肖建雄,何德艷

(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025)

1 引言

旅游業(yè)對(duì)中國(guó)各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有很強(qiáng)的帶動(dòng)性，對(duì)已經(jīng)從高速發(fā)展階段進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段的中國(guó)經(jīng)濟(jì)具有重要意義。2019年國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)相比2010年增長(zhǎng)186%，達(dá)到601000萬(wàn)人；2019年國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)相比2010年增長(zhǎng)355%，達(dá)到57251億元。通過(guò)對(duì)中國(guó)各省份旅游價(jià)值的量化，探尋各省份間是否存在旅游引力關(guān)系，有助于分析我國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本格局，了解旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展是否存在不平衡性，為下一步旅游戰(zhàn)略的制定提供參考建議。

國(guó)外學(xué)者針對(duì)旅游空間的研究主要針對(duì)旅游目的地網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[1,2]、旅游企業(yè)之間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[3]。國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)旅游空間的研究多以部分重點(diǎn)省市為研究對(duì)象，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法、GIS空間分析方法等進(jìn)行研究[4～8]；對(duì)于中國(guó)省域旅游經(jīng)濟(jì)空間，王俊等[9,10]采用優(yōu)化的萬(wàn)有引力模型確定省域旅游經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)關(guān)系并以此構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及其效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)及其影響因素進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)旅游經(jīng)濟(jì)空間馬太效應(yīng)明顯、并找到了可能對(duì)旅游經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)帶來(lái)影響的變量；王兆峰等[11]運(yùn)用DEA方法量化中國(guó)省域旅游效率并構(gòu)建相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)，研究其結(jié)構(gòu)演化和影響因素。

綜上所述，對(duì)中國(guó)旅游經(jīng)濟(jì)空間網(wǎng)絡(luò)的研究未涉及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化特征，同時(shí)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素的研究也未對(duì)比多年的變化。據(jù)此，本文對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化特征進(jìn)行探究，同時(shí)運(yùn)用QAP方法分析、對(duì)比歷年可能影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的因素。

2 旅游引力網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文中旅游引力網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，以中國(guó)內(nèi)陸各省級(jí)行政區(qū)(后簡(jiǎn)稱(chēng)為省份)作為節(jié)點(diǎn)，通過(guò)修正的萬(wàn)有引力模型計(jì)算各省份間的引力數(shù)值，建立引力數(shù)值矩陣，并轉(zhuǎn)換為引力關(guān)系矩陣。

2.1 修正的萬(wàn)有引力模型

本文運(yùn)用修正的萬(wàn)有引力模型量化省份間的旅游引力，優(yōu)化后的萬(wàn)有引力模型如下：

(1)

式(1)中，Yij表示i省份對(duì)j省份的旅游吸引力數(shù)值；Kij表示i省份對(duì)j省份的引力系數(shù)，其中Ri表示i省份相應(yīng)年份5A、4A、3A景區(qū)數(shù)量之和；Pi表示i省份相應(yīng)年份的旅游人數(shù)；Ti表示i省份相應(yīng)年份的旅游收入；Pi表示i省份相應(yīng)年份的GDP總額；Dij表示省份i、j之間的距離；gi表示i省份相應(yīng)年份的人均GDP。

王俊等在構(gòu)建萬(wàn)有引力模型時(shí)[9,10]，僅考慮5A、4A景區(qū)數(shù)量，本文考慮近年來(lái)自媒體及短視頻平臺(tái)的興起，許多小眾旅游景點(diǎn)逐漸受到人們的關(guān)注，因此，本文在量化旅游引力時(shí)，將各省3A景區(qū)數(shù)量考慮在內(nèi)。

2.2 引力關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化為旅游引力網(wǎng)絡(luò)

引力數(shù)值矩陣通過(guò)式(1)計(jì)算得到，將各元素與其行平均值進(jìn)行比較，轉(zhuǎn)化為旅游引力網(wǎng)絡(luò)。大于等于其行平均值的賦值為1，表示該行省份對(duì)該列省份具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)意義下的旅游引力；其余賦值為0，表示該行省份對(duì)該列省份不具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)意義下的旅游引力。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中各省份GDP數(shù)值、人均GDP數(shù)值采自于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，旅游人數(shù)、旅游收入、A級(jí)景區(qū)數(shù)量采自于各省相應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒，樣本時(shí)間跨度均為2011～2018年。

3 旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化特征分析

對(duì)旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析，能夠發(fā)現(xiàn)省域間旅游格局的發(fā)展及變化趨勢(shì)，有助于進(jìn)一步了解中國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的薄弱環(huán)節(jié)。

3.1 網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)

本文使用網(wǎng)絡(luò)密度、平均距離和凝聚力作為整體網(wǎng)絡(luò)特征的量化指標(biāo)。

(1)網(wǎng)絡(luò)密度。網(wǎng)絡(luò)密度表示網(wǎng)絡(luò)中旅游引力關(guān)系數(shù)量與理論上可容納關(guān)系數(shù)量的上限之比。網(wǎng)絡(luò)密度越大，說(shuō)明各省份間存在的旅游引力關(guān)系越多。對(duì)于上述所構(gòu)建的有向無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)，其公式為：

(2)

式(2)中，D表示網(wǎng)絡(luò)密度，M表示網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的旅游引力關(guān)系數(shù)量，N表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

(2)平均距離。平均距離指網(wǎng)絡(luò)中每對(duì)節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的平均值。平均距離越小，說(shuō)明旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越緊密。

(3)凝聚力。凝聚力體現(xiàn)了每3個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)的緊密程度。凝聚力越大，說(shuō)明存在相對(duì)明顯的“抱團(tuán)”現(xiàn)象。

結(jié)果如表 1所示。表中數(shù)據(jù)顯示：網(wǎng)絡(luò)密度總體偏低，自2011年開(kāi)始，存在小幅上升?；セ菪源嬖谝欢ǔ潭鹊牟▌?dòng)，總體保持穩(wěn)定。在2012～2014年期間，互惠性數(shù)值累計(jì)增幅達(dá)到9.46%，并于2014年互惠性到達(dá)最高峰值。網(wǎng)絡(luò)的平均距離自2011年開(kāi)始，總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在2015年其下降幅度最大。凝聚力自2011年開(kāi)始平穩(wěn)下降，“抱團(tuán)”現(xiàn)象有所降低。

表1 歷年網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)分析結(jié)果

綜上所述，我國(guó)旅游引力網(wǎng)絡(luò)密度較低，旅游產(chǎn)業(yè)存在巨大發(fā)展?jié)摿Γ痪W(wǎng)絡(luò)平均距離下降說(shuō)明部分之前不存在吸引關(guān)系的省份相互之間建立了吸引關(guān)系；2014年之后，網(wǎng)絡(luò)凝聚力明顯下降，網(wǎng)絡(luò)中“小團(tuán)體”現(xiàn)象逐漸減弱。

3.2 旅游引力網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)

本文通過(guò)塊模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重排，將其劃分為新的“子群體”[12]。塊模型的計(jì)算利用UCINET軟件中CONCOR方法完成[13,14]。設(shè)置最大劃分深度為2，收斂條件為0.1，最大迭代次數(shù)為25，將旅游引力網(wǎng)絡(luò)劃分成4塊，得到密度矩陣；其后將密度矩陣與當(dāng)年網(wǎng)絡(luò)的密度進(jìn)行比較，大于網(wǎng)絡(luò)密度的賦值為1，其余為0，由此轉(zhuǎn)化為成像矩陣。2011年和2018年像矩陣可視化如圖 1所示。旅游引力網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)演化分析如下。

圖1 2011年、2018年網(wǎng)絡(luò)像矩陣可視化

(1)2011～2013年，板塊呈現(xiàn)以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和地域?yàn)閯澐值奶攸c(diǎn)。第一板塊為北京、天津、內(nèi)蒙古，屬華北地區(qū)高經(jīng)濟(jì)水平省份；第二板塊為江蘇、廣東、上海、浙江，屬華沿海區(qū)高經(jīng)濟(jì)水平省份；第三板塊以吉林、遼寧等東北地區(qū)省份為主；第四板塊以江西、湖南等長(zhǎng)江沿線及以西南地區(qū)省份為主。板塊間以第一板塊、第二板塊為中心，呈現(xiàn)雙中心化趨勢(shì)。

(2)2014～2018年，板塊呈現(xiàn)以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為主的劃分特點(diǎn)，地域影響逐漸減弱。2014～2015年，第一板塊成員以江蘇、北京、天津、內(nèi)蒙古等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平居于前列的省份為主。被劃分為第一板塊；福建、廣東、浙江被劃分為第二板塊；第三板塊、第四板塊成員基本保持不變。2016～2018年，第一板塊成員變?yōu)楫?dāng)年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位列前四的北京、天津、江蘇、上海；廣東、浙江、福建當(dāng)年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位列其后劃分為第二板塊；內(nèi)蒙古由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平降低，與東北地區(qū)省份一起劃分為第三板塊。板塊間以第一板塊為中心，呈現(xiàn)以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為主導(dǎo)的中心化趨勢(shì)。

4 旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素分析

本文使用QAP回歸[15]研究中國(guó)旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素。

4.1 變量選取

本文考慮到各省份對(duì)外界的旅游價(jià)值與該省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、擁有的旅游資源及抵達(dá)該省的出行成本存在一定關(guān)聯(lián)，故選取各省份GDP數(shù)值、航空進(jìn)出港人數(shù)、旅客周轉(zhuǎn)量、游客總?cè)藬?shù)、4A5A景點(diǎn)數(shù)量、與其它省份接壤與否作為本文的解釋變量。其中除接壤變量為0-1矩陣外，其余變量均采用進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)計(jì)算省份間的差值，構(gòu)建差值矩陣。

QAP方法中使用的各省份GDP數(shù)值、旅客周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)采自于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，接壤數(shù)據(jù)根據(jù)中國(guó)地圖獲取得到，航空進(jìn)出港人數(shù)根據(jù)中國(guó)民用航空局公布的《民航機(jī)場(chǎng)生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》統(tǒng)計(jì)而得，游客總?cè)藬?shù)、4A5A景點(diǎn)數(shù)采自于各省相應(yīng)年份統(tǒng)計(jì)年鑒。

4.2 QAP回歸模型構(gòu)建

本文將中國(guó)各省之間的旅游引力關(guān)系數(shù)據(jù)作為因變量，選擇GDP、各省每年進(jìn)出港人數(shù)、旅客周轉(zhuǎn)量、接納的游客總?cè)藬?shù)、4A5A景點(diǎn)數(shù)以及各省之間接壤與否作為解釋變量，以此構(gòu)建QAP回歸模型，模型如下：

Y=f(GDP,HAR,TUR,TOU,SCE,BOU)

(3)

4.3 實(shí)證分析

根據(jù)QAP回歸模型，利用UCINET軟件進(jìn)行5000次隨機(jī)置換，結(jié)果如表 2所示，表中數(shù)字代表各變量的回歸系數(shù)。

表2 QAP回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示，2011～2018年，省份間是否接壤、航空進(jìn)出港人數(shù)差值兩個(gè)變量的回歸系數(shù)均通過(guò)了顯著性水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)；2011～2016年GDP差值變量回歸系數(shù)通過(guò)了顯著性水平為0.05的顯著性檢驗(yàn)，但2017、2018年該變量的回歸系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；2011～2015年游客總量變量均通過(guò)顯著性水平為0.1的顯著性檢驗(yàn)，但同在2016～2018年里回歸系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；旅客周轉(zhuǎn)量變量?jī)H在2011、2012、2014年通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，4A5A景點(diǎn)變量?jī)H在2011年通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

據(jù)2011年的QAP回歸分析結(jié)果顯示，所有變量均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在2011年這幾個(gè)變量均對(duì)旅游引力網(wǎng)絡(luò)的建立存在一定影響。其中GDP差值、是否接壤、航空進(jìn)出港人數(shù)差值變量回歸系數(shù)均為正，說(shuō)明兩省間接壤、GDP差值以及航空進(jìn)出港人數(shù)差值相差越大越能促進(jìn)省份間旅游關(guān)系的形成；旅客周轉(zhuǎn)量差值、游客數(shù)量差值兩個(gè)變量回歸系數(shù)均為負(fù)，說(shuō)明旅客周轉(zhuǎn)量差值越大、省份間每年游客數(shù)量差值越大兩省間越不容易建立旅游關(guān)系。

在所有影響因素中，航空進(jìn)出港差值變量對(duì)旅游引力網(wǎng)絡(luò)的影響最大，能較大程度上決定省份間的是否存在吸引關(guān)系；自2017年開(kāi)始，GDP差值變量不再對(duì)省份間的吸引關(guān)系產(chǎn)生影響。

綜上所述，2011～2018年期間對(duì)我國(guó)旅游引力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)存在明顯影響的變量逐漸減少，到2018年僅有接壤與否變量、航空進(jìn)出港人數(shù)差值變量對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化存在影響，二者均屬出行成本范疇，說(shuō)明旅客對(duì)出行成本的重視程度越來(lái)越高，而對(duì)旅游目的地的旅游資源及旅游人氣關(guān)注度越來(lái)越低。

5 總結(jié)與建議

5.1 結(jié)論

網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)分析結(jié)果顯示，我國(guó)旅游引力密度均較低，且存在一定程度上的抱團(tuán)情況，說(shuō)明旅游業(yè)具有較大的提升潛力，可增強(qiáng)各“小團(tuán)體”間旅游的往來(lái)。

社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析結(jié)果顯示，以2014年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，在2014年之前，旅游引力網(wǎng)絡(luò)以第一、二板塊成員為中心，第一、二板塊成員的劃分同時(shí)受到了地理因素與經(jīng)濟(jì)水平雙因素影響，但在2014年之后，這種雙因素影響逐漸轉(zhuǎn)化成單因素影響， 即板塊成員的劃分突破了地域限制，僅受到經(jīng)濟(jì)水平的影響，這與我國(guó)高鐵網(wǎng)絡(luò)基本建成時(shí)間相吻合。高鐵網(wǎng)絡(luò)的延伸，使得旅客出行的便利程度有了極大的提高，為更多省份間旅游關(guān)系的建立提供了機(jī)會(huì)。

QAP分析結(jié)果顯示，省份間接壤與否和航空進(jìn)出港人數(shù)的差異是省份間是否存在關(guān)系的重要影響因素，省份間接壤、航空進(jìn)出港人數(shù)差異較大均有利于旅游引力關(guān)系的建立，說(shuō)明旅客對(duì)出行成本的重視程度越來(lái)越高。

5.2 建議

綜合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)分析結(jié)論發(fā)現(xiàn)，我國(guó)旅游資源存在向高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平省份傾斜的情況，為促進(jìn)我國(guó)旅游產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展，消除地區(qū)不平衡性，對(duì)處于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置的省份應(yīng)提高對(duì)旅游產(chǎn)業(yè)的重視程度，加強(qiáng)旅游資源的開(kāi)發(fā)與建設(shè)，提高自身旅游競(jìng)爭(zhēng)力。

綜合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素分析結(jié)論發(fā)現(xiàn)，出行成本對(duì)省份間是否存在引力關(guān)系起到了最重要的影響，省份鄰近、航空運(yùn)輸發(fā)達(dá)均會(huì)降低出行的時(shí)間成本，有利于旅游引力關(guān)系的建立。各省份可以提高與鄰近省份陸上交通的運(yùn)輸能力以及提高與其余省份航空交通運(yùn)輸能力，以提升自身旅游競(jìng)爭(zhēng)力。