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Enregistrement W1894911349 · doi:10.1093/cesifo/ifp014

Rural Income Volatility and Inequality in China

2006· article· en· W1894911349 sur OpenAlexaff
John Whalley, Ximing Yue

Notice bibliographique

RevueCESifo Economic Studies · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFord Foundation
Mots-clésPovertyEconomicsNet national incomeVolatility (finance)Demographic economicsChinaIncome distributionRural povertySurvey data collectionHousehold incomeEconomic inequalityRural areaPanel dataLabour economicsInequalityDevelopment economicsEconometricsGeographyEconomic growthPublic economicsStatisticsGross income

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Available data indicates a growing urban-rural income gap (the ratio of mean urban to rural incomes) with a significant increase from around 1.8 in the late 1980's to over 3 today.These estimates do not take into account the higher volatility of rural incomes in China.Current literature based on analyses of rural income volatility in China decomposes poverty into chronic and transient components using longitudinal survey data and assesses the fraction of the Foster, Greer and Thorbecke poverty gap attributable to mean income over time being below the poverty line.Resulting estimates of 40-50 % transient poverty point to the policy conclusion that poverty may be a less serious social problem than it appears in annual data due to rural income volatility.Here we use a direct method instead to adjust rural income for volatility using a certainty equivalent income measure and recompute summary statistics for the distribution of volatility corrected incomes, including the urban-rural income gap on which much of current poverty debate in China focuses.Since an uncertain income stream is worth less in utility terms than a certain income stream we argue that heightened rural volatility increases the effective urban-rural income gap and intensifies not weakens poverty concerns.Using Chinese longitudinal rural survey data for which current decompositions can be replicated, we make adjustments for certainty equivalence of rural household income streams which not only widen the urban-rural income gap in China but also increases other distributional summary statistics.Depending upon values used for the coefficient of relative risk aversion, the measured urban-rural income gap increases by 20-30% using a certainty equivalent measure to adjust rural incomes for volatility.We also conduct similar analyses using consumption data, for which slightly larger increases occur.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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