國家級休閑農業園區的分布、類型與優化布局

王甫園，王開泳，陳田

（1. 中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；2. 中國科學院區域可持續發展分析與模擬重點實驗室，北京100101；

3. 中國科學院大學，北京 100049）

國家級休閑農業園區的分布、類型與優化布局

王甫園1,2,3，王開泳1,2*，陳田1,2

（1. 中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；2. 中國科學院區域可持續發展分析與模擬重點實驗室，北京100101；

3. 中國科學院大學，北京 100049）

休閑農業是推進農業現代化和轉型升級的重要抓手，成為鄉村地理與旅游地理研究的重要課題。國家級休閑農業園區是休閑農業的龍頭，在促進一二三產業融合互動、帶動農業、農村發展和農民致富等方面具有明顯示范效應。利用我國960家國家級休閑農業園區數據，采用GIS空間分析、歸納等方法，分析了全國尺度以及東部、中部、西部和東北地區四大區域尺度國家級休閑農業園區空間分布及其類型結構。結果表明：1）在分布模式上，國家級休閑農業園區主要依托城市呈集聚型分布；2）在分布格局上，每個區域內國家級休閑農業園區分布都存在明顯的集聚區，在全國尺度上，這些集聚區在區域間具有連綿成片、形成大集聚帶（區）的趨勢；3）各區域間國家級休閑農業園區的開發主體結構、主導功能類型的構成比例沒有明顯差異，但資源依托和區位選擇的類型構成比例存在區域差異。根據研究結論，提出在東部地區依托城市人口打造休閑農業集聚帶、提高中部地區休閑農業發展集聚度、加強西部和東北地區部分省區休閑農業開發力度、圍繞風景名勝打造休閑農業集聚區等空間布局優化建議。同時，還提出了四大區域內國家級休閑農業園區類型結構的優化建議和發展方向。

休閑農業；園區；分布格局；區域差異；優化對策

休閑農業是一項提升國民福祉、復合效益明顯的重要產業。隨著工業化、城鎮化快速發展，我國鄉村轉型發展與新農村建設不斷推進[1]，以科學推進特色產業發展、農村土地整治等為主要特征的農村體制機制創新[2]，對于破解我國“三農”難題、統籌區域城鄉發展、促進休閑旅游等產業轉型升級，均具有重要的意義和作用。近年來，發展休閑農業日益成為我國“三農”工作重要抓手，2015年8月國務院辦公廳印發《關于加快轉變農業發展方式的意見》，這是國家首個系統部署轉變農業發展方式工作的重要文件。2015年和2016年中央一號文件連續以農業現代化為主題，提出大力發展休閑農業和鄉村旅游，表明國家已經將休閑農業放在了推進農業結構優化與農業現代化的重要位置，這為加快我國國家級休閑農業園區的建設、優化布局與可持續發展指明了方向。

休閑農業（也稱觀光農業或農業旅游）是指以農業、鄉村和農家為依托,為到訪游客提供觀光、休閑、體驗、教育、娛樂等多種服務的休閑旅游經營活動[3]。國外休閑農業起步較早，已有約150年的歷史[4]，意大利在1865年就成立了“農業與旅游全國協會”。20世紀30年代，歐洲休閑農業迅速發展，并擴展到世界。到20世紀末，英國、法國、德國和澳大利亞等都分別擁有20 000-30 000家農場旅游類企業。國外與休閑農業相關的概念有農場旅游（farm tourism）、農業旅游（agritourism）和鄉村旅游（rural tourism）等。農場旅游研究開始于20世紀60年代早期，早期研究主要使用“基于農場的旅游”（farm-based tourism）或“在農場的旅游”（tourism on farms）等概念，將旅游發展視為農場多功能化的一種途徑。隨著旅游業對農業滲透加深，“在農場的旅游”轉化為“農場旅游”[5]，標志著農場旅游業的獨立和成熟。20世紀70年代，國外研究探討了農場旅游的概念[6-7]。20世紀80-90年代，休閑農業的區域發展分析盛行，研究聚焦歐洲、大洋洲以及北美等國家或區域休閑農業興起的原因、特征、影響和存在問題[4,8-9]，有代表性的研究有Evans和Ilbery[10]分析了英格蘭和威爾士農場型住宿的空間分布特征。21世紀后，休閑農業發展的區域分析內容包括：探討風景名勝區對休閑農場的空間分布的影響[11]、分析鄉村旅游發展的宏觀影響因素[12]、評估國家休閑農業扶持政策[13]、從城鄉供需視角構建了都市邊緣區農業休閑企業的商業模型[14]、考察休閑農業對目的地經濟、社會文化和環境影響[15]等。

國內休閑農業實踐可追溯到20世紀80年代末深圳荔枝節舉辦。大致在同一時期，學術研究也開始起步。20世紀80-90年代研究主要表現為對歐洲和中國臺灣地區農場旅游業發展情況介紹和國內農業旅游發展實務的思考，文獻數量較少，以描述性、概念性研究為主。21世紀初，國內學者歸納了休閑農業類型和分布模式[16]，休閑農業發展規律和機理的探討開始起步。2004年前后，我國休閑農業研究成為熱點，研究內容涵蓋休閑農業概念、發展現狀和對策[17]、類型與發展模式[18-19]、資源與產品開發[20-21]、空間布局[3,22,25-26]與發展演化[24]，研究水平不斷提高。少數學者還初步探討了休閑農業園區分布的影響因素[25-26]。總體而言，國內外學者重視休閑農業的地理學研究，但仍存在基礎數據收集不夠全面、分布特征和區域差異分析不夠深入的問題。本文以2004年以來國家級休閑農業園區數據為基礎，深入探究國家級休閑農業園區的空間分布模式、分布格局、類型以及區域差異，在此基礎上提出未來發展的優化對策。

1 研究方法

1.1 數據來源

2002年國家旅游局發布《全國農業旅游示范點、工業旅游示范點檢查標準（試行）》的通知，并于2004-2005年評選出兩批全國農業旅游示范點，分別為203家、156家，其名錄可通過中國環保網獲取。2010年農業部、國家旅游局又聯合發布《關于開展全國休閑農業與鄉村旅游示范縣和全國休閑農業示范點創建活動的意見》（農企發〔2010〕2號），并在2010-2015年共評選出636家全國休閑農業與鄉村旅游示范點，其中2010年、2011年、2012年和2014年每年均為100家，2013年為83家，2015年153家，示范點名單分別通過人民網、中華人民共和國中央人民政府網、中國農業信息網、農業部、中國旅游誠信網等官方網站獲得。

合并歷年名單，得到包含995個國家級休閑農業示范點的名單表，再剔除35家重復的示范點，保留960家。樣本庫確立之后，再通過互聯網獲取園區的地理位置和發展狀況等信息，其中經緯度信息通過查詢百度地圖獲取，而發展概況則通過百度搜索引擎、各類門戶網站獲得。定西市金源水保生態觀光農業示范園無法通過網絡查詢到有效信息，因而被剔除出樣本庫，最終保留959家。其中，山東、江蘇、遼寧、浙江數量都較多，而吉林、青海、寧夏、海南、西藏的數量較少（圖1）。

圖1 中國各省、市與自治區國家級休閑農業園區的數量Fig. 1 Numbers of national agritourism parks in each province

1.2 研究區域

根據農業發展的地域特征，劃分休閑農業發展區域，以便于考察區域差異。根據區域間農業生產條件、產業結構和功能定位的差異，以往研究傾向于采用四大經濟區域的劃分方法。我國東部地區農業生產的水熱條件俱佳，工業化和城鎮化發展水平高，出口創匯型農業、設施農業等發展快，但農業資源非農化嚴重，新時期定位為發展都市型、外向型、特色型農業[27-28]。中部地區農業資源豐富，是國家重要的商品糧生產基地，承擔著保障國家糧食安全和農產品供給的重任[29]。東北地區農業生態環境和水土資源組合條件俱佳，是我國重要的農業生產基地，糧食增產和糧食供給潛力最大。西部地區生態環境惡劣，農業生態系統相對脆弱，生產力較低[30]，需因地制宜發展特色農業、優勢農業，實現農、林、牧協調發展。而我國港澳地區、臺灣省、南海諸島由于缺乏國家級休閑農業示范園區的基礎數據，因而未納入研究范圍。

綜上所述，將我國休閑農業園區的研究區分為東部、中部、西部、東北地區比較合適。其中東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等10個省市，中部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南等6個省，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等12個省（自治區），東北包括遼寧、吉林和黑龍江3個省[31]。據此統計得出，東部地區國家級休閑農業園區共370家，占38.58%，中部地區共173家，占18.04%，西部地區共314家，占32.74%，東北地區共102家，占10.64%。

1.3 GIS空間分析法

使用ArcGIS10.0空間分析軟件，對全國與各區域的國家級休閑農業園區的空間分布模式和空間格局進行分析，前者采用最近鄰比率（Nearest Neighbor Ratio, R）和基于Voronoi圖的變異系數來反映，后者采用核密度估計方法來揭示。

1）最近鄰分析。采用最近鄰分析揭示全國及各區域內國家級休閑農業園區的分布模式。最鄰近比率的計算公式為：

式中：R為最近鄰比率，dobs表示觀測點與最鄰近點的平均距離，dexp表示假定隨機分布時所期望的平均距離。R=1代表點分布模式呈隨機型。如果點呈集聚型分布，則R＜1，若呈離散型分布，則R＞1。Z得分（Z-score）表示分布模式為隨機結果的可能性，值為負且越小，集聚分布可能性越大。分析范圍限定在除香港、澳門、臺灣和南海諸島之外的國土空間。

2）基于Voronoi圖的變異系數。Voronoi圖是對平面的一種分割方法。在任意一個凸Voronoi多邊形中，任意一個內點（本研究為園區）到該凸多邊形的發生點pi的距離都小于該點到其他任何發生點pj的距離，這些發生點即為Voronoi圖的質心或發生元。依據質心進行Voronoi圖分割后，再通過計算Voronoi多邊形面積的變異系數（CV值）來衡量現象在空間上的相對變化程度。當點集為隨機分布時，CV值為57%（包括33%-64%的值）；當點集為集群分布時，CV值為92%（包括大于64%的值）；當點集為均勻分布時，CV值為29%（包括小于33%的值）[32]。

3）核密度估計。核密度估計（Kernel Density Estimation）屬于非參數檢驗方法，可以進一步揭示點集在空間上聚集的具體情況，從而看出某一區域發生事件概率的高低。核函數表達為雙變量概率密度函數，以一個點為中心，在一個定義的帶寬或窗口范圍內逐漸減小到0，其表達式為：

式中：k(x-xi)/h是核函數，（x-xi）為已知點到事件xi的距離，h是帶寬，n是在帶寬范圍內的已知點的數目，d是數據維度，對于二維數據，d=2。

1.4 歸納法

國內外休閑農業園區發展類型的歸納，不外乎是區位[3]、功能[33]、開發主體[19]和旅游資源內容[15,23]等。通過網絡收集國家級休閑農業園區的資料，細致了解其發展概況，從資源依托、開發主體、區位選擇、主導功能四方面識別其所屬的類型，然后采用“逆向歸類法”逐個歸類，直到所有園區歸類完成為止。歸納結果見表1。

表1 國家級休閑農業園區發展類型歸納與界定Table 1 Types and their definitions of national agritourism parks

1.5 數理統計法

采用交叉表（Crosstab）方法分析全國及各區域各類型所占比例，并在交叉表基礎上進一步使用卡方檢驗比較各區域之間類型結構有無顯著差異。卡方檢驗（Chi-square test）是一種用于分類資料統計推斷的方法，主要考察兩組或多組比例是否存在顯著性差異。本文使用SPSS21.0軟件來檢驗全國、四大區域這5組資料園區類型構成比例是否存在顯著差異，若Pearson 卡方值漸進Sig.（雙側）值小于0.05，拒絕原假設，說明各組資料之間有顯著差異，并需要進一步進行兩兩比較，反之則不然。

2 結果與分析

2.1 空間特征分析

利用最鄰近指數和CV值揭示國家級休閑農業園區的分布模式。經計算（圖2），全國尺度園區最鄰近比率R=0.477（Z得分為-31.006，P=0.000），遠小于1，說明園區分布呈集聚型。東部地區最鄰近比率R1=0.469（Z得分為-19.536，P=0.000）；中部地區最鄰近比率R2=0.766（Z得分為-5.885，P=0.000）；西部地區最鄰近比率R3=0.449（Z得分為-18.695，P=0.000），說明雖然我國西部地區國土面積廣闊，園區數量較少，但集聚分布在少數地區；東北最鄰近比率為R4=0.650（Z得分為-6.772，P=0.000），R值也較低，集聚程度大致與全國尺度相當。四項R值均小于1，說明我國四大區域內國家級園區分布模式都屬集聚型，與許賢棠[25]的研究結論一致。

圖2 國家級休閑農業園區的空間分布Fig. 2 Spatial distribution of Chinese national agritourism parks

進一步利用基于Voronoi圖的CV值來比較集聚程度的區域差異。經計算，全國空間尺度泰森多邊形的平均面積為9 630.86 km2（圖3），標準差為29 209.52，CV=303.29%，遠大于64%，說明園區的集聚分布程度高。東部地區內國家級休閑農業園區生成的泰森多邊形的平均面積為2 474.899 km2，標準差為3 387.16，CV=136.86%；中部地區泰森多邊形的平均面積為5 958.36 km2，標準差為4 644.48，CV=77.95%。同理，可得西部、東北地區CV值分別為234.63%、149.98%。說明四大區域的CV值均大于64%，園區集聚分布程度都較高，但比較而言，西部地區集聚分布程度最高，其次為東北和東部地區，二者集聚程度相當，最后是中部地區，集聚分布程度最低。

進一步采用核密度分析法，揭示園區分布格局，結果如圖4所示。從全國來看，休閑農業園區分布將發展形成13個集聚分布帶（區），分別是東北平原區、京津地區、黃河中下游平原帶、關中平原地區、寧夏平原地區、湟水谷地地區、烏魯木齊地區、四川盆地區、長江中下游平原區、烏江流域區、閩南丘陵平原區、珠江三角洲地區、海南外圍環島地區。

圖3 國家級休閑農業園區泰森多邊形分割圖Fig. 3 Voronoi diagram of national agritourism parks

圖4 國家級休閑農業園區的核密度分析Fig 4 Kernel density analysis of all national agritourism parks

在四大區域尺度上，東部地區主要集聚分布在以上海為中心的滬寧杭地區、京津地區、以廈門為中心的海西經濟區、以深廣為中心的珠三角城市群、山東半島南部經濟區（沿濟寧-棗莊-臨沂-日照-青島）、三亞都市區等6大地區，其中長三角地區為園區分布最為密集的區域，京津地區次之，再次為廈門都市區，最后為珠三角城市群和三亞都市經濟區。在中部地區，以長沙為中心的長株潭城市群、以鄭州為中心的中原城市群集聚分布最為明顯，此外，太原都市區、武漢都市區、南昌都市區、黃山-安慶地區也是集聚分布區。東北地區的園區集聚分布在哈爾濱、長春、沈陽、大連四大都市區，其中大連的休閑農業園區分布密度最高。西部地區圍繞重慶、成都、西安、銀川、西寧等大城市形成5大大國家級休閑農業園區分布密集區，此外，貴陽-遵義地區、昆明都市區、烏魯木齊市、南寧-防城港經濟區、貴港-玉林地區、包頭城市經濟區也是園區的密集分布區。總體而言，除少數風景旅游城市外，休閑農業基本依托大城市集聚分布。

2.2 分區發展特征與區域差異

從資源依托、開發主體、區位選擇和主導功能定位4個方面考察國家級休閑農業園區發展的區域差異。

2.2.1 資源依托 國家級休閑農業園區的資源依托類型以特色種植型為主，共380家，占比為40.3%，其次為自然生態型，為159家，占16.9%，鄉村莊園型、農村風貌型占比分別為11.9%和10.8%，特色養殖型、農業科技型、民俗風情型占比分別為8.9%、8.4%和7.1%，人文景觀型、漁場漁家型數量分別為40家和19家，占比分別只有4.2%和2.0%。

區域層面，東部園區的資源依托類型主要是特色種植型，占區域園區數的39.6%，其次是自然生態型、鄉村莊園型、農村風貌型、農業科技型，占比分別為15.2%、12.7%、11.6%和10%，再次是特色養殖型（7.2%）、民俗風情型（5%）、人文景觀型（4.2%）和漁場漁家型（3.3%），說明東部地區主要依托特色種植業、自然生態、鄉村莊園和農業科技等資源發展休閑農業。中部地區以特色種植型占據主導，占33.3%，其次為自然生態型（占19.9%）、鄉村莊園型（19.3%），再次為農村風貌型（12.3%）、特色養殖型（10.5%），農業科技型（6.4%），其他類型占比較低。西部地區特色種植型占比更為突出，高達48.1%，自然生態型占比為16.1%，其次為民俗風情型，占比10.3%，再次為鄉村莊園型、農業科技型和特色養殖型，占比在7.7%-9.0%間，其他類型占比都比較少。東北地區園區開發也主要依賴特色種植業，占31%，其次也是自然生態型，占20%，民俗風情型、特色養殖型、農村風貌型緊隨其后，所占比例介于10%-14%之間，其他類型占比均較低，在8%以下。

對比四大區域，特色種植型都占據主導，而西部地區尤其突出，自然生態型在各區域都處在第二位，但鄉村莊園型的比例，中部地區、東部地區相對較高，民俗風情型的比重，又以西部地區和東北地區較高，漁場漁家型占比都比較低，但東部和東北地區占比相對較高。其余類型占比在各區域間大致相當。

表2 全國及四大區域內國際級休閑農業園區開發的資源依托統計Table 2 Resource-dependent type statistics of NAPs at both national and regional scales

2.2.2 開發主體 國家級休閑農業園區開發主體以企業型為主，占55.6%，但村鎮型仍有28.2%，園區型占比8.6%，其余各類型占比介于1.5%-2.6%之間（表3）。東部區域內國家級園區的開發主體主要是企業和村鎮，分別占比56.4%和27.6%，其他類型占比介于0.5%-8.4%之間。中部區域內園區開發主體類型同樣以企業和村鎮占主導，分別占各自區域的61%和26.2%，園區型占5.8%，其余類型比例比較低，小于等于2.9%。西部地區企業型和村鎮型分別占各自區域園區數的53.4%和27.8%，園區型占11.8%，其余類型占比在1.3%-2.2%之間。東

北地區企業型和村鎮型占比分別為50.5%和34.7%。卡方檢驗得出，Pearson卡方值為29.256，Sig.（雙側）概率為0.108，說明四大區域開發主體的結構沒有顯著差異，表示四大區域園區開發主體的構成比例是相近的。

2.2.3 區位選擇 全國尺度上，都市型與鄉村型區位大致相當，分別占47.3%和45.7%，景區型較低，占6.3%（表4）。東部地區區位選擇主要以都市型為主，占58.4%，鄉村型35.9%，景區型占4.9%。中部、西部地區則以鄉村型為主，分別占56.1%和54.5%，東北地區也以都市型為主，占比為56.9%。卡方檢驗得出，Pearson卡方值為48.549，Sig.（雙側）為0，小于0.05，說明區域間有顯著差異，其中東部、東北地區區位選擇傾向于都市型，而在中西部地區鄉村型區位比例要高于都市型。

表3 全國及各區域內國家級休閑農業園區開發主體特征Table 3 Comparative statistics of NAPs’ developing entities at both national and regional scales

表4 全國與四大區域內國際休閑農業園區區位選擇特征對比Table 4 Comparative statistics of NAPs’ Location at both national and regional scales

2.2.4 主導功能 全國尺度國家級休閑農業園區的主導功能以接待導向型為主，占48.9%，其次為生產導向型，占36.9%，生活導向型占10.2%，其他類型也占有少量比例（表5）。四大區域與全國相似，也以接待導向型和生產導向型為主，其次為生活導向型，商貿導向型和生態導向型占比都比較低。從差異來看，東部、中部地區生產導向型比例（34.6%和31.8%）要低于西部（42%）和東北地區（38.2%），而接待導向型的比例（50.5%和53.2%）略高于西部（48%）和東北地區（48.9%）。Pearson 卡方值為12.365，相伴概率Sig.（雙側）值為0.651，大于0.05，說明各區域主導功能類型構成沒有顯著差異。

表5 全國與四大區域國家級休閑農業園區主導功能對比Table 5 Comparative statistics of NAPs’ dominant functions at both national and regional scales

3 優化布局與分區發展引導

3.1 空間布局優化

第一，在東部地區依托城市人口打造休閑農業集聚帶。我國東部地區人口眾多，城市分布密集，特別是長江中下游地區、黃河中下游地區、珠江-西江流域下游地區平原面積廣闊，農業發達，河網和城市分布密集，為我國人口主要分布區，發展休閑農業具有得天獨厚優勢。未來可主要依托城市人口密集帶，積極開發休閑農業，將帶上的園區集聚區連綿成片，形成由東向西縱深發展的休閑農業發展格局。

第二，提高中部地區休閑農業發展集聚度。我國中部地區水熱條件優越、地形地貌多樣，生態環境優越，農業資源豐富，休閑農業發展的基礎良好，但目前園區數量偏少、區域集聚程度相對較低。未來發展需要進一步推進優勢農業資源的開發，大力推進種植基地型、自然生態型休閑農業園區開發，以精品打造、政策扶持、示范園區帶動等措施不斷增加園區數量和優化空間布局，擴大市場吸引范圍。

第三，加強西部、東北地區部分省區休閑農業開發力度。我國西部、東北的園區雖然集聚程度較高，但包括西部的云南省、西藏自治區等以及東北的黑龍江、吉林等在內的省區擁有的園區數量相對較少（圖1）。實際上，我國西部、東北地區的一些省區鄉村民俗、自然生態資源和特色農業資源等都非常豐富，比如西藏的河谷農業以及特色養殖業，云南的熱帶農業、熱帶雨林、民俗風情和自然風景資源等，黑龍江與吉林的大型農場、林海雪原等，這些地區可以積極發展外生型的休閑農業，開發特色資源，打造國家級精品園區，不斷開拓省外和境外市場。

第四，圍繞風景名勝打造休閑農業集聚區。在英國，風景名勝區5 km以內形成了農場旅游集聚區[11]。與之相比，我國國家級旅游區對休閑農業的帶動效應不夠明顯。未來休閑農業園區建設應統籌推動風景旅游和休閑農業互動發展，積極推動風景旅游向周邊農業資源滲透，例如，在長城、兵馬俑、黃山、三亞等眾多國際知名旅游區周邊，建設發展多種類型的國家級休閑農業園區，提升旅游業與農業的協同發展與地域集聚水平，相輔相成，推進彼此的持續快速發展。

3.2 分區發展導引

東部地區。資源開發上，應抓住特色化和高科技化兩條主線。具體而言，東部地區是我國自然岸線和水域分布的集中區，可以在保護海岸與水域生態的基礎上，積極發展漁場漁家型、特色養殖型等休閑旅游精品，同時應積極利用東部地區科技優勢，大力發展農業科技型休閑農業。開發主體上，應逐步降低村鎮型的比例，提高企業型園區比例，提高園區組織化程度。在主導功能上，可積極利用靠近客源市場優勢，繼續發展以休閑娛樂、度假、接待和商貿為主導功能的園區。

中部地區。充分依托本地區廣闊的丘陵山地以及平原，發展特色種植型和自然生態型的休閑農業園區，穩步提高兩個類型所占比例。同時，中部地區的新型城鎮化具有較大潛力，應積極依托美麗鄉村和特色城鎮建設，發展村鎮風貌依托型園區。開發主體上需要降低村鎮型比例，提高企業型園區比例。區位選擇上，應注意依托城市中心城區的近郊區位條件，發展都市型園區。主導功能上，應有限度發展專業化接待型的園區，防止這類園區供過于求，積極推動農業生產基地的休閑旅游化改造和現代化轉型。

西部地區。種植型園區比例偏高，與當地水、土地資源承載力存在一定的矛盾，需加以適度控制。充分考慮西部地區資源和生態本底，可優先扶持開發民俗風情型、自然生態型和人文景觀型休閑農業園區，提高開發比例，鼓勵發展以牧業為基礎的特色養殖型園區。在開發上應大力推動園區的市場化、產業化運作，逐步轉村鎮型為企業型、合作社型。區位選擇上，鄉村型已經占有較大比例，未來發展應注重鄉村型園區的數量控制和質量提升。主導功能上，應考慮到西部地區資源環境承載力，需著重發展接待導向型和生態導向型園區。

東北地區。堅持自然生態型和民俗風情型休閑農業園區并重發展和提升。如遼寧省擁有較好的海岸海島資源，適宜于發展精品漁場漁家型園區，而黑龍江和吉林的民俗風情型園區開發潛力巨大。開發主體上，應逐步降低村鎮型比例，因地制宜發展合作社和企業型園區。在主導功能上，東北是我國重要的糧食生產基地，應積極推動一些種植基地的休閑旅游化改造，如稻田藝術農業園、玉米文化產業園等創意型農業園區，提高生產導向型園區比例。

4 結論

國家級休閑農業園區具有依托城市集聚分布的指向，且區域間分布存在差異。計算結果表明，園區的空間分布模式是呈集聚型的。具體而言，從全國空間尺度上考察，園區主要集聚分布在平原、谷地、盆地和主要河流的流域，這些地區農業發達，人口與城市密集，休閑農業發展迅速。而在四大區域上主要圍繞大城市或城市群形成集聚區。在區域差異上，西部地區園區集聚程度最高，東北和東部地區次之，中部地區集聚程度相對較低。

國家級休閑農業園區類型構成的區域差異主要體現在資源依托和區位方面。整體上我國國家級休閑農業園區主要依托特色種植業和自然生態資源發展，開發主體以企業型、村鎮型為主。區域的資源稟賦影響區域內園區類型結構，中部、東部地區休閑農業發展對鄉村旅游資源依賴較大，而西部、東北地區對民俗風情文化資源的依賴較大。東部、東北地區城市對國家級休閑農業園區發展驅動效應顯著，而中西部地區鄉村區位驅動效應更為明顯。

本文分析了國家級休閑農業園區的空間分布與類型結構特征，提出全國空間布局優化和分區發展優化兩個層面的優化對策，對國家級休閑農業園區的優化布局與發展轉型具有指導意義。但由于篇幅限制，數據資料有限，對休閑農業園區經營效率與發展規模、園區分布的形成機理等方面的研究未能展開。在今后的研究中亟需深入分析休閑農業園區與旅游區、交通干道、農業資源分布的空間關系，揭示休閑農業園區分布的形成機理，同時，也需要深化宏觀格局視野下休閑農業園區的微觀管理研究。

致謝：本文是在博士學位課程“轉型期農業與農村發展”高級研討課學習、討論基礎上完成的，衷心感謝授課老師劉彥隨研究員的悉心指導。

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（責任編輯：童成立）

National agritourism parks in China: Distribution, types and spatial optimization

WANG Fu-yuan1,2,3, WANG Kai-yong1,2, CHEN Tian1,2
（1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 2. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China）

Developing agritourism is a good opportunity to promote agricultural modernization and upgrading. The research on agritourism from a geographical perspective also becomes an important topic for rural and tourism geography. The national agritourism parks (NAPs) play a leading role in agriculture, country development, and industry convergence. Based on the online data of 960 Chinese NAPs, and applying the GIS spatial analysis method, this paper analyzed the characteristics and spatial distribution of NAPs from both national and regional scales. This paper also applied the inductive method and statistical methods (i.e. chi-square test and cross-table analysis) to examine the type constitution from both national and regional scales. Results show that: 1) NAPs are depending on neighbor cities and agglomeratively distributed; 2) within each region, the NAPs tend to form obvious agglomerative areas and these agglomerations tend to develop into a large agritourism belt (area) among different regions; and 3) there are no significant differences about the dominant functions and developing entities of NAPs among different regions, but there are some statistical differences among different regions in terms of locations and resources-dependent types. In order to optimize the distribution of NAPs, the paper suggests that the eastern region should develop agritourism clusters depending on urban population, the central region should improve agglomeration degree of NAPs, some provinces within northeast and west region should strengthen the agritourism development, and agritourism cluster areas surrounding scenic spots should be encouraged. Besides, this paper also provides some strategies on optimizing the type constitution and the development directions of NAPs in each region.

agritourism; parks; distribution pattern; regional difference; optimizing strategy

WANG Kai-yong, E-mail: wangky@igsnrr.ac.cn.

F319.9

A

1000-0275（2016）06-1035-10

10.13872/j.1000-0275.2016.0095

王甫園, 王開泳, 陳田. 國家級休閑農業園區的分布、類型與優化布局[J]. 農業現代化研究, 2016, 37(6): 1035-1044.

Wang F Y, Wang K Y, Chen T. National agritourism parks in China: Distribution, types and spatial optimization[J]. Research of Agricultural Modernization, 2016, 37(6): 1035-1044.

國家自然科學基金項目（41371178）；湖南省哲學社會科學基金青年項目（15YBA261）。

王甫園（1988-），男，湖南新化人，博士研究生，主要從事旅游與城市發展研究，E-mail: wangfy.15b@igsnrr.ac.cn；通訊作者：

王開泳（1980-），男，山東滕州人，博士，副研究員，主要從事城市地理、行政區劃研究，E-mail: wangky@igsnrr.ac.cn。

2016-04-08，接受日期：2016-07-07

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (41371178); Youth Program of Philosophy and Social Science Foundation of Hunan Province (15YBA261).

Received 8 April, 2016;Accepted 7 July, 2016