集中连片特困区金融减贫效率比较研究
【图文】:
3 连片特困区现状分析3.1 基本概况2016 年3月,我国颁布了国民经济和社会发展第十三个五年(2016-规划纲要,纲要中明确提出全力实施脱贫攻坚计划,到 2020 年确保 700困人口全部脱贫,把 14 个连片特困地区作为脱贫攻坚主战场,确保 202全面小康。本文研究样本除新疆南疆三地州、四省藏区、西藏地区这三个的,其他 11 个连片特困区 532 个县。如图 3.1 分布在中国地图。在中国的版图上虽然分散着 11 个集中连片特困区,但是它们拥有共同从地理位置来讲都处于四区(革命老区、边远山区、省际交界区和少数民区),从自然条件来讲都相对恶劣,从基础设施来讲交通相对闭塞,,从发来讲都比较落后,从行政划分来讲都分割相对严重,使得连片特困区都具在贫困形成和演变规律中。
图 5.1 11 个连片特困区金融的居民收入提升效率 Moran s I 散点分布图由图 5.1 可知,11 个连片特困区居民收入金融减贫效率 Moran s I 散点分布情况,在吕梁山区和罗霄山区居民收入金融减贫效率落入第二、第四象限和都是13 个,空间负相关类型区分别占比 65%、57%,说明在空间分布上存在分散现象;乌蒙山、六盘山区、大别山区、燕山-太行山区、滇桂黔石漠化区、大兴安岭南麓山区、秦巴山区这 7 个片区居民收入金融减贫效率落入第一、第三象限和分别是31 个、47 个、21 个、33,个、56 个、12 个、53 个,空间正相关类型区分别占比82%、71%、71%、64%、63%、62%、61%,说明在空间存在高度集聚象限;滇西边境山区、武陵山区这 2 个片区居民收入金融减贫效率落入第一、第三象限和分别是33 个、38 个,空间正相关类型占比分别是 55%、54%,说明在空间分布上存在集聚现象。②LISA 聚类图分析利用 GeoDa 软件,选取 2012-2016 年 11 个连片特困区各个县的居民收入金融减贫效率的均值来绘制 LISA 聚类图对比分析,见图 5.2。LISA 是用于衡量观测单
【学位授予单位】:重庆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F323.8;F832.7
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