介绍和目标。
在政府与公民的关系中，公民被形象化为国家的客户/用户，这使他有权获得信息和服务。它的双重地位-纳税人和要求苛刻的信息和服务-增强了其对公共政策和管理的参与以及与政府的互动。这种互动需要应用联合国，经合组织，世界银行和国际货币基金组织提出的良好治理和良好做法，因为社会有兴趣了解其应缴税款的目的地以及如何管理公共资源。 。
经合组织（2001年）和联合国（2002年）认为基本公共服务的提供是教育，卫生和公民安全等政治事务中的关键部门，这一基础已嵌入在最近几十年中，由于政治原因，民主压力，对可能的领土瓦解或对提高公共部门整体效率的需要而证明的重要的支出和服务权力下放计划（Martínez和Gómez，2005年）。
这项工作的目的是确定一组经济，人口和基本服务变量中的因素，这些变量与各国收到的转移支付的分配有关。研究范围是属于经合组织的五个国家（澳大利亚，加拿大，西班牙，美国和墨西哥）的州政府，它们都具有联邦制。为此，我们应用了多元多元线性回归分析。至于所研究的信息来源，它来自按经济分类的税收部分中的一般预算，而公共支出信息来自支出领域和政策部分，分别显示在不同研究的政府拥有的主管机构和公共财政统计系统的网页上。
转移与税收或直接捐款。文献评论。
最近有关国家筹资和公共支出（财政联邦制）的大多数实证研究都提出了一种宏观经济方法。原则上指出，公共支出的融资结构被认为是公共财政的核心要素之一，近年来一直是辩论和改革的主题（Richardson和Seligman，2005年）。采取权力下放等改革措施（Contandriopoulos等，2004），以使预算平衡保持在可接受的水平，这有助于提高透明度和改善公共服务。但是，必须不时审查融资模式，因为现实表明，更大的公民要求超出了现有的模式。
在州政府一级，对融资和公共支出的模型做出了贡献，其中大多数集中在按时间序列研究财政联邦制，以及对政府应对支出的运营能力进行评估（Billings and Crumbley，1988年）。 ； Brown，1993； Honadle和Lloyd-Jones，1997）。总的来说，这些工作着眼于分析针对政治因素的转移行为（执政党的概况），以及将转移作为影响国家公共债务的因素进行分析。有关转移的工作通常使用与社会，区域，经济（GDP），政治和人口变量相关的参数，在我们的案例中，它是基于财政分权和优惠服务政策进行研究的。
Gamboa和Messmacher（2002）对墨西哥联邦政府和州政府之间的财政转移制度的内容进行了评估，得出结论认为，这种转移显示出一种补偿性模式，通常是从最富裕的州获取资源并将其转移到最贫穷的国家，尽管这还不够，因为更多的转移可以增加收入水平，而不会转化为更高的增长率。
Ibarra等人（2003年）基于四个标准提出了一种事前和事后模拟方法的转移建议：人口，可分配税的结构和动态，每个州GDP的结构以及补偿基金。他们认为，有可能实现更大的财政责任和更少的财务依赖性。
Sour（2004）研究了1993-2000年期间墨西哥155个城市的样本转移。结果可以得出结论，无条件转移和有条件转移都对市政当局的财政工作产生了负面影响。而且，地方政府倾向于通过转移获得资金，而不是面对税收的政治和行政成本。
Heredia和Rider（2005）在对印度的研究中发现，对转移支付的高度依赖已导致问责制和财政纪律流程的薄弱环节，最重要的是，产生了有害的激励措施。
Vaillancourt and Bird（2007）认为，在联邦各组成部门之间分配国民财富一直是每个联邦国家不和谐的结果。这引起了相当多的政治辩论，例如在加拿大，大多数石油收入使艾伯塔省受益，而石油价格上涨也加剧了地区差距。在这种情况下，有必要对各种情景进行辩论，以找到能够确保公共支出融资平衡的公式。
Schroeder（2007）进行了一项关于阿尔巴尼亚向地方政府进行财政分权的研究，从而建立了他认为相当有效的无条件转移体系。尽管这一过程仅进行了几年，但在机构领域提供公共服务方面已进行了重要的改变。
在大多数国家中，转移拨款的分配是一个有争议的问题，在政治行为者之间不断进行辩论，并且学术活动也涉及各种建议，但似乎尚未达成共识联邦国家中理想的转移分配机制。
Prud'homme（2003）提到财政分权，认为这是一个复杂的现象，尤其是在非洲等贫穷国家。但是，它认为分权化有一些优势，例如在设计财政分权战略时有机会适应每个国家的情况。
Gary等人（2004年）对收入风险分析进行了研究，考虑到预算支出超支的不确定性，因此得出结论，管理人员必须开始使用信息技术（软件）并依靠统计模拟技术让他们完成预测，发布建议并制定应急计划。
Ibarra等人（2005年）对墨西哥州政府的全球绩效指数进行了研究，结果表明，最高绩效取决于人口较少，人均GDP高，边缘化程度低和地理位置。适用的指标之一是财政指数，其结果揭示了国家公共财政的状况。
Gravelle and Gravelle（2007）研究了以税收减免和税收补贴为导向的美国联邦税收政策如何影响各州，并认为授予债券或与税收改革有关的税收改革税率和扣除额，对各州和直辖市的收入产生经济影响。
汤普森和盖茨（Thompson and Gates，2007）认为，预测税收的增长是不可能的，因为它们很大程度上取决于经济增长，并且金融经济提供的工具可用于管理波动性。
Robert（2008）计算了整个美国的收入与经济增长之间的关系，并认为其影响因教育，当下和国家的变量而异，因此增长不会它只能与就业，制造活动和生产相关。
与五十多年前相比，州一级的财政管理和公共支出仍然重要和复杂（Posner，2007）。由专家起草的关于收支预算的提案由州议会中的政治参与者讨论，通常受到质疑，并且几乎总是要遵守政治协议。此外，没有一个财政分权的最佳模型，因为它在一个国家与另一个国家之间有所不同。一般而言，增值税和ISR的收入是中央政府的责任，其余是州政府的责任，因此对它们产生了财务依赖。
方法。
在应用用于转移支付的多元分析的统计模型（多元线性回归）时，在西班牙的情况下，由于西班牙有两个地区政府，而其余地区与其他地区不同，因此决定不考虑它们。因此，有115个国家被用于研究，占总数的98.29％。
表1：样本
| 国家 | 州 | 演出 |
| 澳大利亚 | 8 | 8 |
| 加拿大 | 10 | 10 |
| 西班牙 | 17 | 十五 |
| 美国 | 五十 | 五十 |
| 墨西哥 | 32 | 32 |
| 总 | 117 | 115 |
| 百分比 | 100％ | 98.29％ |
总共使用了15个连续变量，分为三个组：一般信息变量（3），财政收入变量（8），优惠支出变量（3）和人口统计变量（1）。常规信息块将标识案件，国家，州/地区和年份的变量分组；收入块（非金融税）包含变量，这些变量用于衡量税收收入，直接税，间接税，税率，实际投资的处置，资本收入，其他收入，资本转移和收到的经常转移；非金融公共支出块包含用于公民的优惠服务的公共支出变量，例如教育，卫生和安全支出，经合组织和联合国认为这是优惠。人口统计数据块包含可变的人口普查，其在多元分析（线性回归模型）中的功能是代表每个国家的人口规模，并且其在该模型中的参与是一个自变量。
表2研究的变量
| 1.常规块： | 2.非金融税收： | 3.非财务公共支出： | 4.人口统计 |
| 国家 | 直接税 | 教育 | 公民普查 |
| 地区 | 间接税 | 健康 | |
| 年 | 费用 | 公民安全 | |
| 脱离真实的反演 | |||
| 股权收益 | |||
| 其他的收入 | |||
| 资金转移 | |||
| 当前转移 | |||
| 03 | 08 | 03 | 01 |
根据州政府的网站（在按功能划分的年度账目和预算部分）以及每个国家的统计信息（基于标准），获取了有关收支项目变量的数据。国际国民账户体系和国际货币基金组织《金融统计手册》。
至）。澳大利亚：非金融税收收入中的数据是从每个州每年发布的报告的合并财务报表中获得的。有关公共支出的数据是从澳大利亚公共财政统计系统（GFS）收集的。
B）。加拿大：有关收入和支出的数据是从加拿大统计系统获得的。
C）。西班牙：公共收入和支出的来源是经济和财政部的网页，在自治社区总预算的相应主题区域中。公共收入是从第1章至第7章的经济分类中获得的。在转移类别中，仅考虑了国家授予的转移，而不考虑来自国外的转移。
D）。美国：国家的统计系统提供有关公共收入的信息，但不提供实际投资的可变处置信息，这些信息是从每个州综合年度财务报告（CAFR）的财务报告中获得的。
和）。墨西哥：墨西哥国家统计局发布了名为州和市公共财政的文件，其中包含有关公共收入和支出的所有信息。
从地区人口搜索引擎收集了按地区和国家划分的人口普查数据。为了加强多变量分析，对于每个被分析的国家，都根据信息的可获得性来寻求平衡，即收入支出和公民普查数据所对应的时期。同样，由于所研究国家的货币差异，并且一些国家以数千种形式发布其数据，而另一些以百万种形式发布其数据以标准化信息，因此，根据该货币的历史信息将其转换为数百万欧元。由货币转换器提供。
对于数据库的集成，它是从可用数据（按经济分类分组，按收入分类，按功能分类支出）获得的，García2007也使用了此方法。
根据以上内容，构造了一个n = 15变量和m = 115例的矩阵，总共制作了1,725个数据。对于多元技术的应用，使用了SPSS统计程序第15版，在应用多元分析技术之前，对变量进行了描述性分析，以可视化样本（度量或非参数）的特征。
为了检验假设，接下来：
皮尔森相关检验用于检查在+1或-1级水平下是否存在解释人口普查变量与融资和优惠费用之间存在关系的关联。
为了确定与转移分配相关的因素，我们应用了多元线性回归，这使我们能够研究因变量或内生变量与一组独立的，预测性或外生变量之间的关系。为了构建该模型，选择了经常转移作为因变量，直接税，间接税，税率，实际投资处置，资本收入被选为自变量。我们认为这些变量是相关的，因为我们假设它们解释了财政协调计划的理论方面。针对此模型的应用，开发了3个选项，为了分析它们中的哪一个更适合线性回归的参数假设（请参见表3）。
| 表3.多个线性回归模型。 | |
| 选项1：
原始模型 |
它包括对同时包含因变量和自变量的原始参数执行多元线性回归。 |
| 选项2： | 在此选项中，因变量将转换为对数，而自变量将保留其原始值。 |
| 选项3：
乘法模型 |
它包括将因变量和一组自变量转换为对数。参数假设：同线性，非多重共线性的假设，变量必须符合正态分布和线性关系。 |
分析结果。
本节介绍了应用上一节中介绍的统计和多元分析技术后获得的主要结果。
为了验证每个州居民数量与所分析的融资与支出变量之间是否存在关系，正如我们在“方法论”部分所指出的那样，我们检验以下假设：
在表4中观察到的皮尔逊相关系数的结果表明，在正负两个级别（+1; -1）中，市民普查变量与其余人口普查变量之间没有关系。同样，可以观察到，显着性水平（双边）与参数0.01和0.05相距甚远，却拒绝了显着相关性的假设。
该检验的结果加强了先前形成对比的观念，即以可变的人口普查为代表的人口规模与筹资和优惠支出不成比例。
表4：皮尔逊相关检验
| 人口普查 | 人均筹资 | 人均支出 | 人均：教育程度 | 人均：健康 | 人均：安全 | |
| 相关性 | ，009 | -011 | ，050 | -，150 | -025 | |
| 签名（双边） | ，922 | 903 | 592 | ，106 | 792 | |
| ñ | 117 | 117 | 117 | 117 | 117 |
**相关性在0.01水平（双边）上很显着。
转移支付与收入，支出和公民普查变量之间的关系。
为了确定与转移分配相关的因素，我们使用了逐步线性回归方法，因为该方法使用最广泛并且具有最大的优势。在此，我们选择直接税，间接税，税率，实际投资的异化，遗产收入，教育费用，健康，安全和公民普查作为因变量，作为自变量。使用前面提到的乘法回归模型，该模型包括将所有变量（因变量和独立变量）转换为对数，这在统计上最适合参数假设，并且是最能验证模型条件的模型。
从表5的结果可以看出，模型4中的逐步过程已停止，尽管决定选择模型2是因为在共线性诊断中（表8），它是最适合的模型到模型。在表5的第二列中，存在以R等于922表示的多重相关性，而以R²表示的确定系数为.85，这表明自变量可以更好地解释模型的拟合度为85 ％，并且它是高系数。最后一列中的其他信息是关于Durbin和Watson（1950，1951，1971）的统计信息，它为我们提供了一些信息，以回顾独立程度的基本假设，为了理解此统计数据，假定残差取1.5到2.5之间的值是独立的，因为获得的结果是1,912，介于参考值之间，因此可以假定残差是独立的。
就表6而言，它显示了ANOVA分析的结果，它可用于检验R²= 0的假设，这使我们可以得出结论：因变量（转移）与独立变量（教育和比率）之间存在显着的线性关系。 ）。结果使我们能够验证回归模型是否适合数据。在模型2中，F为318,088，临界水平为sig，000，因为sig <0.05，无效假设被拒绝，并且有充分的证据表明回归模型与数据相符。
关于遵循Belsley（1980）的共线性诊断，条件指数表明30到100之间的指数存在共线性问题。在表8中的“条件索引”列中，维度2和3的模型2的条件索引分别为7,311和22.69，表明模型2为弱和中等共线性。就共线性而言，这是最合适的。
关于同质性，在图2中可以看出，表9中报告的案例30和92在点云之外。修订后，未发现任何源错误。无论如何，这些点都不具有影响力，因为如果消除了回归方程，则回归方程几乎不会改变。图1展示了这些残差近似于正态分布的程度的信息，直方图显示了许多情况下正态曲线累积的情况。
回归系数表7包含构造多元回归方程式所需的信息。在非标准化系数列中，从模型2中我们可以得出两个自变量，它们是基本解释电流传递变量的变量，与t统计量相关的临界水平表明变量具有非零系数，因此预测方程如下：
Tc = 2.33 +，520 GE +，232吨
哪里：
Tc：当前传输
常数：2.33
GE：教育支出
T。：费率
从前面解释的线性回归模型的分析可以推断，因素教育费用和国家行政管理费收入是对解释中央政府转移支付整合做出巨大贡献的因素。
表5：多元线性回归模型的摘要
| 模型 | [R | R² | R²校正 | 打字错误 的估计。 | 变更统计 | 杜宾·沃森 | ||||
| R²的变化 | F的变化 | gl1 | gl2 | F的下一个变化 | ||||||
| 之一 | ，899（a） | ，809 | ，807 | ，5414 | ，809 | 477.55 | 之一 | 113 | ，000 | |
| 二 | ，922（b） | ，850 | 848 | ，4810 | 042 | 31.16 | 之一 | 112 | ，000 | 1,912 |
| 3 | 941（c） | ，886 | ，883 | ，4218 | 036 | 34.65 | 之一 | 111 | ，000 | |
| 4 | ，951（d） | ，904 | ，900 | ，3893 | 018 | 20.31 | 之一 | 110 | ，000 |
a预测变量：（常数），支出：教育
b预测变量：（常数），支出：教育，费率
c预测变量：（常数），支出：教育，费率，卫生支出
d预测变量：（常数），支出：教育，费率，卫生支出，公民普查
e因变量：当前转移
表6：方差分析测试（e）
| 模型 | 平方和 | GL | 平方根 | F | S.I.G. | |
| 之一 | 回归 | 140,002 | 之一 | 140,002 | 477,555 | ，000（a） |
| 剩余的 | 33,127 | 113 | ，293 | |||
| 总 | 173,129 | 114 | ||||
| 二 | 回归 | 147,212 | 二 | 73,606 | 318,088 | ，000（b） |
| 剩余的 | 25,917 | 112 | ，231 | |||
| 总 | 173,129 | 114 | ||||
| 3 | 回归 | 153,379 | 3 | 51,126 | 287,336 | ，000（c） |
| 剩余的 | 19,750 | 111 | ，178 | |||
| 总 | 173,129 | 114 | ||||
| 4 | 回归 | 156,458 | 4 | 39,114 | 258,087 | ，000（天） |
| 剩余的 | 16,671 | 110 | 152 | |||
| 总 | 173,129 | 114 |
a预测变量：（常数），支出：教育
b预测变量：（常数），支出：教育，费率
c预测变量：（常数），支出：教育，费率，卫生支出
d预测变量：（常数），支出：教育，费率，卫生支出，公民普查
e因变量：当前转移
表7：系数
| 模型 | 非标准化系数 | 标准化系数 | ||||
| β | 提示提示。 | 贝塔 | Ť | S.I.G. | ||
| 之一 | （不变）
教育费用 |
1,454
，816 |
287
037 |
899 |
5,060
21,853 |
，000
，000 |
| 二 | （不变）
教育费用 费用 |
2,333
520 ，232 |
，300
，063 042 |
572 ，385 |
7,778
8,289 5,582 |
，000
，000 ，000 |
| 3 | （不变）
教育费用 费用 卫生支出 |
2,475
307 ，232 ，227 |
，264
066 036 039 |
，338 ，385 ，301 |
9,370
4,666 6,361 5,887 |
，000
，000 ，000 ，000 |
| 4 | （不变）
教育费用 费用 卫生支出 公民普查 |
，121
141 244 254 228 |
，576
071 034 036 051 |
155 405 336 194 |
，211
1,980 7,230 7,031 4,508 |
834
，050 ，000 ，000 ，000 |
表8：共线性诊断
| 方差比例 | ||||||||
| 模型 | 尺寸 | 特征值 | 条件指数 | （不变） | 开支
教育。 |
费用 | 开支
健康 |
人口普查
市。 |
| 之一 | 之一
二 |
1,984
016 |
1,000
11,294 |
，01
，99 |
，01
，99 |
|||
| 二 | 之一
二 3 |
2,939
055 ，006 |
1,000
7,311 22,690 |
，00
，19 ，81 |
，00
，00 1.00 |
，00
，29 ，71 |
||
| 3 | 之一
二 3 4 |
3,918
055 022 004 |
1,000
8,440 13,236 29,600 |
，00
，19 ，十五 ，66 |
，00
，00 ，00 1.00 |
，00
，29 ，二十 ，51 |
，00
，00 ，73 ，27 |
|
| 4 | 之一
二 3 4 5 |
4,903
，067 024 ，005 001 |
1,000
8,523 14,329 32,997 58,697 |
，00
，02 ，01 ，16 ，82 |
，00
，00 ，00 ，68 ，32 |
，00
，2。3 ，25 ，五十 ，02 |
，00
，01 ，69 ，24 ，06 |
，00
，01 ，00 ，00 ，99 |
图1：直方图（参见PDF）
图2：散点图
表9：按病例诊断（a）
| 案件编号 | 废料小费。 | 当前转移 | 预测值 | 残留总量 |
| 30 | -3,089 | 6.58 | 8.0628 | -1.48587 |
| 92 | -3,988 | 8.07 | 6.1547 | -1.91829 |
因变量：当前转移（已转换）
结论
在我们的案例中，以公民税收贡献，基本公共服务支出和人口规模的方法研究了联邦政府政治辩论中继续存在的国家融资领域的转移额。 ，了解在分配给国家的转移支付中影响中央政府政策设计的因素。
经验证据表明，总体而言，在所分析的环境（澳大利亚，加拿大，西班牙，美国和墨西哥的州/地区）中，影响转移支付政策分配的主要因素是教育服务，自从我们提出的假设的意义是，转移是根据国家的规模分配的，以人口普查的形式表示，因此已被丢弃，转移的主要标准是教育因素中央政府确定转移支付政策。从这个意义上讲，结果与考虑将教育因素作为联合国制定政策的关键因素相一致，并且在研究的国家/地区中，教育覆盖率的信息平均达到35％-附件1-。
这项工作还表明，政府与公民之间的关系可以在公民方面实现，因为参与公共政策是必须承担责任的主体，也是公共服务的主要消费者。教育服务（与地方行政管理相对应的某些服务除外）和卫生（与中央政府相对应的社会保障除外）的分散化，这是福利国家的最大指数，近年来，它们已成为州政府的优先职能。
最后，来自弗吉尼亚学派的一些经济学家，例如布坎南（Buchanan（1976））提出了一系列建议，以解决公共部门的某些失败，以及在公共服务提供方面进行更大竞争的必要性，认为这是一种方法。正是通过服务分权，因为这可以减少公共支出并提高服务效率，但是，我们还发现，发展教育因素似乎是公共政策的选择其目的是为国家的发展作出贡献，这一立场与开发计划署在千年发展目标（“千年发展目标”）“实现普及初等教育”一节中与各国政府开展的工作相一致，其中，根据附件表，美国（20.8）和墨西哥（30.7％）的学龄人口高于其他接受调查国家的平均水平（20.6％）。
附件：
附件教育覆盖率指标。
| 国家 | 指示符 | 2005年 | 累计指标 |
| 澳大利亚 | 0-4年 | 6.2 | |
| 5-14岁 | 13.3 | 19.5 | |
| 加拿大 | 0-4年 | 5.3 | |
| 5-14岁 | 12.3 | 17.6 | |
| 西班牙 | 0-4年 | 5.1 | |
| 5-14岁 | 9.3 | 14.4 | |
| 我们 | 0-4年 | 6.9 | |
| 5-14岁 | 13.9 | 20.8 | |
| 墨西哥 | 0-4年 | 10.1 | |
| 5-14岁 | 20.6 | 30.7 | |
| 平均0-14岁（入学年龄） | 20.6％ |
根据联合国的数据自行制作。2006年修订本和世界城市化前景：2005年修订本。
参考书目：
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从财政角度来看，《巴斯克自治条例》和纳瓦拉地方政府的《重返社会和改善地方组织法》都规定，这些区域领地与国家之间的税收和金融秩序关系将由该制度来调节。音乐会或协议。
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