2020-2021年四川省农民合作社固定观察点调查统计数据集

张社梅，邓杰豪，莫经梅

数据论文

2020-2021年四川省农民合作社固定观察点调查统计数据集

张社梅*，邓杰豪，莫经梅

四川农业大学管理学院，四川 成都 611130，中国

农民合作社已经成为中国现代农业产业组织的重要组成部分，其发展质量直接关系到中国农业农村现代化进程。课题组通过与四川省10个县（市、区）456家（2020年）、537家（2021年）农民合作社建立固定观察点，连续两年展开实地调研，收集了2020—2021年农民合作社生产经营的详细数据，并根据科学方法对数据进行了加工整理，得到农民合作社内部治理结构、产业融合、绿色技术采用、示范带动等数据，共计993条，形成2020—2021年四川省农民合作社经营质量数据集。该数据为提升合作社内部治理结构研究提供了可能，为开展农民合作社经营质量提升研究奠定基础，为政府及相关部门决策提供了重要支撑。

四川省；农民合作社；质量提升；科学数据

1 引言

培育从事农业生产和服务的新型农业经营主体是关系我国农业现代化的重大战略。习近平总书记在党的二十大报告中指出：“发展新型农业经营主体和社会化服务，发展农业适度规模经营”。农民合作社作为我国三大农业生产经营主体之一，在促进农户组织化发展，推动农业规模化、产业化经营方面发挥了积极作用，已成为乡村振兴的一支生力军。自2007年《中华人民共和国农民专业合作社法》正式实施起，我国农民合作社蓬勃发展，截至2022年5月底，全国合作社注册登记数量已由2007年的2.6万家上升至222.7万家，辐射带动全国近一半农户[1]。

然而，农民合作社数量增长的同时经营质量却未在面上得到同步提高，如何提升合作社经营质量一直以来是政府农业管理部门和农经界努力破解的重大课题之一。当前，学术界普遍认为：我国农民合作社经营质量普遍不高[2-3]的原因有多个方面，归结起来，一方面，内部管理机制不健全、高度分散的小农户组织难、社会化服务体系支撑不够等矛盾和问题客观存在；另一方面，优惠政策诱导、地方政绩考核等也催生了一批“空壳”合作社。当然，各地也有一部分合作社发展较好，并在示范社评选中脱颖而出，但数量太少、辐射面有限，县级以上示范社（18万家）占合作社注册总量的10%不到。如何提升农民合作社经营质量，尤其是面上大多数合作社的经营质量，成为当前亟待解决的管理难题。因此，国内外诸多学者针对如何有效提升合作社经营质量做出了大量探索。董杰[4]、李后建等[5]认为聘用农业经理人是提升合作社经营质量的重要途径，农业经理人大多具有年纪轻、综合素养高的特点，有助于提高合作社在管理、营销等方面的创新水平，显著提升合作社绩效。徐洋等[6]的研究表明三产融合通过完善内部利益机制和获取政府政策供给显著提升合作社绩效。陈锐等[2]从周边示范社与本合作社双重视角，分析了示范社对周边合作社的空间溢出效应及其传递机理，提出加强示范社建设、有效发挥其示范效应等建议。苑鹏等[7]的研究指出再组织化是合作社突破“小、散、乱、弱”发展困境和实现高质量发展的有效途径，并从获取制度收益、降低交易成本和实现价值增值等揭示了合作社再组织化的增效机制。

由此可见，只有通过对农民合作社经营规模、内部治理、产业融合、示范带动等大量数据进行分析，才能摸清农业产业组织的现状及特征，理清农民合作社发展中存在的问题，提出有效的提升合作社质量发展的路径和政策建议。但目前，我国农民合作社基础数据还不健全，对农民合作社的研究多采用典型案例数据或者截面调研数据，建立固定点进行连续跟踪调研还比较少。比如刘同山等[8]利用195个合作社的调查数据，研究治理结构如何影响农民合作社绩效；张社梅等[9]以蟲鑫养蜂专业合作社为例，进行制度创新、人文关怀与农民专业合作社治理的探讨；钟真等[10]基于三家奶农合作社的案例分析内部信任对农民合作社农产品质量安全控制效果的影响。现有为数不多的统计数据库主要为《浙大卡特-企研中国涉农研究数据库》，其中，农民合作社数据主要为2014—2020年全国农民专业合作社市场监管部门注册数据和年报数据，虽样本量大，但也存在数据信息有限，治理过程数据缺失，绿色技术采用、数字化建设等新动态信息无法获取等问题，较难进行深入的数据分析和内在机制研究。

深入探究我国合作社发展现状，把握合作社经营质量、内部治理结构、产业融合以及发展新动态，推动农民合作社高质量发展，加快实现我国农业产业组织现代化，亟需具有代表性、连续性的农民合作社样本数据。本研究通过调研收集了2020—2021年绵阳安州区、德阳罗江区等四川省10个县（市、区）456家（2020年）、537家（2021年）农民合作社固定观察点基本信息、内部治理、经营质量、产业融合、技术采用等数据，较为全面并准确反映了农民合作社的生产经营质量，为相关科学研究和发展决策提供数据基础。

2 数据采集与处理方法

2.1 数据来源

为确保问卷规范并紧密结合实际，在问卷设计过程中邀请相关合作社研究专家、样本县主管部门、合作社管理人员共同研讨确定了调研问卷的主要内容和调研方向。为提高获取数据的质量，组建了专门的数据收集团队，成员主要来自四川农业大学管理学院，并在成都温江组织了小范围的预调研。在对预调研问卷分析的基础上，去掉了部分难以获得准确数据的问题，加强了与合作社经营管理、示范带动等相关的问题，提升了调研问卷的规范性。

在确定调研问卷后，课题组成员与招募的硕博士调研员共计15人共同参与了调研。为了提高调研效率，课题组将调研团队分成五个小组，每个小组中至少有一名熟悉问卷的课题组成员，在接受统一培训后分开进行调研。

课题组于2020年7月至2021年8月对四川省的农民合作社开展抽样调查，具体抽样过程如下：第一，选取四川首批开展农民合作社质量提升整县推进行动的5个国家级试点县，分别为安州区、罗江区、恩阳区、叙州区和汉源县。第二，按照邻近原则在5个试点县的邻县中各选1个县，包括江油市、绵竹市、仪陇县、屏山县和天全县。第三，确定上述10个县后，在已认定的全县示范社名录中筛选出当地农业主导产业（农林牧渔总产值中占比前5位）中的示范社，并对其编号，然后采用抽签方式随机抽取25～30家示范社。第四，在确定示范社后，根据示范社的地理位置，在同村或邻村对应抽取一家非示范社，若同村或邻村没有正常经营的非示范社则放弃。最后，在确定合作社后，以合作社理事长或具体负责生产经营的经理人为调查对象，采用一对一问答形式展开问卷调查。最终获得了993条农民合作社数据。

2.2 数据处理

2.2.1 剔除数据

为了更好地对以上数据进行分析，本研究根据农民合作社的经营规模、内部治理结构、产品销售、示范带动等数据，剔除了数据填写不完整的2份样本，最终获得993条农民合作社数据。

2.2.2 补齐数据

对于部分亩均产量、销售价格等缺失值，采用同类均值插补的方法，利用层次聚类模型预测和计算该变量类型的均值进行插补。针对基础数据集中缺失的数据，则采用线性插补法进行补全。

2.2.3 数据入库

经过上述处理，获得了993个样本的合作社名称、成立类型、社员出资比例、经营规模、绿色技术采用和示范带动等434项数据，将这些数据存入excel表格中，以备进一步的分析和使用。

3 数据样本描述

3.1 文本数据

经过以上数据处理过程，最终得到四川省2020—2021年10个县993家农民合作社数据，每个样本里都包含合作社名称、成立类型、社员出资比例、经营规模、绿色技术采用和示范带动等434项内容。

3.2 表格数据

为了更好地了解农民合作社数据库，我们可以看一下农民合作社总体情况（表1）和农民合作社发展指数情况（表2）。表1中不同资产规模合作社在数量和变化趋势方面有一些差异。首先，是大型资产规模（固定资产在100万及以上）的合作社数量居多，而小型资产（固定资产在20万以下）规模合作社数量最少。其次，在合作社数量变化上可以清楚地看到，示范社的数量由2020年的167家上升到2021年的279家，增加了67%。农民合作社示范社是由农业主管部门对注册登记的农民合作社中发展运行规范、经济实力较强、社会声誉良好的合作社进行评选，并给予授牌认定的一类合作社。从农民合作社发展的实践来看，示范社发展质量普遍较高。

表1 农民合作社总体情况

注：表中所有比例均为占样本总量的比重，是四舍五入以后的结果，局部加总存在不等于100%的情况，合作社数量的加总平均数按整数进行处理。

表2给出了四川省农民合作社生产经营的基本情况，其中包括社员出资额、合作社总收入、成员分配利润、合作社为成员产品销售占比、主要生产资料统一采购率、技术服务成员数、绿色技术采用、年培训人次、“三会”是否齐全、“三会”是否正常开展工作、带动非成员农户数、拥有认证产品数、加工产品比例、合作社第三产业收入占比、通过网络销售的产品占比的基本统计量。

表2 农民合作社生产经营情况

4 质量控制与技术验证

本研究所用数据均来自课题组于2020年7月至2021年8月对四川省10个县农民合作社的实地调研。在有关部门的帮助下，课题组实地走访农民合作社调研并收集数据，与合作社理事长或具体负责生产经营的经理人开展一对一的问卷调查，并与样本县农业农村局农经处或农村经营管理站工作人员的访谈结果相互验证，确保获取数据的真实性。本研究所获取的农民合作社数据经专人进行规范化的录入和整理。剔除部分重要数据缺失较多的合作社，采用均值插补法和线性插补法对部分合作社缺失的数据进行了补齐，确保数据的准确性和完整性。在数据分析过程中课题组采用了信效度分析、方差分析、净效应分析和分组分析等方法，对数据集进行了多角度和全方位的研究，结果显示数据质量较好，研究结论符合现实情况，可以有效解释农民合作社面临的现实问题。

5 数据价值与使用建议

本研究深入四川省10个县（市、区）的农民合作社进行连续两年的实地调研，收集993家数据样本，并形成2020-2021年四川省农民专业合作社的经营质量数据集，该数据集的价值主要体现在以下三个方面：

（1）为深入开展我国农民合作社经营质量提升研究提供了支撑。本数据库给出了四川省不同产业规模农民合作社的内部治理、经营质量、技术采纳推广等经营管理信息，对于了解我国农民专业合作社内部治理水平、示范带动效应以及发展新趋势等有较为重要的价值。为深入开展合作社经营质量研究提供了一定的基础，对于推动农业组织现代化发展有重要意义。

（2）为开展农业产业组织发展研究提供了基础数据库。本数据规模大，能够满足农业产业组织数据研究。随着中国农业产业组织的发展，亟需更为全面地掌握产业组织的经营状态。本数据库除了关注农民合作社的基本信息外，还关注了合作社职业经理人聘用、三产融合开展等合作社经营管理方面的新情况，以及合作社绿色生产技术采纳、互联网技术采用等新动态。同时，调研区域涵盖了农民合作社整县推进示范县与相邻县的情况，为深入剖析合作社整体质量提升的区域政策效应和空间溢出效应提供了可能。

（3）为政府及相关部分的决策提供重要支撑。通过本数据库，政府部门可以系统了解农民合作社的生产经营、产业融合、技术采用、成本收益、社员带动等，并在此基础上评估农民合作社的发展趋势，为优化合作社扶持策略和支持重点提供参考依据。

6 数据可用性

中国科技资源标识码（CSTR）：17058.11.sciencedb. agriculture.00060；

数字对象标识码（DOI）：10.57760/sciencedb.agriculture.00060。

允许公开访问。

作者分工与贡献

张社梅，总体方案设计与论文撰写。

邓杰豪，数据整理及分析。

莫经梅，数据分析及论文撰写。

伦理声明

本研究未涉及伦理。

利益冲突

全部作者均无会影响研究公正性的财务利益

冲突或个人利益冲突。

[1] 何蒲明. 农民收入结构变化对农民种粮积极性的影响——基于粮食主产区与主销区的对比分析[J]. 农业技术经济, 2020(1): 130-142.

[2] 陈锐, 张社梅. 示范抑或挤出？——农民合作社示范社的空间溢出效应[J]. 中国农村经济, 2022(11):122-144.

[3] 孙亚范, 余海鹏. 农民专业合作社成员合作意愿及影响因素分析[J]. 中国农村经济, 2012(6):48-58.

[4] 董杰, 陈锐, 张社梅. 聘用职业经理人改善了农民合作社绩效吗——基于“反事实”框架的实证分析[J]. 经济学家, 2020(3):117-127.

[5] 李后建, 郭安达. 聘用职业经理人有助于农民合作社创新吗?[J]. 科研管理, 2022,43(11):182-190.

[6] 徐洋, 郭翔宇. 三产融合对农民合作社绩效的作用机制——来自黑龙江省254家农民合作社的经验[J]. 中国农业大学学报, 2022,27(11):265-278.

[7] 苑鹏, 罗千峰. 生态畜牧业合作社能否成为促进牧民从“自然人”到“职业人”转型的有效组织？——青海拉格日生态畜牧业合作社案例解析[J]. 中国农村经济, 2022(6):45-64.

[8] 刘同山, 孔祥智. 治理结构如何影响农民合作社绩效?——对195个样本的SEM分析[J]. 东岳论丛, 2015,36(12):16-23.

[9] 张社梅. 制度创新、人文关怀与农民专业合作社的治理探讨——以鑫养蜂专业合作社为例[J]. 农村经济, 2017(5):123-128.

[10] 钟真, 穆娜娜, 齐介礼. 内部信任对农民合作社农产品质量安全控制效果的影响——基于三家奶农合作社的案例分析[J]. 中国农村经济, 2016(1):40-52.

Statistical Dataset of Fixed Observation Point Survey of Farmers' Cooperatives in Sichuan Province from 2020 to 2021

ZHANG SheMei*, DENG JieHao, MO JingMei

College of Management, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China

Farmers' cooperatives have become an important part of China's modern agricultural industrial organization, and their development quality is directly related to the process of China's agricultural and rural modernization. By establishing fixed observation points with 456 (2020) and 537 (2021) farmers’ cooperatives in 10 counties (cities and districts) in Sichuan Province, the research group carried out field research for two consecutive years, collected detailed data on the production and operation of farmers’ cooperatives from 2020 to 2021, and processed and sorted out the data according to scientific methods to obtain 993 pieces of internal governance structure, industrial integration, green technology adoption, and demonstration drive that reflected the development of farmers' cooperatives. The operation quality dataset of farmers' cooperatives in Sichuan Province from 2020 to 2021 was formed. This data provide the possibility for improving the internal governance structure of cooperatives, lay a foundation for the research on improving the operation quality of farmers' cooperatives, and provide important support for the decision-making of the government and relevant ministries.

Sichuan Province; farmers' cooperatives; quality improvement; scientific data

Data summary:

ItemDescription Dataset nameStatistical Data Set of Fixed Observation Point Survey of Farmers' Cooperatives in Sichuan Province from 2020 to 2021 Specific subject areaAgricultural economics and management Time range2020-2021 Geographical scopeSichuan Province Data types and technical formats*.xlsx Dataset structureThe dataset includes data on the internal governance structure, industrial integration, the adoption of green technology, demonstration and other data of farmers’ cooperatives in 10 counties (cities and districts) in Sichuan Province from 2020 to 2021, corresponding to one worksheet for each year, with a total of 100 records. Volume of data2119.68 KB Key index in datasetEstablished type, contribution ratio of members, leading industry, scale of operation, governance structure, product sales, industrial convergence, the adoption of green technology, agricultural income, profit distribution and the role of demonstration in cooperatives. Data accessibilityCSTR：17058.11.sciencedb.agriculture.00060DOI：10.57760/sciencedb.agriculture.00060 Financial supportNational Natural Science Foundation of China (No.71673195)

张社梅,邓杰豪,莫经梅. 2020-2021年四川省农民合作社固定观察点调查统计数据集[J].农业大数据学报,2023(3): 32- 37.

: ZHANG SheMei, DENG JieHao, MOJingMei. Statistical Data Set of Fixed Observation Point Survey of Farmers' Cooperatives in Sichuan Province from 2020 to 2021[J]. Journal of Agricultural Big Data,2023,5(3):32-37.

数据摘要：

项目描述 数据库（集）名称2020-2021年四川省农民合作社固定观察点数据集 数据时间范围2020—2021年 数据地理空间覆盖四川省 数据类型与技术格式*.xlsx 数据库（集）组成本数据集包括四川省10个县（市、区）2020年—2021年每年农民合作社内部治理结构、产业融合、绿色技术采用、示范带动等数据，每一年对应1个工作表，共计100条记录 数据量2119.68 KB 主要数据指标合作社成立类型、社员出资比例、主导产业、经营规模、内部治理结构、产品销售、产业融合、绿色技术采用、农产品收入、利润分配、示范带动 数据可用性CSTR：17058.11.sciencedb.agriculture.00060DOI：10.57760/sciencedb.agriculture.00060 基金项目国家自然科学基金面上项目“农民合作社职业经理人形成机制、决策行为与政策优化研究”（编号：71673195）

2023-08-20；

2023-09-01

国家自然科学基金面上项目“农民合作社职业经理人形成机制、决策行为与政策优化研究”（编号：71673195）

通信作者张社梅，E-mail：zhangshemei@163.com。