Therefore an increase in the rate o

Therefore an increase in the rate of growth of either R&D capital or human capital leads to a rise in the rate of growth of TFP. An alternative view might be that these variables should enter as levels effects, so that a rise in the level of R&D capital or human capital would lead to a rise in the rate of growth of measured TFP. Such a rise in the growth rate is in the spirit of the Benhabib & Spiegel (1994) view of human capital. We test whether the levels or differences effect is the most significant.

Table 12 presents our first set of results. All the regressions in table 12 contain interactions of the industry characteristics with the productivity gap. The first four columns report variants of equation 17 where the R&D and human capital effects enter either in differences or levels. The fifth column tests whether R&D capital should enter in levels or differences. Regression 1 estimates a productivity gap effect (log theta) of 0.039, and an R&D elasticity (log R&D) of 0.078, both of which are significant, while the human capital (log atc) effect is negative and insignificant. The pattern of the interaction terms is interesting. The capital to labour ratio and the human capital ratio have negative but insignificant coefficients. The energy to capital ratio; the R&D to capital ratio; import to output ratio and export to output ratio interactions, all have positive coefficients, but the energy to capital ratio and import to output ratio are insignificant.

Regression 2 includes the level of human capital (log atc) rather than its difference. Once again it has a negative sign, and is insignificant. The coefficients on the productivity gap and the change in R&D capital do not change significantly when the level of human capital is included. Regression 3 includes the level of R&D capital (log R&D) and the change in human capital (log atc). Once again, the level effect is insignificant, as is the human capital effect. Regression 4 includes the level of R&D capital and the level of human capital. Both variables are insignificant. Regression 5 contains both the level of R&D capital and the change in R&D capital, and suggests strongly that it is the change in R&D capital that is significant in this context.

Taken together, the results in table 12 suggest that the productivity gap and the change in R&D capital have a positive and significant effect on TFP growth in Japanese manufacturing. Interestingly, human capital appears to have no significant effect, either as a levels effect or in differences (the ratio of non-production workers to total workers is a rather imprecise measure of human capital). Furthermore, the human capital interaction term is also negative and insignificant. The interaction terms do not present a clear picture at this stage, although industries with high ratios of R&D capital to physical capital appear to catch up faster (inter4).

Turning now to table 13, we wish to explore a number of auxiliary hypotheses and to derive a more parsimonious set of productivity gap interactions. Regression 6 restricts the effects of human capital and the level of R&D capital to be zero. The productivity gap and change in R&D capital remain significant, and the restriction cannot be rejected (F(1,220)=0.69 [P=0.41]). Note that the absence of levels effects in human capital and R&D imply that the steady-state level of relative TFP is determined simply by the industry fixed effects and the catch-up rate. It has often been argued that there was a major structural break in Japanese growth in 1973 (see Denny et al., 1992, for example). In order to test this hypothesis, regression 7 includes break terms for 1973 for both the productivity gap and the change in log R&D. The change in both the productivity gap effect and in the R&D effect is negative but insignificant. The joint hypothesis of no structural break in these two variables cannot be rejected (F(2,219)=0.22 [P=0.80]).

In table 13, regressions 8 to 10 sequentially delete the three productivity gap interaction terms that are not significant: the import to output ratio; the energy to capital ratio; and capital to labour ratio. The hypothesis that their coefficients are jointly zero cannot be rejected (F(3,221)=0.95 [P=0.41]). Regression 10 estimates a productivity gap coefficient of 0.038 and an R&D elasticity of 0.072. It contains three interaction terms that allow the effect of the productivity gap to differ with industries. It suggests that TFP growth has been faster, ceteris paribus, in those industries with lower ratios of non-production to total workers; with higher R&D capital to physical capital ratios; and higher export to output ratios. Regression 10 is the specification used later to calculate point elasticities for industry coefficients on the productivity gap.

A few comments on the robustness of these results may be of interest at this point. A number of checks were conducted. First, all regressions report heteroscedasticity-consistent standard-errors, and there is no evidence of problems with autocorrelation or heteroscedasticity. Second, the results are not sensitive to the inclusion of particular industries. Any individual industry can be omitted from the panel without a significant effect, that is, no variable of interest changes by more than one standard error and usually by much less. This suggests that the results are not being driven by outliers in any particular industry. Third, although the R&D capital variables are all deflated by the physical capital stock, this normalisation is not important. For example, in regression 10, the change in log of the R&D capital stock divided by the physical capital stock can be replaced by the change in the log of the R&D capital stock and its coefficient falls only slightly to 0.068, although it is less precisely estimated.

A fourth check on the robustness of the results was performed by the inclusion of interaction terms with the R&D capital variable as well as with the productivity gap. None of the former interactions has any significant effect. Fifth, although the estimates of the productivity gap use the industry-specific Purchasing Power Parities of Kuroda (1996), the results are not sensitive to the use of the Unit Value Ratios of van Ark (1996). Lastly, within the dynamic panel data framework used here, the estimated coefficients may be subject to a finite-sample bias (see Baltagi, 1995, chapter 3). This bias disappears asymptotically at the number of time periods rises, but not as the number of units of observation rises. In the present context, with 27 annual observations, the bias is likely to be small.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น การเพิ่มอัตราการเจริญเติบโตของทุนมนุษย์หรือทุน R & D นำไปสู่การเพิ่มขึ้นในอัตราการขยายตัวของ TFP มุมมองอื่นอาจว่า ตัวแปรเหล่านี้ควรใส่เป็นผลกระทบระดับ ให้เพิ่มขึ้นในระดับของทุนมนุษย์หรือทุน R & D จะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นในอัตราการขยายตัวของ TFP ที่วัด เช่นการเพิ่มขึ้นในอัตราการเติบโตอยู่ในจิตวิญญาณของ Benhabib & Spiegel ดู (1994) ของบุคลากร เราทดสอบว่าผลระดับหรือความแตกต่างสำคัญที่สุดตาราง 12 แสดงชุดของเราแรกของผลลัพธ์ Regressions ทั้งหมดในตาราง 12 ประกอบด้วยโต้ตอบลักษณะอุตสาหกรรมกับช่องว่างผลผลิต ก่อนสี่คอลัมน์รายงานตัวแปรของสมการ 17 ที่ R & D และมนุษย์ทุนผลใส่ ในความแตกต่างหรือระดับการ คอลัมน์ห้าทดสอบว่าทุน R & D ควรป้อนในระดับหรือความแตกต่าง ถดถอย 1 ประเมินการผลิตช่องว่างผล (ทีตาล็อก) ของ 0.039 และการวิจัยและพัฒนาความยืดหยุ่น (log R & D) ของ 0.078 ซึ่งทั้งสองเป็นสำคัญ ในขณะที่ผลของทุนมนุษย์ (log atc) เป็นค่าลบ และสำคัญ รูปแบบของเงื่อนไขโต้ตอบเป็นที่น่าสนใจ ทุนแรงงานอัตราส่วนและอัตราส่วนทุนมนุษย์มีสัมประสิทธิ์ติดลบ แต่ไม่สำคัญ พลังงานอัตราส่วนเงินทุน R & D อัตราส่วนเงินทุน นำเข้าการแสดงผลอัตราส่วนและต้องแสดงผลอัตราการโต้ตอบ มีค่าสัมประสิทธิ์เป็นบวก แต่พลังงานอัตราส่วนเงินกองทุนและอัตราส่วนผลผลิตที่นำเข้าสำคัญถดถอย 2 รวมถึงระดับของทุนมนุษย์ (ล็อก atc) แทนความแตกต่างของ อีกครั้งจะมีเครื่องหมายลบ และสำคัญ สัมประสิทธิ์การเปลี่ยนแปลงในทุน R & D และช่องว่างผลผลิตไม่เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อระดับของทุนมนุษย์มา ถดถอย 3 รวมถึงระดับของทุน R & D (ล็อก R & D) และการเปลี่ยนแปลงในทุนมนุษย์ (log atc) อีกครั้ง ระดับผลเป็นสำคัญ เป็นลักษณะทุนมนุษย์ ถดถอย 4 รวมถึงระดับของทุน R & D และระดับของทุนมนุษย์ ตัวแปรทั้งสองเป็นสำคัญ ถดถอย 5 ระดับของทุน R & D และการเปลี่ยนแปลงในทุน R & D และแนะนำอย่างยิ่งว่า เป็นการเปลี่ยนแปลงในเงินทุน R & D ที่มีความสำคัญในบริบทนี้ปวง ผลลัพธ์ในตาราง 12 แนะนำว่า การเปลี่ยนแปลงในทุน R & D และช่องว่างผลผลิตมีผลเป็นบวก และที่สำคัญขยายตัวของ TFP ในญี่ปุ่นผลิต เป็นเรื่องน่าสนใจ ทุนมนุษย์แล้ว มีผลไม่สำคัญ เป็นผลระดับ หรือ ในความแตกต่าง (อัตราส่วนของแรงงานไม่มีการผลิตคนงานทั้งหมดเป็นการวัดทุนมนุษย์เป็น imprecise) นอกจากนี้ คำโต้ตอบทุนมนุษย์เป็นลบ และที่สำคัญ โต้ตอบเงื่อนไขการแสดงภาพที่ชัดเจนในขั้นตอนนี้ แม้ว่าอุตสาหกรรม มีอัตราส่วนสูงของทุนทางกายภาพทุน R & D จะ จับขึ้นเร็ว (inter4)เปิดตอนนี้ตาราง 13 เราต้องสำรวจจำนวนเสริมสมมุติฐาน และมาโต้ช่องว่างผลผลิตชุด parsimonious มากขึ้น ถดถอย 6 จำกัดผลกระทบของทุนมนุษย์และระดับของทุน R & D ต้องเป็นศูนย์ ช่องว่างของผลผลิตและการเปลี่ยนแปลงในทุน R & D ยังคงสำคัญ และข้อจำกัดที่ไม่สามารถปฏิเสธ (F (1,220) = 0.69 [P = 0.41]) หมายเหตุที่ขาดลักษณะพิเศษระดับในทุนมนุษย์ และ R & D เป็นสิทธิ์แบบว่า กำหนดระดับท่อนของ TFP ญาติ เพียง โดยอุตสาหกรรมคงลักษณะและอัตราตรงกับปัจจุบัน มันมีบ่อยได้โต้เถียงว่า มีการแบ่งโครงสร้างหลักในการเจริญเติบโตของญี่ปุ่นใน 1973 (เห็น Denny et al., 1992 ตัวอย่าง) การทดสอบสมมติฐานนี้ ถดถอย 7 รวมแบ่งเงื่อนไข 1973 สำหรับช่องว่างผลผลิตและการเปลี่ยนแปลงในล็อกอาร์แอนด์ดี การเปลี่ยนแปลง ในทั้งสองทำช่องว่างของผล และผล R & D เป็นลบ แต่ไม่สำคัญ ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานร่วมของไม่แบ่งโครงสร้างในตัวแปรเหล่านี้สอง (F (2,219) =$ 0.22 [P = 1.03])ในตารางที่ 13, regressions 8 ถึง 10 ตามลำดับลบสามประสิทธิภาพช่องว่างโต้ตอบเงื่อนไขที่ไม่สำคัญ: การนำเข้าผลผลิตอัตรา พลังงานอัตราส่วนเงินทุน และทุนต่อแรงงาน ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานของสัมประสิทธิ์ร่วมศูนย์ (F (3,221) = 0.95 [P = 0.41]) ถดถอย 10 ประเมินสัมประสิทธิ์การช่องว่างผลผลิตของ 0.038 และความยืดหยุ่นการ R & D ของ 0.072 ประกอบด้วยสามคำโต้ตอบที่ช่วยให้ผลของช่องว่างผลผลิตที่แตกต่างกับอุตสาหกรรม แนะนำว่า TFP เจริญเติบโตได้เร็วขึ้น ในอุตสาหกรรมที่มีอัตราส่วนล่างไม่มีการผลิตคนงานรวม ceteris paribus ด้วยทุน R & D สูงให้อัตราส่วนเงินกองทุนจริง และต้องสูงกว่าอัตราผลผลิต ถดถอย 10 เป็นข้อมูลจำเพาะที่ใช้ในภายหลังในการคำนวณ elasticities จุดสำหรับสัมประสิทธิ์อุตสาหกรรมเกี่ยวกับช่องว่างของผลผลิตเห็นกี่เกี่ยวกับเสถียรภาพของผลเหล่านี้อาจจะน่าสนใจณจุดนี้ จำนวนเช็คได้ดำเนิน แรก regressions ทั้งหมดรายงานข้อผิดพลาดมาตรฐาน heteroscedasticity สอดคล้องกัน และไม่มีหลักฐานของปัญหา autocorrelation หรือ heteroscedasticity สอง ผลลัพธ์ไม่สำคัญเพื่อรวมบางอุตสาหกรรม อุตสาหกรรมใด ๆ แต่ละสามารถตัดออกจากแผงโดยไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ นั่นคือ ตัวแปรไม่น่าสนใจเปลี่ยน โดยผิดพลาดมากกว่าหนึ่งมาตรฐาน และมักจะน้อยกว่ามาก แนะนำว่า ผลลัพธ์จะไม่ถูกควบคุม โดย outliers ในอุตสาหกรรมใด ๆ ที่สาม ถึงแม้ว่าตัวแปรทุน R & D ที่ทั้งหมดจะ deflated โดยการจดทะเบียนจริง normalisation นี้ไม่ได้สำคัญ ตัวอย่าง ในถดถอย 10 การเปลี่ยนแปลงในแฟ้มบันทึกของ R & D ทุนหุ้นหาร ด้วยหุ้นทุนทางกายภาพสามารถถูกแทนที่ โดยการเปลี่ยนแปลงในบันทึกของหุ้นทุน R & D และสัมประสิทธิ์การลดลงเพียงเล็กน้อยกับ 0.068 แม้ว่ามันจะแม่นยำน้อยประมาณมีดำเนินการตรวจสอบสี่ในเสถียรภาพของผล โดยรวมของคำโต้ตอบ มีตัวแปรทุน R & D และ มีช่องว่างผลผลิต ไม่มีการโต้ตอบที่อดีตมีผลอย่างมีนัยสำคัญใด ๆ ห้า ถึงแม้ว่าการประเมินช่องว่างผลผลิตใช้ในอุตสาหกรรมเฉพาะกำลังซื้อ Parities ของซายาโกะ (1996), ผลลัพธ์ไม่มีความสำคัญกับการใช้หน่วยค่าอัตราส่วนของรถตู้หีบ (1996) สุดท้ายนี้ ภายใต้แผงแบบไดนามิกข้อมูลกรอบใช้ที่นี่ สัมประสิทธิ์การประเมินอาจจะ มีอคติอย่างจำกัด (ดู Baltagi, 1995 บทที่ 3) ความโน้มเอียงนี้หาย asymptotically ที่จำนวนรอบระยะเวลาเพิ่มขึ้น แต่ไม่เป็นหมายเลขของหน่วยเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้น ในบริบทปัจจุบัน มีข้อสังเกตุปี 27 เส้นทแยงมีแนวโน้มที่มีขนาดเล็ก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นการเพิ่มขึ้นของอัตราการเจริญเติบโตของทั้ง R & D ทุนหรือทุนมนุษย์นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของอัตราการขยายตัวของ TFP มุมมองทางเลือกที่อาจเป็นไปได้ว่าตัวแปรเหล่านี้ควรจะใส่เป็นผลกระทบระดับเพื่อให้เพิ่มขึ้นในระดับของเงินทุน R & D หรือทุนมนุษย์จะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของอัตราการขยายตัวของ TFP วัด เพิ่มขึ้นดังกล่าวมีอัตราการเติบโตอยู่ในจิตวิญญาณของ Benhabib & เดอร์ส (1994) มุมมองของทุนมนุษย์ เราทดสอบว่าระดับความแตกต่างหรือผลที่ได้คือที่สำคัญที่สุด. ตารางที่ 12 นำเสนอชุดแรกของเราผล วิเคราะห์ทั้งหมดในตารางที่ 12 มีการติดต่อในลักษณะอุตสาหกรรมที่มีช่องว่างการผลิต ครั้งแรกที่สี่คอลัมน์รายงานตัวแปรของสมการ 17 ที่ R & D และผลกระทบทุนมนุษย์ใส่อย่างใดอย่างหนึ่งในความแตกต่างหรือระดับ การทดสอบคอลัมน์ที่ห้าไม่ว่าจะเป็นเงินทุน R & D ควรจะใส่ในระดับหรือความแตกต่าง การถดถอย 1 ประมาณการผลกระทบทำให้เกิดช่องว่างการผลิต (theta log) ของ 0.039 และ R & D ยืดหยุ่น (log R & D) ของ 0.078 ซึ่งทั้งสองมีความสำคัญในขณะที่ทุนมนุษย์ (log ATC) มีผลเป็นลบและไม่มีนัยสำคัญ รูปแบบของข้อตกลงการทำงานร่วมกันเป็นที่น่าสนใจ ทุนต่อแรงงานและอัตราส่วนเงินกองทุนของมนุษย์มีค่าสัมประสิทธิ์เชิงลบ แต่ไม่มีนัยสำคัญ พลังงานให้อัตราส่วนเงินกองทุน; R & D ต่อทุน นำเข้าเพื่อส่งออกและอัตราการส่งออกไปยังปฏิสัมพันธ์สัดส่วนการส่งออกทั้งหมดมีค่าสัมประสิทธิ์บวก แต่พลังงานให้อัตราส่วนเงินกองทุนและนำเข้าต่อการส่งออกที่มีนัยสำคัญ. ถดถอย 2 รวมถึงระดับของทุนมนุษย์ (เข้าสู่ระบบ ATC) มากกว่าความแตกต่าง อีกครั้งหนึ่งที่มันมีเครื่องหมายลบและไม่มีนัยสำคัญ ค่าสัมประสิทธิ์ในช่องว่างการผลิตและการเปลี่ยนแปลงใน R & D ทุนไม่เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อระดับของทุนมนุษย์จะรวม การถดถอย 3 รวมถึงระดับของ R & D ทุน (log R & D) และการเปลี่ยนแปลงในทุนมนุษย์ (log ATC) อีกครั้งหนึ่งที่มีผลต่อระดับเล็กน้อยเป็นผลทุนมนุษย์ การถดถอย 4 รวมถึงระดับของเงินทุน R & D และระดับของทุนมนุษย์ ตัวแปรทั้งสองมีนัยสำคัญ การถดถอย 5 มีทั้งระดับของ R & D ทุนและการเปลี่ยนแปลงใน R & D ทุนและแสดงให้เห็นเป็นอย่างยิ่งว่ามันคือการเปลี่ยนแปลงใน R & D ทุนที่มีนัยสำคัญในบริบทนี้. ที่ร่วมกันผลลัพธ์ในตารางที่ 12 แสดงให้เห็นว่าช่องว่างการผลิตและการเปลี่ยนแปลง ใน R & D ทุนมีผลเชิงบวกและมีความสำคัญต่อการเจริญเติบโต TFP ในการผลิตของญี่ปุ่น ที่น่าสนใจทุนมนุษย์ดูเหมือนจะไม่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญไม่ว่าจะเป็นผลกระทบระดับหรือในความแตกต่าง (อัตราส่วนของคนงานที่ไม่ใช่การผลิตให้กับแรงงานทั้งหมดเป็นมาตรการคลุมเครือค่อนข้างทุนมนุษย์) นอกจากนี้ระยะปฏิสัมพันธ์ทุนมนุษย์ยังเป็นลบและไม่มีนัยสำคัญ เงื่อนไขการทำงานร่วมกันไม่ได้นำเสนอภาพที่ชัดเจนในขั้นตอนนี้ถึงแม้ว่าอุตสาหกรรมที่มีอัตราส่วนสูงของ R & D ทุนให้ทุนทางกายภาพปรากฏขึ้นเพื่อจับขึ้นเร็ว (inter4). เปิดวันนี้ถึงตารางที่ 13, เราต้องการที่จะสำรวจจำนวนของสมมติฐานเสริมและ ได้รับชุดประหยัดมากขึ้นของการสื่อสารช่องว่างการผลิต การถดถอย 6 จำกัด ผลกระทบของทุนมนุษย์และระดับของการวิจัยและพัฒนาทุนให้เป็นศูนย์ ช่องว่างการผลิตและการเปลี่ยนแปลงทุน R & D ยังคงอยู่อย่างมีนัยสำคัญและข้อ จำกัด ที่ไม่สามารถปฏิเสธ (F (1,220) = 0.69 [p = 0.41]) โปรดทราบว่ากรณีที่ไม่มีผลกระทบต่อระดับในทุนมนุษย์และ R & D หมายความว่าระดับคงสถานะของ TFP ญาติจะถูกกำหนดโดยเพียงแค่อุตสาหกรรมผลกระทบคงที่และอัตราการจับขึ้น จะได้รับมักจะเป็นที่ถกเถียงกันว่ามีการแบ่งโครงสร้างหลักในการเจริญเติบโตของญี่ปุ่นในปี 1973 (ดูนี่ส์ et al., 1992 ตัวอย่าง) เพื่อที่จะทดสอบสมมติฐานนี้ถดถอย 7 รวมถึงการทำลายเงื่อนไขสำหรับ 1973 สำหรับทั้งช่องว่างการผลิตและการเปลี่ยนแปลงในบันทึกของ R & D การเปลี่ยนแปลงทั้งในผลกระทบที่ทำให้เกิดช่องว่างการผลิตและใน R & D มีผลเป็นลบ แต่ไม่มีนัยสำคัญ สมมติฐานร่วมกันของไม่มีการแบ่งโครงสร้างในทั้งสองตัวแปรที่ไม่สามารถปฏิเสธ (F (2,219) = 0.22 [p = 0.80]). ใน 13 ตารางถดถอย 8-10 ตามลำดับลบปฏิสัมพันธ์ช่องว่างการผลิตสามข้อตกลงที่ไม่สำคัญ: นำเข้าต่อการส่งออก; พลังงานต่อทุน และทุนต่อแรงงาน สมมติฐานที่ว่าค่าสัมประสิทธิ์ของพวกเขาจะร่วมกันเป็นศูนย์ไม่สามารถปฏิเสธ (F (3,221) = 0.95 [p = 0.41]) การถดถอย 10 ประมาณการค่าสัมประสิทธิ์ช่องว่างการผลิตของ 0.038 และความยืดหยุ่นของ R & D ของ 0.072 มันมีสามข้อตกลงการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้ผลกระทบของช่องว่างการผลิตจะแตกต่างกับอุตสาหกรรม มันแสดงให้เห็นว่าการเติบโตของ TFP ได้รับเร็วขึ้น Ceteris paribus ในอุตสาหกรรมที่มีอัตราส่วนที่ลดลงของการผลิตที่ไม่ให้แรงงานทั้งหมด; ด้วย R & D ที่สูงกว่าเงินทุนที่จะอัตราส่วนทุนทางกายภาพ และการส่งออกที่สูงกว่าอัตราส่วนการส่งออก การถดถอย 10 เป็นสเปคใช้ในภายหลังเพื่อคำนวณความยืดหยุ่นจุดสำหรับค่าสัมประสิทธิ์อุตสาหกรรมในช่องว่างการผลิต. ไม่กี่ความคิดเห็นเกี่ยวกับความทนทานของผลลัพธ์เหล่านี้อาจเป็นที่สนใจในจุดนี้ จำนวนของการตรวจสอบได้ดำเนินการ ครั้งแรกที่ถดถอยทั้งหมดรายงานความแปรปรวนสอดคล้องมาตรฐานข้อผิดพลาด, และมีหลักฐานของปัญหาเกี่ยวกับอัตหรือความแปรปรวนไม่มี ประการที่สองผลลัพธ์ที่ไม่ไวต่อการรวมของอุตสาหกรรมโดยเฉพาะอย่างยิ่ง อุตสาหกรรมใด ๆ ที่แต่ละคนจะถูกตัดออกจากแผงโดยไม่ต้องมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญที่เป็นตัวแปรของการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจมากกว่าหนึ่งข้อผิดพลาดมาตรฐานและไม่โดยปกติมากน้อย นี้แสดงให้เห็นว่าผลที่ได้จะไม่ได้รับแรงหนุนจากความผิดปกติโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมใด ๆ ประการที่สามแม้ว่า R & D ตัวแปรทุนจะกิ่วตอบโดยหุ้นทุนทางกายภาพฟื้นฟูนี้ไม่สำคัญ ยกตัวอย่างเช่นในการถดถอยที่ 10 การเปลี่ยนแปลงในการเข้าสู่ระบบของ R & D ทุนหุ้นโดยแบ่งเป็นหุ้นทุนทางกายภาพจะถูกแทนที่ด้วยการเปลี่ยนแปลงในการเข้าสู่ระบบของ R & D หุ้นทุนและค่าสัมประสิทธิ์ของตกเพียงเล็กน้อยเพื่อ 0.068 แม้ว่ามันจะน้อยได้อย่างแม่นยำ ประมาณ. ตรวจสอบที่สี่ในความทนทานของผลการดำเนินการโดยรวมของข้อตกลงการมีปฏิสัมพันธ์กับ R & D ตัวแปรทุนเช่นเดียวกับที่มีช่องว่างการผลิต ไม่มีปฏิสัมพันธ์อดีตมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญใด ๆ ประการที่ห้าแม้ว่าประมาณการของการใช้ช่องว่างผลผลิตอุตสาหกรรมเฉพาะ parities กำลังซื้อของคุโรดะ (1996) ผลลัพธ์ที่ไม่ไวต่อการใช้อัตราส่วนมูลค่าหน่วยของรถตู้เรือ (1996) สุดท้ายภายในกรอบแผงข้อมูลแบบไดนามิกใช้ที่นี่สัมประสิทธิ์ประมาณอาจจะอคติ จำกัด ตัวอย่าง (ดู Baltagi, 1995, บทที่ 3) อคตินี้จะหายไปในเชิงเส้นที่จำนวนของช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้น แต่ไม่เป็นจำนวนหน่วยของการสังเกตเพิ่มขึ้น ในบริบทปัจจุบันกับการสังเกตประจำปี 27 อคติมีแนวโน้มที่จะมีขนาดเล็ก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้น การเพิ่มขึ้นของอัตราการเติบโตของทั้ง R & D ทุนหรือทุนของมนุษย์นำไปสู่การเพิ่มขึ้นในอัตราการเติบโตของ tfp . มุมมองทางเลือกอาจจะมีตัวแปรเหล่านี้ควรระบุเป็นระดับผลกระทบเพื่อให้เพิ่มขึ้นในระดับของ R & D ทุนหรือทุนของมนุษย์จะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นในอัตราการเติบโตของวัด tfp .เช่นการเพิ่มขึ้นของอัตราการเติบโตในจิตวิญญาณของ benhabib & Spiegel ( 1994 ) มุมมองของทุนมนุษย์ เราทดสอบว่าระดับความแตกต่างหรือผลเป็นสำคัญที่สุด

ตารางที่ 12 แสดงชุดแรกของผลลัพธ์ สังกะสีทั้งหมดในตารางที่ 12 มีปฏิกิริยากับผลผลิตของอุตสาหกรรมลักษณะช่องว่างแรกสี่คอลัมน์รายงานตัวแปรของสมการ 17 ที่ R & D และผลทุนมนุษย์ระบุเหมือนกันในความแตกต่าง หรือระดับ สมาชิกกลุ่มคอลัมน์ที่ห้า ทดสอบว่า R & D ทุนควรระบุในระดับหรือความแตกต่าง การประมาณการผลผลิต 1 ช่องว่างผล ( log theta ) 0.039 และ R & D ความยืดหยุ่น ( เข้าสู่ระบบ R & D ) ของ 0.078 ซึ่งทั้งสองเป็นสําคัญในขณะที่ทุนมนุษย์ ( เข้าสู่ระบบ ATC ) ผลเป็นลบ และไม่โดดเด่น แบบแผนของปฏิสัมพันธ์ระหว่างเงื่อนไขน่าสนใจ ทุนแรงงาน อัตราส่วนและอัตราส่วนทุนมนุษย์ได้ลบ แต่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ ผลการวิจัยพบว่า 1 . พลังงานต่อทุน ; D R &อัตราส่วนทุน ; นำเข้าเพื่อส่งออกต่อและส่งออกไปยังปฏิสัมพันธ์อัตราส่วนผลผลิตทั้งหมดมีสัมประสิทธิ์เป็นบวกแต่พลังงานที่อัตราส่วนทุนต่อผลผลิต และการนำเข้าจะน้อย

การถดถอย 2 รวมถึงระดับของทุนมนุษย์ ( log ATC ) มากกว่าความแตกต่างของ อีกครั้งมันมีเครื่องหมายลบ และไม่สำคัญ ค่าสัมประสิทธิ์ในการลดช่องว่างและเปลี่ยน R & D ทุนไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อระดับของทุนมนุษย์ คือ รวมการถดถอย รวมถึงระดับของ R & D ทุน ( บันทึก R & D ) และการเปลี่ยนแปลงในทุนมนุษย์ ( เข้าสู่ระบบ ATC ) อีกครั้ง ที่ระดับผลเฉยๆ เป็น Effect ทุนมนุษย์ ถดถอย 4 รวมถึงระดับของ R & D ทุนและระดับของทุนมนุษย์ ตัวแปรทั้งสองจะแตกต่างกัน ขั้นตอน 5 มีทั้งระดับ R & D ทุนและเปลี่ยน R & D ทุนและแนะนำอย่างยิ่งว่า มันคือการเปลี่ยนแปลงใน R & D ทุนที่สำคัญในบริบทนี้

ถ่ายด้วยกันผลลัพธ์ในตารางที่ 12 แสดงให้เห็นว่าผลผลิตช่องว่างและเปลี่ยน R & D ทุนต้องมีผลบวกต่อการเติบโต tfp ในการผลิตของญี่ปุ่น น่าสนใจ ทุนมนุษย์ ที่ดูเหมือนจะไม่มีผลที่มีนัยสำคัญไม่ว่าจะเป็นระดับผลหรือความแตกต่าง ( อัตราส่วนที่ไม่ใช่การผลิตแรงงานคนงานทั้งหมดเป็นมาตรการที่ค่อนข้างคลุมเครือของทุนมนุษย์ นอกจากนี้ ในระยะปฏิสัมพันธ์ทุนมนุษย์เป็นลบ และไม่โดดเด่น ปฏิสัมพันธ์ระหว่างเงื่อนไขไม่ได้นำเสนอภาพที่ชัดเจนในขั้นตอนนี้ถึงแม้ว่าอุตสาหกรรมที่มีอัตราส่วนของ R & D ทุนทุนทางกายภาพปรากฏที่จะจับขึ้นเร็วขึ้น ( inter4 )

เปลี่ยนตอนนี้ตารางที่ 13 , เราต้องการที่จะสำรวจจำนวนของสมมติฐานเสริมและสร้างชุดความตระหนี่มากขึ้นช่องว่างของผลผลิตที่เพิ่มขึ้น ขั้นตอน 6 จำกัดผลของทุนมนุษย์และระดับของ R & D ทุนให้เป็นศูนย์เพิ่มช่องว่างและเปลี่ยน R & D ทุนยังคงสำคัญ และข้อ จำกัด ไม่สามารถปฏิเสธ ( F ( 1220 ) = 0.69 [ p = 0.41 ] ) หมายเหตุว่า ไม่มีผลในระดับทุนมนุษย์และ R & D บ่งบอกว่าคงที่ระดับ tfp ญาติถูกกำหนดโดยอุตสาหกรรมและแก้ไขผลกระทบจากอัตรามักจะได้รับการถกเถียงกันอยู่ว่ามีแบ่งโครงสร้างหลักในการเจริญเติบโตของญี่ปุ่นในปี 1973 ( เห็นเดนนี่ et al . , 1992 , ตัวอย่างเช่น ) เพื่อทดสอบสมมติฐานนี้ รวมถึงการแบ่งเงื่อนไข 7 ปี 1973 ทั้งช่องว่างและการเปลี่ยนแปลงเข้าสู่ระบบการผลิต R & D เปลี่ยนทั้งในผลผลิตและในช่องว่างผล R & D ผลเป็นลบ แต่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติสมมติฐานของข้อต่อโครงสร้างไม่มีหักทั้งสองตัวแปรไม่สามารถปฏิเสธ ( F ( รูปแบบ ) = 0.22 [ p = 0.80 ] )

ในโต๊ะ 13 , สังกะสี 8 ถึง 10 เป็นลบช่องว่างระหว่างคำที่ 3 ผลผลิตไม่แตกต่างกัน : การนำอัตราส่วนพลังงานต่อผลผลิต และเงินทุน ทุนแรงงานอัตราส่วนสมมติฐานที่ 2 ของพวกเขาร่วมกันที่ศูนย์ไม่สามารถปฏิเสธ ( F ( 3221 ) = 0.95 [ p = 0.41 ] ) การประมาณค่าสัมประสิทธิ์ 10 ช่องว่างผลผลิต ) และ R & D ความยืดหยุ่น 0.072 . มันมีสามเงื่อนไขที่ให้ผลของการเพิ่มช่องว่างให้แตกต่างกับอุตสาหกรรม มันแสดงให้เห็นว่าการเจริญเติบโต tfp ได้เร็วขึ้น paribus ceteris ,ในอุตสาหกรรมที่มีการผลิตลดลงของอัตราส่วนที่ไม่ใช่แรงงานทั้งหมด ที่มีค่า R & D ทุนอัตราส่วนทุนทางกายภาพ และส่งออกสูงกว่าอัตราส่วนผลผลิต ถดถอย 10 สเปคใช้ในภายหลังเพื่อคำนวณค่าความยืดหยุ่นเท่ากับจุดอุตสาหกรรมในการผลิต GAP

ไม่กี่ความคิดเห็นเกี่ยวกับความทนทานของผลลัพธ์เหล่านี้อาจเป็นประโยชน์ในจุดนี้การตรวจสอบการ ครั้งแรกของทุกสมการถดถอย heteroscedasticity รายงานข้อผิดพลาดมาตรฐานที่สอดคล้องกัน และไม่มีหลักฐานของปัญหากับข้อมูลหรือ heteroscedasticity . ประการที่สอง ผลลัพธ์จะไม่อ่อนไหวกับการรวมของอุตสาหกรรมโดยเฉพาะ บุคคลใด ๆ อุตสาหกรรมสามารถตัดออกจากแผง ไม่มีผลอย่างมีนัยสำคัญคือไม่มีตัวแปรที่น่าสนใจการเปลี่ยนแปลงมากกว่าหนึ่งมาตรฐานข้อผิดพลาดและมักจะโดยมากน้อย นี้แสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่ไม่ได้ถูกขับเคลื่อนโดยผิดปกติในอุตสาหกรรมเฉพาะใด ๆ ประการที่สาม แม้ว่า R & D ทุนตัวแปรทั้งหมดออก โดยหุ้นทุนทางกายภาพ การฟื้นฟูนี้ไม่ได้เป็นสำคัญ ตัวอย่างเช่นในขั้นตอน 10เปลี่ยนเข้าสู่ระบบของ R & D ทุนแบ่งออกเป็นหุ้นทุนทางกายภาพจะถูกแทนที่โดยการเปลี่ยนแปลงในบันทึกของ R & D หุ้นทุนและสัมประสิทธิ์อยู่เพียงเล็กน้อย เพื่อ 0.068 แม้ว่าจะน้อยกว่าแน่นอน

ประมาณตรวจสอบสี่บนความแข็งแกร่งของการกระทำโดยรวมในแง่ปฏิสัมพันธ์กับ R & D ทุนตัวแปรเช่นเดียวกับผลผลิตช่องว่าง ไม่มีการโต้ตอบใด ๆในอดีตได้ผล . ที่ห้า แม้ว่าประมาณการผลผลิตช่องว่างใช้เฉพาะกำลังซื้อ parities ของคุโรดะ ( 1996 )ผลลัพธ์ที่ไม่ไวต่อการใช้งานของมูลค่าต่อหน่วยของอัตราส่วนของรถตู้หีบ ( 1996 ) ท้ายนี้ ภายในแผงแบบไดนามิกและใช้ข้อมูลตรงนี้ ประมาณค่าสัมประสิทธิ์อาจมี bias ตัวอย่างจำกัด ( ดู baltagi 1995 บทที่ 3 ) อคตินี้จะหายไป asymptotically ที่จำนวนของเวลาที่เพิ่มขึ้น แต่ไม่ได้เป็นจำนวนหน่วยของการสังเกตเพิ่มขึ้น ในบริบทปัจจุบันสังเกตอคติกับ 27 ปี มีแนวโน้มที่จะมีขนาดเล็ก .