您对为什么国家“停滞不前”感兴趣；停滞是关于缺乏增长，因此，GDP增长似乎是合乎逻辑的。

几点说明： 1. 您需要有关以不同速度增长的国家/地区的数据。2. 如果您使用的是同一国家不同年份的数据（例如 2011 年的加纳，2012 年的加纳，2013 年的加纳......），那么常规回归可能不合适，您的错误不太可能是独立的。

基本上，这里没有歧义：您必须使用回归中的差异。可能有一些讨论是简单的差异还是对数差异，但后者在文献中更为常见。如果你有一个横截面，那么这无关紧要。在短时间内，它可能也没有那么重要，但您可能会在样本中包含高增长的国家，因此变化率会更合适。

即使您怀疑或观察到 GDP 停滞不前，即在样本期内没有增长，GDP 也不是静止的。

我认为大多数研究人员会认为 GDP 是一个指数随机游走过程：。但是，您可以 google 发现有些人会认为这是一个指数趋势过程，例如。在前一种情况下，您会看到增长率是随机的，而在后一种情况下，它是确定性的，并且误差只会累加。两者都是非平稳的，因此在任何情况下都必须使用增长率。$\Delta \ln GDP_t=g_t \Delta t+\varepsilon_t$$GDP_t=GDP_0 e^{g_t\Delta t}+\varepsilon_t$

Barro 和 Sala-i-Martin 的优秀教科书（经济增长，麻省理工学院出版社，2004 年）可以帮助您选择模型。但是，正如 Peter Flom 所说，要小心横截面回归，这可能会产生误导；您可能需要应用面板数据方法（参见Islam 1995 年发表在The Quarterly Journal of Economics 110(4), 1127-1170 上的论文）。同样，请参阅 Barro 和 Sala-i-Martin (2004) 了解您可能需要的几乎所有参考资料。

您还可以查看一些关于增长经济学的经典（但旧！）论文，例如 Sala-i-Martin (1994, European Economic Review 38(3-4), 739-747), Islam (1995,见上文）和 Baumol (1986, The American Economic Review 76(5), 1072-1085) 等等。

一个非常重要的问题是数据的可用性。例如，您可以从wto.org获取数据。

对您的问题的一个非常现实的答案是，您应该以两种方式构建模型并比较准确度预测参数，例如、调整后和残差图。然后开始验证您应该采用哪种形式的 GDP 的假设。$R^2$$R^2$

我对此的假设是，它仅相当于 GDP 变量的转换。