黑龙江省农机合作社助农增收绩效评价—基于DID模型的实证研究

张一豪，刘雨欣，姜天瑞，郭翔宇

(东北农业大学 经济管理学院，哈尔滨 150030)

黑龙江省农机合作社助农增收绩效评价—基于DID模型的实证研究

张一豪，刘雨欣，姜天瑞，郭翔宇

(东北农业大学 经济管理学院，哈尔滨 150030)

使用DID模型来评价黑龙江省农机合作社助农增收的绩效，模型估计结果表明：农机合作社社员与非社员相比，农户家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入显著增加，经营性收入显著减少。因此，农机合作社作为新型农业经营主体，在助农增收方面效果显著。引入控制变量后，户主年龄与家庭收入呈负相关；家庭人数与家庭收入呈正相关；户主受教育程度、人均耕地面积、非农收入所占比重、是否在社内打工与家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入呈正相关，与经营性收入呈负相关。

农机合作社；农地流转；农户收入；绩效评价；DID模型

0 引言

黑龙江省人少地多，耕地面积1 586.4万hm2，位居全国第一。在农村家庭承包经营体制下，普通农户的小规模、分散经营制约着大型农业机械设备的使用、现代科学技术的推广和生产性要素的投入，影响了农民收入的快速增长。因此，培育和发展新型农业经营主体，促进农民增加收入成为一项重要任务。

农机合作社，作为新型农业经营主体之一，具有土地和资本密集型的特点，在黑龙江省的现代农业发展中发挥着重要作用。截止到2015年9月，黑龙江省现代农机合作社总数达到1 107家，总投入131.4亿元，购置大型先进农机设备4.9万台(套)，入社农民22.1万，独立经营耕地面积11.8万hm2。

党的十八大报告提出，到2020年，城乡居民人均收入要比2010年翻一番。2014年，黑龙江省农机合作社总收入141.3亿元，总盈余68.9亿元，社员平均收入3.8万元。因而，研究黑龙江省农机合作社助农增收绩效意义重大。

在农民合作社绩效评价的研究上：一方面，孙艳华(2007)、徐旭初(2009)等分别建立了合作社绩效评价指标体系，徐旭初等从社员收益、运营活动、组织建设、组织发展与社会影响5个方面建立的基于产出性绩效、行为性绩效的农民专业合作社绩效评价体系具有较高认同度；另一方面，多位学者通过计量方法进行合作社绩效评价，代表性的有孙艳华(2007)对合作社增收绩效的实证研究，黄胜忠等(2008)、徐旭初等(2010)关于农民专业合作社绩效与治理机制内在关联的实证研究，黄祖辉等(2010)对合作社效率及其影响因素的实证分析。Rosmimah(2012)认为独特且不稳定的经营环境也是合作社绩效优化必须面对的挑战。Chibanda(2009)，Areas(2011)，Azadi(2010)等人对农业合作社的效率和绩效及影响农业合作社成功的因素进行了研究。值得关注的是，近年来，关于中国农民合作社的研究成果越来越多地出现在国际主流学术期刊上，如Garnevska、Liu & Shadbolt(2011)和Zheng、Wang&Song(2011)关于中国农民专业合作社发展的成功因素和组织效率的研究，以及Jia & Huang(2011)对中国农民合作社的成员异质性及其对合作社决策影响的研究等。

本文采用DID模型(Difference-In-Differences Model)来评价黑龙江省农机合作社助农增收的绩效，可在对策思路和实现路径上为农机合作社的高效运行与健康发展、农民人均收入翻番发挥指导作用，同时为政府及相关部门科学决策提供参考依据。

1 模型建立与数据来源

1.1 数据来源

黑龙江省现有现代农机合作社1 107家，其中规模较大、实力较强、运行规范的农机合作社示范社203家。与一般农机合作社相比，农机合作社示范社盈利能力强、社员收入高，在助农增收绩效上更为突出，更具有代表性与研究价值，因此选取黑龙江省农机合作社示范社作为研究对象。本文采取随机抽样方法，从农业部发布的全国农机合作社示范社名单和黑龙江省农委发布的4批现代农机合作社示范社规范社候选社名单中选取30家示范社。

本文数据来自课题组分别于2012年、2016年进行的调查。本调查在黑龙江省随机抽取了30家农机合作社，287个农户。其中，191户为农机合作社社员，97户为农机合作社非社员。通过问卷调查与深度访谈的方式获取了农机合作社以及农机合作社社员、非社员的一手数据。

1.2 模型建立

为了评价黑龙江省农机合作社助农增收的绩效，本文建立了DID模型(Difference-In-Differences Model)进行分析。在国内外研究中，DID模型被广泛运用于政策效果评估。对于本文而言，DID模型的基本思路是通过比较是否入社对处理组、对照组在不同时间农民收入影响的差异，从而得到农机合作社助农增收的绩效。本文将农机合作社的社员设置为“处理组”，将农机合作社的非社员设置为“对照组”。使用自然科学的处理组、对照组对比实验原理，其中处理组在第1个时期不入社，在第2个时期入社；对照组在两个时期均未入社。采用对比实验原理后，可以将对照组的共同部分从处理组的共同部分中扣除，这样就消除了只对处理组、对照组在第2个时期作对比时产生的误差，避免数据结构产生内生性，也消除了仅对处理组的不同时期比较时产生的由时间因素所产生的误差。

因此，建立评价农机合作社助农增收绩效的基本DID模型，即

Y=α0+α1T+α2D+α3TD+u

(1)

其中，T代表时间的虚拟变量，T=0对应2011年(所有农户均未加入农机合作社)，T=1对应2015年(处理组农户加入了农机合作社，对照组农户则依然没有加入农机合作社)；D代表是否加入农机合作社的虚拟变量，D=0对应未入社农户，D=1对应入社农户；交叉项TD的回归系数α3是代表农机合作社助农增收的绩效，即DID估计值或双重差分估计值；u为随机扰动项。建立DID模型对调查数据进行计量分析，能够准确评估农机合作社成立前后对处理组和对照组农户收入的净影响程度。

为了更准确地评价农机合作社助农增收的绩效，采用固定效应模型，即

Yit=α0+α1Tt+α2Di+α3TtDi+α4Xit+uit

(2)

其中，Yit表示编号i的农户在t时间的家庭收入；Tt是代表时间的0～1虚拟变量；Di是代表编号i的农户是否加入农机合作社的0～1虚拟变量；Xit是影响编号i的农户在t时间家庭收入的控制变量。

1.3 变量选择

1)因变量。根据农机合作社成立前后农户家庭收入的变动，来评价农机合作社对农户收入的绩效。依据国家统计局的分类，将农户的家庭收入分为经营性收入、工资性收入、财产性收入及转移性收入。因此，评价农机合作社对农户家庭总收入的绩效后，还要分别评价对农户四类家庭收入的绩效。

2)自变量。影响农户家庭收入的变量包括农户个人情况(年龄、受教育程度)、家庭情况(家庭人数、家庭资产价值)和经营情况(人均耕地面积、粮食单位产量、粮食销售价格、土地租金、非农收入所占比重及是否在社内打工)。

2 模型求解与分析

2.1 基本估计结果

根据建立的基本DID模型，使用Stata13.0计量分析软件，得出了模型(1)的估计结果，如表1所示。其中，Y、Y1、Y2、Y3、Y4列分别表示因变量为家庭总收入、经营性收入、工资性收入、财产性收入及转移性收入的模型估计结果。

表1 DID模型估计结果

***、** 、*分别表示p<0.01、p<0.05、p<0.1。

表1中：Y、Y1、Y2、Y3、Y4的R2值分别为0.745 7、0.629 1、0.659 9、0.632 7、0.774 9，说明它们的模型拟合度均较好。

家庭总收入Y、工资性收入Y2、财产性收入Y3、转移性收入Y4的DID估计值α3分别为22 694、18 233、2 900、5 751，且分别通过了1%、5%、5%、1%水平上的显著性检验，说明处理组与对照组相比，农户的家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入有显著的正向影响。即加入农机合作社后，农户家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入分别增加了22 694元、18 233元、2 900元、5 751元。

经营性收入Y1的DID估计值α3为-4 191，且通过了10%水平上的显著性检验，说明处理组与对照组相比，农户的经营性收入有显著的负向影响。即加入农机合作社后，农户经营性收入减少4 191元。

2.2 引入控制变量的估计结果

在模型(1)的基础上，采用固定效应模型，得出了模型(2)的估计结果，如表2所示。其中，模型的自变量分别为年龄X1、受教育程度X2、家庭人数X3、家庭资产价值X4、人均耕地面积X5、粮食亩产量X6、粮食销售价格X7、土地租金X8、非农收入所占比重X9、是否在社内打工X10。

表2 引入控制变量的DID模型估计结果

***、**、*分别表示p<0.01、p<0.05、p<0.1。

在表2中，经过对10个自变量的筛选，引入了X1、X2、X3、X5、X9、X106个控制变量。Y、Y1、Y2、Y3、Y4的R2值分别为0.934 9、0.893 5、0.940 2、0.871 9、0.948 1，说明它们的模型拟合度比模型(1)更好。

家庭总收入Y、工资性收入Y2、财产性收入Y3、转移性收入Y4的DID估计值α3分别为16 423、10 389、1 319、7 061，且分别通过了1%、1%、5%、1%水平上的显著性检验。这说明引入控制变量后，处理组与对照组相比，农户的家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入有显著的正向影响，即加入农机合作社后，农户家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入分别增加了16 423元、10 389元、1 319元、7 061元。

经营性收入Y1的DID估计值α3为-2 345，且通过了5%水平上的显著性检验。这说明引入控制变量后，处理组与对照组相比，农户的经营性收入有显著的负向影响，即加入农机合作社后，农户经营性收入减少2 345元。

年龄X1与家庭收入呈负相关，说明年龄越大，农户在土地的经营和外出务工的效果上越差。受教育程度X2与经营性收入呈负相关，与其它家庭收入呈正相关，说明受教育程度越高，农户越倾向于加入农机合作社，将土地流转。因而，经营性收入减少，其它家庭收入增加。家庭人数X3与家庭收入呈正相关，说明家庭人数越多，对应的农户家庭收入越高。人均耕地面积X5与经营性收入呈负相关，与其它家庭收入呈正相关，说明人均耕地面积越大，农户越倾向于加入农机合作社。因而，经营性收入减少，其它家庭收入增加。非农收入所占比重X9与经营性收入呈负相关，与其它家庭收入呈正相关，说明非农收入所占比重越高，经营性收入越低，其它家庭收入越高。是否在社内打工X10与经营性收入呈负相关，与其它家庭收入呈正相关，说明农户作为社员经营性收入将会减少，而同时在社内打工会有更高的其它家庭收入。

3 结论与政策建议

本文通过研究黑龙江省农机合作社助农增收绩效，得到以下结论：①农户加入农机合作社后，家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入显著增加，经营性收入显著减少。②引入控制变量后，户主年龄与家庭总收入、经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入呈负相关；户主受教育程度、人均耕地面积、非农收入所占比重、是否在社内打工与家庭总收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入呈正相关，与经营性收入呈负相关；家庭人数与家庭总收入、经营性收入、工资性收入、财产性收入、转移性收入呈正相关。

在分析农机合作社助农增收绩效的基础上，结合黑龙江省实际，提出了以下政策建议：

1)黑龙江省人少地多，农机合作社作为新型农业经营主体，在助农增收方面效果显著。因此，政府应大力发展农机合作社，尤其是省级、国家级示范社。既要注重对示范社的评定，也要注重对示范社的监测，实行竞争淘汰机制。

2)在培育其它新型农业经营主体的同时，黑龙江省可以在适宜地区以农机合作社为主导，解放农村富余生产力，带动当地农业、农村、农民发展，切实保障和提升农户的家庭收入水平。

3)政府要加强对农民的教育与培训，提高农民的现代农业生产技能、经营管理能力以及科学文化素质，培养新型职业农民。同时，要鼓励农民将土地流转给农机合作社，更多的外出打工，特别是到农机合作社内打工，将农地经营机会成本转化为经济收入，以增加农户的家庭收入。

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[3] 黄胜忠.农民专业合作社治理机制及其绩效实证分析[J].中国农村经济，2008(3)：65-73.

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[5] 黄祖辉，邵科.基于产品特性视角的农民专业合作社组织结构与运营绩效分析[J].学术交流，2010(7)：91-96.

[6] 张梅.现代农机合作社政府管理的绩效评价—基于黑龙江省44家现代农机合作社的调查[J].农业经济与管理，2016(3)：19-25.

[7]J.M. 伍德里奇.计量经济学导论(4版)[M].北京：中国人民大学出版社，2010.

[8] 陈强.高级计量经济学及Stata应用(2版)[M].北京：高等教育出版社，2010.

[9] 郭翔宇.多元主体联合创新现代农业经营体系—绥化市推进“以村为基本单元的复合型经营主体”建设的实践探索[J].农业经济与管理，2016(4)：5-11.

Performance Evaluation of Agricultural Machinery Cooperatives Assisting Farmers to Increase Income in Heilongjiang Province —Based on an Empirical Study of DID Model

Zhang Yihao, Liu Yuxin, Jiang Tianrui, Guo Xiangyu

(College of Economics and Management, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China)

DID model is used to evaluate the performance of agricultural machinery cooperatives assisting farmers to increase income in Heilongjiang province. The model estimation results show that compared with the non-members, the cooperative members households’ total income, wage income, property income and transfer income increased significantly, operation income reduced significantly. Therefore, as a new type of agricultural management entity, the agricultural machinery cooperatives’ effect is remarkable in assisting farmers to increase income. After introducing the control variables, age of farmers is negatively correlated with household income; number of households is positively correlated with household income; education level of farmers, farmland areas per person, proportion of non-agricultural income, whether work in the cooperatives is positively correlated with total income, wage income, property income, transfer income, negatively correlated with operation income.

agricultural machinery cooperatives; rural land transfer; rural household income; performance evaluation; DID model

2016-11-23

国家社会科学基金项目(13BJY105,16CJY053)

张一豪(1991-)，男，河南巩义人，硕士研究生，(E-mail)zyihao1991@163.com。

郭翔宇(1965-)，男，山东昌邑人，教授，博士，博士生导师。

S23-9

A

1003-188X(2017)11-0040-04