Barro and Lee (2001) series for the

Barro and Lee (2001) series for the extended 1960–1990 period. Income is GDP
per worker from the PWT mark 5.6 and the physical capital data is from Easterly and
Levine (2001). To facilitate comparison with Table 7 we use the same numbering for
the different regressions so that each column corresponds to the same regression in
both tables. Some caution is needed in the comparison of both tables. The GDP and
capital data are different and data availability implies that the number of observations
in Table 8 is 59. With these caveats in mind Table 8 shows that the new BL data
qualitatively provides the same results as before: the change in the schooling variable
is not significantly associated with income growth. In most of the new regressions the
schooling variable appears with a positive coefficient, except for the regression with
Pritchett’s definition of human capital that includes initial income (regression 3). But
BL’s new series fail to show significance in each of the specifications tested. Note however
than in Krueger and Lindahl’s equation (regression 4), the schooling variable is
only marginally non-significant.
Next, we test the performance of our new data set in the same regressions and sample
of countries as in Table 8. The results are reported in Table 9, regressions (1) to (5).
The schooling variable is not significant in regressions (1) to (3), that is, in regressions
run with Benhabib and Spiegel (1994) and Pritchett (2001) specifications for human
capital. However, in regressions based on the Mincerian definition (regression 4) our
schooling variable is highly significant. Moreover, the point estimate (9.6%) is fairly
in line with the average findings of labour studies reported by Psacharopoulos (1994)
and Psacharopoulos and Patrinos (2002). The additional introduction of the initial
level of physical capital causes the significance of the schooling variables to fall, but
the change in schooling is still significant at a 6% level.
The number of countries in regressions (1)–(5) is lower than the one reported in the
previous papers. This is because we are analysing the growth rate over the 1960–1990
period, as opposed to the 1965–1985 interval. Since several countries do not have

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลีและ Barro (2001) ชุดสำหรับการขยายระยะเวลาปี 1960-1990 GDP คือรายได้ต่อผู้ปฏิบัติงานจาก PWT ทำเครื่องหมายที่ 5.6 และข้อมูลทุนทางกายภาพมาจาก Easterly และLevine (2001) เพื่อเปรียบเทียบกับตาราง 7 เราใช้เลขเดียวกันสำหรับregressions แตกต่างกันเพื่อให้แต่ละคอลัมน์ที่สอดคล้องกับการถดถอยที่เหมือนกันในตารางทั้งสอง ข้อควรระวังบางอย่างจำเป็นต้องใช้ในการเปรียบเทียบของทั้งสองตาราง จีดีพี และข้อมูลทุนแตกต่าง และความพร้อมของข้อมูลหมายถึงการที่จำนวนการสำรวจในตาราง 8 เป็น 59 มีข้อเหล่านี้ในใจ 8 ตารางแสดงให้เห็นว่า BL ข้อมูลใหม่qualitatively ให้ผลเหมือนกันเป็นมาก่อน: การเปลี่ยนแปลงในตัวแปรที่ศึกษาไม่ได้เกี่ยวข้องอย่างมากกับรายได้เติบโต ส่วนใหญ่ regressions ใหม่ศึกษาตัวแปรที่ปรากฏ มีสัมประสิทธิ์เป็นบวก เว้นการถดถอยด้วยคำนิยามของ Pritchett ของบุคลากรที่มีรายได้เริ่มต้น (ถดถอย 3) แต่ชุดใหม่ของ BL ไม่แสดงถึงความสำคัญในข้อกำหนดของการทดสอบ หมายเหตุอย่างไรก็ตามกว่าในสมการ Krueger และของ Lindahl (ถดถอย 4), ตัวแปรที่ศึกษาคือเฉพาะดีไม่สำคัญถัดไป ทดสอบสมรรถนะของชุดข้อมูลของเราใหม่ใน regressions และอย่างเดียวกันประเทศในตาราง 8 มีรายงานผลในตาราง 9, regressions (1) ถึง (5)ตัวแปรที่ศึกษาไม่สำคัญใน regressions (1) ถึง (3) นั่นคือ regressionsรัน Benhabib Spiegel (1994) และ Pritchett (2001) ข้อมูลจำเพาะของบุคคลทุน อย่างไรก็ตาม ใน regressions ตามคำนิยาม Mincerian (ถดถอย 4) ของเราศึกษาตัวแปรนั้นมีความสำคัญสูง นอกจากนี้ การประเมินจุด (9.6%) จะค่อนข้างลึกเฉลี่ยของแรงงานศึกษารายงาน โดย Psacharopoulos (1994)และ Psacharopoulos และ Patrinos (2002) แนะนำเพิ่มเติมของต้นความสำคัญของตัวแปรศึกษาจะตก ทำให้ระดับทุนทางกายภาพ แต่การเปลี่ยนแปลงในช่วงวัยเรียนเป็นสำคัญยังคงในระดับ 6%จำนวนประเทศใน regressions (1)–(5) ไม่ต่ำกว่าหนึ่งในการเอกสารก่อนหน้านี้ ทั้งนี้เนื่องจากเราจะวิเคราะห์อัตราการเติบโตมากกว่า 1960-1990ระยะเวลา ตรงข้ามกับช่วงปี 1965-1985 เนื่องจากหลายประเทศไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Barro และลี (2001) ชุดสำหรับการขยายระยะเวลา 1960-1990 รายได้จีดีพี
ต่อคนงานจากเครื่องหมาย PWT 5.6 และข้อมูลทุนทางกายภาพจากตะวันออกและ
Levine (2001) เพื่ออำนวยความสะดวกการเปรียบเทียบกับตารางที่ 7 เราจะใช้หมายเลขเดียวกันสำหรับการ
วิเคราะห์ที่แตกต่างกันเพื่อให้แต่ละคอลัมน์สอดคล้องกับการถดถอยเดียวกันใน
ตารางทั้งสอง ระมัดระวังบางเป็นสิ่งจำเป็นในการเปรียบเทียบตารางทั้งสอง จีดีพีและ
ข้อมูลเงินทุนมีความแตกต่างและความพร้อมข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่าจำนวนของการสังเกต
ในตารางที่ 8 เป็น 59 ด้วย caveats เหล่านี้ในใจตารางที่ 8 แสดงให้เห็นว่าข้อมูล BL ใหม่
คุณภาพให้ผลเช่นเดียวกับก่อนการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรการศึกษา
คือ ไม่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญกับการเติบโตของรายได้ ในส่วนของการถดถอยใหม่
ตัวแปรการศึกษาปรากฏขึ้นพร้อมกับค่าสัมประสิทธิ์บวกยกเว้นการถดถอยที่มี
ความหมายทท์ของทุนมนุษย์ที่มีรายได้เริ่มต้น (การถดถอย 3) แต่
BL ชุดใหม่ล้มเหลวที่จะแสดงให้เห็นความสำคัญในแต่ละรายละเอียดการทดสอบ หมายเหตุ แต่
กว่าในครูเกอร์และสม Lindahl ของ (ถดถอย 4) ตัวแปรการศึกษาเป็น
เพียงเล็กน้อยที่ไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญ.
ต่อไปเราจะทดสอบประสิทธิภาพของข้อมูลใหม่ของเราตั้งอยู่ในถดถอยเดียวกันและตัวอย่าง
ของประเทศเช่นเดียวกับในตารางที่ 8. ผล รายงานในตารางที่ 9, การถดถอย (1) ถึง (5).
ตัวแปรการศึกษาไม่ได้มีนัยสำคัญในการถดถอย (1) ถึง (3), ที่อยู่, ในการถดถอย
ทำงานกับ Benhabib และเดอร์ส (1994) และทท์ (2001) สำหรับรายละเอียด มนุษย์
ทุน อย่างไรก็ตามในการวิเคราะห์บนพื้นฐานของความหมาย Mincerian (ถดถอย 4) ของเรา
ตัวแปรการศึกษาเป็นสิ่งสำคัญอย่างมาก นอกจากนี้ประมาณการจุด (9.6%) เป็นธรรม
สอดคล้องกับผลการวิจัยการศึกษาเฉลี่ยของแรงงานรายงานโดย Psacharopoulos (1994)
และ Psacharopoulos และ Patrinos (2002) แนะนำเพิ่มเติมในการเริ่มต้น
ระดับของทุนทางกายภาพเป็นสาเหตุสำคัญของการศึกษาตัวแปรที่จะลดลง แต่
การเปลี่ยนแปลงในการศึกษายังคงมีความสำคัญในระดับ 6%.
จำนวนของประเทศในการถดถอย (1) - (5) ต่ำกว่า หนึ่งรายงานใน
เอกสารที่ก่อนหน้านี้ นี้เป็นเพราะเรามีการวิเคราะห์อัตราการเจริญเติบโตในช่วง 1960-1990
ระยะเวลาเมื่อเทียบกับช่วงเวลา 1965-1985 เนื่องจากหลายประเทศไม่ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบร์โรว์ และ ลี ( 2001 ) ชุดสำหรับขยาย 1960 – 1990 รอบระยะเวลา รายได้ต่อ GDP
ที่ทำงานได้มากมาร์ค 5.6 และข้อมูลทุนทางกายภาพจากกระแสลมตะวันออกและ
Levine ( 2001 ) เพื่อความสะดวกในการเปรียบเทียบกับตารางที่ 7 เราใช้เลขเดียวกันสำหรับ
สังกะสีที่แตกต่างกันเพื่อให้แต่ละคอลัมน์ที่สอดคล้องกับสมการเดียวกัน
ทั้งโต๊ะ ข้อควรระวังบางอย่างเป็นสิ่งจำเป็นในการเปรียบเทียบของทั้งสองตารางGDP และ
ข้อมูลทุนที่แตกต่างกันและข้อมูลบริการหมายความว่าจำนวนค่าสังเกต
ในตารางที่ 8 คือ 59 กับ caveats เหล่านี้ในใจตารางที่ 8 แสดงให้เห็นว่า
ข้อมูล BL ใหม่คุณภาพแสดงผลลัพธ์เหมือนเดิม : การเปลี่ยนแปลงในการศึกษาตัวแปร
ไม่ความสัมพันธ์กับการเจริญเติบโตของรายได้ ในส่วนของสังกะสี
ใหม่ตัวแปรตนปรากฏที่มีสัมประสิทธิ์เป็นบวก ยกเว้นการถดถอยกับ
พริตเชตต์คำจำกัดความของทุนมนุษย์ที่มีรายได้เริ่มต้น ( ขั้นตอนที่ 3 ) แต่
BL ชุดใหม่ล้มเหลวที่จะแสดงความสำคัญในแต่ละคุณสมบัติการทดสอบ หมายเหตุอย่างไรก็ตาม
กว่า ครูเกอร์และสมการลินดัล ( ถดถอย 4 ) , การเรียนการสอนไม่แตกต่างกันเพียงเล็กน้อยคือตัวแปร
.
ต่อไปเราจะทดสอบประสิทธิภาพของชุดข้อมูลใหม่ของเราในสมการถดถอยเหมือนกัน และตัวอย่างของประเทศเช่น
โต๊ะ 8 ค่ะ ผลรายงานในโต๊ะ 9 สังกะสี ( 1 ) ถึง ( 5 ) .
ตัวแปรสำคัญในโรงเรียนไม่ใช่สังกะสี ( 1 ) ( 3 ) นั่นคือ ในสมการถดถอยและวิ่งด้วย
benhabib Spiegel ( 2537 ) และ พริตเชตต์ ( 2001 ) ข้อกำหนดของทุนมนุษย์

อย่างไรก็ตามในสมการถดถอย ( Regression โดยใช้ mincerian นิยามตัวแปร 4 ) โรงเรียนของเรา
สูงอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ประมาณการจุด ( 9.6% ) ค่อนข้าง
สอดคล้องกับผลการศึกษาที่รายงานโดยเฉลี่ยของแรงงาน psacharopoulos ( 1994 )
psacharopoulos และ และ patrinos ( 2002 ) การเริ่มต้นของ
เพิ่มเติมระดับของทุนทางกายภาพ ทำให้ความสำคัญของตนที่มีแต่จะตก
เปลี่ยนตนยังเป็นอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 6 เปอร์เซ็นต์ .
จำนวนประเทศที่ใช้ได้แก่ ( 1 ) – ( 5 ) ต่ำกว่าหนึ่งรายงานใน
เอกสารก่อนหน้านี้ นี้เป็นเพราะเราวิเคราะห์อัตราการเติบโตมากกว่าปี 1960 และ 1990
ระยะเวลาเป็นนอกคอก 1965 – 1985 ช่วงเนื่องจากหลายประเทศไม่ได้