Biased Childhood Sex Ratios and the Economic Status of the Family in Rural China
Notice bibliographique
Résumé
While in most Western countries male births are slightly more frequent than female births (105 to 106 boys are born for every 100 girls), recent data for rural China show that sex ratios for Chinese children are much higher than 105 or 106. This phenomenon is often attributed to preference for sons and parental behavior aimed at producing more male children than biologically normal. Such behavior may include abortion of female fetuses as well as female infanticide. Parents may prefer boys because they perceive them to be investments with higher returns. It may also be that traditions emphasizing the dominant role and higher social status of men affect parental preferences. In this paper I try to shed light on the determinants of biased childhood sex ratios in rural China, with a focus on investigating whether the economic status of the parents affects the ratio of sons to daughters in the household. The data used in the paper come from the 1988 Chinese Household Income Project, a household survey with information on more than 10,000 families residing in China’s rural areas. I find that first-born surviving children of lower-income parents are significantly more likely to be boys. This result suggests that girls may be “luxuries” that higher-income parents are better able to afford. When looking at the effects of China’s well-known “one-child policy” I find no evidence that the policy has worsened the bias in sex ratios. In fact, the evidence points to more balanced sex ratios being achieved at the time when the one-child policy was enforced most strictly.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».