国家级休闲农业园区的分布、类型与优化布局

王甫园，王开泳，陈田

（1. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；2. 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室，北京100101；

3. 中国科学院大学，北京 100049）

国家级休闲农业园区的分布、类型与优化布局

王甫园1,2,3，王开泳1,2*，陈田1,2

（1. 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；2. 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室，北京100101；

3. 中国科学院大学，北京 100049）

休闲农业是推进农业现代化和转型升级的重要抓手，成为乡村地理与旅游地理研究的重要课题。国家级休闲农业园区是休闲农业的龙头，在促进一二三产业融合互动、带动农业、农村发展和农民致富等方面具有明显示范效应。利用我国960家国家级休闲农业园区数据，采用GIS空间分析、归纳等方法，分析了全国尺度以及东部、中部、西部和东北地区四大区域尺度国家级休闲农业园区空间分布及其类型结构。结果表明：1）在分布模式上，国家级休闲农业园区主要依托城市呈集聚型分布；2）在分布格局上，每个区域内国家级休闲农业园区分布都存在明显的集聚区，在全国尺度上，这些集聚区在区域间具有连绵成片、形成大集聚带（区）的趋势；3）各区域间国家级休闲农业园区的开发主体结构、主导功能类型的构成比例没有明显差异，但资源依托和区位选择的类型构成比例存在区域差异。根据研究结论，提出在东部地区依托城市人口打造休闲农业集聚带、提高中部地区休闲农业发展集聚度、加强西部和东北地区部分省区休闲农业开发力度、围绕风景名胜打造休闲农业集聚区等空间布局优化建议。同时，还提出了四大区域内国家级休闲农业园区类型结构的优化建议和发展方向。

休闲农业；园区；分布格局；区域差异；优化对策

休闲农业是一项提升国民福祉、复合效益明显的重要产业。随着工业化、城镇化快速发展，我国乡村转型发展与新农村建设不断推进[1]，以科学推进特色产业发展、农村土地整治等为主要特征的农村体制机制创新[2]，对于破解我国“三农”难题、统筹区域城乡发展、促进休闲旅游等产业转型升级，均具有重要的意义和作用。近年来，发展休闲农业日益成为我国“三农”工作重要抓手，2015年8月国务院办公厅印发《关于加快转变农业发展方式的意见》，这是国家首个系统部署转变农业发展方式工作的重要文件。2015年和2016年中央一号文件连续以农业现代化为主题，提出大力发展休闲农业和乡村旅游，表明国家已经将休闲农业放在了推进农业结构优化与农业现代化的重要位置，这为加快我国国家级休闲农业园区的建设、优化布局与可持续发展指明了方向。

休闲农业（也称观光农业或农业旅游）是指以农业、乡村和农家为依托,为到访游客提供观光、休闲、体验、教育、娱乐等多种服务的休闲旅游经营活动[3]。国外休闲农业起步较早，已有约150年的历史[4]，意大利在1865年就成立了“农业与旅游全国协会”。20世纪30年代，欧洲休闲农业迅速发展，并扩展到世界。到20世纪末，英国、法国、德国和澳大利亚等都分别拥有20 000-30 000家农场旅游类企业。国外与休闲农业相关的概念有农场旅游（farm tourism）、农业旅游（agritourism）和乡村旅游（rural tourism）等。农场旅游研究开始于20世纪60年代早期，早期研究主要使用“基于农场的旅游”（farm-based tourism）或“在农场的旅游”（tourism on farms）等概念，将旅游发展视为农场多功能化的一种途径。随着旅游业对农业渗透加深，“在农场的旅游”转化为“农场旅游”[5]，标志着农场旅游业的独立和成熟。20世纪70年代，国外研究探讨了农场旅游的概念[6-7]。20世纪80-90年代，休闲农业的区域发展分析盛行，研究聚焦欧洲、大洋洲以及北美等国家或区域休闲农业兴起的原因、特征、影响和存在问题[4,8-9]，有代表性的研究有Evans和Ilbery[10]分析了英格兰和威尔士农场型住宿的空间分布特征。21世纪后，休闲农业发展的区域分析内容包括：探讨风景名胜区对休闲农场的空间分布的影响[11]、分析乡村旅游发展的宏观影响因素[12]、评估国家休闲农业扶持政策[13]、从城乡供需视角构建了都市边缘区农业休闲企业的商业模型[14]、考察休闲农业对目的地经济、社会文化和环境影响[15]等。

国内休闲农业实践可追溯到20世纪80年代末深圳荔枝节举办。大致在同一时期，学术研究也开始起步。20世纪80-90年代研究主要表现为对欧洲和中国台湾地区农场旅游业发展情况介绍和国内农业旅游发展实务的思考，文献数量较少，以描述性、概念性研究为主。21世纪初，国内学者归纳了休闲农业类型和分布模式[16]，休闲农业发展规律和机理的探讨开始起步。2004年前后，我国休闲农业研究成为热点，研究内容涵盖休闲农业概念、发展现状和对策[17]、类型与发展模式[18-19]、资源与产品开发[20-21]、空间布局[3,22,25-26]与发展演化[24]，研究水平不断提高。少数学者还初步探讨了休闲农业园区分布的影响因素[25-26]。总体而言，国内外学者重视休闲农业的地理学研究，但仍存在基础数据收集不够全面、分布特征和区域差异分析不够深入的问题。本文以2004年以来国家级休闲农业园区数据为基础，深入探究国家级休闲农业园区的空间分布模式、分布格局、类型以及区域差异，在此基础上提出未来发展的优化对策。

1 研究方法

1.1 数据来源

2002年国家旅游局发布《全国农业旅游示范点、工业旅游示范点检查标准（试行）》的通知，并于2004-2005年评选出两批全国农业旅游示范点，分别为203家、156家，其名录可通过中国环保网获取。2010年农业部、国家旅游局又联合发布《关于开展全国休闲农业与乡村旅游示范县和全国休闲农业示范点创建活动的意见》（农企发〔2010〕2号），并在2010-2015年共评选出636家全国休闲农业与乡村旅游示范点，其中2010年、2011年、2012年和2014年每年均为100家，2013年为83家，2015年153家，示范点名单分别通过人民网、中华人民共和国中央人民政府网、中国农业信息网、农业部、中国旅游诚信网等官方网站获得。

合并历年名单，得到包含995个国家级休闲农业示范点的名单表，再剔除35家重复的示范点，保留960家。样本库确立之后，再通过互联网获取园区的地理位置和发展状况等信息，其中经纬度信息通过查询百度地图获取，而发展概况则通过百度搜索引擎、各类门户网站获得。定西市金源水保生态观光农业示范园无法通过网络查询到有效信息，因而被剔除出样本库，最终保留959家。其中，山东、江苏、辽宁、浙江数量都较多，而吉林、青海、宁夏、海南、西藏的数量较少（图1）。

图1 中国各省、市与自治区国家级休闲农业园区的数量Fig. 1 Numbers of national agritourism parks in each province

1.2 研究区域

根据农业发展的地域特征，划分休闲农业发展区域，以便于考察区域差异。根据区域间农业生产条件、产业结构和功能定位的差异，以往研究倾向于采用四大经济区域的划分方法。我国东部地区农业生产的水热条件俱佳，工业化和城镇化发展水平高，出口创汇型农业、设施农业等发展快，但农业资源非农化严重，新时期定位为发展都市型、外向型、特色型农业[27-28]。中部地区农业资源丰富，是国家重要的商品粮生产基地，承担着保障国家粮食安全和农产品供给的重任[29]。东北地区农业生态环境和水土资源组合条件俱佳，是我国重要的农业生产基地，粮食增产和粮食供给潜力最大。西部地区生态环境恶劣，农业生态系统相对脆弱，生产力较低[30]，需因地制宜发展特色农业、优势农业，实现农、林、牧协调发展。而我国港澳地区、台湾省、南海诸岛由于缺乏国家级休闲农业示范园区的基础数据，因而未纳入研究范围。

综上所述，将我国休闲农业园区的研究区分为东部、中部、西部、东北地区比较合适。其中东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等10个省市，中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南等6个省，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆等12个省（自治区），东北包括辽宁、吉林和黑龙江3个省[31]。据此统计得出，东部地区国家级休闲农业园区共370家，占38.58%，中部地区共173家，占18.04%，西部地区共314家，占32.74%，东北地区共102家，占10.64%。

1.3 GIS空间分析法

使用ArcGIS10.0空间分析软件，对全国与各区域的国家级休闲农业园区的空间分布模式和空间格局进行分析，前者采用最近邻比率（Nearest Neighbor Ratio, R）和基于Voronoi图的变异系数来反映，后者采用核密度估计方法来揭示。

1）最近邻分析。采用最近邻分析揭示全国及各区域内国家级休闲农业园区的分布模式。最邻近比率的计算公式为：

式中：R为最近邻比率，dobs表示观测点与最邻近点的平均距离，dexp表示假定随机分布时所期望的平均距离。R=1代表点分布模式呈随机型。如果点呈集聚型分布，则R＜1，若呈离散型分布，则R＞1。Z得分（Z-score）表示分布模式为随机结果的可能性，值为负且越小，集聚分布可能性越大。分析范围限定在除香港、澳门、台湾和南海诸岛之外的国土空间。

2）基于Voronoi图的变异系数。Voronoi图是对平面的一种分割方法。在任意一个凸Voronoi多边形中，任意一个内点（本研究为园区）到该凸多边形的发生点pi的距离都小于该点到其他任何发生点pj的距离，这些发生点即为Voronoi图的质心或发生元。依据质心进行Voronoi图分割后，再通过计算Voronoi多边形面积的变异系数（CV值）来衡量现象在空间上的相对变化程度。当点集为随机分布时，CV值为57%（包括33%-64%的值）；当点集为集群分布时，CV值为92%（包括大于64%的值）；当点集为均匀分布时，CV值为29%（包括小于33%的值）[32]。

3）核密度估计。核密度估计（Kernel Density Estimation）属于非参数检验方法，可以进一步揭示点集在空间上聚集的具体情况，从而看出某一区域发生事件概率的高低。核函数表达为双变量概率密度函数，以一个点为中心，在一个定义的带宽或窗口范围内逐渐减小到0，其表达式为：

式中：k(x-xi)/h是核函数，（x-xi）为已知点到事件xi的距离，h是带宽，n是在带宽范围内的已知点的数目，d是数据维度，对于二维数据，d=2。

1.4 归纳法

国内外休闲农业园区发展类型的归纳，不外乎是区位[3]、功能[33]、开发主体[19]和旅游资源内容[15,23]等。通过网络收集国家级休闲农业园区的资料，细致了解其发展概况，从资源依托、开发主体、区位选择、主导功能四方面识别其所属的类型，然后采用“逆向归类法”逐个归类，直到所有园区归类完成为止。归纳结果见表1。

表1 国家级休闲农业园区发展类型归纳与界定Table 1 Types and their definitions of national agritourism parks

1.5 数理统计法

采用交叉表（Crosstab）方法分析全国及各区域各类型所占比例，并在交叉表基础上进一步使用卡方检验比较各区域之间类型结构有无显著差异。卡方检验（Chi-square test）是一种用于分类资料统计推断的方法，主要考察两组或多组比例是否存在显著性差异。本文使用SPSS21.0软件来检验全国、四大区域这5组资料园区类型构成比例是否存在显著差异，若Pearson 卡方值渐进Sig.（双侧）值小于0.05，拒绝原假设，说明各组资料之间有显著差异，并需要进一步进行两两比较，反之则不然。

2 结果与分析

2.1 空间特征分析

利用最邻近指数和CV值揭示国家级休闲农业园区的分布模式。经计算（图2），全国尺度园区最邻近比率R=0.477（Z得分为-31.006，P=0.000），远小于1，说明园区分布呈集聚型。东部地区最邻近比率R1=0.469（Z得分为-19.536，P=0.000）；中部地区最邻近比率R2=0.766（Z得分为-5.885，P=0.000）；西部地区最邻近比率R3=0.449（Z得分为-18.695，P=0.000），说明虽然我国西部地区国土面积广阔，园区数量较少，但集聚分布在少数地区；东北最邻近比率为R4=0.650（Z得分为-6.772，P=0.000），R值也较低，集聚程度大致与全国尺度相当。四项R值均小于1，说明我国四大区域内国家级园区分布模式都属集聚型，与许贤棠[25]的研究结论一致。

图2 国家级休闲农业园区的空间分布Fig. 2 Spatial distribution of Chinese national agritourism parks

进一步利用基于Voronoi图的CV值来比较集聚程度的区域差异。经计算，全国空间尺度泰森多边形的平均面积为9 630.86 km2（图3），标准差为29 209.52，CV=303.29%，远大于64%，说明园区的集聚分布程度高。东部地区内国家级休闲农业园区生成的泰森多边形的平均面积为2 474.899 km2，标准差为3 387.16，CV=136.86%；中部地区泰森多边形的平均面积为5 958.36 km2，标准差为4 644.48，CV=77.95%。同理，可得西部、东北地区CV值分别为234.63%、149.98%。说明四大区域的CV值均大于64%，园区集聚分布程度都较高，但比较而言，西部地区集聚分布程度最高，其次为东北和东部地区，二者集聚程度相当，最后是中部地区，集聚分布程度最低。

进一步采用核密度分析法，揭示园区分布格局，结果如图4所示。从全国来看，休闲农业园区分布将发展形成13个集聚分布带（区），分别是东北平原区、京津地区、黄河中下游平原带、关中平原地区、宁夏平原地区、湟水谷地地区、乌鲁木齐地区、四川盆地区、长江中下游平原区、乌江流域区、闽南丘陵平原区、珠江三角洲地区、海南外围环岛地区。

图3 国家级休闲农业园区泰森多边形分割图Fig. 3 Voronoi diagram of national agritourism parks

图4 国家级休闲农业园区的核密度分析Fig 4 Kernel density analysis of all national agritourism parks

在四大区域尺度上，东部地区主要集聚分布在以上海为中心的沪宁杭地区、京津地区、以厦门为中心的海西经济区、以深广为中心的珠三角城市群、山东半岛南部经济区（沿济宁-枣庄-临沂-日照-青岛）、三亚都市区等6大地区，其中长三角地区为园区分布最为密集的区域，京津地区次之，再次为厦门都市区，最后为珠三角城市群和三亚都市经济区。在中部地区，以长沙为中心的长株潭城市群、以郑州为中心的中原城市群集聚分布最为明显，此外，太原都市区、武汉都市区、南昌都市区、黄山-安庆地区也是集聚分布区。东北地区的园区集聚分布在哈尔滨、长春、沈阳、大连四大都市区，其中大连的休闲农业园区分布密度最高。西部地区围绕重庆、成都、西安、银川、西宁等大城市形成5大大国家级休闲农业园区分布密集区，此外，贵阳-遵义地区、昆明都市区、乌鲁木齐市、南宁-防城港经济区、贵港-玉林地区、包头城市经济区也是园区的密集分布区。总体而言，除少数风景旅游城市外，休闲农业基本依托大城市集聚分布。

2.2 分区发展特征与区域差异

从资源依托、开发主体、区位选择和主导功能定位4个方面考察国家级休闲农业园区发展的区域差异。

2.2.1 资源依托 国家级休闲农业园区的资源依托类型以特色种植型为主，共380家，占比为40.3%，其次为自然生态型，为159家，占16.9%，乡村庄园型、农村风貌型占比分别为11.9%和10.8%，特色养殖型、农业科技型、民俗风情型占比分别为8.9%、8.4%和7.1%，人文景观型、渔场渔家型数量分别为40家和19家，占比分别只有4.2%和2.0%。

区域层面，东部园区的资源依托类型主要是特色种植型，占区域园区数的39.6%，其次是自然生态型、乡村庄园型、农村风貌型、农业科技型，占比分别为15.2%、12.7%、11.6%和10%，再次是特色养殖型（7.2%）、民俗风情型（5%）、人文景观型（4.2%）和渔场渔家型（3.3%），说明东部地区主要依托特色种植业、自然生态、乡村庄园和农业科技等资源发展休闲农业。中部地区以特色种植型占据主导，占33.3%，其次为自然生态型（占19.9%）、乡村庄园型（19.3%），再次为农村风貌型（12.3%）、特色养殖型（10.5%），农业科技型（6.4%），其他类型占比较低。西部地区特色种植型占比更为突出，高达48.1%，自然生态型占比为16.1%，其次为民俗风情型，占比10.3%，再次为乡村庄园型、农业科技型和特色养殖型，占比在7.7%-9.0%间，其他类型占比都比较少。东北地区园区开发也主要依赖特色种植业，占31%，其次也是自然生态型，占20%，民俗风情型、特色养殖型、农村风貌型紧随其后，所占比例介于10%-14%之间，其他类型占比均较低，在8%以下。

对比四大区域，特色种植型都占据主导，而西部地区尤其突出，自然生态型在各区域都处在第二位，但乡村庄园型的比例，中部地区、东部地区相对较高，民俗风情型的比重，又以西部地区和东北地区较高，渔场渔家型占比都比较低，但东部和东北地区占比相对较高。其余类型占比在各区域间大致相当。

表2 全国及四大区域内国际级休闲农业园区开发的资源依托统计Table 2 Resource-dependent type statistics of NAPs at both national and regional scales

2.2.2 开发主体 国家级休闲农业园区开发主体以企业型为主，占55.6%，但村镇型仍有28.2%，园区型占比8.6%，其余各类型占比介于1.5%-2.6%之间（表3）。东部区域内国家级园区的开发主体主要是企业和村镇，分别占比56.4%和27.6%，其他类型占比介于0.5%-8.4%之间。中部区域内园区开发主体类型同样以企业和村镇占主导，分别占各自区域的61%和26.2%，园区型占5.8%，其余类型比例比较低，小于等于2.9%。西部地区企业型和村镇型分别占各自区域园区数的53.4%和27.8%，园区型占11.8%，其余类型占比在1.3%-2.2%之间。东

北地区企业型和村镇型占比分别为50.5%和34.7%。卡方检验得出，Pearson卡方值为29.256，Sig.（双侧）概率为0.108，说明四大区域开发主体的结构没有显著差异，表示四大区域园区开发主体的构成比例是相近的。

2.2.3 区位选择 全国尺度上，都市型与乡村型区位大致相当，分别占47.3%和45.7%，景区型较低，占6.3%（表4）。东部地区区位选择主要以都市型为主，占58.4%，乡村型35.9%，景区型占4.9%。中部、西部地区则以乡村型为主，分别占56.1%和54.5%，东北地区也以都市型为主，占比为56.9%。卡方检验得出，Pearson卡方值为48.549，Sig.（双侧）为0，小于0.05，说明区域间有显著差异，其中东部、东北地区区位选择倾向于都市型，而在中西部地区乡村型区位比例要高于都市型。

表3 全国及各区域内国家级休闲农业园区开发主体特征Table 3 Comparative statistics of NAPs’ developing entities at both national and regional scales

表4 全国与四大区域内国际休闲农业园区区位选择特征对比Table 4 Comparative statistics of NAPs’ Location at both national and regional scales

2.2.4 主导功能 全国尺度国家级休闲农业园区的主导功能以接待导向型为主，占48.9%，其次为生产导向型，占36.9%，生活导向型占10.2%，其他类型也占有少量比例（表5）。四大区域与全国相似，也以接待导向型和生产导向型为主，其次为生活导向型，商贸导向型和生态导向型占比都比较低。从差异来看，东部、中部地区生产导向型比例（34.6%和31.8%）要低于西部（42%）和东北地区（38.2%），而接待导向型的比例（50.5%和53.2%）略高于西部（48%）和东北地区（48.9%）。Pearson 卡方值为12.365，相伴概率Sig.（双侧）值为0.651，大于0.05，说明各区域主导功能类型构成没有显著差异。

表5 全国与四大区域国家级休闲农业园区主导功能对比Table 5 Comparative statistics of NAPs’ dominant functions at both national and regional scales

3 优化布局与分区发展引导

3.1 空间布局优化

第一，在东部地区依托城市人口打造休闲农业集聚带。我国东部地区人口众多，城市分布密集，特别是长江中下游地区、黄河中下游地区、珠江-西江流域下游地区平原面积广阔，农业发达，河网和城市分布密集，为我国人口主要分布区，发展休闲农业具有得天独厚优势。未来可主要依托城市人口密集带，积极开发休闲农业，将带上的园区集聚区连绵成片，形成由东向西纵深发展的休闲农业发展格局。

第二，提高中部地区休闲农业发展集聚度。我国中部地区水热条件优越、地形地貌多样，生态环境优越，农业资源丰富，休闲农业发展的基础良好，但目前园区数量偏少、区域集聚程度相对较低。未来发展需要进一步推进优势农业资源的开发，大力推进种植基地型、自然生态型休闲农业园区开发，以精品打造、政策扶持、示范园区带动等措施不断增加园区数量和优化空间布局，扩大市场吸引范围。

第三，加强西部、东北地区部分省区休闲农业开发力度。我国西部、东北的园区虽然集聚程度较高，但包括西部的云南省、西藏自治区等以及东北的黑龙江、吉林等在内的省区拥有的园区数量相对较少（图1）。实际上，我国西部、东北地区的一些省区乡村民俗、自然生态资源和特色农业资源等都非常丰富，比如西藏的河谷农业以及特色养殖业，云南的热带农业、热带雨林、民俗风情和自然风景资源等，黑龙江与吉林的大型农场、林海雪原等，这些地区可以积极发展外生型的休闲农业，开发特色资源，打造国家级精品园区，不断开拓省外和境外市场。

第四，围绕风景名胜打造休闲农业集聚区。在英国，风景名胜区5 km以内形成了农场旅游集聚区[11]。与之相比，我国国家级旅游区对休闲农业的带动效应不够明显。未来休闲农业园区建设应统筹推动风景旅游和休闲农业互动发展，积极推动风景旅游向周边农业资源渗透，例如，在长城、兵马俑、黄山、三亚等众多国际知名旅游区周边，建设发展多种类型的国家级休闲农业园区，提升旅游业与农业的协同发展与地域集聚水平，相辅相成，推进彼此的持续快速发展。

3.2 分区发展导引

东部地区。资源开发上，应抓住特色化和高科技化两条主线。具体而言，东部地区是我国自然岸线和水域分布的集中区，可以在保护海岸与水域生态的基础上，积极发展渔场渔家型、特色养殖型等休闲旅游精品，同时应积极利用东部地区科技优势，大力发展农业科技型休闲农业。开发主体上，应逐步降低村镇型的比例，提高企业型园区比例，提高园区组织化程度。在主导功能上，可积极利用靠近客源市场优势，继续发展以休闲娱乐、度假、接待和商贸为主导功能的园区。

中部地区。充分依托本地区广阔的丘陵山地以及平原，发展特色种植型和自然生态型的休闲农业园区，稳步提高两个类型所占比例。同时，中部地区的新型城镇化具有较大潜力，应积极依托美丽乡村和特色城镇建设，发展村镇风貌依托型园区。开发主体上需要降低村镇型比例，提高企业型园区比例。区位选择上，应注意依托城市中心城区的近郊区位条件，发展都市型园区。主导功能上，应有限度发展专业化接待型的园区，防止这类园区供过于求，积极推动农业生产基地的休闲旅游化改造和现代化转型。

西部地区。种植型园区比例偏高，与当地水、土地资源承载力存在一定的矛盾，需加以适度控制。充分考虑西部地区资源和生态本底，可优先扶持开发民俗风情型、自然生态型和人文景观型休闲农业园区，提高开发比例，鼓励发展以牧业为基础的特色养殖型园区。在开发上应大力推动园区的市场化、产业化运作，逐步转村镇型为企业型、合作社型。区位选择上，乡村型已经占有较大比例，未来发展应注重乡村型园区的数量控制和质量提升。主导功能上，应考虑到西部地区资源环境承载力，需着重发展接待导向型和生态导向型园区。

东北地区。坚持自然生态型和民俗风情型休闲农业园区并重发展和提升。如辽宁省拥有较好的海岸海岛资源，适宜于发展精品渔场渔家型园区，而黑龙江和吉林的民俗风情型园区开发潜力巨大。开发主体上，应逐步降低村镇型比例，因地制宜发展合作社和企业型园区。在主导功能上，东北是我国重要的粮食生产基地，应积极推动一些种植基地的休闲旅游化改造，如稻田艺术农业园、玉米文化产业园等创意型农业园区，提高生产导向型园区比例。

4 结论

国家级休闲农业园区具有依托城市集聚分布的指向，且区域间分布存在差异。计算结果表明，园区的空间分布模式是呈集聚型的。具体而言，从全国空间尺度上考察，园区主要集聚分布在平原、谷地、盆地和主要河流的流域，这些地区农业发达，人口与城市密集，休闲农业发展迅速。而在四大区域上主要围绕大城市或城市群形成集聚区。在区域差异上，西部地区园区集聚程度最高，东北和东部地区次之，中部地区集聚程度相对较低。

国家级休闲农业园区类型构成的区域差异主要体现在资源依托和区位方面。整体上我国国家级休闲农业园区主要依托特色种植业和自然生态资源发展，开发主体以企业型、村镇型为主。区域的资源禀赋影响区域内园区类型结构，中部、东部地区休闲农业发展对乡村旅游资源依赖较大，而西部、东北地区对民俗风情文化资源的依赖较大。东部、东北地区城市对国家级休闲农业园区发展驱动效应显著，而中西部地区乡村区位驱动效应更为明显。

本文分析了国家级休闲农业园区的空间分布与类型结构特征，提出全国空间布局优化和分区发展优化两个层面的优化对策，对国家级休闲农业园区的优化布局与发展转型具有指导意义。但由于篇幅限制，数据资料有限，对休闲农业园区经营效率与发展规模、园区分布的形成机理等方面的研究未能展开。在今后的研究中亟需深入分析休闲农业园区与旅游区、交通干道、农业资源分布的空间关系，揭示休闲农业园区分布的形成机理，同时，也需要深化宏观格局视野下休闲农业园区的微观管理研究。

致谢：本文是在博士学位课程“转型期农业与农村发展”高级研讨课学习、讨论基础上完成的，衷心感谢授课老师刘彦随研究员的悉心指导。

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（责任编辑：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

王甫园, 王开泳, 陈田. 国家级休闲农业园区的分布、类型与优化布局[J]. 农业现代化研究, 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.

国家自然科学基金项目（41371178）；湖南省哲学社会科学基金青年项目（15YBA261）。

王甫园（1988-），男，湖南新化人，博士研究生，主要从事旅游与城市发展研究，E-mail: wangfy.15b@igsnrr.ac.cn；通讯作者：

王开泳（1980-），男，山东滕州人，博士，副研究员，主要从事城市地理、行政区划研究，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