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      區(qū)塊鏈背景下金融發(fā)展的減貧效應(yīng)研究

      2019-12-13 03:01:58鄧雨婷
      市場研究 2019年11期
      關(guān)鍵詞:減貧貧困縣農(nóng)村居民

      鄧雨婷/文

      一、研究背景

      改革開放40多年來,我國貧困人口數(shù)量大幅減少,脫貧攻堅戰(zhàn)成績矚目。但據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《2017年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》稱:“按照每人每年2300元(2010年不變價)的農(nóng)村貧困標準計算,2017年,年末農(nóng)村貧困人口3046萬人?!比绾螌崿F(xiàn)“十三五”規(guī)劃中提出的脫貧目標已成為現(xiàn)階段急切關(guān)心的問題。目前扶貧工作已在攻頑除難的沖刺期,精準扶貧、精準脫貧是習(xí)近平總書記扶貧開發(fā)戰(zhàn)略思想的重要內(nèi)容,是打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的基本方略。在此背景下,金融扶貧備受關(guān)注,是脫貧攻堅的關(guān)鍵舉措。傳統(tǒng)的金融扶貧主要依靠金融機構(gòu)經(jīng)營物理網(wǎng)絡(luò)布局完善向幫扶對象提供金融產(chǎn)品和金融服務(wù)。這種金融扶貧方式存在著扶貧資金難以做到全程監(jiān)管、金融服務(wù)效能不高等問題。近年來,區(qū)塊鏈技術(shù)的興起,為金融扶貧提供了新的思考角度,但如何應(yīng)用尚在探索中。改革開放以來廣東一直是發(fā)展創(chuàng)新的先行者,現(xiàn)基本完成脫貧攻堅任務(wù),在東西部扶貧協(xié)作中繼續(xù)走在全國前列,在產(chǎn)業(yè)合作、勞務(wù)協(xié)作、攜手奔小康、易地扶貧搬遷等方面再創(chuàng)新、再發(fā)力、再創(chuàng)佳績,為2020年全面打贏脫貧攻堅戰(zhàn)奠定堅實基礎(chǔ)成為重要目標。近年來,廣東省金融機構(gòu)積極探索精準扶貧實踐方式,因而關(guān)注金融發(fā)展的減貧效應(yīng)。本文以廣東省15個貧困縣為研究對象,試解釋金融發(fā)展對貧困減緩的作用機理,并實證測算金融發(fā)展對貧困減緩的影響效應(yīng),為廣東省及其他地區(qū)科學(xué)制定金融扶貧戰(zhàn)略提供理論和實踐參考。

      二、金融發(fā)展與減貧效應(yīng)的理論分析

      現(xiàn)階段,金融發(fā)展與減貧效應(yīng)關(guān)系的研究按接受度最高到最低大概分為以下三種:多數(shù)學(xué)者的計量研究結(jié)果均表明金融發(fā)展對貧困減緩的影響存在正向線性關(guān)系;部分學(xué)者認為在金融發(fā)展初期不利于貧困減緩,但金融發(fā)展伴隨著經(jīng)濟和時間變化不斷深化,后會呈現(xiàn)減貧效應(yīng);在特定時期和階段金融發(fā)展不利于貧困減緩。直接看來,金融發(fā)展通過擴大金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)覆蓋率、基礎(chǔ)金融服務(wù)的完善和信貸供給的增加,使貧困家庭的融資需求和消費需求更容易得到滿足,有利于貧困人群資本的積累、完善保障,從而提高其收入水平,最終擺脫貧困。間接看來,金融發(fā)展通過促進經(jīng)濟增長、提高貨幣資本流通速度等有利于提高社會總財富水平,增加貧困群體的就業(yè)機會縮小分配差距,進而影響收入分配來間接減緩貧困。

      三、金融減貧效應(yīng)的實證檢驗

      (一)模型構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)

      本文采用面板數(shù)模型進行實證檢驗。樣本時期T=7,2011年至2017年,樣本數(shù)量N=15,在廣東省2011年農(nóng)民人均純收入低于全省平均水平75%的20個貧困縣中,15個可以收集到數(shù)據(jù)的貧困縣為研究對象見表1,分析金融發(fā)展的減貧效應(yīng),構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(指標含義和說明見表2):

      表1 廣東省2011年農(nóng)民人均純收入低于全省平均水平75%的15個縣

      Yi,t=α0×Fini,t+α1×PGDPi,t+α2×CNBi,t+μi+εi,t

      表2 變量選取及數(shù)據(jù)說明

      本文以廣東省15個貧困縣為研究對象,選用2010—2017年的樣本數(shù)據(jù),并對相關(guān)變量進行對數(shù)化處理,數(shù)據(jù)主要來源于廣東省及各市統(tǒng)計局網(wǎng)站,采用Stata12.0處理和檢驗。

      (二)描述性統(tǒng)計分析

      由分析可知,農(nóng)村居民人均消費水平均值為9219.1元,最小值為5701.5元,最大值為14074.4元。人均GDP的均值為19450元。金融發(fā)展規(guī)模的均值為1.322744,最小值為0.9564,最大值為1.7618。

      表3 各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果表

      (三)模型選擇

      根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型,分別做固定效應(yīng)、混合回歸以及隨機效應(yīng)三種模型。由回歸結(jié)果看,由于在使用固定效應(yīng)模型時,F(xiàn)檢驗通過(p=0.0000),故強烈拒絕原假設(shè),即認為FE明顯優(yōu)于混合回歸。然而,由于未使用聚類穩(wěn)健標準誤,故這個F檢驗并不有效。為此,進一步通過LSDV法來考察,大多數(shù)個體虛擬變量均值顯著(p=0.0000),故可放心拒絕,認為存在個體效應(yīng),不應(yīng)使用混合回歸。但個體效應(yīng)仍可能以隨機效應(yīng)(RE)的形式存在。故用隨機效應(yīng)模型,進行LM檢驗,結(jié)果拒絕原假設(shè),即認為在“隨機效應(yīng)”與“混合回歸之間”,應(yīng)該選擇“隨機效應(yīng)”。

      表4 回歸結(jié)果一覽表

      (四)模型分析

      從回歸模型(2)可知,金融發(fā)展規(guī)模Fins每增加1,貧困減緩(農(nóng)村居民人均消費水平增加0.4236萬元)。經(jīng)濟增長即人均GDP每增加1萬元,貧困減緩(農(nóng)村居民人均消費水平增加0.2173萬元)。由回歸模型(3)的結(jié)果可知,金融發(fā)展規(guī)模Fins每增加1,貧困減緩(農(nóng)村居民人均消費水平增加0.2785萬元)。經(jīng)濟增長即人均GDP每增加1萬元,貧困減緩(農(nóng)村居民人均消費水平增加0.3059萬元)。

      四、結(jié)論與建議

      (一)結(jié)論

      本文選取2010—2017年廣東省15個貧困縣的數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型,探討貧困減緩與金融發(fā)展之間存在的關(guān)系并進行了實證檢驗,結(jié)論如下:金融發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟增長對貧困減緩具有長期的促進作用,是貧困減緩的重要影響渠道。收入分配對貧困減緩存在顯著影響,收入分配差距越大,對貧困減緩存在負向作用。

      (二)建議

      為更好發(fā)揮金融發(fā)展對減貧的重要效用,結(jié)合廣東省金融扶貧實際情況提出以下建議:一是發(fā)揮金融扶貧的直接效應(yīng),擴大金融發(fā)展規(guī)模。二是促進經(jīng)濟增長,把握好金融精準扶貧與綠色經(jīng)濟發(fā)展的平衡。三是探索進“區(qū)塊鏈+精準扶貧”應(yīng)用場景先行先試,將相關(guān)的技術(shù)研發(fā)列入政府重點資助項目研究范圍,盡快組織相關(guān)研究力量聯(lián)合攻關(guān),為“區(qū)塊鏈+精準扶貧”應(yīng)用場景發(fā)展和推廣提供智力支持。

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