綠色金融對農業綠色發展的影響效應及其作用機制研究*

潘方卉，張 弛，崔寧波

（1.東北農業大學經濟管理學院，哈爾濱 150030；2.東北農業大學農業現代化發展中心，哈爾濱 150030）

一、引言與文獻綜述

2022年中央一號文件明確提出推進農業綠色發展。中國作為農業大國，擁有優越的農業資源，但也存在資源過度開采、農業投入品過度使用、農業內外源污染相互疊加以及碳排放強度高等環境問題。農業面源污染已超過工業，成為我國最大的面源污染來源，嚴重阻礙我國“雙碳”目標實現。因此，發展綠色農業勢在必行。習近平總書記提出“綠水青山就是金山銀山”理念，強調以綠色發展牽引經濟高質量發展。由此可見，大力發展綠色農業是促進農業發展方式從高速向高質量轉變的戰略需求（金欣鵬等，2020），是實現農業可持續發展、推動生態文明建設以及實現鄉村振興戰略的應有之義，也是實現“雙碳”目標的必然要求。

金融是現代經濟的重要組成部分，在促進經濟發展中扮演重要角色。與傳統金融相比，綠色金融更強調資源配置綠色化，通過金融手段及金融工具，促進更多金融資源流向環境友好型、資源節約型產業，引導金融活動與環境保護協調發展，最終實現社會經濟向可持續發展模式轉變。2018年中央一號文件和黨的二十大報告均強調“發展綠色金融”理念。綠色金融為改善耕地質量、應對氣候變化和提高資源利用率的經濟活動提供金融服務，對促進農業綠色發展具有積極意義（楚德江等，2023）。因此，綠色農業的發展離不開綠色金融的支持。而綠色金融能否有效促進農業綠色發展？如何促進？其作用機理如何？回答這些問題有助于揭示我國綠色金融和農業綠色發展水平以及二者之間影響的內在機理，為政府制定綠色農業和綠色金融發展政策提供理論和經驗支撐。

綠色農業從20 世紀上半葉萌芽于歐美地區，國外主要以“可持續農業”概念為主。綠色農業早期主要以有機農業、生態農業、可持續農業等形式體現，之后逐漸向以資源節約、生態保育、環境友好和產品安全為核心的人與自然和諧共生的新發展模式轉變（尹昌斌等，2021）。馬文奇等（2020）強調農業綠色發展不僅是農業發展方式的改變，更重要的是發展理念和價值導向的轉變。農業綠色發展指數的測度方法，主要有主觀賦值法和客觀賦值法。主觀賦值法借鑒黃少堅等（2021）研究選擇德爾菲法、層次分析法等；客觀賦值法借鑒周靜（2021）研究選擇主成分分析法、熵值法等。

20世紀80年代以來，國外學者開始對綠色金融進行理論探究。綠色金融也稱為“環境金融”或“可持續金融”，相對于傳統金融，學者在綠色金融內涵界定上充分考慮潛在的環境影響（Salazar，2020），將綠色金融定義為通過優化金融體系、突出綠色特性、創新金融服務，實現金融業的可持續性發展，同時依托金融工具引導傳統企業綠色轉型以及促進新興綠色產業發展，最終實現經濟環境協調發展的一系列金融活動（Mottet et al，2020）。我國關于綠色金融的研究起步較晚，直到1995 年綠色金融概念才被中國人民銀行引入國內，隨后學界展開了一系列理論探索。劉傳江等（2022）指出綠色金融更多關注環境和社會效益、注重碳減排，引導資源流向清潔綠色產業和新能源產業，抑制資源向污染性產業投入，進而緩解了傳統金融情境下技術難以創新、資源配置和轉移效率低下的問題。我國對綠色金融的定義可參見《關于構建綠色金融體系的指導意見》中的論述。關于綠色金融的測度，目前研究主要可分為兩類：一是采用單一指標測度法，如王康仕等（2019）以A 股環保企業為樣本，基于金融存量需求側視角，通過測算金融資源在不同行業環保企業與污染企業間的流量衡量該省份綠色金融指數；二是建立綜合評價指標體系，如胡文濤等（2023）構建包含綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險、政府支出5個維度的評價指標體系對綠色金融進行測算。

農業綠色發展離不開綠色金融的助力與引導（馬駿等，2021），綠色金融作為實現經濟效益與環境效益的雙引擎，對實現農業綠色發展至關重要。綠色金融通過引導農村地區資源合理配置、調整農村產業結構、轉變農村經濟發展方式、樹立綠色發展觀念等方面為農業綠色發展提供動力（魏春華，2023）。然而，由于我國綠色金融仍處于探索階段，對綠色金融與農業綠色發展二者關系的研究文獻較少，現有文獻主要針對農業綠色發展內涵中所涉及的部分內容進行研究分析，如綠色金融對農業循環經濟的影響（周淑芬等，2017）、綠色金融對農業產業結構綠色升級的影響（王會鈞，2020）以及綠色金融對農業生態效率的影響（李曉龍等，2023）等。

通過歸納發現，國內外學者對綠色金融與綠色農業展開了較深入研究，取得了一定成果，為本研究奠定了良好的基礎，但仍存在以下不足：一是研究對象方面，目前關于綠色金融的研究主要圍繞其對整體經濟綠色發展的影響，針對農業綠色發展的研究仍然很少；二是研究方法方面，綠色金融對農業綠色發展影響的研究大多停留在理論分析層面，缺乏相應的實證分析，研究成果缺乏必要的數據支撐；三是研究內容方面，已有文獻僅關注綠色金融促進農業綠色發展的影響效果研究，缺乏對綠色金融促進農業綠色發展的影響機理分析。基于此，本文選取2011—2020 年全國30 個省份的面板數據，通過建立綜合評價指標體系分別對綠色金融指數、農業綠色發展指數進行測度，并實證分析綠色金融影響農業綠色發展的效果及機理，從而為政府制定綠色金融和農業綠色發展政策、提升綠色金融促進農業綠色發展效果提供決策參考。

二、理論分析與研究假設

（一）綠色金融依托綠色資本供給直接推動農業綠色發展

資本供給也可稱作資金融通，根據柯布-道格拉斯生產函數，勞動力和資本的投入是刺激經濟增長最直接手段，因此綠色資本投入的增加會提高農業綠色生產總值，進而從生產端刺激農業綠色發展。但由于農業天然具有弱質性，而綠色農業領域的投資項目周期長、投資過程風險較大，傳統的資本供給者因精英捕獲或風險厭惡，直接或自然流入農業用于綠色發展的資本較少，造成資金缺口（閆旭等，2023），進而遲滯了農業綠色化轉型的發展進程。綠色金融的出現，為農業綠色發展提供了新的發展渠道。

一方面，區別于傳統的資本供給，綠色金融在提供綠色資本時將生態環境因素納入融資決策，實現投融資標準綠色化，以促進經濟與環境的協同發展（王菲等，2023）。農業綠色發展與其他類型投資相比回報較慢且短期內風險較大，讓許多投資者望而卻步，但從長期來看其發展潛力較大。綠色金融的出現恰可以篩選出資金充足、注重長期收益的合格投資者，避免只關注短期利益的投機行為發生，進而確保資本源源不斷地注入綠色農業產業，為農業綠色發展提供必要的資金。此外，綠色金融可以通過直接向綠色農業產業注入項目資金，比如，通過綠色信貸的作用對環境友好型的農業企業和項目提供融資支撐，進而擴大綠色農業規模。

另一方面，綠色金融還通過優化資本配置實現對資本投向的外在調節。由于資本天然具備逐利性，傳統資本供給者存在風險厭惡以及自身利益最大化等特性，這使得綠色資本的有效配置難以通過市場機制的自然演化實現。因此，需要政府進行宏觀調控，政策性綠色金融應運而生。由政府主導的政策性綠色金融在這一過程中對資本起到引導和約束作用，通過引導性政策影響市場資本投向，促進社會資本、金融機構加大流入環保型、可持續發展型等涉農企業的資金規模，從而實現綠色資本配置，促進農業經濟綠色發展（何德旭等，2022）。宏觀調控主要體現在兩方面，一是政策性綠色金融對農產品生產、加工過程中高污染、高耗能的涉農企業施以限制貸款額度、提高利率等懲罰措施，以及對環保型涉農企業采取給予更多信貸資金、降低利率等激勵措施；二是對于參與農產品收購、銷售等涉農企業，綠色金融對資本的外部調節作用可引導其綠色農產品檢測、優質優價收購等行為，倒逼農業生產者進行綠色生產，從而促進農業綠色發展。基于此，提出假說H1。

H1：綠色金融能通過綠色資本供給直接推動農業綠色發展。

（二）綠色金融促進綠色科技研發間接推動農業綠色發展

綠色金融的發展為綠色技術的研發、創新和推廣提供了資金保障，而科技是產業結構升級的動力源，更是現代農業綠色發展的助推器。根據經濟新增長理論中的羅默模型，除資本與勞動力兩種生產要素外，人力資本與科學技術進步也成為經濟增長的內生動力（Romer，1990）。因此綠色科技的研發可從技術生產效率層面有效提高農業綠色發展的速度和質量，在原有生產資料規模不變的條件下，生產效率的提升可在保障原有農業產量的基礎上代替高污染、低效率的生產方式，從而為穩步實現農業生產綠色轉型提供基礎和保障。然而，由于綠色科技創新項目普遍具有“高投資、高風險、收益周期長”的特點，結合農業天然的弱質性，投資者對農業綠色科技創新項目望而卻步。綠色金融的出現大大緩解了這種困境。一方面，綠色金融為農業綠色科技創新項目提供了更全面、優質的金融產品與服務，有效緩解了企業在生產經營過程中出現的融資約束問題，為符合綠色、低碳要求的科技創新、研發以及推廣提供了充足的資金支持（溫濤等，2023）；另一方面，綠色金融利用其強大的信息優勢為農業綠色科技資金供需雙方搭建橋梁，通過構建如綠色技術銀行等綠色技術共享體系，打破雙方信息不對稱的壁壘，增加投資方對以資源節約、環境友好為目標的綠色科技研發團隊的關注度，進一步推動綠色科技成果轉化與應用，從而提高農業綠色發展效率，為農業綠色發展提供源源不斷的動力。基于此，提出假說H2。

H2：綠色金融能通過促進綠色技術創新間接推動農業綠色發展。

（三）環境規制下綠色金融對農業綠色發展的驅動作用

由于農業生產依托的資源利用和產生的環境污染具有外部經濟性，環境規制作為一種干預手段是實現經濟與資源環境協調發展的重要途徑（展進濤等，2019）。目前我國的綠色金融仍處于初級發展階段，其有效運行離不開強制性法律政策的有效保障，這時政府制定的各種環境規制政策將充當“引路人”角色，相關指導性、監管性政策建議的出臺，可有效引導金融機構開展綠色金融業務，為我國綠色金融的高質量發展提供健全完善的政策環境。但環境規制在綠色金融推動農業綠色發展進程中產生的影響尚無法確定。一方面，創新補償說，認為適當的環境規制能夠促使涉農企業進行更多的綠色技術創新活動，提高企業生產力，抵消環境保護成本并提升企業盈利能力，從而提升農業綠色發展水平（任勝鋼等，2019）。另一方面，遵循成本說認為政府實行嚴格的環境規制政策，會導致農業科技企業將外部成本內在化，增加企業經營成本，擠占企業綠色技術創新資源，抑制企業綠色創新活力（陳瑤，2023），進而對農業綠色發展產生負向影響。此外，波特假說認為相對嚴厲的環境規制會比寬松的環境規制產生更大的創新補償效應（Porter et al，1995），即盡管遵循成本會隨環境規制強度的提高而增加，但其產生的創新補償效應更大，故凈遵循成本會隨著環境規制的適當提升而逐步降低甚至變為凈收益。因此，短期內環境規制在綠色金融助推農業綠色發展中產生的影響，在于其不同強度下創新補償與遵循成本之間的動態關系，可能存在非線性關系。基于此，提出假說H3。

H3：綠色金融對農業綠色發展的促進作用存在環境規制門檻效應。

三、數據說明與模型設定

（一）數據來源

自2011 年國家發改委印發《關于開展碳排放權交易試點工作的通知》起，我國綠色金融開始向深化、多元化發展，積極開展實施綠色信貸、碳排放權交易、環境規制等一系列環境經濟政策，同時基于數據可得性，本文選取2011—2020 年我國30 個省份（除西藏、港澳臺外）作為研究樣本。數據來源于歷年《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國保險年鑒》、國家統計局、國泰君安數據庫以及中國碳核算數據庫等，部分缺失的數據用線性差值法進行補齊。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文被解釋變量為農業綠色發展。基于上文對農業綠色發展的內涵分析，借鑒魏琦等（2018）的研究方法，選取資源節約、環境友好、生態保育、質量高效4個維度，采用熵值法對各省份農業綠色發展水平進行測度。

在農業生產過程中，資源節約是農業綠色發展的根本要義，需注重土地、水、農機、人力等資源的節約；環境友好是農業綠色發展的根本核心，需適當減少農藥、化肥、農膜等農業投入品的使用，維護良好耕地環境，從根本上解決農業面源污染問題；生態保育是農業綠色發展的關鍵內容，需時刻貫徹“綠水青山就是金山銀山”的兩山論理念，注重生態系統保護，大力實施生態綠化，為農業生產提供良好的生態環境；質量高效是農業綠色發展的根本目標，需不斷優化農業產業結構，以最小的資源投入和環境代價獲取最大的產出效益，提高農業生產效率，保障農產品的產量與質量，進而實現農民增收。具體指標體系包括4個一級指標、12個二級指標，見表1。

2.核心解釋變量

本文解釋變量為綠色金融。根據中國人民銀行發布的《關于構建綠色金融體系的指導意見》，參考尹子擘等（2021）的研究方法，選取綠色信貸、綠色證券、綠色保險、綠色投資、碳金融5 個一級指標來衡量綠色金融發展水平，見表2。根據所構建的指標測度體系，同樣運用熵值法測算出各省份綠色金融發展水平。

表2 綠色金融發展指標體系

3.中介變量

本文中介變量為綠色技術創新。借鑒歐陽曉靈等（2022）的研究方法，基于國家知識產權局公布的中國專利申請數據，對照世界知識產權組織（WIPO）發布的國際專利分類綠色清單，篩選出專利分類號與清單相匹配的綠色專利。相應地，以各省份綠色發明專利申請數量的對數作為衡量綠色技術創新水平的指標。

4.門檻變量

本文門檻變量為環境規制。關于環境規制的衡量，比較常見的有選取環境規制政策數量、污染治理費用以及調整后的經濟發展水平等方法。其中，使用調整后的經濟發展水平來表征環境規制較為普遍，這是因為經濟發展水平和環境規制之間存在較強的正相關關系（譚瑩等，2021），且該數據的可獲得性更強。故借鑒曾昉等（2021）、王善高等（2021）的研究方法，使用各省份區域中心到邊界內部距離的倒數作為調整系數對經濟發展水平進行調整，使用調整后的經濟發展水平來表征環境規制。具體計算公式為：

其中，eri,t為i省份第t年環境規制強度，GDPi,t為i省份第t年的國內生產總值，areai,t為i省份第t年行政區域面積。

5.控制變量

本文根據已有研究成果以及數據可得性（姚鵬等，2023；張志新等，2023），選取如下控制變量：（1）對外開放程度（open），使用進出口總額與國內生產總值的比值來表示。（2）經濟發展水平（gdp），使用各地區平減人均生產總值來表示。（3）財政支農水平（fsupport），使用涉農支出金額占財政支出總金額的比重來表示。（4）交通基礎設施水平（transportation），使用貨運總量對數表示。（5）工業化水平（inlevel），使用工業增加值與國內生產總值的比值表示。

（三）模型設定

1.基準回歸模型

根據Hausman檢驗結果，考慮到樣本數據存在個體特征差異，選擇構建固定效應模型來檢驗綠色金融對農業綠色發展的影響，具體模型如下：

其中，gdi,t為i省份第t年農業綠色發展水平，gfi,t為i省份第t年綠色金融發展水平，二者均通過構建指標評價體系測算獲得。gfi,t的系數β1反映了綠色金融對農業綠色發展的影響效應，是本文最為關注的系數。Controlsi,t表示可能影響農業綠色發展的一系列控制變量，包括對外開放程度（open）、經濟發展水平（gdp）、財政支農水平（fsupport）、交通基礎設施水平（transportation）、工業化水平（inlevel）。μi表示省份固定效應，用以控制地區層面不隨時間變化的因素對估計結果的影響。εi,t表示隨機擾動項。

2.中介效應模型

為檢驗綠色金融能否通過促進綠色技術創新提升農業綠色發展水平，在基準回歸模型的基礎上構建中介效應模型，具體模型如下：

其中，gti,t為i省份第t年的綠色科技創新水平，ρ1為綠色金融對農業綠色發展的影響系數，α1為綠色金融對綠色科技創新的影響系數，γ1為綠色金融對農業綠色發展的直接影響系數，γ2為綠色科技創新對農業綠色發展的影響系數。借鑒溫忠麟等（2022）中介效應檢驗方法，若ρ1、α1、γ2均顯著，且α1γ2的符號與γ1相符，證明“綠色金融—綠色科技創新—農業綠色發展”這一中介路徑存在，若γ1顯著，則為部分中介效應，否則為完全中介效應。

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果

通過熵值法測算2011—2020 年我國30 個省份綠色金融與農業綠色發展綜合指數，然后使用固定效應模型檢驗綠色金融對農業綠色發展的影響，基準回歸結果見表3。

表3 基準回歸結果

列（1）僅以綠色金融對農業綠色發展進行簡單回歸，結果顯示綠色金融系數在1%水平上顯著為正向，列（2）～（6）為依次加入控制變量（對外開放程度、經濟發展水平、財政支農力度、交通基礎設施和工業化水平）的回歸結果，其中綠色金融系數始終在1%水平上保持正向顯著，說明綠色金融對農業綠色發展有顯著正向推動作用，假設H1得到驗證。

就控制變量而言，財政支農力度與交通基礎設施水平對農業綠色發展有顯著正向影響，這表明財政支農政策和交通基礎設施建設可顯著促進農業綠色發展。財政支農政策是政府促進農業發展的主要工具，近年來我國深化落實財政支農政策，加大對農業綠色科技的投入力度，對農業綠色發展項目也給予一定的補貼，緩解了農業綠色發展的成本壓力，使得我國農業綠色發展水平得到進一步提高；農村交通基礎設施是農業綠色發展的重要保障，完備的農村基礎交通設施建設可提升農產品、農業生產資料等運輸的便捷性和通達性，進而降低農產品運輸成本，保證農產品銷售和價格的同時擴大了外部市場，為農業綠色發展創造有力保障。對外開放程度、經濟發展水平以及工業化水平對農業綠色發展有顯著負向影響，這主要是由于我國經濟的高速發展主要依賴出口與投資，并采用工業優先發展策略，在提速增長過程中忽略了質的提升，經濟發展表現出高耗能、高污染特性，土地、水以及空氣等農業綠色發展所需的資源與環境遭到嚴重破壞，從而阻礙了農業綠色發展，因此加快工業綠色升級轉型，提高經濟增長質量對農業綠色發展具有重要意義。

（二）穩健性檢驗

為確保回歸結果的穩健性，本文從以下方面進行檢驗。

1.剔除直轄市樣本

為檢驗綠色金融對農業綠色發展的影響效果，本文選取我國30 個省份的樣本數據進行實證分析，其中包含北京、天津、上海、重慶4 個直轄市。由于直轄市的農業生產經營活動有別于其他省份，為確保結果穩健，將直轄市樣本剔除，使用剩余260 個樣本數據對式（2）重新回歸。結果如表4 列（1）所示，剔除后新樣本的綠色金融估計系數仍在1%水平上對綠色農業有顯著正向影響，結論具備穩健性。

表4 基準回歸結果

2.替換核心解釋變量

綠色信貸作為綠色金融的主力軍，在一定程度上可反映地區的綠色金融水平，故本文改用綠色信貸水平來衡量綠色金融發展水平，并采用五大銀行綠色信貸額與五大銀行貸款總額的比值代指。替換核心解釋變量后，回歸結果如表4列（2）所示，替換后的綠色金融系數仍在1%水平上顯著為正，結論具備穩健性。

3.用核心解釋變量滯后一期進行回歸

綠色金融在推動農業綠色發展的同時，綠色農業也會反向帶動綠色金融的發展，兩者之間可能存在反向因果關系。本文借鑒張勛等（2020）研究方法，使用綠色金融發展的滯后一期（gfi,t-1）作為解釋變量以減弱可能的反向因果問題，對式（2）重新回歸。結果如表4 列（3）所示，綠色金融滯后期的系數雖變小，但仍在1%水平上對綠色農業有顯著正向影響，結論具備穩健性。

4.使用工具變量法估計

本文選擇以滯后一期的綠色金融為工具變量的兩階段最小二乘法（2SLS）來考察變量間的內生性問題，結果如表4中列（4）所示。2SLS估計中工具變量恰好識別，Anderson LM 統計量證明不存在工具變量識別不足問題，且Cragg-Donald Wald F 統計量大于Stock-Yogo 弱工具變量檢驗中10%偏誤的臨界值，拒絕“工具變量是弱工具變量”的原假設，故工具變量選擇較為合理。在工具變量選擇有效的情況下，綠色金融系數仍在1%水平上顯著為正，結論具備穩健性。

（三）中介效應檢驗

中介效應檢驗結果如表5 所示，列（1）顯示綠色金融對農業綠色發展有顯著正向影響，列（2）顯示綠色金融對綠色科技創新有顯著正向影響，列（3）顯示綠色科技創新對農業綠色發展有顯著正向影響，證明綠色科技創新存在顯著的中介效應，綠色金融可通過綠色科技創新推動農業綠色發展，假設H2得到驗證。由此可見，綠色金融可有效緩解綠色科技企業普遍存在的信貸約束問題，為綠色科技項目實施與綠色科技成果落地提供有力保障，進一步提升了綠色科技創新效率；而且綠色科技創新為農業綠色化轉型提供了動力，從傳統的“高投入、高污染、低產出、低質量”生產方式轉向“低投入、低污染、高產出、高質量”的綠色生產模式，從而促進農業綠色發展。

表5 中介效應檢驗

為確保中介效應的穩健性，本文選用自助抽樣法（Bootstrap）檢驗，并觀察估計結果中95%水平上無偏校正的置信區間是否包含0，若置信區間不包含0，說明中介效應顯著，反之則不顯著。具體檢驗結果見表6。

表6 Bootstrap檢驗結果

利用Bootstrap 方法從樣本中重復進行1 000 次有放回的抽樣，結果發現95%水平上無偏校正的置信區間不包含0，證明“綠色金融—綠色科技創新—農業綠色發展”這一傳導機制存在，且綠色科技創新在其中發揮的中介效應占綠色金融對農業綠色發展總效應的32%。

（四）異質性檢驗

1.區域異質性

由于糧食主產區和非糧食主產區①糧食主產區包括安徽、河北、河南、黑龍江、湖北、湖南、吉林、江蘇、江西、遼寧、內蒙古、山東、四川13個省份，非糧食主產區包括北京、福建、甘肅、廣東、廣西、貴州、海南、寧夏、青海、山西、陜西、上海、天津、新疆、云南、浙江、重慶17 個省份。的綠色金融發展和農業綠色發展水平存在明顯差異，有必要進一步考察綠色金融對農業綠色發展影響在糧食主產區和非糧食主產區的差異，具體估計結果見表7，其中列（1）～（3）為糧食主產區估計結果，列（4）～（6）為非糧食主產區估計結果。

表7 區域異質性分析

由表7可知，糧食主產區的回歸系數在1%水平上顯著為正，非糧食主產區的回歸系數在5%水平上顯著為正，表明無論是在糧食主產區還是非糧食主產區，綠色金融對農業綠色發展均有顯著正向影響，但非糧食主產區回歸系數大于糧食主產區，表明綠色金融對農業綠色發展的促進作用在非糧食主產區會更加顯著。這是由于非糧食主產區包含北京、上海、廣東等經濟相對發達省份，與糧食主產區相比，非糧食主產區各省的金融體系更完善、金融系統生態環境較好、金融產品與金融從業人員經驗都更豐富，表現出更高的金融發展水平，因此在推進綠色金融業務時，非糧食主產區可更快速地適應轉變，進一步使綠色金融在非糧食主產區中促進農業綠色發展的效果優于糧食主產區。此外，糧食主產區的金融發展水平低于非糧食主產區，但是糧食主產區的農業生產規模卻遠高于非糧食主產區，相對水平較低的綠色金融資源投入到相對規模更大的農業綠色發展中，也是導致該結果的主要原因。

2.維度異質性

表8 是將農業綠色發展分項指數分別作為被解釋變量回歸的結果。本文的農業綠色發展指數包含資源節約（sav）、環境友好（env）、生態保育（eco）和質量高效（qua）4個分項指標，分別將各分項指數作為被解釋變量進行回歸。

表8 維度異質性分析

基于全國、糧食主產區和非糧食主產區估計結果來看，綠色金融對資源節約和質量高效兩個維度均存在正向促進作用，其中對質量高效的影響最大。這可能由于相比于其他環境領域，在綠色金融發展初期可能更關注質量高效和資源節約兩大問題，這兩項指標更容易被公眾和政府所感知，取得更好的投資效果，降低綠色投資風險。此外，綠色金融對環境友好在糧食主產區有顯著正向影響，而對生態保育在非糧食主產區具有顯著促進作用，這主要是由區域職能差異決定的。在糧食主產區，農業是重要產業，為了保護農業的健康持續發展，農戶更加注重降低農藥、化肥以及農膜的使用強度；而在非糧食主產區，由于農業并非主要產業，更加重視對森林和濕地等環境的保護。

（五）綠色金融對農業綠色發展的門檻效應分析

為了進一步探討綠色金融對農業綠色發展影響的作用機理，本研究引入環境規制（eri,t）作為門檻變量，構建門檻效應模型，研究不同強度環境規制下，綠色金融對農業綠色發展的影響差異。

1.門檻值個數檢驗

本文利用Stata 17 軟件，采用Hansen（1999）提出的面板門檻估計方法進行門檻效應檢驗。為檢驗綠色金融對農業綠色發展的影響過程中環境規制政策的作用效果，選擇環境規制作為門檻變量。在估計門檻回歸模型時，首先需要確定門檻值，門檻顯著性檢驗結果及門檻估計結果見表9、10。

表9 門檻顯著性檢驗結果

表10 門檻估計與置信區間

以環境規制為門檻變量，選用自助抽樣法（Bootstrap）分別在單門檻、雙門檻、三門檻假設下反復抽樣1 000 次進行檢驗，發現農業綠色發展單門檻效應的P值小于0.05，在5%置信水平上顯著，而雙門檻和三門檻效應均未通過顯著性檢驗，說明該模型僅存在單門檻效應，門檻值為0.0895。

2.門檻回歸結果分析

基于上述的門檻顯著性檢驗結果，設置單門檻模型：

其中，γ為門檻值0.0895，I（.）為指示函數，以門檻值為分界點，設置“0～1”虛擬變量I1、I2。當eri,t≤0.0895 時，I1=1，否則I1=0；當eri,t＞0.0895 時，I2=1，否則I2=0。系數δ1、δ2分別反映綠色金融在不同強度的環境規制力度下對農業綠色發展的影響，具體回歸結果見表11。根據模型（6）估計結果可知，綠色金融對農業綠色發展的影響系數始終在1%水平上顯著為正，且當環境規制的力度超過門檻值0.0895 后，綠色金融的回歸系數變大，即綠色金融對農業綠色發展始終有顯著正向促進作用，且當環境規制強度超越門檻值時，綠色金融對農業綠色發展的促進作用會加強。因此，在注重綠色金融促進農業綠色發展的同時應制定適當的環境規制政策，協同綠色金融進一步提高農業綠色發展水平。

表11 門檻模型回歸結果

五、結論與政策建議

（一）結論

基于2011—2020 年中國省際面板數據，實證分析綠色金融對農業綠色發展的影響效果與作用機制，研究發現：第一，綠色金融對農業綠色發展有顯著推動作用，經穩健性檢驗后該結論依然成立；第二，綠色科技創新在綠色金融助推農業綠色發展過程中發揮中介作用，即綠色金融能通過促進綠色技術創新推動農業綠色發展；第三，從分區域角度看，非糧食主產區綠色金融助推農業綠色發展的效果優于糧食主產區；從分維度角度看，綠色金融主要通過質量高效和資源節約兩個維度提升農業綠色發展水平；第四，在不同強度的環境規制下，綠色金融對農業綠色發展的促進效果不同，存在單門檻效應，當環境規制強度大于門檻值0.0895時，綠色金融對農業綠色發展的促進作用增強。

（二）政策建議

第一，健全綠色金融服務體系。各地區政府要結合當地現實需要，鼓勵金融機構創新農業綠色金融產品，豐富產品服務內容，完善綠色金融監管機制，利用財政手段激勵金融機構開展綠色金融業務的積極性，進一步擴大綠色信貸等金融工具的資金規模，從而提升綠色金融推進農業綠色發展效能。

第二，強化科技引領，加快推進農業綠色科技創新。從建立有獎有懲的涉農企業綠色生產政策、加大涉農企業開展綠色技術創新的金融支持力度、強化知識產權保護意識等方面入手，不斷提高綠色科技水平，進一步增強綠色科技在綠色金融推動農業綠色發展過程中發揮的間接影響作用，最終實現我國農業高質量、可持續發展目標。

第三，推動綠色金融差異化發展。在推動綠色金融引導農業綠色發展的過程中，不同地區應考慮各地現實發展情況，制定差異化發展策略：在糧食主產區，政府應提升對綠色科技的財政支持，通過綠色信貸補貼政策引導銀行創新綠色金融產品，加大對綠色農業的金融支持，使得農業逐步實現以技術導向代替傳統投入導向的生產方式，不斷落實“兩減一增”轉型目標；非糧食主產區則應充分發揮綠色金融引導農業綠色發展的比較優勢，不斷探索農業綠色發展新模式以及綠色金融新產品，同時總結發展經驗，通過建立示范區發揮輻射帶動作用，推動綠色金融與綠色農業形成相互促進、協調發展的良性循環。

第四，靈活制定環境規制政策。政府通過制定相應的環境規制政策（限制企業排放等）降低地區污染，同時環境規制強度的適當提升能夠進一步增強綠色金融促進農業綠色發展的作用效果，但在政策制定時應存在一定彈性，根據發展的不同階段和不同地區制定符合實際情況的環境規制政策，協同綠色金融進一步提高農業綠色發展水平。