Intergenerational financial transfers and physical health of old people in rural China: evidence from CHARLS data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: With the reduction of intergenerational temporal transfers, financial transfers from adult offspring to their elderly parents are prevailing in rural China. Although much has been done, little is known about the association between the expansion of intergenerational transfers and rural old people’s physical health in China. The purpose of this paper was to examine the effect of intergenerational financial transfers on the elders’ physical health in rural China. Using data collected from China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), panel data fixed effect model and threshold model are employed to estimate the impact of intergenerational financial transfers on the old people’s physical health in rural areas. Results showed that; although, the intergenerational financial transfers have a positive effect on the old people’s physical health, no linear relationship exists between them. Intergenerational financial transfers are clearly less effective for low-income old people’s physical health than those of middle-income, while the effect on high-income old people’s health is the most insignificant. Studies concerning the effect of intergenerational financial transfers on the elders’ health in developing countries remain limited. Findings of this paper provided great insights into how intergenerational transfers, such as intergenerational financial transfers, may affect the well-beings of old residents in rural areas. Additionally, this study can offer inspiration to policy makers regarding what measures they should take to enhance rural old residents’ well-beings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».