We look at each HD variable separat

We look at each HD variable separately as they are highly correlated and measuring their separate influence within one regression is not possible. The schooling effect is less precise than the IMR and LE effects, but this is partially due to the lower variance in secondary enrollment rates (the standard deviation of the enrollment rate is about half that of IMR across countries). On the whole, the initial levels of various aspects of HD are strongly related to subsequent positive growth trajectories,
5 From GDP to Human Development : Measuring the Strength of the Links in Chain A

In the case of Chain A, data availability, over time, is more limited than in the case of Chain B, permit- ting less investigation of country-specific heterogeneity. Moreover, theoretical and conceptual models to account for what generates HD improvements are not as developed as those explaining EG. In constructing an overall measure of the strength of Chain A, we therefore are forced to rely on the cross-sectional relationship between EG and HD improvements to generate a country-specific measure. We use the lags inherent in enhancing HD levels from higher EG to reduce the problem of reverse causality.
In order to construct a measure of the overall strength of Chain A for each country, we use country- specific fitted residuals from a regression of ‘late’ (1980-2000) HD improvements on ‘early’ EG (1960-1980). The idea is that, given initial growth, countries that have better HD at the end of the sample period (i.e. higher fitted residuals) are inferred to have been more effective in translating EG into HD, presumably because they have invested more of the profits of initial growth into developing their HD infrastructure, and hence have stronger links in Chain A. To formalize our measurement strategy, let the early and late halves of our sample be represented by the 0 and 1 subscripts, respectively, so that, in principle, we can use the following equation to estimate the country-specific strengths of Chain A:


∆HDi1 = κ + ψigi0 + ξi (8)
where the country-specific conversion of dollars of early growth into HD is given by the country-specific
slope ψi . Unfortunately, this regression has only 80 observations, but 81 parameters, to estimate if the slope parameters are allowed to be heterogeneous. If we wished to pursue this strategy, we could try to push the time series dimension to its limits and extract 2 or 3 time periods per country, but in so doing we would have to make much more precise assumptions on the lag structure in the above model. While,
in principle, this approach is roughly consistent with our Chain B approach discussed above, in practice the smaller number of time series points makes this far too imprecise to be a viable strategy.
Instead, we turn to the cross-sectional relationship between ∆HDi1 and gi0 and ask: for a given early growth gi0 , what is the later improvement in HD? The answer to this question is simply the fitted residual to the homogeneous slope coefficient regression:


∆HDi1 = κ + ψgi0 + vi (9)



Call this fitted residual vˆi . Note that by the mechanics of OLS, this measure is independent of gi0 , and note further that interpreting this measure of the strength of Chain A when compared to the slope measure above implies that:


vi = ξi + (ψi − ψ)gi0 (10)



If the regression error, ξi , is small , i.e. if a necessary condition for HD improvement is growth in income, EG, which represents the view that EG is ‘instrumental’ for HD, then this cross-section-based method using the fitted residuals will largely reflect the efficiency of converting early EG into later HD improvements. Thus vˆi will serve as a suitable measure of the strength of the links in Chain A, given a particular measure of HD.
To construct a measure of the relative overall strength of Chain A for each country, therefore, we use the country-specific residuals from a regression of HD improvements, 1980 to 2000, on EG, from 1960 to 1980. This measure of Chain A strength is thus independent of early EG by construction, and yet we find that it has a strong positive correlation with growth at the end of the sample period. Here again, the lag time in producing HD reduces the possibility of simultaneity driving this clear, positive relationship.
The multidimensional nature of HD means that we arrive at different fitted residuals (i.e. strengths of Chain A) according to the measure we select. To capture two of the dimensions of HD, health and education, we use the IMR shortfall reduction and the secondary school enrollment shortfall reduction, both for the latter half of the sample (1980 to 1995). 18 For both these series we fit a regression relating EG, 1960-1980 to HD, 1980-1995. The regression line represents the systematic relation of a rupee of early EG to HD improvements 20 years later. The regression lines, and the associated data points, are shown in Figures 7 and 8. There, a country’s vertical deviation from the regression line represents its relative Chain A strength. The Figures show that, across countries, higher early EG generally leads to better HD improvements at the end of the sample period. But the connection is not automatic, as countries such as Oman and Gabon show quite high growth, yet only average HD improvements. Similarly, countries such as Chile and Sri Lanka have only average early EG, yet have substantially better-than-average HD improvements at the end of the period. Some explanation for these deviations will be considered below. In Figure 7 (where IMSR is the HD measure), Singapore stands out as having the largest reduction in IMR for a given amount of early growth, while Chile, Malaysia, and Trinidad are also low early growth countries that nonetheless had very large reductions in IMSR. Because our Chain A measure conditions on initial growth, these countries actually score better on the Chain A strength than do Korea or Saudi Arabia, which had about the same IMSR, but which had much higher early growth as well.
Figure 8 presents the same relationship, now using secondary enrollment shortfall reductions in place of IMSR. In this case Uruguay scores best, while Hong Kong, the country with almost the strongest Chain A links when using IMR as the measure of HD, is seen to be quite close to the fitted regression line, and thus only about average. Egypt and Chile, while showing quite different early growth rates, exhibit roughly the same strength of Chain A. Sri Lanka is one of the few countries to do quite well on both measures of HD, while the Dominican Republic, Gabon, Syria and Ecuador perform relatively poorly when using secondary enrollment.
INSERT FIGURE 7
INSERT FIGURE 8
Our measures based on these HD indices individually have compensating strengths and weaknesses.
IMSR has the virtue that the lag time from initial growth until the improvements in HD are realized is likely quite short as compared to other aspects of HD. The downside of using IMSR is that reducing IMR may be less of a target once the level of IMR gets sufficiently small. Enrollment data have the virtue of addressing the human capital element of HD, which is a key factor both as an input and as an outcome. However, enrollments have an appreciable lag time, i.e. in developing the infrastructure to support higher enrollments it is necessary to train teachers, build schools, etc. Enrollments also have the drawback of not accounting for the quality of schooling. Therefore, we also construct an index based on both of these HD measures. We use the simple average of the two sets of residuals to construct an overall index of the relative strength of Chain A. In terms of this index, then, the countries with strong Chain A links are Uruguay, Chile, Sri Lanka, Algeria, and Korea, and those with the weakest Chain A linkages are Gabon, Papua New Guinea, and Botswana.
The country differences in the relative strength of Chain A are due to a variety of structural and policy factors which determine the efficiency with which GDP resources are converted into HD outcomes. As discussed earlier, these are likely to include the poverty rate and the distribution of income, social expenditure ratios and the relative position of women.19 To investigate some of the specific sources of the Chain A strengths, we analyze them (as we did with the Chain B measures in Table 4) with a set of variables suggested by Figure 1. The results are presented in Table 5, which uses the combined index for the strength of Chain A. Due to the collinearity between public expenditure per capita on education and health we report regression specifications on them separately. Both per capital public expenditure on education and health are significantly related to the relative strength of Chain A, while the extent of inequality is shown to be strongly inversely related. The relationship to government expenditure priority ratios (Columns 3 and 4) displays essentially no effect. Our ability to explain Chain A strength is rather modest, apart from the Gini coefficient which shows up as an important explanatory factor. Note that regional dummies confirm that the strength of Chain A is lower in Africa where, again, AIDS is likely to be relevant than elsewhere. A more in-depth analysis is needed to uncover the sources from which Chain A derives its strength; owing to the variety of policy mixes that can produce strong chains, this is an exercise beyond the scope of this paper. The graphical versions of these Tables are shown in Figures 9 and 10.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi nhìn vào mỗi biến HD riêng rẽ như họ được đánh giá cao tương quan và đo của influence riêng biệt trong vòng một hồi quy là không thể. Effect học ít chính xác hơn IMR và LE effects, nhưng điều này là một phần do phương sai thấp tỷ lệ tuyển sinh trung học (độ lệch chuẩn của tỷ lệ đăng ký là về một nửa của IMR quốc gia). Tính tổng thể, các cấp độ ban đầu của các khía cạnh khác nhau của HD mạnh mẽ có liên quan đến sự phát triển tích cực tiếp theo hnăm,5 từ GDP để phát triển con người: đo sức mạnh của các liên kết trong chuỗi ATrong trường hợp của chuỗi A, dữ liệu sẵn có, theo thời gian, là hạn chế hơn trong trường hợp của chuỗi B, giấy phép-ting ít điều tra của quốc gia-specific heterogeneity. Hơn nữa, lý thuyết và khái niệm mô hình để giải thích cho những gì tạo ra HD cải tiến là không phát triển như những người giải thích EG. Trong việc xây dựng một biện pháp tổng thể của sức mạnh của chuỗi A, chúng ta do đó được buộc phải dựa vào mối quan hệ mặt cắt giữa EG và HD cải tiến để tạo ra một biện pháp quốc gia-specific. Chúng tôi sử dụng các cố hữu trong việc tăng cường HD cấp độ từ cao EG chậm để làm giảm vấn đề của đảo ngược quan hệ nhân quả.Để xây dựng một biện pháp của sức mạnh tổng thể của chuỗi A cho mỗi quốc gia, chúng tôi sử dụng đất nước-specific fitted dư từ một hồi quy 'cuối' (1980-2000) HD cải tiến trên 'đầu' EG (1960-1980). Ý tưởng là rằng, được đưa ra phát triển ban đầu, quốc gia đã tốt hơn HD vào cuối giai đoạn mẫu (tức là cao fitted dư) được suy ra để có là thêm effective trong dịch EG vào HD, có lẽ là bởi vì họ đã đầu tư nhiều hơn profits phát triển ban đầu vào phát triển cơ sở hạ tầng HD, và do đó có liên kết mạnh mẽ hơn trong chuỗi A. Để chính thức hóa các chiến lược đo lường của chúng tôi, hãy để đầu và nửa cuối của mẫu của chúng tôi được đại diện bởi chỉ 0 và 1, tương ứng, do đó, về nguyên tắc, chúng tôi có thể sử dụng sau phương trình để ước lượng sức mạnh quốc gia-specific của chuỗi A:∆HDi1 = κ + ψigi0 + ξi (8) nơi chuyển đổi đất nước-specific đô la trưởng đầu vào HD được đưa ra bởi nước-specificsườn ψi. Thật không may, hồi qui này có 80 chỉ quan sát, nhưng tham số 81, để ước tính nếu các thông số độ dốc được phép được không đồng nhất. Nếu chúng tôi muốn theo đuổi chiến lược này, chúng tôi có thể cố gắng để đẩy kích thước loạt thời gian giới hạn của nó và giải nén khoảng thời gian 2 hoặc 3 cho mỗi quốc gia, nhưng trong làm như vậy chúng ta sẽ phải làm cho các giả định chính xác hơn về cấu trúc tụt hậu trong mô hình ở trên. Thời gian,về nguyên tắc, cách tiếp cận này là khoảng phù hợp với phương pháp tiếp cận chuỗi B chúng tôi thảo luận ở trên, trong thực tế số lượng thời gian loạt điểm nhỏ làm cho điều này quá không chính xác được một chiến lược khả thi.Thay vào đó, chúng tôi chuyển sang mặt cắt mối quan hệ giữa ∆HDi1 và gi0 và yêu cầu: đối với một đầu cho sự phát triển gi0, những gì là những cải tiến sau này trong HD? Câu trả lời cho câu hỏi này là chỉ đơn giản là fitted còn lại để các hồi quy coefficient dốc đồng nhất:∆HDi1 = κ + ψgi0 + vi (9)Gọi này fitted dư vˆi. Lưu ý rằng bởi cơ học của OLS, biện pháp này là độc lập của gi0, và lưu ý thêm rằng giải thích các biện pháp này của sức mạnh của chuỗi A khi so sánh với các biện pháp dốc trên ngụ ý rằng:vi = ξi + gi0 (ψi − ψ) (10)Nếu lỗi hồi quy, ξi, là nhỏ, tức là nếu một điều kiện cần thiết để cải thiện HD là sự tăng trưởng trong thu nhập, EG, đại diện cho quan điểm rằng ví dụ như là 'công cụ' cho HD, sau đó này cross-section dựa trên phương pháp sử dụng dư fitted sẽ hầu như reflect efficiency chuyển đổi đầu EG vào sau này HD cải tiến. Do đó vˆi sẽ phục vụ như là một biện pháp phù hợp của sức mạnh của các liên kết trong chuỗi A, đưa ra một biện pháp cụ thể của HD.Để xây dựng một biện pháp của sức mạnh tổng thể tương đối của chuỗi A cho mỗi quốc gia, do đó, chúng tôi sử dụng dư quốc gia-specific từ một hồi quy HD cải tiến, 1980 đến 2000, trên EG, từ năm 1960 đến năm 1980. Biện pháp này của chuỗi A sức mạnh như vậy là độc lập của đầu EG bởi xây dựng, và nhưng chúng tôi nhiều rằng nó có một mối tương quan tích cực mạnh với tốc độ tăng trưởng vào cuối giai đoạn mẫu. Ở đây một lần nữa, thời gian chậm trễ trong sản xuất HD làm giảm khả năng nhấn lái xe này mối quan hệ rõ ràng, tích cực. Bản chất đa chiều của HD có nghĩa là chúng tôi đến lúc different fitted dư (tức là thế mạnh của chuỗi A) theo các biện pháp chúng tôi chọn. Để chiếm đóng hai kích thước của HD, sức khỏe và giáo dục, chúng tôi sử dụng IMR thiếu hụt giảm và giảm thiếu hụt tuyển sinh trung học, cả hai cho nửa sau của mẫu vật (1980 đến năm 1995). 18 cho cả hai loạt các chúng tôi fit một hồi quy liên quan EG, 1960-1980 để HD, 1980-1995. Hồi quy dòng đại diện cho mối quan hệ có hệ thống của một Rupi đầu EG để cải tiến HD 20 năm sau đó. Những dòng hồi qui, và các dữ liệu liên quan điểm, được thể hiện trong con số 7 và 8. Có, độ lệch dọc của một quốc gia từ hồi quy dòng đại diện cho sức mạnh chuỗi A tương đối của nó. Các con số cho thấy rằng, các quốc gia, cao đầu EG thường dẫn đến tốt hơn HD cải tiến vào cuối giai đoạn mẫu. Nhưng kết nối không phải là tự động, như nước chẳng hạn như Oman và Gabon Hiển thị tăng trưởng khá cao, nhưng trung bình chỉ HD cải tiến. Tương tự như vậy, nước như Chile và Sri Lanka có chỉ trung bình đầu EG, chưa đáng kể tốt hơn so với trung bình HD cải tiến vào cuối giai đoạn. Một số giải thích cho các độ lệch sẽ được xem xét dưới đây. Trong hình 7 (trong đó IMSR là các biện pháp HD), Singapore đứng ra là có giảm lớn nhất ở IMR cho một số tiền nhất định của sự phát triển sớm, trong khi Chile, Malaysia, và Trinidad là cũng rẻ quốc gia tăng trưởng đầu Tuy nhiên đã giảm rất lớn trong IMSR. Bởi vì chúng tôi biện pháp chuỗi A điều kiện về phát triển ban đầu, các quốc gia này thực sự điểm tốt hơn trên chuỗi một sức mạnh hơn làm Hàn Quốc hoặc ả Rập Saudi, mà đã về cùng một IMSR, nhưng có nhiều tăng trưởng cao đầu là tốt.Hình 8 trình bày mối quan hệ cùng, bây giờ bằng cách sử dụng cắt giảm thiếu hụt trung học tuyển sinh vào vị trí của IMSR. Trong trường hợp này Uruguay điểm số tốt nhất, trong khi Hong Kong, quốc gia với hầu hết các mạnh nhất Chuỗi A liên kết khi sử dụng IMR như các biện pháp của HD, là nhìn thấy khá gần gũi với dòng fitted hồi qui, và do đó chỉ khoảng trung bình. Ai Cập và Chile, trong khi hiển thị khá different đầu tốc độ tăng trưởng, triển lãm khoảng sức mạnh cùng một chuỗi A. Sri Lanka là một trong những nước vài làm khá tốt trên cả hai biện pháp của HD, trong khi cộng hòa Dominica, Gabon, Syria và Ecuador thực hiện tương đối kém khi sử dụng tuyển sinh trung học.CHÈN HÌNH 7CHÈN HÌNH 8Các biện pháp của chúng tôi dựa trên các chỉ số HD riêng có đền bù cho những điểm mạnh và điểm yếu.IMSR có Đức tính mà thời gian chậm trễ từ phát triển ban đầu cho đến khi những cải tiến trong HD được thực hiện có khả năng khá ngắn hạn so với khía cạnh khác của HD. Nhược điểm của việc sử dụng IMSR là giảm IMR có thể ít hơn một mục tiêu một khi mức độ IMR được sufficiently nhỏ. Đăng ký dữ liệu có đức hạnh của các địa chỉ yếu tố con người vốn của HD, mà là một yếu tố quan trọng như là một đầu vào và như là một kết quả. Tuy nhiên, enrollments có một thời gian đáng tụt hậu, nghĩa là trong việc phát triển cơ sở hạ tầng để hỗ trợ enrollments cao hơn nó là cần thiết để đào tạo giáo viên, xây dựng trường học, vv. Enrollments cũng có nhược điểm của không đạt chất lượng giáo dục. Vì vậy, chúng tôi cũng xây dựng một chỉ số dựa trên cả hai của những biện pháp HD. Chúng tôi sử dụng là hai bộ số dư, đơn giản để xây dựng một chỉ số chung của sức mạnh tương đối của chuỗi A. Trong điều khoản của chỉ số này, sau đó, các quốc gia với chuỗi A liên kết chặt chẽ là Uruguay, Chile, Sri Lanka, Algeria, và Triều tiên, và những người có mối liên kết yếu nhất của chuỗi A là Gabon, Papua New Guinea, và Botswana.Differences quốc gia trong sức mạnh tương đối của chuỗi một là do nhiều yếu tố cấu trúc và chính sách mà xác định efficiency với những nguồn lực GDP được chuyển đổi thành kết quả HD. Như thảo luận trước đó, đây là những khả năng bao gồm tỷ lệ hộ nghèo và phân phối thu nhập, tỷ lệ chi tiêu xã hội và vị trí tương đối của women.19 để điều tra một số các nguồn specific của những thế mạnh chuỗi A, chúng tôi phân tích chúng (như chúng tôi đã làm với các biện pháp chuỗi B trong bảng 4) với một tập hợp của các biến được đề xuất bởi hình 1. Các kết quả được trình bày trong bảng 5, sử dụng chỉ số kết hợp đối với sức mạnh của chuỗi A. do để collinearity giữa chi tiêu công trên đầu người về giáo dục và y tế chúng tôi báo cáo hồi qui specifications trên chúng một cách riêng biệt. Cả hai đều cho một thủ đô chi tiêu công về giáo dục và y tế là significantly liên quan đến sức mạnh tương đối của chuỗi A, trong khi mức độ bất bình đẳng Hiển thị mạnh mẽ nghịch liên quan. Mối quan hệ với tỷ lệ ưu tiên chi tiêu chính phủ (cột 3 và 4) Hiển thị về cơ bản không có effect. Chúng tôi có thể giải thích chuỗi A sức mạnh là khá khiêm tốn, ngoài coefficient Gini mà thể hiện như là một yếu tố quan trọng của giải thích. Lưu ý rằng khu vực núm vú cao su confirm sức mạnh của chuỗi A là thấp hơn ở châu Phi ở đâu, một lần nữa, AIDS có khả năng là có liên quan hơn ở nơi khác. Một phân tích sâu hơn cần thiết để khám phá các nguồn mà từ đó chuỗi A có nguồn gốc sức mạnh của nó; do sự đa dạng của hỗn hợp chính sách có thể sản xuất dây chuyền mạnh mẽ, đây là một bài tập vượt ra ngoài phạm vi của bài báo này. Các phiên bản đồ họa của các bảng được thể hiện trong con số 9 và 10.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi nhìn nhau biến HD riêng biệt như họ là người có tương quan và đo riêng biệt của họ trong fl uence trong vòng một hồi quy là không thể. Các học e ff vv là ít chính xác hơn so với IMR và LE e phản ff, nhưng điều này một phần là do sự biến động thấp hơn trong tỷ lệ nhập học trung học (độ lệch chuẩn của tỷ lệ nhập học là khoảng một nửa của IMR giữa các nước). Về tổng thể, các cấp ban đầu của các khía cạnh khác nhau của HD liên quan chặt chẽ quỹ đạo tiếp theo tích cực tăng trưởng,
5 Từ GDP để phát triển con người: Đo lường sức mạnh của các liên kết trong chuỗi A Trong trường hợp của chuỗi A, dữ liệu sẵn có, theo thời gian, hạn chế hơn so với trường hợp của chuỗi B, permit- ting ít điều tra của quốc gia đặc hiệu fi c không đồng nhất. Hơn nữa, mô hình lý thuyết và khái niệm để giải thích cho những gì tạo ra những cải thiện HD không như phát triển như những giải thích EG. Trong khi xây dựng một biện pháp tổng thể về sức mạnh của chuỗi A, do đó chúng tôi buộc phải dựa vào các mối quan hệ chéo giữa EG và cải tiến HD để tạo ra một biện pháp fi c nước đặc hiệu. Chúng tôi sử dụng độ trễ cố hữu trong việc nâng cao trình độ HD từ cao EG để giảm vấn đề nhân quả ngược lại. Để xây dựng một thước đo sức mạnh tổng thể của chuỗi A cho mỗi quốc gia, chúng ta sử dụng từng quốc gia Speci fi c fi dư tted từ hồi quy của 'cuối '(1980-2000) cải tiến HD trên' sớm 'EG (1960-1980). Ý tưởng là, cho sự phát triển ban đầu, các nước có HD tốt hơn vào cuối thời kỳ mẫu (tức là fi tted dư cao hơn) được suy ra để có được nhiều e ff ective trong dịch EG vào HD, có lẽ vì họ đã đầu tư nhiều hơn nữa của các ts fi pro của tăng trưởng ban đầu vào phát triển cơ sở hạ tầng của họ HD, và do đó có liên kết mạnh mẽ hơn trong chuỗi A. Để chính thức hóa chiến lược đo lường của chúng tôi, để cho nửa đầu và cuối của mẫu của chúng tôi được đại diện bởi số 0 và 1 kí, tương ứng, do đó, về nguyên tắc, chúng tôi có thể sử dụng các phương trình sau đây để ước tính các nước đặc hiệu mạnh fi c của chuỗi A: ΔHDi1 = κ + ψigi0 + ξi (8) sự biến đổi fi c nước đặc hiệu đô la tăng trưởng đầu vào HD được đưa ra bởi các nước đặc hiệu fi c dốc ψi. Thật không may, hồi quy này chỉ có 80 quan sát, nhưng 81 thông số, để ước tính nếu các thông số độ dốc được phép là không đồng nhất. Nếu chúng ta muốn theo đuổi chiến lược này, chúng ta có thể cố gắng để đẩy chiều chuỗi thời gian để giới hạn của nó và giải nén 2 hoặc 3 khoảng thời gian mỗi nước, nhưng làm như vậy chúng ta sẽ phải đưa ra giả định nhiều chính xác hơn về cấu trúc lag ở trên mô hình. Trong khi đó, về nguyên tắc, phương pháp này là khoảng phù hợp với cách tiếp cận của chúng tôi B Chain thảo luận ở trên, trong thực tế số lượng nhỏ hơn của các điểm chuỗi thời gian làm cho điều này quá thiếu chính xác để có một chiến lược khả thi. Thay vào đó, chúng ta chuyển sang mối quan hệ chéo giữa Δ HDI1 và gi0 và hỏi: cho một gi0 phát triển sớm nhất định, các cải tiến sau này trong HD là gì? Câu trả lời cho câu hỏi này chỉ đơn giản là fi tted dư để đồng nhất dốc COE ffi cient hồi quy: ΔHDi1 = κ + ψgi0 + vi (9) Gọi fi này tted vi còn lại. Lưu ý rằng bằng các cơ chế của OLS, biện pháp này là độc lập với gi0, và lưu ý thêm rằng việc giải thích điều này thước đo sức mạnh của chuỗi A khi so sánh với các biện pháp dốc trên ngụ ý rằng: vi = ξi + (ψi - ψ) gi0 (10 ) Nếu lỗi hồi quy, ξi, là nhỏ, tức là nếu một điều kiện cần thiết để cải thiện HD là tăng trưởng về thu nhập, EG, đại diện cho quan điểm rằng EG là 'công cụ' cho HD, sau đó phương pháp này có mặt cắt ngang dựa trên bằng cách sử dụng fi tted dư lớn sẽ lại fl ect e ffi tính hiệu chuyển đổi đầu EG vào cải tiến HD sau đó. Như vậy vi sẽ phục vụ như là một biện pháp thích hợp về sức mạnh của các liên kết trong chuỗi A, được đưa ra một biện pháp cụ thể của HD. Để xây dựng một thước đo sức mạnh tổng thể tương đối của chuỗi A cho mỗi quốc gia, do đó, chúng tôi sử dụng các số dư fi c nước đặc hiệu từ hồi quy của cải HD, 1980-2000, trên EG, từ năm 1960 đến năm 1980. Phương pháp này về Chain Một thế mạnh là do độc lập của đầu bởi EG xây dựng, tuy nhiên chúng ta Fi NĐ rằng nó có một mối tương quan tích cực mạnh mẽ với tốc độ tăng trưởng ở cuối của thời kỳ mẫu. Ở đây một lần nữa, thời gian trễ trong sản xuất HD làm giảm khả năng của sự đồng thời lái xe rõ ràng, mối quan hệ tích cực này. Các chất đa chiều của HD có nghĩa là chúng tôi đến di ff erent fi dư tted (tức là thế mạnh của chuỗi A) theo các biện pháp chúng tôi lựa chọn. Để nắm bắt được hai trong số các kích thước của HD, y tế và giáo dục, chúng tôi sử dụng các IMR giảm thâm hụt và giảm thâm hụt tuyển sinh trung học, cả hai trong nửa sau của mẫu (1980-1995). 18 Đối với cả loạt những chúng fi t một hồi quy liên quan EG, giai đoạn 1960-1980 để HD, 1980-1995. Đường hồi quy thể hiện mối quan hệ có hệ thống của đồng rupee của đầu EG để cải HD 20 năm sau đó. Các đường hồi quy, và các điểm dữ liệu liên quan, được thể hiện trong hình 7 và 8. Có, độ lệch dọc của một đất nước từ dòng hồi quy đại diện cho chuỗi tương đối của nó Một thế mạnh. Các số liệu cho thấy, ở các nước, đầu cao hơn EG thường dẫn đến những cải tiến tốt hơn HD vào cuối thời kỳ mẫu. Nhưng các kết nối không tự động, như các nước như Oman và Gabon thấy sự tăng trưởng khá cao, tuy nhiên chỉ có những cải tiến HD trung bình. Tương tự như vậy, các nước như Chile và Sri Lanka chỉ có trung bình đầu EG, chưa có những cải tiến tốt hơn HD hơn mức trung bình đáng kể vào cuối kỳ. Một số lời giải thích cho những sai lệch sẽ được xem xét dưới đây. Trong hình 7 (nơi IMSR là thước đo HD), Singapore đứng ra như là có giảm lớn nhất trong IMR cho một số tiền nhất định của sự phát triển sớm, trong khi Chile, Malaysia, và Trinidad cũng là những nước phát triển sớm thấp mà dù sao cũng giảm rất lớn trong IMSR. Bởi vì chuỗi của chúng tôi Một điều kiện biện pháp về tăng trưởng ban đầu, các quốc gia thực tế điểm số tốt hơn trên Chain Một thế mạnh hơn do Hàn Quốc hay Saudi Arabia, mà đã về IMSR cùng, nhưng mà đã cao hơn nhiều đầu tăng trưởng. Hình 8 trình bày các mối quan hệ cùng , bây giờ sử dụng cắt giảm thâm hụt tuyển sinh trung học ở nơi IMSR. Trong trường hợp này điểm Uruguay tốt nhất, trong khi Hồng Kông, các nước với hầu hết các liên kết chuỗi A mạnh nhất khi sử dụng IMR là thước đo của HD, được xem là khá gần với fi tted đường hồi quy, và do đó chỉ ở mức trung bình. Ai Cập và Chile, trong khi hiển thị khá di ff erent tốc độ tăng trưởng sớm, triển lãm khoảng cùng cường độ của chuỗi A. Sri Lanka là một trong số ít các nước có hành khá tốt trên cả hai biện pháp của HD, trong khi Cộng hòa Dominican, Gabon, Syria và Ecuador thực hiện tương đối kém khi sử dụng tuyển sinh trung học. INSERT HÌNH 7 INSERT HÌNH 8 biện pháp của chúng tôi dựa trên các chỉ số HD cá nhân này có bù điểm mạnh và điểm yếu. IMSR có đức hạnh mà thời gian trễ từ tăng trưởng ban đầu cho đến những cải tiến trong HD được nhận ra là khả năng khá ngắn so với các khía cạnh khác của HD. Nhược điểm của việc sử dụng IMSR là giảm IMR có thể ít hơn của một mục tiêu một lần mức IMR được su FFI ciently nhỏ. Dữ liệu tuyển sinh có đức hạnh của việc giải quyết các yếu tố nguồn nhân lực của HD, đó là một yếu tố quan trọng cả hai như là một đầu vào và như một kết quả. Tuy nhiên, tuyển sinh có một thời gian trễ đáng kể, tức là trong việc phát triển cơ sở hạ tầng để hỗ trợ tuyển sinh cao hơn, nó là cần thiết để đào tạo giáo viên, xây dựng trường học, vv tuyển sinh cũng có những hạn chế của không chiếm cho chất lượng học tập. Do đó, chúng tôi cũng xây dựng một chỉ số dựa trên cả hai biện pháp HD. Chúng tôi sử dụng trung bình đơn giản của hai tập hợp các phần dư của để xây dựng một chỉ số tổng thể của sức mạnh tương đối của chuỗi A. Xét về chỉ số này, sau đó, các quốc gia có liên kết mạnh mẽ Chain A là Uruguay, Chile, Sri Lanka, Algeria, và Hàn Quốc, và những người có liên kết chuỗi Một yếu nhất là Gabon, Papua New Guinea, và Botswana. Các erences nước di ff trong sức mạnh tương đối của chuỗi A là do nhiều yếu tố cấu trúc và chính sách mà xác định tính hiệu e ffi mà nguồn GDP được chuyển đổi vào kết quả HD. Như đã thảo luận trước đó, đây là những khả năng bao gồm tỷ lệ đói nghèo và phân phối thu nhập, tỷ lệ chi tiêu xã hội và vị trí tương đối của women.19 Để điều tra một số các nguồn fi c đặc hiệu trong những thế mạnh Chain A, chúng tôi phân tích chúng (như chúng ta đã làm với các biện pháp Chain B trong Bảng 4) với một tập các biến được đề xuất bởi Hình 1. Các kết quả được trình bày trong bảng 5, trong đó sử dụng các chỉ số kết hợp với sức mạnh của chuỗi A. Do các cộng tuyến giữa chi tiêu công cộng trên đầu về giáo dục và sức khỏe chúng tôi báo cáo hồi quy cation fi Speci thứ riêng. Cả hai mỗi vốn chi tiêu công cho giáo dục và y tế là trọng yếu fi đáng liên quan đến sức mạnh tương đối của chuỗi A, trong khi mức độ bất bình đẳng thể hiện là mạnh tỷ lệ nghịch. Các mối quan hệ với tỷ lệ ưu tiên chi tiêu chính phủ (Cột 3 và 4) sẽ hiển thị cơ bản không e ff ect. Khả năng của chúng tôi để giải thích Chain Một thế mạnh là khá khiêm tốn, ngoài các Gini COE ffi hụt mà hiện lên như một yếu tố quan trọng giải thích. Lưu ý rằng khu vực núm vú cao su con fi rm rằng sức mạnh của chuỗi A là thấp hơn ở châu Phi, nơi, một lần nữa, AIDS có thể sẽ phù hợp hơn ở nơi khác. Một phân tích sâu hơn là cần thiết để phát hiện ra các nguồn mà từ đó chuỗi A có nguồn gốc sức mạnh của nó; do sự đa dạng của các hỗn hợp chính sách mà có thể sản xuất dây chuyền mạnh mẽ, đây là một bài tập vượt ra ngoài phạm vi của bài viết này. Các phiên bản đồ họa của các bảng được thể hiện trong hình 9 và 10.