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基于8省区调查的农民务工收入分布特征及影响因素

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工资性收入占中国农村居民可支配收入的比重已超过40%,其持续增长对于巩固全面建成小康社会成果、推进农业农村现代化意义重大.利用对全国8个省区农户调查数据,引入机器学习中的K-Means聚类模型分析了农民务工收入的分布特征.构建的多元线性回归模型计量结果说明,务工天数、地区分布和类型、劳动力年龄、性别、教育培训等因素,都显著影响农民务工收入.完善农民务工收入持续增长机制,应当加强教育培训、优化务工区域分布、完善社会保障制度.

崔兴林、田莉莉、张文浩、周慧、李东坡

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湖南工商大学经济与贸易学院,湖南 长沙 410205

中国农业科学院农业经济与发展研究所,北京 100081

农民 务工收入 K-Means聚类 入户调查

国家社会科学基金重大项目中国农科院科技创新工程项目

22&ZD05110-IAED-01-2023

2024

10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.03.007

乡村科技
河南省科学技术信息研究院

乡村科技

影响因子：0.029
ISSN：1674-7909
年,卷(期)：2024.15(3)
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