机会不平等的测度:回归树模型的应用与比较

摘要：

采用CGSS数据,根据样本出生年份划分为20世纪"50年代""60年代""70年代"和"80年代"四个群体,为减少模型选择过程中个人主观因素影响,采用回归树中的条件推断树、条件推断森林算法,得到"事前"法视角下各个群体机会不平等绝对和相对程度.研究显示:各个年代机会树终端节点数目分别为23、33、35、23,环境变量与个体收入之间均存在复杂非线性关系;户口类型是影响"50年代"机会不平等最主要环境变量,"60年代"是性别,"70、80年代"是居住地,且户口类型重要性持续下降,而居住地重要性持续上升;比较不同模型的样本表现,条件推断森林在测试集上的均方误差最小,其次是条件推断树,均优于参数法和非参数法;机会不平等的绝对程度由"50年代"的0.129下降到"80年代"的0.049,相对程度由35.3％ 下降到19.8％.

关键词：机会不平等、条件推断树、条件推断森林、"事前"法

所属期刊栏目：34

分类号：C812(统计方法)

资助基金：教育部重大攻关项目《新形势下新疆社会稳定和长治久安重大问题研究》17JZD033;新疆社会科学基金项目《南疆贫困地区精准脱贫监测与评估研究》18BJY041;新疆维吾尔自治区高校科研计划人文社科项目《大数据背景下南疆深度贫困地区精准脱贫绩效评估研究》XJEDU2018SY002

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：3-13