Empirische Analysen zu Struktur, Trends und Determinanten monetärer und nicht-monetärer Wohlfahrtsverteilungen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Übergeordnetes Ziel des Projektes war es, zeitliche Dynamik, Determinanten sowie Mehrdimensionalität von Wohlfahrtsverteilungen, Einkommenskonvergenz sowie -ungleichheit mit geeigneten Methoden zu quantifizieren. Bei der Analyse von Einkommenskonvergenz auf regionaler Ebene vor allem Mischungsmodelle von mehreren Komponenten angewandt. In einer Arbeit über Konvergenz in deutschen Landkreisen wurde festgestellt, dass selektive ostdeutsche Landkreise bis 2006 zu der reicheren Komponente gehören. In einer weiteren Anwendung von Mischungsmodellen wird die globalen Verteilung on Fertilitätsraten mit Mischungsmodellen. Sie finden ebenfalls 2 Modi deren Signifikanz über die Zeit verschwindet. Bei der Analyse von Wohlfahrtsverteilungen ist der Einfluss von Ungleichheit auf Wachstum von besonderer Bedeutung. Eine Projektstudie verwendet Panel Ko-Integrationsmethoden und findet einen negativen Zusammenhang, d.h. Ungleichheit ist schädlich für wirtschaftliche Entwicklung. Eine weitere Projektstudie analysieren die gemeinsame Verteilung von pro Kopf Einkommen, Lebenserwartung und Schuljahren. In 1960 ist eine multivariate Mischung mit zwei Komponenten ausreichend, um die Daten adäquat zu beschreiben. Eine Gruppe hat hohe Bildung, hohe Lebenserwartung und hohes Einkommen, eine andere Gruppe ist in allen Dimensionen schlechter gestellt. Im Jahr 2000 werden drei Komponenten benötigt werden. Aus der schlechter gestellten Komponente hat sich eine Gruppe von Ländern herausgelöst, die zwar noch nicht zur reichen Komponente aufgeschlossen. In einer letzten Studie wird dieser Ansatz auf die Analyse der Verteilung von Einkommen, Bildung und Gesundheit zwischen den Distrikten von Mexiko angewandt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Inequality and Growth: Evidence from Panel Cointegration. Journal of Economic Inequality, Vol. 10. 2012, Issue 4, pp. 489–503.
Herzer, D., Vollmer, S.
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An African Growth Miracle? Or: What do Asset Indices Tell Us about Trends in Economic Performance? Review of Income and Wealth, Vol. 59. 2013, Issue S1 (Special Issue: Measuring Income, Wealth, Inequality, and Poverty in Sub Saharan Africa: Challenges, Issues, and Findings), pp. S37-S61.
Harttgen, K., Klasen, S., Vollmer, S.
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Distribution dynamics of Regional GDP per Employee in Unified Germany. Empirical Economics, Vol. 44. 2013, Issue 2, pp. 491–509.
Vollmer, S., Holzmann, H., Ketterer, F., Klasen, S.
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Peaks vs. Components. Review of Development Economics, Vol. 17. 2013, Issue 2, pp. 352-364.
Vollmer, S., Holzmann, H., Schwaiger, F.
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The Emergence of Three Human Development Clubs. PLoS ONE, Vol. 8. 2013, Issue 3: e57624.
Vollmer, S., Holzmann, H., Ketterer, F., Klasen, S., Canning, D.
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The Fertility Transition Around the World. Journal of Population Economics, Vol. 28. 2015, Issue 1, pp. 31–44.
Strulik, H., Vollmer, S.
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Distribution Dynamics of Human Development in Mexico 1990-2010.
Review of Income and Wealth, Vol. 62. 2016, Issue S1 (Special Issue: Income, Wealth and Well‐being in Latin America), pp. S47-S67.
Klasen, S., Villalobos, C., Vollmer, S.