【摘 要】
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利用CHARLS数据,首次引入机器学习Boosting算法--GBM(Generalized Boosted Model)的倾向评分加权法与传统的PSM(Propensity Score Model)模型,评估农地流转对家庭收入与贫困
【基金项目】
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陕西省社会科学基金项目(2015D048);西北工业大学研究生创意创新种子基金(ZZ2018214)
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利用CHARLS数据,首次引入机器学习Boosting算法--GBM(Generalized Boosted Model)的倾向评分加权法与传统的PSM(Propensity Score Model)模型,评估农地流转对家庭收入与贫困线的比值、人均收入、市民化程度和社会保障需求等农民福利指标的平均净效应。结果表明:参与流转可以显著提高农户的人均收入,帮助家庭远离贫困线,但流出土地的农户家庭收入和人均收入提高幅度更高;流出农地的农户家庭的市民化程度会显著提高,而流入农地家庭的市民化程度有所降低,但并不显著;
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