The Impact of Covid-19 and Social Protection Programs on Poverty in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Covid-19 remained the largest challenge for the Indonesian economy in 2021. In particular, Covid-19 case numbers hit a new high of about 50,000 cases per day in mid-July. In response, the government increased the contact tracing and testing of suspected positive cases, expanded its Covid-19 vaccination drive and introduced stricter mobility and activity restrictions (PPKM Darurat/PPKM Levels 1–4). By the end of October, more than 57% of the target population had received at least one dose of a Covid-19 vaccine. The economy also improved in the first half of 2021. Building on the trough in GDP in the second quarter of 2020, economic growth returned in the second and third quarters of 2021 after contractions in the previous four quarters. Macroeconomic circumstances were also generally favourable, though significant longer-term risks remain. In terms of real wages, however, the recovery tended to benefit the formal sector and well-educated workers, while real wages in the informal sector and for low-educated workers continued to decline. At the same time, the rise in Covid-19 cases and the implementation of stricter mobility and activity restrictions have lowered expectations for economic growth in the second half of 2021. To mitigate the social and economic impact of the pandemic, the government has re-expanded its social protection programs. We find that these programs have mitigated the impact of Covid-19 on the poverty rate by four percentage points, or by about three-quarters—poverty increased to nearly 10%, rather than the 14% that would have been likely without the increased social assistance. The possibility of a K-shaped recovery implies that special social protection programs must continue as the economy recovers from the pandemic, to ensure that the poor and vulnerable are not left behind.
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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 | 0,001 |
| 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 ».