周曼 鄒天誠 楊文培 封偉毅(通訊作者)

(長春理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 吉林長春 130022)

作為推動(dòng)農(nóng)村社會(huì)變革的核心力量，農(nóng)村合作社已成為長春市推動(dòng)農(nóng)村發(fā)展、促進(jìn)鄉(xiāng)村振興的重要手段。本文通過對吉林省長春市農(nóng)村合作社的實(shí)際情況進(jìn)行實(shí)地調(diào)研與深度考察，探討其中存在的多種內(nèi)部機(jī)制，并給出了一些具體的改進(jìn)建議，旨在提高長春市農(nóng)民入社率，擴(kuò)大農(nóng)村合作社規(guī)模，減少農(nóng)村貧困戶個(gè)數(shù)，從而推動(dòng)長春市鄉(xiāng)村的全面進(jìn)步。“復(fù)制”的理念可被廣泛運(yùn)用，通過對東北地區(qū)的改革和完善，可以大大提升東北地區(qū)的農(nóng)民就業(yè)機(jī)會(huì)，促使地區(qū)合作社實(shí)現(xiàn)規(guī)?；鲩L，改善地區(qū)合作社的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，促使東北地區(qū)農(nóng)村發(fā)展更加均衡，實(shí)現(xiàn)東北地區(qū)的復(fù)蘇和繁榮。

1 長春市現(xiàn)狀調(diào)查

1.1 調(diào)查實(shí)施

本次問卷調(diào)查的目的是了解長春市農(nóng)村合作社建設(shè)現(xiàn)狀及影響因素，通過調(diào)研長春市農(nóng)村合作社和村民的基本情況及現(xiàn)存問題，對主要影響因素提出針對性建議，拓寬長春市農(nóng)村合作社蓬勃發(fā)展的新道路。調(diào)研范圍為長春市各區(qū)的農(nóng)村合作社及村民，通過線上和線下相結(jié)合的方式展開調(diào)研。線上:通過當(dāng)?shù)赝瑢W(xué)的微信朋友圈傳播發(fā)放線上問卷300份，歷時(shí)15天，回收300份，有效數(shù)為275份；線下:通過對長春市周圍農(nóng)村隨機(jī)發(fā)放問卷，并在填寫問卷前詢問是否填寫過相同問卷，以避免與線上發(fā)放問卷收集重復(fù)數(shù)據(jù)。歷時(shí)7天，回收份數(shù)100份，有效份數(shù)為100份。

1.2 長春市農(nóng)村合作社經(jīng)營現(xiàn)狀調(diào)查

1.2.1 數(shù)量分布

從表1數(shù)據(jù)可以看出，長春市農(nóng)村合作社的規(guī)模主要以中小規(guī)模為主，且合作社地域分布不合理，基本集中在九臺區(qū)、農(nóng)安縣、榆樹市、德惠市、公主嶺市等外五縣，外五縣的交通條件是制約農(nóng)村合作社進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模的重要因素。中小規(guī)模的農(nóng)村合作社無法調(diào)動(dòng)更多資源，因此在生產(chǎn)方面很難形成規(guī)模效應(yīng)，降低生產(chǎn)成本，反也會(huì)影響擴(kuò)大規(guī)模的進(jìn)程。

表1 長春市農(nóng)村合作社數(shù)量

1.2.2 發(fā)展?fàn)顩r

通過發(fā)揮地方的資源優(yōu)勢，不同地區(qū)的農(nóng)民組建起獨(dú)一無二的農(nóng)民專業(yè)合作組織，建立起涵蓋農(nóng)業(yè)、森林、牲畜養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖等多個(gè)行業(yè)的聯(lián)盟，促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。到2023年，長春市已有3.45萬個(gè)注冊農(nóng)業(yè)合作社，這個(gè)數(shù)字相對2022年底增加了2.8%，并且農(nóng)戶數(shù)量有86.4萬，這個(gè)數(shù)字相對2022年度有7個(gè)百分點(diǎn)的提升。

根據(jù)最新的數(shù)據(jù)，長春市合作社目前的作物種植面積為164.1萬公頃，作物的年度生產(chǎn)能力為1236.52萬噸。畜牧業(yè)專業(yè)合作社生產(chǎn)了144.06萬噸的畜牧業(yè)產(chǎn)品，包括773.04萬頭(只)的豬、牛，2.53億只的雞和515.34萬頭的羊。水產(chǎn)業(yè)專業(yè)合作社占地36.11萬畝，并生產(chǎn)了4.07萬噸水產(chǎn)品。

1.2.3 人員和組織情況

農(nóng)村合作社的制度基礎(chǔ)可以支持其健康發(fā)展，具體來說:合作社組建后，成立了社員代表大會(huì)、理事會(huì)、監(jiān)事會(huì)。社員大會(huì)每年至少召開一次。理事會(huì)下設(shè)秘書處、財(cái)務(wù)部、采購部、生產(chǎn)部、銷售部，具體負(fù)責(zé)合作社日常的生產(chǎn)管理。

2 理論基礎(chǔ)與研究方法

2.1 基于理論選取指標(biāo)

2.1.1 農(nóng)業(yè)合作社理論

農(nóng)業(yè)合作社是推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，其以社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)為基礎(chǔ)，鼓勵(lì)農(nóng)民參與財(cái)產(chǎn)分配、勞動(dòng)分配，實(shí)施共同經(jīng)營、民主管理、利益共享的經(jīng)濟(jì)模式，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了有力支撐。基于對國內(nèi)外農(nóng)村合作社效績評價(jià)文獻(xiàn)分析，本文在研究農(nóng)村合作社現(xiàn)狀時(shí)，所選取指標(biāo)主要是注冊資金數(shù)額、產(chǎn)業(yè)鏈完善度、農(nóng)村合作社年利潤、農(nóng)戶每年入社總收益、政府支持資金額、合作社再就業(yè)提供就業(yè)崗位數(shù)、合作社解決貧困戶個(gè)數(shù)。

2.1.2 機(jī)會(huì)成本理論

機(jī)會(huì)成本通常被描述為:當(dāng)一個(gè)生產(chǎn)單位為從事某項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)而放棄另一項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)的機(jī)會(huì)，或利用一定資源獲得某種收入時(shí)所放棄的另一種收入。通常來說，從事某一項(xiàng)生產(chǎn)活動(dòng)的機(jī)會(huì)成本是指生產(chǎn)者所放棄的從事其他生產(chǎn)活動(dòng)所能得到的最高收入。在機(jī)會(huì)成本理論的指導(dǎo)下，本文所研究的農(nóng)民入社的機(jī)會(huì)成本分為兩點(diǎn):第一，無土地農(nóng)民入社的機(jī)會(huì)成本是外出務(wù)工取得的收入；第二，有土地的農(nóng)民入社的機(jī)會(huì)成本是自給種植的收入、外出務(wù)工取得的收入和轉(zhuǎn)租的收入是兩者中的最大值。

2.1.3 農(nóng)戶認(rèn)知理論

農(nóng)戶認(rèn)知理論強(qiáng)調(diào)，農(nóng)民的認(rèn)知能力不僅受外界環(huán)境的影響，還取決于其自身的思維模式和處理問題的能力。在本文的研究中，農(nóng)民的年齡和土地面積是影響其認(rèn)知能力的兩個(gè)重要因素。一般來說，農(nóng)戶的年齡越大，其認(rèn)知體系就越完善，應(yīng)對突發(fā)事件的能力也越強(qiáng)；農(nóng)戶所擁有的土地畝數(shù)越多，越會(huì)注意與土地相關(guān)的政策等。

2.2 構(gòu)建隨機(jī)森林模型

隨機(jī)森林是一種非常先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它將決策樹+bagging算法結(jié)合在一起，形成一個(gè)完全獨(dú)特的森林，它可以根據(jù)不同的決策樹自動(dòng)進(jìn)行聚合，從而實(shí)現(xiàn)高效的決策過程。它可以幫助我們更好地理解和預(yù)測復(fù)雜的問題，從而更好地實(shí)現(xiàn)決策的準(zhǔn)確性和可靠性[1]。本文使用bootstrap算法，可以在N個(gè)樣本上進(jìn)行有放回的重復(fù)隨機(jī)抽樣K次形成新的樣本，然后根據(jù)自助樣本集生成n個(gè)分類樹，以此構(gòu)建出一棵具有相同特征的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這棵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是所謂的隨機(jī)森林。

步驟大致如下:

(1)樣本隨機(jī)抽樣抽取樣本做訓(xùn)練集，使用bootstrap的方法，有放回的隨機(jī)抽取N個(gè)訓(xùn)練樣本(可以重復(fù))，抽k次，K個(gè)數(shù)據(jù)集之間相互獨(dú)立分布。

(2)特征隨機(jī)抽樣，從M個(gè)feature中選擇m個(gè)feature(m＜＜M)。

(3)投票得出的結(jié)果把得到的所有決策樹進(jìn)行組合，通過民主投票的形式輸出結(jié)果，并進(jìn)行預(yù)測或分類。

3 數(shù)據(jù)分析與處理

3.1 信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn)

3.1.1 信度檢驗(yàn)

本文采用theta信度系數(shù)進(jìn)行信度研究，通過“信息濃縮”(內(nèi)部原理為因子分析且提取為1個(gè)因子)，各個(gè)測量項(xiàng)隸屬于同一維度且數(shù)據(jù)真實(shí)，那么它們應(yīng)該濃縮出較高的信息，結(jié)合因子分析輸出的載荷系數(shù)進(jìn)一步計(jì)算，最終得到指標(biāo)值。原理計(jì)算公式如下:

式(1)中:N表示分析項(xiàng)個(gè)數(shù)，λ表示最大特征根值。由式(1)可得，當(dāng)分析項(xiàng)個(gè)數(shù)越多，theta信度系數(shù)可能越大，并且最大特征根越大，則theta信度系數(shù)值也會(huì)越大。經(jīng)過計(jì)算分析，theta系數(shù)值為0.722，大于0.7，說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量良好。針對“項(xiàng)已刪除的theta系數(shù)”，任意題項(xiàng)被刪除后，theta系數(shù)并不會(huì)有明顯上升，因此說明題項(xiàng)不應(yīng)被刪除處理。綜上所述，研究數(shù)據(jù)theta系數(shù)值高于0.7，綜合說明數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高，可用于進(jìn)一步分析。

3.1.2 效度檢驗(yàn)

效度研究用于分析研究項(xiàng)是否合理具有重要意義，效度分析使用因子數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行研究，KMO值用于判斷信息提取的適合程度，共同度值用于排除不合理研究項(xiàng)，方差解釋率值用于說明信息提取水平，因子載荷系數(shù)用于衡量因子(維度)和題項(xiàng)對應(yīng)關(guān)系。使用KMO和Bartlett檢驗(yàn)進(jìn)行效度驗(yàn)證，公因子方差未存在低于0.4的情況無需進(jìn)行刪除，KMO值為0.720，介于0.7～0.8之間，研究數(shù)據(jù)適合提取信息,從側(cè)面反映出效度較好。

3.2 隨機(jī)森林模型分析

基于以上理論分析，將年齡、農(nóng)民擁有土地畝數(shù)、注冊資金、產(chǎn)業(yè)鏈完善度、合作社年利潤(萬元)、農(nóng)民入社可支配總收益(每年)、政府支持資金數(shù)額(萬元)、提供就業(yè)崗位數(shù)、解決貧困戶就業(yè)個(gè)數(shù)、機(jī)會(huì)成本項(xiàng)作為自變量，而將是否愿意入社作為因變量進(jìn)行決策樹建模[2-5]，總共有373個(gè)樣本參與分析，訓(xùn)練集比例設(shè)置為0.8，決策樹數(shù)目為100棵，樹最大深度不做限制，進(jìn)行隨機(jī)森林建模。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)的第一行是分裂該節(jié)點(diǎn)所用的屬性名字及分裂指標(biāo)；gini表示判斷純度的指標(biāo)；samples是該節(jié)點(diǎn)所含樣本數(shù)量；value表示不同的類別分別有多少樣本數(shù)，樣本數(shù)量最多的那個(gè)類別為該節(jié)點(diǎn)的類別。

通過隨機(jī)森林的樣本集和測試集，得到各項(xiàng)自變量的特征權(quán)重為:農(nóng)民入社可支配總收益(/年)所占比重為17.41%；產(chǎn)業(yè)鏈完善度所占比重為12.04%；機(jī)會(huì)成本所占比重為11.10%；政府支持資金數(shù)額(萬元)所占比重為10.51%；注冊資金所占比重為9.97%；農(nóng)民擁有土地畝數(shù)所占比重為8.39%；提供就業(yè)崗位數(shù)所占比重為7.93%；以上7項(xiàng)特征的比重合計(jì)占77.36%；剩余3項(xiàng)年齡、合作社年利潤(萬元)、解決貧困戶就業(yè)個(gè)數(shù)的比重分別為:7.84%、7.76%、7.05%。

表2 模型匯總表

本文根據(jù)上述數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，該模型的準(zhǔn)確度達(dá)到了74.55%，綜合的精度達(dá)到76.45%，綜合召回率也達(dá)到了74.55%，而f1-score的綜合值則達(dá)到了0.74。

3.3 十折交叉驗(yàn)證優(yōu)化

通過十折交叉驗(yàn)證，我們可以把原始的數(shù)據(jù)樣本劃分為若干個(gè)獨(dú)立的子集，從而提取其中的一些作為我們的模型，而另一些則被保留下來，以便我們可以對其進(jìn)行更準(zhǔn)確的預(yù)測。最后，我們可以計(jì)算每個(gè)子集的預(yù)測精度，以及其相應(yīng)的平均值[6]。

通過十折交叉驗(yàn)證(10-fold cross validation)，本文對數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次處理，從而得出更準(zhǔn)確的結(jié)果。首先，本文把其劃分為10份，并在其中挑選2個(gè)特征變量作為分類變量來構(gòu)建模型，最終得出平均結(jié)果。通過十折交叉驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)2作為一個(gè)最佳參數(shù)，并且在重新運(yùn)算隨機(jī)森林時(shí)，發(fā)現(xiàn)其預(yù)測精度有了很大改善，達(dá)到了0.78，這表明本文的研究方法非常有效。優(yōu)化后的變量特征權(quán)重分布如圖1所示。

圖1 解釋變量特征權(quán)重分布

由圖1可見，X6農(nóng)民入社可支配總收益(/年)為最為顯著的相關(guān)因子，X4產(chǎn)業(yè)鏈完善度顯著性較強(qiáng)。根據(jù)各解釋變量的偏依賴圖可知，X6與X4最重要，變量X6是其最為顯著的特征變量，其結(jié)果為0.56，非常接近0.6，故預(yù)測值與實(shí)際值之間有較好的異質(zhì)性。計(jì)算模型科恩kAppa指標(biāo)如式(2)所示:

P0通過計(jì)算各類別的準(zhǔn)確性，可以得到一組相同的樣本，這些樣本的平均值可能會(huì)比一組更準(zhǔn)確，這些平均值可能會(huì)比一組更高，而這些平均值的n則可能會(huì)比一組更高。a1,a2,···,acb1,b2,···,bc隨機(jī)森林的ROC曲線如圖2所示，可以直觀展示隨機(jī)森林的預(yù)測效果，該方法利用多個(gè)閾值來評估多個(gè)參數(shù)的靈活度，并用這些參數(shù)來表示其對應(yīng)的閾值。然后，本文用這些閾值作為參數(shù)，并用1-閾值作為參數(shù)來構(gòu)建一條曲線，其中，曲線的下部分?jǐn)?shù)較多，表明該方法的精度較高。

圖2 ROC曲線圖

4 提高農(nóng)民入社率的對策建議

基于對影響農(nóng)民入社意愿關(guān)鍵因素的調(diào)查分析，本文提出如下切實(shí)可行的針對性建議:

4.1 提高入社農(nóng)民可支配總收入

農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是農(nóng)業(yè)發(fā)展的動(dòng)力和基礎(chǔ)。首先，加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)研究的投入，提高資金使用效率，使資本成為創(chuàng)新的引擎，使創(chuàng)新成為發(fā)展的動(dòng)力；其次，建立農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)一支高素質(zhì)的“三農(nóng)”隊(duì)伍。組建新型農(nóng)民專業(yè)合作社聯(lián)合社，建立起全鏈條服務(wù)系統(tǒng)，增加農(nóng)民收入保障。當(dāng)農(nóng)村合作社可以生產(chǎn)出具有科技附加值的農(nóng)產(chǎn)品時(shí)，不必進(jìn)行價(jià)格競爭，也能夠提高企業(yè)效益，提高農(nóng)民可支配總收入，增強(qiáng)農(nóng)民的入社意愿；最后，農(nóng)產(chǎn)品期權(quán)交易可以幫助農(nóng)民降低風(fēng)險(xiǎn)，并幫助其進(jìn)行套期保值。然而，由于保證金比例較高，并且需要嚴(yán)格監(jiān)管，因此并不適用于中小投資者。但是，大型農(nóng)村合作社則可以通過創(chuàng)建農(nóng)產(chǎn)品期權(quán)來穩(wěn)定相關(guān)產(chǎn)品的價(jià)格，從而確保農(nóng)民的預(yù)期收益，因此，農(nóng)民入社后種植農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)降低，收益將會(huì)得到保障。在此情況下，農(nóng)民入社意愿將顯著提高。

4.2 完善產(chǎn)業(yè)鏈

首先，政府建立標(biāo)準(zhǔn)化的原材料供給基地，以滿足人們對于優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的需求；其次，提升精細(xì)化深加工，實(shí)現(xiàn)加工副產(chǎn)物的循環(huán)利用；再次，搭建一體物流網(wǎng)，構(gòu)筑完善的物流服務(wù)平臺；最后，推動(dòng)綠色價(jià)值轉(zhuǎn)化，將農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值轉(zhuǎn)化，打造聚合生產(chǎn)、加工、營銷、資源養(yǎng)護(hù)的綠色全產(chǎn)業(yè)鏈經(jīng)營模式。例如，長春市的玉米秸稈產(chǎn)業(yè)鏈可以參考該模式來完善自身產(chǎn)業(yè)鏈，以此獲得更多的經(jīng)濟(jì)收益。

4.3 積極發(fā)展企業(yè)+合作社+農(nóng)戶模式

建立企業(yè)和農(nóng)戶利益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的長效機(jī)制，發(fā)展企業(yè)+合作社+農(nóng)戶模式[7]，即在龍頭企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)下，組建相應(yīng)的合作社，并且合作社可以代表農(nóng)戶與企業(yè)簽訂合同，組織農(nóng)戶進(jìn)行一系列發(fā)展生產(chǎn)活動(dòng)。合作社可以對農(nóng)戶進(jìn)行相關(guān)專業(yè)的技術(shù)培訓(xùn)，農(nóng)戶可以從事相關(guān)工作來獲取收益，即在此過程中，合作社發(fā)揮了橋梁和紐帶作用，既可以保護(hù)單個(gè)農(nóng)戶的利益，也保證了企業(yè)和農(nóng)戶之間的履約率。在此發(fā)展模式下，更多的農(nóng)戶將會(huì)更加積極地加入農(nóng)村合作社。

5 結(jié)語

本文通過對長春農(nóng)村合作社的實(shí)地調(diào)研、理論分析和實(shí)證分析，表明影響長春市農(nóng)民入社率的主要因素是農(nóng)民入社可支配總收入、產(chǎn)業(yè)鏈完善度、機(jī)會(huì)成本。因此，本文針對以上影響因素提出提高農(nóng)民入社率的三點(diǎn)建議:一是提高入社農(nóng)民的可支配總收入；二是完善產(chǎn)業(yè)鏈；三是積極發(fā)展企業(yè)+合作社+農(nóng)戶模式。這一提高長春市農(nóng)民入社率的思路經(jīng)過適當(dāng)性調(diào)整應(yīng)用于東北地區(qū)其他省市，從而整體提高東北地區(qū)農(nóng)民入社率，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，提高經(jīng)濟(jì)質(zhì)量，有助于解決鄉(xiāng)村地區(qū)發(fā)展不平衡、不充分的問題。