城市郊區(qū)休閑農業(yè)集聚度及影響因素的統(tǒng)計檢驗

王智偉，伽紅凱，王樹進，陳宇峰

（1.南京農業(yè)大學 a.經(jīng)濟管理學院；b.人文與社會發(fā)展學院，南京 210095；2.中國建設銀行江蘇省分行，南京 210002）

0 引言

美國區(qū)域經(jīng)濟學家埃德加·M·胡佛指出，產業(yè)集聚應當有一定的規(guī)模要求，如果在這個過程中相關企業(yè)的數(shù)量無法增長，那么其效應也就沒有辦法得到真實有效的發(fā)揮；另外，假如集聚企業(yè)數(shù)量過多，又會產生一定的負面影響。一些學者進一步研究城市、制造業(yè)以及流通行業(yè)相關領域之后，了解到并非一切集聚現(xiàn)象都可能產生正面影響，如果集聚程度較高的情況下，往往會造成道路擁擠、居民生活受到干擾等現(xiàn)象的發(fā)生[1，2]。所以，在本文當中將研究城市郊區(qū)休閑農業(yè)集聚最佳規(guī)模和產生的影響因素等一系列內容，為政府制定相關政策有效引導休閑農業(yè)發(fā)展提供理論依據(jù)與實證支持。

國內外學者對休閑農業(yè)概念以及休閑農業(yè)模式有一定的研究，并進一步討論了其中農業(yè)發(fā)展的具體意義、相關問題以及農業(yè)開發(fā)等方面的內容[3-6]。近年來，部分學者研究了有關農業(yè)集聚的相關現(xiàn)象。同時，張廣海和包烏蘭托亞（2012）[7]認為集聚是休閑農業(yè)在正常發(fā)展過程中所進行提升的一種有效途徑。劉軍（2012）[8]通過對湖南省的案例研究發(fā)現(xiàn)，集聚是該省休閑農業(yè)未來發(fā)展的相關模式內容。范水生等（2012）[9]在研究休閑農業(yè)產業(yè)發(fā)展的集聚以及擴散前提下，將福建省作為主要例子，提出了該省休閑農業(yè)區(qū)域如何布局的優(yōu)化思路。鄒蓉等（2016）[10]針對區(qū)域集聚帶來的“擁堵”問題，提出了如何實現(xiàn)產業(yè)升級和價值鏈提升的應對措施。然而，從以往研究可以看出，其主要采用定性分析和案例分析的方法，缺乏對研究結論的實證支撐。

新經(jīng)濟地理學理論的觀點是，因為報酬不斷增加，競爭更加突出，經(jīng)濟活動可能會導致空間集聚現(xiàn)象的發(fā)生，進一步導致勞動、資本、技術和知識等生產要素同樣呈現(xiàn)集聚趨勢。王樹進和陳宇峰（2013）[11]研究指出，我國休閑農業(yè)發(fā)展在各省域之間具有較強的空間依賴性和正的空間溢出效應，并通過構建空間計量模型分析得出農業(yè)基礎、旅游發(fā)展和農業(yè)技術在發(fā)展進程當中可能會有一系列的影響作用發(fā)生，比如市場或者交通往往有助于農業(yè)發(fā)展的相關結論。我國休閑農業(yè)產業(yè)集聚發(fā)展處于起步階段，新經(jīng)濟地理學理論和空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展對研究休閑農業(yè)集聚適度規(guī)模及其影響因素提供了新的研究視角和研究方法。

1 模型構建與數(shù)據(jù)來源

1.1 模型構建

依照上述分析內容，可以進行下列等式的設置：

式（1）中，TS代表的是休閑農業(yè)所進行的總體供給，而TD則代表的是相關總體需求。在這之中，總需求用休閑農業(yè)項目總收入TR衡量，可以分解為游客數(shù)量T與人均消費CP的乘積。而在預測投資規(guī)模TI時，可以將總收入除以一個經(jīng)驗性的投資回報率ROI得出。由此得出式（2）：

式（2）中，關鍵是測算出休閑農業(yè)的游客數(shù)量T。目前主要有回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析、灰色系統(tǒng)以及引力模型等方法預測游客數(shù)量。其中，引力模型以牛頓經(jīng)典力學的萬有引力定律作為主要內容，屬于物體質量和引力之間的關系，另外與距離之間則存在一定意義上的相反關系。

將引力模型作為基礎不但能夠對游客規(guī)模加以預測，還能夠在比對過程中進行數(shù)量的預測，從而進一步判斷區(qū)域休閑農業(yè)發(fā)展程度，因此，本文選擇構建引力模型預測休閑農業(yè)游客規(guī)模。

首先提出以下三個基本假設：

第一個假設為休閑農業(yè)游客“本地化”假設，即將地級市作為“中心城市”，相關下屬地區(qū)則屬于相應的聚集地，在這個過程中，休閑農業(yè)游客往往是從中心城市而來。

第二個假設為休閑農業(yè)吸引力“均質化”假設，即城市各個郊區(qū)休閑農業(yè)項目對游客的吸引力是相同的。

應用SPSS 16.0軟件包進行分析，計量資料以x±s表示，組間比較采用t檢驗，計數(shù)資料采用χ2檢驗。采用Logistic多因素回歸分析篩選SCAP死亡的獨立危險因素。采用ROC曲線下面積（AUC）評估各危險因素預測患者28 d內生存情況的作用，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

第三個假設為休閑農業(yè)游“距離阻力”假設，即游客通過公路交通方式到達城市郊區(qū)，其出行成本是休閑農業(yè)游的唯一阻力因素。

基于以上三個假設，本文構建如下一般引力模型：

式（3）中，Yij為中心城市j到其郊區(qū)休閑農業(yè)集聚地i出游的游客數(shù)量；Pj和Ij分別為中心城市j的城鎮(zhèn)居民人口和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入；Dij為中心城市j到其休閑農業(yè)集聚地i的距離，本文采用駕車時間來衡量；Si為休閑農業(yè)集聚地i的土地面積。 β0、β1、β2、β3、β4為對應的回歸系數(shù)。在實證分析中可以將式（3）兩邊取對數(shù)，將其轉化為線性形式，如式（4）所示：

由于休閑農業(yè)集聚存在空間溢出效應，而以往構建引力模型時一般都未納入空間因素，得出的研究結果可能存在一定的偏差，所以本文會進行假設的拓展，并進行相關內容的設置，也就是說休閑農業(yè)集聚的“空間溢出效應”假設，郊區(qū)休閑農業(yè)游客不僅屬于中心城市，可能還屬于其他位置，游客數(shù)量往往受到較多因素的影響，比如說鄰近地區(qū)城鎮(zhèn)居民人口、人均收入或土地面積等影響。在這種假設情況下，本文將空間因素作為基礎加以考慮。在此類狀況當中，可以將空間作為主要要素，也就是說空間滯后模型能夠對溢出作用加以分析，但這依舊沒有辦法對其中的內在交互作用進行解釋。所以，本文通過構建空間杜賓模型（SDM）進一步分析休閑農業(yè)產業(yè)集聚的空間交互作用。

空間杜賓模型是引入外生解釋變量WX對空間滯后模型進行擴展后得到的，如式（5）所示：

式（5）中，Y為n×1列的因變量向量，X為n×k的相關矩陣內容，n則代表地區(qū)總數(shù)目，k所表示的是具體的影響因素。WX所表示的是空間滯后自變量，能夠對相關影響過程加以標書和反應；β、γ所代表的意義屬于回歸系數(shù)；ε則表示的是一種隨機誤差項向量。

由于空間杜賓模型中存在變量的空間滯后項，雖然其系數(shù)估計的數(shù)值方向和顯著程度依然有效，但數(shù)值大小將不再表示自變量的變化對因變量的影響，而需要通過直接效應、間接效應和總效應等統(tǒng)計量來檢驗空間效應。在這個過程中，直接效應所表示的是自變量對因變量產生的具體作用；間接效應所表示的是本地區(qū)變化可能會對其他臨近區(qū)域所造成的主要影響；總效應為本地區(qū)自變量變化對臨近或本地區(qū)變量產生的影響，其值為直接效應與間接效應的加總。同時，自變量的直接效應之中包含了鄰近地區(qū)的相關機制：其中比較重要的反饋機制是Xi→Yi→WY→Yj→WY→Yi；另一種反饋機制是Xi→WX→Yj→WY→Yi。空間杜賓模型系數(shù)所產生的差值通過具體計算能夠得到反饋效應的大小。

在此基礎上，本文構建空間面板杜賓模型如下：

式（6）中，ρ度量休閑農業(yè)集聚的空間溢出效應；βi（i=1，…，4）分別度量中心城市城鎮(zhèn)居民人口、人均收入和休閑農業(yè)集聚地土地面積對休閑農業(yè)集聚地游客量的影響；λi（i=1，…，4）分別度量鄰近地區(qū)上述變量對休閑農業(yè)集聚地游客量的空間溢出效應。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文基于2010—2016年江蘇省13個地級市87個郊區(qū)的短面板數(shù)據(jù)。其中，休閑農業(yè)相關數(shù)據(jù)主要來自江蘇省農委2010—2016年每年統(tǒng)計的全省各市及其區(qū)、縣數(shù)據(jù)，包括休閑農業(yè)類型、項目數(shù)、年總收入和游客數(shù)等；其余數(shù)據(jù)主要來自江蘇省統(tǒng)計局2011—2017年每年發(fā)布的《江蘇統(tǒng)計年鑒》以及各市縣發(fā)布的相關統(tǒng)計年鑒。

2 實證分析

2.1 空間自相關性檢驗

空間自相關性是指區(qū)域內空間單元之中所具有的經(jīng)濟現(xiàn)象以及單元現(xiàn)象之間密切相關。其所采用的是Moran's I指數(shù)檢驗空間自相關性，其計算公式如下：

式（7）中，S2為方差，Yˉ為均值，Yi所代表的是第i個區(qū)域的觀測值，n所代表的是地區(qū)總數(shù)，Wij則表示二進制的鄰近空間權值矩陣或距離權重矩陣。Moran's I值介于[-1，1]：如果值大于0，代表其中有正相關效應的存在，也就是在地理空間分布過程中，相似屬性表現(xiàn)出一定的聚集分布情況；如果值小于0，表示存在空間負相關效應，即在地理空間分布中不同的屬性值呈現(xiàn)聚集分布的狀態(tài)；如果值等于0，表示不存在空間自相關效應，即在地理空間分布中屬性值隨機分布。可以采用標準化統(tǒng)計量Z對Moran's I指數(shù)是否顯著進行檢驗。

從表1的檢驗結果可以看出，在5%的顯著性水平下，Moran's I取值大于0，表明城市郊區(qū)休閑農業(yè)的游客數(shù)量具有一定的空間正相關性，在這個過程中加入空間效應的空間杜賓模型（SDM）分析能夠使這一問題得到良好的解決。

表1 基于鄰接權重矩陣的Moran's I檢驗結果

2.2 空間面板杜賓模型估計結果

本文將樣本數(shù)據(jù)和空間權重矩陣導入Matlab（R2010b）軟件中，用于實證檢驗城市郊區(qū)休閑農業(yè)集聚的空間溢出效應，基于空間面板杜賓模型的估計結果如表2所示，可以看出：ρ系數(shù)顯著為正，說明城市郊區(qū)休閑農業(yè)集聚存在空間溢出效應；中心城市城鎮(zhèn)居民人口、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和休閑農業(yè)集聚地土地面積三個變量顯著地正向影響本地休閑農業(yè)游客數(shù)量，這與預期保持一致，而中心城市到其休閑農業(yè)集聚地距離這一變量的影響系數(shù)為正，且較顯著，這與預期該變量為阻力因素并不一致；同時，本地城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及距離之間的變化可能會在某正層面上造成相應的影響，包含了正向作用和負向作用。

表2 空間面板杜賓模型估計結果

對空間面板杜賓模型加以了解可以發(fā)現(xiàn)，回歸系數(shù)無法直接反映自變量變化對因變量的影響，本文通過直接效應、間接效應和總效應三個維度衡量自變量變化對因變量產生的影響方向及程度，具體估計結果如表3所示。

表3 空間面板杜賓模型的直接效應、間接效應和總效應

從空間面板杜賓模型的直接效應來看，自變量中心城市城鎮(zhèn)居民人口、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入以及休閑農業(yè)集聚地土地面積對本地區(qū)的休閑農業(yè)游客數(shù)量都有顯著的正向作用。而中心城市到其休閑農業(yè)集聚地距離這一變量的系數(shù)為正，不符合預期假設，是否意味著“距離衰減”定律不適用于預測休閑農業(yè)游客數(shù)量呢？其實情況并非如此。出現(xiàn)這一結果主要有兩個原因：一是休閑農業(yè)項目數(shù)量隨距離的增加呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。由于存在一個“出行閥值”，在達到這個閾值前，休閑農業(yè)項目數(shù)量隨距離的增加而增加；當達到這個閾值以后，就會有一定的衰減表現(xiàn)。二是本文中的距離是中心城市到其郊區(qū)休閑農業(yè)集聚地的單一距離，即基于游客“本地化”假設，數(shù)值相對較小，如果能拓展該假設，且收集到不同城市到某一休閑農業(yè)集聚地的距離及游客數(shù)據(jù)，那么“距離衰減”效應可能會很好的體現(xiàn)出來。

將空間面板杜賓模型的間接效應作為基礎能夠進一步了解到，自變量中心城市城鎮(zhèn)居民人口以及具體收入系數(shù)顯著為正，說明本地區(qū)城鎮(zhèn)居民人口的增加以及人均可支配收入的提高對鄰近地區(qū)休閑農業(yè)游客數(shù)量具有促進作用，意味著隨著休閑農業(yè)的快速、有序發(fā)展，游客不再只局限于“本地化”，其對鄰近地區(qū)休閑農業(yè)集聚地的旅游需求逐漸提高。中心城市到休閑農業(yè)集聚地距離和休閑農業(yè)集聚地土地面積這兩個變量的系數(shù)變?yōu)樨摚f明距離因素和土地面積因素抑制了相關游客數(shù)量的增長，相對來說，這表現(xiàn)了一定的“距離衰減”現(xiàn)象。

從空間面板杜賓模型的具體效應能夠了解到，自變量中心城市城鎮(zhèn)居民人口以及收入往往對游客數(shù)量之間會產生一定的影響，而且屬于正向作用，與預期假設一致，說明忽略空間溢出效應會低估自變量對因變量的影響程度。中心城市到休閑農業(yè)集聚地距離這一變量的系數(shù)顯著為負，說明綜合考慮直接相應和間接效應后，距中心城市越遠的地區(qū)，游客數(shù)量越少。休閑農業(yè)集聚地土地面積這一變量系數(shù)為正，但不明顯，這也就表明土地面積因素可能會影響游客數(shù)量的增加，不過這也并非是一種重要的影響。

3 結論

本文在考慮空間溢出效應的前提下，利用江蘇省13個地級市87個郊區(qū)2010—2016年的短面板數(shù)據(jù)，通過構建空間面板杜賓模型，具體分析了相應的集聚度和具體的影響因素。在研究結果如下：（1）城市郊區(qū)休閑農業(yè)的游客數(shù)量存在著顯著的空間正相關性；（2）中心城市城鎮(zhèn)居民人口以及具體收入可能會對相關地區(qū)休閑農業(yè)旅游發(fā)展進程當中所具有的游客數(shù)量變化具有顯著的正向作用；（3）中心城市到休閑農業(yè)集聚地距離對本地區(qū)休閑農業(yè)游客數(shù)量具有顯著正向作用，而對鄰近地區(qū)休閑農業(yè)游客數(shù)量具有顯著負向作用，且其總效應是負向影響；（4）休閑農業(yè)集聚地土地面積對休閑農業(yè)游客數(shù)量有一定的影響，但并不顯著。