Natural Disasters and Human Development in Asia–Pacific: The Role of External Debt
Notice bibliographique
Résumé
The average country in Asia–Pacific experiences more natural disasters than average countries of other developing regions. This paper presents stylized facts on natural disasters, human development, and external debt in Asia–Pacific. The paper also contains estimates of the effects that natural disasters have on human development. Controlling for country- and time-fixed effects, the dynamic panel model estimates show that external debt has a mitigating effect on the adverse impacts that natural disasters have on human development; in countries with low external debt-to-GDP ratios, natural disasters significantly decrease the human development index, but not so in countries with high external debt-to-GDP ratios. External debt (i.e., borrowing from abroad) is a financial contract for obtaining resources from abroad (i.e., imports of goods and services). When a country experiencing a natural disaster borrows from abroad to increase imports of goods and services, the population suffers less when a natural disaster strikes. Natural disasters destroy goods and capital (e.g., food, machinery, buildings, and roads) in the countries in which they occur. If imports of goods and services do not increase, then the population has less goods and services to consume following a natural disaster. By increasing imports, which are mirrored on the financial side by an increase in external debt, the population of a country that was struck by a natural disaster can experience consumption smoothing. As the incidence of natural disasters increases globally, a policy recommendation for disaster-prone countries, supported by the empirical results of this paper, is the need for deeper and innovative mechanisms of access to international financing, including reforms in both domestic and international financial systems. The paper’s most significant contribution is the unique lens through which it analyzes the often-studied subject of natural disasters. Rather than looking at disasters as merely adverse events and debt as an unwelcome obligation in isolation, it connects the two and uncovers the paradoxically positive and beneficial role a healthy level of external debt can play in mitigating the adverse effects of these disasters. It provides a fresh perspective, a shift in thinking that may immensely benefit external debt and disaster management policies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».