لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 27
چکیده:
یکی از موارد مهم قابل بحث در جامعه امروزی ارتباط تحصیلات با درآمد است که اقتصاددانان از آن بـه عـنوان بُعد خـرد سرمایه انسانی یاد میکنند ( بُعد کلان آن نقش تحصیلات در رشد اقتصادی است) . براین اساس از ابزار متداول و مرسوم برای تخمین چنین رابطهای یعنی توابع درآمدی استفاده شد. این توابع که اولین بار توسط مینسر مورد توجه قرار گرفت اثر تحصیلات و تجربه کاری را بر درآمد شاغلین نشان می دهد. این مقاله نیز که حاصل یک کار پژوهشی تحت همین نام می باشد به برآورد تأثیر چند متغیر که همگی نشاندهنده سرمایه انسانی هستند بر روی درآمد پرداخته است. علاوه بر نتایج جزیی (شامل جنس، مکان زندگی، محل اشتغال و …) که در مقاله آورده شدهاند، نتیجه کلی این بود که تأثیر تحصیلات و تجربه بر درآمد افرادِ با تحصیلات و تجربه بالا نسبت به افراد با تحصیلات و تجربه کمتر، بصورت فزاینده می باشد. یعنی رابطه عکس بین تحصیلات و تجربه ( که به نوعی تعیین کننده سرمایه انسانی هستند) با درآمد وجود ندارد.
لغات کلیدی: سرمایه انسانی، توابع درآمدی، نرخ بازده آموزش، توابع درآمدی سرمایه انسانی.
Key Words: Human Capital, Earning Functions, Education Rate of Return, Human Capital Earning Functions (HCEF)
مقدمــه:
سؤالاتی که امروزه برای افراد جامعه بویژه جوانان درسن کار وبخصوص جویای کار مطرح است اینست که آیا دنبال آموزش بیشترباشند و یا سعی کنند جذب بازارکار شوند. ویا اینکه تلاش کنند جذب بخش خصوصی شوند و یا دولتی و ……. .
درحقیقت آنها بدنبال کسب درآمد بیشتردرطول دوره کاری خود میباشند وبنابراین باید بررسی شود که چه عواملی براین درآمدها مؤثراست و یا اینکه ساختار درآمدهای کاری (دستمزدها) چگونه است؟
برای تحلیل عوامل مؤثر بردرآمدهای کاری از ابزار مرسوم ومتداول و درعین حال مهم «توابع درآمدی» (Earning Function) استفاده میشود. دراین توابع عوامل مهم مؤثر بردرآمدها موردبحث و تجزیه وتحلیل قرارخواهند گرفت وازآن جمله است آموزش و تجربه که درادبیات امروزی رشد اقتصادی و توابع درآمدی ازآنها بهعنوان سرمایه انسانی یاد میشود.
ازآنجا که یکی ازعوامل بسیارتأثیرگذار درتحلیلهای سرمایهگذاری آموزشی، سرمایه انسانی میباشد لذا اندک صحبتی ازسرمایه انسانی نیز ضروری بهنظر میرسد.
سرمایه انسانی که عبارتست از نهادینه شدن دانش درانسان و همچنین ابعاد مختلفی نظیر آموزش، بهداشت، تجربه و… را دربرمیگیرد از دو بُعد قابل بررسی است. نقش سرمایه انسانی دررشد اقتصادی بُعد کلان آن میباشد. دربازده خصوصی آموزش (بُعدخرد)، جنبه درآمدی مورد بحث قرار میگیرد و دراین موارد از توابع درآمدی که ابزار متداول این بررسی میباشد، استفاده میکنند. درحقیقت توابع درآمدی یک ابزار ساده و درعین حال انعطافپذیر برای تحلیل سرمایهگذاری در آموزش میباشد.
برخلاف کارهای انجام شده توسط شولتز، دنیسون و گریلیچز که تئوری سرمایه انسانی را در بهرهوری و رشد اقتصادی بکار بردند (بُعد کلان)، افرادی نظیر ژاکوب مینسر، گری بکر و پیروانش یک تئوری عمومی ارائه دادند که تمرکزش برارتباط بین سرمایه انسانی و درآمد نیروی کاربود (بُعد خرد).
مینسر و بکر طی بیست سال هزینه های قابل ملاحظه سرمایهگذاری برفرد را معلوم کردند (شامل هزینه زمان)، سرمایهگذاریهای مدرسه ای و بعدازمدرسه ای را تحلیل کردند، قوانین بهینه یابی انتخاب اینچنین سرمایهگذاری را فرمولبندی کرده و نهایتاً ارتباط بین دستمزدها و شقوق متفاوت سن، شغل (حرفه) و آموزش را تخمین زدند که درحقیقت جنبه مهم مورد بحث این مقاله نیز انجام این تخمین وتحلیل آن میباشد.
توابع درآمدی:
ارتباط بین آموزش و دستمزد یکی ازمهمترین مطالعات دراقتصاد کار میباشد. محققین از دهة 1970 بین دستیابی به آموزش و دستمزد ارتباط مثبت ومحکمی درکشورهای متفاوت پیدا کردند. نقطه شروع بیشتراین تحقیقات به فرمولبندی مینسر (Mincer 1974) برمیگردد که درآن سرمایه انسانی نقش اصلی را بازی میکند توابع درآمدی ابزار اصلی این تحلیل میباشد.
ازآنجائیکه هردو سرمایه انسانی و فیزیکی درگیرهزینهها و درآمدهای محتمل آینده میشود، ممکن است یک تقارن و تناسبی بین این دومفهوم بوجود آید. درحقیقت سرمایه انسانی تخمینی از توانایی یک شخص درایجاد درآمد کاری است.
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 38
به نام خدا
محاسبه انتگرال
مشتق و انتگرال دو مفهوم فردی از محاسبه هستند. بکس که ممکن است مشتق را تعریف کند ، از یک تابع شیب منحنی رسم شده با آن تابع است.
تعریف تشابه انتگرال منطقه زیر یک شیب تابع است. بنابراین انتگرالها مفیدترین ابزار برای پیدا کردن منطقه زیر منحنی هستند.
آنها برای تعیین ارزش سود انتظار و متغیر پایه در توزیع احتمال استمراری مفید هستند همچنین اپراتورها برای جمع تعدادی از چیزهای قابل شمارش استفاده میشود.
انتگرال برای اجرای جمعی از چیزهای نامحدود غیر قابل شمارش استفاده میشوند.
محاسبات انتگرال همچنین برای آنالیز رفتار متغیر در طول زمان مفید است (مانند cash flow)
یک تابع شناخته شده عنوان معادله مختلف ممکن است سرعت تغییرات پایه را در محول زمان تعریف کند.
به طور مثال ممکن است تغییر در ارزش یا سود سرمایه گذاری را در طی زمان تعریف کند هنگامی که ارزش واقعی را فراهم میکند.
انتگرال بسیاری از توابع میتواند با استفاده از مراحل ضد مشتق گیری تعریف شود.
هنگامی که مراحل مشتق گیری است. اگر تابعی از x باشد که مشتق آن برابر باشد پس با ضد مشتق گفته میشود یا انتگرال که اینگونه نوشته میشود.
علامت انتگرال برای مشخص کردن ضد مشتق از انتگرال استفاده میشود.
انتگرال نامحدود با تعریف میشود.
ادامه دلالت میکند با معادله 9.1
تابع را در نظر بگیرید. تابع برای مشتق است.
ضد مشتق است. ضد مشتق است.
بنابراین مشتق تابع اصلی است. imply که ضد مشتق است. ثابت انتگرال x باید شامل ضد مشتق باشد بنابراین همه توابع میتوانند ضد مشتق باشند. برای محاسبات ضد مشتق بسیار مهم است که با هر کدام از احتمال ارزش k ثابت منطبق گردد.
در ادامه قوانینی هستند که انتگرال نامحدود را محاسبه میکنند (جایی که k ثابت ارزش واقعی است)
معادله 3. 9 قانون چند جملهای برای پیدا کردن مشتق است.
جای که k یک ثابت است.
4-9
5-9
6-9
قانون داده شده با معادله 6-9 برای بسیاری از مدلهای رشد مفید است.
قانون داده شده برای ارزش زمانی و مدل ارزشی به طول منظم مفید است.
7-9
بقیه قانونها در پیوست 9.A فراهم شدهاند.
Back ground readis
تابع y = f(m) را در نظر بگیرید. فرض کنید ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طول دامنه از x=a تا x=b پیدا کنیم.
حد پایین از انتگرال a گفته میشود حد بالای انتگرال b گفته میشود.
ما اول نشان خواهیم داد چگونه منطقه زیر منحنی را با نمایش یک روش مشابه به یک پیشنهاد با Archime ریاضی دان مصری در قرن سوم B.C.E پیدا کنیم.
این روش با BR در اول 800 او فرموله میشود و هم اکنون به مورد نظر برای ارزیابی کامپیوتر پایه از انتگرال مفید است جمع Reimen همچنین برای ارزیابی انتگرال تابع برای ضد مشتقهایی که وجود ندارند بیشتر مفید میشود.
تابع را در نظر بگیرید فرض کنید که ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طی دامنه از x=0 تا x=1 پیدا کنیم.
روش مجمع Reimar منطقه زیر منحنی را به تعدادی مستطیل تقسیم میکند.
که در شمل 1-9 نشان داده میشود. اطلاعات شکل 1-9 در جدول 1-9 رسم شده است این منحنی به قسمتهای از پهنای تقسیم میشود. ارتفاع هر مستطیل است.
پیدا کردن منطقه زیر منحنی با استفاده از جمع هنگامی جمع منطقهای از ده مستطیل برابر 5/1 است.
همچنین جمعی از مستطیل تقریبا نامحدود هستند. و پهنای آن نزدیک صفر است. جمع منطقة نزدیک ارائه شده که بنابراین منطقه هر مستطیل است. شباهت Reimon برای
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 38
به نام خدا
محاسبه انتگرال
مشتق و انتگرال دو مفهوم فردی از محاسبه هستند. بکس که ممکن است مشتق را تعریف کند ، از یک تابع شیب منحنی رسم شده با آن تابع است.
تعریف تشابه انتگرال منطقه زیر یک شیب تابع است. بنابراین انتگرالها مفیدترین ابزار برای پیدا کردن منطقه زیر منحنی هستند.
آنها برای تعیین ارزش سود انتظار و متغیر پایه در توزیع احتمال استمراری مفید هستند همچنین اپراتورها برای جمع تعدادی از چیزهای قابل شمارش استفاده میشود.
انتگرال برای اجرای جمعی از چیزهای نامحدود غیر قابل شمارش استفاده میشوند.
محاسبات انتگرال همچنین برای آنالیز رفتار متغیر در طول زمان مفید است (مانند cash flow)
یک تابع شناخته شده عنوان معادله مختلف ممکن است سرعت تغییرات پایه را در محول زمان تعریف کند.
به طور مثال ممکن است تغییر در ارزش یا سود سرمایه گذاری را در طی زمان تعریف کند هنگامی که ارزش واقعی را فراهم میکند.
انتگرال بسیاری از توابع میتواند با استفاده از مراحل ضد مشتق گیری تعریف شود.
هنگامی که مراحل مشتق گیری است. اگر تابعی از x باشد که مشتق آن برابر باشد پس با ضد مشتق گفته میشود یا انتگرال که اینگونه نوشته میشود.
علامت انتگرال برای مشخص کردن ضد مشتق از انتگرال استفاده میشود.
انتگرال نامحدود با تعریف میشود.
ادامه دلالت میکند با معادله 9.1
تابع را در نظر بگیرید. تابع برای مشتق است.
ضد مشتق است. ضد مشتق است.
بنابراین مشتق تابع اصلی است. imply که ضد مشتق است. ثابت انتگرال x باید شامل ضد مشتق باشد بنابراین همه توابع میتوانند ضد مشتق باشند. برای محاسبات ضد مشتق بسیار مهم است که با هر کدام از احتمال ارزش k ثابت منطبق گردد.
در ادامه قوانینی هستند که انتگرال نامحدود را محاسبه میکنند (جایی که k ثابت ارزش واقعی است)
معادله 3. 9 قانون چند جملهای برای پیدا کردن مشتق است.
جای که k یک ثابت است.
4-9
5-9
6-9
قانون داده شده با معادله 6-9 برای بسیاری از مدلهای رشد مفید است.
قانون داده شده برای ارزش زمانی و مدل ارزشی به طول منظم مفید است.
7-9
بقیه قانونها در پیوست 9.A فراهم شدهاند.
Back ground readis
تابع y = f(m) را در نظر بگیرید. فرض کنید ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طول دامنه از x=a تا x=b پیدا کنیم.
حد پایین از انتگرال a گفته میشود حد بالای انتگرال b گفته میشود.
ما اول نشان خواهیم داد چگونه منطقه زیر منحنی را با نمایش یک روش مشابه به یک پیشنهاد با Archime ریاضی دان مصری در قرن سوم B.C.E پیدا کنیم.
این روش با BR در اول 800 او فرموله میشود و هم اکنون به مورد نظر برای ارزیابی کامپیوتر پایه از انتگرال مفید است جمع Reimen همچنین برای ارزیابی انتگرال تابع برای ضد مشتقهایی که وجود ندارند بیشتر مفید میشود.
تابع را در نظر بگیرید فرض کنید که ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طی دامنه از x=0 تا x=1 پیدا کنیم.
روش مجمع Reimar منطقه زیر منحنی را به تعدادی مستطیل تقسیم میکند.
که در شمل 1-9 نشان داده میشود. اطلاعات شکل 1-9 در جدول 1-9 رسم شده است این منحنی به قسمتهای از پهنای تقسیم میشود. ارتفاع هر مستطیل است.
پیدا کردن منطقه زیر منحنی با استفاده از جمع هنگامی جمع منطقهای از ده مستطیل برابر 5/1 است.
همچنین جمعی از مستطیل تقریبا نامحدود هستند. و پهنای آن نزدیک صفر است. جمع منطقة نزدیک ارائه شده که بنابراین منطقه هر مستطیل است. شباهت Reimon برای
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل : .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )
تعداد اسلاید : 12 اسلاید
قسمتی از متن .ppt :
محاسبه جریان یکنواخت
محاسبه جریان یکنواخت
چند حالت در محاسبه جریان یکنواخت وجود دارد:
S , V, Q یا n مجهول باشد.
y0 یا یکی از اجزای هندسی مقطع (مثل d , m , b) مجهول باشد.
یادآوری :
عمق یکنواخت (y0) ، عمق فعال (yn)
k فاکتور مقطع برای کانال مشخص
(ثابت بودنm , b ) فقط تابعی از y است.
محاسبه جریان یکنواخت
مثال: برای مقطع ذوزنقه ای داریم:
برای کانال مشخص (ثابت بودنm , b ) فقط تابعی از y است :
اگر رابطه ی را به صورت بی بعد تبدیل کنیم :
شکل نشان می دهد که برای تنها یک مقدار برای هر مقدار وجود دارد. بنابراین برای هر مقدار Q فقط یک عمق یکنواخت اتفاق می افتد. به اینگونه کانال ها « کانال نوع 1» می گوییم.
نمودار کانال نوع 1
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 38
به نام خدا
محاسبه انتگرال
مشتق و انتگرال دو مفهوم فردی از محاسبه هستند. بکس که ممکن است مشتق را تعریف کند ، از یک تابع شیب منحنی رسم شده با آن تابع است.
تعریف تشابه انتگرال منطقه زیر یک شیب تابع است. بنابراین انتگرالها مفیدترین ابزار برای پیدا کردن منطقه زیر منحنی هستند.
آنها برای تعیین ارزش سود انتظار و متغیر پایه در توزیع احتمال استمراری مفید هستند همچنین اپراتورها برای جمع تعدادی از چیزهای قابل شمارش استفاده میشود.
انتگرال برای اجرای جمعی از چیزهای نامحدود غیر قابل شمارش استفاده میشوند.
محاسبات انتگرال همچنین برای آنالیز رفتار متغیر در طول زمان مفید است (مانند cash flow)
یک تابع شناخته شده عنوان معادله مختلف ممکن است سرعت تغییرات پایه را در محول زمان تعریف کند.
به طور مثال ممکن است تغییر در ارزش یا سود سرمایه گذاری را در طی زمان تعریف کند هنگامی که ارزش واقعی را فراهم میکند.
انتگرال بسیاری از توابع میتواند با استفاده از مراحل ضد مشتق گیری تعریف شود.
هنگامی که مراحل مشتق گیری است. اگر تابعی از x باشد که مشتق آن برابر باشد پس با ضد مشتق گفته میشود یا انتگرال که اینگونه نوشته میشود.
علامت انتگرال برای مشخص کردن ضد مشتق از انتگرال استفاده میشود.
انتگرال نامحدود با تعریف میشود.
ادامه دلالت میکند با معادله 9.1
تابع را در نظر بگیرید. تابع برای مشتق است.
ضد مشتق است. ضد مشتق است.
بنابراین مشتق تابع اصلی است. imply که ضد مشتق است. ثابت انتگرال x باید شامل ضد مشتق باشد بنابراین همه توابع میتوانند ضد مشتق باشند. برای محاسبات ضد مشتق بسیار مهم است که با هر کدام از احتمال ارزش k ثابت منطبق گردد.
در ادامه قوانینی هستند که انتگرال نامحدود را محاسبه میکنند (جایی که k ثابت ارزش واقعی است)
معادله 3. 9 قانون چند جملهای برای پیدا کردن مشتق است.
جای که k یک ثابت است.
4-9
5-9
6-9
قانون داده شده با معادله 6-9 برای بسیاری از مدلهای رشد مفید است.
قانون داده شده برای ارزش زمانی و مدل ارزشی به طول منظم مفید است.
7-9
بقیه قانونها در پیوست 9.A فراهم شدهاند.
Back ground readis
تابع y = f(m) را در نظر بگیرید. فرض کنید ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طول دامنه از x=a تا x=b پیدا کنیم.
حد پایین از انتگرال a گفته میشود حد بالای انتگرال b گفته میشود.
ما اول نشان خواهیم داد چگونه منطقه زیر منحنی را با نمایش یک روش مشابه به یک پیشنهاد با Archime ریاضی دان مصری در قرن سوم B.C.E پیدا کنیم.
این روش با BR در اول 800 او فرموله میشود و هم اکنون به مورد نظر برای ارزیابی کامپیوتر پایه از انتگرال مفید است جمع Reimen همچنین برای ارزیابی انتگرال تابع برای ضد مشتقهایی که وجود ندارند بیشتر مفید میشود.
تابع را در نظر بگیرید فرض کنید که ما میخواهیم منطقه زیر منحنی ارائه شده با این تابع را در طی دامنه از x=0 تا x=1 پیدا کنیم.
روش مجمع Reimar منطقه زیر منحنی را به تعدادی مستطیل تقسیم میکند.
که در شمل 1-9 نشان داده میشود. اطلاعات شکل 1-9 در جدول 1-9 رسم شده است این منحنی به قسمتهای از پهنای تقسیم میشود. ارتفاع هر مستطیل است.
پیدا کردن منطقه زیر منحنی با استفاده از جمع هنگامی جمع منطقهای از ده مستطیل برابر 5/1 است.
همچنین جمعی از مستطیل تقریبا نامحدود هستند. و پهنای آن نزدیک صفر است. جمع منطقة نزدیک ارائه شده که بنابراین منطقه هر مستطیل است. شباهت Reimon برای