Socio-economic Impact of Rural Credit in Northern Vietnam: Does It Differ between Clients Belonging to the Ethnic Majority and the Minorities?
Notice bibliographique
Résumé
The paper evaluates the impact of rural credit program on socio-economic development with emphasis on two classifications of clients at household level: the majority and the ethnic minorities in Vietnam. Our paper utilizes the regression analysis of survey data collected in 10 provinces from the North to the South of Vietnam. The analysis reveals that rural credit poses positive impacts on Vietnamese population living in both rural and remote areas. More specifically, an increased VND 1 million of loan would raise the income by VND 0.249 million. At the same time, it would contribute annually to create 1.548 jobs. Besides, it is worth noting that the effects of income improvement and job creation are strongly determined by household’s characteristics, i.e. number of working adults, experience of heads of households, and lending conditions in terms of loan size. In addition, rural credit facilitates the access to more nutrition of food in the minorities. Empirical results support that micro-credit intervention in the ethnic minority community has tendency to focus on job-creation and food nutrition rather than income improvement. The t-tests used in this paper support for the alternative hypothesizes that significantly different impact of rural credit program between two separated groups is reflected in terms of various variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».