ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > A Statistical Model to Measure...>الوصف

A Statistical Model to Measure the Factors Affecting on the Migration of Egyptian Scientific Competencies on Economic Development

العنوان بلغة أخرى: نموذج إحصائي لقياس العوامل المؤثرة في هجرة الكفاءات العلمية المصرية على التنمية الاقتصادية
المصدر: مجلة الدراسات المالية والتجارية
الناشر: جامعة بني سويف - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: موافى، ممدوح عبدالعليم سعد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mowafy, Mamdouh Abdel Alim Saad
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 160 - 194
DOI: 10.21608/MOSJ.2019.122432
ISSN: 1687-3440
رقم MD: 1127685
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الهجرة الخارجية | الكفاءات العلمية | النمو الاقتصادي | الناتج المحلى | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
هجرة الكفاءات العلمية | التنمية الاقتصادية | الازدواج الخطي | القيم الشاذة | نموذج انحدار المربعات الصغرى العادية | نموذج الانحدار النشط | نموذج انحدار المربعات الصغرى الجزئية | نموذج انحدار المربعات الصغرى الجزئية النشط | السلاسل الزمنية | Migration of Scientific Competencies | Economic Development | Multicollinearity | Outliers | Ordinary Least Squares Model | Robust Regression Model | Partial Least Squares Model | Robust Partial Least Squares Model | Time Series
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى قياس العوامل المؤثرة في هجرة الكفاءات العلمية للخارج على النمو الاقتصادي المصري وذلك في الفترة من عام ١٩٩٠ إلى عام ٢٠١٩، ثم التنبؤ بالناتج المحلي الإجمالي كمؤشر للتنمية الاقتصادية نتيجة أثر هذه العوامل وذلك في الفترة من عام ٢٠٢٠ إلى عام ٢٠٣٠ ولقد تم استخدام كل من نموذج الانحدار المتعدد بطريقة المربعات الصغرى Ordinary Least Squares (OLS)، ونموذج الانحدار النشط (RR) Robust Regression، ونموذج انحدار المربعات الجزئية الصغرى Partial least (squares) PLS، ونموذج الدمج بينهما Robust Partial Least squares والمقارنة بينهم من حيث القدرة التفسيرية والتنبؤية، وتوصلت النتائج إلى أن أفضل نموذج للتنبؤ بإجمالي الناتج المحلى (GDPit) هو نموذج الدمج Robust Partial Least squares (RPLS) حيث ارتفعت قدرته التفسيرية والتنبؤية عن النماذج الأخرى، ووجد أن أهم العوامل المؤثرة على إجمالي الناتج المحلي (GDPit) هي مؤشر هجرة الكفاءات العلمية (MSCit) ويقاس بنسبة إجمالي عدد المهاجرين من التعليم العالي الجامعي وفوق الجامعي إلى إجمالي عدد الخريجين، ومعدل البطالة (UNEMPit)، وحجم القوى العاملة (EMPit)، ومؤشر رأس المال البشري (HCit)، ونسبة الإنفاق على البحث والتطوير (ERDit)، وعدد الباحثون العاملون في البحث والتطوير (RRDit)، ونسبة الإنفاق العام على التعليم كنسبة من الدخل القومي (ESit).

The research aims to measure the factors affecting on the migration of scientific competencies abroad on The Egyptian economic growth from 1990 to 2019. Then, forecasting GDP as an indicator of economic development as a result of the impact of these factors from 2020 to 2030. The Research used ordinary least squares (OLS) model, robust regression (RR), Partial Least Squares (PLS) model and the hybrid model between robust regression and partial least squares. After that it was compared between them in terms of explanatory and predictive ability. The results found that the best model for forecasting of gross domestic product (GDPit) is robust partial least squares (RPLS) model, where its explanatory and predictive ability is higher than other models. It was found that the most important factors affecting of gross domestic product (GDPit) is the Migration of Scientific Competence Index (MSCit) and it is measured by the total number of immigrants from higher university and university education to the total number of graduates, the unemployment rate (UNEMPit), The size of the employees (EMPit), the Human Capital Index (HCit), the rate of expenditure on Research and Development (ERDit), the number of researchers working in research and development (RRDit), the proportion of public spending on education as a proportion of national income (ESit).
ISSN: 1687-3440

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.