溫 薇，張涵詩，張啟文

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150030）

一、引 言

2021年中央一號文件著重強調(diào)“三農(nóng)”問題的重要性，提出要不斷促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)，推動農(nóng)村金融資源合理配置，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的開展。作為農(nóng)村金融運行的重要基礎(chǔ)，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展起到關(guān)鍵性作用。但是農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境存在農(nóng)村經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)缺乏（周小琪，2018）、政府服務(wù)能力低下、農(nóng)村社會保障體系不完善、農(nóng)村法制環(huán)境建設(shè)欠佳（才大為等，2018）、農(nóng)村金融服務(wù)質(zhì)量不高（郭彬等，2017）等問題，導(dǎo)致我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢。需要改革農(nóng)村金融生態(tài)體系，營造可持續(xù)的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境，以推動農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展（張建波等，2021）。

農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)運行過程中，各種金融組織和金融機構(gòu)與其相關(guān)聯(lián)的內(nèi)外在要素發(fā)生相互關(guān)系所形成的動態(tài)均衡系統(tǒng)。這個系統(tǒng)能夠完善農(nóng)村信用體系建設(shè)，推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)運行，最終實現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)金融協(xié)調(diào)發(fā)展。2004年周小川首次提出“金融生態(tài)”這一概念，指出金融生態(tài)是推動金融運行的外在要素，并提出要用生態(tài)學(xué)的眼光看待金融發(fā)展問題。近年來許多學(xué)者在金融生態(tài)研究基礎(chǔ)上，側(cè)重于農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境研究。Thorsten 等（2005）將法制作為金融系統(tǒng)能夠正常運行的關(guān)鍵性要素，研究指出法制環(huán)境在改善農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境中起到重要作用。謝琳（2014）指出需從經(jīng)濟(jì)、政策、社會等方面入手，構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價體系以優(yōu)化區(qū)域農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。Hu（2009）將黑龍江省作為研究對象，采用多元統(tǒng)計因子分析法對當(dāng)?shù)貐^(qū)域金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析評價，并發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不是金融生態(tài)環(huán)境的單一評價標(biāo)準(zhǔn)。張萍等（2015）運用DPSIR模型構(gòu)建浙江農(nóng)村金融生態(tài)評價指標(biāo)體系，指出增加農(nóng)村金融機構(gòu)和地方性財政支出有利于推動有效金融生態(tài)體系的構(gòu)建。羅曉霞等（2018）運用截面主成分和時序全局主成分分析方法對湖南省農(nóng)村金融環(huán)境進(jìn)行空間橫向與時間縱向比較，以分析湖南農(nóng)村金融區(qū)域狀況。Li等（2021）從科技金融、經(jīng)濟(jì)金融、社會金融、產(chǎn)業(yè)金融四個方面，運用因子分析法構(gòu)建安徽省金融生態(tài)環(huán)境綜合評價體系。張辛雨等（2020）研究影響東三省區(qū)域金融生態(tài)環(huán)境的因素，并運用因子分析—灰色關(guān)聯(lián)度分析法評價各地金融生態(tài)環(huán)境，發(fā)現(xiàn)黑龍江省內(nèi)部金融生態(tài)環(huán)境差異較大。鄧雪等（2020）基于DEA-Malmquist模型建立科技金融績效評價指標(biāo)體系，評價廣東省各地級市的科技金融效率。宋曉薇（2021）采用DEA模型對中國中部地區(qū)的金融資源配置效率進(jìn)行分析，并提出相關(guān)建議以實現(xiàn)金融資源的合理分配。但目前國內(nèi)外學(xué)者大多從單一視角探究農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境問題，缺少更加系統(tǒng)科學(xué)的評價指標(biāo)體系，難以準(zhǔn)確定量化分析農(nóng)村金融生態(tài)水平。

基于此，本文運用熵權(quán)法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村法制環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)村社會保障環(huán)境五個方面構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)評價體系，分析農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境影響因素，評價黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀并提出相應(yīng)的解決措施，為其他區(qū)域農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境改善，推動鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。

二、農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價模型選擇及評價體系構(gòu)建

（一）評價模型選擇

綜合評價方法種類繁多，選擇熵權(quán)法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法主要考慮以下幾點：第一，熵權(quán)法對于某個指標(biāo)能夠通過熵值判斷其離散程度，利用信息之間差異性進(jìn)行賦權(quán)，可更好地解釋結(jié)果，離散性越強表示該指標(biāo)的影響程度越大，更具有客觀性。第二，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法能夠?qū)崿F(xiàn)多輸出—多輸入問題的綜合評價，同時在建立模型前無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行量鋼化處理與權(quán)重假設(shè)，可從更綜合的角度分析數(shù)據(jù)。第三，熵權(quán)法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對數(shù)據(jù)分別進(jìn)行橫向的地區(qū)對比與縱向的時間對比，可更全面完整地評價黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。

（二）熵權(quán)法

熵權(quán)法（EWM）的權(quán)重由樣本自身確定。一般而言，若一個數(shù)據(jù)指標(biāo)的信息熵Ej較小，則其權(quán)重越大；如果一個數(shù)據(jù)指標(biāo)的信息熵Ej較大，則其權(quán)重越小。

對n個樣本，m個指標(biāo)，則xij為第i個樣本的第j個指標(biāo)的數(shù)值（i=1,…,n;j=1,…,m）；

1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

在計算前需對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，避免統(tǒng)計過程中各項指標(biāo)的統(tǒng)計單位與正負(fù)向指標(biāo)所代表的含義存在差異。

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

2.求各指標(biāo)信息熵

根據(jù)定義，一組數(shù)據(jù)的信息熵

3.計算信息效用值

dj=1-Ej,j=1,…,m

4.確定各指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)公式，可以計算各個指標(biāo)的信息熵，得到E1,E2,…,Em

通過信息熵計算各指標(biāo)的權(quán)重

5.數(shù)據(jù)綜合評價

最后利用線性加權(quán)求和的方法計算黑龍江省12個地級市的綜合評價指數(shù)。

（三）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

C2R模型作為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）中的一個重要模型，現(xiàn)普遍運用于單位或部門評價。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，運用C2R模型從橫向與縱向兩個方向評價黑龍江省12 個地級市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。

模型假設(shè)有v種輸入，u種輸出，r個評價決策單元（DMU）。假設(shè)有r個農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價的決策單元DMU，每一個決策單元DMU 都存在n種類型的“輸入”，用(Xj,Yj)表示第j個決策單位的DMUj，v表示影響農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境狀態(tài)的投入要素，u表示反映農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境狀態(tài)的產(chǎn)出要素。每個決策單元都有相應(yīng)的效率評價指標(biāo)指數(shù)：

適當(dāng)選擇權(quán)系數(shù)v和u，使其滿足ηj≤1,j=1,2,…,r。對第j個決策單元的相對有效性進(jìn)行評價，是將全部決策單元的效率值數(shù)作為約束，將權(quán)系數(shù)作為變量，ηj≤1,j=1,2,…,r，以第j0個決策單元的效率指數(shù)作為目標(biāo)，得到C2R模型的原始分式規(guī)劃模型。將模型轉(zhuǎn)換為等價的線性規(guī)劃問題，把和分別作為約束方程的松弛變量，再根據(jù)線性規(guī)劃問題進(jìn)行計算：

若對偶規(guī)劃D 的最優(yōu)解θ=1，則決策單元j0為弱DEA 有效，與之相反亦然；若對偶規(guī)劃D 的最優(yōu)解θ=1，則所有松弛變量最優(yōu)解都為零，決策單元j0為DEA有效，與之相反亦然。

（四）農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率評價體系構(gòu)建

1.評價指標(biāo)體系構(gòu)建原則

農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價需要制定一系列量化指標(biāo)，科學(xué)的量化指標(biāo)是實現(xiàn)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價的重要條件，直接關(guān)系到后續(xù)結(jié)果的準(zhǔn)確性與真實性。建立量化指標(biāo)需要遵循相應(yīng)的原則，這些原則主要為以下幾點：第一，系統(tǒng)性原則。系統(tǒng)性原則要求具備整體意識，需要與研究的最終目標(biāo)相一致，綜合考慮各地區(qū)系統(tǒng)要素的相互作用。因此需要全面考慮影響農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境的因素，包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策環(huán)境、法制環(huán)境等，綜合評估農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。第二，科學(xué)性原則。科學(xué)性原則要求農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價體系的建立遵循經(jīng)濟(jì)學(xué)與生態(tài)學(xué)規(guī)律，結(jié)合實際情況，運用科學(xué)方法研究，客觀分析研究對象存在問題，做出最合理的評價結(jié)果。第三，可行性原則。建立的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價體系需要具有可行性和可操作性，評價指標(biāo)的建立需要具有明確的定義，數(shù)據(jù)采集過程需要操作簡便，具備收集方便、來源可靠的特點。為實現(xiàn)評價結(jié)果的可行性和真實性，使用的數(shù)據(jù)需在有關(guān)部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)中獲得，盡可能利用現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)對體系進(jìn)行評價分析。

2.農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)選取

當(dāng)前國內(nèi)被普遍運用與采納的金融生態(tài)評價體系主要為2005 年的城市金融生態(tài)評價指標(biāo)體系和2009年的地區(qū)金融生態(tài)評價指標(biāo)體系。本文整理總結(jié)兩大金融生態(tài)評價體系，通過進(jìn)一步研究借鑒學(xué)者研究成果，因地制宜結(jié)合黑龍江省各地區(qū)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境發(fā)展特點，并分析2015～2019年黑龍江省統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)與2020年問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村法制環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)村社會保障環(huán)境五個方面構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價體系。

（五）農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率評價指標(biāo)構(gòu)建

本文將黑龍江省各地級市的實際情況分三個層次建立評價指標(biāo)體系。第一層為目標(biāo)層，綜合評價農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。第二層為準(zhǔn)則層，選取農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村法制環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)村社會保障環(huán)境等作為指標(biāo)。第三層為指標(biāo)層，根據(jù)準(zhǔn)則層要求選取22個指標(biāo)。

文章從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村法制環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平、農(nóng)村社會保障環(huán)境五個方面，使用22個指標(biāo)，分析、整理與計算2015～2019年黑龍江省12個地級市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)體系（見表1）。

表1 農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價指標(biāo)體系

三、基于EWM-DEA模型的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

本文中農(nóng)村村務(wù)公開滿意度、農(nóng)村社會安全滿意度、金融機構(gòu)存貸款服務(wù)滿意度3個指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于2020 年大學(xué)生“三下鄉(xiāng)”社會實踐問卷調(diào)查。調(diào)查區(qū)域主要為黑龍江省12個地級市隨機選取的12個村莊，在每個樣本村隨機選擇25戶農(nóng)戶入戶調(diào)查。此次調(diào)查共發(fā)放農(nóng)戶調(diào)查問卷300份，其中有效問卷為293份，回收率為97.7%。調(diào)查者描述性統(tǒng)計與變量含義見表2～3。

表2 調(diào)查者描述性統(tǒng)計

續(xù)表

表3 變量測量及含義

本文評價體系中其他19項指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2016～2020年《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》，2020年黑龍江省及各市人力資源和社會保障局公布數(shù)據(jù)，2020年黑龍江省及各地級市政府工作報告、黑龍江法院網(wǎng)等。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表4。

表4 變量測量及含義

（二）熵權(quán)法對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價分析

1.指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

根據(jù)正負(fù)向指標(biāo)采用不同算法對指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化得表5。

表5 黑龍江省12個地區(qū)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價數(shù)據(jù)規(guī)范化

2.指標(biāo)的權(quán)重計算

計算標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)并得出各項指標(biāo)的熵值Ej、指標(biāo)層權(quán)重系數(shù)wj1與準(zhǔn)則層權(quán)重系數(shù)wj2，計算結(jié)果見表6。由表6可知，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平的權(quán)重之和為82.98%，遠(yuǎn)高于其他方面權(quán)重之和17.02%，可見3個方面的重要性。其中5個準(zhǔn)則層中22個指標(biāo)中財政性存款總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、金融機構(gòu)貸款余額、第三產(chǎn)業(yè)增加值、金融機構(gòu)存款余額、地方公共財政收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量，指標(biāo)權(quán)重系數(shù)分別為13.36%、9.52%、9.02%、8.57%、7.81%、7.66%、6.74%、5.37%，其權(quán)重系數(shù)總和為68.05%，在總權(quán)重中占比較大，可見這8個指標(biāo)是影響農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境的重要性指標(biāo)。因此研究需從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村社會保障環(huán)境3個方面分析，從財政性存款總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、金融機構(gòu)貸款余額、第三產(chǎn)業(yè)增加值、金融機構(gòu)存款余額、地方公共財政收入、地區(qū)生產(chǎn)總值、鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量等8個重要指標(biāo)入手。

表6 各指標(biāo)的權(quán)重分布

3.綜合評價指數(shù)計算

通過線性加權(quán)求和方法計算黑龍江省12個地級市的綜合得分，最終可得黑龍江省12個地級市的綜合評價指數(shù)，并對其排序，結(jié)果見表7。由表7可知，黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境中綜合評價指數(shù)最高為哈爾濱，為0.8759，最低為七臺河，為0.0984。齊齊哈爾、大慶、牡丹江、綏化等地綜合評價指數(shù)集中在0.20～0.40，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境綜合水平較好；雞西、鶴崗、雙鴨山、伊春、佳木斯、黑河等地綜合評價指數(shù)集中在0.10～0.20，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境綜合水平較差。黑龍江省總體綜合評價指數(shù)為3.12，從整體角度反映黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境水平一般，而各地級市存在明顯差距。

表7 黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境綜合評價指數(shù)

（三）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評價分析

本文將前人的研究成果與黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀相結(jié)合，運用DEAP2.1軟件對熵權(quán)法得出的8個重要指標(biāo)進(jìn)行分析。其中黑龍江省各個地級市2015～2019年的金融機構(gòu)存款余額、金融機構(gòu)貸款余額為產(chǎn)出要素，地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量、地方公共財政收入、財政性存款總額等指標(biāo)為投入要素。各地級市2015～2019年技術(shù)效率值如表8所示。

表8 黑龍江省12個地級市2015～2019年技術(shù)效率值

根據(jù)DEA評價結(jié)果可知，橫向地區(qū)對比，鶴崗、雙鴨山、伊春在2015～2019這五年期間農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率值均達(dá)到1，可見這3個地級市具有良好的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境；黑河、佳木斯、哈爾濱集中在0.95～1.00，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境水平較好；雞西、七臺河、大慶、牡丹江技術(shù)效率值均在0.90～0.95，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境水平居中；而齊齊哈爾、綏化均低于0.9，可見這兩個地級市的農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境欠佳。據(jù)此可得，黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境狀況存在地域性差異。

縱向時間對比，在2015～2019這五年期間，黑龍江省12個地級市2015～2019年農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境呈波動上升趨勢，農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境總體趨勢從2015年的0.917升至2019年的0.978（見圖1）。雖然部分地級市受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r與政府政策的影響，技術(shù)效率值出現(xiàn)浮動，從整體看，黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境明顯改善，但仍需進(jìn)一步優(yōu)化。

圖1 黑龍江省各地級市2015～2019年技術(shù)效率值趨勢

綜上所述，黑龍江省各地級市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率值平均值為0.937，小于C2R模型的DEA有效值1，可見黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境仍需要改善。

四、結(jié)論和政策建議

（一）結(jié)論

第一，根據(jù)熵權(quán)法所得結(jié)果，黑龍江省各地級市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境差距較大。綜合評價指數(shù)最高為哈爾濱，最低為七臺河，綜合評價指數(shù)之間差距明顯。而根據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重分布情況可知，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境、農(nóng)村政策環(huán)境、農(nóng)村金融發(fā)展水平3個方面權(quán)重系數(shù)總和占比大，對改善農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境起到重要作用，因此需要從這3個方面入手優(yōu)化農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。

第二，根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法所得結(jié)果，黑龍江省各地級市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境總體呈上升趨勢。橫向地區(qū)對比，黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境存在明顯地域性差異，鶴崗、雙鴨山、伊春等地在2015～2019 這五年期間農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境較好，齊齊哈爾、綏化農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境一般；縱向時間對比，2015～2019年間黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率值有所波動，但整體呈上升趨勢。

第三，對實證結(jié)果綜合分析與評價，熵權(quán)法得到黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境總體綜合評價指數(shù)為3.12，而DEA法得到黑龍江省各地級市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境效率值平均值為0.937，均反映黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境欠佳，兩種方法得到結(jié)果一致。

（二）政策建議

第一，改善農(nóng)村經(jīng)濟(jì)環(huán)境，大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。改善黑龍江省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，需不斷擴(kuò)大地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模，將高新技術(shù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)相結(jié)合，大力推廣現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，因地制宜發(fā)展特色農(nóng)業(yè)。合理優(yōu)化黑龍江省一二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，鞏固當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

第二，加強政府監(jiān)督與引導(dǎo)，規(guī)范農(nóng)村政策環(huán)境。政府需加大農(nóng)村居民的政策引導(dǎo)，促進(jìn)資源合理配置，充分發(fā)揮當(dāng)前政策的優(yōu)越性。政府應(yīng)加大對金融市場的監(jiān)督力度，根據(jù)地區(qū)發(fā)展差異及時調(diào)整與完善當(dāng)?shù)卣?，為建設(shè)良好的金融生態(tài)環(huán)境提供條件。

第三，健全農(nóng)村金融服務(wù)體系，提高農(nóng)村金融發(fā)展水平。農(nóng)村金融機構(gòu)需從群眾出發(fā)，積極推進(jìn)農(nóng)村服務(wù)模式創(chuàng)新，建立健全農(nóng)村金融服務(wù)體系。利用高新技術(shù)構(gòu)建區(qū)域金融服務(wù)平臺，不斷推進(jìn)農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實現(xiàn)農(nóng)村金融信息互通，以提高金融機構(gòu)服務(wù)水平。