Assessing the Potential Economic and Poverty Effects of the National Greening Program¹
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, deforestation in the Philippines resulted in significant reduction in forest cover. Between 1990 and 2013, the Philippines has lost 3.8 million hectares of its forest. This study carries out a quantitative assessment of the potential economic and poverty impacts of the NGP using a computable general equilibrium (CGE) model. In the assessment, a CGE model is specified, calibrated and used to simulate three scenarios: (i) a baseline or a business-as-usual scenario that incorporates the current forest deterioration in the Philippines; (ii) a full NGP scenario which implements a reforestation program that halts and reverses the reduction in the country’s forest cover; and (iii) a partial NGP scenario where only half of the 1.5 million hectare target reforestation is achieved. The assessment indicates that the NGP will result in an improvement in the overall output of the economy. The production of agricultural crops (palay, coconut, sugar, and other agriculture) improves, as well as the processing of these crops into food. Reforestation increases the effective supply of productive land in the country. The factor markets for labor, capital, and land are affected favorably as the overall output of the economy improves. The improvement in factor efficiency decreases the cost of production, which lowers the consumer price of commodities. Food prices decline as agricultural production improves. Lower income groups benefit from declining consumer food prices as their food consumption share in their total expenditure is larger compared to households in higher income groups. Higher household incomes and lower consumer prices lead to reduced poverty. Also, those in extreme poverty benefit the most. Income distribution also improves over time as indicated by a declining GINI coefficient.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».