Fiscal Decentralization and Public Education Provision in China
Notice bibliographique
Résumé
After reform and opening up, China is experiencing rapid economic growth but inefficient public services provision. Public education expenditure-to-GDP ratio is too low to keep sustainable growth of China’s social and economic development. Some scholars believe that fiscal decentralization is an important reason. Firstly, this paper analyzes the main factors and path of how fiscal decentralization affects public education provision. While the 1994 tax-sharing reform raised the fiscal revenue of central government, it also increased the fiscal expenditure burden of local governments. Under local officials’ yard-stick competition regime, fiscal decentralization on expenditure may make local governments tend to allocate fiscal expenditure in infrastructure, to attract outside capital to develop local economy, but in the same time, reduce provision of public services, such as education, which has positive externalities. Then, empirical tests based on 1996-2007 prefectural jurisdications panel-data verifies that this phenomenon does exist in China. Further empirical tests make comparisons among different regions and we find that negative effect of fiscal decentralization on public education provision is the highest in Cenral and West China, and the lowest in Northeast China. At last, according to the analysis and empirical results, we give policy proposals on how to improve the public education provision in China.Key words: Fiscal Decentralization; Tax-Sharing Reform; Public Education Provision; Externalities; Panel Data
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».