Regulatory innovations in Tanzania: the role of administrative capabilities and regulatory governance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to show that, while in many low income countries inefficient regulatory regimes have been blamed for impeding ICT market development, Tanzania constitutes a remarkable exception. This study aims to identify the organizational and contextual factors that have enabled the Tanzanian Communications Regulatory Agency (TCRA) to implement innovative regulations, including a fully converged licensing framework as the first country on the continent, and how subsequently these regulations have influenced market development. Design/methodology/approach The analysis is based on case study data gathered through 20 face‐to‐face interviews in 2006 as well as secondary data gathered from government documents, news reports and company web sites. Findings The research finds that the market developments and regulatory innovations were due in part to Tanzania's Communications Regulatory Authority (TCRA)'s high level of autonomy, afforded by independent funding mechanisms and lack of capacity of the Ministry, which pressed the regulator to play a greater role in policy making than is found in other countries. Further, TCRA's significant internal focus on capacity building has also enabled strong regulatory governance. Practical implications The results provide further evidence of the role that institutional endowments and regulatory governance play in fostering policy reform. Originality/value The research examines regulatory innovations in a region typically associated with regulatory inefficiencies. It identifies institutional factors and subsequently shows how in a very low income country they may be conducive to effective regulatory governance and market development.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».