引言

近年来，全球农业碳排放量的急剧增加已成为不容忽视的气候变化推手，严重威胁着农业生态的平衡与社会经济的可持续发展。作为世界农业大国，中国面临着农业碳排放总量高企的严峻挑战，预测显示至2050年，农业或将成为主要的CO₂排放源之一。在此背景下，中国积极响应“双碳”目标，着力降低农业碳排放，推动农业农村向绿色低碳转型，力求在减污、扩绿、增长之间找到平衡点，实现农业的可持续发展。

为了助力农业低碳转型，绿色金融成为关键力量。绿色金融通过创新的金融工具和服务模式，引导资本流向低碳、环保的农业项目，为农业资源的高效利用和优化配置提供了有力支持。在“十四五”规划的引领下，我国绿色金融与农业绿色发展的融合不断深化，旨在通过政策引导和市场机制，激发农业技术创新和模式升级，实现经济效益与生态效益的双丰收。2023年中央一号文件的明确指示，更是为这一进程注入了新的动力，推动大数据应用与绿色金融的深度融合，共同构建绿色、低碳、高效的现代农业发展体系。

一、理论基础与研究假设

绿色金融的发展已成为农业碳减排领域的一股不可小觑的驱动力。它不仅通过资金导向机制，精准地将金融资源导向低碳、环保的农业项目，激励农业企业和农户积极采用有机耕作、精准农业等绿色生产方式，从而在源头上减少了农业生产过程中的碳排放，为农业生态系统减负。同时，绿色金融还以技术创新为引擎，为碳捕捉、农业废弃物资源化利用等前沿低碳技术的研发与应用注入活力，这些技术的普及与应用，进一步降低了农业活动的碳足迹，加速了农业产业的绿色升级。此外，绿色金融与政府政策的紧密配合，构建了一个政策引导与资金扶持相互支撑的农业碳减排体系，为农业绿色转型提供了坚实的制度保障。更为值得一提的是，绿色金融的风险管理机制要求金融机构在项目评估中充分考量环境因素，这不仅增强了项目的环境可持续性，也促进了农业活动向更加绿色、低碳的方向转型，为碳减排目标的实现贡献了力量。因此，绿色金融以其多维度的支持策略，为农业碳减排提供了全面而有力的支撑，是推动农业向可持续发展道路迈进的核心动力。基于此，提出如下假设：

假说1：绿色金融能促农业绿色转型与农业碳减排，助力农业发展。

产业结构高级化是指产业结构由低水平向高水平发展的过程，本文通过第三产业产值与第二产业产值的比值来衡量。这一比值上升，意味着服务业在经济中的占比增加，产业结构在逐步优化和升级。在绿色金融促进农业碳减排的理论脉络中，政策鼓励作为关键催化剂，显著加速了产业结构高级化进程，成为连接绿色金融与农业碳排放减少的重要桥梁。政府通过一系列针对性政策，不仅强化了绿色金融的导向作用，还直接推动了农业产业结构的深刻变革。

具体而言，政策鼓励以财政补贴、税收减免和绿色信贷为核心工具，为农业绿色转型提供了强有力的经济激励。例如，对采用精准农业、生态农业等低碳技术的农业企业和农户，政府提高补贴比例，并伴随税收减免期，大大降低了初期投资成本和经营风险，激发了技术创新的积极性。这些新质生产力因素的引入，如精准灌溉系统、生物防治技术等，显著提高了农业生产效率，减少了化肥农药的使用量，从而有效降低了碳排放。此外，政策鼓励还促进了农业产业链的延伸与跨界融合，通过构建农业+旅游、农业+加工等多元化发展模式，不仅丰富了农业业态，还增强了产业链的韧性和竞争力。这种融合不仅提升了农业附加值，还通过资源共享、技术渗透等机制，促进了绿色低碳技术的广泛应用，进一步推动了农业产业结构的优化升级。最终，产业结构的高级化成为绿色金融影响农业碳排放的关键中介变量。随着低碳、环保、高效产业领域的快速发展，农业碳排放得到有效控制，并通过产业链的关联效应，带动了整个经济体系向绿色低碳方向转型。因此，政策鼓励在绿色金融框架下，通过促进产业结构高级化，为农业碳减排目标的实现提供了坚实的制度保障与动力源泉。基于此，提出如下假设：

假说2：绿色金融可以通过加快产业结构高级化实现农业碳减排。

不同区域因经济发展水平、资源禀赋、产业结构及政策环境等方面的差异，导致绿色金融在促进农业碳减排方面的效果呈现出显著不同。首先，区域经济发展水平与资源禀赋是绿色金融政策实施效果异质性的基础。发达地区凭借其技术积累和市场需求优势，能够更快地吸收和应用新质生产力因素，如精准农业、生态农业技术，从而加速农业产业链的绿色转型，有效减少碳排放。相比之下，欠发达地区受限于技术和资金，绿色转型进程可能较为缓慢，但绿色金融通过差异化政策支持，仍能逐步推动其农业产业链的绿色化进程。其次，产业链的地区完善性进一步加剧了绿色金融碳减排效应的异质性。在重工业集中的地区，农业产业链可能受到工业污染的间接影响，绿色金融需重点聚焦于能源效率提升和清洁能源在农业中的应用，以减少外部污染对农业的负面影响。而在服务业和现代农业占比较高的地区，绿色金融则更多地关注绿色消费模式的推广和环保技术在农业产业链各环节的渗透，以促进低碳农业的发展。并且，绿色金融工具的多样性也为碳减排效应的异质性提供了可能。绿色信贷、绿色债券、绿色基金等金融工具各具特色，能够满足农业产业链不同环节、不同区域的多元化融资需求。这种灵活性使得绿色金融能够更精准地对接农业碳减排项目，根据区域特点定制融资方案，从而最大化其碳减排效应。基于此，提出如下假设：

假说3：绿色金融的碳减排效应具有显著的区域异质性。

（一）模型构建

其中，和分别代表企业和年份，被解释变量表示碳排放，为核心解释变量绿色金融发展指数，为控制变量合集，和分别为企业固定效应和年份固定效应，为随机误差项。

式（2）中，为中介变量（包括技术进步和产业结构）。为绿色金融对各中介变量影响的回归系数，为在考虑中介变量的联合影响下，绿色金融对农业碳排放影响的回归系数，为中介变量对农业碳排影响的回归系数。

（二）变量说明

1. 被解释变量

碳减排旨在降低碳排放水平，通过政策、技术和市场手段减少温室气体排放，以应对气候变化。碳排放水平是衡量一个地区或国家温室气体排放量的指标，而碳减排则是实现低碳发展、保护环境的重要途径。本文的被解释变量为农业碳排放水平（）。在学术界，关于农业碳排放的理解存在二元视角：一方面，部分学者坚持认为农业碳排放应严格限定在生产环节中，特指由人类农业活动直接或间接触发的温室气体排放现象；另一方面，另一部分学者则秉持更广泛的视角，他们认为农业碳排放的考量还应涵盖农作物生长过程中作为碳汇所展现出的对二氧化碳的自然吸收与固定能力。本文将农业碳排放聚焦种植业，评估化肥、农药、农膜、柴油使用、灌溉及翻耕六大环节直接间接的碳排放影响。通过应用各环节的碳排放系数（见表1），精确计算农业总体碳排放量，测度方法为熵值法。

碳源	碳排放系数	参考来源
柴油	0.59kg/kg	IPCC2013
化肥	0.89kg/kg	美国橡数岭国家实验室
农药	4.93kg/kg	美国橡数岭国家实验室
农膜	5.18kg/kg	南京农业大学农业资源与生态环境研究所
灌溉	266.48kg/hm2	段华平等
翻耕	312.60kg/km2	李波等

2. 核心解释变量

本文的核心解释变量为绿色金融发展水平（）。本文对绿色金融发展水平的衡量进行分析，剔除碳金融对绿色金融发展的影响进行测量。绿色金融发展评价指标体系见表2。

二级指标	三级指标	测算方法	方向
绿色信贷	环保上市公司借款规模	A股环保上市公司借款/A股上市公司借款	＋
绿色债券	环保企业市值占比	环保企业总产值/A股总市值	＋
	高耗能工业市值占比	六大高耗能产业总市值/A股总市值	－
绿色保险	农业保险深度	农业保险收入/农业总产值	＋
	农业保险赔付率	农业保险支出/农业保险收入	＋
绿色投资	环境污染治理投资占比	环境污染治理投资/总投资	＋
	地方财政环境保护	地方财政环境支出额/GDP	＋

3. 中介变量

产业结构优化（STRU）：选取产业结构高级化作为中介变量，以检验绿色金融对碳减排的间接影响机制。根据朱学红等的做法，采用第三产业产值与第二产业产值的比值来刻画国内产业升级水平。绿色金融通过为低碳、环保的农业项目提供资金支持，促进农业产业结构的优化升级。这种优化包括推动种植业减排固碳、养殖业减污降碳、农机节能减排等，进而减少农业生产过程中的碳排放。同时，绿色金融还支持农业技术的研发和应用，如高抗性品种选育、节水灌溉技术等，提高农业生产的资源利用效率，从而间接抑制农业碳排放。

4. 控制变量

绿色技术创新（GTI）：用绿色发明专利授权数量的对数来表示。绿色技术创新变革农业，提升能效，推动清洁能源，减碳排，契合绿色金融理念，是减碳、促绿色金融成效的关键。

农村劳动力（LAO）：用农村劳动力人口的对数表示。农村劳动力是农业生产的主要参与者，农村劳动力人口的变化也可能与绿色金融政策的实施效果相关联，因为绿色金融政策可能通过提高农业生产技术、改善农业生产环境等方式来减少碳排放。

新质生产力（ENV）：用第二产业增加值/工业污染治理完成投资表示。新质生产力促环保低碳农业，间接推动绿色金融应用，有效抑制农业碳排放，实现绿色发展目标。

农村收入水平（INC）：用农村居民人均可支配收入的对数表示。农民收入提升促绿色投资，间接推动绿色金融减碳。收入变化影响生产决策，为绿色金融减排效果提供佐证。

5. 数据来源

本文将研究时期确定为2012-2022年。另外，根据数据的可得性和完整性，选取我国30个省作为研究对象。文中测算碳排放量所使用的相关能源数据和一次能源消费结构数据来源于《中国能源统计年鉴》，绿色金融相关数据来源于《中国工业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、农村劳动力人口由《中国人口统计年鉴》公布的数据计算得到，外资依存度与产业结构数据根据《中国统计年鉴》和EPSDATA数据库提供的数据计算得到，绿色技术创新数据来源于中国研究数据服务平台(CNRDS)。各变量描述性统计如表3所示。

变量名称	变量符号	样本量	平均值	方差	最小值	最大值
农业碳排放		330	5.446	1.046	2.633	6.903
绿色金融综合指数		330	0.101	0.0740	0.0350	0.555
绿色技术创新	GTI	330	5.948	1.423	1.386	9.166
新质生产力	ENV	330	0.002	0.002	0	0.0200
农村劳动力	LAO	330	6.745	0.954	4.595	8.387
农村收入水平	INC	330	9.501	0.401	8.497	10.59

三、实证研究

（一）相关性分析

农业碳排放	绿色金融指数	绿色技术创新	新质生产力		农村劳动力	农村收入水平
农业碳排放	1
绿色金融指数	-0.522***	1
绿色技术创新	0.155***	0.173***		1
新质生产力	-0.0650	-0.00900		-0.484***	1
农村劳动力	0.853***	-0.521***		0.316***	-0.167***	1
农村收入水平	-0.242***	0.423***		0.718***	-0.419***	-0.257***	1

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平；圆括号内为标准误统计量。

由表4的检验结果可以发现，绿色金融发展水平(GF)与农业碳排放在显著1%的水平上呈显著负相关关系，回归系数为-0.522。从相关性分析的结果可以看出，农业领域的碳排放与其所面临的绿色金融发展水平呈反比，披露质量越高，融资约束的缓释效应就越强，初步验证假设H1。

（二）基准回归结果

本文利用STATA软件，通过逐步回归的方式加入变量，确保模型的淮确性，基准回归结果如表5所示。模型(1)表示不加入任何控制变量模型，(2)-(6)表示依次加入控制变量。

变量	(1) 农业碳排放	(2) 农业碳排放	(3) 农业碳排放	(4) 农业碳排放	(5) 农业碳排放
绿色金融指数	-0.657***	-0.653***	-0.630***	-0.598***	-0.579***
	(-6.41)	(-6.36)	(-6.16)	(-5.88)	(-5.81)
绿色技术创新		0.023	0.023	0.035*	0.027
		(1.12)	(1.13)	(1.70)	(1.34)
新质生产力			-6.363**	-5.443*	-3.547
			(-2.28)	(-1.96)	(-1.29)
农村劳动力				0.153***	0.199***
				(2.86)	(3.71)
农村收入水平					0.739***
					(3.83)
常数项	5.512***	5.374***	5.199***	5.229***	4.116***
	(498.06)	(43.19)	(34.63)	(34.86)	(9.94)
观测值	330	330	330	330	330
调整后的R2	0.996	0.996	0.996	0.996	0.996
个体控制效应	YES
时间控制效应	YES
F	41.05	21.16	16.05	14.38	14.99

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平；圆括号内为标准误统计量。

（三）稳健性检验

1. 内生性处理

研究过程中可能面临两类内生性难题。首先，尽管从多个维度进行了变量控制，但仍有遗漏变量的风险，或绿色金融测量中的误差可能引入偏误。其次，农业碳排放与绿色金融之间或存正向反馈机制，即两者可能相互促进，而非单方面的抑制关系，这增加了分析的复杂性。因此为解决模型的内生性问题，本文参考孟科学、陈闻君以及柴正猛将绿色金融的一阶滞后项作为工具变量，利用2SLS方法进行回归分析。绿色金融的一阶滞后项和当期的绿色金融高度相关，且与误差项不相关，满足相关条件；同时，绿色金融的一阶滞后项并不会对被解释变量产生直接的影响，满足工具变量外生性的要求。表6中模型（1）的回归结果在通过了不可识别检验和弱工具变量检验，证明了工具变量的有效性基础上，模型（2）证明在5%的水平上绿色金融的一阶滞后项对绿色金融的发展发挥显著的正向作用，表明回归结果是稳健的。

	（1）	（2）	(3)	(4)	(5)
	绿色金融指数
绿色金融指数		-1.059*	-0.579***	-1.657***	-0.579***
		(-1.73)	(0.100)	(0.209)	(0.100)
L.绿色金融指数	1.049***
	(22.82)
绿色技术创新	0.004	-0.290***	0.027	0.068***	0.027
	(1.11)	(-6.30)	(0.020)	(0.019)	(0.020)
新质生产力	-0.260	34.085**	-3.547	-0.189	-3.547
	(-0.24)	(2.29)	(2.753)	(2.255)	(2.753)
农村劳动力	-0.002	1.157***	0.199***	0.378***	0.199***
	(-0.58)	(20.08)	(0.054)	(0.073)	(0.054)
农村收入水平	0.007	0.941***	0.739***	0.163	0.739***
	(0.63)	(5.85)	(0.193)	(0.231)	(0.193)
常数项	-0.070	-9.267***	-5.272***	1.138	-3.016
	(-0.61)	(-5.90)	(1.942)	(2.317)	(1.944)
观测值	300	300	330	210	330
调整后的R2		0.780		0.999	0.996

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平；圆括号内为标准误统计量。

2. 更换回归模型

更换回归模型是为了确保分析结果的稳健性。不同模型具有不同的假设条件和适用范围，更换模型可以检验研究结论在不同设定下的稳定性，减少模型特定性带来的偏差。这有助于增强研究结论的可靠性和普适性，确保绿色金融对农业碳排放影响的评估更加准确和全面。使用随机效应模型进行回归。表6列(3)回归结果与前文结论相一致，依旧在1%的水平上显著为负，验证了结果的稳健性。

3. 剔除公共卫生事件影响

突发公共卫生事件作为全球性危机，对各国经济活动产生了广泛冲击，包括农业生产和绿色金融政策实施。因此，本研究在剔除公共卫生事件影响后重新进行回归分析，回归结果展示在表6第(4)列。结果显示，绿色金融的系数依然显著为负，这表明，绿色金融能够显著抑制农业碳排放的结论再次得到验证。

4. 缩尾法

为了防止极端值的影响，本文将所有样本按照工业绿色转型指标数值的大小进行排序，对小于1%和大于99%分位的数据分别以1%和99%的数值进行替代缩尾处理，并基于此进行回归分析。表6列(5)结果中GF的回归系数在符号和绝对值方面与基准回归均符合，实证结果比较稳健，删除潜在异常值不会影响假设基本结论。

四、结论与建议

本文选取我国2012-2022年省际面板数据，在实证研究绿色金融碳减排效应的基础上，构建中介效应模型检验了绿色金融的农业碳减排效应的作用机制，同时研究了绿色金融碳减排效应的异质性。本文的研究结果如下所示：第一，绿色金融在推动农业碳减排方面展现出了显著成效。通过绿色金融工具如绿色信贷和绿色债券的精准投放，有效遏制了农业领域内高排放、高能耗活动的过度发展，如过度使用化肥农药、不合理的灌溉方式等，同时激励了生态农业、循环农业等低碳环保农业模式的快速发展。这一系列措施在农业领域显著降低了碳排放量，为农业部门实现碳达峰、碳中和目标奠定了坚实基础。第二，绿色金融通过促进农业产业结构的优化升级，进一步强化了农业碳减排的效果。在政策的引导下，传统农业加快向绿色、生态、可持续方向转型，生态农业、有机农业等绿色农业产业蓬勃发展，形成了更加环保、高效的农业产业结构。这种转变不仅减少了农业生产过程中的碳排放，如减少化肥生产和使用过程中的碳足迹，还促进了农业经济的绿色转型和可持续发展。第三，绿色金融在农业碳减排方面的效应呈现出显著的异质性。不同地区的农业发展水平、农业产业结构、能源使用方式。产业链的完整性以及农民环保意识的差异，导致绿色金融在各地的农业碳减排效果存在明显不同。因此，在制定和实施绿色金融政策时，需要充分考虑区域差异，因地制宜地制定针对性的政策措施，以最大限度地发挥绿色金融在农业碳减排中的积极作用。基于此，本文提出如下建议：

（一）构建一套与农业碳排放抑制紧密相连的绿色金融投融资机制

政府需构建一套与农业碳排放抑制紧密相连的绿色金融投融资机制，深化绿色金融改革，强化政府与金融机构的协同合作。通过实施包括碳补贴、减税优惠等在内的经济激励政策，旨在激发社会资本对减少农业碳排放项目的投资兴趣，有效引导资本市场资源流向低碳环保的农业领域，为“双碳”目标的实现奠定坚实的资金基石。在此基础上，持续推动绿色金融工具的创新与发展，不断拓宽绿色金融产品和服务的范畴。从传统的绿色信贷、绿色基金、绿色债券出发，逐步向绿色租赁、绿色保险等新兴领域延伸，构建一个多元化、全方位的绿色金融支持体系。这一体系能够精准对接农业领域减少碳排放的各类融资需求，通过风险分散、长期资金供给等机制，为农业碳排放的降低提供持续、稳定的金融动力，这样不仅能够有效促进社会资本向低碳环保的农业项目倾斜，还能够通过金融工具的创新与应用，为农业碳排放的减少提供强有力的金融保障。

（二）贯彻绿色金融政策实施，发挥产业结构高级化的推动作用

在应对农业碳排放的挑战中，绿色金融政策扮演了至关重要的角色，它不仅是资金流动的风向标，更是政府政策导向、绿色技术创新与农业产业结构升级三者深度融合的桥梁与催化剂。政府需高瞻远瞩，深化绿色金融政策与农业产业政策的协同配合，通过精准的政策设计与灵活的市场机制，共同驱动农业向低碳、绿色、高效的方向迈进。具体而言，政府应强化政策引导，为绿色金融资本流向农业绿色技术与高新技术领域铺设道路，促进低碳、环保技术的研发与应用，形成技术创新与绿色金融相互促进的良性循环。同时，通过构建多元化、全方位的绿色金融支持体系，满足农业企业不同阶段的绿色融资需求，为农业碳排放的减少提供持续、稳定的金融动力。此外，政府还需加强顶层设计与制度建设，建立健全绿色金融市场监管体系，打造透明、稳定、可预期的绿色金融市场环境，吸引并激励更多社会资本投入绿色金融领域，为农业碳排放的抑制提供强有力的资金支持。这一系列举措将形成多维度、立体化的政策合力，共同推动农业产业结构的优化升级与绿色低碳转型，为实现“碳达峰、碳中和”的宏伟目标奠定坚实的基础。

（三）加大基础设施投入以缩小地区间绿色金融发展水平差距

在绿色金融政策对农业碳排放的抑制策略中，产业链的全面融入成为关键一环。为此，需加大力度构建均衡发展的绿色金融生态体系，首要任务是强化绿色金融基础设施建设，如构建完善的绿色统计与核算体系、透明的信息披露平台及高效的项目评估系统，确保绿色金融支持农业减排的能力在产业链各环节及地域间均衡分布。针对绿色金融发展薄弱的地区，政府应实施差异化扶持政策，利用财政补贴、税收优惠及专项基金等手段，激励地方政府与金融机构加大投入，促进绿色金融产品的创新与普及，特别是针对农业碳排放减少的特色金融产品。同时，加强跨区域绿色金融合作，搭建合作平台，促进绿色金融知识、技术及人才的交流共享，引导绿色金融资源向农业产业链中的低碳环节及欠发达地区流动，形成产业链上下游协同、区域间优势互补的绿色发展新格局。此外，注重绿色金融专业人才的培育与引进，构建全方位的人才培养体系，为绿色金融在农业碳排放抑制中的深入应用提供坚实的人才保障。这一系列举措将有效促进绿色金融在农业产业链中的全面渗透与均衡发展，为农业碳排放的显著降低注入强大动力。

参考文献：

1. [1]张振华,陈曦,汪京,等.绿色金融改革创新试验区政策对碳排放的影响效应——基于282个城市面板数据的准实验研究[J].中国人口·资源与环境,2024,34(02):32-45.
2. [2]邵帅,张可,豆建民.经济集聚的节能减排效应:理论与中国经验[J].管理世界,2019,35(01):36-60+226.
3. [3]江红莉,王为东,王露,等.中国绿色金融发展的碳减排效果研究——以绿色信贷与绿色风投为例[J].金融论坛,2020,25(11):39-48+80.
4. [4]周稳海,武晓敏,赵桂玲.双碳目标下绿色金融碳减排效应的实证研究[J].河北经贸大学学报,2024,45(01):47-58.
5. [5]施晓燕,史代敏.绿色金融：破解“碳诅咒”困境的有效策略[J].统计研究,2024,41(01):46-58.
6. [6]李素峰,杨蕾,冯鸿雁.绿色金融、新质生产力与经济高质量发展——基于京津冀协同发展战略对比分析[J].中央财经大学学报,2024(03):3-15.
7. [7]孙少岩,王笑音,高翠云.绿色信贷能发挥碳减排效应吗？[J].中国人口·资源与环境,2023,33(08):37-47.
8. [8]佟孟华,邢秉昆,赵作伦,等.基于FM模型的工业企业碳减排信用风险预警研究[J].数量经济技术经济研究,2021,38(02):147-165.
9. [9]杜莉,郑立纯.我国绿色金融政策体系的效应评价——基于试点运行数据的分析[J].清华大学学报(哲学社会科学版),2019,34(01):173-182+199.
10. [10]陈凯.绿色金融政策的变迁分析与对策建议[J].中国特色社会主义研究,2017(05):93-97+112.