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Enregistrement W2172172408 · doi:10.1017/s0305741014000290

The Distribution of Household Income in China: Inequality, Poverty and Policies

2014· article· en· W2172172408 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe China Quarterly · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPovertyInequalityEconomicsIncome inequality metricsIncome distributionEconomic inequalityDistribution (mathematics)ChinaDevelopment economicsRural povertyDemographic economicsEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article examines recent trends in inequality and poverty and the effects of distributional policies in China. After a discussion of data and measurement issues, we present evidence on national, as well as rural and urban, inequality and poverty. We critically examine a selection of policies pursued during the Hu–Wen decade that had explicit distributional objectives: the individual income tax, the elimination of agricultural taxes and fees, minimum wage policies, the relaxation of restrictions on rural–urban migration, the minimum living standard guarantee programme, the “open up the west” development strategy, and the development-oriented rural poverty reduction programme. Despite these policies, income inequality in China increased substantially from the mid-1990s through to 2008. Although inequality stabilized after 2008, the level of inequality remained moderately high by international standards. The ongoing urban–rural income gap and rapid growth in income from private assets and wealth have contributed to these trends in inequality. Policies relaxing restrictions on rural–urban migration have moderated inequality. Our review of selected distributional policies suggests that not all policy measures have been equally effective in ameliorating inequality and poverty.

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.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · 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