龐 靜
(安康學院 經(jīng)濟與管理學院 陜南生態(tài)經(jīng)濟研究中心,陜西 安康 725000)
黨的十九大首次提出了實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略,實行農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合(以下簡稱“三產(chǎn)融合”)發(fā)展,加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)。農(nóng)旅融合作為三產(chǎn)融合發(fā)展的重要突破口,是優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率、推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺的重要路徑[1-2],也是減緩農(nóng)村貧困、拓寬農(nóng)民增收空間的重要措施[3-4]。我國農(nóng)旅資源豐富,農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)的深度融合是推動我國鄉(xiāng)村振興的重要抓手,也是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的關(guān)鍵[5]。因此,深入開展農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展有關(guān)研究以促進農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動兩者耦合發(fā)展進入新階段,為農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展提供科學決策。
關(guān)于農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平的測度,以定量研究為主,多通過建立模型和指標體系、運用相關(guān)數(shù)據(jù)來實證研究,常用的方法主要有灰色關(guān)聯(lián)度法、耦合協(xié)調(diào)模型2種。張百菊等[6-8]綜合運用熵值法與耦合協(xié)調(diào)模型,計算了吉林、四川、山西等地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)與農(nóng)業(yè)的融合程度,同時也證明了2個產(chǎn)業(yè)之間存在相互促進作用,朱元秀等[9-11]采用灰色關(guān)聯(lián)法測算了江蘇、重慶、五臺縣等地區(qū)的農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的關(guān)聯(lián)度,據(jù)此判斷其耦合等級,通過橫向比較分析得出農(nóng)旅融合水平因領(lǐng)域和地區(qū)不同而存在差異,農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的關(guān)聯(lián)度異于農(nóng)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度。雖然上述學者對農(nóng)旅融合發(fā)展水平進行了較為充分的分析,但在計算農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度時,主要基于地方微觀調(diào)查數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)覆蓋面較窄,不能完全反映出我國農(nóng)旅融合效應(yīng)的省級差異,缺乏宏觀層面上的實證檢驗[3]。
除了測度農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平,眾多學者也開始關(guān)注農(nóng)旅融合的驅(qū)動因素問題。若干研究已經(jīng)定性指出,經(jīng)濟的增長帶來旅游市場需求變化,居民鄉(xiāng)村旅游需求的新變化又催生了新的旅游形式和產(chǎn)品出現(xiàn),加速了農(nóng)旅融合深入發(fā)展,例如,王盼[12]認為人們生活消費水平不斷提高是農(nóng)旅融合的動因;張莞[13]認為需求和供給因素驅(qū)使農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)相互尋求融合;梅學書[14]認為供給側(cè)改革背景下,農(nóng)村新業(yè)態(tài)和新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,促進三大產(chǎn)業(yè)快速融合。此外,劉益真[15]認為政府政策的支持是農(nóng)旅融合發(fā)展的重要驅(qū)動因素之一。但這些定性分析驅(qū)動因素的研究,往往基于單一因素,而驅(qū)動因素是多方面或多維度的,這些定性研究存在考慮因素不全及因素測量困難的不足。相比定性分析,定量分析在可信度方面更加具有優(yōu)勢[16],通過量化農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合的內(nèi)外部動因指標,彌補已有定性研究在農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合驅(qū)動因素分析上存在特征變量難以表征或部分重要因素遺漏的不足;使用面板模型,充分挖掘農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合驅(qū)動因素與耦合協(xié)調(diào)度相關(guān)的時間、空間信息,從而揭示農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的本質(zhì)和規(guī)律。
鑒于此,本研究在借鑒上述研究成果的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平指標體系,運用熵值法確定指標權(quán)重,測算2010~2019年中國各省份農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù),運用耦合協(xié)調(diào)度模型測算出各地區(qū)農(nóng)旅耦合協(xié)調(diào)度;之后,采用面板模型研究融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平等因素對我國及省際間農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響;最后提出有助于我國農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)融合發(fā)展的對策建議。
科學設(shè)計評價指標體系是構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)的重要基礎(chǔ),目前國內(nèi)外沒有統(tǒng)一測量產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的指標體系[17],考慮到農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)均受到投入與產(chǎn)出關(guān)系影響,在借鑒李天芳[18]關(guān)于影響農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度的研究成果基礎(chǔ)上,依據(jù)指標選取的數(shù)據(jù)可獲取性、代表性、科學性等原則,從生產(chǎn)要素投入與所獲得的產(chǎn)出效益2個方面,選取14個具體評價指標,構(gòu)建了農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展指標體系(表1)。
在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中,投入要素包括4種:一是勞動力資源,勞動力資源是產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中必不可少的人力投入資源,選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入要素,衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中勞動力使用情況[19];二是土地投入,土地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的基礎(chǔ)性保障,播種面積作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入指標,用以衡量農(nóng)業(yè)用地使用情況[20],又考慮到農(nóng)旅融合產(chǎn)業(yè)發(fā)展多以果園為主要載體,故選取“果園面積”作為其中一項指標;三是機械化水平,農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展離不開機械化水平等基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模使用,選取農(nóng)業(yè)機械總動力指標用以表征農(nóng)業(yè)機械化水平[21];四是灌溉水平,水資源是農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)保障,選取土地灌溉面積指標衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水資源利用情況[21]。產(chǎn)出要素包括2種:一是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟中的重要產(chǎn)業(yè),是國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ),農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值可反映一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總規(guī)模和總成果,該指標作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出要素,衡量的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所帶來的經(jīng)濟價值;二是農(nóng)民收入,農(nóng)民收入可以直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的效益影響農(nóng)民收入的高低,選取農(nóng)民人均可支配收入指標作為衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展的要素產(chǎn)出指標[21]。
在旅游業(yè)系統(tǒng)中,投入要素包括旅游基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與接待服務(wù),當前最為理想的表征要素為旅游業(yè)固定資產(chǎn)投資,但由于數(shù)據(jù)較難獲取,因此本文在借鑒相關(guān)研究的基礎(chǔ)上[22],從旅游吸引力入手,選取能反映地區(qū)旅游業(yè)接待能力的服務(wù)要素,即旅行社數(shù)量和星級飯店數(shù)量指標表征旅游產(chǎn)業(yè)投入值。旅游業(yè)產(chǎn)出要素包括接待客流規(guī)模和旅游效益,選取能反映地區(qū)旅游業(yè)客流規(guī)模的產(chǎn)出要素,即旅游接待總?cè)舜沃笜吮碚髀糜螛I(yè)發(fā)展水平;選取國內(nèi)旅游收入、入境創(chuàng)匯旅游收入、住宿和餐飲業(yè)增加值、星級飯店營業(yè)收入指標[6,8],作為宏觀角度直接反映該地區(qū)旅游效益的指標。
表1中各評價指標的原始數(shù)據(jù)主要來源于2010~2019年國家統(tǒng)計局網(wǎng)站的《中國統(tǒng)計年鑒》,其中《中國統(tǒng)計年鑒》中缺失的旅游業(yè)評價指標數(shù)據(jù)則通過中華人民共和國文化和旅游部網(wǎng)站中的統(tǒng)計信息作為補充來源。由于農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)屬于2個不同的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng),為解決指標的量綱差異,利用極值法對各項指標的原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理[8],計算公式如下:
表1 農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的評價指標體系及權(quán)重
在確定指標權(quán)重時,采用熵值法計算確定14個指標的權(quán)重(表1),相較于層次分析法、專家評估法等主觀賦權(quán)法,熵值法賦值完全由數(shù)據(jù)本身的關(guān)系決定,能夠避免人為主觀因素對評價結(jié)果的影響[17]?;谠摲椒ǎ魯?shù)據(jù)反映的離散程度越大,指標提供的有效信息量越大,該指標對綜合評價指標的影響越大,其權(quán)重也越大,也即指標數(shù)據(jù)間差異大小與權(quán)重大小呈正相關(guān)[23]。結(jié)果顯示,在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中,果園面積指標權(quán)重最高,在旅游業(yè)系統(tǒng)中,入境旅游收入權(quán)重最高。這源于我國各?。▍^(qū))果園面積和旅游外匯收入存在更為明顯的區(qū)域差異性,計算結(jié)果與實際情況相符[24-25]。
在融合度方面,常用的方法有灰色關(guān)聯(lián)度法、耦合協(xié)調(diào)模型,灰色關(guān)聯(lián)法缺點在于需要對各項指標的最優(yōu)值進行現(xiàn)行確定,主觀性比較強,同時存在部分指標最優(yōu)值難以確定的情況[26]。耦合協(xié)調(diào)模型是一種客觀的方法,可以減少人為的主觀性[27],它不僅反映系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)程度大小,而且反映各系統(tǒng)的發(fā)展水平。因此,在借鑒韓燕等[28-29]學者研究成果的基礎(chǔ)上,本文采用耦合協(xié)調(diào)度這一方法來考察農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)系統(tǒng)間相互作用關(guān)系,同時可以判斷各系統(tǒng)發(fā)展水平的高低[30]。表達式如下:
公式(2)中,C為農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)之間的耦合度,融合度是農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)互動交叉、相互作用影響程度的反映,C∈[0,1],C值越大,說明二者耦合狀態(tài)越好,反之則兩者關(guān)系越不穩(wěn)定。Ux表示農(nóng)業(yè)綜合評價函數(shù),Uy表示旅游業(yè)綜合評價函數(shù),Ux、Uy計算方法如下:
公式(3)、(4)中,m表示農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)系統(tǒng)中的指標個數(shù),wx、wy分別表示農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)具體評價指標的權(quán)重(表1),表示經(jīng)過無量綱化處理后的農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)的值。
公式(5)中,D為兩者的耦合協(xié)調(diào)度,這一指標能恰當反映農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)兩大系統(tǒng)的綜合發(fā)展水平[30],本文采用耦合協(xié)調(diào)度。α為農(nóng)業(yè)權(quán)重,β為旅游業(yè)權(quán)重。由于在農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合發(fā)展中,兩大系統(tǒng)交叉融合,兩大產(chǎn)業(yè)相互滲透,所以在整個體系中農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)的作用可謂是不分彼此,所以α和β一般均取0.5。D∈[0,1],D值越大說明二者協(xié)調(diào)耦合狀態(tài)越好,D值越靠近1,說明農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)兩大系統(tǒng)的協(xié)調(diào)程度越高,反之,兩大系統(tǒng)的融合度越差。
1.3.1 模型構(gòu)建 綜合國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合發(fā)展影響因素分析的成果[12-16],發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟因素、創(chuàng)新因素以及政府扶持因素是農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的主要動力,因此本文在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上,主要從如下4個方面選取影響農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)耦合發(fā)展的指標。
(1)融合創(chuàng)新水平(NAT)。創(chuàng)新是推動國家或地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)融入的重要驅(qū)動力。在技術(shù)進步、市場需求、產(chǎn)業(yè)競爭等多重作用下,農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)融合發(fā)展衍生出農(nóng)業(yè)旅游新業(yè)態(tài),農(nóng)業(yè)旅游新業(yè)態(tài)的形成與快速發(fā)展,促進旅游業(yè)提質(zhì)增效,在促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生等方面發(fā)揮越來越重要的作用[3,31]。由于全國休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣及示范點,在打造特色農(nóng)旅融合產(chǎn)品方面具有示范引領(lǐng)作用[32],因此,融合創(chuàng)新水平用農(nóng)旅融合的新業(yè)態(tài),即全國休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣數(shù)量及國家級休閑農(nóng)業(yè)示范點的數(shù)量來表征[3]。
(2)經(jīng)濟發(fā)展水平(WE)。經(jīng)濟發(fā)展水平是農(nóng)旅融合深入發(fā)展的重要保障[1]。農(nóng)旅融合促進產(chǎn)業(yè)興旺的有效程度可能受制于當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平[1]。從農(nóng)旅融合的市場需求角度看,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展能增加居民收入,居民鄉(xiāng)村旅游需求動機隨之增強。居民對鄉(xiāng)村旅游需求越多,越有利于農(nóng)旅融合深入發(fā)展[1]。城鎮(zhèn)人均工資水平一般都與當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展水平掛鉤,城鎮(zhèn)人均工資水平是決定居民旅游需求和支付能力的主要因素[33],對農(nóng)旅融合的深入發(fā)展具有較大影響。因此,經(jīng)濟發(fā)展水平因素用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資來反映。
(3)財政支農(nóng)水平(AE)。地方政府財政支農(nóng)可以作為促進農(nóng)村經(jīng)濟增長的外生激勵政策[34]。將地方政府財政支農(nóng)投入資金運用于鄉(xiāng)村旅游服務(wù)設(shè)施完善和鄉(xiāng)村風貌的治理中,能夠助力農(nóng)村經(jīng)濟增長,在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。依據(jù)現(xiàn)有的中國財政支農(nóng)統(tǒng)計口徑的要求,財政支農(nóng)資金主要為農(nóng)林水事務(wù)支出[35],財政支農(nóng)水平越高,財政支農(nóng)投入資金越多,因此,財政支農(nóng)水平采用各省份各年財政用于農(nóng)林水事務(wù)的總支出來衡量[3]。
(4)農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平(RFI)。農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平是衡量農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施水平的重要指標,而基礎(chǔ)設(shè)施水平直接影響著鄉(xiāng)村旅游服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平。比如農(nóng)村道路、農(nóng)田水利等農(nóng)村固定資產(chǎn)投入使用后,直接轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,以及將果園、養(yǎng)殖場等市場化直接產(chǎn)生效益,通信設(shè)施也為網(wǎng)絡(luò)營銷和電子商務(wù)營銷創(chuàng)造了條件,同時農(nóng)村固定資產(chǎn)提供了便利的交通條件,拉動了生態(tài)旅游、家庭旅館以及農(nóng)家樂等第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[36]。因此,選用農(nóng)村農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資額這一度量指標[37]。
綜上所述,農(nóng)旅融合創(chuàng)新水平NATit、經(jīng)濟發(fā)展水平WEit、財政支農(nóng)水平AEit、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平RFIit等主要指標進行驅(qū)動因素分析。
公式(6)中,i為省份,t為年份,COit為農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度,NATit為休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣和示范點數(shù)量,WEit為城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資,AEit為地方政府財政支農(nóng)支出,RFIit為農(nóng)村固定資產(chǎn)投資,β為解釋變量的系數(shù)向量,εit為隨機誤差項,Ui是截距項,代表個體效應(yīng)。
1.3.2 描述性統(tǒng)計 為緩解量綱不同而造成的異方差性,將波動性較大的非比例數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額、地方政府財政支農(nóng)支出指標數(shù)據(jù)取自然對數(shù),主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。由表2可知,對于被解釋變量,整個樣本中31個省份的平均農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度為0.65。進一步觀察數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度在不同年份不同省份的差距較大,樣本中農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度最高的省份為0.826次,最低的省份只有0.318 次,二者之間相差了近2.6倍,最大值超過平均值3個標準差。解釋變量指標城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資這兩項數(shù)據(jù)的最值(最小或最大值)超過平均值3個標準差,數(shù)據(jù)波動也較大,因此使用中位數(shù)描述整體水平更為適合[38]。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計
表3展示了解釋變量和被解釋變量之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示,農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度指標(CO)和城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資(WE)、休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣和示范點數(shù)量(NAT)、財政支農(nóng)水平(AE)、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資(RFI)之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系,并且呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性影響。此外,通過檢驗判斷各控制變量之間不存在多重共線性。
表3 Pearson相關(guān)系數(shù)表
考慮到農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)相關(guān)指標統(tǒng)計口徑問題,本文研究涵蓋我國31個省份(不含我國的西藏和港澳臺),研究指標體系中的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2010~2019年的《中國統(tǒng)計年鑒》,部分指標以地方統(tǒng)計年鑒與年度經(jīng)濟和社會發(fā)展公告中的數(shù)據(jù)作為補充來源,產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新指標數(shù)據(jù)依據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公布的《全國休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣、示范點認定名單》《農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品名單》及地方政府網(wǎng)站公示。首先,對各農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展評價指標進行標準化處理,之后,在運用熵值法確定指標權(quán)重基礎(chǔ)上,測算農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)發(fā)展水平,最后依據(jù)耦合協(xié)調(diào)度模型計算得到我國各地區(qū)的農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)耦合度與協(xié)調(diào)度,如表4所示。
為評價我國農(nóng)旅融合發(fā)展情況,參考學者已有研究成果[11],將耦合協(xié)調(diào)等級劃分為:當0≤D<0.1時,為極度失調(diào)型;當0.1≤D<0.2時,為嚴重失調(diào)型;當0.2≤D<0.3時,為中度失調(diào)型;當0.30≤D<0.40時,為輕度失調(diào)型;當0.40≤D<0.50時,為瀕臨協(xié)調(diào)型;當0.50≤D<0.60時,為勉強協(xié)調(diào)型;當0.60≤D<0.70時,為初級協(xié)調(diào)型;當0.70≤D≤0.80時,為中級協(xié)調(diào)型;當0.80≤D<0.90時,為良好協(xié)調(diào)型;當0.90≤D<1.00時,為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)型。
從農(nóng)旅系統(tǒng)耦合度來看(表4),2010~2019年中國各地區(qū)的農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)耦合度均值大于0.89,我國各省農(nóng)旅耦合程度較高,隨著農(nóng)業(yè)系統(tǒng)發(fā)展水平的提高,旅游產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的發(fā)展水平也呈現(xiàn)高速上升狀態(tài)。究其原因,從2010年開始,國家陸續(xù)出臺了加快農(nóng)村三產(chǎn)融合發(fā)展、發(fā)展休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游等一系列文件,在政府的引導下,全國各地的農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)融合項目開始逐步增多,產(chǎn)業(yè)之間的互相帶動作用逐漸顯現(xiàn),從而加快了兩大產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展速度[2]。從具體的地區(qū)來看,除了2010年,寧夏、青海地區(qū)農(nóng)旅耦合度小于0.70,其他省份的農(nóng)旅耦合度值均達到了 0.86以上,處于較好的耦合狀態(tài),說明我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)之間的交互作用和相互帶動作用較強。
表4 2010~2019年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)與旅游產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度
在農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展方面,2010~2019年全國農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展協(xié)調(diào)度逐年上升,從2010年的0.475增長到2019年的0.746,這一結(jié)果說明我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合已經(jīng)從瀕臨協(xié)調(diào)發(fā)展階段進入中度協(xié)調(diào)發(fā)展階段。從地區(qū)的角度看,由于中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)融合基礎(chǔ)不同,因此融合協(xié)調(diào)度存在省級差異。2010年全國農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平進入初級協(xié)調(diào)的地區(qū)累計有5個,處于中級協(xié)調(diào)的1個,初級協(xié)調(diào)及以上水平的地區(qū)占比僅為19.35%;2019年全國累計初級協(xié)調(diào)以上水平的地區(qū)上升到24個,其中處于中級協(xié)調(diào)的地區(qū)累計達到20個,率先進入良好協(xié)調(diào)的地區(qū)達到了4個,中級協(xié)調(diào)及以上水平的地區(qū)占比提高到77.42%。從耦合協(xié)調(diào)度變化幅度來看,2010~2019年全國農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的協(xié)調(diào)度增長幅度為56.86%,其中中東部19個省(區(qū))協(xié)調(diào)度的增長幅度為37%,而西部12個省(區(qū))協(xié)調(diào)度的增長速度高達100.81%,2010年以來的新一輪西部大開發(fā)與2018年鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實行,促進西部農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的政策成效已經(jīng)顯現(xiàn)。
從具體地區(qū)和年份來看,2010年北京的農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度最高,為0.750,且于2011年率先步入良好協(xié)調(diào)發(fā)展階段,而廣西和青海的農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度最低,分別為0.318和0.319。2019年湖北、云南、海南、內(nèi)蒙4地的協(xié)調(diào)度達到0.80以上,處于良好協(xié)調(diào)發(fā)展水平,我國31個樣本省份均達到了初級協(xié)調(diào)發(fā)展水平及以上階段。從變化幅度來看,四川、青海、云南、廣西、內(nèi)蒙和新疆這6個地區(qū)的農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平增長幅度較大,均在100%以上,北京、上海兩個地區(qū)的協(xié)調(diào)度沒有明顯上升,存在一定幅度的下滑,究其原因,北京、上海城市化進程加速,耕地面積日益減少,擠壓了農(nóng)業(yè)發(fā)展空間[39]。長期以來,城市化沒有對農(nóng)村和農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來實質(zhì)性的影響,根本原因是城鎮(zhèn)的連接作用沒有得到發(fā)揮[40],導致農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)下滑趨勢。
總體而言,2010~2019年全國農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為同步。北京、浙江、上海、廣東等東部地區(qū)呈現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)先于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展特征,這是因為,這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,旅游市場需求較大,居民旅游市場消費能力較強,從而推動旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平快速提升。遼寧、黑龍江、新疆、甘肅等地區(qū)呈現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)先于旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)發(fā)展特征,這是因為遼寧、黑龍江、新疆等地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境、土地等農(nóng)業(yè)資源相比旅游資源更具有優(yōu)勢。湖北、重慶、貴州、吉林等地區(qū)農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本同步,主要是因為這些地區(qū)農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢較為均衡。
通過分析得到2010~2019年31個省份農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平在區(qū)域間存在顯著差異,為了探究農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合的驅(qū)動因素對我國整體以及不同區(qū)域的農(nóng)旅耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的影響是否存在差異,依據(jù)國務(wù)院發(fā)展研究中心調(diào)查研究報告,將研究對象劃分為中部地區(qū)、西部地區(qū)和東部地區(qū),以融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平以及財政支農(nóng)水平作為解釋變量,以耦合協(xié)調(diào)度作為被解釋變量,采用面板模型,分區(qū)域?qū)Ρ确治鲇绊憛^(qū)域農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合協(xié)調(diào)發(fā)展的主要因素,結(jié)果如表5所示。
表5 農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度影響因素隨機效應(yīng)面板模型估計結(jié)果
面板數(shù)據(jù)模型通常涉及3個模型,分別是混合效應(yīng)模型(POOL)、固定效應(yīng)模型(FE)和隨機效應(yīng)模型(RE),因此,首先進行模型檢驗,找出最優(yōu)模型。檢驗過程如下:POOL模型的基本假設(shè)是不存在個體效應(yīng),即:所有Ui=0,得到P值為0.008,小于0.05,因此拒絕原假設(shè),允許個體擁有自己的截距項,不應(yīng)該使用POOL模型。在已經(jīng)確定存在個體效應(yīng)的基礎(chǔ)上,如果與某個解釋變量相關(guān),則可使用FE模型;如果與所有解釋變量都不相關(guān),則使用RE模型,豪斯曼檢驗(Hausman)檢驗可在統(tǒng)計意義上對FE模型和RE模型進行判別[3]。首先使用普通標準誤分別進行固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)估計,然后進行Hausman檢驗,得到P值為0.766,大于0.05,接受Ui與解釋變量不相關(guān)的原假設(shè),得到隨機效應(yīng)RE模型是最有效率的結(jié)論??紤]到同一聚類個體的觀測值可能存在相關(guān)性,本文使用聚類穩(wěn)健的標準誤進行隨機效應(yīng)回歸,為了進行參照對比,同時也做了混合回歸和固定效應(yīng)回歸。盡管統(tǒng)計意義上接受了RE模型,但是對比POOL、FE和RE模型的回歸結(jié)果,被解釋變量耦合協(xié)調(diào)度與解釋變量融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平以及財政支農(nóng)水平的系數(shù)變化較小,且顯著性相同,說明本文所構(gòu)建的模型較為穩(wěn)健。
從表5可知,全國層面除了財政支農(nóng)水平指標系數(shù)沒有通過顯著性水平檢驗外,融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平這3個因素的系數(shù)均通過了顯著水平檢驗,變量系數(shù)依次為0.006、0.022、0.071,說明當前融合創(chuàng)新、經(jīng)濟發(fā)展、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資對我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合協(xié)調(diào)發(fā)展存在顯著的正向作用,并且農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平的影響更大,每增加1個百分點,農(nóng)旅融合協(xié)調(diào)度增加0.071個百分點,其主要原因是農(nóng)村固定資產(chǎn)投入使用后改善了農(nóng)村道路、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施,有效拉動了鄉(xiāng)村旅游、農(nóng)家樂等第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。而財政支農(nóng)水平對我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合協(xié)調(diào)發(fā)展作用并不明顯,主要原因是,2010~2019年中國各地區(qū)農(nóng)林水事務(wù)支出在地方財政支出中的占比相對較小,變動幅度總體均值差異較小,沒有足夠的分量顯著影響我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平,只有當農(nóng)林水事務(wù)支出占比達到一定的分量時才能從統(tǒng)計上表現(xiàn)出來[41]。
從東、中、西部區(qū)域?qū)用婵矗砣诤蟿?chuàng)新水平的休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣和示范點數(shù)量是影響東部地區(qū)農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵因素,城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資、地方政府財政支農(nóng)支出和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資指標系數(shù)不顯著。這是因為東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對完善,農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展已經(jīng)渡過了主要依靠資金來推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的時期,旅游業(yè)發(fā)展正逐漸從資金、資源驅(qū)動向科技、創(chuàng)意驅(qū)動轉(zhuǎn)型[42]。對于中部地區(qū)而言,代表經(jīng)濟發(fā)展水平的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資和代表農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平的地方政府財政支農(nóng)支出指標系數(shù)通過了1%和5%的顯著性檢驗,代表融合創(chuàng)新水平的休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣和示范點數(shù)量指標系數(shù)不顯著,說明當前中部地區(qū)的融合創(chuàng)新優(yōu)勢不明顯,農(nóng)旅融合新業(yè)態(tài)對農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動作用不強。財政支農(nóng)水平?jīng)]通過顯著性檢驗,這是由于2010~2019年河南、安徽的財政支農(nóng)水平略有下降,其他幾個中部地區(qū)的財政支農(nóng)水平相對穩(wěn)定,并無大幅增加,而農(nóng)旅耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平卻顯著增長,因此財政支農(nóng)對當?shù)剞r(nóng)旅產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展推動效應(yīng)不強。對于西部地區(qū)而言,分別代表融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平的休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣和示范點數(shù)量、城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資額與耦合協(xié)調(diào)度存在顯著的正向影響關(guān)系,地方政府財政支農(nóng)支出指標系數(shù)不顯著,這是因為西部地區(qū)設(shè)施農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)村旅游項目建設(shè)利用的是中央財政專項扶貧資金和其他涉農(nóng)轉(zhuǎn)移支付資金,極大促進了西部地區(qū)農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展[43],西部地方財政收入?yún)T乏,地方財政支農(nóng)投入有限,制約了西部的公共服務(wù)設(shè)施的建設(shè)[44],所以導致地方政府財政支農(nóng)支出指標系數(shù)不顯著。
本研究運用熵值法、耦合協(xié)調(diào)模型和面板模型等研究方法,以2010~2019年全國31個省份的空間面板數(shù)據(jù)為樣本,分析了我國農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平及其驅(qū)動因素。結(jié)果顯示:首先,從全國宏觀層面看,我國農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平逐年提升,結(jié)果與從省域[6-9]、市域[10-11]微觀層面分析的結(jié)果基本一致,本研究進一步發(fā)現(xiàn),我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)耦合發(fā)展失調(diào)及瀕臨協(xié)調(diào)地區(qū)已消除,這一變化趨勢既受益于國家農(nóng)旅融合新業(yè)態(tài)打造、鄉(xiāng)村旅游扶貧富農(nóng)等國家農(nóng)旅融合政策[5,45],也受到了改革開放以來經(jīng)濟社會持續(xù)不斷發(fā)展和人們旅游消費觀念改變的影響[46]。其次,農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平存在省際差異,西部12個?。▍^(qū))協(xié)調(diào)度的增長速度明顯高于東部地區(qū),進一步說明新一輪西部大開發(fā)、鄉(xiāng)村振興等戰(zhàn)略的實行,促進西部農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的政策成效已經(jīng)顯現(xiàn),而東部地區(qū)如北京、上海城市化進程的加速,影響了東部地區(qū)農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的增長。再次,本文實證檢驗了融合創(chuàng)新水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投資水平對我國農(nóng)旅融合協(xié)調(diào)發(fā)展具有正向影響,并且我國東、中、西部農(nóng)旅耦合協(xié)調(diào)發(fā)展影響因素存在差異,業(yè)態(tài)創(chuàng)新是當前促進東部地區(qū)農(nóng)旅耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵因素。中部地區(qū)農(nóng)旅協(xié)調(diào)發(fā)展水平主要受到政府支持和經(jīng)濟發(fā)展的影響。融合創(chuàng)新、經(jīng)濟增長與政府支持對西部地區(qū)農(nóng)旅協(xié)調(diào)發(fā)展的促進作用均較為顯著,這一結(jié)論豐富了已有研究關(guān)于傳統(tǒng)對農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展動因的分析[12-16],為彌補定性研究創(chuàng)新、經(jīng)濟增長、政府推動等驅(qū)動要素在特征描述上的不足提供了可能。
根據(jù)以上結(jié)論,本文提出以下建議:(1)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)融合離不開政府政策上的引導和財政上的支持,從農(nóng)旅融合項目的規(guī)劃與開發(fā),再到宣傳與推廣,以及建設(shè)配套的旅游基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù),都需要政府的持續(xù)關(guān)注。同時還要給予財政、金融、稅收優(yōu)惠政策和資金支持,以及制定相關(guān)旅游開發(fā)投資企業(yè)的準入標準,支持農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)業(yè)活動的開展,支持新業(yè)態(tài)、新模式的順利運行。(2)鑒于產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新程度對農(nóng)旅融合產(chǎn)生的影響,一方面要深度挖掘地方農(nóng)耕文化內(nèi)涵、農(nóng)業(yè)文化遺產(chǎn)與農(nóng)業(yè)的生態(tài)價值,創(chuàng)新農(nóng)旅融合模式與路徑,活化農(nóng)旅產(chǎn)品吸引力,提升農(nóng)旅融合相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟價值;另一方面也要看到農(nóng)戶是鄉(xiāng)村旅游的經(jīng)營主體[15],提升農(nóng)戶有效參與農(nóng)旅融合新業(yè)態(tài)的機會,積極有效參與到鄉(xiāng)村旅游中,促使其向經(jīng)營者和被雇傭者身份的轉(zhuǎn)變。(3)我國農(nóng)旅融合水平雖進入初步協(xié)調(diào)階段,但從可持續(xù)發(fā)展的科學角度看,還應(yīng)注重提高農(nóng)旅融合的質(zhì)量和效益。地方政府結(jié)合當?shù)貙嵡?,完善扶持鄉(xiāng)村旅游與規(guī)范行業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)和標準指南,促進農(nóng)業(yè)科研院校與農(nóng)旅融合企業(yè)等市場主體的科技合作,為農(nóng)旅融合的發(fā)展提供技術(shù)支持和智力保障,實現(xiàn)農(nóng)旅融合的經(jīng)濟效益、社會效益和生態(tài)效益的全面提升。
本研究也存在一些不足。首先,耦合協(xié)調(diào)水平雖然能夠描述系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)發(fā)展的程度,但是無法確定農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)是在較高的水平上相互促進,還是在較低的水平上緊密聯(lián)系;其次,農(nóng)旅融合的驅(qū)動因素較多,本研究選擇了可以量化的4個因素,但卻忽略了資源、文化、人力資本等難以量化的因素。因此,期待今后有更加合適的指標體系和數(shù)據(jù)出現(xiàn),用以對農(nóng)旅融合的驅(qū)動因素做進一步分析。