家庭双重挑战与中年农户土地流转 ——基于社会照料服务模式与质量的中介检验

深入探讨家庭照料与中年农户土地流转的影响,既能加速农业农村现代化,助力乡村振兴,也有利于应对"老龄化社会危机"。使用中介效应与交互项方法,利用Probit与普通最小二乘法模型,研究发现:(1)家庭照料对中年农户土地流转具有显著的直接影响,承担不同照料责任的中年农户,其土地转出意愿存在显著差异。(2)从照料广度视角出发,隔代照料会促进中年农户土地转出意愿,父母照料会削弱中年农户土地转出意愿。从照料强度视角出发,隔代照料的促进效用在高强度照料模式下依然显著,父母照料则在低、中、高三种等级强度下依然具有显著的转出阻滞力。(3)社会照料服务的引入能够显著改善中年农户的照料负担,增强中年农户的土地转出意愿,但两者并未呈现线性关系,而是因社会照料类型(居家、护理)呈现出补充或者替代的关系。因此,在实施"渐进式延迟法定退休年龄政策"与城乡深度融合的大趋势下,想要促进农村土地转出与实现规模经营,决策层不仅需要通过政策激励减轻照料群体的照料压力,也需利用"淘汰式竞争"来提升社会照料服务质量,进而帮助中年群体分担养老负担,刺激农村地区土地流转的行为响应,尽早达到农业规模化和集约化经营的现代农业目标。     

众数回归森林模型及其在收入分配研究中的应用

为解决传统非参数众数回归模型没有考虑解释变量间复杂交互影响的局限，文章将众数回归与机器学习方法相结合，提出了一个新的非参数众数回归模型：众数回归森林模型。该模型一方面充分考虑了各个解释变量之间的交互影响；另一方面采用Bagging技术汇总多个众数回归树的结果，提高了预测性能。数值模拟结果表明：第一，与线性众数回归模型和众数回归树模型相比，众数回归森林模型极大地提高了估计和预测精度；第二，当数据为偏态分布时，众数回归森林模型的估计和预测精度显著优于中位数回归森林和均值回归森林模型。此外，将众数回归森林模型应用于收入分配研究中，得到了与中位数回归森林和均值回归森林模型不同的结果。