哈爾濱市農民專業合作社運營效率評價

劉曉旭 孫國朋

（東北農業大學經濟管理學院 黑龍江 哈爾濱 150000；）

1.前言

發達國家近現代農業發展歷史表明,農民專業合作社可以有效提高農民的組織化程度，解決單一農戶抵抗市場風險能力低下，經營和銷售困難的問題。農民專業合作社對于增加農民收入，促進經濟社會可持續發展具有明顯的作用。

基于我國農民專業合作社事業快速發展，筆者在分析可能影響農民專業合作社發展運營效率因素的基礎上，以哈爾濱市及其周邊地區農民專業合作社為調查對象，以尋找農民專業合作社運營效率高低的影響因素并且綜合評價哈爾濱市農民專業合作社運營效率為目的，針對本課題進行了研究。

2.運營效率的定義

農民專業合作社是以家庭承包經營為基礎，由從事同類農產品生產經營的農民自愿組織起來，在技術、信息、資金、購銷、加工、貯運等環節開展互助合作的經濟組織。它以服務成員為宗旨，以維護成員利益為主要目的，是市場經濟條件下，農民進行自我服務、自我發展、自我保護的一種行之有效的組織形式。

筆者對于農民專業合作社的運營效率是這樣定義的：農民專業合作社的運營效率即農民專業合作社綜合狀況的反映，包括農民專業合作社社員的狀況，農民專業合作社管理狀況，農民專業合作社的發展運營狀況。農民專業合作社運營效率的涵義也包含相應的外部環境，包括法律制度是否健全，政府對于合作社的財政與政策支持力度，以及農民對于合作社的評價與滿意度狀況。可以簡單理解為農民專業合作社運營的健康值和管理水平的打分值。

3.影響農民專業合作社運營效率的因素

3.1 合作社社員狀況

社員狀況是已加入合作社的農民的個人以及家庭狀況的全面反映，包括社員的性別、年齡、學歷、年收入、務農收入、對合作社了解情況、加入合作社的動因共7個指標。

3.2 合作社財務狀況

合作社財務狀況是合作社盈利能力以及社員在合作社中所投入資金狀況的反映，包括合作社是否有分紅、社員加入合作社之后是否獲得收益、社員在合作社中所投入資金占家庭存款比例三個指標。

3.3 合作社管理狀況

合作社的管理狀況是指合作社管理的科學化程度以及透明度的綜合反映，包括合作社決策制度、社員參與管理程度、民主管理程度、財務公開度四個指標。

3.4 社員滿意度情況

社員滿意度狀況指的是社員對合作社以及相關服務與支持的滿意度，包括社員對所在合作社滿意度、社員對合作社提供服務是否滿意、對政府支持滿意程度4個指標。

4.數據獲得與處理

4.1 數據獲得

根據所選取的可能影響合作社運營效率的因素，在黑龍江省哈爾濱市及其周邊地區選擇了六家合作社進行重點調查。調查共分三部分：一是訪談形式走訪合作社所在地村委會以及相關政府部門，獲取當地關于農民專業合作社方面的政策措施以及相關方面的信息；二是通過與農民專業合作社社長的交談，了解各個合作社具體的管理措施與發展現狀；三是入戶調查的形式與農戶（既包括社員也包括非社員）的交流，了解他們的個人特征、家庭情況以及收入狀況。通過訪談及問卷的形式對哈爾濱市農民合作社事業發展現狀進行全面的了解。共調查農民專業合作社6個，發放問卷174份，收回149份，其中有效問卷118份。

4.2 變量選取

根據調查問卷統計結果共選取了合作社社員狀況，合作社財務狀況，合作社管理狀況，社員滿意度情況四類指標。其中社員狀況包括：年齡、學歷、務農收入。合作社財務狀況包括：合作社是否有分紅、在合作社所投入資金占家庭存款比例、社員入社是否獲得收益。合作社管理狀況包括：合作社決策制度、社員參與管理程度、民主管理程度、財務公開度。社員滿意度包括：社員對所在合作社服務滿意程度、對政府支持滿意程度。共12個指標作為影響合作社運營效率的因素進行分析。

4.3 數據處理

將調查問卷進行統計之后，有32組數據是可用的，分別代表了32個典型的調查對象。對于實證調查所得數據進行如下處理：首先將每個變量所對應的選項按照 0、1、2、3、4、5 的順序進行標記。例如，對于學歷這一變量未上學、小學、初中、高中、大學及以上，分別對應的值就是 1、2、3、4、5。

5.模型建立

5.1 模型思路

在本文中將采用三個模型的綜合對問題進行求解，即通過TOPSIS法進行數據的處理，通過多元線性回歸分析進行滿意度的分析，最后通過層次分析法（AHP）進行綜合評價排序，從而得到哈爾濱市農民專業合作社的定量評價結果

（1）首先將運用TOPSIS法的思想將數據進行處理，設立打分規則，將評價模型中將要用到的變量值轉換成按照百分制進行打分的比較值，打分較高對于運營效率將有著較高的正向影響。

（2）然后通過滿意度將32個數據進行分類，建立對于合作社滿意度的多元線性回歸模型，分別求得32個人的滿意度。再將32個人分為非常不滿意、不滿意、比較滿意、滿意、非常滿意五類，通過TOPSIS法中的思想分別求得五類人的加權評分結果。

（3）最后通過四類指標構造準則層判斷矩陣，通過五類人的百分制打分值構造評分層判斷矩陣，運用AHP根據分別得到的排序結果進行綜合評判排序，再根據綜合評判排序結果進行加權運算得到最后的綜合評價值。

5.2 TO PSS處理

（1）構建百分制矩陣。表4中的數據是按照變量對應選項賦值得到的統計結果，例如對于社員狀況中的學歷來講，未上學對應的賦值為20分，小學對應的賦值為40，初中對應的賦值為60，高中對應的賦值為80，大學及以上對應的賦值為100，依此類推就得到了對于12個變量的百分制打分值。

表1 變量賦值百分制表

合作社是否10050完全沒有（1）僅能保本（2）收益較好（3）超額收益（4）分紅(V4)是（1）否（2）入社是否獲得收益(V10)財務狀況25507510020406080100占家庭存款比例(V5)合作社決策10050社員參與管理程度(V7)非常少（1）大約 1/4（2）大約 1/2（3）大約 3/4（4）全部資金（5）管理狀況完全不參與（1）偶爾參與（2）一般都參與（3）所有都參與（4）制度(V6)一人一票制（1）出資比例值（2）2550751001006734財務公開度(V9)民主管理程度(V8)完全不公開（1）公開一部分（2）全部公開（3）經常開會討論（1）有時候開會（2）從未開會（3）3467100對服務滿意度(V11)滿意（1）不滿意（2）10050滿意情況 政府支持滿意度(V12)十分不滿意（1）較為滿意（2）很滿意（3）3467100

（2）分類打分值重排序

對于加入合作社的社員來講，能夠獲得收益就會對合作社較為滿意，所以重新定義社員對合作社滿意情況。處理辦法如下：對于完全沒有收益和入社之后僅能保本的社員認為其沒有收益，對于收益較好和能夠獲得超額收益的定義為能夠獲得收益，凡是定義為能夠獲得收益或者是對于合作社提供的服務滿意的就認為該社員對其所在合作社是滿意的。

6.滿意度計算

6.1 多元線性回歸分析

本文中對滿意度選取的模型為多元線性回歸模型，則模型的方程為：

y=β+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6+α7x7+α8x8+α9x9+α10x10+α11x11

選取對合作社滿意與否為因變量，剩余的11個變量為自變量，建立多元線性回歸模型計算32個社員的滿意度情況。將MATLAB 7.0運算所得的表5中的數據代入spss 13.0中，運用enter法讓所有自變量均進入方程，V11作為Dependent，其余11個變量作為Independent，分析所得結果如圖1。

由圖10可以看出模型的決定系數為0.812，決定系數較高。由圖11可以看出模型P=0.000，具有統計學意義，模型符合要求。

由圖12中數據可以看出社員對合作社滿意度的影響因素中影響最大的是社員加入合作社之后是否有收益，其次是對政府支持的滿意情況，然后是在合作社中投入的資金占家庭存款的比例。社員最為關心的還是加入合作社之后是否能夠獲得現實收益。根據圖12中數據得到多元線性回歸模型為：

圖1 模型決定系數

圖2 模型檢驗

圖3 變量系數

y=-31.531-0.243x1+0.008x2+0.059x3+0.114x4+0.779x5+0.229x6+0.119x7+0.287x8-0.048x9-0.097x10+0.475x11

根據多元線性回歸分析模型計算32人的滿意度結果見表2。

表2中數據既是所求的32個人對于其所在合作社的滿意度。需要注意的是所求得的滿意度僅是為了對32人進行分類，所求數據并不參與AHP模型的運算。

6.2 滿意度分類流程

（1）首先運用MATLAB 7.0通過極差變換將滿意度進行規范化處理，使得滿意度變為之間的數值。

其中r值為滿意度百分制打分值，X值為規范化之后的0-1之間的數值。

（2）定義X≤0.2的為非常不滿意；0.2＜X≤0.4為不滿意；0.4＜X≤0.6為比較滿意；0.6＜X≤0.8為滿意；0.8＜X≤1為非常滿意。

（3）非常不滿意用數字1來表示，不滿意用數字2來表示，比較滿意用數字3來表示，滿意用數字4來表示，非常滿意用數字5來表示。這五類人就是滿意度從低到高的五個分類。

7.綜合評價排序

7.1 準則層計算過程

7.1.1 構造準則層判斷矩陣

（1）在定義準則層判斷矩陣時，按照每一類指標所擁有指標的個數作為彼此重要性的判斷依據。則準則層W1=3W1=3，W2=3，W3=4，W4=2。

（2）構造判斷矩陣A

則準則層判斷矩陣為：

表2 社員滿意度表

7.1.2 準則層排序

（1）首先進行列標準化，即準則層判斷矩陣的每個元素除以所在列的和

（2）然后每一行求出平均值所得到的向量即為特征向量

（3）最后求得準則層的排序結果為

7.1.3 一致性檢驗

（1）首先進行一致性檢驗，計算CI

（2）然后再計算一致性比率CR

矩陣階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0 0 0.580.91.121.241.321.411.451.491.51

7.2 方案層計算過程

7.2.1 構造準則層判斷矩陣

（1）首先提取五類滿意度的百分制打分表中的數據，分別構造各自的矩陣。非常不滿意為B1，不滿意為B2，比較滿意為B3，滿意為B4，非常滿意為B5

（2）運用TOPSIS法思想，對每個矩陣進行加總平均，首先將所有行加到一起

（3）最后將得到的B1，B2，B3，B4，B5按照列構造為新的矩陣Bi，Bi，i=1:5中的數據就是五類滿意度的人在12種指標上的百分制打分值。將按照四類指標進行加和。將1、2、3列加總得到五種滿意度的社員個人狀況得分值，4、5、6列加總得到五種滿意度合作社財務狀況得分值，7、8、9、10列加總得到五種滿意度合作社管理狀況得分值，11、12列加總得到社員滿意情況得分值。

（4）分別計算四類指標的判斷矩陣，以第一列為例。首先提取矩陣B第一列，分別構造兩個矩陣B11，B12。則方案層合作社個人情況的判斷矩陣B1等于B11除以B12對應位置的元素，所得到的四個矩陣B1，B2，B3，B4就是四個準則的判斷矩陣。

7.2.2 方案層排序

（1）依照準則層計算方法來計算方案層的排序，以社員個人狀況為例。首先進行列標準化，即準則層判斷矩陣的每個元素除以所在列的和

（2）然后每一行求出平均值所得到的向量即為特征向量

（3）最后求得社員個人狀況的排序結果

7.2.3 一致性檢驗

（1）以社員個人狀況為例，按照準則層一致性檢驗的辦法，首先進行一致性檢驗，計算CI。通過MATLAB 7.0進行分解，求得最大特征值求得從而計算CI。CI=0。方案層社員個人狀況通過一致性檢驗。

（2）然后再計算一致性比率CR

（3）通過對其他三個方案層的計算，CI=0，CR＜0.10所以均通過一致性檢驗。

7.3 綜合評價排序

最后進行的是五個滿意度的總排序，計算綜合得分W

最終的計算結果五類滿意度的綜合效率得分為：

8.結論

由W可以看出，五類滿意度，非常不滿意、不滿意、比較滿意、滿意、非常滿意的效率得分分別為：0.18040.18380.17030.23600.2295。總的趨勢是由低到高，參照線性回歸分析模型中對滿意度由低到高的定義，效率評判排序結果對滿意度擬合的相當優秀。

為了計算合作社運營效率的綜合評價得分，首先將W由小到大排序。按照效率評分高低設立百分制打分原則wt，因為即使合作社運營較差，擁有固定的辦公地點，形式上健全的組織機構，所以則排序中運營效率最低的得分為并不為0定義為40分，最高的為100分。

初步百分制評分為WT為W乘以wt的轉制對應位置元素

在進行滿意度分類時五類滿意度的人數分別為[12 7 1 7 5]，因為已經根據效率得分對W進行了調整，所以對效率的權重系數進行相應順序的調整w為：

計算總體效率得分時要加上此權重，首先將權重矩陣規范化

規范化之后的權重系數w為：

將W與權重系數矩陣的轉置相乘就是哈爾濱市農民專業合作社運營效率的加權得分值WTT：

運用matlab求得，WTT=39.8887。哈爾濱市農民專業合作社依照百分制打分原則最終評價結果為40分，哈爾濱市農民專業合作社事業發展現狀亟待改善。