林圣蒙++趙悅云++黃嘉濱

摘 要：本文利用對隨州市“泡泡青”主產地進行實地調研所獲得的數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學和計量經(jīng)濟學方法對種植農戶參與訂單農業(yè)生產的影響因素進行分析，所得結論是農戶受教育程度年限越長，“泡泡青”的種植面積越大，種植“泡泡青”的主要目的是用于銷售而非其他用途以及認為“泡泡青”較難銷售等對農戶參與農業(yè)訂單生產的可能性越大，農戶種植“泡泡青”的年限越長農戶參與農業(yè)訂單的可能性越低，另外“泡泡青”的銷售價格波動大小，農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度高低以及農戶是否有兼職這幾個因素實際影響不顯著。

關鍵詞：泡泡青；農業(yè)訂單；Logistic模型

一、已有研究的文獻綜述

學界對農戶參與訂單農業(yè)的影響因素的研究已取得一定的成果。祝宏輝和王秀清（2007） 利用新疆天山北坡經(jīng)濟帶中部地區(qū)5個縣（市）481個番茄種植戶的調查數(shù)據(jù)，得出農戶的經(jīng)營規(guī)模，對訂單的了解程度，政府的支持和農戶所處地區(qū)這幾個因素對農戶是否參與農業(yè)訂單有顯著影響；郭紅娟，王建和李林（2009）采用河北省11個地區(qū)201戶肉雞養(yǎng)殖戶的調查數(shù)據(jù)，認為養(yǎng)殖戶的固定投資額越高，養(yǎng)雞收入占家庭收入的比重越大，肉雞的商品化程度越高以及當?shù)厝怆u養(yǎng)殖業(yè)的競爭越激烈都對農戶參與農業(yè)訂單有顯著促進作用；張艷平，呂平和程杰（2011）采用對上東膠州和青州2個地區(qū)農戶的調研數(shù)據(jù)運用經(jīng)濟學方法得出政府的態(tài)度，農戶家庭固定資產量，農業(yè)收入占家庭總收入的比重以及膠州青州2個地區(qū)變量都對農戶參與農業(yè)訂單呈現(xiàn)正相關的作用，另外紀夢晨（2010），盧昆（2010），黃文義（2011）則分別就北京密云，吉林和黑龍江兩省，浙江省進行了各自的研究并得出相應的結論。

可以看出，已有的研究大多注重樣本的廣泛性，調查的區(qū)域往往以省為單位，這樣的做法固然保證了樣本的可信度，但是對于與農戶是否參與農業(yè)訂單相關的更細致的因素往往難以涉及，比如農戶種植年限，市場銷售價格波動幅度等等因素。本文基于對湖北省隨州市“泡泡青”蔬菜主要種植村鎮(zhèn)——張家畈村，王家沙灣和陳家灣進行問卷調查回收的181份有效問卷，利用 Logistic模型，對“泡泡青”蔬菜種植參與農業(yè)訂單生產的影響因素進行了實證分析，力圖更細致地把握農戶參與農業(yè)訂單生產的影響因素。

二、農戶參與訂單農業(yè)生產影響因素的一般理論分析

借鑒新制度經(jīng)濟學的基本理論，本文認為，農戶參與訂單農業(yè)的行為是理性經(jīng)濟人采取的行為，農戶在外部環(huán)境如自然，經(jīng)濟，社會等刺激下結合自身的條件進行決策，農戶是否參與訂單農業(yè)決策的最主要在于其參與農業(yè)訂單前后收益的比較，這里的收益指的是凈收益，參與訂單農業(yè)往往存在機會成本，在市場價格波動明顯的情況下機會成本的波動也會很大，另外由于合約的簽訂，企業(yè)能夠從農產品規(guī)模化，標準化中獲取收益，農戶也能夠得到一筆相對穩(wěn)定的農業(yè)收入，農戶參與訂單農業(yè)后的收益減去需要付出的代價就得到凈收益。

根據(jù)已有的研究成果，本文認為農戶參與訂單農業(yè)的影響因素可以從兩個視角展開，一個視角是從農戶自身的條件出發(fā)進行考察，另一個視角是從農戶所處的外部環(huán)境出發(fā)進行考察。具體因素假設如下：

（一）農戶戶主的特征。本文中主要考察農戶戶主以下幾個方面的特征：農戶戶主的受教育年限，種植“泡泡青”的年限以及種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。一般來說，受教育年限高的戶主對于農業(yè)訂單的接受度會更高，也會更主動對農業(yè)訂單進行了解，因此其參與的幾率會更高。種植“泡泡青”的年限長短以及專業(yè)化程度高低都會影響農戶生產“泡泡青”的產量與品質，當農戶生產“泡泡青”的規(guī)模穩(wěn)定且品質穩(wěn)定在較高品質時，農戶面臨的市場風險便會隨之降低，其參與農業(yè)訂單以規(guī)避風險的欲望也隨之降低，即參與的可能性降低。

（二）農產品銷售狀況。判斷農產品銷售狀況的兩個基本指標分別是農戶感知到的農產品價格的波動幅度狀況和農產品銷售難易程度。一般而言，越大的農產品價格波動幅度意味著農戶面臨的越高的價格風險，為了使得自身的收益趨于平穩(wěn)，農戶參與農業(yè)訂單的欲望也會更高。對于農產品銷售難易程度來說，如果農戶能夠以接受的價格輕松完成自產自銷，那么其對更大市場的渴望越不強烈，對參與農業(yè)訂單的興趣是較低的。

（三）農戶生產經(jīng)營狀況。農戶生產經(jīng)營狀況的衡量指標主要表現(xiàn)在以下幾個方面：農戶是否有兼職，“泡泡青”的種植面積以及種植“泡泡青”的主要目的。當農戶有從事農業(yè)活動以外的兼職時，參與農業(yè)訂單有利于農戶免去運輸、銷售等繁瑣環(huán)節(jié)，節(jié)約大量時間和精力，因而農戶若有兼職會對其參與“泡泡青”農業(yè)訂單有正向作用，即傾向于參與農業(yè)訂單?！芭菖萸唷钡姆N植面積越大，農戶更傾向于農業(yè)訂單，參與農業(yè)訂單可以減少運輸環(huán)節(jié)的費用和銷售環(huán)節(jié)的庫存費用，另外越大的種植面積意味著越高的專有資產投入，農戶面臨更大的經(jīng)營風險，因而農戶參與農業(yè)訂單的動機越大。當種植“泡泡青”的主要目的是用于銷售時，農戶對參與農業(yè)訂單以分散風險有需求，而主要自己食用，對外銷售的部分占比不高，其參與農業(yè)訂單的幾率也會更小。

三、農戶參與農業(yè)訂單生產影響因素的實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與說明。本文所用數(shù)據(jù)來自對湖北省隨州市“泡泡青”蔬菜主要種植村鎮(zhèn)進行的實地問卷調研。該調研從2013年6月開始準備，于2013年7月—8月期間正式進行。正式調研之前，入戶調研人員先進入主要村鎮(zhèn)進行訪談，了解當?shù)赜嘘P“泡泡青”農業(yè)訂單的信息，并進行了小范圍的試問卷，根據(jù)反饋對問卷進行了修改完善，隨后正式進行問卷發(fā)放，共發(fā)出問卷200份，收回問卷189份，剔除無效問卷8份，最終得到有效問卷為181份。

表1 調查區(qū)域農戶數(shù)量分布及其參與農業(yè)訂單概率（戶，%）

（二）計量模型。對農戶而言，是否參與“泡泡青”農業(yè)訂單，只有兩種選擇，要么參與農業(yè)訂單，要么不參與農業(yè)訂單，而影響其參與農業(yè)訂單的因素則有許多。

二項邏輯斯諦（Binary Logistic）回歸模型是對二分類變量進行回歸分析時最為普遍應用的多元量化分析方法。該方法可把分類的因變量轉換成分類變量的概率比，從而成為連續(xù)的有區(qū)間限制的變量（王濟川 等，2001；郭志剛，2004）。因此，本文將采用Logistic模型對農戶是否參與泡泡青農業(yè)訂單的選擇進行回歸分析。endprint

該模型如下：Pi=F（bo+biXi）=■

（1）其中：bo為常數(shù)，bi（i=1，2，3，…..）為自變量X的系數(shù)，為自然對數(shù)的底數(shù)，對于給定的解釋變量Xi，Pi是第i個決策體做出某一選擇的概率（則該決策主體不做出這一選擇的概率為

1-Pi）。而解釋變量Xi是影響第i個決策主體做出這一特定選擇的影響因素。

（三）模型設定與變量說明。模型影響變量的選擇上，本文通過借鑒國內外已有的相關研究成果，結合隨州泡泡青的特點，將影響隨州地區(qū)農戶參與“泡泡青”訂單的變量歸納為以下幾個方面：（1）農戶是否有兼職。（2） 農戶受教育程度年限。（3） 農戶種植“泡泡青”的年限。（4）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。（5） “泡泡青”的種植面積。（6）種植“泡泡青”的主要目的。（7）是否認為“泡泡青”較難銷售。（8）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。根據(jù)選定的影響因素，設定的二元Logistic模型的變量詳見表2：

表2 模型變量描述

將公式（1）通過logit轉換，然后加入所設定的變量，具體模型構建如下：Zi=ln■=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ 上式中，Pi為事件的發(fā)生概率，Zi為概率比的自然對數(shù)，bo為常數(shù)項，bi為待估參數(shù)，u為殘差項。

四、結果與分析

本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行Logistic回歸，回歸結果如表3。本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行

Logistic回歸，回歸結果如表3。

表3 模型回歸結果

運用EViews7.0軟件對樣本進行了Logistic回歸處理，處理過程中采用了向后篩選法，共進行了5次回歸，回歸結果較穩(wěn)定，并且回歸出來得到的LR統(tǒng)計值和McFadden R-squared統(tǒng)計指標顯示結果較為可靠。

（一）農戶是否有兼職。自變量X1回歸系數(shù)為正，符合預期，但是z統(tǒng)計值較小，表明回歸并不顯著，這可能與所調查地區(qū)農戶絕大多數(shù)為全職、統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法客觀反映此變量與因變量關系有關，因而導致出現(xiàn)回歸系數(shù)符合預期、顯著性卻不通過的結果。

（二）農戶受教育程度年限。自變量X2的回歸系數(shù)為正且通過顯著性檢驗，表明農戶受教育程度年限越長則農戶參與“泡泡青”農業(yè)訂單的意愿也更強，符合預期。

（三）農戶種植“泡泡青”的年限。自變量X3回歸系數(shù)為負，與預期相符，統(tǒng)計值較大，回歸顯著，證明種植“泡泡青”年限越長的農戶，對自己的種植技術和產品質量水平信心較高，不懼銷路問題，更傾向于自產自銷等其他方式。

（四）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。 回歸結果顯示該自變量的回歸系數(shù)為正向回歸并不顯著，與預期的負向作用矛盾。出現(xiàn)這種情況，與隨州地區(qū)農戶普遍采用傳統(tǒng)的方式種植“泡泡青”、專業(yè)化種植水平較低的實際情況相符合，也說明對于隨州地區(qū)“泡泡青”種植農戶而言，專業(yè)化程度高低對是否參與農業(yè)訂單這一決策的影響不大。

（五）“泡泡青”的種植面積。由回歸結果可知“泡泡青”種植面積這個自變量通過顯著性檢驗并且符合預期影響方向，農戶種植“泡泡青”面積越大，所投入的的時間、金錢等成本越高，農戶面臨的市場風險相應增加，此時農戶選擇與龍頭企業(yè)簽訂農業(yè)訂單以分散風險是理性的選擇。

（六）種植“泡泡青”的主要目的。該變量回歸系數(shù)為正，z統(tǒng)計值較大，與預期相符合， 當種植“泡泡青”的主要目的是用于銷售時，農戶對參與農業(yè)訂單以分散風險有需求，而主要自己食用，對外銷售的部分占比不高，其參與農業(yè)訂單的幾率也會更小。

（七）是否認為“泡泡青”較難銷售。自變量X7回歸系數(shù)為正，符合預期，并且通過顯著性檢驗，因此當農戶認為“泡泡青”較難銷售時，會傾向于選擇參與“泡泡青”農業(yè)訂單擴大銷路等。

（八）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。自變量的回歸系數(shù)為正，符合預期影響方向，但是z統(tǒng)計值較小，沒有通過顯著性檢驗，出現(xiàn)這種情況可能有這樣兩種原因：農戶所認為的銷售價格波動程度與市場實際的價格波動有一定出入，因而數(shù)據(jù)上就已經(jīng)失真了；或者是因為當銷售價格遠高于或遠低于正常價格時，農戶面臨這兩種不同的價格波動較大的市場行情時，會出現(xiàn)截然相反的選擇，如：價格波動往高于正常市場價波動時，農戶傾向于不參與農業(yè)訂單，價格波動往低于正常市場價格波動時，出于個人收益最大化原則，農戶卻會傾向于選擇參與農業(yè)訂單，這就打破了預期：價格波動較大時，出于降低風險需求，農戶會傾向于選擇參與農業(yè)訂單。這一點有待進一步的研究。

四、結論與啟示

分析結果表明，研究區(qū)“泡泡青”種植戶的經(jīng)營規(guī)模，“泡泡青”的商品化程度以及農戶感知的銷售難易程度對農戶參與訂單農業(yè)有顯著的促進作用，另外隨著戶主受教育年限的提高其對農業(yè)訂單的接受度也在提升。另一方面，當“泡泡青”種植年限提升時，農戶參與農業(yè)訂單的可能性將減小。

從政府的角度出發(fā)，為了推進以訂單農業(yè)為代表的農業(yè)產業(yè)化進程，首先應當加大對訂單農業(yè)的支持力度和宣傳力度。只有宣傳到位才能讓農戶真正了解訂單農業(yè)，產生參與的欲望，而政府的支持態(tài)度無論對于與農戶簽訂農業(yè)訂單的龍頭企業(yè)，還是農戶都是一顆“定心丸”；其次是加強農業(yè)生產的專業(yè)化和商品化。“泡泡青”作為隨州市當?shù)氐奶厣卟说玫搅苏罅Φ姆龀?，并且為當?shù)剞r戶帶來了客觀的收益。政府應當因地制宜，鼓勵農戶專業(yè)化生產適合本地區(qū)的農產品的生產，并且在技術，信息等方面給予相應的支持，促進農戶進行規(guī)模生產；最后是起到監(jiān)督者的作用，要求農業(yè)訂單簽訂雙方切實履行契約。

從龍頭企業(yè)的角度出發(fā)，應當鼓勵農戶形成專業(yè)合作社等組織，鼓勵農戶進行規(guī)?；a，積極吸納經(jīng)營規(guī)模不大但有發(fā)展?jié)摿Φ霓r戶而不是光看重種植大戶，忽視種植小戶，積極和農戶在合約履行過程中進行溝通，最終實現(xiàn)互利共贏。

參考文獻：

[1] 祝宏輝，王秀清：《新疆番茄產業(yè)中農戶參與農業(yè)訂單的影響因素分析》，《中國農村經(jīng)濟》2007

[2] 紀夢晨，袁立璜，魏福全：《農戶參與訂單農業(yè)的影響因素分析——以密云為例》，《安徽農業(yè)科學》2010

[3] 盧昆，馬九杰：《農戶參與訂單農業(yè)的行為選擇與決定因素實證研究》，《農業(yè)技術經(jīng)濟》2010

[4] 趙翠萍：《農戶參與糧食訂單影響因素的實證分析——以河

南省小麥訂單為例》，《農業(yè)經(jīng)濟問題》2009

[5] 郭紅娟，王建，李林：《肉雞養(yǎng)殖參與訂單農業(yè)生產的影響因素：基于201戶養(yǎng)殖戶的實證分析》2009

[6] 張艷平，呂平，程杰：《農戶參與合同農業(yè)的影響因素分析——以山東青州和膠州地區(qū)大白菜產業(yè)為例》2011endprint

該模型如下：Pi=F（bo+biXi）=■

（1）其中：bo為常數(shù)，bi（i=1，2，3，…..）為自變量X的系數(shù)，為自然對數(shù)的底數(shù)，對于給定的解釋變量Xi，Pi是第i個決策體做出某一選擇的概率（則該決策主體不做出這一選擇的概率為

1-Pi）。而解釋變量Xi是影響第i個決策主體做出這一特定選擇的影響因素。

（三）模型設定與變量說明。模型影響變量的選擇上，本文通過借鑒國內外已有的相關研究成果，結合隨州泡泡青的特點，將影響隨州地區(qū)農戶參與“泡泡青”訂單的變量歸納為以下幾個方面：（1）農戶是否有兼職。（2） 農戶受教育程度年限。（3） 農戶種植“泡泡青”的年限。（4）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。（5） “泡泡青”的種植面積。（6）種植“泡泡青”的主要目的。（7）是否認為“泡泡青”較難銷售。（8）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。根據(jù)選定的影響因素，設定的二元Logistic模型的變量詳見表2：

表2 模型變量描述

將公式（1）通過logit轉換，然后加入所設定的變量，具體模型構建如下：Zi=ln■=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ 上式中，Pi為事件的發(fā)生概率，Zi為概率比的自然對數(shù)，bo為常數(shù)項，bi為待估參數(shù)，u為殘差項。

四、結果與分析

本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行Logistic回歸，回歸結果如表3。本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行

Logistic回歸，回歸結果如表3。

表3 模型回歸結果

運用EViews7.0軟件對樣本進行了Logistic回歸處理，處理過程中采用了向后篩選法，共進行了5次回歸，回歸結果較穩(wěn)定，并且回歸出來得到的LR統(tǒng)計值和McFadden R-squared統(tǒng)計指標顯示結果較為可靠。

（一）農戶是否有兼職。自變量X1回歸系數(shù)為正，符合預期，但是z統(tǒng)計值較小，表明回歸并不顯著，這可能與所調查地區(qū)農戶絕大多數(shù)為全職、統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法客觀反映此變量與因變量關系有關，因而導致出現(xiàn)回歸系數(shù)符合預期、顯著性卻不通過的結果。

（二）農戶受教育程度年限。自變量X2的回歸系數(shù)為正且通過顯著性檢驗，表明農戶受教育程度年限越長則農戶參與“泡泡青”農業(yè)訂單的意愿也更強，符合預期。

（三）農戶種植“泡泡青”的年限。自變量X3回歸系數(shù)為負，與預期相符，統(tǒng)計值較大，回歸顯著，證明種植“泡泡青”年限越長的農戶，對自己的種植技術和產品質量水平信心較高，不懼銷路問題，更傾向于自產自銷等其他方式。

（四）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。 回歸結果顯示該自變量的回歸系數(shù)為正向回歸并不顯著，與預期的負向作用矛盾。出現(xiàn)這種情況，與隨州地區(qū)農戶普遍采用傳統(tǒng)的方式種植“泡泡青”、專業(yè)化種植水平較低的實際情況相符合，也說明對于隨州地區(qū)“泡泡青”種植農戶而言，專業(yè)化程度高低對是否參與農業(yè)訂單這一決策的影響不大。

（五）“泡泡青”的種植面積。由回歸結果可知“泡泡青”種植面積這個自變量通過顯著性檢驗并且符合預期影響方向，農戶種植“泡泡青”面積越大，所投入的的時間、金錢等成本越高，農戶面臨的市場風險相應增加，此時農戶選擇與龍頭企業(yè)簽訂農業(yè)訂單以分散風險是理性的選擇。

（六）種植“泡泡青”的主要目的。該變量回歸系數(shù)為正，z統(tǒng)計值較大，與預期相符合， 當種植“泡泡青”的主要目的是用于銷售時，農戶對參與農業(yè)訂單以分散風險有需求，而主要自己食用，對外銷售的部分占比不高，其參與農業(yè)訂單的幾率也會更小。

（七）是否認為“泡泡青”較難銷售。自變量X7回歸系數(shù)為正，符合預期，并且通過顯著性檢驗，因此當農戶認為“泡泡青”較難銷售時，會傾向于選擇參與“泡泡青”農業(yè)訂單擴大銷路等。

（八）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。自變量的回歸系數(shù)為正，符合預期影響方向，但是z統(tǒng)計值較小，沒有通過顯著性檢驗，出現(xiàn)這種情況可能有這樣兩種原因：農戶所認為的銷售價格波動程度與市場實際的價格波動有一定出入，因而數(shù)據(jù)上就已經(jīng)失真了；或者是因為當銷售價格遠高于或遠低于正常價格時，農戶面臨這兩種不同的價格波動較大的市場行情時，會出現(xiàn)截然相反的選擇，如：價格波動往高于正常市場價波動時，農戶傾向于不參與農業(yè)訂單，價格波動往低于正常市場價格波動時，出于個人收益最大化原則，農戶卻會傾向于選擇參與農業(yè)訂單，這就打破了預期：價格波動較大時，出于降低風險需求，農戶會傾向于選擇參與農業(yè)訂單。這一點有待進一步的研究。

四、結論與啟示

分析結果表明，研究區(qū)“泡泡青”種植戶的經(jīng)營規(guī)模，“泡泡青”的商品化程度以及農戶感知的銷售難易程度對農戶參與訂單農業(yè)有顯著的促進作用，另外隨著戶主受教育年限的提高其對農業(yè)訂單的接受度也在提升。另一方面，當“泡泡青”種植年限提升時，農戶參與農業(yè)訂單的可能性將減小。

從政府的角度出發(fā)，為了推進以訂單農業(yè)為代表的農業(yè)產業(yè)化進程，首先應當加大對訂單農業(yè)的支持力度和宣傳力度。只有宣傳到位才能讓農戶真正了解訂單農業(yè)，產生參與的欲望，而政府的支持態(tài)度無論對于與農戶簽訂農業(yè)訂單的龍頭企業(yè)，還是農戶都是一顆“定心丸”；其次是加強農業(yè)生產的專業(yè)化和商品化?！芭菖萸唷弊鳛殡S州市當?shù)氐奶厣卟说玫搅苏罅Φ姆龀?，并且為當?shù)剞r戶帶來了客觀的收益。政府應當因地制宜，鼓勵農戶專業(yè)化生產適合本地區(qū)的農產品的生產，并且在技術，信息等方面給予相應的支持，促進農戶進行規(guī)模生產；最后是起到監(jiān)督者的作用，要求農業(yè)訂單簽訂雙方切實履行契約。

從龍頭企業(yè)的角度出發(fā)，應當鼓勵農戶形成專業(yè)合作社等組織，鼓勵農戶進行規(guī)?；a，積極吸納經(jīng)營規(guī)模不大但有發(fā)展?jié)摿Φ霓r戶而不是光看重種植大戶，忽視種植小戶，積極和農戶在合約履行過程中進行溝通，最終實現(xiàn)互利共贏。

參考文獻：

[1] 祝宏輝，王秀清：《新疆番茄產業(yè)中農戶參與農業(yè)訂單的影響因素分析》，《中國農村經(jīng)濟》2007

[2] 紀夢晨，袁立璜，魏福全：《農戶參與訂單農業(yè)的影響因素分析——以密云為例》，《安徽農業(yè)科學》2010

[3] 盧昆，馬九杰：《農戶參與訂單農業(yè)的行為選擇與決定因素實證研究》，《農業(yè)技術經(jīng)濟》2010

[4] 趙翠萍：《農戶參與糧食訂單影響因素的實證分析——以河

南省小麥訂單為例》，《農業(yè)經(jīng)濟問題》2009

[5] 郭紅娟，王建，李林：《肉雞養(yǎng)殖參與訂單農業(yè)生產的影響因素：基于201戶養(yǎng)殖戶的實證分析》2009

[6] 張艷平，呂平，程杰：《農戶參與合同農業(yè)的影響因素分析——以山東青州和膠州地區(qū)大白菜產業(yè)為例》2011endprint

該模型如下：Pi=F（bo+biXi）=■

（1）其中：bo為常數(shù)，bi（i=1，2，3，…..）為自變量X的系數(shù)，為自然對數(shù)的底數(shù)，對于給定的解釋變量Xi，Pi是第i個決策體做出某一選擇的概率（則該決策主體不做出這一選擇的概率為

1-Pi）。而解釋變量Xi是影響第i個決策主體做出這一特定選擇的影響因素。

（三）模型設定與變量說明。模型影響變量的選擇上，本文通過借鑒國內外已有的相關研究成果，結合隨州泡泡青的特點，將影響隨州地區(qū)農戶參與“泡泡青”訂單的變量歸納為以下幾個方面：（1）農戶是否有兼職。（2） 農戶受教育程度年限。（3） 農戶種植“泡泡青”的年限。（4）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。（5） “泡泡青”的種植面積。（6）種植“泡泡青”的主要目的。（7）是否認為“泡泡青”較難銷售。（8）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。根據(jù)選定的影響因素，設定的二元Logistic模型的變量詳見表2：

表2 模型變量描述

將公式（1）通過logit轉換，然后加入所設定的變量，具體模型構建如下：Zi=ln■=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ 上式中，Pi為事件的發(fā)生概率，Zi為概率比的自然對數(shù)，bo為常數(shù)項，bi為待估參數(shù)，u為殘差項。

四、結果與分析

本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行Logistic回歸，回歸結果如表3。本文通過EViews軟件，將所得數(shù)據(jù)進行

Logistic回歸，回歸結果如表3。

表3 模型回歸結果

運用EViews7.0軟件對樣本進行了Logistic回歸處理，處理過程中采用了向后篩選法，共進行了5次回歸，回歸結果較穩(wěn)定，并且回歸出來得到的LR統(tǒng)計值和McFadden R-squared統(tǒng)計指標顯示結果較為可靠。

（一）農戶是否有兼職。自變量X1回歸系數(shù)為正，符合預期，但是z統(tǒng)計值較小，表明回歸并不顯著，這可能與所調查地區(qū)農戶絕大多數(shù)為全職、統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法客觀反映此變量與因變量關系有關，因而導致出現(xiàn)回歸系數(shù)符合預期、顯著性卻不通過的結果。

（二）農戶受教育程度年限。自變量X2的回歸系數(shù)為正且通過顯著性檢驗，表明農戶受教育程度年限越長則農戶參與“泡泡青”農業(yè)訂單的意愿也更強，符合預期。

（三）農戶種植“泡泡青”的年限。自變量X3回歸系數(shù)為負，與預期相符，統(tǒng)計值較大，回歸顯著，證明種植“泡泡青”年限越長的農戶，對自己的種植技術和產品質量水平信心較高，不懼銷路問題，更傾向于自產自銷等其他方式。

（四）農戶種植“泡泡青”的專業(yè)化程度。 回歸結果顯示該自變量的回歸系數(shù)為正向回歸并不顯著，與預期的負向作用矛盾。出現(xiàn)這種情況，與隨州地區(qū)農戶普遍采用傳統(tǒng)的方式種植“泡泡青”、專業(yè)化種植水平較低的實際情況相符合，也說明對于隨州地區(qū)“泡泡青”種植農戶而言，專業(yè)化程度高低對是否參與農業(yè)訂單這一決策的影響不大。

（五）“泡泡青”的種植面積。由回歸結果可知“泡泡青”種植面積這個自變量通過顯著性檢驗并且符合預期影響方向，農戶種植“泡泡青”面積越大，所投入的的時間、金錢等成本越高，農戶面臨的市場風險相應增加，此時農戶選擇與龍頭企業(yè)簽訂農業(yè)訂單以分散風險是理性的選擇。

（六）種植“泡泡青”的主要目的。該變量回歸系數(shù)為正，z統(tǒng)計值較大，與預期相符合， 當種植“泡泡青”的主要目的是用于銷售時，農戶對參與農業(yè)訂單以分散風險有需求，而主要自己食用，對外銷售的部分占比不高，其參與農業(yè)訂單的幾率也會更小。

（七）是否認為“泡泡青”較難銷售。自變量X7回歸系數(shù)為正，符合預期，并且通過顯著性檢驗，因此當農戶認為“泡泡青”較難銷售時，會傾向于選擇參與“泡泡青”農業(yè)訂單擴大銷路等。

（八）是否認為“泡泡青”的銷售價格波動較大。自變量的回歸系數(shù)為正，符合預期影響方向，但是z統(tǒng)計值較小，沒有通過顯著性檢驗，出現(xiàn)這種情況可能有這樣兩種原因：農戶所認為的銷售價格波動程度與市場實際的價格波動有一定出入，因而數(shù)據(jù)上就已經(jīng)失真了；或者是因為當銷售價格遠高于或遠低于正常價格時，農戶面臨這兩種不同的價格波動較大的市場行情時，會出現(xiàn)截然相反的選擇，如：價格波動往高于正常市場價波動時，農戶傾向于不參與農業(yè)訂單，價格波動往低于正常市場價格波動時，出于個人收益最大化原則，農戶卻會傾向于選擇參與農業(yè)訂單，這就打破了預期：價格波動較大時，出于降低風險需求，農戶會傾向于選擇參與農業(yè)訂單。這一點有待進一步的研究。

四、結論與啟示

分析結果表明，研究區(qū)“泡泡青”種植戶的經(jīng)營規(guī)模，“泡泡青”的商品化程度以及農戶感知的銷售難易程度對農戶參與訂單農業(yè)有顯著的促進作用，另外隨著戶主受教育年限的提高其對農業(yè)訂單的接受度也在提升。另一方面，當“泡泡青”種植年限提升時，農戶參與農業(yè)訂單的可能性將減小。

從政府的角度出發(fā)，為了推進以訂單農業(yè)為代表的農業(yè)產業(yè)化進程，首先應當加大對訂單農業(yè)的支持力度和宣傳力度。只有宣傳到位才能讓農戶真正了解訂單農業(yè)，產生參與的欲望，而政府的支持態(tài)度無論對于與農戶簽訂農業(yè)訂單的龍頭企業(yè)，還是農戶都是一顆“定心丸”；其次是加強農業(yè)生產的專業(yè)化和商品化?！芭菖萸唷弊鳛殡S州市當?shù)氐奶厣卟说玫搅苏罅Φ姆龀?，并且為當?shù)剞r戶帶來了客觀的收益。政府應當因地制宜，鼓勵農戶專業(yè)化生產適合本地區(qū)的農產品的生產，并且在技術，信息等方面給予相應的支持，促進農戶進行規(guī)模生產；最后是起到監(jiān)督者的作用，要求農業(yè)訂單簽訂雙方切實履行契約。

從龍頭企業(yè)的角度出發(fā)，應當鼓勵農戶形成專業(yè)合作社等組織，鼓勵農戶進行規(guī)?；a，積極吸納經(jīng)營規(guī)模不大但有發(fā)展?jié)摿Φ霓r戶而不是光看重種植大戶，忽視種植小戶，積極和農戶在合約履行過程中進行溝通，最終實現(xiàn)互利共贏。

參考文獻：

[1] 祝宏輝，王秀清：《新疆番茄產業(yè)中農戶參與農業(yè)訂單的影響因素分析》，《中國農村經(jīng)濟》2007

[2] 紀夢晨，袁立璜，魏福全：《農戶參與訂單農業(yè)的影響因素分析——以密云為例》，《安徽農業(yè)科學》2010

[3] 盧昆，馬九杰：《農戶參與訂單農業(yè)的行為選擇與決定因素實證研究》，《農業(yè)技術經(jīng)濟》2010

[4] 趙翠萍：《農戶參與糧食訂單影響因素的實證分析——以河

南省小麥訂單為例》，《農業(yè)經(jīng)濟問題》2009

[5] 郭紅娟，王建，李林：《肉雞養(yǎng)殖參與訂單農業(yè)生產的影響因素：基于201戶養(yǎng)殖戶的實證分析》2009

[6] 張艷平，呂平，程杰：《農戶參與合同農業(yè)的影響因素分析——以山東青州和膠州地區(qū)大白菜產業(yè)為例》2011endprint