農民合作社推動了經濟增長嗎？

張艦 曹宇琪 鐘真 孔祥智

張艦，曹宇琪，鐘真，孔祥智.農民合作社推動了經濟增長嗎？——基于投入產出法的實證分析[J].農業(yè)農村部管理干部學院學報，2023（02）：1-11.

收稿日期：2023-04-09

基金項目：本文得到國家社會科學基金項目“鄉(xiāng)村振興背景下農民專業(yè)合作社收益分配機制研究”（項目號：22BJY177）的資助。

作者簡介：張艦，男，中央財經大學經濟學院教授，主要從事農業(yè)與農村發(fā)展方面研究，E-mail： zhangj@cufe.edu.cn；*通訊作者：鐘真，男，中國人民大學農業(yè)與農村發(fā)展學院教授、副院長，E-mail： zhzruc@126.com。

①數據引自韓俊，把農民合作社辦得更加紅火，《人民日報》，2020年8月11日，以及農業(yè)農村部農村合作經濟指導司，以農民合作社規(guī)范提升行動為抓手——推進農民合作社高質量發(fā)展，《農民日報》2019年12月30日。

②《中央農辦副主任、農業(yè)農村部副部長就<關于開展農民合作社規(guī)范提升行動的若干意見>答記者問》，2019年9月5日。

摘 要：本文利用投入產出方法對我國農民專業(yè)合作社的經濟影響做出了估算，并將其分解為直接、間接影響和引致效應。盡管學界和部分政策制定者指出，存在一部分空殼合作社并對合作社的作用產生質疑，本文的研究結果表明在2014年政府開展整頓清理空殼社以來，合作社在第一產業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用，并且對其他部門產生了較大的拉動作用，對全國經濟產生了比較顯著的影響。因此，政府應當繼續(xù)加大力度規(guī)范和支持合作社高質量發(fā)展，推進產業(yè)鏈的整合與延伸，增加合作社與其成員的產出和收入，以發(fā)揮合作社更大的帶動能力。

關鍵詞：農民專業(yè)合作社；經濟影響；投入產出分析

引 言

習近平總書記在十九屆中央政治局第八次集體學習時指出：“當前和今后一個時期，要突出抓好農民合作社和家庭農場兩類農業(yè)經營主體發(fā)展。”黨的十九屆五中全會《建議》進一步提出，要“加快培育農民合作社、家庭農場等新型經營主體”。農民合作社在鞏固和完善農村基本經營制度、促進農民脫貧增收、實現農業(yè)現代化和實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略方面具有重大意義[1]。

自《農民專業(yè)合作社法》2007年實施以來，農民合作社迅速發(fā)展，2020年合作社數量超過220萬家，農民合作社成員6682.8萬個，輻射帶動全國近一半的農戶①。農民合作社已成為組織服務農民群眾、激活鄉(xiāng)村資源要素、引領鄉(xiāng)村產業(yè)發(fā)展和維護農民權益的重要組織載體，在助力脫貧攻堅、推動鄉(xiāng)村振興、引領小農戶步入現代農業(yè)發(fā)展軌道等方面發(fā)揮了重要作用②。

然而，在合作社數量快速增長的同時，合作社質量效益參差不齊， “問題合作社”“虛假合作社”或“空殼合作社”等問題引起了日益廣泛的關注[2]，一些觀點認為合作社對小農戶的帶動作用不應被放大[3]，甚至有學者提出了“中國到底有沒有真正的合作社”的質疑[4]。為此，政府早在“十二五”末就開始在全面支持和鼓勵的基礎上，對合作社規(guī)范發(fā)展的問題采取了相應的措施。例如，2014年原農業(yè)部等9部門就印發(fā)了《關于引導和促進農民合作社規(guī)范發(fā)展的意見》（農經發(fā)〔2014〕7號）；2018年開始實施農民合作社質量提升整縣推進試點工作；2019年農業(yè)農村部又聯合11部門印發(fā)了《關于開展農民合作社規(guī)范提升行動的若干意見》（中農發(fā)〔2019〕18 號），并制定了《開展農民專業(yè)合作社“空殼社”專項清理工作方案》；2020年農業(yè)農村部又在《新型農業(yè)經營主體和服務主體高質量發(fā)展規(guī)劃（2020—2022 年）》（農政改發(fā)〔2020〕2 號）中對合作社的規(guī)范提升做出了三年規(guī)劃。這些政策措施對合作社數量虛高的“泡沫化”趨勢起到降溫作用。但是，農民專業(yè)合作社在發(fā)展過程中究竟對農業(yè)和農村發(fā)展發(fā)揮了怎樣的作用呢？

從已有文獻來看，目前國內的研究相對集中于合作社和農戶視角的微觀層面，缺少對合作社總體經濟影響的研究分析，尤其是定量方面的研究。而針對合作社帶來的總體經濟影響，國外學者經常采用投入產出法，該方法能夠量化各項活動中的投入與產出的關系，建立不同經濟部門之間的聯系，進而估算合作社在產出、收入、就業(yè)、稅收等方面所帶來的放大和拉動作用。如今距2007年頒布《農民專業(yè)合作社法》已十余年，有必要借鑒這些方法，對我國多達220萬個合作社所產生的經濟影響進行估算，相關結論可以對科學評價當前合作社發(fā)展的經濟效應提供理論依據。

一、文獻綜述

投入產出方法可以量化經濟系統各項活動中的投入與產出之間的數量關系，經常用于分析最終需求（消費、投資、出口）以及重大事件工程、戰(zhàn)略部署等對經濟整體以及各產業(yè)部門的影響，研究拉動經濟的傳導機制，為宏觀經濟決策提供參考信息。我國學者利用投入產出方法評估和分析了許多重大事件和重要部門對我國經濟和各部門的總體影響。例如，袁志剛和饒璨利用全球投入產出模型考察了全球化對我國生產服務業(yè)發(fā)展的塑造[5]。劉秀麗等測算了2002年實施新的建筑節(jié)能標準的直接和關聯經濟影響[6]。陸子含、陳錫康和高翔測算了房地產銷售對經濟的拉動作用[7]。唐文進、徐曉偉和陶犇利用2007年的我國投入產出表，分析了突發(fā)公共事件的總影響和產業(yè)間影響[8]。劉波采用投入產出模型，定量測度了5 個行業(yè)非正規(guī)部門發(fā)展對我國勞動就業(yè)的直接和間接效應[9]。

然而，無論是國內還是國際文獻都尚未出現利用投入產出方法對我國合作社總體經濟影響進行評估的研究。總結來看，國內學者分別從農戶增收、專業(yè)化分工、農業(yè)技術推廣、農業(yè)產業(yè)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境等方面對合作社所產生的作用和影響做了一定程度的研究。合作社通過幫助農戶降低交易費用，提高農戶的市場參與度、議價能力，從而有效促進了農民增收和貧困的減少[10-14]。農民合作社有效促進了農業(yè)專業(yè)化的發(fā)展[15-17]。合作社能夠更好地滿足技術以及資產專用性的要求，同時具有技術組織者、推廣者和使用者三個功能，因此有效促進了農業(yè)技術的推廣[18-20]。在合作社推動農業(yè)產業(yè)化發(fā)展方面，郭曉鳴等認為與中介組織型和龍頭企業(yè)型模式相比，合作社一體化是最優(yōu)的農業(yè)產業(yè)化模式[21]；而羅必良從案例分析的角度說明傳統農業(yè)合作社的發(fā)展空間有限，而“企業(yè)+農場”的經營模式更優(yōu)[22]。最后，合作社對農村生態(tài)環(huán)境有正向影響。合作社的質量發(fā)展和品牌建設能夠顯著改善生態(tài)環(huán)境，降低農藥、化肥和薄膜的使用以及成災率[20， 23]。

與國內學者采用的研究方法和視角不同，國外學者評估合作社經濟影響最常使用的方法是投入產出分析法，相關研究對合作社帶來的就業(yè)數量、收入、產出和稅收等方面進行了分析，大多發(fā)現合作社給當地經濟帶來了比較顯著的影響，具體的影響因地區(qū)和所屬行業(yè)等因素而異。Coon和Leistritz利用投入產出方法評估了美國北達科他州合作社的經濟貢獻，發(fā)現合作社是該州經濟的重要組成部分，它產生了52億美元的總經濟影響，創(chuàng)造了該州居民收入的15%和零售額的12%，并且直接和間接創(chuàng)造了54465個工作崗位和8840萬美元的稅收收入[24]。Folsom調查了美國明尼蘇達州三分之一的合作社，發(fā)現這些合作社產生了109億美元的經濟影響，直接和間接創(chuàng)造了79363個工作崗位[25]。McNamara等估算了美國印第安納州和科羅拉多州的70個農場供應和谷物銷售合作社對當地就業(yè)和收入的影響，發(fā)現這些合作社給當地直接和間接創(chuàng)造了7265個工作崗位和1.29億美元的居民收入[26]。Zeuli等估算1999年威斯康辛州的合作社創(chuàng)造了30000個全職工作崗位和10億美元的收入，并貢獻了2億美元的稅收收入，而農業(yè)部門的合作社占據了合作社總經濟影響的55%[27]。Pitman估算2012年威斯康辛州的合作社直接和間接創(chuàng)造了64000個工作崗位和25億美元的工資收入，并帶動了270億美元的產出，其中屬于農業(yè)部門的合作社帶動了19000個工作崗位、7.64億美元的工資收入和近180億美元的產出[28]。

在全國性數據出現之后，對合作社經濟影響的研究不再只集中于區(qū)域。2009年，美國威斯康星大學合作社研究中心編制了美國第一套研究國家層面影響的綜合統計數據，并使用投入產出法計算了不同部門合作社對收入和就業(yè)的直接、間接和引致影響。該研究估算美國的合作社（包含農業(yè)和非農業(yè)合作社）直接和間接帶動了6540億美元的產出，創(chuàng)造了200萬個工作崗位和750億美元的收入[29]。Nystrom等研究了美國電力合作社2013—2017年所產生的經濟貢獻，發(fā)現電力合作社平均每年直接和間接貢獻了4400億美元的國民生產總值，產生了2000億美元的居民收入和1120億美元的稅收收入，創(chuàng)造了61萬個工作崗位[30]。2010年，加拿大合作社研究組開展了一個為期五年的項目，旨在衡量合作社帶來的國家層面的經濟、社會和環(huán)境影響[31]。Duguid和Karaphillis用2015年的數據測算了加拿大合作社的經濟影響，他們發(fā)現加拿大合作社直接和間接拉動了612億美元的國民生產總值，帶來了343億美元的總收入以及近67萬個工作崗位[32]。

一些學者對投入產出分析方法進行了反思，總結了可能存在的問題與不足。投入產出分析方法假定同一部門里的生產者具有相同的生產技術和消耗結構，生產相同的產品，也就是同一部門里的生產者是同質的[33]。該假定的作用在于將現實中繁多的產業(yè)部門進行分類簡化，使得模型既能覆蓋和反映盡可能多的產品類型，又能方便使用。然而，合作社作為一種不同于其他組織模式的生產者，它的生產技術、消耗結構和產品與同一部門的其他生產者可能不同[34]。此外，投入產出分析方法假定每一部門的投入與產出總是保持一個固定比例，也就是所需投入與所得產出之間具有線性關系[33]。然而，合作社生產可能不具有嚴格的線性關系，存在著規(guī)模經濟或不經濟的現象[31]。

二、方法和數據

（一）合作社經濟影響投入產出分析的一般思路

合作社的經濟影響可以從產業(yè)部門相關聯的視角進行評估。也就是說，合作社作為整個經濟系統的一個部門，通過部門間一定的投入與產出關聯關系，將其生產經營活動的經濟影響擴散波及經濟系統各部門。一般來講，合作社的經濟活動所產生的對經濟整體的拉動和放大效應可分為三個層次。首先，合作社的生產經營活動帶動了為其提供原材料、動力和設備等的投入部門的產出和服務。這一層次的影響被稱為直接影響，是指合作社的生產經營活動對與其有直接投入產出關系部門的帶動作用。直接影響可由合作社提供的產品和服務所創(chuàng)造的經濟價值來表現，因為它對投入部門的帶動作用和拉力（也就是對投入品的需求）都最終體現在了合作社提供的產品和服務的經濟價值上。其次，由于合作社的生產經營活動，合作社的投入部門又帶動了為投入部門提供原材料、動力和設備等部門的產出和服務，而這些部門的產出和服務又帶動與它們有直接投入產出關系的投入部門的產出和服務，以此類推，合作社的生產經營活動由近及遠，通過部門間的投入產出關聯關系，帶動和影響除了與它有直接投入產出關系之外的其他部門的產出和服務。這是第二層次的影響，我們稱之為間接影響。第三，直接和間接影響帶來了居民收入變動，而居民的收入變動引致了居民的再消費行為，對各部門產出和服務帶來了進一步的影響。這一層次的影響被稱為引致效應。

我們以合作社進行農作物生產為例，生產過程中會直接消耗種子、化肥、農藥、電力及勞動力等投入要素，對投入要素的消耗是合作社生產經營活動的直接消耗，也就是其直接影響，它體現在合作社所生產的農作物的最終經濟價值上。進一步考慮，農作物生產過程所投入的生產要素的生產過程同樣也消耗了種子、化肥、農藥、電力及勞動力等投入，這是農作物生產的第一次間接消耗，以此類推可得農作物生產的第二次、第三次……以至無數次間接消耗，整體相加即得農作物生產的間接影響。直接影響和間接影響帶來了勞動力報酬增加，居民對各部門產品和服務的需求隨之擴大，這一部分的影響則是引致效應。以投入要素電力為例，農作物生產過程中電力的投入是農作物對電力的直接消耗，而種子作為農作物生產過程中的投入要素，它的生產也同樣直接消耗了電力，此時種子對電力的消耗就是農作物生產對電力的第一次間接消耗；進一步，農藥作為種子生產過程中的投入要素，它的生產也直接消耗了電力，這是農作物生產對電力的第二次間接消耗，以此類推可得農作物生產對電力的第三次、第四次……以至無數次間接消耗，整體相加即得農作物生產對電力的完全消耗，將所有投入要素考慮進來即得到農作物生產總的直接和間接影響。直接影響和間接影響推動了居民收入的增加，從而導致了居民對電力和其他部門產品和服務的需求增加，進而形成了農作物生產的引致效應。圖1顯示了農作物生產對電力的直接和間接消耗以及引致效應。

（二）投入產出局部閉模型

為了評估合作社的直接和間接影響以及引致效應，我們使用投入產出局部閉模型。投入產出模型一般可分為開模型、閉模型和局部閉模型[33]。開模型是指在該模型中，經濟體中的最終需求（如消費、出口、資本形成等）為外生變量，由模型以外確定，而最終需求也就是所有外生變量都內生化的投入產出模型稱為閉模型。到目前為止，由于將所有外生變量內生化的技術難度很高，并且有些因素（如政策、自然災害等因素）很難內生化，閉模型還未得到應用，而開模型已經得到廣泛應用。局部閉模型介于開模型與閉模型之間，它將部分最終需求變量（如消費）內生化，一般是將居民消費內生化。由于我們在評估合作社經濟影響時會評估其引致效應，因此我們采用投入產出局部閉模型。

我們在開模型的基礎上，將居民部門作為一個生產部門對待，從最終需求部門調整到投入產出表的中間流量矩陣。假定一個經濟體有n個中間部門，居民消費作為生產部門也納入中間部門，最終需求也就是外生變量主要表現為資本形成和凈出口，我們可以得到相應的投入產出表（表1）。橫向看，zij表示了第i部門產品或服務在第j部門的投入，也就是滿足了第j部門多少的中間需求。縱向看，zij表示第j部門對第i部門投入的消耗情況。fij表示第i部門的產品或服務分配到最終需求部門j的情況。vj表示第j部門的增加值。xi，從橫向看代表了第i部門的總產出，從縱向看，代表了第i部門的總投入。居民部門對各部門的投入（第n+1行， zn+1， j， j=1，2，…，n）實際上就是各部門支付給勞動者的勞動報酬以及通過利潤分配給居民的收入，也就是居民從各個部門獲得的總收入；居民部門的消耗（第n+1列， zi，n+1，i=1，2，…，n）是居民部門對各個部門所提供的消費品和服務的消費額。

讓aij代表第j部門生產單位產品或服務對第i部門的產品或服務的直接消耗量，也就是第j部門對第i部門的直接消耗系數aij=zij/xj ， i，j=1，2，…，n，n+1。圖2給出了農作物生產對第i部門的直接和第一次間接消耗。從圖中我們可以得出，

農作物生產對第i部門的直接消耗：

aic

農作物生產對第i部門的第一次間接消耗：

農作物生產引起居民報酬增加帶來的對第i部門的第一次引致效應：

農作物生產對第i部門的第二次間接消耗是指農作物生產經過兩次中間消耗環(huán)節(jié)對第i部門所產生的間接消耗，利用第一次間接消耗的計算結果，我們可以得到第二次間接消耗：

農作物生產對第i部門的第二次引致效應：

。

依次類推，我們可以獲得對第i部門的第三次、第四次……以至無數次間接消耗和引致效應，將所有間接消耗和引致效應分別相加即得農作物生產對第i部門的總的間接影響和引致效應。進一步，我們將農作物生產對所有部門的直接消耗相加，就獲得農作物生產的總的直接影響，如前所述，總的直接影響就是農作物生產所創(chuàng)造的產品和服務的總的經濟價值；將農作物生產對所有部門的間接消耗和引致效應分別相加，就獲得農作物生產活動所帶來的總的間接影響和總的引致效應。

為了便于表達和計算，我們可以用矩陣形式表達上述計算過程①。讓A為1到第n部門的直接消耗系數矩陣：

在A的基礎上，我們可以計算出這n個部門（也就是不含勞動力部門）的完全消耗系數矩陣：

B=A+A2+…+Ak+…=（I-A）-1-I，

總的間接消耗系數矩陣： D=A2+…+Ak+…=B-A=（I-A）-1-I-A。

據此，第j部門總的間接影響系數為總的間接消耗系數矩陣D第j列的加總。

為了計算引致效應，我們使用局部閉模型將居民消費轉化成模型的內生變量，從而估算居民收入變動所導致的居民對各部門產品和服務的需求變動，也就是引致效應。讓，表示j部門生產單位產品支付的勞動報酬（即勞動的投入），因此總的勞動報酬可表示為，這里μ'=（μ1， μ2， …， μn）， x'=（x1， x2， …， xn）。讓，，N表示居民對各部門產品和勞務的總消費額，ci表示居民對第i部門產品和勞務消費額占總消費額的比重。讓，θ表示的是總消費占總勞動報酬的比重，也就是居民平均消費傾向。這樣，我們有：

這里c=（c1， c2， …， cn）'， 這就是投入產出局部閉模型的方程式②。讓

，

A*則為包含了第n+1部門（也就是居民消費部門）的直接消耗系數矩陣。我們在A*的基礎上計算所有n+1個部門（含勞動力部門）的完全消耗系數矩陣：

，

這里H和G'均是向量，分別是矩陣B*中第n+1列和第n+1行，但不包含bn+1， n+1。B11的第j列的加總就是第j部門完全消耗系數，注意該系數包含了經由勞動力部門（也就是居民消費）的引致效應，而矩陣B的第j列加總是第j部門不經由勞動力部門的完全消耗系數，將兩者做差，我們就得到由第j部門的生產經營活動所帶來的居民收入變動引起的對各部門產品和服務消費的總的引致效應③。

（三）數據

為了按照上述模型對合作社經濟影響作出評估，我們主要用到了三類數據。第一類數據是投入產出表。投入產出表以矩陣形式量化了一定時期內經濟系統各產品部門投入與產出之間的數量關系。根據我國統計制度，每五年編制一次投入產出表（每逢2和7的年份）。本文使用2017年全國④和各省（區(qū)、市）投入產出表。全國投入產出表采用的規(guī)模是149×149產品部門，各省份投入產出表采用的是42×42產品部門規(guī)模。為了與合作社數據進行匹配對應，我們對全國投入產出表進行合并整理，將其調整為42×42產品部門規(guī)模，與各省份投入產出表的部門劃分相同。例如，合作社數據庫中的所屬部門為農林牧漁業(yè)，對應了全國投入產出表中5個產品部門——農產品、林產品、畜牧產品、漁產品和農林牧漁服務產品。

第二類數據是2017年《中國農村經營管理統計年報》（以下簡稱“農村統計年報”）。由于我國最新編制的投入產出表年份為2017年，因此我們使用2017年的“農村統計年報”數據，以保持兩者相一致。“農村統計年報”收集整理了全國和各省、自治區(qū)、直轄市的農民專業(yè)合作社的發(fā)展情況，包含數量、類別、經營服務、銷售額、盈余分配和所獲支持等情況。

第三類數據是來自國家企業(yè)信用信息公示系統和國家知識產權局①的合作社數據（以下簡稱“公示數據”）。“公示數據”是以合作社個體為單位，展示了2017年注冊登記且披露年報的合作社的基本信息、年報信息和商標專利等數據。

三、我國農民合作社的經濟影響估算

（一）全國層面估算結果

在合并整理后的42×42產品部門的投入產出表中，全國投入產出表中的5個產品部門——農產品、林產品、畜牧產品、漁產品和農林牧漁服務產品被劃為同一部門，為農林牧漁產品和服務部門。按照“農村統計年報”的數據，2017年屬于農林牧漁產品及農林牧漁服務產品的合作社數量為1658233家，占比95%，屬于其他行業(yè)的合作社數量為95362家，占比僅為5%。此外，“公示數據”也表明，合作社的主要行業(yè)類別為農、林、牧、漁業(yè)及其服務業(yè)，無論是合作社的數量還是銷售額，其占比均超過95%。因此，我們對合作社經濟影響估算使用了該行業(yè)的投入產出系數來計算直接、間接影響和引致效應。

本文計算了直接消耗系數矩陣A、完全消耗系數矩陣B、總的間接消耗系數矩陣D以及含勞動力部門的完全消耗系數矩陣B11。②從直接消耗系數矩陣A中可以看出，合作社所在的農林牧漁產品和服務部門的最大投入部門是該部門本身，其次是食品和煙草，接著是化學產品，交通運輸、倉儲和郵政部門，以及批發(fā)和零售部門。農林牧漁產品和服務部門每創(chuàng)造1000元的產值，分別消耗這些部門133元、87元、81元、23元和21元。

合作社的直接影響一般可由合作社提供的產品和服務所創(chuàng)造的經濟價值來表現。2017年的“農村統計年報”提供了當年農民合作社的經營收入，并解釋了農民專業(yè)合作社經營收入是合作社為成員提供農業(yè)生產資料的購買、農產品的銷售、加工、運輸、儲藏以及與農業(yè)生產經營有關的技術、信息等服務取得的收入，還包括銷售合作社自己生產的產品、對非成員提供勞務等取得的收入。按照“農村統計年報”的定義，農民合作社經營收入比較好地代表了合作社的直接影響。我們據此并按照上文所給出的間接影響和引致效應的計算方法分別估算了合作社的間接影響和引致效應。

表2給出了合作社的直接、間接影響以及引致效應。合作社的間接影響系數為0.62，引致效應系數為2.57，即當合作社每產出1單位產品時，通過中間投入拉動各部門產品增加0.62個單位，通過居民收入再消費而拉動各部分產品增加2.57個單位。2017年全國175萬個農民專業(yè)合作社的經營收入也就是直接影響為5890億元，通過中間投入拉動各部門生產而產生的間接影響為3652億元，通過居民收入再消費對各部門生產產生的引致效應為15137億元，三個效應加總的影響是24679億元，是當年第一產業(yè)增加值的37.70%，占當年國民生產總值的2.98%。可以發(fā)現，農民專業(yè)合作社在第一產業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用，并且對其他部門產生了較大的拉動作用，對全國經濟產生了比較顯著的影響。

表2 農民合作社的直接、間接影響和引致效應

系數 金額（億元）

直接影響 - 5890

間接影響 0.62 3652

引致效應 2.57 15137

總經濟影響 4.19 24679

（二）省級層面估算結果

由表3可以看出，江蘇、山東、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的直接影響和帶來的總經濟影響在全國范圍內是排在前列的。這8個省份農民專業(yè)合作社2017年的營業(yè)收入為3756億元，由于產業(yè)部門之間的關聯和促進而帶來的間接影響為2688億元，由居民部門收入增加引起的再消費所產生的引致影響為9766億元，分別占全國的63.77%、73.60%和64.52%。8省份的農民專業(yè)合作社帶來的經濟總影響為16210億元，占全國經濟總影響的65.68%。由“農村統計年報”可知，江蘇、山東、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的合作社數量占全國農民合作社總數量的41.56%。這些數據說明主要農業(yè)大省的農民合作社對全國農民合作社的發(fā)展具有重要的引領作用，并在這些省份發(fā)揮了顯著的支撐和拉動作用。為了更直觀地顯示各省合作社的經濟影響，表3和表4分別給出了農民合作社直接影響和總經濟影響的分省對比情況。

表3 各省農民專業(yè)合作社直接、間接影響和引致效應

省份 直接影響

（億元） 系數 間接影響

（億元） 系數 引致效應

（億元） 總的經濟影響

（億元） GDP占比（%）

江蘇 694 0.65 452 2.60 1806 2952 3.44%

山東 644 0.96 618 3.67 2365 3628 4.99%

浙江 483 0.65 312 1.76 852 1647 3.18%

湖北 447 0.62 277 1.50 672 1396 3.94%

河南 420 0.81 339 2.95 1238 1997 4.48%

安徽 408 0.74 301 2.65 1081 1789 6.62%

四川 397 0.55 220 2.69 1068 1685 4.56%

江西 263 0.64 169 2.60 684 1116 5.58%

湖南 257 0.53 136 2.21 567 960 2.83%

重慶 196 0.39 77 2.41 472 745 3.84%

河北 169 0.59 100 2.37 401 670 1.97%

福建 156 0.81 126 1.89 294 576 1.79%

甘肅 156 0.55 86 2.94 458 700 9.39%

陜西 132 0.58 77 1.41 187 396 1.81%

廣東 126 0.62 79 2.53 319 523 0.58%

黑龍江 121 0.59 71 2.51 304 497 3.12%

天津 107 1.16 124 2.38 255 486 2.62%

云南 102 0.44 45 2.57 263 409 2.50%

遼寧 85 0.81 69 3.51 298 452 1.93%

上海 84 1.12 94 2.47 207 385 1.26%

山西 74 0.54 40 2.18 161 275 1.77%

廣西 74 0.48 36 2.59 191 301 1.63%

內蒙古 54 0.54 29 1.74 94 177 1.10%

貴州 53 0.48 25 2.35 125 203 1.50%

新疆 52 0.65 34 1.55 81 167 1.53%

北京 43 1.43 62 2.49 107 212 0.76%

吉林 42 0.74 31 1.61 68 141 0.94%

寧夏 27 0.71 19 5.17 140 186 5.39%

青海 14 0.45 6 2.33 33 53 2.01%

海南 8 0.60 5 2.40 19 32 0.72%

（三）估算結果的穩(wěn)健性討論

首先，根據“農村統計年報”的數據，全國范圍內屬于農林牧漁產品和服務部門的合作社數量占比為95%，其余5%的合作社屬于其他部門。而我們在計算影響系數時，把合作社全部看成是農林牧漁產品和服務部門，進而選擇了該部門的投入產出系數來進行計算，這就可能造成了最終估算結果的偏差，因為其他部門的投入產出系數未必和農林牧漁產品和服務部門的相同。更準確的做法應該是對合作社所屬其他部門進行分部門計算，即根據每一個特定部門的投入產出系數計算經濟影響，進而對各部門進行加總估算出合作社整體的經濟影響。然而“農村統計年報”數據并沒有對合作社給出更為細化的分部門產出數據。為此，我們給出了對農民合作社經濟影響的一個區(qū)間估計。我們對5%的合作社產值分別選擇一個最高和最低的部門影響系數，從而給出一個總影響區(qū)間，這樣我們可以比較可靠地認為合作社的經濟總影響應在該區(qū)間內①。結果顯示全國農民合作社的總經濟影響區(qū)間為23982至24805億元，而上文所估算的結果為24679億元。表4給出了主要省份農民合作社經濟影響估算區(qū)間②。

表4 主要省份農民合作社總經濟影響估算區(qū)間

省份 總影響區(qū)間（億元）

江蘇 2827 2952

山東 3553 3662

浙江 1597 1656

湖北 1347 1438

河南 1969 2010

安徽 1743 1793

四川 1638 1685

江西 1079 1119

其次，我們使用了“公示數據”，從側面對我們的估算結果進行了交叉驗證。由于該數據僅披露了數量占比14.48%的合作社的銷售額或營業(yè)收入，我們據此簡單推算出全部合作社的銷售額或營業(yè)收入（也就是將披露數據的合作社的銷售額或營業(yè)收入加總后除以數量占比14.48%）。我們據此估算的合作社總的經濟影響為 28213億元，與此前估計的數值24679億元接近，但要大一些。原因可能是“公示數據”的統計范圍更大一些，即包括了西藏自治區(qū)和深圳市。因此，根據“農村統計年報”估算出來的產出乘數影響應該是比較可信的。

再次，我們計算出的間接影響系數為0.62，所產生的間接影響為3652億元，間接影響看上去似乎偏小了一些。為此我們計算了不同部門的影響力系數，影響力系數反映的是該部門與各部門平均水平相比拉動經濟能力的大小③。我們發(fā)現農林牧漁產品和服務部門的影響力系數在42個部門中排序靠后，處于第35名的位置，說明該部門對國民經濟其他部門的拉動能力較弱，這就解釋了為什么所計算的間接影響系數偏小。

最后，上文我們討論到投入產出分析的一個關鍵假定是比例性假定，也就是部門所需投入與所得產出之間是線性關系，各種投入要素之間沒有替代性，而合作社實際生產過程中由于規(guī)模經濟等原因投入與產出可能并不具有嚴格的線性關系。然而，我們認為比例性假定可以看作是對現實中生產函數的近似，雖然和現實會有一定出入，但這種簡化和近似在短期內是合理的，因為產業(yè)部門間的技術經濟聯系短期內基本是穩(wěn)定不變的，此外資本與勞動力短期內也不太可能發(fā)生大規(guī)模的替代。因此，投入產出分析中的比例性假定在短期內是基本合理的。當然，如果需要對長期的經濟活動進行考察，那么投入產出關系則應當做出適當調整以更適應現實情況。

四、主要結論與政策建議

本文利用投入產出方法對我國農民專業(yè)合作社的經濟影響做出了估算，并將其分解為直接影響、間接影響和引致效應。我們發(fā)現2017年農民合作社的直接產出額是5890億元，通過產業(yè)部門關聯關系所帶動的間接影響為3652億元，通過帶動居民收入增加所導致的引致效應為15137億元。總的經濟影響是24679億元，是當年第一產業(yè)增加值的37.70%，占當年國內生產總值的2.98%。農民專業(yè)合作社在第一產業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用，并且對其他部門產生了較大的拉動作用，對全國經濟產生了比較顯著的影響。江蘇、山東、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的農民合作社對全國農民合作社的發(fā)展具有重要的引領作用，并在這些省份發(fā)揮了顯著的支撐和拉動作用①。

對于我們的估算結果進行解讀時，需要注意的一點是我們所估算的經濟影響是合作社通過部門間關聯關系所產生的聯動影響，并不意味著是因果性影響，本身并不涉及對內生性問題的解決。因此，我們的估算結果無法回答當控制其他條件不變時，農民合作社給農業(yè)等其他部門以及當地經濟帶來的影響。合作社本身是為了對抗市場霸權，降低交易成本，減少信息不對稱，提供專有服務，獲得規(guī)模經濟等原因而出現的，我們的估算結果也無法回答與其他商業(yè)組織類型相比，合作社究竟能帶來多少額外的經濟影響和貢獻。這些問題關系著農業(yè)與農村的發(fā)展，關系著在不同的情況下到底哪種經營主體模式更為合適的問題，也因此除了從宏觀層面和產業(yè)關聯視角來了解合作社的經濟影響和貢獻，還需要采用更多其他的方法，比如計量回歸分析等方法，從不同的研究視角對合作社和其他組織形態(tài)進行比較分析。

最后需要注意的一點是合作社這種組織形式可能與同屬于農林牧漁產品和服務部門的其他經營主體（如小農戶、家庭農場、農業(yè)企業(yè)等）在生產技術和消耗結構等方面存在不同。例如，相比于小農戶和家庭農場，合作社的生產規(guī)模更大，所采用的技術可能不同；合作社與農業(yè)企業(yè)在盈余分配上存在較大差異，與農戶的互動模式也不一樣。因此，使用農林牧漁產品和服務部門的整體投入產出系數對農民合作社經濟影響進行評估可能沒有考慮到農民合作社的特殊性，造成對合作社經濟影響的估算存在偏差②。Zeuli和Deller建議可以基于商業(yè)組織的結構來劃分部門，比如生產牛奶的部門可分為牛奶生產合作社和其他非合作社企業(yè)[34]。國外一直在研究和編制本國的合作社投入產出表，從而對合作社經濟影響做出更準確的評估。為了對我國多達220多萬合作社的經濟影響做出更準確更全面的評估，本文也呼吁相關部門考慮研究和編制我國自己的農民合作社投入產出表。

未來合作社的發(fā)展要注意推進產業(yè)鏈的整合與延伸，增加合作社與其成員的產出和收入，以發(fā)揮合作社更大的帶動能力。盡管學界和部分政策制定者指出了存在一部分空殼合作社并對合作社的作用產生質疑，我們的研究結果表明在2014年政府開展整頓清理空殼社以來，合作社生產經營活動產生了顯著的經濟影響。政府應當繼續(xù)加大力度規(guī)范和支持合作社高質量發(fā)展，從而推進我國農業(yè)高質量發(fā)展、引領農業(yè)進步。

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（中文校對：劉玉娟）

Do FarmersCooperatives Drive Economic Growth？

—Based on Input-Output Empirical Analysis

ZHANG Jian1 CAO Yuqi2 ZHONG Zhen3 KONG Xiangzhi3

（1.School of Economics， Central University of Finance and Economics， Beijing 100081; 2. Agricultural Development Bank of China， Beijing 100045;

3.School of Agricultural Economics and Rural Development， Renmin University of China， Beijing 100872）

Abstract：? The author employs the input-out analysis method to estimate the economic impact of Chinese farmersprofessional cooperatives and decompose the impact into direct， indirect and induced impacts. Although some scholars and policy makers have pointed the existence of“empty shell”cooperatives and have doubted the role of cooperatives， our findings show that since the Chinese government has cleaned up the“empty shell” cooperatives in 2014， cooperatives have played an important role in the development of the primary industry， have produced a greater pulling effect on other departments， and have had a relatively significant impact on the national economy. Therefore， the government should continue to intensify efforts to standardize and support the high-quality development of cooperatives， promote the integration and extension of the industrial chain， and increase the output and income of cooperatives and their members， so as to give full play to their greater driving ability.

Keywords： farmersprofessional cooperatives；economic impacts；input-output analysis

（英文校譯：舒雅）

①詳細矩陣推導過程，見陳錫康等（2011）。

②詳細數學推導過程，見李景華（2012）。式中0所在的位置從行看代表居民消費部門對勞動者的報酬支付，從列來看代表居民消費部門對居民消費部門產品的消費，一般為0。

③關于居民收入變動引起的引致效應的論述以及具體計算，可詳見佟仁城（2001）。

④此表是繼1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年的第七張全國表，由國家統計局于2019年9月公布，也是目前國家統計局所公布的最新的投入產出表。

①詳細矩陣推導過程，見陳錫康等（2011）。

②詳細數學推導過程，見李景華（2012）。式中0所在的位置從行看代表居民消費部門對勞動者的報酬支付，從列來看代表居民消費部門對居民消費部門產品的消費，一般為0。

③關于居民收入變動引起的引致效應的論述以及具體計算，可詳見佟仁城（2001）。

④此表是繼1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年的第七張全國表，由國家統計局于2019年9月公布，也是目前國家統計局所公布的最新的投入產出表。

① 理想的做法是我們首先分析出這些合作社屬于其他部門中的哪一部門，然后計算屬于每一個特定部門的合作社的產值，進而依據該部門投入產出系數分別估算出屬于該部門的合作社的經濟影響。然而“農村統計年報”數據并沒有對其他部門給出詳細的分部門合作社數量和產值。因此，我們簡單地將合作社數量占比等同于產值占比，也就是屬于其他部門的那5%的合作社的產值約占合作社總產值的5%。為了去驗證這樣做是否合理，我們使用了“公示數據”，發(fā)現全國范圍內合作社的數量與金額占比基本一致。

②我們同樣使用了“公示數據”分別對各農業(yè)大省不同部門的合作社數量和銷售金額占比進行統計，發(fā)現銷售額占比與數量占比基本一致。

③影響力系數的具體計算方法，詳見陳錫康等（2011）。

①當然，從社會福利的角度來講，國內生產總值、就業(yè)等數據也具有重要參考意義。因為一個經濟體可能有很高的產出值，但是收入或增加值卻比較低。因此，如果未來能夠獲得有關就業(yè)等方面的數據，可進行相關的投入產出分析以豐富合作社經濟影響研究的維度。②例如，我們對合作社經濟影響的估算沒有涵蓋合作社為農民統一組織銷售農產品和購買農業(yè)生產投入品從而為農民帶來的經營收入的增加。