The Evolution of Income Inequality in Rural China
Notice bibliographique
Résumé
We document the evolution of the income distribution in rural China, from 1987 through 1999, with an emphasis on investigating increases in inequality associated with transition and economic development. With a backdrop of perceived improvements in average living standards, we ask whether increases of inequality may have offset, or even threaten welfare gains associated with economic reforms. The centerpiece of the paper is an empirical analysis based on a set of household surveys conducted by the China’s Research Center for Rural Economy (RCRE) in Beijing. These surveys permit us to construct a set of comparable estimates of household income and consumption from a panel of over 100 villages from nine Chinese provinces. We provide a variety of summary statistics, including Gini coefficients, as well as more nonparametric summaries of the income distribution (i.e., Lorenz curves). In addition, we decompose the sources of inequality, exploring the contributions of spatial inequality to overall inequality, and the role of non-agricultural incomes in explaining rising dispersion of incomes. We find that the distribution of income improved by most measures during the early part of the period, as average incomes rose substantially with only a modest increase in inequality. However, the distribution has worsened significantly since 1995, with rising inequality, and falling absolute incomes, especially at the bottom end of the income distribution. We attribute most of the recent decline in welfare to collapsing agricultural incomes, probably brought about by lower farm prices. At the same time, increasing non-farm incomes have widened the gaps between those with and without access to nonagricultural opportunities. Based on explorations with different data sets, our RCRE-based results probably understate the divergence due to non-agricultural income growth and the increase in inequality over time. Our results highlight the need for further evaluation of the role of farming as a source of income in the countryside, and also underline the limitations of a land-based (and essentially grain-based) income support and redistribution mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».