3.1 Econometric procedureSince we w

3.1 Econometric procedure
Since we want to test the existence of spending interactions among European countries at the aggregate and national levels, we need to consider spatial dependence in a panel data context. We choose two weighting schemes: a scheme that assigns weights based on geographical distance3 WDist and a scheme that gives similar weights to all countries (WNW). Both weight matrices are standardized so that the elements of each row sum to 1. If each country does react to the others’ spending choices, then neighbours’ spending decisions are endogenous and correlated with the error term (ε). We choose to use the instrumental variables (IV) approach,4 which suggests the use of the weighted averages of neighbours’ exogenous or control variables, (WX), as instruments (Kelejian and Robinson 1993; Kelejian and Prucha 1998). Moreover, since there is some persistence of expenditures, it may be appropriate to estimate system-GMM (Veiga and Veiga 2007).
With or without spatial dependence, we use the system-GMM estimator developed by Blundell and Bond (1998).5 The validity of the instruments used in the regressions is evaluated using two different statistics. The Sargan test (or overidentifying restriction test) examines the hypothesis that the instruments are not correlated with the residuals. The second test is the one proposed by Arellano and Bond (1991). This test examines the hypothesis
that the residuals from the first-differenced estimating equation are not second-order correlated. A small N (as in our case) limits the number of instruments that can be used for the estimations, which may also have a consequence for the properties of the estimators.
However, Soto (2007), analyses the performance of the system GMM when the number of cross-sectional units is small using Monte Carlo simulations. He shows that a small number of cross-units does not seem to have important effects on the properties previously outlined for the system GMM estimator.
Finally, for datasets with a small number of observations in the cross section and without spatial dependence, the Least Square Dummy Variable Corrected (LSDVC) estimator developed by Kiviet (1995) can be used since it corrects for any bias and is relatively efficient. In a second step, if time series dominate the cross section, we need to perform panel unit roots, panel cointegration tests and estimate an error correction model (see Sect. 5).
3.2 Data
We estimate model in (1) using annual data for the European Union member countries. We have cross-sectional data for the 15 EU member countries for 33 years (1972–2004). Table 1 reports summary statistics and the sources of the data in this paper.
3.2.1 Government size
We analyse three different dependent variables. Whereas Fiva (2006) studies size and composition of government spending at an aggregate level (social security transfers and government consumption), we prefer to investigate the size of the public sector at different layers of
All variables are in % except GDP per capita and population density (in inhab/km2). Nb of observations: 495; TDEC: sub-central gov. autonomous own tax over total gov revenue; VI: intergovernmental transfers as a share of sub-national expenditures; AMECO: Annual Macro economic Database of the European Commis sion government. Our first dependent variable is a measure of aggregate government size which is total public-sector expenditures (as a percentage of GDP). Since we also want to analyse how decentralization affects subnational and national governments, we use subnational public sector expenditures (as a percentage of GDP) and national public sector expenditures (as a percentage of GDP).
3.2.2 Fiscal decentralization
It is difficult to define and measure the degree of decentralization as the concept itself is broad, and also complex in terms of both quantitative and qualitative indicators (World Bank 2004). Indeed, decentralization covers fields such as politics, administration, and budget. Nevertheless, conventional measures of the degree of fiscal decentralization used in the literature relate subnational government revenue (or expenditure) to consolidated general government revenue (expenditure), as derived from IMF GFS. However, these common fiscal indicators tend to overestimate the degree of fiscal decentralization, especially in federal countries compared to unitary countries, as they do not provide any information on the shares over which subnational governments have significant control. Consequently, they misrepresent the actual level of fiscal decentralization in several countries (such as Austria and Germany) and introduce bias in the results of empirical studies (Stegarescu 2004). Following recent work on this topic, we use two indicators to represent the different aspects of decentralization. To test the hypothesis that fiscal autonomy leads to a smaller state, we first use a measure of revenue decentralization that is based on an analytical framework provided by the OECD (1999), which classifies taxes according to the degree of local discretion. We also include a measure of vertical imbalance, that is, the degree to which subnational governments rely on central government revenues to support their expenditure. Vertical imbalance is likely to increase the size of the public sector when the expenditure responsibilities of subnational governments do not match their revenue raising power.We use the following two measures:
1. A measure of revenue decentralization (TDec) which accounts for autonomous own taxes of subnational governments in the case that subnational governments have total or significant control over their taxes. Following the classification in OECD (1999), this is the case if subnational government determines the tax rate and tax base or if subnational government determines the tax rate only or if subnational government determines the tax base only (see e.g., Ebel and Yilmaz 2002; Stegarescu 2004). Note that this indicator does not extend the analysis to all sources of public revenue, omitting, e.g., non-tax revenue, such as user charges or operational surplus of enterprises, and capital revenue which can also be classified as own autonomous revenue.
TDec = subnational gov. own tax revenue consolidated general gov. total tax revenue
2. Vertical Imbalance (VI) is measured by intergovernmental transfers as a share of subnational expenditures.6 Note also that the simple correlation coefficient of these two decentralization indicators is not significant so that we can include them together in the estimating equation. In line with Jin and Zou (2002), we choose not to introduce the indicators for tax decentralization and expenditure decentralization simultaneously, because the standard expenditure decentralization indicator (the share of subnational public expenditures in consolidated public
expenditures) is highly correlated with these other decentralization indicators.
3.2.3 Control variables
We include in our model some control variables which reflect the impact of differences in economic and demographic factors grouped in the vector X in (1). Following the empirical literature, we include some explanatory variables that might affect the demand for public expenditure. The first is GDP per capita (GDPCAP). This economic resource variable can be used as a measure of country income. The second data set is composed of socio-demographic variables, such as unemployment rate (UNEMP), population density (DENS), and share of
over 65 year-olds in the population (PP65). These variables can be considered indicators of expenditure needs and may exhibit a positive sign. The variable PP65 is designed to capture the political demand for social services by the older members of the public. This segment of the population constitutes an interest group with growing political power, and PP65 is expected to be positively related to real government size.
Following Persson et al. (2005), we tried including some political variables as controls
(political orientation, plurality systems, party fragmentation). None of these political variables is significant. We decided not to include them in the base regression in order to limit the number of instruments.
The degree to which an economy is open to foreign trade (OPEN) is likely to have an impact on government size. The greater the percentage of GDP in foreign trade, the more unstable and uncertain is domestic income, and knowledge of that greater insecurity leads to a greater reliance by the community on government, which increases government size (Rodrik 1998). From a more traditional public choice perspective, openness triggers foreign competition and increases the constraints on the government’s ability to tax relative to its neighbours (Ferris and West 1996). This then diminishes rather than increases the rate at which government can expand.
We include a variable for the fraction of the labor force that is self employed (SELF). As it is likely easier for the self employed labor force to hide income (Kau and Rubin 1981), a larger fraction of self-employed persons is expected to raise the relative cost of tax evasion and to have a negative effect on government size (Backhaus and Wagner 2004).
Finally, in order to account for factors that are common to all countries, we need to include time dummies. However, time dummies cannot be included in the dynamic regression together with non-weighted average public expenditures of competing countries (see, e.g., the demonstration by Devereux et al. (2008, p. 1224). We therefore use a quadratic time trend. When significant, the estimated coefficient on this variable indicates a non-linear trend
in the data over time.

Kết quả (Việt) 1:

3.1 kinh tế lượng thủ tụcKể từ khi chúng tôi muốn kiểm tra sự tồn tại của chi tiêu tương tác giữa các quốc gia châu Âu ở mức tổng hợp và quốc gia, chúng tôi cần phải xem xét sự phụ thuộc không gian trong một bối cảnh dữ liệu bảng điều khiển. Chúng tôi chọn hai cân chương trình: một chương trình chỉ định trọng lượng dựa trên địa lý distance3 WDist và một chương trình trọng lượng tương tự cho tất cả các nước (Tây Bắc). Cả hai ma trận trọng lượng được tiêu chuẩn hóa để cho các yếu tố của mỗi hàng tổng hợp để 1. Nếu mỗi quốc gia phản ứng với sự lựa chọn chi tiêu những người khác, sau đó quyết định chi tiêu của hàng xóm có nội sinh và tương quan với các thuật ngữ lỗi (ε). Chúng tôi chọn để sử dụng phương pháp tiếp cận công cụ biến (IV), 4 mà cho thấy việc sử dụng của trung bình trọng là những người hàng xóm ngoại sinh hoặc kiểm soát biến, (thiết bị WX), như dụng cụ (Kelejian và Robinson 1993; Kelejian và Prucha năm 1998). Hơn nữa, kể từ khi có một số kiên trì của chi phí, nó có thể thích hợp để ước tính hệ thống-GMM (Veiga và Veiga 2007).Có hoặc không có phụ thuộc vào không gian, chúng tôi sử dụng công cụ ước tính hệ thống-GMM được phát triển bởi Blundell và trái phiếu (1998).5 tính hợp lệ của các nhạc cụ được sử dụng trong các regressions được đánh giá bằng cách sử dụng hai số liệu thống kê khác nhau. Thử nghiệm Sargan (hoặc overidentifying hạn chế test) kiểm tra giả thuyết rằng các nhạc cụ không tương quan với các dư. Các thử nghiệm thứ hai là một đề xuất bởi Arellano và trái phiếu (1991). Kiểm tra này kiểm tra giả thuyếtrằng dư từ phương trình ước tính sử đầu tiên không phải thứ hai để tương quan. A N nhỏ (như trong trường hợp của chúng tôi) giới hạn số lượng các công cụ mà có thể được sử dụng cho estimations, cũng có thể có hậu quả cho các thuộc tính của các estimators. Tuy nhiên, Soto (2007), phân tích hiệu suất của hệ thống GMM khi số lượng các đơn vị mặt cắt nhỏ bằng cách sử dụng Monte Carlo mô phỏng. Ông đã cho thấy một số ít của cross-đơn vị không có vẻ có ảnh hưởng quan trọng trên các sản phẩm trước đó vạch ra cho công cụ ước tính GMM hệ thống.Cuối cùng, cho datasets với một số nhỏ các quan sát trong tiết diện và không phụ thuộc vào không gian, công cụ ước tính ít nhất Square Dummy biến sửa chữa (LSDVC) được phát triển bởi Kiviet (1995) có thể được sử dụng vì nó sửa chữa cho bất kỳ thiên vị và là tương đối hiệu quả. Trong một bước thứ hai, nếu chuỗi thời gian thống trị ngang, chúng tôi cần phải thực hiện bảng điều khiển đơn vị rễ, bảng điều khiển cointegration thử nghiệm và ước tính một sửa lỗi mô hình (xem Sect. 5).3.2 dữ liệuChúng tôi ước tính mô hình (1) bằng cách sử dụng dữ liệu hàng năm cho các nước thành viên liên minh châu Âu. Chúng tôi có mặt cắt dữ liệu cho các nước thành viên EU 15 33 năm (1972-2004). Bảng 1 báo cáo tóm tắt thống kê và các nguồn dữ liệu trong bài báo này.3.2.1 kích thước chính phủChúng tôi phân tích ba khác nhau phụ thuộc vào biến. Trong khi Fiva (2006) nghiên cứu về kích thước và các thành phần của chính phủ chi tiêu ở một mức độ tổng hợp (giao dịch chuyển an sinh xã hội và tiêu thụ chính phủ), chúng tôi muốn để điều tra kích thước của khu vực tại lớp khác nhau của Tất cả các biến trong % ngoại trừ GDP đầu người và mật độ dân số (trong dân/km 2). NB quan sát: 495; TDEC: Trung tâm phụ gov tự trị riêng thuế trên doanh thu tất cả chính phủ Việt Nam; VI: chuyển liên chính phủ như là một phần của chi phí tiểu quốc gia; AMECO: Hàng năm vĩ mô kinh tế cơ sở dữ liệu của chính phủ Châu Âu Commis sion. Chúng tôi biến phụ thuộc đầu tiên là một biện pháp của chính phủ tổng hợp kích thước mà là tất cả khu vực công chi phí (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP). Kể từ khi chúng tôi cũng muốn phân tích cách phân quyền ảnh hưởng đến subnational và chính phủ quốc gia, chúng tôi sử dụng những khu vực chi phí (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP) và quốc gia khu vực chi phí (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP).3.2.2 phân cấp tài chínhIt is difficult to define and measure the degree of decentralization as the concept itself is broad, and also complex in terms of both quantitative and qualitative indicators (World Bank 2004). Indeed, decentralization covers fields such as politics, administration, and budget. Nevertheless, conventional measures of the degree of fiscal decentralization used in the literature relate subnational government revenue (or expenditure) to consolidated general government revenue (expenditure), as derived from IMF GFS. However, these common fiscal indicators tend to overestimate the degree of fiscal decentralization, especially in federal countries compared to unitary countries, as they do not provide any information on the shares over which subnational governments have significant control. Consequently, they misrepresent the actual level of fiscal decentralization in several countries (such as Austria and Germany) and introduce bias in the results of empirical studies (Stegarescu 2004). Following recent work on this topic, we use two indicators to represent the different aspects of decentralization. To test the hypothesis that fiscal autonomy leads to a smaller state, we first use a measure of revenue decentralization that is based on an analytical framework provided by the OECD (1999), which classifies taxes according to the degree of local discretion. We also include a measure of vertical imbalance, that is, the degree to which subnational governments rely on central government revenues to support their expenditure. Vertical imbalance is likely to increase the size of the public sector when the expenditure responsibilities of subnational governments do not match their revenue raising power.We use the following two measures:1. A measure of revenue decentralization (TDec) which accounts for autonomous own taxes of subnational governments in the case that subnational governments have total or significant control over their taxes. Following the classification in OECD (1999), this is the case if subnational government determines the tax rate and tax base or if subnational government determines the tax rate only or if subnational government determines the tax base only (see e.g., Ebel and Yilmaz 2002; Stegarescu 2004). Note that this indicator does not extend the analysis to all sources of public revenue, omitting, e.g., non-tax revenue, such as user charges or operational surplus of enterprises, and capital revenue which can also be classified as own autonomous revenue.TDec = subnational gov. own tax revenue consolidated general gov. total tax revenue2. Vertical Imbalance (VI) is measured by intergovernmental transfers as a share of subnational expenditures.6 Note also that the simple correlation coefficient of these two decentralization indicators is not significant so that we can include them together in the estimating equation. In line with Jin and Zou (2002), we choose not to introduce the indicators for tax decentralization and expenditure decentralization simultaneously, because the standard expenditure decentralization indicator (the share of subnational public expenditures in consolidated publicexpenditures) is highly correlated with these other decentralization indicators.3.2.3 Control variablesWe include in our model some control variables which reflect the impact of differences in economic and demographic factors grouped in the vector X in (1). Following the empirical literature, we include some explanatory variables that might affect the demand for public expenditure. The first is GDP per capita (GDPCAP). This economic resource variable can be used as a measure of country income. The second data set is composed of socio-demographic variables, such as unemployment rate (UNEMP), population density (DENS), and share ofover 65 year-olds in the population (PP65). These variables can be considered indicators of expenditure needs and may exhibit a positive sign. The variable PP65 is designed to capture the political demand for social services by the older members of the public. This segment of the population constitutes an interest group with growing political power, and PP65 is expected to be positively related to real government size.Following Persson et al. (2005), we tried including some political variables as controls(political orientation, plurality systems, party fragmentation). None of these political variables is significant. We decided not to include them in the base regression in order to limit the number of instruments.The degree to which an economy is open to foreign trade (OPEN) is likely to have an impact on government size. The greater the percentage of GDP in foreign trade, the more unstable and uncertain is domestic income, and knowledge of that greater insecurity leads to a greater reliance by the community on government, which increases government size (Rodrik 1998). From a more traditional public choice perspective, openness triggers foreign competition and increases the constraints on the government’s ability to tax relative to its neighbours (Ferris and West 1996). This then diminishes rather than increases the rate at which government can expand.We include a variable for the fraction of the labor force that is self employed (SELF). As it is likely easier for the self employed labor force to hide income (Kau and Rubin 1981), a larger fraction of self-employed persons is expected to raise the relative cost of tax evasion and to have a negative effect on government size (Backhaus and Wagner 2004).Finally, in order to account for factors that are common to all countries, we need to include time dummies. However, time dummies cannot be included in the dynamic regression together with non-weighted average public expenditures of competing countries (see, e.g., the demonstration by Devereux et al. (2008, p. 1224). We therefore use a quadratic time trend. When significant, the estimated coefficient on this variable indicates a non-linear trendin the data over time.

Kết quả (Việt) 2:

3.1 Quy trình kinh tế lượng
Kể từ khi chúng tôi muốn kiểm tra sự tồn tại của chi tiêu tương tác giữa các nước châu Âu vào cốt liệu và cấp quốc gia, chúng ta cần phải xem xét sự phụ thuộc không gian trong một bối cảnh dữ liệu bảng. Chúng tôi chọn hai chương trình trọng: một chương trình mà gán trọng số dựa trên địa lý distance3 WDist và một chương trình cung cấp cho trọng lượng tương tự như tất cả các nước (WNW). Cả hai ma trận cân được tiêu chuẩn hóa để các yếu tố của mỗi số tiền hàng là 1. Nếu mỗi quốc gia không phản ứng với những người khác lựa chọn chi tiêu, sau đó hàng xóm 'quyết định chi tiêu là nội sinh và tương quan với các lỗi hạn (ε). Chúng tôi chọn để sử dụng các biến công cụ (IV) phương pháp tiếp cận, 4 cho thấy việc sử dụng các giá trị trung bình có trọng số của ngoại sinh hay biến kiểm soát hàng xóm ', (WX), như các công cụ (Kelejian và Robinson 1993; Kelejian và Prucha 1998). Hơn nữa, kể từ khi có một số tồn tại của các khoản chi tiêu, nó có thể thích hợp để ước tính hệ thống GMM (Veiga và Veiga 2007).
Có hay không phụ thuộc không gian, chúng tôi sử dụng các ước lượng hệ thống GMM phát triển bởi Blundell và Bond (1998) .5 tính hợp lệ của các công cụ được sử dụng trong các hồi quy được đánh giá bằng cách sử dụng hai số liệu thống kê khác nhau. Các thử nghiệm Sargan (hoặc thử nghiệm hạn chế overidentifying) kiểm tra giả thuyết rằng các dụng cụ không tương quan với các số dư. Các thử nghiệm thứ hai là một bằng Arellano và trái phiếu (1991) đề xuất. Kiểm tra này xem xét các giả thuyết
rằng các số dư từ phương trình lập dự toán đầu differenced không thứ hai-thứ tự tương quan. A N nhỏ (như trong trường hợp của chúng tôi) hạn chế số lượng các công cụ có thể được sử dụng cho các ước tính, mà còn có thể có hậu quả cho các thuộc tính của các ước lượng.
Tuy nhiên, Soto (2007), phân tích hiệu suất của GMM hệ thống khi số lượng các đơn vị mặt cắt ngang là nhỏ sử dụng mô phỏng Monte Carlo. Ông đã cho thấy rằng một số lượng nhỏ của cross-đơn vị dường như không có tác dụng quan trọng trên các thuộc tính trước đó vạch ra cho các ước lượng hệ thống GMM.
Cuối cùng, đối với các bộ dữ liệu với một số quan sát nhỏ ở mặt cắt ngang và không phụ thuộc không gian, Quảng trường Least Biến Dummy Sửa chữa (LSDVC) ước lượng được phát triển bởi Kiviet (1995) có thể được sử dụng vì nó khắc phục được đối với bất kỳ sự thiên vị và tương đối hiệu quả. Trong bước thứ hai, nếu chuỗi thời gian thống trị mặt cắt ngang, chúng ta cần phải thực hiện các rễ đơn vị bảng điều khiển, kiểm tra cùng hội nhập bảng điều khiển và ước lượng một mô hình sửa lỗi (xem Sect. 5).
3.2 dữ liệu
Chúng tôi ước tính mô hình trong (1) bằng cách sử dụng dữ liệu hàng năm cho các nước thành viên Liên minh châu Âu. Chúng tôi có dữ liệu mặt cắt ngang cho 15 nước thành viên EU trong 33 năm (1972-2004). Bảng 1 tóm tắt các báo cáo thống kê và các nguồn dữ liệu trong bài viết này.
3.2.1 Kích thước phủ
Chúng tôi phân tích ba biến phụ thuộc khác nhau. Trong khi Fiva (2006) nghiên cứu quy mô và thành phần chi tiêu của chính phủ ở cấp độ tổng thể (chuyển tiền an sinh xã hội và tiêu dùng của chính phủ), chúng tôi muốn điều tra các kích thước của khu vực công ở các lớp khác nhau của
tất cả các biến là trong% trừ GDP bình quân đầu người và dân số Mật độ (trong inhab / km2). Nb quan sát: 495; TDEC: gov sub-trung tâm. thuế riêng tự trị so với tổng thu gov; VI: chuyển liên chính phủ như là một phần của chi dưới cấp quốc gia; AMECO: Cơ sở dữ liệu kinh tế vĩ mô thường niên của chính phủ sion Commis châu Âu. Biến phụ thuộc đầu tiên của chúng tôi là một biện pháp của chính phủ tổng kích thước mà là tổng chi tiêu của khu vực công (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP). Kể từ khi chúng tôi cũng muốn phân tích phân cấp ảnh hưởng đến chính quyền địa phương và quốc gia như thế nào, chúng ta sử dụng chi tiêu khu vực công địa phương (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP), chi khu vực công cộng quốc gia (như là một tỷ lệ phần trăm của GDP).
3.2.2 phân cấp tài chính
Rất khó để xác định và đo lường mức độ phân cấp như là khái niệm riêng của mình là rộng rãi, và cũng phức tạp về các chỉ số định lượng và định (Ngân hàng Thế giới 2004). Thật vậy, phân cấp bao gồm các lĩnh vực như chính trị, hành chính và ngân sách. Tuy nhiên, các biện pháp thông thường của các mức độ phân cấp tài chính được sử dụng trong các tài liệu liên quan thu địa phương chính phủ (hoặc chi tiêu) để hợp nhất doanh thu chung của Chính phủ (chi tiêu), như xuất phát từ IMF GFS. Tuy nhiên, các chỉ số tài chính thường có xu hướng đánh giá quá cao mức độ phân cấp quản lý tài chính, đặc biệt là ở các quốc gia liên bang so với các nước đơn nhất, vì họ không cung cấp bất kỳ thông tin về các cổ phiếu trên mà chính quyền địa phương có quyền kiểm soát đáng kể. Do đó, họ xuyên tạc mức độ thực tế của phân cấp tài chính ở một số nước (như Áo và Đức) và giới thiệu sai lệch trong kết quả nghiên cứu thực nghiệm (Stegarescu 2004). Sau công việc gần đây về chủ đề này, chúng tôi sử dụng hai chỉ số để đại diện các khía cạnh khác nhau của việc phân cấp. Để kiểm tra giả thuyết rằng quyền tự chủ tài chính dẫn đến một nhà nước nhỏ hơn, đầu tiên chúng tôi sử dụng một biện pháp phân cấp doanh thu được dựa trên một khung phân tích được cung cấp bởi các nước OECD (1999), trong đó phân loại thuế theo mức độ tùy theo quyết định của địa phương. Chúng tôi cũng có một thước đo của sự mất cân bằng theo chiều dọc, tức là mức độ mà chính quyền địa phương dựa vào nguồn thu của chính phủ trung ương để hỗ trợ chi phí của họ. Mất cân bằng dọc là khả năng làm tăng kích thước của khu vực công khi trách nhiệm chi tiêu của chính quyền địa phương không phù hợp với việc nâng cao thu nhập của họ power.We sử dụng hai biện pháp sau đây:
1. Một thước đo về phân cấp nguồn thu (TDec) chiếm thuế của chính tự trị của chính quyền địa phương trong các trường hợp đó chính quyền địa phương có tổng trọng hoặc kiểm soát thuế của họ. Sau khi phân loại trong OECD (1999), đây là trường hợp nếu chính quyền địa phương xác định tỷ lệ thuế và cơ sở thuế hoặc nếu chính quyền địa phương xác định các mức thuế suất chỉ hoặc nếu chính quyền địa phương xác định cơ sở thuế chỉ (xem ví dụ, Ebel và Yilmaz 2002; Stegarescu 2004). Lưu ý rằng chỉ số này không mở rộng phân tích cho tất cả các nguồn thu nhập nào, bỏ đi, ví dụ, doanh thu chưa có thuế, như phí sử dụng hoặc thặng dư hoạt động của các doanh nghiệp, và doanh thu vốn mà cũng có thể được phân loại như doanh thu tự trị riêng.
TDec = gov địa phương. doanh thu thuế của chính hợp nhất gov chung. tổng doanh thu thuế
2. Sự mất cân bằng theo chiều dọc (VI) được đo bằng cách chuyển liên chính phủ như là một phần của địa phương expenditures.6 Cũng lưu ý rằng các hệ số tương quan đơn giản của hai chỉ số phân cấp là không có ý nghĩa để chúng ta có thể bao gồm chúng lại với nhau trong các phương trình ước lượng. Cùng với Jin và Zou (2002), chúng tôi chọn không phải để giới thiệu các chỉ số phân cấp thuế và phân cấp chi tiêu cùng một lúc, vì các chỉ số phân cấp chi tiêu chuẩn (tỷ lệ chi tiêu công cộng địa phương trong công hợp nhất
chi) có liên quan với các phân cấp khác chỉ số.
3.2.3 biến kiểm soát
Chúng tôi bao gồm trong mô hình của chúng tôi một số biến kiểm soát trong đó phản ánh tác động của sự khác biệt trong các yếu tố kinh tế và nhân khẩu học nhóm trong vector X trong (1). Sau khi nghiên cứu thực nghiệm, chúng tôi có một số biến giải thích rằng có thể ảnh hưởng đến nhu cầu chi tiêu công. Đầu tiên là GDP bình quân đầu người (GDPCAP). Biến tài nguyên kinh tế này có thể được sử dụng như một biện pháp của thu nhập quốc gia. Các bộ dữ liệu thứ hai là sáng tác của các biến nhân khẩu học, xã hội, chẳng hạn như tỷ lệ thất nghiệp (UNEMP), mật độ dân số (Dens), và chia sẻ của
hơn 65 tuổi trong dân số (pp65). Các biến này có thể được coi là chỉ số về nhu cầu chi tiêu và có thể biểu hiện một dấu hiệu tích cực. Các pp65 biến được thiết kế để nắm bắt nhu cầu chính trị cho các dịch vụ xã hội của các thành viên cũ của công chúng. Phân khúc này của dân số tạo thành một nhóm lợi ích có quyền lực chính trị ngày càng tăng, và pp65 dự kiến sẽ được tích cực liên quan đến kích thước của chính phủ thực sự.
Sau Persson et al. (2005), chúng tôi đã cố gắng bao gồm một số biến chính trị là kiểm soát
(định hướng chính trị, hệ thống đa nguyên, phân mảnh bên). Không ai trong số các biến chính trị là quan trọng. Chúng tôi quyết định không bao gồm chúng trong hồi quy cơ sở để hạn chế số lượng các cụ.
Mức độ mà một nền kinh tế mở cửa cho thương mại nước ngoài (OPEN) có thể sẽ có tác động vào kích thước của chính phủ. Việc lớn hơn tỷ lệ phần trăm của GDP trong thương mại nước ngoài, không ổn định và không chắc chắn là thu nhập trong nước, và kiến thức về điều đó bất an lớn dẫn đến sự phụ thuộc lớn của cộng đồng về chính phủ, làm tăng kích thước của chính phủ (Rodrik 1998). Từ một quan điểm lựa chọn công cộng truyền thống hơn, cởi mở gây nên cạnh tranh nước ngoài và làm tăng những hạn chế về khả năng chính phủ đánh thuế tương đối so với các nước láng giềng (Ferris và West 1996). Điều này sau đó giảm đi chứ không phải là làm tăng tốc độ mà chính phủ có thể mở rộng.
Chúng tôi bao gồm một biến cho các phần của lực lượng lao động đó là tự làm chủ (TỰ). Vì nó có thể dễ dàng hơn cho những tự làm việc lực lượng lao động để che giấu thu nhập (Kau và Rubin 1981), một phần lớn hơn của những người tự làm chủ được dự kiến sẽ tăng giá tương đối của trốn thuế và có tác động tiêu cực về kích thước của chính phủ (Backhaus Wagner và 2004).
Cuối cùng, để chiếm yếu tố đó là chung cho tất cả các nước, chúng ta cần phải bao gồm núm vú cao su thời gian. Tuy nhiên, núm vú cao su thời gian không thể được bao gồm trong các hồi quy năng động cùng với chi tiêu công trung bình không trọng của quốc gia cạnh tranh (xem, ví dụ, các cuộc biểu tình của Devereux et al. (2008, p. 1224). Do đó chúng tôi sử dụng một xu hướng thời gian bậc hai. Khi có ý nghĩa, hệ số ước tính trên biến này cho thấy một xu hướng phi tuyến tính
trong các dữ liệu theo thời gian.