综述：将农村信贷与可持续实践相结合：农业政策的环境指标

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Aligning rural credit with sustainable practices: environmental indicators for agricultural policies

　　**摘要**
本研究探讨了巴西农村信贷政策与环境可持续性目标之间的联系，重点关注2023/2024年 harvest 计划和2024–2027年多年期计划（PPA）。分析表明，尽管在规范方面取得了进展，但信贷激励措施与环境绩效指标的整合仍受到操作层面的缺口、资源分布不均衡以及监测系统缺陷的限制。我们认为，使用全要素生产率（TFP）与温室气体（GHG）排放量的比值作为可持续性指标具有潜力，但需要进一步完善方法论并提高透明度。我们的建议包括正式认可经过认证的可持续农业实践、基于地理空间标准的区域优先排序，以及加强区域化的监测、报告和验证（MRV）系统。为了实现信贷的精准投放，我们开发了一个区域优先指数，该指数结合了三个变量：经调整后的TFP、退化牧场面积以及可持续信贷的使用历史。

**1 引言**
制定符合社会环境转型的农业公共政策是当代政府面临的主要挑战之一。在巴西，农业产业占国民GDP的约27%，并在国际贸易中占据重要地位，因此这项任务具有重大战略意义。农业和畜牧业计划（Plano Agrícola e Pecuário，简称“Harvest Plan”）成为指导农村信贷、保险、补贴和创新激励的核心工具，对生产系统产生直接影响（Brasil, 2023a）。信贷的分配在引导向更可持续的生产方式转变方面起着关键作用，是环境治理的重要机制。巴西农业部门面临着双重挑战：一方面需增加产量以满足国内和全球需求，另一方面须减少对环境的影响。根据政府数据，该行业占总排放量的27%，其中牛肉生产链产生的排放量占78%，主要来自肠道甲烷（CH?），其全球变暖潜力是二氧化碳（CO?）的21倍（Brasil, 2024b）。日益增长的社会和环境压力迫使公共政策进行重新设计，将可持续性纳入其中。低碳农业计划（Plano ABC）及其在农村信贷中的应用就是这一转变的例证（MAPA, 2021）。该计划于2010年启动，并在2020–2030年期间更新为ABC+计划，目标是将超过7200万公顷土地纳入可持续系统，减少超过10亿吨二氧化碳当量的排放（Brasil, 2022）。
为了更好地指导可持续发展的财政资源区域分配，本研究提出了一个区域优先指数（TPI），该指数结合了三个关键变量：（i）各州获得的可持续农村信贷的历史分配情况；（ii）退化牧场的范围，作为环境脆弱性的指标；（iii）全要素生产率（TFP），作为生产效率的衡量标准。通过对这些变量的标准化处理，可以识别出通过增加可持续投资具有高潜在积极影响的地区，从而兼顾公平性、效率和政治机会等原则。

**2 背景**
近年来，关于农业政策和环境可持续性的研究取得了显著进展，为理解激励采用可持续实践的机制提供了重要见解。国际上，美国的“环境质量激励计划”（EQIP）和欧盟的“共同农业政策”（CAP）等经验为农村信贷与环境目标的整合提供了有益借鉴（OECD, 2022）。在巴西背景下，关于ABC计划的研究展示了显著进展，但也存在持续存在的问题。Gianetti和Ferreira Filho（2021）指出资源分配存在明显差异，65%的融资集中在中西部和东南部地区，且98%的融资被分配给了仅四种计划中的技术。这种区域和技术上的集中限制了该计划的缓解潜力，导致资源未能流向最需要干预的地区。
空间计量经济学作为一种智能区域优先排序的工具展现出巨大潜力。Bolfe等人（2024）利用地理空间数据库识别出具备转化为农业或加强畜牧业潜力的退化牧场区域，其面积接近ABC+计划的初始目标。
在可持续性指标方面，学术讨论也在深入发展。Bragagnolo和Tateishi（2022）开发了一种考虑温室气体排放负外部性的TFP测量方法，虽然他们承认这种方法存在方法上的局限性。国际上关于巴西政策的研究指出了官僚主义和实施方面的挑战。北京大学的He（2022）指出，行政困难是关键障碍，包括融资申请程序的复杂性和必须验证的农村环境登记册（Cadastro Ambiental Rural，CAR）的要求，这导致约94%的生产者无法参与（Lopes, 2025）。文献还强调需要健全的监测、报告和验证（MRV）系统。Laborde等人（2020）认为，缺乏公开和标准化的测量工具阻碍了对外部独立评估，限制了责任追究和制度学习。

**2.1 可持续农业政策的背景**
巴西有一系列以可持续性为导向的计划，其中ABC+计划（2020–2030）是核心农业战略。根据MAPA第472/2022号法令（Brasil, 2022），该计划的目标包括恢复3000万公顷退化牧场、推广1250万公顷免耕谷物种植系统、实施1010万公顷的农作物-畜牧业-森林一体化（ILPF）项目，以及发展生物投入和动物废物管理技术（Brasil, 2022）。在2023/2024年“Harvest Plan”中，RenovAgro信贷额度是实现这些目标的主要工具，该信贷提供差异化的利率（年息7%至8.5%，而标准利率为10%至14%），每名受益人的融资限额最高可达500万雷亚尔，且对拥有有效CAR的可持续实践生产者提供额外优惠（CMN - Conselho Monetário Nacional, 2023）。可资助的项目涵盖广泛的技术领域，从退化牧场的恢复和ILPF系统到废物管理和可再生能源发电。
2023/2024年Harvest Plan的更新内容包括：
- 从“ABC计划”更名为“RenovAgro”；
- 年利率差异化（7%和8.5%）；
- 为采用可持续实践的CAR持证生产者提供0.5个百分点的利率优惠；
- 在Moderagro信贷额度中增加了土壤改良剂和再矿化剂。

**2.2 参数与环境绩效指标**
2024–2027年多年期计划采用全要素生产率（TFP）与农业温室气体排放量的比值作为行业可持续性的主要指标。基准值为1.0，目标是在2027年达到1.35（Brasil, 2024a）。这一指标旨在反映在减少土地利用压力的同时降低排放强度的效率提升。然而，本文使用的TFP仅代表技术效率，未考虑温室气体排放的调整因素，因此不应被直接解读为环境效率或可持续性的衡量标准。
国内研究支持这一指标的实用性。Bragagnolo和Tateishi（2022）开发了考虑环境影响的TFP测量方法，而Ferreira和Vieira Filho（2024）发现2010至2018年间TFP与总排放量的比值年均增长了7.4%，表明农业环境效率有所提升。不过，仅使用TFP与排放量的比值作为衡量指标是有误导性的。Bragagnolo和Tateishi（2022）建议在计算指标时应考虑负面因素（如排放量）。

**2.3 方法**
本研究基于对官方文件和二手数据的分析，探讨了巴西农村信贷政策与可持续性之间的联系。首先详细研究了2023/2024年Harvest Plan和2024–2027年多年期计划，识别了促进可持续性的激励机制及其与行业环境目标的契合度。为实现可持续农村信贷的精准投放，本研究开发了区域优先指数（TPI），该指数结合了信贷获取、牧场退化情况和全要素生产率三个变量，并构建了一个标准化且可复制的框架。实证分析集中在2023/2024年Harvest Plan及其与2024–2027年多年期计划目标的对接上。基于此分析，论文提出了政策建议，以改善农村信贷与可持续性的结合，提升行业竞争力，符合国家和全球的环境承诺。

**结论**
巴西在农业政策和环境可持续性方面的文献取得了显著进展，为理解激励可持续实践的机制提供了重要支持。尽管如此，实际实施中仍存在诸多挑战，如资源分配不均衡、官僚主义障碍以及监测体系不足。本研究通过开发区域优先指数（TPI），结合ABC计划相关数据，提出了改进信贷政策的方向。分析框架遵循了基于经合组织（OECD）复合指标构建指南的四步协议（Munda和Nardo（2005））。首先，选择了三个核心维度：（i）农业效率，通过全要素生产率（TFP）来衡量；（ii）环境责任，以退化牧场的面积（百万公顷）来表示，使用0.7 AU/公顷的阈值（Embrapa，2023）；以及（iii）财务缺口，通过历史累积的ABC信贷发放量（2019-2023年）来衡量。其次，为了解决规模主导性问题并确保可比性，所有变量都进行了最小-最大值标准化，将值重新缩放到[0, 1]范围内。对于TFP和退化牧场，采用了直接标准化方法；而对于信贷历史数据，则使用了反向标准化方法，以优先考虑财务渗透率较低的地区。第三，实施了线性加法聚合，假设每个组成部分的权重相等（w = 1/3），以保持政策中立性。这种结构允许进行可控的补偿，即使技术效率水平较低，高环境恢复潜力也能提高一个州的优先级。最后，通过计算相关性检查和平均绝对误差（MAE）来验证TPI的内部一致性，以确保优先级排名的稳健性。模型验证是通过内部计算一致性检查来进行的。计算出的指数值与表2中报告的分析公式和组成部分数据进行了比较，结果显示出接近完美的相关性（0.99986）和非常低的平均绝对误差（0.00085）。这一过程证实了指数构建的算法一致性以及公式的正确实施，而不是外部或实证验证。

表2显示了各州的ABC信贷（十亿巴西雷亚尔）、退化牧场面积（百万公顷）和TFP以及最终指数。

随后使用Python库实现的地理信息系统进行了空间分析，使得能够可视化从指数中得出的地域模式。这种探索性的空间表示支持对观察到的信贷分配与技术指标建议的优先级之间的趋同和差异进行定性解释，为政策讨论提供了分析基础，而不是预测性推断。

可持续农村信贷分配的区域优先级划分是基于最近文献中总结的三个地域维度的整合：（i）联邦单位获得ABC计划信贷的历史强度（Gianetti和Ferreira Filho，2021）；（ii）根据Bolfe等人（2024）提出的技术阈值（每公顷动物单位数小于0.7），被分类为退化的州级牧场范围；以及（iii）每个州的全要素生产率（TFP）。这三个变量都表现出实证稳健性和政策相关性，对于指导减排工作和恢复生产性农业土地具有意义。ABC信贷变量反映了2019年至2023年每个州的累计信贷发放量，以十亿巴西雷亚尔计。这些数据取自SICOR/MAPA（巴西，2024c）提供的官方年度农村信贷报告。由于目标是捕捉历史规模而非实际价格变化，因此没有进行通胀调整。在里约热内卢、亚马孙和罗赖马等州，记录的值为“0.0”，这表明该时期没有正式的ABC信贷操作，而不是数据缺失。退化牧场的识别遵循Bolfe等人（2024）提出的技术阈值，即每公顷动物单位数低于0.7的牧场被视为退化牧场。这一代理指标在操作上是稳健的，因为它允许基于地理参考的牲畜和土地利用数据进行空间定位。虽然统一的阈值便于全国比较，但其对区域背景的敏感性仍是一个限制。未来的研究可能会从随机模型或特定生物群的截止值中受益，以进一步完善这一代理指标。然而，在当前分析中，0.7 AU/公顷的阈值在所有州中一致适用。需要注意的是，数据集中的所有值都是实际测量值——没有进行任何插补或缺失值的替代。

指数是使用加权空间叠加方法构建的，每个联邦单位根据其在每个维度上的相对位置获得一个综合得分。在没有优先级规范依据的情况下，对所有三个组成部分应用了相同的权重（α = β = γ = 1/3）。选择线性加法模型得到了Munda和Nardo（2005）的支持，他们认为这种模型因其简单性和可解释性而被广泛使用，尤其是在变量在可比较的尺度上测量且目标是允许指标之间的完全补偿时。与其它组成部分一样，TFP也使用最小-最大值方法进行了标准化。重要的是，TFP值未经过排放调整，仅作为技术效率的代理指标使用。

综合指数采用的一般公式如下：
TPIi = α?(1?Ci/Cmax) + β?Di/Dmax + γ?TPFi/TPFmax
其中：
TPIi = 地区优先指数
α = β = γ = 1/3
Ci = 州i分配的ABC信贷量（十亿巴西雷亚尔）
Cmax = 观察到的最大ABC信贷值（906.4十亿巴西雷亚尔）
Di = 州i的退化牧场面积（百万公顷）
Dmax = 观察到的最大退化牧场面积（1680万公顷）
TPFi = 州i的全要素生产率

结果（图1）识别出需要整合信贷政策和可持续实践的紧急程度最高的地区，突出了帕拉、马托格罗索杜苏尔、巴伊亚、戈亚斯和罗赖马等州作为优先重点。

为了评估地区优先指数（TPI）对不同规范假设的稳健性，通过对为其三个组成部分分配的权重进行变化进行了敏感性分析：历史上的ABC信贷获取情况、退化牧场的范围以及全要素生产率（TFP）。围绕基线规格定义了八种不同的权重方案，系统地增加了每个维度的相对重要性，同时保持单位总和约束。Spearman等级相关系数（ρ）衡量了各州排名相对于基线的稳定性。接近1.0的值表明优先级状态的排序基本保持不变。平均排名变化反映了所有27个联邦单位之间的平均绝对排名位置变化。

结果表明，在大多数合理的权重方案下，区域优先级的整体结构是稳健的。基线方案与其他方案之间的Spearman等级相关性在大多数情况下都很高，有六种情况的相关性超过0.75，当权重相对平衡时甚至超过0.95。特别强调单一维度的方案（尤其是历史信贷分配）产生了更大的排名变化，表现为相关系数较低和平均位置变化较大。重要的是，在基线规格下被识别为高优先级的州群——如帕拉、马托格罗索杜苏尔、巴伊亚、戈亚斯和罗赖马——在大多数情景中仍然处于排名靠前的位置，表明该指数不是由单一变量驱动的，而是由生产效率、环境恢复潜力和信贷分配不对称性的共同作用决定的。对于中等情况的州，如米纳斯吉拉斯和马托格罗索，观察到更大的排名变化，这表明它们的相对优先级对政策方向的规范选择更为敏感。这些结果确认了所提出的指数作为补偿性复合指标的预期表现：对于明显优先的区域具有稳定性，同时对不同的政策方向保持响应性。完整的敏感性表格和脚本作为补充材料提供，以确保透明度和可重复性。敏感性分析证实了高优先级区域的识别对不同的权重方案具有稳健性，加强了所提指数的政策相关性（表3）。

表3显示了不同权重配置（α, β, γ）对地区优先指数（TPI）的敏感性分析及其平均排名变化。

操作化是使用Python中的地理信息系统（GIS）进行的，利用了GeoPandas和Matplotlib等公共库。结果通过热图可视化，其中剪裁了巴西领土，突出了需要整合信贷政策和可持续实践的紧急程度最高的地区。

选择优先考虑TFP较高、退化牧场面积较大以及可持续信贷历史量较小的州的方法论依据是分配效率原则与减少区域不对称性的目标相结合。高TFP表明将投入转化为产出的能力更强，每单位投资的社会和环境回报更高。大面积的退化区域增加了通过生产恢复进行环境转型的潜力，而已签约的信贷量表明在更多停滞状态下需要公共指导来实施和监督可持续实践。通过将这些维度整合到一个综合指数中，我们认识到，在已经有推动力和能力的地区进行投资，同时寻求减少州际不平等，可以产生更直接和稳健的生态转型效果。区域优先级不应被解释为将资源专门集中在历史上受青睐的地区。相反，它强化了应从新的资金来源扩大可持续投资的逻辑——而不是重新分配。所提出的策略旨在识别具有高效率潜力（高TFP）和适合恢复的显著面积（退化牧场）的地区， guide额外的资源来释放这一潜在能力。因此，与其从表现优异且需求已经形成的地区转移资源，不如扩大可持续信贷政策的受益者基础，以确保在向再生农业过渡过程中的公平性和有效性。

巴西最新的农村信贷政策进展引入了对采用可持续农业实践的条件性激励措施。值得注意的是，为符合环境标准（通过农村环境登记处 - CAR）和生产低排放实践的生产者提供了利率折扣（CMN - 国家货币委员会，2023）。然而，CAR需要“分析”的要求排除了大量生产者，尽管他们在技术上符合标准，但仍需等待相关环境机构的正式验证。这一要求在获取金融激励方面造成了结构性瓶颈，惩罚了那些已经遵守环境规范的生产者。此外，与“可持续实践”采纳相关的激励缺乏明确的操作规范，导致了法律上的不确定性和小范围的采纳。尽管这些措施代表了环境控制的进步，但它们最终限制了用于规范化和恢复退化区域的金融工具的使用。最后，对可持续实践（如免耕农业、轮作和永久性土壤覆盖）的有效采用的验证仍然面临技术和操作障碍，与自动化信贷授予系统的整合程度较低，这影响了与可持续性相关的金融工具的可扩展性和有效性。

对巴西可持续农村信贷区域分配的分析显示，该指标与旨在恢复生产区域和基于土地的气候治理的国际倡议越来越一致。一个显著的例子是与粮农组织（FAO）共同发起的RAIZ倡议——针对净零土地退化的弹性农业投资，作为该组织COP30气候战略的一部分（FAO - 联合国粮食及农业组织，2025）。该倡议旨在促进在具有高减排潜力、适应气候变化和恢复农业生态系统生产力区域的可扩展投资。

关于TPI中使用的退化代理指标的方法论考虑涉及0.7 AU/公顷阈值的选择。本研究采用了Bolfe等人（2024）在关于巴西牧场退化的重要国际研究中建立的定义。选择该阈值是因为其科学上的稳健性、全国适用性以及与公共政策设计中使用的地理空间数据库的一致性。尽管不同的阈值（例如，严重退化的阈值为0.5 AU/ha，中度退化的阈值为1.0 AU/ha）可能会导致不同的绝对面积，但在合理的范围内，优先状态的相对排名预计将保持稳定，因为该指数依赖于序数比较而非绝对值。此外，该框架设计为模块化结构，未来可以更新以纳入更复杂的退化评估指标，包括土壤质量指标、生物量生产力和遥感时间序列。对于当前以政策为导向的应用而言，Bolfe等人（2024年）提出的阈值提供了一个透明且可复制的区域优先排序基础。此外，这两种模型都认识到健全的监测、报告和核查（MRV）系统作为投资吸引力和获取气候成果支付及可验证环境认证等工具的前提条件的重要性。从这个意义上说，所提出的“区域优先指数”与RAIZ国际架构之间的趋同可以产生操作和方法上的协同效应，促进一个专注于高环境风险和缺乏结构化融资的农村地区的可持续投资生态系统。

将本研究提出的可持续信贷优先提案与RAIZ的资格标准相结合，将使得公共和私人资源能够智能地重新分配到恢复带来的环境和社会经济效益最为显著的地区。这种协调还将加强巴西作为基于土地的气候解决方案的领先试点国家的地位，这些方案以促进生产性再生、区域正义和生态韧性为核心。关于可持续农村信贷区域优先排序的方法论提案与国家生产性恢复政策的指导方针高度一致，特别是与联邦政府于2025年启动的“巴西绿色之路”计划。该计划旨在恢复多达4000万公顷的退化或低生产率土地，资金将投向可持续农业实践、综合系统、生物投入的使用以及严格的社会环境资格标准（巴西农业和畜牧业部，2024a,b）。

“巴西绿色之路”采用了一种结构化的恢复方法，由三个核心支柱支撑（巴西农业和畜牧业部，2024a,b）：基于地理空间证据的退化和生产潜力诊断；针对不同生产系统和地区的针对性金融工具；以及由认证和年度排放清单支持的健全的MRV机制。该计划的空间逻辑可以利用本文提出的“区域优先指数”，该指数不必仅仅依赖于ABC计划的历史投资，而可以使用牧场退化指标作为资格评判的代理。这种应用将加强一个统一的数据驱动型公共政策架构，有可能促进来自“收获计划”（巴西，2023a）、像RAIZ（联合国粮食及农业组织，2025）这样的倡议以及Eco Invest拍卖等市场工具之间的协同效应。此外，“巴西绿色之路”计划的前55亿美元分配按生物群系划分，重点关注塞拉多（57%）和大西洋森林（13%），这加强了基于技术和环境标准的区域优先排序的重要性，正如本研究提出的那些标准一样。使用复合指标（如本文中的指数）可以作为定义优先投资区域的辅助工具，有助于在项目初期阶段恢复140万至300万公顷的土地。

要将“区域优先指数”转化为可操作的政策，需要三个操作层面。首先，必须明确定义符合条件的实践，包括恢复退化牧场、实施综合农作物-畜牧业-森林系统以及采用免耕农业，所有这些都与ABC+计划一致。其次，应建立一个最低限度的MRV框架，将遥感数据（例如牧场质量指标）与通过农村环境登记系统（CAR）进行的实地核查以及第三方认证结合起来。第三，必须设计保障措施，以防止制度能力较低的地区的生产者被排除在外。这可能包括针对小农户的技术援助、简化验证流程，以及在完全合规之前设置过渡宽限期。

6 结论

本研究表明，巴西拥有一个将农村信贷与可持续性相结合的政策框架，这体现在ABC+计划、RenovAgro以及2024-2027年PPA（规划与承诺）的气候承诺中。然而，其有效性受到实施差距、缺乏系统化监测以及资金与环境成果之间整合不足的限制。在这一背景下，我们开发了一个“区域优先指数”，该指数公平地结合了ABC信贷的历史使用率、退化牧场的范围以及通过全要素生产率（TFP）测量的生产效率。研究结果确定了具有高潜在积极环境影响的重点地区，为加强与RAIZ和“巴西绿色之路”等计划的协同效应提供了技术支持。通过将金融治理与区域洞察力相结合，巴西有机会将农村信贷转化为农业生态转型的战略杠杆。此外，研究还提出了一系列相互关联的提案：加强基于区域的MRV系统；根据明确的地理空间标准分配资源；正式承认可持续认证的激励措施；以及扩大技术援助，特别是对于那些尚未被广泛采用的低排放技术。同时，完善调整了排放因素的全要素生产率（TFP）指标对于持续评估环境绩效至关重要。