本文主要运用了省级时间序列数据作分析，以金融发展规模和金融发展效率作为衡量金融发展的指标，贫困水平以恩格尔系数作为指标，综合运用统计的理论与方法，建立自回归模型，研究金融发展与贫困减少水平的关系，以及研究金融发展效率的提高对于贫困减少的促进作用，对贫困的抑制作用的长效性；研究金融发展规模的变化对贫困减缓的作用，并根据研究结论和研究结果提出相应减贫对策。本文结合了实际案例，运用统计软件，对统计数据进行定量分析与挖掘，选题有重要的理论与现实意义。

改革开放以来，我国制定和实施了一系列扶贫政策。党的十九大报告指出，我国农村贫困发生率由10.2％降至4％以下，六千多万人口实现稳定脱贫，扶贫工作取得了巨大进展。自2004年起，中央1号文件持续强调了脱贫攻坚的重要性，需要提升“三农”发展的内生动力，由从前的“输血式”扶贫战略转变为“造血式”扶贫战略(刘芳，2017)，推动金融资本向“三农”流动。习近平总书记在2018年新年寄语中强调，要在3年内消灭绝对贫困，减贫工作仍然面临巨大挑战，并且希望能够推进经济增长。对金融发展的减贫效应研究，可以给减贫策略一些引导。

早在1990年，Greenwood和Jovanovic的研究就认为，金融中介的程度和经济增长率都是内生决定的，金融发展对贫困效应的作用存在一个门槛，在未跨越门槛前，难以承担高昂的金融机构服务成本，此时金融发展反而会导致贫困加剧，但是跨过门槛后金融发展才会减轻贫困压。NicholasM.Odhiambo(2010)通过使用协整和误差修正的三元因果关系模型对肯尼亚1968年到2006年的时间序列数据研究发现，金融发展与减贫间是存在因果关系，而且格兰杰检验结果证实了这一观点。Madhu Sehrawat和A.K.Giri(2014)通过采用自回归分布滞后（ARDL）定界协整检验方法对印度的时间序列研究和考察，结果表明，印度的金融发展和减轻贫困之问存在长期关系，金融发展和经济增长在长期和短期内都能减少贫困。Johan Rewilak(2017)运用发展中国家2004年到2015年的时间数据分析，将金融发展分成四个模块进行衡量，结果表明金融深化和更大的物质获取有利于减少贫困线以下人口比例，而利用金融不稳定的替代措施可能增加贫困发生率。总之，金融发展在一定的条件下能够有效的改善贫困水平。

在国内，崔艳娟、孙刚(2012)借鉴了Jeanneney和Kpodar的方法，将金融波动作为解释变量，利用GMM方法，结果表明金融发展对减贫呈现出先恶化后改善的状况，这在一定程度上证实了Greenwood和Jovanovic的观点。张兵、翁辰(2015)认为农村金融发展对贫困减少具有空间溢出效应，短期看，金融发展水平提高有助于农村贫困减缓，但长期看，会抑制农村贫困减缓，而且结果还表明金融发展对于贫困减缓还具有明显的门槛效应。赵秀琴(2018)以云南省69个国家级贫困县2001-2015年面板数据为依据,建立系统GMM模型和面板VAR模型分别研究云南省贫困地区金融发展与经济增长之间的结构性因果关系和动态相依关系，结果表明短期内金融发展阻碍经济增长,长期金融发展促进经济增长。张莹莹、辛立秋(2018) 运用1994—2016年黑龙江省时间序列数据，研究结果表明，黑龙江省金融发展效率的提高对于贫困减少有显著的促进作用，且对贫困的抑制作用具有长效性；而黑龙江省金融发展规模的变化对贫困减缓的作用相对较小，但长期依然呈现出对贫困的反作用；金融波动则会加剧贫困。国内的研究主要是以省级的时间序列数据进行分析，对具体的地区代表性比较弱，针对性不强。

综上所诉，为了研究金融发展和减贫之间的效应，本文将选取某个比较有代表性的省份，以金融发展规模和金融发展效率作为衡量金融发展的指标，贫困水平以恩格尔系数作为指标，建立自回归模型。

2. 研究的基本内容与方案

1. 搜索和整理近些年来相关统计年鉴数据指标和金融发展指标，以及能够代表贫困水平的指标恩格尔系数，数据来源于统计年鉴；

2. 构建向量自回归模型，并对时间序列中各变量进行平稳性检验，确保残差平稳；

3. 确定最优滞后阶数，利用各种判断准则与其他指标结合，检验Var系统平稳，确定AR根的稳定；。

4. 做脉冲响应分析，分析金融波动的冲击和贫困水平的响应曲线表现，说明金融发展对贫困水平的短期态势，以及长期趋势；

5. 为了研究金融发展效率队减贫的作用，做方差分解分析，曲线表现为金融发展规模波动率和金融发展效率波动率保持相似的相态，可得出结果；

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