农村贫困发生率的递减规律研究.doc

摘要：党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央对脱贫问题尤为重视，党中央希望全国人民共同努力，积极应对脱贫问题。习总书记提出，要加强党在脱贫攻坚工作中的领导核心地位，进行精准脱贫，保证上下联动、协调统一，保障资金供给、强化人力资源，因地施策，确保广大群众参与，形成合力攻坚之势，并且加强监督，为脱贫攻坚工作提供有力的制度保障。由此可见，党中央是十分重视农村贫困问题的。

另一方面，联合国开发计划署和国务院研究发展中心近期联合出版了《中国人类发展报告2016》，这份报告中提供了改革开放至今中国农村贫困发生率的相关数据，但是这份报告并没有针对性的分析这些数据之间的数量规律，这就不能深刻地说明我国在脱贫工作上所取得成就。

本文主要利用《中国人类发展报告2016》提供的数据，研究了中国农村贫困发生率的递减规律，主要运用的是一元线性回归模型和虚拟解释变量回归模型对数据进行分析。首先，我们以国家推行的不同贫困标准为时间分界，将数据划分为三个阶段，并对每个阶段的贫困发生率与年数建立一元线性回归模型，得出第三阶段贫困发生率递减趋势最大的结论。其次，我们运用虚拟解释变量回归分析法，引入两个虚拟变量和，进行回归分析，得到的结论仍然是近年来贫困发生率递减趋势最大。接着我们又按新一届政府与往届政府执政为划分依据，将数据划分成两个阶段进行回归分析，得到第一阶段贫困发生率以每年0.754515的速率递减，而第二阶段得递减速率达到了1.839286。为了验证这两个阶段的模型是否合理，我们同样进行了虚拟解释变量回归分析，得到的递减速率与此几乎一致。通过多种方法对这些数据建立模型，我们得到的农村贫困发生率的递减趋势都是相同的，这就充分地从数量关系上说明新一届政府领导班子在消除贫困这个重大问题上确实做得十分到位。我国农村的贫困发生率递减趋势是越来越明显的，也就是说新一届的政府领导班子在农村脱贫问题上付诸的实践是有显著成效的，脱贫攻坚工作落实的非常到位，脱贫效果十分明显。

关键词：贫困发生率；一元线性回归模型；虚拟变量回归模型；假设检验

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

2 基础知识-2

2.1 一元线性回归模型-2

2.1.1 一元线性回归分析法-2

2.1.2 总体回归函数-2

2.1.3 随机扰动项-2

2.1.4样本回归函数-3

2.1.5可决系数-3

2.2 异方差-3

2.2.1异方差性的实质-3

2.2.2异方差产生的原因-4

2.2.3异方差性的检验-4

2.3 假设检验-5

2.3.1假设检验的概念-5

2.3.2 假设检验的基本步骤-5

2.3.3 检验的P值-5

2.4 虚拟变量回归-5

2.4.1虚拟变量的概念-5

2.4.2虚拟变量的作用-6

2.4.3虚拟解释变量的回归-6

2.5 White检验-6

2.5.1 White检验-6

2.6 自相关-7

2.6.1 自相关的概念-7

2.4.2 自相关的检验：DW检验法-7

3 问题的提出-8

4 问题的解决-9

4.1数据收集-9

4.2贫困发生率与年数散点图分析-10

4.3 不同标准下的贫困发生率与年数的一元回归模型-11

4.3.1 第一阶段：1978年—1999年-11

4.3.2 第二阶段：2000年—2009年-14

4.3.3第三阶段：2010年—2017年-16

4.3.4 结论-17

4.4加入虚拟变量后贫困发生率与年数的回归模型-18

4.5初步结论-20

5进一步验证结论-21

5.1找回缺失数据-21

5.2 1978年—2009年的农村贫困发生率与年数之间的数量关系-22

5.3引入虚拟变量后贫困发生率与年数的回归模型-22

6最终结论-24

参 考 文 献-26

致 谢-27