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Enregistrement W2354243392

Dynamic Econometrics Analysis of Influential Factors for the Fluctuation of Farmers' Cash Income in Sichuan: Based on VEC Model

2013· article· en· W2354243392 sur OpenAlexaboutno aff
Gang Wang

Notice bibliographique

RevueSichuan Nongye Daxue xuebao · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsAdjusted gross incomeNet national incomeCointegrationIncome in kindWageTotal personal incomeCashGross incomeComprehensive incomeLabour economicsHousehold incomeQuarter (Canadian coin)Income distributionSample (material)Demographic economicsEconometricsFinancePublic economicsGeographyState income tax
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

【Objective】 To develop the dynamic econometrics analysis of influential factors for the fluctuation of farmers' cash income in Sichuan.【Method】 Choosing the sample of quarter data of the farmer cash income,the household management income,the wage income and the transfer income in Sichuan province from the first quarter of 2003 to the third quarter of 2010,the paper analyzed the influence of household management income,the wage income and the transfer income for the fluctuation of the farmer cash income,which uses the Johansen cointegration test and the VEC model(Vector Error Correction model).【Results】 In short run,the household management income,the wage income and the transfer income of the preceding term have a positive effect on the cash income of current term,among which the household management income has the most positive impression.In the long run,the wage income and the transfer income have positive influence,while the household management income has negative impact.【Conclusion】 This study is useful for the government of Sichuan province to guide the agricultural production and increase the cash income of farmers.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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