農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合模型構建及實證分析*

蘇 飛

(徐州工程學院管理學院，江蘇徐州 221008)

·技術方法·

農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合模型構建及實證分析*

蘇 飛

(徐州工程學院管理學院，江蘇徐州 221008)

目的通過建立向量自回歸模型(VAR模型)，試圖定量分析農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的耦合關系。方法文章選取反映農(nóng)業(yè)與旅游發(fā)展水平的當?shù)剞r(nóng)業(yè)收入、國內(nèi)旅游收入、入境旅游收入、國內(nèi)旅游人數(shù)、入境旅游人數(shù)等指標為研究變量，構建VAR模型。并以2006～2015年徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)相關變量數(shù)據(jù)，對該模型進行JJ檢驗、英格蘭因果檢驗及變量方差分解，以開展徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)之間耦合關系分析。結果徐州農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)初步呈現(xiàn)耦合發(fā)展現(xiàn)象，同時耦合程度在不斷增強； 徐州市農(nóng)業(yè)的發(fā)展對旅游業(yè)的發(fā)展促進作用較大，但是旅游業(yè)對農(nóng)業(yè)的發(fā)展促進作用并不明顯。結論VAR模型檢驗結果與徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展實際情況基本一致，VAR模型可有效應用于分析農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)之間的耦合關系。

農(nóng)業(yè) 旅游業(yè) 耦合 VAR模型 徐州市

0 引言

耦合的概念最早來源于物理學，是指兩個及以上的系統(tǒng)或運動方式之間通過各種相互作用而彼此影響以至協(xié)同聯(lián)合的現(xiàn)象，是一個系統(tǒng)內(nèi)各子系統(tǒng)之間相互依賴、協(xié)調(diào)和促進的動態(tài)關聯(lián)關系[1]。農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)具有天然的耦合關系，兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展對于提升農(nóng)業(yè)附加值和促進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整以及為旅游業(yè)拓展新的發(fā)展方向等方面具有十分重要的現(xiàn)實意義。在我國，對農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合方面的研究起步較晚，目前有關農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合的研究主要是以產(chǎn)業(yè)耦合為出發(fā)點，對農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合的原因、機理、效應及影響等方面展開探討并進行實證研究。鄭巖[2]對旅游業(yè)和農(nóng)業(yè)呈現(xiàn)耦合發(fā)展原因進行了研究，認為旅游業(yè)之所以呈現(xiàn)和農(nóng)業(yè)耦合的趨勢主要是在工業(yè)社會的發(fā)展中產(chǎn)業(yè)的分工以及耦合所致。陳緒敖[3]從產(chǎn)業(yè)共生和生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈的視角出發(fā)，對陜南地區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)與生態(tài)旅游業(yè)的耦合機理進行詳細的分析，認為通過生態(tài)農(nóng)業(yè)與生態(tài)旅游產(chǎn)業(yè)的共生耦合可以推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級和經(jīng)濟社會快速持續(xù)健康發(fā)展。袁中許[4]基于經(jīng)濟學理論構建實證模型，詳細分析了旅農(nóng)耦合對農(nóng)村第一、第三產(chǎn)業(yè)的影響，認為旅游耦合對第一產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化和提升起到明顯的牽動作用，對包括旅游業(yè)在內(nèi)的第三產(chǎn)業(yè)的聚集發(fā)展有突出的促動效應。張英等[5]通過構建耦合協(xié)調(diào)度模型，對張家界市旅游業(yè)與農(nóng)業(yè)耦合性進行實證研究，認為張家界市旅游業(yè)與農(nóng)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)程度還處于初級水平，而且農(nóng)業(yè)明顯滯后于旅游業(yè)的發(fā)展。陳文[6]通過借鑒物理學中的耦合系數(shù)度模型，對舟山地區(qū)休閑農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展進行實證研究，認為舟山地區(qū)休閑農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)評估組及兩者的耦合性均在大幅改進。

總結上述研究，可以看出目前關于農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合關系的定量化深度研究并不充分，基于數(shù)學建模對農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合關系的研究更是鮮有涉及。因此，文章試圖建立農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展的VAR模型，并以徐州市為例，詳細分析徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)之間的耦合發(fā)展現(xiàn)狀，并提出促進徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)良性耦合發(fā)展的建議，力求探尋一條農(nóng)業(yè)輔助旅游業(yè)深入發(fā)展和旅游業(yè)幫扶農(nóng)業(yè)發(fā)展的道路。

1 VAR模型的構建及分析步驟

1.1 VAR模型構建

該文試圖通過構建向量自回歸數(shù)學模型(簡稱VAR模型)，對農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的耦合關系進行實證研究。該數(shù)學模型在研究事物之間的時間序列關系和隨機擾動對事物之間關系的干擾被廣泛應用，正是基于VAR模型的特點，因此能夠很好解釋不同類型的經(jīng)濟影響因素和經(jīng)濟變量的關系[7]。VAR模型的數(shù)學表達式為：

(1)

式中，yt表示在k維中內(nèi)生變量列向量；xt表示在d維中外生變量列向量；p表示內(nèi)生變量滯后的階數(shù)；r表示外生變量的滯后階數(shù)；T表示選取的研究對象的樣本數(shù)量；Q1…Qp和H1…Hr表示變量的系數(shù)；ut表示k維擾動列向量。

1.2 VAR模型驗證及步驟

該文實證研究選取反映農(nóng)業(yè)與旅游發(fā)展水平的當?shù)剞r(nóng)業(yè)收入、國內(nèi)旅游收入、入境旅游收入、國內(nèi)旅游人數(shù)、入境旅游人數(shù)等指標為研究變量。實證檢驗包括4個步驟：(1)變量的選??； (2)對時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗(ADF檢驗)，以確定分析的可行性； (3)對VAR模型滯后期進行檢驗和估計，以確定VAR模型應用的可行性； (4)通過協(xié)整性關系(JJ)檢驗、格蘭杰因果檢驗及方差分解等方法，詳細分析變量之間的動態(tài)特征。該文所有分析檢驗均使用Eviews7.2計量分析軟件進行。

2 農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展實證分析——以徐州市為例

2.1 研究區(qū)域概況

徐州市是江蘇省傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大市，優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)基地眾多，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟指標有10個單項位居江蘇第一。隨著農(nóng)業(yè)供給側結構性改革和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略實施，徐州市農(nóng)業(yè)發(fā)展步伐快速前進。2016年，徐州市糧食播種面積74.81萬hm2。糧食總產(chǎn)494.93萬t，其中，夏糧203.32萬t，秋糧291.71萬t。旅游業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的典型代表，對新常態(tài)經(jīng)濟的發(fā)展具有明顯推動作用，近年來，徐州唱響“全域旅游”發(fā)展大戲，奮力開拓旅游市場，全力構建點、線、網(wǎng)、面全域旅游共生鏈，推動全市旅游由景點旅游向全域旅游轉型發(fā)展。2016年，全市接待國內(nèi)外游客4518.9萬人次，同比增長12.97%； 旅游總收入572.74億元，同比增長16.4%。良好的產(chǎn)業(yè)基礎以及農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的不斷滲透融合發(fā)展，使研究徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合關系具有重要的現(xiàn)實意義。

2.2 變量的選取

通常情況下，農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平評價指標包含農(nóng)業(yè)投入的情況、農(nóng)業(yè)價值增長情況以及農(nóng)業(yè)從業(yè)人員平均收入； 對于旅游業(yè)來講，衡量其發(fā)展水平的指標主要為旅游業(yè)的收入情況以及接納的旅游人次。在選取徐州市農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)的研究數(shù)據(jù)時，為了保證數(shù)據(jù)的準確性，該文以江蘇省統(tǒng)計局公示的2006～2015年徐州市國內(nèi)旅游人數(shù)、入境旅游人數(shù)、國內(nèi)旅游收入和入境旅游收入作為徐州市的旅游發(fā)展指標，以農(nóng)業(yè)收入作為徐州市的農(nóng)業(yè)發(fā)展指標，詳情如表1所示。

表1 2006～2015年徐州市旅游業(yè)與農(nóng)業(yè)相關變量數(shù)據(jù)

變量2006200720082009201020112012201320142015國內(nèi)旅游人數(shù)(萬人)11485134421538317909204942457327526308723566640553入境旅游人數(shù)(萬人)1005120813211391158318221995258295338國內(nèi)旅游收入(億元)9687123981519918397215842648331182360474234648599入境旅游收入(億元)49465777382996111751323138187243農(nóng)業(yè)收入(億元)15312164251831419523211382343425623278122941231623

在選取上述數(shù)據(jù)時需要注意的是，官方發(fā)布的數(shù)據(jù)只是當?shù)氐男袠I(yè)總的發(fā)展水平，也就是說僅為名義值。該文研究的時間區(qū)間較大，需要考慮實際年份的人口數(shù)量和物價水平，所以首先以2006年為基準，首先計算得出不同年份徐州市GDP平減指數(shù)，接著用官方發(fā)布數(shù)據(jù)值除于GDP平減指數(shù)，這樣就得到了不同年份個數(shù)據(jù)的真值，其人均數(shù)據(jù)則用真值除于對應年份的人口數(shù)量，其名義值用TDT表示，真值用TIT表示，人均數(shù)據(jù)用TAR表示。該文已經(jīng)提到，這些數(shù)據(jù)一般都存在不同程度的異方差，所以上述數(shù)據(jù)需要使用自然對數(shù)進行處理，最后轉變?yōu)長TDT、LTIT以及LTAR。要研究旅游業(yè)和農(nóng)業(yè)的耦合關系，實際就是要研究上述數(shù)據(jù)之間的耦合關系，因此對于數(shù)據(jù)研究需要建立定量模型，其數(shù)學表達式為：

LTDT=γLTIT+δLTAR+μ

(2)

LTIT=κLTDT+ρLTAR+μ

(3)

式中，γ、δ、κ、ρ為系數(shù)，μ表示隨機擾動值。

2.3 時間序列的平穩(wěn)性檢驗

通常計量經(jīng)濟學中的數(shù)據(jù)一般都是假設平穩(wěn)的，為了防止出現(xiàn)假回歸現(xiàn)象，首先要分析數(shù)據(jù)本身的平穩(wěn)性。分析數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的方法主要有單位根檢驗與圖示判斷兩種方法，不過統(tǒng)計數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析一般使用單位根檢驗，所以該文選取的時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性分析使用單位根檢驗法[8]。單位根檢驗法細分又可分為多種檢驗方法，其中ADF檢驗過程最簡單，檢驗結果準確性也比較強，因此該文使用ADF檢驗時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，其檢驗結果見表2。

從表2數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗結果可以看出，即使數(shù)據(jù)變量對應10%臨界值時，其結果依然大于統(tǒng)計值，那么就表明其變量數(shù)據(jù)并不平穩(wěn)。因此接著將時間序列數(shù)據(jù)進行一階方差處理之后，可以看出各項數(shù)據(jù)都表現(xiàn)為平穩(wěn)。

2.4 VAR模型滯后期檢驗和估計

從式(1)列出的VAR模型的數(shù)學表達式得知，正確進行VAR模型分析應先確定滯后階數(shù)值p，而獲取滯后階數(shù)的方法主要有LR檢測、AIC準則一級HQ準則等方法，為了保證滯后階數(shù)的準確性，該文將使用LR、AIC、HQ、SC以及FPE等5個指標綜合確定滯后階數(shù)，其結果見表3。

表2 時間序列數(shù)據(jù)ADF檢驗

變量數(shù)據(jù)類型(I，M，K)統(tǒng)計值1%臨界值5%臨界值10%臨界值總結LTDT(0，1，2)-1698-43241-35463-32637不平穩(wěn)LTIT(1，1，1)-1512-44123-36474-32738不平穩(wěn)LTAR(1，1，2)1102-36473-29478-26273不平穩(wěn)DLTDT(0，0，1)-4655-37326-31231-26182平穩(wěn)DLTIT(1，0，1)-4921-37326-31231-26182平穩(wěn)DLTIR(0，1，2)-3976-37326-31229-26182平穩(wěn) 注：時間系列數(shù)據(jù)前面加字幕D表示數(shù)據(jù)的一階方差，在檢驗類型一欄中的(I，M，K)中，當I=0時表示數(shù)據(jù)不存在常數(shù)項，當I=1時表示數(shù)據(jù)存在常數(shù)項，當M=0時表示數(shù)據(jù)不存在趨勢項每當M=1時表示數(shù)據(jù)存在趨勢項，K值為數(shù)據(jù)的滯后階數(shù)

表3 滯后階數(shù)p檢驗結果

從表3的出的數(shù)據(jù)結果可以看出，所有的判斷標準中，其滯后階數(shù)都為1，因此就可以建立VAR(1)模型，當模型建立完成之后，VAR(1)模型的平穩(wěn)性檢測可以利用單位圓的方法進行，只要所有數(shù)據(jù)的特征值均在單位圓的范圍之中，那么就可以得出該模型是平穩(wěn)的。徐州市的農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)選取的3個變量組成的VAR(1)模型函數(shù)表達式為：

(4)

2.5 協(xié)整性檢驗

在時間序列數(shù)據(jù)中，假設兩個時間序列數(shù)據(jù)之間具有較強的協(xié)整性，那么就可以得出這兩個時間序列數(shù)據(jù)之間有著長期均衡的關系，因此研究時間序列數(shù)據(jù)之間的均衡關系也就是研究實踐序列數(shù)據(jù)之間的協(xié)整性。要檢驗數(shù)據(jù)之間的協(xié)整性，其前提要求是數(shù)據(jù)本身必須是單整變量，一般使用最多的檢驗方法有約翰森協(xié)整檢驗(簡稱JJ檢驗)，該文對時間序列數(shù)據(jù)之間的協(xié)整性檢驗使用JJ檢驗法，對于數(shù)據(jù)的趨勢主要分為無確定性趨勢、無趨勢以及有截距等3個指標，其檢驗結果見表4。

表4 JJ檢驗結果

原假設特征值統(tǒng)計計量(p)特征值最大特征值(p)無06321381726(00031)06381211841(00391)≤104182172732(00217)04212112831(01283)≤20273161731(00138)0248161313(00133) 注：上述括號中的p取值均為顯著水平為5%時的取值

根據(jù)表4協(xié)整檢驗結果可知，當在顯著水平為5%時，統(tǒng)計計量和最大特征結果值表明，該文選取的3種數(shù)據(jù)變量之間有著協(xié)整聯(lián)系。那么得到3個變量之間的均衡關系函數(shù)表達式為：

LTDT=0.5841LTIT+0.3487LTAR

(5)

2.6 格蘭杰因果檢驗

上述JJ檢測其主要作用只能證明該文研究的變量之間存在某種長期的均衡關系，但是還無法真正判斷變量之間是否存在直接聯(lián)系，為了透徹研究變量之間的關系，那么就需要進行變量之間的因果檢驗，一般對于變量之間的因果關系檢驗使用最多的方法就是格蘭杰因果檢驗法，該文使用格蘭杰檢驗法對變量之間的關系進行檢驗，檢驗結果見表5。

從表5檢驗結果得知，變量LTDT和變量LTAR二者為互為因果關系，說明徐州市的農(nóng)業(yè)和徐州市旅游業(yè)看似為2個獨立行業(yè)，其實二者之間具有較高的關聯(lián)性，是相互促進、共同發(fā)展的關系，農(nóng)業(yè)作為旅游業(yè)的重要旅游資源，可以促進徐州市旅游業(yè)的發(fā)展，旅游業(yè)融入農(nóng)業(yè)之中又可以提高農(nóng)業(yè)收入，加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構轉型。不過其他變量之間并沒有表現(xiàn)出明顯的因果關系，也就表明徐州市農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)的耦合發(fā)展還處于起步階段。

2.7 方差分解

對變量進行方差分解的主要目的是研究各個結構沖擊對內(nèi)生變量變化的作用，由此依次得出各個結構沖擊的作用以及沖擊的必要性。數(shù)據(jù)方差分解可充分了解函數(shù)模型中對變量產(chǎn)生波動的信息，方差分解結果見表6。

表5 變量關系檢驗結果

檢驗項12345LTDT→LTAR0002129382295641945214673不成立(09372)(00643)(00643)(01745)(02563)LTAR→LTDT110123643631634503975526342不成立(00031)(00051)(00054)(00341)(01854)LTAR→LTIT04382049344096650743317443不成立(05281)(04441)(04523)(05463)(02347)LTIT→LTAR0157508433084660643116488不成立(06738)(04353)(04563)(06742)(02456)LTIT→LTDT0047404231044140314507836不成立(08271)(07543)(07452)(08561)(05469)LTDT→LTIT0526309235092410553316244不成立(08122)(04623)(04552)(07492)(02437)

表6 3個變量方差分解結果

結合表5變量方差分解結果得知，徐州市國內(nèi)旅游變量LTDT在2006年產(chǎn)生的波動與其他變量沒有關系，全部是自身引起，即在2006年之前徐州旅游業(yè)和農(nóng)業(yè)基本上還沒有出現(xiàn)融合現(xiàn)象。然而隨著預測周期不斷變長，受到其他變量的影響，自身波動幅度不斷減小，農(nóng)業(yè)的發(fā)展逐漸影響著旅游業(yè)的發(fā)展。徐州農(nóng)業(yè)對徐州旅游產(chǎn)生影響是從第二預測期開始的，其影響程度是不斷增強的，在預測的最后一期竟然達到85.6%。也就是說徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展產(chǎn)生的起因為徐州農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展，創(chuàng)造了大量旅游資源。

從LTIT方差分解的數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)，國外入境至徐州的旅游波動基本上是局限于自身影響，和其他變量沒有密切的因果關系，而徐州國內(nèi)旅游對于國外入境徐州的旅游影響相對來說很穩(wěn)定； 而徐州的農(nóng)業(yè)波動隨著預測期的增加，其對國外入境徐州旅游的影響不斷增大，從0增加值31.6%。上述分析說明農(nóng)業(yè)和旅游市場的結合頗受國外入境旅游者的喜愛，農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的耦合發(fā)展對于旅游業(yè)的利益更大。

從LTAR方差分解得到的數(shù)據(jù)可以看出，徐州旅游業(yè)對于徐州農(nóng)業(yè)的影響表現(xiàn)并不明顯，而且影響程度是不斷降低。這就說明徐州的農(nóng)業(yè)整體上還是較為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)模式，旅游業(yè)和農(nóng)業(yè)的耦合發(fā)展還只是起步階段，主要是徐州農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度還比較低，旅游業(yè)還很難滲透到農(nóng)業(yè)之中。

3 徐州市實證結果及建議

3.1 實證分析結果

從函數(shù)模型及數(shù)據(jù)驗證對徐州農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的耦合關系分析得知：(1)徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)初步呈現(xiàn)耦合發(fā)展現(xiàn)象，結合數(shù)據(jù)變化趨勢可以判斷這種耦合程度在不斷增強； (2)徐州市農(nóng)業(yè)的發(fā)展對徐州旅游業(yè)的發(fā)展促進作用較大，但是旅游業(yè)對徐州市農(nóng)業(yè)的發(fā)展促進作用并不明顯； (3)阻礙徐州市農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合、造成旅游業(yè)不能很好惠及農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要原因是徐州市農(nóng)業(yè)發(fā)展還比較落后，現(xiàn)代化程度還很低，導致行業(yè)發(fā)展差距過大，無法實現(xiàn)快速耦合發(fā)展和做到行業(yè)互惠互利。

3.2 促進徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)良性耦合發(fā)展的建議

農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的深度耦合是今后產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，為了加快徐州市農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)更好、更快發(fā)展，現(xiàn)有如下幾點建議。

3.2.1 加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式必將不能適應社會發(fā)展，而且當前徐州市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度較低，旅游業(yè)對徐州農(nóng)業(yè)影響還不能明顯體現(xiàn)，因此，政府必須加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程。首先應推進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的進程，其次應加快高效設施農(nóng)業(yè)建設，還應當加強農(nóng)業(yè)信息化建設以及健全農(nóng)業(yè)公共服務體系； 以此提升徐州市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設水平。

3.2.2 增加旅游業(yè)對農(nóng)業(yè)的投入

為了降低農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的發(fā)展差距，旅游業(yè)要加大對農(nóng)業(yè)的投資，從技術和資金上幫扶農(nóng)業(yè)旅游項目的建設； 政府應鼓勵和引導旅游資金投入農(nóng)業(yè)發(fā)展，通過定向招商、委托招商、會議招商等多種途徑，吸引一批有較大影響力的旅游企業(yè)到徐州投資農(nóng)業(yè)旅游，促進旅游業(yè)企業(yè)和農(nóng)業(yè)之間的銜接與融合； 其次，政府應加大政策推動力度，設立農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合發(fā)展資金，對重點龍頭企業(yè)進行扶持。

3.2.3 實施精準旅游扶貧工程

在睢寧、豐縣等地選擇有一定基礎的鄉(xiāng)鎮(zhèn)或村莊，設立旅游扶貧試驗點，通過景區(qū)帶村、能人帶戶、企業(yè)+農(nóng)戶、合作社+農(nóng)戶等旅游扶貧模式，鼓勵和支持群眾依托景區(qū)發(fā)展種植養(yǎng)殖、餐飲住宿、特色旅游商品，形成特色旅游產(chǎn)品，構建旅游產(chǎn)業(yè)鏈，用美麗打開致富門，帶動更多農(nóng)民實現(xiàn)就業(yè)脫貧致富。

4 結論及討論

實證研究結果表明，VAR模型檢驗結果與徐州市農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)耦合發(fā)展實際情況基本一致。因此，向量自回歸(VAR)模型可以有效應用于研究農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的耦合關系。該模型不僅可以界定兩者總體耦合發(fā)展程度，而且可以明確的分析出兩者之間的相互影響的強弱關系，可以為區(qū)域農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學的借鑒依據(jù)。

該研究的指標數(shù)量相對較少，特別是農(nóng)業(yè)發(fā)展方面，這是該文研究的不足之處。從實際情況來看，影響農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)耦合發(fā)展的因素還有很多，因此引入更多的影響因素進行更全面的分析可以更精準地研究農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)之間的耦合關系。

[1] 張旺， 周躍云，胡光偉.超大城市”新三化”的時空耦合協(xié)調(diào)性分析——以中國十大城市為例.地理科學， 2013, 33(05): 562～569

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CONSTRUCTIONOFAMODELFORTHECOUPLINGRELATIONSHIPBETWEENAGRICULTUREANDTOURISMINDUSTRYANDEMPIRICALANALYSIS*

SuFei

(School of Management, Xuzhou institute of technology, Xuzhou, Jiangsu 221008, China)

This paper constructed a VAR model based on the data reflecting the development of agriculture and tourism industry from 1992 to 2015, such as agricultural income, tourism income, tourism population, and so on, and then quantitatively analyzed the coupling relationship between agriculture and tourism industry using the methods of JJ test, England causality test and variable variance decomposition. The research results showed that the coupling relationship between agriculture and tourism industry in Xuzhou city was in the initial stage; meanwhile the degree of coupling was constantly increasing.The development of agriculture played a more important role in promoting the development of tourism in Xuzhou city, but the development of tourism can′t promote the development of agriculture.The VAR model can be effectively applied to analyze the coupling relationship between agriculture and tourism industry.

agricultural; tourism industry; coupling; The VAR model; Xuzhou city

F32； F59

A

1005-9121[2017]07058-07

10.7621/cjarrp.1005-9121.20170709

2016-07-21

蘇飛(1982—)，男，江蘇徐州人，碩士、講師。研究方向：旅游學。Email： 402855084@qq.com

*資助項目：江蘇省教育廳2012年度高校哲學社會科學研究指導項目“基于GIS的旅游資源開發(fā)功能分區(qū)研究——以徐州市為例”(2012SJD630109)； 2014年度徐州市哲學社會科學研究課題“新型城鎮(zhèn)化背景下徐州城郊旅游發(fā)展研究”(14XSM-009)