绿色金融对农业碳排放的影响机制研究
基金项目：河北省教育厅人文社会科学重大课题攻关项目“河北省海洋经济高质量发展研究”（课题编号 ZD202118）
刘喆 张宇宸 康璐 闫文

      【摘要】在应对全球气候变化与推动碳中和的背景下，农业碳排放问题成为国际社会关注焦点。本研究基于全国多省多年面板数据，构建多维绿色金融指标体系。实证结果发现：绿色金融显著抑制农业碳排放强度，且存在区域异质性；机械化程度在其中发挥一定程度中介作用。结合典型案例，研究提出针对性政策建议，为实现农业碳中和目标提供决策参考。
      【关键词】绿色金融；绿色信贷；农业碳排放；影响机制
引言
      随着全球气候变化压力的加剧，农业碳排放问题成为碳中和战略中的重要议题。研究表明，全球农业领域温室气体排放量占比达 13% ～ 34%，对气候变暖影响显著，我国作为最大农业生产国，农业碳排放占全国总排放 11%。因此，在碳中和目标下推动农业低碳转型迫在眉睫。
      为应对“双碳”目标，我国政府发布《关于构建绿色金融体系的指导意见》《农业农村减排固碳实施方案》等多项政策文件明确将农业低碳转型列为绿色金融支持重点，通过绿色信贷、碳减排支持工具等方式，引导金融机构向农业低碳项目倾斜资金。
      吴前雨等学者基于全国多年数据的实证研究表明，绿色金融对农业绿色全要素生产率具有显著正向影响。另有文献利用农村微观数据发现绿色金融试点政策使农户农业碳全要素生产率平均提高 15%。然而，现有文献研究更多关注绿色金融对农业生产效率或绿色产业发展的影响，直接针对农业碳排放的研究相对匮乏。本研究通过构建绿色金融影响农业碳排放的分析框架，利用多地区数据进行实证检验以填补该交叉领域的学术空白。研究发现对政策制定和产业转型具有重要指导意义，为完善绿色金融政策体系、强化多方协同提供数据支持。
一、理论基础与文献综述
      绿色金融主要包括绿色信贷、绿色债券、绿色保险等金融工具，用于支持节能环保、可再生能源和低碳项目。国外 Ning Yiyi 等学者研究证实绿色债券发行显著促进了可再生能源项目投资、推动能源结构绿色转型。国内多项研究指出高污染和高能耗的农业耕作方式使得环境承载力和生态系统承压力已达极限，严重阻碍了地区低碳农业高质量发展。理论上，农业与碳排放可能呈现库兹涅茨曲线关系，而绿色金融可通过内部化外部成本、优化资源配置等机制干预这一过程。
      本研究综合已有文献，指出绿色金融可能影响农业碳排放的路径，并将理论分析与实证研究相结合深入探讨其传导机制和效果。      
      （一）直接作用机制：绿色金融通过提供贷款直接促进农业低碳技术与设备的应用。基于此，提出研究假设 1：绿色金融对农业碳排放具有直接抑制作用。
      （二）间接作用机制：绿色金融通过设立农业绿色发展专项贷款等方式，激励企业采用低碳生产方式，促进产业结构多元化。基于此，提出研究假设 2：绿色金融对农业碳排放具有一定内在作用机制。
      （三）区域异质：在东部地区，绿色金融产品更为丰富，农业生产主体更易获取低成本资金并采用先进技术。相比之下，中西部等欠发达地区绿色金融作用的发挥受到多重因素制约。基于此，提出研究假设 3：绿色金融对农业碳排放的影响存在区域异质性。
二、实证分析
      本研究使用 2014–2023 年全国 31 个省（区、市）的面板数据进行实证检验。农业碳排放总量按照 IPCC 指南，参考李波等前人研究，通过化肥、农药、农膜、柴油、翻耕及农业灌溉六类农资投入碳排放总量除以农业产值测算农业碳排放强度并将其作为被解释变量，核心解释变量为绿色金融发展指数，该指数以借鉴曾学文、李晓西和夏光等学者的思路，涵盖绿色信贷、绿色债券、绿色保险、政府支持、绿色基金及绿色权益等多个维度，并将数字经济水平、恩格尔系数、数字普惠金融指数、财政支农支出占比及城镇化率等因素作为控制变量。面板模型经豪斯曼检验（p=0.0000）后采用固定效应估计。
      本次研究共涉及 7 个变量，有效样本量 N 均为 310，根据统计结果得到各指标标准差：农业碳排放强度：0.3849、恩格尔系数：0.0611、财政支农：0.0337，数字普惠金融：78.7756、城镇化水平：13.1377、绿色金融指数：0.1307、数字经济：0.1130。
      基准回归结果中所有模型列绿色金融系数均为负且显著。在包含全部控制变量的回归中，绿色金融指数每提高 1%，农业碳排放强度平均降低约 0.18%，显示绿色金融能够优化资本配置推动农业生产低碳化。控制变量方面，数字普惠金融系数显著为负，表明数字金融可提升农村金融服务可及性进而促进低碳技术应用。补贴支农支出在模型中呈负相关，但显著性较低，财政支农对农业碳排放的抑制作用尚不稳健。

      稳健性检验中本研究选取绿色信贷指数作为代表变量进行回归分析。结果显示，回归系数为 -0.258，1% 水平下显著。这一数据直观表明，绿色信贷规模每提升一个单位，都会对农业碳排放产生显著的抑制作用。同时本研究通过设置滞后项，更准确地捕捉绿色金融和农业碳排放时间上的延迟关系，使用绿色金融指数的滞后项回归，结果仍显示绿色金融对农业碳排放具有显著负向影响。使用二阶滞后绿色金融变量（L2.lnGF）估计，其系数约为 -0.262，标准误差 0.034，在 1% 的水平上显著，绿色金融对农业碳排放的抑制作用具有一定持续性，前期绿色金融发展能在后期对农业碳减排产生影响。
      区域异质性分析表明，绿色金融对农业减排的效果在不同地区差异显著。东部地区的绿色金融系数约为 -0.089，1% 水平上显著负值，中西部地区达到 -0.173，表明中西部绿色金融举措对降低农业碳排放的作用更强。这可能由于其对清洁能源资源依赖度更高，利用绿色金融发展风电、光伏等绿色产业来提供低碳动力。对全样本按绿色金融发展水平高低分组回归发现：高发展水平地区绿色金融系数约为-0.131，1%水平显著，低发展水平地区系数为-0.032，降低农业碳排放强度作用相对不明显。

      中介效应分析选取农业机械化程度作为中介变量，检验绿色金融通过机械化提升影响碳排放的路径。
      绿色金融对农业碳排放回归，检验回归系数 c 的显著性；c=-0.258机械总动力对农业碳排放回归，检验回归系数 a 的显著性；a=-0.152 说明绿色金融发展水平的提升，会显著降低机械化程度。
      机械总动力和绿色金融对农业碳排放回归，检验回归系数 b 和 c’的显著性。b=-0.248,c’=0.070.
      系数 c，a 和 b 均显著，存在中介效应。c’不显著可能由样本量不足导致假性完全中介。中介效应量 ab/c=0.1461 较小，表明机械化仅传递了绿色金融对农业碳排放强度影响中的小部分（14.61%），为非主导性中介路径。
三、结语
      本研究聚焦绿色金融对农业碳排放的影响，得出如下核心结论：绿色金融发展能显著抑制农业碳排放强度。基准回归结果显示，绿色金融水平每提升 1%，农业碳排放强度平均降低 0.18%。绿色金融通过引导资金投向低碳农业、推动生产方式转型及减少高碳农资使用来降低排放。
      影响存在区域异质性。中西部地区绿色金融对降低农业碳排放的作用更为显著。东部地区绿色金融发展系数为 -0.089，中西部地区为 -0.173。绿色金融发展水平高的地区降低农业碳排放强度作用更明显，系数为 -0.131；低发展水平地区作用相对较弱，系数为 -0.032。
      机械化程度起一定中介作用：以机械化总动力作为中介变量进行中介效应分析，发现绿色金融发展水平提升，会显著促进农业机械化发展，进而减少高碳排放生产方式的使用。但中介效应效果量为 0.1461，表明机械化程度仅起到部分非主导中介作用。
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