经济增长、发展和欠发展的衡量：新

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收藏 2022-05-31

英文标题：
《Measurement of Economic Growth, Development and Under Development: New
Model and Application》
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作者：
Mario Coccia
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
This paper presents a simple model to measure the relative economic growth of economic systems. The model considers S-Shaped patterns of economic growth that, represented with a linear model, measure how an economic system grows in comparison with another one. In particular, this model introduces an approach which indicates if the economic system has a process of economic growth, development or under development. The application of the model is provided for regions and macro regions of the Italian economic system.
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中文摘要：
本文提出了一个衡量经济系统相对经济增长的简单模型。该模型考虑了以线性模型表示的S型经济增长模式，衡量了一个经济系统与另一个经济系统相比的增长方式。特别是，该模型引入了一种方法，表明经济系统是否有经济增长、发展或欠发展的过程。该模型适用于意大利经济体系的区域和宏观区域。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：General Finance 一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Economics 经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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Measurement_of_Economic_Growth,_Development_and_Under_Development:_New_Model_and.pdf
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何人来此

2022-5-31 08:52:27

COCIALAB 2017年工作文件–第6号《经济增长、发展和发展中的测量：新模型和应用》亚利桑那州立大学社会动力学和复杂性跨学科科学技术中心1号楼（ISBT1）550 E.Orange Street，Tempe-AZ 85287-4804 USA和CNR-意大利国家研究委员会Via Real Collegio，30-10024，蒙卡列里（TO），意大利电子邮件：mario。coccia@cnr.itAB发现社会、经济和技术变化的原因1 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号马里奥·科奇亚亚利桑那州立大学和CNR——意大利国家研究委员会电子邮件：MARIO。coccia@cnr.it摘要本文提出了一个衡量经济系统相对经济增长的简单模型。该模型考虑了以线性模型表示的S型经济增长模式，衡量了一个经济系统与另一个经济系统相比的增长方式。特别是，该模型引入了一种方法，表明经济系统是否有经济增长、发展或欠发展的过程。该模型适用于意大利经济体系的区域和宏观区域。关键词：经济增长；汇聚经济发展；相对增长率；S型图案凝胶代码：C02、F43、O40、O47。确认。

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mingdashike22

2022-5-31 08:52:30

我感谢米歇尔·米尼尼（意大利巴里大学）、路易吉·蒙特鲁奇奥（意大利都灵大学）、亚历山德罗·弗拉米尼（瑞士日内瓦国际研究生院）、大卫·奥德雷奇（德国耶拿州马克斯普朗克研究所）、贾甘纳达·帕万·塔姆瓦达（德国耶拿州马克斯普朗克研究所），以及Angelo Reati（欧盟委员会，布鲁塞尔）的宝贵建议和讨论。我补充说，我对所表达的所有观点负有全部责任。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用2 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和发展中的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号模型，其中Y（t）是经济系统Y\'在t时的总产出，X（t）是经济系统X\'在同一时间的总产出；让Y\'X\'，1和2分别是总产出Y和X的增长率，即121bbb; 如果Y和X增加，从长远来看，按照某种S型增长模式，则为121BBB衡量经济系统X相对于经济增长Y的相对经济增长。事实上，如果Y和X在长期内都按照某种S形增长模式增长（Lewis，1955；Jarne等人，2005），那么正式表示这种模式的一种方法是使用众所周知的logistic函数的微分方程。对于Y（t），我们有： YKKbdtdYY1111此方程式可改写为 dtbdYYKYK1111dtbYKdYYdY11）(积分后，我们获得 TBAYKY1111日志DTBAYK1111日志 tbaKY111exp1其中DTBA11, t1是拐点的横坐标。因此，Y和X的增长可以描述为：3 | P a g e Coccia M.2017。

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nandehutu2022

2022-5-31 08:52:33

经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6TBayK1111log号[1] 对于X（t），我们以与Y（t）类似的方式进行，我们有：tbaXXK222log[2] 分别为。可以很容易地验证，logistic曲线是一条对称的S形曲线，拐点为0.5k解t，XXKbbaYYKbbat的方程【1】和【2】2221111Log1Log1立即生成表达式21211BBXKXCYKY[3] 显然：2211121Expbbabac，可以用以下简化形式编写： 1211exp ttbC如前所述，由于111tba和222TB（参见等式[1]和[2]）。当X和Y与其最终值相比很小时，等式[3]将减小到21211BKxCky因此，获得了以下简单的经济增长模型1）（1BYAX[4] 在哪里 112112CKKAbb和121BBB赫胥黎（1932）使用等式[4]来描述动物和计划在短暂的时间内所经历的形状变化，1a是一个常数，取决于初始条件，1k是生长的平衡水平，1b是生长速率参数。4 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号增长。类似地，这种异速生长方程[4]可以用来描述经济增长期间经济体系的变化。标准方法是在进行计算之前，将相对增长数据提交给对数变换。事实上，方程的对数形式1）（1BYAX是一个简单的线性关系，YBAX logloglog111b是X相对于Y的异速生长指数。如果两个维度的相对增长是等距的（即。

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kedemingshi

2022-5-31 08:52:36

异速生长指数1b应具有单位值。该假设表示为：11BOn另一方面，X以更大的相对速率增长的假设Y，正异速生长或经济发展的假设，可以表示为：11B X相对于Y为负异速生长（发育中）的假设将表示为：11B▄ 注：Gompertz函数经济系统的增长曲线不一定是逻辑形式。例如，假设经济增长模式被描述为Gompertz函数： tJIJdtdYY111exp1这个方程的积分形式是：111log）exp（）exp（log KtJIY或 TJIKY1111EXPEXP因此，Y和X的增长可以描述为：tJIYK111loglog[5] 和5 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件-第6TJIXK222LOG号[6] 该方程代表了贡佩兹类型的经济增长过程，与logistic不同，贡佩兹曲线是一条不对称的S形曲线，拐点为ateKY/增长的极限。求解t的方程[5]和[6]，我们得到222111loglog1log1ixkjiykjtorvxkmyk21LogLogLogLogLogLog【7】其中：21JV,vGGM21,11IeG,22IeG; 为Y求解，我们有vxkmky21logexp如果考虑的两个变量以相同的速率增长，即v=1，则为mmxkky21【8】此外，21个月, 因为v=1。因此，M的值仅取决于两个常数；它不涉及所考虑变量的增长率。当然，式[8]与式[3]给出的早期模型相同。

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大多数88

2022-5-31 08:52:40

[4] 因为它可以重写为2）（2BYAX[9] 其中mkka1122,MB12.简而言之，1i是一个常数，1k是平衡增长水平，1jis是增长率参数。6 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号备注：概括假设X和Y根据不同形式的S形曲线增加，让 YKudtdYY111 mXKudtdXX221其中111kbu和222KBU. 该方程组的解如下所示：DTDYBDXDX113OR3）（3BYAX[10] 其中3log Ais是积分常数，mb132211uKuKm.1123mKKA显然，式（10）的形式与式（4）和式（9）的形式相同。7 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和正在发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号应用衡量经济增长的形态变化上述模型的应用基于意大利。本研究使用的变量为：区域人均国内生产总值（GDP）的年化增长率，单位为欧元（2003年的值；参见表1A）。数据来源于意大利国家统计局1980-2003年期间的数据，分为20个区域和三个宏观区域（表1）。

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大多数88

2022-5-31 08:52:43

表1-意大利地区和宏观地区缩写宏观地区意大利利古里亚、伦巴第、皮埃蒙特和奥斯塔山谷的北部；Emilia Romagna、Friuli Venezia Giulia、Trentino Alto Adige、VenetoC ItalyCentral part of ItalyAbruzzo、Lazio、Marche、Toscana、UmbriaS ItalySouth of ItalySouth of Italy和IslandsBasilicata、Calabria、Campania、Molise、Puglia、Sardegna和Sicilia这里的研究测量和分析了一些意大利地区（不包括在意大利北部）的经济增长模式，与（富裕的）意大利北部有关。此外，本文还研究了意大利宏观区域（意大利中部和南部）与意大利北部的经济增长。尽管各地区在技术、偏好和制度方面确实存在差异，但这些差异可能会小于各国之间的差异。同一个国家内不同地区的公司和家庭往往能够获得类似的技术，并具有大致相似的品味和文化。此外，这些地区拥有共同的中央ZF，因此有类似的机构设置和法律制度。这种相对同质性意味着，国家内部各区域之间的绝对趋同比国家之间的绝对趋同更可能发生。另一个考虑因素是，投入在各区域之间的流动性往往比在各国之间的流动性更大。阻碍要素流动的法律、文化、语言和制度障碍在一个国家内的不同地区往往比在不同国家之间要小。8 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年第6号工作文件以下假设是模型的基础：1。

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可人4

2022-5-31 08:52:47

设S1=区域系统1；S2=区域系统2，MR=宏观区域*，我假设S1，S2，MR A（国家系统），S1先生= 和S2先生= 人均GDP在中短期内呈S型增长（Jarne等人，2005年；见图1A）。3、一个国家内的相邻地区（如意大利）在人群、机构和公司、投资习惯、储蓄、消费、社会地位、文化、品味、金融状况、开放性、法律、行业等方面都是同质的。意大利北部的经济体系比其他意大利地区和宏观地区更为丰富，能够促进其他地区的经济增长。备注：虽然意大利北部由东北部和西北部组成，这两个地区具有不同的特点，但我认为意大利北部是一个同质系统（总体上）比其他意大利地区更为丰富。备注：此分析在作为系统子集的同质元素之间进行比较；换句话说，考虑到C1和C2国家系统以及R1地区，R1 C1，我们无法衡量R1相对于C2的经济增长，因为R1 C2.（即，由于习惯、制度、法律、国家创新体系等方面的差异，意大利地区的经济增长无法与德国地区进行比较；因此，我们在“国内”进行比较）。对意大利经济体系的矩阵R=24（年）×13（地区：12个地区+1个宏观地区*意大利北部）进行分析：9 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号*地区2003年宏观GDP地区2003年GDP。。。2003年地区GDP。。。。

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大多数88

2022-5-31 08:52:50

2003年地区GDP*地区宏观/iyearGDP地区/iyearGDP。。。地区/地区GDP。。。。地区/I年GDP*地区1980年GDP地区1980年GDP。。。1980年地区GDP。。。。区域1980GDPR12I112I112I1和矩阵MR=24（年）×3（宏观区域）：*地区2003年宏观GDP地区2003年宏观GDP地区2003年宏观GDP*regionmacro/iyearGDP regionmacro/iyearGDP regionmacro/iyearGDP*regionmacro1980GDP regionmacro1980GDP RegionMacro1980GDPMR321321321备注：宏观区域*位于意大利北部，我认为它是意大利整体经济增长的引擎；regioni和其他宏观区域不包括在宏观区域*，即意大利北部。我们的经济增长函数由以下公式给出：Bttxay）(式中：a是常数yt是区域i在时间t时的人均GDP年化增长率xt是意大利北部在时间t时的人均GDP年化增长率，因此{1980，…，2003}，以欧元（2003年价值）计量。意大利北部是意大利其他地区（货车）和整个意大利经济体系经济增长的驱动力（类似于火车头）。备注：如前所述，我假设领先地区的增长能够在较低、类似或较高的程度上促进其他地区的增长。10 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号备注：Let1band2bb分别是经济系统总产出的增长率，Y（地区）和X（意大利北部），因此211bbb衡量经济系统Y相对于X的经济增长的相对经济增长。将移动平均值应用于数据，以消除GDP增长率背后的波动，从而消除序列相关性。

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kedemingshi

2022-5-31 08:52:53

特别是，移动平均数是在三年而不是五年内计算的，以避免回归分析的时间序列更短。然后将这些数据转换为自然对数数据，然后进行正态分布计算。事实上，方程Bttxay的对数形式是一个简单的线性关系：ln yt=ln a+B ln xt+我考虑以下假设：如果y轴上代表的区域人均GDP增长低于x轴上代表的宏观区域*的人均GDP增长，且B=1，则两个总产出（区域和意大利北部）的增长率相同（区域系统的经济等距增长）；在这种情况下，区域经济增长遵循稳态增长（s*）。这类似于平衡增长路径。如果y轴上代表的区域人均GDP增长低于x轴上代表的宏观区域*的人均GDP增长，且B<1，则y轴上代表的组成部分（区域人均GDP增长率）的增长速度比x轴上代表的组成部分（意大利北部）的增长速度慢；该假设（Hp）表明该地区的负不均衡（异速生长）增长11 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号宏观区域*（或欠发展）。换句话说，这会产生一种特殊的不平衡增长。

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nandehutu2022

2022-5-31 08:52:57

如果y轴上代表的区域人均GDP增长低于x轴上代表的宏观区域*的人均GDP增长且B>1，则y轴分量的增长速度快于x轴分量；与宏观区域相关的区域系统存在正的不均衡（异速）增长或经济发展*。评论等距、负和正不成比例（异速生长）经济增长的概念基于无条件方法，不考虑其他变量。评论如果有经济体系和（例如地区），具有, A（国家系统：例如意大利），在y轴上表示，其中是一个贫困地区一个富裕的国家（即人均GDP高），以及A、一个比和; 如果X轴代表X，那么朝着取决于的参数B 和分别地评论如果有几个经济体系1.2.i、，。。。，nA表示在y轴上，不同的起始情况表示为人均GDP，XA、一个丰富的经济系统，如果X（在X轴上表示）是整个系统A经济增长的引擎，则该模型显示了这些经济系统的经济增长模式i（i=1，…n）与其他地区和富裕经济区X的关系。综上所述，本研究分析的案例是意大利地区和两个宏观地区的24年时间序列。由于1980-2003年期间意大利地区和宏观地区的经济增长模式是S型函数（参见附录中的图1A），因此我采用了模型【11】。12 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第。

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大多数88

2022-5-31 08:53:00

6模型【11】具有通过普通最小二乘法估计的线性参数。使用SPSS统计软件进行计算。表2显示了意大利北部地区和宏观地区的经济增长类型。13 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号表2-意大利地区和宏观地区（1980-2003年）经济增长类型1^B（标准Err.）sig的经济增长类型学。5%R2调整Sardegna0.582*（0.230）异速生长0.213Marche0.697**（0.102）异速生长0.684 Campania0.798#（0.340）可疑异速生长0.184Basilica0.294**（0.224）异速生长0.036Puglia1.027#（0.156）可疑异速生长+0.689Molise0.793*（0.069）异速生长0.855Lazio0.755#（0.170）可疑等距0.472Calabria0.357**（0.108）异速生长0.321Abruzzo0.628**（0.110）异速生长0.622Umbria0.618#（0.122）可疑等距0.533Toscana0.651**（0.083）异速生长0.744西西里岛0.261**（0.100）异速生长0.234宏观区域C Italy0.630**（0.056）异速生长0.857S Italy0.927#（0.105）可疑等距0.778注：*显著性水平5%**显著性水平1‰#A非显著性B表示调查区域的增长率与意大利北部之间没有（显著）关系。回归系数的统计推断表明可疑的等距或负/正不成比例（异速生长）增长：无效假设为1^：0BH14 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第。

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何人来此

2022-5-31 08:53:03

6参数估计见表2A-3A（附录）。首先，在少数情况下，Durbin-Watson（DW）检验的结果表明方程残差中存在序列相关性。然而，在其他情况下，DW的d统计处于不确定性和接受无效假设的区域。模型的参数估计是无偏的，t检验表明系数在1‰和5%时具有显著性，除少数情况外，R2值较高。因此，在大多数情况下，模型解释了数据中50%以上的方差。结果显示（显著性水平为5%）八个地区的经济增长呈负不均衡（异速生长）；此外，还有一个可疑的负异速生长（坎帕尼亚），两个可疑的等长生长（拉齐奥和翁布里亚），还有一个可疑的正异速生长或经济发展（普利亚）。这些结果是由于回归分析中的非显著B，即使t检验B=1提供了接受或拒绝无效假设的条件。两个宏观区域的经济增长相对于意大利北部增长率的相对变化表明，在1980-2003年期间，意大利南部存在（可疑的）等距经济增长（系数0.93），意大利中部相对于意大利北部存在负的经济异速生长。

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大多数88

2022-5-31 08:53:06

这两个意大利宏观区域的经济增长功能为：63.0603.0ttxNITALYCITALYy（C意大利经济增长呈负不均衡-异速生长）93.0135.1ttxNITALYSITALYy（意大利南部，疑似“等距”经济增长）为了降低卡拉布里亚、拉齐奥、托斯卡纳和意大利中部的自相关性，这些地区被标准化为1981年的值，而萨尔德尼亚和翁布里亚则被标准化为2003年的值。15 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年第6号工作文件因此，该模型提出了三种行为（图1）：如果人均GDP（地区和意大利北部）的增长率相同，则区域体系的经济等距增长（可疑）。如果意大利北部地区的人均GDP增长率高于人均GDP增长率，则区域体系的经济发展。如果意大利北部的人均GDP增长率比人均GDP增长率慢，则区域体系的负经济不成比例（异速生长）增长。图1——空间经济增长模式上述表2总结了结果，而图2显示了区域经济增长的幅度（速度）；图3和图4显示了意大利区域经济增长的空间形态。空间经济增长模式（第一种不平衡增长）正经济不平衡-异速生长或经济发展（第二种不平衡增长）负经济不平衡-异速生长或经济欠发达等距经济增长（平衡增长）16 | P a g e Coccia M.2017。

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nandehutu2022

2022-5-31 08:53:09

经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号图2–意大利地区与意大利北部相比的经济增长率幅度（速度），使用异速生长系数S00.20.40.60.81PugliaSouth ItalyCampaniaMoliseLazioMarcheToscanaCentral part of Italybruzzoumbriasardeganacalabriasilicatasicilia异速生长系数17 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号图3–与意大利北部地区（1980-2003年期间）相比，意大利地区的空间经济增长模式，考虑到5%的显著性注：一些地区具有不显著的B1，即，调查区域的增长率与意大利北部之间没有（显著）关系。然而，回归系数的统计推断表明区域经济增长的可疑模式：#怀疑翁布里亚拉齐奥的等距增长；§怀疑坎帕尼亚出现负不成比例（异速生长）增长，怀疑普利亚出现正不成比例（异速生长）。18 | P a g e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号图4–与意大利北部相比，意大利宏观区域（1980-2003年期间）的空间经济增长模式，考虑到1‰的显著性注：宏观区域有一个不显著的B1，即，调查区域的增长率与意大利北部之间没有（显著）关系。回归系数的统计推断表明意大利南部存在可疑的等距。

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能者818

2022-5-31 08:53:13

最后，一些地区经济增长的相对变化由以下函数表示：028.1975.0ttxNITALYPugliay（怀疑正不成比例-异速生长-经济增长）798.0185.1TxNitalyCampanay（怀疑等距经济增长）651.0075.0ttxNITALYToscanay（负不成比例-异速生长-经济增长；即发展中）19 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号附录图1A-意大利中部的S型经济增长模式注：意大利北部的这种经济增长模式相似，意大利南部和其他地区14000160018000202000024001980 1981 1982 1983 1984 1985 1987 1988 1990 1991 1992 1993 1995 1996 1998 1999 2000 2001 2002 2003年人均GDP（以2003年欧洲计量）20 | P a g e e Coccia M.2017年。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第。

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能者818

2022-5-31 08:53:16

6表1A——1981、1991和2001年意大利各地区和宏观地区的人均国内生产总值；GDP（百万欧元），按2003年意大利首都蒙特郡以北每个地区的GDP值计算，地址：164392164525871奥斯塔瓦勒198262750928564伦巴第1792525136287224利古里亚140702027224818特伦蒂诺-阿尔托阿迪奇178612594229120Veneto15364215095503Friuli Venezia Giulia139332021325117Emilia-Romagna180322349128084意大利托斯卡纳15604240024852翁布里亚138811851835721736MARCHE13974183312381拉齐奥14371237925411Abruzzo115071719019110意大利坎帕尼亚89581253614873Puglia91011274614950巴西89171197115514Calabria8131143713955Sicilia98591368215040Sardegna103041463017053Italy1378219922438意大利西北部大区170482360427509意大利北部东164182248826746意大利中部146912043824544意大利南91231286915232群岛9968139161553821 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和发展中的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号表2A-异速生长经济增长模型的参数估计，1980-2004年期间的地区地区估计关系Lnabruzzoyt=0.406+0.628 Lnitaly xtR2 adj=0.622F=32.25（sig.0.00）DW=0.978N=20（0.131）（0.110）S=0.525lnBasilicatayt=0.669+0.294 Lnitaly xtR2 adj=0.036F=1.716（sig.21）DW=0.994N=20（0.231）（0.224）S=0.789Lncala布莱特=2.027+0.357 lnNItaly xtR2 adj=0.321F=10.927（sig.0.04）DW=2.207N=22（0.386）（0.108）S=0.419lnCampaniayt=0.170+0.798 lnNItaly xtR2 adj=0.184F=5.518（sig.0.03）DW=1.436N=21（0.395）（0.340）S=1.643lnlazit=2.742+0.755 lnNItaly xtR2 adj=0.472F=19.773（sig.0.00）DW=0.867N=22（0.606）（0.170）S=0.658lnMarcheyt=0.215+0.697 lnNItaly xtR2 adj=0.684F=46.510（sig）。

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0.00）DW=0.392N=22（0.102）（0.102）S=0.396lnMoliseyt=0.353+0.793 lnNItaly xtR2 adj=0.855F=130.471（sig.0.00）DW=1.331N=23（0.080）（0.069）S=0.358lnpuglayt=0.025+1.028 lnNItaly xtR2调整=0.689F=43.124（信号0.00）DW=1.805N=20（0.156）（0.156）S=0.498lnSardegnayt=0.295+0.582线性xtR2调整=0.213F=6.407（sig.0.02）DW=0.932N=21（0.298）（0.230）S=0.862线性xtR2调整=0.735+0.261线性xtR2调整=0.234F=6.780（sig.0.02）DW=1.289N=20（0.118）（0.100）S=0.482Ntoscanayt=2.590+0.651 lnNItaly xtR2 adj=0.744F=62.017（sig.0.00）DW=1.973N=22（0.295）（0.083）S=0.320lnUmbriayt=0.534+0.618 lnNItaly xtR2 adj=0.553F=25.786（sig.0.00）DW=1.019N=21（0.158）（0.122）S=0.45622 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和发展中的衡量：新模型和应用COCIALAB工作文件2017–第6号表3A-1980-2004年期间宏观区域异速生长经济模型的参数估计宏观区域估计关系（yt）=0.505+0.630 lnNItaly xtR2 adj=0.857F=126.990（sig.0.00）DW=1.170N=23（0.200）（0.056）S=0.217lnSItaly（yt）=0.127+0.927 lnNItaly xtR2 adj=0.778F=77.612（sig.0.00）DW=1.545N=23（0.121）（0.105）S=0.542注1：第二列是常数的估计值。下面括号中给出的是它的标准误差。第三列是, 其下方括号中为其标准误差。第四列显示了回归的调整后R2，R2以下是回归的标准误差。第五列显示Fisher检验的结果，右侧显示显著性。最后一列是Durbin-Watson检验，它是时间序列自相关的指标。注2：。

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2022-5-31 08:53:22

N=某些地区较短的时间序列是由于移动平均数将时间序列减少了一个，也由于无法计算某些值的对数。参考Coccia M.2009。衡量和分析区域经济增长模式的新方法：意大利的实证分析，意大利区域科学杂志，第8卷，第2期，第71-95页。赫胥黎J.S.1932。相对增长问题，Metheuen&Co.，Ltd.，伦敦。刘易斯·W·A·1955。《经济增长理论》，Allen&Unwin，伦敦。Jarne G.、Sánchez Ch"oliz J、FatáS-Villafranca F.2005年。S型经济动态。广义logistic和Gompertz曲线，《进化建模和经济动力学电子杂志》，n.1048.23 | P a g e Coccia M.2017。经济增长、发展和欠发展的衡量：新模型和应用COCIALAB 2017年工作文件–第6号作者1关于经济增长来源的进一步阅读。Calabrese G.、Coccia M.、Rolfo S.2005年。《新产品开发的战略和市场管理：来自意大利中小企业的证据》，《国际产品开发杂志》，第2卷，n.1-2，第170-189页。2、Cariola M.，Coccia M.2004年。《技术转让虚拟网络：国家创新体系内的分析》，《国际网络与虚拟组织杂志》，第2卷，第2期，第162-172页。3、Cavallo，E.、Ferrari E.、Bollani，L.、Coccia M.2014。农业拖拉机技术创新采用者的态度和行为：意大利农业系统案例研究，《农业系统》，第130卷，第44-54页。4、Cavallo，E.、Ferrari E.、Bollani，L.、Coccia M.2014a。

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