Intercity Income Inequality Growth and Convergence in China
Notice bibliographique
Résumé
In the late 1970s China embarked upon a period of wide-ranging reforms, amongst which the Economic Reforms and the Open Door Policy can be counted. This article is to investigate ensuing patterns and trends in the interCity per-capita income distribution in China in the 1990s, after the reforms had been in place for a decade. The following methodologies are used: inequality and polarization indices, to illustrate basic trends, stochastic dominance techniques, to provide unambiguous economic welfare and poverty comparisons across regions and over time, and transition probability techniques and polarization/ convergence tests, to study the long-run evolution of income distributions for Cities. The results suggest a significant welfare improvement and concomitant reduction in the poor status of Cities for all regions, with strict welfare dominance of the Eastern Coastal Area over the interior. They also indicate a significant convergence trend in the center (especially in the Eastern Coastal Area) together with a divergence trend in both lower and upper tails of interCity income distributions. Economic reform and globalization effects in the coastal area have driven convergence in the central mass; divergence in both tails of the distribution stems from the growing coastal-inland gap due to the unbalanced pace of the economic reform and globalization.
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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 | 0,000 |
| 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 ».