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Enregistrement W1568275783

The Empirical Study on the Different Effects on Urban and Rural Consumption by Urbanization in China

2015· article· en· W1568275783 sur OpenAlexvenueno aff
Xiuli Zhang

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationConsumption (sociology)ChinaGranger causalityEconomicsEconomic growthAgricultural economicsRural areaEconomic geographyDemographic economicsDevelopment economicsGeographyEconometricsPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption and urbanization mainly by transferring labor force are important variables in China. The article puts the two into analysis to consider the quality of the urbanization, selecting the data of urbanization rate, average consumption of urban and rural residents, using econometric tools of co-integration analysis, ECM and Granger causality test, and after that the paper finds the effects on urban and rural consumption by urbanization are extremely different: The urbanization rate has a long-term equilibrium relationship with urban residents’ consumption, but does not have this relationship with rural one. The dynamic relationship between the urban consumption and urbanization is that the former makes the latter rise up, then the two promote each other, and finally the latter makes the former go up remarkably. Further more, although urbanization influences urban residents’ consumption obviously, yet there is a delayed effect. So we should shift the production-factor-oriented urbanization model to people-oriented one, boost the supply of public goods, focus on the development of agricultural sector, increase the income of rural households to expand the consumption of rural residents and improve their qualities of lives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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