population growth, area, and popula

population growth, area, and population density. These indicators also control for possible scale economies associated with local service production. We control for the economic profile of the community by including the proportion of urban land use. Data were retrieved from the National Bureau of Statistics (INE 2006). All variables and indicators are summarised in Table 2 and descriptive statistics are included in Table 3. The dependent variable assumes one of three possible nominal outcomes: hierarchy (coded 1), market (coded 2), and networks/partnerships (coded 3).
Table 4 presents a complete description of our dependent variable, including the number of municipal governments providing each of the 42 services in our data set, as well as the production decisions associated with each of the services. Most services are produced through in-house bureaucracies. There are a few exceptions to this rule, namely electrical power, health care services, public transportation, and solid waste treatment. Out of 4,242 possible provision decisions, the 101 local governments included in our sample provide 2,843 services, the vast majority produced by in-house bureaucracies or other hierarchical variations (77.7%). Markets are used in 319 cases (11.22%) and networks/partnerships in 315 (11.08%). The literature indicates that the multinomial logit model is the most appropriate for estimating unordered, multi-category dependent variables, as this is an extension of the binary logit regression model when the dependent variable is no longer dichotomous but a nominal one (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). The model assumes a reference category (in our case, hierarchy), and provides the odds, in probabilistic terms, of the other categories (market and networks) (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). This econometric model uses maximum likelihood for estimating regression coefficients. This method is used in logit models because the errors do not follow a normal distribution and do not have constant variance. Robust standard errors are calculated with the Huber/White/Sandwich (HWS) variance estimator.

Resultados (Português) 1:

densidade de população, área e crescimento populacional. Estes indicadores também controlam para as economias de escala possíveis associadas com a produção de serviço local. Nós controlamos para o perfil econômico da Comunidade, incluindo a proporção de uso do solo urbano. Dados foram recuperados do Bureau Nacional de estatística (INE 2006). Todas as variáveis e indicadores estão resumidos na tabela 2 e estatísticas descritivas estão incluídas na tabela 3. A variável dependente assume um dos três possíveis resultados nominais: hierarquia (código 1), mercado (código 2) e redes/parcerias (código 3).A tabela 4 apresenta uma descrição completa de nossa variável dependente, incluindo o número de governos municipais, proporcionando a cada um dos 42 serviços em nosso conjunto de dados, bem como as decisões de produção associadas a cada um dos serviços. A maioria dos serviços são produzidos através de burocracias internas. Existem algumas excepções a esta regra, energia elétrica, serviços de saúde, transporte público e tratamento de resíduos sólidos. Fora 4.242 decisões disposição possível, os governos locais 101 incluídos em nossa amostra fornecem 2.843 serviços, a grande maioria produzido por burocracias internas ou outras variações hierárquicas (77,7%). Mercados são usados em 319 casos (11.22%) e redes/parcerias em 315 (11,08%). A literatura indica que o modelo logit multinomial é o mais adequado para estimar não ordenadas, categoria multi variáveis dependentes, como este é uma extensão do modelo de regressão logit binário quando a variável dependente não é mais dicotômica mas nominal um (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). O modelo assume uma categoria de referência (no nosso caso, hierarquia) e fornece a probabilidade, em termos probabilísticos, das outras categorias (mercado e redes) (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). Este modelo econométrico usa máxima verossimilhança para estimar os coeficientes de regressão. Este método é usado em modelos logit porque os erros não seguem uma distribuição normal e não tem variância constante. Robustos erros-padrão são calculados com o estimador de variância Huber/branco/sanduíche (HWS).

Resultados (Português) 2:

o crescimento da população, área e densidade populacional. Esses indicadores também controlar para as economias possíveis escala associados à produção de serviços local. Nós controlamos para o perfil económico da comunidade, incluindo a proporção de uso do solo urbano. Os dados foram obtidos a partir do Bureau Nacional de Estatísticas (INE 2006). Todas as variáveis e indicadores encontram-se resumidos na Tabela 2 e as estatísticas descritivas estão incluídos na Tabela 3. A variável dependente assume um de três resultados possíveis nominais: hierarquia (codificada 1), mercado (codificada 2), e redes / parcerias (codificadas 3).
A Tabela 4 apresenta uma descrição completa da nossa variável dependente, incluindo o número de administrações municipais que fornecem cada um dos serviços 42 no nosso conjunto de dados, bem como as decisões de produção associados com cada um dos serviços. A maioria dos serviços são produzidos através de burocracias em casa. Existem algumas excepções a esta regra, poder saber, elétrica, serviços de saúde, transporte público, e tratamento de resíduos sólidos. Fora de 4.242 decisões de prestação possíveis, os 101 governos locais incluídos na nossa amostra fornecer 2.843 serviços, a grande maioria produzida por burocracias internas ou outras variações hierárquicos (77,7%). Mercados são usados em 319 casos (11,22%) e redes / parcerias em 315 (11,08%). A literatura indica que o modelo logit multinomial é a mais apropriada para estimar, multi-categoria de variáveis dependentes não ordenadas, já que esta é uma extensão do modelo de regressão logística binária quando a variável dependente já não é dicotômica, mas um nominal (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). O modelo assume uma categoria de referência (no nosso caso, a hierarquia), e fornece as probabilidades, em termos probabilísticos, das outras categorias (mercado e redes) (Borooah 2002, Aldrich & Nelson 1984; Liao 1994). Este modelo econométrico utiliza máxima verossimilhança para estimar os coeficientes de regressão. Este método é utilizado em modelos logit porque os erros não seguem uma distribuição normal e não têm variância constante. Erros padrão robustos são calculados com o estimador de variância Huber / Branco / Sandwich (HWS).