任開榮 董繼剛

我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布及成因研究※

任開榮 董繼剛

該文選取農(nóng)業(yè)部2010－2015年評定的636個休閑農(nóng)業(yè)示范點作為樣本，通過ArcGIS和SPSS軟件，對我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布特征及成因進行研究，結(jié)果表明：①我國休閑農(nóng)業(yè)資源類型豐富，總體可以分為5個一級類和18個二級類，且發(fā)展規(guī)模和內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在差異。②我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布類型為凝聚型；休閑農(nóng)業(yè)資源在八大地理區(qū)域中集中分布均衡性較低，最為集中的是華東和華北地區(qū)；從省域尺度上看，休閑農(nóng)業(yè)資源主要集中在山東、浙江、福建和遼寧等省，西藏最少；在空間分布密度上，京津冀、長三角是高密度區(qū)，川渝和閩東南是次密度區(qū)。③我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布是資源、經(jīng)濟、交通、人口和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)等因素復(fù)雜作用的結(jié)果，區(qū)域內(nèi)的GDP、公路密度、A級景區(qū)數(shù)量及農(nóng)林牧漁產(chǎn)值等是主要影響因子。

休閑農(nóng)業(yè) 資源分布 成因分析

近年來，隨著閑暇時間的增多以及居民對健康的追求，休閑農(nóng)業(yè)作為一種農(nóng)業(yè)與旅游結(jié)合的新型消費形態(tài)，成為城市居民普遍接受和追求的休閑度假方式。休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展不僅有助于農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)的融合互動，還在促進農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效、帶動農(nóng)民就業(yè)增收、建設(shè)美麗鄉(xiāng)村和推動城鄉(xiāng)一體化發(fā)展方面具有十分重要的作用。

本研究在已有研究基礎(chǔ)上，運用ArcGIS和SPSS分析工具對我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布進行分析，總結(jié)我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布特征，并分析其成因，以期能優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源分配、因地制宜制定農(nóng)村發(fā)展政策，從而為我國休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)參考。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.數(shù)據(jù)來源及處理

基于休閑農(nóng)業(yè)資源的代表性以及數(shù)據(jù)的科學(xué)性、可操作性等原則，本文的數(shù)據(jù)信息主要來源于國家農(nóng)業(yè)部官網(wǎng)、國家基礎(chǔ)地理信息中心中的1：400萬地圖數(shù)據(jù)庫以及2015年《中國統(tǒng)計年鑒》。截至2016年4月20日，農(nóng)業(yè)部先后確定并公布了6批共636個國家級休閑農(nóng)業(yè)示范點，涵蓋了除港、澳、臺外的全國各省區(qū)。本文以該636個示范點為研究樣本，通過Google earth和ArcGIS軟件，繪制出我國休閑農(nóng)業(yè)資

式中：Ro為每個點與其最近點之間距離的平均值；Re為假設(shè)隨機模式下點狀要素的期望平均距離；N為點狀要素的總數(shù)；A為研究區(qū)域的面積。ANN＜1時，點狀要素趨于凝聚分布；ANN＝1時，點狀要素趨源的空間分布圖（圖1），以便進一步分析。

2.研究方法

（1）平均最近鄰分析。平均最近鄰分析是分析點狀事物空間分布特征較為常用的一種方法，它主要通過平均最近鄰比率（ANN）來分析我國休閑農(nóng)業(yè)資源空間布局的模式是屬于凝聚、隨機還是均勻分布。計算公式如下：

于隨機分布；ANN＞1時，點狀要素則趨于均勻分布。

圖1 我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布圖

（2）基尼系數(shù)。在地理學(xué)中，基尼系數(shù)是用來度量研究樣本在區(qū)域內(nèi)集聚程度的重要指標之一。本文主要用其對不同區(qū)域內(nèi)休閑農(nóng)業(yè)資源分布差異進行對比，從而找出地域分布變化的規(guī)律。其計算公式為：

式中：G為基尼指數(shù)；C為分布均勻度；pi為第i個區(qū)域內(nèi)休閑農(nóng)業(yè)點數(shù)在全國所占比重；N為區(qū)域總數(shù)。其中，G值在0～1之間，G值越接近于0，表明區(qū)域間分布越平均；G值越接近于1，則表明區(qū)域間分布越集中。

（3）不均（平）衡指數(shù)。不均衡指數(shù)是用來衡量研究樣本在不同區(qū)域內(nèi)分布齊全、均衡程度的重要指標。本文運用不均衡指數(shù)對我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布均衡程度進行測度，計算公式為：

式中：S為不均衡指數(shù)；n為區(qū)域數(shù)量；xi為各區(qū)域內(nèi)的休閑農(nóng)業(yè)資源數(shù)量在全國所占比例從大到小排序后第i位的累計百分比。其中，0≤S≤1，若研究對象平均分布在各區(qū)域中，則S＝0；反之，如果研究對象全集中在某一個區(qū)域中，則S＝1。

（4）核密度估算?？臻g凝聚區(qū)域分析，多采用分布密度來測量。核密度估計法主要用來分析和檢驗我國休閑農(nóng)業(yè)資源空間布局的密度大小，是一種統(tǒng)計非參數(shù)密度估計的方法。其公式為：

式中：fn（x）為點x的核密度值；（x－xj）表示位置x到第j個觀測位置的距離；h＞0為帶寬；k為核函數(shù)；n為所有觀測點的數(shù)目。fn（x）值越高，表明我國休閑農(nóng)業(yè)資源空間分布密度越大，反之則越小。

（5）多元回歸分析。多元回歸分析經(jīng)常被用來定量分析一些地理推理。本文主要用其來檢驗和分析各因素（因子）對休閑農(nóng)業(yè)空間格局影響的層次和途徑。經(jīng)典多元回歸模型的計算公式為：

式中：y為休閑農(nóng)業(yè)資源的分布密度；a為常數(shù)項；xi為休閑農(nóng)業(yè)空間分布的影響因子；bi為自變量系數(shù)；ε為隨機誤差項；自變量下標i表示第i個省級區(qū)域。

二、休閑農(nóng)業(yè)資源分布特征分析

1.類型分析

在參考前人研究成果并結(jié)合休閑農(nóng)業(yè)資源實際發(fā)展情況的基礎(chǔ)上，依據(jù)資源的功能和性質(zhì)將休閑農(nóng)業(yè)資源劃分為休閑觀光、農(nóng)事體驗、農(nóng)業(yè)科技、特色村鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村文化5個一級類（李濤等，2013）和18個二級類，具體分類情況見表1。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，目前我國休閑觀光類的休閑農(nóng)業(yè)資源數(shù)量最多，約占總量的43．553%；其次為農(nóng)事體驗類，約占總量的17．767%；第三、第四位是特色村鎮(zhèn)類和農(nóng)業(yè)科技類，分別約占總量的16．352%和15．723%；鄉(xiāng)村文化類最少，僅占總量的6．604%。這表明：首先，我國多樣化的農(nóng)業(yè)資源和廣闊的市場需求形成了較為豐富的休閑農(nóng)業(yè)資源類型；其次，受到開發(fā)條件及經(jīng)濟特征的影響，各類資源的發(fā)展規(guī)模和內(nèi)部結(jié)構(gòu)還存在一定差異；再次，休閑觀光類資源數(shù)量最多，說明我國休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展還處于功能單一的低級階段，產(chǎn)品的層次和體驗的深度亟待提升。

表1 我國休閑農(nóng)業(yè)資源分類體系及所占比重

2．空間分布特征分析

（1）空間分布類型。通常情況下，自然和社會中點狀要素的空間分布有凝聚、隨機和均勻三種類型。雖然通過分布圖可以直觀了解要素的分布狀況，但凝聚、隨機和均勻三種情況有時會同時呈現(xiàn)出來，平均最近鄰分析法可以解決這一問題。利用ArcGIS中的平均最近鄰工具進行運算，可得：R0＝41．615，Re＝83．525，則ANN＝0．498＜1。由此可見，我國休閑農(nóng)業(yè)資源總體分布趨于凝聚型。

（2）空間分布不均衡程度。為了更加準確地分析我國休閑農(nóng)業(yè)資源空間分布的均衡程度，根據(jù)地理條件、自然條件、經(jīng)濟發(fā)展和歷史改革等方面差異，將全國31個省級行政區(qū)劃分為青藏、西北、華北、東北、華東、華中、華南和西南8個地理區(qū)域，分別統(tǒng)計其擁有的休閑農(nóng)業(yè)資源的數(shù)量和比重（表2）。

表2 我國休閑農(nóng)業(yè)資源在八大區(qū)域間的分布

利用公式③和④可計算出我國休閑農(nóng)業(yè)點空間分布的基尼系數(shù)G＝0．5772，C＝0．4228，說明我國休閑農(nóng)業(yè)資源在八大地理區(qū)域內(nèi)呈集中分布，且空間分布均勻度較低。利用公式⑤進一步計算其不均衡指數(shù)得到S＝0．2677，表明休閑農(nóng)業(yè)資源在全國八大區(qū)域間分布不均衡。具體來看，華東和華北地區(qū)的休閑農(nóng)業(yè)點集中性非常明顯，而青藏、西北和華南地區(qū)遠低于均勻分布比例。

（3）省域分布不均衡特征。將我國休閑農(nóng)業(yè)資源分別按31個省級行政區(qū)域進行統(tǒng)計匯總，按照自然斷點法將其分為5個層次，并在ArcGIS中利用Quantities對其進行可視化處理，得出我國休閑農(nóng)業(yè)資源的省域分布圖（圖2），圖中的不同色塊代表了休閑農(nóng)業(yè)資源在省域內(nèi)分布的等級差異。從圖2可以看出，我國休閑農(nóng)業(yè)資源在各省域的分布具有不均衡性。其中，遼寧、山東、浙江、福建和新疆最為集中；江蘇、湖南、四川、重慶、廣西等省也較為明顯；西藏最少。

（4）空間的分布密度。我國休閑農(nóng)業(yè)資源在全國范圍內(nèi)的平均分布密度為0．660 4個／萬km2，但在不同區(qū)域的分布密度差異較大。其中，上海市的分布密度最高，為29．966 1個／萬km2；其次為北京、天津、山東、江蘇、浙江、福建、海南等沿海東部省區(qū)，分布密度均在2個／萬km2以上；而內(nèi)蒙古和西藏等西部省區(qū)的分布密度最低，不足0．2個／萬km2。可以說，我國休閑農(nóng)業(yè)資源在空間分布密度上呈現(xiàn)出明顯的“東高西低”差異性。為了更好地體現(xiàn)這一特征，運用ArcGIS軟件中的Kernel Density工具對636個國家級休閑農(nóng)業(yè)資源進行核密度估計并生成核密度圖（圖3）。由圖可見：核密度估計值最高的熱點區(qū)域分布在京津冀和長三角區(qū)域；其次是川渝和閩東南區(qū)域次級核心區(qū)；此外，關(guān)中、湖南東北、內(nèi)蒙古西南等地區(qū)也零星地存在一些聚集區(qū)。

三、休閑農(nóng)業(yè)資源空間分布的成因分析

1.影響因素選擇

圖2 我國休閑農(nóng)業(yè)資源省域分布圖

圖3 我國休閑農(nóng)業(yè)資源的分布核密度圖

上述分析表明，我國休閑農(nóng)業(yè)資源存在著顯著的地理空間分異特征，為進一步理解這種分異格局及其背后的影響因素，本文通過多元回歸分析來解釋不同

影響因素與休閑農(nóng)業(yè)資源分布密度之間的變量關(guān)系。在綜合分析相關(guān)文獻和多次專家咨詢的基礎(chǔ)上，本文從資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展、人口狀況、交通區(qū)位和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)五大要素中選擇和構(gòu)建12個影響因子來全面分析我國休閑農(nóng)業(yè)的空間分布差異：

（1）資源稟賦（R1～R3）：分別從農(nóng)業(yè)資源和旅游資源兩個方面選取農(nóng)用地面積、耕地面積及A級景區(qū)數(shù)量等指標進行分析。休閑農(nóng)業(yè)是一種特殊的經(jīng)濟生產(chǎn)體系，是農(nóng)業(yè)和旅游相互融合與延伸的產(chǎn)物，農(nóng)業(yè)資源和旅游資源的數(shù)量、質(zhì)量、獨特性、知名度及美譽度等影響著休閑農(nóng)業(yè)的空間布局。

（2）經(jīng)濟發(fā)展水平（E1～E3）：主要選取GDP總量、人均GDP和城鎮(zhèn)居民可支配收入等指標進行衡量。經(jīng)濟發(fā)展是區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，休閑農(nóng)業(yè)作為農(nóng)業(yè)和旅游活動的形態(tài)之一，其區(qū)域內(nèi)資源的整體規(guī)劃以及產(chǎn)品設(shè)計均需要不同程度上靠地方經(jīng)濟的支持。

（3）人口狀況（P1～P2）：主要從人口總數(shù)和家庭戶數(shù)兩方面進行分析。人口規(guī)模對休閑農(nóng)業(yè)的旅游需求有一定影響，加之居民休閑的出游市場具有距離衰減性，決定了休閑農(nóng)業(yè)地數(shù)量在空間上呈現(xiàn)出以人口集聚區(qū)為中心向周邊的距離遞減性。

（4）交通區(qū)位（T1～T2）：主要從公路密度和鐵路密度兩方面進行分析。休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展程度與交通可達性具有非常緊密的聯(lián)系，良好的交通可達性可以在一定程度上縮短客源地與目的地之間的時間距離，在節(jié)約時間、經(jīng)濟成本的同時又增加對游客的吸引力。

（5）農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)（A1～A2）：主要使用農(nóng)林牧漁產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員數(shù)來表示。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)是休閑農(nóng)業(yè)的本源，影響著休閑農(nóng)業(yè)的分布與發(fā)展。

2.影響因素分析

為獲取完整性的數(shù)據(jù)，本研究選取2014年各省相關(guān)數(shù)據(jù)。為了確定模型變量之間是否存在線性關(guān)系，本研究首先運用Pearson相關(guān)系數(shù)法對休閑農(nóng)業(yè)資源的分布密度（y）與12個影響因子的相關(guān)關(guān)系進行計算（見表3）。結(jié)果表明：A級景區(qū)數(shù)量（R3）、GDP總量（E1）、人口總數(shù)（P1）、家庭戶數(shù)（P2）、公路密度（T1）和農(nóng)林牧漁產(chǎn)值（A1）在0．01的顯著性水平下與休閑農(nóng)業(yè)資源的分布密度線性相關(guān)；其余變量與休閑農(nóng)業(yè)資源的分布密度之間不存在顯著的線性相關(guān)。

為了進一步衡量各影響因子在休閑農(nóng)業(yè)資源分布中的影響程度，運用SPSS19．0軟件對以上變量進行多元回歸（顯著性水平為0．1），根據(jù)擬合效果選取最優(yōu)模型，結(jié)果見表4?；貧w模型F檢驗值的顯著性水平為0．000，說明方程是高度顯著的；模型的Adjusted R2為0．771，擬合效果較為理想；此外，Durbin－Watson值為2．061，表明回歸模型通過了殘差獨立性檢驗。

表3 我國休閑農(nóng)業(yè)空間分布密度與12個指標的Pearson相關(guān)系數(shù)

從各解釋變量的回歸系數(shù)和顯著性來看，我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布受國內(nèi)生產(chǎn)總值、公路密度、A級景區(qū)數(shù)量及農(nóng)林牧漁產(chǎn)值的影響顯著。其中，空間分布與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平中的GDP（E1）具有較為明顯的正相關(guān)性，說明經(jīng)濟發(fā)展對休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有較強的促進作用，主要因為區(qū)域內(nèi)的整體經(jīng)濟發(fā)展不僅會影響到基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，還會影響到休閑農(nóng)業(yè)的客源市場及景區(qū)的開發(fā)和建設(shè)；公路密度（T1）的回歸系數(shù)為正，并且通過了顯著性水平檢驗，說明區(qū)域內(nèi)公路密度對休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布具有顯著的正向作用，其主要原因可能是休閑農(nóng)業(yè)的客源出游多以近程為主，在交通工具上通常采用自駕汽車、客運巴士和自行車等，因而對公路交通系統(tǒng)的發(fā)育程度要求較高；A級景區(qū)數(shù)量（R3）即旅游資源稟賦對我國休

閑農(nóng)業(yè)的空間分布具有顯著的正向作用，主要因為我國休閑農(nóng)業(yè)最早起源于坐落在鄉(xiāng)村地區(qū)的旅游景區(qū)，以景區(qū)為核心、發(fā)揮景區(qū)邊緣效應(yīng)和農(nóng)業(yè)資源互補效應(yīng)是多數(shù)休閑農(nóng)業(yè)資源的最初發(fā)展模式；農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)（A1）與休閑農(nóng)業(yè)的空間分布的關(guān)系并沒有出現(xiàn)預(yù)想的結(jié)果，相反呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)，主要原因是現(xiàn)階段我國休閑農(nóng)業(yè)發(fā)展水平整體較低，開發(fā)時“重旅游，輕農(nóng)業(yè)”，因而對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)的依賴性較弱。其他變量如人口總數(shù)、家庭戶數(shù)沒有通過顯著性水平檢驗，這與預(yù)期的結(jié)果不一致，說明休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展對人口狀況的依賴性不強。

表4 我國休閑農(nóng)業(yè)空間分布差異影響因子回歸結(jié)果

四、結(jié)論與討論

本研究以農(nóng)業(yè)部評定的636個國家級休閑農(nóng)業(yè)示范點為研究對象，借助ArcGIS技術(shù)并綜合運用計量經(jīng)濟方法，對我國休閑農(nóng)業(yè)資源類型劃分、空間分布及影響因素進行分析，得出以下結(jié)論：

第一，我國休閑農(nóng)業(yè)資源類型較為豐富，包含了5個一級類和18個二級類。其中，休閑觀光類的休閑農(nóng)業(yè)資源數(shù)量最多，約占總量的43．553%；其次為農(nóng)事體驗類，約占總量的17．767%；第三、第四位是特色村鎮(zhèn)類和農(nóng)業(yè)科技類，分別約占總量的16．352%和15．723%；鄉(xiāng)村文化類最少，僅占總量的6．604%。

第二，借助ArcGIS 10．1軟件，對休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布形態(tài)、均衡程度和分布密度等進行分析。結(jié)果表明：①我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布類型為凝聚型，平均最近鄰比率ANN＝0．498＜1。②我國休閑農(nóng)業(yè)資源數(shù)量多，但分布均衡性較低，在八大區(qū)域間的離散程度較高，其基尼系數(shù)為0．5772，不均衡指數(shù)為0．2677，資源主要集中于華東和華北地區(qū)，省域間的差異也較為明顯。③Kernel核密度顯示我國休閑農(nóng)業(yè)資源空間分布密度也呈現(xiàn)出明顯的差異性，熱點區(qū)域分布在京津冀和長三角區(qū)域，川渝和閩東南區(qū)域等地次之。

第三，我國休閑農(nóng)業(yè)資源的空間分布是多個復(fù)雜因素共同作用的結(jié)果。本文選取了五大因素共12個影響因子，運用多元回歸模型對分省數(shù)據(jù)進行實證分析。結(jié)果表明：國內(nèi)生產(chǎn)總值、公路密度、A級景區(qū)數(shù)量及農(nóng)林牧漁產(chǎn)值等因子對休閑農(nóng)業(yè)空間分布的影響顯著。

休閑農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展受到市場需求、政府政策及宏觀經(jīng)濟等因素的顯著影響，需要對其開展長期的持續(xù)研究。然而，由于我國休閑農(nóng)業(yè)起步較晚，相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作不夠完善，本研究未能從時間序列分析休閑農(nóng)業(yè)資源的動態(tài)發(fā)展演變。從時空視角分析我國休閑農(nóng)業(yè)的發(fā)展，是未來研究的一個重要方向。

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［責(zé)任編輯：徐元明］

F303．4

A

1009－2382（2016）10－0055－05

任開榮，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士生、棗莊學(xué)院旅游與資源環(huán)境學(xué)院講師；董繼剛，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授、博導(dǎo)（泰安271018）。

※本文系2014年中國科技協(xié)會重大研究項目“科技革命與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展戰(zhàn)略研究”的階段性研究成果。