Mfumo wa ARDL/ECM ni mkabala wa ekonometriki unaotathmini ndani ya familia moja ya modeli uhusiano wa muda mrefu wa cointegration pamoja na mienendo ya marekebisho ya muda mfupi kati ya mfululizo wa muda wenye viwango vya ujumuishaji I(0) na I(1). Utafiti huu unachunguza kwa kila nchi mahusiano ya kimienendo kati ya ukuaji wa uchumi na matumizi ya sasa ya afya, ubora wa taasisi, uundaji wa mtaji wa kudumu kwa jumla na uwekezaji wa moja kwa moja wa kigeni katika Czechia, Denmark, Hungary, Poland, Romania na Sweden katika kipindi cha 2000–2024. Utafiti unatumia kwa pamoja majaribio ya mzizi wa kitengo ya mstari na yasiyo ya mstari, uchambuzi wa Bai–Perron wa mabadiliko mengi ya kimuundo, jaribio la ARDL bounds la cointegration, miundo ya Error Correction Model na uchambuzi wa Granger unaotegemea ECM.

Ushahidi wa kitakwimu wa mwendo wa pamoja wa muda mrefu umepatikana katika nchi zote sita; hata hivyo nguvu ya ushahidi na mwelekeo wa coefficients binafsi hutofautiana kwa kiasi kikubwa kati ya nchi. Jaribio la bounds lina nguvu zaidi katika Denmark, Hungary, Poland na Romania; katika Czechia na Sweden linatoa msaada wa cointegration katika kiwango cha umuhimu cha %10 pekee. Coefficients binafsi za muda mrefu si muhimu katika Czechia na Poland. Katika Denmark na Hungary, uundaji wa mtaji wa kudumu kwa jumla una athari chanya, ilhali coefficient ya ubora wa taasisi ni hasi na muhimu. Katika Romania, matumizi ya afya, ubora wa taasisi na FDI ni chanya; GFCF ni hasi na muhimu. Katika Sweden, kwa muda mrefu ni GFCF pekee iliyo chanya na muhimu.

Matokeo yanaonyesha kwamba ubora wa taasisi si utaratibu mmoja wa ukuaji unaofanya kazi kwa namna ileile katika nchi zote. Hata hivyo, utafiti haukukadiria modeli rasmi ya moderation, mwingiliano au kizingiti kwa ubora wa taasisi. IQI inaingia kwenye modeli moja kwa moja kama kigezo elezi kinachoongezwa; kwa hiyo hitimisho kwamba “ubora wa taasisi ulidhibiti kitakwimu athari ya afya au uwekezaji kwenye ukuaji” haliwezi kutolewa kutoka katika modeli hii.

Coefficients za marekebisho ya makosa zinaonyesha tofauti kubwa sana katika kasi ambayo nchi hurudi kwenye usawa wa muda mrefu. Hungary inaonyesha marekebisho ya haraka kwa takriban −0,92, huku Czechia na Poland zikionyesha marekebisho ya polepole sana kwa takriban −0,001 na −0,004. Matokeo ya Granger pia yanaonyesha mahusiano ya utabiri ya pande mbili na upande mmoja yaliyo mahususi kwa kila nchi; lakini mahusiano haya hayapaswi kutafsiriwa kama athari za kisababishi za kimuundo.

Tatizo kuu la utafiti

Ukuaji wa uchumi hautegemei mkusanyiko wa mtaji pekee. Matumizi ya afya yanaweza kuathiri afya na uwezo wa uzalishaji wa nguvu kazi, ubora wa taasisi unaweza kuathiri ugawaji wa rasilimali na mazingira ya uwekezaji, uundaji wa mtaji wa kudumu unaweza kuathiri uwezo wa uzalishaji, na uwekezaji wa moja kwa moja wa kigeni unaweza kuathiri uhamishaji wa mtaji, teknolojia na maarifa. Hata hivyo, uhusiano wa taratibu hizi na ukuaji unaweza usiwe sawa katika kila nchi.

Kwa kuchunguza viashiria hivi vinne katika mfumo mmoja wa kimienendo, utafiti huu unajaribu kujibu maswali mawili ya msingi: Je, vigezo hivi vinaunda uhusiano wa pamoja wa usawa wa muda mrefu na ukuaji wa uchumi, na baada ya mishtuko ya muda mfupi mfumo hurudije kwenye usawa huo?

Kwa nini nchi za EU zilizo nje ya Eurozone?

Czechia, Denmark, Hungary, Poland, Romania na Sweden ziko ndani ya soko moja na mfumo wa jumla wa udhibiti wa Umoja wa Ulaya, lakini ziko nje ya mfumo wa pamoja wa sera ya fedha wa eneo la euro. Sifa hii inaruhusu kuchunguzwa kwa pamoja kwa mipangilio tofauti ya fedha, viwango vya maendeleo ya taasisi, miundo ya uwekezaji na michakato ya kukaribiana licha ya ujumuishaji wa pamoja wa Ulaya.

Mfumo wa kinadharia

Utafiti unatumia kwa pamoja mkabala wa ukuaji wa neoklasiki wa aina ya Solow na nadharia ya ukuaji wa ndani ya aina ya Romer. Katika mfumo wa neoklasiki, mtaji na kazi ni pembejeo kuu za uzalishaji; katika modeli zilizopanuliwa za ukuaji, vipengele vya mtaji wa binadamu kama afya na elimu pia hutazamwa kama sehemu ya uwezo wa uzalishaji.

Katika mkabala wa ukuaji wa ndani, maarifa, teknolojia, ubunifu, mtaji wa binadamu na taasisi zinazowezesha mkusanyiko wake ni vipengele vya ndani vya ukuaji wa uchumi. Katika mfumo huu, matumizi ya afya hayatambuliki tu kama matumizi ya umma, bali kama uwekezaji katika mtaji wa binadamu unaoweza kuathiri mtaji wa afya na uzalishaji wa nguvu kazi.

Je, ubora wa taasisi ulijaribiwa kweli kama moderator katika utafiti huu?

Hapana. Ingawa katika mjadala wa kinadharia ubora wa taasisi unachukuliwa kuwa sharti linaloweza kuunda ufanisi wa matumizi ya afya, uwekezaji na FDI, modeli ya kimajaribio ya ARDL/ECM haina neno lolote la mwingiliano, kizingiti au muundo rasmi wa moderation. IQI ni kigezo elezi cha moja kwa moja; kwa hiyo matokeo yanaonyesha uhusiano wa ukuaji ulio mahususi kwa nchi wa ubora wa taasisi, si athari ya moderator iliyofafanuliwa kitakwimu.

Kazi ya msingi ya ukuaji

Kazi ya msingi ya dhana katika chanzo ni:

\[ GDP=f(CHE,IQI,GFCF,FDI) \tag{1} \]

kwa namna hii.

Hapa:

• GDP: pato la taifa kwa bei za kudumu za dola za Marekani za 2015.
• CHE: sehemu ya matumizi ya sasa ya afya katika GDP.
• IQI: kiashiria cha ubora wa taasisi.
• GFCF: sehemu ya uundaji wa mtaji wa kudumu kwa jumla katika GDP.
• FDI: sehemu ya uingiaji halisi wa uwekezaji wa moja kwa moja wa kigeni katika GDP.

Mlinganyo wa ekonometriki wa muda mrefu

Uainishaji wa kilogarithimu wa chanzo ni:

\[ LGDP_{it} = \beta_0 + \beta_1 LCHE_{it} + \beta_2 IQI_{it} + \beta_3 LGFCF_{it} + \beta_4 LFDI_{it} + e_{it} \tag{2} \]

kwa namna hii.

\(i\) inawakilisha nchi, \(t\) mwaka na \(e_{it}\) neno la hitilafu. Chanzo kinaziita \(\beta_1\), \(\beta_2\), \(\beta_3\) na \(\beta_4\) elasticities za muda mrefu za GDP. Hata hivyo, kwa sababu IQI inaonekana katika mlinganyo kwa kiwango badala ya logarithimu, kutafsiri \(\beta_2\) kama elasticity ya kawaida ya log–log kunahitaji tahadhari ya kiufundi. Verianla haibadilishi fomula ya chanzo hapa.

Kiashiria cha ubora wa taasisi

IQI inategemea vipimo sita vya utawala vya World Governance Indicators:

• Udhibiti wa rushwa.
• Ufanisi wa serikali.
• Utulivu wa kisiasa na kutokuwepo kwa vurugu/ugaidi.
• Ubora wa udhibiti.
• Utawala wa sheria.
• Sauti na uwajibikaji.

Chanzo kinaeleza katika sehemu ya metodolojia kwamba vipengele hivi sita vilibadilishwa kuwa faharasa ya ubora wa taasisi kwa kutumia Principal Component Analysis. Kwa kuwa mizigo ya vipengele vya PCA au eigenvalues hazijaripotiwa tofauti katika majedwali makuu ya mbinu na matokeo ya makala, thamani hizi hazizalishwi na Verianla.

Viashiria vya WGI ni vipimo vya utawala vya kulinganisha. Kwa hiyo IQI si “alama kamili ya ubora wa taasisi”, bali ni kipimo cha tofauti za utendaji wa taasisi kwa kulinganisha ndani ya sampuli na kwa muda.

Sampuli na muundo msingi wa maelezo

Katika takwimu za maelezo, Denmark na Sweden zina viwango vya juu zaidi vya wastani vya ubora wa taasisi na sehemu za matumizi ya afya zilizo juu kiasi. Romania ina kiwango cha chini zaidi cha wastani cha IQI katika sampuli. FDI inaonyesha mabadiliko makubwa zaidi hasa Hungary.

Ujumbe wa kisayansi wa Vielelezo 1–5 vya chanzo

Vielelezo 1–5 katika kurasa 9–10 za chanzo vinaonyesha mtawalia mfululizo wa nchi wa GDP, matumizi ya sasa ya afya, ubora wa taasisi, GFCF na FDI. Mfululizo wa GDP unaonyesha ongezeko la muda mrefu na usumbufu mkubwa unaohusishwa na COVID-19 karibu na 2019–2020. Matumizi ya afya kwa ujumla yanaongezeka lakini yanaonyesha mikengeuko mahususi ya nchi. Ubora wa taasisi unabaki juu zaidi kwa kudumu katika Denmark na Sweden. GFCF na FDI zina mzunguko mkubwa zaidi na ni nyeti zaidi kwa mishtuko kuliko GDP na matumizi ya afya.

Jaribio la mstari

Jaribio la Harvey linaonyesha kwamba si mfululizo wote unaofuata tabia ya mstari. Kutokuwa na mstari katika chanzo kumeripotiwa:

• kwa GDP na IQI nchini Czechia,
• kwa FDI nchini Denmark,
• kwa GDP nchini Hungary,
• kwa IQI nchini Romania,
• kwa GDP na CHE nchini Sweden

Poland ndiyo nchi pekee ambako nadharia ya muundo wa mstari haijakataliwa kwa vigezo vyote.

Mabadiliko ya kimuundo ya Bai–Perron

Chanzo kimetumia mkabala wa Bai–Perron unaoruhusu hadi mabadiliko matano, pamoja na vigezo vya Schwarz/BIC na LWZ. Mabadiliko yamejikita hasa katika makundi manne ya muda:

Kupatikana kwa mabadiliko manne au matano katika mfululizo wa GDP katika nchi nyingi kunaonyesha kwamba kuumodeli mchakato wa ukuaji kama utawala mmoja usiobadilika kunaweza kuwa na mipaka. Kujikita kwa mabadiliko ya GFCF karibu na 2009 na ya FDI katika vipindi vya mishtuko ya kimataifa kama 2008–2009 na 2020–2021 kunathibitisha unyeti wa mzunguko wa mfululizo wa uwekezaji.

Je, kupatikana kwa cointegration kunamaanisha athari ileile ya muda mrefu katika kila nchi?

Hapana. Ingawa jaribio la bounds linatoa ushahidi wa mwendo wa pamoja wa muda mrefu katika nchi sita, ishara, umuhimu na kasi ya marekebisho ya makosa ya coefficients binafsi hutofautiana sana. Katika Czechia na Poland coefficients zote za muda mrefu si muhimu, huku katika Romania, Denmark, Hungary na Sweden vigezo tofauti vikijitokeza.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Modeli ya ARDL

Muundo wa ARDL wa chanzo kwa muhtasari ni:

\[ \Delta LGDP_t = \beta_0 + \sum \beta_{1i}\Delta LGDP_{t-j} + \sum \beta_{2i}\Delta LCHE_{t-j} + \sum \beta_{3i}\Delta IQI_{t-j} + \sum \beta_{4i}\Delta LGFCF_{t-j} + \sum \beta_{5i}\Delta LFDI_{t-j} \]

\[ + \delta_1LGDP_{t-1} + \delta_2LCHE_{t-1} + \delta_3IQI_{t-1} + \delta_4LGFCF_{t-1} + \delta_5LFDI_{t-1} + e_t \tag{5} \]

kwa namna hii.

Maneno ya tofauti yanawakilisha mienendo ya muda mfupi, na maneno ya kiwango yaliyoahirishwa yanawakilisha muundo wa cointegration wa muda mrefu. Katika jaribio la bounds:

\[ H_0:\delta_1=\delta_2=\delta_3=\delta_4=\delta_5=0 \]

huonyesha kutokuwepo kwa cointegration; nadharia mbadala huonyesha kuwepo kwa uhusiano wa muda mrefu.

Miundo ya lag ya ARDL iliyochaguliwa kwa kila nchi

Daraja hizi za juu za lag zinaleta shinikizo kubwa kwa degrees of freedom kwa sababu kuna uchunguzi 25 tu wa kila mwaka kwa kila nchi. Kwa sababu hiyo, chanzo kinapendekeza coefficients zichukuliwe kama mahusiano ya kimienendo yaliyo mahususi kwa nchi, si elasticities za kimuundo zilizo sahihi kabisa.

Matokeo ya bounds cointegration

Kwa vigezo vinne elezi vinavyotumiwa na chanzo, mpaka wa juu muhimu wa \(I(1)\) ni 3,56 kwa %10, 4,22 kwa %5 na 5,84 kwa %1.

Muhtasari wa coefficients za muda mrefu kwa nchi

Jedwali hili linaonyesha kwamba kauli za jumla katika muhtasari wa chanzo lazima zisomwe pamoja na matokeo ya kiwango cha nchi. Kwa mfano, GFCF ni chanya na muhimu katika Denmark, Hungary na Sweden; lakini katika Romania ni hasi na muhimu. Kwa hiyo athari ya uundaji wa mtaji haina ishara ileile katika nchi zote.

Coefficient hasi ya IQI katika Denmark na Hungary inapaswa kutafsirikwaje?

Chanzo hakitafsiri coefficients hizi kama ushahidi kwamba taasisi imara hupunguza ukuaji. Katika Denmark, ubora wa taasisi ulio juu na unaobadilika kidogo unaweza kufanya iwe vigumu kutenganisha athari ya pambizoni kwa njia ya ekonometriki. Katika Hungary, uamshano wa wakati mmoja, vigezo vilivyoachwa nje na mienendo ya kisiasa-kiuchumi iliyo mahususi kwa nchi inaweza kuathiri ishara ya coefficient.

Error Correction Model

Baada ya uhusiano wa muda mrefu kubainishwa, modeli hubadilishwa kuwa:

\[ \Delta LGDP_t= \text{kısa dönem fark terimleri} + \lambda ECM_{t-1} + \varepsilon_t \tag{6} \]

kwa namna hii.

\(\lambda\) ni coefficient ya marekebisho ya kosa. \(\lambda\) hasi na muhimu inaonyesha kwamba mkengeuko wa muda mfupi hurekebishwa kuelekea usawa wa muda mrefu katika vipindi vinavyofuata.

Tofauti kati ya kiwango cha marekebisho ya kosa cha takriban %92 kwa mwaka nchini Hungary na thamani za takriban %0,1 na %0,4 nchini Czechia na Poland inaonyesha kwamba kundi la pamoja la “nchi ya EU nje ya Eurozone” linaweza kuficha utofauti muhimu wa kiuchumi.

Muundo wa muda mfupi

Coefficients za muda mfupi hazionyeshi ishara moja ya pamoja. Kwa mujibu wa usanisi wa jumla wa chanzo, matumizi ya afya katika baadhi ya nchi yanaweza kuwa na coefficient chanya katika kipindi cha sasa lakini coefficients hasi katika lag zinazofuata. Athari za ubora wa taasisi mara nyingi huonekana zikiwa zimechelewa. GFCF mara kwa mara huonyesha athari chanya ya kipindi cha sasa ikifuatiwa na lag hasi. Matokeo ya FDI kwa kiasi kikubwa ni ya muda mfupi na yana mabadiliko yaliyo mahususi kwa nchi.

Uthabiti wa modeli

Katika Kielelezo 7, takwimu za CUSUM zinabaki ndani ya mipaka muhimu ya %5 katika nchi zote. Katika matokeo ya CUSUMSQ, Czechia inaonyeshwa kama hali ya kipekee. Kwa hiyo, tahadhari ya ziada inahitajika kuhusu uthabiti wa kimuundo katika modeli ya Czechia.

Kupatikana kwa mabadiliko ya kimuundo ya Bai–Perron katika mfululizo ghafi na ukweli kwamba majaribio mengi ya uthabiti ya CUSUM yaliyotokana na masalia ya ARDL yanabaki ndani ya mipaka si lazima viwe vinapingana. Jaribio la kwanza hutafuta mabadiliko ya kihistoria ya utawala katika mfululizo, huku la pili likitathmini uthabiti wa coefficients za modeli iliyokadiriwa kwa kuzingatia tabia ya masalia.

Romania kama hali ya kipekee katika majaribio ya uchunguzi

Maelezo ya chanzo yanasema kuwa majaribio ya ARCH hayakupata heteroskedasticity katika nchi zote. Hata hivyo, katika Jedwali 6 lililochapishwa kwa Romania, Breusch–Godfrey p=0,038 na ARCH p=0,013. Thamani hizi zinaashiria kukataliwa kwa nadharia tupu katika kiwango cha umuhimu cha %5. Kwa hiyo uchunguzi wa neno la kosa kwa Romania unapaswa kutathminiwa kwa tahadhari zaidi kuliko kwa nchi nyingine.

Uchambuzi wa Granger unaotegemea ECM

Umbo la jumla la Granger katika chanzo ni:

\[ \Delta Y_t= \mu_0+ \sum_{i=1}^{p}\alpha_i\Delta Y_{t-i} + \sum_{i=1}^{q}\beta_i\Delta X_{t-i} + \lambda_1ECT_{t-1} + u_t \tag{7} \]

na kwa mwelekeo wa kinyume:

\[ \Delta X_t= \phi_0+ \sum_{i=1}^{p}\gamma_i\Delta Y_{t-i} + \sum_{i=1}^{q}\delta_i\Delta X_{t-i} + \lambda_2ECT_{t-1} + e_t \tag{8} \]

kwa namna hii.

Je, Granger causality inamaanisha causality ya kimuundo ya kiuchumi?

Hapana. Jaribio la Granger linalotegemea ECM hupima kama thamani za zamani za kigezo kimoja hubeba taarifa ya ziada katika kutabiri mabadiliko ya baadaye ya kigezo kingine. Kwa sababu uamshano wa wakati mmoja, causality ya kinyume na vigezo vilivyoachwa nje havijatatuliwa kikamilifu, matokeo haya hayapaswi kusomwa kama “X ndiyo sababu ya kimuundo ya Y katika ulimwengu halisi”.

Mahusiano makuu ya Granger kwa nchi

Mahusiano ya Czechia yanapaswa kutafsiriwa kwa tahadhari hasa kwa sababu coefficients za muda mrefu si muhimu na kasi ya marekebisho ya ECM iko karibu na sifuri.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Katika nchi zote sita kuna ushahidi wa mwendo wa pamoja wa muda mrefu wa angalau kiwango cha %10 kati ya ukuaji, matumizi ya afya, ubora wa taasisi, GFCF na FDI.
• Ishara na umuhimu wa coefficients za muda mrefu hutofautiana sana kati ya nchi.
• GFCF inaonyesha uhusiano chanya na muhimu wa muda mrefu katika Denmark, Hungary na Sweden.
• Katika Romania, matumizi ya afya na ubora wa taasisi ni chanya, GFCF ni hasi, na FDI ni chanya na muhimu.
• Katika Czechia na Poland, ingawa bounds cointegration imepatikana, coefficients binafsi za muda mrefu si muhimu.
• Kasi za marekebisho hutofautiana sana kati ya nchi.
• FDI ni tete kiasi katika kukabiliana na mishtuko ya muda mfupi na hali za nje.
• Mahusiano ya ubora wa taasisi na uwekezaji hutofautiana kulingana na ukomavu wa taasisi na muundo wa uchumi wa nchi.
• Mfululizo una kutokuwa na mstari na mabadiliko mengi ya kihistoria ya kimuundo.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

• Haijaonyeshwa kwamba ubora wa taasisi ulidhibiti rasmi athari ya matumizi ya afya au uwekezaji kwenye ukuaji.
• Hakuna coefficient moja ya pamoja au fomula moja ya sera kwa nchi zote sita.
• Coefficient hasi ya IQI katika Denmark au Hungary haithibitishi kwamba taasisi imara huathiri ukuaji vibaya.
• Mahusiano ya Granger si causality ya kimuundo.
• Thamani kubwa za \(R^2\) peke yake hazithibitishi uwezo bora wa utabiri wa modeli katika ulimwengu halisi.
• Matokeo kutoka sampuli za nchi zenye uchunguzi 25 hayawezi kuenezwa moja kwa moja kwa nchi nyingine.
• Endogeneity, uamshano wa wakati mmoja na upendeleo wa vigezo vilivyoachwa nje havijaondolewa kikamilifu.
• Uwazi wa biashara, elimu, sifa za nguvu kazi na mienendo ya idadi ya watu hazikudhibitiwa moja kwa moja katika modeli kuu.

Maana kwa sera

Mapendekezo ya sera ya chanzo si tu kuongeza matumizi ya afya au kuongeza uwekezaji. Ili matumizi na uwekezaji yageuke kuwa matokeo ya kiuchumi, utawala, uwazi, ufanisi wa udhibiti, kupambana na rushwa na uwezo wa serikali ni muhimu.

Matumizi ya afya yanapaswa kuonekana kama uwekezaji wa kimkakati katika mtaji wa binadamu; hata hivyo si ukubwa wa bajeti pekee, bali pia matumizi bora ya rasilimali na ugeuzaji wake kuwa matokeo yanayopimika ya afya/uzalishaji unapaswa kuzingatiwa.

Kwa sera ya uwekezaji, mazingira thabiti ya uchumi mkuu, kanuni zinazotabirika na mifumo ya taasisi inayowezesha uingiaji wa mtaji kugeuka kuwa usambazaji wa teknolojia na uwezo wa uzalishaji ni muhimu.

Kwa sababu ya mabadiliko mengi ya kimuundo, sera zilizo mahususi kwa nchi na zinazoweza kuzoea mishtuko zinapendekezwa badala ya mkabala mmoja kwa wote. Kuwa nje ya Eurozone kunaweza kuunda kundi la pamoja la taasisi, lakini Czechia, Denmark, Hungary, Poland, Romania na Sweden si kundi lenye mfumo mmoja wa kiuchumi unaofanana.

Mapungufu

Kizuizi kikuu cha kwanza ni ukubwa wa sampuli. Kuna uchunguzi 25 tu wa kila mwaka katika kila nchi. Kutofautisha na kutumia lag hupunguza zaidi sampuli yenye ufanisi; hasa katika modeli zenye vipimo vingi kama ARDL(2,3,3,3,3), hali hii inaweka shinikizo kubwa kwa degrees of freedom.

Kizuizi cha pili ni endogeneity. GDP, GFCF na FDI zinaweza kuamuliwa kwa pamoja; ubora wa taasisi unaweza kuathiri utendaji wa uchumi na pia kuathiriwa na utendaji huo. Muundo wa lag wa ARDL/ECM hautatui tatizo hili moja kwa moja.

Kizuizi cha tatu ni vigezo vilivyoachwa nje. Uwazi wa biashara, elimu, muundo wa nguvu kazi, idadi ya watu na viashiria vingine vya ukuaji havimo katika modeli kuu. Coefficients zilizokadiriwa zinaweza kubeba sehemu ya athari ya mambo haya yaliyoachwa nje.

Kizuizi cha nne ni umbo la utaratibu wa ubora wa taasisi. IQI ni kigezo elezi kinachoongezwa tu. Hakufanywa uchambuzi wa mwingiliano au kizingiti ambao ungeonyesha taasisi hubadilisha kwa kiwango gani na kwa kiasi gani ufanisi wa matumizi ya afya au uwekezaji.

Kizuizi cha tano ni mkabala wa ARDL wa mstari. Ingawa chanzo kinapata kutokuwa na mstari na mabadiliko ya kimuundo katika baadhi ya mfululizo, kutokana na ukubwa wa sampuli kinatumia ARDL/ECM ya mstari iliyo parsimonious badala ya modeli kamili zisizo za mstari. Kwa hiyo coefficients hazipaswi kuonekana kama vigezo vya kimuundo visivyobadilika katika tawala zote za kihistoria.

Tafiti zijazo zinaweza kujaribu upya mahusiano haya kwa kutumia mfululizo mrefu zaidi wa muda, mbinu za paneli, viashiria tofauti vya taasisi na mifumo ya afya, mikakati imara zaidi ya kutambua endogeneity na, inapohitajika, modeli zisizo za mstari/za kizingiti.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Utafiti asilia: Health Expenditure, Institutional Quality, and Economic Growth: Evidence from EU Countries Outside the Eurozone.

Waandishi: Gerasimos Lengos na Melina Dritsaki.

Mwandishi wa mawasiliano: Melina Dritsaki.

Taasisi: Department of Economics, University of Western Macedonia, Kastoria, Greece.

Jarida: Economies.

Mchapishaji: MDPI.

Rekodi ya bibliografia: Economies, 2026, 14(7), 254.

DOI: 10.3390/economies14070254.

Mchakato wa uchapishaji: Ilipokelewa: 26 May 2026; ilirekebishwa: 13 June 2026; ilikubaliwa: 16 June 2026; ilichapishwa: 5 July 2026.

Aina ya chanzo: Makala asilia ya utafiti iliyopitiwa na wenzao na yenye ufikiaji wazi.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Wigo wa kijiografia: Czechia, Denmark, Hungary, Poland, Romania na Sweden.

Kipindi: 2000–2024.

Vyanzo vya data: World Bank World Development Indicators na Worldwide Governance Indicators.

Mbinu kuu: jaribio la kutokuwa na mstari la Harvey; jaribio la Bai–Perron la mabadiliko mengi ya kimuundo; majaribio ya mzizi wa kitengo ADF, KSS, Fourier ADF na Fourier KSS; ARDL bounds cointegration; Error Correction Model; majaribio ya uchunguzi; CUSUM/CUSUMSQ; uchambuzi wa Granger unaotegemea ECM.

Ubora wa taasisi: kiashiria cha jamaa cha IQI kilichoundwa kutokana na vipimo sita vya utawala vya WGI. Chanzo kinasema PCA ilitumika lakini hakiripoti kwa kina mizigo ya PCA au variance iliyoelezwa katika maandishi makuu.

Ufadhili: Hakuna ufadhili wa nje uliopokelewa.

Upatikanaji wa data: Data za msingi zinapatikana kwa umma katika hifadhidata za World Bank WDI na WGI. Imeelezwa kuwa seti ya data iliyochakatwa na matokeo ya makadirio yanaweza kupatikana kutoka kwa mwandishi wa mawasiliano kwa ombi linalofaa.

Migongano ya maslahi: Waandishi hawakuripoti migongano ya maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana G.L. na M.D.; mbinu G.L. na M.D.; programu G.L.; uthibitishaji M.D.; uchambuzi rasmi G.L.; utafiti G.L. na M.D.; rasilimali G.L. na M.D.; uratibu wa data G.L.; rasimu ya kwanza G.L.; mapitio na uhariri M.D.; uoneshaji G.L.; usimamizi na usimamizi wa mradi M.D.

Kikomo kikuu cha tafsiri: Coefficients zilizokadiriwa ni mahusiano ya kimienendo yaliyo mahususi kwa nchi; utambulisho rasmi wa kisababishi haukufanywa. IQI haikukadiriwa kama moderator. Sampuli ndogo ya kila mwaka, viwango vya juu vya lag, vigezo vilivyoachwa nje na endogeneity vinaweka mipaka kwa kutafsiri matokeo kama vigezo vya kimuundo.

Maelezo ya uthabiti wa ndani wa chanzo: Kwa Romania, kauli ya maandishi ya “umuhimu wa %1” haiendani kikamilifu na thamani ya FDI ya p=0,0145. Pia, ingawa maelezo ya jumla ya uchunguzi yanasema hakuna tatizo la ARCH katika nchi zote, kwa Romania ARCH p=0,013 imeripotiwa. Verianla huhifadhi thamani za nambari za jedwali kama ushahidi wenye kipaumbele.

Maelezo ya uundaji upya wa picha: Bounds F-statistics, matriksi ya umuhimu wa muda mrefu kwa nchi na kasi za marekebisho ya ECM zinaweza kuchorwa upya moja kwa moja kutoka nambari za chanzo kama grafu asilia za Verianla. Mfululizo wa kila mwaka katika Vielelezo 1–5 haupaswi kujengwa upya kwa kutoa nambari sahihi kutoka kwenye picha bila data ghafi. Muundo wa CUSUM/CUSUMSQ wa Kielelezo 7 unaweza kuchorwa upya kama mchoro asilia wa uthabiti unaotegemea uhusiano wa chanzo.