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| 绿色信贷对畜牧业低碳转型影响研究 |
| 第766期 作者：□文/成慧君1，2，3 孙良斌1，2 吴继辉1，2 时间：2025/12/2 9:56:05 浏览：41次 |
［提要］ 在“双碳”战略背景下，绿色金融逐渐成为推动农业可持续发展的关键工具。畜牧业作为农业碳排放大户，其绿色转型迫在眉睫。本文以新疆为研究对象，基于2015～2024年14个地州市面板数据，构建固定效应模型，并引入工具变量法，系统分析绿色信贷对畜牧业碳排放强度的影响。研究发现：绿色信贷显著降低畜牧业碳排放强度，且在规模化养殖和技术赋能方面展现出显著协同效应。进一步空间异质性分析显示：其影响因地理条件与产业结构而异。
关键词：绿色信贷；低碳转型；畜牧业
基金项目：塔里木大学校长基金胡杨英才项目：“南疆红枣产业可持续供应链研究”（编号：TDSKBS202401）。通讯作者：孙良斌
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2025年6月3日
在全球气候治理背景下，推动农业特别是畜牧业的绿色低碳转型已成为各国政策重点。根据IPCC数据，畜牧业约占全球农业碳排放的14.5%，其中以甲烷与氧化亚氮等温室气体为主。中国提出的“双碳”目标对畜牧业提出了更加严格的减排要求。新疆作为我国重要牧区，畜牧业产值占比高、碳排放总量大，绿色转型任务艰巨。自2007年绿色信贷政策实施以来，金融在引导产业绿色发展中的作用不断增强。新疆作为绿色金融改革试验区，在绿色信贷政策探索方面走在全国前列。
一、绿色信贷政策框架
绿色信贷是我国自2007年起推行的核心绿色金融政策工具，旨在借助信贷资源配置手段，引导社会资本流向环保、节能与低碳产业。其政策机制主要包括三个方面：一是设置环境准入门槛，对高污染、高排放行业实施信贷限制；二是对绿色项目提供利率优惠、贴息贷款、专项授信等金融支持；三是持续更新《绿色产业指导目录》，推进绿色贷款评估标准化与信息披露机制的完善。2016年《关于构建绿色金融体系的指导意见》进一步明确绿色信贷为绿色金融体系的重要组成部分。新疆自2017年被列为首批国家绿色金融改革创新试验区后，其绿色信贷发展快速推进，重点在昌吉、克拉玛依、伊犁、哈密等地发展绿色农业、可再生能源、低碳畜牧等产业。截至2024年末，新疆绿色信贷余额达1，058亿元，年均增长率为21.6%，占全部信贷余额的13.9%。其中，畜牧业相关绿色项目贷款约82.33亿元，占全区畜牧业贷款总额（827.32亿元）的9.95%，明显高于2018年的4.2%，显示出绿色信贷在农业领域渗透率持续提升。（表1）
此外，新疆多地创新绿色金融产品模式。如，昌吉“绿碳融”产品设置差异化利率，2024年绿色贷款利率最低至3.9%，低于一般贷款平均利率1.6个百分点；阿勒泰则探索“牧草品种权+草地碳汇收益权”双质押模式，解决绿色养殖贷款担保不足问题。这些实践有效推动资金精准流向低碳养殖、粪污处理、智慧牧场等关键减排环节，为新疆畜牧业绿色转型提供金融支撑范式。
二、绿色信贷对畜牧业低碳转型的作用路径
新疆作为我国五大牧区之一，畜牧业产值占农业总产值的40%以上，但其碳排放压力不容忽视。2020年，新疆牧区及半牧区畜牧业碳排放总量高达7，068.06Gg CO2当量，其中粪污管理环节占比达40%，牛肠道发酵甲烷排放占比21%。区域排放差异显著，如伊犁河谷、阿尔泰山西部草原碳排放强度超过1，000kg CO2当量/hm2，远高于全疆平均水平307.08kg CO2当量/hm2。同时，新疆畜牧业仍以中小养殖户为主，规模化养殖比例不足30%，技术水平偏低，奶牛单产较全国平均水平低15%，饲料转化效率落后发达国家约20%。根据“十四五”节能减排目标，2030年新疆需实现单位畜牧产值碳排放强度比2005年下降65%，但目前仍有56.56%的草原区未达标，转型压力极大。
在此背景下，绿色信贷成为驱动畜牧业低碳转型的重要金融杠杆，其作用路径主要体现在资金供给、技术推动与结构优化三个方面。第一，绿色信贷通过专项担保、抵押创新等方式提升绿色项目融资可得性。2023年，新疆农担公司发放4，089笔畜牧业贷款，撬动资金11.43亿元，重点投向粪污资源化、智慧养殖等低碳项目；绿色贷款平均利率为4.2%，比普通农业贷款低约1.5个百分点。第二，绿色信贷为养殖企业引进节能减排技术提供了资金支持，如昌吉州农商行“活畜+保单”贷款助力粪污沼气发电，甲烷排放强度降低42%；伊哈乳业引入德国精准饲喂系统，试点牧场甲烷减排18%。第三，绿色信贷通过资金倾斜推动规模化转型。数据显示，2020～2024年间，获得绿色贷款的企业平均规模化率由25%提升至41%，碳排放强度下降约29%。如表2所示，绿色信贷正通过“资金+技术+结构”三位一体的路径，系统性地推动新疆畜牧业向高效、清洁、低碳转型，在“碳达峰、碳中和”目标下展现出战略引导与政策放大效应。（表2）
三、假设提出与模型构建
（一）假设提出。在新疆畜牧业绿色转型背景下，绿色信贷不但是一种融资工具，更是推动行业结构优化与减排技术落地的重要政策杠杆。根据已有理论与实践基础，其对畜牧业碳排放的影响主要体现在资源配置效应、成本调节效应与技术推动效应三方面。在资源配置层面，绿色信贷通过设立环境门槛、优先支持绿色项目，将金融资源向符合可持续发展要求的养殖企业倾斜，抑制高污染、高排放项目的信贷获取，推动资金精准流向粪污治理、节能设备引进等关键环节。在成本调节层面，绿色贷款通常具备利率优惠、担保贴息等特点，能够有效降低低碳项目的融资门槛，增强企业开展绿色转型的积极性。在技术推动层面，绿色信贷激励机制可助力畜牧业引进智慧养殖系统、精准饲喂技术及沼气发电设备，进而提升整体能源效率和粪污资源化水平。绿色信贷通过“资本导向-成本激励-技术赋能”的三重机制，影响畜牧业低碳转型，其作用效果受地区禀赋和企业特征的共同调节。
基于上述作用机制，本文提出以下三项核心研究假设：
H1：绿色信贷规模扩大能够显著降低畜牧业碳排放强度
这一假设认为，随着绿色信贷余额不断增长，其通过资金引导和成本激励作用，促进养殖企业采用低碳化生产方式，最终实现单位产值碳排放水平的下降。例如，昌吉州“绿碳融”产品支持下的粪污资源化利用、伊哈乳业引入的甲烷捕集系统均取得明显减排成效，验证了绿色信贷的减排潜力。
H2：绿色信贷对碳排放的影响在不同地区存在显著的空间异质性
由于新疆不同地区生态条件、产业结构与金融资源禀赋差异明显，绿色信贷的实施效果在地州市之间呈现差异化。例如，伊犁州因奶业集聚、技术基础较好，其绿色贷款边际减排效应显著强于克孜勒苏等生态脆弱、产业基础薄弱地区。因此，有必要对不同区域进行分层分析，探讨政策在空间层面的适应性与差异性。
H3：技术投入和规模化水平在绿色信贷与碳排放之间发挥调节作用
技术先进或规模化程度较高的企业更具吸收绿色金融资源和转化为减排成效的能力。例如，智慧牧场覆盖率越高，碳排放强度下降越显著；大规模养殖企业因管理效率提升，其单位产值碳排放普遍低于散养户。因此，绿色信贷的减排效应在技术水平高、生产规模大的企业中表现更为显著，呈现典型的调节路径。
（二）模型构建。为了系统检验绿色信贷对新疆畜牧业碳排放强度的影响，本文设定如下基础回归模型，采用双向固定效应面板数据回归方法，以控制不可观测的地区异质性与时间趋势：
基础回归模型：
CEIit＝α+β1GLCit+β2SCALEit+β3RDit+μi+λt+εit
其中，CEIit表示地区i在年份t的畜牧业碳排放强度，单位为kgCO2/万元产值；GLCit表示绿色信贷规模，单位为亿元；SCALEit表示畜牧业养殖规模化率；RDit为畜牧业企业技术研发投入营业收入比重。该模型用于估计绿色信贷对碳排放强度的边际影响，同时控制区域不可观测特质及时间趋势变化。在此基础上，本文进一步引入工具变量法，以“是否为绿色金融改革试验区（Policy）”为外生变量，构建两阶段最小二乘法模型（2SLS），以处理绿色信贷与碳排放之间可能存在的内生性问题，增强识别结果的稳健性。（表3）
第一阶段：预测绿色信贷规模：
GLCit＝δ0+δ1Policyit+δ2Xit+μit
第二阶段：替代变量回归碳排放强度：
CEIit＝α+β1GLCit+β2SCALEit+β3RDit+μi+λt+εit
其中，Policyit为虚拟变量，若地区i在年份t为绿色金融试点区，则取值为1，否则为0。
四、实证分析
（一）描述性统计。由表4可知，核心变量间存在较大差异，说明样本具有明显的结构差异性和区域代表性，这为验证H2与H3提供了现实基础。例如，绿色信贷规模（GLC）的均值为62.81亿元，但最大值高达203.77亿元，最小值仅8.32亿元，表明不同地州绿色金融投放存在显著不均衡；绿色信贷占比（GLC_Ratio）也从2.13%至17.89%不等，进一步印证区域间金融资源配置存在梯度。此外，规模化率（SCALE）和技术研发投入占比（RD）的均值分别为34.77%和1.87%，但标准差较大，说明不同地区或企业在组织化与技术水平上差异明显，为进一步分析其是否调节绿色信贷减排效应提供变量基础，从而支撑对H3的检验设计。（表4）
（二）回归结果分析。由表5可知，绿色信贷规模（GLC）回归系数为-0.023，在1%的显著性水平下成立（t=-3.12，p＜0.01），表明绿色信贷每增加1亿元，单位畜牧产值的碳排放强度将平均下降0.023kgCO2。这一结果明确支持了假设H1，说明绿色金融资源的投放在引导企业投资低碳养殖、推广节能减排技术等方面发挥了显著的引导与激励作用，确实有助于推动畜牧业向绿色可持续方向转型。此外，控制变量的回归结果进一步印证了假设H3中关于调节效应的设定。规模化率（SCALE）的回归系数为-1.407，显著性极高（p＜0.01），说明养殖企业组织化程度越高，单位产值碳排放强度越低。这可能与大规模养殖主体在设施设备、资源利用效率和环保投入上的集约化优势密切相关。同时，技术研发投入占比（RD）的系数为-0.856，并在5%显著性水平下成立（p＜0.05），说明技术创新能力的提升可有效增强畜牧企业的减排能力，强化绿色信贷的实际效用。综上结果表明，绿色信贷本身对减排具有直接效应，但其作用效果在技术先进或规模化水平较高的企业中更为显著，进一步验证了绿色金融政策在“资本引导+能力匹配”双维度机制下的有效性。（表5）
（三）工具变量回归分析。由表6可知，在进一步引入工具变量法（IV-2SLS）处理绿色信贷可能存在的内生性问题后，回归结果依然显著支持本文提出的核心假设。第一阶段回归结果显示，“是否为绿色金融改革试验区（Policy）”这一工具变量对绿色信贷规模具有显著正向影响，系数为18.264，在1%显著性水平下成立（t=5.92），同时SCALE与RD变量也显著影响绿色信贷水平（p＜0.05），说明政策试点在推动绿色金融资源投放方面发挥了强引导效应。R2为0.612，说明第一阶段拟合良好，且政策变量满足工具变量的相关性条件，不存在“弱工具变量”问题。（表6）
由表7可知，在第二阶段的回归中，使用第一阶段预测值替代原始绿色信贷变量进行估计，绿色信贷对碳排放强度的影响依然显著，系数为-0.027，t值为-2.94，在1%水平下显著。这表明即便控制了潜在的内生性，绿色信贷每增加1亿元，依旧能使单位产值碳排放强度下降0.027kgCO2，较基础模型的-0.023效果略强，进一步验证了假设H1，即绿色信贷在引导新疆畜牧业减排方面确实存在因果效应。此外，控制变量SCALE和RD在第二阶段中依然表现出显著负向关系，分别为-1.281（p＜0.01）和-0.726（p＜0.05），说明养殖规模化和技术投入仍然是影响碳排放强度的重要因素，这从因果推断的角度进一步印证了假设H3的有效性。（表7）
（四）区域异质性分析。由表8回归结果可知，在伊犁州样本中，绿色信贷对碳排放强度的边际影响最为显著（系数为-0.031，p＜0.01），显示出较强的政策传导效应和技术落地能力。其背后原因在于：伊犁州奶业集聚度高，绿色贷款主要集中在智慧牧场、甲烷捕集系统、精饲料技术等领域，绿色信贷与技术路径高度契合。相比之下，克州样本回归结果不显著，且系数较小，仅为-0.012。这表明在生态脆弱、技术基础薄弱的边远地区，绿色信贷对碳减排的促进作用相对有限，可能受限于项目适配性差、融资渠道不畅、企业吸收能力不足等因素。（表8）
因此，绿色信贷并非“普适型”政策工具，其实际减排效果在不同区域呈现出明显差异性。这种差异既受地理生态条件影响，也与畜牧业发展水平、技术吸收能力、政策执行机制密切相关。要提升绿色金融的有效性，应根据区域差异精准设计金融产品与支持机制，如在伊犁、昌吉等地继续深化低碳技术信贷工具，在克州等地则需强化基础设施建设和技术普及，增强信贷落地能力。
五、结论及启示
（一）结论。通过前文的描述性统计、固定效应模型、工具变量法以及区域异质性分析，本文系统评估了绿色信贷对新疆畜牧业碳排放强度的影响路径及效应差异，并对提出的三项研究假设进行了逐一验证，主要结论如下：
第一，绿色信贷在降低畜牧业碳排放强度方面表现出显著作用。无论是在基础回归模型中（系数为 -0.023），还是在工具变量回归中（系数为-0.027），绿色信贷规模的扩大均与单位产值碳排放的显著下降呈负相关关系，验证了假设 H1。这表明绿色金融资源通过利率优惠、专属信贷产品、担保支持等机制，引导养殖企业向低碳化、智能化方向转型，具有明显的政策工具效能。
第二，控制变量回归结果进一步印证了绿色信贷减排效应的受限性与依赖性。规模化养殖企业和技术投入水平高的主体，在吸收和转化绿色金融资源方面更具优势，回归系数分别表现为-1.407和-0.856（基础模型）以及-1.281和-0.726（IV模型），显著支持假设H3。这说明绿色信贷的作用并非孤立，而是与企业的生产组织形式和技术基础密切耦合，呈现出典型的“能力放大效应”。
第三，从区域异质性分析来看，绿色信贷在不同地州的作用强度差异明显，支持假设H2。以伊犁州为代表的奶业集聚区域，其绿色信贷边际减排效应最为显著（-0.031，p＜0.01），而克州等生态约束强、基础薄弱的地州则效果不显著。这反映出绿色信贷政策在不同地区的适应性不足，存在“金融供给-能力吸收”之间的结构性错配问题。
（二）启示。综合上述结果，可以得出以下启示：一是绿色信贷确实能够在资源引导、成本缓释、技术激励三个方面推动畜牧业低碳发展，但其效果取决于信贷资源的精准配置和企业端的技术与组织条件。二是现阶段绿色信贷政策仍存在区域覆盖不均、项目适配性差等现实挑战，特别是在技术基础薄弱的边远牧区，金融工具尚未形成有效激励机制。三是政策执行中存在“一刀切”倾向，应根据地区生态类型、产业结构与减排潜力，推动绿色金融产品设计的差异化、组合化，提升政策的落地效率与空间适应性。
此外，尽管绿色信贷对碳排放强度的影响显著，但本文仅考察了其在数量和比例层面的影响，尚未深入评估绿色信贷结构（如贴息比例、期限设置、担保方式）与减排效果之间的关系，未来研究可进一步拓展金融工具维度，结合微观企业层面数据，探讨金融效率与政策效果的匹配问题。同时，也需关注绿色金融与财政补贴、碳市场、数字化平台等政策工具的协同效应，从系统性视角推动绿色信贷机制的多维升级。
（作者单位：1.塔里木大学经济管理学院；2.新疆自贸试验区南疆研究中心；3.中国邮政储蓄银行股份有限公司阿克苏地区分行）
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