Utafiti huu unachunguza jinsi ukuaji wa uchumi, maendeleo ya binadamu, ujidijitali, ushiriki katika elimu ya sekondari na elimu ya juu, uhuru wa kiuchumi na matumizi ya nishati jadidifu katika nchi za AB27 vinavyohusiana na uwekezaji wa umma katika elimu na deni la umma kupitia paneli iliyosawazishwa ya nchi kwa kipindi cha 2009–2021. Watafiti wanatathmini mahusiano ya wakati mmoja au ya muda mfupi sana kwa kutumia Structural Equation Model (SEM) iliyojengwa kwa vigeu vinavyoonekana, mienendo ya muda mfupi na muda mrefu kwa kutumia modeli ya dynamic panel ARDL yenye msingi wa Pooled Mean Group, na uimara wa matokeo kwa kutumia modeli za fixed effects. Matokeo yanaonyesha kuwa upeo wa muda ni muhimu: ukuaji unahusiana vibaya na matumizi ya elimu katika muda mfupi, lakini huhusiana vyema katika muda mrefu, huku ukionyesha uhusiano hasi na deni la umma katika makadirio yote ya SEM, muda mfupi na muda mrefu. Maendeleo ya binadamu yanaonyesha mahusiano yanayoongeza uwekezaji wa elimu katika muda mfupi sana na muda mrefu, lakini hupatikana kuwa na uhusiano chanya na deni la umma katika muda mfupi sana na muda mfupi. Matumizi ya nishati jadidifu, kwa upande mwingine, yanaonyesha uhusiano hasi na deni la umma katika modeli ya SEM ya wakati mmoja, na uhusiano chanya katika muda mfupi. Hata hivyo, kwa kuwa utafiti unategemea data ya paneli ya uchunguzi, coefficients hizi si athari za kisababishi; pia kuna kutokulingana kwa kiripoti kwa upande wa namba na mwelekeo kati ya baadhi ya aya za hitimisho na jedwali.

Ujumbe mkuu wa kiuchumi wa utafiti ni kwamba elimu, deni la umma, mageuzi ya kidijitali na mageuzi ya kijani yanapaswa kutathminiwa ndani ya tatizo moja la sera ya fedha za umma. Wakati serikali inajaribu kudumisha nidhamu ya kifedha katika muda mfupi, inalazimika pia kufadhili maeneo yanayotarajiwa kutoa manufaa ya muda mrefu kama elimu, miundombinu na mageuzi ya nishati. Utafiti unachunguza mvutano huu kwa kutenganisha mahusiano ya michakato tofauti ndani ya mwaka uleule na mahusiano ya muda mfupi na muda mrefu yanayojitokeza kadiri muda unavyopita.

Utafiti hauchukulii matumizi ya elimu kuwa matumizi ya kawaida tu ya serikali. Katika mtazamo wa waandishi, rasilimali ambayo serikali hutenga kwa elimu ni uwekezaji wa muda mrefu wa umma katika mtaji wa binadamu. Viwango vya uandikishaji katika elimu ya sekondari na elimu ya juu navyo si matumizi ya umma yenyewe, bali ni viashiria tofauti vinavyowakilisha ushiriki katika mfumo wa elimu na mahitaji ya elimu. Tofauti hii ni muhimu; kuongezeka kwa wanafunzi wanaoingia katika mfumo wa elimu hakulazimishi sehemu ya Pato la Taifa ambayo serikali hutenga kwa elimu kubadilika katika mwelekeo huo huo na kwa kiwango hicho hicho.

Türkiye haimo katika sampuli ya utafiti huu; utafiti unahusu nchi za AB27 pekee. Kwa hiyo, coefficients haziwezi kutumika moja kwa moja kwa bajeti ya elimu, deni la umma au mageuzi ya nishati ya Uturuki. Iwapo tathmini kama hiyo itafanywa kwa Uturuki, muundo wa fedha za umma, mfumo wa elimu, masharti ya ukopaji, kiwango cha ujidijitali, mageuzi ya nishati jadidifu na tofauti za kitaasisi zinapaswa kujaribiwa kando kwa kutumia mfululizo wa muda/data ya paneli ya ndani.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Umoja wa Ulaya unafuatilia malengo kadhaa ya muda mrefu kwa wakati mmoja: ukuaji wa uchumi, maendeleo ya binadamu, mageuzi ya kidijitali, mageuzi ya nishati, uendelevu wa mazingira na ukuzaji wa mtaji wa binadamu wenye ubora. Kwa kuwa sehemu muhimu ya malengo haya inaweza kuhitaji rasilimali za umma mwanzoni, inaweza kuleta shinikizo kwa uendelevu wa kifedha na deni la umma.

Kwa sababu hiyo, utafiti unachukulia pamoja matokeo mawili ya kifedha: uwekezaji wa umma katika elimu na deni jumla ghafi la serikali. Upekee wa mbinu ya utafiti ni kutathmini matokeo haya mawili katika mfumo mmoja wenye vipimo vingi pamoja na ukuaji, maendeleo ya binadamu, ushiriki katika elimu, ujidijitali, uhuru wa kiuchumi na matumizi ya nishati jadidifu.

Kwa nini matumizi ya elimu na kiwango cha uandikishaji wa wanafunzi vinatenganishwa?

Hii ni mojawapo ya tofauti muhimu za kidhana katika makala. Jumla ya matumizi ya serikali katika elimu, kama asilimia ya Pato la Taifa, inawakilisha mgawo wa kifedha ambao serikali hufanya kwa sekta ya elimu. Viwango vya uandikishaji katika elimu ya sekondari na elimu ya juu vinaonyesha ukubwa wa watu wanaoshiriki katika mfumo wa elimu.

Viashiria hivi viwili vinakamilishana, lakini si sawa. Kwa mfano, kuongezeka kwa kiwango cha uandikishaji katika elimu ya juu huenda kusihitaji matumizi ya umma kuongezeka kwa kiwango hicho hicho. Uhusiano unaweza kutofautiana kutokana na ufadhili binafsi, ada, matumizi makubwa zaidi ya uwezo uliopo au kuhamishwa kwa ufadhili kwenda maeneo mengine kama utafiti, miundombinu ya kidijitali na ujifunzaji wa maisha yote.

“Mageuzi pacha” yanamaanisha nini katika utafiti huu?

Katika utafiti, mageuzi pacha yanamaanisha utekelezaji wa wakati mmoja wa mpito wa kidijitali na mpito wa kijani/nishati. Kiwango cha matumizi ya intaneti kimetumika kwa ujidijitali, na sehemu ya nishati jadidifu katika jumla ya matumizi ya mwisho ya nishati imetumika kwa mageuzi ya nishati.

Kulingana na mtazamo wa waandishi, mageuzi yote mawili yana uhusiano na mtaji wa binadamu. Mageuzi ya kidijitali yanahitaji ujuzi wa kidijitali, wakati mageuzi ya kijani yanaweza kuhitaji teknolojia mpya, elimu ya kiufundi, utafiti na kuzoea tabia za uzalishaji na matumizi zinazobadilika. Hivyo, inakuwa vigumu kutathmini sera ya elimu bila kuzingatia mageuzi ya kidijitali na ya kijani.

Msingi wa kinadharia wa utafiti unategemea mitazamo gani?

Makala haijifungi katika nadharia moja tu ya uchumi. Mitazamo kadhaa ya kinadharia hutumiwa pamoja kueleza sehemu tofauti za tatizo la utafiti:

• Nadharia ya Mtaji wa Binadamu: Hutumika kueleza mchango wa uwekezaji katika elimu kwa maarifa, ujuzi, tija na ukuaji wa muda mrefu.
• Nadharia ya Ukuaji Endogenous: Inasisitiza kuwa maarifa, ubunifu na mtaji wa binadamu ni vyanzo vya ndani vya ukuaji wa uchumi.
• Mfumo wa Uendelevu wa Kifedha: Unaeleza mvutano kati ya uwekezaji wa umma na uendelevu wa deni.
• Mtazamo wa Uwezo: Unasisitiza kuwa maendeleo si ukuaji wa Pato la Taifa pekee; yanajumuisha pia elimu, afya na ubora wa maisha.
• Uchumi wa Kitaasisi na mtazamo wa Uhuru wa Kiuchumi: Unachunguza nafasi ya taasisi, kanuni na uhuru wa kiuchumi katika ufanisi wa kifedha na matumizi ya rasilimali za umma.
• Nadharia ya Mpito wa Uendelevu: Inaeleza gharama za mageuzi ya kimuundo zinazotokea katika mpito kutoka miundo ya uchumi yenye kaboni nyingi kwenda mifumo ya kidijitali na kijani.

Ni vigeu gani vinavyotumika katika utafiti?

Dhana sita za utafiti ni zipi?

• H1: Ukuaji wa uchumi unaweza kuathiri uwekezaji wa umma katika elimu na deni la umma katika muda mfupi na muda mrefu.
• H2: Maendeleo ya binadamu yanaweza kuathiri uwekezaji wa umma katika elimu na deni la umma katika muda mfupi na muda mrefu.
• H3: Ushiriki katika elimu ya sekondari na elimu ya juu unaweza kuathiri uwekezaji wa umma katika elimu katika muda mfupi na muda mrefu.
• H4: Uhuru wa kiuchumi unaweza kuathiri deni la umma katika muda mfupi na muda mrefu.
• H5: Matumizi ya nishati jadidifu yanaweza kuathiri deni la umma katika muda mfupi na muda mrefu.
• H6: Ujidijitali unaweza kuathiri uwekezaji wa umma katika elimu katika muda mfupi na muda mrefu.

Kwa nini mbinu tatu tofauti za kiuchumi-takwimu zilitumika?

Watafiti wanataka kutenganisha upeo tofauti wa muda. Modeli ya SEM iliyoundwa kwa vigeu vinavyoonekana inachunguza mahusiano ya kimuundo ya kipindi kilekile au kwa usemi wa utafiti “muda mfupi sana/wakati mmoja”.

Modeli ya Pooled Mean Group (PMG) dynamic panel ARDL huruhusu mienendo ya muda mfupi ya nchi kutofautiana, huku ikiweka muundo ambao coefficients za muda mrefu ni za pamoja kati ya nchi. Hivyo, inawezekana kigeu kilekile kuonyesha ishara tofauti katika muda mfupi na muda mrefu.

Mwishowe, OLS, fixed effects za nchi na makadirio ya fixed effects yenye standard errors zilizokolezwa katika kiwango cha nchi hutumika kutathmini kiwango ambacho matokeo ya msingi yanadumu chini ya dhana tofauti za modeli.

Kwa nini upeo wa muda ni muhimu sana?

Matokeo muhimu zaidi ya utafiti ni kwamba mahusiano ya kifedha yanaweza kubadilisha mwelekeo kulingana na muda. Sera au mageuzi yanapotekelezwa kwa mara ya kwanza yanaweza kuleta gharama kwa bajeti ya umma, lakini katika muda mrefu zaidi yanaweza kuonyesha uhusiano tofauti kupitia ufanisi, ongezeko la mapato au urekebishaji wa kimuundo.

Mojawapo ya mifano iliyo wazi zaidi ni ukuaji wa uchumi. Coefficient ya SEM kati ya ukuaji na matumizi ya elimu ni −0,146, coefficient ya muda mfupi ya PMG ni −0,609, ilhali coefficient ya muda mrefu ni +1,181. Kwa hiyo, katika modeli ya chanzo, uhusiano wa ukuaji na matumizi ya elimu hubadilisha mwelekeo wakati wa kutoka muda mfupi kwenda muda mrefu.

Matokeo kati ya ukuaji na deni la umma ni nini?

Kulingana na makadirio katika jedwali, uhusiano wa ukuaji wa uchumi na deni la umma ni hasi katika upeo wote watatu wa muda: katika SEM β = −0,324, katika PMG muda mfupi β = −0,202 na katika PMG muda mrefu β = −0,535.

Chanzo kinafafanua matokeo haya kupitia uwezekano kwamba ukuaji unaweza kupanua wigo wa kodi na mapato ya bajeti, kuboresha mizani ya fedha za umma na kupunguza utegemezi kwa masoko ya ufadhili. Hata hivyo, haya ni maelezo ya kiuchumi ya mahusiano katika modeli za uchunguzi; haijathibitishwa kuwa ukuaji hupunguza deni la umma kwa kiwango fulani kwa njia ya kisababishi.

Kwa nini maendeleo ya binadamu yana tabia tofauti?

Maendeleo ya binadamu yanaonyesha uhusiano chanya na wenye maana na matumizi ya elimu katika SEM kwa kiwango cha β = 0,280 na katika muda mrefu kwa β = 0,303. Coefficient ya muda mfupi ni −0,078 lakini si yenye maana kitakwimu.

Kwa deni la umma, uhusiano wa SEM wa wakati mmoja na HDI ni β = 0,676, uhusiano wa PMG wa muda mfupi ni β = 0,157, na yote mawili ni yenye maana. Kwa kuwa coefficient ya muda mrefu ni 0,002 na p = 0,950, uhusiano wa muda mrefu wa deni la umma haupati usaidizi wa kitakwimu.

Chanzo kinatoa kama moja ya maelezo yanayowezekana kwa uhusiano huu wa deni wa muda mfupi kwamba maendeleo ya binadamu yanaweza kuendelea pamoja na majukumu ya umma kama elimu, afya, ulinzi wa kijamii, kiwango cha maisha na kusaidia makundi yaliyo hatarini.

Elimu ya sekondari na elimu ya juu zinatofautishaje uwekezaji wa umma?

Katika matokeo ya SEM, uhusiano chanya hupatikana kati ya uandikishaji katika elimu ya sekondari na matumizi ya serikali katika elimu kwa kiwango cha β = 0,356; p < 0,001. Waandishi wanahusisha hili na ukweli kwamba katika nchi nyingi za AB elimu ya sekondari ni ya lazima, hivyo kupanuka kwa mahitaji ya wanafunzi kunahitaji ufadhili wa umma katika muda mfupi.

Matokeo ya muda mrefu ya PMG ni tofauti. Kwa elimu ya sekondari β = −1,175 na kwa elimu ya juu β = −0,305; coefficients zote mbili ziko katika kiwango cha p = 0,004. Chanzo kinajadili mahusiano haya hasi ya muda mrefu kupitia uwezekano wa kukomaa kwa mfumo wa elimu, kubadilika kwa muundo wa ufadhili na kuelekezwa kwa rasilimali za umma kwenye vipengele vingine vya elimu kama utafiti, ujidijitali, ujifunzaji wa maisha yote au miundombinu.

Je, athari ya moja kwa moja ya kifedha ya ujidijitali ilipatikana?

Hapana. Coefficient ya SEM ya ujidijitali uliopimwa kwa kiwango cha watumiaji wa intaneti kwenye matumizi ya serikali katika elimu ni β = 0,106 na p = 0,135. Coefficient ya muda mfupi ya PMG ni −0,108 na p = 0,551; coefficient ya muda mrefu ni +0,046 na p = 0,132.

Kwa hiyo, hakuna modeli yoyote iliyotumika iliyopata uhusiano wa moja kwa moja na wenye maana kitakwimu wa kigeu cha UTI na matumizi ya elimu. Kwa sababu hii chanzo hakiungi mkono H6.

Matokeo haya hayamaanishi kuwa “ujidijitali si muhimu kwa elimu”. Modeli inajaribu tu uhusiano wa moja kwa moja kati ya kiwango cha matumizi ya intaneti na sehemu ya matumizi ya serikali katika elimu ndani ya Pato la Taifa; ubora wa ujuzi wa kidijitali, ufanisi wa teknolojia ya elimu au matokeo ya kujifunza ya mtu binafsi hayakupimwa.

Kwa nini uhusiano wa uhuru wa kiuchumi na deni la umma hubadilisha mwelekeo?

Katika modeli ya SEM, uhusiano hasi hupatikana kati ya Kielezo cha Uhuru wa Kiuchumi na deni la umma kwa kiwango cha β = −0,435; p < 0,001. Coefficient ya muda mfupi ya PMG ni −0,009 na haina maana. Katika muda mrefu, coefficient hubadilisha ishara na kuwa β = +0,296; p < 0,001.

Waandishi wanahusisha uhuru wa kiuchumi katika muda mfupi sana na deregulation, shughuli za sekta binafsi na ufanisi wa kifedha, huku kwa coefficient chanya ya muda mrefu wakijadili uwezekano wa utegemezi wa nje, kuyumba kwa fedha za umma na udhaifu wa kiuchumi. Maelezo haya si utaratibu tofauti uliopimwa moja kwa moja ndani ya modeli.

Mageuzi ya kijani yanahusishwaje na deni la umma?

Uhusiano wa matumizi ya nishati jadidifu na deni la umma pia hubadilika kulingana na upeo wa muda. Katika SEM β = −0,124 na p = 0,008, ilhali katika PMG muda mfupi β = +0,394 na p < 0,001. Katika muda mrefu β = −0,094 imepatikana, lakini kwa kuwa p = 0,072, si yenye maana katika kiwango cha %5.

Chanzo kinaeleza muundo huu kwa mfumo wa kifedha wa hatua mbili wa mageuzi ya nishati. Matumizi yaliyopo ya nishati jadidifu yanaweza kuhusishwa na deni la chini katika muda mfupi sana kupitia kupungua kwa utegemezi wa nishati, ilhali kuharakisha mpito kunaweza kuhitaji ufadhili wa umma katika muda mfupi kutokana na uwekezaji wa miundombinu, utafiti, motisha na teknolojia.

Kwa kuwa coefficient hasi ya muda mrefu haifikii maana ya kitakwimu, haiwezekani kujenga hitimisho la uhakika kwamba “mageuzi ya kijani hupunguza deni la umma katika muda mrefu”.

Takwimu/figures zinaongeza nini kwenye utafiti?

Figures nne za kwanza za utafiti zinaonyesha kwa njia ya maelezo tofauti kati ya nchi za AB27 katika matumizi ya elimu, ushiriki katika elimu, ukuaji, deni la umma, uhuru wa kiuchumi, maendeleo ya binadamu, ujidijitali na matumizi ya nishati jadidifu. Kazi kuu ya kisayansi ya grafu hizi ni kufanya ionekane kwamba AB27 si kambi ya kiuchumi iliyo sawia kabisa.

Figure 5 inaleta pamoja matokeo mawili endogenous ya kifedha katika SEM na vigeu vyote fafanuzi katika diagramu moja ya njia. Diagramu inaonyesha kuwa uwekezaji wa umma katika elimu na deni la umma vinamodeliwa ndani ya mazingira yale yale ya kimuundo lakini kwa viamuliwa tofauti.

Figure 6 nayo hukusanya katika skimu moja ya usanisi vipindi ambavyo dhana sita zimeungwa mkono katika matokeo ya SEM na dynamic panel. Ujumbe mkuu wa kielelezo ni kwamba dhana zinapaswa kutathminiwa katika vipimo vya muda mfupi sana, muda mfupi na kimuundo/muda mrefu, badala ya “athari moja ya jumla”.

Ni mvutano gani mitatu mikuu ya kisera inayowekwa wazi na utafiti?

1. Uimarishaji wa deni na uwekezaji wa elimu: Ukuaji wa uchumi hauhakikishi kuongezeka kiotomatiki kwa matumizi ya serikali katika elimu. Katika vipindi vya kubana matumizi, kupunguza matumizi ya elimu kunaweza kupunguza shinikizo la bajeti la muda mfupi, lakini kunaweza kuleta gharama ya muda mrefu kwa mtaji wa binadamu.

2. Ujidijitali na mtaji wa binadamu: Teknolojia ya kidijitali peke yake si dhamana ya tija. Kulingana na tafsiri ya kisera ya chanzo, ili mageuzi ya kidijitali yatoe matokeo endelevu, wafanyakazi na wanafunzi wanahitaji kuwa na ujuzi unaofaa.

3. Nishati jadidifu na deni la umma: Mpito wa nishati unaweza kuhudumia malengo ya uendelevu wa muda mrefu huku ukihitaji uwekezaji mkubwa katika muda mfupi. Katika nchi zenye deni kubwa, hali hii inaweza kupunguza nafasi ya ujanja wa kifedha.

Utafiti unasema nini?

• Uhusiano wa ukuaji wa uchumi na matumizi ya elimu hubadilisha mwelekeo kulingana na upeo wa muda.
• Ukuaji wa uchumi unahusiana vibaya na deni la umma katika jedwali kuu za SEM na PMG zilizoripotiwa.
• Maendeleo ya binadamu yanahusiana na uwekezaji mkubwa zaidi wa serikali katika elimu katika muda mfupi sana na muda mrefu.
• Maendeleo ya binadamu yanahusiana na deni kubwa zaidi la umma katika muda mfupi sana na muda mfupi; uhusiano wa muda mrefu si wenye maana.
• Mahitaji ya elimu ya sekondari yanahusiana na matumizi makubwa zaidi ya elimu katika modeli ya SEM.
• Ushiriki katika elimu ya sekondari na elimu ya juu una uhusiano hasi na matumizi ya elimu katika modeli ya muda mrefu ya PMG.
• Coefficients za moja kwa moja za ujidijitali kwenye matumizi ya serikali katika elimu hazijaonyesha maana ya kitakwimu katika upeo wowote wa muda.
• Uhusiano wa uhuru wa kiuchumi na deni la umma ni hasi katika SEM na chanya katika muda mrefu.
• Uhusiano wa matumizi ya nishati jadidifu na deni la umma ni hasi katika modeli ya wakati mmoja na chanya katika muda mfupi.
• Heterogeneity ya kimuundo kati ya nchi za AB27 ni muhimu katika kutafsiri mahusiano ya kifedha.

Utafiti hauthibitishi nini?

• Hauthibitishi kuwa ukuaji hupunguza deni la umma kwa asilimia fulani kwa njia ya kisababishi.
• Hauonyeshi kuwa kupunguza matumizi ya elimu kutaharakisha ukuaji wa uchumi.
• Hauthibitishi kuwa uandikishaji mkubwa zaidi wa wanafunzi utaongeza au kupunguza bajeti ya elimu ya serikali kiotomatiki.
• Hauthibitishi kuwa uhuru wa kiuchumi lazima ulete deni kubwa zaidi katika muda mrefu.
• Hauonyeshi kuwa uwekezaji wa nishati jadidifu hupunguza deni la umma kwa uhakika katika muda mrefu.
• Hauonyeshi kuwa ujidijitali hauna athari kwa elimu; uhusiano wa moja kwa moja tu wa kiashiria kilichotumika cha ujidijitali na matumizi ya serikali katika elimu haukupatikana kuwa wenye maana.
• Hauonyeshi kuwa mahusiano yaliyopatikana kwa AB27 yana ukubwa uleule katika kila nchi mwanachama.
• Hauonyeshi kuwa matokeo yanaweza kuhamishwa moja kwa moja kwa nchi zilizo nje ya AB.
• Makadirio ya SEM, ARDL au fixed effects si ushahidi wa kisababishi wa majaribio.

Inapaswa kusomwaje kwa mtazamo wa Türkiye?

Türkiye haijajumuishwa katika sampuli ya AB27. Kwa hiyo, kuhamisha moja kwa moja coefficients β za utafiti huu kwa deni la umma, bajeti ya elimu, ujidijitali au mageuzi ya nishati ya Uturuki si sahihi kisayansi.

Hata hivyo, mfumo wa kimethodolojia wa utafiti unaweza kugeuzwa kuwa muundo tofauti wa utafiti kwa Uturuki. Katika utafiti kama huo, rasilimali ya umma iliyotengwa kwa elimu, deni la umma, mapato kwa kila mtu, maendeleo ya binadamu, ushiriki katika elimu ya sekondari na elimu ya juu, matumizi ya intaneti, uhuru wa kiuchumi na viashiria vya nishati jadidifu vinapaswa kutathminiwa kwa kutumia mfululizo wa muda mahususi wa Uturuki. Kwa kuwa taasisi za kifedha na mabadiliko ya sera ya Uturuki ni tofauti na paneli ya AB27, matokeo yanapaswa kukadiriwa upya.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Seti ya data iliundwaje?

Utafiti unatumia viashiria vya sekondari vya makro uchumi vya nchi 27 wanachama wa AB27 katika kipindi cha 2009–2021. Chanzo kinasema paneli hiyo imesawazishwa kwa nguvu na hakuna uchunguzi uliokosekana.

Vyanzo vya data ni World Bank, Eurostat, The Global Economy.com, Heritage Foundation, na kwa baadhi ya sehemu za viashiria vya elimu vyanzo vya data vya Human Progress. Kwa kuwa data ilikuwa katika mizani tofauti ya upimaji, usanifishaji wa z-score ulitumika kabla ya kujenga modeli za kiuchumi-takwimu.

Thamani kuu za maelezo

Modeli ya SEM iliundwaje?

Watafiti walitumia Structural Equation Model yenye msingi wa njia kwa kutumia vigeu vinavyoonekana. Vigeu viwili endogenous vilimodeliwa ndani ya mfumo mmoja: uwekezaji wa umma katika elimu (GEE) na deni la umma (GODE).

Katika chanzo, usemi wa likelihood-ratio chi-square uliotumika kama sehemu ya kufaa kwa modeli umetolewa kama ifuatavyo:

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

Hapa \(L_s\) inawakilisha likelihood ya modeli iliyojaa, na \(L_b\) likelihood ya modeli ya msingi.

Ulinganifu wa modeli ya SEM ulikuwaje?

Ingawa jaribio la chi-square halionyeshi ulinganifu mzuri likiwa p = 0,016 peke yake, chanzo kinatathmini thamani za RMSEA, CFI, TLI na SRMR kwa pamoja na kukubali ulinganifu wa jumla wa modeli kuwa wa kutosha.

Thamani za R² zilizoripotiwa katika kiwango cha equation ni 0,2862 kwa GEE na 0,3177 kwa GODE.

SEM: Mahusiano ya wakati mmoja ya uwekezaji wa umma katika elimu

Katika modeli hii, vigeu vinavyopata usaidizi wa wazi wa kitakwimu ni HDI na uandikishaji wa elimu ya sekondari. Coefficient ya GDP inabaki nje kidogo ya kizingiti cha %5 ikiwa na p = 0,057.

SEM: Mahusiano ya wakati mmoja ya deni la umma

Modeli ya dynamic panel hutumia equation gani?

Equation ya jumla ya dynamic panel inayotumika katika mbinu ya PMG imetolewa katika chanzo kama ifuatavyo:

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

Modeli huruhusu coefficients za muda mfupi kutofautiana kati ya nchi huku ikiunganisha coefficients za muda mrefu kuwa za pamoja.

Stationarity na cross-sectional dependence zilitathminiwaje?

Jaribio la Pesaran cross-sectional dependence lilitoa matokeo ya 13,004; p < 0,001. Hivyo inakubalika kwamba nchi za AB27 si vitengo vya paneli vilivyo huru kabisa kutoka kwa kila kimoja.

Jaribio la Levin–Lin–Chu lilitathmini vigeu GEE, GODE, SECSH, TERT, UTI na REG kuwa stationary; na vigeu GDP, HDI na IEF kuwa non-stationary. Jaribio la Im–Pesaran–Shin lilitoa usaidizi wa stationarity kwa GEE na GODE pekee.

Chanzo kinaona mchanganyiko wa vigeu vya I(0) na I(1) kuwa unaofaa kwa utekelezaji wa mbinu ya panel ARDL.

Majaribio ya Kao cointegration yanaonyesha nini?

Aya inayofuata katika maandishi ya chanzo inageuza mgawanyo huu. Muhtasari ulio juu unategemea thamani halisi za p katika Jedwali 6.

Kwa nini PMG ilichaguliwa?

Chanzo kilitumia PMG kama specification inayopendelewa ya dynamic panel kwa modeli zote mbili kwa kutegemea matokeo haya.

PMG: Matokeo ya muda mfupi na muda mrefu ya uwekezaji wa umma katika elimu

Error-correction coefficient ya modeli ya GEE ni −0,410; p < 0,001. Chanzo kinaitafsiri kama takriban %41 ya kutokuwa katika usawa kurekebishwa kuelekea usawa wa muda mrefu ndani ya kipindi kimoja baada ya mshtuko.

PMG: Matokeo ya muda mfupi na muda mrefu ya deni la umma

Error-correction coefficient ya modeli ya GODE ni −0,231; p < 0,001. Ukubwa wa coefficient unalingana na takriban %23,1 ya marekebisho ya kipindi. Katika simulizi ya chanzo, thamani hii imeandikwa kama “%21”; coefficient katika Jedwali 8 ni −0,231.

Uchambuzi wa uimara wa fixed effects uliongeza nini?

Watafiti walilinganisha OLS, fixed effects na makadirio ya fixed effects yenye standard errors zilizokolezwa katika kiwango cha nchi. Katika modeli, iliripotiwa kuwa sehemu ya tofauti za kimuundo katika kiwango cha nchi ndani ya variation yote ni %91,4 kwa GEE na %92,6 kwa GODE.

Matokeo haya yanaunga mkono kuwa tofauti za kudumu za kimuundo kati ya nchi za AB27 ni kubwa kuliko mabadiliko ya miaka. Kwa upande mwingine, wakati standard errors zilizokolezwa kwa nchi zinapotumika, coefficients nyingi hupoteza maana ya kitakwimu, jambo linaloonyesha usikivu wa matokeo ya msingi kwa specification ya modeli.

Chanzo pia kinaripoti matokeo yenye maana katika majaribio ya group heteroskedasticity, serial correlation na cross-sectional dependence. Kwa sababu hii, tafsiri zinazotegemea dhana rahisi za makosa homoskedastic na huru kutoka kwa kila moja zinapaswa kufanywa kwa uangalifu.

Jinsi chanzo kilivyohitimisha dhana sita

Kutokulingana kwa ripoti ndani ya chanzo

• Katika maelezo ya Kao cointegration, idadi za majaribio yenye maana kwa modeli za GEE na GODE zimetolewa kwa usahihi katika aya moja, lakini zimegeuzwa katika aya inayofuata.
• Jedwali 8 linatoa p = 0,016 kwa GDP → GODE ya muda mfupi, ilhali simulizi ya matokeo inaandika p = 0,000.
• Jedwali 4 linatoa p = 0,008 kwa REG → GODE, ilhali simulizi ya baadaye inaandika p = 0,000.
• Ingawa error-correction coefficient ya GODE ni −0,231, kasi ya marekebisho imeelezwa katika simulizi kama %21.
• Sentensi moja katika sehemu ya matokeo inasema kuwa katika muda mrefu ukuaji una uhusiano chanya na matumizi ya elimu na deni la umma, ilhali Jedwali 8 linatoa coefficient ya GDP → GODE kuwa −0,535.
• Katika sehemu inayofuata ya hitimisho, kuna kauli kuhusu “uimara wa uhusiano chanya kati ya ukuaji wa uchumi na deni la umma”, ingawa coefficients zote tatu za GDP → GODE katika jedwali kuu za SEM na PMG ni hasi.

Nguvu za utafiti

• Kuchukulia uwekezaji wa elimu na deni la umma katika mfumo mmoja wa utafiti.
• Kutathmini AB27 yote kama paneli iliyosawazishwa katika kipindi cha 2009–2021.
• Kuleta pamoja vigeu vya kiuchumi, kijamii, kidijitali na kimazingira katika uchambuzi mmoja.
• Kutenganisha mahusiano ya wakati mmoja, muda mfupi na muda mrefu.
• Kutumia pamoja SEM, PMG-ARDL na makadirio ya fixed effects ili kuonyesha usikivu wa matokeo kwa specification.
• Kuripoti kasi ya kurejea kutoka mshtuko kwenda usawa wa muda mrefu kwa kutumia utaratibu wa error correction.
• Kujaribu matatizo ya paneli kama cross-sectional dependence, heteroskedasticity na autocorrelation.

Vikwazo vya msingi

Muundo wa uchunguzi: Mahusiano ya makro-paneli hayathibitishi athari ya kisababishi. Reverse causality, mishtuko ya pamoja na vigeu vilivyobaki nje ya modeli vinawezekana.

Heterogeneity ya AB27: Muundo wa deni, mfumo wa elimu, modeli ya welfare state, ukomavu wa kidijitali na sera ya nishati za nchi hutofautiana. Coefficients za pamoja za muda mrefu haziondoi tofauti hizi kikamilifu.

Cross-sectional dependence: Jaribio la Pesaran linaonyesha kuwa nchi zimeunganishwa. Hata hivyo, majaribio ya paneli ya kizazi cha kwanza yametumika katika hatua ya stationarity na cointegration.

Cointegration ya GODE ni dhaifu zaidi: Katika modeli ya deni la umma, ni takwimu tatu tu kati ya tano za Kao zilizo na maana katika kiwango cha %5.

Uchaguzi wa kiashiria: Ujidijitali unawakilishwa tu na kiwango cha watumiaji wa intaneti, na mageuzi ya kijani yanawakilishwa tu na sehemu ya matumizi ya nishati jadidifu. Viashiria hivi havijumuishi vipimo vyote vya kitaasisi na kiteknolojia vya mageuzi hayo.

GDP ni dola za sasa za Marekani: Kigeu cha Pato la Taifa kwa kila mtu kilichukuliwa kwa dola za sasa za Marekani kama chanzo kinavyoonyesha, na baadaye kilisanifishwa kwa z-score.

Usikivu wa robustness: Katika modeli ya fixed effects yenye standard errors zilizokolezwa kwa nchi, baadhi ya mahusiano ya msingi hupoteza maana ya kitakwimu.

Makosa ya kiripoti ndani ya chanzo: Kuna kutokulingana kati ya maandishi na jedwali kuhusu thamani za p, muhtasari wa cointegration, asilimia ya error correction na ishara ya uhusiano wa ukuaji–deni.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la kazi asilia: The Dynamics of Public Investment in Education and Debt Under Economic, Digital, and Sustainable Transformation in the EU27

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

Mpangilio wa waandishi: Alina-Petronela Haller ni mwandishi wa kwanza, Larisa-Loredana Dragolea ni mwandishi wa pili.

Mchango sawa/uandishi wa kwanza sawa: Hakuna tamko la mchango sawa au uandishi wa kwanza sawa katika chanzo.

Mwandishi anayewasiliana: Alina-Petronela Haller.

Taasisi: 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.

Jarida: Administrative Sciences.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Juzuu / toleo / makala: 16(7), 317.

DOI: 10.3390/admsci16070317

Tarehe ya kuwasilishwa: 16 Aprili 2026.

Tarehe ya marekebisho: 24 Juni 2026.

Tarehe ya kukubaliwa: 27 Juni 2026.

Tarehe ya kuchapishwa: 1 Julai 2026.

Aina ya chanzo: Utafiti wa data ya paneli ya uchunguzi unaotegemea data za sekondari za makro uchumi; SEM yenye vigeu vinavyoonekana, dynamic panel ARDL yenye msingi wa PMG na uchambuzi wa uimara wa fixed effects.

Hali ya upitiaji wa kitaalamu: Utafiti ni makala ya utafiti iliyochapishwa katika jarida la Administrative Sciences lenye peer review.

Kiungo rasmi cha uchapishaji:Ukurasa rasmi wa DOI

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Ufadhili: Utafiti haukupokea ufadhili wa nje.

Bodi ya maadili: Chanzo kimeonyesha “Not applicable”. Utafiti unategemea viashiria vya makro uchumi vinavyopatikana kwa umma.

Idhini iliyoarifiwa: Chanzo kimeonyesha “Not applicable”.

Upatikanaji wa data: Chanzo kinasema data zilizotumika ni viashiria vya makro vinavyopatikana kwa umma na kwamba upatikanaji wa data ni wazi.

Mgongano wa maslahi: Waandishi wametangaza kuwa hakuna mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Chanzo kinasema majukumu ya conceptualization, method, software, validation, formal analysis, investigation, resources, data curation, draft ya kwanza, review and editing, visualization, advising, project management na kupata ufadhili yalifanywa na H.A.-P. na L.-L.D.

Wigo wa data, fasili za vigeu, modeli, equations, coefficients, thamani za p, matokeo ya majaribio, matokeo ya dhana na vikwazo katika maudhui haya ya Verianla yanategemea kazi asilia iliyopakiwa. Uhakiki wa nje ulitumika tu kuthibitisha utambulisho wa kazi, rekodi rasmi ya uchapishaji na hali ya peer review ya jarida; hakuna data mpya ya kiuchumi, ulinganisho mpya wa nchi au utaratibu mpya wa kisababishi ulioongezwa kutoka nje katika maudhui ya msingi ya kisayansi.

Utafiti unatumia data ya paneli ya uchunguzi licha ya istilahi ya “causal model” iliyotumiwa katika SEM. Waandishi pia wanasema wazi katika sehemu ya hitimisho kwamba mahusiano hayapaswi kutafsiriwa kama athari za kisababishi za uhakika. Kwa hiyo, coefficients β hazipaswi kuwasilishwa kama athari ya majaribio kwa namna ya “kigeu kimoja kiliongeza/kilipunguza kingine kwa kiasi hiki”.

Kuna kutokulingana kadhaa kwa ripoti kati ya jedwali za chanzo na sehemu za simulizi. Mgawanyo wa matokeo ya Kao cointegration kwa GEE/GODE, thamani ya p ya GDP–GODE ya muda mfupi, thamani ya p ya SEM REG–GODE, asilimia ya kasi ya error correction ya GODE na ishara ya uhusiano wa ukuaji–deni la umma katika muda mrefu ni miongoni mwa hayo. Verianla haijageuza maeneo haya kimyakimya kuwa simulizi moja; katika matokeo ya namba, jedwali kuu husika zimehifadhiwa.

Hasa, kulingana na PMG Jedwali 8, coefficient ya muda mrefu ya ukuaji wa uchumi na deni la umma ni β = −0,535. Kwa hiyo, kauli ya “uhusiano chanya wa kimuundo na deni la umma” katika sehemu ya matokeo na kauli ya “uimara wa uhusiano chanya wa ukuaji–deni” katika sehemu inayofuata haziendani na jedwali kuu la matokeo la makala hiyo hiyo.

Ushahidi wa cointegration ya muda mrefu wa modeli ya deni la umma ni dhaifu kuliko modeli ya matumizi ya elimu, na cross-sectional dependence imetambuliwa kati ya nchi. Sifa hizi mbili zinahitaji makadirio ya muda mrefu ya deni la umma yatathminiwe si kama maagizo ya sera, bali kama mahusiano ya masharti ya makro uchumi ya AB27 katika kipindi kilichochunguzwa.