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398 claudia cantabene, alfredo del monte
la quota di popolazione over 65, a causa della maggiore spesa pubblica per pensioni e sanità. Tuttavia, il segno stimato è negativo ma il coefficiente non è significativo.
Assumiamo che le variabili esplicative siano strettamente esogene dati gli effetti individuali ci. Se tali effetti sono cor- relative con la corruzione lo stimatore con effetti fissi (FE) è non distorto. Tuttavia, l’Hausman test non supporta stretta- mente questa ipotesi; di conseguenza in tabella 3 mostriamo le stime ottenute sia con lo stimatore a effetti fissi che con lo stimatore a effetti random (RE). Stimiamo una relazione positive e statisticamente significativa fra la corruzione e il deficit: un aumento della corruzione causa un aumento del deficit pubblico e il coefficiente stimato è maggiore rispetto alla stima pooling. Considerando le stime FE, notiamo che un aumento unitario nel livello di corruzione causa un aumento del deficit (rispetto al GDP) di circa lo 0,011%; un valore molto simile a quello ottenuto con la stima RE (0,09%).
Tabella 3 - L’impatto della corruzione sul deficit pubblico regionale
Pooling-OLS
FE
RE
Corrt+1
0,0811** (2,32)
0,1084** (2,73)
0,0924** (2,23)
Y_0t
-0,0005 (-0,51)
-
-
Y_rt
-0,0003 (-0,81)
-0,0005 (-1,47)
-0,0001 (-1,25)
Inflt
-0,0001 (-0,86)
-0,0001 (-0,88)
-0,0001 (-0,98)
Pop_65t
-0,0082 (-0,52)
0,0896 (0,54)
-0,0111 (-0,61)
Cons
0,0075** (2,36)
-0,0119 (-0,40)
0,0067** (2,23)