Can Urbanisation Improve Household Welfare? Evidence From Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite evolving evidence that Africa is experiencing urbanisation in a different way, empirical evaluations of the welfare implications of urban-development programs in Africa remain scant. We investigate the welfare implications of recent urbanisation processes in Ethiopia using household-level longitudinal data and satellite-based nightlight intensity. We also examine the impact of urban growth on the composition of household consumption and welfare. We employ temporal and spatial variations in nightlight intensity to capture urban expansion and growth. Controlling for time-invariant unobserved heterogeneity across individuals and localities, we find that urbanisation, as measured by nightlight intensity, is associated with significant welfare improvement. We find that tripling existing average nightlight intensity in a village is associated with a 42–46% improvement in household welfare. Urbanisation is also associated with a significant increase in the share of non-food consumption, which is a good measure of overall welfare and poverty. In addition, we find significant heterogeneity in urban expansion across major towns and small towns. Urban expansion in rural areas and small towns appears more impactful than similar expansion in major cities. Finally, quantile regression results suggest that better-off households are likely to benefit more from urban expansion, which may translate into higher inequality across households or communities. Our results can inform public policy debates on the consequences and implications of urban expansion in Africa.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,007 | 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 ».