South Korea’s economic revitalization strategy post COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has caused serious problems in South Korea that led to an economic recession, stunted national growth, a huge gap between the real estate market and the asset market, and job instability in almost all sectors. Like most countries around the world, South Korea has aggressively implemented economic policies to overcome the debilitating effects of the pandemic, actively pursuing policy countermeasures that focused on what it called the Korean New Deal. To measure the effects of the Korean New Deal on the revitalization of the nation, this research paper used a dynamic regression model to analyze its impact on the economy. Our research used panel data on South Korea’s resulting economic growth rate and the supplementary budget the government provided to attain it. Our analysis showed that the supplementary budget created by the South Korean government did have an effect on the quarterly economic growth rate compared to that of the previous quarter. However, compared to the previous year’s economic growth rate, the government’s supplementary budget investment was unable to augment the yearly growth rate. It is our hope that these findings and the analysis of these outcomes will contribute to the formulation and implementation of a more efficient set of economic policies by the South Korean government for overcoming the adverse effects of the COVID-19 pandemic on the nation’s economic life and well-being.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».