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Enregistrement W3124890598 · doi:10.1596/1813-9450-5483

Did higher inequality impede growth in rural China?

2010· book· en· W3124890598 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Bank eBooks · 2010
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalityChinaDevelopment economicsEconomic geographyGeographyEconomicsMathematicsArchaeologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper estimates the relationship between initial village inequality and subsequent household income growth for a large sample of households in rural China. Using a rich longitudinal survey spanning the years 1987-2002, and controlling for an array of household and village characteristics, the paper finds that households located in higher inequality villages experienced significantly lower income growth through the 1990s. However, local inequality s predictive power and effects are significantly diminished by the end of the sample. The paper exploits several advantages of the household-level data to explore hypotheses that shed light on the channels by which inequality affects growth. Biases due to aggregation and heterogeneity of returns to own-resources, previously suggested as candidate explanations for the relationship, are both ruled out. Instead, the evidence points to unobserved village institutions at the time of economic reforms that were associated with household access to higher income activities as the source of the link between inequality and growth. The empirical analysis addresses a number of pertinent econometric issues including measurement error and attrition, but underscores others that are likely to be intractable for all investigations of the inequality-growth relationship.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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