The Impact of Food Price Changes and Food Insecurity on Economic Welfare: A Case of Selected Southern African Countries
Notice bibliographique
Résumé
Households are tremendously affected by changes in food prices. The extent of the impact depends on the income of households. This study is undertaken to analyse the impact of food price changes on food insecurity and economic welfare in selected southern African countries (Lesotho, Malawi, South Africa, Mozambique and Botswana). The Panel Auto Regressive Distributed Lag (PARDL) model is estimated using time series data from the period of 1980 to 2016. The findings of this study showed that food price changes positively affect economic welfare in the long run for the countries. Households that are net food sellers generate a higher income when prices go up. Therefore, food price changes are a gain for these households, especially producers and net sellers. Furthermore, the study revealed that inflation and net trade affect economic welfare for the countries in the short run. As a policy recommendation, the governments of these countries can subsidise food producers, most especially producers of staple foods that are seasonal; this can stabilize food price changes. As a result, both net sellers and net buyers of food can benefit from food prices. In other words, the benefit of food price can spread across to net buyers, not only net sellers. Also the governments of these countries can use monetary policy such as increase in interest rate to combat inflation.
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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) | 0,001 | 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 ».