The baseline model (model 1) has an

The baseline model (model 1) has an R-squared of 0.52,
indicating that 52% of the variation in the dependent variable
is explained in the empirical model. The test statistics for heteroskedasticity
and autocorrelation indicated their presence in
the model, so we used the Newey–West estimation procedure
to compute robust HAC standard errors. 8 The coefficient of
transfer dependency is statistically significant at the 5% level;
a one percentage point increase in the ratio of central transfers
to provincial expenditure lowers the share of sub-provincial
expenditure in total expenditure by 0.164 percentage point.
In other words, an average province with 50.69% in transfer
dependency will have an 8.31 percentage point drop in expenditure
decentralization, a substantial 11.82% drop from the
average ratio of 70.63%. Economic development, or real
GDP per capita, has a coefficient of 6.421, but it is not statistically
significant at the 10% level. Population density is statistically
significant at the 10% level, and a 1% increase in
population density leads to a drop of 0.320 percentage point
in the dependent variable. A one percentage point increase
in the share of FDI in GDP is associated with a 0.279 percentage
point drop in the dependent variable, and the coefficient is
significant at the 5% level. The share of trade in GDP has a
positive coefficient, but it is not statistically significant.
In model 2, we added two control variables – the share of
state-owned enterprise (SOE) employment in the total population
and the share of secondary industry output in the total
GDP. The inclusion of the two additional variables does not
significantly change our empirical results.
In models 3 and 4, the economic development variable is
treated as endogenous, 9 and the results are similar to those
in models 1 and 2, having no flip of sign in coefficient estimates
or a substantial change in the level of significance. Comparing
the results in models 2 and 4, the coefficient on transfer dependency
changes from 0.156 to 0.169. The coefficients of population
density and share of FDI in GDP drop from 0.316
and 0.270 to 0.230 and 0.203, respectively. The coeffi-
cients of other variables are not statistically significant at the
10% level. 10
The linear models reported above do not ensure that the expected
value of the dependent variable lies on the unit interval.
We used pooled QMLE to estimate two fractional probit models;
one model (model 5) assumes that all explanatory variables
are strictly exogenous, and the other (model 6) allows
the economic development variable to be endogenous. In both
models, we used 1,000 bootstrap replications to obtain bootstrap
standard errors, which are robust to general heteroskedasticity
and autocorrelation. The transfer dependency
variable remains statistically highly significant in both models.
Its APE estimates, 0.158 in model 5 and 0.159 in model 6,
are very similar in magnitude to the estimates of fixed effects
and 2SLS models. So the three sets of estimates tell a consistent
story: transfer dependency has a negative and statistically
significant effect on fiscal decentralization.
5. DIS

Kết quả (Việt) 1:

Các mô hình cơ sở (mẫu 1) có một R-squared của 0,52,chỉ ra rằng 52% sự biến thiên của biến phụ thuộcđược giải thích trong mô hình thực nghiệm. Kiểm tra các thống kê cho heteroskedasticityvà autocorrelation chỉ ra sự hiện diện của họ trongCác mô hình, do đó, chúng tôi sử dụng các thủ tục dự toán Newey-Westđể tính toán mạnh mẽ HAC lỗi chuẩn. 8 hệ số củachuyển nhượng phụ thuộc là thống kê quan trọng ở mức 5%;một điểm một tỷ lệ phần trăm tăng trong tỷ lệ của Trung tâm chuyển tiềnđể chi tiêu cấp tỉnh làm giảm những chia sẻ của phó tỉnhchi phí trong tổng chi phí theo tỷ lệ phần trăm 0.164 điểm.Nói cách khác, là một tỉnh trung bình với 50.69% trong chuyểnphụ thuộc sẽ có một tỷ lệ phần trăm 8.31 điểm thả trong chi tiêuphân cấp, giảm 11.82% đáng kể từ cácTrung bình tỷ lệ 70.63%. Phát triển kinh tế, hay thậtGDP bình quân đầu người, có một yếu tố của 6.421, nhưng nó không phải là ý nghĩa thống kêđáng kể ở mức 10%. Mật độ dân số là thống kêquan trọng ở mức 10% và tăng 1%mật độ dân số dẫn đến giảm tỷ lệ phần trăm 0.320 điểmbiến phụ thuộc. Một điểm phần trăm một tăngtrong những chia sẻ của FDI vào GDP được liên kết với một tỷ lệ phần trăm 0.279điểm thả trong biến phụ thuộc, và các hệ số làđáng kể ở mức 5%. Những chia sẻ của thương mại trong GDP có mộtHệ số tích cực, nhưng nó không phải là ý nghĩa thống kê.Trong mô hình 2, chúng tôi đã thêm hai biến điều khiển-chia sẻ củastate-owned enterprise (SOE) employment in the total populationand the share of secondary industry output in the totalGDP. The inclusion of the two additional variables does notsignificantly change our empirical results.In models 3 and 4, the economic development variable istreated as endogenous, 9 and the results are similar to thosein models 1 and 2, having no flip of sign in coefficient estimatesor a substantial change in the level of significance. Comparingthe results in models 2 and 4, the coefficient on transfer dependencychanges from 0.156 to 0.169. The coefficients of populationdensity and share of FDI in GDP drop from 0.316and 0.270 to 0.230 and 0.203, respectively. The coeffi-cients of other variables are not statistically significant at the10% level. 10The linear models reported above do not ensure that the expectedvalue of the dependent variable lies on the unit interval.We used pooled QMLE to estimate two fractional probit models;one model (model 5) assumes that all explanatory variablesare strictly exogenous, and the other (model 6) allowsthe economic development variable to be endogenous. In bothmodels, we used 1,000 bootstrap replications to obtain bootstrapstandard errors, which are robust to general heteroskedasticityand autocorrelation. The transfer dependencyvariable remains statistically highly significant in both models.Its APE estimates, 0.158 in model 5 and 0.159 in model 6,are very similar in magnitude to the estimates of fixed effectsand 2SLS models. So the three sets of estimates tell a consistentstory: transfer dependency has a negative and statisticallysignificant effect on fiscal decentralization.5. DIS

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình cơ sở (mô hình 1) có một R-squared là 0,52,
chỉ ra rằng 52% của sự biến đổi trong các biến phụ thuộc
được giải thích trong mô hình thực nghiệm. Các kiểm định thống kê cho heteroskedasticity
và tự tương quan cho thấy sự hiện diện của họ trong
các mô hình, vì vậy chúng tôi sử dụng các thủ tục lập dự toán Newey-West
để tính mạnh mẽ sai số chuẩn HAC. 8 Hệ số
phụ thuộc chuyển giao có ý nghĩa thống kê ở mức 5%;
tăng một điểm phần trăm trong tỷ lệ chuyển trung ương
để chi tỉnh giảm tỷ lệ phụ tỉnh
chi trong tổng chi tiêu của 0,164 điểm phần trăm.
Nói cách khác, một tỉnh trung bình với 50,69% trong chuyển giao
phụ thuộc sẽ có một sự sụt giảm điểm 8,31 phần trăm trong chi tiêu
phân cấp, một 11,82% giảm đáng kể từ các
tỷ lệ trung bình 70,63%. Phát triển kinh tế, hoặc thực
GDP bình quân đầu người, có một hệ số 6,421, nhưng nó không phải là thống kê
ý nghĩa ở mức 10%. Mật độ dân số thống kê
đáng kể ở mức 10%, và tăng 1% trong
mật độ dân số dẫn đến một giọt 0,320 điểm phần trăm
trong các biến phụ thuộc. Một mức tăng một tỷ lệ phần trăm
trong những chia sẻ của FDI trong GDP là liên kết với một tỷ lệ 0,279
thả điểm trong biến phụ thuộc, và hệ số là
ý nghĩa ở mức 5%. Thị phần của thương mại trong GDP có
hệ số dương, nhưng nó không có ý nghĩa thống kê.
Trong mô hình 2, chúng tôi đã thêm hai biến kiểm soát - những chia sẻ của
doanh nghiệp nhà nước (DNNN) việc làm trong tổng dân số
và tỷ lệ sản lượng công nghiệp thứ cấp trong tổng
GDP. Việc đưa hai biến số bổ sung không
thay đổi đáng kể kết quả thực nghiệm của chúng tôi.
Trong mô hình 3 và 4, biến phát triển kinh tế được
coi là nội sinh, 9 và kết quả cũng tương tự như
trong các mô hình 1 và 2, không có flip đăng nhập tính toán hệ số
hoặc một sự thay đổi đáng kể trong mức ý nghĩa. So sánh
các kết quả trong mô hình 2 và 4, hệ số phụ thuộc chuyển
đổi 0,156-0,169. Các hệ số của dân số
mật độ và tỷ trọng của FDI trong GDP giảm từ 0,316
và 0,270-0,230 và 0,203, tương ứng. Các hệ số của
cients của các biến khác không có ý nghĩa thống kê ở
mức 10%. 10
Các mô hình tuyến tính báo cáo trên không đảm bảo rằng các dự đoán
giá trị của biến phụ thuộc nằm trên khoảng đơn vị.
Chúng tôi sử dụng QMLE gộp lại để ước tính hai mô hình probit phân đoạn;
một mô hình (mô hình 5) giả định rằng tất cả các biến giải thích
là đúng ngoại sinh, và khác (mô hình 6) cho phép
biến phát triển kinh tế là nội sinh. Trong cả hai
mô hình, chúng tôi sử dụng 1.000 lần lặp bootstrap để có được bootstrap
sai số chuẩn, mà là mạnh mẽ để heteroskedasticity chung
và tự tương quan. Sự phụ thuộc chuyển
biến vẫn là thống kê rất quan trọng trong cả hai mô hình.
Ước tính APE của nó, 0,158 trong mô hình 5 và 0,159 trong mô hình 6,
rất giống nhau về độ lớn với những ước tính của các hiệu ứng cố định
và 2SLS mô hình. Vì vậy, với ba bộ ước tính cho một quán
câu chuyện: phụ thuộc chuyển có tiêu cực và thống kê
hiệu quả đáng kể về phân cấp ngân sách.
5. DIS