Fiscal Decentralization and Economic Growth in Thailand: A Cross-Region Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prior to the 1997 decentralization, over 90% of national revenue in Thailand were held at the central government and less than 10% of public expenditure were allocated to local governments across country. Lack of adequate revenue and access to sufficient expenditure budget has caused disparity and ineffectiveness of public services and economic development at the local level. This study examines the effects of the fiscal decentralization on the economic growth in Thailand from 2004 to 2017. The research methodology uses a cross panel data analysis across five provincial regions and considers revenue decentralization, expenditure decentralization, transfer dependency, and vertical fiscal imbalance as influential factors of growth. By applying Panel Fully Modified Least Squares (FMOLS) and Panel Dynamic Least Squares (DOLS) regression approaches, the study finds empirical evidence of positive effects of revenue decentralization, transfer dependency, and vertical fiscal imbalance on regional economic growth across five regions. However, this study also finds that expenditure decentralization has a negative impact on regional economic growth, but level of significance is weak. These findings suggest that the rapid increase in metropolis government expenditure budget following the years of political transition in 2006 and 2014 has caused stagnation in public investment at local level across country, thereby resulted in a lagged behind industrial output and gross provincial product. Lack of budget expenditures also weakens demand and stagnates growth in manufacturing, construction, and real estate activities, thereby rendering fiscal imbalances and development gaps in Thai economy.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».