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江西省普惠金融减贫效应实证结果分析案例 1 1 1 3 3 3 4 4 5 6的效用。本文第三章已经测算出江西省共11个设区市2011到2020年的面板数(一)变量选取与模型构建选择泰尔指数来着重反映在农村中为多数的低收入群体与城镇中为多数的高收为第i个设区市在t时期的泰尔指数。Rilt为第Rit为第i个设区市在t时期城乡收入之和。Pizt为第i个设区市在t时期农村的总人口数。Pit为第i个设区市在t时期的总解释变量：即普惠金融指数IFI,直接采用第三章所得的江西省共计11个设卢盼盼和张长全(2017)的衡量方法，使用人均GDP衡量经济增长水平，使用 变量名称以及其描述如表5所示。变量名称变量代码变量选取贫富差距IFI指数经济增长人均GDP收入分配城乡居民可支配收入比例教育水平教育支出/财政支出对外开放水平政府支农水平政府财政支持力度财政支出/GDP城镇化水平城镇化率GAPit=α₀+α₁*IFlit+α2*DEVit+α3*INSit+α4*EDU(二)实证检验与分析首先进行各个变量的描述性统计，具体内容如表6所示。标准差1总体标准差为0.039,表明各市内部城乡间的贫困程度差距不大；而普惠金融指不平衡性严重；经济增长的最大值是93750.85,最小值是15806.78,均值是46628.34,总体的标准差为20629.24,说明江西省各市之间经济发展情况相差较最小值为1.94,均值为2.4,标准差为0.333,说明江西省各市之间收入分配差干扰，必须对各因素进行单位根检查，以保证其稳定性。通过ADF测试，得出了如下的(表7)测试数据结果：表7ADF检验结果1阶tptp----0----表8Kao检验结果Dickey-FullertDickey-FullertDickey-FullertDickey-FullertDickey-Fullert量之间的关系不同可以分为混合估计模型(POOL模型),随机效应(RE模型)与固定效应(FE模型)模型，为了判断具体使用哪种模型，本文首先通过F测试进行了验证，以确定是否优先使用混合估计或固定效应的模型。接下来通过测试，以确定是否优先使用固定效应或者随机效应模型。在表格9中显示了所得结果FZP>|zl01大0.074%,由于贫富差距是个负指标，因此收入分配在实际上与减贫效应呈现AGR和GOV效果虽然不够显著,但是根据其系数可知，IFI与GAP处于负相关的关系，说明IF

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