2014-2020年國家農民專業合作社示范社基本信息數據集

摘要：國家農民專業合作社示范社是在國家層面上設立的示范組織，旨在推廣和示范農民專業合作社的良好經驗和做法，它由政府支持和引導，享受特殊政策和資源支持，并承擔著示范引領的責任。構建國家示范社基本信息數據集可以為評估合作社扶持政策效果提供數據基礎，在此基礎上可以為政府制定新型農業經營主體高質量發展政策提供決策參考。該數據集以《國家農民專業合作社示范社評定及監測暫行辦法》（農經發〔2013〕10號，以下簡稱“《辦法》”）為依據，搜集整理了2014-2020年國家相關部委公示的國家農民專業合作社示范社名錄，并為其匹配了入選、移出國家示范社名單的年份，以及成立年份、退出（注銷、吊銷）年份、所在地縣級行政區劃等信息，最終形成了囊括1萬余家國家示范社基本信息的數據集，并在此基礎上構成面板數據。通過該數據集，可以更好地了解不同地區優質農民合作社的生命周期和存續情況，深入分析合作社高質量發展的區域差異及其背后的驅動因素。

關鍵詞：國家農民專業合作社示范社；面板數據；新型農業經營主體；合作社高質量發展

1? 引言

我國農村經濟發展長期面臨小農經濟、資源配置不合理、農產品市場化程度不高等問題。農業生產規模小、資金有限，在技術支持和社會服務方面得不到有效支持，導致長期存在生產潛力難以充分發揮的問題。為此，國家出臺了鼓勵農民合作經營的政策，并推動農民專業合作社的建立。2007年《中華人民共和國農民專業合作社法》正式頒布，該法為農民專業合作社的組織和運行提供了法律依據和規范，促進了農民合作經營的發展。根據該法，農民專業合作社可以通過合作經營、集中采購和銷售、技術支持等方式，提高農民的生產效率和經濟收益，促進農村經濟的發展。此后，國家陸續出臺了相關配套政策和措施，推動農民專業合作社的發展，并于2013年開始實施國家農民專業合作社示范社（以下簡稱“國家示范社”）試點工作，進一步推動農民專業合作社的發展。

目前，示范社研究已成為新型農業經營主體研究的重要組成部分。然而，現有研究中多數集中于考察示范社的優勢及其正向溢出效應（即示范效應）。已有研究表明，在農業標準化以及經營服務和農產品質量安全建設等方面[1，3]，示范社明顯優于非示范社。此外，示范社對農戶社會資本提升效果也更為明顯[2]。合作社的示范級別是對合作社現有能力的綜合考量，體現了合作社的規范程度[8]。示范級別越高，獲得的外界資金及政策支持越多，未來發展空間越大[9]。根據示范社的示范效應，可以將示范社作為高質量合作社的代表，為其他合作社的高質量發展提供指導[4，7]。然而，也有研究表明示范社存在一定程度的負向溢出效應。陳銳等[5]發現，盡管示范社通過示范基地建設和合作社的學習模仿，可以促進周邊合作社發展水平的提升，但政策資源的競爭也可能限制周邊合作社的發展。

雖然國內許多專家學者對示范社進行了深入研究，但已有研究所用數據大多來自調研數據，而非全量示范社數據。因此，研究結果仍會受到樣本選擇的限制和采樣誤差的影響。本文構建的2014 -2020年的國家示范社基本信息數據集提供了近似的全量數據，可以更準確地反映國家示范社的整體特征和演變趨勢。將這套數據集與其他相關數據進行匹配，可以獲得有關國家示范社更多維度的信息。例如，將其與中國工商企業注冊數據庫的經營異常信息進行匹配，可以獲得國家示范社的異常經營情況[6]。

2013年發布的《辦法》第八條規定，國家示范社每兩年評定一次；第十三條規定，實行兩年一次的監測評價制度；第十四條規定，監測合格的國家示范社，以農業部文件確認并公布。監測不合格的或者沒有報送監測材料的，取消其國家示范社資格，從國家示范社名錄中刪除。 以上述文件為基礎，我們首先構建了2014—2020年國家示范社面板數據集[ 從2021年開始，國家不再公示監測合格名單，只公示新認定名單，因此，該份數據集面板年份僅收錄至2020年。]，包含該時間區間內農業部公示的1萬多家國家示范社的相關信息。并進一步將其與浙大卡特-企研中國涉農研究數據庫（以下簡稱“CCAD”）數據庫進行匹配，擴充了“（登記注冊）成立年份”（以下簡稱“成立年份”）、“吊銷年份”（以下簡稱“退出年份”）、“行政區劃代碼”等其他基本信息，共獲得合計約4.7萬條數據。這一數據集將進一步推動國家示范社的相關研究。

2? 數據采集與處理

2.1? 名單數據采集

根據《辦法》，我們繪制了國家示范社評定及監測流程圖（圖1）。因為該《辦法》牽頭部門為中國農業農村部，故名錄數據主要來自農業農村部網站的公示名單。構建該數據集的名單包括2014年、2016年、2018年、2020年新認定名單，以及2015年第一次監測合格名單、2017年第二次監測合格名單、2019年第三次監測合格名單。共計7份名單，各年份具體數據量見表1。

2.2? 數據處理

2.2.1? 國家示范社名錄清理及數量統計

采集到的2014、2016、2018、2020年度的數據，僅包含當年新認定的國家示范社，不含歷史存量；2015、2017、2019年度的數據，僅包含當年監測合格的國家示范社名單，不包含上一年度新認定部分（注：上一年度新認定名單不在本年度監測范圍之內）。故以上幾份數據（除2014年外）都不是當年存續的完整國家示范社名單，需要根據國家示范社的評定和監測規則，進一步計算當年存量。具體計算公式如下：

國家示范社當年存量（奇數年份）=當年監測合格部分+上一年度新認定部分（減去“二者交集部分”，若有[ 國家示范社每兩年評定一次（偶數年份），每兩年監測一次（奇數年份）。理論上，兩個相鄰年份是不可能存在重復數據的。然而根據實際采集的認定和監測名單，我們發現，2014年新認定的示范社與2015年監測合格的示范社存在336家重復，2016年新認定的合作社與2017年監測合格的示范社存在9家重復。]）

國家示范社當年存量（偶數年份）=上一年度國家示范社存量+當年新認定部分（減去“二者交集部分”，若有）

在構建國家示范社名錄面板數據之前，我們必須首先對上述7份名單進行縱向的融合匹配。主要基于CCAD中唯一識別的全量合作社名錄，實現7份名單中國家示范社的唯一識別和縱向融合。

2014—2020年各年國家示范社存量數據的計算過程如下：

- 2014年國家示范社存量：2014年新認定部分，3767家。

- 2015年國家示范社存量：

① 2015年監測合格部分，3292家；

② 2014年新認定部分（每兩年監測一次，2014年新認定部分不在2015年監測范圍內），3767家。

取二者并集，共6723家（3292+3767-336=6723）。

- 2016年國家示范社存量：

① 2015年國家示范社，6723家；

② 2016年新認定部分，914家。

取二者并集，共計7628家（6723+914-9=7628）。

- 2017年國家示范社存量：

① 2017年監測合格部分，5106家；

② 2016年新認定部分（2016年新認定部分不在2017年監測范圍內），914家。

取二者并集，共計6011家（5106+914-9=6011）。

- 2018年國家示范社存量：

① 2017年國家示范社，6011家；

② 2018年新認定2082家。

取二者并集，共計8093家（6011+2082=8093）。

- 2019年國家示范社存量：

① 2019年監測合格部分，4875家；

② 2018年新認定部分（2018年新認定部分不在2017年監測范圍內），2082家。

取二者并集，共計6957家（4875+2082=6957）。

- 2020年國家示范社存量：

① 2019年國家示范社，6957家；

② 2020年新認定1759家。

取二者并集，共計8716家（6957+1759=8716）。

通過以上步驟得到每一年國家示范社存量數據統計結果如表2的結果（1）所示。

2.2.2? 橫向匹配添加字段，獲得國家示范社基本信息

（1）添加“入選年份”和“移出年份”字段

為方便進一步使用，我們在名錄面板數據的基礎上，增加“入選年份（IN_YEAR）”字段，用于表示每家合作社被初次評定為國家示范社的年份，增加“移出年份（OUT_YEAR）”字段，用于表示每家合作社被首次排除在國家示范社名單之外的年份。根據以上定義，同一示范社在面板數據中出現的最早年份即為該示范社的入選年份，在面板數據中出現的最晚年份的下一年即為該示范社的移出年份。

值得注意的是，國家示范社的評定自2014年開始實施，每兩年評定一次。理論上，“入選年份”字段的取值只可能是2014年、2016年、2018年、2020年這4個新認定時間，以及2015年第一次監測時間。然而根據實際統計結果，我們發現，少部分示范社的“入選年份”取值為2017年和2019年，這不符合邏輯。因此，我們對這部分示范社的"入選年份"做了特殊處理，將其替換為空值Null。

（2）增加“成立年份”和“退出年份”字段

為方便學者查看一家示范社在正式成立之后，花多長時間入選國家示范社名錄，以及該示范社當前的存續狀態與存活時長，我們為其匹配上了“成立年份”和“退出年份”兩個字段。值得注意的是，部分合作社在完成國家示范社認定之后，再去市場監管部門補辦注冊手續，即存在部分示范社"成立年份"要晚于或等于其“入選年份”的情況。例如，“黃梅縣康宏優質稻種植專業合作社”在2014年被認定為國家示范社，但其在市場監管部門正式登記注冊的時間為2015年。

根據前文的計算邏輯，偶數年份國家示范社存量等于上一年度國家示范社存量與當年新認定示范社的并集。而國家示范社每兩年監測一次，存在少數示范社在認定當年或第二年退出市場的情況。對于這種情況，我們以各年年底合作社的經營狀態，作為是否入選當年名錄的判斷標準，也就是說，這部分退出的示范社應當從當年和第二年的示范社存量中剔除。因此，我們在前文處理的基礎上，進一步剔除了退出年份早于或等于面板年份的記錄。最終，2014-2020年國家示范社存量數據統計結果如表2的結果（2）所示。

2.2.3? 其他處理事項

（1）關于地址信息相關字段的處理

鑒于采集到的國家示范社地址信息大部分僅精確到省一級，只有極少部分能夠精確到地市級。為方便使用，我們利用CCAD中包含的合作社注冊地信息，為本表增加了“行政區劃代碼”和“省份”兩個字段，并與采集到的原始地址信息進行核對，從而進一步校驗前期數據融合匹配的準確性。

（2）關于"示范社類型"字段的處理

鑒于收集到的2015年第一批監測合格名單缺少“示范社類型”字段，所以只能通過其他幾份名單對其進行補充。而部分2015年監測合格的示范社后續退出了，因此其他幾份名單未能完全補充2015年缺失的“示范社類型”信息。對于這部分示范社，其“示范社類型”字段記為空值Null。此外，各個年份對示范社類型的表述不一致，除缺失值以外，我們將其統一為“農業”、“林業”和“供銷”三類。

3? 數據內容

本數據集包含文本數據及圖像數據兩項。共計47794條信息，其中文本數據47784條，圖像10張。

3.1? 文本數據

最終處理得到的數據集共計47784條記錄，囊括11444家國家示范社基本信息，包含序號（NUM）、國家示范社樣本ID（SAMPLE_ID）、國家示范社名稱（ENTNAME）、國家示范社統一社會信用代碼（UNISCID）、示范社類型（TYPE）、面板年份（YEAR）、省份（PROVINCE_CN）、縣級行政區劃代碼（CNTY）、成立年份（ES_YEAR）、退出年份（END_YEAR）、入選年份（IN_YEAR）、移出年份（OUT_YEAR）等字段。樣例數據如表3所示。

3.2? 圖像數據

根據2014—2020年各年國家示范社的入選、移出數量，我們繪制了3幅國家示范社歷年數量變化折線圖，根據2014—2020年各年國家示范社的分省統計數據，我們繪制了2014—2020年各年國家示范社存量分省分布情況圖，共計7幅圖。合計10幅圖像，部分圖像樣本示例如圖2和圖3所示。

4? 質量控制與技術驗證

數據質量具體控制細節已在數據采集和處理方法章節展現，可以將其總結為以下3點：

數據收集和錄入：我們從權威網站搜集整理了2014年、2016年、2018年、2020年新認定名單，以及2015年第一次監測合格名單、2017年第二次監測合格名單、2019年第三次監測合格名單。確認了數據的準確性與完整性，避免數據輸入錯誤或遺漏。

數據匹配與清洗：我們在獲取完整的國家示范社名單基礎之上，通過序貫匹配法，為示范社匹配上了統一社會信用代碼、示范社類型、省份、縣級行政區劃代碼、成立年份、退出年份、入選年份、移出年份等字段，并檢查和糾正了數據中的錯誤、重復和不一致性，比如剔除了退出年份早于或等于面板年份的記錄。

數據驗證：每進行一步數據處理，我們都會隨機抽取部分樣例數據，通過比對和驗證數據與原始來源或其他相關數據的一致性和合理性，確保數據準確可靠。此外，我們還將收集與處理后的數據進行繪圖，以便直觀地判斷過程是否穩定和可控。

總之，在數據采集和處理的過程中，我們制定和執行了標準化的操作程序（SOP），繪制了操作流程圖，明確了各環節職責要求，確保數據處理流程按照規定的標準和要求進行，以減少人為誤差和提高一致性，提高了工作效率和質量。

5? 數據價值與使用建議

該數據集提供了接近全量的1萬余家國家示范社信息，可以為研究國家農民專業合作社示范社的發展和影響因素提供重要基礎。數據集包含了國家示范社的基本信息，如名稱、統一社會信用代碼、成立年份、退出年份等，可用于直接進行分析或者作為抽樣框助力開展國家示范社的抽樣調查。提供了國家示范社的類型、入選年份、移出年份、縣級行政區劃代碼、所在省份等信息，可以用于地理分布分析和區域差異比較研究。具體而言，通過該數據集可以進行以下分析研究：①結合面板年份數據，進行國家示范社的發展趨勢分析，比較不同類型國家示范社的發展情況，探討影響各地國家示范社發展的因素。②利用統一社會信用代碼或者國家示范社樣本ID進行數據關聯與匹配，與其他數據集進行整合分析，深入探究國家示范社與非國家示范社、其他新型農業經營主體的關系。③基于縣級行政區劃代碼信息，進行更細致的地理分析，研究國家示范社在不同縣域的分布和示范效應。

6? 數據可用性

中國科技資源標識碼（CSTR）：17058.11.sciencedb. agriculture.00091；

數字對象標識碼（DOI）：10.57760/sciencedb. agriculture.00091。

允許公開訪問，限制性獲取。

作者分工與貢獻

楊奇明，總體方案設計及論文撰寫。

施丹燕，數據整理及分析、組織實施與數據校對、數據質量控制與綜合管理。

沈夢露，總體方案設計及論文撰寫。

黃穎，數據可視化。

倫理聲明

本研究未涉及倫理。

利益沖突聲明

作者聲明，全部作者均無會影響研究公正性的財

務利益沖突或個人利益沖突。

參考文獻

[1] 王軍，苑鵬，馬旺林.農民專業合作社示范社的示范效應分析——基于8省12縣市614家農民專業合作社的比較研究[J].學習與實踐， 2021（1）：29-41.

[2] 張連剛，陳卓.農民專業合作社提升了農戶社會資本嗎？——基于云南省506份農戶調查數據的實證分析[J].中國農村觀察，2021（1）： 106-121.

[3] 劉杰，李聰，李樹茁.示范合作社的農業標準化效應——基于ESR模型的計量分析[J].農業技術經濟，2023（5）：98-112.

[4] 芮旸，楊鈺華，韓靜，等.縣域高質量果業專業合作社發育的空間歸因——基于陜西省省級示范社數據[J].中國農業資源與區劃，2021， 42（5）：82-92.

[5] 陳銳，張社梅.示范抑或擠出？——農民合作社示范社的空間溢出效應[J].中國農村經濟，2022（11）：122-144.

[6] 梁巧，白榮榮，邵科.順其自然還是引導退出——基于空殼社對正常合作社發展的影響研究[J/OL].農業技術經濟（2023-06-14）：1-17. DOI：10.13246/j.cnki.jae.20230613.001.

[7] 高靜，周吉.合作社高質量發展促進農業綠色生產率提高的機理與實效[J/OL].中國農業資源與區劃（2023-08-04）：1-12.（中國知網）[2023-12-08]

[8] 張征華，甘余超，曾皓.供給側結構性改革背景下的農民合作社績效評價[J].江蘇農業科學，2017，45（19）：63-67.

[9] 白慧，陳彤.基于因子分析聯合熵值法的伊犁州種植業農民專業合作社績效分析[J/OL]. 中國農業資源與區劃（2023-04-18）：1-12.（中國知網）[2023-12-12].

[10] 楊丹，唐羽.合謀視角下的農民合作社績效與評級[J].農業技術經濟，2019（3）：75-86.

[11] 劉駿，張穎，艾靚，等.利潤追逐：合作社盈余分配制度的選擇動力[J].農業經濟問題，2018（4）：49-60.

[12] 羅慶，王藝霏，周曉慶，等.中國農民專業合作社空間格局及其影響因素[J/OL].中國農業資源與區劃（2023-10-24）：1-15.（中國知網） [2023-12-12].

[13] 劉帥，郭焱，田歐南.農民專業合作社分布特征及原因分析——以首批農民專業合作社示范社為例[J].地理科學，2014，34（3）： 316-321.

[14] 張連剛，陳星宇，謝彥明.農民專業合作社參與和鄉村治理績效提升：作用機制與依存條件——基于4個典型示范社的跨案例分析[J].中國農村經濟，2023（6）：139-160.

[15] 孫天合，馬彥麗，孫永珍.農民專業合作社理事長提高社員有效參與的行為意向研究[J].農業技術經濟，2021（11）：130-144.

引用格式：楊奇明，施丹燕，沈夢露，黃穎.2014-2020年國家農民專業合作社示范社基本信息數據集[J].農業大數據學報，2024，6（1）： 94-102. DOI： 10.19788/ j.issn.2096-6369.100006.

CITATION： YANG QiMing， SHI DanYan， SHEN MengLu， HUANG Ying. Panel Data Set of The National Model Society of Specialized Farmers' Cooperatives from 2014 to 2020[J]. Journal of Agricultural Big Data， 2024，6（1）： 94-102. DOI： 10.19788/j.issn.2096-6369.100006.

Panel Data Set of The National Model Society of Specialized Farmers' Cooperatives from 2014 to 2020

YANG QiMing1， SHI DanYan2， SHEN MengLu2*， HUANG Ying2

1. Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 310000， China; 2. Qiyan Data Technology （Hangzhou） Co.， Ltd， Hangzhou 310000， China

Abstract： The National Model Society of Specialized Farmers' Cooperatives is a model organization established at the national level to promote and demonstrate the good experience and practices of specialized farmers' cooperatives. It is supported and guided by the government， enjoys the support of special policies and resources， and assumes the responsibility of leading by example. The construction of basic information data set of national model cooperatives can provide data basis for evaluating the effect of cooperative support policies， and on this basis can provide decision-making reference for the government to formulate high-quality development policies for new agricultural business entities. Based on the Interim Measures for the Assessment and Monitoring of National Demonstration Cooperatives for Specialized Farmers （Agricultural Economic Development （2013） No. 10， hereinafter referred to as the Measures）， this data set collects and collates the list of National Demonstration Cooperatives for Specialized Farmers published by relevant ministries and commissions from 2014 to 2020， and matches the years when they were selected and removed from the list of National Demonstration Cooperatives. As well as the year of establishment， the year of withdrawal （note cancellation）， and the county-level administrative division of the location， the panel data including the information of more than 10，000 national model cooperatives are finally formed. Through this data set， we can better understand the life cycle and survival of high-quality farmer cooperatives in different regions， and deeply analyze the regional differences in the high-quality development of cooperatives and the driving factors behind them.

Keywords： The National Model Society of Specialized Farmers' Cooperatives; panel data; new agricultural business entities; high-quality development of cooperatives