长江上游经济区旅游经济联系的空间网络结构特征

张 华 ， 孙 嘉 ， 罗胤晨

(1.重庆财经学院 a.经济学院，b.绿色发展研究院，重庆 401320； 2.青岛理工大学 商学院，山东 青岛 266520)

0 引言

按照大尺度范围划分，长江上游经济区包括四川、重庆、云南和贵州[1]，是西南地区的重要组成部分，是西部大开发、“一带一路”建设、成渝地区双城经济圈建设等国家规划的对象,在国内旅游经济发展中占据重要的地位。区域面积约114万km2，拥有42个5A级旅游景点。2019年旅游人次达336 174.56万人次，旅游收入40 690.38亿元，分别占地区生产总值和第三产业增加值的36.92%和70.57%，旅游业在长江上游经济区经济发展中表现出突出的活力。很多学者对长江上游经济区的旅游空间结构特征进行了研究，如史春云等分析了1997—2005年四川省旅游区域核心-边缘空间格局的演变[2]；彭红松等运用社会网络方法分析了泸沽湖的跨界旅游客流网络结构[3]；陈方等运用网络方法分析了云南省旅游交通网络特征[4]；马晓路等基于散客游记与团队线路分析了川西地区旅游流网络结构特征[5]。但是，目前对长江上游经济区整体的旅游空间结构的分析尚属空白。随着成渝地区双城经济圈的建设，重庆、成都、贵阳三地开行环线动车组列车，进一步缩短了长江上游经济区城市之间的距离。因此，研究长江上游经济区旅游空间结构显得更为迫切。

研究旅游空间结构需要计算各个城市之间的联系强度。在经济学领域，可以用经济联系强度来衡量区域间经济联系程度大小，既可以反映经济中心对周围地区的辐射能力，也可以反映周围地区对经济中心辐射潜能的接受能力[6]。E.J.Taaffe认为，经济联系强度与城市的人口乘积成正比，与城市之间距离的平方成反比[7]。国内外学者在此基础上进行了经济联系强度定量测度的拓展。如王德忠等提出了绝对经济联系强度、相对经济联系强度、最大可能经济联系强度的测度方法[6]。王欣等将“经济联系”拆解为“经济联系潜力”和“现实经济联系”，对经济联系强度计算进行了简化[8]。旅游活动属于经济活动中的重要组成部分，很多学者将此概念及测度方法应用到旅游领域。如王新越等计算山东半岛城市群旅游经济联系强度，分析了其旅游空间结构[9]；王凯等利用改进的旅游经济联系模型，研究武陵山片区旅游经济空间网络结构演化[10]。在长江上游经济区范围内，杨国良等借助旅游经济联系模型分析了四川省各地区之间的旅游经济联系强度和方向[11]；王佳等利用社会网络分析方法分析了成渝城市群旅游经济联系的空间网络特征[12]；朱海艳等通过计算旅游经济联系，分析了云南省入境旅游和国内旅游旅游规模分布及扩散与景区品质的关系[13]。但是，现有的研究依旧缺乏对长江上游经济区整体旅游经济联系强度的分析。长江上游经济区的旅游经济联系已越来越密切，如果能从整体上分析区域旅游经济联系的网络特征，对区域旅游将有一定的借鉴性。因此，本研究采用社会网络分析法对长江上游经济区47个市州旅游经济联系强度的空间结构进行分析。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

研究区域包括云南、贵州、四川和重庆下辖的47个地级市、自治州，根据数据的可得性确定的时间范围为2014年和2019年。

1.2 数据来源

数据主要来源于2014年和2019年云贵川渝四省市47个市州《国民经济和社会发展统计公报》，个别缺失数据来源于省级及市级统计年鉴、《中国区域经济统计年鉴》以及各级政府官网。

1.3 研究方法

1.3.1旅游经济联系强度模型。由于长江上游经济区各个市州之间的距离较大，考虑到距离对旅游经济联系强度的影响，采用距离的1次方计算旅游经济联系强度，模型如下：

式中：Rij为城市i和城市j之间的旅游经济联系强度；Pi和Pj分别为城市i和城市j的旅游总人次(万人次)；Vi和Vj分别为城市i和城市j的旅游总收入(亿元)；Dij为城市i行政中心到城市j行政中心公路通行时间最短的距离(km)，通过百度地图获取。

1.3.2社会网络分析方法。社会网络分析方法源于图论，可以通过画图展现网络中节点的分布，还可以通过计算相关指标来分析整个网络的结构以及各个节点在网络中的作用。本研究采用该方法分析长江上游经济区旅游经济联系的空间网络密度、中心度、核心-边缘结构和结构对等性。① 网络密度。网络密度是指网络中各个节点之间联系的紧密程度，网络密度越大，网络中各个节点的紧密程度越高。② 中心度。在网络模型中，用中心度衡量一个节点在网络中的重要性，包括点度中心度、中间中心度和接近中心度3种性质截然不同的中心度[14]。点度中心度以节点的度数为基础，衡量一个节点与其他节点的潜在交往能力。中间中心度以“中间人”概念为基础，被L.C.Freeman定义为一个节点落于任意两个节点的最短连接线上的概率，用来衡量一个节点控制其他节点之间交流效果的能力[15]。接近中心度以“邻近”为基础，是指一个节点离其他节点越近，它与其他节点直接交流的能力就越强，也就越具有中心性。③ 核心-边缘结构分析。核心-边缘结构分析可以反映网络中哪些节点处于核心区，哪些节点处于边缘区，并找到核心区与边缘区之间的内在联系[16]。④ 结构对等性分析。在网络关系中，如果两个行动者相互替代之后不改变整个网络的结构，就认为这两个行动者是结构对等的[16]。

2 结果与分析

2.1 旅游经济联系强度分析

利用经济联系强度模型计算2014年和2019年47个市州的旅游经济联系强度，并在ArcGIS 10.2软件中用自然间断点分级法将2019年旅游经济联系强度分成5级，其范围为(0.01，72.99)，1级联系有6条，2级联系有26条，3级联系有42条，4级联系有137条，5级联系有870条。2014年旅游经济联系强度的范围为(0.001，15.31)，根据2019年旅游经济联系强度的自然间断点分级，则1级联系有0条，2级联系有1条，3级联系有1条，4级联系有30条，5级联系有1 049条。由于5级联系条数太多导致无法进行直观分析，仅呈现1～4级联系(图1)。

2014年和2019年前4级联系基本上都是以重庆和成都为中心，直观上形成了以两城市为双核心的网络结构，且两城市之间的联系是最强的，因为成都和重庆是长江上游经济区、成渝地区双城经济圈建设的双核心，旅游经济体量大，联系紧密，随着高铁的开通，城市之间的联系更加频繁。此外，2019年除重庆和成都以外，贵阳、遵义、黔南、昆明等地与其他城市的联系也大幅增强，整个网络呈多节点强联系的网络结构。据此可知2019年网络结构相比2014年发生了较大变化。

图1 2014年和2019年长江上游经济区旅游经济联系强度网络

2.2 旅游经济联系的空间网络结构分析

为反映出网络的特征，将旅游经济联系强度转换成0～1变量。经多次实验，切点值选为0.05，即旅游经济联系强度值大于等于0.05的设为1，小于0.05的设为0。如此，在47个节点的网络中，2014年有588条连线，2019年有1 049条连线。

2.2.1网络密度和节点结构分析。利用UCINET 6软件计算整个网络的密度，2014年为0.543 9，2019年为0.970 4，说明2019年网络中各个点的联络紧密程度比2014年更高。

计算相对点度中心度、相对接近中心度和相对中间中心度(表1)。2019年和2014年相比，3种中心度的标准差系数均更小，即47个市州的3种中心度均更加集中，表明2019年各个市州在网络中的作用更加均匀；2019年拥有最大中心度的城市包括成都、重庆、昆明、贵阳、遵义等15个，而2014年只有昆明、成都和重庆，说明2019年有更多的市州处于网络中心位置，承担与其他城市直接交流并传递信息的作用。总的来说，2019年整个网络结构更加稳定。

此外，2019年仅有3个市州的3种中心度均低于平均值，而2014年有21个市州，这些市州与其他市州直接交流的能力弱，处于被其他市州控制的状态，且无法或几乎无法影响其他城市之间的交流，其中迪庆和怒江是2014年和2019年均有的市州，阿坝是2019年独有的。按照点度中心度排名，阿坝州从2014年的26名降到2019年的45名。究其原因，其距离大多数市州都较远，且2019年旅游人次虽然较2014年有所上升，但旅游总收入略有下降，而2019年其他46个市州的旅游总收入和旅游人次较2014年均有所上升。

2.2.2网络空间结构分析。利用UCINET 6软件进行核心-边缘模型分析和结构对等性分析。

① 核心-边缘模型。通过各种子模型的对比，2014年和2019年均选择核心-边缘缺失模型[16]。2014年模型拟合优度为0.749，2019年为1.000；2014年密度矩阵中核心成员之间的密度为0.860，边缘成员之间的密度为0.052；2019年密度矩阵中核心成员之间的密度为1.000，边缘成员之间的密度为0.656，表明两个年度47个市州之间均存在比较明显的核心-边缘关系。

2014年有29个市州属于核心区域，18个市州属于边缘区域，而2019年有45个市州属于核心区域，仅阿坝和怒江属于边缘区域(表2)。这进一步表明2019年各个市州的联系较2014年更加紧密，绝大多数市州在网络中都担任重要的角色。

② 结构对等性分析。利用CONCOR法对2014年的网络进行结构对等性分析，将47个市州分为8个模块时，拟合优度为0.602，拟合效果较好，每一模块内的成员存在较高程度上的结构对等性，即每个模块中的城市在整个网络中处于较高相似度的位置，在一定程度上可以相互替代。如模块1中的昆明、重庆和成都均是网络中的核心点，3种中心度都很高，从网络结构的角度而言，它们相互替代之后并不会影响整个网络的结构。

表1 2014年和2019年 长江上游经济区旅游经济联系网络中心度

表2 2014年和2019年长江上游经济区旅游经济联系网络核心-边缘结构Tab.2 Core-periphery structure of urban tourism economic connection in the Yangtze-up Economic Region in 2014 and 2019

此外，构建结构对等性分析结果中密度矩阵的“像”，并画成简化图(图2)。从图2(1～8为模块)可以清晰看出各个模块包含哪些城市，以及各个模块是否存在联系。如2014年所有模块都与模块1和模块2有紧密的联系，因为模块1和模块2中包括昆明、成都、重庆、贵阳和遵义，它们是网络中的主要核心点，具有很强的结构对等性，对于其他城市，它们充当了起点、中转站、终点的角色；模块8仅仅与模块1和模块2联系，因为模块8中的城市中心度低，且处于网络边缘。

利用CONCOR法对2019年的网络进行结构对等性分析，将47个市州分为4个模块时，拟合优度为1.000，即每一模块内的成员存在非常高的结构对等性。通过做像矩阵简化图可以看出，与2014年不同的是，2019年更多的城市被分到同一模块中，如模块2包含15个城市，模块4包含29个城市。再一次说明2019年的网络结构和2014年相比发生了很大的变化，更多的市州在网络中承担着相同的作用。因此，它们相互之间会存在较大的竞争，需要进一步思考如何开发差异化的旅游产品并开展差异化的旅游服务。

图2 2014年和2019年长江上游经济区旅游经济网络结构对等性像矩阵简化图

2.2.3角色分析。基于以上的分析，结合A.A.Lew等对旅游目的地角色的五类划分[17]，参考朱冬芳等[18]和于洪雁等[19]的做法，将长江上游经济区47个市州划分为5种类型。

① 核心旅游地。2014年和2019年网络中的核心旅游地均为重庆和成都，是中心度、核心度最高的城市，它们处于网络的中心，兼具单目的地旅游地、门户旅游地、交通枢纽、终点旅游地、中间旅游地的角色，是成渝地区双城经济圈的核心，旅游吸引力强，辐射能力强，是长江上游经济区的旅游中心。

② 次核心旅游地。次核心旅游地的中心度、核心度仅次于核心旅游地，旅游吸引力、辐射能力略弱于区域核心旅游地。2014年网络中的次核心旅游地为昆明、贵阳、遵义，2019年为贵阳、遵义、黔南和昆明。

③ 重要旅游地。重要旅游地具有较高的中心性和核心度，一方面自身旅游吸引力较强，另一方面与其他旅游地之间的联系紧密。2014年重要旅游地为乐山、黔南、黔东南、安顺、毕节、丽江、宜宾、大理、凉山，2019年为安顺、红河、楚雄、大理、丽江、保山、德宏、毕节、黔东南、南充、乐山、宜宾、遂宁。

④ 一般旅游地。一般旅游地具有较低的中心度或较低的核心度，与网络中其他旅游点的联系较少。但是，或许是单目的地旅游地，只是由于距离的原因仅与核心旅游地和次核心旅游地有较强的联系。2014年的一般旅游地包括绵阳、资阳、泸州、自贡、眉山、南充、遂宁、广安、广元、雅安、内江、阿坝、铜仁、德阳，2019年包括绵阳、泸州、广安、铜仁、眉山、德阳、自贡、内江、雅安、广元、达州、黔西南、六盘水、资阳、曲靖、巴中、昭通、凉山、玉溪、甘孜、西双版纳、文山、攀枝花、普洱、临沧。

⑤ 边缘旅游地。边缘旅游地具有很低的中心性和网络核心度，与其他旅游地联系很少。有些旅游点本身处于网络边缘地区，有些旅游点本身旅游资源相对匮乏，导致其与其他旅游点之间的联系弱。2014年边缘旅游地包括红河、玉溪、达州、黔西南、攀枝花、巴中、楚雄、西双版纳、曲靖、昭通、甘孜、六盘水、保山、迪庆、德宏、普洱、文山、临沧、怒江，2019年包括阿坝、迪庆、怒江。

3 结论与启示

3.1 结论

(1)和2014年相比，2019年长江上游经济区各个市州的旅游经济联系更多，联系强度更高，整个网络呈多节点强联系的网络结构。

(2)2019年各个市州在网络中的中心度差异较2014年小，即作用更加均匀，大多数市州在网络中的角色都得到了提升，整个网络结构更加稳定，基本形成以成都和重庆为核心点，贵阳、遵义、黔南和昆明为次级核心点带动整个区域旅游业发展的态势。

(3)2019年阿坝州在网络中的中心度较2014年下降，需要寻找自身旅游发展存在的问题；2019年很多市州在网络中存在较高程度的结构对等性，为避免相互之间形成替代，需要进一步思考如何开发差异化的旅游产品和开展差异化的旅游服务。

3.2 启示

长江上游经济区地处我国西南腹地，属于我国的第一和第二级阶梯，具有独特的地理条件，大江大河贯穿其中，陆域边疆绵亘延长，多个少数民族簇拥其间。因此，拥有丰富的旅游自然和人文资源，且种类齐全。随着多条高铁如成贵高铁、渝贵高铁、蓉昆高铁等的开通，还有多条高速公路、航线的相继实现，很多旅游点之间的旅游经济联系有所增强，如成都-重庆，重庆-贵阳跨省联系，贵阳-遵义和昆明-大理的城际交通。在一定程度上打破了省市行政区划对旅游发展的限制，但还有很多旅游地虽然有优质旅游资源，由于位置偏远，交通不发达，在整个网络中仅与核心旅游地产生联系，很难和其他旅游地联系起来产生规模效应，如阿坝、迪庆等。此外，有些旅游地虽然离核心旅游点较近，但由于缺乏优质旅游资源或旅游资源与其他地区类似而缺乏吸引力，导致旅游综合水平低，如昭通、雅安、德阳等。据此，从旅游产品设计、线路规划和道路交通，营销推广提出建议：(1)产品设计应各具特色。长江上游经济区的民族风情浓厚，边境旅游、红色旅游、宗教旅游、遗产旅游、黑色旅游等都突出各自的个性，有利于其在旅游市场发挥重要作用。(2)线路规划和道路交通改善。有些地区因为交通闭塞，很难吸引游客的关注，因此，在线路设计上可以考虑强势城市带动弱势城市的方式，如成都+甘孜。另外，游客吸引得进去，也要散得开，城市内部交通的改善会提升旅游基础设施水平，也是发展旅游的基础条件。(3)营销推广。每个城市可以依据自身特质进行营销推广，也可以以省级为单位组团推出本地的旅游形象，甚至可以跨省域合作，如大香格里拉区的整体营销。具体操作可以进行探索和实践。