Assessing the Impact of Transportation Infrastructure on Rural Residents' Income: Using the Quantile Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
The impact of transportation infrastructure on farmers’ income has been the focus of attention by government managers and related scholars in recent years. Based on the panel data from 2000 to 2018, this paper uses the quantile regression model to explore the effect of highway and railway transportation infrastructures on wage income and operating income. The findings show that the highway transportation infrastructure makes a minimal contribution to the wage income in Shanghai, Beijing and Zhejiang provinces, because the highway mileage and highway passenger turnover in these provinces are small. However, the operating income in the upper 90th quantile provinces such as Jilin, Heilongjiang, and Zhejiang, receives the biggest impact from the highway transportation infrastructure, because the construction of rural roads in these provinces is growing faster. The impact of railway transportation infrastructure on the wage income in the 10th-25th, 25th-50th and 50th-75th quantile provinces is small, since their railway passenger turnover is less. The railway transportation infrastructure has not played a role in boosting the operating income in these provinces such as Guizhou, Shaanxi, Gansu, Shanxi, Qinghai, and Ningxia. Therefore, each quantile province should formulate specific policies to promote the construction of transportation infrastructure.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».