The Link between Agricultural Output and the States of Poverty in the Philippines: Evidence from Self-Rated Poverty Data
Notice bibliographique
Résumé
The high poverty incidence in the county is a concern that needs to be addressed by our policy makers. Official poverty statistics from the National Statistical Coordination Board (NSCB) shows that the reduction in poverty over the past two decades has been quite dismal from 38% in 1988 to 26% in 2009 or less than one percent reduction per year. Since poverty incidence has dynamic patterns, studies using official poverty data encounter difficulty because of limited number of data points. This study builds econometric models in analyzing the movement of poverty in the country using the quarterly self-rated poverty series of the Social Weather Stations. The first model uses Markov Switching to determine the states of poverty. It assumes two states: high and moderate states of poverty. A high 61% of the population considered themselves as poor when the country is in the state of high poverty. In times of moderate poverty, 49.5% of the population considered themselves as poor. The result shows that once the country is in the state of high poverty, it stays there for an average of 24 quarters, or six years, before moving out. The paper then builds a logistic regression model to show what determines the states of high poverty. The model shows that a one-percent increase in agricultural output in the previous quarter reduces the probability of being in the high state of poverty by about 8 percentage points, all things being the same. The study shows that poverty incidence in the country is dynamic and frequent monitoring through self-rated poverty surveys is important in order to assess the effectiveness of the government programs in reducing poverty. The self-rated poverty surveys can complement the official statistics on poverty incidence.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».