Вложување во инфраструктурата и растот на БДП Метарегресивна анализа м-р Душко Јошески.
Download ReportTranscript Вложување во инфраструктурата и растот на БДП Метарегресивна анализа м-р Душко Јошески.
Slide 1
Вложување во инфраструктурата
и растот на БДП Метарегресивна анализа
м-р Душко Јошески
1
Slide 2
Цел на истражувањето
• Да се истражи постоечката литература од студиите за
вложување во инфраструктурата и растот на брутодомашниот производ.
• Да се синтетизираат резултатите од студиите преку примена
на метарегресивна анализа.
2
Slide 3
Структура на презентацијата
• Теориска позадина за врската помеѓу
вложувањата во инфраструктурата и растот
• Теорија за мета анализа
• Економетриска анализа
• Резултати
3
Slide 4
Теориска позадина – дефиниција за
инфраструктурата
• Големи капитално-интензивни монополи,
како автопати (Грамлич, 1994).
• Тие можат да се наречат „јавни добра”
коишто симултано обезбедуваат корист на
повеќе од една индивидуа (Робсон, 2007).
• Капитал којшто обезбедува јавни услуги
(Хиршман, 1958).
• Два
елемента
на
инфраструктурата:
„капиталност” и „јавност ”.
4
Slide 5
Теориска позадина инфраструктурата како јавно добро
•
Ривалско добро: ако едно добро е конзумирано од еден, тоа не може да биде
конзумирано од никој друг.
•
Исклучиво добро: добро коешто не може да биде исклучено од употреба од
потрошувач ако цената не е платена.
•
Иако некои инфраструктурни добра се дефинирани како јавни добра (пр.
автопатите), повеќето не се. Чистите јавни добра не се ривалски и се
неисклучиви.
•
Приватните патишта се алтернатива на јавната инфраструктура со слободен
пристап. Повеќето се во сопственост на владата или се во приватна
сопственост. Некои коишто се во владина сопственост се приватно
управувани.
5
Slide 6
Теориска позадина – инфраструктура
со екстерналии
•
Инфраструктурните добра обично имаат позитивни
екстерналии. Некои јавни добра (големите згради) можат да имаат
и негативни екстерналии.
• Повеќето од овие системи се во јавна сопственост (јавен капитал),
но некои се во приватна сопственост. Јавниот карактер на
инфраструктурата ја имплицира улогата на владата.
6
Slide 7
Теориска позадина – јавните и
приватните инвестиции и растот
7
Slide 8
Теориска позадина – хипотеза
• Јавните инвестиции во земјите во развој се половина од вкупните
инвестиции.
• Овие податоци ја ставаат под прашање ефикасноста на јавните
инвестиции во сооднос со приватните инвестиции и нивниот
придонес за долгорочниот раст на земјите во развој.
• Во Европа и Средниот Исток повеќе се вложува во јавен отколку
во приватен капитал, и во овие земји растот на БДП по глава е
повисок.
• Хипотеза: Ефектите врз растот на инфраструктурните вложувања
се помали во земјите во развој и во транзиционите економии,
отколку во Америка.
8
Slide 9
Теориска позадина –
инфраструктурата и ефикасноста
• Директен ефект - Инфраструктурата ги намалува
трошоците на инпутите во производниот процес (пр.
поефтина струја ги намалува трошоците во производните
индустрии).
• Индиректен ефект - Инфраструктурата ја подобрува
продуктивноста на другите инпут фактори (пр.
ефикасните железници, коишто ги поврзуваат населените
со продажните области ќе ја зголемат продуктивноста на
работниците).
• Вложувањето во инфраструктура креира побарувачка за
работни места.
9
Slide 10
Теориска позадина – основен модел
• Во сите 30 студии од нашиот примерок се користи
Коб-Дагласовата производна функција:
(1 a )
Y AK L
a
А – ниво на технологија
а – маргинална продуктивност на капиталот
(1-а) - маргинална продуктивност на трудот
y Ak
y
a
Y
L
k
K
L
10
Slide 11
Теориска позадина – проширен модел
• Во овој модел е вклучена и Владата:
Y AK L
a
(1 a )
G
(1 a )
• До некој износ на G (вкупните владини купувања) приносите се
растечки, потоа се опаѓачки.
• Равенката имплицира константни приноси од обем на приватните
инпути Li и Ki.
• Оваа производствена функција исто така имплицира дека јавните услуги
се комплементарни со приватните инпути во таа смисла дека
зголемување на G го зголемува маргиналниот производ на Li и Ki.
11
Slide 12
Графикон за односот помеѓу
големината на владата и растот
12
Slide 13
Теориска позадина – импликации за
политиките од теоријата
• Солоу (1960) аргументираше дека на страната на владината
политика може да се превземе одлучна акција за да одржи полна
вработеност. Но повеќето патишта до полна вработеност, преку
трошењата за даноци и монетарните политики, ја остава нацијата
пред одлука да одбере дали сака висока вработеност со релативно
тешка капитална формација, ниска потрошувачка, рапиден раст
(или обратно) или некој микс, и не може да се сугерира дека таква
политика (пр. ефтини пари и буџетски дефицит) може да биде
реализирана без ограничување.
13
Slide 14
Теориска позадина – иницијална равенка
Не сите студии ја користат оваа равенка и, се разбира, ниту една студија ја
користи точно оваа равенка. Како и да е, ова е репрезентативно во смисла
дека суштинските варијабли што се од теоријата на раст, се појавуваат во
овој модел.
Овој модел е проширен со важна листа на поврзани варијабли од растот.
14
Slide 15
Теориска позадина – варијабли и
очекувани знаци
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
β1 - иницијален аутпут - негативен знак, бидејќи земјите со понизок иницијален аутпут
растат побрзо од земјите со повисок иницијален аутпут.
β2 - јавен и приватен инфраструктурен капитал спрема БДП - главна варијабла од
интерес , и е прокси за инфраструктурен капитал. Теоријата предвидува позитивна
асоцијација помеѓу вложувањата во инраструктура и растот на БДП.
β3 - стапка на конвергенција - очекуваниот знак е негативен.
β4 - владин долг - знакот на оваа варијабла е позитивен ако стапката на раст е повисок од
реалната каматна стапка, а негативен во обратен случај
β5 - инфлација - знакот може да биде и позитивен и негативен (Акерлоф)
β6 - трговска отвореност - позитивен знак
β7 - услови на размена - позитивен знак
β8 - реален девизен курс - неодреден знак
β9 - големина на владата - неодреден знак
β10 - политички и институционални фактори - неодреден знак
β11 - човечки капитал - позитивна релација
15
Slide 16
Теорија на метарегресија
Метарегресија е регресија на регресии. Метарегресивната анализа се прави обично кога авторот не е сигурен за
резултатите од една студија. И кога студиите се хетерогени, обична комбинација од резултатите може да биде проста.
Следејќи ги препораките на Џарел и Стенли (1989) , и препораките на Пју и Ќориќ (2008), за степените на слобода,
моделот на метарегресијата ја има следнава функционална форма
16
Slide 17
Теорија на метарегресија – варијабла од интерес
Варијаблата од интерес во оваа метарегресија е јавниот капитал (инфраструктурата), како % од БДП
•
Ефект и контролирање на степените на слобода
Ефектот претпоставува нормална дистрибуција H~(0,1), под нулта хипотеза H0: нема
ефект. Т-статистиката нема димензионалност и е стандардизирана мерка на параметрите
на интерес
•
Модераторни варијабли
- Dummy варијабили коишто рефлектираат дали одредени релевантни независни
варијабили се отфрлени или вклучени во примарните студии;
- Спецификациски варијабили што земаат во предвид разлики во функционалните форми,
типовите на регресии и дефинициите на изворите;
- Големина на примерокот;
- Избраните карактеристики од авторите од примарната литература;
- Мерки за квалитетот на податоците.
17
Slide 18
Теорија на метарегресија – публикациска грешка
•
•
Публикациската грешка се однесува на тенденција да се објавуваат студиите
зависно од магнитудата, насоката и статистичката сигнификантност на
резултатите (Мекданиел, Рототеин, Ветз, 2006).
Статистичката сигнификантност е проценета по тоа дали, т-статистиката на
објаснувачката варијабила е поголема, или надминува 2 во апсолутна вредност.
•
Извори на публикациска грешка
- Истражувачите или уредниците можеби се предиспонирани да прифатат
стручни трудови консистентни со конвенционалниот поглед.
- Истражувачите може да го искористат присуството на конвенционално
прифатените очекувани резултати како модел за тест за селекција.
- И статистички сигнификантни резултати се третираат како пофаворизирачки.
•
Методи за детекција на публикациска грешка
- Најпростиот и најчесто употребуван метод за детекција на публикациона
селекција е неформално испитување на фанел плот (funnel plot).
18
Slide 19
Теорија на метарегресија – модели за
откривање на публикациска грешка
19
Slide 20
Мета-анализа
ACOOEL (просечна t-статистика)=1.467307 -варијанса
Оттука
t
1 . 467307
2 . 62475
1 . 467307
10 . 399
0 . 1411
2 . 62475
Non-zero t-statistic (просечната t-
346
статистика не е еднаква на нула).
Чи сквер t-статистиката
Каде, n=346 ;
ACOOEL
1
2
ACOOEL
n 2
2
ACOOEL
ACOOEL
2 . 62475
Оттука 902 .914
коешто се зема како доказ за постоење на екцесна варијација. И, за 344
степени на слобода, вредноста на двостраната p-вредност е помала од 0.0001. Нултата хипотеза е
отфрлена со веројатност од правење Тип 1 грешка од 0.0001. Ова го земаме како доказ за
постоење на систематска варијација на нашите ефектни големини околу нивнатa средна вредност.
2
20
Slide 21
Резултати од метарегресивната анализа –
зависна варијабла е Т-статистиката
21
Slide 22
Резултати од метарегресивната анализа – зависна
варијабла е еластичноста на аутпутот
22
Slide 23
Резултати од метарегресивна анализа, Т-статистиката
регресирана на квадратен корен од степените на слобода
23
Slide 24
Интерпретација на најзначајните варијабли
•
•
•
•
Варијаблата од интерес, јавен и приватен капитал, е позитивна и статистички
сигнификантна, што оди во прилог на заклучокот дека емпириското литературно
истражување сугерира, позитивен сооднос помеѓу растот на БДП и
инфраструктурниот капитал.
Варијаблата за американските студии е позитивна и статистички сигнификантна
во сите претставени модели, освен во clustered robust WLS model, што значи дека
студииите коишто користат такви податоци наоѓаат повеќе позитивен сооднос
помеѓу инфраструктурниот капитал и растот на БДП, споредено со студиите
коишто користат развиени и помалку развиени економии во примерокот – во
согласност со хипотезата што беше поставена погоре.
Варијаблата за човечки капитал е негативна и сигнификантна што значи дека во
просек, студиите коишто контролираат за оваа варијабила, наоѓаат помалку
позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот капитал и растот на БДП.
Коефициентот на варијаблата која контролира за ендогеност (endogeneity) е
негативен и статистички сигнификантен, што значи дека регресиите коишто
контролираат за ендогеност е помалку веројатно да репортираат позитивен ефект
на инфраструктурата на растот.
24
Slide 25
Интерпретација на најзначајните варијабли
•
•
•
•
Варијаблата за студиите коишто користат pooled, time series, cross-section
податоци е позитивна и статистички сигнификантна што значи дека студиите
коишто користат такви податоци, наоѓаат повеќе позитивен сооднос помеѓу
инфраструктурниот капитал и БДП, споредено со студиите коишто користат
панел податоци.
Варијаблата за странски директни инвестиции е негативна и статистички
сигнификантна што значи дека студиите коишто контролираат за оваа
варијабила наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот
капитал и растот на БДП.
Варијаблата за регионалните студии е негативна и статистички сигнификантна
во сите модели, што значи дека овие студии коишто контролираат за оваа
варијабила наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот
капитал и растот на БДП.
Варијаблата за транзициони економии е негативна и статистички
сигнификантна што значи дека во просек, студиите коишто контролираат за
оваа варијабила, наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу
инфраструктурниот капитал и растот на БДП.
25
Slide 26
Графичка метода за тип 1 публикациска грешка
Графикон 4. Funnel Plot, т-стат регресирана на инверзната од стандардната грешка
Графикон 5. Funnel Plot, т-стат регресирана на квадратниот корен на степените на слобода
26
Slide 27
Фунел граф и Галбрајт граф
Графикон 6. Фунел граф на еластичностите на
аутпутот
Графикон 7 Галбрајт граф на еластичностите на аутпутот тстатистиката
27
Slide 28
Тест за Тип 2 публикациска грешка
28
Slide 29
Главни наоди – Тип 1 грешка
29
Slide 30
Главни наоди – Тип 2 грешка
30
Slide 31
Заклучок
•
•
•
•
•
•
Средната големина на ефектот е (+1.47), сугерира позитивен сооднос помеѓу
инфраструктурниот капитал (јавен и приватен) и варијабилата за раст на пер
капита БДП.
Имаме чист доказ за Тип 1 публикациска грешка во оваа литература, сугерирајќи дека
теориските очекувања ги прават грешни емпириските пронајдоци. Овие резултати значат
дека, до некој степен, резултатите од простата процедура на броење на гласови во оваа
литература може да насочуваат во погрешна насока.
Тип 2 публикациската грешка е веројатно присутна. Позитивниот и сигнификантен
интерцепт во Модел 3 (апсоултната t-statistics регресирана на the inverse of standard error),
е земен како доказ за постоењето на Тип 2 публикациска грешка (Стенли, 2005).
Доказот за хетерогеност во оваа литература може да даде инструкции за економската
политика: прво со воспоставување просечни ефекти на инфраструктурниот капитал на
растот на БДП неможат да се генерализираат за сите земји.
Метарегресивна анализа предлага дека развојно промовирачките активности од
инфраструктурата се помали во развиените и помалкуразвиените економии и
транзиционите економии, отколку во американската економија.
Метарегресивната анализа има едно важно ограничување. Ако не постои заедничка
систематска грешка, Метарегресивната анализа нема начин да го разликува од
автентичниот емпириски ефект (Роус, Стенли, 2005). Следно, ограничување на оваа МРА е
дека бројот на студиите вклучени во примерокот е 30.
31
Slide 32
Благодарам за вниманието!
32
Вложување во инфраструктурата
и растот на БДП Метарегресивна анализа
м-р Душко Јошески
1
Slide 2
Цел на истражувањето
• Да се истражи постоечката литература од студиите за
вложување во инфраструктурата и растот на брутодомашниот производ.
• Да се синтетизираат резултатите од студиите преку примена
на метарегресивна анализа.
2
Slide 3
Структура на презентацијата
• Теориска позадина за врската помеѓу
вложувањата во инфраструктурата и растот
• Теорија за мета анализа
• Економетриска анализа
• Резултати
3
Slide 4
Теориска позадина – дефиниција за
инфраструктурата
• Големи капитално-интензивни монополи,
како автопати (Грамлич, 1994).
• Тие можат да се наречат „јавни добра”
коишто симултано обезбедуваат корист на
повеќе од една индивидуа (Робсон, 2007).
• Капитал којшто обезбедува јавни услуги
(Хиршман, 1958).
• Два
елемента
на
инфраструктурата:
„капиталност” и „јавност ”.
4
Slide 5
Теориска позадина инфраструктурата како јавно добро
•
Ривалско добро: ако едно добро е конзумирано од еден, тоа не може да биде
конзумирано од никој друг.
•
Исклучиво добро: добро коешто не може да биде исклучено од употреба од
потрошувач ако цената не е платена.
•
Иако некои инфраструктурни добра се дефинирани како јавни добра (пр.
автопатите), повеќето не се. Чистите јавни добра не се ривалски и се
неисклучиви.
•
Приватните патишта се алтернатива на јавната инфраструктура со слободен
пристап. Повеќето се во сопственост на владата или се во приватна
сопственост. Некои коишто се во владина сопственост се приватно
управувани.
5
Slide 6
Теориска позадина – инфраструктура
со екстерналии
•
Инфраструктурните добра обично имаат позитивни
екстерналии. Некои јавни добра (големите згради) можат да имаат
и негативни екстерналии.
• Повеќето од овие системи се во јавна сопственост (јавен капитал),
но некои се во приватна сопственост. Јавниот карактер на
инфраструктурата ја имплицира улогата на владата.
6
Slide 7
Теориска позадина – јавните и
приватните инвестиции и растот
7
Slide 8
Теориска позадина – хипотеза
• Јавните инвестиции во земјите во развој се половина од вкупните
инвестиции.
• Овие податоци ја ставаат под прашање ефикасноста на јавните
инвестиции во сооднос со приватните инвестиции и нивниот
придонес за долгорочниот раст на земјите во развој.
• Во Европа и Средниот Исток повеќе се вложува во јавен отколку
во приватен капитал, и во овие земји растот на БДП по глава е
повисок.
• Хипотеза: Ефектите врз растот на инфраструктурните вложувања
се помали во земјите во развој и во транзиционите економии,
отколку во Америка.
8
Slide 9
Теориска позадина –
инфраструктурата и ефикасноста
• Директен ефект - Инфраструктурата ги намалува
трошоците на инпутите во производниот процес (пр.
поефтина струја ги намалува трошоците во производните
индустрии).
• Индиректен ефект - Инфраструктурата ја подобрува
продуктивноста на другите инпут фактори (пр.
ефикасните железници, коишто ги поврзуваат населените
со продажните области ќе ја зголемат продуктивноста на
работниците).
• Вложувањето во инфраструктура креира побарувачка за
работни места.
9
Slide 10
Теориска позадина – основен модел
• Во сите 30 студии од нашиот примерок се користи
Коб-Дагласовата производна функција:
(1 a )
Y AK L
a
А – ниво на технологија
а – маргинална продуктивност на капиталот
(1-а) - маргинална продуктивност на трудот
y Ak
y
a
Y
L
k
K
L
10
Slide 11
Теориска позадина – проширен модел
• Во овој модел е вклучена и Владата:
Y AK L
a
(1 a )
G
(1 a )
• До некој износ на G (вкупните владини купувања) приносите се
растечки, потоа се опаѓачки.
• Равенката имплицира константни приноси од обем на приватните
инпути Li и Ki.
• Оваа производствена функција исто така имплицира дека јавните услуги
се комплементарни со приватните инпути во таа смисла дека
зголемување на G го зголемува маргиналниот производ на Li и Ki.
11
Slide 12
Графикон за односот помеѓу
големината на владата и растот
12
Slide 13
Теориска позадина – импликации за
политиките од теоријата
• Солоу (1960) аргументираше дека на страната на владината
политика може да се превземе одлучна акција за да одржи полна
вработеност. Но повеќето патишта до полна вработеност, преку
трошењата за даноци и монетарните политики, ја остава нацијата
пред одлука да одбере дали сака висока вработеност со релативно
тешка капитална формација, ниска потрошувачка, рапиден раст
(или обратно) или некој микс, и не може да се сугерира дека таква
политика (пр. ефтини пари и буџетски дефицит) може да биде
реализирана без ограничување.
13
Slide 14
Теориска позадина – иницијална равенка
Не сите студии ја користат оваа равенка и, се разбира, ниту една студија ја
користи точно оваа равенка. Како и да е, ова е репрезентативно во смисла
дека суштинските варијабли што се од теоријата на раст, се појавуваат во
овој модел.
Овој модел е проширен со важна листа на поврзани варијабли од растот.
14
Slide 15
Теориска позадина – варијабли и
очекувани знаци
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
β1 - иницијален аутпут - негативен знак, бидејќи земјите со понизок иницијален аутпут
растат побрзо од земјите со повисок иницијален аутпут.
β2 - јавен и приватен инфраструктурен капитал спрема БДП - главна варијабла од
интерес , и е прокси за инфраструктурен капитал. Теоријата предвидува позитивна
асоцијација помеѓу вложувањата во инраструктура и растот на БДП.
β3 - стапка на конвергенција - очекуваниот знак е негативен.
β4 - владин долг - знакот на оваа варијабла е позитивен ако стапката на раст е повисок од
реалната каматна стапка, а негативен во обратен случај
β5 - инфлација - знакот може да биде и позитивен и негативен (Акерлоф)
β6 - трговска отвореност - позитивен знак
β7 - услови на размена - позитивен знак
β8 - реален девизен курс - неодреден знак
β9 - големина на владата - неодреден знак
β10 - политички и институционални фактори - неодреден знак
β11 - човечки капитал - позитивна релација
15
Slide 16
Теорија на метарегресија
Метарегресија е регресија на регресии. Метарегресивната анализа се прави обично кога авторот не е сигурен за
резултатите од една студија. И кога студиите се хетерогени, обична комбинација од резултатите може да биде проста.
Следејќи ги препораките на Џарел и Стенли (1989) , и препораките на Пју и Ќориќ (2008), за степените на слобода,
моделот на метарегресијата ја има следнава функционална форма
16
Slide 17
Теорија на метарегресија – варијабла од интерес
Варијаблата од интерес во оваа метарегресија е јавниот капитал (инфраструктурата), како % од БДП
•
Ефект и контролирање на степените на слобода
Ефектот претпоставува нормална дистрибуција H~(0,1), под нулта хипотеза H0: нема
ефект. Т-статистиката нема димензионалност и е стандардизирана мерка на параметрите
на интерес
•
Модераторни варијабли
- Dummy варијабили коишто рефлектираат дали одредени релевантни независни
варијабили се отфрлени или вклучени во примарните студии;
- Спецификациски варијабили што земаат во предвид разлики во функционалните форми,
типовите на регресии и дефинициите на изворите;
- Големина на примерокот;
- Избраните карактеристики од авторите од примарната литература;
- Мерки за квалитетот на податоците.
17
Slide 18
Теорија на метарегресија – публикациска грешка
•
•
Публикациската грешка се однесува на тенденција да се објавуваат студиите
зависно од магнитудата, насоката и статистичката сигнификантност на
резултатите (Мекданиел, Рототеин, Ветз, 2006).
Статистичката сигнификантност е проценета по тоа дали, т-статистиката на
објаснувачката варијабила е поголема, или надминува 2 во апсолутна вредност.
•
Извори на публикациска грешка
- Истражувачите или уредниците можеби се предиспонирани да прифатат
стручни трудови консистентни со конвенционалниот поглед.
- Истражувачите може да го искористат присуството на конвенционално
прифатените очекувани резултати како модел за тест за селекција.
- И статистички сигнификантни резултати се третираат како пофаворизирачки.
•
Методи за детекција на публикациска грешка
- Најпростиот и најчесто употребуван метод за детекција на публикациона
селекција е неформално испитување на фанел плот (funnel plot).
18
Slide 19
Теорија на метарегресија – модели за
откривање на публикациска грешка
19
Slide 20
Мета-анализа
ACOOEL (просечна t-статистика)=1.467307 -варијанса
Оттука
t
1 . 467307
2 . 62475
1 . 467307
10 . 399
0 . 1411
2 . 62475
Non-zero t-statistic (просечната t-
346
статистика не е еднаква на нула).
Чи сквер t-статистиката
Каде, n=346 ;
ACOOEL
1
2
ACOOEL
n 2
2
ACOOEL
ACOOEL
2 . 62475
Оттука 902 .914
коешто се зема како доказ за постоење на екцесна варијација. И, за 344
степени на слобода, вредноста на двостраната p-вредност е помала од 0.0001. Нултата хипотеза е
отфрлена со веројатност од правење Тип 1 грешка од 0.0001. Ова го земаме како доказ за
постоење на систематска варијација на нашите ефектни големини околу нивнатa средна вредност.
2
20
Slide 21
Резултати од метарегресивната анализа –
зависна варијабла е Т-статистиката
21
Slide 22
Резултати од метарегресивната анализа – зависна
варијабла е еластичноста на аутпутот
22
Slide 23
Резултати од метарегресивна анализа, Т-статистиката
регресирана на квадратен корен од степените на слобода
23
Slide 24
Интерпретација на најзначајните варијабли
•
•
•
•
Варијаблата од интерес, јавен и приватен капитал, е позитивна и статистички
сигнификантна, што оди во прилог на заклучокот дека емпириското литературно
истражување сугерира, позитивен сооднос помеѓу растот на БДП и
инфраструктурниот капитал.
Варијаблата за американските студии е позитивна и статистички сигнификантна
во сите претставени модели, освен во clustered robust WLS model, што значи дека
студииите коишто користат такви податоци наоѓаат повеќе позитивен сооднос
помеѓу инфраструктурниот капитал и растот на БДП, споредено со студиите
коишто користат развиени и помалку развиени економии во примерокот – во
согласност со хипотезата што беше поставена погоре.
Варијаблата за човечки капитал е негативна и сигнификантна што значи дека во
просек, студиите коишто контролираат за оваа варијабила, наоѓаат помалку
позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот капитал и растот на БДП.
Коефициентот на варијаблата која контролира за ендогеност (endogeneity) е
негативен и статистички сигнификантен, што значи дека регресиите коишто
контролираат за ендогеност е помалку веројатно да репортираат позитивен ефект
на инфраструктурата на растот.
24
Slide 25
Интерпретација на најзначајните варијабли
•
•
•
•
Варијаблата за студиите коишто користат pooled, time series, cross-section
податоци е позитивна и статистички сигнификантна што значи дека студиите
коишто користат такви податоци, наоѓаат повеќе позитивен сооднос помеѓу
инфраструктурниот капитал и БДП, споредено со студиите коишто користат
панел податоци.
Варијаблата за странски директни инвестиции е негативна и статистички
сигнификантна што значи дека студиите коишто контролираат за оваа
варијабила наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот
капитал и растот на БДП.
Варијаблата за регионалните студии е негативна и статистички сигнификантна
во сите модели, што значи дека овие студии коишто контролираат за оваа
варијабила наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу инфраструктурниот
капитал и растот на БДП.
Варијаблата за транзициони економии е негативна и статистички
сигнификантна што значи дека во просек, студиите коишто контролираат за
оваа варијабила, наоѓаат помалку позитивна асоцијација помеѓу
инфраструктурниот капитал и растот на БДП.
25
Slide 26
Графичка метода за тип 1 публикациска грешка
Графикон 4. Funnel Plot, т-стат регресирана на инверзната од стандардната грешка
Графикон 5. Funnel Plot, т-стат регресирана на квадратниот корен на степените на слобода
26
Slide 27
Фунел граф и Галбрајт граф
Графикон 6. Фунел граф на еластичностите на
аутпутот
Графикон 7 Галбрајт граф на еластичностите на аутпутот тстатистиката
27
Slide 28
Тест за Тип 2 публикациска грешка
28
Slide 29
Главни наоди – Тип 1 грешка
29
Slide 30
Главни наоди – Тип 2 грешка
30
Slide 31
Заклучок
•
•
•
•
•
•
Средната големина на ефектот е (+1.47), сугерира позитивен сооднос помеѓу
инфраструктурниот капитал (јавен и приватен) и варијабилата за раст на пер
капита БДП.
Имаме чист доказ за Тип 1 публикациска грешка во оваа литература, сугерирајќи дека
теориските очекувања ги прават грешни емпириските пронајдоци. Овие резултати значат
дека, до некој степен, резултатите од простата процедура на броење на гласови во оваа
литература може да насочуваат во погрешна насока.
Тип 2 публикациската грешка е веројатно присутна. Позитивниот и сигнификантен
интерцепт во Модел 3 (апсоултната t-statistics регресирана на the inverse of standard error),
е земен како доказ за постоењето на Тип 2 публикациска грешка (Стенли, 2005).
Доказот за хетерогеност во оваа литература може да даде инструкции за економската
политика: прво со воспоставување просечни ефекти на инфраструктурниот капитал на
растот на БДП неможат да се генерализираат за сите земји.
Метарегресивна анализа предлага дека развојно промовирачките активности од
инфраструктурата се помали во развиените и помалкуразвиените економии и
транзиционите економии, отколку во американската економија.
Метарегресивната анализа има едно важно ограничување. Ако не постои заедничка
систематска грешка, Метарегресивната анализа нема начин да го разликува од
автентичниот емпириски ефект (Роус, Стенли, 2005). Следно, ограничување на оваа МРА е
дека бројот на студиите вклучени во примерокот е 30.
31
Slide 32
Благодарам за вниманието!
32