A túl- és az alulképzés bérhozama 25 európai országban (Returns for over-education and under-education for 25 European countries)

A tanulmányban 25 ország, kétezres évek közepi állapotot tükröző, reprezentatív keresztmetszeti mintáin egyrészt a Duncan-Hoffman-féle modellre támaszkodva megvizsgáljuk, hogy adatbázisunk milyen mértékben tükrözi az illeszkedés bérhozamával foglalkozó irodalom legfontosabb empirikus következtetéseit, másrészt - a Hartog- Oosterbeek-szerzőpáros által javasolt statisztikai próbák segítségével - azt elemezzük, hogy a becslések eredményei alapján mit mondhatunk Mincer emberitőke-, valamint Thurow állásversenymodelljének érvényességéről. Heckman szelekciós torzítást kiküszöbölő becslőfüggvényén alapuló eredményeink jórészt megerősítik az irodalomban vázolt legfontosabb empirikus sajátosságokat, ugyanakkor a statisztikai próbák az országok többségére nézve cáfolják mind az emberi tőke, mind az állásverseny modelljének empirikus érvényességét. / === / Using the Duncan–Hoffman model, the paper estimates returns for educational mismatch using comparable micro data for 25 European countries. The aim is to gauge the extent to which the main empirical regularities shown in other papers on the subject are confirmed by this data base. Based on tests proposed by Hartog and Oosterbeek, the author also considers whether the observed empirical patterns accord with the Mincerian basic human-capital model and Thurow's job-competition model. Heckman's sample-selection estimator shows the returns to be fairly consistent with those found in the literature; the job-competition model and the Mincerian human-capital model can be rejected for most countries.

A közvetlen külföldi befektetések és a korrupció közötti kapcsolat (The connection of Foreign Direct Investment and corruption)

A szerzők tanulmányának középpontjában a közvetlen külföldi befektetések és a korrupció kapcsolata áll. Feltételezésük az, hogy a közvetlen külföldi befektetők a kevésbé korrupt országokat kedvelik, mivel a korrupció egy további kockázati tényezőt jelent a befektetők számára, amely növelheti a befektetések költségeit. Megítélésük szerint ezt kvantitatív módszerekkel érdemes vizsgálni, így elemzésük során 79 országot vizsgálnak meg tíz évre vonatkozó átlagokkal a Gretl-program és az OLS becslőfüggvény segítségével. Több modell lefuttatása után azt az eredményt kapták, hogy a közvetlen külföldi befektetők döntéseiben a korrupció szignifikáns tényező, a két változó között negatív korrelációt figyeltek meg. / === / The study focuses on the connection of Foreign Direct Investment and corruption. The authors assume that investors prefer countries where corruption level is lower, as corruption an additional risk factor that might increase the cost of investment. They believe that the best way to prove the previous statement if they use quantitative methods, so they set up a model where 79 countries are tested for 10 years averages, with the help of the Gretl and OLS estimator. After running several models their finding was that corruption is a significant factor in the decisions of foreign investors, and there is a negative correlation between corruption and FDI.

Korrupció: mérhetőség és modellezés = In the core of our study we focus on the connection of Foreign Direct Investment and corruption.

Tanulmányunk középpontjában a közvetlen külföldi befektetések és a korrupció kapcsolata áll. Feltételezésünk az, hogy a közvetlen külföldi befektetők a kevésbé korrupt országokat kedvelik, mivel a korrupció egy további kockázati tényezőt jelent a befektetők számára, amely növelheti a befektetések költségeit. Megítélésünk szerint ezt kvantitatív módszerekkel lehet a leginkább vizsgálni, így elemzésünk során 79 országot vizsgálunk meg 10 évre vonatkozó átlagokkal a GRETL program és az OLS becslőfüggvény segítségével. Több modell lefuttatása után azt az eredményt kaptuk, hogy a közvetlen külföldi befektetők döntéseiben a korrupció szignifikáns tényező, a két változó között negatív korrelációt figyelhetünk meg. ____ We assume that investors prefer countries where corruption level is lower, as corruption an additional risk factor that might increase the cost of investment. We believe that the best way to prove the previous statement if we use quantitative methods, so we set up a model where 79 countries are tested for 10 years averages, with the help of the GRETL and OLS estimator. After running several models our finding was that corruption is a significant factor in the decisions of foreign investors, and there is a negative correlation between corruption and FDI.