Improving Public Service Delivery Through Good Corporate Governance: Lessons From the Embu County Government, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Poor service delivery in Embu County, marked by governance lapses, corruption, and inefficiencies, indicates a gap in understanding how corporate governance principles, such as stakeholder inclusivity, transparency, public participation, and accountability, influence effective service delivery in the context of devolved governance. This study therefore sought to examine the effect of stakeholders’ transparency, inclusivity, public contribution, and accountability on service delivery. The theoretical basis for this research was anchored on SERVQUAL Model. The study was in addition underpinned by Agency Theory, Stewardship Theory, and Institutional Performance Theory and Resource-Based Theory. A descriptive survey research design was applied, targeting 248 workers from Embu County from which a sample of 153 respondents was selected using a proportionate stratified and simple random sampling technique. The findings revealed that stakeholders' inclusivity, transparency, public participation, and accountability jointly explained 62.9% of the variation in service delivery in Embu County Government (Adjusted R² = 0.615). Regression analysis showed that stakeholders' inclusivity (β = 0.208, p = 0.020), transparency (β = 0.053, p = 0.007), public participation (β = 0.465, p = 0.000), and accountability (β = 0.164, p = 0.042) were all positively and significantly related to service delivery. The study concludes that stakeholders’ inclusivity, transparency, public participation, and accountability significantly affect service delivery, with public participation having the most substantial impact. In view of the findings, the study recommends that Embu County Government should improve corporate governance practices by institutionalizing structured public participation frameworks, improving financial transparency, and reinforcing stakeholder engagement mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».