农民合作社推动了经济增长吗？

张舰 曹宇琪 钟真 孔祥智

张舰，曹宇琪，钟真，孔祥智.农民合作社推动了经济增长吗？——基于投入产出法的实证分析[J].农业农村部管理干部学院学报，2023（02）：1-11.

收稿日期：2023-04-09

基金项目：本文得到国家社会科学基金项目“乡村振兴背景下农民专业合作社收益分配机制研究”（项目号：22BJY177）的资助。

作者简介：张舰，男，中央财经大学经济学院教授，主要从事农业与农村发展方面研究，E-mail： zhangj@cufe.edu.cn；*通讯作者：钟真，男，中国人民大学农业与农村发展学院教授、副院长，E-mail： zhzruc@126.com。

①数据引自韩俊，把农民合作社办得更加红火，《人民日报》，2020年8月11日，以及农业农村部农村合作经济指导司，以农民合作社规范提升行动为抓手——推进农民合作社高质量发展，《农民日报》2019年12月30日。

②《中央农办副主任、农业农村部副部长就<关于开展农民合作社规范提升行动的若干意见>答记者问》，2019年9月5日。

摘 要：本文利用投入产出方法对我国农民专业合作社的经济影响做出了估算，并将其分解为直接、间接影响和引致效应。尽管学界和部分政策制定者指出，存在一部分空壳合作社并对合作社的作用产生质疑，本文的研究结果表明在2014年政府开展整顿清理空壳社以来，合作社在第一产业的发展中发挥了重要的作用，并且对其他部门产生了较大的拉动作用，对全国经济产生了比较显著的影响。因此，政府应当继续加大力度规范和支持合作社高质量发展，推进产业链的整合与延伸，增加合作社与其成员的产出和收入，以发挥合作社更大的带动能力。

关键词：农民专业合作社；经济影响；投入产出分析

引 言

习近平总书记在十九届中央政治局第八次集体学习时指出：“当前和今后一个时期，要突出抓好农民合作社和家庭农场两类农业经营主体发展。”党的十九届五中全会《建议》进一步提出，要“加快培育农民合作社、家庭农场等新型经营主体”。农民合作社在巩固和完善农村基本经营制度、促进农民脱贫增收、实现农业现代化和实施乡村振兴战略方面具有重大意义[1]。

自《农民专业合作社法》2007年实施以来，农民合作社迅速发展，2020年合作社数量超过220万家，农民合作社成员6682.8万个，辐射带动全国近一半的农户①。农民合作社已成为组织服务农民群众、激活乡村资源要素、引领乡村产业发展和维护农民权益的重要组织载体，在助力脱贫攻坚、推动乡村振兴、引领小农户步入现代农业发展轨道等方面发挥了重要作用②。

然而，在合作社数量快速增长的同时，合作社质量效益参差不齐， “问题合作社”“虚假合作社”或“空壳合作社”等问题引起了日益广泛的关注[2]，一些观点认为合作社对小农户的带动作用不应被放大[3]，甚至有学者提出了“中国到底有没有真正的合作社”的质疑[4]。为此，政府早在“十二五”末就开始在全面支持和鼓励的基础上，对合作社规范发展的问题采取了相应的措施。例如，2014年原农业部等9部门就印发了《关于引导和促进农民合作社规范發展的意见》（农经发〔2014〕7号）；2018年开始实施农民合作社质量提升整县推进试点工作；2019年农业农村部又联合11部门印发了《关于开展农民合作社规范提升行动的若干意见》（中农发〔2019〕18 号），并制定了《开展农民专业合作社“空壳社”专项清理工作方案》；2020年农业农村部又在《新型农业经营主体和服务主体高质量发展规划（2020—2022 年）》（农政改发〔2020〕2 号）中对合作社的规范提升做出了三年规划。这些政策措施对合作社数量虚高的“泡沫化”趋势起到降温作用。但是，农民专业合作社在发展过程中究竟对农业和农村发展发挥了怎样的作用呢？

从已有文献来看，目前国内的研究相对集中于合作社和农户视角的微观层面，缺少对合作社总体经济影响的研究分析，尤其是定量方面的研究。而针对合作社带来的总体经济影响，国外学者经常采用投入产出法，该方法能够量化各项活动中的投入与产出的关系，建立不同经济部门之间的联系，进而估算合作社在产出、收入、就业、税收等方面所带来的放大和拉动作用。如今距2007年颁布《农民专业合作社法》已十余年，有必要借鉴这些方法，对我国多达220万个合作社所产生的经济影响进行估算，相关结论可以对科学评价当前合作社发展的经济效应提供理论依据。

一、文献综述

投入产出方法可以量化经济系统各项活动中的投入与产出之间的数量关系，经常用于分析最终需求（消费、投资、出口）以及重大事件工程、战略部署等对经济整体以及各产业部门的影响，研究拉动经济的传导机制，为宏观经济决策提供参考信息。我国学者利用投入产出方法评估和分析了许多重大事件和重要部门对我国经济和各部门的总体影响。例如，袁志刚和饶璨利用全球投入产出模型考察了全球化对我国生产服务业发展的塑造[5]。刘秀丽等测算了2002年实施新的建筑节能标准的直接和关联经济影响[6]。陆子含、陈锡康和高翔测算了房地产销售对经济的拉动作用[7]。唐文进、徐晓伟和陶犇利用2007年的我国投入产出表，分析了突发公共事件的总影响和产业间影响[8]。刘波采用投入产出模型，定量测度了5 个行业非正规部门发展对我国劳动就业的直接和间接效应[9]。

然而，无论是国内还是国际文献都尚未出现利用投入产出方法对我国合作社总体经济影响进行评估的研究。总结来看，国内学者分别从农户增收、专业化分工、农业技术推广、农业产业发展、生态环境等方面对合作社所产生的作用和影响做了一定程度的研究。合作社通过帮助农户降低交易费用，提高农户的市场参与度、议价能力，从而有效促进了农民增收和贫困的减少[10-14]。农民合作社有效促进了农业专业化的发展[15-17]。合作社能够更好地满足技术以及资产专用性的要求，同时具有技术组织者、推广者和使用者三个功能，因此有效促进了农业技术的推广[18-20]。在合作社推动农业产业化发展方面，郭晓鸣等认为与中介组织型和龙头企业型模式相比，合作社一体化是最优的农业产业化模式[21]；而罗必良从案例分析的角度说明传统农业合作社的发展空间有限，而“企业+农场”的经营模式更优[22]。最后，合作社对农村生态环境有正向影响。合作社的质量发展和品牌建设能够显著改善生态环境，降低农药、化肥和薄膜的使用以及成灾率[20， 23]。

与国内学者采用的研究方法和视角不同，国外学者评估合作社经济影响最常使用的方法是投入产出分析法，相关研究对合作社带来的就业数量、收入、产出和税收等方面进行了分析，大多发现合作社给当地经济带来了比较显著的影响，具体的影响因地区和所属行业等因素而异。Coon和Leistritz利用投入产出方法评估了美国北达科他州合作社的经济贡献，发现合作社是该州经济的重要组成部分，它产生了52亿美元的总经济影响，创造了该州居民收入的15%和零售额的12%，并且直接和间接创造了54465个工作岗位和8840万美元的税收收入[24]。Folsom调查了美国明尼苏达州三分之一的合作社，发现这些合作社产生了109亿美元的经济影响，直接和间接创造了79363个工作岗位[25]。McNamara等估算了美国印第安纳州和科罗拉多州的70个农场供应和谷物销售合作社对当地就业和收入的影响，发现这些合作社给当地直接和间接创造了7265个工作岗位和1.29亿美元的居民收入[26]。Zeuli等估算1999年威斯康辛州的合作社创造了30000个全职工作岗位和10亿美元的收入，并贡献了2亿美元的税收收入，而农业部门的合作社占据了合作社总经济影响的55%[27]。Pitman估算2012年威斯康辛州的合作社直接和间接创造了64000个工作岗位和25亿美元的工资收入，并带动了270亿美元的产出，其中属于农业部门的合作社带动了19000个工作岗位、7.64亿美元的工资收入和近180亿美元的产出[28]。

在全国性数据出现之后，对合作社经济影响的研究不再只集中于区域。2009年，美国威斯康星大学合作社研究中心编制了美国第一套研究国家层面影响的综合统计数据，并使用投入产出法计算了不同部门合作社对收入和就业的直接、间接和引致影响。该研究估算美国的合作社（包含农业和非农业合作社）直接和间接带动了6540亿美元的产出，创造了200万个工作岗位和750亿美元的收入[29]。Nystrom等研究了美国电力合作社2013—2017年所产生的经济贡献，发现电力合作社平均每年直接和间接贡献了4400亿美元的国民生产总值，产生了2000亿美元的居民收入和1120亿美元的税收收入，创造了61万个工作岗位[30]。2010年，加拿大合作社研究组开展了一个为期五年的项目，旨在衡量合作社带来的国家层面的经济、社会和环境影响[31]。Duguid和Karaphillis用2015年的数据测算了加拿大合作社的经济影响，他们发现加拿大合作社直接和间接拉动了612亿美元的国民生产总值，带来了343亿美元的总收入以及近67万个工作岗位[32]。

一些学者对投入产出分析方法进行了反思，总结了可能存在的问题与不足。投入产出分析方法假定同一部门里的生产者具有相同的生产技术和消耗结构，生产相同的产品，也就是同一部门里的生产者是同质的[33]。该假定的作用在于将现实中繁多的产业部门进行分类简化，使得模型既能覆盖和反映尽可能多的产品类型，又能方便使用。然而，合作社作为一种不同于其他组织模式的生产者，它的生产技术、消耗结构和产品与同一部门的其他生产者可能不同[34]。此外，投入产出分析方法假定每一部门的投入与产出总是保持一个固定比例，也就是所需投入与所得产出之间具有线性关系[33]。然而，合作社生产可能不具有严格的线性关系，存在着规模经济或不经济的现象[31]。

二、方法和数据

（一）合作社经济影响投入产出分析的一般思路

合作社的经济影响可以从产业部门相关联的视角进行评估。也就是说，合作社作为整个经济系统的一个部门，通过部门间一定的投入与产出关联关系，将其生产经营活动的经济影响扩散波及经济系统各部门。一般来讲，合作社的经济活动所产生的对经济整体的拉动和放大效应可分为三个层次。首先，合作社的生产经营活动带动了为其提供原材料、动力和设备等的投入部门的产出和服务。这一层次的影响被称为直接影响，是指合作社的生产经营活动对与其有直接投入产出关系部门的带动作用。直接影响可由合作社提供的产品和服务所创造的经济价值来表现，因为它对投入部门的带动作用和拉力（也就是对投入品的需求）都最终体现在了合作社提供的产品和服务的经济价值上。其次，由于合作社的生产经营活动，合作社的投入部门又带动了为投入部门提供原材料、动力和设备等部門的产出和服务，而这些部门的产出和服务又带动与它们有直接投入产出关系的投入部门的产出和服务，以此类推，合作社的生产经营活动由近及远，通过部门间的投入产出关联关系，带动和影响除了与它有直接投入产出关系之外的其他部门的产出和服务。这是第二层次的影响，我们称之为间接影响。第三，直接和间接影响带来了居民收入变动，而居民的收入变动引致了居民的再消费行为，对各部门产出和服务带来了进一步的影响。这一层次的影响被称为引致效应。

我们以合作社进行农作物生产为例，生产过程中会直接消耗种子、化肥、农药、电力及劳动力等投入要素，对投入要素的消耗是合作社生产经营活动的直接消耗，也就是其直接影响，它体现在合作社所生产的农作物的最终经济价值上。进一步考虑，农作物生产过程所投入的生产要素的生产过程同样也消耗了种子、化肥、农药、电力及劳动力等投入，这是农作物生产的第一次间接消耗，以此类推可得农作物生产的第二次、第三次……以至无数次间接消耗，整体相加即得农作物生产的间接影响。直接影响和间接影响带来了劳动力报酬增加，居民对各部门产品和服务的需求随之扩大，这一部分的影响则是引致效应。以投入要素电力为例，农作物生产过程中电力的投入是农作物对电力的直接消耗，而种子作为农作物生产过程中的投入要素，它的生产也同样直接消耗了电力，此时种子对电力的消耗就是农作物生产对电力的第一次间接消耗；进一步，农药作为种子生产过程中的投入要素，它的生产也直接消耗了电力，这是农作物生产对电力的第二次间接消耗，以此类推可得农作物生产对电力的第三次、第四次……以至无数次间接消耗，整体相加即得农作物生产对电力的完全消耗，将所有投入要素考虑进来即得到农作物生产总的直接和间接影响。直接影响和间接影响推动了居民收入的增加，从而导致了居民对电力和其他部门产品和服务的需求增加，进而形成了农作物生产的引致效应。图1显示了农作物生产对电力的直接和间接消耗以及引致效应。

（二）投入产出局部闭模型

为了评估合作社的直接和间接影响以及引致效应，我们使用投入产出局部闭模型。投入产出模型一般可分为开模型、闭模型和局部闭模型[33]。开模型是指在该模型中，经济体中的最终需求（如消费、出口、资本形成等）为外生变量，由模型以外确定，而最终需求也就是所有外生变量都内生化的投入产出模型称为闭模型。到目前为止，由于将所有外生变量内生化的技术难度很高，并且有些因素（如政策、自然灾害等因素）很难内生化，闭模型还未得到应用，而开模型已经得到广泛应用。局部闭模型介于开模型与闭模型之间，它将部分最终需求变量（如消费）内生化，一般是将居民消费内生化。由于我们在评估合作社经济影响时会评估其引致效应，因此我们采用投入产出局部闭模型。

我们在开模型的基础上，将居民部门作为一个生产部门对待，从最终需求部门调整到投入产出表的中间流量矩阵。假定一个经济体有n个中间部门，居民消费作为生产部门也纳入中间部门，最终需求也就是外生变量主要表现为资本形成和净出口，我们可以得到相应的投入产出表（表1）。横向看，zij表示了第i部门产品或服务在第j部门的投入，也就是满足了第j部门多少的中间需求。纵向看，zij表示第j部门对第i部门投入的消耗情况。fij表示第i部门的产品或服务分配到最终需求部门j的情况。vj表示第j部门的增加值。xi，从横向看代表了第i部门的总产出，从纵向看，代表了第i部门的总投入。居民部门对各部门的投入（第n+1行， zn+1， j， j=1，2，…，n）实际上就是各部门支付给劳动者的劳动报酬以及通过利润分配给居民的收入，也就是居民从各个部门获得的总收入；居民部门的消耗（第n+1列， zi，n+1，i=1，2，…，n）是居民部门对各个部门所提供的消费品和服务的消费额。

让aij代表第j部门生产单位产品或服务对第i部门的产品或服务的直接消耗量，也就是第j部门对第i部门的直接消耗系数aij=zij/xj ， i，j=1，2，…，n，n+1。图2给出了农作物生产对第i部门的直接和第一次间接消耗。从图中我们可以得出，

农作物生产对第i部门的直接消耗：

aic

农作物生产对第i部门的第一次间接消耗：

农作物生产引起居民报酬增加带来的对第i部门的第一次引致效应：

农作物生产对第i部门的第二次间接消耗是指农作物生产经过两次中间消耗环节对第i部门所产生的间接消耗，利用第一次间接消耗的计算结果，我们可以得到第二次间接消耗：

农作物生产对第i部门的第二次引致效应：

。

依次类推，我们可以获得对第i部门的第三次、第四次……以至无数次间接消耗和引致效应，将所有间接消耗和引致效应分别相加即得农作物生产对第i部门的总的间接影响和引致效应。进一步，我们将农作物生产对所有部门的直接消耗相加，就获得农作物生产的总的直接影响，如前所述，总的直接影响就是农作物生产所创造的产品和服务的总的经济价值；将农作物生产对所有部门的间接消耗和引致效应分别相加，就获得农作物生产活动所带来的总的间接影响和总的引致效应。

为了便于表达和计算，我们可以用矩阵形式表达上述计算过程①。让A为1到第n部门的直接消耗系数矩阵：

在A的基础上，我们可以计算出这n个部门（也就是不含劳动力部门）的完全消耗系数矩阵：

B=A+A2+…+Ak+…=（I-A）-1-I，

总的间接消耗系数矩阵： D=A2+…+Ak+…=B-A=（I-A）-1-I-A。

据此，第j部门总的间接影响系数为总的间接消耗系数矩阵D第j列的加总。

为了计算引致效应，我们使用局部闭模型将居民消费转化成模型的内生变量，从而估算居民收入变动所导致的居民对各部门产品和服务的需求变动，也就是引致效应。让，表示j部门生产单位产品支付的劳动报酬（即劳动的投入），因此总的劳动报酬可表示为，这里μ'=（μ1， μ2， …， μn）， x'=（x1， x2， …， xn）。让，，N表示居民對各部门产品和劳务的总消费额，ci表示居民对第i部门产品和劳务消费额占总消费额的比重。让，θ表示的是总消费占总劳动报酬的比重，也就是居民平均消费倾向。这样，我们有：

这里c=（c1， c2， …， cn）'， 这就是投入产出局部闭模型的方程式②。让

，

A*则为包含了第n+1部门（也就是居民消费部门）的直接消耗系数矩阵。我们在A*的基础上计算所有n+1个部门（含劳动力部门）的完全消耗系数矩阵：

，

这里H和G'均是向量，分别是矩阵B*中第n+1列和第n+1行，但不包含bn+1， n+1。B11的第j列的加总就是第j部门完全消耗系数，注意该系数包含了经由劳动力部门（也就是居民消费）的引致效应，而矩阵B的第j列加总是第j部门不经由劳动力部门的完全消耗系数，将两者做差，我们就得到由第j部门的生产经营活动所带来的居民收入变动引起的对各部门产品和服务消费的总的引致效应③。

（三）数据

为了按照上述模型对合作社经济影响作出评估，我们主要用到了三类数据。第一类数据是投入产出表。投入产出表以矩阵形式量化了一定时期内经济系统各产品部门投入与产出之间的数量关系。根据我国统计制度，每五年编制一次投入产出表（每逢2和7的年份）。本文使用2017年全国④和各省（区、市）投入产出表。全国投入产出表采用的规模是149×149产品部门，各省份投入产出表采用的是42×42产品部门规模。为了与合作社数据进行匹配对应，我们对全国投入产出表进行合并整理，将其调整为42×42产品部门规模，与各省份投入产出表的部门划分相同。例如，合作社数据库中的所属部门为农林牧渔业，对应了全国投入产出表中5个产品部门——农产品、林产品、畜牧产品、渔产品和农林牧渔服务产品。

第二类数据是2017年《中国农村经营管理统计年报》（以下简称“农村统计年报”）。由于我国最新编制的投入产出表年份为2017年，因此我们使用2017年的“农村统计年报”数据，以保持两者相一致。“农村统计年报”收集整理了全国和各省、自治区、直辖市的農民专业合作社的发展情况，包含数量、类别、经营服务、销售额、盈余分配和所获支持等情况。

第三类数据是来自国家企业信用信息公示系统和国家知识产权局①的合作社数据（以下简称“公示数据”）。“公示数据”是以合作社个体为单位，展示了2017年注册登记且披露年报的合作社的基本信息、年报信息和商标专利等数据。

三、我国农民合作社的经济影响估算

（一）全国层面估算结果

在合并整理后的42×42产品部门的投入产出表中，全国投入产出表中的5个产品部门——农产品、林产品、畜牧产品、渔产品和农林牧渔服务产品被划为同一部门，为农林牧渔产品和服务部门。按照“农村统计年报”的数据，2017年属于农林牧渔产品及农林牧渔服务产品的合作社数量为1658233家，占比95%，属于其他行业的合作社数量为95362家，占比仅为5%。此外，“公示数据”也表明，合作社的主要行业类别为农、林、牧、渔业及其服务业，无论是合作社的数量还是销售额，其占比均超过95%。因此，我们对合作社经济影响估算使用了该行业的投入产出系数来计算直接、间接影响和引致效应。

本文计算了直接消耗系数矩阵A、完全消耗系数矩阵B、总的间接消耗系数矩阵D以及含劳动力部门的完全消耗系数矩阵B11。②从直接消耗系数矩阵A中可以看出，合作社所在的农林牧渔产品和服务部门的最大投入部门是该部门本身，其次是食品和烟草，接着是化学产品，交通运输、仓储和邮政部门，以及批发和零售部门。农林牧渔产品和服务部门每创造1000元的产值，分别消耗这些部门133元、87元、81元、23元和21元。

合作社的直接影响一般可由合作社提供的产品和服务所创造的经济价值来表现。2017年的“农村统计年报”提供了当年农民合作社的经营收入，并解释了农民专业合作社经营收入是合作社为成员提供农业生产资料的购买、农产品的销售、加工、运输、储藏以及与农业生产经营有关的技术、信息等服务取得的收入，还包括销售合作社自己生产的产品、对非成员提供劳务等取得的收入。按照“农村统计年报”的定义，农民合作社经营收入比较好地代表了合作社的直接影响。我们据此并按照上文所给出的间接影响和引致效应的计算方法分别估算了合作社的间接影响和引致效应。

表2给出了合作社的直接、间接影响以及引致效应。合作社的间接影响系数为0.62，引致效应系数为2.57，即当合作社每产出1单位产品时，通过中间投入拉动各部门产品增加0.62个单位，通过居民收入再消费而拉动各部分产品增加2.57个单位。2017年全国175万个农民专业合作社的经营收入也就是直接影响为5890亿元，通过中间投入拉动各部门生产而产生的间接影响为3652亿元，通过居民收入再消费对各部门生产产生的引致效应为15137亿元，三个效应加总的影响是24679亿元，是当年第一产业增加值的37.70%，占当年国民生产总值的2.98%。可以发现，农民专业合作社在第一产业的发展中发挥了重要的作用，并且对其他部门产生了较大的拉动作用，对全国经济产生了比较显著的影响。

表2 农民合作社的直接、间接影响和引致效应

系数 金额（亿元）

直接影响 - 5890

间接影响 0.62 3652

引致效应 2.57 15137

总经济影响 4.19 24679

（二）省级层面估算结果

由表3可以看出，江苏、山东、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的直接影响和带来的总经济影响在全国范围内是排在前列的。这8个省份农民专业合作社2017年的营业收入为3756亿元，由于产业部门之间的关联和促进而带来的间接影响为2688亿元，由居民部门收入增加引起的再消费所产生的引致影响为9766亿元，分别占全国的63.77%、73.60%和64.52%。8省份的农民专业合作社带来的经济总影响为16210亿元，占全国经济总影响的65.68%。由“农村统计年报”可知，江苏、山东、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的合作社数量占全国农民合作社总数量的41.56%。这些数据说明主要农业大省的农民合作社对全国农民合作社的发展具有重要的引领作用，并在这些省份发挥了显著的支撑和拉动作用。为了更直观地显示各省合作社的经济影响，表3和表4分别给出了农民合作社直接影响和总经济影响的分省对比情况。

表3 各省农民专业合作社直接、间接影响和引致效应

省份 直接影响

（亿元） 系数 间接影响

（亿元） 系数 引致效应

（亿元） 总的经济影响

（亿元） GDP占比（%）

江苏 694 0.65 452 2.60 1806 2952 3.44%

山东 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%

重庆 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%

甘肃 156 0.55 86 2.94 458 700 9.39%

陕西 132 0.58 77 1.41 187 396 1.81%

广东 126 0.62 79 2.53 319 523 0.58%

黑龙江 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%

辽宁 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%

广西 74 0.48 36 2.59 191 301 1.63%

内蒙古 54 0.54 29 1.74 94 177 1.10%

贵州 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%

宁夏 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）估算结果的稳健性讨论

首先，根据“农村统计年报”的数据，全国范围内属于农林牧渔产品和服务部门的合作社数量占比为95%，其余5%的合作社属于其他部门。而我们在计算影响系数时，把合作社全部看成是农林牧渔产品和服务部门，进而选择了该部门的投入产出系数来进行计算，这就可能造成了最终估算结果的偏差，因为其他部门的投入产出系数未必和农林牧渔产品和服务部门的相同。更准确的做法应该是对合作社所属其他部门进行分部门计算，即根據每一个特定部门的投入产出系数计算经济影响，进而对各部门进行加总估算出合作社整体的经济影响。然而“农村统计年报”数据并没有对合作社给出更为细化的分部门产出数据。为此，我们给出了对农民合作社经济影响的一个区间估计。我们对5%的合作社产值分别选择一个最高和最低的部门影响系数，从而给出一个总影响区间，这样我们可以比较可靠地认为合作社的经济总影响应在该区间内①。结果显示全国农民合作社的总经济影响区间为23982至24805亿元，而上文所估算的结果为24679亿元。表4给出了主要省份农民合作社经济影响估算区间②。

表4 主要省份农民合作社总经济影响估算区间

省份 总影响区间（亿元）

江苏 2827 2952

山东 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，我们使用了“公示数据”，从侧面对我们的估算结果进行了交叉验证。由于该数据仅披露了数量占比14.48%的合作社的销售额或营业收入，我们据此简单推算出全部合作社的销售额或营业收入（也就是将披露数据的合作社的销售额或营业收入加总后除以数量占比14.48%）。我们据此估算的合作社总的经济影响为 28213亿元，与此前估计的数值24679亿元接近，但要大一些。原因可能是“公示数据”的统计范围更大一些，即包括了西藏自治区和深圳市。因此，根据“农村统计年报”估算出来的产出乘数影响应该是比较可信的。

再次，我们计算出的间接影响系数为0.62，所产生的间接影响为3652亿元，间接影响看上去似乎偏小了一些。为此我们计算了不同部门的影响力系数，影响力系数反映的是该部门与各部门平均水平相比拉动经济能力的大小③。我们发现农林牧渔产品和服务部门的影响力系数在42个部门中排序靠后，处于第35名的位置，说明该部门对国民经济其他部门的拉动能力较弱，这就解释了为什么所计算的间接影响系数偏小。

最后，上文我们讨论到投入产出分析的一个关键假定是比例性假定，也就是部门所需投入与所得产出之间是线性关系，各种投入要素之间没有替代性，而合作社实际生产过程中由于规模经济等原因投入与产出可能并不具有严格的线性关系。然而，我们认为比例性假定可以看作是对现实中生产函数的近似，虽然和现实会有一定出入，但这种简化和近似在短期内是合理的，因为产业部门间的技术经济联系短期内基本是稳定不变的，此外资本与劳动力短期内也不太可能发生大规模的替代。因此，投入产出分析中的比例性假定在短期内是基本合理的。当然，如果需要对长期的经济活动进行考察，那么投入产出关系则应当做出适当调整以更适应现实情况。

四、主要结论与政策建议

本文利用投入产出方法对我国农民专业合作社的经济影响做出了估算，并将其分解为直接影响、间接影响和引致效应。我们发现2017年农民合作社的直接产出额是5890亿元，通过产业部门关联关系所带动的间接影响为3652亿元，通过带动居民收入增加所导致的引致效应为15137亿元。总的经济影响是24679亿元，是当年第一产业增加值的37.70%，占当年国内生产总值的2.98%。农民专业合作社在第一产业的发展中发挥了重要的作用，并且对其他部门产生了较大的拉动作用，对全国经济产生了比较显著的影响。江苏、山东、浙江、湖北、河南、安徽、四川和江西8省份的农民合作社对全国农民合作社的发展具有重要的引领作用，并在这些省份发挥了显著的支撑和拉动作用①。

对于我们的估算结果进行解读时，需要注意的一点是我们所估算的经济影响是合作社通过部门间关联关系所产生的联动影响，并不意味着是因果性影响，本身并不涉及对内生性问题的解决。因此，我们的估算结果无法回答当控制其他条件不变时，农民合作社给农业等其他部门以及当地经济带来的影响。合作社本身是为了对抗市场霸权，降低交易成本，减少信息不对称，提供专有服务，获得规模经济等原因而出现的，我们的估算结果也无法回答与其他商业组织类型相比，合作社究竟能带来多少额外的经济影响和贡献。这些问题关系着农业与农村的发展，关系着在不同的情况下到底哪种经营主体模式更为合适的问题，也因此除了从宏观层面和产业关联视角来了解合作社的经济影响和贡献，还需要采用更多其他的方法，比如计量回归分析等方法，从不同的研究视角对合作社和其他组织形态进行比较分析。

最后需要注意的一点是合作社这种组织形式可能与同属于农林牧渔产品和服务部门的其他经营主体（如小农户、家庭农场、农业企业等）在生产技术和消耗结构等方面存在不同。例如，相比于小农户和家庭农场，合作社的生产规模更大，所采用的技术可能不同；合作社与农业企业在盈余分配上存在较大差异，与农户的互动模式也不一样。因此，使用农林牧渔产品和服务部门的整体投入产出系数对农民合作社经济影响进行评估可能没有考虑到农民合作社的特殊性，造成对合作社经济影响的估算存在偏差②。Zeuli和Deller建议可以基于商业组织的结构来划分部门，比如生产牛奶的部门可分为牛奶生产合作社和其他非合作社企业[34]。国外一直在研究和编制本国的合作社投入产出表，从而对合作社经济影响做出更准确的评估。为了对我国多达220多万合作社的经济影响做出更准确更全面的评估，本文也呼吁相关部门考虑研究和编制我国自己的农民合作社投入产出表。

未来合作社的发展要注意推进产业链的整合与延伸，增加合作社与其成员的产出和收入，以发挥合作社更大的带动能力。尽管学界和部分政策制定者指出了存在一部分空壳合作社并对合作社的作用产生质疑，我们的研究结果表明在2014年政府开展整顿清理空壳社以来，合作社生产经营活动产生了显著的经济影响。政府应当继续加大力度规范和支持合作社高质量发展，从而推进我国农业高质量发展、引领农业进步。

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（中文校对：刘玉娟）

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

（英文校译：舒雅）

①详细矩阵推导过程，见陈锡康等（2011）。

②详细数学推导过程，见李景华（2012）。式中0所在的位置从行看代表居民消费部门对劳动者的报酬支付，从列来看代表居民消费部门对居民消费部门产品的消费，一般为0。

③关于居民收入变动引起的引致效应的论述以及具体计算，可详见佟仁城（2001）。

④此表是继1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年的第七张全国表，由国家统计局于2019年9月公布，也是目前国家统计局所公布的最新的投入产出表。

①详细矩阵推导过程，见陈锡康等（2011）。

②详细数学推导过程，见李景华（2012）。式中0所在的位置从行看代表居民消费部门对劳动者的报酬支付，从列来看代表居民消费部门对居民消费部门产品的消费，一般为0。

③关于居民收入变动引起的引致效应的论述以及具体计算，可详见佟仁城（2001）。

④此表是继1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年的第七张全国表，由国家统计局于2019年9月公布，也是目前国家统计局所公布的最新的投入产出表。

① 理想的做法是我们首先分析出这些合作社属于其他部门中的哪一部门，然后计算属于每一个特定部门的合作社的产值，进而依据该部门投入产出系數分别估算出属于该部门的合作社的经济影响。然而“农村统计年报”数据并没有对其他部门给出详细的分部门合作社数量和产值。因此，我们简单地将合作社数量占比等同于产值占比，也就是属于其他部门的那5%的合作社的产值约占合作社总产值的5%。为了去验证这样做是否合理，我们使用了“公示数据”，发现全国范围内合作社的数量与金额占比基本一致。

②我们同样使用了“公示数据”分别对各农业大省不同部门的合作社数量和销售金额占比进行统计，发现销售额占比与数量占比基本一致。

③影响力系数的具体计算方法，详见陈锡康等（2011）。

①当然，从社会福利的角度来讲，国内生产总值、就业等数据也具有重要参考意义。因为一个经济体可能有很高的产出值，但是收入或增加值却比较低。因此，如果未来能够获得有关就业等方面的数据，可进行相关的投入产出分析以丰富合作社经济影响研究的维度。②例如，我们对合作社经济影响的估算没有涵盖合作社为农民统一组织销售农产品和购买农业生产投入品从而为农民带来的经营收入的增加。