汪三貴　郭建兵　李夢(mèng)思

摘要：提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率是新時(shí)期全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)的必由之路。基于烏蒙山和六盤(pán)山片區(qū)產(chǎn)業(yè)扶貧試點(diǎn)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究項(xiàng)目，利用3省7縣807戶兩期微觀農(nóng)戶面板數(shù)據(jù)，解決潛在內(nèi)生性問(wèn)題，運(yùn)用雙重差分模型（DID）分析了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，穩(wěn)健性分析和安慰劑檢驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)果的可靠性。異質(zhì)性分析表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模大、家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)少、戶主年齡高和非建檔立卡戶樣本群體的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響更大。機(jī)制分析表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社通過(guò)提供技術(shù)培訓(xùn)提高了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能通過(guò)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入?；谝陨辖Y(jié)論，在鄉(xiāng)村振興階段應(yīng)繼續(xù)扶持產(chǎn)業(yè)合作社帶動(dòng)農(nóng)戶發(fā)展，注重關(guān)注產(chǎn)業(yè)合作社對(duì)不同農(nóng)戶的異質(zhì)性影響，提升產(chǎn)業(yè)合作社技術(shù)培訓(xùn)的供給能力，進(jìn)而不斷提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和帶動(dòng)農(nóng)戶增收。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)扶貧；合作社；農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)

文章編號(hào)：2095-5960（2023）06-0100-10；中圖分類號(hào)：F323.8；文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)是社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的根基。建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)必須加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)技術(shù)提升、科技創(chuàng)新和勞動(dòng)者素質(zhì)提高的重要作用。提高農(nóng)業(yè)發(fā)展能力關(guān)鍵在于提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升不僅能夠提高整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)的產(chǎn)量，保障國(guó)家糧食安全，也能緩解我國(guó)人均耕地面積較少、農(nóng)業(yè)資源匱乏和農(nóng)業(yè)面源污染日益嚴(yán)重的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，更能促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，對(duì)于增加農(nóng)民收入、縮小城鄉(xiāng)差距及實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化具有重要意義。[1-4]關(guān)于中國(guó)農(nóng)業(yè)整個(gè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究已較多，但微觀農(nóng)戶層面的研究較少，農(nóng)戶是我國(guó)主要農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，在農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體中占比達(dá)98%，經(jīng)營(yíng)著我國(guó)約70%的耕地。[5]以微觀農(nóng)戶為研究對(duì)象，可以在明確主體基礎(chǔ)上分析如何提升農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

我國(guó)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)呈現(xiàn)出規(guī)模小、分散化的特點(diǎn)，農(nóng)戶的組織化程度較低，農(nóng)戶與市場(chǎng)、生產(chǎn)以及技術(shù)之間缺乏有效的聯(lián)系。促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)需要培育有效的經(jīng)濟(jì)組織模式。[6]合作社是聯(lián)結(jié)小農(nóng)戶與大市場(chǎng)的重要紐帶，能提高農(nóng)戶的組織化程度。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，以農(nóng)民合作社等為代表的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體日益發(fā)展起來(lái)，農(nóng)民合作社在提高農(nóng)戶在市場(chǎng)中的談判力量、降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和生產(chǎn)成本方面具有單個(gè)農(nóng)戶所無(wú)法實(shí)現(xiàn)的功能。[7]合作社能為農(nóng)戶提供社會(huì)化服務(wù)，通過(guò)提供優(yōu)質(zhì)農(nóng)資、技術(shù)培訓(xùn)和機(jī)械化耕作服務(wù)提升稻農(nóng)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[8]但也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)合作社存在“空殼化”的問(wèn)題，合作社的帶動(dòng)作用不明顯，合作社并不能顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[9，10]

我國(guó)在精準(zhǔn)扶貧中實(shí)施了很多以合作社為載體的產(chǎn)業(yè)扶貧項(xiàng)目，但學(xué)者對(duì)合作社產(chǎn)生的政策效果存在分歧，主要原因在于部分研究未考慮樣本選擇偏差會(huì)引發(fā)內(nèi)生性問(wèn)題，導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏差，且已有研究中合作社對(duì)農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率影響機(jī)制不明確。明晰合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)效率的影響，將有利于在鄉(xiāng)村振興階段更好指導(dǎo)如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)振興、如何進(jìn)行產(chǎn)業(yè)幫扶。鑒于此，有必要在更精準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)下探討產(chǎn)業(yè)合作社對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。本文采用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法調(diào)研的兩期微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型（DID）實(shí)證分析產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，解析其作用機(jī)制，為提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提供經(jīng)驗(yàn)參考。

二、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的衡量方法主要有單要素生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率。[11]單要素生產(chǎn)率表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與單一投入要素之比，如倪國(guó)華和蔡昉利用畝均糧食產(chǎn)量、勞均第一產(chǎn)業(yè)收入等衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，但單要素法不能綜合考慮多個(gè)要素變動(dòng)的情況。[12]全要素生產(chǎn)率指產(chǎn)出與綜合要素投入之比，用于衡量除勞動(dòng)、土地、資本等要素之外的其他要素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。已有關(guān)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究主要集中在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算和提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的路徑。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法有參數(shù)法、半?yún)?shù)法和非參數(shù)法。[13]參數(shù)法主要有C-D生產(chǎn)函數(shù)法和隨機(jī)前沿函數(shù)法，C-D生產(chǎn)函數(shù)法可以較好描述農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入產(chǎn)出情況，但其假設(shè)基礎(chǔ)為規(guī)模報(bào)酬不變，隨機(jī)誤差項(xiàng)被測(cè)算在全要素生產(chǎn)率中，把全要素生產(chǎn)率變化全部歸結(jié)為技術(shù)變化。[14，15]隨機(jī)前沿函數(shù)法在模型中加入了誤差項(xiàng)來(lái)解決上述問(wèn)題，誤差項(xiàng)中包括隨機(jī)誤差和技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)，但生產(chǎn)函數(shù)的不同設(shè)定形式會(huì)導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果存在差異。半?yún)?shù)法主要有Olley and Pakes（OP）法和Levinsohn and Petrin（LP）法，這兩種方法用于緩解資本變量在測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率中可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，OP法和LP法分別以農(nóng)業(yè)投資額和中間投入作為資本存量的工具變量。[4]非參數(shù)法包括Malmquist指數(shù)法和包絡(luò)分析方法等，Malmquist指數(shù)法基于距離函數(shù)之比構(gòu)造生產(chǎn)率指數(shù)，包絡(luò)分析方法基于生產(chǎn)單元到生產(chǎn)前沿面的距離來(lái)估計(jì)效率，但可能高估生產(chǎn)率。[13，16]對(duì)于農(nóng)戶，短期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中土地、資本等生產(chǎn)要素的投入變化相對(duì)緩慢，適合采用C-D生產(chǎn)函數(shù)來(lái)測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，且這一測(cè)算方法在很多研究中得到了廣泛應(yīng)用。[4，17]

在測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，學(xué)者從不同角度切入，研究提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的路徑。李谷成等發(fā)現(xiàn)不同農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異影響，公路設(shè)施能夠顯著提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，而灌溉設(shè)施卻顯著降低了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[18]有研究發(fā)現(xiàn)小學(xué)教育、初中教育和高中及以上教育分別對(duì)全要素生產(chǎn)率有負(fù)向、正向和不顯著的影響。[19]也有研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，且呈現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性。[20]農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升在很大程度上依賴于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有正向影響，但不同發(fā)展階段的機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的作用效應(yīng)不同。[21]數(shù)字普惠金融通過(guò)提高農(nóng)業(yè)技術(shù)提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能分散和轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有提升作用。[22，23]也有學(xué)者探討了城鄉(xiāng)發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)城市化進(jìn)程對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，但勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移會(huì)阻礙農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。[24，25]

合作社組織功能的核心是為成員服務(wù)。[26]隨著農(nóng)民合作社大量涌現(xiàn)，關(guān)于農(nóng)民合作社能否提升農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)績(jī)效的研究增加。[27]基于福建茶農(nóng)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)合作社成員不僅單一配置資本或勞動(dòng)力的效率高于非合作社成員，全要素生產(chǎn)率也更高。[28]基于河北和新疆兩省份梨農(nóng)的調(diào)研數(shù)據(jù)，研究也發(fā)現(xiàn)合作社能使農(nóng)戶的生產(chǎn)技術(shù)效率提高14.08%，其作用機(jī)制主要是提供農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料、技術(shù)服務(wù)和信息服務(wù)。[29]但有一部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)合作社并不能夠提升社員生產(chǎn)率。黃祖輝和朋文歡發(fā)現(xiàn)在未考慮樣本選擇偏差情況下，合作社能提高農(nóng)戶的技術(shù)效率，但通過(guò)傾向得分匹配方法解決樣本選擇偏差后，發(fā)現(xiàn)合作社對(duì)社員農(nóng)戶的技術(shù)效率并無(wú)顯著影響，主要原因在于合作社服務(wù)功能弱化，僅有30.77%的合作社社員獲得過(guò)合作社的服務(wù)。[30]基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省級(jí)面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作組織并沒(méi)有提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，甚至對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向作用，主要在于合作社在組織和管理上未形成有效體系。[9]

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)自世界銀行貸款第六期扶貧項(xiàng)目中國(guó)貧困片區(qū)產(chǎn)業(yè)扶貧試點(diǎn)示范項(xiàng)目，該項(xiàng)目共涉及四川、貴州和甘肅3個(gè)省10個(gè)市27個(gè)縣，數(shù)據(jù)集由中國(guó)人民大學(xué)中國(guó)扶貧研究院組織調(diào)查獲得，產(chǎn)業(yè)扶貧試點(diǎn)示范項(xiàng)目的形式主要是成立產(chǎn)業(yè)扶貧專業(yè)合作社。項(xiàng)目組從27個(gè)縣（市、區(qū)）中隨機(jī)抽取8個(gè)縣（市、區(qū)）開(kāi)展監(jiān)測(cè)評(píng)估，甘肅省選取4個(gè)，貴州省選取2個(gè)，四川省選取2個(gè)。每個(gè)樣本縣（市、區(qū)）抽取9個(gè)村，其中6個(gè)項(xiàng)目村，3個(gè)非項(xiàng)目村。在每個(gè)樣本村基于分層隨機(jī)抽樣的方式調(diào)查20個(gè)農(nóng)戶。2015年進(jìn)行了基期調(diào)查，基期調(diào)查了72個(gè)村，包括48個(gè)項(xiàng)目村和24個(gè)非項(xiàng)目村，基期調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶家庭的人口特征情況、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況、參與合作社情況、收入和消費(fèi)情況、借貸情況、固定資產(chǎn)情況等，基期調(diào)查共獲得有效樣本1445個(gè)。2018年，調(diào)查組對(duì)基期調(diào)查農(nóng)戶進(jìn)行了追蹤調(diào)查，共計(jì)調(diào)查了87個(gè)村，其中包括基期的33個(gè)項(xiàng)目村和19個(gè)非項(xiàng)目村。追蹤調(diào)查共調(diào)查了1947戶，其中1005戶為基期追蹤戶，整理最終得到1005戶的兩期面板數(shù)據(jù)。

在農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算中，把農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入或土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模為0的農(nóng)戶均剔除，最終得到3省7縣的807戶兩期平衡面板數(shù)據(jù)，其中項(xiàng)目村33個(gè)，非項(xiàng)目村19個(gè)，項(xiàng)目村農(nóng)戶為572戶，非項(xiàng)目村農(nóng)戶為235戶。

（二）農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測(cè)算

全要素生產(chǎn)率是反映生產(chǎn)效率的綜合性指標(biāo)，參考王璐等的研究[4]，采用C-D生產(chǎn)函數(shù)形式測(cè)算農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，生產(chǎn)函數(shù)如公式（1）所示。

Y=ALKMT （1）

其中，Y、L、K、M和T分別代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、資本投入、中間投入和土地投入。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值表示，此處的農(nóng)業(yè)指狹義的農(nóng)業(yè)，不包括畜牧業(yè)、漁業(yè)等。勞動(dòng)力用農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量表示；資本投入用農(nóng)戶農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)現(xiàn)值表示；中間投入包括農(nóng)戶使用的種子、化肥、農(nóng)藥、薄膜等中間投入品的金額；土地投入用農(nóng)戶年內(nèi)土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模表示。A表示農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，α、β、γ和δ分別表示農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、資本投入、中間投入和土地投入的產(chǎn)出彈性。公式（1）經(jīng)過(guò)變換可得：

lnA=lnY-αlnL-βlnK-γlnM-δlnT （2）

為了減少在估計(jì)過(guò)程中遺漏變量帶來(lái)的問(wèn)題，本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，控制省份-年份的固定效應(yīng)，盡可能減少可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問(wèn)題。

（三）模型設(shè)定

為了準(zhǔn)確地評(píng)估產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果，本文將運(yùn)用雙重差分模型（DID）來(lái)評(píng)估其政策影響。本文所涉及的產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目于2015年之后開(kāi)始實(shí)施，基期調(diào)研了2014年的農(nóng)戶情況，保證了所有樣本在基期處于非處理狀態(tài)。參考汪三貴和周園翔的研究[31]，本文選擇村層面進(jìn)行處理，不僅可以考慮到合作社項(xiàng)目在同村農(nóng)戶之間的溢出效應(yīng)，也能在實(shí)證模型分析中控制村特征，控制村級(jí)層面享受到的其他政策的影響。基準(zhǔn)模型設(shè)定如公式（3）所示。

yij=β+βDID+βtreat+βtime+βX+θ+λ+ε （3）

其中，y表示j村第i個(gè)農(nóng)戶t時(shí)期的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；DID為treat和time的交互項(xiàng)；treat為處理變量，表示j村是否為項(xiàng)目村，若是項(xiàng)目村，取值為1，否則取值為0；timet為時(shí)間變量，若時(shí)間為2018年，取值為1，若時(shí)間為2015年，取值為0；X表示影響農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的其他因素，包括戶主特征、農(nóng)戶特征和所在村莊特征。系數(shù)β代表產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，若β顯著為正，則表示參加產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率；若β顯著為負(fù)，則表示參加產(chǎn)業(yè)扶貧合作社抑制了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率還受到農(nóng)業(yè)政策、氣候等因素的影響，為了盡量減少遺漏變量產(chǎn)生的影響，本文在實(shí)證分析中將控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，θ和λ分別為個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（四）變量選擇

模型中的變量說(shuō)明如下：①被解釋變量：農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。固定效應(yīng)模型測(cè)算的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均值為5.23，與王璐等[4]測(cè)算的結(jié)果基本一致。②核心解釋變量：產(chǎn)業(yè)扶貧合作社實(shí)施情況，若農(nóng)戶的所在村實(shí)施了產(chǎn)業(yè)扶貧試點(diǎn)項(xiàng)目，取值為1，否則取值為0。③控制變量。借鑒以往相關(guān)研究[29，32]，本文選擇如下控制變量：戶主性別、戶主年齡、戶主受教育程度、家庭勞動(dòng)力占比、土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模、機(jī)械臺(tái)數(shù)、到縣城的距離、到最近集市的距離、全村人口、農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)情況和農(nóng)產(chǎn)品銷售情況，主要包括戶主特征、農(nóng)戶特征和村莊特征變量。戶主性別影響家庭農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，進(jìn)而影響到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[33]戶主年齡越高，農(nóng)戶的認(rèn)知水平越低，戶主年齡對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。[30]農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)受到農(nóng)戶家庭特征影響，家庭勞動(dòng)力占比衡量農(nóng)戶勞動(dòng)力投入情況，土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模衡量農(nóng)戶的土地要素投入情況，機(jī)械臺(tái)數(shù)表征農(nóng)戶的機(jī)械化水平。[34]戶主受教育程度代表了農(nóng)戶接受新技術(shù)和知識(shí)的水平，戶主受教育程度越高，更能提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。[29]借鑒寧?kù)o等的研究[32]，采用到縣城的距離和到最近集市的距離表示農(nóng)戶的區(qū)位條件。同時(shí)，本文將用全村人口、農(nóng)業(yè)技術(shù)培訓(xùn)情況和農(nóng)產(chǎn)品銷售情況作為控制變量，控制村中其他產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目帶來(lái)的影響。變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文在雙重差分實(shí)證分析前，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組和控制組樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目村和非項(xiàng)目村樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率在2015年差異并不明顯，但2018年項(xiàng)目村農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率明顯高于非項(xiàng)目村農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，這表明可以運(yùn)用DID模型分析產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

表2報(bào)告了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表2中第（1）列只包含了核心解釋變量，在第（2）列和（3）列中分別不斷加入戶主特征和農(nóng)戶特征變量作為控制變量，在第（4）列中進(jìn)一步加入村莊特征變量，通過(guò)逐步回歸的方式，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向影響，其影響系數(shù)為0.298，在1%的水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能顯著提升農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，有利于推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）內(nèi)生性問(wèn)題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）進(jìn)一步解決潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，利用更換被解釋變量測(cè)算方式和安慰劑檢驗(yàn)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

1.使用傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）處理內(nèi)生性問(wèn)題。樣本選擇偏差是本文內(nèi)生性問(wèn)題的重要來(lái)源。借鑒劉乃全等的研究[35]，使用傾向得分匹配-雙重差分法（PSM-DID）解決潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。此方法將實(shí)驗(yàn)組和控制組的樣本采用一對(duì)一鄰近匹配法進(jìn)行匹配，選擇出傾向得分值相近的樣本，使得實(shí)驗(yàn)組和控制組滿足共同支撐假設(shè)，然后再使用雙重差分方法進(jìn)行實(shí)證分析，能緩解模型估計(jì)中可能產(chǎn)生的樣本選擇偏差問(wèn)題，而且可以控制不隨時(shí)間變化的組間差異。表3中的第（1）列報(bào)告了基于PSM-DID模型的實(shí)證分析結(jié)果，結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，其系數(shù)為0.291，在1%的水平上顯著，驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.更換被解釋變量測(cè)算方式。本文基于OP法和LP法對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了再測(cè)算，這兩種方法能解決測(cè)算中資本存量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。OP法以農(nóng)戶投資額作為資本存量的工具變量進(jìn)行估計(jì)，LP法以中間投入作為資本存量的工具變量進(jìn)行估計(jì)。[4]表3中的第（2）列和（3）列中分別以O(shè)P法和LP法測(cè)算的農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量進(jìn)行實(shí)證分析，實(shí)證結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，其影響系數(shù)分別為0.320和0.318，均在1%的水平上顯著。因此，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能提升農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

3.安慰劑檢驗(yàn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性和排除政策沖擊的內(nèi)生性對(duì)結(jié)果的影響，本文進(jìn)行了重復(fù)1000次的安慰劑檢驗(yàn)。安慰劑檢驗(yàn)的目的在于通過(guò)設(shè)置虛假實(shí)驗(yàn)組和虛假控制組，利用基準(zhǔn)回歸模型檢驗(yàn)核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)是否顯著。如果核心解釋變量的系數(shù)顯著，則使用原樣本的基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能是受到了某些未觀測(cè)因素或隨機(jī)性因素的影響；如果核心解釋變量的系數(shù)不顯著，則證明基準(zhǔn)回歸結(jié)果并不是偶然所得。圖1報(bào)告了安慰劑檢驗(yàn)的結(jié)果，圖1中右側(cè)虛線為基準(zhǔn)回歸模型中解釋變量的估計(jì)系數(shù)，橫虛線為p=0.1，曲線為解釋變量估計(jì)系數(shù)的核密度分布圖?；趫D1，本文發(fā)現(xiàn)解釋變量的估計(jì)系數(shù)分布集中在0附近，遠(yuǎn)離真實(shí)政策估計(jì)下基準(zhǔn)回歸結(jié)果的系數(shù)，大多數(shù)估計(jì)值P值在0.1以上，即大多數(shù)樣本中解釋變量的系數(shù)均不顯著，這進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)結(jié)果較為穩(wěn)健。

（三）異質(zhì)性分析

為了探討上述影響的異質(zhì)性，表4分別報(bào)告了核心解釋變量對(duì)不同土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模、不同農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量、不同戶主年齡和是否建檔立卡戶農(nóng)戶群體的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

1.土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模。根據(jù)農(nóng)戶土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)樣本農(nóng)戶分組，若農(nóng)戶的土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模不低于全部樣本土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模均值，劃歸“大經(jīng)營(yíng)規(guī)?！苯M，否則劃歸“小經(jīng)營(yíng)規(guī)?！苯M。表4第（1）列和第（2）列結(jié)果顯示，當(dāng)農(nóng)戶土地經(jīng)營(yíng)規(guī)模大于樣本農(nóng)戶均值時(shí)，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社更能提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)大規(guī)模農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更加明顯。

2.農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量。根據(jù)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量對(duì)樣本農(nóng)戶分組，若農(nóng)戶農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量不低于全部樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量均值，劃歸“高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力”組，否則劃歸為“低農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力”組。表4第（3）列和第（4）列結(jié)果顯示，當(dāng)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量較低時(shí)，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著正向影響，但上述影響在“高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力”組中未被發(fā)現(xiàn)，表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力少的農(nóng)戶家庭影響更加明顯。

3.戶主年齡。根據(jù)戶主年齡是否高于45歲分為“低戶主年齡”組和“高戶主年齡”組，表4第（5）和第（6）列結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)高戶主年齡組的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更明顯。

4.是否建檔立卡戶。根據(jù)農(nóng)戶是否為建檔立卡戶分為“建檔立卡戶”組和“非建檔立卡戶”組。表4第（7）列和第（8）列結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)建檔立卡戶和非建檔立卡戶的影響系數(shù)分別為0.239和0.347，分別在10%和1%的水平上顯著，這表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)非建檔立卡戶的影響更明顯?？赡苡捎诮n立卡戶的發(fā)展基礎(chǔ)比較薄弱，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)建檔立卡戶的影響較小。

（四）機(jī)制分析

合作社對(duì)農(nóng)戶的幫扶形式包括技術(shù)培訓(xùn)和服務(wù)、信息服務(wù)、生產(chǎn)資料提供服務(wù)、銷售服務(wù)、信貸服務(wù)等，在分析中把上述服務(wù)分為三類：技術(shù)服務(wù)、生產(chǎn)資料服務(wù)和其他服務(wù)。技術(shù)服務(wù)包括技術(shù)培訓(xùn)和服務(wù)、信息服務(wù)這兩類；生產(chǎn)資料服務(wù)指提供種子、化肥等服務(wù)；其他服務(wù)包括銷售服務(wù)、信貸服務(wù)等。樣本數(shù)據(jù)顯示，313戶享受技術(shù)服務(wù)，181獲得了生產(chǎn)資料服務(wù)，享受到其他服務(wù)的為61戶。表5報(bào)告了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的機(jī)制分析結(jié)果。表5第（1）列中“DID*技術(shù)服務(wù)”回歸系數(shù)為0.190，在1%的水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社通過(guò)為農(nóng)戶提供技術(shù)服務(wù)提升了農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。表5第（2）列中“DID*生產(chǎn)資料提供服務(wù)” 回歸系數(shù)為0.017，表明生產(chǎn)資料服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)影響，但這一影響缺乏統(tǒng)計(jì)意義上的顯著。表5第（3）列結(jié)果表明通過(guò)其他服務(wù)對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。因此，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社影響農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的主要路徑是通過(guò)技術(shù)培訓(xùn)提高了農(nóng)戶的技能水平。

（五）進(jìn)一步分析

發(fā)展產(chǎn)業(yè)扶貧合作社旨在期望提高農(nóng)戶收入水平，最終實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)共同富裕目標(biāo)。本文進(jìn)一步分析了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)收入的影響。分析思路如下：首先，分析產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入的影響，若顯著，進(jìn)而在模型中引入“DID×農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率”交互變量，若交互項(xiàng)顯著，即產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能通過(guò)提升農(nóng)戶全要素生產(chǎn)率，提高農(nóng)戶收入。表6第（1）列表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入有顯著正向影響。表6第（2）列顯示“DID×農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率”的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而提高了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入。表6第（3）和（4）列實(shí)證分析了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社、農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)勞均農(nóng)業(yè)收入（家庭勞動(dòng)力人均農(nóng)業(yè)收入）的影響，結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)合作社能通過(guò)提高全要素生產(chǎn)率提升勞均農(nóng)業(yè)收入。因此，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目能提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入水平提高。

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于微觀農(nóng)戶視角，利用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法調(diào)研的3省7縣807戶微觀農(nóng)戶兩期數(shù)據(jù)，解決了潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，利用DID模型實(shí)證檢驗(yàn)了產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。實(shí)證研究結(jié)果表明：首先，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向影響，產(chǎn)業(yè)扶貧項(xiàng)目能發(fā)揮提升農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用。通過(guò)PSM-DID模型進(jìn)一步驗(yàn)證了上述結(jié)論的穩(wěn)健性，即產(chǎn)業(yè)合作社對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高是由產(chǎn)業(yè)扶貧合作社試點(diǎn)項(xiàng)目這一政策實(shí)施導(dǎo)致的?；诟鼡Q被解釋變量測(cè)算方式和安慰劑檢驗(yàn)的方法，驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。其次，異質(zhì)性分析結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)扶貧合作社項(xiàng)目對(duì)家庭農(nóng)業(yè)勞動(dòng)少、戶主年齡高樣本群體的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響更大，這表明合作社對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展稟賦薄弱的農(nóng)戶帶動(dòng)作用更強(qiáng)。同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)扶貧合作社對(duì)大規(guī)模經(jīng)營(yíng)戶和非建檔立卡戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升更明顯。機(jī)制分析表明，產(chǎn)業(yè)扶貧合作社通過(guò)為農(nóng)戶提供技術(shù)培訓(xùn)提高了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，合作社其他服務(wù)對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果不明顯。最后，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)扶貧合作社能通過(guò)提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率帶動(dòng)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)收入增加，厘清了產(chǎn)業(yè)合作社對(duì)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)收入的影響。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：一是進(jìn)一步發(fā)揮合作社的作用。在鄉(xiāng)村振興階段，繼續(xù)通過(guò)在村級(jí)成立合作社的方式提升農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，發(fā)揮包括合作社在內(nèi)等新型經(jīng)營(yíng)主體的作用，提高農(nóng)戶的組織化程度，推動(dòng)小農(nóng)戶與現(xiàn)代市場(chǎng)有效銜接，推動(dòng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，并帶動(dòng)農(nóng)戶增收、實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)共同富裕。二是明確產(chǎn)業(yè)合作社對(duì)不同特征農(nóng)戶群體的異質(zhì)性影響。政府為提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，應(yīng)該更加注重吸納和鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力少和戶主年齡高的農(nóng)戶參與產(chǎn)業(yè)合作社。研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)合作社更能提高大規(guī)模農(nóng)戶和非建檔立卡戶的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，因此，政策設(shè)計(jì)上應(yīng)該更加關(guān)注對(duì)小規(guī)模農(nóng)戶和建檔立卡戶的支持和幫扶。三是提高合作社的服務(wù)質(zhì)量。合作社應(yīng)把服務(wù)農(nóng)戶產(chǎn)業(yè)發(fā)展作為首要目標(biāo)，進(jìn)一步為農(nóng)戶提供所需要的技術(shù)培訓(xùn)，增強(qiáng)培訓(xùn)的針對(duì)性和有效性，并增加技術(shù)培訓(xùn)的覆蓋率。同時(shí)，合作社應(yīng)該拓展服務(wù)的功能，增強(qiáng)生產(chǎn)資料服務(wù)和其他服務(wù)的能力和水平，更好發(fā)揮帶動(dòng)農(nóng)戶發(fā)展的作用。

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The effect of industrial poverty alleviation cooperative on farmers’ total factor productivity of agriculture

-A quasi-experimental study of industrial poverty alleviation pilot project

in the Wumeng Mountain and Liupan Mountain Area

WANG Sangui，GUO Jianbing，Li Mengsi

（School of Agricultural Economics and Rural Development/ China Anti-Poverty Research Institute，

Renmin University of China， Beijing 100872， China）

Abstract：Improving total factor productivity of agricultural is an important path to comprehensively promote rural vitalization and move faster to build up China’s strength in agriculture. Based on the quasi-experimental research data of the industrial poverty alleviation pilot project in the Wumeng and Liupan mountain area， this paper uses the Differences-in-Differences model （DID） to address potential endogeneity and the panel data of 807 farmers in 7 countries across 3 provinces to analyze the effect of industrial poverty alleviation projects on total factor productivity of agricultural. The study found that industrial poverty alleviation cooperatives can significantly improve farmers’ total factor productivity of agriculture. Robustness analysis and placebo test further strengthen the reliability of empirical analysis results. The heterogeneity analysis showed that the industrial poverty alleviation cooperative project had a greater impact on the agricultural total factor productivity of the sample groups of large cultivated farmland area， less agricultural labor， high age of household head and non-registered households. Mechanism analysis shows that industrial poverty alleviation cooperatives can improve farmers’ total factor productivity by providing technical training. It was further found that industrial poverty alleviation cooperatives can improve the agricultural income of farmers by improving the total factor productivity of agriculture. Based on the above conclusions， we should continue to support industrial cooperatives in the rural revitalization stage to drive the development of farmers， pay attention to the differential impact of industrial cooperatives on different farmers， and improve the supply capacity of industrial cooperatives for technical training and technical training， so as to continuously improve farmers' total factor productivity of agriculture and increase farmers’ income.

Key words：industrial poverty alleviation;cooperative;total factor productivity of agriculture;quasi-experimental

責(zé)任編輯：張建偉