natgillin/translations-raw huggingface dataset:
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. 
Az elemzés a pontos összehasonlíthatóság érdekében az összefoglaló jelentésben közölt adatokra épült. A függő változó az 1. célkitűzés alá eső régiók egy főre jutó GDP-jének 1993 és 2000 között bekövetkezett, százalékban kifejezett változása volt, míg a legfontosabb magyarázó változók az ugyanezen régiók foglalkoztatási rátájában és munkanélküliségi rátájában 1993-ban, illetve 1999-ben bekövetkezett változásnak az összefoglaló jelentésben közölt, százalékban kifejezett értékei voltak.
The results are given in Table 1. 
Az eredményeket az 1. táblázat foglalja össze.
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. 
1. táblázat (1) Az egy főre jutó GDP változása a foglalkoztatásban (CEMPL), illetve a munkanélküliek számában (CUNEMP) bekövetkezett változás függvényében Regresszor Együttható Standard hiba 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 R-négyzet 0,74449 Korrigált R-négyzet T-arány 1,4251 [Prob] [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 Regresszió standard hibája Függő változó átlaga Maradék négyzetösszeg Akaike-féle információ ismérv Durbin–Watson statisztika 6,1411 F-statisztika F (5,44) 6,3647 Függő változó standardeltérése 1 659,4 Log-likelihood függvény – 164,5015 Schwarz bayes-i kritériuma 2,3210 25,6414 (1) A becslés 50 példán alapul.
BE, IR and DX are dummy variables for Belgium, Ireland and Germany. 
A BE, IR és DX mesterséges változók, melyek Belgiumot, Írországot és Németországot képviselik.
C1 is the intercept. 
A C1 a metszési pont.
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. 
Az adatok előzetes elemzéséből kitűnt, hogy három egyedi régióban az egy főre jutó GDP-nek a vizsgált időszak során bekövetkezett változásai jelentősen eltértek a többi régióban tapasztalhatóaktól, ezért ezeket a regresszió során külön kellett kezelni, mivel egyébként csak nehezen lehetett volna általános következtetéseket levonni a változások alapjául szolgáló összefüggésekről.
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). 
Az egyik ilyen régió Írország volt, melynek egy főre jutó GDP-je a vizsgált időszak során az uniós átlag 81 %-áról annak 115 %-ára emelkedett; a második régió a belgiumi Hainaut, melynek egy főre jutó GDP-je 82 %-ról 71 %-ra csökkent; a harmadik kivételt pedig Németország 1. célkitűzés alá eső régiói alkották, ezek egy főre jutó GDP-je ugyanis a vizsgált időszak végére az uniós átlag 50 %-ához közeli tartományból 70 % körülire emelkedett (Türingia egy főre jutó GDP-je például 1993 és 2000 között 52 %-ról 70 %-ra nőtt).
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. 
Hogy számolni lehessen az egy főre jutó GDP-ben bekövetkezett relatív változások ilyen nagy mértékével, az analízis e célból külön statisztikai (azaz mesterséges) változókat vezetett be, melyek lehetővé tették a függvénynek az ezen három, tágan értelmezett régióval történő kiigazítását.
The regression results shown in Table 1 provide a number of relevant points worth noting. 
A regresszió 1. táblázatban közölt eredményei alapján számos figyelemre méltó következtetés vonható le.
Overall, 74 % of the variation in the change in GDP per capita is accounted for by the ÔexplanatoryŐ variables. 
Összességében megállapítható, hogy az egy főre jutó GDP-ben bekövetkezett változások ingadozása 74 %-ban a magyarázó változókra vezethető vissza.
Both main explanatory variables, that is the change in employment rates (CEMPL) and change in unemployment rates (CUNMP) are statistically significant. 
Mindkét fő változó, azaz a foglalkoztatási ráta változása (CEMPL) és a munkanélküliségi ráta változása (CUNEMP) is statisztikailag szignifikáns.
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. 
A CEMPL esetében az együttható becsült értéke 0,24, ami arra enged következtetni, hogy a foglalkoztatási ráta vagy a munkaerő-piaci részvételi arány egy százalékpontos növekedése az 1. célkitűzés alá eső régiók GDP-jének negyed százalékpontos növekedését vonja maga után, ami – ha minden egyéb tényező változatlan – a GDP-rés ugyanekkora mértékű csökkenését eredményezi.
2,3210 (1) Synthesis Report, p. 62. 
(1) Összefoglaló jelentés, 62. o. 2006.12.12.
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/27 5. 
HU Az Európai Unió Hivatalos Lapja C 302/27 5.
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. 
Ez az eredmény közvetlenül ellentmond az összefoglaló jelentésben szereplő következtetésnek, és hasznos mutatóként szolgál arra nézve, hogy a munkaerő-piaci részvételi arány javítása az 1. célkitűzés alá eső régiók vizsgált időszakban elért eredményeinek elemzése alapján milyen mértékben járulhat hozzá a GDP-rés bezárásához – ez a politika szempontjából nagyon fontos eredmény.
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. 
Az 1. táblázatban szereplő eredmények közül szintén figyelmet érdemel a munkanélküliségi ráta változásainak az egy főre jutó GDP változásaira gyakorolt hatása.
This impact (also discussed in the next section) is also statistically significant, but is rather small quantitatively, almost of an irrelevant value. 
Ez a hatás (amelyet a következő rész is tárgyal) statisztikailag szintén szignifikáns, de mennyiségében meglehetősen kicsi, szinte elhanyagolható.
Unemployment declined marginally overall in Objective 1 regions, and this may be the reason for this result. 
Ennek az lehet az oka, hogy a munkanélküliség kis mértékben csökkent az 1. célkitűzés alá eső régiók mindegyikében.
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. 
Hogy az 1. táblázatban szereplő legfontosabb eredmény – a foglalkoztatási ráta változásai és az egy főre jutó GDP változásai közötti összefüggés –helytállóságát alaposabban alátámassza, a 2. táblázat közli egy olyan regresszió eredményeit, amely az 1. célkitűzés alá eső régiókon túl számításba veszi a 15 tagú EU valamennyi olyan régióját, amelyről az Eurostat összefüggő adatsorokat tudott szolgáltatni.
The results from 145 regions where derived from slightly different data than in Table 1. 
A 145 régió vizsgálatának eredményei az 1. táblázatétól kissé eltérő adatokból származnak.
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. 
A számítás ugyanis nem pusztán a vizsgált időszak eleje és vége között bekövetkezett változás mértékére, hanem a változás teljes időszak alatti átlagos ütemére épül.
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. 
Az ellenőrök úgy ítélték meg, hogy így pontosabban lehet összegezni az egyes évek során – azaz ebben az esetben az 1996 és 2000 közötti ötéves időszakban – bekövetkezett változásokat.
(Due to data limitations in the available statistics, an earlier starting point was not feasible for a number of regions.) 
(Az elérhető statisztikák adatainak korlátai miatt bizonyos régiók esetében nem volt kivitelezhető ennél korábbi kezdőidőpont.)
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. 
2. táblázat (1) Az egy főre jutó GDP változása a foglalkoztatás (CEMPL), illetve a munkanélküliség (CUNEMP) átlagos változási ütemének függvényében Regresszor Együttható Standard hiba 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 BED – 0,64276 0,25885 DED – 1,3747 0,17517 R-négyzet 0,62600 Korrigált R-négyzet T-arány 40,086 [Prob] [000] [000] [0,874] [000] [000] [0,014] [000] 0,60974 38,4979 [000] 1,3477 – 177,2101 – 194,6286 – – – 3,7959 0,1588 5,4743 6,4142 2,4831 7,8479 Regresszió standard hibája Függő változó átlaga Maradék négyzetösszeg Akaike-féle információ ismérv Durbin–Watson statisztika 0,84193 F-statisztika F (6,138) 5,2359 Függő változó standardeltérése 97,8204 Log-likelihood függvény – 184,2101 Schwarz bayes-i kritériuma 1,6353 (1) A becslés 145 példán alapul.
ID, LD, BED, DED are dummy variables for Ireland, Luxembourg, Belgium and Germany. 
Az ID, LD, BED és DED mesterséges változók, melyek Írországot, Luxemburgot, Belgiumot és Németországot képviselik.
C is the intercept. 
A C a metszési pont.
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. 
Az eredményekből kitűnik, hogy a foglalkoztatás átlagos változási együtthatója gyakorlatilag az előző esettel megegyező, azaz 0,24, ami azt jelzi, hogy a foglalkoztatási ráta 1 százalékpontos javulása minden régióban rendszerint az egy főre jutó GDP 0,24 százalékpontos javulását vonja maga után.
This result is also statistically significant, as is the whole regression equation. 
Ez az eredmény statisztikailag is szignifikáns, ahogyan maga a regressziós egyenlet is.
(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). 
(Luxemburg miatt még egy mesterséges együtthatót be kellett vezetni, mivel az egy főre jutó GDP-nek az 1996-os 161 %-ról a 2000-es 199 %-ra történő növekedése jelentősen elüt a többi régió átlagos teljesítményétől.)
C 302/28 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 9. 
C 302/28 HU Az Európai Unió Hivatalos Lapja 2006.12.12. 9.
The impact of the change in the unemployment rate variable is again minimal and in this case is statistically insignificant and negative. 
A munkanélküliségi változó módosulásából eredő hatás ismét minimális, sőt, ebben az esetben statisztikailag sem szignifikáns, és negatív.
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. 
Ezek az eredmények arra engednek következtetni, hogy a munkanélküliségi ráta változásai és az egy főre jutó GDP változásai között nincs szoros összefüggés – valószínűleg azért, mert a munkanélkülieket az aktív munkaerő száma is tükrözi, és a GDP kiszámításához használt módszer is számol velük, és ezenkívül ez a fajta statisztikai elemzés nehezen mutatja ki azt a hatást, amelyet a munkanélküliek számának a foglalkoztatottak javára történő megváltozása okoz.
12.12.2006 EN Official Journal of the European Union C 302/29 ANNEX III GDP growth and the structural funds 1. 
2006.12.12. HU Az Európai Unió Hivatalos Lapja C 302/29 III. MELLÉKLET A GDP növekedése és a strukturális alapok 1.
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. 
Az 1. célkitűzés alá eső régiók egy főre jutó éves GDP-jének átlagos változása (a függő változó) és az egyes tagállamok 1. célkitűzés alá eső régióinak juttatott strukturális támogatások egy főre eső tényleges kiadásai közötti összefüggések feltárására többváltozós regresszióanalízis segítségével került sor.
The same data and time period (1993 to 1999) is used as that found in the Synthesis Report. 
A vizsgált adatok és időszak (1993–1999) megegyezik az összefoglaló jelentésben találhatóval.
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. 
Az 1. táblázat eredményei ennek ellenére azt mutatják, hogy a függő változó ingadozása 53 %-ban az egy főre jutó uniós támogatások eltérő megoszlására vezethető vissza.
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. 
Ez statisztikailag szignifikáns eredmény, és arra utal, hogy az egy főre jutó GDP növekedése rendszerint nagyobb volt azokban a tagállamokban, amelyek esetében az Unió egy főre eső strukturális kiadásai magasabbak voltak.
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. 
Noha a minta kis mérete megnehezíti a statisztikai értékelést, a 11 példa mindegyike számos régió adatait összesíti, az információs bázis tehát szélesebb, mint amire pusztán 11 példából következtetni lehetne.
This result contrasts with that given in the report and suggests that further research in this area is warranted. 
Az analízis eredménye elüt a jelentésben megállapítottól, és arra enged következtetni, hogy a témakörben további kutatás indokolt.
The plot of the actual and fitted values from this regression is also shown in Figure 1. 
A tényleges és a reg-resszióból származó illesztett értékek függvényét az 1. ábra is szemlélteti.
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. F (1,9) Plot of actual and fitted values 
1. táblázat Az egy főre jutó GDP átlagos változása az egy főre jutó uniós strukturális támogatások (EUSFPC) átlagos változásának függvényében Regresszor Együttható – 2,0780 Standard hiba 0,90194 0,88559 Korrigált R-négyzet F-statisztika F (1,9) Függő változó standardeltérése Log-likelihood függvény Schwarz bayes-i kritériuma 1. ábra T-arány – 2,3040 3,1834 10,1340 [Prob] [0,047] [0,011] 0,47737 [0,011] 1,7089 – 16,8304 – 19,2283 C EUSFPC 2,8192 R-négyzet 0,52963 Regresszió standard hibája Függő változó átlaga Maradék négyzetösszeg Akaike-féle információ ismérv Durbin–Watson statisztika 1,2355 0,53688 13,7371 – 18,8304 1,8219 A tényleges és az illesztett értékek alakulása C 302/30 HU Az Európai Unió Hivatalos Lapja 2006.12.12.
C 302/30 EN Official Journal of the European Union 12.12.2006 ANNEX IV HERMIN simulations and unemployment 1. 
IV. MELLÉKLET A HERMIN-szimulációk és a munkanélküliség 1.
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. 
A HERMIN-modell egy olyan hipotézisre épül, amely a kínálati oldali hatásokat vagy a humán tőke és az infrastruktúra rugalmasságát „átlagosnak” (közepes-közepes) becsüli.
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. 
Az eredmények megbízhatóságának tesztelésére érzékenységvizsgálat segítségével, két további hipotézis alapján került sor: nulla-nulla: magas-magas: – kisebb neoklasszikus hatások (a relatív árak változásain keresztül), – nincsenek kínálati oldali hatások (az infrastruktúrában és a humán tőkében bekövetkező változások által) vagy kicsi a fizikai infrastruktúra és a humán tőke kibocsátásának és tényezőtermelékenységé-nek a rugalmassága; – a kínálati oldali hatások sokkal hangsúlyosabbak (a fizikai infrastruktúra és a humán tőke tekintetében) és a CSF-időszak lejártát követően is megfigyelhetők.
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. 
A munkanélküliség vizsgálatakor a HERMIN-modell Kelet-Németországról, Spanyolországról, Görögországról, Íror-szágról és Portugáliáról készített szimulációkat, melyek a munkanélküliségi rátát e három hipotézisnek megfelelően alakították.
To assess better the appropriateness of the results, the Court converted the falls (or increases) in the unemployment rate into net jobs created (or lost). 
Ahhoz, hogy az eredmények helyességét alaposabban felmérje, a Számvevőszék a munkanélküliségi ráta csökkené-seit (vagy növekedéseit) a munkahelyek számában bekövetkező nettó növekedéssé (vagy csökkenéssé) számította át.
The results of converting falls (or increases) in unemployment into net jobs created (or lost) are given in Table 1. 
A munkanélküliségi ráta csökkenéseinek (vagy növekedéseinek) a munkahelyek számának növekedésében (vagy csökkenésé-ben) kifejezett nettó értékét az 1. táblázat adja meg.
Table 1 HERMIN simulations Eastern Germany Spain Greece Ireland Zero-zero hypothesis 822 308 Net jobs created Medium-medium hypothesis 729 923 241 789 190 825 64 621 250 502 High-high hypothesis 635 755 Đ 806 026 65 969 36 335 Đ 253 299 1 051 135 303 034 86 679 497 445 Portugal 3. 
1. táblázat HERMIN-szimulációk Kelet-Németország Spanyolország Görögország Írország Portugália Nulla-nulla hipotézis 822 308 1 051 135 303 034 86 679 497 445 Új munkahelyek nettó száma Közepes-közepes hipotézis 729 923 241 789 190 825 64 621 250 502 Magas-magas hipotézis 635 755 – 806 026 65 969 36 335 – 253 299 3.
The validity of the results needs to be assessed in the light of the following observations: (a) In the case of the new German Lnder, although the bottom-up data are still incomplete, it can be concluded that the figures produced using HERMIN for net jobs created appear, in all the hypotheses, substantially to exceed the data produced by monitoring directly the projects themselves (about 500 000 created jobs or maintained) (1). (b) As regards Ireland, the comparison with other data show that the net figure of 64 621 that is attributed to the CSF appears somewhat understated compared with the other evidence. 
Az eredmények helyességét a következő észrevételek tükrében kell értékelni: a) Az új német szövetségi tartományok esetében, noha a bottom-up adatok továbbra sem teljesek, megállapítható, hogy az új munkahelyek nettó számának a HERMIN-modell használatával kiszámított értéke mindhárom hipotézis alapján jelentősen meghaladni látszik a projektek közvetlen felügyeletéből származó adatokat (kb. 500 000 új vagy megőrzött munkahely) (1). b) Írország esetében a más adatokkal történő összehasonlítás azt mutatja, hogy a CSF-nek tulajdonított 64 621-es nettó érték az egyéb tényekkel összevetve valamelyest alulbecsültnek tűnik.
Monitoring figures show that the ÔindustryŐ OP led to about 212 000 gross jobs created and 90 000 net jobs created. 
Az ellenőrzési adatok azt mutatják, hogy az ipar-fejlesztés operatív programja kb. bruttó 212 000, illetve nettó 90 000 új munkahely létrejöttét eredményezte.
Furthermore, the total number of jobs, across the whole economy, increased by 395 075 (2). 
Ezenkívül az összgazdaságban a munkahelyek száma összesen 395 075-tel nőtt (2).
The evaluators also note that it is important to look beyond the CSF in order to take account of policy elements, such as incentives for FDI and the policy of curbing wage inflation, that accompany the CSF. 
Az értékelők szerint fontos a CSF tágabb összefüggéseit is megvizsgálni, hogy elemezni lehessen a CSF-et kísérő politika egyes elemeit, például a közvetlen külföldi befektetések ösztönzését és a bérinfláció megfékezését.
In other words, the model does not take account of these elements, which increase the impact attributed to the CSF. (c) The Spanish O1 CSF, which is the largest of the CSFs, by applying the average hypothesis, is far less successful than the new Lnder O1 CSF in terms of job creation and outperforms the latter in this area only if it is supposed that demand effects predominate. 
Más szóval a modell annak ellenére sem veszi figyelembe ezeket a tényezőket, hogy ezek fokozzák a CSF-nek tulajdonítható hatást. c) Az 1. célkitűzés spanyolországi CSF-je – amely a legnagyobb CSF – az átlagot feltételező hipotézis alkalmazása alapján munkahelyteremtés tekintetében lényegesen sikertelenebbnek tűnik, mint az új német szövetségi tartományokban az 1. célkitűzés keretében megvalósított CSF, és ez utóbbit e tekintetben csak abban az esetben szárnyalja túl, ha a modell feltételezi, hogy túlsúlyban vannak a keresleti oldali hatások.