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

摘要：

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.

关键词：PSM、GBM、倾向评分加权、农地流转、农民福利

所属期刊栏目：17

分类号：F301(农业经济理论)

资助基金：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

在线出版日期：2019-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：717-726