一、引 言
近年来,在《中华人民共和国农民专业合作社法》以及国家和地方政府制定的一系列配套政策带动下,农民专业合作社得到了蓬勃发展。据统计,到2012 年一季度末,全国依法登记的专业合作社达到55.2 万家,实有入社农户达到4300 多万户,约占农户总数的17.2%,专业合作社已经成为我国农村重要的现代农业经营主体之一。从理论上而言,合作社一方面可以通过统一采购农业投入品和销售农产品,帮助社员实现节本增效; 另一方面可以通过自办或参股农产品加工流通企业,增加产品加工流通环节的增值收益,并按交易量或入社股份向社员返还盈余。因此,农民专业合作社作为联结小农户与大市场的重要载体,在提高农业生产的组织化程度、降低农业经营的成本与风险、促进农民增收等方面发挥着巨大的作用。
对于农民专业合作组织的研究由来已久,以往的大多数文献主要从宏观层面探讨农民专业合作组织的内涵、功能、组织模式、运行机制以及合作社的内部治理等问题(黄祖辉等,2005; 孙亚范,2008; 徐旭初,2009) ,研究方法以规范分析为主。近年来,一些研究开始关注作为微观主体的农户,并对农户参与合作社的意愿及其影响因素进行了实证分析(孙亚范,2008; 郭红东等,2010; 卢向虎等,2008; 郑适等,2009) ,但是,农民专业合作社对农户的增收效果究竟如何? 目前运用微观数据进行实证检验的文献并不多。现有的一些研究主要从合作社对交易费用的影响以及合作社所提供的各项服务等角度出发,实证分析了其对农户的增收效果(黄祖辉等,2007,2009; 孙艳华等,2007) ,但由于存在一定的入社条件以及部分农户由于其他原因不愿入社等情况,简单的回归分析方法容易产生选择性偏差从而导致结果的可信度降低。此外,粮食生产关系到国民经济的发展和社会稳定,大力发展粮食类专业合作社对增加粮农收入和保障粮食安全意义重大。与此同时,合作社统一购销和加工服务也有助于粮食的标准化生产和质量提升,从而满足人们对高品质粮食需求的不断增加。因此,本文将以江苏省海安县水稻种植户的实际调查数据为基础,通过 PSM 方法来消除选择性偏差问题,进而实证分析农民专业合作社对稻农的增收效果。
二、研究方法与数据描述
(一) 研究方法
合作社对农户 i 的增收效果 Yi可以用以下公式表示:
如前所述,进行参数估计时,要解决内生性问题就必须追加至少一个对 D 有影响但与 Y 不相关的工具变量。然而,合适的工具变量并不是每次都能找到,为此,Rosenbaum 等(1983) 提出了 PSM(Propensity Score Matching) 方法用于代替前面的参数估计。PSM 方法的优点在于,它不将作用效果函数进行特定假设,而是将参加与不参加的选择置于随机状态,然后将处理组与对照组的效果进行比较(Dehejia 等,2002) 。
在随机状态下,下式可以成立:
PSM 方法是在可观察变量相似的条件下用来比较处理组与对照组效果期望值,进而观察处理效果。由于 W 通常包含很多变量,因而确保其相似性十分必要。解决的方法为倾向分值 PB (Propensi-ty Score) ,即将条件下参加组织的概率定义为:
在倾向分值的基础上,目前已经有很多具体的算法被开发出来。本文选取 Kernel 法(Kernel-based Matching) 和 LLR 法(Local Liner Regression) 。根据 Smith 等(2005) 的研究,LLR 法在处理非对称分布的控制组时比 Kernel 法更有优势。
(二) 数据来源与基本统计
本文的数据来自2012 年3 月对江苏省海安县水稻种植户的问卷调查。该县是江苏省苏中地区农业大县,也是全国商品粮生产基地县,粮食播种面积保持在 110 万亩左右,农民人均纯收入为 8250 元。
该县共有334 个农民专业合作社,其中,种植业合作社占 43%,本次调查的是全县规模最大的水稻专业合作社———海安上湖农产品专业合作社。该合作社成立于 2008 年 4 月,从事粮食种植、加工和销售,社员数为1056 个,年销售额为5760 万元,其注册的品牌大米在通过 ISO9001、ISO2200 质量认证后主要销往麦德龙。合作社对社员提供技术指导、农产品加工销售、生产资料购买等服务,同时与社员签订关于品种、销售量与销售价格以及肥料、农药的种类与使用方法等合同内容,并根据水稻的品质给予高于市场0. 10 元/公斤的价格统一收购。为确保稻米的质量安全,该合作社还为社员制定了农户手册,包括禁用植保产品清单、植保产品使用办法、肥料管理办法、水稻病虫害管理办法、社员卫生要求等内容。从调查情况看,由于社员依照与合作社签订的产销合同进行水稻的种植和销售,因而社员种植的水稻品质普遍高于非社员,且社员获得的平均价格为2. 90 元/公斤,高于非社员的2. 76 元/公斤。
调查样本的选取方法如下: 首先选取 3 个主要种植水稻的村,分别为品建村、上湖村、堑南村。然后根据合作社和村委会提供的名单,分别从水稻种植户中各随机抽取了 400 户,共获得 205 个社员和170 个非社员的有效样本。调查内容包括合作社经营情况和农户家庭成员、生产经营、收支及与合作社的关系等,全部调查采用一问一答的方式完成。
表 1 给出了社员与非社员家庭特征的比较结果。其中,户主年龄、受教育年限、是否党员、风险偏好以及家庭农业劳动人数、地块分散度等几项在社员与非社员之间不存在明显差别,但从水稻播种面积、水稻资本投入和水稻净收益来看,社员明显大于非社员; 从新技术新品种接受情况、市场行情了解情况等几项来看,社员与非社员相比也有稍许优势。
三、实证分析结果
(一) 多元线性回归模型计量结果
本文将农户净收益作为衡量合作社增收效果的指标,净收益 = 销售额 - 中间投入成本,将净收益Y 定义为:
式中,α1、α2、α3分别代表水稻种植面积、劳动日数和固定资本的投入弹性,D 为是否社员的虚拟变量,X 为户主年龄、受教育年限、是否党员、风险偏好、家庭劳动人数、地块分散度、邻里互助、新技术和新品种的采用、市场行情把握等控制变量,两边取对数后可得以下计量模型:
需要说明的是,与经济类农产品不同,水稻是在满足自家口粮后才销售,因此在回归时,本文根据水稻的销售产出比对投入的土地、劳动时间及资本进行了调整。此外,由于“是否社员”这一虚拟变量可能产生内生性的问题,本文将“市场行情了解情况”和“对人民公社的印象”作为工具变量来替代(11) 式中的“是否社员”虚拟变量,工具变量只影响农户是否参加合作社的决策,而与收入效果之间不存在相关关系。
表 2 给出了最小二乘法和最大似然法的回归结果。在 OLS 方法回归结果中,调整后的 R2为0. 616,说明模型拟合程度较高。从投入要素来看,播种面积及投入的资本对水稻净收益产生了显著正向作用,而水稻劳作时间虽然也对净收益有正向作用,但并不显著。从家庭特征因素看,户主受教育年限具有正向影响,但家庭人数具有负向影响,原因可能是家庭人数的增加降低了水稻的销售量。
从 ML 方法回归的结果可以看出,投入要素和家庭特征因素系数基本与 OLS 方法的结果类似,但是两种方法对合作社增收效果的估计结果却相差较大,OLS 方法得出的“是否社员”虚拟变量系数为0. 135,ML 方法中的系数为 0. 819。此外,在 ML 方法回归结果中,ρ < 0,说明 OLS 方法推算的合作社增收效果较差,农户参加合作社存在逆向选择。
(二) Probit 模型计量结果
采用 PSM 法的前提是尽可能将观察到的影响因素都引入模型中,因此,本文的解释变量包括户主及其家庭特征、农业生产情况及其他有关农户参加合作社决策的变量。通常分值的计算方法有Logit、Probit 等,本文采用 Probit 模型,回归结果如表 3 所示。
从回归结果可以看出,户主年龄及其平方项对入社产生了显著作用,且前者估计值为正、后者为负,说明农户入社概率与户主年龄呈倒“U”型关系,即入社概率首先会随着户主年龄的增加而增加,在达到峰值 48 岁以后,入社概率会随之下降。年龄较大的农户入社意愿之所以会下降,可能是由于对以往人民公社的印象造成的。家庭成员平均年龄及其平方项在 5% 和 1% 的水平上通过了显著性检验,且前者估计值为负、后者为正,说明农户入社概率与家庭平均年龄呈“U”型关系。保持其他条件不变,在家庭平均年龄为 38 岁时,农户入社的意愿最低。家庭接受新技术和新品种的系数为正,且通过 1%水平上的显著性检验,说明积极采用新技术和新品种的农户入社的积极性也较高。此外,户主受教育年限对农户入社的概率产生了显著的反向作用,可能的原因是这些农户更有机会获得非农就业的机会,从而他们将大部分时间与精力投入到非农劳动中。
(三) PSM 方法处理结果
表 4 给出了合作社增收效果的单纯比较以及 Kernel 法、LLR 法处理后的结果。可以看出,在单纯比较下,社员的净收益要比非社员的高出 1097. 5 元,在两种方法处理后,社员净收益高于非社员的区间为 828. 1 ~888. 6 元,这说明除去各种原因导致的偏差后,社员的净收益仍高于非社员,合作社的增收效果约占单纯比较的 75% ~81%。进一步考察亩均净收益及日均净收益可以发现,在单纯比较下,社员比非社员分别高出 280. 1 元/亩和 24. 9 元/日。两种方法处理后,社员比非社员分别高出260. 6 ~ 265. 2 元 / 亩和 22. 3 ~ 23. 3 元 / 日。
为了进一步考查合作社的增收效果,本文将总样本分为大规模农户(耕地面积大于 3 亩,195 户)和小规模农户(耕地面积小于等于 3 亩,180 户) 。可以看出,在大规模农户中,社员与非社员的净收益差值区间为 1003. 1 ~1212. 7 元,远远高于小规模农户 417. 3 ~600. 4 元的差值; 大规模农户的亩均净收益差值区间为 250. 3 ~305. 4 元/亩,小规模农户为 271. 3 ~307. 0 元/亩,两者差别不大; 大规模农户的日均净收益差值区间为 32. 9 ~36. 8 元/日,小规模农户为 15. 8 ~16. 3 元/日,差别较大。从日均净收益的角度看,合作社对大规模农户的增收效果更加明显。
为了验证 PSM 法的有效性,本文进行了一系列的平衡检验。平衡检验以 t 检验为基础,其思想是验证处理组的可观察特征与对照组相比是否相似。如果处理组可观察的特征与对照组的差别在统计上不显著,则可以认为这两组之间不存在系统性差别。从检验结果来看,尽管处理组与对照组的一些特征在处理前有显著差别,但是在处理后不存在任何一组特征的差别在 1% 的水平上显著。这说明处理后,在可观察特征相似的基础上,社员与非社员水稻净收益的差别基本上是由合作社导致的。由此,平衡检验的结果也证实了 PSM 法的确消除了其他各种因素导致的潜在偏差。
四、主要结论
以往的实证研究或通过社员与非社员之间的简单比较,或运用单纯的回归分析方法来衡量参加合作社对提高农户收入或农业生产率的影响。然而,由于存在一定的入社条件或部分农户因为一些原因不愿入社等,简单的比较容易产生选择性偏差并导致结果的可信度降低。为此,本文以江苏省海安县水稻种植户的调查数据为基础,运用 PSM 方法消除社员与非社员比较时存在的潜在偏差。从样本的平均值来看,社员与非社员的水稻净收益相差 1097. 5 元,亩均净收益相差 280. 1 元,日均净收益相差 24. 9 元。但采用 PSM 方法处理后的结果都有所降低,社员水稻净收益比非社员平均高出828. 1 ~ 888. 6 元,亩均净收益高出 260. 6 ~ 265. 2 元,日均净收益高出 22. 3 ~ 23. 3 元。说明单纯比较包含了选择性偏差,会导致合作社对农户收益的影响被过高估计。此外,通过将样本农户分类为大规模农户以及小规模农户可以发现,合作社对大规模农户社员的经济效果更加明显。
近年来,在惠农政策强有力推动下,农民种粮收益有所提高,但由于总体上粮食价格偏低,种粮收益仍远低于经济作物。因此,农民种粮积极性降低,粮食播种面积开始逐年减少。本文的实证结果表明,一些实现了生产、加工、销售一体化服务的粮食类合作社,不仅能促进粮食的标准化生产和质量提升,而且能较大程度地带动粮农增收。因此,在保障国家粮食安全、稳定粮食生产的形势下,大力发展粮食类农民专业合作社是改善粮食生产经营方式、提高农民种粮收益的有效出路。