原创《陕西省精准扶贫政策分析》：本论文主要论述了扶贫论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
本文从解决陕西省贫困和经济可持续发展角度出发,基于2012—2015年的我省11个市的5个县级市、79个县、25个市辖区的收入、粮食产量比耕地面积、小学在校老师和学生比值、中学在校老师和学生比值和财政政策的面板数据,通过平稳性检验、Grange因果检验等建立模型,对农村居民的平均收入和代表政治、生态、教育等因素的这些指标进行实证分析.分析了可以改善陕西省的各个市区贫困问题的方向,结合各个市自己的现状得出属于它们的更精准的脱贫政策.
一、研究背景和意义
十八大提出,2020年实现全面建成小康社会的目标,现在已经到了关键攻坚之年,任务非常艰巨.从全国宏观来看,就人均收入而言,2016年全国人均年收入为23821元,而陕西省的人均年收入为18874元,在人均收入上可以看出陕西省作为北方的大省,但人均收入依然和全国的人均收入存在较大差距就经济方面来说,从人均生产总值我们看到,在2016年,陕西省为人均GDP为50528元,而我国的人均GDP达到了53817元,虽然在人均GDP上差距并不大,但结合人均收入和人均GDP来看,陕西省在经济方面显著低于全国平均水平,在生态方面,耕地面积、粮食产量在一定程度上可以反应生态的状况,2014年全国耕地面积20.25亿亩,陕西省耕地面積5996万公顷,占全国的24.7%；2015年全国粮食总产量62143.5万吨,陕西省粮食总产量1227万吨,占全国的19%.所以我们考虑用各地区的农民收入作为测度其贫困和否的指标,然后对代替各影响因素的指标进行回归分析,根据回归系数的正负和值的大小来进一步考察适合我省内部的脱贫政策,以更具专业化、立体化的数据对陕西的贫困情况进行划分,以为更好的抚贫政策打好基础.
陕西省自2011年国家开始实施2300元农村扶贫标准,至2014年我省农村贫困人口共减少242万,完成40.8%的脱贫目标,扶贫开发工作成效明显.所以目前的扶贫政策是有一定的成效的所以针对这一扶贫政策,将采用面板数据模型对其趋势进行分析.
二、参数设置
根据陕西地区的经济、政治、文化、教育以及生态等特征我们进行了重新定义,定义如下：用陕西省各地区的GDP来衡量并定义陕西的经济发展情况,用陕西各地区的小学在校师生比和中学在校师生比来衡量定义其教育发展程度,用粮食产量和耕地面积的比来衡量并定义其生态发展程度,用财政政策来衡量并定义其政治发展程度.此外,LNsr表示给sr即收入取自然对数,目的是为了增加其值的平稳性.定义ST为粮食产量除以耕地面积.定义XXSSB为小学在校学生数除以在校老师数.定义ZXSSB为中学在校学生数除以在校老师数.
三、实证分析
在对数据进行实证分析前,首先我们对数据进行了描述性统计,我们可以发现对于陕西的一百多个县市区来说,西安市的未央区,灞桥区,阎良区的农民平均收入位居全省前三,而商洛的柞水县、商州县和汉中的镇巴县的农民平均收入位居全省后几位,其之间的差距竟接近了后几位县区的收入的二倍多,显然,虽然全省各市都有贫困农民,但是各市差距较大,所以我们有必要分市去分析讨论可以减少其贫困的政策.
其次我们对所选取的面板数据通过单位根检验来检验其平稳性,检验通过.
对于地区生产总值（GDP）、普通中学生师比（ZXSSB）、普通小学师生比 （XXSSB）粮食产量比耕地面积（ST）和财政支出 （CZZC）这五个变量之间是否有因果关系,代表经济水平、教育程度、生态平衡、政治的四个变量是否可以对代表人民贫困程度收入的变量进行解释需要进行Grange因果检验来进行验证.取滞后阶数为（一）发现各变量间或存在单向关系或存在双向关系.
但以上这只是从统计检验的角度对二者间的关系进行分析,为了更进一步的说二者的关系,下面对几组面板数据进行建模分析.
在建模分析前我们首先应该判断模型类型,我们用F—检验和Hausman检验来判断.（对各市数据采用相同的回归分析和检验方向,从而确定各自所适用的模型）,发现均适用于个体固定效应模型.[1]
回归结果见公式：
通过对各面板数据平稳性检验.舍弃不平稳数据,选取2012-2015年数据,从回归结果中可以看到各参数显著,中学师生比减少2.49%,收入可以增加一个百分点,财政政策增加2.23-10-4%,收入可以增加一个百分点即当收入要增加一个百分点是,我省的中学师生比减少2.49%,财政政策增加2.23-10-4%,对陕西省其他市的数据面板建立个体固体模型.
四、结论和建议
（一）根据全省分析结果得出增加中学教师数目,改善财政政策收入会提高,降低贫困程度.从西安市的结果来看,收入增加一个百分点,则需减少中学师生比,或增加粮食产量比耕地面积,或者减少小学师生比.西安市作为陕西省的省会城市,有良好的教育资源以及经济文化资源,但耕种面积以及粮食产量过少也导致收入减少.同时作为教育大市,增加中学老师也能在一定程度上增加收入.
宝鸡市的模型反映了,收入增加一个百分点,则需增加小学师生比,或减少粮食产量除以耕地面积,或者减少中学师生比.宝鸡市作为陕西相对较大的市,交通发达,资源优势强,要解决收入问题可以从以下几个方面,1.建设更多的小学校园以增加小学生人数,为基础教育做好基础,2.减少耕地面积,发展第三产业,将经济重心进行迁移3.增加中学教师数目,为学生提供更好的教育环境.
咸阳市的模型反映了,收入增加一个百分点,则需减少中学师生比.咸阳市具有深厚的文化底蕴,并且具有得天独厚的地理环境,适合居住以及耕种,再加上这几年的经济发展,实现了快速的飞跃,收入的提高对于咸阳市来说增加中学教师数目,是比较有效的方法.
渭南市的模型反应了,收入增加一个百分点,需减少小学师生比和中学师生比.渭南位于渭河平原东部,土地肥沃,水土条件作为先天优势带动了农业以及工业的发展,但随之而来的就是教育的相对落后,所以渭南市应该增肌中学教师数目以及小学教师数目来增加基础教育的建设,才能有效的解决贫困问题.
从延安市的模型来看,收入增加一个百分点,则需减少中学师生比,或增加财政政策.延安市地域辽阔,自然资源丰富.所以增加中学教师数目可以解决教育问题并一定程度上改变经济发展水平,政府方面应该改善经济政策,为贫困人民带来更加实惠的政策.
榆林市的模型反应了,收入增加一个百分点,则需减少小学师生比,增加财政政策.榆林位于陕西最北方自然条件一直都和陕西其他市有所不同,为了避免这些不同的因素,扬长避短,政府应该对其自然条件做出合理的政策,同时不断加强教育的普及,增加小学老师的数目也能改变贫困.
（二）从前面的建模分析我们可以看到,耕地面积的平均产量增加对于宝鸡农民脱贫无显著影响考虑主要是因为,宝鸡市的粮食产量在全省已占据较大比例,但因此,宝鸡市也成为最容易因灾致贫的城市,例如2016年,宝鸡对的综合平均亩产297公斤,比2015年减产3公斤,下降1.0%；粮食总产量145.67万吨,比2015年减产3.99万吨,下降2.7%.而据陕西统计局的分析,导致其减产的主要原因则为不利气候的因素,因为16年,降水偏少且分布不均,且还有害虫和旱情的影响,所以尤其注重宝鸡的因灾致贫,而有商洛,汉中等山区的因灾致贫.（作者单位为山西财经大学统计学院 ）
注释：
[1]考虑到数据数量的原因,我们仅对市辖区内包含下属行政单位超过10及其以上的市进行建模分析.
扶贫论文参考资料：
结论：陕西省精准扶贫政策分析为大学硕士与本科扶贫毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写扶贫领域方面论文范文。
