摘 要：農業(yè)是我國生態(tài)文明建設的重要領域，有效治理農業(yè)面源污染是推進經濟高質量發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。綠色金融作為推動新質生產力發(fā)展的主要抓手，對污染治理具有重要意義。為探究綠色金融對農業(yè)面源污染的影響，選用2012—2022年安徽省的相關數(shù)據(jù)，基于熵值法測度綠色金融發(fā)展水平，通過回歸分析探究綠色金融對農業(yè)面源污染的作用機制，并引入中介效應模型剖析作用路徑。研究發(fā)現(xiàn)：綠色金融對農業(yè)面源污染具有顯著的抑制作用，并存在“綠色金融→能源消費結構→農業(yè)面源污染”中介作用路徑?；诖耍岢鰪娀G色金融政策、創(chuàng)新綠色金融工具、完善綠色金融體制等政策建議。為優(yōu)化我國綠色金融體系，實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展提供了參考借鑒。

關鍵詞：綠色金融；農業(yè)面源污染；能源消費結構；中介效應

隨著我國農業(yè)快速發(fā)展，“高投入、高產出、高浪費”的粗放型生產方式帶來了嚴峻的農業(yè)面源污染問題，危害人體健康，威脅糧食安全。為加快農業(yè)綠色轉型，改善城鄉(xiāng)人居環(huán)境，必須要“以釘釘子精神推進農業(yè)面源污染防治”。2024年中央一號文件提出“持續(xù)打好農業(yè)農村污染治理攻堅戰(zhàn)，一體化推進鄉(xiāng)村生態(tài)保護修復”[1]。加強農業(yè)面源污染防治，有利于實現(xiàn)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展，加快推進人與自然和諧共生的現(xiàn)代化。

綠色金融作為新時代推進綠色發(fā)展的重要舉措，核心在于通過綠色信貸、綠色保險等方式，以金融促進綠色節(jié)能，實現(xiàn)環(huán)境與經濟協(xié)同發(fā)展[2]。黨中央及各地政府高度重視綠色金融支持[3]。2004年，我國政府對綠色金融開展了初步探索。2016年，中國人民銀行聯(lián)合七部門，正式構建綠色金融體系[4]。黨的二十大報告進一步強調了完善支持綠色發(fā)展的金融政策[5]，2024年4月，《關于進一步強化金融支持綠色低碳發(fā)展的指導意見》強調要“做好綠色金融大文章”[6]。綠色金融兼具傳統(tǒng)金融的盈利屬性和改善環(huán)境的非盈利特點，使之成為解決經濟高質量增長與生態(tài)高水平保護的重要力量。

安徽省作為我國重要的農業(yè)大省，近年來深度融入長三角一體化發(fā)展、長江經濟帶高質量發(fā)展、中部地區(qū)崛起等重大國家戰(zhàn)略。根據(jù)黨中央重要指示精神，安徽省堅定不移走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展之路。因此，深入探討綠色金融對農業(yè)面源污染的影響性，對安徽省創(chuàng)建綜合綠色轉型區(qū)，協(xié)同推進生態(tài)保護和高質量發(fā)展具有重要的理論意義和實踐價值。

一、文獻綜述

1980年，聯(lián)合國第一次提出“綠色發(fā)展”理念。隨著綠色發(fā)展研究的深入，如何在金融領域開創(chuàng)綠色金融板塊成為各領域學者所關注的熱點議題。1998年，Salazar首次提出“綠色金融”概念，提出金融支持環(huán)境保護[7]。Sonia 等人進一步闡釋了綠色金融與環(huán)境治理之間的聯(lián)系，認為綠色金融是一種規(guī)避環(huán)境風險、開展環(huán)境保護的融資行為[8]。國內綠色金融雖起步較晚，但呈現(xiàn)出迅猛的發(fā)展勢頭[4]，逐步上升至國家戰(zhàn)略層面。2016年，《關于構建綠色金融的指導意見》將綠色金融定義為“以降低環(huán)境污染、應對資源匱乏等生態(tài)環(huán)境問題為出發(fā)點，科學使用綠色金融工具，引導資金流入綠色領域的金融活動”[5]。吳志遠、劉大煒等從“以人為本”的社會倫理層面，認為綠色金融是金融機制中實現(xiàn)“以人為本”的最高層次，提倡公平包容、共同繁榮[9，10]。綠色金融的內涵隨著時代發(fā)展不斷延伸與完善，綠色金融與環(huán)境污染的研究也在不斷深入。

隨著全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實施，不少學者將綠色金融的研究領域轉向農業(yè)。農業(yè)面源污染源于農業(yè)生產活動中的有機或無機污染物對水體、土壤和大氣等造成的污染[11]，具有隨機性、廣泛性、潛伏性、滯后性和難監(jiān)測性等特點[12]。張欣等發(fā)現(xiàn)，當農戶缺乏有力的金融支持，不僅會降低農戶對固定資產等可持續(xù)性投資行為，而且誘發(fā)農戶短期性的農業(yè)生產經營行為，加劇農業(yè)面源污染[13]。程百川提出，由綠色信貸、綠色保險等金融工具組成的綠色金融體系，作為金融發(fā)展新模式，對農業(yè)面源污染起到重要的積極作用[14]。薛博文和王帥認為綠色金融有助于推動農業(yè)低碳轉型發(fā)展。一是利用綠色信貸指標對“兩高一?！毙袠I(yè)進行限制；二是實施綠色信貸決策以及提供綠色投資咨詢等服務，為農業(yè)企業(yè)節(jié)能減排、綠色低碳生產提供支持[15]。

關于綠色金融與能源消費結構的研究，學者的研究結果并不一致。Sadorsky提出綠色金融的發(fā)展會促使消費者購買更多能源消費品，企業(yè)通過擴大生產規(guī)模來增加能源消費量[16]。Al-Mulali和Lee與其觀點一致，證實綠色金融發(fā)展無論在短期和長期內都對能源消耗具有正向促進作用[17]。而Komal等人、Riti等人與之觀點相悖，利用巴基斯坦等國數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)綠色金融發(fā)展通過經濟增長對能源消耗會產生一定程度的抑制作用[18，19]。

目前，對綠色金融與農業(yè)面源污染的研究已取得一定成果，但仍需繼續(xù)完善：一是國內對農業(yè)面源污染的研究起步較晚，大多集中于對污染現(xiàn)狀和成因的定性分析，定量分析不足，關于綠色金融和農業(yè)面源污染的實證研究有待補充；二是綠色金融對農業(yè)面源污染的具體作用機理尚未厘清，研究區(qū)域也大多集中在經濟發(fā)達地區(qū)，忽略了經濟欠發(fā)達地區(qū)，研究不夠全面，適用性不強。

本文將綠色金融、農業(yè)面源污染與能源消費結構納入統(tǒng)一研究框架，分析綠色金融對農業(yè)面源污染的作用機制，引入能源消費結構作為中介變量，剖析能源消費結構在綠色金融影響農業(yè)面源污染中的作用路徑，有助于制定更具針對性的綠色金融發(fā)展方案，為綠色金融賦能農業(yè)高質量發(fā)展提供理論借鑒，具有一定的研究價值。

二、理論基礎與研究假設

（一）綠色金融對農業(yè)面源污染的直接效應

綠色金融理論產生于20世紀80年代，Cowan、Jeucken認為綠色金融是一門綠色經濟與金融學的交叉學科，也是一種新型的金融活動或發(fā)展戰(zhàn)略，要求金融行業(yè)以環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展為原則，以資源環(huán)境和經濟社會協(xié)同發(fā)展為目標來實現(xiàn)自身發(fā)展[20，21]。

基于集聚資金、配置資源的金融功能，綠色金融能對農業(yè)面源污染主體形成有效激勵，從而推動農業(yè)面源污染治理。主要體現(xiàn)在：一是資源配置效應。金融機構通過向資源利用率更高、污染性更小的農業(yè)企業(yè)提供資本要素，進而提升整個經濟社會的資源利用效率；二是信號傳遞效應，通過準入門檻、優(yōu)惠利率等措施，綠色金融向農業(yè)生產者釋放環(huán)保行為的鼓勵信號，轉換農業(yè)發(fā)展模式，實現(xiàn)治污減排；三是技術進步效應，綠色金融為農業(yè)技術研發(fā)提供資金支持，推動綠色農業(yè)技術更新，促使農業(yè)生產者購買污染排放更低的生產資料和設備，有效減低了農業(yè)面源污染。基于以上分析，提出假設：

假設1（H1）：綠色金融對農業(yè)面源污染具有顯著的抑制作用（見圖1）

（二）能源消費結構的中介效應

根據(jù)能源優(yōu)化配置理論，綠色金融工具將更多信貸資源轉移到節(jié)能環(huán)保部門，增加清潔能源需求，推動能源結構向低碳環(huán)保方向轉化，使能源生產與使用的成本降至最低，實現(xiàn)收益最大化[22]。

在農業(yè)生產方面，基于低碳經濟理論，政府通過經濟規(guī)劃、綠色補貼、雙碳目標等政策引導，積極推動農業(yè)技術創(chuàng)新，提高能源利用效率[22]。通過減少融資限制讓更多的綠色農業(yè)生產者更容易籌集到資金，降低財務風險和融資成本，鼓勵綠色農業(yè)發(fā)展，不斷提高農產品附加價值并減少資源浪費，從而有效降低了農業(yè)面源污染；在農業(yè)消費方面，綠色金融刺激綠色消費升級，提高人們的環(huán)保意識，擴大綠色農產品的消費規(guī)模。金融機構為消費者提供綠色信貸資金和利率優(yōu)惠，使綠色農產品形成價格優(yōu)勢，引導消費者積極選擇環(huán)境友好型農產品，根植綠色消費觀念，減少污染性農產品消費，全面推進農業(yè)綠色低碳轉型。

張慶君和陳蓉提出在維持能源消費總量的條件下，改善能源消費結構對降低環(huán)境污染起到關鍵作用[23]。通過政府干預與市場導向，以綠色金融為手段，優(yōu)化能源配置，達成能源供需均衡，倒逼高污染農業(yè)生產者轉型升級。基于以上分析，提出假設：

假設2（H2）：能源消費結構在綠色金融與農業(yè)面源污染之間發(fā)揮顯著中介效應（見圖2）

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2022年安徽省的時間序列數(shù)據(jù)作為研究樣本，所涉及的數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，以及國家統(tǒng)計局、安徽省統(tǒng)計局和中國人民銀行等權威機構網站，部分缺失數(shù)據(jù)采用鄰近5年數(shù)據(jù)均值進行替代填補。

（二）變量說明

1. 被解釋變量——農業(yè)面源污染（POL）

由于農業(yè)面源污染的主要因素不存在顯著的異質性，導致農業(yè)面源污染的核算過于復雜，若涉及過多相關性較弱的變量，容易出現(xiàn)偽回歸。為保證研究結果的科學性，本文借鑒周鑫悅、葛芹和李寶禮、姜松等的觀點，以化肥（HFL）、農藥（NYL）、農膜（NML）和農用柴油（NYCYL）的施用量作為安徽省農業(yè)面源污染（POL）的核算指標[12+24，25]，單位均為“噸”，權重均設為0.25，t表示年份，計算公式如下：

POLt=0.25*HFLt+0.25*NYLt+0.25*NMLt+0.25*NYCYLt" " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

2. 解釋變量——綠色金融（GF）

目前，測算區(qū)域綠色金融發(fā)展水平最普遍的方法是建立綠色金融指標體系。因此，本文綜合陳正星和張再杰[2]、馬宇和吳夏輝 [26]、郭相春[3]的觀點，考慮數(shù)據(jù)的合理性和可得性，從綠色信貸、綠色保險、綠色支持與碳金融4個維度構建指標體系，由此測算綠色金融指數(shù)，具體見表1。

表1 綠色金融發(fā)展水平指標體系

指標 指標含義 指標說明 指標屬性

綠色信貸 六大高耗能產業(yè)利息支出占比 高耗能利息支出/工業(yè)產值利息總支出 負向

綠色保險 農業(yè)保險深度 農業(yè)保險收入/農業(yè)總產值 正向

綠色支持 財政環(huán)境保護支出占比 財政環(huán)境保護支出/財政一般預算支出 正向

碳金融 碳排放強度 二氧化碳排放量/GDP 負向

為保證研究的科學性和準確性，本文選擇熵值法進行測算。熵值法是以指標變異性的大小為依據(jù)進行賦權的多指標綜合評價方法。指標熵值越低，表示指標的變異性越大，則在綜合評價中所占的權重越高。具體測算步驟如下：

第一步，標準化處理：

為消除量級和量綱不一致造成的誤差，采用極差法進行標準化處理。

正向指標：Xij’=［Xij－Min（Xij）］/［Max（Xij）－Min （Xij）］" " " " " " " " " " " " " " " （2）

負向指標：Xij’=［Max（Xij）－Xij］/［Max（Xij）－Min（Xij）］" " " " " " " " " " " " " " （3）

其中，Xij為第i個被評價樣本的第j項指標數(shù)據(jù)，Xij’為標準化后的數(shù)據(jù)。

第二步，計算比重：

Pij = Xij’/∑Xij ’" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（4）

第三步，計算熵值：

Ej=－（1/lnN）*（∑PijlnPij）" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （5）

N為樣本數(shù)

第四步，計算差異系數(shù)

dj = 1－Ej" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （6）

第五步，計算權重：

Wj= dj/ ∑dj" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （7）

第六步，計算綜合得分：

Sj=∑i=1mWjXij’" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （8）

按照以上步驟，測算出2012—2022年安徽省綠色金融數(shù)據(jù)（見表2）：

3. 中介變量——能源消費結構（RS）

目前，煤炭是中國最重要的能源投入。但煤炭開發(fā)和使用過程中產生的二氧化碳約占中國碳排放總量的60%～70%。為減少環(huán)境污染，必須有效控制煤炭的施用。因此，本文借鑒趙婷婷等[27]、陳庭強等[28]觀點，選用煤炭消費量與能源消費總量的比值作為能源消費結構的計量指標。

4. 控制變量

固定資產投資增長（SI）。根據(jù)梁曉童 [29]、吳朝霞等 [30]、劉偉等 [31]研究，認為固定資產投資狀況對環(huán)境產生一定影響，故將固定資產投資增長指標納入控制變量。

經濟增長（EG）。經濟增長是衡量綠色生產的重要指標，以GDP增長指數(shù)來表征。楊丹妮認為經濟增長狀況在一定程度上反映出各區(qū)域低碳、綠色轉型發(fā)展程度，是經濟高質量發(fā)展的客觀體現(xiàn)[32]。

環(huán)境規(guī)制（EM）。為消除異方差，以環(huán)境污染治理投資總額取對數(shù)來表征。政府出臺相關扶持政策并加大資金投入，強化對當?shù)氐沫h(huán)保執(zhí)法與監(jiān)督力度。由此，環(huán)境規(guī)制會對區(qū)域內農業(yè)面源污染產生一定影響[33]，故納入控制變量。

（三）模型設定

根據(jù)假設1（H1），研究綠色金融對農業(yè)面源污染的作用機制，模型如下：

POLt=α0+α1GFt+α2EGt+α3EMt+α4SIt+ξ" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（9）

其中，POL表示農業(yè)面源污染；GF表示綠色金融變量；EG表示經濟增長；EM表示環(huán)境規(guī)制；SI表示固定資產投資增長。此外，α0 為常量，ξ為隨機誤差，α1、α2、α3和α4為系數(shù)，t表示年份。

根據(jù)假設2（H2），將能源消費結構作為中介變量納入回歸模型。本文參考溫忠麟等[34]的中介效應檢驗方法，檢驗流程為：第一步，分析β1的顯著性，若β1顯著，則進行下一步中介效應檢驗，若β1不顯著，則不用進行；第二步，分析γ1的顯著性，若顯著，則進行下一步檢驗；第三步，檢驗λ5的顯著性，若顯著，則說明中介效應顯著。再檢驗λ1，若顯著，則說明存在部分中介效應；若不顯著，則認為存在完全中介效應。構建模型如下：

POLt=β0+β1GFt+β2EGt+β3EMt+β4SIt+μ" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（10）

RSt=γ0+γ1GFt+γ2EGt+γ3EMt+γ4SIt+ε" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（11）

POLt=λ0+λ1GFt+λ2EGt+λ3EMt+λ4SIt+λ5RSt+σ" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （12）

其中，POL表示農業(yè)面源污染，GF表示綠色金融；EG表示經濟增長；EM表示環(huán)境規(guī)制；SI表示固定資產投資增長；RS表示能源消費結構。β0、γ0、λ0均表示常量，β、γ、λ表示待估系數(shù)，μ、ε、σ分別為對應模型的隨機誤差，t表示年份。

四、實證分析

（一）描述性分析

表3為描述性分析結果。其中，農業(yè)面源污染的均值為102.229，可見安徽省農業(yè)面源污染較為嚴重；綠色金融指數(shù)均值僅為0.091，最大值和最小值分別為0.183和0.024，表明安徽省綠色金融發(fā)展總體水平偏低。從描述性分析的總體情況來看，樣本數(shù)據(jù)的選擇較為合理，研究結果可靠。

（二）多重共線性檢驗

采用方差膨脹因子法判斷多重共線性。結果表明：方差膨脹因子VIF均小于10，判斷變量間不存在嚴重的多重共線性，可進行下一步回歸分析（見表4）。

（三）基準回歸分析

由表5可知，R2值等于0.835，并通過了顯著性檢驗，證明模型可行、合理。

數(shù)據(jù)顯示，綠色金融（GF）的回歸系數(shù)顯著為負，說明綠色金融發(fā)展能顯著抑制農業(yè)面源污染，有效改善農業(yè)環(huán)境，假設1（H1）成立。控制變量中，經濟增長系數(shù)為1.118，顯著為正，表明經濟增長會加重農業(yè)面源污染，在加速發(fā)展經濟的同時對農業(yè)生態(tài)環(huán)境造成了一定程度的破壞。

（四）中介效應檢驗

由表6可知，三次回歸的R2值分別為0.835、0.837和0.959，并通過了顯著性檢驗，證明模型可行、合理。

表6中，第1列數(shù)據(jù)為綠色金融對農業(yè)面源污染的回歸結果；第2列數(shù)據(jù)為綠色金融對能源消費結構的回歸結果；第3列數(shù)據(jù)為綠色金融通過能源消費結構對農業(yè)面源污染的回歸結果。

基于理論模型，第2列數(shù)據(jù)顯示綠色金融對能源消費結構的回歸系數(shù)顯著為負，表明綠色金融發(fā)展有效減少了煤炭的使用，改善了能源消費結構；第3列數(shù)據(jù)顯示綠色金融的回歸系數(shù)不顯著，能源消費結構的回歸系數(shù)顯著為正，證實能源消費結構在綠色金融與農業(yè)面源污染之間存在完全中介效應——即綠色金融完全通過調整能源消費結構來影響農業(yè)面源污染。綠色金融發(fā)展能有效改善能源消費結構，從而減少農業(yè)面源污染。假設2（H2）成立。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為了增加研究的客觀性，采用變量替換法進行穩(wěn)健性檢驗，使用農業(yè)面源污染的對數(shù)（LnPOL）替換原有的被解釋變量（POL），檢驗結果見表7。

進行被解釋變量替換后， 綠色金融對農業(yè)面源污染的回歸系數(shù)仍顯著為負，并完全通過能源消費結構影響農業(yè)面源污染，與之前研究結果一致，系數(shù)正負性也并未發(fā)生改變。同時，穩(wěn)健性檢驗的R2均超過0.8，說明擬合度較好，模型合理。綜上所述，本研究結果是穩(wěn)健的。

五、結論與建議

（一）結論

本文基于2012—2022年安徽省的時間序列數(shù)據(jù)，實證檢驗綠色金融與農業(yè)面源污染之間的作用機制及路徑，研究結論如下。

第一，從作用機制來看，綠色金融對農業(yè)面源污染存在顯著的抑制作用。同時，經濟增長會加劇農業(yè)面源污染，對農業(yè)生態(tài)環(huán)境造成了一定程度的破壞。

第二，從作用路徑來看，綠色金融會完全通過調整能源消費結構來間接影響農業(yè)面源污染。綠色金融發(fā)展能顯著減少煤炭的使用，改善能源消費結構，從而降低農業(yè)面源污染。

（二）建議

1. 強化綠色金融政策，創(chuàng)新綠色金融工具

綠色金融發(fā)展需要政府的宏觀引導和政策支持。一是健全綠色金融政策框架，明確發(fā)展目標、操作標準及監(jiān)管要求等事項，制定綠色金融發(fā)展白皮書，保證綠色金融市場有序發(fā)展；二是構建一體化協(xié)同機制。綠色金融政策應與能源戰(zhàn)略、產業(yè)規(guī)劃等相關政策形成互動，最大程度發(fā)揮政策的協(xié)同效應；三是強化政策執(zhí)行監(jiān)管力度。建立專門執(zhí)行機構來保障綠色金融政策的落實。定期開展政策評估，了解實施效果，并及時依據(jù)反饋進行調整和完善；四是引導社會參與監(jiān)督，鼓勵社會資金進入綠色產業(yè)，共享綠色收益，通過公開咨詢、聽證會等方式征集企業(yè)、非政府組織及公眾的觀點和建議，增強綠色金融發(fā)展的內生動力。

產品和服務的創(chuàng)新對綠色金融發(fā)展具有重要意義。目前，我國綠色金融產品以綠色信貸為主，創(chuàng)新性綠色金融產品屈指可數(shù)。為滿足農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求，應圍繞涉農項目篩選、信貸統(tǒng)計等創(chuàng)新設計綠色金融產品，如太陽能發(fā)電或綠色建筑項目貸款、可再生能源項目保險等。同時，優(yōu)化綠色金融服務，加強對綠色農業(yè)項目的評估、咨詢服務、風險管理等服務，確保項目的經濟收益和生態(tài)效益。

2. 完善綠色金融體制，優(yōu)化農業(yè)產業(yè)結構

加快綠色金融體制的改革。通過稅收減免、利率優(yōu)惠等措施降低綠色金融參與主體的成本，調動參與積極性。同時，健全金融機構“三農”綠色業(yè)務內部考核評價和獎懲機制，加強綠色金融風險評估與監(jiān)督防范機制，實現(xiàn)綠色金融動態(tài)跟蹤發(fā)展，規(guī)范綠色金融市場的運行和交易，避免“漂綠”“洗綠”等現(xiàn)象發(fā)生。

對高污染、高耗能農業(yè)企業(yè)實施更嚴格的環(huán)保標準，降低環(huán)保“黑名單”企業(yè)授信額度，加速淘汰污染性農業(yè)企業(yè)，提高能源利用效率。統(tǒng)籌資源和力量，實現(xiàn)環(huán)保、能源、金融、科技等互動，如建立綠色農業(yè)產業(yè)園區(qū)、提供科研補助等，大力發(fā)展新興綠色農業(yè)，著力推進農業(yè)產業(yè)轉型升級、提質增效。

3. 深植綠色發(fā)展理念，推動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展

轉變發(fā)展理念，深化生態(tài)意識。以綠色價值取向為指引，從“要我做”到“我要做”，形成全社會的綠色發(fā)展觀念。政府應多層次、全方位地加大生態(tài)保護宣傳，使廣大群眾認識到保護環(huán)境的重要性，樹立人與自然和諧發(fā)展的正確理念。

建立專門的環(huán)保信息共享平臺，建立相應的信息披露機制，改善綠色金融市場的信息不對稱問題，落實農業(yè)生產者的環(huán)保責任劃分，并建立激勵機制轉變落后發(fā)展模式，引導農業(yè)綠色、低碳、可持續(xù)長遠發(fā)展。

（三）討論

本文以安徽省為研究對象，驗證了綠色金融對農業(yè)面源污染存在顯著抑制作用，并完全通過調整能源消費結構來影響農業(yè)面源污染。但本文指標與數(shù)據(jù)選擇存在一定缺陷，一是限于數(shù)據(jù)的可得性，樣本量過少；二是將綠色金融作為復合指數(shù)整體核算，并未考慮綠色信貸、綠色保險等細分維度對農業(yè)面源污染的影響；化肥、農藥、農膜和農用柴油施用量四項指標難以完全概括農業(yè)面源污染；三是能源消費結構是否為綠色金融與農業(yè)面源污染之間唯一的中介變量有待考證。未來仍有很多問題需要進一步深入研究。

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（中文校對：朱云云）

Research on the Impact of Green Finance on Agricultural Non Point Source Pollution ：

Mediating Effect Based on Energy Consumption Structure

HU Mengjuan

（Anqing Vocational and Technical College，College of Modern Business，Anqing Anhui 246003）

Abstract： Agriculture is an important field in China’s ecological civilization construction， and effective governance of agricultural non-point source pollution is a key link in promoting high-quality economic development. Green finance， as the main driving force for promoting the development of new quality productivity， is of great significance for pollution control. To explore the impact of green finance on agricultural non-point source pollution， relevant data from Anhui Province from 2012 to 2022 were selected. Based on the entropy method， the development level of green finance was measured. Regression analysis was conducted to explore the mechanism of green finance on agricultural non-point source pollution， and a mediating effect model was introduced to analyze the action path. Research has found that green finance has a significant inhibitory effect on agricultural non-point source pollution， and there exists a mediating pathway of \"green finance → energy consumption structure → agricultural non-point source pollution\". Based on this， policy recommendations are proposed to strengthen green finance policies， innovate green finance tools， and improve the green finance system. This provides reference and inspiration for optimizing China’s green finance system and achieving high-quality economic development.

Keywords： green finance；agricultural non-point source pollution；energy consumption structure；mediating effect

（英文校譯：舒雅）