- النص
- تاريخ
TechnologyThe technology variables
Technology
The technology variables play a dual role in the analysis. First they serve as
technology shifters and as such reduce, or eliminate completely, the bias of the estimated
input coefficients that is caused by the correlation of inputs and technology. Second, we
can examine empirically how well they describe the data and thereby guide us in the search
for appropriate technology indicators. The test of the null hypothesis that the technology
block can be omitted is rejected, as reported in Table 4.
Turning to the individual components, the estimated elasticities in Tables 3 and 5
give the same message. The peak yield serves well as a shifter of the agricultural
productivity, as measured by the core technology, with an elasticity of about 0.83. The
level of development of the country relative to the US is also an important explanatory variable of agricultural productivity. Note that the contribution of this variable is over and
above that of the peak yield which shows that the yield level is not the only indicator;
first, the yield variable does not represent the productivity in livestock production which
accounts for about one third of output and second, there is a scope for improving
efficiency under a given technology by coming closer to the frontier, as represented by the
performance of the US.
The between-time regression shows that, for the sample as a whole, none of the
technology variables was important in accounting for the changes in agricultural
productivity over time. The work is done by physical capital. The implication is that even
though schooling and peak yields increased with time (Table 2), we get no evidence that
they contributed to the benefits harvested from improvements in the available technology.
It is the changes in the available technology that caused the increase in these variables, at
least in peak yield and perhaps in schooling. But it was capital availability that was crucial
for the countries to take full advantage of the available technology. This sheds light on the
importance of physical capital in accounting for the changes in agricultural productivity in
the study period.
The results are different for individual countries, as seen from the between-country
regression, where the level of development is important in accounting for the productivity
variations. This is a statement of the importance of the various attributes of the overall
level of development of a country in determining the level of agricultural productivity.
This may also be the reason that schooling appears to be irrelevant. To the extent that
schooling matters, it may have an indirect effect through the development variable.
However, to what extent schooling matters and how it can be measured using aggregate
data is still an open question and was recently highlighted by Pritchett (1996).
The peak yield is a measure of the frontier of the implemented technology, but
countries do not always operate at the frontier. We thus introduced the yield gap variable
described above, whose average for the sample as a whole is 9 percent of the peak yield.
As seen in Table 2, this variable varies considerably within country and time. We add this
variable to the regression and report the results in Table 6. The variable has a negative
effect on output in the within regression. This is of no surprise, operating off the frontier
has a negative effect on productivity. The reason for introducing the variable is to allow
for a shift of the function to account for the unfavorable environment and thereby relieve
the inputs from accounting for this outcome. Interestingly, the effect on the input
elasticities is minor, except for labor, as can be seen by comparing Tables 6 and 3. It thus
leads to the conclusion that the within-country-time yield gap was caused by transitory
effects that could not be anticipated or were anticipated to be transitory and therefore
there was no reason to make major changes in the inputs. The main change in the within
analysis is in the peak yield coefficient, which increases from 0.83 (Table 3) to 0.93 (Table
6). The latter number is obtained by freeing the variable from the noise of the transitory
conditions and thus is thought to be more reliable.
The results are different for the between-country regression where the coefficient
of the yield gap is positive, significant and sizable, 1.24, higher than the coefficient of peak
yield in the within regression. To understand this result, we have to go back to the
definition of the variables. In the between-country regression, we use the average growth
15
rate of the peak yield in place of the peak yield index and therefore we do not control for
the level of technology as we have done in the within analysis. Thus, the gap captures
some of this effect. An increase in the gap occurs either by an increase in the peak yield,
which is of a permanent nature, or by a transitory decline in the performance in a given
year. In the between-country regression the relative gap is measured as the country
average gap over the 21 year of the study period and as such it summarizes permanent
effects, rather than the transitory ones which dominated the within variations. Therefore,
a larger permanent increase in the gap seems to reflect larger peak yields and this explains
the positive regression coefficient of this variable in the between-country regression.
What countries find it difficult to stay closer to their own frontier? The answer can be
found by examining the correlation coefficients of the gap and the other variables given in
the appendix. The correlation coefficients are close to zero for the within deviations,
which is consistent with the interpretation that these deviations in the yield gap were
transitory. On the other hand, they are significantly negative for the country averages,
particularly with capital and fertilizers, and to a lesser degree with schooling and
development. It is the poorer countries that had on average a larger yield gap.
The technology variables play a dual role in the analysis. First they serve as
technology shifters and as such reduce, or eliminate completely, the bias of the estimated
input coefficients that is caused by the correlation of inputs and technology. Second, we
can examine empirically how well they describe the data and thereby guide us in the search
for appropriate technology indicators. The test of the null hypothesis that the technology
block can be omitted is rejected, as reported in Table 4.
Turning to the individual components, the estimated elasticities in Tables 3 and 5
give the same message. The peak yield serves well as a shifter of the agricultural
productivity, as measured by the core technology, with an elasticity of about 0.83. The
level of development of the country relative to the US is also an important explanatory variable of agricultural productivity. Note that the contribution of this variable is over and
above that of the peak yield which shows that the yield level is not the only indicator;
first, the yield variable does not represent the productivity in livestock production which
accounts for about one third of output and second, there is a scope for improving
efficiency under a given technology by coming closer to the frontier, as represented by the
performance of the US.
The between-time regression shows that, for the sample as a whole, none of the
technology variables was important in accounting for the changes in agricultural
productivity over time. The work is done by physical capital. The implication is that even
though schooling and peak yields increased with time (Table 2), we get no evidence that
they contributed to the benefits harvested from improvements in the available technology.
It is the changes in the available technology that caused the increase in these variables, at
least in peak yield and perhaps in schooling. But it was capital availability that was crucial
for the countries to take full advantage of the available technology. This sheds light on the
importance of physical capital in accounting for the changes in agricultural productivity in
the study period.
The results are different for individual countries, as seen from the between-country
regression, where the level of development is important in accounting for the productivity
variations. This is a statement of the importance of the various attributes of the overall
level of development of a country in determining the level of agricultural productivity.
This may also be the reason that schooling appears to be irrelevant. To the extent that
schooling matters, it may have an indirect effect through the development variable.
However, to what extent schooling matters and how it can be measured using aggregate
data is still an open question and was recently highlighted by Pritchett (1996).
The peak yield is a measure of the frontier of the implemented technology, but
countries do not always operate at the frontier. We thus introduced the yield gap variable
described above, whose average for the sample as a whole is 9 percent of the peak yield.
As seen in Table 2, this variable varies considerably within country and time. We add this
variable to the regression and report the results in Table 6. The variable has a negative
effect on output in the within regression. This is of no surprise, operating off the frontier
has a negative effect on productivity. The reason for introducing the variable is to allow
for a shift of the function to account for the unfavorable environment and thereby relieve
the inputs from accounting for this outcome. Interestingly, the effect on the input
elasticities is minor, except for labor, as can be seen by comparing Tables 6 and 3. It thus
leads to the conclusion that the within-country-time yield gap was caused by transitory
effects that could not be anticipated or were anticipated to be transitory and therefore
there was no reason to make major changes in the inputs. The main change in the within
analysis is in the peak yield coefficient, which increases from 0.83 (Table 3) to 0.93 (Table
6). The latter number is obtained by freeing the variable from the noise of the transitory
conditions and thus is thought to be more reliable.
The results are different for the between-country regression where the coefficient
of the yield gap is positive, significant and sizable, 1.24, higher than the coefficient of peak
yield in the within regression. To understand this result, we have to go back to the
definition of the variables. In the between-country regression, we use the average growth
15
rate of the peak yield in place of the peak yield index and therefore we do not control for
the level of technology as we have done in the within analysis. Thus, the gap captures
some of this effect. An increase in the gap occurs either by an increase in the peak yield,
which is of a permanent nature, or by a transitory decline in the performance in a given
year. In the between-country regression the relative gap is measured as the country
average gap over the 21 year of the study period and as such it summarizes permanent
effects, rather than the transitory ones which dominated the within variations. Therefore,
a larger permanent increase in the gap seems to reflect larger peak yields and this explains
the positive regression coefficient of this variable in the between-country regression.
What countries find it difficult to stay closer to their own frontier? The answer can be
found by examining the correlation coefficients of the gap and the other variables given in
the appendix. The correlation coefficients are close to zero for the within deviations,
which is consistent with the interpretation that these deviations in the yield gap were
transitory. On the other hand, they are significantly negative for the country averages,
particularly with capital and fertilizers, and to a lesser degree with schooling and
development. It is the poorer countries that had on average a larger yield gap.
0/5000
التكنولوجيا
متغيرات التكنولوجيا بدور مزدوج في التحليل. الأولى هي بمثابة
المغيرون التكنولوجيا وعلى هذا النحو خفض، أو القضاء عليها تماما، التحيز لما يقدر
إدخال معاملات بسبب الترابط بين المدخلات والتكنولوجيا. الثانية، ونحن
يمكن دراسة تجريبية جيدا كيف أنها تصف البيانات وذلك مرشدا لنا في البحث
لمؤشرات التكنولوجيا المناسبة. اختبار الافتراض الخالي أنه التكنولوجيا
يمكن حذف كتلة مرفوض، وكما ورد في الجدول 4.
فيما يتعلق بكل عنصر من عناصرها، والمرونات المقدرة في الجداول 3 و 5
تعطي نفس الرسالة. الغلة ذروتها بمثابة جيدا شيفتر من الزراعة
الإنتاجية، كما يقاس بالتكنولوجيا الأساسية، مع مرونة من حوالي 0.83-
مستوى التنمية في البلد بالنسبة إلى الولايات المتحدة أيضا متغير تفسيرية هامة للإنتاجية الزراعية. علما بأن مساهمة هذا المتغير أكثر و
أعلاه أن الغلة القصوى مما يدل على أن مستوى الغلة ليست المؤشر الوحيد؛
أولاً، لا يمثل المتغير الغلة الإنتاجية في إنتاج الثروة الحيوانية التي
حسابات لحوالي ثلث الإنتاج والثانية، هناك مجال لتحسين
الكفاءة تحت تكنولوجيا معينة بالاقتراب إلى الحدود، كما يمثلها
الأداء من الولايات المتحدة.
الانحدار بين الوقت ويبين أن للعينة ككل، أي من
متغيرات التكنولوجيا أمر مهم في المحاسبة للتغييرات في الزراعية
الإنتاجية مع مرور الوقت. يتم العمل برأس المال المادي. الإيحاء بأن حتى
على الرغم من زيادة الغلة التعليم المدرسي والذروة مع الوقت (الجدول 2)، نحصل على أي دليل على أن
أنها أسهمت في الفوائد التي تحصد من التحسينات في التكنولوجيا المتاحة.
هو التغييرات في التكنولوجيا المتاحة التي تسبب الزيادة في هذه المتغيرات، في
أقل في ذروة الغلة، وربما في التعليم المدرسي. ولكن كان توافر رأس المال الذي كان حاسما
للبلدان الاستفادة الكاملة من التكنولوجيا المتاحة. وهذا يلقي الضوء على
أهمية رأس المال المادي في المحاسبة عن التغيرات في الإنتاجية الزراعية في
فترة الدراسة.
النتائج مختلفة بالنسبة لكل بلد على حدة، كما يتضح من بين البلد
الانحدار، حيث مستوى تطور مهم في المحاسبة للإنتاجية
الاختلافات. وهذا بيان أهمية السمات المختلفة لمجمل
مستوى التنمية في البلد في تحديد مستوى الإنتاجية الزراعية.
هذا قد يكون أيضا السبب في أن الدراسة تظهر أن يكون غير ذي صلة. وما دامت
الدراسة المسائل، قد يكون لها تأثير غير مباشر من خلال متغير التنمية.
بيد أن مسائل الدراسة مدى ما هي وكيف يمكن أن يكون تقاس باستخدام تجميع
البيانات لا تزال مسألة مفتوحة، وكان أبرزها مؤخرا بريتشيت (1996).
الغلة القصوى مقياس للحدود لتنفيذ التكنولوجيا، ولكن
البلدان لا تعمل دائماً على الحدود. وهكذا قدمنا المتغير فجوة الغلة
الموصوفة أعلاه، الذين المتوسط بالنسبة للعينة ككل هو 9 في المائة من الغلة الذروة.
كما يتضح في الجدول 2، هذا المتغير يختلف اختلافاً كبيرا داخل البلد والوقت. نقوم بإضافة هذا
متغير إلى الانحدار وتقديم تقرير النتائج في الجدول 6. المتغير قد سلبي
تأثير على الإخراج في داخل انحدار. وهذا أمر لم يكن مفاجئاً، العاملة قبالة الحدود
له تأثير سلبي على الإنتاجية. السبب في إدخال المتغير للسماح
لتحول من دالة لحساب للبيئة غير المواتية، ومما يخفف
المدخلات من المحاسبة للوصول إلى هذه النتيجة. من المثير للاهتمام، تأثير على المدخلات
المرونات طفيفة، باستثناء حزب العمل، كما يتبين من مقارنة الجداول 6 و 3. هكذا
يقود إلى الاستنتاج بأن سببه الفجوة داخل البلد وقت الغلة عابرة
الآثار التي يمكن أن لا يكون متوقعا أو كان من المتوقع أن تكون مؤقتة وبالتالي
كان هناك أي سبب لإجراء تغييرات رئيسية في المدخلات. التغيير الرئيسي في داخل
التحليل في معامل العائد الذروة، مما يزيد من 0.83 (الجدول 3) إلى 0.93 (الجدول
6). يتم الحصول على العدد الأخير بتحرير المتغير من الضوضاء لانتقالي
الشروط وهكذا هو يعتقد أن تكون أكثر موثوقية.
النتائج مختلفة بالنسبة لخط الانحدار بين البلد حيث المعامل
المحصول هو فجوة كبيرة وإيجابية وكبيرة، 1.24، أعلى من معامل ذروة
العائد في داخل انحدار. لفهم هذه النتيجة، علينا أن نعود إلى
تعريف المتغيرات. في الانحدار بين البلد، نحن نستخدم متوسط النمو
15
معدل الذروة العائد بدلاً من مؤشر العائد الذروة وذلك أننا لا نسيطر على
مستوى التكنولوجيا كما فعلنا إطار تحليل. وهكذا، يلتقط الفجوة
بعض من هذا التأثير. تحدث زيادة في الفجوة أما عن طريق زيادة في الغلة ذروتها،
وهي ذات طبيعة دائمة، أو بانخفاض مؤقت في الأداء في معطى
السنة. في الانحدار بين البلد هو قياس الفجوة النسبية كالبلد
متوسط الفجوة السنة 21 من فترة الدراسة، وعلى هذا النحو فإنه يلخص الدائمة
الآثار، بدلاً من تلك الانتقالي الذي يهيمن داخل الاختلافات. ولذلك،
زيادة دائمة في الفجوة أكبر ويبدو أن تعكس أكبر ذروة الغلال، وهذا ما يفسر
معامل الانحدار الإيجابي لهذا المتغير في الانحدار بين البلد.
ما هي الدول التي تجد صعوبة في البقاء أقرب إلى الحدود الخاصة بهم؟ يمكن أن يكون الجواب
وجدت بدراسة معاملات الارتباط للفجوة وغيرها من المتغيرات التي تعطي
التذييل. معاملات الارتباط قريبة من الصفر لضمن الانحرافات،
وهو ما يتسق مع التفسير الذي كانت هذه الانحرافات في فجوة الغلة
عابرة. من ناحية أخرى، فسلبية إلى حد كبير للمتوسطات القطرية،
خاصة مع رأس المال، والأسمدة، وإلى درجة أقل مع التعليم المدرسي و
التنمية. هي البلدان الأكثر فقراً التي كان متوسط فجوة غلة أكبر.
متغيرات التكنولوجيا بدور مزدوج في التحليل. الأولى هي بمثابة
المغيرون التكنولوجيا وعلى هذا النحو خفض، أو القضاء عليها تماما، التحيز لما يقدر
إدخال معاملات بسبب الترابط بين المدخلات والتكنولوجيا. الثانية، ونحن
يمكن دراسة تجريبية جيدا كيف أنها تصف البيانات وذلك مرشدا لنا في البحث
لمؤشرات التكنولوجيا المناسبة. اختبار الافتراض الخالي أنه التكنولوجيا
يمكن حذف كتلة مرفوض، وكما ورد في الجدول 4.
فيما يتعلق بكل عنصر من عناصرها، والمرونات المقدرة في الجداول 3 و 5
تعطي نفس الرسالة. الغلة ذروتها بمثابة جيدا شيفتر من الزراعة
الإنتاجية، كما يقاس بالتكنولوجيا الأساسية، مع مرونة من حوالي 0.83-
مستوى التنمية في البلد بالنسبة إلى الولايات المتحدة أيضا متغير تفسيرية هامة للإنتاجية الزراعية. علما بأن مساهمة هذا المتغير أكثر و
أعلاه أن الغلة القصوى مما يدل على أن مستوى الغلة ليست المؤشر الوحيد؛
أولاً، لا يمثل المتغير الغلة الإنتاجية في إنتاج الثروة الحيوانية التي
حسابات لحوالي ثلث الإنتاج والثانية، هناك مجال لتحسين
الكفاءة تحت تكنولوجيا معينة بالاقتراب إلى الحدود، كما يمثلها
الأداء من الولايات المتحدة.
الانحدار بين الوقت ويبين أن للعينة ككل، أي من
متغيرات التكنولوجيا أمر مهم في المحاسبة للتغييرات في الزراعية
الإنتاجية مع مرور الوقت. يتم العمل برأس المال المادي. الإيحاء بأن حتى
على الرغم من زيادة الغلة التعليم المدرسي والذروة مع الوقت (الجدول 2)، نحصل على أي دليل على أن
أنها أسهمت في الفوائد التي تحصد من التحسينات في التكنولوجيا المتاحة.
هو التغييرات في التكنولوجيا المتاحة التي تسبب الزيادة في هذه المتغيرات، في
أقل في ذروة الغلة، وربما في التعليم المدرسي. ولكن كان توافر رأس المال الذي كان حاسما
للبلدان الاستفادة الكاملة من التكنولوجيا المتاحة. وهذا يلقي الضوء على
أهمية رأس المال المادي في المحاسبة عن التغيرات في الإنتاجية الزراعية في
فترة الدراسة.
النتائج مختلفة بالنسبة لكل بلد على حدة، كما يتضح من بين البلد
الانحدار، حيث مستوى تطور مهم في المحاسبة للإنتاجية
الاختلافات. وهذا بيان أهمية السمات المختلفة لمجمل
مستوى التنمية في البلد في تحديد مستوى الإنتاجية الزراعية.
هذا قد يكون أيضا السبب في أن الدراسة تظهر أن يكون غير ذي صلة. وما دامت
الدراسة المسائل، قد يكون لها تأثير غير مباشر من خلال متغير التنمية.
بيد أن مسائل الدراسة مدى ما هي وكيف يمكن أن يكون تقاس باستخدام تجميع
البيانات لا تزال مسألة مفتوحة، وكان أبرزها مؤخرا بريتشيت (1996).
الغلة القصوى مقياس للحدود لتنفيذ التكنولوجيا، ولكن
البلدان لا تعمل دائماً على الحدود. وهكذا قدمنا المتغير فجوة الغلة
الموصوفة أعلاه، الذين المتوسط بالنسبة للعينة ككل هو 9 في المائة من الغلة الذروة.
كما يتضح في الجدول 2، هذا المتغير يختلف اختلافاً كبيرا داخل البلد والوقت. نقوم بإضافة هذا
متغير إلى الانحدار وتقديم تقرير النتائج في الجدول 6. المتغير قد سلبي
تأثير على الإخراج في داخل انحدار. وهذا أمر لم يكن مفاجئاً، العاملة قبالة الحدود
له تأثير سلبي على الإنتاجية. السبب في إدخال المتغير للسماح
لتحول من دالة لحساب للبيئة غير المواتية، ومما يخفف
المدخلات من المحاسبة للوصول إلى هذه النتيجة. من المثير للاهتمام، تأثير على المدخلات
المرونات طفيفة، باستثناء حزب العمل، كما يتبين من مقارنة الجداول 6 و 3. هكذا
يقود إلى الاستنتاج بأن سببه الفجوة داخل البلد وقت الغلة عابرة
الآثار التي يمكن أن لا يكون متوقعا أو كان من المتوقع أن تكون مؤقتة وبالتالي
كان هناك أي سبب لإجراء تغييرات رئيسية في المدخلات. التغيير الرئيسي في داخل
التحليل في معامل العائد الذروة، مما يزيد من 0.83 (الجدول 3) إلى 0.93 (الجدول
6). يتم الحصول على العدد الأخير بتحرير المتغير من الضوضاء لانتقالي
الشروط وهكذا هو يعتقد أن تكون أكثر موثوقية.
النتائج مختلفة بالنسبة لخط الانحدار بين البلد حيث المعامل
المحصول هو فجوة كبيرة وإيجابية وكبيرة، 1.24، أعلى من معامل ذروة
العائد في داخل انحدار. لفهم هذه النتيجة، علينا أن نعود إلى
تعريف المتغيرات. في الانحدار بين البلد، نحن نستخدم متوسط النمو
15
معدل الذروة العائد بدلاً من مؤشر العائد الذروة وذلك أننا لا نسيطر على
مستوى التكنولوجيا كما فعلنا إطار تحليل. وهكذا، يلتقط الفجوة
بعض من هذا التأثير. تحدث زيادة في الفجوة أما عن طريق زيادة في الغلة ذروتها،
وهي ذات طبيعة دائمة، أو بانخفاض مؤقت في الأداء في معطى
السنة. في الانحدار بين البلد هو قياس الفجوة النسبية كالبلد
متوسط الفجوة السنة 21 من فترة الدراسة، وعلى هذا النحو فإنه يلخص الدائمة
الآثار، بدلاً من تلك الانتقالي الذي يهيمن داخل الاختلافات. ولذلك،
زيادة دائمة في الفجوة أكبر ويبدو أن تعكس أكبر ذروة الغلال، وهذا ما يفسر
معامل الانحدار الإيجابي لهذا المتغير في الانحدار بين البلد.
ما هي الدول التي تجد صعوبة في البقاء أقرب إلى الحدود الخاصة بهم؟ يمكن أن يكون الجواب
وجدت بدراسة معاملات الارتباط للفجوة وغيرها من المتغيرات التي تعطي
التذييل. معاملات الارتباط قريبة من الصفر لضمن الانحرافات،
وهو ما يتسق مع التفسير الذي كانت هذه الانحرافات في فجوة الغلة
عابرة. من ناحية أخرى، فسلبية إلى حد كبير للمتوسطات القطرية،
خاصة مع رأس المال، والأسمدة، وإلى درجة أقل مع التعليم المدرسي و
التنمية. هي البلدان الأكثر فقراً التي كان متوسط فجوة غلة أكبر.
يجري ترجمتها، يرجى الانتظار ..
التكنولوجيا التكنولوجيا
متغيرات تلعب دورا مزدوجا في التحليل. أول ما تكون التكنولوجيا
أذرع التبديل ومن ثم تقليل أو القضاء عليها نهائيا, تحيز من يمكنك أن معاملات الإدخال إلى الارتباط من المدخلات والتكنولوجيا. ثانيا، يمكنك أن تدرس تجريبياً كيفية وصف البيانات ومن ثم توجهنا في البحث الفائقة
المؤشرات التقنية المناسبة. اختبار بطلان فرضية أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تكون كتلة يمكنك رفض حذف، كما يرد في الجدول 4.
وانتقل إلى المكونات الفردية، المرونة المقدرة في الجدولين 3 و 5
تعطي نفس الرسالة. ذروة القوة يقدم فضلا عن ناقل حركة مثبت بالأرضية
الزراعية الانتاجية، كما يقاس التكنولوجيا الاساسية، مع مرونة نحو 0.83. يمكنك ان مستوى التنمية في البلد بالنسبة إلى الولايات المتحدة هو أيضا متغيرا هاما من الإنتاجية الزراعية. علما أن مساهمة هذه المتغيرات المذكورة أعلاه، يمكنك أن ذروة القوة التي تظهر أن تحقق مستوى ليس هو المؤشر الوحيد(
أولا، تسفر عن متغير لا تمثل الإنتاجية في الانتاج الحيواني التي الفولطية
تمثل حوالي ثلث الناتج و الثانية، هناك مجال لتحسين
الكفاءة في تكنولوجيا من الاقتراب من الحدود، كما يمكنك أداء الولايات المتحدة "
بين الوقت يبين أن التراجع على العينة ككل، أي من المتغيرات التقنية يمكنك أن المهم في المحاسبة عن التغييرات في الإنتاجية الزراعية
بمرور الوقت.العمل من رأس المال المادي. ومعنى ذلك أن حتى يمكنك أن ذروة التعليم مع الوقت زيادة الغلة (الجدول 2)، نحصل على دليل يمكنك أن تساهم في الاستفادة من التحسينات في التكنولوجيا المتاحة "
ومن التغييرات في التكنولوجيا المتاحة التي تسبب زيادة في هذه المتغيرات على الأقل يمكنك في ذروة القوة ربما في التعليم.لكنها كانت توفر راس المال يمكنك أن المهم في هذه البلدان على الاستفادة من التكنولوجيا المتاحة. وهذا يسلط الضوء على أهمية يمكنك من رأس المال المادي في حساب التغيرات في الإنتاج الزراعي في
فترة الدراسة "
نتائج مختلفة على فرادى البلدان، كما يتضح من بين البلاد يمكنك التراجع,حيث أن مستوى التنمية في حساب الإنتاجية
الاختلافات. هذا هو بيان أهمية مختلف الصفات العامة مستوى يمكنك من وضع البلاد في تحديد مستوى الانتاجية الزراعية " هذا قد يكون السبب أن الدراسة تظهر أن تكون ذات صلة. بقدر ما يمكنك تعليم المسائل,وقد يكون تأثير غير مباشر عبر وضع متغير "
لكن إلى أي مدى مسائل التعليم و كيف يمكن قياس إجمالي يمكنك استخدام البيانات لا يزال مسألة مفتوحة و كان أبرزها مؤخرا pritchett (1996) .
ذروة الانتاج على مدى الحدود من تنفيذ التكنولوجيا، ولكن يمكنك دائما لا تعمل على الحدود.ومن ثم عرض متغير يمكنك لتضييق الفجوة المشار إليها أعلاه، متوسط العينة ككل 9 فى المائة من ذروة القوة "
كما يتضح من الجدول 2, هذا المتغير تتفاوت بشكل كبير داخل البلد. يمكنك إضافة هذا المتغير إلى التراجع عن النتائج في الجدول 6. متغير سلبي أثر على الانتاج يمكنك في خلال التراجع. وهذا أمر لم يكن مفاجئا,تعمل خارج الحدود
أثر سلبي على الإنتاجية. سبب تقديم المتغير هو السماح يمكنك التحول من الوظيفة على حساب البيئة السلبية و يخفف
مدخلات من هذه النتيجة. ومن المثير للاهتمام أن التأثير على يمكنك إدخال مرونة ثانوية، باستثناء العمل، كما يتبين من المقارنة بين الجدولين 6 و 3. وهكذا الفولطية
يقود إلى استنتاج مفاده أن داخل البلاد في الوقت لتضييق الفجوة بسبب انتقالي
آثار لا يمكن التنبؤ بها أو كان من المتوقع أن تكون مؤقتة ومن ثم يمكنك لا يوجد سبب لإجراء تغييرات جذرية في المدخلات. التغيير الرئيسي في داخل
التحليل في معامل انتاج الذروة، مما يزيد من 0.83 (الجدول 3) إلى 0.93
)الجدول 6 (.هذا الأخير هو الحصول على عدد من تحرير المتغير من الضوضاء من الانتقالي
الظروف ومن ثم يعتبر أكثر موثوقية"
نتائج تختلف بين بلد فيها معامل الانحدار يمكنك من لتضييق الفجوة ايجابية كبيرة كبيرة، 1.24 ، أعلى من معامل من ذروة
تحقق في إطار التراجع. فهم هذه النتيجة,علينا أن نعود إلى يمكنك تعريف المتغيرات. في هذا التراجع بين البلدان، نستخدم متوسط نمو 15
معدل يمكنك من ذروة القوة في مكان من على قمة مؤشر القوة ولذلك لا يمكنك أن مستوى التكنولوجيا كما فعلنا في إطار التحليل. ومن ثم، فإن الفجوة تعتقل
بعض من ذلك. زيادة في الفجوة أو زيادة في ذروة القوة "
وهي ذات طبيعة دائمة أو مؤقتة انخفاض في الأداء في ضوء
العام. من بين البلاد التراجع النسبي هو قياس الفجوة في البلاد
متوسط الفجوة خلال 21 سنة من فترة الدراسة ومن ثم يلخص
آثار دائمة بدلا من الانتقالي التي سادت في الاختلافات. ولذلك "
أكبر زيادة في الفجوة يبدو أنه يعكس ارتفاع إيرادات أكبر وهذا ما يفسر التراجع الايجابية يمكنك من هذا المتغير معامل في بين البلاد التراجع "
ما يجد صعوبة في اقرب إلى الحدود؟ الجواب يمكن يمكنك العثور على دراسة معاملات ارتباط الفجوة المتغيرات الأخرى في
التذييل.العلاقة بين معاملات تكاد تكون منعدمة في داخل انحرافات "
التي يتفق مع تفسير هذه الانحرافات في لتضييق الفجوة كانت
عابرة. ومن ناحية أخرى، كثيرا ما تكون سلبية المتوسطات القطرية"
لا سيما العاصمة والاسمدة، بدرجة أقل، يمكنك تطوير التعليم.من هو أفقر البلدان على المتوسط لتضييق الفجوة الكبيرة.
متغيرات تلعب دورا مزدوجا في التحليل. أول ما تكون التكنولوجيا
أذرع التبديل ومن ثم تقليل أو القضاء عليها نهائيا, تحيز من يمكنك أن معاملات الإدخال إلى الارتباط من المدخلات والتكنولوجيا. ثانيا، يمكنك أن تدرس تجريبياً كيفية وصف البيانات ومن ثم توجهنا في البحث الفائقة
المؤشرات التقنية المناسبة. اختبار بطلان فرضية أن هذه التكنولوجيا يمكن أن تكون كتلة يمكنك رفض حذف، كما يرد في الجدول 4.
وانتقل إلى المكونات الفردية، المرونة المقدرة في الجدولين 3 و 5
تعطي نفس الرسالة. ذروة القوة يقدم فضلا عن ناقل حركة مثبت بالأرضية
الزراعية الانتاجية، كما يقاس التكنولوجيا الاساسية، مع مرونة نحو 0.83. يمكنك ان مستوى التنمية في البلد بالنسبة إلى الولايات المتحدة هو أيضا متغيرا هاما من الإنتاجية الزراعية. علما أن مساهمة هذه المتغيرات المذكورة أعلاه، يمكنك أن ذروة القوة التي تظهر أن تحقق مستوى ليس هو المؤشر الوحيد(
أولا، تسفر عن متغير لا تمثل الإنتاجية في الانتاج الحيواني التي الفولطية
تمثل حوالي ثلث الناتج و الثانية، هناك مجال لتحسين
الكفاءة في تكنولوجيا من الاقتراب من الحدود، كما يمكنك أداء الولايات المتحدة "
بين الوقت يبين أن التراجع على العينة ككل، أي من المتغيرات التقنية يمكنك أن المهم في المحاسبة عن التغييرات في الإنتاجية الزراعية
بمرور الوقت.العمل من رأس المال المادي. ومعنى ذلك أن حتى يمكنك أن ذروة التعليم مع الوقت زيادة الغلة (الجدول 2)، نحصل على دليل يمكنك أن تساهم في الاستفادة من التحسينات في التكنولوجيا المتاحة "
ومن التغييرات في التكنولوجيا المتاحة التي تسبب زيادة في هذه المتغيرات على الأقل يمكنك في ذروة القوة ربما في التعليم.لكنها كانت توفر راس المال يمكنك أن المهم في هذه البلدان على الاستفادة من التكنولوجيا المتاحة. وهذا يسلط الضوء على أهمية يمكنك من رأس المال المادي في حساب التغيرات في الإنتاج الزراعي في
فترة الدراسة "
نتائج مختلفة على فرادى البلدان، كما يتضح من بين البلاد يمكنك التراجع,حيث أن مستوى التنمية في حساب الإنتاجية
الاختلافات. هذا هو بيان أهمية مختلف الصفات العامة مستوى يمكنك من وضع البلاد في تحديد مستوى الانتاجية الزراعية " هذا قد يكون السبب أن الدراسة تظهر أن تكون ذات صلة. بقدر ما يمكنك تعليم المسائل,وقد يكون تأثير غير مباشر عبر وضع متغير "
لكن إلى أي مدى مسائل التعليم و كيف يمكن قياس إجمالي يمكنك استخدام البيانات لا يزال مسألة مفتوحة و كان أبرزها مؤخرا pritchett (1996) .
ذروة الانتاج على مدى الحدود من تنفيذ التكنولوجيا، ولكن يمكنك دائما لا تعمل على الحدود.ومن ثم عرض متغير يمكنك لتضييق الفجوة المشار إليها أعلاه، متوسط العينة ككل 9 فى المائة من ذروة القوة "
كما يتضح من الجدول 2, هذا المتغير تتفاوت بشكل كبير داخل البلد. يمكنك إضافة هذا المتغير إلى التراجع عن النتائج في الجدول 6. متغير سلبي أثر على الانتاج يمكنك في خلال التراجع. وهذا أمر لم يكن مفاجئا,تعمل خارج الحدود
أثر سلبي على الإنتاجية. سبب تقديم المتغير هو السماح يمكنك التحول من الوظيفة على حساب البيئة السلبية و يخفف
مدخلات من هذه النتيجة. ومن المثير للاهتمام أن التأثير على يمكنك إدخال مرونة ثانوية، باستثناء العمل، كما يتبين من المقارنة بين الجدولين 6 و 3. وهكذا الفولطية
يقود إلى استنتاج مفاده أن داخل البلاد في الوقت لتضييق الفجوة بسبب انتقالي
آثار لا يمكن التنبؤ بها أو كان من المتوقع أن تكون مؤقتة ومن ثم يمكنك لا يوجد سبب لإجراء تغييرات جذرية في المدخلات. التغيير الرئيسي في داخل
التحليل في معامل انتاج الذروة، مما يزيد من 0.83 (الجدول 3) إلى 0.93
)الجدول 6 (.هذا الأخير هو الحصول على عدد من تحرير المتغير من الضوضاء من الانتقالي
الظروف ومن ثم يعتبر أكثر موثوقية"
نتائج تختلف بين بلد فيها معامل الانحدار يمكنك من لتضييق الفجوة ايجابية كبيرة كبيرة، 1.24 ، أعلى من معامل من ذروة
تحقق في إطار التراجع. فهم هذه النتيجة,علينا أن نعود إلى يمكنك تعريف المتغيرات. في هذا التراجع بين البلدان، نستخدم متوسط نمو 15
معدل يمكنك من ذروة القوة في مكان من على قمة مؤشر القوة ولذلك لا يمكنك أن مستوى التكنولوجيا كما فعلنا في إطار التحليل. ومن ثم، فإن الفجوة تعتقل
بعض من ذلك. زيادة في الفجوة أو زيادة في ذروة القوة "
وهي ذات طبيعة دائمة أو مؤقتة انخفاض في الأداء في ضوء
العام. من بين البلاد التراجع النسبي هو قياس الفجوة في البلاد
متوسط الفجوة خلال 21 سنة من فترة الدراسة ومن ثم يلخص
آثار دائمة بدلا من الانتقالي التي سادت في الاختلافات. ولذلك "
أكبر زيادة في الفجوة يبدو أنه يعكس ارتفاع إيرادات أكبر وهذا ما يفسر التراجع الايجابية يمكنك من هذا المتغير معامل في بين البلاد التراجع "
ما يجد صعوبة في اقرب إلى الحدود؟ الجواب يمكن يمكنك العثور على دراسة معاملات ارتباط الفجوة المتغيرات الأخرى في
التذييل.العلاقة بين معاملات تكاد تكون منعدمة في داخل انحرافات "
التي يتفق مع تفسير هذه الانحرافات في لتضييق الفجوة كانت
عابرة. ومن ناحية أخرى، كثيرا ما تكون سلبية المتوسطات القطرية"
لا سيما العاصمة والاسمدة، بدرجة أقل، يمكنك تطوير التعليم.من هو أفقر البلدان على المتوسط لتضييق الفجوة الكبيرة.
يجري ترجمتها، يرجى الانتظار ..
لغات أخرى
دعم الترجمة أداة: الآيسلندية, الأذرية, الأردية, الأفريقانية, الألبانية, الألمانية, الأمهرية, الأوديا (الأوريا), الأوزبكية, الأوكرانية, الأويغورية, الأيرلندية, الإسبانية, الإستونية, الإنجليزية, الإندونيسية, الإيطالية, الإيغبو, الارمنية, الاسبرانتو, الاسكتلندية الغالية, الباسكية, الباشتوية, البرتغالية, البلغارية, البنجابية, البنغالية, البورمية, البوسنية, البولندية, البيلاروسية, التاميلية, التايلاندية, التتارية, التركمانية, التركية, التشيكية, التعرّف التلقائي على اللغة, التيلوجو, الجاليكية, الجاوية, الجورجية, الخؤوصا, الخميرية, الدانماركية, الروسية, الرومانية, الزولوية, الساموانية, الساندينيزية, السلوفاكية, السلوفينية, السندية, السنهالية, السواحيلية, السويدية, السيبيوانية, السيسوتو, الشونا, الصربية, الصومالية, الصينية, الطاجيكي, العبرية, العربية, الغوجراتية, الفارسية, الفرنسية, الفريزية, الفلبينية, الفنلندية, الفيتنامية, القطلونية, القيرغيزية, الكازاكي, الكانادا, الكردية, الكرواتية, الكشف التلقائي, الكورسيكي, الكورية, الكينيارواندية, اللاتفية, اللاتينية, اللاوو, اللغة الكريولية الهايتية, اللوكسمبورغية, الليتوانية, المالايالامية, المالطيّة, الماورية, المدغشقرية, المقدونية, الملايو, المنغولية, المهراتية, النرويجية, النيبالية, الهمونجية, الهندية, الهنغارية, الهوسا, الهولندية, الويلزية, اليورباية, اليونانية, الييدية, تشيتشوا, كلينجون, لغة هاواي, ياباني, لغة الترجمة.
