Monetary and Multidimensional Poverty in Cameroon: Measurements, Determinants, and Policy Implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cameroon has witnessed substantial economic growth in the new millennium, while poverty reduction has been limited and inequality has worsened. In this context, this chapter investigates the different facets of poverty in Cameroon, factors affecting them and policy options to tackle poverty and achieve inclusive and sustainable development. We apply two prominent poverty measurement methods (Alkire-Foster and Foster-Greer-Thorbecke) to a series of household consumption and living standards (ECAM) surveys and Demographic and Health Surveys (DHS) collected between 2001 and 2018, and perform various empirical analyses to elucidate poverty dynamics and features. Our results indicate that both monetary and multidimensional poverty have decreased in Cameroon between 2001 and 2018, albeit slowly and to varying degrees across the different demographic, socioeconomic and spatial groups of the population. We find that the proportion of multidimensional poor people is always higher than the proportion of the monetary poor. At the same time, multidimensional poverty has reduced much faster than monetary poverty at the national level. Lastly, we find that higher levels of poverty in Cameroon are strongly associated with rural livelihoods, large family size, less education, employment in agriculture and the Northern regions of the country. Our micro-economic analysis is complemented with a review of structural factors affecting poverty at the macro level. We point out the need to accelerate the structural transformation of the Cameroonian economy, to reduce inequalities across the different regions and sub-groups of the population and expand economic opportunities for the youth to achieve the demographic dividend.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».