□文/卞正洋 李曉媛 王小雪 王子萱

山東省作為一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，近些年鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)中向好，進(jìn)一步深化該戰(zhàn)略和同其他政策聯(lián)動(dòng)將成為三農(nóng)工作的重點(diǎn)任務(wù)。為最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的總目標(biāo)，逐步讓綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展取代高投入、高能耗、高污染的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改造中的資金籌措顯得尤為重要。

一、研究方法選取

為研究綠色金融助力鄉(xiāng)村振興在山東省的發(fā)展情況，本文采用VAR模型對(duì)山東省綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)減排、農(nóng)村居民收入的影響進(jìn)行實(shí)證研究。選用VAR模型既考慮到其普遍適用的特點(diǎn)，還考慮到在平穩(wěn)情況下其具有優(yōu)良的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，可以相對(duì)準(zhǔn)確的表達(dá)變量之間的動(dòng)態(tài)線性關(guān)系。

二、變量選取和數(shù)據(jù)來源

（一）山東省綠色金融發(fā)展指標(biāo)選取

本文選取2008～2020年北京大學(xué)數(shù)字惠普金融指數(shù)［1］中的山東省相關(guān)指數(shù)數(shù)據(jù)（符號(hào)：green）來評(píng)定山東省整體的綠色發(fā)展情況。

（二）農(nóng)業(yè)污染排放指標(biāo)選取

本文結(jié)合山東省實(shí)際情況，選取2008～2020年山東省農(nóng)業(yè)碳使用量（符號(hào)：coal）作為原始變量進(jìn)行評(píng)定。

（三）農(nóng)村發(fā)展情況指標(biāo)

考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和一般情況，本文選用2008～2020年山東省農(nóng)村人均可支配收入（符號(hào)：income）作為原始變量進(jìn)行評(píng)定。

本文使用軟件Eviews10進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。所用除綠色金融指數(shù)外的山東省經(jīng)濟(jì)社會(huì)相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒2009-2021》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2009-2021》

三、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）綠色金融影響山東省農(nóng)村人均可支配收入的實(shí)證檢驗(yàn)

1.序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為避免偽回歸的出現(xiàn)，本文采用ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)對(duì)Green和Income進(jìn)行二階差分后，兩者的T值分別為-4.248337、-7.845131，分別小于各自的5%臨界值-4.297073、-4.420595； 兩 者 的 P值 分 別 為 0.0107、0.002，可以判斷出在5%的顯著性水平下二者均為穩(wěn)定序列，即兩者二階單整，可以進(jìn)行后續(xù)檢驗(yàn)。

2.最優(yōu)滯后階數(shù)確定。VAR中需要進(jìn)行最優(yōu)滯后階數(shù)的確定，根據(jù)AIC、SC和HQIC信息準(zhǔn)則，我們可以確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。根據(jù)分析結(jié)果，當(dāng)滯后階數(shù)為2時(shí)，AIC、SIC、HQIC均為最小值，分別為：-4.158112、-3.938974、-4.631012，我們可以認(rèn)為最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。

3.模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)。若VAR模型中所有根都大于1，即其倒數(shù)均在單位圓內(nèi)，該模型是穩(wěn)定的，檢驗(yàn)結(jié)果有效。對(duì)目標(biāo)序列進(jìn)行建模穩(wěn)定性分析，結(jié)果如圖1顯示，該VAR模型AR根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)，可以認(rèn)為該模型穩(wěn)定。

圖1 AR平方根檢驗(yàn)圖

（1）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析：VAR模型中我們更加關(guān)注某個(gè)變量變化時(shí)對(duì)其他變量產(chǎn)生持續(xù)時(shí)間不定的影響，我們對(duì)該VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析后得到圖2、圖3的結(jié)果。

圖2 圖3 綠色金融發(fā)展程度對(duì)農(nóng)村人均可支配收入的相互脈沖響應(yīng)圖

可以看出，綠色金融的發(fā)展對(duì)農(nóng)村人均可支配收入的增加具有明顯的正向作用，短期沖擊影響較大，隨著期數(shù)增加影響漸漸收斂。

（2）方差分解分析：通過方差分解分析可以看出，山東省綠色發(fā)展程度對(duì)山東省農(nóng)村人均可支配收入的影響在第二期開始出現(xiàn)，經(jīng)過多期后穩(wěn)定在66.5%左右。而人均可支配收入對(duì)綠色發(fā)展程度貢獻(xiàn)則不大，隨著期數(shù)增加而下降最后穩(wěn)定于15.5%，而綠色金融發(fā)展情況自身的占比則達(dá)到了80%以上，最后穩(wěn)定于84.48%左右。

（二）綠色金融影響山東省農(nóng)業(yè)碳使用量的實(shí)證分析

1.序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)對(duì)Green和Income進(jìn)行二階差分后，兩者都為穩(wěn)定序列，可以認(rèn)為在5%的顯著性水平下兩者二階單整，可以進(jìn)行后續(xù)檢驗(yàn)。

2.最優(yōu)滯后階數(shù)。由于VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)避免出現(xiàn)0階和1階，所以根據(jù)HQIC準(zhǔn)則，我們選用2階為滯后階數(shù)進(jìn)行模型建模。

3.模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)。經(jīng)過Eviews的分析結(jié)果可以看出該模型的AR根的倒數(shù)均在單位圓內(nèi)，所以該模型是穩(wěn)定的。

4.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。經(jīng)過分析，得到綠色發(fā)展情況和農(nóng)業(yè)中的碳使用量的結(jié)果如下圖4、圖5所示，可以看出，綠色金融發(fā)展情況對(duì)農(nóng)業(yè)中的碳使用量具有明顯的反向作用，并隨著期數(shù)的增加慢慢收斂。而碳使用量則對(duì)綠色金融發(fā)展指數(shù)沒有明顯的沖擊作用。

圖4 圖5 綠色金融發(fā)展程度對(duì)農(nóng)業(yè)碳使用量的相互脈沖響應(yīng)圖

5.方差分解分析。經(jīng)過EVIEWS軟件的分析得出，綠色金融發(fā)展情況和碳排放之間變量對(duì)自身影響更大，二者互相影響均在25%左右，可以認(rèn)為，山東省綠色金融發(fā)展情況對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)減排有一定的促進(jìn)影響，但是影響較小。究其原因可能是促使農(nóng)業(yè)減排的主要力量依然是財(cái)政和政策導(dǎo)向。

結(jié)束語：

總而言之，山東省綠色金融發(fā)展對(duì)助力鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施、提高農(nóng)村居民收入有較大的正向作用，對(duì)農(nóng)業(yè)減排節(jié)能具有一定的正向作用，總體來說，山東省綠色金融涉農(nóng)方面依然存在巨大潛力，未來可以深度挖掘綠色金融涉農(nóng)方面的潛力，推動(dòng)山東省綠色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程，通過財(cái)政支持加社會(huì)融資雙向動(dòng)力，提高綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，提高農(nóng)村人民幸福感和獲得感，助力山東鄉(xiāng)村振興發(fā)展。