GOVERNMENT SPENDING IS EFFICIENT IN CENTRAL, OR IN LOCAL LEVEL? THE IMPACT OF FISCAL DECENTRALIZATION ON THE DEVELOPMENT OF PROVINCES OF ARMENIA Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

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karapetyan.narek.9618@gmail.com

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Государственные расходы эффективны на центральном, или местном уровне? Влияние

фискальной децентрализации на развитие областей Армении

Карапетян Н.Н.

Армянский Государственный Экономический Университет (Армения, Ереван)

karapetyan.narek.9618@gmail.com

Резюме: Данная статья посвящена анализу социально-экономических последствий фискальной децентрализации, или повышению роли муниципальных бюджетов в Армении. Цель исследования - выявить, что расходы центрального или местного правительства лучше влияют на развитие территориальных делений Армении (марзов), что было проанализировано с помощью регрессионных моделей. В результате исследования мы обнаружили, что армянские муниципалитеты более эффективны в предоставлении социальных услуг, но неэффективны в стимулировании экономического развития и влиянии на безработицу и бедность. В результате исследования мы предлагаем создать надежный механизм для повышения эффективности экономической и социальной политики на уровне местного самоуправления путем надлежащего надзора и подотчетности. Ключевые слова: муниципальный бюджет, государственный бюджет, фискальный федерализм, степень фискальной децентрализации, панельный регрессионный анализ.

Government Spending is Efficient in Central, or in Local Level? The Impact of Fiscal

Decentralization on the Development of Provinces of Armenia

Karapetyan N.N.

Armenian State University of Economics (Armenia, Yerevan)

karapetyan.narek.9618@gmail.com

Abstract: This article is devoted to the analysis of the socio-economic effects of fiscal decentralization, or enhancing the role of the municipal budgets in Armenia. The aim of the research is to reveal - central or local government spending has better impact on the development of territorial divisions of Armenia (marzes), which was analyzed with regression models. According to the research we revealed, that Armenian municipalities are more efficient in providing social services, but inefficient in stimulating economic development and influencing on unemployment and poverty. As a result of the research we suggest to create sound mechanism for enhancing the efficiency of economic and social policies in local government level, by proper supervision and accountability.

Keywords: Local government budget, central government budget, fiscal federalism, efficiency of expenditures, degree of fiscal decentralization, panel regression analysis.

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2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

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Im Jumi^iqpn guiljuili hum muiuin i_pjn üiíihp hm Äm Junr[ hphjumlihplili2tinß гГшрф pliuib >n ца-iuiíi if t o, %

huit ]p. i_ gpji o qmm cjnp ôn uíji iftl^ Ьи^ЦпЦ, ifhuip puin.

4njnu[]ipmg p-nr|tii|uiô lihr^mmgphpji ЬшЦшщ iftlj hm2i|ni|

■ßmr[mplihpji ^nr[nglihpji, uiíignuflitpli U hpmiqmpmljlihpji рщрЫ^щрц^шй ifuiu^ jituihuituiiji гГш^ЬрЬипиГ, %

щшhр qpnlpJшtfp (Gujarati, 2G12): Ujupüpü, щшühl_ШJрü IhpLnibnipjniüp шшpшЬшЦшü lhpLnlЬnlpJшü âшtfшüшЦр tfhg püщшJÜlшЬ шшpphpшЦü t:

Uhüp hhшшqnшnlpJшü tfhg rnnrngünpq-initf hüp ЬрЦрр tfшЦшpqшЦnl рpшЦшüшglnц lhpLnlЬnlpJшtfp hш2lp шnühLnl hhшшqnшnl-pjrnü шngU цр^шЬ ^üqppühpp: UшЦшJÜ hrn2^p шnühLnl hшtfшJÜpühpр tfшЦшpqшЦnl шühpш-âh2Ш unдршl_-шüшhuшЦшü gnlgшüр2ühpр pш-gшЦшJnlpJnlüp, tfhüp шnшgünpqlnltf hüp tfшpqhpр U bpUrnüp ш^ш^рп^, рuЦ püш-pшüpnltf цршшрЦпииЪЬрр шühpшâh2Ш pшüш-ЦnlpJnlü шщшhnlhLnl hrntfrnp tf2шЦnltf щш-üh^pü nhqphupnü tfnqhp Unqhpitf npщhu шüЦш^ фnфn^шЦшü püqniüinitf t tfшpqh-pnitf hшtfшJÜpшJрü pjnighühpp (U bpUшüр pjnighp) U щhшшЦшü pjnighp ^^uhEp tfhЦ 2Ü¿p hrn2lnl, рuЦ npщhu Цш^ш^ фпфп^ш-Цшüühp tfшpqhpр U bpUшüр unдршl_-шüшh-uшЦшü gnlgшüр2ühpp (ihpgpüühppu hшtfшp

Uu rnnrnü^ürnglnitf Цшtf hш2lшpЦlnltf hü tfhЦ 2ü¿pü püЦünq gnlgшüp2Ühpp):

$рuЦшL шщшЦhüшpnüшgnltfp Ыщ^рЦ qüшhшшtfшü tfhg шpшшдnLhLnl hшtfшp tfhüp шüЦш^ фnфn^шЦшüр hшtfшJÜpшJрü Ьш^-uhpp шqqhgnlpJnlüühpp «Цшpqшlnpnltf» hüp hpЦpnpq шüЦш^ фnфn^шЦшünl щhшшЦшü pjnighp Ьш^uhpр brnlrniUhpnl ^üшhшшhLnl qpшüдрд Jnlpшpшü¿Jnlpр tfhЦ tfршlnpnl (qpшtfnl) шlhLшgtfшü шqqhgnlpJшü ^шфp Цш^ш]_ фnфn^шЦшüр lpш, hqpшЦшgünltf hüp rnpqjnp щhшшЦшü pjnighp üЦшшtfшtfp hшtfшJÜpшJрü pjnighühpp шlhLр шpшq ш^p (ünijüü t np hrntfrnjüprnjpü pJnlghühp/hшtfш-^tfpшЬ pjnigh hшpшphpшЦдnlpJшü ш^ Ф^u-Цш^ шщшЦhüшpnüшgtfшü ^npшgnltf) Цpшph-^ш^р ungршL шüшhuшЦшü gnlgшüр2Ühpp, ph

¿hшшqnшnLpjшü ш^Ш^ЬЕ^ U qpшüg ihp-LnibnLpjnLÜp: ¿hшшqnшnlpJшü hшtfшp hptfp hü ЬшnшJhL ¿¿ щhшшЦшü pjnighp, puш tfшp-

qhpl hmJmjUpmjlU pjni-ghUhpl U bpUmUl pjnighl bmJumjlU Jmu^ sljmjUhpp, hmJm-JmnU UhpplU mpqjnLUfl (¿LU) U Jmpqhpl rn. bpUmUl unglmj-sUshumlmU gnLgmUl?Uhpp smphlmU impphpmlmUnLpjmJp 2008-2017pp hmJmp:

Unq^nLJ npihu mUlmJ In^nJmlmU, l^ihu mpqhU U2hglUf, hmUqhu hU qmjlu JmpqhpnLJ hmJmjUpUhpl Jhl pU^Unq

bmjuhpp: Hp^hu lmjjmj In^nJmlmUUhp smpphp UnqhiUhpnttf hmUqhu hU qmjlu Jmp-qhpl U bpUmUl unglmj-sUshumlmU H^mlp pUnLpmqpnq gnigmU^Uhpp, npnUp Jhp lnq-Jlg hmlmpmqplhj hU «¿mjmusmUl ZmUpm-ihsnLpjmU Jmpqhpp U bpUmUp plhpnl» dnqnlmbni-Uhplg:

ZUmpm^np lmjjmj In^nJmlmUUhpl pl-lp pm^m^mU^U Jhb t, mjq qms^mnn^ JhUp qpmUp hmJm^JpntJ hUp, pmUl np Jhq hmJmp lmpUnp t mUlmJ ^n^nJmlmUUhpl mqqh-gntpjntUp hhUg gnLgmUl?Uhpl JJpl lpm (sh u Obmimslhp 1):

UhUp JJpmlnpnLJp lpmlmUmgphj hUp «qjjmlnp pmqmqp^Uhpl ^hpLntbntpjmU» Jh-pnqnl (Principal components analysis), U lnnh-Lmglmb rn. ¿m^hjl Jl pmUl In^nJmlmUUh-plg ushqbnLj hUf Jhl «qjjmlnp pmqmqp^»: Hhpg^Uu mphhusmlmU ^n^nJmlmU t, npU lp Jhg J^m^npnLJ t oqsmqnpblmb in^njm-lmUUhpl lU^npJmglmU usmUA-Uhjnl Jlmu-Um^mU lUqhpul qhpp: Uju Jhpnqp llpmnlnLJ t mnmU&lU hplpUhpl hmJmp lpmlmUmglnq ^hpjnLbnLpjnLUUhpnLJ, hpp hmJmjUpUhpl pjnL-ghUhpl bmjuhpl mqqhgnLpjnLUp qUmhms-lnLJ t n^ ph hmJmjUfl unglmj-sUshumlmU Il^mlp mpsmgnjnq pnjnp gnigmU^Uhpl, mjj qpmUglg lmnniglmb Jhl «qjjmlnp pmqmq-pl£l» lpm (sh u oplUml, Stastna and Gregor 2011):

fcJ^^p^^ IbpinLbnip-jniU U mpqjniUpUhp:

ZmJmjUfmj^U U ihsmlmU pjni-ghUhpl bmj-uhpl mqqhgnLpjnLUp hplpnLJ unglmj-sUsh-um^mU H^mll lpm nLunLJUmu^phjnL hmJmp lmnnLglhj hU plnl 4 JnqhjUhp:

Uhp lnqJlg qUmhmslnq imUhjmjlU nhq-phu^nU JnqhjUhpp nLUhU hhsUjmj shupp.

4 ff^ft 4 B2KUt.

ilhinphp, Xi (iqhinmljmU pjiuphfi bmjuuhp), X (hmiimjUpmjJiU pjnL^hUhpJi bmjuuhp) - mUlmJu (pmgmspnq) InifinJumlmUUhp, i = 1, 2, .., 11 (Jmpqlip U bpUmU), t = 1, 2, .., 9 (2008-2016pp), £- lSnqhLll ujumipp1: £UUmplhUp d^ml^mb JnqhjUhpp2, npnUg mpq-jnLUpUhpp gnLgmqp^mb hU UqjnLuml 1-nLJ:

UqpmrnnLp-jmU Wmlmp^ml: UqjnLuml 1-nuf php^mb ^ImjnLJ hU, np ph ihsmlmU pjnLghl, ph hmJmjUpmjlU pjnLghUhpl bmjuh-pp U2mUmlmjl mqqhgnLpjnLU ¿nLUhU mqpm-snLpjmU Jmlmpqmll ^pm: UlUUnLjU dmJm-Uml, ihsmlmU pjnLghl bmjuhpl mqqhgnLp-jmU nLqqnLpjnLUp hmJmimsmuJmUnLJ t u^mu^mblU (¿Umjmb np lmip n^ U2mUmlmjl t ph 5, ph 10 snlnu U2mUmlmjlnLpjmU JmlmpqmlnLJ), mjU t bmjuhpl m^p U^mqhg-UnLJ t mqpmsnLpjmU Jmlmpqmlp, lul hm-JmjUpmjlU pjnLghUhpl qhipnLJ Jhp uimunLJ-UhplU ¿l hmJmimsmuJmUnLJ: OnpbmqplnLpjmU Wmlmp^ml: OUmhms^mb Jnqhjp ¿mpsmgnjhg hmJmjUpmjlU pjntghl bmjuhpl m^hjmgJmU mlUlmj^nq mqqh-gnLpjntUp qnpbmqplntpjmU ^pm: Uhl pUml¿lU pUlUnq pjntghsmjlU bmjuhpp U2mUmlmjlnL-pjmU 5 U 10 snlnu JmlmpqmlUhpntJ ¿ntUhU pmgmumlmU lmi qnpbmqplntpjmU Jmlmp-qmll hhs, umlmjU ihsmlmU pjnighl bmj-uhp hhs lmip U2mUmlmjlnphU pmgmumlmU t, mjulUpU m^l qhipniJ U^mqnLJ t qnpbm-qplnLpjmU Jmlmpqmlp:

UngJimLmlmU bmnmjnLpjjnLUUhp: ZmJmjU-pmjlU pjnighl bmjuhpp U2mUmlmjlnphU qpmlmU hU lm^^mb pUm^nLpjmU unglm-LmlmU bmnmjnLpjnLUUhplg oqs^hjnL Jmlmp-qmlp mpsmgnjnq ^n^nJmlmUl hhs: CUq

+ £t

flprnhq C-lm}ujmL (pmgmrnpilnq) ijinifin-JumlmU, B0 - mqmrn mUqmW, B1, B2 - iqmpm-

1 UnqhUtpl UJmU rntupp mpmmgILILJ t «^lpulmb t^tlsUtpnl» imUt^mjlU ntqptulmU (fixed effects regression model), npp piljl t smjlu pUmpmUfILJ Utpmn-lmb JILpmfmU¿jILp uILpJblml (Jmpq lmJ bpUmU) ilUU-Umj ut^mlmU mqms mUqmJp mju lhpi qUmkmstLnl mUlmJ InlnJmlmUUtpl mnmU^^U mqqbдILpJILUUbpp j nLpmpmU^ nLp unLpjUlsl hmJmp:

2 UnqhUtpp qUmhmsltL hU Eviews 10 H^mlmqpmlmU imptpl oqUILpJmJp:

Uiyniumlj 1. П-hqphuJrnh iSngh[hhp}i qhmhminiímh aipiynLhphhpp

UnqhL фnфn^mlmU Pmgmspnq фnфn^mlmUUhp UqihgnLpjmh (ipmlnp) h2mhmlm LpnLpjnLh (hml.) ^hmhpip- hmgpmjp qnpbmlpg

l.Om^uhp-mqpmmnLpjnLh UrpmrnnLpjmh imlmpiml(%) ^hrnm^mh pjnrghp bm^uhp, hmq. ipmi -0,01 0,18 0,74

Zmimjhgmjph pjnrghhhpp bm^uhp, hmq. ipmi 0,04 0,68

2. Üm^uhp -qnpämqplrnp-jnih 4-np&mqplnLp]mh im^mpiml (%) ^hmm^mh pjnrghp bm^uhp, hmq. ipmi -0,01 0,05 0,92

Zmimjhgmjph pjnrghhhpp bm^uhp, hmq. ipmi 0,07 0,13

3. Dm^uhp-ungpmimlmh Ip^ml Ung^m^mlmh gnLgmhp2hhpp qj^mlnp prnrmipp¿ ^hmm^mh pjnrghp bm^uhp, hmq. ipmi 0,00 0,00 0,97

Zmimjhgmjph pjnrghhhpp bm^uhp, hmq. ipmi 0,01 0,02

4. Üm^uhp -mUshum^mU Shmhum^mh mlrnplnLpjmh qi^mlnp prnrmqpk ^hmm^mh pjnrghp bm^uhp, hmq. ipmi 0,00 0,17 0,96

mlrnplnLpjnLh Zmimjhgmjph pjnrghhhpp bm^uhp, hmq. ipmi 0,01 0,47

npntJ lmip ipm^mh t hmh ihmm^mh pjnL-ghp bm^uhpp Jh&ntpjmh hhm, umlmjh hm-Umjhpmjph pjntghp mqqhgntpjmh qnpbmlpgp tm^mhnphh pmpÀp t:

Shinhumljmh mlirnJilnLpjnLh: UrynLuml] 1-p gntjg t тшфи, np ph hmiimjhpmjph, ph ih-mm^mh pjntghhhpp bm^uhpp ¿rn.hhh h2mhm-Цшф ipm^mh mqihgnLpjnth mhmhumlmh

mlm^lnLpjnthh mpmmgnjnr фпфп^Ш1Ш)Р lpm:

Ujuipunl, t^nhnihrnp^l qhmhmmiimh mpunthpnti impq qmpÀ.ml, np ihl 2h¿p hm2lnl hmiimjhpmjph bm^uhpp m^p qpm^mh mqihgnLpjnth m.hp phml^ntpjmh ungpmnlmh bmnmjnLpjnthhhppg oqmlhpi. Umlmpqmlp mhumhlpthpg: Um^mjh hmiimjhpmjph pjntgh-hhpp bm^uhpp m^p, pum IhpinL&ntpjmh mpunthphhpp, ¿p himurnnti mrpmmntpjmh h qnp&mqplntpjmh Umlmpqmlp hlmqhgimhp: U^mdmJmhml Ihpgphhhppu lpm pntq mqqh-gnLpjnth Impnr t nthhhm^ ihmm^mh pjntghp bm^uhpp mlh^mgntip: Shmhum^mh m^mp-Intpjmh lpm ipm^mh mqqhgnLpjnLh ¿rn.hhh ph hmiimjhpmjph, ph ihmm^mh pjntghp bm^-uhpp:

Ийфпфпъй: йриЦш^ mimlhhrnpnhmgimh h hmiimjhphhpp qmpqmgimh iipgh Цшщр hmpgp ¿mjmummhnLÜ mpipm^mh t ph¿ihu Umuhmqpmmlmh, mjhihu t^ hmhpmjph 2pgm-hmlhhpntü: Чшщр phmjpp phhmp^nr ihp Inrü^g ntunLÜhmu^plmb qpmlmhnLpjnthnLÜ шпЦш mhum^hrnhpp hmím^ mpmiimq&nphh rnmpphplnti hh: Cum mhumpmhhhpp mnmgph fcUpp (фриЦш^ фhIhpm^^qü^ Inrihmlpghhp), фриЦш^ mimlhhmpnhmgnLip qpm^mh t mqinti hmiimjhphhpp qmpqmgimh lpm, pmhp np pmp^pmghnti t bm^uhpp rnhrmpm2^imh mpunLhmlhmnLpjnthp hmhpmjph pmppp uimnnrhhp^h mlhjp Unm jphhpi. hm2lph: Cum hplpnpi fciipp фриЦш^ mimlhhmpnhm-gntip pmpA-pmghnLi t InnnLigpmjp hhmpm-InpnLpjnLhhhpp h imlpnmhmhumlmh mh^m-jnthnLpjmh npu^hpp: ¿hmhmpmp, A-hmlnplh^ t mhum^hm, np фриЦш^ mimlhhmpnhmgimh mqihgnLpjnthhpp hmiimjhphhpp qmpqmgimh lpm mmpphp hh Цш^шЬ hplphhpp mnmhÀ.-hmhmmlnLpjnthhhp^g: b^m^hm phqnthhinl mju pmhmlh^p, Uhhp ihp hhmmqnmnLpjnLhnLi umnLqh^ hhp фриЦш^ mimlhhmpnhmgimh ungpm]_-mhmhumlmh mqihgntpjnthhhpp Zm-

ЛшитшйпШ одшшдпрЬЬ^п^ йЪЦ 2ü^ü В^Цйпц ü^pqhp^ U ЬрЬшй^ hшtfшJÜpшJ^ü pjntghühp^, 2,2, цЬшшЦшй pjntgh^ U ипд^ш]_-тйтЬишЦшй

ü^gü ЦшцЬрр nhqphu^nü ЬцшйшЦп^:

2hmшqnmnLp]шü шр^]П!йрйЬрр hü, пр ф^иЦш^ шцшЦЬйшрпйшдпъйр ^ш]ши-тшйпШ ^ршЦшй шр^]П!йрЬр ntü^ рйшЦ^пър-]шй ипд^ш^шЦшй Ьшпш]П!р]П!ййЬр^ hшиш-ü ^ршйд ицшпйшй шЬишйЦ]П1-ü^g: ишЦш]й ^ршЦшй ипд^ш^шЦшй ^рш шqqhgпLpjпLÜ пъйЬйш^пъ шЬишйЦ^пъй^д hшtfшJÜpшJ^ü р]пъ2ЬйЬрр шр^п^ш^т ¿hü, ршй^ пр SbU-Ьрр ^ ¿hü р]П!2Ьшш]^й

Ьш^иЬр^ ш^]шдишир! шцршшпър]шй ü qпp-ЬшqpЦпLp]шü tfшЦшpqшЦühp^ Цр^шшйшй hшиühp U^üüm_jü дшйшйшЦ, hшtfшJÜpшJ^ü p]пL2hühpр шр^п^ш^т ¿hü йшй mümhиш-Цшй шЦш^^пLp]шü ^рш шqqhlm. шhuшüЦjпL-ü^g: Ипш^^ йшип^ hhmшqпmпLp]шü шрц-Jm.üpühpр üцшuшпLÜ hü ф^иЦш^ фhqhpшфq-ü^ mhишpшüühp^ mhишЦшЦhm^ü gm.jg тш-^пф пр ф^иЦш^ шцшЦhüшpпüшgпLÜр hшü-qhgüntü t püшЦ¿пLpjшü Цпцй^д ипg^шlшЦшü Ьшnш]пLp]пLÜühp^ hшишühфпLpjшü, пршЦ^ ü ищшntfшü U^üüm_jü dшtfшüшЦ, hp^

рпрц йшип^ hhшшqпшпLp]шü шpqJпLÜpühpр ¿hü hшЦшuпLÜ ф^иЦш^ фhqhpшфqtf^ püüш-^mühp^ (Bardhan ü Mookherjee 2000, Era Dabla-Norris 2006) ü ш^пд) mhишЦhm^ü, pшü^ пр ¿üшJш& Zш]шuшшü]шü hшüш]üpш]^ü pj^-ghühp^ ^^uhp^ Цшппъд^ш&рпгй ипд^ш]_ш-Цшü üщшmшЦühpп^ üш^шmhи^пц J^^g^üh-р^ шnЦшJпLpjшüр, hшüшJÜpшJ^ü pj^ghühp^ ^^uhp^ ш^р ¿^ üцшuшпLÜ шqpшшпLpJшü gпLgшü^2^ ü^шqtfшüр:

ZhшшqпшпLpJшü шpqjпLÜpühpр üщши-шпъй hü ZшJшuшшüпLÜ ф^иЦш^ шцшЦhüшpп-üшgüшü 2п^р2 шпЦш üшuüшq^шшЦшü pшüш-^h^ü hшpg^ü üпшhüшLп^ pшüшЦшЦшü ^hp-LпLЬпLpJшü qпp&^pühpп^ ü шпш^шрЦ^п^ hшühüшшшЦшü шpqJпLÜш^hшпLpJшü qüш-hшшшЦшüühp риш ^^uhp^ пщ^пъ^п^-ühp^: ZhшшqпшпLpJпLÜр rnhq t pшgпLÜ hшpg^ 2пър2 |ршдпъд^ пLипLÜüши^pпLpJпLÜühp^ ü ^hpLпLЬпLpJпLÜühp^ hшüшp, üшиüш^пpшцhи pшgшhшJшhLпL hшüшJÜpühp^ u^^L-müs^ ишЦшü ^рш шnшüÄ.^ü Ьш^ишJ^ü

nLqqntpjntüühp^ (pus ^ümüum^npümü mqp-jnipühpft) mqqhgntpjntüühpp:

^¿^hu gnijg s^hg^ü hhsmqnsnipjmü shum|mü U qnpbüm|mü ümuhpp, hmümjüpm-j^ü pjnighühpp bm^uhpp püqhmünip mnümüp m^h^ pmpA.p mpqjnLüm^hsnLpjnLü |niühümü, hph $^ümüum^np^hü uh^m^mü mqpjntpüh-p^g U oqsmqnpb^hü hmüpmj^ü bmnmjntpjntü-ühp^ ümsntgümü U ung^mim^mü hüpm^m-nntg^mbpühp^ pmphim^ümü nLqqntpjntüüh-pn^: Um^mjü ^mpUnp t süshum^mü m^s^-^ntpjmü U pümЦ¿nLpJmü ung^mim^mü ^^^m^^ ^pm S^U-hp^ ühpqnpbhint ntüm^ntpjmü pmpA.pmgntüp, ^ü¿p np^hu üm^m^mjümü ^hsp t i^ü^ ^^u^mi m^m^hüspnümgümü ü^gngmnntüühp^ h^üpntü: Um ü2müm^ntü t, np hhsmqnsntpjmü mpqjntüpühpn^ pmgm-hmjs^mb «JuüqpmhmpnLjg Ihinmii» ung^mim-^mü ^üq^pühp^ inLbümü ^mü süshunLpjmü ^pmüümü nLqq^mbnLpjmüp hmümjüpmj^ü pjnLghühp^ bm^uhpp ^hsp t ^pm^mümg^hü pmpA.p hm2^hs^nqm^münLpjmü, hmüpmj^ü U ^hsm^mü pmpA.p ^hpmhu^nqnLpjmü ühppn m^mhn^hinL bm^uhp^ mpqjnLüm^hsnLpjnL-üp:

Oqwmqnpä^uö qpu^müntpjnLh

1. S10. T:. U. ßniümbjmü^ ^üp^iqpnLpjmüj^ Shqm^mU ^üfüm^mnm^mpümh j^pb^n^niübbpp Zmjmusmüniü. gmqmfm^münLpjmh uiuippbpuiL|tibp U niq^ühp, Uqqmj^ü qriü^tpmUu^ üjniptp^ dnqn^mbm, 20C4p, 204 tg

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