中國農業與旅游產業融合發展的時空演進及空間關聯性

王晶晶,王兆峰

(1.湖南人文科技學院商學院, 中國 婁底 417000;2.湖南師范大學旅游學院,中國 長沙 410081)

新時期推動農村第一、二、三產業融合發展,是加快推進農業農村現代化、實施鄉村振興戰略的重要舉措[1]。近年來,各地積極探索實踐,農村產業融合發展呈現良好勢頭,形成的融合新模式和新業態備受關注,國家層面亦出臺了系列政策文件支持農村產業融合發展。農旅融合作為農村地區產業融合發展的典型形式之一,近年來發展態勢迅猛。鄉村游、生態游、觀光游、休閑游、農業體驗游等農旅融合業態在全國各地不斷涌現,并產生了良好的經濟社會效益。截至2022年底,全國范圍內累計創建了388個全國休閑農業和鄉村旅游示范縣,累計推介了1 973個“中國美麗休閑鄉村”和1 597個國家級鄉村旅游重點村鎮。休閑農業與鄉村旅游等融合業態已經成為各地推進農村產業融合發展的重要抓手。農旅融合發展對于激發“三農”活力、促進農民持續增收具有重要意義,因而也是解決“三農”問題、促進鄉村振興與共同富裕的有效途徑[2,3]。

探究農業與旅游產業融合發展水平及其在時空維度下發展態勢,有助于揭示農旅融合發展狀態及規律,并為農旅融合發展政策制定與實施提供啟示。為此,學者們從不同視角切入進行了評價分析。有學者通過構建綜合評價體系對地區農旅融合水平進行了測度,陳潔從兩產業融合的廣度、融合的深度和融合的貢獻度三維度出發構建了農旅融合度評價指標體系[4],楊珧等和周鵬飛等從融合條件、融合水平和融合效益三方面出發構建了農旅融合水平評價體系[5,6],均運用層次分析—模糊綜合評價法對農旅融合度進行了測算。江艷軍等和鐘漪萍等用地級市入選示范縣的個數占該市所轄全部縣級行政單位(含縣級市)個數的比值來衡量該地級市的農旅融合水平[7,8]。另有學者從兩大產業的關聯互動關系入手,構建了相應的模型進行了地區農旅融合水平測度。梁紅宏和葉露等運用投入產出分析法分別對貴州省和海南省的農旅融合水平進行了測度[9,10]。聶磊等運用協整分析法評價了海南省農旅融合發展的定量因果關系[11]。夏杰長等運用向量自回歸模型檢驗了中國農業和旅游產業的均衡及互動關系[12]。不少學者運用物理學中的耦合協同度理論模型對不同區域農旅融合協同度進行了測算,以判斷兩大產業在融合發展過程中的協調程度[13-17]。為全面揭示兩大產業間的互動關系,本文擬借助耦合協同度模型對研究期樣本省(區、市)農旅融合水平進行測度。同時,還將借助探索性空間分析工具對各省(區、市)農旅融合水平的時空演化特征進行刻畫,探討農旅融合發展水平的空間相關性及空間集聚效應,為兩大產業融合發展提供理論支撐與經驗借鑒,并為區域農業與旅游產業融合發展政策制定提供決策支持。

1 研究方法

1.1 耦合協同度模型

耦合本身是一個物理學概念,指兩個或兩個以上系統之間通過相互影響或作用產生的動態關聯關系,其內涵包括關聯性、整體性、多樣性和協調性[18,19]。耦合度可以反映兩大系統之間耦合程度的大小,耦合協調度可以刻畫兩大系統融合協調程度的大小,其水平越高,則子系統間要素融合滲透的程度越大[20-22]。陳學云等認為雖產業耦合和產業融合概念不同,但是兩者的功效相同,深層次理論具有相通之處[23]。不少學者借助耦合協同模型來對產業融合度進行了測評[24-26],可見耦合評價法具有較好適用性,在此也運用耦合協同度模型構建農業和旅游產業融合水平測度模型。模型構建過程如下:

第一步,數據標準化處理。為消除不同量綱對數據分析的影響,對原始數據xjt作如下標準化處理:

(1)

第二步,指標權重的確定。熵值法通過計算指標的權重可反映每個指標的變化差異程度,能避免人為因素帶來的指標偏差,得出比較客觀的結果,在產業融合領域研究中使用較為普遍。根據熵權法確定各指標權重,公式如下:

(2)

(3)

αj=1-hj,

(4)

(5)

式中:Sij是第i年第j項指標的比重,hj是第j項指標的熵值,αj是第j項指標的差異系數,ωj是第j項指標的權重。

第三步,農業和旅游產業綜合發展水平評價。根據線性加權法進行測算,確定建立農業綜合發展水平評價函數,公式如下:

(6)

式中:ωj是農業評價指標的權重,Mij為農業第j個指標第i年的標準化值。

同理,建立旅游產業綜合評價函數,公式如下:

(7)

式中:Nij為旅游產業第j個指標第i年標準化值。

第四步,建立農業和旅游產業耦合協調度模型,具體如下:

(8)

(9)

T=β×A(x)+γ×T(y),

(10)

式中:C為耦合度,C∈[0,1],C值越大說明兩產業融合程度越理想。在式(10)中,T為農業與旅游產業的綜合協調指數,A(x)表示農業綜合發展指數,T(y)表示旅游產業綜合發展指數,β和γ為待定系數。

為了避免出現兩子系統發展水平不高但是兩者融合度高的假象,在此采用耦合協調度U來表征農旅融合水平,即農旅融合度,U值越大,說明耦合協同狀態越好,產業間融合度越高[14]。由于農業和旅游產業融合發展中,兩大系統交叉融合,兩大產業相互滲透,于是借鑒學者的觀點,令β=γ=0.5。產業融合度的劃分標準參照蘇永偉的研究成果[24],由于農業和旅游產業性質不同,生產方式差異顯著,所以兩產業不可能完全融合為一個產業,所以完全融合區間在此不考慮,同樣地,兩產業完全無關聯的狀態在現實中也不存在,因此完全不融合狀態在此亦不考慮。融合度評價標準具體見表1。

表1 耦合協調度(融合度)評價標準

1.2 探索性空間分析

本文將運用探索性空間數據分析法中的全局空間自相關分析和局部空間自相關分析對農旅融合水平(融合度)的空間分異性和空間依賴性等進行空間格局刻畫。

第一,全局空間自相關,用它來反映不同省區農旅融合水平的平均空間差異與空間關聯情況,其公式如下[27]:

(11)

第二,局部空間自相關,可以分析區域內各個省區與其領域省區間農旅融合水平的空間相關程度,反映局部區域內的空間異質性與不穩定性,因此可彌補全局Moran’sI檢驗結果過于籠統的缺點[29],其公式為:

(12)

式中:Zi和Zj分別為省區i和j觀測值。根據局部Moran’sI指數值可將局部空間關聯類型劃分為4個空間集聚類型:第一類為高—高區,即本省區與其周邊省區水平均較高;第二類為低—低區,即本省區與其周邊省區水平均較低;第三類為高—低區,即本省域水平較高且被低水平省域包圍;第四類為低—高區,即本省區水平較低且被高水平省域包圍。

2 指標體系與數據來源

2.1 指標體系

遵循指標的全面性、可量化性、代表性和可獲得性等原則,考慮所選指標能客觀反映農業和旅游產業的經營現狀、規模和效益等,最終從產業績效和產業要素兩個方面構建兩大產業綜合發展水平評價指標體系,具體見表2。就農業發展而言,其產業績效通過農業總產值、農林牧漁業總產值、農村居民消費支出、主要農產品產量和農村居民家庭恩格爾系數5個指標來衡量,產業要素通過農作物播種面積、農業機械總動力、第一產業從業人數、有效灌溉面積和農林牧漁業全社會固定資產投資5個指標來衡量。就旅游產業而言,產業績效用國內旅游收入、旅游外匯收入、國內旅游人數、入境過夜旅游人數和主要旅游企業營業收入5個指標來衡量,產業要素由旅行社數量、星級飯店數量、A級以上景區數量、旅游產業從業人數和旅游企業物質資本存量5個指標來衡量。其中主要旅游企業營業收入包括景區、旅游行業和星級酒店營業收入,旅游外匯收入按當年匯率折算成人民幣再進行運算。

表2 農旅融合水平測度指標體系

表3 2006—2019年融合水平全局 Moran’s I指數

2.2 數據來源

基于我國各省農業、旅游產業基礎以及農旅融合發展政策以及農業和旅游產業數據的可獲得性,本文以2006—2019年28個省(區、市)為研究樣本,研究區域不包括北京、上海、天津、香港、澳門和臺灣?？紤]到北京、上海和天津這3個直轄市城鎮化率很高,其農業產值占地區GDP的比重均在5%以下,故未將這3個直轄市納入研究樣本中。由于數據獲取的難度與統計口徑的不一致,亦未將香港、澳門和臺灣三個地區列為研究樣本。另由于2020年初起新冠疫情因素,旅游產業發展受到的沖擊較大,所以2020—2022年數據未納入研究范圍。研究數據來源于《中國旅游統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》及各省統計年鑒、國民經濟和社會發展統計公報(2006—2019年)。此外,各相關部委以及各省統計局官網也是重要的數據補充來源。對于以貨幣單位衡量的數據都已消除通貨膨脹因素,調整為2006年的不變價格水平值。數據分析主要采用EXCLE,SPSS,ArcGIS和Geoda軟件來實現。

3 農旅融合水平測度結果及分析

3.1 農業和旅游產業綜合發展水平分析

運用式(6)和式(7)計算兩大產業綜合發展水平值,歷年農業和旅游產業綜合發展水平的年度均值變化趨勢如圖1所示。在整個研究期內,農業與旅游產業綜合發展水平呈現波折中上升的趨勢,多數年份農業綜合發展水平高于旅游產業綜合發展水平。只是旅游產業綜合發展水平年均增長率達6.81%,高于農業綜合發展水平的年均增長率2.70%。我國是傳統的農業大國,農業是第一產業的核心,自2003年起中央一號文件持續聚焦于農業農村發展問題,國家和各級政府在資金、政策等方面給予農業農村極大的支持,因此,農業發展一直處于穩定增長狀態。同時,隨著國民經濟社會的發展,我國旅游產業亦呈蓬勃發展態勢,只是旅游產業由于自身的強關聯性,較易受到外部環境因素的沖擊,導致增長過程存在一定的波動性。比如在2008—2009年間全球性金融危機導致經濟下行壓力大,在2010—2013年間旅游產業綜合發展水平基本處于停滯增長狀態。自2014年起,各級政府出臺了系列政策指導文件以推動旅游消費應對經濟下滑態勢。2018年,文化和旅游部和原國家旅游局合并設立文化和旅游部,旅游產業發展進入了快車道。在2018—2019年間,旅游產業綜合發展水平上升至基本與農業綜合發展水平持平。

圖1 2006—2019年農業和旅游產業綜合發展水平變化趨勢

3.2 農業和旅游產業融合水平的時空分異分析

3.2.1 農旅融合水平時序差異分析 在產業綜合發展水平測算基礎上,測度得出歷年各省區農業和旅游產業融合水平,結果如圖2所示(1)① 考慮篇幅因素,各省區歷年農旅融合水平值暫未列出。①。從圖2可以看出,農旅融合度呈逐年上升趨勢,其年度均值從2006年的0.311上升至2019年的0.622,反映出兩產業融合發展態勢良好。這主要得益于國家層面密集發布的支持政策,2006年發展休閑觀光農業被列入“十一五”規劃。2007年及以后的中央一號文件多次提出要重視發展鄉村旅游。2010年,原農業部出臺了《全國休閑農業發展“十二五”規劃》,并與原國家旅游局開展了全國休閑農業與鄉村旅游示范縣創建活動。2017年,原農業部聯合多部門出臺了鄉村旅游及休閑農業提質升級行動方案,意味著農旅融合進入提質增效的新階段。2019年國務院發布的《關于促進鄉村產業振興的指導意見》提出要實施休閑農業和鄉村旅游精品工程。近年來,農旅融合發展作為推動農村產業結構升級、促進農民增收的重要途徑,受到了越來越多的重視,因此,農旅融合水平有了進一步的提高。

圖2 歷年全國和各區域農旅融合度均值變化趨勢

(注:審圖號GS(2022)4307,底圖無修改)

3.2.2 融合水平空間差異分析 就整個研究區而言,由圖2可知,在研究期內東部地區農旅融合水平相對較高,其次是中部地區,西部地區融合水平偏低(2)② 東部地區包括河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南8省;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、江西、河南、湖北、安徽和湖南8省;西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川省、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆12省(自治區、市)。②。為方便了解融合狀態的區域差異,截取2006年、2011年、2015年和2019年數據進行分析。

2006年,青海、西藏和內蒙古3個自治區處于極低度融合狀態,9個省(自治區)(新疆、甘肅、寧夏、山西、河北、吉林、黑龍江、海南和貴州)處于低度融合狀態,12個省(自治區、市)(安徽、江西、河南、湖南、湖北、重慶、陜西、遼寧、廣西、廣東、云南和福建)處于中低度融合狀態,四川、浙江、江蘇和山東4省處于勉強融合狀態,暫無省份兩產業處于更高融合狀態,可見當時兩產業融合狀態較不理想。在2011年,所有省份兩產業均已超越低度融合狀態,2006年處于極低融合狀態的青海、西藏和內蒙古也已進入了中低度融合狀態。此時處于勉強融合狀態的省(自治區)有3個(新疆、甘肅和寧夏),15省(自治區、市)兩產業進入了初級融合狀態(黑龍江、吉林、遼寧、河北、河南、陜西、山西、安徽、重慶、貴州、云南、廣西、廣東、海南和湖北),7個省兩產業進入了中級融合狀態(江西、四川、湖南、浙江、山東、江蘇和福建)。在2015年,5省(自治區)處于勉強融合狀態(內蒙古、甘肅、西藏、青海和寧夏),15省(自治區)處于初級融合狀態(新疆、四川、云南、貴州、廣東、廣西、重慶、湖北、陜西、山西、河南、河北、黑龍江、吉林和海南),江西、福建、安徽、遼寧、湖南和山東6省進入了中級融合狀態,浙江和江蘇2省進入良好融合狀態,由此可見兩產業融合水平越來越高。在2019年,西藏和青海2自治區尚處于勉強融合狀態,4省(自治區)處于初級融合狀態(新疆、甘肅、寧夏和內蒙古),中級融合狀態的省(自治區)由6個增加到17個,另外浙江、山東、江蘇、四川和福建5省進入良好融合狀態。只是在研究期內,暫無省份進入優質融合狀態,說明還有進一步推進兩產業融合發展的空間。

總體來看,2006年我國農旅融合水平呈現出“從東部到西部逐步遞減,從北方向南方逐步遞增”的空間分布特征,這一特征至2019年仍未發生明顯的變化。農旅融合發展受到產業發展基礎條件、廣闊的消費市場、健全的服務體系等因素的影響,而東部沿海地區一直以來經濟較發達,在上述因素方面具有先天的優勢。另一方面,伴隨著東部沿海地區溢出效應的形成,以及重大國家戰略發展區域建設的推進,內陸地區的農旅融合狀態也從較不理想水平向較為理想狀態的演變,較理想融合發展區域逐步呈現從“沿海向內陸擴展”的空間演變態勢。

3.3 融合水平空間關聯格局分析

3.3.1 融合水平全局自相關檢驗 首先運用Geoda軟件進行全局空間自相關分析,在此以歐幾里得距離的倒數作為空間權重,借助全局Moran’sI指數來反映融合度的空間趨同特征。2006—2019年各年度的全局Moran’sI指數值均大于0且通過了顯著性檢驗。由此可見,我國農旅融合水平在空間上存在顯著的正相關性,鄰近省區之間一般呈現高水平或低水平融合狀態的集聚特征。隨著時間推移,這一指數不斷上升,表明兩大產業融合水平空間分布的集聚特征隨著時間推移而不斷強化。

3.3.2 融合水平局部自相關檢驗 為進一步分析融合水平的局部自相關特征,在此用局部Moran’sI指數來檢驗省區間兩大產業融合發展的局部空間依賴性特征。運用軟件得出歷年農旅融合度局部自相關Lisa集聚圖,為方便比較,僅選取2006,2011,2015和2019年的Lisa聚集圖進行分析(如圖4)。

(注:審圖號GS(2022)4307,底圖無修改)

由圖4可知,“高—高”集聚形態的地域范圍在不斷擴大,由2006年的浙江、江蘇和山東等3省區演變為2011年的浙江、江西和安徽等3個省區,到2015年演變為浙江、江西、江蘇和山東等4個省區,總體來看,“高—高”集聚區仍以東南沿海省份為核心。至2019年的浙江、江西、安徽、江蘇、山東和福建6個省區處于“高—高”集聚區,可見東南沿海地區兩產業融合發展態勢良好,并且逐步形成對鄰近中部省區的輻射效應?！暗汀汀奔坌螒B的地域范圍在西北及個別東北地區省份間轉移,由2006年的青海、黑龍江和新疆3個省(自治區)轉移至2011年的青海、甘肅和新疆等3個省(自治區),2016年轉移為西藏和新疆等2個省(自治區),2019年縮小為西藏1個省區,據此可知西部地區兩產業融合發展仍處于起步階段,仍需大力扶持農旅融合業態的發展?！案摺汀奔坌螒B的地區由2006年的四川和遼寧2個省演變為2011年的四川和湖北2個省,至2015年變為湖南和四川2個省,2019年又演變為四川、湖北、遼寧和寧夏4個省(自治區),可見這些省雖自身兩產業融合度不算低,但由于周邊省兩產業融合水平不高,使得其無法與周邊省形成聚集效應。另外,“低—高”集聚形態的地域范圍一直在不停變化,2006年貴州和河北2個省處于此狀態,2011年河北和云南2個省進入此狀態,2019年又變為青海和甘肅2個省?？傮w來看,這些省(自治區)自身農業與旅游產業融合發展水較低,而其周邊省區兩產業融合發展態勢稍好,但它們卻未能享受到融合水平較高省區帶來的積極輻射作用。

4 結論與討論

4.1 結論

本文分析了2016—2019年間各省(區、市)農業與旅游產業綜合發展水平時空演進特征,基于耦合協同度模型對農業與旅游產業融合發展水平(融合度)進行了測算,并對農旅融合度的空間關聯特征進行了刻畫,主要得出以下結論:

第一,基于農業與旅游產業綜合發展水平的時序演變特征分析發現,各省(區、市)多數年份的旅游產業綜合發展水平農業綜合發展水平,表現為旅游產業滯后型發展狀態。

第二,基于農業和旅游產業融合度時序演化特征分析發現,兩大產業融合度總體呈現逐年上升態勢。自2006年起,鄉村旅游與休閑農業發展備受各級政府關注,近年來推進兩產業融合發展亦成為了促進鄉村產業振興的重要途徑,因此兩產業融合水平亦實現了逐年上升。

第三,基于農業與旅游產業融合水平的空間關聯格局分析發現,兩大產業融合發展呈現較為顯著的全局和局部空間集聚特征?！案摺摺笨臻g集聚形態主要以東南沿海省份以及個別鄰近的中部省(區、市)為主;“高—低”空間集聚形態的主要以西部的四川以及東北個別省為主;“低—高”空間集聚形態的區域隨時間在不斷變化,但仍以中西部省(自治區)為主;而“低—低”空間集聚形態的擴散效應區主要集中于西藏、青海、甘肅和新疆等西部省(自治區)。

4.2 討論

第一,從研究結論來看,農業對旅游產業的影響和推動作用尚未有效發揮出來,兩大產業尚未形成優質的融合發展局面。只是近年來部分省(區、市)旅游產業發展有趕超農業發展的勢頭,這與國家政策導向息息相關。自2018年文化和旅游部成立以來,國內旅游產業迎來新的發展契機。經兩大產業各自的綜合發展水平空間格局特征分析可知,兩大產業空間分異呈現自沿海省份向內陸省份逐步遞減的特征,這與各地區產業發展條件、經濟發展基礎與配套設施的完善程度存在一定的聯系。

第二,雖然從時間維度看,兩大產業逐步由低水平融合向中度及良好融合狀態邁進,但是離優質融合還有一定的距離。未來還需要進一步促進兩大產業價值鏈各環節相互合作、各功能相互滲透,進一步深化產業融合?；谵r業與旅游產業融合度的空間異質性的分析可知,兩大產業融合發展狀態整體表現為南方較北方融合水平高,且東部較西部地區融合水平高的規律,這與兩大產業綜合發展水平的空間分異特征存在一定的相似性。

第三,還要在客觀認識不同省區經濟社會發展差異的基礎上,結合各省區兩大產業基礎與特色因地制宜地進行產業融合發展規劃,增強自身兩大產業高質量融合發展能力;同時鼓勵相鄰省區合作開展兩大產業融合發展綜合規劃,加強區域產業融合合作,促進區域協同發展。

受限于數據的可獲得性,本文嘗試從宏觀視角對農旅融合水平進行評估,對微觀地區關注不足。未來將通過選取典型案例地的方式,如全國休閑農業和鄉村旅游示范縣或鄉村旅游重點村等進行更微觀的分析,以提高研究結論的精準性。另外,考慮到2020年新冠疫情對旅游休閑產業造成了巨大的沖擊和影響,不利于研究結論的平穩性和可靠性,2020年及以后的官方統計數據信息并未納入本論文研究觀察期內。未來將對統計數據進行持續追蹤和更新,尤其是要重點關注“十四五”開局以后農文旅等產業融合發展演化態勢。