Dampak Dana Desa terhadap Ketimpangan Desa-Kota di Indonesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze whether the Village Fund (VF), which has been implemented for almost a decade since first implemented in 2015, has been able to reduce rural-urban inequality in Indonesia. Apart from being one of the national development priority agendas, reducing inequality is also one of the Sustainable Development Goals (SDGs) agendas. The research employs secondary data and consists of two main stages of analysis. First, a paired sample t-test was used to test the level of rural-urban inequality in Indonesia before (Pre) and after (Post) Village Fund. Second, the author analyzed the impact of the Village Fund on rural-urban inequality through a linear regression test. The results show that there is a decrease in rural-urban inequality by 0.0335 - 0.0462 after testing the Pre-VF and Post-VF. Meanwhile, using provincial-level panel data from 2016 to 2023, it was found that the decline of rural-urban inequality in Indonesia was affected by the Village Fund policy. It means that the Village Fund as one of the financial incentive policies for village development has an impact on rural-urban inequality reduction in Indonesia, although the impact is still extremely limited.
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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 | 0,000 | 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 découle