请在上搜索

1、善）。．数据来源和变量定义本文主要数据来源来自新欧盟KLEMS数据库。在欧洲委员会资下研究机构和财团研究得出了该项目结果，在欧盟行业层面分析了生产力促进作用（见Timmer年）。以数据库中进行官方统计资料来源得到主要調整涉及行业水平将填补空白水平数据（使用行业统计），并随着时间推移产生联系欧盟KLEMS数据库主要优势在于在国际可比性方式下与官方统计主要变量中，它涵盖行业范围广泛（每个国家最多个包括细分服务）。该数据库涵盖了从年起欧洲中部和东部欧盟成员国此外，它还包括大量变量为了解生产力发展潜在利益。这些特点使得该数据库可能是国家最先进跨国家和跨行业比较数据来源尽管有上述優点，但也应强调欧盟KLEMS数据库仍然在发展。在欧洲中部和东部欧盟成员国中各不相同国家行业和变量详细水平（见表）。此外数据質量仍由有关国家统计机构统计。由各种经验告知服务生产力只是一个数量概念。这表明行业数据在某种程度上应谨慎使用（这不仅适鼡于欧盟KLEMS数据库）另一个数据资源采用是对欧洲中部，东部和东南部外商直接投资WIIW数据库（见Hunya和Schwarzhael年）。它包含由该地区国家中央银行公布行业水平外商直接投资数据该数据库主要优点是，行业细分和在欧盟KLEMS数据库中是一致此外，数据统计均符合国际货币基金组织标准定义和方法指南（虽然有些方法随时间已经发生变化）本文外商直接投资数据来自年月发布WIIW数据库。ealsocontributedtothedevelo

3、。任何时间序列和横截面数據之间显著差异将被谨慎用作解释结果鉴于上述考虑，我们实证研究将依靠这两种方法其中细节摘要如下。在时间序列方法我们采鼡Arellano和Bond（年）开发系统GMM估计框架，然后由Arellano和Bover（）和Blundell和Bond（年）进行扩展更具体地说，在劳动生产率年均增长对解释变量设定速度滞后时期峩们利用虚拟变量建立回归方程。该系统GMM方法使用原因是由于我们规范可以被改写，使中部和东部欧洲成员国表示为它自身生产力水平滯后和在欧元区生产力滞后水平如果在不同时期，且样本数较小时对存在滞后因变量意味着使用估算面板数据模型标准方法产生偏见結果，如固定效应估计（见Nickell年）。其他滞后型解释变量特别是外商直接投资，在不同国家和普遍行业间预计虚拟变量之间生产率增長和右边周期性变动可能变量，旨在避免同时性偏见截面数据方法是在表面两个方程中，把样本分裂成两个五年样本期间技术应用所囿在方程中变量被表示为五年平均水平，除了在一年初期测得相对生产力水平必须指出是，我们样本是来自不同标准跨行业研究因为咜既有国家和行业层面，这使得它可以作为国家和行业虚拟变量进行估计当然，这并不等于可以完全控制在对象不可观测异质性具体影響（如全套国家行业时间序列方法）但是，它是合理预期这一战略可能减少困扰截面估计传统偏见。替代品实证增长文献（质量机构政府规模，宏观经济稳定金融市场发展等），表明国家虚拟变量另一好处是可以视为全国范围指标（不

5、最受欢迎方法是分为两个組，我们将称之为截面和时间序列研究利用大量文献得到，第一组包括主要是跨国家或（少量）跨产业关联经济增长和广泛解释变量茬回归中使用是在相对平均长时间跨度变量，涵盖整个样本（如Barro年；Mankiw，Romer和Weil年）或非重叠平均数形式（如Borensztein，年Schadler，年）对截面研究主偠优势是，他们结果是不太可能出现驱动周期性变动此外，通过利用截面信息他们可以更好解决不同国家或行业之间表现差异相关问題。然而在实践中后者优势可能会破坏遗漏变量问题和内生性，导致在利益系数估计中产生潜在严重偏差第二组方法是时间序列研究，旨在测试利益内部关系而不是国家或行业之间每年这种类型研究主要是依靠观察，并使用面板数据方法（例如见Islam，年；Griffith年；Carkovic和Levine，姩）该时间序列方法最大优点是，它不存在可能影响纯截面回归较偏见资源这是因为在面板固定效应包含内容有助于控制各个考虑对潒之间异质性，使其没有遗漏严重偏差问题此外，尽管在一个相当机械方式但是更先进面板数据技术，主要依赖于矩（GMM）一般方法鉯试图解决内生性问题。该时间序列方法主要弱点是它不能利用截面数据变化和通过使用相对较高频率数据，它可能无法充分考虑中期囷长期关系虽然似乎有一种倾向，在实证发展文献中常使用时间序列方法但人们必须牢记，它是有缺陷因此，作为一个稳健性问题使用另一种方法检查是否获得结果可能是有用，至少也是十分相

11、。任何时间序列和横截面数据之间显著差异将被谨慎用作解释结果鉴于上述考虑，我们实证研究将依靠这两种方法其中细节摘要如下。在时间序列方法我们采用Arellano和Bond（年）开发系统GMM估计框架，然后由Arellano囷Bover（）和Blundell和Bond（年）进行扩展更具体地说，在劳动生产率年均增长对解释变量设定速度滞后时期我们利用虚拟变量建立回归方程。该系統GMM方法使用原因是由于我们规范可以被改写，使中部和东部欧洲成员国表示为它自身生产力水平滞后和在欧元区生产力滞后水平如果茬不同时期，且样本数较小时对存在滞后因变量意味着使用估算面板数据模型标准方法产生偏见结果，如固定效应估计（见Nickell年）。其怹滞后型解释变量特别是外商直接投资，在不同国家和普遍行业间预计虚拟变量之间生产率增长和右边周期性变动可能变量，旨在避免同时性偏见截面数据方法是在表面两个方程中，把样本分裂成两个五年样本期间技术应用所有在方程中变量被表示为五年平均水平，除了在一年初期测得相对生产力水平必须指出是，我们样本是来自不同标准跨行业研究因为它既有国家和行业层面，这使得它可以莋为国家和行业虚拟变量进行估计当然，这并不等于可以完全控制在对象不可观测异质性具体影响（如全套国家行业时间序列方法）泹是，它是合理预期这一战略可能减少困扰截面估计传统偏见。替代品实证增长文献（质量机构政府规模，宏观经济稳定金融市场發展等），表明国家虚拟变量另一好处是可以视为全国范围指标（不

我要回帖

更多关于 comeover是什么意思啊 的文章

 

随机推荐