Bu tədqiqat AB27 ölkələrində iqtisadi artımın, insan inkişafının, rəqəmsallaşmanın, orta təhsil və ali təhsildə iştirakın, iqtisadi azadlığın və bərpa olunan enerji istehlakının təhsilə yönəldilən dövlət investisiyası və dövlət borcu ilə necə əlaqəli olduğunu 2009–2021 dövrünə aid balanslaşdırılmış ölkə paneli əsasında araşdırır. Tədqiqatçılar çağdaş və ya çox qısa dövr münasibətlərini müşahidə olunan dəyişənlərlə qurulan Struktur Bərabərlik Modeli (SEM), qısa və uzun dövr dinamikalarını Pooled Mean Group əsaslı dinamik panel ARDL modeli, nəticələrin möhkəmliyini isə sabit effektlər modelləri ilə qiymətləndirirlər. Nəticələr zaman üfüqünün kritik olduğunu göstərir: artım qısa dövrdə təhsil xərci ilə mənfi, uzun dövrdə müsbət əlaqəli olduğu halda, dövlət borcu ilə SEM, qısa dövr və uzun dövr təxminlərinin hamısında mənfi əlaqə göstərir. İnsan inkişafı təhsil investisiyasını çox qısa və uzun dövrdə artıran münasibətlər göstərərkən, dövlət borcu ilə çox qısa və qısa dövrdə müsbət əlaqəli tapılır. Bərpa olunan enerji istehlakı isə dövlət borcu ilə çağdaş SEM modelində mənfi, qısa dövrdə müsbət əlaqə göstərir. Bununla belə, çalışma müşahidə xarakterli panel məlumatlarına əsaslandığından bu əmsallar səbəb-nəticə təsirləri deyil; bundan əlavə bəzi nəticə paraqrafları ilə cədvəllər arasında sayısal və istiqamət üzrə hesabat uyğunsuzluqları vardır.

Tədqiqatın əsas iqtisadi mesajı təhsil, dövlət borcu, rəqəmsal transformasiya və yaşıl transformasiyanın eyni maliyyə siyasəti problemi daxilində qiymətləndirilməli olmasıdır. Bir dövlət qısa dövrdə maliyyə intizamını qorumağa çalışarkən, təhsil, infrastruktur və enerji transformasiyası kimi uzunmüddətli gəlir gözlənilən sahələri də maliyyələşdirmək məcburiyyətindədir. Çalışma bu gərginliyi müxtəlif proseslərin eyni il içindəki əlaqələri ilə zaman içində ortaya çıxan qısa və uzun dövr əlaqələrini bir-birindən ayıraraq araşdırır.

Çalışma təhsil xərcini yalnız bir dövlət xərci kimi qiymətləndirmir. Müəlliflərin yanaşmasında dövlətin təhsilə ayırdığı resurs insan kapitalına edilən uzunmüddətli dövlət investisiyasıdır. Orta təhsil və ali təhsilə qeydiyyat nisbətləri isə dövlət xərclərinin özü deyil, təhsil sistemində iştirak və təhsil tələbatını təmsil edən ayrıca göstəricilərdir. Bu fərq vacibdir; daha çox tələbənin təhsil sisteminə qatılması ilə dövlətin təhsilə ayırdığı ÜDM payının eyni istiqamətdə və eyni nisbətdə dəyişməsi məcburi deyil.

Türkiye bu tədqiqatın nümunəsinə daxil deyil; çalışma yalnız AB27 ölkələrini əhatə edir. Bu səbəbdən əmsallar Türkiyənin təhsil büdcəsinə, dövlət borcuna və ya enerji transformasiyasına birbaşa tətbiq edilə bilməz. Türkiyə üçün bənzər bir qiymətləndirmə aparılacaqsa, dövlət maliyyəsinin quruluşu, təhsil sistemi, borclanma şərtləri, rəqəmsallaşma səviyyəsi, bərpa olunan enerji transformasiyası və institusional fərqlər yerli zaman sırası/panel məlumatları ilə ayrıca test edilməlidir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Avropa İttifaqı eyni vaxtda bir neçə uzunmüddətli hədəf izləyir: iqtisadi artım, insan inkişafı, rəqəmsal transformasiya, enerji transformasiyası, ekoloji dayanıqlılıq və keyfiyyətli insan kapitalının inkişaf etdirilməsi. Bu hədəflərin mühüm hissəsi başlanğıcda dövlət resursu tələb edə bildiyi üçün maliyyə dayanıqlılığı və dövlət borcu üzərində təzyiq yarada bilər.

Çalışma buna görə iki maliyyə nəticəsini birlikdə nəzərə alır: təhsilə yönəldilən dövlət investisiyası və ümumi dövlətin brüt borcu. Tədqiqatın özgün yanaşması bu iki nəticəni artım, insan inkişafı, təhsildə iştirak, rəqəmsallaşma, iqtisadi azadlıq və bərpa olunan enerji istehlakı ilə eyni çoxölçülü çərçivədə qiymətləndirməsidir.

Nə üçün təhsil xərci ilə tələbə qeydiyyat nisbəti bir-birindən ayrılır?

Məqalənin mühüm konseptual fərqlərindən biri budur. Ümumi dövlət təhsil xərci ÜDM-in faizi kimi dövlətin təhsil sektoruna etdiyi maliyyə ayırmasını təmsil edir. Orta təhsil və ali təhsil qeydiyyat nisbətləri isə təhsil sisteminə qatılan əhalinin böyüklüyünü göstərir.

Bu iki göstərici tamamlayıcıdır, lakin ekvivalent deyil. Məsələn, ali təhsilə qeydiyyat nisbətinin yüksəlməsi dövlət xərclərinin eyni nisbətdə artmasını tələb etməyə bilər. Özəl maliyyələşmə, təhsil haqları, mövcud tutumun daha intensiv istifadəsi və ya maliyyənin tədqiqat, rəqəmsal infrastruktur və ömürboyu öyrənmə kimi başqa sahələrə yönəldilməsi səbəbindən əlaqə fərqlənə bilər.

“İkili transformasiya” bu çalışmada nə deməkdir?

Çalışmada ikili transformasiya rəqəmsal keçid ilə yaşıl/enerji keçidinin eyni vaxtda aparılmasını ifadə edir. Rəqəmsallaşma üçün internetdən istifadə nisbəti, enerji transformasiyası üçün isə ümumi son enerji istehlakında bərpa olunan enerjinin payı istifadə edilmişdir.

Müəlliflərin yanaşmasına görə hər iki transformasiya insan kapitalı ilə bağlıdır. Rəqəmsal transformasiya rəqəmsal bacarıqlar tələb etdiyi halda, yaşıl transformasiya yeni texnologiyalar, texniki təhsil, tədqiqat və dəyişən istehsal-istehlak davranışlarına uyğunlaşma tələb edə bilər. Beləliklə, təhsil siyasətini rəqəmsal və yaşıl transformasiyadan müstəqil qiymətləndirmək çətinləşir.

Tədqiqatın nəzəri çərçivəsi hansı yanaşmalara əsaslanır?

Məqalə tək bir iqtisadi nəzəriyyə ilə məhdudlaşmır. Bir neçə nəzəri yanaşma tədqiqat probleminin müxtəlif hissələrini izah etmək üçün birlikdə istifadə olunur:

• İnsan Kapitalı Nəzəriyyəsi: Təhsilə edilən investisiyanın bilik, bacarıq, məhsuldarlıq və uzunmüddətli artıma töhfəsini izah etmək üçün istifadə olunur.
• Endogen Artım Nəzəriyyəsi: Bilik, innovasiya və insan kapitalının iqtisadi artımın daxili mənbələri olduğunu vurğulayır.
• Maliyyə Dayanıqlılığı Çərçivəsi: Dövlət investisiyaları ilə borc dayanıqlılığı arasındakı gərginliyi izah edir.
• Qabiliyyətlər Yanaşması: İnkişafın yalnız ÜDM artımı olmadığını; təhsil, sağlamlıq və həyat keyfiyyətini də əhatə etdiyini vurğulayır.
• İnstitusional İqtisad və İqtisadi Azadlıq yanaşması: İnstitutların, tənzimləmələrin və iqtisadi azadlığın maliyyə səmərəliliyi və dövlət resurslarının istifadəsindəki rolunu nəzərə alır.
• Dayanıqlılıq Keçidi Nəzəriyyəsi: karbon tutumlu iqtisadi strukturlardan rəqəmsal və yaşıl sistemlərə keçiddə ortaya çıxan struktur transformasiya xərclərini izah edir.

Çalışmada hansı dəyişənlərdən istifadə olunur?

Altı tədqiqat hipotezi nədir?

• H1: İqtisadi artım qısa və uzun dövrdə təhsilə dövlət investisiyasına və dövlət borcuna təsir göstərə bilər.
• H2: İnsan inkişafı qısa və uzun dövrdə təhsilə dövlət investisiyasına və dövlət borcuna təsir göstərə bilər.
• H3: Orta təhsil və ali təhsildə iştirak qısa və uzun dövrdə təhsilə dövlət investisiyasına təsir göstərə bilər.
• H4: İqtisadi azadlıq qısa və uzun dövrdə dövlət borcuna təsir göstərə bilər.
• H5: Bərpa olunan enerji istehlakı qısa və uzun dövrdə dövlət borcuna təsir göstərə bilər.
• H6: Rəqəmsallaşma qısa və uzun dövrdə təhsilə dövlət investisiyasına təsir göstərə bilər.

Niyə üç fərqli ekonometrik yanaşma istifadə edildi?

Tədqiqatçılar müxtəlif zaman üfüqlərini bir-birindən ayırmaq istəyirlər. Müşahidə olunan dəyişənlərlə qurulan SEM modeli eyni dövrdəki və ya çalışmanın ifadəsilə “çox qısa/çağdaş” struktur əlaqələri araşdırır.

Pooled Mean Group (PMG) dinamik panel ARDL modeli isə qısa dövr ölkə dinamiklərinin fərqlənməsinə imkan verərkən uzun dövr əmsallarının ölkələr arasında ortaq olduğu bir quruluş qurur. Beləliklə, eyni dəyişənin qısa və uzun dövrdə fərqli işarə göstərməsi mümkün olur.

Son olaraq OLS, ölkə sabit effektləri və ölkə səviyyəsində klasterləşdirilmiş standart səhvlərə malik sabit effektlər təxminləri əsas nəticələrin fərqli model fərziyyələrində nə dərəcədə qorunduğunu qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.

Zaman üfüqü niyə bu qədər vacibdir?

Çalışmanın ən mühüm nəticəsi maliyyə əlaqələrinin zamana görə istiqamət dəyişdirə bilməsidir. Bir siyasət və ya transformasiya ilk tətbiq olunduqda dövlət büdcəsi üçün xərc yarada bilər, daha uzun dövrdə isə səmərəlilik, gəlir artımı və ya struktur uyğunlaşma yolu ilə fərqli bir əlaqə göstərə bilər.

Bunun ən aydın nümunələrindən biri iqtisadi artımdır. Artım ilə təhsil xərci arasındakı SEM əmsalı −0,146, PMG qısa dövr əmsalı −0,609 olduğu halda uzun dövr əmsalı +1,181-dir. Beləliklə, mənbə modelində artımın təhsil xərci ilə əlaqəsi qısa dövrdən uzun dövrə keçərkən istiqamət dəyişdirir.

Artım ilə dövlət borcu arasındakı nəticə nədir?

Cədvəllərdəki təxminlərə görə iqtisadi artımın dövlət borcu ilə əlaqəsi üç zaman üfüqündə də mənfidir: SEM-də β = −0,324, PMG qısa dövrdə β = −0,202 və PMG uzun dövrdə β = −0,535.

Mənbə bu nəticəni artımın vergi bazasını və büdcə gəlirlərini genişləndirə bilməsi, maliyyə balanslarını yaxşılaşdıra bilməsi və maliyyə bazarlarından asılılığı azalda bilməsi ilə izah edir. Lakin bunlar müşahidə modellərindəki əlaqələrin iqtisadi şərhləridir; artımın dövlət borcunu müəyyən miqdarda səbəb-nəticə baxımından azaltdığı sübut olunmamışdır.

İnsan inkişafı niyə fərqli davranır?

İnsan inkişafı təhsil xərci ilə SEM-də β = 0,280 və uzun dövrdə β = 0,303 səviyyəsində müsbət və mənalı əlaqə göstərir. Qısa dövr əmsalı −0,078 olsa da statistik olaraq mənalı deyil.

Dövlət borcunda isə HDI ilə çağdaş SEM əlaqəsi β = 0,676, qısa dövr PMG əlaqəsi β = 0,157-dir və hər ikisi mənalıdır. Uzun dövr əmsalı 0,002 və p = 0,950 olduğundan uzun dövr dövlət borcu əlaqəsi statistik dəstək almır.

Mənbə insan inkişafının təhsil, sağlamlıq, sosial müdafiə, həyat səviyyəsi və həssas qrupların dəstəklənməsi kimi ictimai vəzifələrlə birlikdə irəliləyə bilməsini bu qısa dövr borc əlaqəsi üçün mümkün izahlardan biri kimi təqdim edir.

Orta təhsil və ali təhsil dövlət investisiyasını necə fərqləndirir?

SEM nəticələrində orta təhsilə qeydiyyat ilə dövlət təhsil xərci arasında β = 0,356; p < 0,001 səviyyəsində müsbət əlaqə tapılır. Müəlliflər bunu bir çox AB ölkəsində orta təhsilin məcburi olması səbəbindən tələbə tələbindəki genişlənmənin qısa müddətdə dövlət maliyyələşməsi tələb etməsi ilə əlaqələndirirlər.

PMG uzun dövr nəticələri isə fərqlidir. Orta təhsil üçün β = −1,175 və ali təhsil üçün β = −0,305-dir; iki əmsal da p = 0,004 səviyyəsindədir. Mənbə bu uzun dövr mənfi əlaqələri təhsil sisteminin yetkinləşməsi, maliyyə quruluşunun dəyişməsi və dövlət resurslarının tədqiqat, rəqəmsallaşma, ömürboyu öyrənmə və ya infrastruktur kimi başqa təhsil komponentlərinə yönəlməsi ehtimalı ilə müzakirə edir.

Rəqəmsallaşmanın birbaşa maliyyə təsiri tapıldımı?

Xeyr. İnternet istifadəçi nisbəti ilə ölçülən rəqəmsallaşmanın dövlət təhsil xərci üzərindəki SEM əmsalı β = 0,106 və p = 0,135-dir. PMG qısa dövr əmsalı −0,108 və p = 0,551; uzun dövr əmsalı +0,046 və p = 0,132-dir.

Beləliklə, istifadə olunan modellərin heç birində UTI dəyişəni üçün statistik olaraq mənalı birbaşa təhsil xərci əlaqəsi tapılmamışdır. Mənbə buna görə H6-nı dəstəkləmir.

Bu nəticə “rəqəmsallaşma təhsil üçün əhəmiyyətsizdir” mənasına gəlmir. Model yalnız internet istifadə nisbəti ilə ÜDM içində dövlət təhsil xərci payı arasındakı birbaşa əlaqəni test edir; rəqəmsal bacarıqların keyfiyyəti, təhsil texnologiyasının effektivliyi və ya fərdi öyrənmə nəticələri ölçülməmişdir.

İqtisadi azadlığın dövlət borcu ilə əlaqəsi niyə istiqamət dəyişdirir?

SEM modelində İqtisadi Azadlıq İndeksi ilə dövlət borcu arasında β = −0,435; p < 0,001 səviyyəsində mənfi əlaqə tapılır. PMG qısa dövr əmsalı −0,009 ilə mənasızdır. Uzun dövrdə isə əmsal β = +0,296; p < 0,001 olaraq işarə dəyişdirir.

Müəlliflər çox qısa dövrdə iqtisadi azadlığı deregulyasiya, özəl sektor hərəkətliliyi və maliyyə səmərəliliyi ilə əlaqələndirərkən, uzun dövr müsbət əmsal üçün xarici asılılıq, maliyyə dəyişkənliyi və iqtisadi kövrəklik ehtimallarını müzakirə edirlər. Bu izah modeldə ayrıca ölçülən bir mexanizm deyil.

Yaşıl transformasiya dövlət borcu ilə necə əlaqələndirilir?

Bərpa olunan enerji istehlakının dövlət borcu ilə əlaqəsi də zaman üfüqünə görə dəyişir. SEM-də β = −0,124 və p = 0,008 olduğu halda, PMG qısa dövrdə β = +0,394 və p < 0,001-dir. Uzun dövrdə β = −0,094 tapılmışdır, lakin p = 0,072 olduğundan %5 səviyyəsində mənalı deyil.

Mənbə bu nümunəni enerji transformasiyasının iki mərhələli maliyyə quruluşu ilə izah edir. Mövcud bərpa olunan enerji istifadəsi çox qısa dövrdə enerji asılılığının azalması ilə daha aşağı borcla əlaqələnə bilərkən, keçidin sürətləndirilməsi infrastruktur, tədqiqat, təşviq və texnologiya investisiyaları səbəbindən qısa dövrdə dövlət maliyyələşməsi tələb edə bilər.

Uzun dövr mənfi əmsal isə statistik mənalılığa çatmadığından “yaşıl transformasiya uzun dövrdə dövlət borcunu azaldır” şəklində qəti nəticə qurula bilməz.

Şəkillər tədqiqata nə əlavə edir?

Çalışmanın ilk dörd şəkli AB27 ölkələrində təhsil xərcləri, təhsildə iştirak, artım, dövlət borcu, iqtisadi azadlıq, insan inkişafı, rəqəmsallaşma və bərpa olunan enerji istehlakındakı ölkələrarası fərqləri təsviri olaraq göstərir. Bu qrafiklərin əsas elmi funksiyası AB27-nin homogen iqtisadi blok olmadığını görünən etməkdir.

Şəkil 5, SEM-dəki iki endogen maliyyə nəticəsini və bütün izahedici dəyişənləri eyni yol diaqramında bir araya gətirir. Diaqram təhsilə dövlət investisiyası ilə dövlət borcunun eyni struktur mühitdə, lakin fərqli müəyyənedicilərlə modelləndiyini göstərir.

Şəkil 6 isə altı hipotezin SEM və dinamik panel nəticələrində hansı dövrlərdə dəstəkləndiyini tək bir sintez sxemində toplayır. Görselin əsas mesajı hipotezlərin “tək universal təsir” əvəzinə çox qısa, qısa və struktur/uzun dövr ölçülərində qiymətləndirilməli olmasıdır.

Çalışmanın ortaya qoyduğu üç əsas siyasət gərginliyi nədir?

1. Borc konsolidasiyası ilə təhsil investisiyası: İqtisadi artım dövlət təhsil xərclərinin avtomatik artmasını zəmanət vermir. Maliyyə sərtləşməsi dövrlərində təhsil xərcinin azaldılması qısa dövr büdcə təzyiqini yüngülləşdirə bilər, lakin insan kapitalı üzərində uzun dövr xərc yarada bilər.

2. Rəqəmsallaşma ilə insan kapitalı: Rəqəmsal texnologiya təkbaşına məhsuldarlıq zəmanəti deyil. Mənbənin siyasət şərhinə görə rəqəmsal transformasiyanın dayanıqlı nəticə yaratması üçün işçilərin və tələbələrin uyğun bacarıqlara sahib olması lazımdır.

3. Bərpa olunan enerji ilə dövlət borcu: Enerji keçidi uzunmüddətli dayanıqlılıq hədəflərinə xidmət edərkən qısa dövrdə yüksək investisiya tələb edə bilər. Yüksək borclu ölkələrdə bu vəziyyət maliyyə manevr sahəsini məhdudlaşdıra bilər.

Çalışma nə deyir?

• İqtisadi artımın təhsil xərci ilə əlaqəsi zaman üfüqünə görə istiqamət dəyişdirir.
• İqtisadi artım hesabat verilən əsas SEM və PMG cədvəllərində dövlət borcu ilə mənfi əlaqəlidir.
• İnsan inkişafı çox qısa və uzun dövrdə daha yüksək dövlət təhsil investisiyası ilə əlaqəlidir.
• İnsan inkişafı çox qısa və qısa dövrdə daha yüksək dövlət borcu ilə əlaqəlidir; uzun dövr əlaqəsi mənalı deyil.
• Orta təhsil tələbi SEM modelində daha yüksək təhsil xərci ilə əlaqəlidir.
• Orta təhsil və ali təhsildə iştirak uzun dövr PMG modelində təhsil xərci ilə mənfi əlaqəlidir.
• Rəqəmsallaşmanın dövlət təhsil xərci üzərindəki birbaşa əmsalları heç bir zaman üfüqündə statistik mənalılıq göstərməmişdir.
• İqtisadi azadlığın dövlət borcu ilə əlaqəsi SEM-də mənfi, uzun dövrdə müsbətdir.
• Bərpa olunan enerji istehlakının dövlət borcu ilə əlaqəsi çağdaş modeldə mənfi, qısa dövrdə müsbətdir.
• AB27 ölkələri arasındakı struktur heterogenlik maliyyə əlaqələrinin şərhində vacibdir.

Çalışma nəyi sübut etmir?

• Artımın dövlət borcunu səbəb-nəticə baxımından müəyyən bir faiz azaltdığını sübut etmir.
• Təhsil xərcini azaltmağın iqtisadi artımı sürətləndirəcəyini göstərmir.
• Daha yüksək tələbə qeydiyyatının dövlətin təhsil büdcəsini avtomatik artıracağını və ya azaldacağını sübut etmir.
• İqtisadi azadlığın uzun dövrdə mütləq daha yüksək borc yaratdığını sübut etmir.
• Bərpa olunan enerji investisiyalarının uzun dövrdə dövlət borcunu qəti şəkildə azaltdığını göstərmir.
• Rəqəmsallaşmanın təhsil üzərində təsirsiz olduğunu göstərmir; yalnız istifadə olunan rəqəmsallaşma göstəricisinin dövlət təhsil xərci ilə birbaşa əlaqəsi mənalı tapılmamışdır.
• AB27 üçün tapılan əlaqələrin hər üzv dövlətdə eyni böyüklükdə olduğunu göstərmir.
• Nəticələrin AB xaricindəki ölkələrə birbaşa köçürülə biləcəyini göstərmir.
• SEM, ARDL və ya sabit effektlər təxminləri eksperimental səbəbiyyət sübutu deyil.

Türkiye baxımından necə oxunmalıdır?

Türkiye AB27 nümunəsinə daxil deyil. Bu səbəbdən çalışmanın β əmsallarını Türkiyənin dövlət borcuna, təhsil büdcəsinə, rəqəmsallaşmasına və ya enerji transformasiyasına birbaşa daşımaq elmi baxımdan uyğun deyil.

Bununla belə, tədqiqatın metodoloji çərçivəsi Türkiyə üçün ayrıca tədqiqat dizaynına çevrilə bilər. Belə bir çalışmada təhsilə ayrılan dövlət resursu, dövlət borcu, adambaşına gəlir, insan inkişafı, orta təhsil və ali təhsildə iştirak, internet istifadəsi, iqtisadi azadlıq və bərpa olunan enerji göstəriciləri Türkiyəyə məxsus zaman sıraları ilə qiymətləndirilməlidir. Türkiyənin maliyyə institutları və siyasət qırılmaları AB27 panelindən fərqli olduğundan nəticələrin yenidən təxmin edilməsi lazımdır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Veri dəsti necə yaradıldı?

Tədqiqat AB27 üzvü olan 27 ölkənin 2009–2021 dövründəki ikinci dərəcəli makroiqtisadi göstəricilərindən istifadə edir. Mənbə panelin güclü şəkildə balanslaşdırılmış olduğunu və çatışmayan müşahidə olmadığını bildirir.

Veri mənbələri World Bank, Eurostat, The Global Economy.com, Heritage Foundation və təhsil göstəricilərinin bəzi hissələri üçün Human Progress məlumat mənbələridir. Verilər müxtəlif ölçmə şkalalarında olduğundan ekonometrik modellər qurulmadan əvvəl z-skoru standartlaşdırılması tətbiq edilmişdir.

Əsas təsviri dəyərlər

SEM modeli necə qurulmuşdur?

Tədqiqatçılar müşahidə olunan dəyişənlərlə yol əsaslı Struktur Bərabərlik Modelindən istifadə etmişlər. İki endogen dəyişən eyni sistem daxilində modelləşdirilmişdir: təhsilə dövlət investisiyası (GEE) və dövlət borcu (GODE).

Mənbədə model uyğunluğunun bir hissəsi kimi istifadə olunan ehtimal nisbəti ki-kvadrat ifadəsi belə verilmişdir:

\[ X^{2}_{bs}=2\{\log L_s-\log L_b\} \]

Burada \(L_s\) doymuş modelin, \(L_b\) isə əsas modelin ehtimalını təmsil edir.

SEM modelinin uyğunluğu necə idi?

Ki-kvadrat testi p = 0,016 səbəbilə təkbaşına yaxşı uyğunluq göstərməsə də, mənbə RMSEA, CFI, TLI və SRMR dəyərlərini birlikdə qiymətləndirərək modelin ümumi uyğunluğunu yetərli qəbul edir.

Tənlik səviyyəsində hesabat verilən R² dəyərləri GEE üçün 0,2862 və GODE üçün 0,3177-dir.

SEM: Təhsilə dövlət investisiyasının çağdaş əlaqələri

Bu modeldə açıq şəkildə statistik dəstək alan dəyişənlər HDI və orta təhsil qeydiyyatıdır. GDP əmsalı p = 0,057 ilə %5 həddinin dərhal kənarında qalır.

SEM: Dövlət borcunun çağdaş əlaqələri

Dinamik panel modeli hansı tənlikdən istifadə edir?

PMG yanaşmasında istifadə olunan ümumi dinamik panel tənliyi mənbədə belə təqdim edilmişdir:

\[ y_{it}=\sum_{j=1}^{p}\lambda_{ij}y_{i,t-j} +\sum_{j=0}^{q}\delta'_{ij}x_{i,t-j} +\gamma'_i d_t+\varepsilon_{it} \]

Model qısa dövr əmsallarının ölkələr arasında fərqlənməsinə imkan verərkən uzun dövr əmsallarını ortaqlaşdırır.

Stasionarlıq və kəsiklərarası asılılıq necə qiymətləndirildi?

Pesaran kəsiklərarası asılılıq testi 13,004; p < 0,001 nəticəsi vermişdir. Beləliklə, AB27 ölkələrinin bir-birindən tamamilə müstəqil panel vahidləri olmadığı qəbul edilir.

Levin–Lin–Chu testi GEE, GODE, SECSH, TERT, UTI və REG dəyişənlərini stasionar; GDP, HDI və IEF dəyişənlərini isə qeyri-stasionar sinifdə qiymətləndirmişdir. Im–Pesaran–Shin testi isə yalnız GEE və GODE üçün stasionarlıq dəstəyi vermişdir.

Mənbə dəyişənlərin I(0) və I(1) qarışığı olmasını panel ARDL yanaşmasının tətbiq edilə bilməsi baxımından uyğun görür.

Kao kointeqrasiya testləri nə göstərir?

Mənbə mətnindəki sonrakı bir paraqraf bu paylanmanı tərsinə çevirir. Yuxarıdakı xülasə Cədvəl 6-dakı real p dəyərlərinə əsaslanır.

Niyə PMG seçildi?

Mənbə bu nəticələrə əsaslanaraq PMG-ni hər iki model üçün üstün tutulan dinamik panel spesifikasiyası kimi istifadə etmişdir.

PMG: Təhsilə dövlət investisiyasının qısa və uzun dövr nəticələri

GEE modelinin xəta düzəltmə əmsalı −0,410; p < 0,001-dir. Mənbə bunu bir şokdan sonra tarazsızlığın təxminən %41-nin bir dövr ərzində uzun dövr tarazlığına doğru tənzimlənməsi kimi şərh edir.

PMG: Dövlət borcunun qısa və uzun dövr nəticələri

GODE modelinin xəta düzəltmə əmsalı −0,231; p < 0,001-dir. Əmsalın böyüklüyü təxminən %23,1-lik dövri tənzimləməyə uyğun gəlir. Mənbə anlatısında bu dəyər “%21” kimi yazılmışdır; Cədvəl 8-dəki əmsal −0,231-dir.

Sabit effektlər möhkəmlik analizi nə əlavə etdi?

Tədqiqatçılar OLS, sabit effektlər və ölkə səviyyəsində klasterləşdirilmiş standart səhvlərə malik sabit effektlər təxminlərini müqayisə etmişlər. Modellərdə ölkə səviyyəsindəki struktur fərqlərin ümumi variasiya içindəki payının GEE üçün %91,4 və GODE üçün %92,6 olduğu hesabat verilmişdir.

Bu nəticə AB27 ölkələri arasındakı qalıcı struktur fərqlərin illər içindəki dəyişikliklərdən daha böyük olduğunu dəstəkləyir. Buna qarşılıq ölkə klasterli standart səhvlər istifadə olunduqda bir çox əmsalın statistik mənalılığını itirməsi əsas nəticələrin model spesifikasiyasına həssaslığını göstərir.

Mənbə həmçinin qrup heteroskedastikliyi, serial korelyasiya və kəsiklərarası asılılıq testlərində mənalı nəticələr bildirir. Bu səbəbdən sadə homoskedastik və bir-birindən müstəqil xəta fərziyyələrinə əsaslanan şərhlər ehtiyatla aparılmalıdır.

Altı hipotezin mənbə tərəfindən nəticələndirilməsi

Mənbə daxilindəki hesabat uyğunsuzluqları

• Kao kointeqrasiya açıqlamasında GEE və GODE modellərinə dair mənalı test sayıları bir paraqrafda doğru, sonrakı paraqrafda tərs ardıcıllıqla verilmişdir.
• Cədvəl 8 qısa dövr GDP → GODE üçün p = 0,016 verdiyi halda nəticə anlatısı p = 0,000 yazır.
• Cədvəl 4 REG → GODE üçün p = 0,008 verdiyi halda sonrakı anlatıda p = 0,000 yazılır.
• GODE xəta düzəltmə əmsalı −0,231 olmasına baxmayaraq anlatıda tənzimləmə sürəti %21 kimi ifadə edilmişdir.
• Nəticə bölməsinin bir cümləsi uzun dövrdə artımın həm təhsil xərci, həm dövlət borcu ilə müsbət əlaqəli olduğunu deyərkən, Cədvəl 8 GDP → GODE əmsalını −0,535 kimi verir.
• Nəticənin sonrakı hissəsində “iqtisadi artım ilə dövlət borcu arasındakı müsbət əlaqənin möhkəmliyi” ifadəsi yer alsa da, əsas SEM və PMG cədvəllərindəki GDP → GODE əmsallarının üçü də mənfidir.

Çalışmanın güclü tərəfləri

• Təhsil investisiyası ilə dövlət borcunu eyni tədqiqat çərçivəsində nəzərə alması.
• AB27-nin hamısını 2009–2021 boyunca balanslaşdırılmış panel kimi qiymətləndirməsi.
• İqtisadi, sosial, rəqəmsal və ekoloji dəyişənləri eyni analizdə bir araya gətirməsi.
• Çağdaş, qısa dövr və uzun dövr əlaqələrini bir-birindən ayırması.
• SEM, PMG-ARDL və sabit effektlər təxminlərini birlikdə istifadə edərək nəticələrin spesifikasiyaya həssaslığını göstərməsi.
• Xəta düzəltmə mexanizmi istifadə edərək şoklardan uzun dövr tarazlığına qayıdış sürətini hesabat verməsi.
• Kəsiklərarası asılılıq, heteroskedastiklik və avtokorelyasiya kimi panel problemlərini test etməsi.

Əsas məhdudiyyətlər

Müşahidə dizaynı: Makro panel əlaqələri səbəb-nəticə təsirini sübut etmir. Tərs səbəbiyyət, ortaq şoklar və model xaricində qalan dəyişənlər mümkündür.

AB27 heterogenliyi: Ölkələrin borc quruluşu, təhsil sistemi, rifah dövləti modeli, rəqəmsal yetkinliyi və enerji siyasəti bir-birindən fərqlidir. Ortaq uzun dövr əmsalları bu fərqləri tamamilə aradan qaldırmır.

Kəsiklərarası asılılıq: Pesaran testi ölkələrin bir-birinə bağlı olduğunu göstərir. Buna baxmayaraq stasionarlıq və kointeqrasiya mərhələsində birinci nəsil panel testləri istifadə edilmişdir.

GODE kointeqrasiyası daha kövrəkdir: Dövlət borcu modelində beş Kao statistikasının yalnız üçü %5 səviyyəsində mənalıdır.

Göstərici seçimi: Rəqəmsallaşma yalnız internet istifadəçi nisbəti ilə, yaşıl transformasiya yalnız bərpa olunan enerji istehlak payı ilə təmsil olunur. Bu göstəricilər transformasiyaların bütün institusional və texnoloji ölçülərini əhatə etmir.

GDP cari ABŞ dollarıdır: Adambaşına ÜDM dəyişəni mənbənin göstərdiyi kimi cari ABŞ dolları ilə alınmış və sonra z-skoru ilə standartlaşdırılmışdır.

Robustness həssaslığı: Ölkə klasterli standart səhvlərə malik sabit effektlər modelində bəzi əsas əlaqələrin statistik mənalılığı itir.

Mənbə daxilində hesabat səhvləri: p dəyərləri, kointeqrasiya xülasəsi, xəta düzəltmə faizi və artım–borc əlaqəsinin işarəsi ilə bağlı mətn–cədvəl uyğunsuzluqları vardır.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam özgün çalışma adı: The Dynamics of Public Investment in Education and Debt Under Economic, Digital, and Sustainable Transformation in the EU27

Müəlliflər: Alina-Petronela Haller; Larisa-Loredana Dragolea.

Müəllif sırası: Alina-Petronela Haller birinci, Larisa-Loredana Dragolea ikinci müəllifdir.

Bərabər töhfə/bərabər birinci müəllif: Mənbədə bərabər töhfə və ya bərabər birinci müəlliflik bildirişi yoxdur.

Məsul müəllif: Alina-Petronela Haller.

Qurumlar: Alina-Petronela Haller — Economic Research, Gheorghe Zane Institute for Economic and Social Research, Romanian Academy, Branch of Iasi, 700481 Iasi, Romania. Larisa-Loredana Dragolea — Department of Business Administration and Marketing, 1 Decembrie 1918 University of Alba Iulia, 510009 Alba Iulia, Romania.

Jurnal: Administrative Sciences.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Cild / sayı / məqalə: 16(7), 317.

DOI: 10.3390/admsci16070317

Göndərilmə tarixi: 16 aprel 2026.

Reviziya tarixi: 24 iyun 2026.

Qəbul tarixi: 27 iyun 2026.

Nəşr tarixi: 1 iyul 2026.

Mənbə növü: İkinci dərəcəli makroiqtisadi məlumatlara əsaslanan müşahidə panel məlumat tədqiqatı; müşahidə olunan dəyişənlərlə SEM, PMG əsaslı dinamik panel ARDL və sabit effektlər möhkəmlik analizləri.

Hakemlik durumu: Çalışma hakemli Administrative Sciences jurnalında yayımlanmış tədqiqat məqaləsidir.

Resmî yayın bağlantısı:Resmî DOI sayfası

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Maliyyələşmə: Tədqiqat xarici maliyyələşmə almamışdır.

Etik kurul: Mənbədə “Not applicable” kimi göstərilmişdir. Tədqiqat ictimaiyyətə açıq makroiqtisadi göstəricilərə əsaslanır.

Məlumatlandırılmış razılıq: Mənbədə “Not applicable” kimi göstərilmişdir.

Veri erişilebilirliği: Mənbə istifadə olunan məlumatların ictimaiyyətə açıq makro göstəricilər olduğunu və məlumat əlçatanlığının şəffaf olduğunu bildirir.

Çıkar çatışması: Müəlliflər maraqlar toqquşması olmadığını bəyan etmişdir.

Müəllif töhfələri: Mənbədə konseptuallaşdırma, metod, proqram təminatı, doğrulama, formal analiz, tədqiqat, resurslar, məlumat kürasiyası, ilkin qaralama, nəzərdən keçirmə və redaktə, vizuallaşdırma, məsləhətçilik, layihə idarəetməsi və maliyyələşmə əldə etmə vəzifələrinin H.A.-P. və L.-L.D. tərəfindən həyata keçirildiyi göstərilir.

Bu Verianla məzmunundakı məlumat əhatəsi, dəyişən tərifləri, modellər, tənliklər, əmsallar, p dəyərləri, test nəticələri, hipotez nəticələri və məhdudiyyətlər yüklənmiş özgün çalışmaya əsaslanır. Xarici doğrulama yalnız çalışma kimliyi, rəsmi nəşr qeydi və jurnalın hakemlik durumunun doğrulanması məqsədilə istifadə edilmiş; əsas elmi məzmuna xaricdən yeni iqtisadi məlumat, ölkə müqayisəsi və ya səbəb-nəticə mexanizmi əlavə edilməmişdir.

Çalışma, SEM-də istifadə olunan “causal model” terminologiyasına baxmayaraq müşahidə panel məlumatlarından istifadə edir. Müəlliflər nəticə bölməsində də əlaqələrin qəti səbəb-nəticə təsirləri kimi şərh edilməməli olduğunu açıq şəkildə bildirirlər. Bu səbəbdən β əmsalları “bir dəyişən digərini bu qədər artırdı/azaltdı” formasında eksperimental təsir kimi təqdim edilməməlidir.

Mənbənin öz cədvəlləri ilə anlatı bölmələri arasında bir neçə hesabat uyğunsuzluğu vardır. Kao kointeqrasiya nəticələrinin GEE/GODE paylanması, qısa dövr GDP–GODE p dəyəri, SEM REG–GODE p dəyəri, GODE xəta düzəltmə sürətinin faizi və uzun dövr artım–dövlət borcu əlaqəsinin işarəsi bunların başlıcalarıdır. Verianla bu sahələri səssizcə tək bir anlatıya çevirməmiş; sayısal nəticələrdə müvafiq əsas cədvəllər qorunmuşdur.

Xüsusilə PMG Cədvəl 8-ə görə iqtisadi artımın dövlət borcu ilə uzun dövr əmsalı β = −0,535-dir. Bu səbəbdən nəticə bölməsindəki “struktur olaraq dövlət borcu ilə müsbət əlaqə” və sonrakı hissədəki “müsbət artım–borc əlaqəsinin möhkəmliyi” ifadələri eyni məqalənin əsas nəticə cədvəli ilə uyğunlaşmır.

Dövlət borcu modelinin uzun dövr kointeqrasiya sübutu təhsil xərci modelindən daha zəifdir və ölkələr arasında kəsiklərarası asılılıq müəyyən edilmişdir. Bu iki xüsusiyyət uzun dövr dövlət borcu təxminlərinin siyasət resepti kimi deyil, AB27-nin araşdırılan dövrdəki şərti makroiqtisadi əlaqələri kimi qiymətləndirilməsini tələb edir.