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)
2021年中央一號(hào)文件著重強(qiáng)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(dòng)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(yùn)行的重要基礎(chǔ),農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(huì)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(dòng)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(yùn)行過程中,各種金融組織和金融機(jī)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(dòng)態(tài)均衡系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)能夠完善農(nóng)村信用體系建設(shè),推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,最終實(shí)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(dòng)金融運(yùn)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(yùn)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(huì)等方面入手,構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)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(duì)象,采用多元統(tǒng)計(jì)因子分析法對(duì)當(dāng)?shù)貐^(qū)域金融生態(tài)環(huán)境進(jìn)行分析評(píng)價(jià),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(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。張萍等(2015)運(yùn)用DPSIR模型構(gòu)建浙江農(nóng)村金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,指出增加農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)和地方性財(cái)政支出有利于推動(dòng)有效金融生態(tài)體系的構(gòu)建。羅曉霞等(2018)運(yùn)用截面主成分和時(shí)序全局主成分分析方法對(duì)湖南省農(nóng)村金融環(huán)境進(jìn)行空間橫向與時(shí)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(huì)金融、產(chǎn)業(yè)金融四個(gè)方面,運(yùn)用因子分析法構(gòu)建安徽省金融生態(tài)環(huán)境綜合評(píng)價(jià)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(yùn)用因子分析—灰色關(guān)聯(lián)度分析法評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系,評(píng)價(jià)廣東省各地級(jí)市的科技金融效率。宋曉薇(2021)采用DEA模型對(duì)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(shí)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(píng)價(jià)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(yùn)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(huì)保障環(huán)境五個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,分析農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境影響因素,評(píng)價(jià)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(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略發(fā)展提供參考。
綜合評(píng)價(jià)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(diǎn):第一,熵權(quán)法對(duì)于某個(gè)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(qiáng)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(píng)價(jià),同時(shí)在建立模型前無需對(duì)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(duì)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行橫向的地區(qū)對(duì)比與縱向的時(shí)間對(duì)比,可更全面完整地評(píng)價(jià)黑龍江省農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。
熵權(quán)法(EWM)的權(quán)重由樣本自身確定。一般而言,若一個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的信息熵Ej較大,則其權(quán)重越小。
對(duì)n個(gè)樣本,m個(gè)指標(biāo),則xij為第i個(gè)樣本的第j個(gè)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(jì)算前需對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,避免統(tǒng)計(jì)過程中各項(xiàng)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)算各個(gè)指標(biāo)的信息熵,得到E1,E2,…,Em
通過信息熵計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重
5.數(shù)據(jù)綜合評(píng)價(jià)
最后利用線性加權(quán)求和的方法計(jì)算黑龍江省12個(gè)地級(jí)市的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。
C2R模型作為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)中的一個(gè)重要模型,現(xiàn)普遍運(yùn)用于單位或部門評(píng)價(jià)。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,運(yùn)用C2R模型從橫向與縱向兩個(gè)方向評(píng)價(jià)黑龍江省12 個(gè)地級(jí)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(gè)評(píng)價(jià)決策單元(DMU)。假設(shè)有r個(gè)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的決策單元DMU,每一個(gè)決策單元DMU 都存在n種類型的“輸入”,用(Xj,Yj)表示第j個(gè)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(gè)決策單元都有相應(yīng)的效率評(píng)價(jià)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(duì)第j個(gè)決策單元的相對(duì)有效性進(jìn)行評(píng)價(jià),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(gè)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(jià)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(jì)算:
若對(duì)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(duì)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。
1.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建原則
農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)需要制定一系列量化指標(biāo),科學(xué)的量化指標(biāo)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)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(shí)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(diǎn):第一,系統(tǒng)性原則。系統(tǒng)性原則要求具備整體意識(shí),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(píng)估農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境。第二,科學(xué)性原則??茖W(xué)性原則要求農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)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(shí)際情況,運(yùn)用科學(xué)方法研究,客觀分析研究對(duì)象存在問題,做出最合理的評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)體系需要具有可行性和可操作性,評(píng)價(jià)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(diǎn)。為實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果的可行性和真實(shí)性,使用的數(shù)據(jù)需在有關(guān)部門統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中獲得,盡可能利用現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。
2.農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)選取
當(dāng)前國內(nèi)被普遍運(yùn)用與采納的金融生態(tài)評(píng)價(jià)體系主要為2005 年的城市金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和2009年的地區(qū)金融生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文整理總結(jié)兩大金融生態(tài)評(píng)價(jià)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(diǎn),并分析2015~2019年黑龍江省統(tǒng)計(jì)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(huì)保障環(huán)境五個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)體系。
本文將黑龍江省各地級(jí)市的實(shí)際情況分三個(gè)層次建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。第一層為目標(biāo)層,綜合評(píng)價(jià)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(huì)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(gè)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(huì)保障環(huán)境五個(gè)方面,使用22個(gè)指標(biāo),分析、整理與計(jì)算2015~2019年黑龍江省12個(gè)地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。
表1 農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
本文中農(nóng)村村務(wù)公開滿意度、農(nóng)村社會(huì)安全滿意度、金融機(jī)構(gòu)存貸款服務(wù)滿意度3個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來源于2020 年大學(xué)生“三下鄉(xiāng)”社會(huì)實(shí)踐問卷調(diào)查。調(diào)查區(qū)域主要為黑龍江省12個(gè)地級(jí)市隨機(jī)選取的12個(gè)村莊,在每個(gè)樣本村隨機(jī)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(jì)與變量含義見表2~3。
表2 調(diào)查者描述性統(tǒng)計(jì)
續(xù)表
表3 變量測(cè)量及含義
本文評(píng)價(jià)體系中其他19項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2016~2020年《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》,2020年黑龍江省及各市人力資源和社會(huì)保障局公布數(shù)據(jù),2020年黑龍江省及各地級(jí)市政府工作報(bào)告、黑龍江法院網(wǎng)等。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表4。
表4 變量測(cè)量及含義
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(duì)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(gè)地區(qū)農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)規(guī)范化
2.指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算
計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)并得出各項(xiàng)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(jì)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(gè)方面的重要性。其中5個(gè)準(zhǔn)則層中22個(gè)指標(biāo)中財(cái)政性存款總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、第三產(chǎn)業(yè)增加值、金融機(jī)構(gòu)存款余額、地方公共財(cái)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(gè)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(huì)保障環(huán)境3個(gè)方面分析,從財(cái)政性存款總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、第三產(chǎn)業(yè)增加值、金融機(jī)構(gòu)存款余額、地方公共財(cái)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(gè)重要指標(biāo)入手。
表6 各指標(biāo)的權(quán)重分布
3.綜合評(píng)價(jià)指數(shù)計(jì)算
通過線性加權(quán)求和方法計(jì)算黑龍江省12個(gè)地級(jí)市的綜合得分,最終可得黑龍江省12個(gè)地級(jí)市的綜合評(píng)價(jià)指數(shù),并對(duì)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(píng)價(jià)指數(shù)最高為哈爾濱,為0.8759,最低為七臺(tái)河,為0.0984。齊齊哈爾、大慶、牡丹江、綏化等地綜合評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(jí)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(píng)價(jià)指數(shù)
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(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)熵權(quán)法得出的8個(gè)重要指標(biāo)進(jìn)行分析。其中黑龍江省各個(gè)地級(jí)市2015~2019年的金融機(jī)構(gòu)存款余額、金融機(jī)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(cái)政收入、財(cái)政性存款總額等指標(biāo)為投入要素。各地級(jí)市2015~2019年技術(shù)效率值如表8所示。
表8 黑龍江省12個(gè)地級(jí)市2015~2019年技術(shù)效率值
根據(jù)DEA評(píng)價(jià)結(jié)果可知,橫向地區(qū)對(duì)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(gè)地級(jí)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(tái)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(gè)地級(jí)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(shí)間對(duì)比,在2015~2019這五年期間,黑龍江省12個(gè)地級(jí)市2015~2019年農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境呈波動(dòng)上升趨勢(shì),農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境總體趨勢(shì)從2015年的0.917升至2019年的0.978(見圖1)。雖然部分地級(jí)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(dòng),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(jí)市2015~2019年技術(shù)效率值趨勢(shì)
綜上所述,黑龍江省各地級(jí)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。
第一,根據(jù)熵權(quán)法所得結(jié)果,黑龍江省各地級(jí)市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境差距較大。綜合評(píng)價(jià)指數(shù)最高為哈爾濱,最低為七臺(tái)河,綜合評(píng)價(jià)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(gè)方面權(quán)重系數(shù)總和占比大,對(duì)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(gè)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(jí)市農(nóng)村金融生態(tài)環(huán)境總體呈上升趨勢(shì)。橫向地區(qū)對(duì)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(shí)間對(duì)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(dòng),但整體呈上升趨勢(shì)。
第三,對(duì)實(shí)證結(jié)果綜合分析與評(píng)價(jià),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(píng)價(jià)指數(shù)為3.12,而DEA法得到黑龍江省各地級(jí)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。
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(qiáng)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(duì)金融市場(chǎng)的監(jiān)督力度,根據(jù)地區(qū)發(fā)展差異及時(shí)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(jī)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(tái),不斷推進(jìn)農(nóng)村金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),實(shí)現(xiàn)農(nóng)村金融信息互通,以提高金融機(jī)構(gòu)服務(wù)水平。
農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理2022年2期