In addition, since our dependent va

In addition, since our dependent variable, measured as the
share of sub-provincial expenditure in total provincial expenditure,
is necessarily bounded between zero and one, standard
linear models may not provide an accurate picture of the impacts
of some independent variables on fiscal decentralization
throughout their entire distribution. Furthermore, such models
do not ensure that the expected value falls between zero
and one. In recent years, there has been an emerging empirical
literature attempting to explain fractional responses (Papke &
Wooldridge, 1996, 2008). Following the approach recently
proposed for panel data in Papke and Wooldridge (2008),
we use the method of pooled quasi-MLE (QMLE) to estimate
a fractional probit model in the following form:
EðY itjxi1; xi2; ... ; xiT Þ ¼ /ðwt þ xitb þ xinÞ ð2Þ
where u is the cumulative distribution function (CDF) of a
normal distribution, and the presence of wt indicates that we
are allowing a different intercept in each year. We provide estimates
of the partial effects averaged across the population, or
the “average partial effects” (APEs), which are computed

Kết quả (Việt) 1:

Ngoài ra, kể từ khi chúng tôi biến phụ thuộc, đo bằng cácchia sẻ các chi tiêu cấp phó tỉnh trong tất cả các chi tiêu cấp tỉnh,nhất thiết phải là bao bọc giữa 0 và một trong những tiêu chuẩnMô hình tuyến tính có thể không cung cấp một hình ảnh chính xác của các tác độngmột số biến độc lập về tài chính phântrong suốt toàn bộ phân phối của mình. Hơn nữa, các mô hìnhkhông đảm bảo rằng giá trị dự kiến nằm giữa 0và một trong những. Những năm gần đây, đã có một kinh nghiệm mới nổivăn học đang cố gắng giải thích các phản ứng phân đoạn (Papke &Wooldridge, 1996, 2008). Sau đây là cách tiếp cận mớiđề xuất cho bảng dữ liệu trong Papke và Wooldridge (2008),chúng tôi sử dụng phương pháp tòi quasi-MLE (QMLE) để ước tínhmột mô hình phân đoạn probit trong các hình thức sau đây:EðY itjxi1; xi2; ... ; Thoát Þ ¼ /ðwt þ xitb þ xinÞ ð2Þnơi u là hàm phân phối tích lũy (CDF) của mộtphân phối bình thường, và sự hiện diện của wt chỉ ra rằng chúng tacho phép đánh chặn khác nhau trong mỗi năm. Chúng tôi cung cấp các ước tínhmột phần ảnh hưởng trung bình trên toàn dân số, hoặc"trung bình một phần hiệu ứng" (khỉ), mà được tính

Kết quả (Việt) 2:

Ngoài ra, kể từ khi biến phụ thuộc của chúng tôi, được đo như các
phần của chi dưới tỉnh trong tổng chi tiêu của tỉnh,
được thiết giáp giữa không và một tiêu chuẩn
mô hình tuyến tính có thể không cung cấp một bức tranh chính xác về tác động
của một số biến độc lập về phân cấp tài chính
trong suốt toàn bộ phân phối của họ. Hơn nữa, mô hình như vậy
không đảm bảo rằng giá trị dự kiến sẽ rơi vào khoảng không
và một. Trong những năm gần đây, đã có một kinh nghiệm mới nổi
văn học cố gắng để giải thích phản ứng phân đoạn (Papke &
Wooldrige, 1996, 2008). Theo cách tiếp cận gần đây
đề xuất cho các dữ liệu bảng trong Papke và Wooldrige (2008),
chúng tôi sử dụng phương pháp gộp quasi-MLE (QMLE) để ước lượng
một mô hình probit phân đoạn trong các hình thức sau đây:
Edy itjxi1; xi2; ...; Xít Þ ¼ / DWT þ þ xitb xinÞ ð2Þ
nơi u là hàm phân phối tích lũy (CDF) của một
phân phối bình thường, và sự hiện diện của khối lượng chỉ ra rằng chúng ta
đang cho phép một đánh chặn khác nhau trong mỗi năm. Chúng tôi cung cấp các ước tính
về tác động một phần trung bình trên dân số, hay
"hiệu ứng một phần trung bình" (khỉ), được tính