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随着乡村振兴战略的推进，为更好满足乡村振兴多样化的金融需求，中共中央、国务院印发《乡村振兴战略规划(2018-2022)》中明确要求加大金融支农力度，不仅提出了创新金融支农产品和服务的要求，而且提出了较为具体的完善金融支农激励政策，明确提出了“守住不发生系统性金融风险底线”的要求.然而，长期以来，由于针对“三农”的金融服务支持力度不足，不管是对于传统的商业银行还是对于新兴的金融服务主体，对于“三农”金融服务风险的控制都缺乏较为系统的风险控制体系.特别是传统商业银行，不管是其对农村、农民还是对农业的金融服务都存在较为明显的不足，针对“三农”的金融排斥现象较为普遍[1].虽然在乡村振兴战略的推动下，商业银行也在积极探索“三农”金融服务模式，但是由于在“三农”金融服务风险控制方面所存在的局限，也在一定程度上影响了“三农”金融服务的开展[2].在当前背景下，对“三农”金融服务风险进行研究并提出相应的应对策略，不论是对于提供“三农”金融服务的金融机构管控风险而言，还是对于充分发挥金融服务在推进乡村振兴战略中的重要作用，以及在加大金融扶贫力度的同时有效防范“三农”金融服务的风险方面都具有积极的意义.
鉴于此，本文选取长三角地区新三板农贷公司的不良贷款率作为衡量“三农”金融服务风险、分析农贷公司不良贷款率影响因素的指标.研究发现：农贷公司资产周转率、销售净利率、资产负债率提高时，不良贷款率显著降低，短期内经济增长和产业结构调整对农贷公司不良贷款率的影响并不显著.这意味着“三农”金融服务金融风险主要来自于金融机构本身，“三农”金融风险防控的重点不应太多考虑外部因素，而应重点集中于金融机构本身.
与已有文献相比，本文在以下几个方面做出了探索和贡献.首先采用了演绎推理法、实证分析法，特别是所有数据都来自近5年来长三角地区新三板上市公司正式披露的信息，比较准确.选取农贷公司作为研究数据来源，有比现阶段其它任何金融机构都高得多的支农贷款覆盖面和“三农”贷款占比量，更加接近事实.长三角地区是我国城乡统筹发展最有经验、乡村振兴战略目前推进实施得较好的地区，选取这个地区的农贷公司展开研究，对全国“三农”金融服务风险管控、促进乡村振兴战略实施、更有借鉴意义.实证分析中，解释变量和控制变量的选取也是最能够反映和测度金融机构风险的几个核心指标，这样分析研究结论偏离度就极小；其次所研究问题，即“三农”金融服务风险影响因素是近年乡村振兴战略背景下全国经济社会现实存在的真问题，而非假设问题、虚构问题；三是针对问题分析出的原因鲜明指向“三农”金融服务主体，即金融机构本身，如：农贷公司、农村商业银行等，抓住了事物的本源和矛盾的主要方面，能较好推动涉农金融机构深化改革，改进金融服务；四是提出的对策建议对于改进监管部门的监管重点和监管方式方法，建立完善金融机构的经营管理机制，改革创新金融机构内部的激励约束机制，改善提升“三农”金融服务质量和效率，调整对系统性风险的防控策略，采取有针对性、实效性的防范措施等都具有相当大的现实意义和指导意义.
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金融的发展，特别是金融多样性水平的提升能够有效地扩大金融服务的收益边际[3]，对于缓解因长期以来受到金融排斥而难以获得金融服务的农村地区以及涉农创业者的融资约束情况具有积极的意义，乡村振兴战略规划提出的发展乡村普惠金融、加快农村金融产品和金融服务方式的创新策略，对于解决乡村融资需求具有重要的作用.因此，乡村振兴战略的实施离不开金融的支持，金融服务在乡村振兴战略中也大有可为[4].正是因为如此，为了配合乡村振兴战略的实施，不论是针对金融服务的研究还是具体的金融服务实践也不断增多.在围绕乡村振兴推动金融服务的研究方面，周逢民[5]认为服务乡村振兴是金融部门的时代责任，并认为要发挥金融服务在乡村振兴中的作用，首先就要找准金融服务乡村振兴战略的切入点，并在此基础上建立有利于“三农”的普惠金融体制；朱杰斌[6]则以三峡农商银行的实践为案例，对乡村振兴所面临的农村金融机构“脱”农、“畏”农现象、银行“惧”贷、农村经济体“获”贷信息途径少等问题进行分析后发现，农商银行在开展“三农”金融服务时面临着信息不对称和产品不适应的问题，并提出应从建立政银合作长效机制、多方联动服务机制、差异化监管机制、科技创新工作机制、健全考评激励机制等方面完善农商银行乡村振兴金融服务机制.在推动乡村振兴的金融服务实践方面，我国部分地区的金融机构已经开始积极开展针对乡村振兴战略的“三农”金融服务.其中，作为我国首个获批开展农村金融服务的成都市，在2015年就推出了“农贷通”服务，成都“农贷通”服务的推出，不仅有效地整合了农村金融改革任务，更成为了成都农村金融改革的基础性工程，使农村金融服务水平得到有效提升，多层次的融资对接机制不断得到完善[7].
随着“三农”金融服务实践的增加，对“三农”金融服务风险的关注也越来越多.长期以来，商业银行以及其他金融机构对“三农”金融服务关注不足与“三农”金融服务风险难以得到控制有一定的关系.在乡村振兴战略推出以前，胡国斌[8]对“三农”金融服务中的林权抵押贷款所面临的风险进行研究时就发现，由于在不同地区对家庭承包的集体林权在可否抵押方面有着不同的政策，而且在开展林权抵押贷款时还面临着林权登记情况复杂、山区农民资金需求周期长、林权资产保障机制欠缺、抵押权实现较为困难等问题，导致涉及林权的抵押贷款面临着较高的风险.虽然胡国斌仅研究了林权的抵押贷款问题，但是当前在涉及“三农”的其他金融服务方面依然面临着类似的难以有效克服的风险.何佳[9]从供应链金融环境的角度对“三农”融资模式涉及到的信用风险进行研究后就发现，“三农”融资贷款存在融资贷款灵活系数低、融资贷款结构不稳固、融资未充分考虑农户需求以及融资贷款欠缺信用预警机制等情况，导致“三农”融资贷款面临着较高的信用风险.而且，即使近年来“三农”互联网金融开始形成，但是依然面临着来自制度、法律、市场、经营、信用等方面的一系列风险[10].总体来看，虽然我国推出了一系列针对“三农”金融服务的改革措施，但是这些改革措施将重点都放到了农村金融的行政管制和金融抑制方面，依然缺乏金融生态的考虑[11].
从以上分析中不难看出，“三农”金融服务机构要充分发挥其在乡村振兴战略中的重要作用，首先就需要加强对“三农”金融服务风险的控制，而这也是《乡村振兴战略规划》针对“三农”金融服务提出的“守住不发生系统性金融风险底线”的要求.加强“三农”金融服务风险控制，不仅是使“三农”金融服务适应农村经济持续发展的需要，也是保障“三农”金融服务主体在保障资金安全前提下提供金融服务的需要，更是保障“三农”金融服务主体盈利目标实现的需要[12].为了实现这一目标，并不断提升“三农”金融服务的质量，就需要深入分析“三农”金融服务风险的产生原因，并从这些原因入手采取措施，加强风险管控，降低“三农”金融风险.然而，“三农”金融风险不仅大，而且来源还较为广泛，影响因素也较为复杂，在这些影响因素中，不仅有来自农业生产受到自然影响较多的因素，也有农产品市场风险较高的因素，更有农户以及涉农企业的信用风险较高的因素[13].除了这些金融服务机构之外的影响因素，“三农”金融服务风险还受到金融服务机构自身的操作性风险和流动性风险管理水平的影响[14].
提高“三农”金融服务风险控制水平，长期来看需要通过我国相关金融体制的不断改革和相关金融机制的不断创新，从短期来看则需要金融机构加强对“三农”金融服务风险的管控.不论是对于我国“三农”金融服务政策的制定部门还是对于提供“三农”金融服务的机构而言，要加强“三农”金融服务风险的控制，最重要的是要找到合理的能预警金融服务风险的指标.在早期的研究中，仇焕广等[15]基于对指标的公认性、数据的可得性以及符合农村金融服务实际情况的原则，认为农村金融服务机构所面临的金融风险主要有流动性风险和信用风险，因此选择衡量流动性风险和信用风险的指标作为衡量农村金融服务风险的指标.而周泽炯[16]则从流动性风险、信用风险、市场风险和操作风险4个维度建立起了衡量农村合作金融风险的预警指标体系.在近年来的研究中，张子豪等[17]建立起了以信用道德风险、经营风险、信用信息风险、网络安全风险、法律风险为一级指标和16个二级指标的金融服务风险衡量体系.
通过对这些“三农”金融服务风险评价或预警的指标体系来看，虽然这些指标体系涵盖的内容都较为宽广，而且也尽可能地涉及到了“三农”金融服务可能面临的风险情况，但是，对每个指标进行赋权时大部分指标依然会受到研究者的主观影响. “三农”金融服务相关的风险主要是信用风险，即商业银行或其他“三农”金融服务提供者所提供“三农”金融服务后，特别是提供信贷服务后难以收回贷款的风险.一般认为，信用风险最为直接的体现是不良贷款率，不良贷款率本来也是金融机构监管风险的重中之重[18]，而且，不良贷款率往往也会被认为是商业银行危机的先行指标[19].当前使用不良贷款率来衡量“三农”金融服务风险的研究较为宽泛，有的研究者从影响不良贷款的个别因素的角度进行研究，比如耿得科等[20]从征信系统的角度进行研究；有的研究者则从所有制的角度进行研究，如张乐等[21]；还有洪正等[18]、丁浩等[22]都是从研究影响不良贷款率的个别因素的角度.也有研究者通过构建指标体系的方式研究不良贷款率.较早的有郭耀中[23]的研究，近年来邹克等[24]则通过构建回归模型的方式对各种影响不良贷款率的因素进行了实证分析.但这些研究都是着眼于商业银行不良贷款率的影响因素，针对“三农”金融服务风险及控制不良贷款率的研究非常少，为此，本文以“三农”金融服务为主营业务的农村小额贷款公司(以下简称“农贷公司”)经营数据为基础，通过构建回归模型的方法进行实证分析，以期找出“三农”金融服务风险的主要影响因素.
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从提供“三农”金融服务的主体以及监管部门的角度进行分析，“三农”金融服务风险既会受到金融服务主体自身的影响，同时也会受到外部环境的影响，控制“三农”金融服务风险最为重要的一步就是找出影响“三农”金融服务风险的因素，并在此基础上针对不同的影响因素采取相应的控制策略，从而达到控制“三农”金融服务风险的目的.本文主要通过实证分析研究，找出影响“三农”金融服务风险的因素，在此基础上提出相应的应对策略.
就“三农”金融服务风险的外部影响因素来看，特别是本文所研究的以不良贷款率所表征的“三农”金融服务风险的外部影响因素来看，金融服务机构普遍存在“前摄抑制”现象，其中等待观望、惜贷畏贷的情况更多，不会因为经济增长速度变化和产业结构调整而即时改变对贷款服务对象的偏好、改变贷款的尽职调查方式、评审机制、操作流程等，即“三农”金融服务机构较少会受到来自外部的经济增长速度和产业结构的影响[24].在内部影响因素方面，资产周转率降低，则流动性变差，不良率升高；周转率提高，则流动性变强，不良率降低.销售净利率增长，资产负债率增加，则不良率降低.投资收益率提高会直接或间接刺激贷款业务规模扩张，促使业务范围突破禁戒，贷款业务快速增长，经营业绩才会更好，当期利润才会更高，才能实现单位增效个人增收.这种情况下的“三农”金融机构会牺牲质量追求速度，产生贷款冲动，忽视贷款风险，将资金更多投向高风险的项目和借款申请对象，从而最终导致农贷公司不良贷款率增长，金融服务的风险由此加剧.显然，金融服务风险的影响因素不仅包括金融服务机构的负债水平[23]，也包括金融服务机构自身盈利能力[21].
为此，在分析“三农”金融服务风险的影响因素时，本文将以“三农”金融服务为主营业务的金融服务提供企业的不良贷款率作为衡量“三农”金融服务风险的指标，并将该指标作为被解释变量.而在控制变量方面，分析“三农”金融服务风险的外部影响因素，本文除了使用金融机构所在市的经济增长率作为控制变量之外，还使用“三农”涉及到的第一产业增加值占比作为衡量产业结构的指标；在分析“三农”金融服务风险的内部影响因素方面，除使用投资收益率和销售净利率作为衡量其盈利能力的指标之外，还使用资产负债率衡量其偿债能力.此外，考虑到金融服务机构自身的发展能力以及管理能力也会对其整体风险产生一定影响，本文还将营业收入增长率作为衡量其增长能力的指标，将总资产周转率作为衡量其资产管理能力的指标纳入到分析范围.
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本文将所收集的金融服务机构相关数据和宏观指标建立面板模型进行分析，基于不良贷款率与各影响因素之间的关系，回归模型可以表示如下：
其中，nplrit代表不良贷款，atrit，irrit，sirit，alrit，oriit，gdprit，pipit分别代表资产周转率、投资收益率、销售净利率、资产负债率、营业收入增长、GDP增长率、第一产业占比，uit为扰动项.
2.1. 理论框架
2.2. 计量模型的建立
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为了让不良贷款率尽量能够反映出“三农”金融服务风险，本文选择以农业贷款为主营业务的农贷公司作为分析数据来源，基于数据的可获得性，本文选择在我国长三角地区中小板挂牌的农贷公司作为分析对象.农贷公司作为专门提供农业贷款的金融机构，是我国“三农”金融服务创新背景下产生的农村小额贷款股份有限公司，农贷公司的性质为小贷公司，并且其管理模式与普通企业更为接近，而其专业服务农业贷款的性质决定了其不良贷款率与其他商业银行相比更能代表“三农”金融服务的风险.目前，全国范围内并没有在主板上市的农贷公司，而且仅有11家农贷公司在新三板挂牌，这11家农贷公司普遍成立于2012年前后，重点分布在长三角地区，并且新三板挂牌时间集中在2015年左右，从2014年开始披露不良贷款率信息.这11家农贷公司分别为鑫庄农贷(830958)、通利农贷(831098)、文广农贷(831618)、恒晟农贷(831723)、鑫鑫农贷(832088)、晶都农贷(832166)、银信农贷(832944)、恒沣农贷(833837)、正新农贷(833843)、龙腾农贷(833982)、国鑫农贷(834000).这11家农贷公司分别位于江苏苏州、常州、南通、连运港以及南京等市，因此，各农贷公司所在市2014年到2018年的GDP增长率和第一产业生产总值占比数据主要来自于2014年到2018年的《江苏统计年鉴》以及相关市各年的《统计公报》.
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根据收集到的数据进行描述性统计分析的结果如表 1所示.
从不良贷款率总体变化情况来看表 1中的数据，11个样本公司的不良贷款率平均值为0.042 2，最大值为0.264 6，最小值为0.000 0，标准差为0.054 5.从各样本每年的不良贷款率数据来看，样本公司的不良贷款率存在较大的波动性，具体波动情况如图 1所示：
从图 1所示不良贷款率变化趋势不难看出，各样本公司之间的变化趋势存在一定的差异性.其中，鑫庄农贷(NPLSSD)和通利农贷(NPLSTL)的不良贷款率增长最为明显，鑫庄农贷的不良贷款率直接从2014年的0.018 2增长到了2018年的0.264 6，而通利农贷的不良贷款率也从2014年的0.048 4增长到了0.247 5，此外，晶都农贷(NPLSJD)的不良贷款率变化也较为明显，在2014年时仅为0.011 9，到2018年时已经增长到了0.081 8.除上述3个样本之外的其他公司的不良贷款率变化趋势总体较为平缓.
在控制变量的变化情况方面，资产周转率的平均值为0.117 6，最大值为0.177 3，最小值为0.064 3，标准差为0.028 9.虽然各样本之间还是存在一定的差异性，但是与不良贷款率的差异相比，总体差异并不明显；投资收益率方面，投资收益率的平均值为0.061 7，从该数据可以看出，以“三农”金融服务为主营业务的农贷公司整体投资收益并不高，甚至接近长期贷款利率水平，但各公司之间投资收益率指标存在一定的差异性，其中，投资收益率水平最高的是2014年的银信农贷，该公司当年投资收益率为10.12%，之后银信农贷的投资收益率不断下滑，到2018年时，银信农贷的投资收益率仅为6.30%，接近样本均值水平；在销售净利率方面，各样本销售净利率变化存在较大的差异性，标准差为0.151 2.其中，最大值为0.783 0，最小值为0.000 0；资产负债率方面，农贷公司资产负债率整体并不高，样本中最大值仅为0.426 4，最小值为0.008 9，标准差为0.137 2，表明农贷公司整体资产负债水平并不高，整体财务风险处于较低水平，同时也表明农贷公司在开展业务时存在财务杠杆使用不足的问题；在营业收入增长率方面，整体呈现增长的变化趋势.此外，经济增长率和第一产业占比分别作为分析农贷公司外部风险的变量，在各样本间依然存在着一定的差异，其中经济增长率的最大值为11.00%，而最小值仅为3.10%，标准差为1.60%.而第一产业占比方面，最大值为13.20%(连云港，2014年)，最小值为1.30%(苏州，2017年)，均值为4.37%.
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通过Huasman检验可知，概率为0.381 9，不能拒绝随机模型的原假设，故随机效应模型为本文的最优模型.根据随机效应模型，并以经济增长率和第一产业占比为基础，逐步加入控制变量后得到6个随机效应模型的回归结果，各回归结果如表 2所示.
虽然周忠明[25]和彭建刚等[26]研究者在分析商业银行不良贷款率的影响因素时发现经济增长会对商业银行不良贷款率的降低产生一定的影响，但是实证分析的结果显示，有关农贷公司分析模型3的结果与岳蓓蓓等[27]对商业银行分析的结果相似，在仅考虑经济增长与产业结构的情况下，经济增长速度的变化不仅与不良贷款率的降低存在负相关关系，而且还属于显著相关关系，但是数据的总体回归情况并不理想，R2仅为0.103 9.在考虑到资产周转率、销售净利率以及资产负债率等因素后，相关性得到大幅改善的情况下，与其他因素相比，经济增长对于农贷公司不良贷款率的影响却并不显著.而在影响农贷公司不良贷款率的另一影响因素(产业结构)方面，总体来看，除了模型3中第一产业经济增加值占比的变化与不良贷款率的增加呈现正相关之外，其他各模型均表明两者之间存在负相关关系，即第一产业经济增加值比重的提升对不良贷款率的降低具有积极的作用，但是这种作用并不显著.就实证的结果来看，影响农贷公司不良贷款率的外部影响因素中，经济增长以及产业结构调整对于农贷公司不良贷款率的影响都不显著，这在一定程度上表明，在短期内外部经济环境并不是“三农”金融服务金融风险的主要影响因素.
资产周转率是影响农贷公司不良贷款率的内部影响因素，从分析的结果来看，仅模型2显示资产周转率的提升会导致农贷公司不良贷款率的增加，而模型4、5、6都表明农贷公司资产周转率的提升会降低不良贷款率，而且模型4、5、6的R2要远高于模型2.因此有理由认为，农贷公司资产周转率的提升会抑制不良贷款率的增长.同时也表明，资产周转率的降低是导致农贷公司不良贷款率增长的主要影响因素之一，其中影响最为明显的为模型4，该模型表明，在外部影响因素中考虑GDP增长率和第一产业经济增加值占比，在内部影响因素仅考虑资产周转率和投资收益率的情况下，资产周转率每下降一个百分点，会导致不良贷款率增加1.597 2个百分点，而且该影响在1%的水平范围内显著.该实证结果表明，运营能力会对“三农”金融服务风险产生显著的影响.
投资收益率是衡量农贷公司盈利能力的指标之一，从实证分析的结果来看，投资收益率对不良贷款率的影响较为复杂，在仅考虑经济增长、产业结构、运营能力和投资收益的情况下，投资收益率的增加会显著降低不良贷款率，而且是在1%的水平下显著，但是当再考虑到销售业绩和负债水平时，投资收益率的增加会导致不良贷款率的增加，而且在模型4中还较为显著，β系数高达2.441 1，可见投资收益率对不良贷款率的影响幅度较大，且在5%的水平范围内较为显著.投资收益率与不良贷款率同相变动的结果说明，当采取上浮贷款利率、下调存款准备金、减少风险拨备、强行提高“三农”贷款比重、减少抵质押贷款条件等较为激进的策略、提升“三农”金融服务的投资收益水平时，会导致不良贷款率的大幅增加，不论是对于提供“三农”金融服务的农贷公司和商业银行都需要综合权衡并处理好投资收益率与不良贷款率的关系.
销售净利率是衡量农贷公司“三农”金融服务业绩的重要指标，同时也是衡量“三农”金融服务企业盈利能力的重要指标之一.销售净利率越高，表明宣传营销效果越好，经营业绩越好.从销售净利率与不良贷款率的回归结果来看，销售净利率与不良贷款率之间存在负相关关系，即销售净利率增加时会抑制不良贷款率的增加，同时也表明销售净利率的下滑是导致不良贷款率增加的重要影响因素.从模型4、5、6的回归结果来看，销售净利率对不良贷款率的影响在1%的水平范围都显著，即使整体的影响幅度在-40.05%到-39.79%之间，其影响幅度也不及投资收益率和资产周转率的影响幅度明显，但依然需要引起农贷公司以及商业银行的关注.
资产负债率是衡量农贷公司或商业银行负债水平的指标，同时也是衡量其财务风险和长期偿债能力的指标.从回归结果来看，不良贷款率会随着资产负债水平的增加而有所降低.这一结果似乎表明提供“三农”服务的农贷公司或商业银行采取更激进的融资结构时反而更有利于控制不良贷款率.这一实证结果可能是以下两个原因所致：一是农贷公司要控制其整体风险，在整体风险一定的情况下，资产负债率的增加表明农贷公司财务风险大幅增加，在财务风险增加的情况下要控制整体风险就需要将经营风险控制到较低的水平范围，农贷公司在开展“三农”金融服务时就会变得更为谨慎，尽量避免不良贷款的出现，从而降低了不良贷款率；二是样本中资产负债率整体处于较低的水平，从描述性分析中可以看出，样本中资产负债率的最大值为42.64%，而最小值仅为0.89%，均值也仅为16.24%，整体处于较低的水平，资产负债率的提升同时也是农贷公司经营能力较高的体现，从而出现资产负债率较高的样本公司其不良贷款率反而较低的数据表现.
营业收入增长率是衡量农贷公司“三农”金融服务业务增长情况的指标，从回归的结果来看，农贷公司“三农”金融业务的增长会对不良贷款率产生正向的影响，但是该影响并不显著，表明“三农”金融服务业务增长即信贷规模的扩大，并非是其金融风险的主要影响因素.
3.1. 数据说明及描述性分析
3.1.1. 数据来源及相关说明
3.1.2. 描述性统计分析
3.2. 计量分析
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从“三农”金融服务的实践情况以及来自长三角地区新三板农贷公司不良贷款率的经验证据等实证分析表明：“三农”金融服务风险主要来自于提供“三农”金融服务的金融机构内部，其中运营能力会对“三农”金融服务风险产生显著的影响，而且采取上浮贷款利率、下调存款准备金、减少风险拨备、强行提高三农贷款比重、减少抵质押贷款条件等较为激进的策略提升“三农”金融服务的投资收益水平时，会导致不良贷款率的大幅增加；与此同时，销售净利率对不良贷款率的影响比较显著；此外，不良贷款率会随着资产负债水平的提高而有所降低；最后，虽然“三农”金融业务的增长会对不良贷款率产生正向影响，但是该影响并不显著，表明“三农”金融服务业务增长，即信贷规模并非是金融风险的主要影响因素.而在“三农”金融服务机构的外部影响因素中，不论是经济增长还是产业结构调整对于农贷公司不良贷款率的影响都不显著，这在一定程度上表明，在短期内外部经济环境并不是“三农”金融服务金融风险的主要影响因素.
基于对“三农”金融服务风险影响因素所进行的研究，为了有效控制“三农”金融服务风险，对于金融风险的监管部门而言，除了考虑到宏观经济环境对“三农”金融服务风险可能产生影响的原因之外，在短期内应当将控制风险的重点放到提供“三农”金融服务的金融机构上，不论是对提供“三农”金融服务的商业银行还是农贷公司的监督，都应当着眼于其内部规范化管理.通过监控商业银行、农贷公司等金融机构的不良贷款率指标，并要求商业银行、农贷公司加强经营风险、销售业绩以及营运能力的控制，督促他们扎实做好贷前调查、贷中审查、贷后检查，控制单户贷款集中度、行业集中度、股东关联度，防范道德风险、操作性风险、投资风险、信用风险、市场风险、政策风险，警惕网络安全风险、流动性风险、法律风险等，不断提高资本充足率和抗风险能力，从而达到控制风险的目的.
对于提供“三农”金融服务的农贷公司或商业银行而言，针对近年来有部分农贷公司或商业银行面临“三农”金融服务风险快速增长的问题，除了应加强“三农”金融服务业务本身的风险控制之外，农贷公司或商业银行的管理层应当从以下几个方面采取措施，加强“三农”金融业务风险控制：一是加强营运风险控制.从贷款项目的尽职调查、风险评估、项目评审、操作流程、贷后检查、风险检测、风险化解等各个环节，建立起风险控制机制；二是压低不生息和低生息资金占用，努力盘活闲置资产、不良资产、抵债资产，提高资金使用效率；三是高效配置自身所拥有的资产，以创造更多的经营成果，提升抗风险能力；四是加强以销售净利率指标为代表，以营业收入和营业利润为主要指标的销售业绩绩效考核管理，从而不断完善管控风险的激励约束机制.既要充分利用销售净利率的增加对金融服务风险的抑制作用，降低“三农”金融服务风险，又要严加防范因盲目扩大贷款规模所累积的贷款风险.既要防止贷款不良率攀升，又要防止掩盖贷款风险状况，人为压低贷款不良率，潜藏风险；五是加强财务杠杆管理，保持合理的资产负债率.特别在财务杠杆还处于较低水平以及营运能力较为稳定的情况下，要充分利用资产负债率与不良贷款率的负相关作用，通过适度提升财务杠杆的方式控制不良贷款率，不仅能达到控制“三农”金融服务风险的目的，同时还能充分发挥财务杠杆最大化经营绩效的作用，充分提升自身的“三农”金融服务能力.
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