政府规模、政府效能和政府腐败控制一直是实践者和研究者关注的焦点,本文基于全球面板数据的实证分析,引入机器学习方法,通过随机森林算法和贝叶斯信息准则实现对控制变量高效、客观的选取与确认,并在后续实证分析中发现:政府规模对政府效能和政府腐败控制的边际效应递减。作者在探索政府规模和政府效能对腐败控制双重影响过程中,确认了最优政府规模标准的界定策略。最后讨论了本文研究结果的方法论意义、理论价值和政策启迪。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
