任开荣 董继刚

我国休闲农业资源的空间分布及成因研究※

任开荣 董继刚

该文选取农业部2010－2015年评定的636个休闲农业示范点作为样本，通过ArcGIS和SPSS软件，对我国休闲农业资源的空间分布特征及成因进行研究，结果表明：①我国休闲农业资源类型丰富，总体可以分为5个一级类和18个二级类，且发展规模和内部结构存在差异。②我国休闲农业资源的空间分布类型为凝聚型；休闲农业资源在八大地理区域中集中分布均衡性较低，最为集中的是华东和华北地区；从省域尺度上看，休闲农业资源主要集中在山东、浙江、福建和辽宁等省，西藏最少；在空间分布密度上，京津冀、长三角是高密度区，川渝和闽东南是次密度区。③我国休闲农业资源的空间分布是资源、经济、交通、人口和农业基础等因素复杂作用的结果，区域内的GDP、公路密度、A级景区数量及农林牧渔产值等是主要影响因子。

休闲农业 资源分布 成因分析

近年来，随着闲暇时间的增多以及居民对健康的追求，休闲农业作为一种农业与旅游结合的新型消费形态，成为城市居民普遍接受和追求的休闲度假方式。休闲农业的发展不仅有助于农村一二三产业的融合互动，还在促进农业提质增效、带动农民就业增收、建设美丽乡村和推动城乡一体化发展方面具有十分重要的作用。

本研究在已有研究基础上，运用ArcGIS和SPSS分析工具对我国休闲农业资源的空间分布进行分析，总结我国休闲农业资源的空间分布特征，并分析其成因，以期能优化农业资源分配、因地制宜制定农村发展政策，从而为我国休闲农业的发展提供科学参考。

一、数据来源与研究方法

1.数据来源及处理

基于休闲农业资源的代表性以及数据的科学性、可操作性等原则，本文的数据信息主要来源于国家农业部官网、国家基础地理信息中心中的1：400万地图数据库以及2015年《中国统计年鉴》。截至2016年4月20日，农业部先后确定并公布了6批共636个国家级休闲农业示范点，涵盖了除港、澳、台外的全国各省区。本文以该636个示范点为研究样本，通过Google earth和ArcGIS软件，绘制出我国休闲农业资

式中：Ro为每个点与其最近点之间距离的平均值；Re为假设随机模式下点状要素的期望平均距离；N为点状要素的总数；A为研究区域的面积。ANN＜1时，点状要素趋于凝聚分布；ANN＝1时，点状要素趋源的空间分布图（图1），以便进一步分析。

2.研究方法

（1）平均最近邻分析。平均最近邻分析是分析点状事物空间分布特征较为常用的一种方法，它主要通过平均最近邻比率（ANN）来分析我国休闲农业资源空间布局的模式是属于凝聚、随机还是均匀分布。计算公式如下：

于随机分布；ANN＞1时，点状要素则趋于均匀分布。

图1 我国休闲农业资源的空间分布图

（2）基尼系数。在地理学中，基尼系数是用来度量研究样本在区域内集聚程度的重要指标之一。本文主要用其对不同区域内休闲农业资源分布差异进行对比，从而找出地域分布变化的规律。其计算公式为：

式中：G为基尼指数；C为分布均匀度；pi为第i个区域内休闲农业点数在全国所占比重；N为区域总数。其中，G值在0～1之间，G值越接近于0，表明区域间分布越平均；G值越接近于1，则表明区域间分布越集中。

（3）不均（平）衡指数。不均衡指数是用来衡量研究样本在不同区域内分布齐全、均衡程度的重要指标。本文运用不均衡指数对我国休闲农业资源的空间分布均衡程度进行测度，计算公式为：

式中：S为不均衡指数；n为区域数量；xi为各区域内的休闲农业资源数量在全国所占比例从大到小排序后第i位的累计百分比。其中，0≤S≤1，若研究对象平均分布在各区域中，则S＝0；反之，如果研究对象全集中在某一个区域中，则S＝1。

（4）核密度估算。空间凝聚区域分析，多采用分布密度来测量。核密度估计法主要用来分析和检验我国休闲农业资源空间布局的密度大小，是一种统计非参数密度估计的方法。其公式为：

式中：fn（x）为点x的核密度值；（x－xj）表示位置x到第j个观测位置的距离；h＞0为带宽；k为核函数；n为所有观测点的数目。fn（x）值越高，表明我国休闲农业资源空间分布密度越大，反之则越小。

（5）多元回归分析。多元回归分析经常被用来定量分析一些地理推理。本文主要用其来检验和分析各因素（因子）对休闲农业空间格局影响的层次和途径。经典多元回归模型的计算公式为：

式中：y为休闲农业资源的分布密度；a为常数项；xi为休闲农业空间分布的影响因子；bi为自变量系数；ε为随机误差项；自变量下标i表示第i个省级区域。

二、休闲农业资源分布特征分析

1.类型分析

在参考前人研究成果并结合休闲农业资源实际发展情况的基础上，依据资源的功能和性质将休闲农业资源划分为休闲观光、农事体验、农业科技、特色村镇和乡村文化5个一级类（李涛等，2013）和18个二级类，具体分类情况见表1。从表1中可以发现，目前我国休闲观光类的休闲农业资源数量最多，约占总量的43．553%；其次为农事体验类，约占总量的17．767%；第三、第四位是特色村镇类和农业科技类，分别约占总量的16．352%和15．723%；乡村文化类最少，仅占总量的6．604%。这表明：首先，我国多样化的农业资源和广阔的市场需求形成了较为丰富的休闲农业资源类型；其次，受到开发条件及经济特征的影响，各类资源的发展规模和内部结构还存在一定差异；再次，休闲观光类资源数量最多，说明我国休闲农业的发展还处于功能单一的低级阶段，产品的层次和体验的深度亟待提升。

表1 我国休闲农业资源分类体系及所占比重

2．空间分布特征分析

（1）空间分布类型。通常情况下，自然和社会中点状要素的空间分布有凝聚、随机和均匀三种类型。虽然通过分布图可以直观了解要素的分布状况，但凝聚、随机和均匀三种情况有时会同时呈现出来，平均最近邻分析法可以解决这一问题。利用ArcGIS中的平均最近邻工具进行运算，可得：R0＝41．615，Re＝83．525，则ANN＝0．498＜1。由此可见，我国休闲农业资源总体分布趋于凝聚型。

（2）空间分布不均衡程度。为了更加准确地分析我国休闲农业资源空间分布的均衡程度，根据地理条件、自然条件、经济发展和历史改革等方面差异，将全国31个省级行政区划分为青藏、西北、华北、东北、华东、华中、华南和西南8个地理区域，分别统计其拥有的休闲农业资源的数量和比重（表2）。

表2 我国休闲农业资源在八大区域间的分布

利用公式③和④可计算出我国休闲农业点空间分布的基尼系数G＝0．5772，C＝0．4228，说明我国休闲农业资源在八大地理区域内呈集中分布，且空间分布均匀度较低。利用公式⑤进一步计算其不均衡指数得到S＝0．2677，表明休闲农业资源在全国八大区域间分布不均衡。具体来看，华东和华北地区的休闲农业点集中性非常明显，而青藏、西北和华南地区远低于均匀分布比例。

（3）省域分布不均衡特征。将我国休闲农业资源分别按31个省级行政区域进行统计汇总，按照自然断点法将其分为5个层次，并在ArcGIS中利用Quantities对其进行可视化处理，得出我国休闲农业资源的省域分布图（图2），图中的不同色块代表了休闲农业资源在省域内分布的等级差异。从图2可以看出，我国休闲农业资源在各省域的分布具有不均衡性。其中，辽宁、山东、浙江、福建和新疆最为集中；江苏、湖南、四川、重庆、广西等省也较为明显；西藏最少。

（4）空间的分布密度。我国休闲农业资源在全国范围内的平均分布密度为0．660 4个／万km2，但在不同区域的分布密度差异较大。其中，上海市的分布密度最高，为29．966 1个／万km2；其次为北京、天津、山东、江苏、浙江、福建、海南等沿海东部省区，分布密度均在2个／万km2以上；而内蒙古和西藏等西部省区的分布密度最低，不足0．2个／万km2。可以说，我国休闲农业资源在空间分布密度上呈现出明显的“东高西低”差异性。为了更好地体现这一特征，运用ArcGIS软件中的Kernel Density工具对636个国家级休闲农业资源进行核密度估计并生成核密度图（图3）。由图可见：核密度估计值最高的热点区域分布在京津冀和长三角区域；其次是川渝和闽东南区域次级核心区；此外，关中、湖南东北、内蒙古西南等地区也零星地存在一些聚集区。

三、休闲农业资源空间分布的成因分析

1.影响因素选择

图2 我国休闲农业资源省域分布图

图3 我国休闲农业资源的分布核密度图

上述分析表明，我国休闲农业资源存在着显著的地理空间分异特征，为进一步理解这种分异格局及其背后的影响因素，本文通过多元回归分析来解释不同

影响因素与休闲农业资源分布密度之间的变量关系。在综合分析相关文献和多次专家咨询的基础上，本文从资源禀赋、经济发展、人口状况、交通区位和农业基础五大要素中选择和构建12个影响因子来全面分析我国休闲农业的空间分布差异：

（1）资源禀赋（R1～R3）：分别从农业资源和旅游资源两个方面选取农用地面积、耕地面积及A级景区数量等指标进行分析。休闲农业是一种特殊的经济生产体系，是农业和旅游相互融合与延伸的产物，农业资源和旅游资源的数量、质量、独特性、知名度及美誉度等影响着休闲农业的空间布局。

（2）经济发展水平（E1～E3）：主要选取GDP总量、人均GDP和城镇居民可支配收入等指标进行衡量。经济发展是区域内产业发展的基础，休闲农业作为农业和旅游活动的形态之一，其区域内资源的整体规划以及产品设计均需要不同程度上靠地方经济的支持。

（3）人口状况（P1～P2）：主要从人口总数和家庭户数两方面进行分析。人口规模对休闲农业的旅游需求有一定影响，加之居民休闲的出游市场具有距离衰减性，决定了休闲农业地数量在空间上呈现出以人口集聚区为中心向周边的距离递减性。

（4）交通区位（T1～T2）：主要从公路密度和铁路密度两方面进行分析。休闲农业的发展程度与交通可达性具有非常紧密的联系，良好的交通可达性可以在一定程度上缩短客源地与目的地之间的时间距离，在节约时间、经济成本的同时又增加对游客的吸引力。

（5）农业基础（A1～A2）：主要使用农林牧渔产值和农业技术人员数来表示。农业基础是休闲农业的本源，影响着休闲农业的分布与发展。

2.影响因素分析

为获取完整性的数据，本研究选取2014年各省相关数据。为了确定模型变量之间是否存在线性关系，本研究首先运用Pearson相关系数法对休闲农业资源的分布密度（y）与12个影响因子的相关关系进行计算（见表3）。结果表明：A级景区数量（R3）、GDP总量（E1）、人口总数（P1）、家庭户数（P2）、公路密度（T1）和农林牧渔产值（A1）在0．01的显著性水平下与休闲农业资源的分布密度线性相关；其余变量与休闲农业资源的分布密度之间不存在显著的线性相关。

为了进一步衡量各影响因子在休闲农业资源分布中的影响程度，运用SPSS19．0软件对以上变量进行多元回归（显著性水平为0．1），根据拟合效果选取最优模型，结果见表4。回归模型F检验值的显著性水平为0．000，说明方程是高度显著的；模型的Adjusted R2为0．771，拟合效果较为理想；此外，Durbin－Watson值为2．061，表明回归模型通过了残差独立性检验。

表3 我国休闲农业空间分布密度与12个指标的Pearson相关系数

从各解释变量的回归系数和显著性来看，我国休闲农业资源的空间分布受国内生产总值、公路密度、A级景区数量及农林牧渔产值的影响显著。其中，空间分布与区域经济发展水平中的GDP（E1）具有较为明显的正相关性，说明经济发展对休闲农业的发展具有较强的促进作用，主要因为区域内的整体经济发展不仅会影响到基础设施的建设，还会影响到休闲农业的客源市场及景区的开发和建设；公路密度（T1）的回归系数为正，并且通过了显著性水平检验，说明区域内公路密度对休闲农业资源的空间分布具有显著的正向作用，其主要原因可能是休闲农业的客源出游多以近程为主，在交通工具上通常采用自驾汽车、客运巴士和自行车等，因而对公路交通系统的发育程度要求较高；A级景区数量（R3）即旅游资源禀赋对我国休

闲农业的空间分布具有显著的正向作用，主要因为我国休闲农业最早起源于坐落在乡村地区的旅游景区，以景区为核心、发挥景区边缘效应和农业资源互补效应是多数休闲农业资源的最初发展模式；农业基础（A1）与休闲农业的空间分布的关系并没有出现预想的结果，相反呈现出显著负相关，主要原因是现阶段我国休闲农业发展水平整体较低，开发时“重旅游，轻农业”，因而对农业基础的依赖性较弱。其他变量如人口总数、家庭户数没有通过显著性水平检验，这与预期的结果不一致，说明休闲农业的发展对人口状况的依赖性不强。

表4 我国休闲农业空间分布差异影响因子回归结果

四、结论与讨论

本研究以农业部评定的636个国家级休闲农业示范点为研究对象，借助ArcGIS技术并综合运用计量经济方法，对我国休闲农业资源类型划分、空间分布及影响因素进行分析，得出以下结论：

第一，我国休闲农业资源类型较为丰富，包含了5个一级类和18个二级类。其中，休闲观光类的休闲农业资源数量最多，约占总量的43．553%；其次为农事体验类，约占总量的17．767%；第三、第四位是特色村镇类和农业科技类，分别约占总量的16．352%和15．723%；乡村文化类最少，仅占总量的6．604%。

第二，借助ArcGIS 10．1软件，对休闲农业资源的空间分布形态、均衡程度和分布密度等进行分析。结果表明：①我国休闲农业资源的空间分布类型为凝聚型，平均最近邻比率ANN＝0．498＜1。②我国休闲农业资源数量多，但分布均衡性较低，在八大区域间的离散程度较高，其基尼系数为0．5772，不均衡指数为0．2677，资源主要集中于华东和华北地区，省域间的差异也较为明显。③Kernel核密度显示我国休闲农业资源空间分布密度也呈现出明显的差异性，热点区域分布在京津冀和长三角区域，川渝和闽东南区域等地次之。

第三，我国休闲农业资源的空间分布是多个复杂因素共同作用的结果。本文选取了五大因素共12个影响因子，运用多元回归模型对分省数据进行实证分析。结果表明：国内生产总值、公路密度、A级景区数量及农林牧渔产值等因子对休闲农业空间分布的影响显著。

休闲农业的可持续发展受到市场需求、政府政策及宏观经济等因素的显著影响，需要对其开展长期的持续研究。然而，由于我国休闲农业起步较晚，相关数据统计工作不够完善，本研究未能从时间序列分析休闲农业资源的动态发展演变。从时空视角分析我国休闲农业的发展，是未来研究的一个重要方向。

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［责任编辑：徐元明］

F303．4

A

1009－2382（2016）10－0055－05

任开荣，山东农业大学经济管理学院博士生、枣庄学院旅游与资源环境学院讲师；董继刚，山东农业大学经济管理学院教授、博导（泰安271018）。

※本文系2014年中国科技协会重大研究项目“科技革命与农业现代化发展战略研究”的阶段性研究成果。