Exploring the impact of secession on food prices: a case study of Sudan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fragmentation of an economy through secession leads to a significant economic contraction. Specifically, secession is expected to severely impact food prices. This study examines the Sudanese economy, which faced profound consequences after South Sudan’s secession in July 2011. The economic effects of South Sudan’s secession remain underexplored, and this study aims to fill this gap by assessing its impact on food security, nine years post-secession. Using a Difference-in-Differences (DiD) with fixed effects, we quantify the effects of the secession. Moreover, to understand mechanisms driving the observed food price increases, mediation analysis has been conducted using the vegetable index and the number of violent events as mediator variables. Sudanese districts are considered the treatment group, while districts in neighboring countries—Kenya, Chad, and Ethiopia—serve as the control group. Synthetic DiD and Synthetic Control Method are employed as robustness checks. The consistent findings indicate that South Sudan’s secession led to around 72.00% increase in food prices in Sudan, threatening the country’s food security. This study provides an estimate of the economic consequences of secession on the food price index in a fragmented economy.
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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 | 0,000 | 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 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 ».