Do Remittances Mitigate COVID-19 Employment Shock on Food Insecurity? Evidence from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to assess the mitigating role of remittances during the adverse COVID-19 employment shock on Nigeria's food insecurity. Based on pre-COVID-19 and post-COVID-19 surveys, we use a difference-indifference approach while controlling for the time and household fixed effects. Results indicate that remittances are mitigating the negative consequences of COVID-19 employment shocks, especially in the short run. We find that 100% of the deterioration in food insecurity, owing to the shock, is offset by the remittances received. While the adverse effects of the shock persist over time, the mitigation effect of remittances appears to be effective only at the early stages of the pandemic, however. Furthermore, the mitigation effect of remittances seems heterogeneous regarding the origin of remittances, residence area, and poverty status. The mitigation effect of remittances is higher for remittances from abroad than for Domestic ones. We also find a higher mitigating effect of remittances in rural areas and for non-poor households. Finally, our results shed light on the capital channel as a crucial mechanism explaining the mitigation effect of remittances. Notably, findings suggest that formal financial inclusion, capital ownership like livestock or rental earnings, amplifies the attenuating effect of remittances.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».