張生威，奚 賓

(河南工業(yè)大學 經(jīng)濟貿(mào)易學院，河南 鄭州 450001)

自工業(yè)化以來，全球二氧化碳排放量不斷增加，氣候變化已成為各國面臨的最重要的環(huán)境問題。在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上，習近平主席提出“中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”，指明了我國面對氣候變化問題要實現(xiàn)的“雙碳”目標。我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域也面臨碳排放量過高的問題。黑龍江省是我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省，也是重要的糧食生產(chǎn)基地。近年來，由于化肥過度使用、農(nóng)用機械量持續(xù)增加等因素，導致農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量不斷增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境退化問題日益嚴重。目前，我國農(nóng)業(yè)領域金融政策支持力度不斷提高，面向農(nóng)業(yè)領域的綠色金融產(chǎn)品不斷出現(xiàn)，為低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了良好的金融支持環(huán)境。因此，黑龍江省應借助金融支持，加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，采用高產(chǎn)、高效、循環(huán)的低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境的污染，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展，提高環(huán)境治理能力，更好的實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

一、文獻綜述

近年來，越來越多的學者開始著眼于金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放的影響研究。從全國視角來看，張開華等(2012)通過對國外政府、組織機構對低碳農(nóng)業(yè)的支持措施分析，從我國金融機構和交易場所建設等方面提出了對我國低碳農(nóng)業(yè)支持的政策建議[1]；張躍超(2013)通過對我國低碳農(nóng)業(yè)與農(nóng)村金融發(fā)展現(xiàn)狀研究，指出低碳農(nóng)業(yè)是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的必然選擇，農(nóng)村金融與低碳農(nóng)業(yè)必須要協(xié)調(diào)發(fā)展[2]；仇冬芳等(2016)研究表明，我國金融對農(nóng)業(yè)碳減排的支持已基本滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的要求，但農(nóng)業(yè)碳排放量卻持續(xù)增加，強調(diào)我國應加大對綠色農(nóng)用物資的研發(fā)，以減少農(nóng)業(yè)碳排放[3]；程秋旺等(2022)研究表明，數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了我國農(nóng)業(yè)碳排放的強度，具有促進農(nóng)業(yè)碳減排的效應[4]。從空間視角來看，魯釗陽(2013)通過對我國31個省份面板數(shù)據(jù)進行分析，結果表明我國東部地區(qū)和中西部地區(qū)金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放的關系存在著顯著區(qū)域差異，若想減少不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放，需要采取不同的金融支持措施[5]；陳銀娥等(2018)通過對我國26個省份面板數(shù)據(jù)進行分析，結果表明我國東部和中部地區(qū)金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的抑制作用，西部地區(qū)金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放影響并不顯著[6]。從省域視角來看，李娟娟(2019)通過對河南省2000—2017年金融發(fā)展與農(nóng)業(yè)碳排放數(shù)據(jù)進行分析，得出河南省農(nóng)村金融的發(fā)展對河南省農(nóng)業(yè)碳排放起到抑制作用[7]；張振家(2022)通過對遼寧省2009—2018年農(nóng)業(yè)碳排放總量以及效率進行測算分析，指出遼寧省要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展必須加強金融對其的支持力度[8]；劉園苡(2022)通過對廣西省2006—2020年碳金融與低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展進行耦合分析，認為廣西省碳金融與低碳農(nóng)業(yè)二者協(xié)調(diào)發(fā)展程度不斷加深，碳金融發(fā)展對低碳農(nóng)業(yè)有較強促進作用[9]。

從已有文獻看，金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放影響的研究多集中在全國宏觀視角或地區(qū)空間視角，對黑龍江省的研究較少，更缺乏對黑龍江省的實證模型分析研究。因此，本文選取黑龍江省進行實證研究，通過構建STIRPAT模型，將農(nóng)村金融效率、農(nóng)村金融規(guī)模、農(nóng)業(yè)機械化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、農(nóng)業(yè)結構等影響因素納入到模型中，將對金融發(fā)展促進黑龍江省碳減排具有一定借鑒意義。

二、黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀

1.農(nóng)業(yè)碳排放量的測算

本文選擇的測算農(nóng)業(yè)碳排放的計算指標來源于《IPCC國家溫室氣體清單指南》指定的畜牧業(yè)與種植業(yè)兩大類。畜牧業(yè)產(chǎn)生的碳排放主要來源于動物腸道發(fā)酵和動物糞便管理造成的CH4量，種植業(yè)產(chǎn)生的碳排放主要是因為農(nóng)用物資的投入產(chǎn)生的CO2量。

種植業(yè)生產(chǎn)過程中的碳源主要是化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用地膜使用造成的碳排放，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)農(nóng)機在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程中柴油燃燒造成的碳排放，農(nóng)田灌溉造成的溫室氣體排放，土壤層中化肥應用造成的一氧化氮排放。畜牧業(yè)生產(chǎn)過程中的碳源主要是由牛、馬、驢、騾、豬、羊牲畜腸道發(fā)酵和糞便管理方法造成的甲烷氣體排放量。

本文依照上述農(nóng)業(yè)碳排放計算內(nèi)容構建黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放估算公式如式(1)所示。

C=∑Cit=∑Qit*βi

(1)

C為農(nóng)業(yè)碳排放總量，Cit為i類碳源第t年的農(nóng)業(yè)碳排放量，Qit表示i類碳源第t年的量，βi表示為各類碳源的碳排放系數(shù)。

本文選用的主要農(nóng)用物資碳排放系數(shù)及對應指標參考了黎孔清(2018)的《基于STIRPAT模型的南京市農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析及趨勢預測》[10]，具體見表1。

表1 主要農(nóng)用物資碳排放系數(shù)及對應指標

本文選用的主要牲畜對應的碳排放系數(shù)參考了田云(2012)的《中國農(nóng)業(yè)碳排放研究：測算、時空比較及脫鉤效應》[11]，具體見表2。

表2 主要牲畜對應的碳排放系數(shù)(kgCH4/(頭·年))

經(jīng)表1計算得出黑龍江省農(nóng)用物資投入產(chǎn)生的碳排放量見表3。

表3 2001—2020年黑龍江省農(nóng)用物資投入產(chǎn)生的碳排放量(萬噸)

經(jīng)表2計算得出黑龍江省牲畜碳排放量，詳見表4。

表4 2001—2020年黑龍江省牲畜碳排放量(萬噸)

將表3和表4合并計算得出黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放總體情況表，詳見表5。

表5 2001—2020年黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放總體情況表

2.農(nóng)業(yè)碳排放量的分析

表5顯示，黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放大概可以劃分為三個階段，第一階段是2001—2006年持續(xù)上升階段，農(nóng)業(yè)碳排放量由2001年的462.46萬噸增至2006年的710.40萬噸，期間增加247.94萬噸，年均增長49.59萬噸。該階段牲畜養(yǎng)殖規(guī)模不斷擴大，貢獻了較大的碳排放量，且種植業(yè)為了提高糧食產(chǎn)量，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油使用量都在不斷上升。第二階段是2007—2016年穩(wěn)定增長階段，農(nóng)業(yè)碳排放總量由2007年的589.04萬噸，增加到2016年的722.86萬噸，共增長133.82萬噸，年均增長14.87萬噸。該階段農(nóng)業(yè)物資投入產(chǎn)生的碳排放總量緩慢增加，但牲畜碳排放總量隨著養(yǎng)殖不斷規(guī)模化和養(yǎng)殖技術不斷提升而持續(xù)減少。綜合來看，該階段的農(nóng)業(yè)碳排放總量是緩慢增長的。第三階段是2017—2020年逐步下降階段，碳排放總量由2017年的710.29萬噸，減少到2020年的659.03萬噸，共減少51.26萬噸，年均減少17.09萬噸。這是因為伴隨著低碳發(fā)展模式，農(nóng)業(yè)物資投入量逐步減少，碳排放也逐步下降。

三、黑龍江省金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放的實證分析

1.變量選取

本文參考了李娟娟(2019)《金融發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放達峰的影響研究》中部分所選變量[7]，以黑龍江省農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的碳排放總量(C)作為被解釋變量，以農(nóng)村金融規(guī)模(Fs)和農(nóng)村金融效率(Fe)兩個變量作為解釋變量，農(nóng)村金融規(guī)模(Fs)數(shù)據(jù)采用黑龍江省農(nóng)村信用社(農(nóng)商行)存貸款余額之和與農(nóng)業(yè)GDP之比，農(nóng)村金融效率(Fe)數(shù)據(jù)采用黑龍江省農(nóng)村信用社(農(nóng)商行)的貸款余額與存款余額之比。

本文選取農(nóng)業(yè)機械化水平(Am)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平(Gdp)、農(nóng)業(yè)結構(As)作為控制變量。農(nóng)業(yè)機械化水平(Am)采用的數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)機械總動力，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平(Gdp)采用的數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，農(nóng)業(yè)結構(As)采用的數(shù)據(jù)為種植業(yè)與畜牧業(yè)生產(chǎn)總值之和與農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值之比。

農(nóng)業(yè)碳排放總量為各類碳源系數(shù)乘以各類碳源數(shù)量：

C=∑Cit=∑Qit*δi

(2)

C為農(nóng)業(yè)碳排放總量，Cit為第i類碳源第t年的農(nóng)業(yè)碳排放量，Qit表示第i類碳源第t年的數(shù)量，δi表示為各類碳源的碳排放系數(shù)。

2.數(shù)據(jù)來源與處理

本文的研究時段為2001—2020年，農(nóng)業(yè)碳源數(shù)據(jù)和各類農(nóng)業(yè)相關指標數(shù)據(jù)來源于《黑龍江統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)碳源碳排放各項系數(shù)數(shù)據(jù)來源于IPCC，農(nóng)業(yè)碳排放總量通過碳排放清單法計算所得，黑龍江省農(nóng)村金融各項數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》和《黑龍江金融年鑒》。

各指標描述性統(tǒng)計如表6所示。

表6 各解釋變量的描述性統(tǒng)計

為確定各變量是否平穩(wěn)，本文采用ADF檢驗法對各變量進行單位根檢驗，如表7所示，各變量在二階差分下均平穩(wěn)，這表明原始序列是二階單整序列。

表7 各解釋變量的單位根檢驗

3.模型設定

本文選擇STIRPAT模型，模型基本形式如式(3)所示。

(3)

I表示環(huán)境壓力，P表示人口效應，A表示財富效應，T表示技術效應；α是常數(shù)項，b、c、d對應各效應的彈性系數(shù)，t代表時間，θt是誤差項。將公式兩邊同時取對數(shù)消除異方差，得到式(4)。

LnIt=Lna+bLnPt+cLnAt+dLnTt+θt

(4)

為計算金融與碳減排關系，使用模型如式(5)所示。

LnCt=Lna+β1LnGdpt+β2LnAst+β3LnAmt+θt

(5)

4.實證結果

分別在基準式中加入農(nóng)村金融規(guī)模(Fs)、農(nóng)村金融效率(Fe)變量，得到公式(6)和(7)。

LnCt=Lna+β1LnGdpt+β2LnAst+

β3LnAmt+β4LnFst+θt

(6)

LnCt=Lna+β1LnGdpt+β2LnAst+

LnCt=Lna+β1LnGdpt+β2LnAst+

β3LnAmt+β4LnFet+θt

(7)

同時，將農(nóng)村金融規(guī)模(Fs)、農(nóng)村金融效率(Fe)變量加入，得到公式(8)。

LnCt=Lna+β1LnGdpt+β2LnAst+

β3LnAmt+β4LnFet+β5LnFst+θt

(8)

具體的回歸結果如表8所示。

表8 各解釋變量對農(nóng)業(yè)碳排放量的回歸結果

本文采用擬合效果最好的模型(8)作為主要回歸，其對應的回歸方程如式(9)所示。

LnCt=0.043LnGdpt-1.731LnAst+

0.276LnAmt-0.25LnFet+

0.449β5LnFst+4.141

(9)

結果顯示農(nóng)業(yè)結構(LnAst)對碳排放的影響在5%顯著水平下為正值，表明種植業(yè)與畜牧業(yè)產(chǎn)生的碳排放仍是農(nóng)業(yè)碳排放中的主體部分，種植業(yè)與畜牧業(yè)占農(nóng)業(yè)結構比例越大，所產(chǎn)生的碳排放越多。農(nóng)業(yè)機械化水平(LnAmt)對碳排放的影響5%顯著水平下為正值，說明農(nóng)業(yè)機械化水平越高，所消耗柴油越多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的碳排放也就越多。農(nóng)村金融規(guī)模(LnFst)對碳排放的影響在5%顯著水平下為負值，表明農(nóng)村金融規(guī)模對農(nóng)業(yè)碳排放起到抑制作用，農(nóng)村金融規(guī)模越大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放中產(chǎn)生的碳排放越少。農(nóng)村金融效率(LnFet)對碳排放的影響在1%顯著水平下為正值,說明農(nóng)村金融效率越高，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貸款越多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放中產(chǎn)生的碳排放總量越大。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平(LnGdpt)對碳排放為正向影響，但不顯著。

從實證結果來看，農(nóng)村金融規(guī)模會抑制農(nóng)業(yè)碳排放，然而農(nóng)村金融效率會促進農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)貸款總量越多，越有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體采用更先進、環(huán)保、低碳的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術以及選購更為環(huán)保的農(nóng)業(yè)設施，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)單位碳減排。然而，農(nóng)村信用社(農(nóng)商行)的貸款比例越高，意味著當?shù)貙υ摍C構的依賴程度越高，其相對較低的治理水平并沒有對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生抑制作用。因此，要促使黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放減少，需要更多管理水平高的金融機構共同參與。

四、黑龍江省金融發(fā)展促進農(nóng)業(yè)碳減排的政策建議

1.政府出臺金融政策支持農(nóng)業(yè)碳減排

黑龍江省低碳農(nóng)業(yè)處于發(fā)展初期，政府應建立健全低碳農(nóng)業(yè)補貼制度，鼓勵農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體采取購買節(jié)能農(nóng)機、對廢舊地膜和秸稈回收再利用、優(yōu)化農(nóng)業(yè)結構等措施，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中碳排放。加強財政政策和貨幣政策對低碳農(nóng)業(yè)項目的支持力度，在低碳農(nóng)業(yè)項目建設初期，采用貨幣政策對項目進行資金支持。在低碳農(nóng)業(yè)項目建設后期，采用財政政策對項目進行補貼，確保低碳農(nóng)業(yè)項目建設整個過程中有充沛的資金。

2.政府創(chuàng)新金融工具支持農(nóng)業(yè)碳減排

農(nóng)業(yè)領域碳減排具有成本低的先天優(yōu)勢。目前，全國性農(nóng)業(yè)碳交易市場尚未建立，黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放交易有巨大潛力，政府可積極探索建立省級農(nóng)業(yè)碳交易市場試點。全國性農(nóng)業(yè)碳交易市場建立后，政府要積極引導各地市參與碳匯交易，制定農(nóng)業(yè)碳減排總體目標。與此同時，吸引更多管理水平較高的金融機構共同參與黑龍江省農(nóng)業(yè)碳減排，加速黑龍江省碳金融衍生品交易市場的建設，鼓勵、引導金融機構開發(fā)有關低碳農(nóng)業(yè)的證券、基金、保險、期貨等多種碳交易衍生金融產(chǎn)品，健全碳金融產(chǎn)品體系，使其更合理地適用于黑龍江省農(nóng)業(yè)碳減排。

3.金融機構拓寬服務渠道支持農(nóng)業(yè)碳減排

黑龍江省金融機構應響應國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，對低碳農(nóng)業(yè)給予更大的支持力度，不斷提升黑龍江省農(nóng)村金融規(guī)模。省內(nèi)大型商業(yè)性銀行作為支持農(nóng)業(yè)碳減排的主要金融機構，應積極向低碳農(nóng)業(yè)領域投入更多的信貸資金，如中國建設銀行黑龍江省雞西分行針對“三農(nóng)領域”采用優(yōu)惠貸款利率、縮短辦理貸款時限等措施為黑龍江省鄉(xiāng)村振興提供了有力的金融支持[12]。中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行黑龍江省分行作為國家政策性銀行，要全力服務鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，加大在低碳農(nóng)業(yè)領域的信貸支持力度。省內(nèi)各地方銀行，尤其是黑龍江省農(nóng)村信用社(農(nóng)商行)，要將服務重心繼續(xù)下沉，增設農(nóng)村服務網(wǎng)點，拓寬面向低碳農(nóng)業(yè)的服務渠道。

4.生產(chǎn)經(jīng)營主體提升信用水平支持農(nóng)業(yè)碳減排

黑龍江省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中要守法誠信，保持自律意識。農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等產(chǎn)品使用方面要嚴格遵守國家各項管理規(guī)定，不斷提升自身信用水平，以獲取更多金融支持，達成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益最大化與低碳農(nóng)業(yè)最優(yōu)化。