农机合作社绩效评价方法及应用

摘要：农机合作社作为新型农业经营主体，科学客观评价其发展的绩效水平对农机合作社的健康发展、促进乡村振兴具有重要意义。结合新阶段农机合作社发展现状、特点及评价需求，创建基于六维平衡计分卡（6D-BSC）的绩效评价指标体系设计新方法，并依其设计涵盖经营规模、学习与成长、技术效果、经济效果、绿色发展和受益群体六个方面的评价指标体系；创建基于主成分分析方法（PCA）的指标权重计算方法并依其确定各指标权重值；改进基于模糊多准则（VIKOR）方法的绩效评价准则。三种方法有机结合使评价指标体系建立更加合理，评价结果更加准确。以黑龙江省14个地市（县）的农机合作社为研究对象进行实证研究，评价结果显示，农机合作社总体绩效水平可以划分为六个层次，其中齐齐哈尔市农机合作社总体绩效水平最高处于第一层次，绥化市农机合作社运营效果突出处于第二层次，哈尔滨市、黑河市农机合作社总体绩效水平较高处于第三层次。

关键词：农机合作社；绩效评价；六维平衡计分卡；主成分分析法；模糊多准则方法

中图分类号：S23；F325.2

文献标识码：A

文章编号：2095-5553（2024）12-0297-08收稿日期：2023年5月19日

修回日期：2023年8月24日

*基金项目：国家大豆产业技术体系专项资金项目（CARS—04—PS27）；国家重点研发计划项目（2021YFD2000405—2）

第一作者（通讯作者）：乔金友，男，1969年生，黑龙江大庆人，博士，教授，博导；研究方向为农业系统工程与农业生产物流。E-mail：qiaojinyou@163.com

Performance evaluation method and application of agricultural machinery cooperatives based on methods of 6D-BSC and improved PCA and VIKOR

Qiao Jinyou^{1， 2}， Meng Shuangfeng³， Hong Kui^{1， 2}， Guo Xiangyu⁴， Chen Haitao^{1， 2}

1. College of Engineering， Northeast Agricultural University， Harbin， 150030， China; 2. Heilongjiang Province Technology Innovation Center of Mechanization and Materialization of Major Crops Production， Harbin， 150030， China; 3. Northeast Normal University Library， Changchun， 130024， China; 4. College of Economics and Management， Northeast Agricultural University， Harbin， 150030， China）

Abstract： As a new type of agricultural production and management organization， scientific and objective evaluation of the performance level of agricultural machinery cooperatives is of great significance to the healthy development of agricultural machinery cooperatives and the promotion of rural revitalization. Combined with the development status， characteristics and evaluation needs of agricultural machinery cooperatives in the new stage， a new method for designing the performance evaluation index system based on the six-dimensional balanced scorecard （6D-BSC） was created， covering business scale， learning and growth technical effects， economic effects， beneficiary groups and green development. A weight calculation method was created based on the method of principal component analysis （PCA） and the weight value of each index was determined according to it， and the performance evaluation criterion based on fuzzy multi-criteria （VIKOR） method was improved. The evaluation index system will be more reasonable and the evaluation results become more accurate based on the new evaluating method combined with the above-mentioned three improved methods. Total agricultural cooperatives in each of 14 cities in Heilongjiang Province were taken as research objects， and evaluation results show that the overall performance level of agricultural machinery cooperatives of each city can be divided into six layers. Among them， the overall performance level of agricultural machinery cooperatives in Qiqihar is the highest in the first level， the operation effect of agricultural machinery cooperatives in Suihua is prominent in the second level， and the overall performance level of agricultural machinery cooperatives in Harbin and Heihe is relatively high in the third level.

Keywords： agricultural machinery cooperatives; performance evaluation; six-dimensional balanced scorecard; improved principal component analysis method; fuzzy multi-criteria method

0 引言

2023年中央一号文件指出：深入开展新型农业经营主体提升行动，支持家庭农场组建农民合作社、合作社根据发展需要办企业，带动小农户合作经营、共同增收。近年来，我国大力发展农机合作社，截至2022年全国农机服务组织19.64万个，其中农机专业合作社7.83万个^［1］，黑龙江省已建设现代农机专业合作社1 481个。农机合作社在促进土地流转、促进劳动力转移等方面取得可喜成绩，有效促进了粮食增产、农业增效和农民增收。但是一些地区的农机合作社资金匮乏^［2］，内部监督制度缺失^［3］，运行效果不好，缺乏有效的绩效评价机制和方法，不利于合作社的健康发展和有效的分类指导。结合农机合作社发展现状及特点，建立科学系统的评价体系对合作社绩效水平评价、健康可持续发展具有重要意义。

国外学者由一般农民合作社绩效评价问题入手进行了较多研究，主要集中在合作社的社会绩效、财务绩效评价角度及方法和合作社绩效影响因素等方面。Peterson等^［4］认为在测量合作社的绩效之前，应当考虑到合作社战略的多样性。Lorendah^［5］认为合作社能够有力地促进经济发展。Barton^［6］、Keeling^［7］等通过建立财务绩效评价指标体系来反映合作社的绩效水平。Sexton等^［8］认为合作社的绩效应该从技术、分配、规模、价格、效率等方面来测度。Sexton^［9］运用方差假设方法考察了在不同市场结构下合作社与企业的行为差异和在均衡状态下的不同情况。Ferrier等^［10］运用FARRELL径向效率方法比较了合作社和投资者所有企业的效率。Akridge等^［11］应用可变成本函数将投入品供应合作社与投资者所有企业两者相比较，发现合作社对于非厂房的固定资产具有更高的使用效率。Rajaei等^［12］明确提出合作社中董事会的构成对合作社绩效具有一定的影响，特别强调了合作社理事长的个人素质与专业水平的重要性。Hogeland^［13］、 Mahazri^［14］、Herbel^［15］等认为合作社的战略眼光，可持续发展计划，社长的社会、人脉资源以及普通社员参与合作社日常管理的程度都对合作社的绩效有不可忽视的作用。

国内学者对合作社绩效评价问题的研究主要集中在评价指标体系构建和评价方法两个方面。徐旭初^［16］构建了基于行为性绩效和产出性绩效的农民专业合作社绩效评价指标体系。程克群等^［17］从组织运营、经营活动、社员收益、企业规模和社会效益5个方面构建农民专业合作社的绩效评价指标体系。陈共荣等^［18］基于传统的四维平衡记分卡从财务、客户、内部运营、学习成长4个维度构建绩效评价指标体系。罗颖玲^［19］、张永强^［20］等均以生态、经济、社会3个方面为基础，从不同角度建立农民专业合作社绩效评价指标体系。娄峰等^［21］从组织规模、组织发展、生产行为、外部绩效、成员收益、组织建设6个方面构建农民专业合作社绩效评价指标体系。黄婉婷等^［22］构建了涵盖评价目标、评价维度、评价因子、评价指标4个层次的农机合作社绩效评价指标体系。张晓雷等^［23］从经济绩效、发展绩效、社会绩效出发，构建联合社绩效评价指标体系。

综上所述，国外多从财务绩效、社会绩效等方面分析评价合作社建设与发展效果，国内则更多从技术效果和经济效果等方面评价农民专业合作社的绩效水平。但相关文献仅从少数侧面评价合作社绩效水平，评价指标体系存在片面性和局限性等问题，而且国内大都将研究对象聚焦于农民专业合作社，关于农机合作社绩效评价方面的文献少见报道，更缺乏具有针对性的绩效评价理论与方法。

因此，结合生产实际创建基于6D-BSC的农机合作社绩效评价指标体系、确定基于PCA的指标权重计算方法、改进基于VIKOR方法的绩效评价方法，并以黑龙江省14个地市（县）农机合作社为研究对象对其绩效进行全面评价研究，具有理论与实际意义。

1 基于6D-BSC农机合作社绩效评价指标体系构建

1.1 农机合作社评价指标体系设计原则

目前，农机合作社资源、管理方式、自然条件等不同，导致其规模、经营面积等均有不同，设计评价指标体系时，不但要使指标具体、明确、具备较强的可操作性，要结合农机合作社的发展形势、现状特点及具体需求，同时，也要考虑到农机合作社发展对社会经济发展的贡献，系统科学构建农机合作社绩效评价指标体系。具体应遵循以下几点原则。

1）

符合生产实际，突出特色原则。近年来，作为一种新型的农业生产经营主体，农机合作社发展较快且在社会经济发展中起到了重要作用。因此，设计农机合作社绩效评价指标体系时，必须要考虑到农机合作社的阶段性发展特点，以期符合新阶段农业机械化生产实际。

2）促进可持续发展原则。资源持续利用和生态环境保护是农业发展的重要前提条件，评价农机合作社绩效水平要考虑充分发挥土地等农业资源的作用，节约有限的农业生产资源，注重减少农药化肥的投入量，保护农业生态环境，促进农业可持续发展。

3）可比性原则。由于各农机合作社经营面积、机具及人员配置水平等具有差异性，直接采用农机合作社技术经济统计指标评价其绩效可能不具可比性，因此选择和确定绩效评价指标时要采取有效措施保证各指标具有可比性。

4）系统性原则。设计农机合作社绩效评价指标体系要全面反映其发展的复杂性，涵盖反映其绩效水平的各个因素，且要能反映各因素之间及各因素与系统目标之间的客观关系。同时，指标体系必须层次清晰、结构合理、上下协调，要有严密的逻辑性，使得整个评价体系全面反映农机合作社绩效水平。

5）可操作性原则。尽量选择可量化的指标来评价农机合作社绩效水平，并且要保证指标数值可以容易查阅或通过计算可以获得，便于操作实施，能够真正发挥指标体系的作用。

1.2 六维平衡积分卡设计

平衡计分卡（BSC）由美国的Robert Kaplan等于1992年提出，是一种建立企业绩效考评指标体系的方法^［24］。传统平衡计分卡从财务、客户、内部控制和学习与成长4个维度反映各方利益，建立评价指标体系。从利益相关者角度看，四维平衡计分卡只关注股东、客户和员工三方利益，忽略政府、债权人、供应商等相关者的利益，而这些被忽视的利益群体在某种程度上影响被评价组织的发展战略和绩效。鉴于此，结合农机合作社创建方式、经营环境及目标等特点，在传统平衡计分卡基础上，创建包括经营规模、学习与成长、技术效果、经济效果、绿色发展和受益群体等维度的六维平衡计分卡（6D-BSC）。经营规模、学习与成长、技术效果、经济效果4个维度围绕农机合作社内部生产经营效果进行评价，通过提高农机合作社学习与成长能力，使其经营规模及技术效果不断提高，为农机合作社带来更多绩效收益的同时支撑合作社的健康发展；绿色发展体现农机合作社发展过程中资源节约程度和生态保护水平，体现可持续发展目标，受益群体在传统BSC客户群体基础上，兼顾债权人、供应商、政府等供应链上各方利益。

6D-BSC结构如图1所示。基于6D-BSC构建绩效评价指标体系，既弥补传统平衡计分卡未能体现绿色等非财务目标的缺点，又符合农机合作社的特殊性需求。依据六个维度设计评价指标体系，以使评价指标能够关注更多的利益相关方，客观体现农机合作社实际运营状况和总体效益水平。

1.3 基于6D-BSC的评价指标体系构建

在上述原则的指导下，依据所设计的6D-BSC模型要求及系统工程、工程经济学思想与方法，设计农机合作社绩效评价指标体系涵盖六个层面、26个具体指标。具体如表1所示。

经营规模维度包括农机装备投资规模、入社户数、场库棚建筑面积、土地经营规模4个指标，可以反映农机合作社的经营规模大小。

学习与成长维度包含参加农业保险面积比例、组织培训次数、适度经营规模比例、订单式销售比重、农机补贴资金占比5个指标。组织培训次数是农机合作社学习与成长的基础，参加农业保险面积比例、适度经营规模比例、订单式销售比重是农机合作社发展成熟度的具体体现，农机补贴资金占比是农机合作社健康发展的保障。适度经营规模比例是合作社实际经营规模与充分发挥农机装备作用条件下最大经营规模之比，该指标反映合作社实际经营规模与其农机装备标准生产能力间的差距，反映农机装备作用发挥程度；订单式销售比重是合作社订单销售粮食量与粮食销售总量的比值，比值大可以有效减少农机合作社农产品库存，可以提高流动资金周转效率，有效降低农产品销售市场风险；农机补贴资金占比可为合作社提供政策和资金的双向支持，为合作社的建设发展注入强大的动力。

技术效果维度包括农产品产销率、自主品牌数、自营土地经营效率、全程机械化程度和主要农作物增产率5个二级指标，其中，自营土地经营效率为合作社自营土地经营收入与土地经营规模之比，比值越大说明合作社技术效果越好；全程机械化程度是农业生产各环节农业机械作业面积占总作业面积的比例，是反映农业机械化发展效果的重要指标。

经济效果维度包含单位面积农机作业成本、单位面积土地收入、单位面积代耕收入、装备投资利润率4个指标。其中，装备投资利润率为合作社年总盈余与装备投资额的比值，反映合作社单位投资创造年净收益额。

绿色发展维度从农村用电增量百分比、化肥深施面积增量百分比、劳动力节约量和农机柔性生产能力4个方面评价农机合作社绩效水平。农机柔性生产能力指农机合作社的农机装备对改变现有种植结构的适应程度，采用不同种植结构条件下农机装备的综合运用程度衡量柔性生产能力，依据相关政策及合作社所处区域的自然条件进行种植结构调整可以提高充分发挥土地及有限资源的利用效率。

受益群体维度包含从业者人均利润、人均提取公基金额度、社员人均增收额、供应链运行成本4个指标，从社员、从业者、供应链等多角度评价农机合作社相关受益群体的绩效水平。

2 基于改进PCA、VIKOR方法的农机合作社绩效评价方法

近年来，大多数文献采用层次分析法、专家赋权法等方法求取指标权重，但上述方法主观因素较强，影响权重计算结果。同时大部分学者采用层次分析法、因子分析法、专家赋权法、数据包络分析法、物元评价模型等方法来评价合作社绩效水平，然而这些方法较为单一，包含评价者主观因素，导致评价结果具有主观性，降低准确度。基于此，本文采用改进的主成分分析方法（PCA）计算指标权重，改进的模糊多准则VIKOR方法评价农机合作社绩效水平，计算、评价结果准确。

2.1 基于改进的PCA权重求解方法

主成分分析方法（PCA）是一种数学变换的方法，可以起到降低维度的作用，把多指标合成为少数几个相互无关的综合指标，其中每个主成分都能够反映原始变量的绝大部分信息。假设有 n 个评价对象， p 个观测指标，构成一个 n×p 阶的样本数据矩阵 X， 矩阵中 x_ij 表示第 i 个评价对象的第 j 个观测指标。

X=x₁₁/x₁₂/…/x_1p

x₂₁/x₂₂/…/x_2p

///

x_n1/x_n2/…/x_np

PCA的基本计算步骤如下。

步骤1：计算标准化矩阵。对样本数据矩阵中的每一元素进行标准变换，得到 z_ij， 进而得到标准化矩阵 Z。 z_ij 计算模型如式（1）所示。

z_ij=x_ij－x_j-/S_j i=1，2…n；j=1，2…p

x_j-=∑n/i=1x_ij/n

S_j²=∑n/i=1（x_ij－x_j-）²/n-1 （1）

式中： x_j- ——平均差；

S_j² ——方差。

步骤2：计算相关系数矩阵。在标准化矩阵的基础上，计算得到相关系数矩阵。

R=Z^TZ/n-1 （2）

式中： R ——相关系数矩阵；

Z^T ——标准化矩阵 Z 的转置。

步骤3：计算特征值及特征向量。解特征方程 |λI－R|=0， 分别求出特征值 λ_j 及相应的正交化单位特征向量 a_j。

步骤4：计算主成分贡献率。

l_b=λ_b/∑p/j=1λ_j j=1，2，…，p （3）

式中： λ_b ——

主成分 F_b 对应的特征值，一般取累计贡献率达85%～95%的特征值 λ₁，λ₂，…，λ_m 所对应的第1、第2、…、第 m（m≤p）

个主成分。

步骤5：计算主成分载荷。

g_jb=λ_ba_jb b=1，2，…，m;j=1，2，…，p （4）

式中： g_jb ——指标 X_j 在主成分 F_b 上的载荷；

a_jb ——向量 a_j 的第 b 个分量。

步骤6：计算指标权重。依据现有文献，主成分分析方法只能计算主成分权重，其计算模型如式（5）所示。

w_u=λ_u/∑u/j=1λ_j 1≤u≤m （5）

式中： w_u ——第 u 个主成分的权重；

λ_u ——主成分 F_u 对应的特征值。

鉴于式（5）仅能计算各主成分的权重，而无法计算具体评价指标的权重，依据上述相关思想，结合PCA相关参数的具体含义，重新建立各指标权重的计算模型，如式（6）所示。

w_j=（maxg_jk）l_k/∑p/j=1（maxg_jk）l_k （6）

式中： maxg_jk ——第 j 个指标的最大成分载荷；

l_k ——第 j 个指标的最大成分载荷对应的第 k 个成分的贡献率。

依据主成分分析求取原始评价指标权重关系如图2所示。

图2 指标权重求取关系图

Fig. 2 Relation diagram of index weights

依据PCA相关参数的含义，新建立的模型可计算得到每一个指标的权重。通过对评价指标的降维将原本相互影响的指标凝结成几个独立的主成分，再通过主成分数据定量的计算各原始评价指标的权重，避免了权重计算的主观性，使指标权重计算更客观、准确。

2.2 基于改进VIKOR方法的绩效评价方法

采用模糊多准则方法（VIKOR）对合作社绩效进行评价。VIKOR是Opricovic于1998年提出的一种基于理想解的多准则决策方法，其最大优点就是可以得到最接近理想解的方案^［25］。依据VIKOR的基本原理，其计算步骤如下。

步骤1：根据评价决策矩阵，找出正理想解 x^*_j 和负理想解 x^-_j。

x^*_j=（maxix_ij|x_ij∈I₁）或

x^*_j=（minix_ij|x_ij∈I₂） （7）

x^-_j=（minix_ij|x_ij∈I₁）或

x^-_j=（maxix_ij|x_ij∈I₂） （8）

式中： x^*_j ——正理想解；

x^-_j ——负理想解；

x_ij ——第 i 个合作社的第 j 个指标；

I₁ ——效益型指标准则集合；

I₂ ——成本型指标准则集合。

根据各指标的定义与生产实际情况将指标分为两类即效益型指标和成本型指标。其中供应链运行成本、单位面积农机作业成本、化肥深施面积增量百分比、农村用电增量百分比4个指标为成本型指标即越小越好，其余22个指标为效益型指标即越大越好。

步骤2：计算群体效益 S_i 和最小个别遗憾 R_i。

S_i=∑n/j=1w_j（x^*_j－x_ij）/x^*_j－x^－_j （9）

R_i=maxiw_j（x^*_j－x_ij）/x^*_j－x^－_j （10）

式中： w_j ——第 j 个指标的权重。

步骤3：计算综合指标 Q_i。

Q_i=vS_i-S^－/S^*－S^－+（1－v）R_i-R^－/R^*－R^－ （11）

式中： S ——最大群体效益；

S^- ——最小群体效益；

R ——最大个别遗憾；

R^- ——最小个别遗憾；

v ——准则多数重要程度，一般取 v=0.5。

步骤4：按照 Q 值由小到大的顺序将评价对象进行排序， Q 的值越小越好。

步骤5：确定妥协解。

条件1：可接受优势。

Q（d_i+1）－Q（d_i）≥1/n-1 （12）

式中： n ——地区；

d_i ——按 Q 值排序在第 i 位的评价对象。

条件2：可接受的决策可靠度。

根据 Q 值排序后，若排序第 i 方案的 S 值或 R 值比排序第 i+1 方案的值小，则排序第 i 的方案的决策可靠度可以接受。

上述确定妥协解的条件虽然思路清晰，但实际应用时不能将所有的评价对象进行排序，故对VIKOR方法确定妥协解的条件进行改进，具体如下。（1）若条件1、条件2同时满足，则 d_i 为最优妥协解。（2）若条件1满足，条件2不满足，则 d_i 和 d_i+1 都为妥协解。（3）若条件1不满足，则方案 d_i，d_i+1，…，d_t 均为妥协解，其中 d_t 需满足如下条件。 Q（d_t）－Q（d_i）≥1/n-1 t∈i+1，n （13）改进后，能清楚地看出条件1、条件2是否满足时对应的妥协解情况，若两个条件同时满足可以确定最优妥协解；若条件2不满足可以确定两个妥协解；若条件1不满足则可以确定多个妥协解，实际应用时可以实现对所有评价对象进行排序。

3 实证研究

以黑龙江省各地市农机合作社总体情况为研究对象，采取基于6D-BSD思想所建立的评价指标体系，采用改进的PCA方法计算指标权重，采用改进的VIKOR方法对其总体绩效水平进行评价分析。

1）主成分分析。依据前述原理对数据进行主成分分析。使用统计软件SPSS 23.0对指标数据进行分析计算，提取6个主成分得成分载荷矩阵如表2所示。依式（3）计算可得6个主成分的贡献率如表3所示。

2）计算指标权重。依据改进PCA原理，采用式（6）可求出黑龙江省农机合作社绩效评价指标的权重值如表4所示。

3）计算各地市农机合作社总体绩效评价。依据式（9）～式（11），采用Matlab R2016a编制计算机程序，计算得到 Q、 S、 R 值如表5所示。

依据式（12）、式（13）及改进VIKOR方法原理，将黑龙江省14个地市（县）的农机合作社绩效发展水平分为六个层次：齐齐哈尔市农机合作社总体绩效水平最高，建设效果最好；绥化市紧随其后；哈尔滨市、黑河市农机合作社总体绩效水平较高；佳木斯市农机合作社总体绩效处于全省中等水平；双鸭山、大庆、鹤岗、鸡西、七台河、伊春和牡丹江各市农机合作社绩效水平相对较低；大兴安岭、抚远县农机合作社发展空间较大，绩效水平有待提高。

4 结论

1）充分考虑农机合作社内部要素协调及可持续发展方向，兼顾与农机合作社相关各利益群体，创建基于6D-BSC的农机合作社绩效评价指标体系新方法，并依其设计涵盖内部经营、技术规模、学习与成长、成本与收入、绿色发展和受益群体六个方面、包括26个指标的农机合作社绩效评价指标体系，完善评价指标体系设计方法。

2）改进基于PCA的指标权重计算模型，并依其确定各指标权重值，解决原PCA方法不能求解指标权重问题，改进基于VIKOR方法的绩效评价准则，解决VIKOR方法原评价准则指向不明晰、操作性不强等具体问题；完善农机合作社绩效评价理论，填补新型农业生产经营组织绩效评价理论空白。

3）基于前述理论和方法对黑龙江省14个地市（县）农机合作社总体绩效水平进行评价研究，结果显示，黑龙江省14个地市（县）农机合作社总体绩效水平可以划分为六个层次。齐齐哈尔市农机合作社总体绩效水平最高处于第一层次，绥化市农机合作社运营效果突出处于第二层次，哈尔滨市、黑河市农机合作社总体绩效水平较高处于第三层次。评价结果符合黑龙江省农机合作社发展实际，为黑龙江省农机合作社健康发展提供直接指导。

参 考 文 献

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