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進(jìn)城農(nóng)民工相對(duì)貧困的代際差異研究——基于RIF無(wú)條件分位數(shù)回歸分解法

發(fā)布時(shí)間:2020-12-13 06:02
  本文構(gòu)建農(nóng)民工相對(duì)貧困測(cè)度指標(biāo)體系,運(yùn)用CFPS數(shù)據(jù)從代際差異角度測(cè)度并分解農(nóng)民工相對(duì)貧困指數(shù)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),農(nóng)民工的相對(duì)貧困程度逐年降低,但教育、生活和工作維度的相對(duì)貧困發(fā)生率依然高企;老農(nóng)民工各指標(biāo)相對(duì)貧困發(fā)生率普遍較高且下降速度較慢,新農(nóng)民工和老農(nóng)民工分別在低維度和高維度更容易處于相對(duì)貧困狀態(tài),農(nóng)民工收入和教育維度的貧困貢獻(xiàn)率一直較高且老農(nóng)民工更為嚴(yán)重。由RIF無(wú)條件分位數(shù)回歸分解可知,代際歧視是造成農(nóng)民工相對(duì)貧困差距擴(kuò)大的主因且存在較強(qiáng)的"粘地板效應(yīng)"。 

【文章來(lái)源】:財(cái)經(jīng)論叢. 2020年09期 北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)

【文章目錄】:
一、引 言
二、相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)述
三、研究數(shù)據(jù)與測(cè)度方法
    (一)研究數(shù)據(jù)
    (二)農(nóng)民工相對(duì)貧困測(cè)度方法
    (三)相對(duì)貧困測(cè)度的維度與指標(biāo)
    (四)相對(duì)貧困測(cè)度的指標(biāo)權(quán)重
四、相對(duì)貧困測(cè)度結(jié)果及分析
    (一)不同代際農(nóng)民工各指標(biāo)相對(duì)貧困發(fā)生率
    (二)不同代際農(nóng)民工相對(duì)貧困指數(shù)分析
    (三)農(nóng)民工相對(duì)貧困各指標(biāo)的貧困貢獻(xiàn)率
五、基于RIF無(wú)條件分位數(shù)回歸分解的實(shí)證分析
    (一)RIF無(wú)條件分位數(shù)回歸分解方法
    (二)變量選擇與描述性統(tǒng)計(jì)
    (三)不同代際農(nóng)民工的相對(duì)貧困決定方程
    (四)農(nóng)民工相對(duì)貧困的RIF無(wú)條件分位數(shù)回歸分解結(jié)果
六、結(jié)論與討論



本文編號(hào):2914041

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