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经济研究

绿色金融、要素配置效率与农民增收

韩伟达（贵州大学）

摘要：把握数字经济时代机遇，促进农民高效增收。研究基于2013—2022年省级面板数据，运用双向固

定效应模型研究绿色金融对农民增收的影响。研究结果表明：绿色金融显著提高农民收入，具体渠道是通过

促进城乡之间的要素双向均衡流动，进而从继续加强绿色金融基础设施建设、促进要素双向自主均衡流动

两个方面提出对策与建议。

关键词：绿色金融；农民收入；要素配置效率；双向固定效应

一、引言（二）数据来源

文章研究对象为2013—2022年中国30个省市

当前，城乡要素错配、要素流通不充分带来的

自治区（未涉及港澳台和西藏地区），文章数据分别

农村发展不充分，农民经营性收入和工资性收入增

来自《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国

收幅度相较之前正在减弱。在新的形势下，要缩减

分省份市场化指数报告2021》。

城乡收入差距，促进城乡居民共同富裕，关键在于

找到让农民富裕起来的新路径。今后一个时期，农（三）变量描述性统计

根据表1可知，我国农业收入均值为14320.92

民增收形势只会更加复杂，亟需解决农民收入增收

元，标准差为5778.33，其范围从最小值5588.8元到

困难等问题。为给经济高质量发展提供更强劲的动

最大值38520.7元，也存在同样显著的差异。以上统

能，持续稳定提高农民收入的核心在于重视农村发

计数据表明，我国农民收入之间仍存在较大差距。

展的平等性、自主性和内生性。城乡要素错配是城

另外，我国不同地区之间的统计数据仍存在较大差

乡关系不协调的重要障碍，也已成为影响农民收入

距，其中绿色金融于各省份之间差距较大，原因可

的主要阻碍。

能是各省份人口分布情况差异较大等原因所导致。

二、研究设计

控制变量方面，我国受教育程度、农业经济水平、基

（一）变量选取础设施建设、政府干预程度数值之间差异较小。

如表1所示，本文选取绿色金融综合发展水（四）模型构建

平作为解释变量。本文参考余江龙等的研究方法，本文主要研究基于绿色金融指数对农民收入

用绿色信贷（DIF1）、绿色保险（DIF2）、绿色投资的影响，样本数据为2013—2022年上市公司的短面

（DIF3）及综合指标绿色金融指数（DIF）共四种指板数据，并进行单位根检验、变量相关性分析及多

标度量我国绿色金融发展水平。本文被解释变量重共线性检验，结果显示本文数据均能通过相关检

为农民收入，选取农业收入（Pif）对农民收入情况验，基于以上检验结果构建如式（1）所示双向固定

进行度量。同时引入受教育程度（EL）、农业经济水效应回归模型：

平（AEI）、基础设施建设（ROAD）、政府干预程度