Public Debt and Economic Growth in the European Union: Threshold Effects and Debt Sustainability in a Dynamic Panel Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the nonlinear relationship between public debt and economic growth within the European Union (EU), emphasizing threshold effects beyond which debt accumulation adversely impacts growth. Using an unbalanced panel of 27 EU member states from 1995 to 2023, we apply a dynamic panel estimation technique based on the two-step System Generalized Method of Moments (GMM) to address endogeneity, reverse causality, and the persistence of debt and growth dynamics. Additionally, a panel threshold regression model is employed to estimate the critical debt-to-GDP ratio where the marginal effect of debt becomes significantly negative. The findings confirm a nonlinear debt-growth relationship. Moderate debt levels are generally neutral or mildly supportive of growth, particularly in countries with strong institutions and sound fiscal frameworks. However, once public debt exceeds the estimated threshold of 84–90% of GDP, its marginal impact turns significantly negative, especially in countries with weaker governance and elevated sovereign risk. The results remain robust across various specifications, subsample analyses, and when excluding financial crisis years. These results have direct implications for EU fiscal policy. They support revising fiscal rules to reflect country-specific institutional and macroeconomic conditions, allowing more flexibility in low-debt contexts and stricter constraints in high-debt, institutionally weak environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».