The Impact of Digital Inclusive Financeon Agricultural Carbon Emissions:Evidence from China

中国 农业 业务 碳金融 环境科学 自然资源经济学 温室气体 碳纤维 农业经济学 金融体系 经济 政治学 计算机科学 生态学 生物 复合数 算法 法学
作者
Chen Li,Guohua Chen,Xiaoyu Zhang,Yajin Li,Weichao Ding,Xiuxiu Yu,Bing He
出处
期刊:Polish Journal of Environmental Studies [HARD Publishing Company]
卷期号:34 (2): 1593-1605 被引量:24
标识
DOI:10.15244/pjoes/187165
摘要

As an important financial instrument, digital inclusive finance (DIF) represents a significant pathway toward achieving sustainable development. Utilizing the fixed-effects, mediation effects, moderation effects, and threshold effects models, this study investigates the influence and detailed mechanism of DIF on agricultural carbon emissions through provincial data in China from 2011 to 2020. The results reveal that: (1) DIF leads to a reduction in agricultural carbon emissions, with the greatest effect observed in the dimension of deep agricultural carbon reduction. (2) The carbon reduction effect can be achieved by enhancing entrepreneurial vitality among farmers, an advanced agricultural industrial structure, and increased levels of agricultural product trade. (3) There is a substitution effect, where large-scale farmland operations weaken the carbon reduction effect. (4) Beyond a certain threshold, DIF exerts a stronger restraining effect on carbon emissions. The conclusions have implications for the government’s promotion of digital infrastructure and green development in the agriculture industry. Consequently, this study suggests that the development of DIF should be accelerated.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
浅学者发布了新的文献求助10
1秒前
高贵灭男完成签到,获得积分10
2秒前
CodeCraft应助plh采纳,获得10
2秒前
光锥完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
6秒前
v0id应助Itazu采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
渺渺兮予怀完成签到,获得积分10
7秒前
小郭完成签到,获得积分10
8秒前
li_wei发布了新的文献求助10
10秒前
menghongmei发布了新的文献求助10
10秒前
152455发布了新的文献求助10
10秒前
叶子发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
科研通AI6.2应助Itazu采纳,获得10
11秒前
jing发布了新的文献求助30
11秒前
Laskujgkjbvg发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
陈熙完成签到 ,获得积分10
12秒前
hduGL完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
woshi123应助单薄的曼安采纳,获得10
13秒前
SophieLiu发布了新的文献求助10
16秒前
lixinglei应助menghongmei采纳,获得20
16秒前
17秒前
星辰大海应助CT采纳,获得10
17秒前
张欢馨应助席冥幽采纳,获得10
17秒前
陈淑杰完成签到,获得积分20
18秒前
今后应助152455采纳,获得10
19秒前
共享精神应助QIEZI采纳,获得20
20秒前
20秒前
22秒前
朴实紫菜完成签到 ,获得积分10
23秒前
Ava应助liubowen采纳,获得20
23秒前
希望天下0贩的0应助liubowen采纳,获得20
23秒前
烟花应助liubowen采纳,获得20
23秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7581360
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160577
关于积分的说明 19599766
捐赠科研通 7163666
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266005
关于科研通互助平台的介绍 2430906
邀请新用户注册赠送积分活动 2257067