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Enregistrement W2308509969 · doi:10.1111/cjag.12103

Household Consumption Distribution in Rural China: A Consistent Two‐Step Estimation

2016· article· en· W2308509969 sur OpenAlexvenueno aff
Tao Tan, Yanyuan Zhang, Bo Wen, Xinwen Zhang, Jintao Zhan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaChristian ministryWelfare economicsEstimationDistribution (mathematics)UrbanizationWelfareConsumption (sociology)GeographyEconomicsPolitical scienceEconomic growthSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As China continues to experience rapid urbanization, understanding the distribution of rural household consumption presents important policy implications. We take a sample of 15,606 households from the National Rural Fixed Observation Point Survey conducted by China's Ministry of Agriculture in 2010. A consistent two‐step estimation based on the quadratic almost ideal demand system model is used to assess the distribution of living expenses across eight categories of goods and services. Results show that the price elasticity of food, clothing, and transportation and communication is relatively low, whereas that of durable goods, fuel, health and medicine, culture and education, and others is high. Demographic and regional variables also considerably affect living expenses. Our conclusions can serve as significant reference for evaluating changes in consumption structure and farmers’ welfare during the course of modernization in China. This type of analysis may also be conducted in other developing countries in general. En raison de la forte accélération de l'urbanisation en Chine, une meilleure compréhension de la distribution des dépenses de consommation des ménages ruraux permettra d’élaborer de meilleures politiques. Dans la présente étude, nous avons constitué un échantillon de 15 606 ménages à partir de l'enquête National rural Fixed Observation Point réalisée par le ministère de l'Agriculture de la Chine en 2010. Nous avons appliqué une méthode d'estimation en deux étapes, fondée sur le modèle QUAIDS (système de demande presque parfait quadratique), pour évaluer la distribution des frais de subsistance dans huit catégories de biens et services. Les résultats de notre étude ont montré que l’élasticité‐prix des aliments, de l'habillement, du transport et des communications est relativement faible, tandis que celle des biens durables, du carburant, des soins de santé et des médicaments, de la culture et de l’éducation, entre autres, est élevée. Les variables démographiques et régionales ont également un impact considérable sur le niveau des dépenses. Les conclusions de notre étude peuvent servir de référence pour évaluer les changements qui touchent la structure de la consommation et le bien‐être des agriculteurs durant la modernisation de la Chine. Ce genre d'analyse peut également être appliqué à d'autres pays en développement.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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