Regional Economic Favoritism and Redistributive Politics as a Public Good: The Case of Tigray Region in Northern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated whether or not misdirection of public resources to a favored region brings material improvements in the lives of the population that is alleged to be receiving the resources.  In this study, the region in question is Tigray province in northern Ethiopia.  Economic data from the 2016 Demographic and Health Survey (DHS) are examined with a focus on Tigray Region.  The neighboring Amhara Region is used as control. Sample data on 1734 households from Tigray and 1902 households from Amhara Region were analyzed without weighting using the statistical software SAS 9.4 and the Geographic Information System software ArcGIS 10.4.1. We found evidence of a statistically significant advantage for Tigray Region in ownership of four modern amenities – radio, mobile phones, refrigerator, and access to electricity by individual households (p< 0.001). However, we did not find evidence of greater wealth in Tigray for the general population when the analysis was rerun based on DHS’ wealth index. On the contrary, the data for sampling clusters in Tigray appeared to show the region as being poorer than Amhara when viewed through the lens of DHS’ wealth index which is a more comprehensive measure of economic wellbeing than owning a radio or possessing a mobile phone.  A one-tailed Wilcoxon Man-Whitney U statistic of DHS’ wealth index for Tigray and Amhara Regions showed a statistically significant difference (p < 0.001) with a higher mean score for Amhara Region (1870.3) than for Tigray Region (1761.6) suggesting a better economic standing for the population of Amhara Region than Tigray Region. We also found Amhara Region to be more egalitarian and Tigray Region less so on the scale of livelihoods captured by DHS’ economic indicators. Evidence for this comes from a Geographic Information System (GIS) Kernel Density analysis of DHS’ wealth index which showed what appear to be significant geographic concentrations of both poverty and wealth in Tigray Region.
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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 | 0,001 | 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 ».