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

朱夢菲　毛　瑩　謝逸濤　謝西格

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

朱夢菲毛瑩謝逸濤謝西格

（武漢紡織大學經(jīng)濟學院湖北武漢430200）

文章基于2012年—2021年全國30個省份的面板數(shù)據(jù)，運用雙向固定效應模型和中介效應進行實證分析，研究綠色金融、財政支農(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)展可以促進農(nóng)民收入增長；（2）在綠色金融和農(nóng)民收入之間，財政支農(nóng)水平發(fā)揮了中介效應，驗證了“綠色金融—財政支農(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)對綠色金融的宣傳力度，建設專業(yè)化綠色金融服務隊伍，推動綠色金融與財政支農(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、社會保障等方面推出一系列重大舉措，努力建設體現(xiàn)效率、促進公平的收入分配體系，推動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、更有保障、更可持續(xù)，共同富裕取得新成效。但與此同時，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一步縮小。為了增加農(nóng)民收入，政府進行了一系列經(jīng)濟政策改革，調(diào)整了財政支農(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，它被視為實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、推動可持續(xù)發(fā)展的重要手段。當前，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，是我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求。因此，在全面推進鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的背景下，研究綠色金融對農(nóng)民收入的影響以及作用機制，有助于解決“三農(nóng)”問題，縮小城鄉(xiāng)收入分配差距。

1 文獻綜述

眾多學者對影響農(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、王明偉驗證了數(shù)字普惠金融可以通過經(jīng)濟增長和創(chuàng)業(yè)行為這個中介，對農(nóng)民收入的增加產(chǎn)生間接推動作用，由此得到對應的傳導途徑，利用該途徑有效推進農(nóng)民可支配收入增加[1]。周才云、劉森發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入增長具有正向推動作用[2]。涂爽、徐玖平、徐芳對農(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)系進行了研究，發(fā)現(xiàn)對于不同來源的收入，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[3]。范麗琴、劉國勇通過構(gòu)建面板時空地理加權(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農(nóng)民收入增加，在不同地區(qū)、不同時期，普惠金融的推動程度有所不同[4]。戴浩、魏君英發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入增加具有顯著的推動作用，并發(fā)現(xiàn)農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)對其具有中介效應。因此，推動數(shù)字普惠金融與農(nóng)戶創(chuàng)業(yè)有效融合，有利于進一步增加農(nóng)民收入[5]。

通過梳理大量文獻發(fā)現(xiàn)，研究普惠金融對于農(nóng)民收入的影響居多，鮮有研究綠色金融對于農(nóng)民收入的影響效應以及傳導路徑。因此，本研究對綠色金融發(fā)展水平進行測度，探討綠色金融對于農(nóng)民收入的影響效應，并將財政支農(nóng)水平作為中介變量進行機制分析，研究其影響路徑，最后根據(jù)實際情況以及研究結(jié)果，對如何促進農(nóng)民收入增長提出政策建議。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文基于財政支農(nóng)水平的中介機制，研究綠色金融對農(nóng)民收入的影響效應。采用全國30個省份農(nóng)民收入、綠色金融、財政支農(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)計年鑒》《中國保險年鑒》和各省份《統(tǒng)計年鑒》。

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。為了保證檢驗結(jié)果的精確性，實證中對其進行取對數(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出發(fā)，根據(jù)曾學文采用熵值法計算得出金融指數(shù)來衡量綠色金融[6]，在實證中統(tǒng)一使用省級層面數(shù)據(jù)。

2.2.3 中介變量

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

相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1　描述性統(tǒng)計結(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為綠色金融對農(nóng)民收入的總效應，F(xiàn)I為綠色金融指數(shù)，為控制變量，為隨機誤差項。本文對于相關(guān)的固定效應，使用最典型的“雙向固定效應模型”（控制時間和省份）進行實證分析。

為研究財政支農(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，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為中介變量財政支農(nóng)水平，0為常數(shù)，1反映財政支農(nóng)水平的中介效應。

檢驗的詳細流程：

首先，對式（2）、式（3）進行回歸，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，綠色金融對于農(nóng)民收入的促進效應是存在的，且財政支農(nóng)水平的中介效應也是存在的，繼續(xù)進行下一步。

其次，對式（4）進行回歸，檢驗在加入相關(guān)控制變量之后系數(shù)1是否顯著。若顯著，則說明綠色金融對農(nóng)民可收入的總效應是存在的，進而進行下一步檢驗。

再次，對式（5）進行回歸，檢驗系數(shù)1是否顯著。若顯著，則說明財政支農(nóng)水平具有中介效應。

最后，根據(jù)現(xiàn)有的前人理論或文獻進一步分析財政支農(nóng)水平對農(nóng)民收入的中介效應。

3 實證分析

本文采用面板數(shù)據(jù)對式（2）、式（3）、式（4）、式（5）分別進行回歸，來研究綠色金融、財政支農(nóng)水平和農(nóng)民收入之間的關(guān)系?；貧w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 固定效應是是是是

注：***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著水平。

3.1 基礎模型回歸分析

由表2可以看出，模型1是驗證“綠色金融指數(shù)-農(nóng)民可支配收入”基本關(guān)系的基準回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，綠色金融指數(shù)對農(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)出正的促進效應。

3.2 中介機制分析

對于財政支農(nóng)與農(nóng)民收入的關(guān)系，有大量學者進行了研究。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，財政支農(nóng)均對農(nóng)民收入增長具有顯著的促進作用[9]。李倩、杜江探討了財政支農(nóng)水平對農(nóng)村居民收入的影響，通過協(xié)整分析、因果關(guān)系檢驗等系列分析，發(fā)現(xiàn)財政支農(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政支農(nóng)與農(nóng)民收入之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)財政支農(nóng)對居民收入水平增長具有促進作用[11]。前人的研究結(jié)果顯示，財政支農(nóng)水平可以顯著促進農(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。且與模型3相比系數(shù)值變小，說明財政支農(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—財政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”作用機制的穩(wěn)健性，本文使用Bootstrap方法對中介效應再次進行檢驗分析，檢驗結(jié)果如表3所示。在95%置信區(qū)間下，綠色金融通過財政支農(nóng)水平影響農(nóng)民收入的間接效應是0.061 4，且置信區(qū)間不包含0，證明中介效應存在。

表3　Bootstrap中介效應檢驗

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)系進行研究，借助2012年—2021年全國30個省份的面板數(shù)據(jù)，引入財政支農(nóng)水平這一中介變量，分析驗證綠色金融、財政支農(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，綠色金融對于農(nóng)民收入增長具有促進作用；其次，財政支農(nóng)水平在綠色金融和農(nóng)民收入之間扮演了中介角色，驗證了“綠色金融—財政支農(nóng)水平—農(nóng)民收入”這一作用途徑，并可以通過該中介機制，結(jié)合其他因素，在實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?shù)卣畱M織宣講會等活動，積極向農(nóng)民普及綠色金融知識，讓農(nóng)民更全面地了解綠色金融產(chǎn)品的優(yōu)點，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，建設專業(yè)化綠色金融服務隊伍。首先，建設綠色金融專業(yè)化的團隊，加強內(nèi)部員工對綠色金融以及綠色產(chǎn)品的認識，了解綠色金融在鄉(xiāng)村的發(fā)展方向，提高團隊的專業(yè)素養(yǎng)。其次，通過訪問等方式多去了解農(nóng)民的切實需求，結(jié)合其需求，來制定針對性的金融產(chǎn)品或金融方案，提供更好的金融服務。

第三，推動綠色金融與財政支農(nóng)協(xié)同發(fā)展。借助“綠色金融—財政支農(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。在政府提供財政支農(nóng)補貼支持農(nóng)業(yè)發(fā)展時，銀行等信用度高的金融機構(gòu)應與政府方向一致，開展農(nóng)業(yè)相關(guān)綠色金融業(yè)務，對農(nóng)業(yè)機械、技術(shù)引進等進行資金投入，幫助農(nóng)民進行高效率的生產(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)濟增長與創(chuàng)業(yè)行為的中介效應分析[J].上海財經(jīng)大學學報,2020,22(4):83-94.

[2]周才云,劉森.數(shù)字普惠金融對農(nóng)民收入增長的影響機理及實證分析[J].東北農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2023,21(1):1-13.

[3]涂爽,徐玖平,徐芳.農(nóng)村金融發(fā)展對農(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,2022(4):90-98.

[4]范麗琴,劉國勇.數(shù)字普惠金融發(fā)展對農(nóng)民收入影響的時空分異與收斂性分析[J].中國農(nóng)機化學報,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)中介效應的再考察[J].浙江金融,2023(3):30-42.

[6]曾學文,劉永強,滿明俊,等.中國綠色金融發(fā)展程度的測度分析[J].中國延安干部學院學報,2014(6):112-121,105.

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

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

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

[10]李倩,杜江.金融發(fā)展與財政支農(nóng)對農(nóng)村居民收入影響的實證[J].統(tǒng)計與決策,2020,36(4):159-162.

[11]李艷秋,辛立秋,趙孟鑫.財政支農(nóng)與金融助農(nóng)促進農(nóng)民增收的空間溢出和門檻特征[J].地方財政研究,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

朱夢菲（1999—），女，漢族，安徽合肥人，碩士研究生在讀，研究方向為農(nóng)村金融。