黑龙江省绿色金融对乡村振兴影响效应的实证研究

段丁峰

(黑龙江科技大学经济学院 黑龙江哈尔滨 150022)

1 引言与文献综述

2017年，习近平总书记在党的十九大报告中首次提出乡村振兴战略，此后在2017年12月28日举行的中国农村工作会议中提出，要走中国特色社会主义乡村振兴道路，必须坚持人与自然和谐共生，走乡村绿色发展之路，健全适合农业农村特点的农村金融体系，强化金融服务方式创新，提升金融服务乡村振兴能力和水平。2022年，党的二十大再次指出，全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。乡村振兴在多次会议与文件中被不断提及，而绿色金融作为支持乡村振兴发展的重要力量，也被广大学者不断研究与剖析。

国内学者认为，绿色金融、绿色发展、乡村振兴之间存在着环环相扣、相互促进的关系。实现乡村振兴，需要绿色发展的引领，而实现绿色发展，需要绿色金融发挥关键作用[1]。当前，我国处于新旧动能持续转换的时期，传统的粗放式产业已经无法适应双碳目标下节能减排的需要。绿色金融可以通过带动绿色农业的发展以及农业技术的研究开发，促进乡村振兴低碳发展[2]。目前在国内绿色金融促进乡村振兴的实践中面临着绿色金融产品的覆盖面仍需扩大；金融机构参与绿色金融的内生动力不足；绿色金融配套基础设施建设有待完善；金融支持绿色技术创新不足[3]；涉农绿色金融产品较少；农民金融知识及技能欠缺；农村征信体系建设不完善；农村信息技术相对落后的主要问题[4]。同时，大多从政府、农业金融机构、涉农主体三方出发来提出相应的建议，认为我国目前仍然需要推动绿色金融产品的创新、加大对涉农主体的帮扶工作，同时建议涉农主体也应提升金融素养、充分合理的利用绿色金融资源，以此来大力推动乡村振兴的发展。

目前，国内对于乡村振兴与绿色金融的相互作用研究大多针对省级以及全国四大区域，而黑龙江省作为我国农业大省，更应该成为乡村振兴的一大模范，而鲜有学者针对目前黑龙江省乡村振兴与绿色金融的实践成果进行研究分析，且大多针对黑龙江省乡村振兴的研究并不包括大兴安岭地区。本文通过对包括大兴安岭地区在内的黑龙江省目前绿色金融与乡村振兴实践进行定量实证研究，期望在黑龙江省的大基数基础上，弥补目前文献研究中在乡村振兴和绿色金融具体实践中的空白，从而对我国以绿色金融促进乡村振兴发展提供宝贵思路，同时对于解决黑龙江省绿色金融发展问题和实现乡村振兴具有重要的现实意义和应用价值。

2 研究设计

2.1 乡村振兴水平测度

本文借鉴张挺等(2018)[5]构建的乡村振兴发展水平测度指标体系，遵循数据可得性、全面性和科学性原则，采用熵权TOPSIS 综合评价法测算各指标在衡量乡村振兴中所占的权重，量化乡村振兴发展水平。具体步骤为：首先对数据进行min-max标准化。因为min-max标准化后会有0数据，所以对数据进行平移处理，整体平移0.0001。本文利用比重法对数据进行无量纲化。计算每个指标的熵值，之后通过差异系数计算每个指标的权重，将标准化后的数据与权重进行相乘得到综合得分。

黑龙江省2009—2020年13个地市的乡村振兴发展水平指数综合测算结果如表1所示。

表1 乡村振兴水平评价指标体系

从表1的得分可知，黑龙江省13个地市整体乡村振兴发展水平呈上升趋势。其中，哈尔滨市、大兴安岭地区、绥化市的综合得分最高，都有超过0.5的年份，又以绥化市的综合得分最高，在2020年达到0.723，并且超过0.5的年份在三个地市中也是最多的，12年中有9年均超过0.5。鹤岗、双鸭山、鸡西、七台河得分最低，调查年份中均未超过0.2，其中以七台河得分最低，最高只有0.129。整个黑龙江省，最高分0.723，最低分0.129，评分差距较大，可以看出黑龙江省的乡村振兴发展仍然处于不平衡的状态。

2.2 变量选取与数据来源

本文以黑龙江省13个地市2009—2020年的面板数据为研究对象。变量数据通过《中国保险统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各地市各年份各自的统计年鉴、《中国农业统计年鉴》、黑龙江省统计年鉴、各地市国民经济与社会发展统计公报、中国环境监测总站、各地市统计局官网、各地市人民政府官网、《中国环境统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》。数据来源权威客观、有助于本文进行实证研究。通过建立模型，实证分析黑龙江省绿色金融对乡村振兴发展的影响。

2.2.1 被解释变量 ：乡村振兴水平(RRI)

本文的被解释变量为乡村振兴水平，乡村振兴发展水平测度已通过熵权法在表1中呈现。

2.2.2 核心解释变量 ：绿色金融(LNGFI)

本文借鉴欧阳红兵和吴欣柯(2022)[6]的做法，同时由于13地市数据可得性的制约，最终选择农业保费收入的绿色保险来衡量各地市绿色金融发展水平。

2.2.3 控制变量

为防止变量遗漏而产生内生性问题，本文借鉴欧阳红兵和吴欣柯(2022)的做法，选取了随时间改变而影响乡村振兴水平的相关变量。(1)经济发展水平：本文使用人均 GDP来表示各地市经济发展水平；(2)农村就业水平：本文使用农林牧渔业从业人员数量来表示；(3)工业水平：本文使用工业总产值来衡量；(4)金融发展水平：本文使用各项存贷款余额来衡量该指标。

由于各个变量的单位各不相同，本文在分析数据过程中对部分变量的数值均做对数化处理以消除量纲。表2为描述性统计结果。

表2 黑龙江省各地市2009—2020年乡村振兴发展水平综合指数

表3 各变量描述性统计

2.3 模型设定

为研究绿色金融对黑龙江省乡村振兴发展水平的影响，本文使用面板数据模型，对黑龙江省13个地市2009—2020年的数据进行实证分析，并构建如下实证模型：

其中，i代表地区，t代表时间，αi(i=1，2，3，4，5)为待估参数，其大小和方向代表核心解释变量和控制变量对乡村振兴发展水平的影响程度和方向。εit为个体控制效应，δit为随机扰动项。

3 实证结果及分析

3.1 多重共线性检验

本文通过Stata15对模型进行多重共线性检验，检验结果如表4所示。

表4 多重共线性检验结果

一般认为，如果容差均＜0.2，VIF均＞10，则存在共线性问题。由结果可知，容差最小为0.251，VIF最大为3.988，所以该模型不存在共线性问题。

3.2 Hausman检验

本文通过Hauaman检验来确定使用固定效应模型抑或是随机效应模型，检验结果如表5所示。

表5 Hausman检验结果

Prob>chi2=0.0226，拒绝原假设，即Hausman检验支持使用固定效应模型。

3.3 固定效应、随机效应回归

本文对面板数据进行固定效应、随机效应回归，回归结果如表6所示。

表6 实证结果

表6中核心解释变量绿色保险在固定效应模型中1%的水平上显著，且系数为正，表示绿色保险对黑龙江省乡村振兴发展水平表现为正向关系，固定效应模型中绿色保险系数为0.013，即当控制其他变量不变时，绿色保险每增加1%，乡村振兴发展水平增加0.013%。

控制变量中，各项存贷款余额以及工业总产值在固定效应模型中分别在1%与5%的水平上显著，且系数为正，人均GDP与农林牧渔业从业人员在两个模型中均未通过显著性检验。

3.4 回归结果分析

实证分析的结果表明，绿色保险系数在1%的水平上显著为正。这说明当黑龙江省农业保险总量增加时，黑龙江省的乡村振兴发展水平一定会显著提高。随着强制性环境污染责任保险的推动以及伴随“双碳”的提出而随之出台的一系列方针政策，绿色保险市场规模逐步扩大，同时由于保险公司服从国家政策为农业发展提供资金支持、有效降低了农户的收入风险、减弱了自然灾害而造成的规模性返贫，同时保险公司可为农户进行绿色信贷担保，为农民拓宽了资金来源，有效促进乡村经济高质量发展。工业总产值在5%的水平上显著，说明在全省工业总产值增加的情况下，可以有效促进全省乡村振兴发展水平的提升。如果想提升乡村振兴水平，就必须有经济的支撑，工业的发展，可以带动当地经济总量的发展，从而助力乡村振兴的发展。各项存贷款余额在1%的水平上显著，涉农金融是乡村振兴发展的重要资金来源，是推动乡村振兴的源头活水。足够的资金不仅可以改善农村环境、优化产业发展，还可以有效支持乡村基础设施的建设，为乡村振兴战略的实施提供了大力支持。

4 结语

(1)乡村振兴持续推进与传统工业转型相结合，科学调整产业结构，增强主导产业持续动力。产业经济是实现乡村振兴战略的根本之策，作为东北老工业基地，黑龙江省的传统工业对于经济发展以及乡村振兴仍然起到了很大的支撑作用。根据各地市特点，发展打造具有地域特色的产业结构，遵守可持续的发展理念，推动形成农业工业相结合的发展格局。依托可持续发展的产业经济，打造具有乡村特色的主导产业，带动农村居民就业与增收。

(2)发展和完善黑龙江省绿色金融政策体系。通过财政贴息等手段来加大金融机构对于农村绿色金融的资金支持力度。完善绿色担保力度，充分保护投资人的利益，以此来加大投资人对于农村绿色发展的关注。

(3)增强农村居民金融素养，加强金融机构绿色创新能力。合理充分利用金融资源，才能更好的推动乡村建设。与此同时，金融机构也应加快推进关于绿色保险、绿色信贷、绿色证券等绿色金融产品的创新，针对农村居民的不同信贷需求开发多样化的信贷产品，结合乡村振兴的需求开发金融产品，助推黑龙江省乡村振兴发展。