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作者：陈晓梅;季宇轩;杨泓欣;朱洁如;刘立敏;范水生;
单位：福建农林大学数字经济学院;福建农林大学乡村振兴学院;福建农林大学多功能农业应用研究所;
摘要：基于中国2012—2022年省级面板数据，采用SBM-GML模型测度林业生态全要素生产率，并运用双重机器学习模型实证检验数字金融与绿色金融协同的影响及作用机制。研究结果表明：第一，数字金融与绿色金融的协同效应对林业生态全要素生产率具有显著促进作用，并且在经过稳健性与内生性检验后结论依旧成立；第二，机制分析发现，两者的协同效应通过林业土地效率和林业劳动力效率两条路径实现对林业生态全要素生产率的提升；第三，异质性分析显示，协同效应在高经济水平区域、低森林资源禀赋区域和环境规制强度高的区域更为显著。因此，提出了要构建数字金融与绿色金融协同的顶层制度框架，设计精准化金融工具以及实施区域差异化策略以提升林业生态全要素生产率的建议。
关键词：数字金融;;绿色金融;;协同效应;;林业生态全要素生产率
基金资助：福建省财政科研项目(K8119A01A)、福建省财政科研项目(K8120K01a)
