Bu tədqiqat texnoloji səmərəliliyin işçi başına düşən istehsal ilə əlaqəsinin ölkələrin institusional keyfiyyətinə görə dəyişib-dəyişmədiyini 175 ölkənin 1990–2019-cu illər üzrə panel məlumatları əsasında araşdırır. Texnoloji səmərəlilik (Technological Efficiency, TE), mövcud fiziki və insan kapitalı girdiləri ilə əldə edilə bilən istehsal sərhədinə nə dərəcədə yaxınlaşıldığını ifadə edən səmərəlilik göstəricisidir; tədqiqatda bu dəyişən Məlumat Zərfləmə Təhlili (Data Envelopment Analysis, DEA) ilə hesablanmışdır. Tədqiqatın ikinci mərhələsində institusional keyfiyyət texnoloji səmərəliliklə əmək məhsuldarlığı arasındakı əlaqəni dəyişdirən moderator kimi panel reqressiya modelinə daxil edilmişdir. Əsas model nəticəsi texnoloji səmərəliliklə institusional keyfiyyət arasındakı qarşılıqlı təsir əmsalının müsbət və statistik baxımdan əhəmiyyətli olmasıdır; bununla belə, tədqiqat müşahidə xarakterli panel məlumatlarına əsaslandığı üçün nəticələr təkbaşına səbəbiyyət sübutu deyil və mənbə endogenlik problemlərinin tam həll edilmədiyini açıq şəkildə qəbul edir.

DEA mərhələsi ölkələrin səmərəlilik ballarını 0 ilə 1 arasında yerləşdirir. Mənbəyə görə inkişaf etmiş iqtisadiyyatlar yüksək səmərəlilik intervallarında daha çox cəmləşərkən, inkişaf etməkdə olan iqtisadiyyatlarda aşağı səmərəlilik balları daha geniş yayılmışdır. İkinci mərhələdəki panel GLM nəticəsində texnoloji səmərəlilik əmsalı 24.96617, ümumi institusional skor əmsalı −11.04028 və texnoloji səmərəlilik × institusional keyfiyyət qarşılıqlı təsir əmsalı 12.64241 kimi bildirilmişdir; proqram təminatının çıxışı hər üç əmsal üçün p-dəyərini 0.0000 göstərir.

Qarşılıqlı təsirli reqressiya quruluşuna görə institusional keyfiyyətin mənfi əsas əmsalı təkbaşına “yaxşı institutlar məhsuldarlığı azaldır” kimi şərh edilə bilməz. Eyni şəkildə, texnoloji səmərəlilik əmsalı da bütün institusional mühitlərdə dəyişməyən sabit təsir deyil. Müsbət qarşılıqlı təsir əmsalı model daxilində institusional keyfiyyət yüksəldikcə texnoloji səmərəliliyin işçi başına düşən istehsalla əlaqəsinin gücləndiyini göstərir.

Mənbədə mühüm hesabat qeyri-müəyyənlikləri də mövcuddur. Təsviri statistikada bəzi orta qiymətlər öz bildirilmiş minimum–maksimum intervallarından kənara çıxır; institusional keyfiyyətlə qarşılıqlı təsir dəyişəni arasındakı korrelyasiya 0.998438-ə çatır və ciddi multikolinearlıq riski yaradır. Buna görə nəticələr modelin dəstəklədiyi şərti əlaqələrin hüdudları daxilində şərh edilməlidir.

Tədqiqatın əsas sualı

Tədqiqatın çıxış nöqtəsi texnologiyanın təkbaşına ölkələr arasındakı əmək məhsuldarlığı fərqlərini izah etmək üçün kifayət etməyə biləcəyi fikridir. Eyni texnologiya və ya istehsal gücü; mülkiyyət hüquqları, hüququn aliliyi, tənzimləmə keyfiyyəti, dövlətin səmərəliliyi, təhsil sistemi və iqtisadi koordinasiya kimi institusional şərtlər fərqli olduqda eyni məhsuldarlıq nəticəsini yaratmaya bilər.

Buna görə tədqiqat üç əsas suala yönəlir: texnoloji səmərəlilik işçi başına düşən istehsalla necə əlaqəlidir; institusional keyfiyyət bu əlaqəni hansı istiqamətdə dəyişir; və texnoloji səmərəliliklə institutların birlikdə nəzərə alınması ölkələr arasındakı məhsuldarlıq fərqlərini yalnız additiv modellərdən daha yaxşı izah edə bilərmi?

Genişləndirilmiş Solow Modeli Bu Tədqiqatda Necə İstifadə Olunur?

Genişləndirilmiş Solow modeli bu tədqiqatda fiziki kapital, insan kapitalı və texnologiyaya əsaslanan istehsal yanaşmasını institusional keyfiyyət və DEA ilə ölçülən texnoloji səmərəliliklə birləşdirən nəzəri çərçivə kimi istifadə edilmişdir; beləliklə, tədqiqat texnologiyanı yalnız müşahidə edilməyən qalıq kimi saxlamaq əvəzinə onu səmərəlilik balı formasında ölçməyə və bu səmərəliliyin məhsuldarlıqla əlaqəsinin institusional mühit tərəfindən şərtləndirilib-şərtləndirilmədiyini yoxlamağa çalışır.

Solow yanaşmasından texnoloji səmərəliliyə

Neoklassik artım yanaşmasında istehsal fiziki kapital, əmək, insan kapitalı və texnologiya kimi əsas istehsal amillərinin birləşməsi ilə izah olunur. Tədqiqat Mankiw, Romer və Weil tərəfindən hazırlanmış Genişləndirilmiş Solow çərçivəsini başlanğıc nöqtəsi kimi götürür və texnoloji səmərəliliyi birbaşa ölçülə bilən dəyişənə çevirməyə çalışır.

Mənbədə Cobb–Douglas formalı istehsal əlaqəsi Tənlik (1) kimi belə verilir:

\[ Y = aK^{b}HL^{1-b} \]

Mənbə \(Y\)-ni işçi başına düşən real istehsal, \(K\)-nı işçi başına düşən fiziki kapital ehtiyatı və \(H\)-ni təhsil ili ilə çəkiləndirilmiş insan kapitalı kimi izah edir. Fiziki kapital ehtiyatının ümumi əsas kapital formalaşması əsasında Perpetual Inventory Method ilə yaradıldığı bildirilir.

Tənlikdə istifadə olunan \(a\), \(b\) və \(L\) simvollarının tam parametr tərifləri həmin bölmədə ayrıca və tam şəkildə verilmir. Buna görə Verianla bu simvollara mənbədə olmayan yeni parametrik mənalar əlavə etmir.

Texnoloji səmərəliliklə texnoloji yenilik eyni şey deyil

Tədqiqatın mühüm konseptual fərqlərindən biri texnoloji səmərəliliyin birbaşa “yeni texnologiya ixtira etmək” demək olmamasıdır. Mənbənin nəzəri tərifinə görə səmərəlilik mövcud girdilər və mövcud texnologiya şəraitində istehsal sərhədinə nə qədər yaxınlaşıldığı ilə bağlıdır. Buna görə iqtisadiyyat eyni texnologiya ehtiyatına malik olsa belə, resurslarını daha pis bölüşdürürsə daha aşağı səmərəlilik göstərə bilər.

Bu fərq tədqiqatın ədəbiyyat boşluğu ilə birbaşa əlaqəlidir. Mənbə əvvəlki tədqiqatların texnoloji inkişaf, institutlar və məhsuldarlıq arasındakı əlaqələri çox vaxt ayrı-ayrılıqda nəzərdən keçirdiyini; texnoloji səmərəliliklə institusional keyfiyyət arasındakı qarşılıqlı təsirin isə daha az birbaşa modelləşdirildiyini bildirir.

DEA Texnoloji Səmərəliliyi Necə Ölçür?

Məlumat Zərfləmə Təhlili ölkələri qərarvermə vahidləri kimi qəbul edib müşahidə olunan girdilər və çıxışlardan empirik istehsal sərhədi quran və hər ölkənin bu sərhədə görə nisbi səmərəliliyini 0 ilə 1 arasında ölçən parametrik olmayan üsuldur; bal 1 olduqda vahid müqayisə toplusu daxilində sərhəd üzərindədir, daha aşağı ballar isə müşahidə edilən istehsal sərhədinə nisbətən səmərəlilik boşluğunu ifadə edir.

Qərarvermə vahidi və istehsal sərhədi

DEA terminologiyasında hər ölkə Decision-Making Unit (DMU) kimi qiymətləndirilir. Yüksək performans göstərən vahidlər nümunəvi istehsal sərhədini formalaşdırır. Digər ölkələr bu sərhədə olan mövqelərinə görə qiymətləndirilir.

Səmərəlilik balının 1 olması ölkənin istifadə olunan məlumat və müqayisə toplusu altında DEA sərhədində yerləşdiyini göstərir. 1-dən kiçik bal isə nisbi səmərəlilik boşluğunun olduğunu göstərir. Bu bal mütləq texnoloji inkişaf səviyyəsinin ölçüsü deyil; seçilmiş girdilərdən, çıxışlardan, nümunədən və DEA spesifikasiyasından asılı nisbi ölçüdür.

CRS və VRS fərziyyələri

Mənbə DEA-nın iki əsas miqyas fərziyyəsini müzakirə edir. Constant Returns to Scale (CRS) girdilər müəyyən nisbətdə artırıldıqda çıxışın da eyni nisbətdə dəyişdiyini fərz edir. Variable Returns to Scale (VRS) isə artan, sabit və ya azalan miqyas gəlirlərinə imkan verir.

Tədqiqat ölkələrin eyni optimal istehsal miqyasında fəaliyyət göstərməməsini əsas gətirərək VRS yanaşmasını daha real hesab edir. Beləliklə, müxtəlif ölçülü və inkişaf səviyyəli ölkələr yalnız bir proporsional miqyas fərziyyəsinə məcbur edilmir.

DEA mərhələsində ölkə nümunələri

Cədvəl 3-ün əsas nümunəsi inkişaf etmiş iqtisadiyyatların xüsusilə 0.8–0.89 intervalında daha çox cəmləşməsi, inkişaf etməkdə olan iqtisadiyyatlarda isə aşağı səmərəlilik ballarının daha geniş yayılmasıdır. Bununla belə, mənbə Cədvəl 4-də fərqli faiz təsnifatı verir və kateqoriya quruluşu Cədvəl 3-lə tam uyğun gəlmir. Buna görə Verianla Cədvəl 3 və Cədvəl 4 məlumatlarını vahid yeni faiz cədvəlində birləşdirmir.

Ölkələrin gəlir qrupları

Appendix B-də 175 ölkə World Bank 2024/2025 təsnifatına görə 69 lower-middle, 45 upper-middle və 61 high-income ölkə kimi siyahıya alınmışdır. Əsas panel dövrü 1990–2019 olsa da, gəlir qruplaşdırılmasında cari 2024/2025 təsnifatının istifadəsi tarix boyu gəlir qrupunu dəyişən ölkələrin panel daxilində zaman üzrə yenidən təsnif edilmədiyi deməkdir. Buna görə gəlir qrupu müqayisələri tarixən zamanla dəyişən gəlir statuslarından daha çox mənbənin istifadə etdiyi sabit təsnifat çərçivəsini təmsil edir.

Gəlir qruplarında dəyişkənlik

Mənbə aşağı-orta gəlir qrupunu daha homogen kimi şərh edir. Lakin bu ifadə dəyişənə görə ayrılmalıdır: çıxış baxımından ən aşağı CV aşağı-orta gəlir qrupunda 0.16 olduğu halda, səmərəlilik baxımından ən aşağı CV yuxarı-orta gəlir qrupunda 0.04-dür. Buna görə “ən homogen qrup” nəticəsi hansı dəyişənə baxıldığı göstərilmədən ümumiləşdirilməməlidir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

İkinci mərhələ: institusional moderasiya modeli

DEA ilə texnoloji səmərəlilik balı hesablandıqdan sonra tədqiqat institutların bu səmərəliliklə əmək məhsuldarlığı arasındakı əlaqəni dəyişdirib-dəyişdirmədiyini yoxlayır. Mənbə Pooled Least Squares, fixed-effects və random-effects modellərindən bəhs edir və fixed/random seçimində Hausman testini izah edir.

Ümumi panel modeli Tənlik (2) kimi:

\[ Y_{it}=\alpha_i+X_{it}\beta+\mu_{it} \]

şəklində verilir. Mənbə tənliyin yanında əlavə olaraq \(t=1,\ldots,N\) ifadəsini göstərir. \(i\) ölkəni, \(t\) isə zamanı təmsil edən panel indeksləridir.

Moderasiya dəyişəni Tənlik (3)-də:

\[ Interaction\ Term = TE \times Inst \]

kimi müəyyən edilir.

Son moderasiya modeli Tənlik (4)-də:

\[ LP_{it} = \beta_0 + \beta_1TE_{it} + \beta_2Inst_{it} + \beta_3(TE_{it}\times Inst_{it}) + \varepsilon_t \]

şəklindədir. \(LP\) işçi başına düşən istehsalla təmsil olunan əmək məhsuldarlığını; \(TE\) DEA-dan əldə edilən texnoloji səmərəliliyi; \(Inst\) ümumi institusional keyfiyyət skorunu və \(\beta_3\) institusional keyfiyyətin texnoloji səmərəlilik–məhsuldarlıq əlaqəsindəki moderasiya əmsalını göstərir.

İnstitusional Keyfiyyət Texnoloji Səmərəliliklə Əmək Məhsuldarlığı Arasındakı Əlaqəni Necə Dəyişdirir?

Mənbə modelində institusional keyfiyyət texnoloji səmərəliliyin əmək məhsuldarlığı ilə əlaqəsini müsbət istiqamətdə şərtləndirir: TE × institutlar qarşılıqlı təsir əmsalı 12.64241-dir və statistik baxımdan əhəmiyyətlidir; buna görə institusional keyfiyyət yüksəldikcə modelin texnoloji səmərəliliyə aid etdiyi marjinal məhsuldarlıq əlaqəsi güclənir, aşağı institusional keyfiyyət şəraitində isə texnoloji səmərəliliyin məhsuldarlıqla əlaqəsi zəifləyir.

Qarşılıqlı təsirli modeldə əmsallar necə oxunmalıdır?

Qarşılıqlı təsirin olduğu reqressiyada \(\beta_1\) texnoloji səmərəliliyin bütün ölkələr üçün dəyişməyən ümumi təsiri deyil. Texnoloji səmərəliliyin əmək məhsuldarlığı ilə marjinal əlaqəsi:

\[ \frac{\partial LP}{\partial TE} = \beta_1+\beta_3Inst \]

olur.

Mənbə əmsalları yerinə qoyulduqda:

\[ \frac{\partial LP}{\partial TE} = 24.96617 + 12.64241\,Inst \]

alınır. Bu riyazi əlaqə tədqiqatın əsas moderasiya nəticəsinin ən aydın ifadəsidir: institusional skor artdıqca texnoloji səmərəliliyin modeldə təxmin edilən marjinal əlaqəsi güclənir. Lakin institusional skorun miqyaslanması və Cədvəl 6-dakı hesabat uyğunsuzluqları səbəbindən bu ifadə yeni faiz və ya iqtisadi vahid nəticələrinə çevrilməməlidir.

Eyni şəkildə institusional keyfiyyətin marjinal əlaqəsi də:

\[ \frac{\partial LP}{\partial Inst} = \beta_2+\beta_3TE \]

olduğuna görə, `−11.04028` dəyərindəki institusional əsas əmsal təkbaşına “institusional keyfiyyət istehsalı azaldır” demək deyil. Qarşılıqlı təsir termini mövcud olduqda institutların modeldəki əlaqəsi texnoloji səmərəlilik səviyyəsindən asılıdır.

Təsviri statistika və mənbədaxili uyğunsuzluq

TE × institutlar dəyişənində 3.24 orta qiyməti bildirilən maksimum 1.799392-dən; institusional keyfiyyət dəyişənində 9.20 orta qiyməti isə maksimum 1.946802-dən böyükdür. Mənbə mətn bu iki uyğunsuzluğu açıq şəkildə qeyd edir və onların miqyaslama və ya hesabat fərqlərindən qaynaqlana biləcəyini bildirir. Buna görə sözügedən iki orta qiymət modelin həqiqi mərkəzi dəyəri kimi istifadə edilməməlidir.

Korrelyasiya matrisi

İşçi başına düşən istehsalla texnoloji səmərəlilik arasındakı korrelyasiya 0.536238-dir. Mənbə bu əlaqəni güclü adlandırır; lakin eyni məqalədəki Cədvəl 9 və Cədvəl 10 fərqli korrelyasiya təsnifatı hədlərindən istifadə etdiyi üçün bu etiketi vahid qəti kateqoriya kimi qəbul etmək uyğun deyil.

Daha mühüm metodoloji məqam ümumi institusional skorla qarşılıqlı təsir termini arasındakı 0.998438 korrelyasiyadır. Bu dəyər iki dəyişənin nümunədə demək olar birlikdə hərəkət etdiyini göstərir. Buna görə standartlaşdırma aparılmış olsa belə, əmsalların bir-birindən müstəqil şəkildə ayrılmasında multikolinearlıq riski qalır.

Panel vahid kök testi

Mənbə dörd dəyişənin hamısını səviyyədə stasionar, yəni \(I(0)\) kimi təsnif edir. Mətndəki “p-dəyərləri 0.05-dən kiçik olduğu üçün panel unit root testinin null hypothesis-ini rədd edirik” izahı da bu nəticə ilə uyğundur.

Panel GLM nəticələri

Model üçün Root MSE 1.689059, asılı dəyişənin orta qiyməti 11.09703 və qalıqların kvadratları cəmi 10,393.19 kimi bildirilmişdir. Mənbə RMSE dəyərini “nisbətən aşağı” qiymətləndirərək model uyğunluğunun qənaətbəxş olduğunu müdafiə edir; lakin müqayisə üçün alternativ model RMSE-ləri verilmədiyindən bu xarakteristikanın nisbi konteksti məhduddur.

Hausman testi barədə hesabat boşluğu

Mənbə metod bölməsində random-effects və fixed-effects modelləri arasındakı seçimin Hausman testi ilə aparılacağını izah edir və `p < 0.05` olduqda fixed-effects modelinin üstün tutulacağını bildirir. Buna baxmayaraq, nəticə cədvəllərində Hausman test statistikası və p-dəyəri açıq şəkildə bildirilmir; yekun kəmiyyət nəticəsi Cədvəl 12-də Panel Generalized Linear Model başlığı ilə təqdim olunur. Buna görə Verianla hansı panel estimatorunun Hausman nəticəsinə əsasən seçildiyi barədə mənbədə olmayan yeni nəticə yaratmır.

Əsas elmi şərh

Mənbə nəticələri texnoloji səmərəliliyin işçi başına düşən istehsalla müsbət əlaqəli olduğunu və institusional keyfiyyətin bu əlaqənin gücünü şərtləndirdiyini bildirir. Güclü institusional çərçivələrdə texnoloji səmərəliliyin məhsuldarlıqla əlaqəsi güclənərkən, zəif institusional mühitlərdə səmərəlilik qazanclarının daha məhdud qala biləcəyi şərh olunur.

Bu nəticə yalnız yeni maşın, proqram təminatı və ya istehsal texnologiyası əldə etməyin avtomatik olaraq yüksək məhsuldarlıq yaratmaya biləcəyi fikrini dəstəkləyir. Texnologiyanın iqtisadi çıxışa çevrilməsi hüquqi proqnozlaşdırıla bilənlik, idarəetmə keyfiyyəti, təhsil və bacarıq infrastrukturu, resurs bölgüsü və institusional potensial kimi tamamlayıcı strukturlardan asılı ola bilər.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• DEA ilə ölçülən texnoloji səmərəliliklə işçi başına düşən istehsal arasında müsbət statistik əlaqə vardır.
• İnstitusional keyfiyyətlə texnoloji səmərəlilik arasındakı qarşılıqlı təsir əmsalı müsbətdir və mənbədə statistik baxımdan əhəmiyyətli kimi bildirilmişdir.
• Texnoloji səmərəliliyin əmək məhsuldarlığı ilə əlaqəsi institusional keyfiyyət səviyyəsindən asılı olmayan sabit əlaqə deyil.
• Mənbə nümunəsində inkişaf etmiş və inkişaf etməkdə olan iqtisadiyyatların DEA səmərəlilik paylanmaları fərqlənir.
• Panel vahid kök testində istifadə olunan dörd əsas dəyişən mənbədə səviyyədə stasionar kimi təsnif edilmişdir.
• İnstitusional şərtlərin texnologiya qazanclarının məhsuldarlığa çevrilməsində mühüm moderasiya kanalı ola biləcəyinə dair model əsaslı nəticə vardır.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• Tədqiqat güclü institutların təkbaşına daha yüksək məhsuldarlığa qəti səbəb olduğunu sübut etmir.
• Reqressiya əmsalları müşahidə xarakterli panel dizaynına görə eksperimental səbəbiyyət təsiri təxminləri deyil.
• Vahid “ümumi institusional skor” hüququn aliliyi, korrupsiyaya nəzarət və dövlət səmərəliliyi kimi alt ölçülərin ayrıca təsirlərini müəyyən etmir.
• GLM-in istifadəsi əks səbəbiyyət və bütün endogenlik problemlərinin həll edildiyi demək deyil.
• DEA balı ölkələrin mütləq texnoloji inkişaf sıralaması deyil; nümunə və seçilmiş girdi-çıxış quruluşundan asılı nisbi səmərəlilik ölçüsüdür.
• 175 ölkəyə dair model nəticələri hər ölkə üçün eyni siyasət reseptinin keçərli olduğunu göstərmir.
• Mənbənin gəlir qrupları 2024/2025 təsnifatına əsaslandığı üçün 1990–2019 dövründə ölkələrin tarixi gəlir sinfi dəyişiklikləri ayrıca modelləşdirilməmişdir.

Məhdudiyyətlər

Mənbə iki əsas məhdudiyyəti açıq şəkildə göstərir. Birincisi, institusional keyfiyyət birləşdirilmiş indekslə təmsil olunur. Belə indeks korrupsiyaya nəzarət, hüququn aliliyi, tənzimləmə keyfiyyəti və ya dövlət səmərəliliyi kimi institusional ölçülərin fərqli təsirlərini gizlədə bilər.

İkincisi, məhsuldarlıqla institusional keyfiyyət arasında əks səbəbiyyət də daxil olmaqla endogenlik problemləri tam aradan qaldırılmamışdır. Mənbə gələcəkdə instrumental-variable yanaşmaları və ya dynamic panel modelləri kimi daha inkişaf etmiş ekonometrik üsulların istifadəsini tövsiyə edir.

Bundan əlavə, mənbə cədvəllərinin öz daxilindəki miqyaslama və hesabat problemləri, xüsusilə təsviri statistika ortalamaları və qarşılıqlı təsir/institut korrelyasiyasının yüksəkliyi kəmiyyət əmsallarının şərhində əlavə ehtiyat tələb edir.

Siyasət tövsiyələrinin düzgün sərhədi

Müəllif investisiya hüququnun, hüquqi təminatların, keyfiyyət standartlarının, idarəetmənin, təhsil və bacarıqların, qabaqcıl texnologiya istifadəsinin, infrastrukturun və kiçik və orta müəssisələrə dəstəyin birlikdə nəzərə alınmasını tövsiyə edir. Bu tövsiyələr panel nəticələrinin siyasət şərhidir; məqalə bu siyasətlərin tətbiqinin məhsuldarlığa təsirini ayrıca eksperimental və ya kvazi-eksperimental siyasət qiymətləndirməsi ilə ölçməmişdir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Nexus Between Institutions, Technological Efficiency and Labor Productivity: A Framework of Augmented Solow Model

Müəllif: Omnia Osama ElHusseiny.

Qurum: Department of Economics, Faculty of Commerce, Zagazig University, Zagazig 44519, Egypt.

Jurnal: Economies.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Biblioqrafik qeyd: Economies 2026, 14(5), 161.

DOI: 10.3390/economies14050161.

Nəşr prosesi: Qəbul üçün təqdim 20 aprel 2026; reviziya 24 aprel 2026; qəbul 26 aprel 2026; nəşr 5 may 2026.

Mənbə növü: Elmi tədqiqat məqaləsi.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Nümunə: 175 ölkə; mənbə əsas təhlil dövrünü 1990–2019 kimi müəyyən edir. Appendix B-də ölkələr World Bank 2024/2025 gəlir təsnifatına görə 69 lower-middle, 45 upper-middle və 61 high-income ölkəyə ayrılmışdır.

Əsas metod: Genişləndirilmiş Solow çərçivəsi; Cobb–Douglas istehsal əlaqəsi; Məlumat Zərfləmə Təhlili; Variable Returns to Scale yanaşması; variasiya əmsalı; Pearson korrelyasiyası; panel vahid kök testi; moderasiya modeli; Pooled Least Squares / fixed-effects / random-effects metodoloji müzakirəsi; Hausman testi çərçivəsi və Panel Generalized Linear Model.

Proqram təminatı: EViews 12 mənbədə DEA və ekonometrik təhlil kontekstində qeyd edilmişdir.

Məlumat mənbəyi: World Bank məlumat bazası. Mənbə məlumatların açıq əlçatan olduğunu və 1 fevral 2026 tarixində əldə edildiyini bildirir.

Maliyyələşdirmə: Tədqiqatın xarici maliyyə almadığı bildirilmişdir.

Etik bəyanat: Institutional Review Board Statement və Informed Consent Statement “Not applicable” kimi verilmişdir.

Maraqlar toqquşması: Müəllif maraqlar toqquşması bildirməmişdir.

Müəllif töhfələri: Mənbə PDF tək müəllifli olsa da ayrıca Author Contributions / CRediT bəyanatı təqdim etmir; Verianla bu sahəni mənbədən kənar şəkildə doldurmur.

Mənbədaxili texniki qeyd 1: Cədvəl 6-da TE × institutlar dəyişəninin bildirilən orta qiyməti 3.24 olduğu halda maksimum 1.799392; ümumi institusional skorun orta qiyməti 9.20 olduğu halda maksimum 1.946802-dir. Mənbənin özü bu dəyərlərdə miqyaslama və ya hesabat uyğunsuzluğu olduğunu qəbul edir.

Mənbədaxili texniki qeyd 2: Ümumi institusional skorla qarşılıqlı təsir termini arasındakı korrelyasiya 0.998438-dir. Bu dəyər standartlaşdırma tətbiq edilsə belə ciddi multikolinearlıq riskinin olduğunu göstərir.

Mənbədaxili texniki qeyd 3: Məqalə korrelyasiya gücü üçün Cədvəl 9 və Cədvəl 10-da bir-biri ilə tam uyğun olmayan təsnifat hədləri verir. Buna görə 0.536238 dəyərindəki çıxış–səmərəlilik korrelyasiyası vahid kateqorik etiketə məcbur edilməmişdir.

Mənbədaxili texniki qeyd 4: Mənbə GLM-in endogenliyi nəzərə ala bildiyini bildirərkən, nəticə bölməsində endogenlik və əks səbəbiyyətin tam həll edilmədiyini qəbul edir. Buna görə Verianla reqressiya əmsallarını səbəb təsiri kimi təqdim etmir.

Mənbədaxili texniki qeyd 5: Hausman testi metodoloji baxımdan izah olunur, lakin yekun nəticələrdə test statistikası və p-dəyəri açıq şəkildə bildirilmir.

Mənbədaxili texniki qeyd 6: Cədvəl 3-dəki səmərəlilik tezlikləri ilə Cədvəl 4-dəki faiz kateqoriyalarının quruluşu tam üst-üstə düşmür; buna görə iki cədvəl yenidən hesablanaraq süni şəkildə uzlaşdırılmamışdır.

Mənbədaxili texniki qeyd 7: Mənbə başlıqda “technological efficiency”, dəyişən cədvəlində isə “technical efficiency” terminindən istifadə edir. Verianla əsas anlayışı “texnoloji səmərəlilik” adı altında ardıcıl saxlamış, lakin terminoloji fərqi gizlətməmişdir.

Əsas şərh sərhədi: Tədqiqat çoxölkəli müşahidə xarakterli panel məlumatlarına və DEA/panel reqressiya modellərinə əsaslanır. Nəticələr statistik əlaqə və moderasiya sübutu təqdim edir; institusional islahatların və ya texnologiya siyasətlərinin səbəb təsirini təkbaşına sübut etmir.

Vizualın yenidən çəkilmə uyğunluğu: Yüksək. DEA istehsal sərhədi, iki mərhələli metod pipeline-ı və institusional moderasiya əlaqəsi müəllif hüququ baxımından orijinal texniki sxemlərlə güclü şəkildə izah edilə bilər.

Verianla Live / Live Figure uyğunluğu: Qismən uyğundur. DEA → texnoloji səmərəlilik → institut qarşılıqlı təsiri → işçi başına düşən istehsal metodu mərhələli şəkildə göstərilə bilər; mənbə cədvəllərindəki sabit müqayisələr animasiya edilə bilər. İstifadəçi tərəfindən əmsal və ya institusional skor dəyişdirilərək mənbədə olmayan yeni elmi nəticə yaradılmamalıdır.