Assessing the Level of Poverty and Utilization of Government Social Programs Among Tobacco Farmers in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Studies examining profit suggest that former tobacco farmers do as well or better than current tobacco farmers. Research has yet to examine the relationship among current and former tobacco farmers, poverty, and receipt of government social assistance. This type of research is critical to understanding the direct and indirect subsidization of tobacco growing. This study analyzed tobacco farmers' poverty levels and receipt of government social assistance programs. AIMS AND METHODS: We designed and conducted an original four-wave economic survey of current and former tobacco farming households in Indonesia between 2016 and 2022. We then used descriptive analysis and probit regression for panel data to estimate the relationship between tobacco farming and poverty status. RESULTS: Tobacco farmers' per capita income and poverty rates vary across years. The poverty rate was significantly higher in the year with a higher-than-normal rainfall as it negatively affected farming outcomes. During this year, the poverty rate among current tobacco farmers was also higher than that of former tobacco farmers. Regression estimates from the panel data confirm the association between tobacco farming and the likelihood of being poor. We also found a high share of current tobacco farmers who receive government social assistance programs, such as cash transfer programs and a universal healthcare program. CONCLUSIONS: Our findings show high poverty rates-particularly during bad farming years-and high rates of government social assistance among tobacco farmers. The high rates of government assistance among tobacco farmers living in poverty show that the government is indirectly subsidizing the tobacco industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».