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摘 要：本文利用对随州市“泡泡青”主产地进行实地调研所获得的数据，运用统计学和计量经济学方法对种植农户参与订单农业生产的影响因素进行分析，所得结论是农户受教育程度年限越长，“泡泡青”的种植面积越大，种植“泡泡青”的主要目的是用于销售而非其他用途以及认为“泡泡青”较难销售等对农户参与农业订单生产的可能性越大，农户种植“泡泡青”的年限越长农户参与农业订单的可能性越低，另外“泡泡青”的销售价格波动大小，农户种植“泡泡青”的专业化程度高低以及农户是否有兼职这几个因素实际影响不显著。
关键词：泡泡青；农业订单；Logistic模型
一、已有研究的文献综述
学界对农户参与订单农业的影响因素的研究已取得一定的成果。祝宏辉和王秀清（2007） 利用新疆天山北坡经济带中部地区5个县（市）481个番茄种植户的调查数据，得出农户的经营规模，对订单的了解程度，政府的支持和农户所处地区这几个因素对农户是否参与农业订单有显著影响；郭红娟，王建和李林（2009）采用河北省11个地区201户肉鸡养殖户的调查数据，认为养殖户的固定投资额越高，养鸡收入占家庭收入的比重越大，肉鸡的商品化程度越高以及当地肉鸡养殖业的竞争越激烈都对农户参与农业订单有显著促进作用；张艳平，吕平和程杰（2011）采用对上东胶州和青州2个地区农户的调研数据运用经济学方法得出政府的态度，农户家庭固定资产量，农业收入占家庭总收入的比重以及胶州青州2个地区变量都对农户参与农业订单呈现正相关的作用，另外纪梦晨（2010），卢昆（2010），黄文义（2011）则分别就北京密云，吉林和黑龙江两省，浙江省进行了各自的研究并得出相应的结论。
可以看出，已有的研究大多注重样本的广泛性，调查的区域往往以省为单位，这样的做法固然保证了样本的可信度，但是对于与农户是否参与农业订单相关的更细致的因素往往难以涉及，比如农户种植年限，市场销售价格波动幅度等等因素。本文基于对湖北省随州市“泡泡青”蔬菜主要种植村镇——张家畈村，王家沙湾和陈家湾进行问卷调查回收的181份有效问卷，利用 Logistic模型，对“泡泡青”蔬菜种植参与农业订单生产的影响因素进行了实证分析，力图更细致地把握农户参与农业订单生产的影响因素。
二、农户参与订单农业生产影响因素的一般理论分析
借鉴新制度经济学的基本理论，本文认为，农户参与订单农业的行为是理性经济人采取的行为，农户在外部环境如自然，经济，社会等刺激下结合自身的条件进行决策，农户是否参与订单农业决策的最主要在于其参与农业订单前后收益的比较，这里的收益指的是净收益，参与订单农业往往存在机会成本，在市场价格波动明显的情况下机会成本的波动也会很大，另外由于合约的签订，企业能够从农产品规模化，标准化中获取收益，农户也能够得到一笔相对稳定的农业收入，农户参与订单农业后的收益减去需要付出的代价就得到净收益。
根据已有的研究成果，本文认为农户参与订单农业的影响因素可以从两个视角展开，一个视角是从农户自身的条件出发进行考察，另一个视角是从农户所处的外部环境出发进行考察。具体因素假设如下：
（一）农户户主的特征。本文中主要考察农户户主以下几个方面的特征：农户户主的受教育年限，种植“泡泡青”的年限以及种植“泡泡青”的专业化程度。一般来说，受教育年限高的户主对于农业订单的接受度会更高，也会更主动对农业订单进行了解，因此其参与的几率会更高。种植“泡泡青”的年限长短以及专业化程度高低都会影响农户生产“泡泡青”的产量与品质，当农户生产“泡泡青”的规模稳定且品质稳定在较高品质时，农户面临的市场风险便会随之降低，其参与农业订单以规避风险的欲望也随之降低，即参与的可能性降低。
（二）农产品销售状况。判断农产品销售状况的两个基本指标分别是农户感知到的农产品价格的波动幅度状况和农产品销售难易程度。一般而言，越大的农产品价格波动幅度意味着农户面临的越高的价格风险，为了使得自身的收益趋于平稳，农户参与农业订单的欲望也会更高。对于农产品销售难易程度来说，如果农户能够以接受的价格轻松完成自产自销，那么其对更大市场的渴望越不强烈，对参与农业订单的兴趣是较低的。
（三）农户生产经营状况。农户生产经营状况的衡量指标主要表现在以下几个方面：农户是否有兼职，“泡泡青”的种植面积以及种植“泡泡青”的主要目的。当农户有从事农业活动以外的兼职时，参与农业订单有利于农户免去运输、销售等繁琐环节，节约大量时间和精力，因而农户若有兼职会对其参与“泡泡青”农业订单有正向作用，即倾向于参与农业订单。“泡泡青”的种植面积越大，农户更倾向于农业订单，参与农业订单可以减少运输环节的费用和销售环节的库存费用，另外越大的种植面积意味着越高的专有资产投入，农户面临更大的经营风险，因而农户参与农业订单的动机越大。当种植“泡泡青”的主要目的是用于销售时，农户对参与农业订单以分散风险有需求，而主要自己食用，对外销售的部分占比不高，其参与农业订单的几率也会更小。
三、农户参与农业订单生产影响因素的实证分析
（一）数据来源与说明。本文所用数据来自对湖北省随州市“泡泡青”蔬菜主要种植村镇进行的实地问卷调研。该调研从2013年6月开始准备，于2013年7月—8月期间正式进行。正式调研之前，入户调研人员先进入主要村镇进行访谈，了解当地有关“泡泡青”农业订单的信息，并进行了小范围的试问卷，根据反馈对问卷进行了修改完善，随后正式进行问卷发放，共发出问卷200份，收回问卷189份，剔除无效问卷8份，最终得到有效问卷为181份。
表1 调查区域农户数量分布及其参与农业订单概率（户，%）
（二）计量模型。对农户而言，是否参与“泡泡青”农业订单，只有两种选择，要么参与农业订单，要么不参与农业订单，而影响其参与农业订单的因素则有许多。
二项逻辑斯谛（Binary Logistic）回归模型是对二分类变量进行回归分析时最为普遍应用的多元量化分析方法。该方法可把分类的因变量转换成分类变量的概率比，从而成为连续的有区间限制的变量（王济川 等，2001；郭志刚，2004）。因此，本文将采用Logistic模型对农户是否参与泡泡青农业订单的选择进行回归分析。 该模型如下：Pi=F（bo+biXi）=■
（1）其中：bo为常数，bi（i=1，2，3，…..）为自变量X的系数，为自然对数的底数，对于给定的解释变量Xi，Pi是第i个决策体做出某一选择的概率（则该决策主体不做出这一选择的概率为
1-Pi）。而解释变量Xi是影响第i个决策主体做出这一特定选择的影响因素。
（三）模型设定与变量说明。模型影响变量的选择上，本文通过借鉴国内外已有的相关研究成果，结合随州泡泡青的特点，将影响随州地区农户参与“泡泡青”订单的变量归纳为以下几个方面：（1）农户是否有兼职。（2） 农户受教育程度年限。（3） 农户种植“泡泡青”的年限。（4）农户种植“泡泡青”的专业化程度。（5） “泡泡青”的种植面积。（6）种植“泡泡青”的主要目的。（7）是否认为“泡泡青”较难销售。（8）是否认为“泡泡青”的销售价格波动较大。根据选定的影响因素，设定的二元Logistic模型的变量详见表2：
表2 模型变量描述
将公式（1）通过logit转换，然后加入所设定的变量，具体模型构建如下：Zi=ln■=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ 上式中，Pi为事件的发生概率，Zi为概率比的自然对数，bo为常数项，bi为待估参数，u为残差项。
四、结果与分析
本文通过EViews软件，将所得数据进行Logistic回归，回归结果如表3。本文通过EViews软件，将所得数据进行
Logistic回归，回归结果如表3。
表3 模型回归结果
运用EViews7.0软件对样本进行了Logistic回归处理，处理过程中采用了向后筛选法，共进行了5次回归，回归结果较稳定，并且回归出来得到的LR统计值和McFadden R-squared统计指标显示结果较为可靠。
（一）农户是否有兼职。自变量X1回归系数为正，符合预期，但是z统计值较小，表明回归并不显著，这可能与所调查地区农户绝大多数为全职、统计数据无法客观反映此变量与因变量关系有关，因而导致出现回归系数符合预期、显著性却不通过的结果。
（二）农户受教育程度年限。自变量X2的回归系数为正且通过显著性检验，表明农户受教育程度年限越长则农户参与“泡泡青”农业订单的意愿也更强，符合预期。
（三）农户种植“泡泡青”的年限。自变量X3回归系数为负，与预期相符，统计值较大，回归显著，证明种植“泡泡青”年限越长的农户，对自己的种植技术和产品质量水平信心较高，不惧销路问题，更倾向于自产自销等其他方式。
（四）农户种植“泡泡青”的专业化程度。 回归结果显示该自变量的回归系数为正向回归并不显著，与预期的负向作用矛盾。出现这种情况，与随州地区农户普遍采用传统的方式种植“泡泡青”、专业化种植水平较低的实际情况相符合，也说明对于随州地区“泡泡青”种植农户而言，专业化程度高低对是否参与农业订单这一决策的影响不大。
（五）“泡泡青”的种植面积。由回归结果可知“泡泡青”种植面积这个自变量通过显著性检验并且符合预期影响方向，农户种植“泡泡青”面积越大，所投入的的时间、金钱等成本越高，农户面临的市场风险相应增加，此时农户选择与龙头企业签订农业订单以分散风险是理性的选择。
（六）种植“泡泡青”的主要目的。该变量回归系数为正，z统计值较大，与预期相符合， 当种植“泡泡青”的主要目的是用于销售时，农户对参与农业订单以分散风险有需求，而主要自己食用，对外销售的部分占比不高，其参与农业订单的几率也会更小。
（七）是否认为“泡泡青”较难销售。自变量X7回归系数为正，符合预期，并且通过显著性检验，因此当农户认为“泡泡青”较难销售时，会倾向于选择参与“泡泡青”农业订单扩大销路等。
（八）是否认为“泡泡青”的销售价格波动较大。自变量的回归系数为正，符合预期影响方向，但是z统计值较小，没有通过显著性检验，出现这种情况可能有这样两种原因：农户所认为的销售价格波动程度与市场实际的价格波动有一定出入，因而数据上就已经失真了；或者是因为当销售价格远高于或远低于正常价格时，农户面临这两种不同的价格波动较大的市场行情时，会出现截然相反的选择，如：价格波动往高于正常市场价波动时，农户倾向于不参与农业订单，价格波动往低于正常市场价格波动时，出于个人收益最大化原则，农户却会倾向于选择参与农业订单，这就打破了预期：价格波动较大时，出于降低风险需求，农户会倾向于选择参与农业订单。这一点有待进一步的研究。
四、结论与启示
分析结果表明，研究区“泡泡青”种植户的经营规模，“泡泡青”的商品化程度以及农户感知的销售难易程度对农户参与订单农业有显著的促进作用，另外随着户主受教育年限的提高其对农业订单的接受度也在提升。另一方面，当“泡泡青”种植年限提升时，农户参与农业订单的可能性将减小。
从政府的角度出发，为了推进以订单农业为代表的农业产业化进程，首先应当加大对订单农业的支持力度和宣传力度。只有宣传到位才能让农户真正了解订单农业，产生参与的欲望，而政府的支持态度无论对于与农户签订农业订单的龙头企业，还是农户都是一颗“定心丸”；其次是加强农业生产的专业化和商品化。“泡泡青”作为随州市当地的特色蔬菜得到了政府大力的扶持，并且为当地农户带来了客观的收益。政府应当因地制宜，鼓励农户专业化生产适合本地区的农产品的生产，并且在技术，信息等方面给予相应的支持，促进农户进行规模生产；最后是起到监督者的作用，要求农业订单签订双方切实履行契约。
从龙头企业的角度出发，应当鼓励农户形成专业合作社等组织，鼓励农户进行规模化生产，积极吸纳经营规模不大但有发展潜力的农户而不是光看重种植大户，忽视种植小户，积极和农户在合约履行过程中进行沟通，最终实现互利共赢。
参考文献：
[1] 祝宏辉，王秀清：《新疆番茄产业中农户参与农业订单的影响因素分析》，《中国农村经济》2007
[2] 纪梦晨，袁立璜，魏福全：《农户参与订单农业的影响因素分析——以密云为例》，《安徽农业科学》2010
[3] 卢昆，马九杰：《农户参与订单农业的行为选择与决定因素实证研究》，《农业技术经济》2010
[4] 赵翠萍：《农户参与粮食订单影响因素的实证分析——以河
南省小麦订单为例》，《农业经济问题》2009
[5] 郭红娟，王建，李林：《肉鸡养殖参与订单农业生产的影响因素：基于201户养殖户的实证分析》2009
[6] 张艳平，吕平，程杰：《农户参与合同农业的影响因素分析——以山东青州和胶州地区大白菜产业为例》2011
关键词：泡泡青；农业订单；Logistic模型
一、已有研究的文献综述
学界对农户参与订单农业的影响因素的研究已取得一定的成果。祝宏辉和王秀清（2007） 利用新疆天山北坡经济带中部地区5个县（市）481个番茄种植户的调查数据，得出农户的经营规模，对订单的了解程度，政府的支持和农户所处地区这几个因素对农户是否参与农业订单有显著影响；郭红娟，王建和李林（2009）采用河北省11个地区201户肉鸡养殖户的调查数据，认为养殖户的固定投资额越高，养鸡收入占家庭收入的比重越大，肉鸡的商品化程度越高以及当地肉鸡养殖业的竞争越激烈都对农户参与农业订单有显著促进作用；张艳平，吕平和程杰（2011）采用对上东胶州和青州2个地区农户的调研数据运用经济学方法得出政府的态度，农户家庭固定资产量，农业收入占家庭总收入的比重以及胶州青州2个地区变量都对农户参与农业订单呈现正相关的作用，另外纪梦晨（2010），卢昆（2010），黄文义（2011）则分别就北京密云，吉林和黑龙江两省，浙江省进行了各自的研究并得出相应的结论。
可以看出，已有的研究大多注重样本的广泛性，调查的区域往往以省为单位，这样的做法固然保证了样本的可信度，但是对于与农户是否参与农业订单相关的更细致的因素往往难以涉及，比如农户种植年限，市场销售价格波动幅度等等因素。本文基于对湖北省随州市“泡泡青”蔬菜主要种植村镇——张家畈村，王家沙湾和陈家湾进行问卷调查回收的181份有效问卷，利用 Logistic模型，对“泡泡青”蔬菜种植参与农业订单生产的影响因素进行了实证分析，力图更细致地把握农户参与农业订单生产的影响因素。
二、农户参与订单农业生产影响因素的一般理论分析
借鉴新制度经济学的基本理论，本文认为，农户参与订单农业的行为是理性经济人采取的行为，农户在外部环境如自然，经济，社会等刺激下结合自身的条件进行决策，农户是否参与订单农业决策的最主要在于其参与农业订单前后收益的比较，这里的收益指的是净收益，参与订单农业往往存在机会成本，在市场价格波动明显的情况下机会成本的波动也会很大，另外由于合约的签订，企业能够从农产品规模化，标准化中获取收益，农户也能够得到一笔相对稳定的农业收入，农户参与订单农业后的收益减去需要付出的代价就得到净收益。
根据已有的研究成果，本文认为农户参与订单农业的影响因素可以从两个视角展开，一个视角是从农户自身的条件出发进行考察，另一个视角是从农户所处的外部环境出发进行考察。具体因素假设如下：
（一）农户户主的特征。本文中主要考察农户户主以下几个方面的特征：农户户主的受教育年限，种植“泡泡青”的年限以及种植“泡泡青”的专业化程度。一般来说，受教育年限高的户主对于农业订单的接受度会更高，也会更主动对农业订单进行了解，因此其参与的几率会更高。种植“泡泡青”的年限长短以及专业化程度高低都会影响农户生产“泡泡青”的产量与品质，当农户生产“泡泡青”的规模稳定且品质稳定在较高品质时，农户面临的市场风险便会随之降低，其参与农业订单以规避风险的欲望也随之降低，即参与的可能性降低。
（二）农产品销售状况。判断农产品销售状况的两个基本指标分别是农户感知到的农产品价格的波动幅度状况和农产品销售难易程度。一般而言，越大的农产品价格波动幅度意味着农户面临的越高的价格风险，为了使得自身的收益趋于平稳，农户参与农业订单的欲望也会更高。对于农产品销售难易程度来说，如果农户能够以接受的价格轻松完成自产自销，那么其对更大市场的渴望越不强烈，对参与农业订单的兴趣是较低的。
（三）农户生产经营状况。农户生产经营状况的衡量指标主要表现在以下几个方面：农户是否有兼职，“泡泡青”的种植面积以及种植“泡泡青”的主要目的。当农户有从事农业活动以外的兼职时，参与农业订单有利于农户免去运输、销售等繁琐环节，节约大量时间和精力，因而农户若有兼职会对其参与“泡泡青”农业订单有正向作用，即倾向于参与农业订单。“泡泡青”的种植面积越大，农户更倾向于农业订单，参与农业订单可以减少运输环节的费用和销售环节的库存费用，另外越大的种植面积意味着越高的专有资产投入，农户面临更大的经营风险，因而农户参与农业订单的动机越大。当种植“泡泡青”的主要目的是用于销售时，农户对参与农业订单以分散风险有需求，而主要自己食用，对外销售的部分占比不高，其参与农业订单的几率也会更小。
三、农户参与农业订单生产影响因素的实证分析
（一）数据来源与说明。本文所用数据来自对湖北省随州市“泡泡青”蔬菜主要种植村镇进行的实地问卷调研。该调研从2013年6月开始准备，于2013年7月—8月期间正式进行。正式调研之前，入户调研人员先进入主要村镇进行访谈，了解当地有关“泡泡青”农业订单的信息，并进行了小范围的试问卷，根据反馈对问卷进行了修改完善，随后正式进行问卷发放，共发出问卷200份，收回问卷189份，剔除无效问卷8份，最终得到有效问卷为181份。
表1 调查区域农户数量分布及其参与农业订单概率（户，%）
（二）计量模型。对农户而言，是否参与“泡泡青”农业订单，只有两种选择，要么参与农业订单，要么不参与农业订单，而影响其参与农业订单的因素则有许多。
二项逻辑斯谛（Binary Logistic）回归模型是对二分类变量进行回归分析时最为普遍应用的多元量化分析方法。该方法可把分类的因变量转换成分类变量的概率比，从而成为连续的有区间限制的变量（王济川 等，2001；郭志刚，2004）。因此，本文将采用Logistic模型对农户是否参与泡泡青农业订单的选择进行回归分析。 该模型如下：Pi=F（bo+biXi）=■
（1）其中：bo为常数，bi（i=1，2，3，…..）为自变量X的系数，为自然对数的底数，对于给定的解释变量Xi，Pi是第i个决策体做出某一选择的概率（则该决策主体不做出这一选择的概率为
1-Pi）。而解释变量Xi是影响第i个决策主体做出这一特定选择的影响因素。
（三）模型设定与变量说明。模型影响变量的选择上，本文通过借鉴国内外已有的相关研究成果，结合随州泡泡青的特点，将影响随州地区农户参与“泡泡青”订单的变量归纳为以下几个方面：（1）农户是否有兼职。（2） 农户受教育程度年限。（3） 农户种植“泡泡青”的年限。（4）农户种植“泡泡青”的专业化程度。（5） “泡泡青”的种植面积。（6）种植“泡泡青”的主要目的。（7）是否认为“泡泡青”较难销售。（8）是否认为“泡泡青”的销售价格波动较大。根据选定的影响因素，设定的二元Logistic模型的变量详见表2：
表2 模型变量描述
将公式（1）通过logit转换，然后加入所设定的变量，具体模型构建如下：Zi=ln■=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ 上式中，Pi为事件的发生概率，Zi为概率比的自然对数，bo为常数项，bi为待估参数，u为残差项。
四、结果与分析
本文通过EViews软件，将所得数据进行Logistic回归，回归结果如表3。本文通过EViews软件，将所得数据进行
Logistic回归，回归结果如表3。
表3 模型回归结果
运用EViews7.0软件对样本进行了Logistic回归处理，处理过程中采用了向后筛选法，共进行了5次回归，回归结果较稳定，并且回归出来得到的LR统计值和McFadden R-squared统计指标显示结果较为可靠。
（一）农户是否有兼职。自变量X1回归系数为正，符合预期，但是z统计值较小，表明回归并不显著，这可能与所调查地区农户绝大多数为全职、统计数据无法客观反映此变量与因变量关系有关，因而导致出现回归系数符合预期、显著性却不通过的结果。
（二）农户受教育程度年限。自变量X2的回归系数为正且通过显著性检验，表明农户受教育程度年限越长则农户参与“泡泡青”农业订单的意愿也更强，符合预期。
（三）农户种植“泡泡青”的年限。自变量X3回归系数为负，与预期相符，统计值较大，回归显著，证明种植“泡泡青”年限越长的农户，对自己的种植技术和产品质量水平信心较高，不惧销路问题，更倾向于自产自销等其他方式。
（四）农户种植“泡泡青”的专业化程度。 回归结果显示该自变量的回归系数为正向回归并不显著，与预期的负向作用矛盾。出现这种情况，与随州地区农户普遍采用传统的方式种植“泡泡青”、专业化种植水平较低的实际情况相符合，也说明对于随州地区“泡泡青”种植农户而言，专业化程度高低对是否参与农业订单这一决策的影响不大。
（五）“泡泡青”的种植面积。由回归结果可知“泡泡青”种植面积这个自变量通过显著性检验并且符合预期影响方向，农户种植“泡泡青”面积越大，所投入的的时间、金钱等成本越高，农户面临的市场风险相应增加，此时农户选择与龙头企业签订农业订单以分散风险是理性的选择。
（六）种植“泡泡青”的主要目的。该变量回归系数为正，z统计值较大，与预期相符合， 当种植“泡泡青”的主要目的是用于销售时，农户对参与农业订单以分散风险有需求，而主要自己食用，对外销售的部分占比不高，其参与农业订单的几率也会更小。
（七）是否认为“泡泡青”较难销售。自变量X7回归系数为正，符合预期，并且通过显著性检验，因此当农户认为“泡泡青”较难销售时，会倾向于选择参与“泡泡青”农业订单扩大销路等。
（八）是否认为“泡泡青”的销售价格波动较大。自变量的回归系数为正，符合预期影响方向，但是z统计值较小，没有通过显著性检验，出现这种情况可能有这样两种原因：农户所认为的销售价格波动程度与市场实际的价格波动有一定出入，因而数据上就已经失真了；或者是因为当销售价格远高于或远低于正常价格时，农户面临这两种不同的价格波动较大的市场行情时，会出现截然相反的选择，如：价格波动往高于正常市场价波动时，农户倾向于不参与农业订单，价格波动往低于正常市场价格波动时，出于个人收益最大化原则，农户却会倾向于选择参与农业订单，这就打破了预期：价格波动较大时，出于降低风险需求，农户会倾向于选择参与农业订单。这一点有待进一步的研究。
四、结论与启示
分析结果表明，研究区“泡泡青”种植户的经营规模，“泡泡青”的商品化程度以及农户感知的销售难易程度对农户参与订单农业有显著的促进作用，另外随着户主受教育年限的提高其对农业订单的接受度也在提升。另一方面，当“泡泡青”种植年限提升时，农户参与农业订单的可能性将减小。
从政府的角度出发，为了推进以订单农业为代表的农业产业化进程，首先应当加大对订单农业的支持力度和宣传力度。只有宣传到位才能让农户真正了解订单农业，产生参与的欲望，而政府的支持态度无论对于与农户签订农业订单的龙头企业，还是农户都是一颗“定心丸”；其次是加强农业生产的专业化和商品化。“泡泡青”作为随州市当地的特色蔬菜得到了政府大力的扶持，并且为当地农户带来了客观的收益。政府应当因地制宜，鼓励农户专业化生产适合本地区的农产品的生产，并且在技术，信息等方面给予相应的支持，促进农户进行规模生产；最后是起到监督者的作用，要求农业订单签订双方切实履行契约。
从龙头企业的角度出发，应当鼓励农户形成专业合作社等组织，鼓励农户进行规模化生产，积极吸纳经营规模不大但有发展潜力的农户而不是光看重种植大户，忽视种植小户，积极和农户在合约履行过程中进行沟通，最终实现互利共赢。
参考文献：
[1] 祝宏辉，王秀清：《新疆番茄产业中农户参与农业订单的影响因素分析》，《中国农村经济》2007
[2] 纪梦晨，袁立璜，魏福全：《农户参与订单农业的影响因素分析——以密云为例》，《安徽农业科学》2010
[3] 卢昆，马九杰：《农户参与订单农业的行为选择与决定因素实证研究》，《农业技术经济》2010
[4] 赵翠萍：《农户参与粮食订单影响因素的实证分析——以河
南省小麦订单为例》，《农业经济问题》2009
[5] 郭红娟，王建，李林：《肉鸡养殖参与订单农业生产的影响因素：基于201户养殖户的实证分析》2009
[6] 张艳平，吕平，程杰：《农户参与合同农业的影响因素分析——以山东青州和胶州地区大白菜产业为例》2011