Reconstructing Social Segregation in Danwei: An Examination of High-Quality Education Resources’ Impact on Housing Prices in Nanjing, China
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of capitalizing educational resources on housing prices. As housing has gradually transitioned from a basic social right to a means of accumulating individual and familial wealth, it has emerged as a significant indicator of social stratification and has increasingly become a crucial tool for the intergenerational reproduction of social class. This paper takes Nanjing, China, as a case study and uses the geographically weighted regression model (GWR) and the hedonic pricing model (HPM) to investigate the impact of high-quality primary schools on housing prices. The results show that high-quality educational resources have become the most significant influencing factor on residential prices in Nanjing. The analysis in the mechanism section further indicates that the uneven distribution of educational resources in China is a continuation of the “danwei” system. Moreover, during the urbanization process, these high-quality educational resources are often leveraged by the government and developers, who see them as essential tools to attract investment and inflate housing prices. Therefore, the current overlap of the school district system and the marketization of housing in China not only intensifies residential segregation within the city, leading to severe residential inequality but also rebuilds social segregation within “danwei” and facilitates its reproduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».