摘要 采用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型對(duì)黃河流域中上游2011—2020年的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算和分析，之后采用Tobit模型分析普惠金融對(duì)該區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響。結(jié)果表明：①黃河流域中上游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值處于中等水平，且表現(xiàn)出上升趨勢(shì)。分區(qū)域分析，上游地區(qū)整體呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，其增長(zhǎng)較快，中游地區(qū)雖整體表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但整體發(fā)展趨勢(shì)弱于上游。各?。ㄊ校┲?，從各省來看，內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值要明顯高于其余?。ㄗ灾螀^(qū)），陜西省的效率值最低。②普惠金融總指數(shù)對(duì)黃河中上游整體及上游均有顯著的正向作用，對(duì)中游有顯著的負(fù)向作用。普惠金融覆蓋廣度指數(shù)對(duì)黃河中上游整體及上游和中游均有顯著的促進(jìn)作用。普惠金融使用深度指數(shù)分別對(duì)黃河流域中上游整體及上游和中游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率均有有顯著的正向作用。

關(guān)鍵詞 黃河中上游；普惠金融；農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率；非期望SBM模型；Tobit模型

中圖分類號(hào) S-9；F 326.1? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2023）12-0229-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.12.051

Research on the Impact of Inclusive Finance on Agricultural Green Production Efficiency in the Middle and Upper Reaches of the Yellow River Basin

WU Xiao-tong

（School of Economics and Management， Yangtze University， Jingzhou， Hubei 434023）

Abstract This paper uses the SBM model including unexpected output to measure and analyze the agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin from 2011 to 2020， and then uses the Tobit model to analyze the impact of inclusive finance on the agricultural green production efficiency in the region.The results show that：①The agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin is at a medium level and shows an upward trend.According to the regional analysis， the upstream region shows a linear growth trend as a whole， and its growth is fast.Although the midstream region shows an overall upward trend， the overall development trend is weaker than the upstream region.Among the provinces （municipalities）， from the perspective of each province， the agricultural green production efficiency value of Inner Mongolia Autonomous Region is significantly higher than that of other provinces （autonomous regions）， while the efficiency value of Shaanxi Province is the lowest.②The general index of inclusive finance has a significant positive effect on the middle and upper reaches of the Yellow River as a whole and the upper reaches， and a significant negative effect on the middle and upper reaches.The inclusive financial coverage index plays a significant role in promoting the middle and upper reaches of the Yellow River as a whole， as well as the upper and middle reaches.The use depth index of inclusive finance has a significant positive effect on the overall agricultural green production efficiency in the middle and upper reaches of the Yellow River basin， as well as in the upper and middle reaches.

Key words The middle and upper reaches of the Yellow River;Inclusive finance;Agricultural green production efficiency;Unexpected SBM model;Tobit model

作者簡(jiǎn)介 吳曉通（1989—），男，廣東中山人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)管理。

收稿日期 2022-11-14

改革開放40多年以來，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展屢創(chuàng)新高，但我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)多以粗放式發(fā)展為主，農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量并不高。隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，粗放式發(fā)展帶來的不良后果也在逐漸顯現(xiàn)，土壤板結(jié)、土地肥力下降、農(nóng)田污染等為我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展蒙上了陰影，阻礙了我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。為保障糧食安全，促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，劉連馥先生2003年提出了綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展概念，為我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出要“推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型”，“完善綠色農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系”，2022年中央一號(hào)文件也提出要“推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展”，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展勢(shì)在必行。

黃河流域是我國(guó)重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，也是我國(guó)環(huán)境治理的重點(diǎn)和難點(diǎn)，為更好地治理黃河流域，我國(guó)政府將黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略。相較于長(zhǎng)江流域，黃河流域所處的緯度更高，水流量更小，流域面積也更小，環(huán)境也更加干燥，這使得黃河流域，尤其是中上游地區(qū)降水量較少，土地干旱，生態(tài)脆弱，農(nóng)業(yè)發(fā)展嚴(yán)重受限。因此，黃河流域農(nóng)業(yè)想要發(fā)展，就必須走生態(tài)友好型發(fā)展之路，提高水資源利用率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。但在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展初期，農(nóng)業(yè)從業(yè)者收入勢(shì)必會(huì)受到影響而降低，使得農(nóng)民實(shí)行農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的意愿下降，進(jìn)而降低農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展速度。普惠金融的出現(xiàn)能夠很好地彌補(bǔ)農(nóng)民這一部分的損失，提高農(nóng)民實(shí)行農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的意愿。農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率是衡量該地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要指標(biāo)，一直以來都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。有關(guān)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的研究主要集中在概念和理論研究、測(cè)算方法、時(shí)空演化和影響因素等4個(gè)方面。第一，概念和理論研究。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人們生活節(jié)奏的加快，人們?cè)絹碓街匾晫?duì)效率的追求，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)得尤為明顯。為了追求農(nóng)業(yè)發(fā)展效率，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者不斷使用各種手段來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，如加大化肥、農(nóng)藥使用力度，這些方法雖然能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，但也帶來了土壤板結(jié)、土地肥力下降、農(nóng)田污染等問題，影響了農(nóng)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性［1］?；诖朔N現(xiàn)象，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率逐漸成為研究熱點(diǎn)。綠色生產(chǎn)效率這一概念最早是由Schaltegger等［2］在1990年提出的，后引申到各個(gè)領(lǐng)域［3］。第二，研究方法上。目前主流的研究方法主要有隨機(jī)前沿法［4］、數(shù)據(jù)包絡(luò)法［5］，在實(shí)際研究中主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)法為主。具體到實(shí)際研究中主要有生產(chǎn)效率和全要素生產(chǎn)率2種，農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率測(cè)算方法主要是基于非期望產(chǎn)出的SBM模型［6］，而綠色全要素生產(chǎn)率的研究主要有ML［7］和GML［8］兩種，二者各有優(yōu)勢(shì)。第三，時(shí)空演化。時(shí)空演化主要是指在時(shí)間和空間上的演化，時(shí)間上的演化顧名思義是指一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率會(huì)隨著時(shí)間的變化而產(chǎn)生相應(yīng)變化［9］，空間演化則主要是指不同地區(qū)之間農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率會(huì)存在差異，且這種差異會(huì)隨著空間的變化而產(chǎn)生相應(yīng)改變［10］。第四，影響因素。有關(guān)影響因素的研究主要有宏觀和微觀兩個(gè)方面，宏觀層面主要集中在農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)貼政策等方面［11］，微觀方面主要主要有農(nóng)村人均收入、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、農(nóng)村人力資本、農(nóng)業(yè)財(cái)政支持、農(nóng)村金融支持、工業(yè)化程度、城鎮(zhèn)化程度等［9，12-13］。

從上述分析可以看出，有關(guān)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的概念和理論研究、測(cè)算方法、時(shí)空演化和影響因素4個(gè)方面的研究已經(jīng)較為完善，但有關(guān)普惠金融對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率影響的研究較為吸收，尤其是以黃河中上游為主要研究對(duì)象的更是鮮見?；诖?，根據(jù)黃河流域中上游2011—2020年面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析普惠金融對(duì)該區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響，為更好地發(fā)揮數(shù)字普惠金融在農(nóng)業(yè)、農(nóng)村中的綠色增長(zhǎng)效應(yīng)提供穩(wěn)健的實(shí)證依據(jù)和決策參考。

1 模型及指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1 包含非期望產(chǎn)出的SBM模型。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是一種非參數(shù)前沿方法，長(zhǎng)期以來一直被用作評(píng)估經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)境和生態(tài)效率的方法。傳統(tǒng)的DEA模型對(duì)于松弛變量的考慮存在不足，造成效率值存在偏差。Tone等［14］通過對(duì)Anderson超效率模型進(jìn)行深入研究，結(jié)合前期的SBM模型構(gòu)建出了超效率SBM模型，后加入了非期望產(chǎn)出，進(jìn)一步提高了模型結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，該研究采用非期望產(chǎn)出SBM模型來測(cè)算黃河中上游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率，具體公式如下：

minρ=1-1mmi=1sixxik1+1p1+p2（p1r=1sryyrk+p2t=1sbtbtk）（1）

s.t.nj=1，j≠kxijλj+sxj=xik，i=1，2，…，m

nj=1，j≠kxrjλj-syt=yrk，i=1，2，…，p1

nj=1，j≠kbtjλj+sbt=btk，t=i=1，2，…，p2

λj，sxi，syr，sbt≥0，j=1，2，…，n（2）

式中，n表示DMU數(shù)，j代表第j個(gè)DMU，xik代表第k個(gè)DMU第i個(gè)投入變量，yrk代表k個(gè)DMU第r個(gè)期望產(chǎn)出，btk代表k個(gè)DMU第t個(gè)非期望產(chǎn)出，sxi，syr，sbt分別表示投入、期望、非期望產(chǎn)出的松弛變量，p1和p2分別表示期望和非期望產(chǎn)出數(shù)量;ρ表示農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，ρ越大則代表農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值越大，λj表示約束條件。

1.1.2 Tobit模型。

由于非期望SBM模型所得數(shù)據(jù)為截?cái)嚯x散數(shù)據(jù)，為更準(zhǔn)確地反映黃河中、上游普惠金融對(duì)該區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響，該研究選用Tobit模型來分析二者之間的關(guān)系，具體公式如下：

effiit=α0+α1indexit+α2coverageit+α3usageit+α4controlit+εit（3）

式中，i表示地區(qū)，t表示時(shí)間，α0為常數(shù)項(xiàng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)；α1、α2、α3、α4為待估系數(shù)，indexit、coverageit、usageit分別表示普惠金融總指數(shù)、覆蓋廣度和使用深度。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

1.2.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)算體系構(gòu)建。

基于2011—2020年黃河流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)，依據(jù)黃河流域自身特點(diǎn)，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，參考姜智強(qiáng)等［15］和李文啟等［16］的研究成果，選取機(jī)械、化肥、灌溉、用電、播種總面積、勞動(dòng)力、塑料薄膜、柴油、農(nóng)藥等作為投入指標(biāo)，將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，選取農(nóng)業(yè)碳排放量作為非期望產(chǎn)出，具體見表1。

1.2.2 影響因素指標(biāo)體系構(gòu)建。

黃河流域上游和中游等地，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受各方面因素影響，根據(jù)以往的研究成果，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、財(cái)政支持、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和社會(huì)環(huán)境等角度，探討各因素對(duì)黃河流域生態(tài)效率的影響，具體指標(biāo)體系見表2。

1.3 數(shù)據(jù)來源 該研究以黃河流域上游和中游及各省、自治區(qū)為主要研究對(duì)象，研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及中、上游各省、自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，普惠金融主要來自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2021）》，其中農(nóng)業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)并未直接統(tǒng)計(jì)，具體測(cè)算如下。

運(yùn)用李波等［17］的方法對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行測(cè)算，并構(gòu)建了估算公式和碳排放源及系數(shù)表，具體如下：

E=∑Ei=Ti×γi（4）

式中，E為農(nóng)業(yè)的碳排放總量;Ei為各種碳源的碳排放量;Ti為各碳排放源的量;γi為各碳排放源的碳排放系數(shù)，具體如表3所示。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河中、上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率實(shí)證分析 采用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型對(duì)2011—2020年黃河中、上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算，具體測(cè)算結(jié)果見表4。

由表4可以看出，在樣本期間內(nèi)，黃河中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率均值為0.735。從各子期來看，除2020年外，黃河中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值均小于1.000，但各子期的值仍大于0.5。觀察圖1可知，2011—2014年，黃河中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值表現(xiàn)出快速上升的趨勢(shì)，2014—2017年則表現(xiàn)出曲折下降的趨勢(shì)，2017—2020年則表現(xiàn)出線性增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并在2020年達(dá)到極值1.000，這表明在樣本期間內(nèi)黃河中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率雖有曲折，但整體仍表現(xiàn)出向好趨勢(shì)。

分區(qū)域分析，縱向來看，2011—2016年中游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值要明顯高于上游地區(qū)，2017—2019年中游綠色生產(chǎn)效率值要低于上游地區(qū)，2020年各區(qū)域值均為1.000；橫向來看，上游地區(qū)整體呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，其增長(zhǎng)較快，中游地區(qū)雖整體表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但在2014—2015年和2016—2017年出現(xiàn)了下降，使得整體發(fā)展趨勢(shì)弱于上游，其主要原因是：由于干旱少雨的原因，上游地區(qū)歷來重視節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展，而隨著經(jīng)濟(jì)的負(fù)向和科技的進(jìn)步，使得該地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展得到進(jìn)一步提升；中游地區(qū)雖面臨同樣的境況，但由于情況較好，對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展并不重視。

從各省來看，內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值要明顯高于其余?。ㄗ灾螀^(qū)），其余?。ㄗ灾螀^(qū)）中，青海、甘肅、山西農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值也要高于四川、寧夏和陜西，其中陜西的效率值最低?？v向來看，除2015、2016和2017年外，其余各年均有省（自治區(qū)）農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值達(dá)到了1；其余各年中，2020年?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值均達(dá)到了1，2014年青海、內(nèi)蒙古和山西3個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）達(dá)到1，2013和2016年分別有2個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)）達(dá)到1，其余各年僅有1個(gè)。橫向來看，除2020年外，僅有青海、甘肅、內(nèi)蒙古、山西在2011—2019年有年份達(dá)到1，其中內(nèi)蒙古達(dá)到1的年份最多，達(dá)到了6年，占所有年份的60%，青海次之，甘肅僅在2016年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值為1，山西則僅在2014年達(dá)到了1，其余各?。ㄗ灾螀^(qū)）在2011—2019年間農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值均小于1；觀察圖1可知，四川、寧夏和陜西農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值均表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，其中四川表現(xiàn)出線性上升的趨勢(shì)，陜西雖也表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但在2014—2015的增長(zhǎng)出現(xiàn)了放緩，寧夏則是在2018—2019年出現(xiàn)了下降；其余?。ㄗ灾螀^(qū)）中，山西在2011—2014年表現(xiàn)出快速上升趨勢(shì)，2014—2020年則表現(xiàn)出“U”形發(fā)展趨勢(shì)，甘肅在2011—2017年表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，2018年出現(xiàn)下降，其后仍呈上升趨勢(shì)，青海表現(xiàn)出先增后降又再增的趨勢(shì)，內(nèi)蒙古在2011—2014年均無變化，2014—2020年則表現(xiàn)出“W”形發(fā)展趨勢(shì)。

2.2 普惠金融對(duì)黃河中、上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率影響的實(shí)證分析

通過Tobit模型，將公式（2）所得結(jié)果及表2相關(guān)指標(biāo)代入公式（3）中，所得結(jié)果如表5所示。

由表2可知，普惠金融總指數(shù)對(duì)黃河中上游整體及上游均有顯著的正向作用，且通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，對(duì)中游有顯著的負(fù)向作用，且通過了0.05的顯著性檢驗(yàn)，說明普惠金融總指數(shù)的升高會(huì)對(duì)黃河中上游整體及上游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的提高有顯著的促進(jìn)作用，這主要是因?yàn)樵谵r(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的初期，農(nóng)民的收入會(huì)降低，影響農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)民實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的意愿降低，普惠金融由于融資門檻較低，程序簡(jiǎn)單，能夠很好地彌補(bǔ)由于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展所帶來的資金缺口，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。普惠金融覆蓋廣度指數(shù)對(duì)黃河中、上游整體及上游和中游均有顯著的促進(jìn)作用，且通過了0.01和0.05的顯著性檢驗(yàn)，說明普惠金融覆蓋廣度的增加能夠?qū)υ搮^(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。普惠金融覆蓋廣度指數(shù)表示普惠金融覆蓋的區(qū)域以及使用者的數(shù)量，覆蓋廣度指數(shù)越大，說明使用的人數(shù)越多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者接觸到的概率也就越大，對(duì)于農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的提升作用也就越明顯。普惠金融使用深度指數(shù)在0.01的顯著性水平下分別對(duì)黃河流域中上游整體及上游和中游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率均有有顯著的正向作用。普惠金融使用深度指數(shù)主要有人均使用次數(shù)和人均使用金額等指標(biāo)構(gòu)成，使用深度指數(shù)越大，說明人們使用普惠金融的次數(shù)也就越多，使用金額也越大，也更容易滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資金需求，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率產(chǎn)生促進(jìn)作用。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論 采用包含非期望產(chǎn)出的SBM模型對(duì)黃河流域中上游2011—2020年的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算和分析，之后采用Tobit模型分析普惠金融對(duì)該區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響，結(jié)論如下：

（1）在樣本期間內(nèi)，黃河中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率均值為0.735，且表現(xiàn)出上升趨勢(shì)。分區(qū)域分析，上游地區(qū)整體呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，其增長(zhǎng)較快，中游地區(qū)雖整體表現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但整體發(fā)展趨勢(shì)弱于上游。各省（自治區(qū)）中，內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值要明顯高于其余?。ㄗ灾螀^(qū)），其余省（自治區(qū)）中，青海、甘肅、山西農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率值也要高于四川、寧夏和陜西，其中陜西的效率值最低。

（2）普惠金融總指數(shù)對(duì)黃河中上游整體及上游均有顯著的正向作用，對(duì)中游有顯著的負(fù)向作用。普惠金融覆蓋廣度指數(shù)對(duì)黃河中上游整體及上游和中游均有顯著的促進(jìn)作用。普惠金融使用深度指數(shù)分別對(duì)黃河流域中上游整體及上游和中游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率均有有顯著的正向作用。

3.2 建議 基于上述結(jié)論，提出如下建議：

3.2.1 健全金融體系，完善金融監(jiān)管。普惠金融實(shí)質(zhì)上是一種數(shù)字金融，相較于傳統(tǒng)金融，普惠金融擁有操作簡(jiǎn)單、傳播速度快、覆蓋區(qū)域廣、審核速度快的優(yōu)勢(shì)，但伴隨這種優(yōu)勢(shì)的是更高的風(fēng)險(xiǎn)和更復(fù)雜的監(jiān)管。因此各級(jí)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)充分利用現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)，使普惠金融能夠覆蓋更加廣闊的地區(qū)和人群，增加普惠金融的使用人次和使用金額，同時(shí)還要建立現(xiàn)代化的風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)警機(jī)制，防止出現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.2 加快推進(jìn)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展，逐步建立農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)制度。黃河流域中上游地區(qū)緯度較高，常年干旱少雨。因此，各地政府應(yīng)當(dāng)加大對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)的重視程度，嚴(yán)格的水資源使用制度，減少水資源超載地區(qū)的不合理灌溉面積。同時(shí)，政府應(yīng)定期組織農(nóng)業(yè)從業(yè)人員學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)知識(shí)，提高環(huán)境保護(hù)意識(shí)，加大種植節(jié)水、節(jié)肥農(nóng)作物種植面積，優(yōu)化農(nóng)產(chǎn)品綠色生產(chǎn)布局。

3.2.3 加大農(nóng)業(yè)科技投入，完善農(nóng)業(yè)技術(shù)交流平臺(tái)。農(nóng)業(yè)科技的開發(fā)的周期較長(zhǎng)，所能獲得的利潤(rùn)也較低，政府應(yīng)加大農(nóng)業(yè)科研財(cái)政撥款，鼓勵(lì)有關(guān)科研機(jī)構(gòu)或企業(yè)研發(fā)低污染的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)。同時(shí)，要加快農(nóng)業(yè)技術(shù)交流平臺(tái)建設(shè)，使各區(qū)域之間的技術(shù)交流更加暢通，農(nóng)業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化渠道也更加通暢，同時(shí)各區(qū)域也能夠通過交流平臺(tái)選擇適宜于自身的發(fā)展模式，實(shí)現(xiàn)人與自然的和諧發(fā)展。

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