江蘇省休閑農業旅游的空間分布特征及影響因素分析

孫藝洋,侯國林

(1.南京師范大學地理科學學院,江蘇 南京 210023)(2.江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心,江蘇 南京 210023)

休閑農業是憑借田園景觀、農業生產、農家生活等鄉村旅游資源,將農村的一二三產業融合起來,集觀光、休閑、娛樂、體驗于一體的新型旅游經營形態,具有游憩、教育、文化、保健等多種功能[1]. 近年來,國家大力支持休閑農業和鄉村旅游的發展. 2018年發布的中央一號文件中提出,“實施休閑農業和鄉村旅游精品工程,建設一批設施完備、功能多樣的休閑觀光園區、森林人家、康養基地、鄉村民宿、特色小鎮”. 通過鼓勵和支持農民發展旅游以達到增加就業,提高收入,脫貧致富,同時改善農村衛生條件,優化生態環境的目標[2]. 發展休閑農業旅游對于實施鄉村振興戰略引領,實現城鄉一體化協調發展具有重要意義.

關于休閑農業旅游,國內外學者已經開展了較多研究. 早期主要是休閑農業概念和內涵的辨析[3-4],20世紀80年代大多集中于休閑農業旅游的經濟效益研究[5],此后在休閑農業發展模式[6]、動力機制[7]以及社區管理[8-9]等方面都取得了較大的進展. 國內對于休閑農業的關注則開始于上世紀90年代,研究的側重點由早期的休閑農業理論研究[10]、國外成功經驗總結[11-12]以及農業旅游的規劃開發[13],逐漸轉變為休閑農業產業化發展[14]、消費者滿意度[15]及旅游可持續發展研究[16]. 近年來,國內休閑農業領域關注的重點集中在休閑農業的轉型升級[17]、品牌形象構建[18]和空間分布格局[19]等方面. 此外,關于休閑農業效率的研究也逐漸成為了當前學界關注的熱點. 在研究尺度上,也已經涉及了全國、區域、省級、市級、縣級以及休閑農業園等大中小尺度[20-25].

與全國其他省市相比,江蘇省的休閑農業旅游起步較早,相關的研究也較為廣泛. 趙鳳麗等[26]以江蘇省句容市為例,研究了休閑農業和鄉村旅游的發展現狀. 韓琪[27]對比分析了蘇南和蘇北地區的休閑農業發展狀況,為省內不同區域休閑農業的差異化發展提供了思路和建議. 白延飛等[28]分析了制約農業旅游發展的生態因素,并提出了江蘇發展農業生態旅游的對策建議. 朱元秀[29]對江蘇省農業旅游的政策特征與成效進行了深入研究,認為在政策的可操作性、協調性和執行情況等方面有待進一步完善. 然而,目前較少有學者對江蘇省休閑農業旅游的空間分布格局和特征進行探究,且影響因素方面的研究也并不全面,主要以定性分析為主.

1 研究區概括和數據來源

1.1 研究區概括

江蘇省位于長江中下游平原,地跨長江、淮河兩大水系,是我國綜合實力較強的長江三角洲城市群的重要組成部分. 江蘇氣候適宜、環境優美、人文積淀深厚,擁有豐富的自然與人文旅游資源豐富,是全國的旅游大省,2019年累計接待境內外游客超過8億人次,旅游總收入達到14 321.6億元,位列全國第二. 近年來,休閑農業旅游在江蘇省內方興未艾,2019年新增休閑旅游農業園區800個,全省累計超過1萬個,接待游客人數達2.3億,同比增長27.1%,具有龐大的市場前景和發展潛力.

1.2 數據來源及說明

本文對近年來江蘇省被評定為國家級、江蘇省級的休閑農業旅游點進行研究,包括江蘇省內所有的全國農業旅游示范點、全國休閑農業與鄉村旅游示范點、中國美麗休閑鄉村以及2017和2018年度省四星、五星級鄉村旅游區. 其中,全國農業旅游示范點和全國休閑農業與鄉村旅游示范點數據來源于中華人民共和國文化和旅游部官網,中國美麗休閑鄉村數據來源于中華人民共和國農業農村部官網,省四、五星級鄉村旅游區數據來源于江蘇省文化和旅游廳官網. 此外,江蘇省各市的地區生產總值和城鄉居民可支配收入數據均來自《江蘇統計年鑒(2020)》.

鑒于2017年以前評定的省三星級、四星級鄉村旅游區經復核后部分被取消星級或限期整改,故此處的省級休閑農業旅游示范單位采用江蘇省文旅廳自2017年起重新認定的省四星級、五星級鄉村旅游區名單. 此外,部分已經被取消的全國農業旅游示范點在文中已被剔除. 對于各名單中重復的休閑農業旅游點均按一次計數,總計255個.

2 研究方法

本文采用最近鄰指數、核密度估計法和標準差橢圓分析法分析江蘇省休閑農業旅游點的空間分布狀況,探究省內休閑農業旅游的具體分布格局和特征,主要運用ArcGIS 10.2軟件進行數據處理.

2.1 最近鄰指數

江蘇省內所有的休閑農業旅游點均可視為點狀要素,通常采用最近鄰指數分析點狀要素的空間布局,主要存在均勻、集聚和隨機3種類型[30]. 最近鄰指數的計算公式為

(1)

(2)

將計算結果與1比較. 當R>1時,表示休閑農業旅游點在空間中呈均勻分布;當R<1時,表現為集聚分布;當R=1時,則認為分布呈隨機型.

2.2 核密度估計法

通過Silverman提出的核密度估計法可以對區域中點狀要素的空間分布密度加以分析[31],利用ArcGIS 10.2軟件能夠對其進行可視化表達. 本文采用核密度估計法探究江蘇省休閑農業旅游點在空間上的集聚和分散狀況. 其表達式為

(3)

式中,s為待估計休閑農業旅游點的位置;si為落在以s為圓心,h為半徑的空間范圍內第i個休閑農業旅游點的位置,λ表示休閑農業旅游點的核密度.

2.3 標準差橢圓分析法

標準差橢圓分析法可用于研究點狀要素的空間分布特征,揭示點狀要素在空間中的擴散方向和離散程度[32]. 標準差橢圓由3部分所組成,分別是指向tanθ、最大標準差距離σx(橢圓長軸長度)以及最小距離σy(橢圓短軸長度). 長短軸的方向分別表示點狀要素空間分布最多和最少的方向. 標準差橢圓的方位角是橢圓正北方向與順時針旋轉的長軸之間的夾角. 利用標準差橢圓分析可以直觀地反映江蘇省內休閑農業旅游點分布的空間差異及擴散趨勢.

3 江蘇省休閑農業旅游空間分布特征

3.1 總體空間分布情況

截止2020年10月,江蘇省內被列為國家級和省級的休閑農業旅游點共計255個,包括全國農業旅游示范點114個,全國休閑農業與鄉村旅游示范點24個,中國美麗休閑鄉村46個,2017年、2018年度省四星、五星級鄉村旅游區98個.

市級層面上,蘇州市擁有的休閑農業旅游點數量最多,達到了41個,占全省總數的16.08%;南京市范圍內共有36個休閑農業旅游點,位居第二;宿遷市數量最少,僅有6個. 江蘇省休閑農業旅游點的平均分布密度為23.79個/萬km2,常州、無錫、南京、蘇州、鎮江和揚州等6市均高于全省平均水平,其中無錫和常州的平均分布密度超過了60個/萬km2;而淮安和宿遷兩地的平均分布密度則不足10個/萬km2. 可見江蘇省內休閑農業旅游發展的市際差距較大,具體分布情況如表1所示.

區域尺度上,蘇南5市的面積之和僅占全省總面積的26%,休閑農業旅游點的數量卻占了57.25%,平均分布密度達52.27個/萬km2,遠高于省內其他地區. 雖然蘇中地區的休閑農業旅游點數量最少,但由于蘇北的區域面積遠大于蘇中地區,因此在分布密度上蘇北地區最低. 總體上,江蘇省的休閑農業旅游點集中分布在蘇州、南京、無錫、常州等蘇南地區,蘇中和蘇北地區的分布則相對較少.

3.2 空間上表現為集聚型分布

運用ArcGIS 10.2軟件計算出江蘇省休閑農業旅游點的理論平均最鄰近距離為10.252 km,實際平均最鄰近距離8.083 km,由此得到最鄰近指數R=0.788,最鄰近指數小于1,置信度99%,說明當前休閑農業旅游在江蘇省內的分布并不均勻,空間上表現為集聚型.

3.3 整體呈“點狀與片狀”相結合的空間格局

為進一步了解江蘇省休閑農業旅游在空間上的分布特征及模式,對休閑農業旅游點進行核密度分析,并采用Jenks自然間斷點分級法將其分為“低密度區、較低密度區、較高密度區、高密度區”4個層級,如圖1 所示. 江蘇省休閑農業旅游點在空間上的分布并不均衡,區域間差距顯著,蘇南地區的集聚效應強,分布密度明顯高于其他地區,蘇中的揚州以及蘇北的徐州、連云港的部分地區也有小規模集聚. 整體呈現為“點狀與片狀”相結合的空間格局,長江以南地區以大范圍片狀分布為主,而長江以北以零星分散的點狀分布居多. 總體上表現為“南密北疏”的分布特征,空間集中程度強.

圖1 江蘇省休閑農業旅游點空間分布密度圖Fig.1 Spatial distribution density of leisure agricultural tourism spots in Jiangsu province

3.4 具有明顯的方向性,沿南北方向擴散

通過ArcGIS 10.2軟件對江蘇省休閑農業旅游點進行標準差橢圓分析,結果顯示總體上分布較為集中(如圖2所示). 標準差橢圓的中心位置119°38′55″E、32°20′27″N,位于揚州東南部,長江北岸. 標準差橢圓x軸和y軸的半徑分別為186.65 km和95.47 km,兩者差距較大,方向性強. 橢圓的旋轉角度為149.3°,由此可知休閑農業旅游點在空間上的分布具有沿南北方向擴散的特征. 以長江為界,將標準差橢圓內部分成了南北兩個部分,長江以南地區的休閑農業旅游點數量明顯多于長江以北,且分布也更為密集.

圖2 江蘇省休閑農業旅游點的標準差橢圓Fig.2 Standard deviation ellipse of leisure agricultural tourism spots in Jiangsu province

4 江蘇省休閑農業旅游分布的影響因素分析

休閑農業旅游的發展會受到各種因素的制約與影響,如經濟狀況、交通條件、農業旅游資源以及市場需求等. 這些影響因子在不同程度上決定著休閑農業旅游點的空間分布. 為進一步探究當前江蘇省休閑農業旅游分布格局的形成機制,本文圍繞經濟發展水平、市場需求、旅游資源稟賦、交通便捷程度、區域特色農業、產業扶持政策等6個影響因素進行研究.

4.1 經濟發展水平

良好的經濟基礎是發展休閑農業旅游的重要支撐,在很大程度上決定了休閑農業旅游點的分布[33]. 由表2可知,江蘇省內各地級市之間的經濟發展狀況存在較大差距,主要體現為蘇南蘇北的發展不平衡,2019年蘇南5市的平均地區生產總值大于蘇北地區的兩倍. 運用SPSS軟件將各市的休閑農業旅游點數量與地區生產總值進行Pearson相關分析,結果如表3所示. 兩者在0.01的水平上顯著正相關,且相關系數高達0.898,可見區域經濟發展水平是影響江蘇省休閑農業旅游點分布的重要因素.

表2 2019年江蘇各市GDP和居民人均可支配收入Table 2 Regional GDP and per capita disposable income of Jiangsu cities in 2019

表3 江蘇省休閑農業旅游與各影響因素之間的相關關系Table 3 Correlation between leisure agricultural tourism and influential factors in Jiangsu

4.2 市場需求

本地旅游市場被認為是影響休閑農業旅游空間分布的主導性因子[34]. 休閑農業旅游的目的是短暫的休閑與放松,享受親近自然、返璞歸真的樂趣. 休閑農業旅游點多分布于郊區,以當天往返的一日游或者兩三天的短途旅游為主,游客群體主要是生活在城市以及周邊地區的居民,出行方式以自駕游居多. 因此,當地居民的人均可支配收入可以用來表征市場需求水平. 如表2所示,三大區域的人均可支配收入差距同樣顯著,2019年蘇南地區的人均可支配收入達到了53 337元,其次是蘇中地區38 389元,而蘇北地區僅為29 011元. 對省內各地級市的人均可支配收入與休閑農業旅游點的空間布局做相關分析,由表3可知,兩者之間的相關系數為0.877,存在較高的正相關性,且通過了1%的顯著性檢驗. 居民收入水平越高,生活條件越好,對于休閑度假的渴望與需求也越強烈. 在市場經濟環境下,需求決定供給,因而休閑農業旅游點也趨向于分布在市場需求更為廣闊的地區.

4.3 旅游資源稟賦

農業旅游資源是發展休閑農業旅游的必要條件,河流、湖泊、丘陵和濕地等自然景觀是天然的旅游資源,為農業旅游的發展奠定了良好的基礎. 江蘇的地形以平原為主,其間有長江貫穿東西,京杭大運河縱跨南北,蘇南地區的太湖和蘇北淮安的洪澤湖分別位列我國第三和第四大淡水湖. 同時,江蘇也是國內少數集江、河、湖、海于一體的省份,得天獨厚的地理位置賦予了江蘇優越的自然條件和豐富的旅游資源. 然而省內不同區域的旅游資源也存在較大差異,分布并不均衡. 蘇南地區靠近浙江和上海,處于長三角地區的中心地帶,亞熱帶季風氣候使得這里溫暖濕潤,河網密布,湖泊眾多. 而蘇北地區處于黃淮平原和江淮平原的過渡帶,屬于溫帶季風氣候,區域內河流、水系相對欠發達,自然條件總體上不及蘇南地區. 從圖3中可以清楚地看到,休閑農業旅游點具有沿著水系、丘陵和濕地分布的特征,長江沿岸和太湖周邊分布較為集中,濕地和大型水體的周圍都分布著休閑農業旅游點. 此外,蘇南地區的丘陵地帶也是休閑農業旅游點分布的高密度區域,徐州和連云港的丘陵地形與休閑農業旅游點的分布區域也較為吻合. 由此可見,休閑農業旅游的發展離不開優良的自然資源稟賦.

圖3 江蘇省休閑農業旅游點與旅游資源分布耦合圖Fig.3 Distribution coupling diagram of leisure agricultural tourism spots and tourism resources in Jiangsu province

4.4 交通便捷程度

旅游業的發展依賴于便利的交通,良好的交通可達性能夠增強游客的可進入性,縮短游客與旅游目的地之間的時間,交通便捷程度已經成為了游客考慮出行決策的必要因素[35]. 休閑農業旅游以城市及周邊地區居民的短途旅游為主,因此交通方式主要考慮自駕與鐵路出行. 本文使用ArcGIS軟件對江蘇省內的高速公路和鐵路進行緩沖區分析,結果如圖4所示. 距離高速公路5 km緩沖區內的休閑農業旅游點數量將近全省總數的一半,超過了同等距離鐵路緩沖區內的兩倍,說明對于休閑農業旅游來說,高速公路的重要性遠遠大于鐵路. 此外,全省74.5%的休閑農業旅游點都分布在距離高速公路10 km的范圍內,其中滬寧高速、沿江高速、啟揚高速和京滬高速兩側的分布較為密集. 由此可以推斷休閑農業旅游的出行方式以自駕游為主,高速公路的分布情況是影響休閑農業旅游空間布局的關鍵因素,交通條件在很大程度上制約著休閑農業旅游點的空間分布. 蘇南的高速公路網絡密集程度遠遠超過蘇北地區,便捷的交通條件構成了休閑農業旅游點集中分布于蘇南地區的另一個重要因素.

圖4 不同交通道路緩沖區內休閑農業旅游點分布Fig.4 Distribution of leisure agriculture tourism spots in the buffer zones of different traffic roads

4.5 區域特色農業

近年來,江蘇各地區依托各自不同的環境條件和資源優勢,培育出許多具有當地特色的農業產業. 蘇南以南京江寧溧水的果園采摘農業、無錫陽山水蜜桃產業、蘇州陽澄湖大閘蟹水產養殖、宜興陽羨茶業為主要代表,產品普遍具有較高的品牌價值,在全國范圍內久負盛名. 圍繞這些區域特色農業,蘇南地區利用其雄厚的經濟和科技實力,打造了一批具有濃郁地方特色的休閑農業集群. 蘇中地區的高郵鴨蛋、江都花木、儀征鳳鵝等產業基礎扎實,在省內也擁有一定的知名度. 但名牌產品不多. 蘇北地區是我國重要的糧食生產基地,農業資源豐富. 特色產業方面,盱眙龍蝦、東臺西瓜、宿遷駱馬湖水產、沭陽花木、新沂水蜜桃等農產品均具備優良的品質. 但目前除盱眙龍蝦以外,其他產品僅在區域范圍內知名,而在省內其他地區的知名度較低,品牌性不強. 由此可知,特色農業發展的地區差異也會在一定程度上影響著休閑農業旅游的空間布局.

4.6 產業扶持政策

休閑農業旅游發展的規模和質量與地方政府部門的優惠政策和財政補貼緊密相關. 一直以來,蘇南地區高度重視休閑農業旅游的開發,很早就出臺了一系列相應的產業扶持政策. 2012年,南京市成立了休閑農業與鄉村旅游發展領導小組,專門負責全市休閑農業與鄉村旅游發展的組織、籌劃和指導工作. 無錫市每年安排不少于1 000萬元的休閑農業與鄉村旅游專項資金,并對創建市級休閑農業與鄉村旅游示范村和新增鄉村民宿床位、農家樂餐飲給予獎勵. 蘇中和蘇北地區休閑農業旅游的發展起步相對較晚,雖然近年來也陸續出臺了一些休閑觀光農業方面的優惠政策,但總體上還存在相關支持政策不完善、缺乏宏觀指導與總體規劃、政府體制機制不健全導致資金未能合理配置等問題,從而在一定程度上制約了當地休閑農業旅游的優質發展.

5 結論與建議

本文主要運用ArcGIS 10.2和SPSS軟件,通過最近鄰指數、核密度估計法和標準差橢圓分析法等對江蘇省休閑農業旅游的空間分布特征進行研究,并采用緩沖區分析和相關分析探究了休閑業示范點空間分布格局的主要影響因素,得出以下結論:

(1)江蘇省休閑農業旅游點主要分布在蘇州、南京、無錫等蘇南地區,占全省總數的57.25%,蘇中和蘇北地區則相對較少. 蘇州擁有的休閑農業旅游點數量最多. 平均分布密度最高的是無錫市,達到了64.82/萬km2,淮安和宿遷兩市的平均分布密度則不足10個/萬km2.

(2)省內的休閑農業旅游點在空間上表現為集聚型分布,區域間差距顯著,蘇南地區集聚效應較強,其他地區則相對分散. 整體呈現為點狀與片狀相結合的空間格局,長江以南地區以大范圍片狀分布為主,而長江以北以分散的點狀分布居多,具有沿南北方向擴散的特征.

(3)休閑農業旅游的布局主要受到經濟發展水平、市場需求、旅游資源稟賦、交通便捷程度、區域特色農業和產業扶持政策的影響. 休閑農業旅游點的分布數量與區域經濟狀況、市場需求之間存在顯著的正相關關系,休閑農業的發展離不開良好的旅游資源稟賦. 全省74.5%的休閑農業旅游點分布在距離高速公路10 km的緩沖區內,可見便利的交通條件是開展休閑農業旅游的必要考慮因素. 區域特色農業的發展狀況在一定程度上影響著休閑農業旅游的空間布局. 此外,地方政府予以的產業扶持政策對休閑農業旅游的發展規模和質量也具有重要影響.

為進一步促進江蘇省休閑農業旅游空間布局和休閑農業旅游產品的優化升級,縮小區域差距,實現鄉村旅游協調可持續發展,本文提出以下建議:(1)強化基礎設施建設,完善交通體系,增強休閑農業旅游點的可進入性,尤其要重視高速公路、國道省道和停車場的建設. 同時,加強農業旅游規范化管理,以政策為指引,提升區域農業旅游的發展規模,通過規模效應擴大客源市場. (2)打造自身的品牌特色,提升知名度. 結合當地的自然和人文環境,因地制宜,形成獨樹一幟的鄉村旅游發展模式. 挖掘地方鄉村文化資源,組織具有當地特色的民俗文化展覽和表演活動,增強休閑娛樂性的同時也能夠對當地的傳統文化起到良好的宣傳效果. (3)堅持以市場為導向,適時調整經營方向,豐富產品類型,轉型升級,從以觀光式農業旅游為主轉變為以休閑體驗式的農業旅游為主. 強化旅游從業人員培訓,民宿、農家樂等規范式經營,針對多樣化的市場需求,提供標準化和人性化的旅游產品和服務,提高游客滿意度. (4)提升蘇中和蘇北地區的經濟發展水平,適當給予財政補貼,促進資源要素優化配置,加快推動農業產業化進程. 政府部門應重點給予蘇中和蘇北地區的休閑農業必要的政策扶持,加大專項資金投入力度,以促進省內休閑農業旅游的合理優化布局.