李曉龍，蔡云龍，袁帥強(qiáng)

［貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院（貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)金融學(xué)院），貴州 貴陽(yáng) 550025］

一、引言

當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是大勢(shì)所趨。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系，著力提升農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率被視為在給定物質(zhì)要素投入下，以最少的農(nóng)業(yè)生態(tài)負(fù)面影響實(shí)現(xiàn)最多的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出（王寶義和張衛(wèi)國(guó)，2016）[1]，能夠客觀地反映農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平。已有研究表明，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移（侯孟陽(yáng)和姚順波，2018）[2]、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合（胡平波和鐘漪萍，2019）[3]、農(nóng)村人口老齡化（李露和徐維祥，2021）[4]等均是影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及演進(jìn)變動(dòng)的重要因素。但是，鮮少有研究關(guān)注綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。事實(shí)上，綠色金融發(fā)展通過(guò)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綠色投資規(guī)模，推動(dòng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域綠色資本的優(yōu)化配置，提供更多的資金支持農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新，不僅可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)，而且能夠維護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境平衡，最終有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。此外，由于我國(guó)地域遼闊，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用效應(yīng)還可能受到區(qū)域異質(zhì)性因素和空間相關(guān)性因素的共同影響。綜上，本文將重點(diǎn)考察綠色金融發(fā)展是否對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響，并檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展通過(guò)何種效應(yīng)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

通過(guò)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，與本文主題相關(guān)的研究主要聚焦在兩個(gè)方面。一是探討綠色金融對(duì)生態(tài)環(huán)境的作用，該作用主要體現(xiàn)在企業(yè)微觀層面和區(qū)域宏觀 層 面。 例 如Tamazian 等（2009）[5]、Richardson（2014）[6]、Gianfrate 和Peri（2019）[7]等學(xué)者利用企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融發(fā)展顯著促進(jìn)了企業(yè)污染減排。劉莎和劉明（2020）[8]研究指出，綠色金融對(duì)區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的正向效應(yīng)較弱，未來(lái)應(yīng)降低綠色金融門(mén)檻，加快構(gòu)建區(qū)域綠色金融體系。杜莉和鄭立純（2019）[9]、魏麗莉和楊穎（2020）[10]利用雙重差分方法檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，綠色金融政策有利于減少環(huán)境污染排放，試點(diǎn)區(qū)域污染排放量的增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯低于非試點(diǎn)區(qū)域。二是考察金融發(fā)展對(duì)生態(tài)效率的影響，該影響主要體現(xiàn)在普通線性效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)兩個(gè)維度。如黃建歡等（2014）[11]認(rèn)為，金融發(fā)展主要通過(guò)資本配置效應(yīng)和企業(yè)監(jiān)督效應(yīng)兩種機(jī)制正向影響區(qū)域生態(tài)效率。何宜慶等（2017）[12]研究發(fā)現(xiàn)，金融集聚發(fā)展和生態(tài)效率在地理空間上存在一定的空間正相關(guān)性。姚惠澤和石磊（2019）[13]證實(shí)，金融發(fā)展空間影響力的不斷擴(kuò)大有利于提升生態(tài)效率。龐慶華和陳隆緣（2021）[14]則指出，金融發(fā)展勢(shì)能不僅有利于提高本地生態(tài)效率，而且對(duì)周邊地區(qū)生態(tài)效率提升也存在顯著的空間溢出效應(yīng)。

以上文獻(xiàn)為本文研究提供了邏輯起點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)借鑒，然而其研究對(duì)象多集中于區(qū)域?qū)用娴纳鷳B(tài)效率，尚未從農(nóng)業(yè)層面考察綠色金融發(fā)展對(duì)生態(tài)效率的作用效果，更未從門(mén)檻效應(yīng)與空間效應(yīng)的雙重視角探究綠色金融發(fā)展如何影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。相比于已有文獻(xiàn)，本文邊際貢獻(xiàn)在于：首先，基于門(mén)檻效應(yīng)與空間效應(yīng)雙重視角，梳理分析綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的內(nèi)在機(jī)理，發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用同時(shí)存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)和空間效應(yīng)，該結(jié)論有利于拓展和完善金融發(fā)展與生態(tài)效率關(guān)系的理論體系；其次，基于我國(guó)省域?qū)用鏀?shù)據(jù)，構(gòu)建面板空間門(mén)檻計(jì)量模型，實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在空間溢出效應(yīng)，但該效應(yīng)僅在農(nóng)村人力資本水平較高的省份顯著，上述結(jié)論可以為完善我國(guó)農(nóng)村綠色金融體系與推進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供政策啟示。

二、理論分析與研究假說(shuō)

（一）綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的內(nèi)在機(jī)理分析

綠色金融的本質(zhì)是在金融服務(wù)中根植綠色發(fā)展理念。綠色金融發(fā)展通過(guò)發(fā)揮金融的資本形成、資本配置以及創(chuàng)新激勵(lì)等核心功能，顯著擴(kuò)大農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綠色投資規(guī)模，優(yōu)化農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綠色資本配置，并為農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供資金支持，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)開(kāi)發(fā)、農(nóng)業(yè)環(huán)境治理與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的有機(jī)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的平衡發(fā)展，最終提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。首先，金融市場(chǎng)是資金的“蓄水池”，綠色金融市場(chǎng)的快速發(fā)展可以發(fā)揮資金“蓄水池”作用，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綠色投資規(guī)模，提供充足資金用于農(nóng)業(yè)污染治理與生態(tài)環(huán)境建設(shè)，不斷改善農(nóng)業(yè)環(huán)境效益，從而提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。其次，完善的綠色金融體系有助于引導(dǎo)資金向綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域傾斜，降低綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體的融資成本，激勵(lì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體創(chuàng)造綠色財(cái)富和生態(tài)福利，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。再次，綠色金融發(fā)展有利于農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)技術(shù)創(chuàng)新獲得更多的資金支持，加速有害生物綠色防控技術(shù)、農(nóng)業(yè)廢棄物循環(huán)利用技術(shù)以及高效節(jié)水灌溉技術(shù)等的研發(fā)與應(yīng)用，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的自然資源消耗與生態(tài)環(huán)境破壞問(wèn)題，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。由此，本文提出如下研究假說(shuō)。

假說(shuō)1：綠色金融發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

（二）綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的門(mén)檻效應(yīng)分析

前文論述表明，綠色金融發(fā)展有助于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。然而，該論斷是基于“區(qū)域同質(zhì)性”假設(shè)的分析結(jié)果，忽略了我國(guó)區(qū)域間資源稟賦的異質(zhì)性，也尚未考慮作為綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)需求主體的農(nóng)村人力資本在區(qū)域間的差異性。事實(shí)上，綠色金融業(yè)務(wù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透與應(yīng)用主要依賴于農(nóng)村勞動(dòng)力，不同區(qū)域之間農(nóng)村勞動(dòng)力所擁有的人力資本水平不同，導(dǎo)致綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用存在差異。換言之，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響可能受到農(nóng)村人力資本水平的制約而呈現(xiàn)出非線性門(mén)檻效應(yīng)。在農(nóng)村人力資本水平較低（尚未跨越農(nóng)村人力資本門(mén)檻）的地區(qū)，由于文化程度不高，農(nóng)村勞動(dòng)力的金融素養(yǎng)較為缺乏，這不僅會(huì)阻礙綠色金融理念在農(nóng)村地區(qū)的廣泛普及，也不利于綠色金融業(yè)務(wù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的深層次應(yīng)用，從而難以發(fā)揮綠色金融對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用。相反，在農(nóng)村人力資本水平較高（跨越農(nóng)村人力資本門(mén)檻）的地區(qū)，農(nóng)村勞動(dòng)力的金融素養(yǎng)整體水平較高，其對(duì)綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)的理解能力與應(yīng)用能力較強(qiáng)，有助于充分發(fā)揮綠色金融對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用。由此，本文提出如下研究假說(shuō)。

假說(shuō)2：綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)。

（三）綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間效應(yīng)分析

上述理論分析表明，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)。然而，該結(jié)論還應(yīng)考慮經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的空間相關(guān)性（即地理位置鄰近的空間區(qū)域，其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面通常會(huì)表現(xiàn)出相似的特征），以避免低估綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的實(shí)際作用效果。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展背景下，綠色金融要素的空間集聚與空間擴(kuò)散加快，綠色金融的部分功能突破空間限制，實(shí)現(xiàn)了綠色金融資源的跨區(qū)域配置，鄰近地區(qū)的綠色金融發(fā)展也呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性。與此同時(shí)，地區(qū)之間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境存在的鄰里效應(yīng)也會(huì)導(dǎo)致鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間上呈現(xiàn)顯著的相關(guān)性（侯孟陽(yáng)和姚順波，2019）[15]。因此，有必要將空間效應(yīng)納入綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的理論分析框架。本文所說(shuō)的空間效應(yīng)包括空間溢出效應(yīng)和空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，前者是指地區(qū)綠色金融發(fā)展不僅有利于提升當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)效率，還能夠帶動(dòng)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的協(xié)同提升；后者是指地區(qū)綠色金融發(fā)展有利于提升當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)效率，但對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升存在負(fù)面影響。

綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)具體表現(xiàn)在以下幾方面。首先，綠色金融發(fā)展可以促使以綠色信貸和綠色債券為代表的綠色資本在金融市場(chǎng)上自由流動(dòng)，實(shí)現(xiàn)綠色資本要素的跨地區(qū)配置。在此作用下，綠色金融資源會(huì)向綠色金融發(fā)展水平較低、農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展滯后的鄰近地區(qū)溢出，從而為鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展提供充足的資金保障，有利于提升其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。其次，當(dāng)一個(gè)地區(qū)綠色金融發(fā)展對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升產(chǎn)生良好成效后，其綠色金融發(fā)展模式將會(huì)通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生“示范引領(lǐng)效應(yīng)”和“學(xué)習(xí)模仿效應(yīng)”，綠色金融發(fā)展的空間擴(kuò)散有利于帶動(dòng)鄰近地區(qū)不斷完善綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)，從而更好地支持農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)主要體現(xiàn)為：由于地區(qū)之間在金融資源方面存在競(jìng)爭(zhēng)行為，當(dāng)一個(gè)地區(qū)的綠色金融得到快速發(fā)展，其對(duì)綠色金融資源的需求會(huì)增加，并吸引鄰近地區(qū)綠色金融資源流入。但是，過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)所產(chǎn)生的“負(fù)外部性”也容易造成綠色金融發(fā)展“以鄰為壑”的結(jié)果，從而對(duì)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升產(chǎn)生不利影響。由此，本文提出如下研究假說(shuō)。

假說(shuō)3：綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在空間溢出效應(yīng)。

假說(shuō)4：綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。

三、變量選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）變量選擇

1.被解釋變量：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的評(píng)價(jià)研究普遍將農(nóng)業(yè)碳排放作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的“負(fù)向”產(chǎn)出（胡平波和鐘漪萍，2019；李露和徐維祥，2021）[3-4]，并未考慮農(nóng)業(yè)兼具碳排放與碳匯的雙重功能特點(diǎn)，將農(nóng)業(yè)碳匯納入農(nóng)業(yè)生態(tài)效率綜合評(píng)價(jià)體系，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏系統(tǒng)性和完整性。為此，本文將農(nóng)業(yè)凈碳匯（農(nóng)業(yè)碳匯量減去農(nóng)業(yè)碳源量的差額）作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境產(chǎn)出，以土地、勞動(dòng)力、機(jī)械動(dòng)力、農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥以及灌溉為農(nóng)業(yè)投入，以農(nóng)業(yè)增加值和農(nóng)業(yè)凈碳匯①本文依據(jù)李波等（2019）[16]的研究思路測(cè)算農(nóng)業(yè)凈碳匯量。為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)效率綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，利用基于徑向距離函數(shù)的投入型Malmquist 指數(shù)（MI）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行綜合測(cè)算。t 到t+1 時(shí)期的投入型MI 用距離函數(shù)表示如下：

式中，x 和y 分別表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入向量和產(chǎn)出向量。MI＜1表示t到t+1時(shí)期農(nóng)業(yè)生態(tài)效率降低，同理MI＞1、MI=1 分別表示農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提高和不變。由于MI為環(huán)比改進(jìn)指數(shù)，無(wú)法直接進(jìn)行回歸分析，為此，本文借鑒李曉龍和冉光和（2021）[17]的做法，將其換算成定比改進(jìn)指數(shù)，即令2007 年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率為1，用2007—2008年的MI乘以2007年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表示2008 年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，以此類推計(jì)算2009—2020年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

2.核心解釋變量：綠色金融發(fā)展

本文借鑒李曉西和夏光（2014）[18]、高錦杰和張偉偉（2021）[19]等學(xué)者的做法，基于綠色金融的服務(wù)范圍層面構(gòu)建綠色金融發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1），從綠色信貸、綠色證券、綠色投資、綠色保險(xiǎn)以及碳金融五個(gè)維度綜合衡量綠色金融發(fā)展水平。其中，綠色信貸水平以高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占比反映，綠色證券水平用環(huán)保企業(yè)市值占比和高耗能產(chǎn)業(yè)市值占比衡量，綠色投資水平以環(huán)保公共支出占比和污染治理投資占比反映，綠色保險(xiǎn)水平用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)規(guī)模占比衡量，碳金融水平以金融低碳度表征。在構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，本文借鑒傅亞平和彭政欽（2020）[20]的做法，利用熵值賦權(quán)法對(duì)2008—2020年我國(guó)綠色金融發(fā)展水平綜合指數(shù)進(jìn)行測(cè)度。

表1 綠色金融發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.其余變量：門(mén)檻變量與控制變量

本文門(mén)檻變量為農(nóng)村人力資本，以中央財(cái)經(jīng)大學(xué)人力資本與勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)研究中心測(cè)算的農(nóng)村實(shí)際人力資本（萬(wàn)元）來(lái)衡量①該數(shù)據(jù)基于J-F 收入法通過(guò)預(yù)期終生收入現(xiàn)值測(cè)算人力資本水平，綜合考慮了教育、健康、干中學(xué)等多種人力資本要素。而傳統(tǒng)采用人均受教育年限衡量人力資本水平的做法，忽略了知識(shí)累積效應(yīng)以及技能水平提升等作用，進(jìn)而可能低估人力資本。。具體而言，分別選取農(nóng)村實(shí)際人均人力資本（AHU）與農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本（LHU）兩類指標(biāo)對(duì)比考察。本文控制變量包括：（1）農(nóng)業(yè)機(jī)械化投入力度（AMI），以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)作物總播種面積的比值（千瓦/公頃）衡量；（2）財(cái)政支農(nóng)投入力度（FAI），以地方財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出占地方財(cái)政一般預(yù)算支出的比重表示；（3）農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（DIS），用農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積的比重反映；（4）工業(yè)化水平（IND），以工業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示；（5）信息化程度（IFM），以農(nóng)村每戶移動(dòng)電話機(jī)擁有量（部）衡量。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文研究樣本包括2008—2020 年我國(guó)30 個(gè)省份（不含西藏和港、澳、臺(tái)地區(qū)），相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自各年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒以及國(guó)泰君安數(shù)據(jù)庫(kù)。為了保證研究數(shù)據(jù)的可比性，本文對(duì)所有涉及價(jià)格因素的變量均以2008年為基期進(jìn)行平減處理。表2為本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值為1.1648，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2441，這表明我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的差異較大。綠色金融發(fā)展均值為0.4471，反映出樣本期間我國(guó)綠色金融發(fā)展水平整體較低，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應(yīng)有待進(jìn)一步的實(shí)證驗(yàn)證。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建

本文首先檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的基準(zhǔn)影響，并構(gòu)建如下面板固定效應(yīng)模型：

式中，AEE 為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，i、t 分別表示省份和年份，α 為常數(shù)項(xiàng)，GFD 為綠色金融發(fā)展，AHU 為農(nóng)村實(shí)際人均人力資本，LHU 為農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本，X 為控制變量，μi為個(gè)體效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.基準(zhǔn)模型回歸

表3 的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果顯示，在不包含控制變量和包含控制變量?jī)煞N情況下，核心解釋變量綠色金融發(fā)展（GFD）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)均顯著為正，且至少通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明綠色金融發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，從而驗(yàn)證了本文研究假說(shuō)1。如前文所述，綠色金融發(fā)展通過(guò)影響農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的綠色投資規(guī)模、綠色資本配置以及綠色研發(fā)創(chuàng)新，不僅可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)，還能夠維護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境平衡，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升產(chǎn)生積極作用。以農(nóng)村實(shí)際人均人力資本（AHU）和農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本（LHU）作為農(nóng)村人力資本的衡量指標(biāo)時(shí)，其對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明農(nóng)村人力資本作為促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵要素，是有效提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的重要?jiǎng)恿Α?/p>

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

根據(jù)控制變量回歸結(jié)果，農(nóng)業(yè)機(jī)械化投入力度（AMI）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)顯著為負(fù)，這說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械化投入力度的增強(qiáng)雖然提升了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)效率，但也帶來(lái)了化石能源在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大規(guī)模使用，由此產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)污染排放阻礙了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。財(cái)政支農(nóng)投入力度（FAI）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，這表明財(cái)政支農(nóng)投入力度不足抑制了其對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的正向促進(jìn)作用。工業(yè)化水平（IND）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響系數(shù)同樣顯著為負(fù)，這說(shuō)明在工業(yè)化水平越高的地區(qū)，以工業(yè)化方式發(fā)展農(nóng)業(yè)的程度越高，由此加劇了污染排放且不利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。信息化程度（IFM）有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，這表明農(nóng)業(yè)信息化程度越高的地區(qū)，對(duì)農(nóng)業(yè)先進(jìn)技術(shù)的學(xué)習(xí)、引進(jìn)與吸收越充分，有助于增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和減少農(nóng)業(yè)污染排放。此外，農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（DIS）的回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)，但未能通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)受災(zāi)率對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效果尚不明顯。

（二）門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

在實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)前，需要驗(yàn)證該門(mén)檻效應(yīng)的存在性。為此，本文借鑒Hansen（1999）[21]的研究思路，首先通過(guò)識(shí)別門(mén)檻值的數(shù)量以確定面板門(mén)檻模型的具體形式。分別假定存在1 個(gè)門(mén)檻值（單一門(mén)檻）、2 個(gè)門(mén)檻值（雙重門(mén)檻）和3 個(gè)門(mén)檻值（三重門(mén)檻）三種情況，采用Bootstrap 方法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。根據(jù)表中不同情況所對(duì)應(yīng)的F 統(tǒng)計(jì)值與P 值結(jié)果，農(nóng)村實(shí)際人均人力資本（AHU）和農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本（LHU）均通過(guò)了單一門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)，這表明以農(nóng)村實(shí)際人均人力資本和農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本作為門(mén)檻變量時(shí)，需要構(gòu)建面板單一門(mén)檻回歸模型。

表4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

在確定面板門(mén)檻模型具體形式后，通過(guò)繪制似然比函數(shù)圖，借助最小殘差平方和（即LR 圖中的最低點(diǎn)）估計(jì)不同門(mén)檻變量對(duì)應(yīng)的門(mén)檻值，結(jié)果如圖1和圖2 所示。其中，農(nóng)村實(shí)際人均人力資本（AHU）的單一門(mén)檻估計(jì)值為14.1720，農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本（LHU）的單一門(mén)檻估計(jì)值為10.8230。與此同時(shí)，上述兩個(gè)門(mén)檻估計(jì)值對(duì)應(yīng)的LR統(tǒng)計(jì)值均明顯小于臨界值7.3500（圖中的虛線），且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明本文估計(jì)的門(mén)檻值真實(shí)有效。

圖1 AHU門(mén)檻值的LR圖

圖2 LHU門(mén)檻值的LR圖

（三）空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

在實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間效應(yīng)前，必須確保被解釋變量（農(nóng)業(yè)生態(tài)效率）具有空間自相關(guān)性。為此，本文借鑒陳強(qiáng)（2014）[22]的做法，設(shè)定鄰接空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣①鄰接空間權(quán)重矩陣的設(shè)定方法為：當(dāng)省域單位相鄰時(shí)，權(quán)重取值為1，否則為0。該矩陣目前應(yīng)用最廣泛，能夠反映周邊相鄰省域?qū)Ρ臼∮虻目臻g效應(yīng)，但無(wú)法體現(xiàn)其他非相鄰省域的空間效應(yīng)。為此，本文進(jìn)一步設(shè)定反距離空間權(quán)重矩陣以檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性，該矩陣假定省域間的空間效應(yīng)取決于地理距離，并隨距離增大而遞減。反距離空間權(quán)重矩陣采用基于省會(huì)城市間球面距離平方的倒數(shù)表示。，利用Moran’s I 指數(shù)檢驗(yàn)我國(guó)省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間自相關(guān)性，結(jié)果如表5 所示。其中，在采用鄰接空間權(quán)重矩陣的情形下，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Moran’s I 指數(shù)在樣本期間均大于0，指數(shù)數(shù)值在0.1630—0.2700 之間波動(dòng)，除2019 年外其他年份至少通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在正向空間自相關(guān)性。與此同時(shí)，在采用反距離空間權(quán)重矩陣的情形下，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Moran’s I指數(shù)在絕大部分年份亦顯著為正，指數(shù)數(shù)值在0.0100—0.0900 之間波動(dòng)，再次印證農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的正向空間自相關(guān)性。由此可知，我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在省域?qū)用娴目臻g分布并非隨機(jī)生成，而是具有顯著的空間集聚特征，該結(jié)論為后文構(gòu)建面板空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間效應(yīng)提供了數(shù)據(jù)支撐。

表5 2008—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Moran’s I檢驗(yàn)結(jié)果

（四）空間門(mén)檻模型回歸分析

1.空間門(mén)檻模型構(gòu)建

根據(jù)農(nóng)村人力資本的門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，為了科學(xué)探究綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，本文將門(mén)檻效應(yīng)和空間效應(yīng)納入統(tǒng)一檢驗(yàn)框架，在式（2）基礎(chǔ)上構(gòu)建如下面板空間門(mén)檻模型：

式中，ρ 為空間自相關(guān)系數(shù)；W 為空間權(quán)重矩陣（鄰接空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣）。根據(jù)表4 的檢驗(yàn)結(jié)果，農(nóng)村人力資本存在單一門(mén)檻值，為此，本文將農(nóng)村人力資本的較低水平設(shè)為基期，引入虛擬變量D，構(gòu)建綠色金融發(fā)展（GFD）與虛擬變量D的交叉項(xiàng)GFD×D，分析農(nóng)村人力資本較高水平下綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。根據(jù)農(nóng)村人力資本的衡量指標(biāo)，虛擬變量D 具體分為D1 和D2 兩類：

2.空間門(mén)檻模型回歸

根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）與自然對(duì)數(shù)似然函數(shù)值（Log likelihood）檢驗(yàn)結(jié)果，本文選擇空間固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果詳見(jiàn)表6。其中，基于鄰接空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣的空間門(mén)檻模型回歸結(jié)果總體差異較小，這表明模型非常穩(wěn)健。在兩種空間權(quán)重矩陣下，分別以農(nóng)村實(shí)際人均人力資本（AHU）和農(nóng)村實(shí)際人均勞動(dòng)力人力資本（LHU）作為門(mén)檻變量時(shí)，空間自相關(guān)系數(shù)ρ均在1%的水平上顯著為正，再次證實(shí)我國(guó)省域?qū)用孓r(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的空間自相關(guān)性，即省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升會(huì)受到鄰近省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的積極影響。綠色金融發(fā)展（GFD）的回歸系數(shù)在所有模型中均不顯著，這表明在農(nóng)村人力資本水平較低的省份，綠色金融發(fā)展未能有效提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；與此同時(shí)，綠色金融發(fā)展（GFD）與虛擬變量D1 和D2 的交叉項(xiàng)（GFD×D1、GFD×D2）的回歸系數(shù)在鄰接空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣下均顯著為正，這表明在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。上述結(jié)果證實(shí)本文研究假說(shuō)2 成立，即綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)。

表6 空間門(mén)檻模型回歸結(jié)果

（五）空間門(mén)檻模型的空間效應(yīng)分解

為了準(zhǔn)確測(cè)度綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間效應(yīng)，本文借鑒LeSage 和Pace（2009）[23]的做法，將面板空間門(mén)檻模型的回歸系數(shù)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，其中，間接效應(yīng)為正表明存在空間溢出效應(yīng)，相反則存在空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。表7為鄰接空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣下的空間效應(yīng)分解結(jié)果。

表7 空間效應(yīng)分解結(jié)果

首先，根據(jù)直接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，綠色金融發(fā)展（GFD）的系數(shù)并不顯著，綠色金融發(fā)展與虛擬變量D1 和D2 交叉項(xiàng)（GFD×D1、GFD×D2）的回歸系數(shù)顯著為正，這表明在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升，再次驗(yàn)證了本文研究假說(shuō)2。其次，根據(jù)間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，綠色金融發(fā)展與虛擬變量D1 和D2 的交叉項(xiàng)（GFD×D1、GFD×D2）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這表明在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展對(duì)鄰近省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升具有顯著的空間溢出效應(yīng)，從而驗(yàn)證了本文研究假說(shuō)3。相比于鄰接空間權(quán)重矩陣，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)在反距離空間權(quán)重矩陣下更為顯著。一方面，各省域的地理范圍差異較大，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)更加依賴于實(shí)際地理距離而非省域鄰接狀況；另一方面，在合理度量空間距離并且納入空間效應(yīng)的情形下，綠色金融發(fā)展對(duì)周邊省域產(chǎn)生更為強(qiáng)烈的空間溢出效應(yīng)，有助于提升鄰近省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。綠色金融發(fā)展（GFD）的系數(shù)在鄰接空間權(quán)重矩陣下為負(fù)，但并未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，這表明在農(nóng)村人力資本水平較低的省份，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)并不顯著，即本文研究假說(shuō)4不成立。再次，根據(jù)總效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，綠色金融發(fā)展與虛擬變量D1 和D2 交叉項(xiàng)（GFD×D1、GFD×D2）的回歸系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明考慮本地效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)后，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用依舊存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)，即在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展整體上有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

五、研究結(jié)論與政策啟示

（一）研究結(jié)論

第一，門(mén)檻效應(yīng)與空間效應(yīng)是綠色金融發(fā)展影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率過(guò)程中不可忽略的重要因素。綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在基于農(nóng)村人力資本的單門(mén)檻特征；農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在正向的空間自相關(guān)性，其在省域?qū)用娴目臻g分布并非隨機(jī)生成，而是具有顯著的空間集聚特征。

第二，考慮空間因素后，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在農(nóng)村人力資本門(mén)檻效應(yīng)。在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；在農(nóng)村人力資本水平較低的省份，綠色金融發(fā)展未能提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

第三，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在空間溢出效應(yīng)而非空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用存在空間溢出效應(yīng)，即綠色金融發(fā)展不僅有利于提升本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，而且促進(jìn)了鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升；在農(nóng)村人力資本水平較低的省份，綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)并不顯著。

（二）政策啟示

首先，著力加強(qiáng)綠色金融產(chǎn)品和服務(wù)供給，滿足農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)發(fā)展的多樣化綠色金融需求。積極創(chuàng)新適合農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)發(fā)展的綠色融資方式，促進(jìn)綠色信貸、綠色債券等快速發(fā)展，構(gòu)建多層次的綠色金融融資體系，不斷擴(kuò)大綠色資金來(lái)源；持續(xù)探索排污權(quán)質(zhì)押、農(nóng)業(yè)保單質(zhì)押、土地承包經(jīng)營(yíng)權(quán)抵押、大型農(nóng)機(jī)具抵押、農(nóng)民住房抵押等抵質(zhì)押方式，滿足農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)發(fā)展項(xiàng)目的融資抵押擔(dān)保需求；集中優(yōu)勢(shì)綠色金融資源，支持農(nóng)業(yè)園區(qū)循環(huán)化改造以及生態(tài)農(nóng)業(yè)示范區(qū)建設(shè)，不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)綠色生態(tài)發(fā)展空間。

其次，加快提升農(nóng)村人力資本水平，為綠色金融發(fā)展支持農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升創(chuàng)造有利條件。加大農(nóng)村人力資本投資力度，制定詳細(xì)的農(nóng)村人力資源開(kāi)發(fā)政策，建立健全針對(duì)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體及廣大農(nóng)戶的教育培訓(xùn)體系，提升農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力素質(zhì)；依托涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)推動(dòng)金融知識(shí)下鄉(xiāng)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村居民金融知識(shí)的普及，提升其金融資源配置能力和金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別防范能力；暢通城鎮(zhèn)人力資源下鄉(xiāng)通道，“以城帶鄉(xiāng)”促進(jìn)農(nóng)村教育事業(yè)發(fā)展，加速提高農(nóng)村教育水平，努力縮小城鄉(xiāng)人力資本差距。

再次，因地制宜完善綠色金融發(fā)展措施，因勢(shì)利導(dǎo)加強(qiáng)區(qū)域綠色金融合作。針對(duì)農(nóng)村人力資本水平較低的省份，要進(jìn)一步加速農(nóng)村人力資本積累，一方面為本地區(qū)綠色金融發(fā)展提供智力支撐，另一方面為吸納鄰近省份的綠色金融資源流入營(yíng)造良好環(huán)境；在農(nóng)村人力資本水平較高的省份，應(yīng)防止“虹吸效應(yīng)”導(dǎo)致綠色金融資源極化現(xiàn)象發(fā)生，注重引導(dǎo)綠色金融資源的合理流動(dòng)與優(yōu)化配置，強(qiáng)化綠色金融發(fā)展的跨區(qū)域合作，充分發(fā)揮綠色金融發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)，輻射帶動(dòng)鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的有效提升。