Analysis of Trade Reforms, Income Inequality and Poverty Using Microsimulation Approach: The Case of the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses a CGE mircosimulation approach to analyze the effects of tariff reduction on poverty and income inequality. The approach relaxes the representative household assumption in the traditional CGE modeling by replacing household groups with individual households. As such the approach allows one to model the link between trade reforms and individual households and their feedback to the general equilibrium of the economy. The present paper incorporates the whole 24,797 households of the 1994 Family Income and Expenditure Survey and simulates the tariff reduction from 1994 to 2000. Tariff reduction leads to higher imports and exports. Although domestic production for the local market declines, the overall production improves. These are due to substitution and scale effects of tariff reduction. Resource reallocation and factor movements favor the nonfood manufacturing sector. Agriculture wages, as well the rate of return to capital in agriculture, decline as a result of the drop in agriculture output and value added. Income of rural households in the different regions declines, while income of urban households in the various regions (including the NCR) improves. Tariff reduction results in poverty reduction in all areas not because of the improvement in household income, but because of the drop in consumer prices. Income inequality, however, worsens except in the NCR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».