甘肃省农村金融对农业碳排放的影响

马 晶，陈强强

（甘肃农业大学 财经学院，甘肃 兰州 730070）

一、引言

2020 年9 月，习近平总书记提出“碳达峰、碳中和”目标，彰显出大国担当与责任，同时，绿色减碳也成为全国各行各业共同努力的目标。其中，根据IPCC 测算，工业碳排放为第一大温室气体排放源，农业碳排放次之，占全球人为碳排放总量的23%[1]。因此，研究农业碳减排对于我国双碳目标的实现有着不容忽视的作用。农村金融作为农村经济增长的助推器，在经济社会中发挥着引导资金跨时空融通、优化资源配置等举足轻重的作用。绿色金融的提出与发展无疑对经济增长方式向绿色、低碳、环保转变具有重要的推动作用。从金融的视角研究农业碳排放，有助于引导资金流向低碳领域，解决低碳行业资金来源，促进农业向绿色低碳转型升级，对构建低碳循环农业体系具有重要意义。

从现有研究来看，关于金融发展和碳排放的研究，多聚焦于金融规模、效率、结构、产业聚集、空间异质性及政策协同等方面。大部分学者研究金融发展的规模、效率、结构对碳排放量和碳排放强度的影响[2]，通过构建金融综合发展指标衡量金融发展及结构状况[3]，或根据金融产品类型研究股票、保险、信贷规模、结构与二氧化碳排放的影响[4]。另有学者关注到金融发展的集中度[5]、金融产业聚集[6]程度会对碳排放产生重要影响。在金融发展减排效应的异质性研究方面，相关研究得出金融发展的碳减排效应会随着经济发展状况、结构变化、区域差异、能源结构和贸易开放等不同呈现出复杂的异质性[7-8]。此外，相关研究指出应重视绿色节能技术与金融发展对碳减排的协同效应[9]。金融发展对二氧化碳排放的作用方向上，目前尚无统一定论。诸多研究表明[5][10-12]，金融发展对碳排放有负向抑制作用；而严成樑等（2016）[13]、李德山等（2018）[14]、李婷和李文兴（2016）[15]、胡金焱和王梦晴（2018）[16]等认为金融发展与二氧化碳排放之间存在先升后降的“倒U 型”关系；陈碧琼和张梁梁（2014）[2]认为金融规模、效率对碳排放量有正向作用，对碳排放强度有负向作用；李寿国和宋宝东（2019）[12]研究发现随着城镇化水平的提升，金融发展对碳排放的影响由促进作用转化为抑制作用。

综上所述，目前学术界就金融发展对碳排放的影响，研究成果已较为丰硕，但大都集中于国家层面的研究，鲜有从区域层面、农村视角研究农村金融发展对农业碳排放的影响。我国金融无论是资源分布还是发展水平均体现出明显的区域、城乡非均衡性。不同区域金融发展对其碳排放的影响如何，金融规模和效率发展是否有助于双碳目标的达成，基于此问题的考虑，本文选取金融发展相对滞后的甘肃省农村地区，通过全碳分析方法在对甘肃省农业碳排放进行测算的基础上，从金融规模和金融效率两方面分析农村金融与农业碳排放之间的关系，探究农村金融对农业碳排放的影响方向和作用程度，对于推进甘肃省绿色农业发展和双碳目标实现具有重要意义。

二、研究方法与数据来源

（一）农业碳排放测算

本文采用全碳分析方法核算农业碳排放总量[17]，从农用物资及农地利用、种植业、畜牧养殖三方面计算得出农业碳排放总量C，具体计算公式如下：

式（1）中：C表示农业碳排放总量，Ni表示第i种农业碳排放源的数量，δi表示第i种农业碳排放源的碳排放系数（见表1）。

表1 农业碳排放源及系数

其中，农用物资及农地利用方面碳排放源主要包括农业生产的物资投入（农膜、化肥、农药等）、农用机械设备柴油耗费以及种植过程中翻耕土地导致有机碳流失、农业灌溉耗费电能，碳排放系数借鉴田云等（2012）[18]研究成果。

种植业碳排放系数由对应的N2O排放系数按照1tN2O=81.27tC计算得出，再根据不同农作物的种植面积与碳排放系数相乘得出碳排放总量。具体农作物类型N2O排放系数借鉴冉锦成等（2017）[19]的研究结果。

畜牧养殖业碳排放主要来自反刍动物肠道发酵所产生的CH4和粪便排放所产生的CH4和N2O。按照1tCH4=6.82tC，1tN2O=81.27tC的转换系数将CH4和N2O的排放量换算成碳排放系数[20]。考虑到不同畜、禽动物生产周期不同，根据年出栏量，将年出栏量大于1 的生猪、家禽和兔的年养殖量根据生长周期200 天、55 天、105 天进行调整[21]，其他牛、羊、骆驼等将其近两年年末的存栏量的平均值作为年均养殖量。

（二）农村金融发展水平测度

对于金融发展水平的测度，学者普遍从规模和效率两个角度展开。其中，金融规模主要反映金融资金绝对量的多少。我国农村金融系统仍然以银行为主导，故多用银行（存款+贷款）/GDP 来衡量，反映经济活动中金融的占比，在一定程度上体现金融在经济活动中的渗透程度，即深化程度。金融效率主要反映存款转化为贷款的情况，反映金融系统为经济社会提供资金支持，吸收的资金反哺经济社会的程度，多用贷款/存款来衡量。借鉴程文等（2018）[22]的做法，即：

农村金融规模指标（AFS）=（农户储蓄存款+涉农贷款）/农林牧渔总产值

农村金融效率（AFE）=涉农贷款/农户储蓄存款

（三）数据来源

本文时间窗口为2007—2019 年。农业碳排放测算相关数据来自于《甘肃省农村统计年鉴》与《甘肃省发展年鉴》；农村金融发展相关数据来自于《金融年鉴》《甘肃省金融年鉴》《甘肃省发展年鉴》，其中涉农贷款数据2014—2018 年数据来自于《甘肃省金融年鉴》，2007—2013 年数据年鉴中未做统计，根据甘肃省金融运行报告与参考文献[23]整理获得；农业机械化总动力和农林牧渔业生产总值来自于《甘肃省农村统计年鉴》。为确保数据的可比性以及分析的科学性，对农林牧渔业生产总值、农户储蓄存款、涉农贷款等指标运用农村居民消费物价指数换算为2007 年价格水平。

三、结果与分析

（一）农业碳排放特征分析

甘肃省农业碳排放总量呈现平缓的先升后降的态势。2007—2019 年，甘肃省农业碳排放可大致分为两个阶段（见图1）：第一阶段2007—2015 年快速增长阶段。2015 年农业碳排放637 万吨，较2007年的498 万吨增加了27.99%，达到峰值。这一阶段农业生产技术快速发展，经济社会更加注重于生产效率的提升及成本的降低，忽略了绿色、低碳，农村金融对农业碳排放主要为促进作用。第二阶段：2016—2019 年下降调整阶段。2016 年开始农业碳排放一改前期逐年递增的态势，开始不同程度下降，2019 年较2016 年共下降7.47%。特别是2017 年，农业碳排放降幅明显，2018 年之后降幅趋缓，充分体现出碳减排面临巨大的挑战与困难。这一阶段绿色、可持续发展的重要性日益凸显，经济社会开始重视低碳、环保技术，倡导经济增长方式的转变，绿色金融被提及并开始发展，金融对碳排放的抑制作用逐步显现，促进作用开始弱化。

图1 甘肃省农业碳排放走势图

农业碳排放强度呈明显的下降趋势。从单位农林牧渔产值对应的碳排放来看，从2007—2019 年，整体下降38.02%，呈显著的下降趋势，特别是2017年与2019 年降幅明显，分别下降12.17%、10%。2007—2019 年，农业碳排放总量增幅17%显著小于剔除价格变化的农林牧渔总产值增幅89%，说明整体农业碳减排效率在不断提升，绿色农业发展方式的转变初显成效。

人均农业碳排放与农业碳排放总量走势呈现出高度的一致性，整体呈上升趋势，2019 年人均农业碳排放较2007 年增长50%。一方面农业不断发展壮大，碳排放总量有所增加，另一方面近年来甘肃省城镇化水平不断提高，农村总人口逐步下降，致使人均农业碳排放整体上升。从图1 看出，仅在2017 年人均农业碳排放出现下降，之后仍呈现增长态势，但增速明显放缓，说明经济增长方式逐步向绿色、低碳转变。

从三大主要农业碳排放源来看，甘肃省农业碳排放第一大排放源为畜牧养殖，占整体农业碳排放的50%以上，第二大碳排放源为农用物资及农地利用，占整体农业碳排放的40%左右，二者之和高达甘肃省农业碳排放总量的九成以上。从变化趋势来看，农用物资及农地利用产生的碳排放占比在2007—2016 年间逐年上升，2017 年开始逐年下降，而畜牧养殖碳排放占比与之相反，呈先降后升的特点，拐点均出现在2017 年。反映出近年来，甘肃省积极响应绿色生态农业体系的构建，农用物资利用更加节约高效。

表2 2007—2019 年甘肃省农业碳排放

（二）农村金融发展特征分析

甘肃省农村金融规模显著增长。2007—2019 年间，甘肃农村金融规模呈现出明显的先升后降态势（见图2），2019 年农村金融规模较2007 年增长约280%，足以看出近十年中甘肃省农村金融规模增长迅速，农村居民储蓄存款与涉农贷款总规模增速大于农林牧渔总产值增速。2007—2016 年农村金融规模逐年增长，经济得以快速发展，可支配收入水平提升，农户储蓄存款稳步增加，涉农贷款投放力度增强，金融系统资金体量迅速增加。甘肃农村金融规模在2017 后开始逐年下降，具体来看主要原因在于2017 年开始涉农贷款有所下降，由于“去杠杆、调结构、降风险”等强监管措施的实施，贷款增速逐步放缓。

图2 甘肃省农村金融发展走势图

甘肃省农村金融效率有所提升。近十年，甘肃农村金融效率呈现出波动中平缓上升的特征。随着党中央对三农问题的重视程度不断加强，金融支持农村、农业的力度不断增大，涉农贷款快速增长，农村储蓄存款转化为涉农贷款的效率有所提升，2019 年农村金融效率较2007 年增长约12%，期间呈现出两个半周期的“下降—上升”，与实际经济形势的波动周期紧密联系。

（三）农村金融对农业碳排放的影响

分别以农村金融规模和效率为自变量，为消除人口变化对碳排放总量的影响，采取人均农业碳排放（PAC）为因变量，此外，考虑到科技水平的进步一方面会促进生产中农用机械量的增加，致使碳排放增加，另一方面促使高碳排放生产技术被替代，因而，选取农业现代化水平（AM）和人均农业生产总值（PGDP）作为控制变量（见表3）构建协整、误差修正模型分析金融发展对农业碳排放的影响。本文借鉴程文等（2018）[22]的做法，用人均农业机械总动力反映农业现代化水平。具体构建模型过程中为消除异方差，对所有数据进行对数处理。

表3 分析指标一览表

在对各指标进行回归分析前，先对指标的平稳性进行检验，避免虚假回归或伪回归问题的出现。平稳性检验结果如表4 所示，人均农业碳排放LNPAC、农村金融规模LNAFS、农村金融效率LNAFE、人均农林牧渔GDP 指标LNPGDP、农业现代化水平LNAM均为非平稳时间序列；经过二次差分后，仅农村金融规模指标在5%的置信水平下显著，其余指标均在1%的置信水平下显著，所有指标均为二阶单整序列，进一步对其协整关系进行验证。

表4 平稳性检验结果

分别将农村金融规模与农村金融效率作为自变量，人均农业碳排放作为因变量，选取人均农林牧渔生产总值、农业现代化水平指标作为控制变量，剔除不显著因素后，回归结果如表5 所示。

表5 农村金融效率、农村金融规模为主要解释变量的回归结果

上述结果可以看出，方程I和方程II 的拟合优度较好，各系数估计值均在5%置信水平下显著，分别对其残差进行平稳性检验。方程I 残差ADF值为-5.042，在10%的置信水平下拒绝原假设，协整关系存在；方程II 残差ADF值为-3.683，不拒绝原假设，说明人均农业碳排放和农村金融规模、农业现代化水平之间不存在协整关系。

协整关系仅反映了变量之间的长期均衡关系，为进一步研究农村金融效率对农业碳排放的短期影响，进一步建立误差修正模型进行分析，具体结果如表6 所示。

表6 农村金融效率为主要解释变量的误差修正模型

从协整方程I 来看，甘肃省人均农业碳排放关于农村金融效率的长期弹性为0.515，呈正向关系，即农村金融效率指标增加1%时，人均农业碳排放增加0.515%。人均农业碳排放对农业现代化水平、人均农林牧渔生产总值的长期弹性分别为0.200 与0.240，即农业现代化水平增加1%时，农业碳排放增加0.200%，人均农林牧渔GDP 增加1%时，农业碳排放增加0.240%。综上，甘肃省农村金融效率、农业现代化水平、人均农林牧渔GDP 对农业碳排放的影响均为正向促进作用，其中，农村金融效率对农业碳排放的影响显著大于农业现代化水平与人均农林牧渔GDP。

从误差修正模型来看，甘肃省人均农业碳排放关于农村金融效率的短期弹性为0.362，关于农业现代化水平、人均农林牧渔GDP 的短期弹性分别为0.088、0.181，误差修正项系数为-0.730。此外，农业碳排放短期的波动还与上一期的自身变动有关，弹性系数约为0.252，说明农业碳排放具有很强的路径依赖型；农业碳排放关于滞后一期的农业现代化水平短期弹性约为0.078，近似接近于当期农业现代化水平对农业碳排放的影响，说明短期内农业现代化水平对农业碳排放的促进作用具有一定的滞后性。综上，从短期的影响来看，农村金融效率、农业现代化水平、人均农林牧渔GDP 对于农业碳排放短期波动均为正向影响，其中，农村金融效率影响最为显著，其次是上一期农业碳排放波动量，再次是农业生产总值波动量，最后是农业现代化水平，农业碳排放对农业现代化水平当期与上一期的短期弹性系数之和约0.166，整体影响与人均农业生产总值较为接近。短期波动偏离长期均衡后的修正项系数为-0.730。

通过上述实证分析，我们得出甘肃省人均农业碳排放与甘肃省农村金融效率之间存在正向协整关系，与农村金融规模之间不存在长期协整关系。说明随着金融的不断发展，金融的深化程度会间接造成农业碳排放的增加，更多的农户储蓄转化为涉农贷款，为农业活动提供更多的资金支持，在促进农业发展的同时，也进一步促使农业碳排放增加。由于绿色金融起步较晚，特别是甘肃省农村绿色金融规模较小，发挥的减碳作用尚不明显，农村金融对农业碳排放的影响主要体现在金融效率促进农业碳排放的正向作用上。实证分析结果显示，2007—2019年甘肃省农村金融对农业碳排放的影响处于促进作用占主导地位的阶段。

四、结论与建议

本文基于甘肃省2007—2019 年数据，对农业碳排放及金融发展水平进行测度，选取人均农林牧渔GDP、农业现代化水平作为控制变量，通过协整回归与误差修正模型重点分析农村金融规模、农村金融效率对人均农业碳排放的影响，研究结果表明：

2007—2019 年间，农业碳排放总量呈现出平缓的先升后降态势，其中，畜牧养殖和农用物资及农地利用是甘肃省农业碳排放主要来源，占农业总排放的93%，农用物资及农地利用产生的碳排放占比呈现先升后降的态势，而畜牧养殖碳排放占比先降后升，农用物资利用更加节约高效；农业碳排放强度呈明显的下降趋势，整体农业碳减排效率不断提升；甘肃省农村金融发展迅速，金融规模显著增加，效率有所提升；农村金融对农业碳排放的影响主要通过金融效率路径得以发挥，而非金融规模；农村金融效率对农业碳排放存在正向促进作用，农村金融效率指标增加1%时，人均农业碳排放增加0.515%，农村绿色金融碳减排作用尚不明显，金融体系向绿色转型改革势在必行；此外，农业生产总值、农业现代化水平均对农业碳排放有正向促进作用，长期弹性系数分别为0.240 与0.200。短期来看，农业碳排放具有一定的路径依赖，当期碳排放会对下一期的碳排放产生影响；农业现代化水平对农业碳排放的影响具有一定的滞后性。据此提出以下启示：（1）强化农村地区绿色金融知识的普及，深化绿色可持续发展理念。随着双碳目标的提出，如何降低农业领域碳排放也成为不容忽视的艰巨任务，而农村地区作为农业发展的主阵地，农户作为农业产业的主体，其主观认识与绿色意识对于产业升级换代、生产方式向低碳转变以及对低碳新产品的接受起着关键性决定作用。在创新绿色金融新产品、完善激励机制的同时，应同步推进农村地区绿色金融知识的普及与可持续发展理念的深化，为下一步绿色金融产品广泛推广奠定基础。（2）结合农业产业特色，创新农村绿色金融产品。结合农业发展的特点，有针对性的创新适合农业、农村的绿色金融产品，充分发挥金融优化配置的作用，引导资金流向低碳技术、低碳产品的研发与使用，促进农业生产方式向低碳、环保转变。（3）大力推动科技创新，促进农业优化升级。甘肃省农业碳排放主要来源为畜牧养殖与农用物资及农地利用，要促进农业走向绿色低碳，首当其冲要在畜牧养殖业与农用物资、农地利用上下功夫。一方面，强化农业生产过程中各环节绿色环保技术、产品的研发应用；另一方面，大力发展人造肉、人造皮毛等技术，为畜牧产品寻找可推广、易接受的替代品，降低畜牧养殖碳排放。