财政支持对农民合作社的影响

驱动力还是安慰剂？财政支持在中国农民合作社发展中的作用

摘要

目的——本文探讨了财政支持在中国背景中对农民合作社发展的影响，旨在评估公共投入的有效性，并为合作社的可持续发展提供启示。研究还考察了财政支持在不同行业（即种植业、林业、畜牧业、渔业和服务业）中的影响差异。

设计/方法/途径 – 本研究使用了2007年至2017年的省级面板数据。采用多种估计方法估计线性动态面板回归模型，即应用广义矩估计法（GMM）、固定效应模型和普通最小二乘法（OLS）。

研究发现——实证分析表明，政府在农民合作社的发展中具有重要作用，但在某些具体方面作用有限。第一，财政支持的覆盖范围与合作社数量增长和成员规模呈正相关，但以财政支持总额除以地方农业国内生产总值（GDP）衡量的财政支持力度对合作社发展没有统计显著的影响。第二，财政支持对合作社的收入未表现出显著影响。第三，政府支持对合作社发展的效应程度在不同行业之间存在异质性。

原创性/价值——本研究通过聚焦于一种特定且重要的组织类型，即农民合作社，丰富了制度经济学领域关于制度环境与组织发展之间关系的文献。这是为数不多的尝试之一，也是迄今为止最全面的研究，旨在实证考察财政支持在农民合作社发展中的作用。

关键词 农民合作社，政府，财政支持，中国 论文类型 研究论文

1. 引言

在整个农产品系统中，各方之间的协调需求日益增长，而农民合作社在其中具有独特地位（金博尔，1988；赛库塔和库克，2001）。农民建立合作社，通过集体行动在与其他方的交易中形成抗衡力量。合作社致力于在经济与非经济方面最大化其成员’的利益（冯和亨德里克塞，2012）。合作社在市场中的存在可促使交易对手提供更高价格以获取农民，从而提高整个行业的农场交货价格，这被称为“竞争标尺效应”（梁和亨德里克塞，2016；梁和王，2020）。此外，合作社可以为当地社区带来社会福利，例如基础设施建设和就业（Song等，2014）。

尽管合作社具有多种优势，但它们也面临一些固有局限性，例如管理者能力不足和融资渠道受限（马斯库尔，2016）。一些学者指出，由于成员patronage和集体决策治理，合作社在效率上天然低于投资者所有企业等同类组织（维塔利亚诺，1983）。其所有权特征和双重经济和社会目标使合作社在经济效率方面处于劣势。因此，外部支持（如政府干预）可能具有合理性（梁和亨德里克塞，2013）。世界各国政府都以各种方式广泛参与合作社的发展（邓 等，2010）。这有助于农民合作社度过初创阶段，并提供财政支持以促进进一步发展。

关于政府干预作用的相反观点也普遍存在。对农业或农场政府支持的批评认为，政府干预助长了中心化治理，增加了大规模农户而非小农户，导致肥胖等问题（格拉迪‐洛夫莱斯，2017；科瓦奇，2015）。Hussi 等人（1993）表明，在一些撒哈拉以南非洲国家，农民合作社及其他农村组织的可持续发展受到严密的政府控制和参与的制约。政府不当的干预可能导致公共投入效率低下，甚至产生负面结果。人们主要倡导通过管理及成员的教育与培训等能力建设措施。

文献中关于政府支持作用的正面和负面意见广泛存在，这表明适当方案和政府支持的程度因地区而异，并且可能还取决于合作社的生命周期阶段。这一假设促使本研究基于中国背景探讨政府支持在农民合作社发展中的作用，在中国，农民合作社主要成立于21世纪，目前正处于兴起和初级生命周期阶段（黄和梁，2018）。该研究发现还将为其他所有农民合作社处于快速发展阶段的发展中国家提供启示。同时，也识别出财政支持对不同产品领域合作社的影响差异。

农民合作社于20世纪80年代末在中国启动，旨在为农民提供技术指导和/或市场信息。自2007年中国颁布《中华人民共和国农民专业合作社法》后，合作社的发展加快步伐。农民合作社数量从2007年底的74,219家增长到 2017[1]的1,753,395家。中国的农民合作社在连接小农户与现代农业方面发挥着重要作用。特别是，它们帮助农民获得更高价格和产品附加值（梁和王，2020），提升创新和技术效率（Ma et al., 2018； Yang et al., 2014），并改善质量、安全或风险控制实践（Jiet al., 2019；Zhong et al., 2018）。

中国是合作社受到政府强力干预的国家之一（梁和亨德里克塞，2013）。一些学者批评中国政府对农民合作社的发展干预过度（邓 等，2010；黄 等，2015）。中国的许多合作社是由政府自上而下推动建立的，而非由农民自下而上发起，这在一定程度上与农民的市场准入目标和社会策略并不完全一致。此外，一些地方政府为合作社的成立提供普遍性补贴，导致合作社数量迅速增长。然而，农民合作社在市场中的竞争力仍然较低（梁和王，2020）。

中国政府提供各种支持以促进农民合作社的发展（Deng等，2010；Liang 和 Huang，2015）。这些支持包括法律法规和规章方面的立法、税收减免、财政补贴、财政支持以及人才与技术培训。在这些支持中，前两项属于通用政策，财政支持很大程度上依赖于各个金融机构的具体政策，而针对合作社成员和管理者的人才与技术培训支出则包含在财政支持之中。因此，本文明确聚焦于财政支持对合作社发展的影响，并进一步考察财政支持对不同行业合作社发展影响的差异。

我们认为，这项研究具有理论和实践价值。首先，通过聚焦于一种特定且重要的组织类型——农民合作社，本研究丰富了制度经济学文献中关于制度环境与组织发展之间关系的研究。经典的制度经济学理论构建了一个理论框架，用以阐明制度如何影响组织的发展、治理和绩效（威廉姆森，2000）。然而，针对农民合作社组织的研究较为少见。

其次，本研究是实证探讨财政支持在农民合作社发展中的作用的尝试之一，也是迄今为止最广泛的研究。尽管关于财政支持对农民和农业作用的研究较为丰富，但针对政策支持如何以及以何种方式影响农民合作社发展的研究却很少，上述 Brusselaers et al.(2014)和Deng et al.(2010)除外。我们采用了涵盖2007年至2017年中国省级农民合作社发展和财政支持信息的面板数据，考察了财政支持不同方面对农民合作社发展的影响。我们的结果表明，财政支持的不同方面会对农民合作社的发展产生不同的效果。这些结果也为正处于农业转型和农民合作社发展阶段的发展中国家提供了重要的启示。

第三，本研究通过考虑产品多样性，并考察财政支持在不同产品领域中的作用差异，提出了更为准确的政策启示。不同产品领域的合作社在发展水平和/或资源需求方面存在差异，这可能导致它们对政府支持的依赖程度不同。实证结果表明，财政支持的影响程度在不同行业的合作社之间具有异质性。

本文从下一节开始，首先介绍理论框架和文献综述。第3节概述了农民合作社的发展以及政府对合作社的财政支持情况。’s financialsupport for cooperatives is provided inSection 3. Section 4介绍研究方法，包括数据、实证模型和各个变量。Section 5重点阐述实证结果与讨论。最后一节总结了政策启示。

2. 理论框架和相关研究

本节介绍了本研究基于的理论框架，并回顾了关于政府支持在农业组织发展中的作用的相关研究。

2.1 理论框架

Institutional经济 ics th 理论认为，组织的发展受正式和非正式制度环境的影响（威廉姆森，2000）。政府支持是正式制度的重要组成部分。政府支持通过各项政策设定“游戏规则”，以促进资本、技术和信息资源，这为组织发展创造了机会和/或压力（卡尔松和贝尔克斯，2005；杨，2006；贝尔克斯，2009；博丁和克罗纳，2009；阿尔贝娜·佩尔格洛娃和费尔南多·安古洛‐鲁伊斯，2014）。合作社也不例外，即其发展在很大程度上依赖于适当的制度环境（奥斯特罗姆，1990；斯蒂芬森，1999）。

处于不同生命周期阶段的合作社发展需要不同的制度框架和支持（Bijman等，2012年）。一般来说，在合作社发展的早期阶段，需要更清晰和专门化的合作社法律框架以及更多的政府支持。随着合作社发展的成熟及其自身能力的提升，政府支持可以逐步减弱，合作社也倾向于被视为一般企业或经济组织。例如，丹麦、荷兰、瑞典等国家没有专门的合作社法。合作社与其他所有经济组织一样，均受公司法管辖。

借鉴Bijman et al. (2012年)，本文构建了一个描述合作社发展阶段与政府支持之间关系的关系图，如图1所示。在合作社生命周期的早期阶段，主要目标是帮助农民开拓市场并提高农场或生产的效率。政府应提供更多政策措施，帮助合作社能力建设，例如提供市场信息和财政支持，并应制定更明确的合作社法。

商业模型	创造市场 农场效率	区域市场 管理 专业化	效率 与一体化农场 企业对比	规模和 品牌； 市场力量
Gov. 支持	市场信息; 金融 支持; Clear 合作社. Law	教育和培训 经理; 灵活的合作社法	教育和培训 经理; 灵活的合作社法	竞争 law

注： 基于Bijman 等.（2012年）及作者分析

2.2 相关研究

关于政府干预或支持农业生产与营销作用的文献相当丰富。大多数研究聚焦于政府干预在市场失灵领域的效应，例如技术采用与创新（Wang, 2015；Zhang 和 Wu, 2018），资源与环境可持续性相关实践（Ragkos et al., 2017年；Shiferaw 和 Holden, 2000），契约关系（Wu, 2006），农民或农村福利（Heerink, 2006）等。政府所使用的工具包括友好的法律框架、价格干预、直接补贴、优惠信贷支持、有利的税收待遇、技术援助等（Iliopoulos, 2013）。

然而，关于政府支持对农业企业或农民合作社（全球农业企业的主要形式之一）有效性的学术文献较为有限。Brusselaers et al.(2014)基于欧盟国家的数据，研究了政府政策与合作社市场份额之间的关联。据我们所知，这可能是唯一一项基于实证但定性基础的、关于政府政策在合作社发展中作用的综合性研究。该研究未能建立政策措施与合作社市场份额之间的明确联系。然而，该研究存在若干局限性。其一，政府政策通过专家对政策在合作社发展方面有效性评分来衡量，这种指标具有主观性，并忽略了历史因素。另一局限在于，计量经济分析中未控制农业结构和食品链特征等重要因素，可能导致遗漏变量偏差问题。Deng et al.(2010)基于区域性调查数据，考察了政策措施对中国农民合作社发展的影响。在他们的研究中，使用村庄是否有可用的政策支持作为政府支持性政策的代理指标。他们未发现政府支持性政策与合作社发展之间存在显著关系。考虑到“村庄是否有可用的政策支持”这一变量具有高度内生性，这一发现并不令人意外。例如，可能的情况是，由于村庄的农业生态与社会经济条件本身不适合合作社发展，因此才出台了政策支持以促进合作社发展。若未能解决此类内生性问题，将导致结果出现偏误。

财政支持在农业生产与收入中的作用，从价格和投入支持到产出支持，已得到广泛研究（安德森 等，2013；杰米尔多根，2016； 古德温和米什拉，2006）。这些研究大多是在个体农户层面。然而，财政支持对农民合作社发展的影响却很少得到实证研究。

3. 背景

提供有关中国农民合作社发展和财政支持的一些实证背景。

3.1 中国农民合作社的发展

自中国颁布全国合作社法以来，农民合作社发展迅速。2007–2017年中国农民合作社数量及成员农户数量如图2所示。合作社数量和总成员规模持续增长。合作社数量增长率在经历小幅波动后，自2012年起呈现稳定下降趋势，而成员规模的增长率在2012年加快。因此可以说，在经历了十年的快速增长之后，中国农民合作社目前正朝着质量提升和组织竞争力方向发展（黄和梁，2018）。

)

图3 报告了2007年至2017年的总收入和每个合作社的平均收入。总收入稳步增长，而每个合作社的平均收入在2009年达到峰值后逐渐下降。

)

3.2 中国农民合作社的政府财政支持

e total financial支持 toward d合作社 ives had been initiall 自2008年以来持续增长，但从2013年起呈现下降趋势，如图4所示。具体而言，对合作社的财政支持从2007年的230,276千元增加到2013年的549,739千元，年增长率超过20%。然而，2015年和2016年的资金支持相对较低，2017年开始达到新的高峰。

受益合作社获得的平均财政支持金额与财政支持总额呈现出非常相似的趋势。自2008年起持续增长，并于2012年达到峰值，即每家合作社17.139万元，如图5所示。此后，该数值一直呈下降趋势，直至2015年后开始再次增长。财政支持覆盖率（即受益合作社占比）在2007年为18.18%，在2008年略有上升后，持续下降至2017年的2.04%。

农民合作社财政支持变化趋势带来了一些有趣的启示，即自2012年以来，对合作社的财政支持总额和平均财政支持金额均有所下降。其中一个原因可能是自2012年以来家庭农场的快速发展，分流了部分政府财政支持（’黄和梁，2018）。导致财政支持下降的另一个原因可能是政府有意减少支持，以减缓合作社的盲目增长，同时更加注重通过为管理者和成员提供培训来提升合作社的自我发展能力，而非直接提供财政补贴 [2]。中央政府在2013年一号文件中强调，应给予大学毕业生更多优惠政策，鼓励其到农民合作社工作。

4. 研究方法

本节介绍了数据、实证检验模型以及各变量的指标和描述性分析。

4.1 数据

通过整合多个来源的数据，建立了一个综合数据库。合作社发展和财政支持的数据来自中国农业农村部发布的《中国农村经营管理统计年鉴（2007–2017）》。这些报告可通过农业农村部建立的农业经济统计电子平台获取。每份报告包含特定年份的省级数据，即合作社总体及各主要行业的合作社数量、成员规模、经营范围、收入、分配利润（部分年份）、财政支持金额以及获得支持的合作社数量等。

控制变量的数据，包括经济发展水平、耕地面积、农业从业人员人数、各个行业的国内生产总值（GDP）等，均来自《中国统计年鉴》和《农村统计年鉴》。

我们选择2007年作为起始年份，是因为2007年《农民专业合作社法》颁布后，农民合作社数量激增，且此前关于农民合作社的数据极为缺乏。由于数据缺失，西藏未被纳入样本；此外，香港、澳门和台湾因采用与中国大陆不同的统计体系，也被排除在外。最终，我们建立了一个涵盖30个省份农民合作社样本的数据库。

4.2 实证模型

为了估计政府财政支持对农民合作社发展的影响，我们采用如下形式的线性动态面板回归模型，其中Dit表示第i个省份在第t年的农民合作社的发展水平，Di;t−1是Dit的提前值，用于捕捉合作社过去发展水平的持续性效应。

$$
Dit = \beta_1 Di;t−1 + GSit\beta_2 + Xit\beta_3 + \delta_i + \gamma_t + \varepsilon_{it} \quad (1)
$$

在公式（1）中，GSit是政府支持变量的矩阵，Xit是控制变量的矩阵，δi和 γt分别为省份和年份固定效应， εit是随机误差项。

使用普通最小二乘法（OLS）估计公式（1）将导致对 β2的不一致估计，因为 GSit是内生的。GSit的内生性有两个来源。第一，内生性可能源于反向因果关系，即一个省份农民合作社的更好发展可能会促使政府提供更多财政支持以促进合作社的发展。第二，地方政府’的政策可能受到未观测的省级因素 δi（如文化、领导’的偏好等）的影响。第二种内生性问题可以通过对公式（1）进行一阶差分来处理，如下所示：

$$
\Delta Dit = \beta_1 \Delta Di;t−1 + \Delta GSit\beta_2 + \Delta Xit\beta_3 + \Delta \gamma_t + \Delta \varepsilon_{it} \quad (2)
$$

其中 Δ 是一阶差分的符号，例如 ΔDit = Dit −Dit−1 和 ΔDi ; t− 1 =Di ; t− 1 −D i ;t−2 :

估计 方程(2) 采用普通最小二乘法（OLS）仍会产生不一致的估计量，因为 Δ Di;t−1和 ΔGSit很可能是内生的，即 E½ΔDi;t−1; Δε it≠ 0和 E½ΔGSi;t; Δε it≠ 0。为了获得 方程(2)的一致估计量，我们采用 阿雷拉诺和邦德(1991) 提出的方法，使用一阶差分广义矩估计方法(GMMs)，其中因变量的过去值被用来构造滞后因变量的工具变量。该方法适用于处理动态面板数据模型并解决弱工具变量问题，从而提高估计效率（鲁德曼, 2009）[3]。

尽管GMM估计是最优的估计方法，但我们还报告了OLS结果以及固定效应模型结果，以进行稳健性检验。

4.3 变量定义

4.3.1 发展 of 合作社

Brusselaers等（2014）以及 Hanisch等（2013） 采用市场份额来表示农民合作社的竞争力及其发展。市场集中率或每百名生产者拥有的合作社数量也用于衡量合作社的发展（Milford，2012年）。组织规模，如总资产和员工人数，常被用作微观层面组织增长的代理指标（Greiner，1989）。

鉴于代表合作社发展的指标具有多样性，我们采用三个指标——合作社数量增长、平均成员规模和每个合作社的平均收入，来具体衡量各省份合作社的发展情况。合作社数量增长通过某年合作社数量与上一年合作社数量的比值计算得出。平均成员规模体现合作社组织的规模，计算方法为各省合作社成员总数除以该省的合作社数量。每个合作社的平均收入反映合作社的绩效，通过各省所有合作社的总收入除以该省的合作社数量得到。所有因变量均为相对指标，以消除不同省份之间的规模问题。各变量的定义和测量方法见表1。

4.3.2 财政支持

财政支持指标涵盖了政府财政支持的覆盖范围和力度。前者通过获得财政支持的合作社数量占合作社总数的比例来衡量；后者通过财政支持总额除以农业GDP来计算。

4.3.3 控制变量

我们还考虑了其他可能影响农民合作社发展的因素。控制经济发展水平（Deng等，2010）、农业GDP、农业从业人员和耕地等变量，以捕捉经济与产业环境对合作社的影响。此外，将上期的合作社数量增长和合作社成员规模的滞后值作为控制变量，因为当期的合作社数量和平均成员规模也受到上期存量的影响。

变量	定义和测量
因变量 (t)
合作社数量增长率	100% * 合作社数量 (t)/合作社数量 (t‐1)
平均成员规模	总成员规模/合作社数量
平均收入	某省合作社总收入/合作社数量
自变量 (t‐1)
财政支持覆盖率	获得财政支持的合作社比例（%）
财政支持力度	财政支持总额/农业GDP（%）
控制变量（t‐1）
经济发展	人均GDP（千元人民币）
耕地	每位农民的耕地面积（亩）
农业人口	从事农业的人数（万人）
农业人口占比	农业人口占总人口比例（%）
农业GDP占比	农业GDP占总GDP比例（%）

表1. 定义和测量变量

5. 结果与讨论

本节报告并讨论了财政支持对农民合作社发展影响的实证结果。

5.1 财政支持对农民合作社发展的影响

财政支持对合作社数量增长的影响结果采用系统广义矩估计方法（后文简称GMM）进行估计。我们还使用普通最小二乘法和固定效应模型进行估计，以检验结果的稳健性并获得一致的结果。所有结果均显示在表2中。我们对一阶差分动态面板方程（方程2）中的残差可能存在的的一阶和二阶自相关（即AR(1)和AR(2)）进行了自相关检验，并对工具变量的过度识别进行了Sargan检验。这些检验针对三个主要模型（表2–4）均进行了。三种模型的检验结果高度一致。自相关检验表明，AR(1)具有统计显著性，而AR(2)不显著。存在AR(1)但不存在AR(2)的事实表明，因变量和 GS变量从滞后二期开始的滞后水平可以作为动态面板GMM中相应一阶差分变量的工具变量方程(2)。Sargan检验结果进一步支持了工具变量的有效性，因为我们无法拒绝原假设，即在动态面板GMM估计中所使用的工具变量是恰当的。

金融支持覆盖率对合作社数量增长具有统计显著的正向影响。第(1)列中的 GMM估计结果表明，金融支持覆盖率每增加1%，可使合作社数量增长率提升2.49 %。尽管普通最小二乘法和固定效应结果在显著性水平和影响方向上与GMM结果一致，但估计系数的大小在GMM与固定效应模型之间存在较大差异，这进一步凸显了使用GMM方法解决ΔDi;t−1和 ΔGSi;t − b± ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffib2 −4ac p 2a在 方程 (2)中内生性问题的重要性。

变量	(1) GMM	(2) OLS	(3) 固定效应
金融支持覆盖率	2.399*** (0.443)	2.240*** (0.307)	1.035*** (0.395)
财政支持力度	-20.108 (47.54)	-37.51 (46.04)	-21.39 (40.35)
人均GDP	-60.066*** (21.16)	-26.31*** (6.439)	8.166 (28.63)
每户农户耕地面积	0.261 (3.231)	1.652*** (0.524)	-6.925*** (2.225)
农业人口	-44.938 (81.10)	1.870 (2.381)	-53.43 (52.03)
农业人口占比	1.188 (2.075)	0.167 (0.278)	-0.230 (1.286)
农业GDP占比	222.214 (351.7)	-61.52 (58.88)	75.36 (207.2)
L.coopnum_incsrate	0.008 (0.0603)	0.174*** (0.0475)	-0.0877* (0.0517)
常数	316.160 (477.7)	29.554 (23.18)	474.450* (303.7)
观测值	240	270	270
R平方	–	0.423	0.664
a阿雷拉诺‐邦德检验 AR(1)	Prob(>z) = 0.0008
AR(2)	Prob(>z) = 0.1178
Sargan检验	Prob > χ² = 0.7073

注：括号内为标准误。***p < 0.01，**p < 0.05，*p < 0.1
aAR(1) 和 AR(2) 检验用于检验一阶差分后残差的一阶和二阶自相关线性动态面板回归方程（方程2）。Sargan检验用于检验过度识别的矩条件有效，这是工具变量有效性的一个关键条件

表2. 财政支持对合作社数量增长率的影响

然而，以对合作社的金融支持总额除以当地农业GDP衡量的财政支持力度，并未显著影响合作社数量的增长率。这一结果揭示了一个有趣的现象：尽管农业创业者并不清楚自己能够从政府获得多少财政支持，但财政支持的存在仍吸引了越来越多的农业创业者涌入合作社“产业”。在所有控制变量中，人均GDP对合作社数量增长率具有负向影响。

变量	(1) GMM	(2) OLS	(3) 固定效应
金融支持覆盖率	0.983*** (0.300)	1.096*** (0.284)	1.573*** (0.340)
财政支持力度	-14.03 (33.74)	2.386 (41.07)	-26.18 (35.92)
人均GDP	-63.98*** (14.06)	3.745 (5.319)	-52.71** (21.03)
每户农户耕地面积	-1.187 (1.936)	-0.321 (0.437)	-2.863* (1.618)
农业人口	-107.9** (54.88)	5.144** (2.063)	-90.67** (42.63)
农业人口占比	1.420 (1.404)	-0.00563 (0.233)	0.517 (1.024)
农业GDP占比	140.2 (191.6)	-15.51 (50.98)	286.5* (151.4)
L.farmer_percoop	0.143*** (0.0424)	0.560*** (0.0313)	0.241*** (0.0401)
常数	753.0** (317.9)	-24.80 (19.34)	625.3** (250.7)
观测值	270	300	300
R平方	0.658	0.606
a阿雷拉诺‐邦德检验 AR(1)	Prob(>z) = 0.0677
AR(2)	Prob(>z) = 0.1135
Sargan检验	Prob > χ² = 0.7600

表3. 财政支持对平均成员规模每合作社

变量	(1) GMM	(2) OLS	(3) 固定效应
财政支持覆盖范围	-0.121 (0.103)	0.185*** (0.0670)	-0.0752 (0.101)
财政支持力度	-2.316 (12.07)	-7.566 (9.805)	-13.23 (10.63)
人均GDP	-3.765 (4.214)	1.385 (1.242)	3.529 (6.210)
每户农户耕地面积	-0.527 (0.810)	-0.102 (0.104)	-0.0560 (0.471)
农业人口	5.497 (19.09)	0.752 (0.495)	-14.67 (12.58)
农业人口占比	-0.0828 (0.479)	-0.124** (0.0566)	0.399 (0.303)
农业GDP占比	42.73 (74.91)	5.167 (12.03)	58.42 (44.99)
L.revenue_percoop	0.295*** (0.0678)	0.450*** (0.0505)	0.260*** (0.0577)
常数	-21.11 (111.4)	2.377 (4.581)	78.67 (73.72)
观测值	270	300	300
R平方	0.361	0.168
a阿雷拉诺‐邦德检验 AR(1)	Prob(>z) = 0.1227
AR(2)	Prob(>z) = 0.1363
Sargan检验	Prob > χ² = 0.9082

表4. 财政支持对每个合作社的平均收入的影响

表3 展示了财政支持对合作社成员规模的估计影响。与财政支持对合作社数量增长的影响类似，较高的金融支持覆盖率显著促进了合作社成员规模的增长，而支持力度对成员规模没有显著影响。不同估计方法的结果相当一致，仅有细微差异。具体而言，GMM估计表明，金融支持覆盖率每增加1%，合作社成员规模大约增加1%。固定效应方法高估了金融支持覆盖率对合作社成员规模增长的影响（第3列）。至于控制变量，人均GDP和农业人口规模均对平均成员规模产生负向影响。

第(1)列的GMM模型估计结果表4 未显示出财政支持对合作社平均收入有任何显著影响。尽管OLS方法的结果表明金融支持覆盖率对合作社平均收入有正向影响（第(2)列），但该影响在固定效应模型（第(3)列）或GMM模型（第(1)列）中均不再具有统计显著性。

总体而言，财政支持与合作社发展显著相关，但不同支持维度的作用存在差异。具体而言，财政支持覆盖率的提高能够促进合作社数量增长和成员规模扩大，但对合作社平均收入没有显著影响。财政支持力度对合作社发展并未表现出显著影响。

文献中指出，财政支持对合作社数量增长具有双向效应（Deng等，2010； Hussi等，1993）。我们的结果与Deng等（2011）的观察一致，即合作社补贴有助于提高合作社成立率。值得注意的是，农民合作社数量的增长在合作社发展的初期阶段是可取的，但并非在所有生命周期阶段都必要（Bijman等，2012年）。我们的实证结果也观察到，近年来合作社数量增长率一直在下降。

由于成员规模较小，中国农民合作社在帮助农民方面的能力受到质疑（梁和亨德里克塞，2013）。从理论上讲，无论合作社成员规模如何，合作社的竞争标尺效应都存在，即合作社在市场中的存在能够提升整个市场的农场交货价格（Nourse, 1992）。然而，合作社的市场份额或市场地位的程度是有影响的（Hanisch等，2013）。合作社的市场份额越大，可能产生的竞争标尺效应也越大。从这个角度来看，成员规模的增加，表明从数量扩张向质量提升的转变，有利于实现合作社更好功能。

5.2 不同行业间效应的异质性

We further exp l更多t he h异质性 ity of 财政支持对不同行业合作社发展的影响。根据农业农村部的统计年鉴，我们将农民合作社分为五类：种植业、林业、畜牧业、渔业和服务型合作社[4]。这五类合作社的数量在2017年分别占总数的48.45%、5.94%、23.05%、3.25%和7.93%。

图6显示了2007年至2017年五种类型合作社的数量。自2012年以来，农作物合作社的数量增长速度高于其他行业的合作社。农作物合作社快速增长的原因可能与粮食安全有关，因为农作物合作社数量的高速增长主要由粮食合作社的增长所带动。[5]2012年粮食进口超过7000万吨，自给率约为89.4%，低于95%的红色预警线。2012年世界粮食日的主题“农业合作社——养活世界的关键”也指明了粮食合作社在粮食安全方面的重要作用方向。因此，中国政府加强了对粮食生产和生产者的支持，以确保粮食安全（2013年一号文件）。

各行业的合作社财政支持通过与总体模型相同的指标来衡量，即所有合作社的财政支持覆盖范围和力度，因为缺乏各行业相应的数据。由于缺乏各行业合作社成员规模和收入的数据，因此各行业合作社的发展以合作社数量的增长来表示。此外，还对财政支持对各行业合作社数量增长的影响进行了估计，以检验总体模型结果的稳健性。

除了在总体模型中控制的变量外，还需考虑一些行业特定因素。对于种植业、林业、畜牧业和渔业合作社的模型，我们引入各行业产值比重占农业总产值的比重，以反映该行业在农业中的重要性。采用GMM方法估计财政支持对各行业合作社发展的影响。解释变量也滞后一年，以考虑反向因果关系。

结果如表5所示。财政支持的覆盖范围对各行业合作社数量增长具有显著的正向影响，而财政支持力度在任何行业中均未观察到对合作社数量增长有显著影响。影响程度在不同行业中有所差异。具体而言，财政支持增加1%分别使种植业、林业、畜牧业、渔业和服务型合作社的数量增长1.721%、12.67%、3.331%、2.291%和2.242%。

变量	(1) fcrop	(2) fforest	(3) fhusb	(4) ffish	(5) fserv
Financial support coverage	1.721***(0.471)	12.67***(0.945)	3.331***(0.546)	2.291***(0.585)	2.242**(0.920)
Financial support strength	-26.45(49.55)	55.80(106.2)	-34.51(56.29)	-20.53(64.26)	-13.29(98.51)
GDP per capita	-74.58***(18.70)	83.38**(40.42)	-62.60***(21.81)	-72.27***(23.83)	-142.6***(42.94)
Farmland per farmer household	4.455(3.249)	-12.11(7.864)	-1.104(3.686)	-2.646(4.490)	9.729(6.823)
Agro-population	-10.66(86.33)	-90.96(188.7)	-114.1(93.82)	-99.85(105.3)	-113.7(161.7)
Agro-population share	1.784(2.209)	-8.623*(4.893)	1.672(2.405)	0.856(2.671)	3.519(4.082)
L.fcrop_change	-0.0148(0.0597)
Crop output value share	-80.06(116.8)
L.fforest_coopchange		-0.0163(0.0320)
Forest output value share		-2.391(442.8)
L.fhusb_coopchange			0.0655(0.0541)
Husbandry output value share			-50.10(132.4)
L.ffish_coopchange				-0.0809***(0.0208)
Fish output value share				-417.2(462.8)
L.fserv_coopchange					0.000649(0.0617)
Agro-GDP share					-97.00(715.7)
Constant	139.7(506.1)	869.6(1,104)	780.2(554.3)	782.5(622.6)	760.2(954.5)
Observations	240	240	240	240	240
Number of id	30	30	30	30	30

表5. 政府财政支持对主要行业农民合作社发展的影响

从行业异质性的估计结果中可以得出两点启示。第一，研究结果证实了 第5.1 节中分析的总体模型实证结果的稳健性。基于全样本以及各行业合作社子样本的实证估计，在财政支持对农民合作社发展的影响方面显示出高度一致的结果。

其次，财政支持对合作社发展的影响在不同领域具有异质性。财政支持对人口增长的林业部门的合作社数量最多，其次是畜牧业、渔业、服务业和农作物合作社。农作物合作社的增长率最高，在中国合作社总数中所占比例最大。农作物种植对市场中的社会化服务（如育苗、技术培训和农机服务）以及集体行动的需求更高。此外，为提高土地生产率，还发展了农作物合作社以促进农地流转。

相比之下，中国的畜牧业农户对合作社的依赖程度较低。许多畜牧业合作社是由下游加工企业建立或受其控制的（梁和王，2020）。这类合作社更像下游企业的车间，为公司提供产品。因此，农民自身建立合作社的动力有限。在林业部门，中国农村仍然普遍存在森林由村庄集体经营而非个体农户经营的情况。这种产权薄弱的问题抑制了林业合作社的成立。因此，财政支持在合作社较难发展的领域（即林业和畜牧业部门）发挥着更大的作用，而在农民自身建立合作社意愿较强的种植业部门则作用较小。

5.3 结果的稳健性与可靠性检验

正如我们在前面的小节中提到的，我们通过几种方法检验实证结果的稳健性。首先，除了GMM结果外，我们还基于OLS和固定效应方法估计了结果，并得到了一致的结论。其次，我们将全样本分解为不同行业的合作社子样本，并比较总体模型与分行业模型的结果。实证估计在财政支持对农民合作社发展的影响方面显示出高度一致的结果。

由于省级数据具有汇总性和面板性质，因变量和自变量的测量误差可能成为一个值得关注的问题，因此有必要加以讨论。首先，如果因变量的测量误差与主要感兴趣的自变量不相关，则不会对我们的估计结果产生偏误。我们没有特别理由认为因变量（即人口增长、平均成员规模和合作社平均收入）的测量误差会与政府财政支持水平相关。也就是说，即使因变量存在测量误差，它们也将成为误差项的一部分，且与财政支持不相关，因此不会导致财政支持对合作社发展影响的结果出现偏误。

主要问题在于自变量的测量误差，即财政支持的不同衡量指标。为了检验我们的自变量是否存在测量误差问题从而导致估计结果出现偏误，我们依照汤森德（1994）的方法进行正式检验。如果固定效应（方程1）和一阶差分模型（方程2）的估计系数之间没有显著差异，则表明测量误差不是一个问题。通过构造一个t统计量来检验这两个估计值的相等性。结果表明，对于所有三个因变量指标（即合作社数量增长、平均成员规模和合作社平均收入），两种估计结果之间均无显著差异。我们在表 6[7]中报告了当自变量为财政支持的覆盖范围、因变量为合作社数量增长时的结果。

变量	Coef	Obs	Mean	标准误	标准差
b_con	1.0353	270	40.752	8.3666	137.4774
b_condi	0.0088	270	40.752	5.6945	93.5704
合并		540	40.752	5.0556	117.4822
diff	4.68e‐07			10.1207
差异 = 均值 (b_con) - 均值 (b_condi)	t值 = 0.0000	原假设：差异 = 0	自由度 = 538
Ha: diff < 0	Ha: differ ≠ 0	Ha: diff > 0
Pr (T < t) = 0.5000	Pr (	T	>	t	) = 1.0000

表6. 等方差双样本t 检验

6. 结论性评述和政策启示

6.1 结论性评述

本文梳理了农民合作社的发展以及政府对合作社的财政支持，探讨了财政支持对农民合作社的发展的影响。通过考虑区域和行业的多样性，研究旨在为政府提供有关优化财政支持以及为合作社创造有利制度环境的政策措施的一些见解。研究使用了包含2007年至2017年中国农民合作社丰富信息的数据集。

农民合作社数量从2007年中国颁布《农民专业合作社法》开始迅速增长。许多省级政府随后出台了地方性农民合作社法律法规。与此同时，政府提供了各种支持，例如资金支持、技术、税收减免等，以促进农民合作社的发展。对农民合作社的财政支持总额自2012年起呈下降趋势，但近年来又开始回升。然而，自2008年以来，获得财政支持的合作社覆盖率却持续降低。

实证分析表明，政府财政支持在农民合作社的发展中发挥着重要作用，但在某些特定方面存在局限性。第一，财政支持的覆盖范围与合作社数量增长呈正相关，但以财政支持总额除以当地农业GDP衡量的财政支持力度对合作社数量增长没有统计显著的影响。第二，财政支持的覆盖范围有助于农民合作社成员规模的增加。第三，无论是财政支持的覆盖范围还是支持力度，均未对合作社的收入产生显著影响。第四，政府支持对合作社发展的效应程度在不同行业之间存在异质性。这些结果表明，财政支持能够促进中国农民合作社的数量增长和成员规模扩大，但无法显著提升组织的收入水平。

6.2 政策启示

接下来提我们两项i关于中国农民合作社发展的建议，这些建议也对其他发展中国家具有启示意义。

合作社资金支持的广泛覆盖是中国合作社发展的有效措施，但需要多样化的支持。近年来，中国合作社的发展正从数量增长转向组织竞争力的提升。事实上，中国政府特别是中国发达地区的省级政府已停止推动组织的建立，转而提出扩大成员规模和增强合作社竞争力的目标。鉴于与中国其他类型企业相比，中国只有一部分农民合作社具有竞争力，因此更优且有效的做法是为这些表现良好的合作社。因此，为合作社成员和管理者提供人才与技术培训，以及为高质量产品提供补贴，可能有助于合作社的发展。然而，这些建议超出了我们当前研究的范围。

由于财政支持对不同行业合作社的影响程度存在差异，政府对不同行业的合作社支持可能有所不同，以反映各行业合作社发展的目标。如今，中国政府向粮食合作社的发展投入了更多的财政支持，这是由于粮食合作社在粮食安全方面具有特殊作用，且粮食生产利润较低。然而，其他行业的合作社在农民’增收、产品增值和食品安全方面也发挥着重要作用（Ji et al.,2019; Narrod et al., 2009;Zhouet al., 2015）。政府可相应提供不同类型的扶持，以引导各行业的发展方向。

6.3 局限性与未来研究

尽管本研究得出了一些具有启发性的结果和启示，但仍存在一些局限性，为未来的研究提供了潜在的可能性。首先，值得关注各类政府支持的组合对合作社发展的影响。本文仅考察了政府对农民合作社最主要的财政支持，然而政府支持还包括技术培训和金融支持等其他方面。由于数据缺乏，我们无法将这些支持纳入模型中。随着数据库建设的发展，更深入、更全面的数据可能会逐步获得，从而能够开展关于政府对合作社各类支持的更多研究，并得出更丰富的启示。

其次，估算不同类型财政支持对农民合作社发展的影响也是可取的。分析中所使用的财政支持数据是各种支持类型的汇总，不仅包括直接提供给合作社用于成立和专业技术教育的财政支持，还包括以基础设施建设、机械设备、农产品质量认证等项目形式提供的支持。由于数据限制，我们无法将这些不同类型的财政支持进行细分。

进一步拓展本研究的另一种方法是探讨政府支持在不同地理区域和生命周期阶段背景下的作用。