The Evolution of Income Inequality in Rural China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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,
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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 découle