绿色金融助力农业碳减排的实现路径

宋艺 杨林

摘 要：绿色金融对碳排放具有抑制作用，但绿色金融在农业碳减排中因缺少着力点，作用未能得到充分发挥。分析我国农业碳排放的主要影响因子来看，农村生活水平、城镇化水平、人口规模是增加农业碳排放的主要影响因子;一般农业生产技术、低碳农业技术是减少农业碳排放的主要影响因子。减少农业碳排放的着力点和重要抓手在于低碳农业技术的创新应用，因此，从低碳农业技术供需两端入手，深入分析各利益主体之间存在的矛盾冲突，紧紧围绕低碳农业技术这一关键因子，设计构建“绿色金融—低碳农业技术—农业碳减排”的路径模型，充分发挥绿色金融在农业碳减排中的重要作用。

关键词：绿色金融 农业碳减排 低碳农业技术 实现路径

中图分类号：F832.0

文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2022）01-022-03

绿色金融作为构成我国绿色发展理念的重要部分，是我国建设美丽中国的关键举措，意义重大。低碳农业是国家产业结构优化升级的必然趋势，也是绿色农业和乡村振兴战略的重要内容。绿色金融作为农村资金融通和信用关系管理的重要工具，必須在低碳农业发展和乡村振兴战略中发挥重要的金融杠杆作用。就目前绿色金融发展现状而言，顶层设计虽已初步完成，绿色信贷持续增长，绿色债券、绿色发展基金、绿色保险、碳金融等绿色金融体系也不断健全，但在农村绿色金融的实施过程中各利益主体之间存在着矛盾冲突，需要进一步理顺绿色金融助力农业碳减排的内在机理和实现路径，才能充分发挥绿色金融对低碳农业技术的核心支持功能和风险管理与调节功能，助力农业碳减排和乡村振兴战略目标的实现。

一、国内外研究综述

国内外学者就绿色金融助推碳减排做了大量研究。Shahbaz等（2013）认为金融发展水平的提升与人均碳排放的降低之间存在长期均衡关系[1]。Artur Tamazian等（2009）认为金融工具加大技术研发资金投入，技术创新升级后资源利用效率得以提升，最终实现碳减排[2]。何艳秋等（2018）用灰色关联法和回归模型证实农业碳排放的驱动因素，探讨了商业银行碳金融模式在农业碳减排中的积极作用，并提出绿色金融的政策建议[3]。朱梦姗等（2019）利用2008-2018年省级面板数据，实证得出绿色投资与绿色保险对碳排放量具有抑制作用的研究结论[4]。何吾洁等（2019）利用VAR模型测度了绿色信贷、绿色证券、绿色保险、绿色投资的水平提升能有效抑制碳排放，且随着时间推移抑制作用会逐渐增强[5]。

从以上研究可以看出，当前国内外学者普遍认同：绿色金融可以抑制碳排放，对低碳农业发展和乡村振兴战略的作用不可或缺。但当前的研究视角存在着一些不足，首先，国内学者研究绿色金融和碳排放之间的关联性是以整体经济为视角，没有针对性地研究绿色金融和农业碳排放之间的关联性。其次，在提出绿色金融对策建议时，侧重于顶层设计和系统构建，忽略对农村金融机构实施绿色金融的重难点分析，对绿色金融减少农业碳排放缺乏着力点和可行性路径研究。

二、农业碳排放的现状及主要影响因子

朱亚红等（2014）基于KAYA碳排放恒等式构建的对数平均D式指数（LMDI）模型，是目前公认的比较适合用于分解农业碳排放影响因子的模型[6]。

（一）原始形式

由KAYA恒等式的基础上，对可能影响中国农业碳排放的因素进行分解。

  CO2 R表示农业生产部门因能源消耗所产生的碳排放总量;ER表示农业能源消耗总量;GDPR表示国内生产总值中农业部门所贡献的GDP，即农业GDP;PR和P分别表示农村人口和总人口。CE=CO2 R/ER表示农业碳排放强度，即每一单位能源消耗所产生的碳排放，反映农业生产中一般技术因素的影响;EG=ER/GDPR表示农业能源使用效率，即单位农业GDP的能源强度，反映农业低碳技术因素的影响;GP=GDPR/PR表示生活水平，即农村人均农业GDP，反映农村人口人均所享有的农业经济增长成果;IUR=PR/P表示农村人口占总人口比重，间接反映城镇化水平。P表示总人口，即人口规模效应，反映人口变动对农业碳排放的影响。

（二）LMDI因素分解

1.加法形式分解：

CO2CE、ΔCO2CE即碳排放强度，反映一般农业生产技术变动效应，CO2EG、ΔCO2EG表示能源强度，反映低碳农业技术变动效应;CO2GP、ΔCO2GP表示农村人均农业GDP，即农村生活水平效应;CO2IUR、ΔCO2IUR表示间接城市化效应;CO2P、ΔCO2P表示人口规模效应。ΔCO2CE、ΔCO2EG、ΔCO2GP、ΔCO2IUR、ΔCO2 P表示各因素对农业碳排放贡献值，是有单位实值;而CO2CE、CO2EG、CO2GP、 CO2IUR、CO2P是各种因素对总的农业碳排放的无单位贡献率。

经乘法和加法分解后，农业碳排放的主要影响因子为：一般农业生产技术变动效应、低碳农业技术变动效应、农村人均农业GDP、间接城市化效应和人口规模效应。通过分析主要影响因子和农业碳排放的关联性来看，农村生活水平、城镇化水平、人口规模是增加农业碳排放的主要影响因子;一般农业生产技术、低碳农业技术是减少农业碳排放的主要影响因子。这是因为，伴随着农村生活水平的提高、城镇化步伐加快，分散而居的农村人口不断向城镇迁徙聚集，居住地的聚拢不仅带来城镇人口密度的增长，同时农村居民逐渐适应城镇化生活方式，在现代化城镇生活中不可避免更多地消耗能源，从而带来农业碳排放量的增加;而农业生产技术的创新升级和低碳农业技术的推广应用，可以显著减少农药、化肥、农膜、柴油等主要碳排放源的使用量，提高生产要素利用效率，减少环境污染，从而带来农业碳排放量的减少。从以上分析可知，减少农业碳排放的关键途径在于低碳农业技术的创新应用，绿色金融在农村地区满足绿色农业、低碳农业的金融服务需求应以低碳农业技术为着力点和抓手，其核心功能应体现在支持低碳农业技术的创新应用，参与该过程中各利益主体的风险管理与调节。

三、绿色金融助力农业碳减排的现实矛盾

就目前绿色金融发展现状而言，顶层设计虽已初步完成，绿色信贷持续增长，绿色债券、绿色发展基金、绿色保险、碳金融等绿色金融体系也不断健全，但在农村绿色金融的实施过程中各利益主体之间存在着矛盾冲突。

1.国家宏观政策与金融机构之间的矛盾。乡村振兴是国家宏观发展战略的重要导向，低碳农业是国家产业结构优化升级的必然趋势，绿色金融作为农村资金融通和信用关系管理的重要工具，必须在低碳农业发展和乡村振兴战略中发挥重要的金融杠杆作用。但由于我国农村金融一直以来面临资金供给不足、服务体系建设落后、金融人才短缺等制约条件，面对低碳农业技术产生的金融服务需求，金融机构存在供给动力不足、服务水平较低、产品创新乏力、信用体系与保险体系不健全等矛盾。

2.低碳农业技术供给方与金融机构之间的矛盾。低碳农业技术的供给方是科研院所和部分农业龙头企业，由于科研院所大部分是政府设立，而农业龙头企业一般为行业知名企业，两者都具有较强的风险偏好。但长期以来，农村金融市场融资难题的根源在于与低碳农业相关的技术研发存在区位分散、主体信用信息缺失、担保不足、回报周期长等风险因素，且存在“重研究、轻推广”的问题，技术研发成熟后并没有得到大面积推广，因而无法产生较好的经济效益[7]。这些因素成为制约金融机构积极主动为低碳农业技术供给方提供资金支持的瓶颈，在推动低碳农业和乡村振兴的过程中服务行为消极。

3.低碳农业技术需求方与金融机构之间的矛盾。绿色金融的实施主体是各类金融机构，由于研发推广低碳农业技术的供给方存在高失败的技术风险与高沉没成本的市场风险;低碳农业技术的需求方是农民合作社、专业大户（家庭农场）和个体农户，但个体农户受自身禀赋、家庭特征、传统思想等方面的局限，对低碳农业生产技术的风险偏好偏向保守，采纳意愿较为消极，虽然农民合作社和专业大户（家庭农场）比个体农户具有更高的风险偏好和采纳意愿，但由规模不经济导致其信贷需求长期被抑制，显著负向影响低碳农业技术采用行为及强度，且对低碳农业技术的推广应用则存在排斥思想和违约风险[8]。

四、绿色金融助力农业碳减排的实现路径

以上分析可知，低碳农业技术创新应用的最大障碍源于不确定性带来的金融风险，绿色金融的实施主体、低碳农业供给方和低碳农业技术需求方均可能因为风险因素降低风险偏好，致使绿色金融在农业碳减排中的重要助力作用得不到充分发挥。在满足安全性、流动性、盈利性的金融服务条件前提下，通过宏观政策引导激励、金融机构分类服务、创新绿色金融工具、健全风险担保机制等途径提高各利益主体的风险偏好，才能更好地满足低碳农业技术供需双方的金融服务需求，形成绿色金融助力我国农业碳减排的良性机制。因此，结合我国国情和农村基本经济制度，围绕低碳农业技术这一关键影响因子，从低碳农业技术供需两端入手，设计“绿色金融—低碳农业技术—农业碳减排”的路径模型（见图1）。

1.在國家绿色金融的顶层设计上，首先应明确和增强金融机构的责任投资理念，通过责任投资和绿色发展原则加大对低碳农业技术创新的金融支持力度。其次，应充分考虑低碳农业技术项目的不确定性，通过实施更加精准的货币政策和设立投资基金母基金的方式，引导各类金融机构创新一揽子绿色金融产品，并对此类金融产品适度放宽风险宽容度，强化各类金融机构服务低碳农业技术供需双方的风险偏好，形成绿色金融助力低碳农业技术创新应用的长效激励机制。

2.大型信贷机构依托资金优势和风控能力，重点支持低碳农业技术的供给方，满足科研院所和农业龙头企业研发推广低碳农业技术的金融需求。如对农业生产节能减排固碳技术和新型农机等低碳项目实施“整体打包”授信，提高贷款额度，放宽放贷条件，加大资金倾斜力度。大型保险机构则通过绿色保险，为大型信贷机构提供绿色风险担保，帮助降低其系统性风险。

3.在大型信贷机构和大型保险机构的示范和带动下，中小型金融机构尤其是小微金融机构积极服务低碳农业技术的需求方，满足农民合作社、专业大户、个体农户的金融需求。在需求端的绿色金融服务中，资金优先向风险偏好程度较高的农民合作社和专业大户倾斜，一方面可以控制中小金融机构的风险，另一方面成功的示范作用不断传递到个体农户，可以有效提升风险偏好度低的农民对低碳农业技术的接受度和采纳意愿。中小型保险机构则通过绿色保险，为中小型信贷机构提供绿色风险担保，帮助降低其系统性风险。

随着绿色金融政策在农村实践的不断推进和各利益主体风险偏好度的提高，“绿色金融—低碳农业技术—农业碳减排”的路径模型将不断趋于稳定和完善，形成多层次、广覆盖、可持续、竞争适度、风险可控的现代农村绿色金融体系，持续发挥支持低碳农业技术创新应用的核心功能，助力我国农业碳减排和乡村振兴战略目标的实现。

[基金项目：绵阳城市学院校级“《金融学》一流课程建设”（CC-YLKC2003）]

参考文献：

[1] Artur Tamazian，Juan Pieiro Chousa，Krishna Chaitanya Vadlamannati.Does Higher Economic and Financial Development Lead to En-vironmental Degradation： Evidence from BRIC Countries [J].Energy Policy，2009（ 37） ： 246-253.

[2] Shahbaz，M.，A，K.，Tiwari，and M.，Nasir..The Effects of Financial Development，Economic Growth，Coal Consumption and Trade Openness on CO2 Emissions in South African[J].Energy Policy，2013（ 61） ： 1452-459.

[3] 何艳秋，丰兴东.商业银行碳金融发展模式研究[J].农村金融研究，2016（06）：46-50.

[4] 朱梦姗，程明敏.碳排放与绿色金融发展关系研究——基于中国2008-2018年省级面板数据的实证分析[J].武汉商学院学报，2019，33（05）：57-60.

[5] 何吾洁，陈含桦，王卓.绿色金融发展与碳排放动态关系的实证研究——基于VAR模型的检验[J].贵州师范大学学报（社会科学版），2019（01）：99-108.

[6] 朱亚红，马燕玲，陈秉谱等.甘肃省农地利用碳排放测算及影响因素研究[J].农业现代化研究，2014，35（02）：248-252.Zhu Yahong，Ma Yanling，Chen Bingpu，et al.Research on characteristics and driving factors of agricultural land carbon emission in Gansu Province[J].Research of Agricultural Modernization，2003，5（02）：248-252.

[7] 张露，郭晴，李文静，张俊飚.农户对水稻低碳生产技术的采纳意愿研究[J].西南大学学报（自然科学版），2018，40（11）：94-103.

[8] 刘勇，张露，梁志会，张俊飚.有限理性、低碳农业技术与农户策略选择——基于农户视角的博弈分析[J].世界农业，2019（09）：59-68.

（作者单位：绵阳城市学院 四川绵阳 621000;通讯作者：杨林）

（责编：吕尚）