党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央坚持将“三农”工作置于全党工作的核心位置，并强调了农业农村发展的优先地位。2026年初，农业农村部将继续推动农业发展全面绿色转型①（资料来源：https://www.gov.cn/lianbo/202602/content_7058313.htm。），进一步凸显了绿色农业在农业强国建设与国家生态战略中的核心支撑地位。作为全球最大的农业生产国，中国拥有丰富的农业资源，但也存在资源过度开采、农业污染严重等环境问题，农业资源环境面临着内源性与外源性污染的压力，这严重阻碍了中国“双碳”目标的实现。有鉴于此，加快推进农业绿色转型显得尤为迫切。国际经验也表明，在经历了农业高速发展的阶段后，许多地区均面临着向绿色发展转换的趋势。在此背景下，农业绿色转型不仅是中国实现农业强国目标的关键举措，也是顺应全球绿色农业发展趋势的必然选择。推动农业绿色转型，既是应对农业资源短缺的重要途径，也是缓解社会主要矛盾的客观要求；不仅是乡村振兴的有效途径，更是赋能农业现代化的内在要求。然而，当前中国农业绿色转型面临诸多困境，除了依赖技术创新和政策支持，还要寻求农业绿色转型新路径，以解决资金、技术和市场等多方面的挑战。
作为金融“五篇大文章”之一，绿色金融被定位为推动绿色发展、实现“双碳”目标的关键组成部分。绿色金融通过引导金融资源向绿色农业领域倾斜，可以满足农业绿色转型的需求。近年来，绿色金融赋能农业绿色转型虽取得一定成效，但仍面临融资渠道受限、供需结构失衡、配套体系与扶持政策不完善等现实挑战。这些挑战需要通过进一步的政策革新和实践探索来克服，以实现绿色金融发展和农业绿色转型的协同进步。已有研究表明，以绿色金融改革创新试验区建设为代表的绿色金融改革措施，不仅构建了多层次的绿色金融标准体系，强化了激励约束机制，还创新了多元化的绿色金融产品和服务［1］。那么，绿色金融改革能否有效促进农业绿色转型？其作用机理如何？为了厘清上述问题，本文借助绿色金融改革创新试验区这一准自然实验，构建双重机器学习模型考察绿色金融改革对农业绿色转型的影响及作用机制，以期为进一步推动绿色金融改革提供重要参考，同时为农业绿色转型提供政策着力点。
从已有文献来看，与本文主题相关的研究主要聚焦以下两个方面：一是绿色金融的内涵及政策效应研究。目前，学术界对绿色金融的内涵并没有统一的界定，基于供给端和需求端等不同视角下的绿色金融内涵有所不同［2］。国家政策层面将绿色金融界定为“为支持环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用的经济活动”②（资料来源：https://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/gwy/201611/t20161124＿368163.htm。）。在政策效应上，学者从微观层面出发，以相关企业为研究对象，分析了绿色金融政策对企业绿色创新［3］、绿色创业［4］、绿色转型［5］等方面的影响；在宏观层面，学者多从经济增长［6］、现代化产业体系建设［7］和生态环境韧性［8］等角度出发，考察了绿色金融的政策效应。二是农业绿色转型的内涵及实现路径研究。农业绿色转型是在绿色经济、绿色发展上衍生出来的概念，秉持生态优先、绿色低碳的原则，旨在实现农业高产稳产与农业绿色发展的统一［9］，涵盖农业生产全过程和农业产业全链条的绿色化。在实现路径上，学者从不同角度研究发现，技术体系创新［10］、农业社会化服务［11］、人工智能赋能［12］、耐心资本下乡［13］等均有助于促进农业生产的绿色转型。
上述文献围绕绿色金融的内涵及政策效应、农业绿色转型的内涵及实现路径等展开了一系列讨论，为本文提供了理论支撑和研究基础。但尚未有文献对绿色金融改革与农业绿色转型的关系进行直接探讨，关于绿色金融改革对农业绿色转型的作用机制研究更是尚付阙如。为厘清绿色金融改革与农业绿色转型之间的关系，本文选取2011—2022年中国277个地级城市作为研究样本，构建双重机器学习模型，识别绿色金融改革对农业绿色转型的具体效应。相较于已有研究，本文潜在的边际贡献主要体现在：第一，以绿色金融改革创新试验区作为准自然实验，系统探究绿色金融改革对农业绿色转型的影响，既可为进一步推进绿色金融改革提供理论参考，也能为如何促进农业绿色转型提供新思路；第二，从资本配置效率、绿色技术创新、金融服务数字化这三个视角刻画绿色金融改革影响农业绿色转型的传导链条，有助于深化对绿色金融改革影响农业绿色转型内在逻辑的理解；第三，引入双重机器学习模型完成因果识别推断，避免传统政策效应研究方法的缺陷，以期显著提升高维数据回归的无偏性，并为机器学习方法在经济学领域的应用提供经验支持。
（一）政策背景
绿色金融改革创新试验区是中国为推动绿色金融发展、促进经济绿色转型及实现生态环境保护目标而设立的特定区域。试验区的核心目标是通过先行先试的政策创新，探索绿色金融的实践路径，为全国提供可复制、可推广的经验。绿色金融改革是一个由浅入深、循序渐进的探索式发展过程。2016年8月，中国人民银行等六部委发布了《关于构建绿色金融体系的指导意见》，为绿色金融改革创新试验区的设立提供了政策框架和指导原则。2017年6月，中国人民银行、财政部等多部门，共同制定了覆盖五省（区）八个市（新区）的绿色金融改革创新试验区总体方案，实施周期为五年。此举不仅标志着试验区建设由规划阶段正式转入具体试点探索与政策实践阶段，同时也标志着中国绿色金融体系建设进入了一个“顶层设计”与“区域探索”相结合的新阶段。同年，首批国家级绿色金融改革创新试验区在上述八个地区正式启动。此后，中国逐步扩大试点范围，将甘肃兰州和重庆等地纳入新一轮绿色金融改革试验。截至目前，中国已初步建立了完整的绿色金融立体发展体系，绿色金融改革试点取得了阶段性的成效，为绿色金融的全面发展奠定了坚实基础。
（二）理论机制
绿色金融改革创新试验区的设立积极响应了现实需求，为农业绿色转型提供了新的路径选择。自试验区设立以来，构建了更加完善的金融工具体系，减少了资金错配现象，有效引导社会资本向绿色农业项目流动。同时，试验区的成立进一步推动了绿色技术的研发与应用，不仅可以提高农业生产的生态效益，还能通过成本优化、提高产品质量等方式，增强绿色农产品的市场竞争力，形成正反馈循环，推动农业绿色转型。此外，金融服务与大数据、区块链等金融科技手段结合，能够有效应对农业发展中信息不对称的问题，实现对绿色农业项目的精准识别，为农业绿色转型提供支撑。基于此，本文综合考察绿色金融改革对农业绿色转型的影响，从提升资本配置效率、加强绿色技术创新以及推动金融服务数字化三个维度展开机制分析。
１．提升资本配置效率
绿色金融改革为提升资本配置效率带来了机遇，可以引导和优化金融资源向环境友好型、资源节约型农业项目倾斜，进而推动农业绿色转型。其一，绿色金融改革通过建立健全绿色金融政策体系和市场机制，优化了资本配置的制度环境。相关政策明确规定了绿色金融的支持重点，并细化了绿色金融的服务对象，绿色信贷建立的识别标准也充分发挥了“信息效应”，使得投资偏向绿色标的［14］，从而引导更多资本流向绿色农业领域。其二，由于资本的天然逐利性，绿色资本的有效配置需要通过政府的宏观调控得以实现，政策性绿色金融应运而生。一方面，政策性绿色金融通过引导市场资金流向，扩大了金融机构对环保型涉农企业的投资力度与规模，促进了绿色资本的有效配置；另一方面，政策性绿色金融通过释放明确的政策信号，培育市场机制，有利于改善资金供给质量［15］，实现对资本投向的外在调节，进而促进农业绿色转型。此外，根据资本配置理论，绿色金融政策通过优化资金导向、风险分担和信贷支持等机制，有效促进了资源向绿色农业聚集，降低了农业生产中的环境风险，提升了农业生产的效率与质量，从而推动了农业的绿色转型和高质量发展［16］。
２．加强绿色技术创新
绿色金融改革为绿色技术创新活动提供了融资便利性，能够进一步激发绿色技术创新积极性，从而加快推动农业绿色转型。其一，绿色金融改革能够通过结构化的资金配置方式促进绿色技术创新，进而带动农业绿色转型。从资金供给方来说，绿色金融改革创新试验区通过创新绿色金融产品和服务，如绿色信贷、绿色债券和绿色保险等，为绿色企业开辟绿色通道，拓宽了企业的融资渠道，缓解了融资约束，有利于企业绿色转型，促进绿色技术创新［17］。从资金需求方来说，试验区通过实施差异化的信贷政策，对绿色和非绿色产业采取差异化的奖惩措施，向市场传递明确的“绿色信号”，倒逼企业加强绿色技术创新，选择绿色的生产模式［18］。由此，便实现了“金融供给—金融需求”的双重优化，使得金融供给方与需求方均承担相应的责任，通过金融供给“绿色”定点引导，实现生产要素优化配置，为农业“绿色化”变革提供支撑。其二，绿色金融凭借其强大的信息优势，可以有效促进市场导向型绿色技术创新，加速节水灌溉、智能农业等绿色技术的推广，打破农业资源环境瓶颈，提升生产效率，进而显著提升农业绿色发展水平。
３．推动金融服务数字化
绿色金融改革能够促进金融服务与大数据、云计算等结合，推动传统金融服务数字化，助推农业绿色转型。其一，绿色金融改革鼓励金融机构开发和应用先进的金融科技手段，建立了智能高效的金融服务平台。一方面，数字赋能不仅优化了绿色产业项目的融资模式，还借助数据分析与智能决策等工具，提升了绿色金融服务的精细度和精确度，确保金融资源能够高效配置到最具潜力的绿色农业项目。另一方面，通过应用大数据技术，对大量信息进行清洗和分类处理，显著增强了金融机构获取优质绿色资源的能力，并有效缓解了潜在绿色投资者与金融机构之间的信息不对称。这一过程推动了金融机构开发出适应不同需求层次的多样化、分层分级金融产品［19］，从而更精准地满足农业绿色转型的需求。其二，绿色金融改革进一步完善了绿色金融基础设施，通过融合数字技术与市场需求，引导农户根据消费者绿色偏好优化资源配置，实现农业绿色转型。此外，试验区通过建立绿色金融大数据中心，增强了对绿色农业项目的监管能力。例如，通过收集和分析绿色农业项目的财务数据、环境数据和社会责任数据，为金融机构提供全面、动态的风险监测和绩效评估，帮助金融机构及时发现和防范潜在风险，保障农业绿色转型。
根据上述理论分析，本文提出以下研究假说：
假说1：绿色金融改革有助于促进农业绿色转型；
假说2：绿色金融改革可以通过提升资本配置效率促进农业绿色转型；
假说3：绿色金融改革可以通过加强绿色技术创新促进农业绿色转型；
假说4：绿色金融改革可以通过推动金融服务数字化促进农业绿色转型。
（一）计量模型设定
已有研究通常采用双重差分法、倾向得分匹配法以及合成控制法等传统因果推断模型来评估政策效果。然而，这些方法各有局限，双重差分法的有效性依赖于处理组和对照组在政策实施前的时间趋势相似性；倾向得分匹配法在选择匹配变量时可能存在主观偏差；而合成控制法则更适用于“一对多”的情况。同时，这类计量方法依赖于严格的假设体系，这些假设可能存在“维度诅咒”，也未能考虑非线性关系和交互效应。双重机器学习模型通过有机融合传统计量分析在因果识别上的方法论优势与机器学习算法的高维预测能力，能够在处理高维数据时精确估计因果效应。基于此，为准确识别绿色金融改革对农业绿色转型产生的影响，本文借鉴Chernozhukov等提出的双重机器学习（DML）模型进行因果推断［20］。构建部分线性的双重机器学习模型如下：
其中，（1）式为主方程，ｉ代表城市；ｔ代表年份；GREit为被解释变量，代表农业绿色转型水平；REFit为绿色金融改革政策变量；θ0是核心估计系数，用来反映绿色金融改革对农业绿色转型的影响效应；Xit为第ｉ个城市在第ｔ年的多维控制变量集合，g（Xit）的具体形式需要通过机器学习算法得到；εit为扰动项，假设扰动项的期望值为０。
为了确保回归结果的无偏性，本文借鉴张涛和李均超的方法［21］，进一步优化了模型设定，构造辅助方程（2）式，Xit通过函数f（Xit）影响政策变量REFit，并通过g（Ｘit）影响结果变量GREit。
其中，f（Xit）为处置变量对高维控制变量的回归函数，需要通过机器学习算法估计其具体形式；φit为扰动项，假设扰动项的期望值为0。
（二）变量选择
１．被解释变量：农业绿色转型（GRE）
囿于地级城市层面数据可得性，本文选择以绿色农业企业密度（即每万人绿色农业企业数）来衡量农业绿色转型。一方面，绿色农业企业密度可以反映一个地区从传统农业向绿色农业的转变程度，绿色农业企业数量的增加，意味着越来越多的农业生产主体开始采纳绿色发展理念，推动生产方式向可持续、环境友好型方向转变；另一方面，绿色农业企业密度能够体现市场对绿色农业的需求和参与程度，更多的绿色农业企业意味着市场对绿色、有机、可持续农产品的需求较高，有利于推动农业绿色转型。
２．解释变量：绿色金融改革（REF）
本文参考赵燕等的研究［22］，将“绿色金融改革创新试验区”作为政策变量来衡量绿色金融改革。鉴于第三批试验区成立时间较晚，本文将2017年和2019年绿色金融改革创新试验区涉及的８个城市（昌吉州、哈密市和克拉玛依市因数据缺失严重而剔除）作为实验组，非试验区城市作为对照组。具体而言，当城市ｉ在ｔ年获批设立绿色金融改革创新试验区，该城市在t年及以后年份赋值为1，否则为0。
３．控制变量
本文的控制变量包括：（1）经济发展水平（ECO），以人均地区生产总值（GDP）的对数衡量；（2）金融发展水平（FIN），以金融机构贷款余额与GDP的比值表示；（3）对外开放程度（OPE），以实际利用外资金额与GDP的比值度量；（4）人力资本水平（HUM），以在校大学生人数与总人口的比值衡量；（5）互联网普及率（INF），以互联网用户数与总人口之比度量；（6）产业结构升级（UPS），以第二、三产业增加值占比表示；（7）财政支农支出（AGR），以农林水支出与农业增加值之比表征；（8）市场交易效率（EFF），参考郑威和赵艺的做法［23］，以市场营销效率与市场化程度两个方面综合衡量；（9）公共服务水平（SER），以人均拥有公共图书馆藏书量表示。
（三）数据来源
本文以2011年至2022年中国277个地级城市③（考虑到样本的一致性与数据的可得性，不包括北京、上海、重庆和天津四个直辖市，同时剔除了海南、青海、新疆、西藏等《中国城市统计年鉴》中地级城市数量较少的省或自治区。）作为研究对象。绿色农业企业数量来源于浙大卡特—企研中国涉农研究数据库（CCAD）中的“中国绿色农业统计数据库”。其余数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、EPS数据库、CNRDS数据库以及各地方政府官网。表1列示了变量的描述性统计结果，农业绿色转型的均值为0.9850，最大值为21.4486，表明各城市的农业绿色转型水平仍有较大的提升潜力。
（一）基准回归检验
本文利用双重机器学习模型评估绿色金融改革对农业绿色转型的政策效应，基准回归使用随机森林算法，样本分割比例设定为1:4，回归结果见表2。列（1）控制了各控制变量的一次项，绿色金融改革（REF）的系数估计值为0.5603，且在1％水平上显著，说明该政策对农业绿色转型具有显著促进作用。列（2）加入控制变量的二次项，REF的系数仍显著为正，且数值变化不大。列（3）和列（4）依次控制城市固定效应与年份固定效应，REF的系数始终显著为正；尽管在城市固定效应下系数值有所降低，其正向影响依然显著。以上结果表明，绿色金融改革对农业绿色转型的促进效应在不同控制条件下均保持稳健，假说１得以验证。
（二）重设双重机器学习模型
首先，将基准回归中的样本分割比例分别改为1:2与1:7，以考察样本分割比例变化对研究结论的潜在影响。其次，将基准回归中的随机森林算法依次替换为套索回归和梯度提升，以检验不同算法对研究结论的可能影响。最后，将基准回归中的部分线性双重机器学习模型替换为交互式双重机器学习模型，以考察人为设定模型是否会影响研究结论。回归结果见表3，绿色金融改革（REF）的回归系数均显著为正，说明基准回归结果是稳健的。
（三）稳健性检验
1．调整研究样本
考虑到2020年新冠疫情冲击可能对农业绿色转型带来结构性影响，本文借鉴李晓龙和朱子诺的做法［24］，将样本时期限定在2011—2019年，重新进行回归分析。结果见表4列（1），绿色金融改革（REF）的估计系数在1％水平上显著为正，说明政策对农业绿色转型具有促进作用，进一步验证了假说1。
2．变量缩尾处理
为了减少异常值的影响，本文将所有变量上下1％的极端值分别调整为该百分位数处的值，并以此重新回归。检验结果见表4列（2），可以发现，绿色金融改革（REF）的系数虽有所降低，但仍然在1％的水平上显著为正，故而绿色金融改革可以促进农业绿色转型的结论依然是稳健可靠的。
３．考虑省份—时间交互固定效应
考虑到同一省份内的地级城市在地理位置、经济发展、政策环境和文化传统方面存在相似性，本文在基准回归中引入了省份—时间交互固定效应，进一步考察绿色金融改革对农业绿色转型的净效应。根据表4列（3）显示的检验结果，绿色金融改革（REF）的估计系数显著为正，再次支持了本文的核心研究结论。
４．内生性问题处理
为了更好地解决潜在的内生性问题，本文借鉴武英涛等的做法［25］，选取城市河流长度的对数作为绿色金融改革的工具变量。由于本文在研究过程中使用的是面板数据，且控制城市固定效应，而工具变量不随时间变化，为此，进一步借鉴郑威的做法［26］，设定面板工具变量，并构建双重机器学习的部分线性工具变量模型。具体公式如下：
其中，INSit代表工具变量，其余变量含义与前文一致。
回归结果见表4列（4），在考虑内生性之后，绿色金融改革（REF）的估计系数在10％的水平上显著为正，对农业绿色转型仍具有正向促进作用，本文研究结论依旧稳健。
（四）影响机制检验
上述结论已经验证绿色金融改革能显著促进农业绿色转型，为进一步探究绿色金融改革影响农业绿色转型的作用机制，本文借鉴江艇的思路［27］，采用“两步法”从提升资本配置效率、加强绿色技术创新和推动金融服务数字化三个方面进行机制检验，构建部分线性机制分析模型如下：
其中，MACit为机制变量，其他变量含义与前文一致，回归结果见表5。
１．提升资本配置效率
本文参考李晓龙和冉光和的思路［28］，以资本价格扭曲的倒数作为资本配置效率的衡量指标。根据表5列（1）的结果显示，绿色金融改革对资本配置效率的估计系数为0.0966，并且在1％的水平上显著。这一结果表明绿色金融改革能够有效提升资本配置效率。前文理论分析认为，有效的资本配置能够识别并吸引具有环境、社会及治理（ESG）价值的社会资本，为绿色农业项目提供必要的融资渠道。通过科学合理的资本配置，金融机构可以更好地选择符合可持续发展目标的投资机会，从而引导更多资金流向绿色农业领域，推动农业绿色转型。此外，相关研究已经证实了良好的资本配置机制可以改善市场透明度，强化价格发现功能［29］，市场主体能够依据更加真实、准确的市场价格信号做出最优决策，避免信息不对称带来的市场失灵问题，从而做出最优决策，调整生产结构，增加高效、绿色产品的供给。综上表明，提升资本配置效率有助于绿色金融改革发挥促进农业绿色转型的作用，由此验证了假说2。
２．加强绿色技术创新
本文借鉴陆凤芝等的做法［30］，以人均绿色专利申请数量衡量绿色技术创新。表5列（2）的结果表明，绿色金融改革能够显著正向加强绿色技术创新，并且当绿色金融改革每提高1个单位时，绿色技术创新提升0.3528个单位。根据理论分析，绿色技术创新为农业提供了高效的生产工具和技术手段，有利于降低资源投入强度，减少环境污染，提高农产品质量，推动农业绿色转型。同时，基于熊彼特创新理论中的“创造性破坏”机制，企业面临市场竞争和技术进步带来的挑战时，被激励不断探索新的技术应用，这一过程不仅激发了农业企业的创新能力，还促使它们通过研发和引进先进技术来提升自身的竞争力，最终实现农业的绿色转型。此外，已有相关研究证实了通过应用绿色技术创新能够促进绿色农业生产与发展［31］。综上表明绿色金融改革所引起的绿色技术创新能够显著促进农业绿色转型，假说3得以验证。
３．推动金融服务数字化
本文参考冉希美和王定祥的思路［32］，以北京大学数字普惠金融指数衡量金融服务数字化，并对指数除以100以消除量纲差异。在表5列（3）中可以看到，绿色金融改革对金融服务数字化的估计系数显著为正，且当绿色金融改革每提高1个单位时，金融服务数字化提升0.1800个单位。前文理论分析指出，推动金融服务与数字技术的深度融合，直接改善了绿色农业项目的融资环境和风险管理能力。同时，金融服务数字化通过精准融资评估、降低交易成本和信息壁垒、增强风险管理能力以及促进绿色金融产品应用，直接优化了绿色农业项目的资金获取与运营环境，显著提升了农业绿色转型的可行性和可持续性。此外，已有研究基本证实了金融服务数字化有利于支持农业绿色转型［33］。综上表明绿色金融改革能够通过推动金融服务数字化进而促进农业绿色转型，假说４得以验证。
（一）金融发展异质性
区域金融发展基础决定了绿色金融工具落地效率与涉农资金供给能力，金融发展水平不同的地区在绿色信贷、农业绿色投融资等方面存在明显差异。为此，本文依据金融发展水平（金融机构贷款余额与GDP的比值）的中位数，将样本地级城市划分为金融较发达地区与欠发达地区两组。其中，高于该指标中位数的城市归类为金融较发达地区，低于或等于中位数的则划入金融欠发达地区，并据此展开异质性分析。表6列（1）和列（2）的检验结果显示，在金融较发达地区，绿色金融改革的系数为0.5256，且在１％的水平上显著；而在金融欠发达地区，回归系数仅为0.0391，未通过显著性水平检验。主要原因在于，金融较发达地区具备更完善的金融生态和更高效的市场响应能力，能够快速推出适配农业绿色转型的金融产品与服务，从而更有效地传导政策效果；相比之下，金融欠发达地区受限于基础设施和市场成熟度，政策工具的落地效能相对较弱。
（二）粮食功能区异质性
粮食主产区承担粮食稳产增产核心任务，其农业生产结构与生态约束目标和非主产区有所不同，在绿色金融的应用场景与转型诉求方面也存在明显差异。为此，本文将样本地级城市划分为粮食主产区与非粮食主产区两类样本，并依据此分类标准进行粮食功能区异质性分析。根据表6中列（3）与列（4）的回归结果，粮食主产区的回归系数为-0.0883，未通过显著性检验；相对而言，非粮食主产区的回归系数为0.9554，并在1％的水平上显著。这一结果表明，绿色金融改革对非粮食主产区的农业绿色转型具有显著的正向推动作用，而在粮食主产区的影响则不显著。这一差异的主要原因在于，非粮食主产区的经济结构更加多元化，不局限于单一的粮食生产任务，能够更有效地将金融资源投入到绿色农业技术和可持续发展实践中。相比之下，粮食主产区专注于大规模粮食生产，产业结构相对单一，更多依赖传统农业生产方式，面临技术应用滞后的难题，从而抑制了农业发展的质量和绿色化水平。
（三）数字基础设施异质性
数字基础设施是绿色金融对接智慧农业、实现精准绿色生产的底层支撑，数字基础设施完善程度直接影响绿色金融赋能农业绿色转型的传导效率。为此，本文以互联网宽带普及率、移动互联网普及率、计算机服务和软件业就业份额３个二级指标构建数字基础设施评价指标体系，采用熵值法测算数字基础设施水平，并依据其中位数将样本地级城市划分为数字基础设施较好地区与较差地区两组进行回归。表6列（5）和列（6）的检验结果显示，绿色金融改革（REF）在数字基础设施较好地区样本中的回归系数为0.4680，且通过了1％的显著性水平检验；在数字基础设施较差地区样本中未能通过显著性检验。这表明，绿色金融改革对农业绿色转型的促进作用在数字基础设施较好的地区更加显著。究其原因，在数字基础设施较好的地区，金融机构可以依托大数据、物联网等手段，更为精准地识别农业主体的绿色项目、环境表现以及信用水平，降低信贷甄别与风险管控成本，从而更愿意将资金投向绿色农业领域。而在数字基础设施较差的地区，金融机构难以高效获取农业主体相关信息，导致风控难度更大、服务成本更高，对农业绿色项目的支持意愿与投放力度也较为有限。
本文将绿色金融改革创新试验区的设立视为一项准自然实验，在理论分析绿色金融改革对农业绿色转型的影响机理基础上，基于中国277个地级城市2011年至2022年的面板数据，采用双重机器学习模型，实证评估绿色金融改革对农业绿色转型的影响效应。主要结论如下：第一，绿色金融改革能够显著促进农业绿色转型，且该结论经过重设机器学习模型、调整研究样本、变量缩尾处理、考虑省份—时间交互固定效应和使用工具变量处理内生性问题等稳健性检验后仍然成立；第二，机制分析显示，绿色金融改革通过提升资本配置效率、加强绿色技术创新和推动金融服务数字化等途径促进了农业绿色转型；第三，绿色金融改革对农业绿色转型的促进作用存在地区异质性。相较于金融欠发达地区、粮食主产区和数字基础设施较差地区，绿色金融改革对金融较发达地区、非粮食主产区以及数字基础设施较好地区的农业绿色转型作用更显著。基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：
第一，稳步推进绿色金融改革，加快布局绿色金融战略体系，不断发展和完善绿色金融改革创新试验区整体框架，大力发挥绿色金融“加速器”作用。一方面，政府应进一步细化绿色金融改革的各项政策，通过完善绿色金融标准、强化政策激励机制及建立健全监管框架，为涉农企业和金融机构提供清晰的政策指引，提高政策的可操作性和适应性，有效引导绿色投资。另一方面，着力推动其余地区进行绿色金融改革创新，将更多有潜力的地区纳入试点之中，扩大绿色金融的覆盖面和影响力，在全国范围内形成有利于绿色发展的金融环境，为推动农业绿色转型和构建高效的现代农业体系提供坚实保障。
第二，为全面提升农业绿色转型的质量和效益，政府要提供多维支撑。具体而言，政府应进一步优化投资环境，通过设立专项基金和构建多元化的融资渠道（如绿色债券、绿色保险等），有效引导社会资本流向绿色农业领域。同时，强化市场机制的作用，利用市场价格信号来提升资本配置效率。在支持绿色农业科技方面，政府需加大研发投入，促进产学研深度融合，加速科技成果向实际应用转化，并针对行业发展需求培养既懂农业又了解绿色技术和金融知识的复合型人才，为农业绿色转型提供坚实的智力支持。此外，要进一步增强绿色金融服务能力和数字普惠金融服务水平，建设智慧农业服务平台，整合农业产业链上下游的信息资源，全面提升农业绿色转型的质量和效益。
第三，要充分考虑地区异质性，根据不同地区的特点采取差异化的农业绿色转型战略。从金融发展异质性角度来看，鉴于各地金融市场成熟度和发展水平的不同，需因地制宜地设计金融服务和支持政策，如在金融较发达地区进一步推进绿色金融产品创新，在金融欠发达地区重点加强基础金融服务覆盖和能力建设。从粮食功能区异质性角度来看，针对粮食主产区与非主产区的功能定位差异，要持续优化农业产业结构，旨在确保粮食安全的同时推动农业绿色转型。对于粮食主产区，强调向高效、生态友好的生产方式转型；而非主产区则可以更多探索特色农业、休闲农业等多样化发展模式。从数字基础设施异质性角度来看，数字基础设施较好地区可进一步深化数字技术与绿色金融、绿色农业的融合应用，数字基础设施较差地区则应优先补齐网络、数据平台等数字基建短板。
