Transcript השקעות בהשכלה גבוהה ובמחקר מדעי וטכנולוגי: ישראל במבט

‫מוסד שמואל נאמן למחקר מתקדם‬
‫במדע וטכנולוגיה‪ ,‬הטכניון‬
‫השקעות בהשכלה גבוהה ובמחקר מדעי וטכנולוגי‪:‬‬
‫ישראל במבט משווה בינלאומי‬
‫אמנון פרנקל‪ ,‬עירן לק‬
‫הכנס השנתי של הסניף הישראלי של האיגוד הבינלאומי למדע האזור‬
‫אוניברסיטת בר‪-‬אילן ‪28.5.2006‬‬
‫התרומה של השכלה גבוהה ומחקר אוניברסיטאי לכלכלה‬
‫תרומה ישירה‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫גידול ישיר בתעסוקה‬
‫הגדלת מלאי הידע והכשרת מהנדסים‪ ,‬חוקרים ומדענים מיומנים‪.‬‬
‫תרומה עקיפה‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫עידוד השקעות הון‬
‫אימוץ חידושים טכנולוגיים‪.‬‬
‫התועלות הכלכליות של השקעות בהשכלה גבוהה מניבות תשואה פרטית וציבורית‪:‬‬
‫‪‬‬
‫תשואה פרטית )‪ - (Private returns to higher education‬התועלת שהפרט מפיק כתוצאה‬
‫מהשקעתו בהשכלה גבוהה (יכולת השתכרות גבוהה יותר‪ ,‬הסתברות גבוהה יותר להישאר‬
‫בכוח העבודה לאורך שנים רבות יותר וכו')‪ ,‬או תועלתה של הפירמה המתבטאת ביעילות‬
‫וחסכון גדול יותר (כתוצאה מהעסקת עובד משכיל יותר)‪.‬‬
‫‪‬‬
‫תשואה ציבורית )‪ (Public returns to higher education‬מבטאת לעומת זאת את התועלת שמפיקים‬
‫המשק והחברה כתוצאה מהשקעה ציבורית בהשכלה גבוהה ומחקר ופיתוח אקדמי (גידול‬
‫בתמ"ג ובפריון‪ ,‬ירידה בשיעורי הילודה והפשע וכו')‪.‬‬
‫הביקורת על המחקר האקונומטרי האומד את הקשר שבין השכלה‬
‫גבוהה ומחקר אוניברסיטאי לכלכלה‬
‫‪‬‬
‫הקשר בין שינוי טכנולוגי וצמיחה כלכלית הנו בעייתי למחקר כלכלי‪.‬‬
‫‪‬‬
‫יש קושי בזיהוי אינדיקאטורים מהימנים המבטאים שינויים טכנולוגים‬
‫‪‬‬
‫הסקת מסקנות מנתונים לא ניסויים מהווה בעיה‬
‫‪‬‬
‫המודלים האקונומטרים שהופעלו אינם מסבירים את הקשר בין השקעות‬
‫באוניברסיטאות ובמחקר בסיסי לבין הביצועים הכלכלים בדרך ישירה‪.‬‬
‫‪‬‬
‫הם מתבוננים בתשומות (כגון פרסומים מדעיים) ותפוקות (כגון המחזור‬
‫והמכירות של פירמות) ומסיקים מכך מסקנות לגבי הקשר‪ ,‬ללא הבנה של‬
‫התהליך המזין‪.‬‬
‫מטרת המחקר‪:‬‬
‫‪‬‬
‫לזהות את הקשר בין השקעות בהשכלה גבוהה ומחקר‬
‫מדעי וטכנולוגי לבין צמיחתן של המדינות המפותחות‪.‬‬
‫השערת המחקר המרכזית‪:‬‬
‫‪‬‬
‫קיים קשר חיובי ומובהק בין השקעות בהשכלה גבוהה‬
‫לבין רמת הביצועים הכלכליים של המשקים במדינות‬
‫המפותחות‪.‬‬
‫‪‬‬
‫קשר זה נבדק באמצעות שני מודלים – מודל בלתי ישיר‪,‬‬
‫ומודל ישיר‪.‬‬
‫המעברים שביצעו ישראל ומדינות קטנות אחרות בין קבוצת האיכות‬
‫משתנה‪ :‬מספר סטודנטים במקצעות המדעיים למיליון תושבים‬
‫‪1960‬‬
‫‪ .1‬צרפת‬
‫‪1556‬‬
‫ממוצע‪1566 :‬‬
‫ס‪.‬תקן‪0 :‬‬
‫‪ .2‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .3‬ישראל‬
‫‪ .4‬אוסטרליה‬
‫‪ .5‬שוויץ‬
‫‪ .6‬שוודיה‬
‫‪993‬‬
‫‪974‬‬
‫‪886‬‬
‫‪755‬‬
‫‪702‬‬
‫ממוצע‪862 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪129.7 :‬‬
‫‪ .7‬פינלנד‬
‫‪ .8‬איטליה‬
‫‪ .9‬אירלנד‬
‫‪ .10‬נורווגיה‬
‫‪ .11‬גרמניה‬
‫‪ .12‬קנדה‬
‫‪ .13‬הולנד‬
‫‪ .14‬פורטוגל‬
‫‪ .15‬בריטניה‬
‫‪610‬‬
‫‪577‬‬
‫‪544‬‬
‫‪533‬‬
‫‪522‬‬
‫‪516‬‬
‫‪515‬‬
‫‪510‬‬
‫‪494‬‬
‫‪1973‬‬
‫‪ .1‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .2‬פינלנד‬
‫‪ .3‬צרפת‬
‫‪ .4‬אוסטרליה‬
‫ממוצע‪2423.8 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪231.8 :‬‬
‫‪ .5‬ישראל‬
‫‪ .6‬איטליה‬
‫‪ .7‬בריטניה‬
‫‪.8‬קנדה‬
‫‪ .16‬ספרד‬
‫‪ .17‬ארה"ב‬
‫‪ .18‬בלגיה‬
‫‪ .19‬אוסטריה‬
‫‪ .20‬קוריאה‬
‫ממוצע‪418.6 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪19.2 :‬‬
‫‪ .21‬פולין‬
‫‪ .22‬יון‬
‫‪ .23‬הונגריה‬
‫‪ .24‬דנמרק‬
‫‪ .25‬מקסיקו‬
‫‪ .26‬יפן‬
‫‪ .27‬טורקיה‬
‫‪299‬‬
‫‪276‬‬
‫‪255‬‬
‫‪254‬‬
‫‪203‬‬
‫‪184‬‬
‫‪117‬‬
‫ממוצע‪226.9 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪62.7 :‬‬
‫‪1921‬‬
‫‪1725‬‬
‫‪1599‬‬
‫‪1573‬‬
‫‪ .1‬צרפת‬
‫‪ .2‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪.3‬ארה"ב‬
‫‪ .4‬בלגיה‬
‫‪ .5‬קנדה‬
‫‪ .6‬אוסטרליה‬
‫‪ .7‬אירלנד‬
‫‪.8‬פינלנד‬
‫ממוצע‪1704.5 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪158.9 :‬‬
‫‪ .9‬ספרד‬
‫‪ .10‬נורווגיה‬
‫‪ .11‬שוודיה‬
‫‪ .12‬דנמרק‬
‫‪ .13‬יון‬
‫‪ .14‬הולנד‬
‫‪ .15‬שוויץ‬
‫‪1458‬‬
‫‪1366‬‬
‫‪1362‬‬
‫‪1308‬‬
‫‪1227‬‬
‫‪1146‬‬
‫‪1105‬‬
‫ממוצע‪1281.7 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪127.8 :‬‬
‫‪ .16‬גרמניה‬
‫‪ .17‬אוסטריה‬
‫‪ .18‬בלגיה‬
‫‪ .19‬אירלנד‬
‫‪.20‬פולין‬
‫‪ .21‬פורטוגל‬
‫‪939‬‬
‫‪885‬‬
‫‪874‬‬
‫‪868‬‬
‫‪774‬‬
‫‪563‬‬
‫ממוצע‪817.2 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪135.4 :‬‬
‫‪.22‬הונגריה‬
‫‪.23‬ארה"ב‬
‫‪ .24‬יפן‬
‫‪ .25‬קוריאה‬
‫‪ .26‬טורקיה‬
‫‪ .27‬מקסיקו‬
‫‪497‬‬
‫‪486‬‬
‫‪483‬‬
‫‪473‬‬
‫‪274‬‬
‫‪267‬‬
‫ממוצע‪413.3:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪110.9 :‬‬
‫ממוצע‪535.6 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪36.7 :‬‬
‫‪436‬‬
‫‪431‬‬
‫‪429‬‬
‫‪406‬‬
‫‪391‬‬
‫‪2712‬‬
‫‪2458‬‬
‫‪2374‬‬
‫‪2151‬‬
‫‪1984‬‬
‫‪3343‬‬
‫‪3328‬‬
‫‪3225‬‬
‫‪3217‬‬
‫‪3211‬‬
‫‪3193‬‬
‫ממוצע‪3253.5 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪65.2 :‬‬
‫‪2847‬‬
‫‪2605‬‬
‫ממוצע‪2726.3 :‬‬
‫ס‪.‬תקן‪171.1 :‬‬
‫‪.9‬ישראל‬
‫‪.10‬גרמניה‬
‫‪ .11‬אוסטריה‬
‫‪.12‬בריטניה‬
‫‪ .13‬איטליה‬
‫‪ .14‬שוודיה‬
‫‪ .15‬ספרד‬
‫‪2320‬‬
‫‪2273‬‬
‫‪2225‬‬
‫‪2142‬‬
‫‪2110‬‬
‫‪1965‬‬
‫‪1958‬‬
‫ממוצע‪2142.3 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪142.5 :‬‬
‫‪.16‬שוויץ‬
‫‪ .17‬נורווגיה‬
‫‪ .18‬קוריאה‬
‫‪ .19‬דנמרק‬
‫‪ .20‬יון‬
‫‪ .21‬הולנד‬
‫‪1764‬‬
‫‪1737‬‬
‫‪1638‬‬
‫‪1449‬‬
‫‪1357‬‬
‫‪970‬‬
‫ממוצע‪1486.3 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪299.3 :‬‬
‫‪ .22‬יפן‬
‫‪ .23‬פולין‬
‫‪ .24‬מקסיקו‬
‫‪ .25‬טורקיה‬
‫‪ .26‬הונגריה‬
‫‪ .27‬פורטוגל‬
‫‪546‬‬
‫‪546‬‬
‫‪502‬‬
‫‪463‬‬
‫‪213‬‬
‫‪97‬‬
‫ממוצע‪395.1 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪191.5 :‬‬
‫‪1995‬‬
‫‪ .1‬אירלנד‬
‫‪ .2‬אוסטרליה‬
‫‪ .3‬קוריאה‬
‫‪ .4‬צרפת‬
‫‪6691‬‬
‫‪5694‬‬
‫‪5501‬‬
‫‪5257‬‬
‫ממוצע‪5786.2 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪629.2 :‬‬
‫‪ .5‬פינלנד‬
‫‪ .6‬ספרד‬
‫‪ .7‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .8‬אוסטריה‬
‫‪ .9‬ארה"ב‬
‫‪ .10‬קנדה‬
‫‪ .11‬שוודיה‬
‫‪ .12‬גרמניה‬
‫‪ .13‬נורווגיה‬
‫‪ .14‬איטליה‬
‫‪ .15‬יון‬
‫‪ .16‬בריטניה‬
‫‪ .17‬ישראל‬
‫‪4916‬‬
‫‪4825‬‬
‫‪4541‬‬
‫‪4264‬‬
‫‪4138‬‬
‫‪3724‬‬
‫ממוצע‪4401.8 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪449.7 :‬‬
‫‪3223‬‬
‫‪3008‬‬
‫‪2835‬‬
‫‪2765‬‬
‫‪2727‬‬
‫‪2616‬‬
‫‪2545‬‬
‫ממוצע‪2817.6 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪233.3 :‬‬
‫‪ .18‬דנמרק‬
‫‪ .19‬פורטוגל‬
‫‪ .20‬שוויץ‬
‫‪.21‬בלגיה‬
‫‪2278‬‬
‫‪2215‬‬
‫‪1994‬‬
‫‪1863‬‬
‫ממוצע‪2087.5 :‬‬
‫ס‪.‬תקן‪192.5 :‬‬
‫‪ .22‬הולנד‬
‫‪ .23‬טורקיה‬
‫‪ .24‬מקסיקו‬
‫‪.25‬הונגריה‬
‫‪ .26‬פולין‬
‫‪ .27‬יפן‬
‫‪1483‬‬
‫‪1141‬‬
‫‪1139‬‬
‫‪838‬‬
‫‪826‬‬
‫‪637‬‬
‫ממוצע‪1010.7 :‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪303.3 :‬‬
‫שיעור הגידול במספר הסטודנטים במקצועות המדעיים למיליון נפש ‪1995-1960‬‬
‫קוריאה‬
‫אירלנד‬
‫ספרד‬
‫אוסטריה‬
‫יון‬
‫טורקיה‬
‫ארה"ב‬
‫דנמרק‬
‫פינלנד‬
‫קנדה‬
‫אוסטרליה‬
‫גרמניה‬
‫מקסיקו‬
‫נורווגיה‬
‫בריטניה‬
‫איטליה‬
‫שוודיה‬
‫ניו‪-‬זילנד‬
‫פורטוגל‬
‫בלגיה‬
‫יפן‬
‫צרפת‬
‫הונגריה‬
‫הולנד‬
‫שוויץ‬
‫ישראל‬
‫‪0%‬‬
‫‪200%‬‬
‫‪400%‬‬
‫‪600%‬‬
‫‪800%‬‬
‫שיעור הגידול‬
‫‪1000%‬‬
‫‪1200%‬‬
‫‪1400%‬‬
‫המעברים שביצעו ישראל ומדינות קטנות אחרות בין קבוצת האיכות‬
‫משתנה‪ :‬תמ"ג לנפש‪ ,‬קבוע‪ ,‬מתוקנן למחירי ‪1995‬‬
‫‪1965‬‬
‫‪ .1‬שוויץ‬
‫‪30902‬‬
‫‪1978‬‬
‫‪ .1‬שוויץ‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪.‬תקן‪0 :‬‬
‫‪ .2‬דנמרק‬
‫‪ .3‬שוודיה‬
‫‪ .4‬ארה"ב‬
‫‪20282‬‬
‫‪16882‬‬
‫‪15280‬‬
‫‪ .5‬הולנד‬
‫‪ .6‬נורווגיה‬
‫‪ .7‬צרפת‬
‫‪ .8‬איסלנד‬
‫‪ .9‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .10‬בלגיה‬
‫‪ .11‬אוסטריה‬
‫‪ .12‬יפן‬
‫‪ .13‬פינלנד‬
‫‪ .14‬גרמניה‬
‫‪ .15‬אוסטרליה‬
‫‪ .16‬קנדה‬
‫‪ .17‬בריטניה‬
‫‪ .18‬איטליה‬
‫‪ .19‬ישראל‬
‫‪ .20‬ספרד‬
‫‪ .21‬אירלנד‬
‫‪ .22‬יון‬
‫‪8195‬‬
‫‪7063‬‬
‫‪6549‬‬
‫‪6460‬‬
‫‪5437‬‬
‫‪ .2‬דנמרק‬
‫‪ .3‬יפן‬
‫‪ .23‬פורטוגל‬
‫‪ .23‬הונגריה‬
‫‪ .24‬מקסיקו‬
‫‪ .25‬קוריאה‬
‫‪ .26‬טורקיה‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪26730‬‬
‫‪26464‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .4‬שוודיה‬
‫‪ .5‬גרמניה‬
‫‪ .6‬נורווגיה‬
‫‪ .7‬ארה"ב‬
‫‪ .8‬הולנד‬
‫‪ .9‬אוסטריה‬
‫‪ .10‬איסלנד‬
‫‪ .11‬צרפת‬
‫‪ .12‬בלגיה‬
‫‪ .13‬פינלנד‬
‫‪22178‬‬
‫‪21487‬‬
‫‪21487‬‬
‫‪20822‬‬
‫‪20722‬‬
‫‪20658‬‬
‫‪20631‬‬
‫‪20596‬‬
‫‪19941‬‬
‫‪18521‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .14‬קנדה‬
‫‪ .15‬אוסטרליה‬
‫‪ .16‬בריטניה‬
‫‪ .17‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .18‬איטליה‬
‫‪ .19‬ישראל‬
‫‪ .20‬ספרד‬
‫‪ .21‬יון‬
‫‪.22‬אירלנד‬
‫‪16033‬‬
‫‪15513‬‬
‫‪14164‬‬
‫‪13779‬‬
‫‪13429‬‬
‫‪10952‬‬
‫‪10795‬‬
‫‪10524‬‬
‫‪10523‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪3633‬‬
‫‪2144‬‬
‫‪1992‬‬
‫‪1614‬‬
‫‪750‬‬
‫‪ .1‬שוויץ‬
‫‪ .2‬יפן‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪.‬תקן‪:‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪14079‬‬
‫‪13240‬‬
‫‪13156‬‬
‫‪12796‬‬
‫‪12596‬‬
‫‪12579‬‬
‫‪12544‬‬
‫‪12476‬‬
‫‪12033‬‬
‫‪11755‬‬
‫‪11580‬‬
‫‪10920‬‬
‫‪10703‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪37057‬‬
‫‪1990‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .23‬פורטוגל‬
‫‪ .24‬קוריאה‬
‫‪ .25‬הונגריה‬
‫‪ .26‬מקסיקו‬
‫‪ .27‬טורקיה‬
‫‪6777‬‬
‫‪4012‬‬
‫‪3928‬‬
‫‪2886‬‬
‫‪2106‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪45952‬‬
‫‪39865‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .3‬דנמרק‬
‫‪ .4‬נורווגיה‬
‫‪ .5‬שוודיה‬
‫‪ .6‬גרמניה‬
‫‪ .7‬אוסטריה‬
‫‪ .8‬פינלנד‬
‫‪ .9‬איסלנד‬
‫‪ .10‬ארה"ב‬
‫‪ .11‬צרפת‬
‫‪ .12‬בלגיה‬
‫‪ .13‬הולנד‬
‫‪31807‬‬
‫‪28883‬‬
‫‪28074‬‬
‫‪27968‬‬
‫‪27501‬‬
‫‪26905‬‬
‫‪26334‬‬
‫‪26141‬‬
‫‪25967‬‬
‫‪25660‬‬
‫‪24969‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .14‬קנדה‬
‫‪ .15‬אוסטרליה‬
‫‪ .16‬איטליה‬
‫‪ .17‬בריטניה‬
‫‪19229‬‬
‫‪18621‬‬
‫‪18161‬‬
‫‪18072‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .18‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .19‬אירלנד‬
‫‪ .20‬ישראל‬
‫‪ .21‬ספרד‬
‫‪ .22‬יון‬
‫‪ .23‬פורטוגל‬
‫‪ .24‬קוריאה‬
‫‪15147‬‬
‫‪15084‬‬
‫‪14071‬‬
‫‪13959‬‬
‫‪10875‬‬
‫‪9959‬‬
‫‪8310‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .25‬הונגריה‬
‫‪ .26‬מקסיקו‬
‫‪ .27‬טורקיה‬
‫‪4857‬‬
‫‪3193‬‬
‫‪2575‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪2000‬‬
‫‪ .1‬שוויץ‬
‫‪ .2‬יפן‬
‫‪ .3‬נורווגיה‬
‫‪ .4‬דנמרק‬
‫‪46816‬‬
‫‪44799‬‬
‫‪39323‬‬
‫‪38556‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .5‬אוסטריה‬
‫‪ .6‬שוודיה‬
‫‪ .7‬גרמניה‬
‫‪ .8‬ארה"ב‬
‫‪ .9‬פינלנד‬
‫‪ .10‬הולנד‬
‫‪ .11‬איסלנד‬
‫‪ .12‬בלגיה‬
‫‪ .13‬צרפת‬
‫‪ .14‬אירלנד‬
‫‪33621‬‬
‫‪32874‬‬
‫‪32695‬‬
‫‪31730‬‬
‫‪31727‬‬
‫‪31257‬‬
‫‪31076‬‬
‫‪30890‬‬
‫‪30097‬‬
‫‪27796‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .15‬אוסטרליה‬
‫‪ .16‬קנדה‬
‫‪ .17‬בריטניה‬
‫‪ .18‬איטליה‬
‫‪23476‬‬
‫‪22981‬‬
‫‪22233‬‬
‫‪20938‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪ .19‬ניו‪-‬זילנד‬
‫‪ .20‬ישראל‬
‫‪ .21‬ספרד‬
‫‪ .22‬קוריאה‬
‫‪ .23‬יון‬
‫‪ .24‬פורטוגל‬
‫‪ .25‬הונגריה‬
‫‪ .26‬מקסיקו‬
‫‪ .27‬טורקיה‬
‫‪17915‬‬
‫‪17710‬‬
‫‪17411‬‬
‫‪13628‬‬
‫‪13175‬‬
‫‪12827‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫‪5439‬‬
‫‪3810‬‬
‫‪3048‬‬
‫ממוצע‪:‬‬
‫ס‪ .‬תקן‪:‬‬
‫א‪ .‬מודל דו שלבי (מודל בלתי ישיר)‬
‫‪‬‬
‫אומד את הקשר בין רמת השקעות בהשכלה גבוהה לבין‬
‫צמיחה כלכלית של המשק‪ ,‬באמצעות "מדד מגשר" המיוצג‬
‫על ידי רמת כוח העבודה במשק‬
‫ב‪ .‬מודל רב משתני (מודל ישיר)‬
‫‪‬‬
‫המודל "מופעל" לאחר אישוש המודל הדו‪-‬שלבי – המצביע‬
‫על קיומו של קשר סיבתי בין השקעות בהשכלה גבוהה‬
‫וצמיחה כלכלית‬
‫מודל דו‪-‬שלבי‬
‫מתקיים תהליך מדורג‪:‬‬
‫‪‬‬
‫שלב אי ‪ -‬השקעות בהשכלה גבוהה ‪( X -‬תשומות) תורמות‬
‫ליצירת הון אנושי ברמה גבוהה ‪(Y -‬תפוקות)‪.‬‬
‫‪‬‬
‫שלב ב' – הון אנושי ‪(Y -‬תשומות) ברמה גבוהה תורם‬
‫לצמיחה הכלכלית של המשק ‪( Z -‬תפוקות)‪.‬‬
‫)‪Z = f(Y‬‬
‫)‪Y = f(X‬‬
‫מגבלת והנחת המודל‬
‫מגבלת המודל‬
‫‪ ‬בשל מגבלה של זמינות ואיכות נתונים לא ניתן לשקף‬
‫מצב תהליכי המתפרס על פני מספר תקופות זמן‪ .‬המודל‬
‫הדו‪-‬שלבי מתייחס לנקודת זמן אחת‪ ,‬המהוה ממוצע של‬
‫השנים האחרונות )‪.(2001-1998‬‬
‫הנחת המודל‬
‫‪ ‬למרות מגבלת המודל‪ ,‬אנו מניחים שהשקעות על פני ציר‬
‫הזמן בתשומות (דוגמא‪ :‬הוצאה הכוללת לסטודנט‬
‫באוניברסיטאות‪ ,‬השקעה לסטודנט במו"פ וכו') אינן‬
‫נתונות לתנודות חריפות‪ ,‬ולכן ההטיה הנגרמת כתוצאה‬
‫משימוש בנקודת זמן אחת איננה מהותית‪.‬‬
‫אוכלוסיית המחקר ובסיסי הנתונים‬
‫אוכלוסיית המחקר‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪ 30‬מדינות ה‪ OECD-‬וישראל‬
‫בסיסי הנתונים‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪( World Development Indicators‬הבנק העולמי)‬
‫‪‬‬
‫‪( Science & Technology Indicators‬מדינות ה ‪)OECD‬‬
‫‪‬‬
‫‪UNESCO‬‬
‫‪‬‬
‫‪( LABORSTA‬ארגון העבודה הבין‪-‬לאומי)‬
‫‪‬‬
‫סקרי כוח אדם של הלמ"ס (עבור ישראל בלבד)‬
‫שלב א'‬
‫הקשר בין השקעות בהשכלה גבוהה‬
‫לבין איכות ההון האנושי‬
‫אחוז המועסקים בענף המחשבים‪ 1‬כפונקציה של‬
‫ההוצאה לסטודנט באוניברסיטאות מחקר‬
‫‪3.0%‬‬
‫‪CHE‬‬
‫‪2.5%‬‬
‫‪R2 = 0.59‬‬
‫‪2.0%‬‬
‫‪CAN‬‬
‫‪1.5%‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪AUS‬‬
‫‪COMP‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪DEU‬‬
‫‪POL‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪ITA‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪20000‬‬
‫‪15000‬‬
‫‪10000‬‬
‫‪5000‬‬
‫‪0‬‬
‫‪EX_STUD_UNI‬‬
‫קיים קשר חזק ומובהק סטטיסטית בין ההשקעה הכוללת במדינה על‬
‫סטודנט באוניברסיטאות המחקר‪ ,‬לבין אחוז המועסקים בענף‬
‫המחשבים במדינה‬
‫‪ .1‬מהנדסי מחשבים‪ ,‬מהנדסי חשמל ואלקטרוניקה‪ ,‬מנתחי מערכות וכו'‪.‬‬
‫אחוז המועסקים בענף המחשבים‪ 1‬כפונקציה של ההשקעה במו"פ‬
‫באוניברסיטאות מחקר (מנורמל במספר הסטודנטים)‬
‫‪2.5%‬‬
‫‪SWE‬‬
‫‪R2 = 0.51‬‬
‫‪2.0%‬‬
‫‪UK‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪IRE‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪SVK‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪AUT‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪8000‬‬
‫‪7000‬‬
‫‪6000‬‬
‫‪5000‬‬
‫‪4000‬‬
‫‪3000‬‬
‫‪2000‬‬
‫‪1000‬‬
‫‪0‬‬
‫‪EX_STUD_R&D‬‬
‫ככל שהשקעת המדינה במו"פ אוניברסיטאי (מביא להכשרת של‬
‫כוח אדם המיומן במו"פ) גדולה יותר‪ ,‬כך גדל שיעור המועסקים‬
‫בכוח העבודה במדינה בענף המחשבים‪.‬‬
‫‪ .1‬מהנדסי מחשבים‪ ,‬מהנדסי חשמל ואלקטרוניקה‪ ,‬מנתחי מערכות וכו'‪.‬‬
‫‪COMP‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪1.5%‬‬
‫אחוז המועסקים במקצועות המדעיים וההנדסיים כפונקציה של ההשקעה‬
‫במו"פ באוניברסיטאות מחקר (מנורמל במספר הסטודנטים)‬
‫‪4.0%‬‬
‫‪DEU‬‬
‫‪2‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪UK‬‬
‫‪3.5%‬‬
‫‪R = 0.41‬‬
‫‪3.0%‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪2.0%‬‬
‫‪1.5%‬‬
‫‪TUR‬‬
‫‪SCI_ENG‬‬
‫‪IRE‬‬
‫‪2.5%‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪0.5%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪5000‬‬
‫‪4000‬‬
‫‪3000‬‬
‫‪2000‬‬
‫‪1000‬‬
‫‪0‬‬
‫‪EX_STUD_R&D‬‬
‫בגרמניה ובריטניה ההשקעות (תשומות) הגבוהות יחסית במו"פ אוניברסיטאי באות לידי‬
‫ביטוי גם בשיעור גבוה של מועסקים במקצועות מדעיים וטכנולוגים בכוח העבודה במשק‬
‫(תפוקות)‪ .‬לעומתן פינלנד משקיעה פחות במו"פ אוניברסיטאי ושיעור המועסקים בה‬
‫במקצועות מדעיים טכנולוגיים דומה לזה של גרמניה ובריטניה‪.‬‬
‫אירלנד נמצאת במיקום נמוך יחסית בהיקף ההשקעות‪ .‬יתרונה היחסי בתחום הטכנולוגי‬
‫גלום בייצור ולא במו"פ‪.‬‬
‫שלב ב'‬
‫הקשר בין איכות כוח העבודה‬
‫לבין ביצועי המשק‬
‫תמ"ג לנפש כפונקציה של אחוז המועסקים במקצועות המדעיים וההנדסיים‬
‫‪35000‬‬
‫‪IRE‬‬
‫‪DNK CHE‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪JAP‬‬
‫‪DEU‬‬
‫‪30000‬‬
‫‪25000‬‬
‫‪ITA‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪PRT‬‬
‫‪20000‬‬
‫‪15000‬‬
‫‪SVK‬‬
‫‪TUR‬‬
‫‪10000‬‬
‫‪GDP_CAP‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪R2 = 0.32‬‬
‫‪5000‬‬
‫‪5.00%‬‬
‫‪4.00%‬‬
‫‪3.00%‬‬
‫‪2.00%‬‬
‫‪1.00%‬‬
‫‪0‬‬
‫‪0.00%‬‬
‫‪ENG_SCI‬‬
‫ישראל נמצאת על קו הרגרסיה במרכזו‪ ,‬לעומת מדינות כמו אירלנד‪ ,‬הולנד‬
‫ודנמרק אשר נמצאות יעילות יותר בתוצר שהן מפיקות מכוח העבודה שלהן‬
‫אחוז יצוא מוצרי טכנולוגיה‪-‬עילית מסה"כ הייצור‪ ,‬כפונקציה של שיעור המועסקים‬
‫במקצועות המדעיים וההנדסיים‬
‫‪IRE‬‬
‫‪UK‬‬
‫‪JAP‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪CHE‬‬
‫‪5.0%‬‬
‫‪4.0%‬‬
‫‪3.0%‬‬
‫‪2.0%‬‬
‫‪HI-TECH_EXP‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪USA‬‬
‫‪50%‬‬
‫‪45%‬‬
‫‪R2 = 0.32‬‬
‫‪40%‬‬
‫‪35%‬‬
‫‪30%‬‬
‫‪25%‬‬
‫‪20%‬‬
‫‪15%‬‬
‫‪10%‬‬
‫‪5%‬‬
‫‪POL‬‬
‫‪0%‬‬
‫‪0.0%‬‬
‫‪1.0%‬‬
‫‪ENG_SCI‬‬
‫מדינות מובילות כמו ארה"ב הולנד ובייחוד אירלנד מטיבות לתרגם את ההון‬
‫האנושי האיכותי שלהן לשיעור גבוה של ייצוא שירותי ומוצרי היי‪-‬טק‪ .‬ישראל גם‬
‫היא מצויה מעל קו הרגרסיה‪ ,‬אם כי רמת היצוא של מוצרי הי‪-‬טק בה נמוך יותר‪.‬‬
‫ניתן לשער כי יש לכך קשר למשקל הגבוה של המו"פ בתעשיית ההי‪-‬טק בישראל‬
‫בהשוואה לייצור (הפוך מהמקרה של אירלנד)‪.‬‬
‫דוגמא לאינטראקציה בין שני שלבי המודל‬
‫הוצאה על מו"פ אוניברסיטאי (מנורמל) ← שיעור המועסקים במקצועות המחשב ←תמ"ג לנפש‬
‫)‪GDP_CAP (Z‬‬
‫)‪Z>AVE (Z‬‬
‫)‪Z<AVE (Z‬‬
‫)‪Y<AVE (Y‬‬
‫)‪Y<AVE (Y‬‬
‫)‪Y>AVE (Y‬‬
‫)‪COMP (Y‬‬
‫)‪Y>AVE (Y‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪POL, SVK,‬‬
‫‪GRC, HUN,‬‬
‫‪CZE, ESP‬‬
‫‪AUT, DEU‬‬
‫‪POL, SVK,‬‬
‫‪GRC, HUN,‬‬
‫‪CZE, ESP‬‬
‫)‪COMP (Y‬‬
‫‪AUS, BEL,‬‬
‫‪CAN, DNK,‬‬
‫‪FIN, NLD,‬‬
‫‪SWE, UK,‬‬
‫‪FRA, IRE,‬‬
‫‪USA‬‬
‫‪AUT, DEU‬‬
‫‪AUS, BEL,‬‬
‫‪CAN, DNK,‬‬
‫‪FIN, NLD,‬‬
‫‪SWE, UK,‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪FRA, IRE, USA‬‬
‫)‪X<AVE (X‬‬
‫)‪X>AVE (X‬‬
‫)‪EX_STUD_R&D (X‬‬
‫‪‬‬
‫‪ 75%‬מהתצפיות (מדינות) מתרכזות ברבעון הראשון השמאלי‪-‬תחתון וברבעון הרביעי הימני‪-‬‬
‫העליון‪ ,‬ממצא המצביע על קיומו של קשר ליניארי חיובי‪.‬‬
‫‪‬‬
‫כל המדינות הממוקמות ברבעון הראשון בשלב א' של המודל‪ ,‬ממוקמות ברבעון זה גם בשלב‬
‫ב'‪.‬‬
‫‪‬‬
‫‪ 8‬מתוך ‪ 9‬המדינות (‪ )89%‬הממוקמות בשלב א' של המודל ברבעון הרביעי‪ ,‬ממוקמות ברבעון‬
‫זה גם בשלב ב'‪.‬‬
‫‪‬‬
‫ישראל עוברת מהרבעון הראשון (שלב א') לרבעון השלישי (שלב ב')‪.‬‬
‫תמ"ג לנפש כפונקציה של השקעה במו"פ‬
‫‪FIN‬‬
‫‪ISR‬‬
‫תמ"ג לנפש‬
‫במונחי כוח‬
‫קנייה (מתחת‬
‫‪y = 8277Ln(x) + 17198‬‬
‫ממוצע‪)OECD 2‬‬
‫‪R = 0.48‬‬
‫‪5.0‬‬
‫‪4.0‬‬
‫‪AUT, BEL,‬‬
‫‪CAN, DNK,‬‬
‫‪NOR‬‬
‫‪USA‬‬
‫‪FIN, FRA, DEU,‬‬
‫‪IRE ,ISL,DNK‬‬
‫‪JAP, NLD‬‬
‫‪USA ,UKGER‬‬
‫‪,CHE‬‬
‫‪ISR ,KOR‬‬
‫‪KOR‬‬
‫‪CZE, GRE,‬‬
‫‪HUN, MEX, CZE‬‬
‫‪NZL, POL,‬‬
‫‪POL‬‬
‫‪POR, SVK,‬‬
‫‪TUR‬‬
‫‪ESP,‬‬
‫‪TUR‬‬
‫‪30000‬‬
‫‪25000‬‬
‫‪20000‬‬
‫‪15000‬‬
‫‪10000‬‬
‫‪5000‬‬
‫תמ" ג לנפש במונחי כוח קנייה‬
‫תמ"ג לנפש‬
‫במונחי כוח‬
‫קנייה (מעל‬
‫ממוצע ‪)OECD‬‬
‫‪AUS, IRE, ITA,‬‬
‫‪NOR‬‬
‫‪35000‬‬
‫הוצאה על מו"פ‬
‫הוצאה על מו"פ‬
‫כאחוז מהתמ"ג ‪0‬‬
‫כאחוז מהתמ"ג‬
‫מתחת ממוצע ‪0.0‬‬
‫( ‪1.0‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪( 3.0‬מעל ממוצע‬
‫כאחוז מהתמ"ג ‪)OECD‬‬
‫‪)OECD‬‬
‫הוצאה על מו"פ‬
‫• קיים קשר בין ההשקעה במו"פ לבין התמ"ג לנפש‪ .‬הפיזור של המדינות אינו אחיד‪.‬‬
‫הן מתרכזות ברבעון הראשון והרביעי‪.‬‬
‫)‪( ( 3 )  10.86, P  0.05‬‬
‫‪2‬‬
‫•בישראל ישנה השקעה במו"פ הגבוהה משמעותית בהשוואה למדינות ה ‪,OECD‬‬
‫אך התוצר נמוך מהממוצע‪.‬‬
‫מודל ישיר – מודל רגרסיה מרובה‬
‫הקשר בין מדדי השקעה בהשכלה גבוהה לבין התמ"ג לנפש במונחי כוח קנייה‬
‫מס'‬
‫מודל‬
‫משתנים מסבירים‬
‫‪1‬‬
‫‪2‬‬
‫‪3‬‬
‫‪Beta‬‬
‫‪t-value‬‬
‫מקדם‬
‫‪5208.4‬‬
‫**‪2.12‬‬
‫הוצאה לסטודנט באוניברסיטאות מחקר (‪)PPP‬‬
‫‪1.08‬‬
‫*‪3.27‬‬
‫חוקרים במו"פ ל‪ 100,000-‬תושבים‬
‫‪2.07‬‬
‫**‪2.89‬‬
‫מקדם‬
‫‪4772.2‬‬
‫‪1.49‬‬
‫ההוצאה לסטודנט על מו"פ במוסדות להשכלה גבוהה‬
‫(‪)PPP‬‬
‫‪2.8‬‬
‫*‪4.30‬‬
‫השקעה בהוראה במוסדות להשכלה גבוהה כאחוז מהתמ"ג‬
‫‪9070.3‬‬
‫**‪3.10‬‬
‫מקדם‬
‫‪4872.1‬‬
‫‪1.49‬‬
‫השקעה בהוראה במוסדות להשכלה גבוהה כאחוז מהתמ"ג‬
‫‪8097.4‬‬
‫**‪2.49‬‬
‫השקעה במו"פ במוסדות להשכלה גבוהה כאחוז מהתמ"ג‬
‫‪22882‬‬
‫*‪3.52‬‬
‫* מובהק ברמה של ‪ ** .1%‬מובהק ברמה של ‪.5%‬‬
‫‪R2‬‬
‫‪N‬‬
‫‪0.74‬‬
‫‪18‬‬
‫‪0.63‬‬
‫‪0.56‬‬
‫‪21‬‬
‫‪21‬‬
‫הקשר בין מדדי השקעה בהשכלה גבוהה‪ ,‬לבין ההוצאה על טכנולוגית תקשורת‬
‫ומידע כאחוז מהתמ"ג לנפש‬
‫מס'‬
‫מודל‬
‫משתנים מסבירים‬
‫‪4‬‬
‫מקדם‬
‫‪-505.1‬‬
‫השקעה במוסדות באוניברסיטאות מחקר כאחוז מהתמ"ג‬
‫‪943.5‬‬
‫*‪3.79‬‬
‫השקעה במו"פ באוניברסיטאות המחקר (מנורמל במספר‬
‫סטודנטים)‬
‫‪0.3‬‬
‫*‪4.58‬‬
‫** מובהק ברמה של ‪.5%‬‬
‫‪Beta‬‬
‫‪t-value‬‬
‫‪-1.69‬‬
‫‪R2‬‬
‫‪0.79‬‬
‫‪N‬‬
‫‪21‬‬
‫גמישות התמ"ג ביחס להוצאה לסטודנט על מו"פ ולהשקעה בהוראה‬
‫באוניברסיטאות מחקר כאחוז מהתמ"ג (עבור מודל ‪)2‬‬
‫מודל לוג‪-‬ליניארי המייצג פונקצית ייצור הומוגנית מסוג‬
‫ומייצר גמישות קבועה לגודל‬
‫‪1Cobb-Douglas‬‬
‫‪Coefficientsa‬‬
‫‪Sig.‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪.009‬‬
‫‪.000‬‬
‫‪t‬‬
‫‪20.438‬‬
‫‪2.922‬‬
‫‪8.650‬‬
‫‪Standardi‬‬
‫‪zed‬‬
‫‪Coefficien‬‬
‫‪ts‬‬
‫‪Beta‬‬
‫‪.282‬‬
‫‪.835‬‬
‫‪Unstandardized‬‬
‫‪Coefficients‬‬
‫‪B‬‬
‫‪Std. Error‬‬
‫‪6.958‬‬
‫‪.340‬‬
‫‪.393‬‬
‫‪.135‬‬
‫‪.390‬‬
‫‪.045‬‬
‫)‪(Constant‬‬
‫‪TEA‬‬
‫‪RD‬‬
‫‪Model‬‬
‫‪1‬‬
‫‪a. Dependent Variable: GDP‬‬
‫* מובהק ברמה של ‪5%‬‬
‫‪R2=0.83‬‬
‫הוצאה של אחוז נוסף על מו"פ לסטודנט והשקעה של אחוז נוסף בהוראה‬
‫באוניברסיטאות מחקר מביאה לתוספת של ‪ 0.78%‬לתמ"ג לנפש‪.‬‬
‫‪1) Y (GDP_CAP) = A  TEAα  R&D1-α‬‬
‫גמישות התמ"ג ביחס להוצאה לסטודנט על מו"פ‬
‫(עבור מודל ‪)2‬‬
‫נתבונן במודל לינארי המראה את הגמישות עבור כל מדינה‪:‬‬
‫‪SWE‬‬
‫‪0.80‬‬
‫‪R2 = 0.89‬‬
‫‪0.70‬‬
‫‪ISR‬‬
‫‪DEU‬‬
‫‪UK‬‬
‫‪NLD‬‬
‫‪AUT‬‬
‫‪0.60‬‬
‫‪0.50‬‬
‫‪0.40‬‬
‫‪FIN‬‬
‫‪DNK‬‬
‫‪0.30‬‬
‫‪FRA‬‬
‫‪USA‬‬
‫‪IRE‬‬
‫‪0.20‬‬
‫‪SVK‬‬
‫‪0.10‬‬
‫‪TUR‬‬
‫‪8000‬‬
‫‪6000‬‬
‫‪4000‬‬
‫‪2000‬‬
‫‪0.00‬‬
‫גמישות התמ"ג ביחס להוצאה לסטודנט‬
‫על מו"פ‬
‫‪0.90‬‬
‫‪0‬‬
‫ההוצאה לסטודנט על מו"פ (דולרים ‪)PPP‬‬
‫על כל אחוז נוסף של הוצאה לסטודנט על מו"פ (בהנחה שאין שינוי‬
‫בגורם הייצור השני – ‪ )TEA‬תקבל ישראל תוספת של ‪ 0.51%‬לתמ"ג‬
‫לנפש שלה‪.‬‬
‫הגדלת ההשקעה במו"פ לסטודנט לרמת ההשקעה של שוודיה מצריכה‬
‫תוספת של ‪ 375‬כ‪-‬מליון דולר לשנה‪ ,‬וזאת תביא לתוספת של כ‪600-‬‬
‫מליון דולר לתמ"ג‪.‬‬
‫מסקנות‬
‫‪‬‬
‫קיים קשר מובהק וחיובי בין השקעות בהשכלה גבוהה ומחקר מדעי‬
‫וטכנולוגי מחד גיסא‪ ,‬לבין הביצועים הכלכליים של המדינות‬
‫המפותחות מאידך גיסא‪.‬‬
‫‪‬‬
‫מהות הקשר (סובב ומסובב) איננה חד משמעית‪ .‬לא ברור האם‬
‫ההשקעות הן אלו אשר מובילות לצמיחה ולביצועים טובים יותר של‬
‫המדינות‪ ,‬או שמא מדינות שהינן עשירות יותר משקיעות יותר‬
‫בהשכלה גבוהה ובמחקר מדעי וטכנולוגי‪.‬‬
‫‪‬‬
‫שתי הפעילויות העיקריות של אוניברסיטאות‪ ,‬הוראה ומחקר‪,‬‬
‫קשורות בצמיחה הכלכלית הנמדדת ביכולתה של מדינה להגדיל את‬
‫היקף ייצור המוצרים והשירותים שלה (מודל ‪.)4‬‬
‫‪‬‬
‫ככל שהמדינה משקיעה יותר במו"פ אוניברסיטאי ומכשירה כמות‬
‫גדולה יותר של כוח אדם המיומן במו"פ‪ ,‬כך גדל שיעור המועסקים‬
‫בכוח העבודה במדינה בענפים מוטי הנדסה‪ ,‬מדע וטכנולוגיה‪.‬‬
‫מסקנות (המשך)‬
‫‪‬‬
‫ישראל מדורגת במיקום בינוני עד גבוה בהשקעות בהשכלה גבוהה‬
‫ובמחקר מדעי וטכנולוגי בקבוצת המדינות המפותחות (במרבית‬
‫המשתנים שנבחנו)‪.‬‬
‫‪‬‬
‫ישראל מצליחה לתרגם את שיעורי ההשקעה הבינוניים בהשכלה‬
‫גבוהה לרמה גבוהה של הון אנושי (כוח עבודה)‪ ,‬ובכך היא דומה‬
‫למדינות אירופאיות קטנות אחרות כגון פינלנד‪ ,‬הולנד ודנמרק‪.‬‬
‫‪‬‬
‫ישראל איננה מצליחה לתרגם את כוח העבודה האיכותי שלה לרמה‬
‫גבוהה של ביצועים כלכליים‪.‬‬
‫‪‬‬
‫לישראל יש יתרון יחסי בתחום המו"פ‪ .‬הממצאים מראים כי כל דולר‬
‫נוסף שיושקע במו"פ אוניברסיטאי (מנקודת המוצא כיום) יגדיל את‬
‫התמ"ג לנפש בכ‪ 2.8-‬דולר (בהנחה ששאר המשתנים קבועים)‪.‬‬
‫משתני המודל הדו‪-‬שלבי‬
‫משתני השקעה בהשכלה גבוהה )‪(X‬‬
‫‪ ‬ההוצאה הכוללת לסטודנט באוניברסיטאות מחקר )‪)EX_STUD_UNI‬‬
‫‪ ‬מספר החוקרים במו"פ ל‪ 100,000-‬תושבים )‪(RES_R&D_100K‬‬
‫‪ ‬ההוצאה לסטודנט על מו"פ במוסדות להשכלה גבוהה )‪)EX_STUD_R&D‬‬
‫‪ ‬ההוצאה על מו"פ כאחוז מהתמ"ג )‪(EX_R&D_GDP‬‬
‫משתני איכות ההון האנושי )‪ – (Y‬משתנים מגשרים במודל‬
‫‪ ‬שיעור המועסקים בענף המחשבים מתוך סה"כ המועסקים בכוח העבודה )‪)COMP‬‬
‫‪ ‬שיעור המועסקים במקצועות המדעיים וההנדסיים מתוך סה"כ המועסקים בכוח‬
‫העבודה )‪(SCI_ENG‬‬
‫משתני צמיחה כלכלית )‪(Z‬‬
‫‪ ‬תמ"ג לנפש )‪(GDP_CAP‬‬
‫‪ ‬השקעות זרות כאחוז מהתמ"ג לנפש )‪(INV_GDP‬‬
‫‪ ‬הוצאה על טכנולוגית תקשורת ומידע כאחוז מהתמ"ג לנפש )‪)EX_COM_TECH‬‬
‫‪ ‬שיעור ייצוא מוצרי טכנולוגיה‪-‬עילית מתוך סה"כ הייצור )‪(HI-TECH_EXP‬‬