乡村振兴战略下我国休闲农业发展的空间溢出效应研究*

高莉莉，宋啸天，郭 靖，葛 帅

(1.安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030；2.上海对外经贸大学 金融管理学院，上海 201620)

十九大报告指出，“中国特色社会主义进入新时代，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”[1]，而当前“我国发展的最大的不平衡是城乡之间的不平衡，最大的不充分是农村发展不充分”[2]。因此通过协调“看得见的手”和“看不见的手”①，补齐我国农村发展短板，实现乡村振兴已成为我国经济社会建设的当务之急。《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》以及《国家乡村振兴战略规划(2018—2022年)》的出台，充分彰显出我国政府推进乡村振兴战略的决心。要实现乡村振兴，产业兴旺是关键[3]，但绝不是简单承接淘汰转移的落后产能，“先污染后治理”的老路不再适用于如今的农村，农村地区必须贯彻落实“绿水青山就是金山银山”的思想，秉承绿色发展理念，充分利用环境优势，将环境优势转换成绿色发展动能，实现绿色振兴。

休闲农业是利用农村丰富的农业资源、特殊的文化传统、优美的自然环境，通过发展休闲、观光等旅游形式以满足消费者差异化需求的一种产业形态。休闲农业通过促进一二三产业融合，促进乡村经济发展、带动农民增收。据不完全统计，截至2019年，我国休闲农业和乡村旅游共接待游客超32亿人次，营业收入超8 500亿元。另外对13.5万休闲农业经营主体的调查显示，农民从业占比93%，从业农民人均收入达5万元以上[4]。但是，不容忽视的是，休闲农业在快速发展的同时，形式单一、缺乏特色、基础设施不完善、客源不足等问题也接踵而来。休闲农业既是实现乡村振兴的重要抓手，也是农民增收的有效途径。如何精准识别影响休闲农业发展的因素，从而有的放矢地为政府提供政策依据就显得尤为重要。

一、休闲农业相关研究综述

国内外学者对休闲农业的研究大致可分为两类。第一类为定性研究，主要包括对休闲农业的内涵进行诠释[5]，对休闲农业发展状况进行国际间的比较并总结发达国家的先进经验以资借鉴[6-7]，对我国休闲农业发展环境进行SWOT分析[8-9]，对休闲农业现状、模式、类型进行总结，分析存在的问题并提出相应的发展对策[10-12]。这类研究主要集中在早期，对于夯实休闲农业理论基础、完善理论体系、强化理论指导具有重要意义，但是缺乏数据支撑以及相应的实证研究，在实际应用中说服力不强。第二类为实证研究，包括对休闲农业发展效率的评价[13-15]以及消费者满意度测评[16-17]，对休闲农业的空间布局进行研究以期实现科学合理的规划布局[18-19]以及运用经典计量模型分析休闲农业的影响因素[20-22]等。上述研究将休闲农业方面的研究由定性转向定量，更加细化也更加深入，相关研究为政策制定提供了参考。但是上述研究也存在一定的局限性，忽视了地区之间的关联性。

地理学第一定律指出，地区间的联系往往和地区之间的距离正相关。休闲农业的发展也并非区域独立，会通过社会经济、交通通达度、生态环境和旅游禀赋条件等因素对邻近区域的休闲农业发展产生影响。目前仅有少数学者考虑到休闲农业发展中的空间效应，例如，王树进等选取2010年27个省份的截面数据，采用空间滞后模型(SAR)分析发现，我国休闲农业发展具有空间相关性和正向空间溢出效应[23]；张芷寻运用空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)对南平市休闲农业产业集聚区进行空间效应分析[24]。虽然上述研究考虑到了内生交互作用与扰动项的空间关联性，但是并未分析外生解释变量与被解释变量各自的空间关联性，而且对模型构建的合理性缺乏解释，对实证研究结果缺乏稳健性检验。

立足于乡村振兴战略背景，对我国29个省市休闲农业发展水平的空间溢出效应及影响因素进行研究。在学者研究的基础上进一步探讨休闲农业空间溢出效应的阶段性特征；以0～1邻接矩阵为基础，运用空间计量模型分析我国休闲农业发展的空间溢出效应和影响因素，在不同空间权重矩阵、不同空间计量模型下，对研究结论进行稳健性检验；对模型构建的合理性进行检验，以确保模型估计的准确性；以实证检验结论为基础提出针对性建议，为推进休闲农业发展，实现乡村振兴提供政策参考。

二、休闲农业空间溢出效应理论分析

休闲农业是践行“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的新型产业形态。休闲农业的发展，能够吸引劳动力、资本等生产要素和资源流向农村，促进资源在更大范围内合理配置，提升资源的利用效率。休闲农业以其原生态、独特性等特征迅速成为周边城镇居民消费的热点，同时也成为农村地区收入的重要来源。休闲农业通过整合第一产业、第三产业的资源实现融合式绿色发展，也迅速成为经济转型发展新的增长点。当然，经济发展也会带来消费的显著增加，促进休闲农业基础设施建设的完善，增强休闲农业的“磁石效应”②。

如果考虑到空间的关联性，王树进[23]38、张芷寻[24]39等学者认为休闲农业发展在空间上存在溢出效应。但在休闲农业发展的不同阶段，空间溢出效应可能会有显著的不同。在发展初期，休闲农业的经营主体较少，面临的竞争较弱；地区差异性使得休闲农业经营呈现明显的地域特色，市场竞争力较强；发展初期的规模收益性使得休闲农业经营具有很强的吸引力。区域内休闲农业发展的“示范效应”会带动邻近地区休闲农业的开发和发展，即存在正向空间溢出效应。随着休闲农业走向成长阶段，虽然休闲农业市场远未饱和[25]，但是市场竞争显著加剧，休闲农业发展面临转型。率先突破转型困难瓶颈的地区将会获得消费者的优先选择权，短期内会吸引更多本区域和邻近区域的消费者，此阶段休闲农业发展在空间特征上表现出负向溢出效应。在休闲农业发展到成熟阶段时，市场基本饱和，休闲农业经营模式也趋于成熟，能适应市场变化，各地都能基于区域特色发展休闲农业，形成差异化发展格局，区域之间形成联动之势，正向的空间溢出效应显著。基于上述分析，提出假设1。

假设1：休闲农业在发展初期呈现正向空间溢出效应，成长期呈现负向溢出作用，成熟期呈现正向空间溢出效应。

根据马斯洛需求层次理论，底层生理需求向顶层精神需求的过渡建立在一定的物质基础之上，收入水平对于提高人们的需求层次具有不可替代的作用。休闲农业作为人们放松身心、体验生活、享受自然的一种消费形式同样建立在人们的高收入基础上[26]，家庭可支配收入对旅游消费支出存在明显的正向促进作用[27]。收入作为影响休闲农业需求最重要的因素，在空间上也可能会对休闲农业的发展水平产生溢出效应。可支配收入水平的提高，可能会促使居民就近选择到本区域休闲农业旅游点进行消费，也可能增加对于邻近区域特色明显的休闲农业需求，提高邻近区域的休闲农业发展水平。基于此，提出假设2。

假设2：收入水平提高对区域内外休闲农业发展水平存在正向溢出效应。

休闲农业是以农村景观资源和农业生产环境为依托发展起来的集休闲、观光、旅游为一体的新型产业形态。随着城镇化进程的加速，城市规模的扩大，包括住房紧张、交通拥挤、环境污染等在内的“城市病”日益突出，快节奏生活给城市居民带来的疲惫感和焦躁感也在增加，乡村良好的生态环境、优美的田园风光以及悠闲的生活状态成为城市人的“诗和远方”。一方面农村生态环境是休闲农业发展的基础，另一方面也是影响休闲农业客源的重要因素。农村生态环境是否优美、清新甚至可以直接决定休闲农业的发展空间[28]。因此农村生态环境对于休闲农业发展具有重要的促进作用。在绿色发展理念引导下，优美的农村生态环境也会对邻近地区产生示范效应，进而通过示范效应促进休闲农业发展。

假设3：农村生态环境质量会促进休闲农业发展，且对邻近地区有正向溢出作用。

交通作为旅游业发展的基础，对于休闲农业发展同样至关重要[29]。旅游消费者制定旅游攻略时，除可游玩度外，交通通达度是不可忽略的因素，休闲农业旅游点可能因为交通条件差而发展受限[30]。交通通达度高，可以提高便利程度，既缩短消费者来往两地的时间，将富余时间用于消费，又能加速要素在空间的流动，极大地促进地区间休闲农业的发展。因此提出假设4。

假设4：交通通达度对地区间休闲农业的发展呈现正向空间溢出效应。

自然资源和旅游接待能力共同构成区域休闲农业的旅游资源禀赋。Deasy和Griess认为游客选择旅游目的地的行为是旅游资源的函数，旅游地对于客源地的吸引力具有资源指向性特点[31]。该结论同样适用于休闲农业领域，资源禀赋越丰富，对消费者的吸引力越强。苑伟娟通过实证研究证实了景点数对当地休闲农业发展的正向促进作用[32]。本地区旅游资源禀赋优势显著，不仅会吸引本地消费者，对邻近区域的消费者同样具有吸引力；本地利用优势旅游资源实现发展，出于竞争压力，邻近地区也会利用当地旅游资源创新开发休闲农业以吸引消费者，因此本地区资源优势成为两地间休闲农业共同发展的因素。旅游接待能力体现了地区休闲农业能够满足消费者基本食、住的程度[33]。一般而言，某地区的旅游接待能力越强，消费者评价越高，就会吸引更多的消费，进而推动本地休闲农业的发展。除此之外，还会对邻近区域产生“示范效应”，促使邻近地区加强旅游基础设施建设，提高接待能力。基于此，提出假设5。

假设5：旅游资源丰裕度对本地休闲农业发展具有正向促进作用，对周边地区具有正向溢出效应；旅游接待能力对区域内外休闲农业发展均有正向影响。

三、休闲农业的空间溢出效应实证检验

(一)模型设定

为有效捕捉休闲农业发展的空间溢出效应，需借鉴已有研究成果，建立空间计量模型。空间计量模型一般分为四种：空间滞后模型(SAR),用来描述地区间休闲农业发展的相互影响(式1)；空间交叉模型(SAC)，考察被解释变量和误差项交互作用下的空间关联(式2)；空间误差模型(SEM)，描述某地区休闲农业发展受到误差项因素的影响激发相邻区域做出回应(式3)；空间杜宾模型(SDM)，则同时考察被解释变量休闲农业发展水平和各解释变量的空间效应(式4)。空间杜宾模型一定条件下可转化为空间滞后模型和空间误差模型。

lnTARit=δ0+ρWlnTARit+β1lnPCDIit+β2lnSO2it+β3lnSEit+β4lnRNDit+β5lnATit+β6lnSTit+εit

(1)

lnTARit=δ0+ρlnTARit+β1lnPCDIit+β2lnSO2it+β3lnSEit+β4lnRNDit+β5lnATit+β6lnSTit+μitμit=λWμit+εit

(2)

lnTARit=δ0+ρlnTARit+β1lnPCDIit+β2lnSO2it+β3lnSEit+β4lnRNDit+β5lnATit+β6lnSTit+μitμit=λWμit+εit

(3)

lnTARit=δ0+ρWlnTARit+β1lnPCDIit+β2lnSO2it+β3lnSEit+β4lnRNDit+β5lnATit+β6lnSTit+θ1WlnPCDIit+θ2WlnSO2it+θ3WlnSEit+θ4WlnRNDit+θ5WlnATit+θ6WlnSTit+μi+νt+εit

(4)

式中，lnTARit指区域i在t时期的休闲农业收入观测值，lnPCDIit、lnSO2、lnSE、lnRND、lnAT、lnST为区域i在t时期各解释变量的观测值。W为衡量各省域空间关系的空间权重矩阵，构建以ROOK邻接的空间权重矩阵。ρ为休闲农业收入的空间滞后系数，WlnPCDIit、WlnSO2、WlnSE、WlnRND、WlnAT、WlnST分别表示休闲农业收入影响因素的空间滞后项，δ0为常数项，ρ、θ表示各因素及其空间滞后项系数，μi、νt分别表示地区i的个体效应和时间效应。

通过经典LM检验[34]和稳健LM检验[35]相结合的方法来验证模型选择的一致性。若空间滞后模型LM检测值和空间误差模型LM检测值均不显著，则选择普通面板模型；若空间滞后模型LM检测值显著，而空间误差模型LM检测值不显著，则选择空间滞后模型；反之，选择空间误差模型。若两者都显著，则选择空间杜宾模型，并通过Wald和LR检验验证空间杜宾模型的合理性。

(二)变量选取

被解释变量为休闲农业发展水平，以休闲农业总收入(TAR)作为衡量指标。需要说明的是，由于统计年鉴及相应的数据平台并未有完整统计休闲农业收入这一指标，因此参考陈宇峰[36]、张婷婷[37]的方法，引用本地旅游收入的百分之二十作为休闲农业总收入。

解释变量分别为收入水平、农村生态环境质量、交通通达度、旅游资源禀赋。收入水平用人均可支配收入(PCDI)衡量；农村生态环境质量(ENV)涉及到多方面综合影响，因此借鉴蒋黎[38]的方法，采用综合评价法计算农村生态环境质量。首先对数据进行极值标准化处理以保证数据的无量纲化；其次采用熵值法根据指标变异性的大小来确定指标的权重；最后通过加权得到地区农村环境质量的综合得分。设有n个评价地区，m个评价指标，综合指数计算公式为：

Sscore=∑Wj×xij(i=1,2,…,n;

j=1,2,…,m)

(5)

式中，Wj为第j个指标的权重，xij为第i个地区第j个指标标准化的值。综合得分以百分制形式列出，分值越高表明农村生态环境质量越好，分值越低表明农村生态环境质量越差。

农村生态环境质量基于PSR模型，从农村生态环境质量压力系统、状态系统和人文响应系统三个层面构建我国农村生态环境综合评价指标体系，指标体系如表1所示；我国目前休闲农业旅游多以短期汽车自驾旅游为主，因此交通通达度采用公路网密度(RND)来衡量地区交通通达度，公路网密度测算方法为地区公路里程数与地区面积之比；旅游资源禀赋以景点数(AT)和体现旅游接待能力的星级饭店数与旅行社数总和(ST)作为旅游资源禀赋的代理变量。

(三)空间相关性分析

为从整体上反映我国休闲农业的空间相关性，采用Moran′I指数来测度。Moran′I指数公式如下：

(6)

式中，S2表示样本方差，n表示28个省市(直辖市、自治区)③，W为空间权重矩阵，用来描绘i和j区域的空间关系。莫兰指数介于[-1，1]之间，观测值为I，I>0表示空间正自相关，即高高邻近，低低相邻；I<0表示空间负相关，即高低相邻；I=0表示空间独立分布，不存在空间相关性，以上莫兰指数I被称为“全局莫兰指数I”。

2008—2017年28个省(直辖市、自治区)休闲农业发展的Moran′I指数值均为正，且均在1%的显著性水平上通过检验(见表2)，表明我国休闲农业发展存在明显的空间正相关性，高水平与高水平相邻，低水平与低水平相邻，且空间相关性在10年内表现出平稳态势。

表2 2008—2017年我国休闲农业发展水平莫兰指数

全局莫兰指数可以考察全国休闲农业发展的空间相关性，但可能会忽略局部区域空间集聚特征[35]，因此还需进行局部空间相关性检验。2008年、2011年、2014年、2017年的局部莫兰散点图对休闲农业发展的局部相关性进行可视化分析。

从图1可看出：第一，在休闲农业发展的近11年内，位于第一象限和第三象限的省份较多，即休闲农业发展呈现“H-H”和“L-L”集聚，表现出正的空间相关特征。这种相关特征随时间的推移有所增强，位于第一象限的省份越来越多，表明我国休闲农业发展高水平与高水平集聚的趋势在增强。第二，期初有6个省市处于第三象限，表现出“L-L”集聚，空间上也显示出正相关性特征，但相比“H-H”集聚的省份较少，表明空间相关性强度弱于第一象限，原因可能是这些低水平集聚地区由于交通条件、地理位置的制约导致休闲农业发展较为缓慢。第三，位于第二象限和第四象限的省份少于第三象限，这些省份分别表现出“L-H”和“H-L”集聚的特征，表明休闲农业发展水平高的地区和低水平地区相邻，尤其是第二象限，期初包含6个省份，期末只有海南、天津位于第二象限，空间异质性特征随时间呈递减趋势。

图1 我国休闲农业发展莫兰散点图

(四)样本选取和数据来源

由于重庆、宁夏回族自治区和西藏自治区指标数据缺失，选取2000—2017年28个省(自治区、直辖市)数据作为样本。数据来自各年《中国统计年鉴》《中国旅游统计年鉴》《中国交通统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业年鉴》以及各省(自治区、直辖市)的《国民经济和社会发展统计公报》，部分数据来自于EPS平台。表3为变量描述性统计。

表3 变量描述性统计

四、实证结果分析

首先采用普通面板数据模型进行估计。从回归结果看，除旅游接待能力与预期不符之外，其余均通过检验(见表4)。但是OLS回归模型不能描绘出休闲农业发展的空间效应，为此须引入空间计量模型。对OLS回归结果进行LM检验发现，空间滞后面板模型未通过10%显著性水平的经典LM检验，但稳健LM检验在1%水平上显著；空间误差面板模型经典LM检验和稳健LM检验均通过1%显著性水平。综合结果显示，应该使用解释力更强的空间杜宾模型进行空间分析。

表4 普通面板模型估计结果及LM检验

为对空间杜宾模型合理性进行验证，还需进行Wald和LR检验。空间滞后模型和空间误差模型Wald和LR检验，从表5中可知,空间误差模型在5%显著性水平下通过检验，但空间滞后模型未通过检验，因此必须将空间杜宾模型退化为空间误差模型进行分析。在空间误差模型中，空间依赖性体现在随机误差项中，这表明一个地区休闲农业的发展对另一个邻近地区休闲农业发展的影响更多体现在对地区的结构性误差冲击中，这种结构性的差异就是各省收入水平、农村环境质量、交通通达度以及旅游资源禀赋之间的差异。

表5 wald和LR检验

经hausman检验，固定效应模型更适合本文，从空间误差模型的估计结果看，时间固定和双固定模型中休闲农业空间误差滞后项lambda在5%的水平上均通过检验(见表6)，说明我国休闲农业发展存在明显的空间集聚特征，且本地休闲农业发展对于邻近地区具有反向溢出作用，陈慈认为目前我国休闲农业整体处于成长期[25]51，回归结果处于假设1中第二阶段，休闲农业发展呈负向效应，从而验证假设1的正确性。

在空间误差固定效应模型中，根据模型显著性和拟合优度判断，时间固定效应模型更优于地区固定和双固定模型，表明由于每个省份的收入水平、农村环境质量、交通通达度以及旅游资源禀赋存在差异，且随着时间推移，这些因素的差异不仅对本区域，同时也对其邻近地区休闲农业发展产生冲击，休闲农业发展水平的高低也就表现出差异性。从每个影响因素来看,第一，收入水平对于休闲农业发展具有显著的正向影响。收入水平的提高使得居民对于休闲享乐的需求提高，进而直接提高居民休闲农业消费支出，促进休闲农业发展。第二，农村生态环境质量对休闲农业的发展也具有促进作用。农村生态环境质量每提高1%，休闲农业收入提高0.640%，农村的生态环境质量是休闲农业发展的重要依托，消费者体验休闲农业，很大程度上是被农村优美的生态环境所吸引，因此生态环境越好，休闲农业发展越快。第三，公路网密度的上升会使得休闲农业收入总体提高。公路网密度提高1%，地区休闲农业收入提高0.714%。当前休闲农业主要分布于郊区，交通设施相对于市区有所落后，因此交通成为连接城市和郊区，连接地区和地区间的纽带，这无疑会提高消费者便利度。第四，旅游禀赋对于休闲农业的发展具有促进作用。景点数每增加1%，休闲农业收入提高0.363%；星级饭店和旅行社数量每提高1%，休闲农业收入提高0.235%。休闲农业另一种发展形式是依托于A级景区而发展，起初可能不会产生很强的经济效益，但随着时间推移，依托景区的带动作用，休闲农业发展也会得以提升，另外星级饭店和旅行社服务设施的完善满足了消费者多样化的住宿需求，进而提高了消费意愿，促进休闲农业的发展。

表6 空间误差模型估计结果

五、稳健性检验

(一)不同权重矩阵的检验

虽然0～1邻接矩阵能够较好地反映本地区对周边相邻地区的空间影响，但对其他非邻接地区的空间效应却无法体现。但现实中由于地理距离、经济距离的差异，休闲农业发展也会表现出空间关联特征，因此，构建地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵对模型进行检验。

以每个省份省会为中心，构造以省会为中心距离标准的地理距离矩阵wD，矩阵元素为wij，若i=j,wij=1/d2;若i≠j,wij=0，d为省会之间的距离。

从基于地理距离和经济距离权重矩阵估计的空间误差模型(见表7)结果看，无论是地理距离矩阵还是经济距离矩阵，空间误差自相关系数都显著为负，表明无论是基于地理因素还是基于经济因素，当前阶段休闲农业存在负向溢出效应。影响因素中经济距离矩阵下星级饭店和旅行社数据与假设不一致的原因可能为休闲农业多位于郊区，而星级饭店和旅行社的服务范围广且多位于市区，另外从酒店服务业发展看，民宿行业近年来越来越受欢迎，且休闲农业景点多数会设置住宿点，因此消费者会考虑行程和价格因素而选择就近居住，而放弃对于星级饭店的消费。模型其他影响因素均与邻接矩阵估计结果方向一致，模型总体平稳。

表7 稳健性检验：空间误差模型再估计

(二)不同空间模型的比较

虽然模型检验倾向于空间误差模型，但为了进一步分析休闲农业的空间效应，从不同视角下分析休闲农业的溢出效应，构建空间交叉模型(SAC)、空间滞后模型(SAR)和空间杜宾模型(SDM)进行辅助分析(见表8)。

表8 SAC、SAR、SDM模型估计结果

从三种空间模型估计结果可看出，休闲农业发展都呈现负向溢出，在考虑内生变量与误差项交互作用的前提下，休闲在农业的负向空间溢出主要由其自身发展所导致；考虑内生变量与外生解释变量交互作用下，休闲农业的负向溢出效应并没有发生改变，影响因素的溢出效应除旅游接待能力不显著外，其余均符合预期，因此，更换空间计量模型并未与假设大相径庭。

六、结论与建议

利用2008—2017年中国28个省(直辖市、自治区)②面板数据，运用空间计量模型对我国休闲农业发展进行实证研究，得出以下结论：我国休闲农业发展存在明显的空间溢出效应，空间集聚现象主要集中于东部和西部。本区域休闲农业发展对邻近地区确实存在负向溢出效应。收入水平、农村生态环境质量、交通通达度和旅游禀赋显著提高休闲农业收入水平。

基于上述实证研究结论，提出下列政策建议：第一，继续坚持和扩大改革开放，不断提高经济发展水平，着力改善民生条件，提高居民收入水平，提升居民幸福感。第二，不断优化农村生态环境，坚持“绿水青山就是金山银山”的思想，深入贯彻绿色发展理念，在农村开发建设时注意农村生态环境的保护，推进绿色乡村振兴战略。第三，完善交通基础设施建设，注重高速公路和等级公路的科学规划，推进绿色、智慧、品质交通建设，助推休闲农业发展。第四，在新发展理念引导下，合理开发景区，适当增加民宿等高性价比住宿服务，杜绝铺张浪费，促进休闲农业可持续发展，实现乡村振兴。

注释：

①“看得见的手”和“看不见的手”分别指国家宏观调控和市场经济体制。

②磁石效应在本文的含义是休闲农业发展对周边地区形成一定的吸引力。

③由于重庆、宁夏、西藏、台湾、香港和澳门数据缺失，本文选取28个省(直辖市、自治区)为样本。