綠色金融與鄉(xiāng)村振興的時空耦合協(xié)調(diào)研究

舒泰一 張子微 趙田田 陳燦煌

[摘要]基于熵權(quán)法、耦合協(xié)調(diào)度模型，構(gòu)建綠色金融與鄉(xiāng)村振興指數(shù)，分析中國各省區(qū)市2011—2019年綠色金融和鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)狀況。研究表明：①整體來看，2011—2019年我國鄉(xiāng)村振興和綠色金融均實現(xiàn)跨越式發(fā)展。綠色金融區(qū)域間發(fā)展差異較大，鄉(xiāng)村振興發(fā)展整體空間格局未變。②我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興在2011—2019年的平均耦合協(xié)調(diào)度不斷上升，由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)升至初級協(xié)調(diào)。東中西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)水平呈現(xiàn)顯著空間正相關(guān)關(guān)系，且東部沿海地區(qū)呈現(xiàn)較強(qiáng)空間聯(lián)動格局，而中西部空間聯(lián)動效應(yīng)較弱，無法形成很好的空間聯(lián)動格局。③由固定效應(yīng)模型可知，加入控制變量前后，綠色金融均對鄉(xiāng)村振興起顯著促進(jìn)作用。

[關(guān)鍵詞]綠色金融；鄉(xiāng)村振興；時空演變；莫蘭指數(shù)；固定效應(yīng)

一、 引言與文獻(xiàn)綜述

自鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略提出以來，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，但“三農(nóng)”方面依舊存在許多問題，如鄉(xiāng)村基礎(chǔ)設(shè)施不完善、產(chǎn)業(yè)鏈條短、產(chǎn)銷對接不暢等；農(nóng)村生產(chǎn)生活環(huán)境還有待改善，鄉(xiāng)村文化公共服務(wù)建設(shè)不足；農(nóng)民缺乏生產(chǎn)積極性，鄉(xiāng)村空心化、人才外流等問題依舊嚴(yán)峻等，距2035年基本實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化還有較大差距。2018年中央一號文件強(qiáng)調(diào)要開拓鄉(xiāng)村投融資渠道，推進(jìn)綠色金融發(fā)展1。綠色金融是工具，鄉(xiāng)村振興是目的，要實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，就需要利用好綠色金融的導(dǎo)向、投資與分配等功能。研究鄉(xiāng)村振興與綠色金融的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展符合當(dāng)下中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下創(chuàng)新驅(qū)動的要求。因此，分析兩者時空差異及聯(lián)動性實證結(jié)果，對于針對不同地區(qū)實行個性化政策，推動區(qū)域間合作發(fā)展具有重大的現(xiàn)實意義。

針對綠色金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)同發(fā)展，國外研究目前側(cè)重于從各個角度研究綠色金融對鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)的推動作用。Han[1]認(rèn)為綠色金融推動脫貧攻堅，通過支持農(nóng)業(yè)、商業(yè)和生態(tài)的共同發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興；Zielińska等[2]研究綠色金融促進(jìn)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展與空間結(jié)構(gòu)改善的關(guān)聯(lián)性；Johnson等[3]重點關(guān)注鄉(xiāng)村綠色金融創(chuàng)新企業(yè)成功的關(guān)鍵要素；Gil[4]則更看重環(huán)境立法對兩者的推動作用。國內(nèi)研究大致可分為理論與實證研究兩類。理論研究方面，郭遠(yuǎn)智等[5]、龔斯聞等[6]、李二玲等[7]認(rèn)為綠色金融工具能極大提高資源分配效率與利用率，帶動經(jīng)濟(jì)全面綠色發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村人、地、業(yè)要素資源合理流動分配和高效利用；另一些學(xué)者研究了綠色金融對鄉(xiāng)村振興的支持路徑，例如安國俊[8]、孫曉等[9]和張柏楊等[10]研究通過綠色金融市場上流通的各種產(chǎn)品來提高資源配置效率；左正龍[11]和尚希文[12]以基礎(chǔ)性制度建設(shè)和長期性戰(zhàn)略為基本方向，研究配套完善的相關(guān)市場監(jiān)管機(jī)制與法律法規(guī)；王小茵[13]和劉剛[14]利用金融手段多渠道、多手段和多方式去解決“三農(nóng)”問題。在實證研究方面，楊暉[15]研究“贛州樣板”的綠色金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展模式，認(rèn)為建設(shè)信用依托、發(fā)展金融教育是鄉(xiāng)村振興的突破點；楊林等[16]對四川省農(nóng)村綠色金融問題進(jìn)行剖析，創(chuàng)新地提出“小組互助”的綠色產(chǎn)品體系；程莉等[17]和歐陽紅兵等[18]用計量方法證明綠色金融對鄉(xiāng)村振興的影響效應(yīng)等。

綜上所述，國內(nèi)外現(xiàn)有研究已對綠色金融推動鄉(xiāng)村振興的路徑進(jìn)行了大量的理論與實踐研究，多數(shù)學(xué)者的研究集中于綠色金融單方面對鄉(xiāng)村振興的實現(xiàn)路徑以及促進(jìn)作用，關(guān)于兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的研究則相對空白。兩者在現(xiàn)實中具有一定的相關(guān)性，不同地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展程度差異會產(chǎn)生個性化政策建設(shè)的需求，而關(guān)于兩者協(xié)調(diào)度的空間聯(lián)動性研究處于空白狀態(tài)，其對于考慮區(qū)域間聯(lián)合發(fā)展協(xié)作具有重要意義。故本文對鄉(xiāng)村振興和綠色金融的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展進(jìn)行研究，嘗試彌補(bǔ)現(xiàn)有理論的空白地區(qū)。本文通過熵權(quán)法構(gòu)建鄉(xiāng)村振興與綠色金融指數(shù)，再參考董文靜等[19]、王成等[20]和陳濤等[21]區(qū)域耦合協(xié)調(diào)分析方法來研究中國綠色金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，并嘗試從其時空發(fā)展變化以及區(qū)域發(fā)展差異兩個方面探討兩者在不同時間與地區(qū)的發(fā)展度與協(xié)調(diào)度變化，探索其特征與機(jī)理，并提出差異化鄉(xiāng)村振興政策、在“領(lǐng)頭羊”效應(yīng)下進(jìn)行區(qū)域協(xié)調(diào)合作以及拓寬發(fā)展渠道等政策建議。

二、 綠色金融與鄉(xiāng)村振興機(jī)理分析

綠色金融促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。綠色金融引導(dǎo)資金流向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，使農(nóng)業(yè)向低碳化、綠色化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)綠色科技投入和新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展，從而帶動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級與結(jié)構(gòu)調(diào)整。同時綠色金融有利于在鄉(xiāng)村產(chǎn)生環(huán)保文化導(dǎo)向，促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動與鄉(xiāng)村文化保護(hù)傳承、生態(tài)環(huán)境涵養(yǎng)和資源永續(xù)利用等有機(jī)統(tǒng)一，輔助培育文明鄉(xiāng)風(fēng)，樹立鄉(xiāng)村綠色信用觀念。此外，綠色金融長期發(fā)展利于糾正政府調(diào)配資源的偏差，優(yōu)化鄉(xiāng)村資源配置，促進(jìn)新能源技術(shù)開發(fā)，優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的使用效率，高效地促進(jìn)宜居生態(tài)建設(shè)，從而實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興。

鄉(xiāng)村振興帶動綠色金融發(fā)展。生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化意味著碳排放量大幅度減小，從而推動碳減排項目增加和綠色金融向更高階段發(fā)展；文明鄉(xiāng)風(fēng)可以營造一個良好的環(huán)保低碳氛圍，提高政府和村民對綠色金融的支持度，也能為企業(yè)投資提供良好的低碳環(huán)保環(huán)境，從而推動綠色金融的發(fā)展；治理有效不僅意味著鄉(xiāng)村治理良好，也意味著綠色金融發(fā)展取得較好成績，它的正面回饋能最大限度為綠色金融帶來高額利潤，推動綠色金融發(fā)展；綠色金融以不同的工具手段改善并推動了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、生態(tài)、文明和治理全面發(fā)展，極大地提高了農(nóng)民生活水平，進(jìn)而推動了村民富裕生活的實現(xiàn)進(jìn)程。村民生活富裕，就有多余資金投入金融市場，加速資本在金融市場中的流動，進(jìn)而推動綠色金融市場的規(guī)模發(fā)展。因此，綠色金融與鄉(xiāng)村振興相互作用，協(xié)調(diào)發(fā)展（圖1）。

三、 數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)體系構(gòu)建、研究方法

1. 數(shù)據(jù)來源

以中國30個省區(qū)市為樣本1，數(shù)據(jù)來源于2011—2019年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和國泰安數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)平臺等。

2. 指標(biāo)體系構(gòu)建

本研究參考劉孜等[22]、馮蘭剛等[23]的研究，選擇綠色金融的代理變量運(yùn)用熵權(quán)法構(gòu)建綠色金融指數(shù)；參考謝天成等[24]、譚燕芝等[25]的研究思路和方法，選取相關(guān)代理變量，運(yùn)用熵權(quán)法構(gòu)建鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系（表1）?？刂谱兞坑薪鹑诎l(fā)展水平（fd），由金融機(jī)構(gòu)存貸款余額/gdp表示；城鎮(zhèn)化水平（ur），由城鎮(zhèn)人口占比表示；工業(yè)發(fā)展水平（ind），由工業(yè)增加值/gdp表示。

3. 研究方法

（1）耦合協(xié)調(diào)度模型

引入耦合協(xié)調(diào)度模型測度綠色金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)同效應(yīng)，模型如下：

[Cθi=Sθi×Eθi（Sθi+Eθi2）2? ? ][? ? ? Gθi=α×Sθi+β×EθiDθi=Cθi×Gθi] （1）

[Cθi]表示耦合度，[Gθi]表示綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，[Dθi]為耦合協(xié)調(diào)度。本研究假定兩者同樣重要，故設(shè)[α]=[β]=0.5。耦合協(xié)調(diào)度介于0和1之間，數(shù)值越大，表明兩者協(xié)調(diào)發(fā)展能力越強(qiáng)；數(shù)值越小，表示兩者協(xié)調(diào)發(fā)展能力越弱。協(xié)調(diào)等級如表2所示。

（2）泰爾指數(shù)（Theil Index）

引入泰爾指數(shù)測量綠色金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的差異水平，模型如下：

[Tl=1ni=1n（DθiDθi×lnDθiDθi）]? （2）

其中[Dθi]表示第i個省區(qū)市的耦合協(xié)調(diào)度，[Dθ=1ni=1nDθi]為全國各省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)度的平均值，泰爾指數(shù)越接近0，各省的耦合發(fā)展差異越小；越接近1，耦合差異越大。

（3）收斂系數(shù)與變異系數(shù)

引入收斂系數(shù)與變異系數(shù)測量耦合協(xié)調(diào)度的收斂性特征及偏離程度，模型如下：

[τθ=1ni=1n（ln（Dθi）-1ni=1nln（Dθi））2][? ? ? ?Vθ=1ni=1n（Dθi-Dθi）2Dθi] （3）

其中[τθ]為收斂系數(shù)，[ Vθ]為變異系數(shù)，[τθ]和[ Vθ]越小則表示收斂性越強(qiáng)。

（4）莫蘭指數(shù)（Morans I）與Getis-Ord指數(shù)

為進(jìn)一步測量綠色金融與鄉(xiāng)村振興的時空關(guān)系，引入莫蘭指數(shù)測量綠色金融與鄉(xiāng)村振興的空間相關(guān)性，分別使用全局莫蘭指數(shù)與局部莫蘭圖測量不同時間不同地區(qū)兩者的相關(guān)程度，指數(shù)大于0表示正相關(guān)，其值越大，相關(guān)性越強(qiáng)。引入Getis-Ord指數(shù)測度冷熱區(qū)。熱點區(qū)為高高聚集，冷點區(qū)為低低聚集。

四、 實證分析

1. 綠色金融與鄉(xiāng)村振興的時空特征分析

根據(jù)表1構(gòu)建的指標(biāo)體系，利用熵權(quán)法測度我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興指數(shù)（表3）。使用ArcGIS 10.2可視化綠色金融與鄉(xiāng)村振興的空間格局圖（圖2）。

2011—2019年中國各省區(qū)市的綠色金融和鄉(xiāng)村振興均得到迅速發(fā)展，主要原因有3點：一是2011年部分地區(qū)綠色金融和鄉(xiāng)村振興的發(fā)展基礎(chǔ)較為薄弱，容易形成高速增長；二是綠色信貸、綠色債券、綠色基金等綠色金融衍生工具近年來快速發(fā)展，規(guī)模不斷擴(kuò)大，為市場提供了充足資金支持和更多可選擇的綠色工具；三是國家近年來出臺了一系列相關(guān)政策，如碳達(dá)峰、碳中和、全面小康等政策目標(biāo)為兩者的快速發(fā)展提供了有力支持。

綠色金融方面，整體來看，2011—2019年我國綠色金融實現(xiàn)了跨越式發(fā)展，北京、青海、寧夏和新疆均有超過40%的漲幅。從區(qū)域?qū)用鎭砜?，我國綠色金融發(fā)展東部較強(qiáng)，主要集中在沿海省區(qū)市，尤其是北京和上海，兩地2019年綠色金融指數(shù)分別為0.746與0.644，遙遙領(lǐng)先其他省區(qū)市。中部往西逐漸減弱，尤其是云南、貴州和寧夏發(fā)展較慢，2019年綠色金融指數(shù)分別為0.289，0.296和0.277，主要原因在于這些地區(qū)的綠色金融相關(guān)政策出臺較晚，因而發(fā)展不明顯。發(fā)達(dá)地區(qū)的相關(guān)政策推行時間早，故近年來發(fā)展迅速。

鄉(xiāng)村振興方面，整體來看，2011—2019年發(fā)展水平顯著提高。其中較發(fā)達(dá)地區(qū)例如北京、廣東的鄉(xiāng)村具有較好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，故2011—2019年增速不明顯。相對落后地區(qū)的鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平具有較高增速，例如云南發(fā)展增速達(dá)到126%，居第一，四川的發(fā)展增速達(dá)到117%，居第二。2019年，新疆、湖南和山東的鄉(xiāng)村振興指數(shù)位居前三，分別為0.62、0.61和0.60；云南、四川、寧夏和黑龍江鄉(xiāng)村振興指數(shù)最低，僅為0.41、0.35、0.37和0.39。整體而言，我國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略穩(wěn)步推進(jìn)，但省域間呈現(xiàn)固化發(fā)展，整體東西部格局區(qū)域特征未有較大變化。

2. 鄉(xiāng)村振興與綠色金融耦合協(xié)調(diào)度的時空耦合分析

（1）耦合協(xié)調(diào)度分析

通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型，得到2011—2019年綠色金融和鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度（表4）；運(yùn)用ArcGIS10.2將兩者的耦合協(xié)調(diào)度空間格局可視化（圖3）。

從時空層面看，我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興在2011—2019年的平均耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)逐年遞增的態(tài)勢，耦合協(xié)調(diào)度均值從2011年的0.5935增加到2019年的0.6773，我國整體耦合程度從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)上升為初級協(xié)調(diào)，說明近年來兩者協(xié)同發(fā)展程度不斷提升，由低層次有限發(fā)展變化至高層次協(xié)調(diào)發(fā)展。2011年我國耦合協(xié)調(diào)程度為瀕臨失調(diào)的有3個省區(qū)市，分別為四川、云南和寧夏，達(dá)到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的有11個省區(qū)市，初級協(xié)調(diào)有15個省區(qū)市。至2019年，我國耦合協(xié)調(diào)程度為瀕臨失調(diào)的省區(qū)市降為0，勉強(qiáng)協(xié)調(diào)的省區(qū)市僅有2個，分別為寧夏和云南，初級協(xié)調(diào)20個省區(qū)市，且有7個省區(qū)市的協(xié)調(diào)等級上升至中級協(xié)調(diào)。綠色金融工具可以有效推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)向低碳結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型并提高污染治理的效率。故2010—2019年，我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興在國家政策的支持以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展推動下，兩者耦合程度在各省區(qū)市都得到了較大的提升，綠色金融與鄉(xiāng)村振興協(xié)同發(fā)展效應(yīng)明顯。

從區(qū)域?qū)用鎭砜矗覈G色金融與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)東強(qiáng)西弱、南高北低的現(xiàn)象。2019年、北京、上海、江蘇、湖北、湖南、廣東和新疆的耦合協(xié)調(diào)程度均大于0.7，在高度協(xié)調(diào)發(fā)展階段；而西部地區(qū)除新疆達(dá)到中級協(xié)調(diào)外，普遍落后于東部地區(qū)。其中四川、云南和寧夏3個省區(qū)市耦合協(xié)調(diào)程度相對較差，但數(shù)值也分別達(dá)到0.566、0.587、0.605，表明整體上綠色金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)同發(fā)展效應(yīng)明顯，只是相對其他省區(qū)市協(xié)同效益略低。原因在于各個地區(qū)的相關(guān)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以及文化政策有較大差異性，東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，同時政策執(zhí)行力以及環(huán)保意識氛圍都相對強(qiáng)于西部地區(qū)。隨著時間推移，我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興的耦合協(xié)調(diào)水平整體快速提高，協(xié)同發(fā)展能力整體較強(qiáng)，耦合協(xié)調(diào)等級差異逐年縮小，增長態(tài)勢趨于穩(wěn)定。

（2）地區(qū)收斂性分析

由圖4可知，耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)的收斂系數(shù)、變異系數(shù)和泰爾指數(shù)各年系數(shù)值均小于0.1，在2011—2014年均呈現(xiàn)出快速遞減態(tài)勢，2014—2019年均在較低值附近波動，表明早年協(xié)調(diào)發(fā)展水平暫時落后的地區(qū)與水平較高的地區(qū)差距逐漸減小。原因在于，相關(guān)的支持政策由最初的發(fā)達(dá)試驗區(qū)逐漸向全國擴(kuò)散，基礎(chǔ)較好地區(qū)的發(fā)展速度減緩，落后地區(qū)發(fā)展加速，從而各地區(qū)差距縮小，呈現(xiàn)明顯的地區(qū)收斂性。

（3）綠色金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的空間效應(yīng)檢驗

構(gòu)建全局莫蘭指數(shù)測度中國鄉(xiāng)村振興與綠色金融耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)程度；利用2011年和2019年的局部莫蘭圖來測度不同省區(qū)市間的綠色金融與鄉(xiāng)村振興的空間相關(guān)與聚集性。

由表5可知，所有年份的Moran指數(shù)均在1%顯著性水平下顯著，大多集中在0.3～0.4，表明兩者呈顯著空間正相關(guān)。2011—2018年的Moran指數(shù)逐年增長，空間聚集分布現(xiàn)象更為明顯。但2019年具有較大回撤，從2018年的0.4080下降到0.2917。說明2019年空間聚集分布現(xiàn)象有所減弱，高值與低值的差距減小。

全局莫蘭指數(shù)只能從宏觀的角度分析兩者的空間正相關(guān)性，無法刻畫具體省域之間的空間集聚性和領(lǐng)域依賴效應(yīng)。為進(jìn)一步考察不同省區(qū)市間的空間相關(guān)關(guān)系，繪制2011年和2019年的局部莫蘭散點圖（圖5）。2011年一、三象限的省區(qū)市距離原點位置較遠(yuǎn)，位于第一象限（高值區(qū)域）的省區(qū)市多為東部沿海省區(qū)市，位于第三象限（低值區(qū)域）的省區(qū)市多為西部內(nèi)陸省區(qū)市。2019年較多省份位于原點附近，少部分省份距離原點較遠(yuǎn)，整體空間格局未發(fā)生明顯變化，大部分省區(qū)市之間的差距縮小，高值區(qū)與低值區(qū)趨同。2011年處于第二象限（本身是低值周圍是高值）的省區(qū)市有天津、江西和河北，到2019年第二象限的省區(qū)市為0，說明高值省區(qū)市對鄰近低值省區(qū)市具有明顯帶動效應(yīng)。高低聚集的省區(qū)市在2011年除新疆外其他位于第四象限的省區(qū)市，在2019年均不同程度地往原點靠近，表明本身是高值且對鄰近省區(qū)市具有很好的帶動作用。但新疆作為特例在2011年和2019年均處于第四象限（本身為高值，相鄰為低值）且與原點較遠(yuǎn)，主要原因在于新疆地區(qū)區(qū)域面積較大，且深居內(nèi)陸，周圍省區(qū)市發(fā)展較為落后，缺乏聯(lián)動效應(yīng)，難以帶動周圍省區(qū)市發(fā)展。整體來看，東部沿海地區(qū)已經(jīng)形成良好空間聯(lián)動格局，能夠有效帶動鄰近省區(qū)市發(fā)展。西部內(nèi)陸地區(qū)自身發(fā)展水平較低，缺少區(qū)域間的聯(lián)動，難以與鄰近省區(qū)市協(xié)同發(fā)展。

為進(jìn)一步探究我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度的空間熱點與冷點區(qū)域，引入Getis-Ord指數(shù)并繪制2011和2019年綠色金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度空間冷熱點圖（圖6）。2011年我國熱區(qū)主要集中在江蘇和上海附近，由東往西呈擴(kuò)散態(tài)勢，熱度逐漸遞減，西部省區(qū)市除新疆為次冷區(qū)外均為冷區(qū)。2019年我國冷區(qū)省區(qū)市明顯減少，大部分冷區(qū)轉(zhuǎn)為次冷區(qū)，僅有云南、四川和寧夏仍然屬于冷區(qū)。東部沿海地區(qū)省區(qū)市熱區(qū)呈現(xiàn)擴(kuò)大態(tài)勢，天津、河北、浙江、安徽、江西由次熱區(qū)轉(zhuǎn)為熱區(qū)，并帶動附近過渡區(qū)的省區(qū)市轉(zhuǎn)變?yōu)榇螣釁^(qū)。表明先進(jìn)區(qū)域能夠?qū)χ苓叺貐^(qū)產(chǎn)生良好的示范作用，形成外部范圍經(jīng)濟(jì)，周邊地區(qū)學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)的經(jīng)驗實現(xiàn)快速發(fā)展。

3. 影響因素分析

為進(jìn)一步探究兩者的影響因素，本研究選擇金融發(fā)展水平（fd）、城鎮(zhèn)化水平（ur）、工業(yè)發(fā)展水平（ind）作為控制變量，使用固定效應(yīng)模型對綠色金融和鄉(xiāng)村振興進(jìn)行分析。

首先進(jìn)行Hausman檢驗，P值為0.0000，故本研究使用固定效應(yīng)模型，分別對鄉(xiāng)村振興（rur）和綠色金融（gre）加入控制變量進(jìn)行回歸。由表6可知，模型1到模型3綠色金融系數(shù)均在1%顯著為正，系數(shù)分別為0.4781、0.1941和0.1203；模型4在5%顯著為正，系數(shù)為0.1045，表明綠色金融對鄉(xiāng)村振興具有顯著促進(jìn)作用?？刂谱兞糠矫?，金融發(fā)展（fd）在模型2到模型4均顯著為正，表明金融發(fā)展能有效促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。城鎮(zhèn)化水平（ur）在模型3和模型4均顯著為正，表明城鎮(zhèn)化水平越高，鄉(xiāng)村振興的發(fā)展越迅速。工業(yè)發(fā)展水平（ind）在1%顯著為負(fù)，表明工業(yè)發(fā)展不利于綠色金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展?？傮w來看，在對比加入控制變量前后，綠色金融均對鄉(xiāng)村振興起到促進(jìn)作用。故深化綠色金融發(fā)展，對助推鄉(xiāng)村振興至關(guān)重要。

五、 結(jié)論與建議

本研究運(yùn)用熵權(quán)法構(gòu)建綠色金融與鄉(xiāng)村振興指數(shù)，通過耦合協(xié)調(diào)度模型分析兩者耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，進(jìn)一步通過莫蘭指數(shù)測度兩者空間相關(guān)性，最后通過固定效應(yīng)模型分析兩者影響因素，結(jié)論如下。

2011—2019年我國綠色金融和鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平顯著提高，整體來看發(fā)展區(qū)域差異較大，東部地區(qū)發(fā)展較快，尤其沿海區(qū)域；西部除新疆外其他地區(qū)發(fā)展較為緩慢。綠色金融方面，云南、貴州和寧夏發(fā)展較差；鄉(xiāng)村振興方面，云南、四川、寧夏和黑龍江鄉(xiāng)村振興指數(shù)較低。雖然整體數(shù)值呈現(xiàn)上升態(tài)勢，但綠色金融發(fā)展程度在不同地區(qū)仍有較大差距，鄉(xiāng)村振興發(fā)展東西整體發(fā)展格局未變。2011—2019年我國綠色金融與鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)能力持續(xù)上升，整體從勉強(qiáng)協(xié)調(diào)跨越進(jìn)初級協(xié)調(diào)階段。兩者耦合協(xié)調(diào)收斂系數(shù)、變異系數(shù)和泰爾指數(shù)均小于0.1，表明省區(qū)市間發(fā)展協(xié)調(diào)能力差距縮小，地區(qū)收斂性顯著。對2011—2019年我國綠色金融和鄉(xiāng)村振興耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)度空間效應(yīng)檢驗，結(jié)果表明各年莫蘭指數(shù)均為正，呈現(xiàn)顯著空間正相關(guān)關(guān)系，從局部莫蘭散點圖可知，中國近年來綠色金融與鄉(xiāng)村振興發(fā)展水平不同省份之間差距縮小，東部沿海地區(qū)空間聯(lián)動效應(yīng)較好，中西部地區(qū)空間聯(lián)動較弱。由固定效應(yīng)模型可知，綠色金融對鄉(xiāng)村振興有顯著促進(jìn)作用，金融發(fā)展和城鎮(zhèn)化水平越高，越有利于鄉(xiāng)村振興；工業(yè)發(fā)展水平對鄉(xiāng)村振興起負(fù)向作用。

除新疆外，東部沿海地區(qū)與西部內(nèi)陸地區(qū)兩者發(fā)展水平差距較大。對此政府應(yīng)針對落后地區(qū)發(fā)展的異質(zhì)性，調(diào)整相應(yīng)的發(fā)展舉措，打破桎梏發(fā)展的因素，探索地區(qū)差異化綠色金融與鄉(xiāng)村振興政策。本研究提出如下建議：

對于東部發(fā)達(dá)地區(qū)，應(yīng)加強(qiáng)省際合作，充分發(fā)揮東部沿海地區(qū)的“領(lǐng)頭羊”作用，帶動綠色金融與鄉(xiāng)村振興空間聯(lián)動性較弱的西部內(nèi)陸落后地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。分享發(fā)達(dá)地區(qū)的實踐經(jīng)驗，使得東西部的各類資源能夠有效流動。在雙方聯(lián)動發(fā)展的同時，縮小雙方耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的不平衡程度。繼續(xù)加強(qiáng)其空間聯(lián)動效應(yīng)，擴(kuò)大輻射范圍，增強(qiáng)省區(qū)市間的聯(lián)動，以帶動周邊更多省區(qū)市綠色金融與鄉(xiāng)村振興的發(fā)展；對于中西部低水平落后地區(qū)，應(yīng)大力普及綠色金融知識，實行針對性政策，如設(shè)立專項部門，建立政府專項綠色計劃投資基金。完善產(chǎn)業(yè)鏈并升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加對人才的吸引能力，提高社會保障水平等。注重省區(qū)市間聯(lián)動，完善其基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，建立與高水平區(qū)的聯(lián)結(jié)紐帶，縮小地區(qū)差距，進(jìn)一步推動兩者協(xié)調(diào)發(fā)展。拓寬綠色金融產(chǎn)業(yè)渠道，完善綠色金融專業(yè)人才培養(yǎng)體系。我國綠色金融發(fā)展落后地區(qū)的綠色項目多以綠色信貸為主，其他綠色產(chǎn)品涉及較少，無法有效地引導(dǎo)綠色資金多方面流入鄉(xiāng)村。為更好實現(xiàn)綠色金融與鄉(xiāng)村振興的協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)該在落后地區(qū)加大對綠色金融人才的培養(yǎng)力度，宣傳綠色思想，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺落實綠色金融走進(jìn)鄉(xiāng)村，引導(dǎo)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展。同時提高相關(guān)政策的執(zhí)行效率，落實綠色衍生品入戶，增加綠色衍生品的普及度。農(nóng)戶可以自由組合不同的綠色產(chǎn)品，有利于農(nóng)戶更好化解綠色發(fā)展過程中帶來的金融風(fēng)險，保障農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)綠色發(fā)展，進(jìn)而帶動鄉(xiāng)村振興。

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基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“農(nóng)村三產(chǎn)融合發(fā)展助推鄉(xiāng)村振興的內(nèi)在機(jī)理與路徑選擇研究”（項目編號：19BJY115）。

作者簡介：舒泰一（1998-），男，云南師范大學(xué)泛亞商學(xué)院碩士研究生，研究方向為綠色金融；張子微（1996-），女，云南師范大學(xué)泛亞商學(xué)院碩士研究生，研究方向為綠色金融；趙田田（1998-），女，云南師范大學(xué)泛亞商學(xué)院碩士研究生，研究方向為綠色金融；陳燦煌（1964-），男，湖南理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)理論與政策。

（收稿日期：2022-06-13? 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>

1 資料來源于《中共中央 國務(wù)院關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興 加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》，中華人民共和國中央人民政府官網(wǎng)，http：//www.gov.cn/zhengce/2021-02/21/content_5588098.htm？ivk_sa=1024320u。

1 由于數(shù)據(jù)可得性，本研究樣本不包含西藏及港澳臺地區(qū)。