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    基于省級面板數(shù)據(jù)的農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響分析

    2023-11-03 19:54:07顧蔚談鑫張海洋丁子健
    南方農(nóng)業(yè)·上旬 2023年8期
    關(guān)鍵詞:政策建議影響分析農(nóng)村金融

    顧蔚 談鑫 張海洋 丁子健

    摘 要 基于2011—2020年省級面板數(shù)據(jù),構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型分析農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。結(jié)果表明:農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)碳排放分別存在“倒U型”與“U型”的非線性影響,農(nóng)業(yè)投資、財政環(huán)保支出對農(nóng)業(yè)碳排放分別起促進和抑制作用;東部省份相較于中西部省份、非糧食主產(chǎn)區(qū)相較于糧食主產(chǎn)區(qū),其農(nóng)業(yè)碳排放受農(nóng)村金融發(fā)展水平的影響更顯著?;诖?,從促進農(nóng)村普惠金融發(fā)展、發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險的減碳功能、健全政府性融資擔保和風險分擔機制三方面提出政策建議。

    關(guān)鍵詞 省級面板數(shù)據(jù);農(nóng)村金融;農(nóng)業(yè)碳排放;影響分析;政策建議

    中圖分類號:F323.9;X324 文獻標志碼:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.15.027

    農(nóng)業(yè)活動是溫室氣體排放的重要來源之一,受到中國及國際社會的高度關(guān)注。根據(jù)聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織數(shù)據(jù)統(tǒng)計,超過30%的全球人為溫室氣體排放量來源于農(nóng)業(yè)用地;同時,我國約17%的碳排放總量來自農(nóng)業(yè),且農(nóng)業(yè)碳排放量仍持續(xù)以平均1.46%的速度上漲[1-2]。而超量溫室氣體排放導致的氣候變化,又通過改變降雨模式、蟲害壓力模式、季節(jié)和晝夜的溫度變化模式與更頻繁的極端天氣等方式反噬農(nóng)業(yè)活動,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。農(nóng)業(yè)碳排放問題日益嚴峻,控制農(nóng)業(yè)高碳排、發(fā)展綠色低碳農(nóng)業(yè)是重中之重。2021年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等6部門聯(lián)合印發(fā)的《“十四五”全國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》和2022年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部聯(lián)合國家發(fā)改委印發(fā)的《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實施方案》,明確提出要強化農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展科技動能、提高農(nóng)業(yè)資源利用效率、推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳,構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系。

    金融發(fā)展規(guī)模和效率影響著經(jīng)濟活動中的碳排放水平[3]。2017年《農(nóng)業(yè)部 中國農(nóng)業(yè)銀行關(guān)于推進金融支持農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展工作的通知》提出,要構(gòu)建多層次、廣覆蓋、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展金融服務(wù)體系,通過金融支持農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、金融支持農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、金融支持農(nóng)業(yè)面源污染治理,推進綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展。那么金融如何促進農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型、減排效果又如何?厘清農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,對提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展金融服務(wù)體系具有重要現(xiàn)實意義。

    1? 概念界定與文獻綜述

    1.1? 農(nóng)業(yè)與農(nóng)業(yè)碳排放

    本文聚焦狹義的農(nóng)業(yè),即種植業(yè),區(qū)別于涵蓋種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、副業(yè)的廣義農(nóng)業(yè)。種植業(yè)包括培育各類農(nóng)作物、林木、果樹、觀賞及實用性等植物,產(chǎn)出各種糧食作物、經(jīng)濟作物、蔬菜作物、綠肥作物、飼料作物及園藝作物。

    農(nóng)業(yè)碳排放具有難量化、隱蔽性強、隨機性強、不易檢測和涉及范圍廣等特征[4];而農(nóng)業(yè)固碳作用的測算復雜,精準數(shù)據(jù)難以獲取。鑒于此,本文專注于狹義農(nóng)業(yè)在農(nóng)地利用中產(chǎn)生的碳排放,從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用機械使用、農(nóng)田灌溉和農(nóng)作物耕種共六個維度進行測算,將排放的溫室氣體統(tǒng)一用二氧化碳當量表示。

    1.2? 農(nóng)業(yè)碳排放的測算與影響因素

    農(nóng)業(yè)碳排放的主要碳源有:1)農(nóng)地利用,包括化肥、農(nóng)藥、薄膜等農(nóng)資投入、農(nóng)用機械所用柴油等能源消耗、農(nóng)地翻耕和灌溉;2)水稻等作物生長;3)牲畜腸道發(fā)酵及糞便處理;4)秸稈等作料焚燒。同時,各國農(nóng)業(yè)碳排放與其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式息息相關(guān)[5]。對我國農(nóng)業(yè)碳排放測算的研究中發(fā)現(xiàn),在所有碳源中化肥影響最大,且我國農(nóng)業(yè)碳排總量逐年遞增、增速減弱[6]。農(nóng)業(yè)碳排放的正向影響因素包含人口規(guī)模、畜類消費占比、農(nóng)業(yè)規(guī)模,負向影響因素包含土地生產(chǎn)效率的提升、保護性耕作方式的使用、環(huán)境保護措施的實施[7]。

    1.3? 金融發(fā)展與碳排放

    當前研究發(fā)現(xiàn),能顯著影響碳排放量和排放強度[8]的金融因素包括:金融的規(guī)模、效率、空間結(jié)構(gòu)[9]、產(chǎn)業(yè)聚集[10]等。其研究方法既有構(gòu)建衡量綜合指數(shù)衡量金融發(fā)展的整體情況與內(nèi)部結(jié)構(gòu)的[11],也有按股票、保險、信貸等金融產(chǎn)品類型分別分析其與碳排放量關(guān)系的[12]。異質(zhì)性研究方面發(fā)現(xiàn),金融發(fā)展在總體上有利于減少碳排放,但這種減排效應(yīng)會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等因素而呈現(xiàn)復雜的特征[13]。

    學界尚未就金融發(fā)展對碳排放量的作用方向達成統(tǒng)一定論。較多研究得出,金融發(fā)展對碳排放有負向抑制作用[9,14-16];也有研究認為金融規(guī)模和效率對碳排放量有正向作用,對碳排放強度有負向作用[8];更有研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與碳排放量之間存在“倒U型”關(guān)系[17-20]。

    目前,國內(nèi)針對金融與農(nóng)業(yè)碳排放的研究相對較少,且多用信貸、存款指標作為農(nóng)村金融水平的測度。本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型,基于2011—2020年中國省級面板數(shù)據(jù),從農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)投資、財政環(huán)保支出四個維度探討農(nóng)村金融水平對農(nóng)業(yè)金融碳排放的影響。

    2? 模型設(shè)定、變量選取和數(shù)據(jù)來源

    2.1? 模型設(shè)定

    為了分析農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,本文構(gòu)建了雙向固定效應(yīng)模型,具體如下:

    (1)式中:i為省份,t為年份;mco2(it)代表被解釋變量,為省份i在t年的農(nóng)業(yè)碳排放總量;xe,f(it)代表解釋變量,為省份i在t年的農(nóng)村金融發(fā)展水平;∑Xit為控制變量;λi為省級固定效應(yīng),Ut為時間固定效應(yīng);εit為誤差項;α、β、φ和λ為相應(yīng)的常量。為了便于解釋統(tǒng)計意義及平滑數(shù)據(jù)波動,本文對農(nóng)業(yè)碳排放總量mco2(it)和農(nóng)村金融水平xe,f(it)進行了對數(shù)化處理。

    2.2? 變量測度、說明和描述性統(tǒng)計

    2.2.1? 被解釋變量

    農(nóng)業(yè)碳排放總量。本文聚焦于狹義農(nóng)業(yè)(種植業(yè))及其碳排放量,具體估算公式如下:

    (2)式中:mco2(it)為農(nóng)業(yè)碳排放總量。mco2(it,j)為省份i在t年碳源j的碳排放量;Qit,j為省份i在t年碳源j的數(shù)量;Cj為碳源的碳排放系數(shù),具體見表1。

    測算發(fā)現(xiàn):平均農(nóng)業(yè)碳排放大省包括河南省、山東省、黑龍江省、河北?。黄骄急茸畲蟮霓r(nóng)業(yè)碳源為農(nóng)業(yè)播種和化肥使用。各省農(nóng)業(yè)碳排放總量(按從高至低排序)見表2,農(nóng)業(yè)碳源中播種、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、農(nóng)藥、灌溉的占比見表3。

    2.2.2? 核心解釋變量

    農(nóng)村金融發(fā)展水平。使用四個指標來衡量:

    1)農(nóng)業(yè)信貸指標。從儲蓄能力轉(zhuǎn)化為投資的角度出發(fā),使用涉農(nóng)貸款余額與農(nóng)戶儲蓄存款余額之比衡量農(nóng)村信貸資源配置效率[3,22]。2)農(nóng)業(yè)保險指標。使用各財產(chǎn)保險公司農(nóng)業(yè)保險收入衡量各地區(qū)農(nóng)業(yè)保險的絕對規(guī)模。3)農(nóng)業(yè)投資指標。使用農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)項目資金總投入,涵蓋中央財政、地方財政、銀行信貸、群眾自籌四方資金。4)財政環(huán)保支出指標。使用節(jié)能環(huán)保項目財政預算支出,涵蓋生態(tài)保護、污染防治、天然林保護、退耕還林、退牧還草、污染減排等用途。其中,鑒于相關(guān)文獻[22-23]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信貸對農(nóng)業(yè)碳排放、農(nóng)業(yè)保險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率存在非線性關(guān)系,本文對農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)保險兩項指標添加其二次項回歸,以捕捉其與農(nóng)業(yè)碳排放總量的非線性關(guān)系。

    2.2.3? 控制變量

    綜合考慮現(xiàn)有對農(nóng)業(yè)碳排放的研究,本文控制了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、農(nóng)作物受災(zāi)程度、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)四方非金融變量,分別以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元)、農(nóng)業(yè)機械總動力(萬千瓦)、作物受災(zāi)面積(千公頃)、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值之比衡量。此外,為了緩解不可觀測變量對結(jié)果的偏誤,本文一方面引入了省級固定效應(yīng)λi,以便控制各省份自然氣候、地理面貌等特征;另一方面引入了時間固定效應(yīng)Ut,以便控制政策變化和通貨膨脹等因素。

    2.2.4? 描述性統(tǒng)計

    變量說明與描述性統(tǒng)計見表4。

    2.3? 數(shù)據(jù)來源

    考慮到數(shù)據(jù)的可得性,選取2011—2020年我國31個省份(地區(qū))的省級面板數(shù)據(jù),未包含港澳臺地區(qū)。其中,各農(nóng)業(yè)碳排放源的數(shù)量,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、農(nóng)作物受災(zāi)程度等控制變量的數(shù)據(jù)取自國家統(tǒng)計局;農(nóng)村金融發(fā)展水平的數(shù)據(jù)來自《中國財政年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國保險年鑒》和CSMAR數(shù)據(jù)庫。需要說明的是:對缺失值,根據(jù)其前后五年間的差值進行了補全;對絕對值的變量,為了避開宏觀數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性對實證結(jié)果的干擾,進行了對數(shù)處理。

    3? 實證結(jié)果與分析

    3.1? 基準回歸

    在前文理論分析和模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,本文采用雙向固定效應(yīng)模型從農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)投資、財政環(huán)保支出四方面分析農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,參數(shù)估計結(jié)果見表5。

    其中,農(nóng)業(yè)信貸的一次項系數(shù)為正、二次項系數(shù)為負,且在5%的水平上顯著;相反,農(nóng)業(yè)保險的一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正,且在1%的水平上顯著;農(nóng)業(yè)投資的系數(shù)為正,財政環(huán)保支出的數(shù)為負,二者皆在均在1%的水平上顯著。

    可見以涉農(nóng)貸款余額與農(nóng)戶儲蓄存款余額之比衡量的農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)碳排放之間存在顯著的“倒U型”關(guān)系,這意味著農(nóng)業(yè)信貸帶來的初期擴張將顯著抬升農(nóng)業(yè)碳排放量,但在后續(xù)規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)效率提高、結(jié)構(gòu)優(yōu)化的綜合作用下,農(nóng)業(yè)信貸將反向抑制農(nóng)業(yè)碳排放;相反,農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)碳排放呈“U型”關(guān)系,這意味著,農(nóng)業(yè)保險規(guī)模的增加在初期對農(nóng)業(yè)碳排放量有抑制作用,但后期抑制作用逐漸衰減甚至反向?qū)е绿寂欧诺脑黾?,鑒于前文中不同群體樣本對農(nóng)業(yè)保險的異質(zhì)性,本文將就農(nóng)業(yè)保險與農(nóng)業(yè)碳排放“U型”關(guān)系在下文中分樣本分析;以農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)項目資金投入衡量的農(nóng)業(yè)投資與農(nóng)業(yè)碳排放之間正向關(guān)系顯著,農(nóng)業(yè)投資增加1%則碳排放量也增加0.143%,平均來說,農(nóng)業(yè)投資增加1億元則農(nóng)業(yè)碳排放量增加316 t;以節(jié)能環(huán)保支出衡量的財政支持力度與農(nóng)業(yè)碳排放之間負向關(guān)系顯著,財政環(huán)保支出增加1%的環(huán)保項目財政支出則碳排放量減少0.080 4%,平均來說,財政每增加1億元在生態(tài)保護、污染防治、天然林保護、退耕還林、退牧還草、污染減排等方面的支出,則農(nóng)業(yè)碳排放量減少24.5 t。

    3.2? 異質(zhì)性分析

    3.2.1? 東部地區(qū)與中西部地區(qū)的異質(zhì)性

    受不同資源稟賦、氣候地理、經(jīng)濟狀況的影響,農(nóng)村金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響也有所不同。相對于中西部省份,東部省份經(jīng)濟更發(fā)達,農(nóng)業(yè)碳排放量也較高;農(nóng)業(yè)政策也存在不同,以農(nóng)業(yè)保險為例,根據(jù)《中央財政農(nóng)業(yè)保險保險費補貼管理辦法》,中央財政對東部省份的農(nóng)業(yè)保險支持力度較小,而對中西部省份支持力度較大。鑒于此,本文對東部省份及中西部省份進行分組回歸。

    參考相關(guān)文獻中的分組方法[24],設(shè)定東部地區(qū)包括北京、天津、山東、上海、江蘇、浙江、河北、遼寧、廣東、福建、海南共11?。ɑ虻貐^(qū));中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、山西、江西、河南、安徽、湖北、湖南共8省(或地區(qū));西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、貴州、重慶、四川、廣西、云南、青海、寧夏、新疆、西藏共12?。ɑ虻貐^(qū))。東部、中部與西部地區(qū)的分組回歸結(jié)果見表6。

    其中,在東部地區(qū),農(nóng)業(yè)信貸僅一次項系數(shù)顯著為負,對農(nóng)業(yè)碳排放起單純的抑制作用;農(nóng)業(yè)保險一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正,與農(nóng)業(yè)碳排放之間的“U型”關(guān)系依然顯著;農(nóng)業(yè)投資與農(nóng)業(yè)碳排放仍存在顯著的正向關(guān)系;而財政環(huán)保支出的影響則不顯著。西部地區(qū),農(nóng)業(yè)信貸僅一次項系數(shù)顯著為負,對農(nóng)業(yè)碳排放起單純的抑制作用;農(nóng)業(yè)保險一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正,與農(nóng)業(yè)碳排放之間的“U型”關(guān)系依然顯著;農(nóng)業(yè)投資與農(nóng)業(yè)碳排放仍存在顯著的正向關(guān)系;而財政環(huán)保支出對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不顯著。中部地區(qū)的財政環(huán)保支出和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)投資分別對農(nóng)業(yè)碳排放呈顯著的負向作用和正向作用,而中西部的農(nóng)業(yè)碳排放對農(nóng)業(yè)信貸和農(nóng)業(yè)保險則較不敏感。

    可能的原因:東部省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)營者對農(nóng)業(yè)信貸、保險等金融產(chǎn)品的作用更有體會,農(nóng)村金融發(fā)展水平因此對他們的經(jīng)營規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)技術(shù)更易發(fā)揮助推作用。而中西部地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)營者對農(nóng)業(yè)金融產(chǎn)品的理解較淺,因而其碳排放行為所受的影響較小。

    3.2.2? 糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)的異質(zhì)性

    糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、農(nóng)業(yè)碳排放量等方面差異顯著;另一方面,相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),糧食作物占比與農(nóng)業(yè)碳排放顯著相關(guān)[25]。為了探究農(nóng)村金融水平的影響在糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)的差異,本文進行了分樣本回歸(見表7)。

    根據(jù)財政部2003年發(fā)布的《關(guān)于改革和完善農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)若干政策措施的意見》,糧食主產(chǎn)區(qū)包括內(nèi)蒙古、河南、河北、湖南、湖北、黑龍江、吉林、遼寧、山東、江蘇、安徽、江西、四川共13個省區(qū);非糧食主產(chǎn)區(qū)包括北京、天津、上海、浙江、甘肅、山西、陜西、重慶、貴州、廣東、廣西、福建、海南、寧夏、青海、云南、新疆、西藏共18個省區(qū)。

    其中,糧食主產(chǎn)區(qū)的核心解釋變量均不顯著;而非糧食主產(chǎn)區(qū)的核心解釋變量至少在10%的水平上顯著,且其符號與基準回歸一致。這意味著,糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放對農(nóng)村金融發(fā)展水平并不敏感,而非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放受農(nóng)村金融發(fā)展水平的影響程度較深。

    可能的原因:糧食主產(chǎn)區(qū)的政策推動了農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)?;娃r(nóng)作物的趨糧化。這意味著,糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)村金融發(fā)展通過推動規(guī)模擴大和結(jié)構(gòu)調(diào)整兩條路徑影響農(nóng)業(yè)碳排放量的空間有限,相較于非糧食主產(chǎn)區(qū),農(nóng)村金融發(fā)展水平的作用對其更小。

    4? 結(jié)論與政策建議

    4.1? 結(jié)論

    金融的環(huán)境效益是近年備受關(guān)注的話題,本文從農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)投資、財政環(huán)保支出四個維度聚焦農(nóng)村金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,并基于2011—2020年中國31省的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建了雙向面板固定效應(yīng)模型,得出如下結(jié)論。

    1)農(nóng)業(yè)信貸與農(nóng)業(yè)碳排放之間呈“倒U型”關(guān)系;農(nóng)業(yè)保險則與之呈“U型”關(guān)系;農(nóng)業(yè)投資和財政環(huán)保支出對農(nóng)業(yè)碳排放量分別起促進與抑制作用。

    2)從異質(zhì)性角度看,在東部省份,金融發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響更顯著,而中西部省份的農(nóng)業(yè)碳排放則相對不敏感;相對于糧食主產(chǎn)區(qū),非糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放受金融發(fā)展水平的影響更顯著。

    4.2? 政策建議

    1)促進農(nóng)村普惠金融發(fā)展。加快普及小農(nóng)戶普惠信用貸款、加快提升新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體金融服務(wù)水平,可出臺加大對農(nóng)業(yè)信貸的貼息力度、優(yōu)化農(nóng)業(yè)信貸的利率政策、拓寬農(nóng)業(yè)農(nóng)村抵押質(zhì)押物范圍等激勵政策;建立健全“三農(nóng)”效能評價考核制度,激勵金融機構(gòu)對農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信貸投放的積極性、擴大農(nóng)業(yè)信貸供給,引導金融服務(wù)重心下沉、拓寬面向低碳農(nóng)業(yè)的服務(wù)渠道。

    2)發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險的減碳功能。開發(fā)價格保險、收入保險等多樣化農(nóng)保產(chǎn)品,完善中國農(nóng)業(yè)風險保障體系、緩解災(zāi)害等外部沖擊導致的農(nóng)業(yè)碳排激增;創(chuàng)新綠色導向的農(nóng)保產(chǎn)品,以高保障、高補貼激勵環(huán)境友好型生產(chǎn)技術(shù)的應(yīng)用、削弱農(nóng)用化學品和機械等碳源的負面影響;加強農(nóng)保政策與環(huán)保的配合程度,增強農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)察和環(huán)保政策執(zhí)行力度,避免經(jīng)營者投入過量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素而加劇農(nóng)業(yè)碳排放。對中、西部省份的農(nóng)業(yè)經(jīng)營者,要加強參保收益教育的普及,深化農(nóng)業(yè)保險在農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營、結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的助推作用;同時,進一步簡化農(nóng)業(yè)保險賠付手續(xù)、規(guī)范農(nóng)業(yè)保險定損標準,降低受災(zāi)農(nóng)戶獲賠門檻。

    3)健全政府性融資擔保和風險分擔機制。各級政府性融資擔保、再擔保機構(gòu)應(yīng)聚焦提升支農(nóng)服務(wù)能力、充分發(fā)揮增信分險作用,優(yōu)化銀行業(yè)金融機構(gòu)與融資擔?;鸬你y擔合作機制、健全風險分擔和補償機制,降低農(nóng)業(yè)綜合融資成本、撬動社會資金流入綠色農(nóng)業(yè)投資、增強農(nóng)業(yè)低碳高質(zhì)發(fā)展的內(nèi)生動力。

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    (責任編輯:丁志祥)

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