The Contribution of Education Expenditure in Saudi Universities to Achieve Economic Development
Notice bibliographique
Résumé
Though there is an existence of writings on human capital and its relationship to growth, but it has missed the economic impact of universities. It is known that the knowledge of economy has a positive role in achieving economic development. So my paper focuses on the role of education expenditure in achieving economic development. The human resource is the basis for growth and development because it is able to achieve the appropriate scientific achievement and its future economic performance which is a positive return. The improvement in performance of skilled workers will be affected if Saudi government increases the education expenditure in addition to the investment in human capital. From here we can say that the human resources and the universities (government education expenditure) are two sides of a single coin whose basic and sole objective is economic growth. Therefore, this paper will test the relationship between education expenditure and economic development during the period from 2003 to 2019 through a theoretical analysis of the relationship of higher education to economic development. To explore the relationship between spending on education and economic development the author used econometric technique to analyze the study by using multi regression model depending on weighted least square (WLS). The study results show that there is a significant relationship between Saudi education expenditure and economic development, but regarding to R & D expenditure it is not significant. So the author excluded it from the model due to lack of data. Furthermore, the model WLS is effective to explore results and relations between dependent and independent variable in the case of Saudi Arabia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».