MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3023229094 · doi:10.3386/w19160

Intergenerational Transfer, Human Capital and Long-term Growth in China under the One Child Policy

2013· preprint· en· W3023229094 sur OpenAlexaff
Xi Zhu, John Whalley, Xiliang Zhao

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCounterfactual thinkingHuman capitalEconomicsHarmChinaInvestment (military)Overlapping generations modelConsumption (sociology)One-child policyTerm (time)Social securityGrowth modelTransfer paymentParental investmentDemographic economicsLabour economicsMonetary economicsEconomic growthMacroeconomicsPolitical sciencePsychologyDemographyMarket economySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We argue that the demographic changes caused by the one child policy (OCP) may not harm China's long-term growth.This attributes to the higher human capital induced by the intergenerational transfer arrangement under China's poor-functioning formal social security system.Parents raise their children and depend on them for support when they reach an advanced age.The decrease in the number of children prompted by the OCP resulted in parents investing more in their children's educations to ensure retirement consumption.In addition, decreased childcare costs strengthen educational investment through an income effect.Using a calibrated model, a benchmark with the OCP is compared to three counterfactual experiments without the OCP.The output under the OCP is expected to be about 4 percent higher than it would be without the OCP in 2025 under moderate estimates.The output gain comes from a greatly increased educational investment driven by fewer children (11.4 years of schooling rather than 8.1).Our model sheds new light on the prospects of China's long-term growth by emphasizing the OCP's growth enhancing role through human capital formation under the intergenerational transfer arrangement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetIntergenerational Family Dynamics and CaregivingTravaux en français237 207