natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Jedna z možností, kterou by v této souvislosti mohla generální ředitelství zvážit, je bližší spolupráce s výzkumnými ústavy a vysokými školami, které se specializují na tuto oblast posuzování. 
One possibility to consider, in this context, would be for the relevant DGs to seek a closer collaboration with research institutes and universities specialised in this area of assessment.
Na závěr je nutno říci, že následné hodnocení nesmí být jen kompilací různých posouzení, která se provádějí v daných časových intervalech, ale mělo by být plánováno a řízeno jako součást celého procesu. 
In conclusion, the ex post evaluation exercise must go beyond the compilation of distinct assessments, carried out at given intervals of time, but should be envisaged and managed as an integral part of an overall process.
Z tohoto hlediska by rovněž mohla být významným přínosem bližší a dlouhodobá spolupráce s výzkumnými ústavy nebo vysokými školami, která by umožnila vytvořit efektivnější rámec, do kterého by se začleňovaly konkrétní zprávy a doporučení z každé fáze hodnocení. 
This is another aspect where a closer, and long term collaboration with research institutes or universities could be of significant benefit in providing a more effective framework within which to integrate the specific reports and recommendations generated at each stage of the evaluation process.
Tuto zprávu přijal Evropský účetní dvůr v Lucemburku na svém zasedání dne 20. července 2006. 
This report was adopted by the Court of Auditors in Luxembourg at its meeting of 20 July 2006.
12.12.2006 CS Úřední věstník Evropské unie C 302/25 Cíl 1 748,50 349,40 476,50 13 985,30 1 604,80 1 990,00 14 333,90 26 965,80 2 474,80 1 888,60 2 245,40 3 866,40 3 282,20 5 762,30 15 236,20 1 498,20 1 757,40 153,80 14 333,90 2 419,70 171,50 4 693,40 104,40 3 460,50 408,30 96 15 15 356,30 750,70 592,90 Cíl 2 123,00 308,40 15,40 23,60 666,20 1 105,70 165,40 189,30 354,10 537,60 CÍL 3/CÍL 4 Cíl 5a Rybolov 25,10 78,90 143,20 55,30 76,30 1 257,30 122,20 680,40 194,40 2 293,30 137,60 923,30 1,10 6,10 47,70 153,70 90,80 2,10 837,20 424,90 23,80 41,40 905,70 Cíl 5b Cíl 6 201,00 142,70 7 054,10 Celkem 1 678,40 629,90 18 913,70 14 333,90 32 131,80 11 881,70 5 762,30 19 552,70 46,20 2 127,10 14 333,90 11 501,60 1 111,20 1 220,20 1 171,70 136 396,30 Zdroj: zvláštní zpráva č. 
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/25 O1 748,50 O2 349,40 O3/O4 476,50 O5a Fisheries 25,10 O5b 78,90 O6 13 985,30 1 604,80 1 990,00 14 333,90 26 965,80 2 474,80 1 888,60 2 245,40 3 866,40 3 282,20 5 762,30 15 236,20 1 498,20 1 757,40 Netherlands 153,80 666,20 1 105,70 47,70 153,70 14 333,90 Kingdom 2 419,70 171,50 4 693,40 104,40 3 460,50 408,30 96 15 15 356,30 750,70 592,90 905,70 054,10 736,60 Total 1 678,40 629,90 18 913,70 14 333,90 32 131,80 11 881,70 5 762,30 19 552,70 46,20 2 127,10 14 333,90 11 501,60 1 111,20 136 396,30 Source: Special Report No 16/98 (OJ C 347, 16.11.1998).
16/98 (Úř. věst. C 347, 16.11.1998). 
Source: Special Report No 16/98 (OJ C 347, 16.11.1998).
Interreg II Leader II ADAPT PME URBAN PESCA Rechar II Resider II REFEX EMPLOI Konver REGIS II PEACE 3 562,3 1 777,2 1 646,4 1 092,5 PŘÍLOHA I Rozdělení pomoci podle strukturálních fondů – Disponibilní zdroje týkající se rámce podpory Společenství 1994–1999 Belgie Dánsko Německo Řecko Španělsko Francie Irsko Itálie Lucembursko Nizozemsko Portugalsko Spojené Rakousko Finsko Švédsko Celkem království Rozdělení pomoci podle strukturálních fondů – Disponibilní zdroje týkající se iniciativ Společenství 1994–1999 (1) Celkem 1 858,5 734,9 615,0 303,1 14 471,0 (1) Názvy programů týkajících se strukturálních fondů. Další informace naleznete v rozpočtu Komise, pododdíl B2. Zdroj: zvláštní zpráva č. 
ANNEX I Breakdown of aid under the Structural Funds Ń Available resources related to CSF 1994-1999 Belgium Denmark Germany Greece Spain France Ireland Italy Luxembourg The Portugal United Austria Finland Sweden Total Breakdown of aid under the Structural Funds Ń Available resources related to Community Initiatives 1994 to 1999 (1) Interreg II Leader II ADAPT PME URBAN PESCA Rechar II Resider II RETEX EMPLOI Konver REGIS II PEACE 3 562,3 1 777,2 1 646,4 1 092,5 Total 1 858,5 734,9 615,0 303,1 14 471,0 894,5 301,5 465,0 610,9 609,2 (million euro) (million euro)
C 302/26 CS Úřední věstník Evropské unie 12.12.2006 PŘÍLOHA II HDP a míra zaměstnanosti 1. 
C 302/26 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 ANNEX II GDP and the employment rate 1.
Byla provedena vícenásobná regresní analýza, jejímž úkolem bylo prověřit tvrzení, že „nárůst HDP na hlavu nebyl obecně zapříčiněn zvýšením míry zaměstnanosti v důsledku vytvoření pracovních míst“ (1), uvedené v souhrnné zprávě. 
A multiple regression analysis was conducted to test the statement in the Synthesis Report that Ôincreased levels of GDP per capita have generally not been the result of increased employment rates resulting from job creationŐ (1).
V zájmu zajištění plné srovnatelnosti údajů se při analýze použily údaje zveřejněné v souhrnné zprávě. 
For strict comparability, the same data published in the Synthesis Report has been used in this analysis.
Jako závislá proměnná byla pro každý region cíle 1 použita procentní změna HDP na hlavu v období 1993 až 2000. Jako hlavní vysvětlující proměnné se pro tytéž regiony vzaly procentní změny míry zaměstnanosti a míry nezaměstnanosti mezi roky 1993 a 1999, jež byly zveřejněny v souhrnné zprávě. 
In the case of the dependent variable the percentage change in GDP per capita for each Objective 1 region between 1993 and 2000 was used, while as main explanatory variables, the percentage change in the employment rate as well as that of the unemployment rate was used for the same regions, and over the two years 1993 and 1999 as published in the report.
Výsledky jsou uvedeny v tabulce 1. 
The results are given in Table 1.
Tabulka 1 (1) Regrese změny HDP na hlavu ke změně zaměstnanosti (CEMPL) a změně nezaměstnanosti (CUNEMP) Regresor Koeficient Standardní chyba C1 1,7615 1,2361 CEMPL 0,24563 0,14237 CUNEMP 0,051927 0,027418 BE – 16,8803 6,2156 IR 38,2350 6,5314 DX 26,9660 2,9504 Ukazatel T 1,4251 [Prav] [0,161] [0,092] [0,065] [0,009] [000] [000] 0,71546 [000] 11,5126 – 158,5015 – 170,2376 – 1,7252 1,8939 2,7158 5,8540 9,1398 Koeficient determinace Standardní chyba regrese Průměr závislé proměnné Residuální suma čtverců Akeikeho informační kritérium 0,74449 Upravený koeficient determinace 6,1411 F statistika F (5,44) 6,3647 Standardní odchylka závislé proměnné 1 659,4 Rovnice logaritmu věrohodnosti – 164,5015 Schwarz-Bayesovo kritérium 25,6414 Durbin-Watsonova statistika (1) Pro odhad bylo použito 50 pozorování. 
Table 1 (1) Regression of the change in GDP per capita on change in employment (CEMPL) and change in unemployment (CUNEMP) Regressor Coefficient Standard error C1 1,7615 1,2361 CEMPL 0,24563 0,14237 CUNEMP 0,051927 0,027418 BE Đ 16,8803 6,2156 IR 38,2350 6,5314 DX 26,9660 2,9504 R-squared 0,74449 R-bar-squared T-ratio 1,4251 [Prob] [0,161] [0,092] [0,065] [0,009] [000] [000] 0,71546 [000] 11,5126 Đ 158,5015 Đ 170,2376 Đ 1,7252 1,8939 2,7158 5,8540 9,1398 S.E. of Regression Mean of dependent variable Residual sum of squares Akaike information criterion 6,1411 F-stat.
BE, IR a DX jsou dummy proměnné za Belgii, Irsko a Německo. 
BE, IR and DX are dummy variables for Belgium, Ireland and Germany.
C1 je intercept. 
C1 is the intercept.
2,3210 3. 
3.
Z předběžného hodnocení údajů vyplynulo, že tři konkrétní regiony vykazují za dané období ve srovnání s ostatními regiony výrazně odlišné míry změny HDP na hlavu. V rámci regresní analýzy se v případě těchto regionů muselo postupovat odlišně, jinak by bylo obtížné vyslovit jakékoliv obecné závěry o základních závislostech. 
From a preliminary assessment of the data, it emerged that three particular regions exhibited significantly different patterns of change in GDP per capita over the period as compared to the other regions, and which required specific treatment in the regression, as otherwise it would be difficult to draw general conclusions about underlying links.
Šlo o Irsko, kde HDP na hlavu za dané období vzrostl z 81 % na 115 % průměru EU, a o region Hainaut v Belgii, kde HDP na hlavu poklesl z 82 % na 71 %. Třetím případem byly německé regiony cíle 1, kde do konce období došlo k nárůstu HDP z cca 50 % na téměř 70 % průměru EU (např. v Duryňsku vzrostl HDP na hlavu z 52 % v roce 1993 na 70 % v roce 2000). 
These were; Ireland, which saw its GDP per capita rise from 81 % to 115 % of the EU average over the period; the Hainaut region in Belgium, which saw its GDP per capita decline from 82 % to 71 %; and German Objective 1 regions which saw the GDP per capita rise from a range around 50 % to close to 70 % of the EU average by the end of the period (for example, Thuringen saw its GDP per capita rise from 52 % in 1993 to 70 % in 2000).
Aby se takové výrazné relativní změny HDP na hlavu zohlednily, byly do regrese zahrnuty zvláštní statistické dummy proměnné, což v případě těchto tří rozsáhlých regionů umožnilo změnu funkce. 
To take account of such large relative changes in GDP per capita, specific statistical (or dummy) variables where included for this purpose which allowed the function to shift for these three broad regions.
Výsledky regrese v tabulce 1 uvádějí řadu relevantních skutečností, které je třeba zmínit. 
The regression results shown in Table 1 provide a number of relevant points worth noting.
Celkově odpovídají za 74 % odchylek změny HDP na hlavu tzv. vysvětlující proměnné. 
Overall, 74 % of the variation in the change in GDP per capita is accounted for by the ÔexplanatoryŐ variables.
Obě hlavní vysvětlující proměnné, tj. změna v mírách zaměstnanosti (CEMPL) a změna v mírách nezaměstnanosti (CUNMP), jsou statisticky významné. 
Both main explanatory variables, that is the change in employment rates (CEMPL) and change in unemployment rates (CUNMP) are statistically significant.
V případě CEMPL je koeficient odhadnut na 0,24. To znamená, že nárůst míry zaměstnanosti nebo zapojení pracovní síly o jeden procentní bod odpovídá nárůstu HDP na hlavu v regionech cíle 1 o čtvrtinu procentního bodu. 
In the case of CEMPL, the coefficient estimated is 0,24, suggesting that each one percentage point increase in the employment or participation rate is associated with an improvement in GDP per capita of Objective 1 regions by a quarter of a percentage point Ń thereby, if nothing else changes, closing the GDP gap by this amount.
(1) Souhrnná zpráva, s. 62. 
2,3210 (1) Synthesis Report, p. 62.
12.12.2006 CS Úřední věstník Evropské unie C 302/27 5. 
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/27 5.
Tento výsledek je v přímém rozporu se závěrem souhrnné zprávy a je užitečným ukazatelem potenciálu – zjištěného na základě analýzy výsledků regionů cíle 1 za uvedené období – snížit rozdíl v HDP zlepšením míry zapojení pracovní síly. 
This result directly contradicts the conclusion reached in the synthesis report, and provides a useful indicator of the potential there is, from an analysis of the results of Objective 1 regions over this period, to close the GDP gap by improving participation rates Ń a most relevant result from the policy perspective.
Druhý charakteristický rys výsledků v tabulce 1, který je třeba zmínit, se týká dopadu změn v mírách nezaměstnanosti na změny HDP na hlavu. 
A second feature of note in the results in Table 1 relates to the impact of the changes in unemployment rates on changes in the GDP per capita.
Tento dopad (o němž se rovněž hovoří v dalším oddíle) je také statisticky významný, ale kvantitativně poměrně malý. Jeho hodnota je téměř zanedbatelná. 
This impact (also discussed in the next section) is also statistically significant, but is rather small quantitatively, almost of an irrelevant value.
Celkově poklesla nezaměstnanost v regionech cíle 1 jen minimálně, což může být příčinou tohoto výsledku. 
Unemployment declined marginally overall in Objective 1 regions, and this may be the reason for this result.
V rámci dalšího zkoumání spolehlivosti hlavního výsledku v tabulce 1, který se týká dopadu změn míry zaměstnanosti a změn v HDP na hlavu, uvádí tabulka 2 výsledky regrese pro všechny regiony EU 15, u kterých měl Eurostat k dispozici odpovídající údaje, nikoliv tedy jen pro regiony cíle 1. 
To explore further the robustness of the main result in Table 1 relating to the impact of changes in the employment rate and changes in GDP per capita, Table 2 provides the regression results for all regions in the EU-15 and for which data was consistently available from Eurostat, and not just for Objective 1 regions.
Výsledky týkající se 145 regionů byly získány na základě mírně odlišných údajů, než jaké byly použity v případě tabulky 1. 
The results from 145 regions where derived from slightly different data than in Table 1.
Průměrná míra změny byla vypočtena za celé období, nepočítala se tedy pouze míra změny mezi začátkem a koncem příslušného období. 
Rather than taking just the rate of change between the beginning and end of the relevant period, the average rate of change was computed for the whole period.
Mělo se za to, že tento postup umožní reprezentativnější shrnutí vývoje za několik let, v tomto konkrétním případě za období pěti let – 1996 až 2000. 
This was judged to give a more representative summary of developments over a number of years, in this case over the five year period between 1996 and 2000.
(Začátek období nebylo u některých regionů možné posunout více do minulosti z důvodu omezenosti údajů v dostupných statistikách). 
(Due to data limitations in the available statistics, an earlier starting point was not feasible for a number of regions.)
Tabulka 2 (1) Regrese průměrné změny v HDP na hlavu k průměrné změně zaměstnanosti (ACEMPL) a průměrné změně nezaměstnanosti (ACUNEMP) Regresor Koeficient Standardní chyba C 5,2110 0,12999 ACEMPL 0,24119 0,63540 ACUNEMP – 0,0019479 0,012260 ID 4,7009 0,85873 LD 5,4309 0,84670 Ukazatel T 40,086 [Prav] [000] [000] [0,874] [000] [000] [0,014] [000] 0,60974 38,4979 [000] 1,3477 – 177,2101 – 194,6286 BED DED Koeficient determinace Standardní chyba regrese Průměr závislé proměnné Residuální suma čtverců Akeikeho informační kritérium Durbin-Watsonova statistika – 0,64276 0,25885 – 1,3747 0,17517 0,62600 Upravený koeficient determinace 0,84193 F statistika (6,138) 5,2359 Standardní odchylka závislé proměnné 97,8204 Rovnice logaritmu věrohodnosti – 184,2101 Schwarz-Bayesovo kritérium 1,6353 – – – 3,7959 0,1588 5,4743 6,4142 2,4831 7,8479 (1) Pro odhad bylo použito 145 pozorování. 
Table 2 (1) Regression of average change in GDP per capita on average change in employment (ACEMPL) and average change in unemployment (ACUNEMP) Regressor Coefficient Standard error C 5,2110 0,12999 ACEMPL 0,24119 0,63540 ACUNEMP Đ 0,0019479 0,012260 ID 4,7009 0,85873 LD 5,4309 0,84670 BED Đ 0,64276 0,25885 DED Đ 1,3747 0,17517 R-squared 0,62600 R-bar-squared T-ratio 40,086 [Prob] [000] [000] [0,874] [000] [000] [0,014] [000] 0,60974 38,4979 [000] 1,3477 Đ 177,2101 Đ 194,6286 Đ Đ Đ 3,7959 0,1588 5,4743 6,4142 2,4831 7,8479 S.E. of regression Mean of dependent variable Residual sum of squares Akaike information criterion DW-statistic 0,84193 F-stat.
ID, LD, BED, DED jsou dummy proměnné za Irsko, Lucembursko, Belgii a Německo. 
ID, LD, BED, DED are dummy variables for Ireland, Luxembourg, Belgium and Germany.
C je intercept. 
C is the intercept.
Výsledky ukazují, že koeficient průměrné změny míry zaměstnanosti je prakticky stejný jako v předchozím případě, tj. 0,24. To znamená, že u všech regionů vyvolá jednoprocentní nárůst míry zaměstnanosti nárůst HDP na hlavu o 0,24 %. 
The results indicate that the coefficient for the average change in employment is practically the same as in the previous case, that is 0,24, indicating that for all regions, a 1 % increase in the employment rate tends to be associated with a 0,24 % increase in GDP per capita.
Tento výsledek je také statisticky významný stejně jako celá regresivní rovnice. 
This result is also statistically significant, as is the whole regression equation.
(Byla rovněž přidána další dummy proměnná za Lucembursko, protože nárůst HDP na hlavu z 161 % v roce 1996 na 199 % v roce 2000 se výrazně liší od průměrné výkonnosti ostatních regionů.) 
(An additional dummy variable for Luxembourg has been added, again because the increase in GDP per capita from 161 % in 1996 to 199 % in 2000, is markedly different from the average performance of the other regions).
C 302/28 CS Úřední věstník Evropské unie 12.12.2006 9. 
C 302/28 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 9.
Dopad změny v proměnné míry nezaměstnanosti je opět minimální a v tomto případě i statisticky nevýznamný a negativní. 
The impact of the change in the unemployment rate variable is again minimal and in this case is statistically insignificant and negative.
Z těchto výsledků vyplývá, že dopad změn v míře nezaměstnanosti na změny v HDP na hlavu není velký. Pravděpodobně to lze vysvětlit tím, že nezaměstnaní jsou již započítáni v pracovní síle a v používaném měření HDP a případný dopad přechodu z kategorie nezaměstnaný do kategorie zaměstnaný není snadné zachytit ve statistické analýze tohoto typu. 
The implications from these results are that the impact of changes in the unemployment rate on changes in GDP per capita does not appear strong Ń possibly because the unemployed are already accounted for in the labour force and in the measure of GDP that is used, and any change from unemployed to employed has a less easy impact to capture in statistical analysis of this type.
Další výzkum této oblasti je jistě žádoucí. 
Certainly, more research in this area seems warranted.
12.12.2006 CS Úřední věstník Evropské unie C 302/29 PŘÍLOHA III Růst HDP a strukturální fondy 1. 
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/29 ANNEX III GDP growth and the structural funds 1.
Byla provedena vícenásobná regresní analýza, jejímž úkolem bylo zjistit závislost mezi průměrnou roční změnou HDP na hlavu v oblasti cíle 1 (závislá proměnná) a skutečnými výdaji na hlavu z fondů EU v regionech cíle 1 všech členských států. 
A multiple regression analysis was conducted to explore the link between the average annual change in GDP per capita for the Objective 1 area (the dependent variable) vis--vis the actual EU funds per capita expenditure in the Objective 1 regions of each member state.
Použily se stejné údaje a časové období (1993–1999) jako u souhrnné zprávy. 
The same data and time period (1993 to 1999) is used as that found in the Synthesis Report.
Je nutné podotknout, že modelování míry změny je náročný statistický postup a odchylku závislé proměnné jím lze často vysvětlit pouze v omezené míře. 
It should be noted that modelling rates of change is a statistically demanding exercise, and often gives low levels of explained variation in the dependent variable.
Výsledky v tabulce 1 nicméně ukazují, že 53 % odchylek závislé proměnné způsobují rozdíly ve výši finančních prostředků EU na hlavu. 
Nonetheless, the results in Table 1 show that 53 % of the variation in the dependent variable is accounted for by the different allocations in EU Funds on a per capita basis.
Jde o statisticky významný výsledek, který ukazuje, že regiony s vyššími skutečnými výdaji na hlavu ze strukturálních fondů EU měly v daném období vyšší průměrný růst HDP na hlavu. 
This is a statistically significant result, and suggests that regions which have had a higher actual EU Structural Fund expenditure on a per capita basis, also tended to have a higher average GDP growth per capita over the period.
Vzorek je sice malý, což komplikuje statistické hodnocení, avšak každé z jedenácti pozorování je jakousi směsicí informací z mnoha regionů a představuje tak širší zdroj informací než jednotlivých jedenáct pozorování. 
Although the sample is small, and this makes the statistical assessment difficult, each of the 11 observations is an amalgam of the information in many regions and thus represents a wider information base than the mere 11 observations would suggest.
Tento výsledek je v rozporu s výsledkem uvedeným ve zprávě, a proto by bylo záhodno provést v této oblasti další přezkoumání. 
This result contrasts with that given in the report and suggests that further research in this area is warranted.
Grafické znázornění skutečných a odhadovaných hodnot této regrese je uvedeno v obrázku 1. 
The plot of the actual and fitted values from this regression is also shown in Figure 1.
Tabulka 1 Regrese průměrné změny HDP na hlavu k průměrné změně výše finančních prostředků ze strukturálních fondů EU na hlavu (EUSFPC) Regresor Koeficient – 2,0780 Standardní chyba 0,90194 0,88559 Upravený koeficient determinace F statistika (1,9) Standardní odchylka závislé proměnné Rovnice logaritmu věrohodnosti Schwarz-Bayesovo kritérium Obrázek 1 Ukazatel T – 2,3040 3,1834 10,1340 [Prav] [0,047] [0,011] 0,47737 [0,011] 1,7089 – 16,8304 – 19,2283 C EUSFPC 2,8192 Koeficient determinace Standardní chyba regrese Průměr závislé proměnné Residuální suma čtverců Akeikeho informační kritérium Durbin-Watsonova statistika 0,52963 1,2355 0,53688 13,7371 – 18,8304 1,8219 Grafické znázornění skutečných a odhadovaných hodnot 
Table 1 Regression of average change in GDP per capita on average change in EU structural funds per capita (EUSFPC) Regressor Coefficient Đ 2,0780 Standard error 0,90194 0,88559 S.D. of dependent variable Equation log-likelihood Schwarz Bayesian criterion Figure 1 T-ratio Đ 2,3040 3,1834 10,1340 [Prob] [0,047] [0,011] 0,47737 [0,011] 1,7089 Đ 16,8304 Đ 19,2283 C EUSFPC 2,8192 R-squared S.E. of regression Mean of dependent variable Residual sum of squares Akaike information criterion DW-statistic 0,52963 1,2355 0,53688 13,7371 Đ 18,8304 1,8219 R-bar-squared F-stat.
C 302/30 CS Úřední věstník Evropské unie 12.12.2006 PŘÍLOHA IV Simulace s pomocí modelu HERMIN a nezaměstnanost 1. 
C 302/30 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 ANNEX IV HERMIN simulations and unemployment 1.
Model HEMIN byl aplikován na základě hypotézy předpokládaného „průměru“ (průměr-průměr) týkající se účinků nabídky nebo elasticity nabídky s ohledem na lidský kapitál a infrastrukturu. 
The HERMIN model was applied on the basis of an assumed ÔaverageŐ hypothesis (medium-medium) concerning supply effects or elasticities with respect to human capital and infrastructure.
Spolehlivost těchto výsledků byla podrobena citlivostní analýze, při níž se vycházelo ze dvou dalších hypotéz: nula-nula: — — vysoký-— vysoký: menší neoklasické účinky (prostřednictvím změn v relativních cenách), žádné účinky na nabídku (pokud jde o zlepšení infrastruktury nebo lidského kapitálu) nebo malá ela-sticita výstupu a produktivity výrobních faktorů vzhledem k fyzické infrastruktuře a lidskému kapitálu, účinky nabídky jsou mnohem výraznější (pokud jde o fyzickou infrastrukturu a lidský kapitál) a trvají i po skončení období rámce podpory Společenství. 
The robustness of these results were analysed by means of a sensitivity analysis on the basis of two further hypotheses: zero-zero: Ń Ń high-high: Ń minor neo-classical effects (via changes in relative prices), no supply effects (in terms of improvements in infrastructure and human capital) or small output and factor productivity elasticities with respect to physical infrastructure and human capital; supply effects much more pronounced (in terms of physical infrastructure and human capital) and continue to apply following the CSF period.
Pokud jde o nezaměstnanost, simulace s pomocí modelu HERMIN pro východní Německo, Španělsko, Řecko, Irsko a Portugalsko vedly ke změnám v míře nezaměstnanosti, která se liší v závislosti na těchto třech hypotézách. 
As regards to unemployment, the HERMIN simulations for eastern Germany, Spain, Greece, Ireland and Portugal have led to changes in the unemployment rate which varies according to the three hypotheses.