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Enregistrement W2905643766 · doi:10.21272/mmi.2018.4-33

Optimization of the financial decentralization level as an instrument for the country’s innovative economic development regulation

2018· article· en· W2905643766 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana Vasylieva, Yuriy Harust, Nataliya Vinnichenko, Alina Vysochyna

Notice bibliographique

RevueMarketing and Management of Innovations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecentralizationEconomic systemEconomicsPublic economicsProcess (computing)Panel dataBusinessEconomic policyMarket economyEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article generalizes arguments and counter-arguments within the scientific discussion regarding the determination of the optimal decentralization level, which will provide the country’s innovative development, since the key task of decentralization has to be not only to expand the income and expenditure powers of the subnational formations but also to understand the final goal of this process – qualitative transformation of the country’s economic system towards improving its innovativeness and competitiveness. Thus, the decentralization reform has to be the driver of the innovative economic development, which is the expected result of the managerial decision-making freedom increase at the local level, the subnational formations’ financial self-sufficiency increase and more effective spending policy (expansion of the innovative projects financing amounts that will promote the sustainable economic growth). Systematization of the scientific works on the above problems proves that there is no one idea regarding the decentralization impact on the country’s economic and innovative development among scientists. That is why it is urgent to continue the empirical searching in this area, that will enable to take into account the dual nature of consequences regarding the activation of the decentralization processes. The empirical study is carried out through using of the non-linear analysis form of dependence (GLM regression, which enables to identify the linear and nonlinear character of the relationship between variables) based on the panel data, formed for set of 23 states-OECD members (Austria, Belgium, Canada, the Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France Germany, Greece, Hungary, Italy, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, Switzerland, Great Britain and the USA) during 2002-2015. The expenditure decentralization index, calculated as the ratio between the consolidated expenses amount at the subnational level and state consolidated expenses, expressed in parts of the whole, is chosen as the factorial variable model. The final variable (traditional for the economic growth models) is GDP per capita (dollars the USA). Besides, the set of control variables is added to this regression model (which explain the regularities of the resultative feature change and have a strong relationship with it). The control variables are selected on the basis of correlation analysis. The practical implementation of all stages in this research is performed using the software product Stata 12/SE. The results of the study confirm the non-linear character of dependence (the inverse U-shape) regarding the GDP change per capita on the expenditure decentralization level change, and also the maximum extremum of the function in the point with expenditure decentralization level 1.35. It means that excessive expenses load (above the specified norm) on the local budgets will be accompanied by inhibition of the innovative and economic dynamics, that should be taken into account by the relevant authorized executive bodies in investigation of the concrete measures regarding intergovernmental relationships reforming in direction of their decentralization, and in the formation of the well-balanced economic and innovative policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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