我國農(nóng)旅產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展水平測度及驅(qū)動因素分析

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）

0 引言

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。

1 研究設(shè)計

1.1 指標體系設(shè)計與發(fā)展指數(shù)構(gòu)建

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］。

1.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

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 面板數(shù)據(jù)模型

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

2 實證分析

2.1 農(nóng)業(yè)與旅游產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度測量

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。

2.2 融合發(fā)展影響因素分析

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。

3 結(jié)論與建議

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。