Modelli spaziali di regressione quantilica per l?analisi della convergenza economica regionale

La letteratura in materia di convergenza regionale ha utilizzato finora principalmente modelli parametrici volti alla semplice individuazione di un parametro globale di β-convergenza. Sembra pi? plausibile, per?, che la convergenza economica si realizzi solo sotto l?ipotesi di gruppi eterogenei (Postiglione et al., 2013). In aggiunta la presenza di dipendenza a livello spaziale richiederebbe una pi? approfondita e accurata analisi degli spillover. In questo lavoro, si propone l?utilizzo della spatial quantile regression al fine di delineare le distribuzioni condizionate della crescita economica e ottenere uno strumento utile a considerare la difformit? dei parametri in corrispondenza di diversi quantili. Le variabili condizionanti utilizzati sono quelli del modello di crescita introdotto da Mankiw et al. (1992). Il classico modello di quantile regression (Koenker, 2005) ? arricchito all?interno di un modello aumentato spazialmente di tipo spatial Durbin (McMillen, 2013). Il metodo sar? verificato sulle 103 province italiane. Le conclusioni evidenziano che il PIL, il capitale umano, il tasso di risparmio e il tasso di crescita della popolazione incidono in maniera significativamente differente a seconda del quantile osservato e ci permettono di svolgere importanti considerazioni su differenti sentieri di crescita.