Regional Income Disparity and Population Movement: Case Study of Jiangsu Province in China
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the population distribution in a region that needs to solve regional income disparity problems. The targeted region was the Jiangsu Province in China where the intra regional income disparity (city level and prefecture level) shows expansion with recent economic growth. First, the population (population distribution) necessary for regional income disparity to completely disappear under very simple assumptions was estimated. The ‘ desirable’ population was named the “ convergence population” . Differences in the real (estimated) population and the convergence population were compared, and the degree of the solution for income disparity was verified. Consequentially, population cannot be absorbed sufficiently in rich regions, and income disparity is far from being solved. On the other hand, it is possible to think of a population movement plan for the future by estimating the convergence population. The population and accompanying income disparity were estimated in several projections by combining the registered population with the convergence population. In this estimation, a larger adjustment rate produced a greater decrease in the income disparity. Although it is difficult to estimate the regional population including population movement, we hope such discussions will become a concern for policymakers.JEL Classification: O15, O18, O53, R12, R23
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».