Fiscal Decentralization and Economic Growth in Thailand: A Cross-Region Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle