□ 舒泰一 張子微 趙田田 張曉磊 陳燦煌

一、引言與文獻(xiàn)綜述

2020年，我國(guó)已實(shí)現(xiàn)全面脫貧，如何將鄉(xiāng)村振興與脫貧成果有效銜接是廣大農(nóng)村發(fā)展需要關(guān)注的重要問題。綠色金融能夠?qū)⒔鹑谑袌?chǎng)上的資金合理配置到鄉(xiāng)村發(fā)展上來，促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，提高鄉(xiāng)村治理水平，增加農(nóng)村居民收入。為深入貫徹落實(shí)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，2019年，人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、財(cái)政部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導(dǎo)意見》強(qiáng)調(diào)要發(fā)展“三農(nóng)”綠色金融，滿足鄉(xiāng)村多樣化融資需求。為積極響應(yīng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，2020年富滇銀行為種養(yǎng)殖業(yè)規(guī)模化發(fā)展、農(nóng)產(chǎn)品深加工產(chǎn)業(yè)鏈等提供信貸資金支持，用綠色金融手段助力鄉(xiāng)村振興?？梢?，綠色金融為鄉(xiāng)村振興提供更多可能性。

我國(guó)綠色金融與鄉(xiāng)村振興的相關(guān)研究主要集中在綠色金融與鄉(xiāng)村振興的路徑分析和實(shí)證研究?jī)刹糠?。從路徑分析的層面來看，綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興尚存在基礎(chǔ)配套設(shè)施不足、農(nóng)村綠色金融產(chǎn)品不足、供需矛盾尖銳且現(xiàn)有綠色金融工具整合性不足、協(xié)同效應(yīng)弱等問題；且農(nóng)村綠色金融政策亟待完善、綠色融資渠道狹窄、涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)綠色金融創(chuàng)新的積極性不高。鄉(xiāng)村振興應(yīng)該通過金融手段參與細(xì)化分工并與低碳產(chǎn)業(yè)結(jié)合發(fā)展。綠色金融創(chuàng)新能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)興旺、鄉(xiāng)風(fēng)文明、宜居生態(tài)和生活富裕，對(duì)推進(jìn)鄉(xiāng)村人才振興也有獨(dú)特作用。因此，針對(duì)現(xiàn)有問題，要通過綠色信貸、綠色保險(xiǎn)和碳金融等方面支持鄉(xiāng)村振興，改善鄉(xiāng)村綠色金融供需環(huán)境，培育綠色金融需求主體，完善綠色金融市場(chǎng)體系，促進(jìn)綠色金融創(chuàng)新，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)在綠色金融方面的建設(shè)。從實(shí)證研究層面來看，用耦合協(xié)調(diào)度模型研究得出維西縣的綠色農(nóng)業(yè)與綠色金融的耦合度從良性階段上升到高度階段；用灰色關(guān)聯(lián)分析方法研究得出綠色金融與農(nóng)村發(fā)展有者較高關(guān)聯(lián)度。

綜上，綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響已有多個(gè)層面的研究，但綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興時(shí)變效應(yīng)的研究空缺。同時(shí)云南省的鄉(xiāng)村振興關(guān)系到多民族發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定，研究?jī)烧叩臅r(shí)變效應(yīng)對(duì)于發(fā)現(xiàn)兩者內(nèi)在規(guī)律及政策制定具有重要作用。因此，本研究采用時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型來分析云南省的綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響。研究云南省綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的時(shí)變關(guān)系，對(duì)于云南省的政策制定具有一定借鑒意義。

二、綠色金融與鄉(xiāng)村振興機(jī)理分析

（一）綠色金融與產(chǎn)業(yè)興旺

鄉(xiāng)村振興，產(chǎn)業(yè)興旺是重點(diǎn)。綠色信貸引導(dǎo)農(nóng)業(yè)向低碳化、綠色化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)小農(nóng)生產(chǎn)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有機(jī)銜接；綠色投資促進(jìn)綠色科技投入和發(fā)展新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)；碳金融的創(chuàng)新能積極帶動(dòng)綠色產(chǎn)業(yè)投融資發(fā)展；綠色金融衍生品可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈延伸發(fā)展，推動(dòng)減排技術(shù)開發(fā)；綠色保險(xiǎn)為相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和衍生品的創(chuàng)新應(yīng)用提供保證，降低相關(guān)環(huán)保創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展所帶來的跨時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)新技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺的關(guān)鍵在于中小企業(yè)的蓬勃發(fā)展，風(fēng)險(xiǎn)管理和信貸體系的不足成為掣肘其發(fā)展的最關(guān)鍵因素，而綠色金融能夠有效地彌補(bǔ)這兩方面的不足，推動(dòng)建立完善的規(guī)章制度體系。同時(shí)，低碳產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能提高相關(guān)綠色金融交易市場(chǎng)成交量，從而推動(dòng)綠色金融發(fā)展。

（二）綠色金融與生態(tài)宜居

鄉(xiāng)村振興，生態(tài)宜居是關(guān)鍵。綠色信貸的發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村自然環(huán)保的生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有顯著的正導(dǎo)向作用；綠色投資的發(fā)展加大對(duì)環(huán)境治理的投資，改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境；碳金融的發(fā)展糾正政府調(diào)配資源的偏差，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)實(shí)現(xiàn)；綠色保險(xiǎn)能為綠色生態(tài)建設(shè)提供信用支持。由EKC理論可知，當(dāng)人均收入增加至較高水平時(shí)，人均收入和環(huán)境優(yōu)化度會(huì)成正相關(guān)關(guān)系。故綠色金融推動(dòng)鄉(xiāng)村整體生活水平提高至較高水平后，自然而然地能夠?qū)崿F(xiàn)鄉(xiāng)村生態(tài)宜居。生態(tài)環(huán)境的優(yōu)化也意味著碳排放量大幅度減小，從而推動(dòng)減排項(xiàng)目增加和綠色金融發(fā)展。

（三）綠色金融與文明鄉(xiāng)風(fēng)

鄉(xiāng)村振興，鄉(xiāng)風(fēng)文明是保障。綠色信貸的發(fā)展能在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)產(chǎn)生環(huán)保文化導(dǎo)向，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境涵養(yǎng)和資源永續(xù)利用等有機(jī)統(tǒng)一；綠色投資通過加大對(duì)資源環(huán)境的文娛、養(yǎng)生及休閑產(chǎn)業(yè)的投資，促進(jìn)文明鄉(xiāng)風(fēng)的形成；綠色保險(xiǎn)則可以輔助釀造文明鄉(xiāng)風(fēng)，打造鄉(xiāng)村綠色信用觀念。綠色金融本身就具有一種社會(huì)規(guī)范效用，這種效用可以使得對(duì)社會(huì)的主流認(rèn)知群體形成一種綠色環(huán)保發(fā)展觀念，并對(duì)其余成員形成一種道德意識(shí)層面的約束力，營(yíng)造文明鄉(xiāng)風(fēng)環(huán)境。相對(duì)地，文明鄉(xiāng)風(fēng)也可以營(yíng)造一個(gè)良好的環(huán)保低碳氛圍，使得各方提高對(duì)綠色金融的支持度并推動(dòng)其發(fā)展。

（四）綠色金融與治理有效

鄉(xiāng)村振興，治理有效是基礎(chǔ)。綠色信貸、綠色投資、碳金融以及綠色保險(xiǎn)等衍生工具的發(fā)展，可以有效地推動(dòng)鄉(xiāng)村金融經(jīng)濟(jì)制度體系的完善,促使鄉(xiāng)村金融機(jī)構(gòu)更好服務(wù)“三農(nóng)”。綠色金融的發(fā)展能夠給人植入一種綠色道德觀念，一旦這種思想成為一種共識(shí)，村民就會(huì)增強(qiáng)環(huán)保意識(shí)，提高節(jié)能環(huán)保的自覺性，促進(jìn)居民自我治理。綠色金融使鄉(xiāng)村發(fā)展更加規(guī)范化、合理化，也能增強(qiáng)農(nóng)民的法律意識(shí)，促進(jìn)法治治理進(jìn)一步落實(shí)。同時(shí)，有效治理的正面回饋也能促進(jìn)綠色金融的進(jìn)一步發(fā)展。為綠色金融在鄉(xiāng)村發(fā)展提供了良好的環(huán)境，降低了綠色金融進(jìn)駐鄉(xiāng)村的各項(xiàng)成本；同時(shí)金融機(jī)構(gòu)得以拓展業(yè)務(wù)，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，帶來高額利潤(rùn)，推動(dòng)綠色金融發(fā)展。

（五）綠色金融與生活富裕

鄉(xiāng)村振興，生活富裕是根本。我國(guó)農(nóng)村人口在全中國(guó)占比35%左右，是進(jìn)行低碳經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要主體；鄉(xiāng)村居民參與綠色金融對(duì)于縮小城鄉(xiāng)差距，實(shí)現(xiàn)生活富裕至關(guān)重要。綠色金融的發(fā)展能推動(dòng)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移就業(yè)和農(nóng)民增收，資金的注入可以使得農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施提檔升級(jí)，引導(dǎo)和健全社會(huì)保障體系，改善農(nóng)村人居環(huán)境。相對(duì)地，鄉(xiāng)村生活富裕，村民就有多余資金投入到金融市場(chǎng)中，從而推動(dòng)綠色金融市場(chǎng)的規(guī)模發(fā)展。綠色金融可以推動(dòng)和完善鄉(xiāng)村振興體系，并引導(dǎo)相關(guān)產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品向低碳轉(zhuǎn)型以及農(nóng)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)與結(jié)構(gòu)調(diào)整；綠色資本的大量投入也可以帶動(dòng)鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，維護(hù)良好的生態(tài)環(huán)境；綠色金融是使鄉(xiāng)村邁向富裕生活的關(guān)鍵力量，也是實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興必不可少的重要途徑。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建和模型分析

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

本研究選擇碳排放強(qiáng)度作為碳金融的代理變量，選擇農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為綠色保險(xiǎn)的代理變量，選擇工業(yè)廢水及廢氣治理投資作為綠色投資的代理變量，同時(shí)參考中央十四五規(guī)劃選取了綠色生態(tài)相關(guān)指標(biāo)，選取第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重作為低碳產(chǎn)業(yè)的代理變量。參考馮蘭剛等的研究，利用六大工業(yè)高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出作為綠色信貸的代理變量。結(jié)果如下圖所示：

圖1 綠色信貸代理指標(biāo)

2010-2015年云南省六大工業(yè)耗能產(chǎn)業(yè)利息支出不斷上漲，可以有效地作為綠色信貸的代理指標(biāo)。參考人民銀行昆明中心支行的數(shù)據(jù)，云南省2019-2020年綠色信貸余額分別為2995.65、3295.67億元，2020年相較于2019年綠色信貸規(guī)模上漲10.02%，但是2016-2020年云南省的六大工業(yè)高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出呈下降趨勢(shì)，與近年來綠色信貸規(guī)模不斷擴(kuò)大的事實(shí)相反，故該指標(biāo)不適合作為云南省綠色信貸的代理變量，而六大工業(yè)高耗能產(chǎn)業(yè)利息支出占比整體上漲趨勢(shì)不明顯，在0.8上下波動(dòng)，故該指標(biāo)也不適合作為云南省綠色信貸的代理變量。綠色信貸在我國(guó)起步較晚2007年才正式開始實(shí)行綠色信貸政策，數(shù)據(jù)較少，故暫不考慮綠色信貸指標(biāo)。

考慮到綠色金融指標(biāo)中綠色生態(tài)指標(biāo)與鄉(xiāng)村振興中生態(tài)宜居指標(biāo)有重疊，會(huì)影響總體時(shí)變走勢(shì)，故僅選取產(chǎn)業(yè)興旺、治理有效、生活富裕的相關(guān)指標(biāo)作為鄉(xiāng)村振興的指標(biāo)體系。

表1 云南省綠色金融及鄉(xiāng)村振興指標(biāo)體系

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于各年《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（三）主成分分析

運(yùn)用SPSS，把綠色金融相關(guān)指標(biāo)提取兩個(gè)主成分，鄉(xiāng)村振興相關(guān)指標(biāo)提取一個(gè)主成分作為新的指標(biāo)。

1.綠色金融指數(shù)

首先對(duì)綠色金融相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析，其中X1代表農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，X2代表碳金融，X3代表工業(yè)廢水治理，X4代表工業(yè)廢氣治理，X5代表低碳產(chǎn)業(yè)，X6代表水核風(fēng)電占比，X7代表天然氣占比，X8代表原煤占比，X9代表森林覆蓋率。

KMO取樣適切性量數(shù)為0.756。其中第一、第二主成分貢獻(xiàn)率分別為80.586%和11.974%。第一主成分貢獻(xiàn)率超過80%，取第一主成分作為綠色金融的新指標(biāo)，并將其命名為綠色金融發(fā)展指數(shù)。第二主成分Y2包含11.974%的貢獻(xiàn)率，其主要代表性變量為X3（工業(yè)廢水治理投資）、X4（工業(yè)廢氣治理投資）的權(quán)重都達(dá)到0.6以上，故選取其作為工業(yè)污染治理投資指標(biāo)，并將其命名為工業(yè)污染治理投資指數(shù)。其中綠色金融發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)，工業(yè)污染治理投資指數(shù)在2008年和2014年出現(xiàn)兩次頂峰后逐年下降。

2.鄉(xiāng)村振興指數(shù)

對(duì)鄉(xiāng)村振興相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析，其中X1代表可支配收入，X2代表農(nóng)林牧漁產(chǎn)值，X3代表水土流失治理面積，X4代表人均消費(fèi)支出，X5代表衛(wèi)生院床位數(shù),X6代表機(jī)械總動(dòng)力。

KMO取樣適切性量數(shù)為0.875。其中第一主成分貢獻(xiàn)率為93.039%，超過80%，取第一主成分作為鄉(xiāng)村振興的新指標(biāo)。

圖2 綠色金融與鄉(xiāng)村振興指數(shù)

（四）時(shí)變向量自回歸模型

TVP-SV-VAR模型又稱時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的VAR模型的假定較為嚴(yán)格，其參數(shù)不能隨時(shí)間變化而變化，而綠色金融發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，具有時(shí)變效應(yīng)。TVPSV-VAR模型參數(shù)帶有時(shí)變效應(yīng)，可以重點(diǎn)去研究在不同的時(shí)期和不同的時(shí)點(diǎn)下綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興沖擊的影響情況，因此能夠知道各變量之間的時(shí)變特征，由此可以從時(shí)變的角度進(jìn)行政策評(píng)估。綜合研究實(shí)際，采用TVP-SV-VAR模型對(duì)綠色金融相關(guān)指標(biāo)和鄉(xiāng)村振興相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。

TVP-SV-VAR模型的基本形式為：

四、實(shí)證分析

非平穩(wěn)的時(shí)間序列不能直接進(jìn)行回歸建模，否則得出的結(jié)論往往是有偏或者存在偽回歸的問題，因此首先要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性。

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表2所示，變量經(jīng)一階差分后均變平穩(wěn)。但是，若使用差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，會(huì)造成原始數(shù)據(jù)的信息丟失或者經(jīng)濟(jì)含義下降等問題。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可知，變量間至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，可以采用TVP-SV-VAR模型進(jìn)行分析。

（三）最優(yōu)滯后階數(shù)選取

表4 最優(yōu)滯后階數(shù)選取結(jié)果

如表4所示，各準(zhǔn)則均表明，應(yīng)該選擇一階滯后。

（四）TVP-SV-VAR模型結(jié)果分析

通過主成分分析得到綠色金融發(fā)展指數(shù)（Y1）、工業(yè)污染治理投資指數(shù)（Y2）和鄉(xiāng)村振興指數(shù)（ZX），選取一階滯后階數(shù)后，使用Oxmetrics進(jìn)行TVP－SV－VAR實(shí)證分析。通過采用MCMC方法進(jìn)行了20000次抽樣，同時(shí)舍去了前2000次所抽取的預(yù)抽樣。對(duì)Y1、Y2和ZX進(jìn)行估計(jì)，如表5所示。

表5 TVP-SV-VAR模型估計(jì)結(jié)果

由估計(jì)結(jié)果得，Geweke最大值為0.987，最高的無效因子僅為30.77，說明本次分析結(jié)果是有效的，蒙特卡洛模擬效果較好。

圖3 參數(shù)自相關(guān)系數(shù)、模擬路徑和后驗(yàn)分布

由MCMC方法參數(shù)估計(jì)分布圖可知，抽樣的自相關(guān)系數(shù)均在很短時(shí)間內(nèi)收斂到0附近，樣本路徑在均值附近上下波動(dòng)，因此適合使用TVP-SV-VAR模型。下面可進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行時(shí)變脈沖效應(yīng)分析，以揭示綠色金融發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響路徑和時(shí)間特征。

1.時(shí)變脈沖響應(yīng)分析

為更清晰反映綠色金融指數(shù)（Y1）、工業(yè)污染治理投資指數(shù)（Y2）對(duì)鄉(xiāng)村振興指數(shù)（ZX）的沖擊效應(yīng)，利用時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型刻畫不同時(shí)期與不同時(shí)點(diǎn)動(dòng)態(tài)反映情況，包含等間隔脈沖響應(yīng)與時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)。

2.等間隔脈沖響應(yīng)分析

如圖4所示，分別呈現(xiàn)了提前3期、提前6期和提前9期，即代表在短期、中期和長(zhǎng)期三個(gè)階段綠色金融與工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的脈沖響應(yīng)情況。并參考楊立生和楊杰的研究方法在已有等間隔脈沖響應(yīng)趨勢(shì)圖的基礎(chǔ)上，給出了三維脈沖響應(yīng)趨勢(shì)圖，便于更好地分析沖擊走勢(shì)。

圖4 等間隔脈沖響應(yīng)趨勢(shì)圖

圖4左側(cè)表示綠色金融指數(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興指數(shù)的等間隔脈沖響應(yīng)趨勢(shì)，右側(cè)表示工業(yè)污染治理投資指數(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興指數(shù)的等間隔脈沖響應(yīng)趨勢(shì)。對(duì)比短期、中期和長(zhǎng)期，短期綠色金融指數(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用不明顯，而長(zhǎng)期較明顯。早年我國(guó)發(fā)展重工業(yè)對(duì)環(huán)境造成巨大的破壞，環(huán)境保護(hù)政策力度匱乏，綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興沖擊效果較弱。我國(guó)在2007年度開始實(shí)施綠色信貸政策，各銀行相繼推出綠色信貸，我國(guó)綠色金融迎來強(qiáng)勢(shì)發(fā)展，長(zhǎng)期來看綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的發(fā)展具有明顯的促進(jìn)作用。圖4右側(cè)表示工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的等間隔脈沖趨勢(shì)，整體來看，工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興起促進(jìn)作用，長(zhǎng)期效果要遠(yuǎn)大于短期效果。

圖5 三維脈沖響應(yīng)趨勢(shì)圖

圖5左側(cè)表示綠色金融指數(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興的三維脈沖響應(yīng)圖，在2002年左右較短的滯后期會(huì)帶來較大的沖擊，隨著時(shí)間的推移較短滯后期的沖擊與較長(zhǎng)滯后期的沖擊均上升，但是短期沖擊效果不如長(zhǎng)期明顯。整體來看，近年來隨著綠色金融的發(fā)展，綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興整體的促進(jìn)效果是逐步提升，最近3年來看，綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響具有時(shí)滯性，即短期滯后效果較小，長(zhǎng)期滯后效果較明顯。圖5右側(cè)表示工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的三維脈沖響應(yīng)圖。在較短的滯后期來看，隨著年份的推移工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的沖擊較小，較長(zhǎng)滯后期隨著時(shí)間推移工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興沖擊逐漸變大，說明工業(yè)污染治理投資具有明顯時(shí)滯性，從開始投資到政策生效要經(jīng)過較長(zhǎng)時(shí)間。政府在進(jìn)行綠色金融相關(guān)政策的時(shí)候需要考慮到時(shí)滯性的影響，指定長(zhǎng)期政策，使綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興發(fā)揮最大的促進(jìn)作用。

3.時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析

進(jìn)一步根據(jù)標(biāo)志性事件的時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析，分別選取2003年、2007年和2016年三個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行研究。2003年時(shí)相對(duì)當(dāng)今綠色金融蓬勃發(fā)展，我國(guó)綠色金融政策力度不大，且經(jīng)歷SARS疫情，國(guó)民經(jīng)濟(jì)損失慘重。2007年時(shí)綠色信貸政策出臺(tái)，引領(lǐng)綠色金融快速發(fā)展。2015年底我國(guó)綠色債券政策出臺(tái)，2016年我國(guó)綠色金融政策相繼出臺(tái)，尤其云南省反復(fù)推出環(huán)境污染治理相關(guān)政策。圖6左側(cè)反映綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的時(shí)點(diǎn)脈沖，整體綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興具有促進(jìn)作用，但是2003年來看因?yàn)镾ARS沖擊影響，沖擊效果逐漸下降；2007年綠色信貸政策剛出臺(tái)，政策具有時(shí)滯性，政策效果不明顯，沖擊效果趨于平穩(wěn)，10期往后略微上升；2016年來看，我國(guó)綠色金融發(fā)展迅速，表明近年來綠色金融政策相繼出臺(tái)促使綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用顯著提升。

圖6 時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)趨勢(shì)圖

圖6右側(cè)表明工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)分析，三個(gè)年份隨著沖擊期數(shù)增加，工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興有明顯的促進(jìn)作用。早年我國(guó)對(duì)工業(yè)污染治理關(guān)注度不高，造成了霧霾嚴(yán)重，環(huán)境污染的結(jié)果，隨著近年來環(huán)境治理政策不斷出臺(tái)，空氣質(zhì)量逐漸改善，根據(jù)云南網(wǎng)消息，2020年環(huán)境空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)比例高達(dá)98.8%。由圖6可知，2003年2007年和2016年短期的時(shí)點(diǎn)脈沖效果不明顯，長(zhǎng)期來看2016年時(shí)點(diǎn)脈沖效果大于2007年的效果大于2003年的效果。說明環(huán)境污染政策對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用具有時(shí)滯性，近年來云南省的環(huán)境污染治理政策對(duì)鄉(xiāng)村振興有顯著促進(jìn)作用，長(zhǎng)期效應(yīng)明顯。綠色金融發(fā)展和鄉(xiāng)村振興不能一蹴而就，需要長(zhǎng)期的積累過程。

五、結(jié)論與政策啟示

從提取的主成分來看，綠色金融發(fā)展指數(shù)與鄉(xiāng)村振興指數(shù)近年來呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，二者發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。工業(yè)污染治理投資指數(shù)早年間波動(dòng)上升，2014年之后逐年下降。從時(shí)變脈沖響來看綠色金融指數(shù)和工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興產(chǎn)生了明顯了沖擊效應(yīng)。時(shí)點(diǎn)脈沖響應(yīng)來看，早年間我國(guó)綠色金融發(fā)展水平較低，對(duì)鄉(xiāng)村振興促進(jìn)作用不明顯；近年綠色金融蓬勃發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興起明顯促進(jìn)作用；工業(yè)污染治理投資在各年份均對(duì)鄉(xiāng)村振興起促進(jìn)作用，且近年來促進(jìn)作用更為明顯。等間隔脈沖響應(yīng)來看，短期內(nèi)綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響具有時(shí)滯性，沖擊效果不明顯，長(zhǎng)期來看綠色金融發(fā)展對(duì)鄉(xiāng)村振興具有明顯促進(jìn)作用。從三維脈沖響應(yīng)來看，近年來綠色金融指數(shù)和工業(yè)污染治理投資指數(shù)對(duì)鄉(xiāng)村振興的促進(jìn)作用在短期不明顯，而在2-3期后的促進(jìn)作用顯著提升，沖擊效應(yīng)隨期數(shù)增加逐漸增強(qiáng)。根據(jù)上述研究，得出如下的政策啟示:

第一，關(guān)注政策的時(shí)變效應(yīng)，引導(dǎo)綠色金融助力鄉(xiāng)村振興。綠色金融對(duì)鄉(xiāng)村振興的影響具有明顯的時(shí)變效應(yīng)，在短期內(nèi)無法看出政策效果，而長(zhǎng)期來看，政策效果會(huì)被積累放大。因此，要對(duì)政策時(shí)變效應(yīng)充分認(rèn)識(shí)，堅(jiān)持政策導(dǎo)向，用政策手段指引金融業(yè)調(diào)整發(fā)展方向，確保將綠色金融資金引到鄉(xiāng)村中去，為鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)注入活力，促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

第二，金融機(jī)構(gòu)要轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，用前瞻性的眼光去投資，實(shí)現(xiàn)更多可能性。農(nóng)村是我國(guó)實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的主要陣地，發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，但發(fā)展前景好且有政府政策支持，為金融機(jī)構(gòu)提供了較多的投資機(jī)會(huì)。綠色金融包含綠色保險(xiǎn)、綠色投資、碳金融等多方面，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該看準(zhǔn)時(shí)機(jī)，發(fā)展綠色金融，創(chuàng)新綠色金融產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)綠色金融與鄉(xiāng)村振興的有效銜接。

第三，加大對(duì)工業(yè)污染治理投資的資金投入，加強(qiáng)工業(yè)污染的政府監(jiān)管。上述實(shí)證分析表明，工業(yè)污染治理投資對(duì)鄉(xiāng)村振興的作用明顯，其內(nèi)在機(jī)理是由于城市內(nèi)工業(yè)發(fā)展成本高且環(huán)境管控嚴(yán)格。高污染企業(yè)選擇在鄉(xiāng)村發(fā)展，加重鄉(xiāng)村環(huán)境污染，使鄉(xiāng)村振興中生態(tài)環(huán)境目標(biāo)難以實(shí)現(xiàn)。因此，要實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興需要加大對(duì)工業(yè)污染治理投資的資金投入。由于企業(yè)的目標(biāo)是追求自身利益最大化，工業(yè)污染會(huì)造成外部不經(jīng)濟(jì)，因此需要政府采取政策手段，加強(qiáng)對(duì)高污染企業(yè)的監(jiān)管，促使企業(yè)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，做到經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境和諧相處。

第四，兼顧?quán)l(xiāng)村振興多方面需要。鄉(xiāng)村振興不僅僅是鄉(xiāng)村經(jīng)濟(jì)的振興，更是教育、衛(wèi)生、醫(yī)療等多方面的發(fā)展，綠色金融只是助力鄉(xiāng)村振興的手段之一，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興，要多種方式互相配合，如：數(shù)字經(jīng)濟(jì)、普惠金融都為鄉(xiāng)村振興提供了新思路和新路徑。