綠色金融對(duì)農(nóng)民收入影響研究——基于財(cái)政支農(nóng)水平的中介效應(yīng)

朱夢(mèng)菲　毛　瑩　謝逸濤　謝西格

綠色金融對(duì)農(nóng)民收入影響研究——基于財(cái)政支農(nóng)水平的中介效應(yīng)

朱夢(mèng)菲毛瑩謝逸濤謝西格

（武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院湖北武漢430200）

文章基于2012年—2021年全國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，研究綠色金融、財(cái)政支農(nóng)水平和農(nóng)民收入三者之間的關(guān)系。研究結(jié)果顯示：（1）綠色金融發(fā)展可以促進(jìn)農(nóng)民收入增長；（2）在綠色金融和農(nóng)民收入之間，財(cái)政支農(nóng)水平發(fā)揮了中介效應(yīng)，驗(yàn)證了“綠色金融—財(cái)政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”這一作用途徑。據(jù)此，文章提出了加大在農(nóng)村地區(qū)對(duì)綠色金融的宣傳力度，建設(shè)專業(yè)化綠色金融服務(wù)隊(duì)伍，推動(dòng)綠色金融與財(cái)政支農(nóng)協(xié)同發(fā)展等政策建議。

綠色金融；發(fā)展水平；農(nóng)民收入；財(cái)政支農(nóng)水平

“三農(nóng)”問題的核心是農(nóng)民問題，農(nóng)民問題的核心就是收入問題?，F(xiàn)階段，我國在收入分配、就業(yè)、教育、社會(huì)保障等方面推出一系列重大舉措，努力建設(shè)體現(xiàn)效率、促進(jìn)公平的收入分配體系，推動(dòng)形成橄欖型分配格局，人民群眾獲得感、幸福感、安全感更加充實(shí)、更有保障、更可持續(xù)，共同富裕取得新成效。但與此同時(shí)，目前我國發(fā)展不平衡和不充分問題仍然較為突出，城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展和收入分配差距有待進(jìn)一步縮小。為了增加農(nóng)民收入，政府進(jìn)行了一系列經(jīng)濟(jì)政策改革，調(diào)整了財(cái)政支農(nóng)政策，以保證農(nóng)民能夠享受改革的紅利。綠色金融是指支持綠色、低碳、可持續(xù)發(fā)展的金融活動(dòng)，它被視為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)、推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的重要手段。當(dāng)前，我國正處在工業(yè)化中期和城鎮(zhèn)化中后期，發(fā)揮綠色金融支持鄉(xiāng)村振興的正效應(yīng)，是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。因此，在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的背景下，研究綠色金融對(duì)農(nóng)民收入的影響以及作用機(jī)制，有助于解決“三農(nóng)”問題，縮小城鄉(xiāng)收入分配差距。

1 文獻(xiàn)綜述

眾多學(xué)者對(duì)影響農(nóng)民收入的因素以及影響途徑展開了豐富的研究。楊偉明、粟麟、王明偉驗(yàn)證了數(shù)字普惠金融可以通過經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)業(yè)行為這個(gè)中介，對(duì)農(nóng)民收入的增加產(chǎn)生間接推動(dòng)作用，由此得到對(duì)應(yīng)的傳導(dǎo)途徑，利用該途徑有效推進(jìn)農(nóng)民可支配收入增加[1]。周才云、劉森發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長具有正向推動(dòng)作用[2]。涂爽、徐玖平、徐芳對(duì)農(nóng)村金融規(guī)模、農(nóng)村金融效率以及農(nóng)村金融結(jié)構(gòu)和農(nóng)民收入結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)對(duì)于不同來源的收入，農(nóng)村金融規(guī)模、農(nóng)村正規(guī)金融以及農(nóng)村金融效率均具有正向效應(yīng)[3]。范麗琴、劉國勇通過構(gòu)建面板時(shí)空地理加權(quán)回歸模型和空間收斂模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融顯著促進(jìn)農(nóng)民收入增加，在不同地區(qū)、不同時(shí)期，普惠金融的推動(dòng)程度有所不同[4]。戴浩、魏君英發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增加具有顯著的推動(dòng)作用，并發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)對(duì)其具有中介效應(yīng)。因此，推動(dòng)數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)有效融合，有利于進(jìn)一步增加農(nóng)民收入[5]。

通過梳理大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，研究普惠金融對(duì)于農(nóng)民收入的影響居多，鮮有研究綠色金融對(duì)于農(nóng)民收入的影響效應(yīng)以及傳導(dǎo)路徑。因此，本研究對(duì)綠色金融發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，探討綠色金融對(duì)于農(nóng)民收入的影響效應(yīng)，并將財(cái)政支農(nóng)水平作為中介變量進(jìn)行機(jī)制分析，研究其影響路徑，最后根據(jù)實(shí)際情況以及研究結(jié)果，對(duì)如何促進(jìn)農(nóng)民收入增長提出政策建議。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文基于財(cái)政支農(nóng)水平的中介機(jī)制，研究綠色金融對(duì)農(nóng)民收入的影響效應(yīng)。采用全國30個(gè)省份農(nóng)民收入、綠色金融、財(cái)政支農(nóng)水平等相關(guān)變量數(shù)據(jù)，構(gòu)建2012年—2021年的面板數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國保險(xiǎn)年鑒》和各省份《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

農(nóng)民收入為被解釋變量，以農(nóng)村居民人均可支配收入衡量。為了保證檢驗(yàn)結(jié)果的精確性，實(shí)證中對(duì)其進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。

2.2.2 解釋變量

綠色金融為解釋變量，為了更加符合綠色金融發(fā)展的理論，本文從不同的綠色指標(biāo)出發(fā)，根據(jù)曾學(xué)文采用熵值法計(jì)算得出金融指數(shù)來衡量綠色金融[6]，在實(shí)證中統(tǒng)一使用省級(jí)層面數(shù)據(jù)。

2.2.3 中介變量

財(cái)政支農(nóng)水平為中介變量，在該變量指標(biāo)的衡量上，本文參照現(xiàn)有研究做法，以農(nóng)林水事務(wù)支出與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比值來作為財(cái)政支農(nóng)水平。

2.2.4 控制變量

為了盡量減少遺漏變量的影響，本文采用了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平和城鎮(zhèn)化率等作為控制變量。

2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1　描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2.4 模型構(gòu)建

構(gòu)建如下回歸模型：

GRPI,,=0+1FI,,+X,+,（1）

其中，表示地區(qū)，表示年份，GRPI為農(nóng)民可支配收入，0為常數(shù)，1為綠色金融對(duì)農(nóng)民收入的總效應(yīng)，F(xiàn)I為綠色金融指數(shù)，為控制變量，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文對(duì)于相關(guān)的固定效應(yīng)，使用最典型的“雙向固定效應(yīng)模型”（控制時(shí)間和省份）進(jìn)行實(shí)證分析。

為研究財(cái)政支農(nóng)水平在綠色金融與農(nóng)民收入之間是否發(fā)揮中介效應(yīng)，本文參考溫忠鱗、葉寶娟[7]和江艇[8]的研究方法構(gòu)建以下中介效應(yīng)模型：

GRPI,,=0+1FI,,+,（2）

IS,,=0+1FI,,+,（3）

GRPI,,=0+1FI,,+X,+,（4）

IS,,=0+1FI,,+X,+,（5）

其中，IS為中介變量財(cái)政支農(nóng)水平，0為常數(shù)，1反映財(cái)政支農(nóng)水平的中介效應(yīng)。

檢驗(yàn)的詳細(xì)流程：

首先，對(duì)式（2）、式（3）進(jìn)行回歸，觀察在沒有控制變量的情況下1、1是否顯著。若顯著，說明在未加入控制變量時(shí)，綠色金融對(duì)于農(nóng)民收入的促進(jìn)效應(yīng)是存在的，且財(cái)政支農(nóng)水平的中介效應(yīng)也是存在的，繼續(xù)進(jìn)行下一步。

其次，對(duì)式（4）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)在加入相關(guān)控制變量之后系數(shù)1是否顯著。若顯著，則說明綠色金融對(duì)農(nóng)民可收入的總效應(yīng)是存在的，進(jìn)而進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。

再次，對(duì)式（5）進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)系數(shù)1是否顯著。若顯著，則說明財(cái)政支農(nóng)水平具有中介效應(yīng)。

最后，根據(jù)現(xiàn)有的前人理論或文獻(xiàn)進(jìn)一步分析財(cái)政支農(nóng)水平對(duì)農(nóng)民收入的中介效應(yīng)。

3 實(shí)證分析

本文采用面板數(shù)據(jù)對(duì)式（2）、式（3）、式（4）、式（5）分別進(jìn)行回歸，來研究綠色金融、財(cái)政支農(nóng)水平和農(nóng)民收入之間的關(guān)系。回歸結(jié)果如表2所示。

表2　回歸結(jié)果分析

續(xù)表2回歸結(jié)果分析

模型1模型2模型3模型4 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 0.096(0.141)0.255**(0.070) 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平 0.023(0.075)-0.097*(0.291) 城鎮(zhèn)化率 -0.013(0.009)-0.004(0.007) 常數(shù)項(xiàng)0.036*(0.014)0.208***(0.006)0.099(0.068)0.207(0.033) R20.930.730.930.79 固定效應(yīng)是是是是

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著水平。

3.1 基礎(chǔ)模型回歸分析

由表2可以看出，模型1是驗(yàn)證“綠色金融指數(shù)-農(nóng)民可支配收入”基本關(guān)系的基準(zhǔn)回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，綠色金融指數(shù)對(duì)農(nóng)民可支配收入在1%的水平上有顯著影響，回歸系數(shù)為0.320，說明綠色金融發(fā)展可以促進(jìn)農(nóng)民收入的增長。從結(jié)果可以看出，在加入相關(guān)控制變量后的回歸模型3中，綠色金融指數(shù)的系數(shù)為0.306，且在1%顯著性水平上為正，這說明在解決遺漏變量問題之后，在綠色金融的影響下，農(nóng)民收入仍得到了增長，呈現(xiàn)出正的促進(jìn)效應(yīng)。

3.2 中介機(jī)制分析

對(duì)于財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)民收入的關(guān)系，有大量學(xué)者進(jìn)行了研究。黃壽峰利用空間面板分位數(shù)回歸方法，分析發(fā)現(xiàn)在不同的分位數(shù)水平之下，財(cái)政支農(nóng)均對(duì)農(nóng)民收入增長具有顯著的促進(jìn)作用[9]。李倩、杜江探討了財(cái)政支農(nóng)水平對(duì)農(nóng)村居民收入的影響，通過協(xié)整分析、因果關(guān)系檢驗(yàn)等系列分析，發(fā)現(xiàn)財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)村居民收入水平具有正相關(guān)關(guān)系[10]。李艷秋、辛立秋、趙孟鑫利用空間面板回歸模型和面板門檻門模型分析了財(cái)政支農(nóng)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)財(cái)政支農(nóng)對(duì)居民收入水平增長具有促進(jìn)作用[11]。前人的研究結(jié)果顯示，財(cái)政支農(nóng)水平可以顯著促進(jìn)農(nóng)民收入增長。

再結(jié)合表2，模型2中系數(shù)值為0.264，反映出綠色金融的發(fā)展提高了財(cái)政支農(nóng)水平。在納入相關(guān)控制變量后，模型4中綠色金融指數(shù)系數(shù)為0.194，顯著性水平為1%，通過了顯著性檢驗(yàn)。且與模型3相比系數(shù)值變小，說明財(cái)政支農(nóng)水平扮演了中介的角色。

3.3 穩(wěn)健性分析

為考察“綠色金融—財(cái)政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”作用機(jī)制的穩(wěn)健性，本文使用Bootstrap方法對(duì)中介效應(yīng)再次進(jìn)行檢驗(yàn)分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。在95%置信區(qū)間下，綠色金融通過財(cái)政支農(nóng)水平影響農(nóng)民收入的間接效應(yīng)是0.061 4，且置信區(qū)間不包含0，證明中介效應(yīng)存在。

表3　Bootstrap中介效應(yīng)檢驗(yàn)

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著水平。

4 結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文就綠色金融與農(nóng)民收入之間的關(guān)系進(jìn)行研究，借助2012年—2021年全國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，引入財(cái)政支農(nóng)水平這一中介變量，分析驗(yàn)證綠色金融、財(cái)政支農(nóng)水平和農(nóng)民收入之間的關(guān)系。得出以下主要結(jié)論：首先，綠色金融對(duì)于農(nóng)民收入增長具有促進(jìn)作用；其次，財(cái)政支農(nóng)水平在綠色金融和農(nóng)民收入之間扮演了中介角色，驗(yàn)證了“綠色金融—財(cái)政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”這一作用途徑，并可以通過該中介機(jī)制，結(jié)合其他因素，在實(shí)踐中尋求更多提高農(nóng)民收入水平的方法。

4.2 政策建議

第一，加大農(nóng)村地區(qū)對(duì)綠色金融的宣傳力度。目前大部分農(nóng)民并不了解綠色金融，甚至存在抵觸心理。因此當(dāng)?shù)卣畱?yīng)組織宣講會(huì)等活動(dòng)，積極向農(nóng)民普及綠色金融知識(shí)，讓農(nóng)民更全面地了解綠色金融產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)，利用綠色金融產(chǎn)品來更好地發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)，增加收入來源。

第二，建設(shè)專業(yè)化綠色金融服務(wù)隊(duì)伍。首先，建設(shè)綠色金融專業(yè)化的團(tuán)隊(duì)，加強(qiáng)內(nèi)部員工對(duì)綠色金融以及綠色產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)，了解綠色金融在鄉(xiāng)村的發(fā)展方向，提高團(tuán)隊(duì)的專業(yè)素養(yǎng)。其次，通過訪問等方式多去了解農(nóng)民的切實(shí)需求，結(jié)合其需求，來制定針對(duì)性的金融產(chǎn)品或金融方案，提供更好的金融服務(wù)。

第三，推動(dòng)綠色金融與財(cái)政支農(nóng)協(xié)同發(fā)展。借助“綠色金融—財(cái)政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”這一作用途徑，探索適合農(nóng)村居民的綠色金融發(fā)展方式。在政府提供財(cái)政支農(nóng)補(bǔ)貼支持農(nóng)業(yè)發(fā)展時(shí)，銀行等信用度高的金融機(jī)構(gòu)應(yīng)與政府方向一致，開展農(nóng)業(yè)相關(guān)綠色金融業(yè)務(wù)，對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械、技術(shù)引進(jìn)等進(jìn)行資金投入，幫助農(nóng)民進(jìn)行高效率的生產(chǎn)，減少人力投入成本，增加收入。

[1]楊偉明,粟麟,王明偉.數(shù)字普惠金融與城鄉(xiāng)居民收入:基于經(jīng)濟(jì)增長與創(chuàng)業(yè)行為的中介效應(yīng)分析[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2020,22(4):83-94.

[2]周才云,劉森.數(shù)字普惠金融對(duì)農(nóng)民收入增長的影響機(jī)理及實(shí)證分析[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2023,21(1):1-13.

[3]涂爽,徐玖平,徐芳.農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入的影響:基于收入結(jié)構(gòu)的視角[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2022(4):90-98.

[4]范麗琴,劉國勇.數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入影響的時(shí)空分異與收斂性分析[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào),2023,44(4):248-256.

[5]戴浩,魏君英.數(shù)字普惠金融與農(nóng)民增收:基于農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)中介效應(yīng)的再考察[J].浙江金融,2023(3):30-42.

[6]曾學(xué)文,劉永強(qiáng),滿明俊,等.中國綠色金融發(fā)展程度的測(cè)度分析[J].中國延安干部學(xué)院學(xué)報(bào),2014(6):112-121,105.

[7]溫忠麟,葉寶娟.中介效應(yīng)分析:方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2014,22(5):731-745.

[8]江艇.因果推斷經(jīng)驗(yàn)研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2022(5):100-120.

[9]黃壽峰.財(cái)政支農(nóng)?金融支農(nóng)促進(jìn)了農(nóng)民增收嗎?:基于空間面板分位數(shù)模型的研究[J].財(cái)政研究,2016(8):78-90.

[10]李倩,杜江.金融發(fā)展與財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)村居民收入影響的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2020,36(4):159-162.

[11]李艷秋,辛立秋,趙孟鑫.財(cái)政支農(nóng)與金融助農(nóng)促進(jìn)農(nóng)民增收的空間溢出和門檻特征[J].地方財(cái)政研究,2021(10):65-71,79.

10.3969/j.issn.2095-1205.2023.08.21

F323.8;F812.8;F832.7

A

2095-1205(2023)08-64-04

朱夢(mèng)菲（1999—），女，漢族，安徽合肥人，碩士研究生在讀，研究方向?yàn)檗r(nóng)村金融。