摘 要：【目的/意義】休閑農業是農業農村高質量發展的新動能，對福建省各地市休閑農業的發展力進行評價，可為福建省各地市未來的休閑農業高質量發展提供方向指引和對策建議。【方法/過程】運用主成分分析法就福建省9地市2017年休閑農業情況進行分析，探討休閑農業對社會效益和農業促進兩方面的作用，并提出相應的對策建議。【結果/結論】結果顯示：福建省休閑農業發展較好的城市包括福州、泉州、廈門、漳州和莆田，其應著重發展特色休閑農業，培育休閑農業品牌，充分整合休閑農業資源優勢，推動休閑農業帶發展;休閑農業發展相對落后的城市包括三明、龍巖、南平、寧德，其應加強建設休閑農業配套設施，利用其他產業優勢來支撐休閑農業發展。

　　關鍵詞：福建省;休閑農業;主成分分析

　　隨著我國經濟由高速發展轉向高質量發展，提高供給側質量成為各行業的核心工作。其中，提升休閑農業發展質量是農業供給側結構性改革的重要內容，也是農業農村經濟發展的新動能。黨和政府高度重視休閑農業發展。2015年，原農業部等11部委聯合發布的《關于積極開發農業多種功能大力促進休閑農業發展的通知》提出，“要開發農業的多種功能，大力促進休閑農業發展，著力推進農村一二三產業融合”。2018年中央一號文件再次提出要大力發展休閑農業，實施休閑農業精品工程，促進鄉村振興。

　　休閑農業是農村一、二、三產業融合發展的新型業態，是優化農村產業結構、增加農民收入、促進城鄉統籌發展的重要舉措。改革開放以來，我國休閑農業不斷發展進步，最近幾年休閑農業更是呈現加速發展態勢。2017年，全國休閑農業各類經營主體達到33萬家，比上年增加3萬家，營業收入近5550億元[1]。未來10年，我國將迎來休閑消費黃金時期，休閑農業預計可實現20%～30%的年均增長。在全國休閑農業發展如火如荼之際，福建省休閑農業發展也呈井噴態勢。截至2016年底，福建省具有一定規模的休閑農業經營主體達2900多家，全年接待游客近8200萬人次，營業收入達120億元，吸納農民直接就業13.5萬人[2]。2017年，福建省已建立休閑農業示范縣30個、美麗鄉村268個，休閑農業營業收入增長30%以上。

　　福建森林覆蓋率全國第一，擁有眾多島嶼海灣和漫長的海岸線，內陸地形、植被種類多樣，極具發展休閑農業的自然稟賦優勢。福建省委、省政府十分重視休閑農業的發展，其在《關于實施鄉村振興戰略的實施意見》中也提出要構建休閑農業精品體系。但是，相較其他休閑農業發展態勢良好的省份，如浙江、四川等，福建省休閑農業發展仍處于粗放階段，整體發展質量不高，發展成效不夠明顯，區域發展不平衡。因此，分析評估福建省休閑農業發展水平和地區差異，對促進福建省各地市有針對地采取政策措施，推進休閑農業發展意義重大。

　　1 文獻綜述

　　休閑農業起源于20世紀60年代的歐洲地區，目前國外休閑農業研究已經較為成熟。國外學者對休閑農業產生動機、動力等深層次問題都進行了較為全面系統的研究，形成了一批有價值的成果。Sonnino[3]通過對羅馬尼亞的研究分析認為，技術創新和資金支持是休閑農業可持續發展的主要動力。Tosun[4]在對歐盟休閑農業相關政策進行梳理研究后認為，歐盟的服務政策和共同的交通與運輸政策有利于休閑農業發展。

　　相比之下，我國20世紀90年代才開始休閑農業的發展和研究，起步較晚，目前均處于初級階段，相對國外而言研究沒有那么深入，主要集中在對休閑農業發展水平、發展潛力評價指標體系構建上。肖靖[5]通過對比中國和澳大利亞休閑農業的發展水平，總結了澳大利亞的休閑農業發展經驗，提出了提高中國休閑農業發展水平的建議。羅絢麗[6]以長株潭地區為例，對其休閑農業發展潛力進行分析，認為長株潭地區休閑農業發展將會穩定向前。胡雪瑛[7]對陜西省休閑農業發展水平進行模糊打分，認為政府應該在環境保護和基礎設施建設上加強工作，以促進陜西省休閑農業整體化發展。

　　雖然國內學者休閑農業研究起步較晚，但是研究發展速度快，研究內容廣。而就研究方法而言，國內休閑農業研究學者還較少開展實證分析，大多是進行實地調研和理論分析。基于此，本文研究特色如下：一是在研究視角上有所拓寬，分析比較了福建省不同地級市之間休閑農業的發展水平，從地區差異的角度提出發展休閑農業的建議;二是在技術層面上，選取表征9個地級市休閑農業發展水平的若干指標，通過主成分分析法，用原來變量中少數幾個指標的線性組合來解釋原始變量，以找出影響福建省不同地市休閑農業發展水平的關鍵因素，便于提出針對性更強的對策建議。

　　2 實證分析

　　2.1 數據選取與模型設定

　　根據福建省福州、廈門、泉州、莆田、三明、龍巖、寧德、南平、漳州9個地級市2017年國民經濟和社會發展統計公報、各市統計局，以及各市政協會議有關報道資料，選取6個指標對它們休閑農業發展水平進行綜合評價。如表1所示，這6個指標分別從休閑農業生產水平、規模效益，對縮小城鄉差距和對農業、社會效益、農民生活水平促進作用這6個角度反映其休閑農業發展狀況。

　　本文選用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)對福建省9個地級市休閑農業發展水平進行評價分析。主成分分析法是將多個變量通過線性變換來選出較少個數重要變量的一種多元統計方法。研究利用SPSS 24.0平臺進行主成分分析，對主成分分析適用性檢驗、主成分提取、主成分得分排序方面進行重點分析。

　　2.2 主成分分析適用性檢驗

　　只有當變量間存在較高程度相關性時，才適合進行主成分分析。也就是說，如果變量間存在信息冗余，可以通過降維來將問題簡化。當變量間相關性很低時，就沒有必要進行主成分分析。本文采用KaiserMeyerOlkin(KMO)統計量和Bartlett球型度檢驗進行多變量間相關性檢驗。Kaiser給出的標準是：KMO≥0.9，表示非常適合降維分析;0.8≤KMO<0.9，表示比較適合;0.7≤KMO<0.8，表示一般適合;0.6≤KMO<0.7，表示不太適合;KMO<0.5，表示不適合[8]。

　　SPSS 24.0得到的運行結果如表2所示，其中KMO檢驗值為0.708，處于0.7～0.8，所以認為適合做降維分析。Bartlett球型度檢驗概率值為0.028，小于顯著性水平0.05，拒絕Bartlett球度檢驗的零假設，因此有必要進行主成分分析。

　　2.3 主成分提取

　　通過軟件運行的主成分特征值和方差貢獻率如表3所示，特征值大于1的因子有2個，貢獻率分別為60.495%、18.454%，其對應的累積方差貢獻率為78.948%。

　　同時，如圖1所示，碎石圖是作為將主成分按

　　照其方差從大到小排列，以各主成分序號為橫軸，以各主成分方差作為縱軸而繪制成的曲線。碎石圖“肘部”位于第2個主成分位置，表明從第2個主成分開始，特征值變化趨勢趨于平穩。因此，特征值貢獻率和碎石圖都表明選取前兩個主成分比較合適。所以，將原來的6個指標轉化為2個新指標，記為F1、F2，這就起到了降維的作用。

　　通過SPSS 24.0軟件平臺，得到了主成分矩陣，如表4所示。根據該成分矩陣可以得出以下信息：在主成分F1中，休閑農業人均年收入、休閑農業經營主體個數、城鄉居民人均收入比、農村居民可支配收入和人均地區生產總值的載荷系數比較高;在F2中，人均農林牧漁產值的載荷系數比較高。所以，主成分F1是休閑農業人均年收入、休閑農業經營主體個數、城鄉居民人均收入比、農村居民可支配收入和人均地區生產總值這5個指標的綜合反映，主要說明的是休閑農業的社會效益，因此將F1稱為社會效益因子。主成分F2是人均農林牧漁產值這個指標的主要反映，說明的是休閑農業對農業產值產量的促進作用，因此將F2稱為農業促進因子。

　　2.4 計算主成分得分

　　主成分是原來6個指標的線性組合，其中，各指標的權數為對應的主成分特征向量，它表示各個單項的指標對主成分的影響程度，并且決定了該主

　　3 主成分分析結果與討論

　　根據公式(1)和公式(2)，計算出福建省9個地級市2017年休閑農業發展水平得分并進行排序，得到表5。從表5可以看出，福建省休閑農業處于上等水平的是福州、泉州、廈門。福州休閑農業發展步入快車道，其F1和F2得分都處于省內領先水平，表明福州休閑農業對社會效益及農業生產推動作用都比較好。福州近年開發的休閑農業項目規模較大，截至2017年12月，全市休閑農業項目數達526家，總投資規模接近235億元，年游客量接近1080萬人次;有全國休閑農業示范點5家，省級休閑農業點37家，都排名全省第一[10]。福州休閑農業更是初步形成了“依山、泮水、沿江、濱海”四大都市休閑農業聚集帶。泉州近年來高度重視休閑農業發展。其F1、F2得分在省內均名列前茅，說明泉州休閑農業在促進農業生產和提升農民收入水平、就業率等社會效益方面的作用都比較明顯。截至2017年年底，泉州擁有各類休閑農業點272個，實現利潤總額2.62億元。

　　休閑農業已然成為其農民創收、農業功能拓展的新途徑。廈門F1得分較高而F2得分處于較低水平，說明廈門休閑農業對于促進就業、縮小城鄉差距等社會效益的提升作用效果比較好，但是在對于農業推動方面作用力不強。廈門休閑農業發展模式主要是田園農業模式、村落鄉鎮模式、休閑度假模式和回歸自然模式，其發展已進入擴展期。但是由于其耕地面積狹小，在促進農業產量提升方面顯得帶動力不足，因此要積極開發其他休閑農業項目，深入挖掘文化內涵，提高知名度，以吸引更多游客，提升其對農業產值的拉動作用。

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