華北地區休閑型農業園區空間分布特征及影響因素分析*

閆俊文，劉庭風

(1.內蒙古藝術學院，呼和浩特 010050；2.天津大學建筑學院，天津 300072)

0 引言

“休閑農業”的概念起源于19世紀30年代，并在“十一五”期間作為新型農業的發展模式首次在我國被提出，并應用于新農村建設中。休閑農業以觀光休閑為目的，是都市現代農業重要組成部分和承載體，其類型包括園藝休閑型、生態旅游型、鄉野畜牧型、農莊民宿型、民俗旅游型、漁業風情型6種，是一種區別于傳統農業的新型經營模式[1]。有關休閑農業的報道始于臺灣對自身休閑農業的發展，隨后“休閑農業”這個詞在大陸逐漸興起；自2005年后，休閑農業引來越來越多人的關注，相對于其他休閑型產業而言成為比較明顯的研究熱點。

有關休閑型農業的研究目前主要集中在休閑農業概念、休閑農業發展現狀及對策建議、休閑農業主客行為等方面的探討[1]。有關休閑農業空間分布的研究最早見于2011年靳曉青對我國觀光休閑農業發展的空間布局和發展模式的研究[2]，隨后有王曉峰[3]、林奕希[4]、魏鴻雁[5]、邵小慧[6]、張穎[7]、牛通[8]對陜西省、湖北省、南京市、海南省、北京市、鄭州市休閑農業空間分布及特征分析的研究，以及王甫園[9]、陳文盛[10]、任開榮[11]對全國和國家級休閑農業資源空間分布、類型、成因的研究。截止目前，將華北地區休閑型農業單獨作為研究對象并分析其空間分布基本特征及影響因素的研究尚無，是一個較新的研究地域。文章通過華北地區各省農業廳公布的官方信息，利用GIS10.1及地理學方法，研究華北地區休閑農業園區空間分布基本特征，并通過層次分析法探討華北地區休閑型農業發展的影響因素，以期對該區域休閑農業的發展提供借鑒。

1 研究區概況

華北地區位于我國北部，秦嶺—淮河線以北，主要包括北京、天津、河北、山西和內蒙古自治區5個省(市)。夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，境內地勢平坦，平原居多，光熱資源豐富，適合農業發展。2016年華北地區農業總產值為6 222.07億元，占全國農業總產值的10.49%，第一產業增加值為6 264.99億元，占全國第一產業增加值的9.84%。2016年，北京市依托農業生產、農事活動從事休閑農業和鄉村旅游的經營性單位和個體經營戶共3.2萬個，總占地面積4.66萬hm2；河南省依靠1.476 6 萬個休閑農業經營主體實現休閑農業營業收入100.89 億元，解決農民就業28.37 萬人；天津依靠784 個休閑農業園區、休閑農莊實現營業收入25.49億元，利潤6.31 億元；而河北省開展休閑農業和鄉村旅游的鄉鎮達到400多個，涉及村落2 000余個，實現休閑農業與鄉村旅游收入達到70億元。2016年，山西省休閑農業也取得長足進展，休閑農業企業及各類經營主體近萬家，年接待人數達到2 300多萬人次，營業收入近200億元，吸納農民就業也20余萬人。

圖1 華北地區休閑農業園區空間分布

2 研究方法和數據來源

北京、天津、河北、山西、內蒙古旅游發展委員會2010—2016年共公布7批，總共680家休閑農業園區(企業)，以此為研究對象，采用地理信息系統(GIS)研究其空間基本分布特征。采用ArcGIS10.1對地圖矢量化，得到華北地區休閑農業園區空間分布圖(圖1)。采用層次分析法(AHP)對其發展影響因素進行分析。層次分析法(AHP)可以有效地對多個層次多種因素進行權重確定，通過每個因素間兩兩比較，判斷各個因素相對重要性，并將重要性以權重的形式得以量化，結果更客觀。

2.1 華北地區休閑型農業空間分布

2.1.1 空間分布類型

采用最鄰近點指數對華北地區休閑農業園區的空間凝聚特征進行計算。最鄰近點指數能表示空間點狀事物相互臨近程度，用M表示。計算公式為：

(1)

(2)

式(1)、(2)中，qi為園區理論最鄰近距離，n為華北地區休閑農業園區總數，A為華北地區行政面積，d為點密度；q1為示范區空間分布的實際最鄰近距離。采用ArcGIS10.1軟件對華北地區的休閑農業園區最鄰近點指數進行計算。

2.1.2 空間分布集中度

采用地理集中指數及基尼系數對華北地區休閑農業園區空間分布集中度進行計算。地理集中指數用于研究點狀事物空間分布集中度，用H來表示。計算公式為：

(3)

式(3)中,Yi為第i個省(市)的休閑農業園區的總數；N為華北地區休閑農業園區的總數；n為省總數。

基尼系數用來研究觀察對象在空間的分布情況，地理學中利用基尼系數對離散區域空間分布進行描述[13]。其值介于0～1之間，越接近于0，集中程度越低，反之越高。基尼系數計算公式為：

(4)

Rm=lnn

(5)

C=1-R/Rm

(6)

式(4)～(6)中，mi為第i個省(市)休閑農業園區數量占全部休閑農業園區總數的比重，n為省(市)總數，C為園區分布均勻度。

2.1.3 空間分布密度

采用不平衡指數法對華北地區休閑農業園區空間分布均衡度進行計算，以研究其在不同區域間分布均衡度，用Q表示。計算公式為：

(7)

式(7)中，Yi為各區域內某一研究對象在總區域內所占比重從大到小排序后第i位的累計百分比；n為省(市)個數。

2.2 華北地區休閑型農業發展影響因素分析

2.2.1 指標的選取

該文通過建立評價模型，利用層次分析法分析影響華北地區休閑型農業發展的主要影響。為了使建立的模型具有一定的代表性，該文按照以下原則選取指標：①全面且有一定代表性：選取的指標能較全面的涵蓋華北地區休閑農業發展的影響因素且代表性好；②簡明性：選取指標概念明確，數據可獲得并易于量化。根據以上原則，該文選用5類因素作為影響因子，指標名稱和概念見表1。

表1 華北地區休閑型農業影響因素指標體系

2.2.2 層次分析法的運用

①判斷矩陣構造

設總目標為A，與準則層B1、B2、B3、B4、B5有聯系，準則層B1又與C1、C2、C3有聯系，構造判斷矩陣M。并進行專家兩兩比較打分。1～9 標度法標度值見表2。

(8)

表2 1～9標度及意義

②權重計算

權重計算公式為：

(9)

(10)

(11)

式(9)中，Mi為每一行元素乘積；Wi為所求的特征向量，即各個氣象指標的相對權重。

③一致性檢驗

λmax為矩陣的最大特征根，λmax>n，則該矩陣不能通過第一步檢驗，需計算CR，其小于0.10時，才具一致性。

3 結果分析

3.1 空間分布特征

3.1.1 空間凝聚特征

采用ArcGIS10.1軟件中的Average Nearest Neighbor 工具對華北地區休閑型農業園區空間分布進行最鄰近距離測算，結果見表3。由表3可知，華北地區休閑型農業園區實際最鄰近距離p1=0.380 m；理論最鄰近距離pE=1.211 m，根據最鄰近點指數計算公式，其最鄰近點指數Q<1。采用SPSS進行顯著性檢驗，其校驗值為-18.5，通過檢驗。因此，華北地區休閑型農業園區呈集聚分布。

表3 華北地區休閑型農業園區最鄰近指數測算

表4 華北地區休閑型農業園區地理集中指數測算

表5 華北地區休閑型農業園區基尼系數測算

圖2 休閑型農業園區(企業)在華北地區各省(市)分布

3.1.2 空間分布集中度

華北地區休閑型農業園區總數N=680；省(市)總數n=5，根據地理集中指數公式計算得H=62.20(表4)。假設680個休閑型農業園區均勻分布在5個省(市)，則每個省(市)分布9.05個，由此計算出的H′=44.72，H>H′，因此華北地區休閑型農業園區空間分布屬于集中分布。

采用基尼系數對華北地區休閑型農業園區的分布集中度作進一步測算，結果見表5。C=0.626，接近于1，因此，華北地區休閑型農業園區呈集中分布，且集中分布程度極高。

3.1.3 空間分布均衡度

由表1可知，n=5，計算可得D=0.749，表明華北地區休閑農業園區空間分布不均衡。圖2為休閑型農業園區(企業)在華北地區各省(市)分布情況。由該圖可以看出，華北地區休閑農業園區在北京分布密度最大，其次為天津、河北、山西，內蒙古分布最少。

表6 華北地區休閑型農業影響因素指標權重及排序

表7 2012—2015年華北地區各省公路網密度 km/km2

3.2 影響因素分析

根據層次分析法，該文計算的權重結果如表6所示。由表6可知，影響華北地區休閑型農業發展排名前三位的因素是F1(公路密度)、G1(農林牧漁業總產值)、D3(城鎮居民可支配收入)。可見，影響休閑型農業發展的主要因素還是除客體(游客)自身因素以外的主體(休閑型農業產業)自身發展情況。

3.2.1 公路密度

F1(公路密度)是影響休閑型農業發展的最主要因素，因此休閑型園區(企業)的可達性、方便度直接影響了游客的出行意愿，直接決定了園區(企業)游客數量及自身發展。由于休閑農業園區(企業)多分布在省(市)的郊區，游客大多選擇自駕游、大巴出行等方式，因此，相對于鐵路，公路出行是游客選擇的最主要的方式，指標F2(鐵路網密度)排名靠后是符合情理的，這也間接地驗證了該文指標權重及排序結果的可靠性。表7是交通部公布的2012—2015年華北各省公路網密度，由此可見近幾年華北各省公路密度是呈微幅增長趨勢的，但結合近幾年休閑型農業園區(企業)數量增長呈下降趨勢，說明近幾年華北各省所增加的公路密度并未很好地解決市內至郊區園區(企業)的便捷度的問題。鑒于公路修建具有一定政策性及綜合性，休閑型農業園區(企業)的投資者在選擇建址時要盡量選擇周圍公路網密度較大、交通便捷的地方，這樣更有利于吸引游客，帶動園區(企業)的發展。此外，政府若想加快該地區休閑型農業產業的發展，適當增加郊區的公路密度是十分可行的。

3.2.2 農林牧漁業總產值

G1(農林牧漁業總產值)是影響休閑型農業發展的第二大因素。農林牧漁業總產值是從投資者角度出發的因子，是影響投資者投資休閑農業產業的因素之一，直接決定的是園區(企業)的數量。除政府投資的用于提高居民生活水平、精神文明建設的園區、景點之外，大多數休閑園藝園區(企業)還是以營利為目的，大多數投資者決定投資休閑型農業產業首要考慮的因素還是該產業的發展潛力，而評價該產業發展潛力最直接的考量因子還是該地區的農林牧漁發展情況。表8是國家統計局公布的2011—2016年華北地區各省農林牧漁總產值。由此可知，近幾年農林牧漁平均產值由多到少依次為河北、內蒙古、山西、天津、北京。除北京外，其他各省農林牧漁總產值均呈上升趨勢，北京從2015年開始呈下降趨勢，且河北省農林牧漁平均產值是北京的10倍之多，這與各省政策有關。北京是政治經濟文化中心，天津以發展工業為主，農業占比均較小；而河北、內蒙古、山西以農業為主，農林牧漁總產值比較高。因此產業發展情況，國家及地區的政策導向是重要的影響因素。投資者選擇投資，除要考慮產業的發展潛力外，還要綜合考慮人均GDP等因素，比如，北京市雖然農林牧漁總產值低于其他省，但總GDP、人均GDP、居民可支配收入要遠遠高于其他省。

表8 2011—2016年華北地區農林牧漁總產值 億元

表9 2013—2016年華北地區各省城鎮居民可支配收入 萬元

3.2.3 城鎮居民可支配收入

D3(城鎮居民可支配收入)是影響休閑型農業發展的第三大因素。城鎮居民可支配收入是從游客客體出發考慮的因子，其成為影響第三因素，也變相的說明了目前城鎮居民生活水平顯著提高，居民具備一定的經濟基礎，因此，只要園區存在并具吸引力，可到達性便捷、方便度也能保證，居民就可以選擇出行。因此，經濟是影響休閑型農業產業發展的主要因素但并非決定性因子。表9為2013—2016年華北地區各省城鎮居民可支配收入。由表中數據可以看出，2013—2016年華北地區各省(市)城鎮居民經濟基礎確實是處于不斷上升階段。

4 結論與討論

該文通過調取2012—2017年華北地區各省省級農業廳評定的休閑型農業園區(企業)，分析其空間分布特征，并利用層次分析法探究影響因子。結論：(1)華北地區休閑型農業園區呈集聚分布，且集中分布程度極高，空間分布不均衡，主要集中分布在北京，其次為天津、河北、山西，內蒙古分布最少；(2)影響華北地區休閑型農業發展排名前三位的因素是公路密度、農林牧漁業總產值、城鎮居民可支配收入。因此，目前影響華北地區休閑型農業發展的主要因素是除客體(游客)自身因素以外的主體(休閑型農業產業)自身發展情況；(3)目前城鎮居民生活水平顯著提高，游客消費水準已成為影響休閑型農業產業發展的重要因素但并非決定性因子。

近幾年各省級農業廳評定的休閑型農業示范園區(企業)數量呈減少趨勢，不排除漏評、少評情況的存在，由于評定工作不到位，宣傳力度不夠，或未調動起相關企業參與評定的積極性，可能導致某些示范級園區(企業)是存在的，但未被列入政府名單。地區要致力于休閑型農業的發展，要加大星級示范園區(企業)的評價力度，充分調動企業參評的積極性，將休閑型農業發展量化，有效掌握其發展情況。休閑型農業是一個新產業，影響華北地區休閑農業發展的重要因素還是政府以及投資者，游客的可意愿、經濟能力已經不是休閑型農業產業發展的決定性因素。要發展休閑農業產業要從增加對投資者的政策導向以及增加園區(企業)的可到達性，將公路密度適當向郊區拓展入手。