How Digitalization Enhances Fiscal Sustainability in Local Governments: Findings from Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the impact of digitalization on fiscal sustainability in local governments to assess how digital tools influence revenue mobilization, public service efficiency, and governance transparency. A systematic literature review was conducted, focusing on 17 peer-reviewed empirical studies published between 2015 and 2025. Employing the PRISMA framework, the review synthesizes quantitative, qualitative and mixed methods studies. Key findings reveal that digitalization, particularly through e-tax systems, increases tax compliance, streamlines service delivery, and reduces corruption. Commonly reported digitalization efforts include electronic tax filing systems, and smart governance platforms. Despite these advancements, several challenges persist such as limited technological infrastructure, data security risks, institutional resistance and low digital literacy, especially in developing rural areas. A major research gap identified is the limited exploration of long-term fiscal impacts and digital inclusion. These gaps are largely due to the absence of longitudinal studies and the underrepresentation of low-income or geographically remote municipalities in existing research. To address these limitations, the study recommends further investment in digital infrastructure, strengthening of cybersecurity frameworks, and expansion of digital literacy initiatives. Future research could focus on cross-country comparisons, environmental implications of digitalization, and long-term fiscal effects to inform more inclusive and resilient local governance strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».