【《绿色金融发展的减贫效应实证研究》12000字（论文）】

绿色金融发展的减贫效应实证研究摘要本文首先整理相关文献，了解我国目前贫困状况以及从理论上分析绿色金融发展对贫困产生的影响，描述了绿色金融减贫的直接和间接作用机制，并提出了3个假说，以备实证检验。其次，在分析中国省（香港、澳门、台湾、西藏除外）省级绿色财政发展指标的基础上，通过构建中介效应模型和绿色金融扶贫效应模型，实证分析了我国绿色金融发展对减贫的影响。最后，根据实证结果提出绿色金融促进减贫的对策建议。在研究时本文主要采用实证研究法、规范研究法这两种方法去研究绿色金融对减贫的具体效应。通过分析实证研究结果，获得以下结论：第一，绿色金融是在2018年被提出，发展时间短，缺乏经验。第二，我们通过分析实证模型，得出以下结论：绿色金融发展会降低贫困进程。最后提出相应的政策建议来促进绿色金融在减贫中的有效性。关键词：绿色金融减贫促进作用抑制作用目录摘要 Ⅰ目录 Ⅲ一、引言 1(一)研究背景和意义 1(二)文献综述 2(三)研究内容与研究方法 3二、绿色金融发展与减贫效应的理论分析 5(一)核心概念界定 5(二)理论基础 6(三)绿色金融发展的减贫效应 7三、我国绿色金融发展现状 9(一)绿色金融政策支持力度不断加大 9(二)绿色信贷规模不断壮大 9四、绿色金融减贫效应的实证 15(一)绿色金融发展水平测度 11(二)模型构建 14(三)实证分析 15(四)实证分析参考结果 19五、绿色金融发展促进减贫的对策建议 20参考文献 21一引言（一）研究背景和意义1.研究背景我国的脱贫进程已将取得历史性进步，但是消除绝对贫困后，相对贫困仍将一直存在。因此不仅需要关注农村经济、百姓收入，经济整体的发展、城乡的协调、生态环境的平衡仍需要得到关注。我国的贫困对象有两类：一类集中在少数民族地区和边远地区，生活条件差，经济文化落后；另一类是零星贫困县，造成贫困主要原因是人口多、劳动力少、基本生产资料缺乏。随着科学技术的进步，工厂的机械化、自动化和产业结构的调整，将导致大量的原职工失业，城镇化失业人口增多，除了关注农村贫困，城镇贫困的存在也导致经济发展速度慢。因此，真正实现脱贫必须要关注农村和城镇经济的协调统一。现如今不仅需要促进经济发展，加强军事训练，提高国家地位，还需要提高人们保护环境的意识，促进绿色发展，以经济的可持续发展为目标，绿色发展是提高国家综合实力的重要一步。如今金融已经渗透到人们生活的方方面面：炒股、基金、移动支付、信贷等等，绿色金融会促进经济的可持续发展。“绿色信贷”在此背景下产生，对限制类、淘汰类项目，金融机构不予贷款，使资金流向更加环保的部门，调整产业结构，实现部门资金协调，帮助我国更好的实现减贫进程。2.研究意义（1）理论意义：使反贫困理论更加丰富。中国特色反贫困理论是指七个坚持，其中要坚持精准扶贫、坚持调动人们的生产积极性。绿色金融是在国家提倡绿色发展的背景下产生，通过实证分析证明，绿色金融会减缓我国贫困进程，通过研发绿色金融产品，调整产业结构升级，做到了精准扶贫，丰富了反贫困理论。（2）实践意义：为我国减缓贫困进程提供了可操作性的方法，通过绿色信贷，使资金流向需要的部门，实现各个部门的协调，使部分贫困地区能从事绿色产品的生产，增加了收入，促进了各个地区的可持续发展。因此本文对减缓贫困的发展有实际的指导意义。（二）文献综述1.国外研究现状（1）绿色金融发展对减贫的促进作用Park&Mercado(2015）本文主要研究中国的普惠金融与贫困减缓是否存在关系，通过观察普惠金融试验地区经济的发展水平以及实证分析得出，较低的利率为小微企业、农民、残疾人士等提供融资会减缓贫困进程，即普惠金融使贫困人口得到融资，进行创业，调整产业结构，最终会对贫困减缓产生显著性影响。 （2）绿色金融发展对减贫的抑制作用MaurerandHaber(2007)本文认为金融发展会抑制减贫进程。通过分析拉丁美洲近几年的数据，发现随着金融产品更新的越来越快，贫困地区却逐年增加。通过进行实证分析，发现金融发展并不会使贫困人口受益，反而使资金更多的流向发达地区，拉大了贫富差距，加剧贫困程度。（3）绿色金融发展对减贫作用的两面性Dhrifi(2014)本文主要讨论金融发展的存在对减贫的作用。首先分析1990-2000年不同国家的金融发展程度与贫困地区的数据，发现金融发展程度高的国家贫困地区逐年减少，金融发展程度低的国家近及近几年贫困地区有的增加，有的减少，没有明显的规律可循。AbdurRahman&Muhammad(2018)从巴基斯坦1960-2012年的金融发展与贫困人口数据发现，贫困人口随着国家金融发展水平的增加而增多，但是长期来看，国内消费水平一直增加，说明金融发展减缓了相对贫困。因此金融发展对减贫既有促进作用，也有抑制作用。2.国内研究现状（1）绿色金融与精准脱贫关系探讨孙宇翔（2019）“绿水青山就是金山银山”，在当前精准脱贫的背景下，如何充分利用绿色金融提高贫困地区百姓的经济收入，探索出一条扶贫新思路，对于我国取得贫困地区扶贫战役的绝对性胜利有着重要的作用。论文从当前绿色金融支持精准扶贫的路径、目前存在的问题、进一步的改进措施方面探讨了绿色金融与精准脱贫的关系。（2）绿色金融发展对减贫的促进作用黄秋萍等（2017)收集2007—2016年中国30个省份的数据，利用面板平滑转换模型证明包容性金融发展和贫困水平之间是否存在关系，结果显示，包容性金融发展减缓贫困过程。康萌萌（2018）探究保险的存在是否有利于减缓贫困过程，通过实证结果得出结论：保险有利于减缓贫困。李明（2021）文章收集整理有关绿色金融减贫的文献，学习绿色金融发展带来的变化，根据近期提出的反贫困理论，探索当前绿色金融发展与我国贫困之间的关系。（3）绿色金融发展对减贫的抑制作用孙永强（2012)、吴拥政（2014）的观点是绿色金融会对减贫起到抑制作用，随着绿色金融的发展，反而加剧贫困状况。胡宗义（2014)收集近期贫困人口数据，利用PVAR模型讨论金融发展与贫困人口之间的关系，通过分析得出：加快构建绿色金融长效机制的这几年，贫困人口逐年增加，说明绿色金融发展阻碍减贫过程。（4）绿色金融发展对减贫作用的两面性罗斯丹（2016)在实证模型中加入第二项普惠性金融发展指数，发现随着普惠金融的发展，贫困人口逐年降低，一段时期后，贫困人口又随之增加，即存在“U”形关系，证明了绿色发展对减贫既有促进又有抑制作用。(三)研究内容与研究方法1.研究内容本篇描述了文章的研究背景、研究内容和研究方法，表明目前我国所处的经济阶段，如何更好的解决相对贫困问题。其次是绿色信贷与减贫效应的理论分析。根据目前国家提倡的人与自然和平共处的发展理念，提出了绿色金融发展的概念。从反贫困理论出发，讨论如何更好地进行精准扶贫，减缓贫困进程。然后描述了我国绿色金融发展的现状，国家在不断加大绿色金融政策支持力度，以及在此背景下产生了绿色信贷，通过绿色信贷，是资金流向环保部份，进行产业结构升级，促进了精准扶贫。通过构建了绿色金融的减贫效应模型和中介效应模型进行实证分析，讨论了金融发展与减贫的关系，运用协整检验对结果进行了验证。最后是对策与建议。本文在结合本国国情的基础上，对绿色金融发展提出相关建议，以其更好地减缓贫困进程。2.研究方法关于我国绿色金融发展对减贫的效应研究，本文采用的研究方法主要有以下两种：规范研究法：通过学习整理有关绿色金融发展与减贫文献，根据已有的研究成果然后进行假设绿色金融会减缓贫困进程，然后进行理论分析。（2）实证研究法：本文首先探讨了目前我国所处的经济状态，在反贫困理论和绿色金融发展理论基础上，构建了绿色金融的减贫效应模型和中介效应模型，分析了金融发展与减贫的关系，最后运用协整检验对结果进行了验证。

二绿色金融发展与减贫效应的理论分析(一)核心概念界定1.绿色金融十九大报告中提出：坚持人与自然和谐相处，促进可持续发展。要树立和实践绿水青山就是金山银山的理念，坚持节约资源、保护环境，维护好生态环境的平衡。在此背景下提出了绿色金融发展，为生产绿色产品的贫困人口提供资金支持，使其获得更多资金来源，有利于精准扶贫，同时维护了生态系统的平衡。绿色金融包括：绿色债券、绿色基金、绿色信贷、绿色债券等等。绿色信贷是指对限制类项目，金融机构不予贷款；对于淘汰项目，要采取收回贷款的措施，从源头上切断污染产业盲目扩张的经济命脉，解决环境问题，调整产业结构。绿色金融、绿色信贷提出是为了使资金流向需要的部门，调整产业结构，进行精准扶贫，减缓贫困进程。绿色债券是指为中长期的绿色工程项目建设提供了全新的融资途径。许多绿色行业需要的资金多，其行业运营周期长，因此绿色债券市场可以方便、快捷地为其提供融资，解决资金困难问题，使绿色行业长期稳定发展，更好的减缓贫困进程。2.贫困消除贫困是人类的共同理想。作为拥有世界五分之一人口的大国，中国解决了绝对贫困，但相对贫困问题一直存在。目前来看，我国的贫困对象有两类：一类集中在少数民族地区和边远地区，生活条件差，经济文化落后；另一类是零星贫困县，造成贫困主要原因是人口多、劳动力少、基本生产资料缺乏。对于上述的贫困问题，如果国家加大对其绿色产品的资金投入，形成绿色产品链，加大对其基础设施和公路设施的建设，会极大的改善他们的贫困环境。例如绿色基金是指闲散的社会资金投入环保行业，政府倡导更多的人加入保护环境的行列。英国绿色投资银行就是政府积极鼓励发展绿色产业，减缓贫困进程。(二)理论基础1.贫困理念各国都在关注贫困问题，关于贫困课题的研究也是一直存在的，经济学、生态学等很多学科都涉及贫困问题，因此形成各种贫困理论。这些贫困理论为我们研究贫困问题提供指导方向。1.研究背景（1）马尔萨斯人口贫困理念贫困理论是对贫困背后原因的深刻解释。马尔萨斯贫困理论认为，人口的过度增长导致了贫困，人口的增长速度大大超过了物质材料的增长速度。人口增长过快首先导致失业率过高，企业岗位的空缺低于人口的数量，因此会有越来越多的人失业；其次人口增长过快会导致人们饥饿贫困，人口增长速度高于粮食生产速度，如果人口持续增加，会导致更多的人得不到粮食；人口增长过快会破坏生态系统的平衡，造成交通紧张、资源短缺、教育失衡等问题。因此造成贫困的主要原因是人口增长过快。（2）马克思制度贫困理论马克思认为贫困是由制度导致的，贫困的源头是资本主义制度。资本主义制度通过剥削劳动力获得利润来源，追求剩余价值，利用剩余价值进行扩大再生产，获得更多利润。而在这个阶段，工人只获得了微薄的工资，这些工资难以维持自身生活，随着经济的发展，贫富差距会越来越大。因此，马克思认为造成贫困的根源是资本主义制度。2.反贫困相关理念随着贫困问题不断被解决，各国都在尽力消除绝对贫困，而相对贫困却一直存在，因此，提出反贫困理论，进行精准扶贫，更好的缓解贫困问题。(1)资本形成减缓贫困除了上文讨论的造成贫困原因有人口增长过快和资本主义制度的存在外，资本不足也是造成贫困的一大原因。资金不足导致人们消费和投资需求低，人们存储的资金只是为了日常交易和预防突发事件的发生，需求不足就会导致阻碍社会经济的发展。因此该理论认为减缓贫困的举措是国家加大投资，一方面加大贫困地区基础设施建设、减少税收，一方面建立社会基金。加大贫困基础设施建设既可以使工人收入增加，又可以促进边远地区的运输发展；建立社会基金，为贫困人口提供资金援助，支持他们生产商品，可以拉动他们的消费、投资水平，从而促进整个经济的发展。（2）非均衡增长理论非均衡增长理论是指应考虑每个地区环境和发展特点，提出相适应的减缓贫困的举措，因为所有地区都存在的非均衡的差异，结合地区环境和适宜条件进行扶贫，能使资源得到最大化，促进经济的增长。(三)绿色金融发展的减贫效应1.绿色金融发展的直接减贫效应己有研究成果表明，金融发展对减贫的直接促进效应，主要是为对贫困地区提供相对应的金融服务，由此分析绿色金融发展的减贫效应：（1）绿色信贷补偿效应在国家积极鼓励绿色发展背景下，就提出了“绿色信贷”，对限制类项目，金融机构不予贷款；对于淘汰项目，要采取收回贷款的措施，从源头上切断污染产业盲目扩张的经济命脉，解决环境问题，调整产业结构。绿色信贷主要为了边远地区提供融资，为他们生产绿色产品提供资金援助，他们获得资金可以对厂房、公路等进行建设，提高运输速度，更好的进行产业升级，促进经济发展。（2）绿色融资效应绿色金融发展中包含金融绿色债券，它为中长期的绿色工程项目建设提供了全新的融资途径。许多绿色行业需要的资金多，其行业运营周期长，因此绿色债券市场可以方便、快捷地为其提供融资，解决资金困难问题，使绿色行业长期稳定发展。通过绿色债券融资，可以加大贫困地区的绿色旅游、绿色农业、林业等等，推动贫困地区行业发展，同时以上项目的发展需要更多的劳动力，无形中缓解了就业压力，提高了贫困人口收入，减缓了贫困进程。（3）绿色保险效应绿色保险的出现无疑给贫困人口行业发展提供保证，贫困地区大多处在恶劣的山区，交通不发达的农村，这些地区经常发生泥石流、地震、台风等自然灾害，绿色保险的存在可以为他们发生这些意外时保证人身安全和财产安全以及保证所从事的行业，减少灾害造成贫困的可能性。分析上文，提出如下假说：假说1：绿色金融发展会减缓贫困。2.绿色金融发展的间接减贫效应绿色金融的发展减缓贫困进程，主要通过以下两个方面进行：促进经济增长和收入分配效应。经济增长带来的效应是：滴流效应：绿色金融发展提高了整体的经济增长，社会财富通过滴流效应分配到贫困地区，提高了贫困地区的收入水平。就业效应：绿色金融发展中的绿色信贷、绿色债券，给边远地区提供资金援助，加大建设地区基础设施、旅游行业发展力度，无形中需要更多劳动力，提高了就业率，增加了贫困地区人口收入。财政支出效应：绿色金融发展促进了经济发展，提高了贫困地区收入水平，使政府税收增加，提高了政府的财政收入。政府财政主要有两方面支出：政府购买支出和转移支出。政府购买支出主要是公共基础设施建设以及公共产品的支出，通过金融信贷为贫困地区提供资金援助，会加大边远基础的建设；政府转移支付主要是失业金、救助金、养老金的支出等等。绿色金融基金的设立，是政府进行的资金投入，目的是为了贫困地区提供资金。因此政府的财政支出改善了贫困地区人们生活，提高了他们的生活水平，减缓了贫困进程。收入分配效应：除上述以外，绿色金融发展还会通过收入分配效应来减缓贫困进行，体现在：当绿色金融通过绿色信贷、绿色基金等为贫困人口提供资金时，人们收入增加，促进消费、拉动经济增长，同时会减缓贫困进程。因此，绿色金融发展通过滴流效应、就业效应、财政支出效应以及收入分配效应来促进贫困地区发展，提高收入，减缓贫困进程。从以上分析，提出下面研究假说：假说2：发展绿色金融可以通过促进经济增长来缓解贫困。假说3：发展绿色金融可以通过改善收入分配实现扶贫。三、绿色金融发展现状(一)绿色金融政策支持力度不断加大中国的绿色金融需要成为支持中国可持续发展的重要组成部分。”“绿水青山是金山银山”不仅明确了绿色金融的根本目标，而且强调了绿色金融建设的紧迫性。我国绿色金融逐步形成了以绿色信贷为基本政策重点，以绿色债券为主要驱动点，整合绿色基金、绿色股票、碳金融等方面的机制。在环境污染治理和低碳绿色转型的背景下，我国需要尽快构建完善的绿色金融体系，政府的绿色金融支持政策非常重要。绿色金融政策数量在逐年增加，说明我国政府大力支持绿色金融发展。表3.1我国绿色金融政策数统计政策数20102011201220132014201520162017201820192020绿色金融政策数量（个）33918106223891154179绿色信贷政策数（个）10465259296057数据来源：中国知网政报公报（中央政府公报与地方政府公报）。(二)绿色信贷的规模不断壮大在国家积极鼓励绿色发展背景下，就提出了“绿色信贷”，对贫困地区绿色产业、旅游产业、绿色农业提供大量资金援助，对限制类、淘汰类项目，金融机构不予贷款，从源头上切断污染产业盲目扩张的经济命脉，解决环境问题，调整产业结构，减缓贫困进程，促进绿色可持续发展。如图所示，从2013年到2018年间，绿色信贷余额在逐年增加，绿色信贷占比在9.0-10之间，2018年占比最高，说明我国绿色信贷快速增长，规模在逐年增加，整体发展良好。数据来源：中国银行保险监督管理委员会、《中国银行业社会责任报告》。

四绿色金融减贫效应的实证(一)绿色金融发展水平测度1.绿色金融评价体系建构我国的绿色金融政策大多还处于政策设计或实施的初级阶段，因此，政策的前效应预测和后评价仍然是构建绿色金融体系的一个重要方面。开展政策评价，首先要明确评价目标，可以概括为两个方面：一是使社会资金流向环保部门，保护环境，维护生态系统平衡，促进经济可持续发展；二是以金融工具和衍生品为支撑，提高资本配置效率，防范金融风险。同时效果评价还需要明确评价对象，从利益相关者出发，包括主体参与者。建立绿色金融体系的根本目标应该是提高绿色项目的回报率，降低污染项目的回报率，向经济发展中的绿色模式转变。因此，在政策评价中，如果采用统一的评价指标，可能达不到预期效果。因此绿色金融政策评价需要在协调各评价主体的基础上，建立各种政策的政策评价指标。图4-1如图所示，采用金融科技应收规模和增长率作为判断指标，表明金融绿色发展利润逐年增加，近几年规模虽有下降，但保持在正常范围内。2.绿色金融发展水平测度本文选取熵权法和专家评价法对绿色金融相关指标进行处理，并对我国绿色金融发展水平进行测算。熵方法能客观的处理数据结构，权重由信息熵的效用来确定，能减少误差影响，所以这种方法受到广大学者一致认可。但绿色信贷、绿色保险等概念是近期才被提出，为了得到更好的研究效果，我们学习以往的研究经验，各维度的权重由专家打分法来确定方法如下：（1）收集和分析整理数据，假设某一年有i个地区，j个指标，数据矩阵如下：X=i∈（1，m），j∈（1，n）；i，j为整数公式1对数据进行标准化处理，消除维数和单位的差异：采用公式2和公式3进行无因次处理，公式2处理正指数，公式3处理逆指数，Xv代表i区域j指数的值。公式2公式3（3）利用Wv=1+Vv进行坐标平移，从而得到第i个地区第j个指标的比重为：公式4（4）确定熵值E与差异系数F:公式5则第j个指标在综合指标中的比重为:公式6（5）利用以上各式得到综合指数:公式7接下来，测算中国省（除香港、澳门、台湾、西藏等省）2008—2017年间的绿色金融发展综合指数。表4.2各省2008-2017年绿色金融发展综合指数省份2008200920102011201220132014201520162017北京39.037.537.839.840.039.841.142.142.141.8天津33.234.833.933.634.233.733.332.934.334.7河北31.932.031.332.231.832.032.233.332.232.3山西31.833.433.332.131.833.232.433.333.132.8内蒙古33.133.833.934.333.833.932.832.632.2234.5辽宁33.534.434.533.834.232.734.634.931.832.4吉林34.135.334.434.634.633.833.533.533.332.8黑龙江36.634.534.434.735.337.335.535.835.335.6上海37.036.435.836.538.036.837.537.137.037.4江苏36.136.435.536.036.136.436.637.036.936.2浙江37.636.736.436.135.636.835.635.736.135.9安徽33.934.035.035.235.135.334.634.736.835.6福建33.332.932.832.732.333.132.232.433.832.5江西31.831.531.531.531.331.531.431.532.232.1山东37.938.537.337.339.238.736.636.036.537.4河南33.933.734.533.132.132.833.033.133.734.6湖北32.633.833.333.333.234.033.833.734.834.1湖南34.234.635.034.735.135.035.035.334.835.4广东37.037.438.838.138.438.337.738.037.338.6广西32.030.931.732.032.231.532.332.831.831.4海南31.230.131.534.330.830.735.030.830.929.6重庆33.032.832.933.032.833.233.030.133.333.8四川33.033.733.533.232.732.832.232.532.332.6贵州30.430.030.229.128.028.928.828.728.929.2云南30.229.329.429.329.929.629.528.728.829.0陕西33.532.333.332.131.432.231.932.631.731.9甘肃29.429.228.728.028.528.828.829.129.429.0青海26.929.027.826.728.427.626.727.327.527.3宁夏29.629.129.529.529.929.429.829.729.628.9新疆32.532.232.733.233.332.333.032.131.631.1如图所示，总体来看，我国各省的绿色金融呈上升趋势。北京、上海、广东等绿色金融发展水平比其他省份高，青海、宁夏、新疆等省绿色金融发展水平较低，说明国家仍需关注边远地区金融发展，结果表明，我国各省份绿色金融发展水平存在较大差距。(二)模型构建1.绿色金融减贫效应模型为验证假说1，同时结合我国省域发展实际，建立模型1，具体如下：InPOVit=Ɓ0+Ɓ1InGFit+Ɓ2InControls+Ƴi+£t+µit模型1其中，贫困指标是POVit，绿色金融发展指标是GFit，涉及到的控制变量是Controls。省是i，年份是t，截距是Ɓ0，特定区域内的固定效应是Ƴi，时间上的固定效应是£t，误差项是µit。假如变量GF是有效的，系数Ɓ1的值小于零，则假说1成立，代表绿色金融发展对减缓贫困有显著性作用。2.中介效应模型学习过去的经验，构建了中介效应模型，验证了假设2和假设3的真实性。进一步探讨经济增长影响绿色金融的减贫效果，还是收入分配影响减贫进程，还是两者共同作用来影响减贫进程。如果这两种作用存在，那么假设2和假设3就是成立的，将进一步衡量它们的贡献度：第一步，将经济增长和收入分配因素除外，仅在模型1的基础上构建实证模型，讨论绿色金融发展对居民贫困水平的影响为模型2：InPOVit=ɑ0+ɑ1InGFit+ɑ2InControls+Ƴi+£t+µit模型2第二步，验证中介变量与绿色金融发展的关系。首先构建模型，被解释变量是经济增长指数，核心解释变量是绿色金融发展指数，观察绿色金融发展与经济增长之间的关系，此是模型3；接着构建模型，被解释变量是收入分配，核心解释变量与模型2一样，观察绿色金融发展与收入分配的关系，此是模型4：InPGDPit=w0+w1InGFit+w2InControls+Ƴi+£t+µit模型3InINEit=w0+w1InGFit+w2InControls+Ƴi+£t+µit模型4第三步，首先构建模型，被解释变量是贫困水平，核心解释变量是经济增长指数和绿色金融发展指数，经济增长是否充分解释了贫困水平的降低，称为模型5；其次构建模型，被解释变量与模型5一样，核心解释变量是收入分配指数和绿色金融发展指数，观察收入分配是否充分解释了对贫困水平的降低，称为模型6：InPOVit=ɳ0+ɳ1InGFit+ɳ2InControls+Ƴi+£t+µit模型5InPOVit=ɳ0+ɳ1InGFit+ɳ2InINEit+ɳ3InControls+Ƴi+£t+µit模型6第四步，根据以上模型实证结果，测算绿色金融减贫的总效应、间接效应及直接效应。从以上内容可知，绿色金融发展对扶贫的总体效果是模型2中的系数ɑ1；绿色金融发展对中介变量（经济增长和收入分配）的影响指标是模型3和模型4中的系数w1；绿色金融发展对扶贫的直接影响指标是模型5和模型6中的系数ɳ1，控制了绿色金融发展的影响后，中介变量（经济增长和收入分配）对扶贫的影响指数是系数为ɳ2。此外，中介效应是w1ɳ2。总体效果ɑ1、直接效应ɳ1和间接效应w1ɳ2之间的关系可以表示为：ɑ1=ɳ1+w1ɳ2所以,中介效应存在时代表ɑ1,w1,ɳ2结果显著,如果ɑ1>ɳ1,则代表存在不完全中介效应.(三)实证分析1.单位根检验中国绿色金融发展的减贫效应是通过面板数据模型来证明的。为了消除各变量数据的影响，我们采用弹性来度量变量之间的关系。因此，相关变量的自然对数记录为InPOV、InGF、InUR、lnIS、InFE、InEDU、InOPEN、lnFAI、lnPGDP和IsnJNE。为了消除“伪回归”现象，在进行模型估计之前需要检验原始序列的平稳性。结果显示，原始序列不是的平稳的，我们研究了原始序列经过一阶差分后的平稳性。原始序列一阶差后的单位根检。如表4.5所示相关序列单位根检验方式变量Levin,lin&ChutIm,Pesaran&ShinW-statADF-FisherChi-squarePP-FisherChi-squarelnPOV-14.824***-5.440***143.602***153.651***lnGF-19.104***-9.597***214.101***287.842***lnUR-15.700***-7.262***171.089***140.229***lnIS-9.221***-4.494***127.525***151.618***lnFE-18.990***-9.062***209.939***308.307***lnOPEN-17.882***-8.828***203.792***257.697***lnEDU-19.354***-8.537***197.909***257.041***lnFAI-15.285***-6.349***162.557***179.514***lnPGDP-13.702***-6.625***168.885***249.663***lnINE-23.249***-6.784***152.373***152.737***注：***，**，*分别表示在1%、5%和10%的显著水平下显著如表4.5,四种检测方法都证明一阶差分后原始序列是平稳的，一阶差分后的变量在1%显著水平上是平稳的。所以,变量之间的关系可以进一步研究。2.协整检验本文利用Statal5.0和Eviews9.0测量软件，经过Kao检验、pedrodi检验和残差检验，对变量之间的关系进行面板协整检验，探讨各分析变量之间的关系,我们最开始的假设是变量之间不存在长期协整关系。根据结果，我们可以看出每个检验的p值基本上都小于0.01，因此我们可以拒绝原来的假设：变量之间不存在长期稳定的关系，所以变量之间的关系是长期稳定的。表4-6变量协整检验结果方法变量Kao检验Pedroni检验残差检验法模型（1）DFt值-3.624***ADFt值-2.043***PPt值-26.388***ADFt值-20.719***LLC-20.440***IPS-12.740***ADF265.849***pp440.559***模型（2）DFt值-2.445***ADFt值-0.825PPt值-30.016***ADFt值-20.456***LLC-23.562***IPS-14.072***ADF286.947***pp458.515***模型（3）DFt值-1.042ADFt值0.077PPt值-30.016***ADFt值-20.456***LLC-19.619***IPS-11.952***ADF255.644***pp430.384***模型（4）DFt值-0.718ADFt值-2.178***PPt值-30.016***ADFt值-20.456***LLC-24.362***IPS-14.534***ADF294.703***pp452.053***模型（5）DFt值-2.704***ADFt值-1.174PPt值-24.291***ADFt值-19.505***LLC-27.157***IPS-16.224***ADF322.986***pp541.574***模型（6）DFt值-3.299***ADFt值-1.628*PPt值-22.613***ADFt值-17.945***LLC-22.038***IPS-13.509***ADF283.401***pp492.016***3.绿色金融减贫效应模型（1）模型确定对模型1进行检验，由表4.7可知，F统计量值为39.814，相对p值为0.0000。因此，本文的结论是否定了原有的建立混合模型的假设，所以建立混合模型是不合理的，应选择个体固定效应模型。

表4.7绿色金融发展对减贫影响的估计结果变量SEREFEC7.8223***7.3227***8.1020***(11.9359)(13.5300)(13.1094)InGF-0.4874***-0.2114-0.3546***(-3.2565)(-1.5620)(-2.3241)InEDU0.06200.1775***0.2364***(0.9168)(3.9347)(4.9389)InUR0.3259***-0.1207-0.3904***(2.9446)(-1.099)(-2.9980)InFE-0.02810.01480.0356(-0.7344)(0.3497)(0.7011)InOPEN0.0668***0.0900***0.0827***(4.5542)(6.2841)(5.3228)lnIS-0.3042***-0.3324***-0.3139***(-4.6444)(-6.9982)(-6.3077)lnFAI-0.02480.01340.0505**(-0.7489)(0.5918)(2.0422)InPGDP-0.2746***-0.2048***-0.172***(-7.3453)(-6.9959)(—5.4104)lnINE0.01130.00220.0040(0.6876)(0.1837)(0.335)修正R20.4860.7790.895F统计量39.814P值0.0000Hausman检验17.383P值0.0430（2）回归结果分析根据前文应该建立个体固定效应模型，下面分析个体固定效应模型实证结果：第一、我国绿色金融发展会减缓贫困进程。绿色金融发展水平上升1%，伴随着贫困水平将降低0.355%，证明了假设1是正确的。因此，发展绿色金融对我国的贫困水平有显著性作用，可以缓解我国贫困进程。第二，城镇化水平会减缓贫困进程。城镇化水平上升1%，伴随着贫困水平将降低0.390%。代表加快建设城镇化使的贫困人口获得更多的工作机会，收入增加，缓解贫困进程。第三，产业结构会促进贫困进程减缓。产业结构上升1%，伴随着贫困水平降低0.314%。绿色金融提供的绿色信贷、绿色基金等无形中促进了银行业和贫困地区的产业升级，促进人们经济发展。第四，经济增长减缓贫困进程，经济增长上升1%，贫困水平降低0.172%。4.中介效应模型实证结果分析表4.8绿色金融发展的减贫效应中介模型估计结果变量模型2总效应模型3增长效应模型4分配效应模型5增长中介效应模型6分配中介效应C9.0940***-5.4031***6.7527**8.1235***8.9930***(14.6003)(-4.7242)(2.2271)(13.2384)(14.3428)InGF-0.4693***0.6361**-1.2832*-0.3591**-0.4558***(-2.9614)(2.1679)(-1.6579)(-2.3669)(-2.8596)InEDU0.2396***-0.0203-0.06010.2361***0.2403***(4.7606)(-0.2177)(-0.2444)(4.9424)(4.7698)InUR-0.9460***3.2299***0.0835-0.3866***-0.9469***(-11.2665)(20.7762)(0.2035)(-2.9852)(-11.2695)InFE-0.0837*0.7006***0.29360.0376-0.0868*(-1.7505)(7.9119)(1.2567)(0.7450)(-1.8086)(5.1849)(-0.4161)(-0.9559)(5.3212)(5.2219)術-0.5001**(-5.2515)(-2.9582)(-2.0074)(-6.4274)(-5.1064)(2.1123)(-0.3861)(1.8100)(2.0948)(2.0056)(-5.4800)(0.8330)修正0.88350.95670.7550.89510.8833统计量43.281122.228714.546840.025543.224P值0.0000P值0.0000P值0.0000P值0.0000P值0.000033.823092.33465.266317.209933.9918P值0.0000P值0•0000P值0.6275P值0•0280P值0•0000证明假说2和假说3成立的第一步是表4.8中的模型2，从实证结果来看，绿色金融发展减缓贫困进程。此外，从中可以看出，城镇化水平、财政支出和产业结构也会减缓贫困，会促进经济发展。证明假说2和假说3成立的第二步是模型3和模型4，从模型3的结果来看，绿色金融发展促进经济增长。从模型4的实证结果来看，绿色金融发展促进收入分配，可以有效缩小城乡收入分配差距。具体而言，即发展绿色金融对收入分配具有显著的负效应，发展绿色金融能够有效缩小收入分配差距。检验假说2和假说3成立的第三步是模型5和模型6，证明经济增长和收入分配的中介效应。从模型5和6的实证结果来看，绿色金融发展会减缓贫困进程。具体来说：绿色金融发展水平每上升1%，贫困水平降低0.359%和0.456%。(四)实证分析参考结果研究发现：第一，绿色金融发展是在近年被提出，发展时间短，经验少，且绿色金融发展不平衡，绿色信贷推出业务较多，其它像绿色基金、绿色债券推出业务较少。第二，如图4-2，我国地区金融发展不平衡，中部、西部,像青海、宁夏、新疆等地区绿色金融发展水平低，北京、上海等南部地区金融发展水平较高，地区绿色金融发展差异大。第三：农村地区依旧缺乏大量资金援助，即使绿色金融服务为农村提供了大量资金供给，农村地区经济落后、资源匮乏，情况依旧严峻。对三个假说的验证结果：绿色金融会直接缓解贫困进程，通过以上分析观察搭配，经济增长缓解贫困的作用比收入分配更强。五绿色金融发展促进减贫的对策建议（一）树立绿色减贫意识十九大报告中提出：坚持人与自然和谐相处，促进可持续发展。要树立和实践绿水青山就是金山银山的理念，坚持节约资源、保护环境，维护好生态环境的平衡。在此背景下提出了绿色金融发展，为生产绿色产品的贫困人口提供资金支持，使其获得更多资金来源，有利于精准扶贫，同时维护了生态系统的平衡。对于政府而言，要提倡绿色发展，节能减排，绿色基金的存在是政府专门为了绿色行业发展而提供的资金援助，呼吁大家将闲置资金投入到环保部门，维护好生态系统的平衡。对于金融机构而言，要利用科学技术更新绿色金融产品，通过绿色信贷、绿色基金等及时地为贫困人口提供资金，帮助他们做好产业结构升级。对于大众而言，每个人都应该做到保护环境，节约资源，利用好政府和金融提供的资金，为经济可持续发展而努力。（二）加快政策制度体系建设中国的绿色金融需要成为支持中国可持续发展的重要组成部分。”“绿水青山是金