概括

随着全球生态系统退化的加剧，绿色金融吸引了学术界作为环境治理工具的广泛关注，但其在可持续土地资源管理中的作用机制并未被系统地解释。这项研究根据2012年至2020年的面板数据计算了土地生态安全，从中国主要谷物生产地区的158个县级城市中。国家绿色金融改革和创新试点区政策被用作准自然实验，多相二差异模型（DID）用于经验测试绿色金融对土地生态安全的影响。研究发现，（1）绿色金融政策的实施显着改善了0.154单位（P）的区域生态安全指数，并且在平行趋势测试，动态效应分析和基于随机抽样和空间替换的平行趋势测试，动态效应分析和安慰剂测试中，该结论保持稳定； （2）机制分析表明，绿色金融通过三个传输路径优化了土地资源利用效率：大规模的农业运营，农业技术进步和生态工业化； （3）异质性分析表明，绿色金融在生态工业化亚差异性的影响方面具有显着差异：它对改善国内旅游收入，农业林业和养殖养殖产量的促进作用有重大促进作用，但是对国际旅游收入和渔业发展的驱动作用尚未通过重要性测试。本文的研究结果证实了绿色金融在确保土地生态安全方面的作用。未来的研究将进一步丰富土地生态安全指标系统，并探索绿色金融的边界条件以促进土地生态安全。

研究背景

作为关键的自然资源，Land具有多种功能，例如谷物生产和生态服务，并且在人类的可持续发展中具有不可替代的支持作用。为了系统地评估土地资源的可持续性股票鑫东财配资，学术界提出了LES（土地生态安全）的概念框架，该概念框架可以将其含义定义为土地系统在确保社会商品供应的同时保持生态环境稳定性的阈值状态。值得注意的是，Covid-19-19的全球流行病的全球传播导致经济全球化的过程，甚至是分阶段的逆转。由此引起的全球食品供应链中的系统性干扰为预防粮食安全风险和控制的典型压力测试方案提供了典型的压力测试情况。尽管政府连续提出了短期救济政策来稳定粮食供应，以应对在流行病的影响下对农业生产的停滞响应，但当前的政策工具集中在紧急干预措施上，但通常忽略了LES在粮食安全恢复能力的建设中的基本作用，以及在粮食安全恢复方面的建设，以及对陆地的系统性不足的构建，以实现陆地可进行的可持续性。

LES受到各种因素的相互作用的影响，例如城市化过程，经济增长趋势，技术创新速度以及金融领域的发展。其中，财务因素对LES的作用机理特别复杂。学者们发现，它既具有促进，抑制和非线性效应，又强调了财务在LES中的关键位置。但是，尽管环境和经济利益融为一体，但长期以来，绿色金融（GF）一直处于与LES相关研究的忽视状态。从理论的角度来看，GF可以为可持续农业项目和生态保护项目的农民和农业企业提供财政援助。这样的项目涵盖了许多方面，例如有机农业，精确农业技术，水资源控制，土壤保护和恢复。在财政支持的帮助下，农民和农业企业可以实施更环保和可持续的农田管理措施，从而实现改善LES的目标。

尽管绿色金融（GF）的最初意图是促进土地的可持续使用，但它在实际运营中遇到了许多挑战。其中，农业融资实体与金融机构之间的信息不对称问题尤为突出。在中国，除了一些大型农业企业外，绝大多数农业生产商都是小型农民和家庭农场。这些小型生产商尚未建立一个完整的信贷系统，其抵押品主要是农业工具，住房，土地和他们自己的劳动。但是，金融机构通常不愿接受这种抵押品，因为它们难以执行（例如，劳动力和土地难以分离，无法提供全部所有权），或者执行成本太高。这些信息不对称和抵押品的局限性严重限制了小规模生产商获得绿色财务支持的能力，因此绿色金融在农业领域中起着正当的作用。绿色金融（GF）基本上仍在金融类别之内，其核心目标是在经济和环境福利之间取得双赢的状况。但是，金融机构通常不愿意向实际运营中的小规模生产商提供GF，这主要是由于预期的回报不足和涵盖其运营成本和风险的困难。此外，即使农业生产商能够获得GF，也可以主要用于扩大生产，而不是减少污染或采用环保生产方法。这种现象导致了对GF在实践中有效性的政策期望的偏离，因此难以准确评估其实际的政策影响。鉴于这一点，这项研究将中国的主要谷物生产区（MGPR）作为研究对象，并使用2012年至2020年的城市面板数据深入分析GF对LES的影响，旨在揭示GF在农业领域及其潜在改善领域的实际作用。

研究贡献

（1）现有研究中绿色金融（GF）的讨论主要集中在其对经济或环境的总体影响上。关于GF在农业部门的影响，尤其是对LES的影响，相关文献似乎很少。这项研究在这种情况下展开，旨在填补有关GF对LES的影响的研究空白。

（2）关于GF和农业的现有研究的数量是有限的，其中大多数研究仅测试了两者之间的统计关系，并且没有深入讨论其背后的传输机制。相比之下，本文不仅对GF和LE之间的关系提供了更深入的分析，而且还从三个方面详细阐述了其传输机制：农业规模运营，农业技术进步和生态工业化，从而为了解GF影响LES的方式提供了更全面和系统的观点。

（3）关于城市水平LE的研究相对较少。这项研究基于经典的PSR模型，并计算主要谷物生产区域（MGPR）中的城市水平LE，以填补这一研究空白。此外，大多数有关绿色金融（GF）的现有文献都使用综合指数方法进行测量，并且不同的计算方法可能导致结果之间缺乏可比性。在分析方法方面，许多研究采用了双重差异（DID）模型来减轻内源性问题，但是这种方法更加严格依赖于平行趋势假设，这可能会影响结果的可靠性。鉴于此，这项研究介绍了等人提出的合成双差（SDID）方法。 （2021）。该方法通过放松并行趋势假设，有效地提高了估计量的准确性，从而在方法论应用中实现了创新。

研究结果

1基准回归结果

表4报告了基准回归的主要结果，其因变量基于PSR模型的LES索引。 （1）和（3）列显示了通过使用传统的双差异（DID）方法获得的估计结果，而无需添加控制变量和添加控制变量。类似地，当未添加控制变量时，列（2）和列（4）分别添加控制变量时，使用合成双差（SDID）方法对应的结果对应。在这项研究样本中，发现很难满足传统DID方法取决于传统趋势的假设，从而导致传统的DID估计结果偏见。鉴于此，本文重点介绍了SDID的估计结果，因为该方法可以有效地弥补了传统DID方法的缺点。当不包括控制变量时，传统DID的估计系数和SDID的估计系数分别为0.113和0.181。包括控制变量后，降低了DID和SDID的估计系数，DID系数降至0.099创业板鑫东财配资，SDID系数下降到0.154，并低估了GF的影响。根据相关的测量数据，从2016年到2020年，整个MGPR地区的总LE上升了0.246，而实验组城市中的LES则增加了0.455。可以看出，GF政策在促进LES的改善中起着关键作用。

2漏斗测试

2.1平行趋势测试

这项研究进一步测试了预处理趋势，以验证平行趋势假设的合理性。特定结果如图3所示，该结果清楚地显示了在实施政策之前和之后四个时间点进行预处理趋势事件的研究结果。观察结果表明，在实施GF策略之前，实验组中的LES指标和对照组通常显示出相似的波动，在统计测试后，两者之间的差异并不显着。但是，自执行GF政策（即2016年以后）以来，政策驾驶效应逐渐出现。自该政策实施后的第一年以来，实验组和对照组之间的变化趋势显示出显着差异。进一步的研究结果表明，在实施政策之前，实验组和对照组在预处理趋势测试中表现出遵守。这一发现进一步证实了上述结论的鲁棒性，并强烈表明，GF政策的实施确实对LE产生了积极而显着的促进作用。

2.2动态效应测试

在这项研究中，系统检查了GF（政策或干预）的动态影响。具体结果如图4所示，其中y轴代表估计系数，X轴对应于年份。在该图中，绿线清楚地显示了GF对LE的影响系数的年份变化轨迹，红线准确地标记了95％的置信区间范围，而黑点直观地与每年的估计系数相对应。发现自2016年以来，GF估计系数的置信区间在随后的大多数年份中不包含0个值。这种现象清楚地表明，GF对LE的影响具有统计学意义。可以进一步的观察发现，不断高于零值的积极影响系数强烈证实，GF政策在四年研究周期内有效地促进了LES的改进过程。该结论不仅与先前平行趋势测试的结果相一致，而且还强烈验证了GF对LE具有显着的积极促进作用大智慧鑫东财配资，为相关政策的制定和优化提供了坚实的经验基础。

2.3安慰剂测试

图5在视觉上显示了估计系数的分布，其中水平轴代表系数值，垂直轴对应于估计的K密度值。通过严格的研究分析，可以发现，在安慰剂测试回归分析中获得的估计值总体表明，以零和大致分布为中心的模型形态。回归系数位于安慰剂测试回归分布的右字节区域，并且通过精确的计算，大多数估计的p值超过10％。同时，安慰剂估计主要集中在基线回归系数的左侧位置，这表明它的发生概率相对较小。该结果证明了基准结果的一致性和鲁棒性。

2.3其他鲁棒性测试

为了进一步提高研究结果的鲁棒性和一致性，本研究通过更改变量，增加控制变量，修剪尾巴并排除特定年份的影响来进行一系列分析。首先，为了计算不同测量方法对上述结果的潜在影响，本研究使用熵权重方法来重新修复LES索引并再次进行回归测试。结果显示在表5的第（1）列中，表明GF显着促进了LE，并对环境可持续性和绿色生态发展产生了重大积极影响。

其次，为避免丢失变量的不利影响，这项研究引入了影响生态安全的其他控制变量，包括技术支出和教育支出，并进行了反向回归研究。结果在表5的第（2）列中，这也证明了GF对LE的促进作用。此外，为了消除样品中离群值的影响，本研究采用了双侧1％修剪方法。结果显示在表5的第（3）列中，该列再次证实了GF对LE的显着积极影响。

第三，为了解决COVID-19大流行对结果的潜在影响，本文排除了2020年的样本数据并再次退化。结果显示在表5的第（4）列中，表明GF继续对LE产生重大的积极影响。基于上述分析，无论是通过更改变量，增加控制变量，修剪尾巴还是排除Covid-19大流行的影响，结果始终表明，GF积极促进LES并对绿色生态学和可持续发展产生积极影响，这进一步证实了研究结果的鲁棒性。

3。机理分析

3.1农业规模运营

结果显示在表6，第（1）和（2）列中。当不考虑控制变量并且通过显着性测试时，GF的估计系数为0.326。将控制变量添加到模型后，GF估计系数的重要性不会改变，系数上升到0.382。因此，GF显着促进了大规模的农业业务。这项研究类似于Tian等人的研究。 （2020），研究发现农村金融有利于大规模的农业业务。但是，他们专注于农村金融之间的关系，而不是GF与农业规模之间的关系，理论上只证明了这种关系而没有经验分析。

信用限制被视为限制农业企业实体推广大规模运营的主要因素之一。 银行为农民提供直接的融资渠道，以帮助满足生产信贷需求，并动员农民扩大其农业规模运营。农业规模运营通过资源分配改善了因素输入结构。因此，大规模的农业运营可以帮助减少农业化学品的使用，促进绿色农业生产，从而增强LES。

3.2农业技术进展

表6的第（3）和（4）列中的结果表明，当考虑控制变量时，GF的估计参数通过1％的显着性测试。 GF的实施促进了实验集团的农业技术进度0.035，这表明农业技术进步是GF促进LES的重要传输渠道。这一发现与Abate等人的研究相似。 （2016年），农村金融促进了农民积极采用先进的农业技术。

GF对尖端农业技术的采用，发展和传播的财政支持有助于促进LES。具体而言，高级农业技术的研究和开发需要才能引入人才，购买原材料，购买和租赁机械和设备。 GF提供的财务支持满足了研发基金的需求，并促进了生产技术的创新。技术进步是解决环境污染与经济增长之间矛盾的关键工具。因此，农业技术的进步有效缓解了土地退化并改善了LE。

3.3生态工业化

这项研究进一步关注了GF和LE之间关系中生态资源工业化过程的作用机理的测试。如表1所示，本文详细列出了生态工业化的各种子指导者，并使用熵权重法和主成分分析方法准确计算生态工业化的两个关键指标（EI1和EI2）。通过严格的回归分析，结果在表7中列出。据观察，当包括控制变量时，策略参数对生态工业化产生了重大影响（EI1，EI2）。换句话说现货投资鑫东财配资，机制分析表明，生态工业化在促进LE的GF过程中起着至关重要的作用。

有关机制分析结果的详细信息，请参见表8到10。通过观察，可以找到显着的异质性特征。具体而言，这些结果始终表明，GF对国内产量有重大积极影响，尤其是在旅游收入（DTR），农业（AGR），林业（For）和畜牧业（ANI）（ANI）方面，所有这些都保持1％的水平。但是，对于国际旅游收入（ITR）和渔业（FIS），它们的回归参数在统计上并不重要。从系数的角度来看，GF对林业的影响最大，系数为0.298。对国内旅游业的第二个影响，系数为0.174；对畜牧业的影响最小，系数为0.087。该结果表明，当前的GF可能更多地用于林业发展，这不仅可以有效地促进经济增长，而且可以更好地发挥节水和生态恢复的作用。

结论和建议

在上述分析之后，得出了以下结论：

（1）这项研究通过一系列严格的鲁棒性测试进一步验证了GF对LE的驾驶效果，包括并行趋势测试，动态效应测试和安慰剂测试。研究结果表明，在实施GF政策的城市中，与未实施该政策的城市相比，LES级别得到了显着改善。具体而言股市行情鑫东财配资，实施GF政策的城市中的平均LE增长了0.154，增加了约33.81％。

（2）GF通过大规模的农业运营，农业技术进步和生态工业化促进LE。就生态工业化的次数而言，绿色增长对国内旅游，农业，林业和畜牧业有重大积极影响，但对国际旅游业收入和渔业没有重大影响。除非在显着的维度上，GF对林业的影响最大（0.298），对牲畜养殖的影响最小（0.087）。

在上述分析和结论之后，提出了以下政策建议：

（1）标准化信用资格和风险评估系统并建立农业绿色金融服务档案。金融机构应动态跟踪信贷基金的实际使用，以避免农业生产商投资于非绿色生产。政府应建立一个由多个实体创建的绿色金融体系，例如补充业务优势，保险，期货和金融租赁。这些措施改善了农业运营的风险分散体系，并改善了与农业相关的绿色金融服务的可用性，以培养绿色创新生态系统。为了最大程度地提高绿色金融的长期利益，应更多地关注绿色技术创新生态系统的发展。这包括增加研发投资，建立绿色创新中心以及为环境保护企业提供经济激励措施。

（2）金融机构必须支持农业生产者通过GF实现大规模的农业业务。政府应建立一个高效，可靠的土地转移和交易平台，以奠定GF的机构基础，以促进大规模运营。应促进与农业土地相关的金融服务的创新，例如渗透土地转让的农村合同土地管理权和金融服务的抵押。

（3）应通过GF实现农业技术进步，以加强农业技术研究与促进部门之间的合作。有必要促进政府和社会资本合作的加强，以吸引金融机构，风险资本，社会群体和其他绿色资金，这些资金有助于将资金注入农业绿色技术创新领域。这样做可以帮助解决大型投资，长期周期和资本回报缓慢的问题，从而实现农业技术的研发，整合和应用，例如有效的节水灌溉，农业废物回收，绿色预防和害虫控制。

（4）当局应加强生态资源领域的绿色生产并促进生态工业化。根据阐明生态产品的地理边界和价值边界，它将有助于建立和改善各个地区的生态资产库存系统，阐明生态产品的数量和质量，并科学评估生态产品的价值。由于GF无法促进所有生态资源的工业化，因此地方应确定基于当地资源优势实现生态产品价值的模型。

结尾

南京林业大学

数字林业和绿色发展研究所

满足国家绿色发展战略的需求，重点关注五个主要的研究方向，包括数字林业经济，数字生态经济，数字环境经济，数字绿色治理以及智能感应林业和草技术研究和开发和应用，并为实现全球绿色和可持续发展目标的实现做出积极贡献。让我们一起加油吧！

初步评论：陈成

评论：首县

排版：Xie

文学推荐：Xie

参考文献：Lee CC，He Z W.绿色的绿色：中国的城市级别[J]。和2024，105：。

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