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%T Human capital data: evidence and suggestions from Italian time series (1881-1993)
%A Giannetti, Renato
%A Velucchi, Margherita
%J Historical Social Research
%N 4
%P 77-92
%V 27
%D 2002
%@ 0172-6404
%= 2008-12-02T12:55:00Z
%~ GESIS
%> https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-31230
%X Die Integration von Humankapital in die traditionelle Wachstums-Regressionsanalyse hat zu widersprüchlichen Ergebnissen geführt. Als Reaktion hierauf wurden u.a. Bemühungen zur Verfeinerung der Messverfahren für Humankapital und zur besseren Berücksichtigung der Qualität von Schulbildung unternommen. Die Verfasser setzen sich hier mit der ökonometrischen Seite der Berechnung des Einflusses des Humankapitals auf das Bruttoinlandsprodukt pro Kopf auseinander, wobei es vor allem um Zeitreihen für Humankapital geht. Üblicherweise werden eine lineare Beziehung zwischen der abhängigen Variable und den unabhängigen Variablen sowie eine unabhängige und identische Verteilung der Restwerte unterstellt. Beides stimmt für eine Zeitreihe, die den Anteil der Schüler an weiterführenden Schulen an der gleichaltrigen Bevölkerung in Italien zwischen 1881 und 1991 beschreibt, nicht. Der Beitrag des Humankapitals zum Bruttoinlandsprodukt kann daher nicht mit ökonometrischen Standardverfahren bestimmt werden. Eine Alternative stellt die Verwendung einer parametrischen Methode dar, bei der Beobachtungen entsprechend einer bestimmten Funktion gewichtet werden. Hiermit lassen sich gute Ergebnisse erzielen. Es ergibt sich eine nicht-lineare Beziehung zwischen Wirtschaftswachstum und Humankapital, die zeigt, dass Humankapital seit 1965 eine Bedeutung für das Bruttoinlandsprodukt Italiens hat, also seit dem Jahr, in dem die Reform des weiterführenden Schulwesens von 1962 Früchte zu tragen begann. Weitet man diese Untersuchung auch auf die traditionellen Produktionsfaktoren Arbeit und Kapital aus, so zeigt sich für den Faktor Arbeit ein ähnlicher Effekt wie für Humankapital, während die Zeitreihen für den Faktor Kapital die in der Standardproduktionsfunktion üblicherweise angenommene lineare Beziehung aufweisen. (ICEÜbers)
%X 'The controversial results obtained by introducing human capital in the traditional regression growth pushed the researchers to search in different directions: refining the measurement of human capital, adding measures of quality of schooling, etc. The paper copes with the econometric side of the regression of human capital on GDP per capita investigating the characteristics of the time series representing human capital. The usual regression techniques assume a linear relationship between the dependent variable and the independent ones, and the independent and identical distribution hypothesis on residuals. The paper shows that this is not the case, for both the conditions, in the series of secondary school enrollment rate to the population of the same age in Italy from 1881 to 1991. Therefore using standard econometric techniques to investigate the role of human capital on GDP is incorrect. As an alternative approach, the paper proposes a kernel regression which is a non parametric method by which observations are weighted according to a particular function. The results are comfortable. The regression finds a non linear relationship between economic growth and human capital, showing that human capital is significative for Italian GDP growth since 1965, when the Reform of Secondary School (1962) displayed its effects. The paper extends this method to the traditional factors (K;L) and finds a similar relationship and timing for labour, while only capital time series show a linear relationship as is usually presumed in the standard production function.' (author's abstract)
%C DEU
%G en
%9 journal article
%W GESIS - http://www.gesis.org
%~ SSOAR - http://www.ssoar.info