Fiscal Decentralisation and Economic Growth across Provinces: New Evidence from Vietnam Using a Novel Measurement and Approach
Notice bibliographique
Résumé
Fiscal decentralisation has attracted great attention from governments, practitioners, and international institutions with the aims of enhancing economic growth in the last 5 decades. However, satisfactorily measuring the degree of fiscal decentralisation across countries has appeared to be problematic. In addition, the link between fiscal decentralisation and economic growth across provinces has largely been ignored, in particular for emerging markets such as Vietnam. As such, this study is conducted to determine the extent of fiscal decentralisation and to assess its impact on economic growth based on data from all 63 provinces of Vietnam in the period after the 2008 financial crisis. Instead of using traditional measures of fiscal decentralisation, the study uses the Fiscal Decentralisation Index (FDI) together with the two most important and inseparable components of the index, those being (i) the Fiscal Importance (FI) and (ii) the Fiscal Autonomy (FA). The Difference Generalised Method of Moments (DGMM) is utilised to correct for the potential problem of endogeneity between fiscal decentralisation and economic growth. Results show that the two indicators (FI and FDI) have a negative impact while FA has a positive impact on economic growth across provinces. On the ground of these empirical findings, implications for specific policies have emerged for Vietnam and other emerging markets on the extent of fiscal decentralisation, and its major determinants, which positively support economic growth in the future.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».