农地流转对农民福利的影响研究——基于一般化加速模型(GBM)的倾向评分加权法与PSM的实证检验

毛加强; 贾蕙宇

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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;发生流转的农户养老保险需求都会增长,二者医疗保险需求变化方向相反,租入土地农户医疗保险需求降低.

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来源
《江西农业大学学报（社会科学版）》 |2018年第6期|717-726|共10页
作者
毛加强; 贾蕙宇;
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作者单位

西北工业大学人文与经法学院,陕西西安 710129;

西北工业大学人文与经法学院,陕西西安 710129;

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正文语种 chi
中图分类土地经济学;
关键词
PSM; GBM; 倾向评分加权; 农地流转; 农民福利;

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