A Bayesian space‐time approach to identifying and interpreting regional convergence clubs in Europe

This study suggests a two-step approach to identifying and interpreting regional convergence clubs in Europe. The first step calculates Bayesian probabilities for various assignments of regions to two clubs using a general stochastic space-time dynamic panel relationship between growth rates and initial levels of income as well as endowments of physical, knowledge and human capital. The second step uses the club assignments in a dynamic space-time panel data model to assess long-run dynamic direct and spillover responses of regional income levels to changes in initial period endowments for clubs that were identified. We find different dynamic partial derivative responses to endowments by regions in the two clubs that appear consistent with low- and high-income regions as clubs. Este estudio sugiere un planteamiento en dos pasos para la identificación e interpretación de clubes de convergencia regional en Europa. El primer paso calcula las probabilidades bayesianas para la asignación de las regiones a dos clubes en varias maneras, mediante el uso de una relación de panel dinámico espacio-temporal de carácter estocástico general entre las tasas de crecimiento y los niveles de ingresos iniciales, así como las dotaciones de capital físico, de conocimiento y humano. El segundo paso utiliza las asignaciones a los clubes en un modelo dinámico de datos de panel espacio-temporales para evaluar las respuestas dinámicas a largo plazo directas y de spillovers de los niveles de ingresos regionales a los cambios en las dotaciones del período inicial para los clubes identificados. Se encontraron diferentes respuestas derivadas parciales dinámicas a las dotaciones por regiones en los dos clubes que parecen ser consistentes con los clubes formados por regiones de bajos y altos ingresos.