馬麗君，劉 聰

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

0 引言

主題公園作為一種新興的城市旅游吸引物，因其強(qiáng)大的引流和“吸金”能力，成為各城市投資的熱點。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前中國擁有近3 000家主題公園。國外關(guān)于主題公園的研究主要集中在主題公園游客流動模式分析[1]、游客行為[2，3]、游客路線選擇[4]和游客體驗[5]等方面。國內(nèi)相關(guān)研究主要集中在主題公園游客體驗評價與滿意度[6，7]、品牌關(guān)系塑造[8]、資源要素[9]、客流時空分布[10]等方面。迪士尼樂園是全世界最具知名度和人氣的主題公園，一直以來都是國內(nèi)外學(xué)者研究主題樂園的重要對象[11-13]。上海迪士尼作為迪士尼樂園的全球第6家主題樂園，于2016年6月16日正式開園，是中國內(nèi)地首座迪士尼主題樂園。據(jù)主題娛樂協(xié)會TEA和AECOM聯(lián)合發(fā)布的榜單顯示，2019年上海迪士尼樂園接待游客1 121萬人次，游客接待量在2019年全球主題樂園中排名第10，截止到2019年6月，上海迪士尼樂園已實現(xiàn)接待游客旅游8 300萬人次，實現(xiàn)旅游收入超過400億人民幣。巨大的商業(yè)價值使其從建園之初就引發(fā)了學(xué)術(shù)研究的熱潮。相關(guān)研究包括客源市場空間結(jié)構(gòu)預(yù)測[14]、主題公園旅游者旅游動機(jī)及差異研究[15]、迪士尼開業(yè)前后的上海旅游流網(wǎng)絡(luò)對比分析[16]、上海迪士尼國內(nèi)旅游流地理分布與流動特征[17]等方面。

縱觀國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，相關(guān)研究已取得了一定的進(jìn)展，為本研究提供了一定的理論支撐和方法借鑒。但是關(guān)于主題公園對區(qū)域旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響的研究較少，且相關(guān)研究多采用問卷調(diào)查或網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)，樣本量較少，很難全面反映旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。長江三角洲城市群(以下簡稱“長三角”)是“一帶一路”與長江經(jīng)濟(jì)帶的重要交匯地帶，國務(wù)院批復(fù)的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》將長三角的范圍確定為江浙滬皖26個城市。2010年以來，長三角已經(jīng)發(fā)展成長江經(jīng)濟(jì)帶的引領(lǐng)者，是中國城鎮(zhèn)化基礎(chǔ)最好的地區(qū)之一。本文收集2015年6月至2017年6月長三角國內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度流量及流向數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，分析上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的異同，揭示迪士尼開業(yè)對長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的影響。以期為深化主題公園建設(shè)對區(qū)域旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響研究，促進(jìn)長三角旅游發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度即百度搜索指數(shù)，指人們對某一事物的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注程度，游客網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是游客在出游前對旅游目的地檢索的痕跡，是游客出游的一種體現(xiàn)和預(yù)兆，前人已有大量研究表明，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度與旅游流之間存在密切的正相關(guān)關(guān)系[18-20]，并被大量應(yīng)用于旅游需求的研究中[21-23]。

本文依托百度指數(shù)，利用python語言編寫程序，收集上海迪士尼開業(yè)前后一年(2015年6月至2017年5月)，長三角26個城市之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為旅游流的流量和流向數(shù)據(jù)，用于分析長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。A級景區(qū)是一個地區(qū)旅游發(fā)展的重要依托，是游客出游選擇的主要對象。因此在依托百度指數(shù)檢索網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)時將采用的關(guān)鍵詞分為2類：一類是長三角所有A級景區(qū)名稱(A級景區(qū)名錄來源于研究區(qū)內(nèi)各省市文化和旅游廳)，經(jīng)反復(fù)測驗，去除未收錄在百度指數(shù)平臺中的景區(qū)和重復(fù)或指代不明的景區(qū)后，可作為關(guān)鍵詞的景區(qū)總數(shù)為342個，另外“上海迪士尼”雖未收錄到A級景區(qū)名錄，但由于其特殊影響力，本文將其納為關(guān)鍵詞；第二類是“城市名稱+旅游”以及“城市名稱+景點”以增加數(shù)據(jù)的可信度。上海迪士尼于2016年6月17日開業(yè)，由于網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度相對實際旅游流具有短期的前兆效應(yīng)[24]，取2015年6月至2016年5月的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)構(gòu)建上海迪士尼開業(yè)前長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，2016年6月至2017年5月的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)構(gòu)建上海迪士尼開業(yè)后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1.2 研究方法

社會網(wǎng)絡(luò)是用來研究一個社會中成員及它們之間關(guān)系的集合。本研究采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析，各城市是網(wǎng)絡(luò)中的點，各城市之間的國內(nèi)旅游流空間關(guān)聯(lián)關(guān)系就是網(wǎng)絡(luò)中的線。本文主要從個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩個層面展開分析，其中個體網(wǎng)絡(luò)主要以單個城市作為分析主體，通過網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、中心度和結(jié)構(gòu)洞等指標(biāo)進(jìn)行分析。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模用來衡量長三角各城市與其它城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中關(guān)聯(lián)的關(guān)系數(shù)量；中心度是用來衡量長三角各城市聯(lián)系的緊密程度，包括度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度3個指標(biāo)；結(jié)構(gòu)洞是用來衡量長三角各城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中的影響力，分為有效規(guī)模、效率和限制度3項指標(biāo)。

整體網(wǎng)絡(luò)是對長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)的整體分析，著重分析了整體網(wǎng)密度、中心勢、核心—邊緣模型和塊模型等方面特征，其中，整體網(wǎng)密度主要用于反映整體網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的緊密程度；中心勢用來衡量長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心化程度和總體協(xié)同程度，包括度數(shù)中心勢和中間中心勢，數(shù)值越大網(wǎng)絡(luò)中心化程度越高，發(fā)展越不均衡；核心—邊緣模型主要用于分析各城市在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的核心地位和邊緣地位，本文以關(guān)系密度為標(biāo)準(zhǔn)建立了核心—邊緣模型，關(guān)系密度高的塊為核心區(qū)，密度低的塊為邊緣區(qū)；塊模型又稱像矩陣，主要用于表示長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部關(guān)系緊密的城市之間的相互關(guān)系，塊模型分為雙向溢出模塊、主受益模塊、主溢出模塊、經(jīng)紀(jì)人模塊(表1)[25]。本文依托網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，利用Ucinet 6.0軟件，對長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的個體網(wǎng)和整體網(wǎng)進(jìn)行了分析。

表1 塊模型的4種位置類型

2 上海迪士尼開業(yè)前后長三角國內(nèi)旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

2.1 上海迪士尼開業(yè)前長三角國內(nèi)旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

統(tǒng)計2015年6月至2016年5月長三角各城市間旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)，從引入量來看，上海是長三角中旅游吸引力最大的城市，旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度引入量超過1 500萬人次，其次依次為蘇州、杭州和南京，引入量均超過了1 000萬人次，是長三角重要的旅游目的地。泰州、馬鞍山、南通、鹽城和銅陵等5個城市旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度引入量均小于100萬人次，是長三角中較冷門的旅游目的地，旅游吸引力不足。從旅游流溢出來看，上海居民出游意愿最強(qiáng)烈， 旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度溢出人數(shù)超過了1 500萬人次，其次是蘇州和杭州，旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度溢出超過了1 000萬人次，是長三角重要的旅游客源地。銅陵和池州居民出游意愿最低，是長三角中僅有的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度流出量小于100萬人次的兩個城市。上海、南京、蘇州、杭州、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、安慶、池州和宣城等12個城市旅游流引入大于溢出，其它14個城市旅游流引入小于溢出。

26個城市理論上存在650條旅游流流向數(shù)據(jù)，實際存在639條數(shù)據(jù)，即長三角一共存在639個旅游流關(guān)系，占理論值650條旅游流的98.3%。26個城市旅游流聯(lián)系非常緊密，無獨立發(fā)展的城市，各城市間均存在旅游流引入和流出。上海和蘇州以及上海和杭州是長三角旅游聯(lián)系最強(qiáng)的兩個城市對，共有5條旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度超過150萬人次，有20條旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度超過100萬人次。建立旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度引入和流出矩陣，并借助ArcGIS 10.7分析上海迪士尼開業(yè)前長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)閾值為0時，有639個旅游流段，網(wǎng)絡(luò)密度為98.3%，旅游流網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度非常高。當(dāng)閾值為4萬人次時，網(wǎng)絡(luò)中的旅游流線段為416條，網(wǎng)絡(luò)密度為64%，此時旅游流線段數(shù)量適宜，可以避免線段過多產(chǎn)生重合導(dǎo)致核心節(jié)點不突出。故本文選擇4萬人次作為閾值，繪制上海迪士尼開業(yè)前長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，節(jié)點越大表示連接度越高，與之有旅游流連接的城市越多(圖1)。

圖1 閾值為4萬人次的上海迪士尼開業(yè)前長三角國內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度流量流向空間示意圖

2.2 上海迪士尼開業(yè)后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

利用2016年6月至2017年5月長三角各城市間旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度數(shù)據(jù)建立上海迪士尼開業(yè)后的旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，長三角城市群有關(guān)上海迪士尼的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度達(dá)315萬人次，成為長三角地區(qū)旅游流強(qiáng)度僅次于烏鎮(zhèn)的旅游景區(qū)。上海迪士尼開業(yè)后，無錫、常州、鹽城、揚(yáng)州、杭州、寧波、湖州、紹興、舟山、臺州、合肥和蕪湖等12個城市的旅游流引入相對上海迪士尼開業(yè)前有所增加，其它城市旅游流引入反而減少。上海、南京、鹽城、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、嘉興、湖州、紹興、金華、臺州、馬鞍山、滁州和池州等14個城市旅游流溢出增加，其它城市旅游流溢出減少。隨著上海迪士尼開業(yè)，上海向長三角其它城市的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度溢出上漲22.61萬人次，而引入其它城市的旅游流網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度溢出反而下降了34.52萬人次，而上海引入全國其它所有城市的旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度上漲了49.43萬人次，說明隨著上海迪士尼開業(yè)，更多長三角以外地區(qū)的游客涌入上海旅游，對長三角區(qū)域游客產(chǎn)生了擠出效應(yīng)，空間距離較近的長三角地區(qū)游客產(chǎn)生了排擠作用，使得長三角地區(qū)的游客流向上海以外的其它城市。各城市在長三角中所處地位不變，上海、南京、蘇州、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、安慶、池州和宣城等11個城市旅游流引入大于溢出，其它15個城市旅游流引入小于溢出，杭州旅游流由凈引入變成了凈溢出。

26個城市理論上存在650條旅游流流向數(shù)據(jù)，實際存在636條數(shù)據(jù)，即長三角一共存在636個旅游流關(guān)系，占理論值650條旅游流的97.85%。共有5條旅游流較大，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度超過150萬人次，與上海迪士尼開業(yè)前持平但所屬城市有所變化，上海和蘇州、杭州和上海兩組城市對之間的雙向流動不變，另外一條所屬城市由無錫→蘇州變?yōu)槟暇虾?；?1條旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度超過100萬人次，比上海迪士尼開業(yè)前多一條。建立旅游流引入和流出矩陣，以4萬人次作為閾值，繪制上海迪士尼開業(yè)后長三角旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，結(jié)果如圖2所示。

3 上海迪士尼開業(yè)前后長三角國內(nèi)旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征比較分析

3.1 個體網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征比較分析

以網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度4萬人次為閾值，利用Ucinet 6.0對上海迪士尼開業(yè)前后長三角國內(nèi)旅游流個體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析(表2)。從表2中可見，上海迪士尼開業(yè)前后，上海、南京、蘇州、杭州和嘉興均是長三角網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大的5個城市，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為25個，表明這些城市與長三角其它城市均有旅游流聯(lián)系，與其它城市的旅游流空間關(guān)聯(lián)程度最高。以銅陵為中心的網(wǎng)絡(luò)成員最少，與之發(fā)生聯(lián)系的城市為9個，表明該城市與長三角其它城市旅游流交往并不緊密，與其它城市的旅游空間關(guān)聯(lián)程度最低。相比上海迪士尼開業(yè)前，鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、寧波、紹興、舟山和臺州的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大，說明上海迪士尼開業(yè)后這9個城市與長三角其它城市的旅游流交往變得更密切，旅游空間關(guān)聯(lián)程度變高；而金華、蕪湖和滁州網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變小，說明這3個城市與其它城市的旅游空間關(guān)聯(lián)程度有所下降。

上海、南京、杭州和嘉興點入度最高，均為25，即這些城市接受了其它所有城市的旅游流溢出，是長三角主要的旅游目的地。相比上海迪士尼開業(yè)前，常州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、寧波、紹興、舟山和合肥的點入度增加，說明這些城市的客源地城市增加，南通、金華、蕪湖、銅陵和宣城的點入度減少，說明這些城市的客源地城市變少。上海、南京和蘇州是點出度最高的3個城市，即旅游流溢出關(guān)系較多，說明這3個城市是長三角主要的客源地。相比上海迪士尼開業(yè)前，鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、紹興和臺州的點出度增加，這些城市的游客出游范圍變廣，上海、常州、安慶、滁州和池州的點出度減少，這些城市的游客出游范圍變得更集中。

上海、南京、杭州和嘉興網(wǎng)絡(luò)中心性較強(qiáng)，說明這些城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置，與網(wǎng)絡(luò)中其它成員聯(lián)系最為密切，其度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度均高于其它城市，說明這些城市在與其它城市間的旅游流交往中控制程度高，中介作用強(qiáng)。而鹽城、泰州、臺州、馬鞍山、銅陵和滁州度數(shù)中心度和接近中心度較低，且中間中心度均小于0.1，說明這些城市在與其它城市間的旅游流交往中控制程度較低，中介作用弱。相比上海迪士尼開業(yè)前，揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、寧波和紹興度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度均變大，說明它們在與長三角其它城市的旅游流交往中控制程度變高，中介作用變強(qiáng)；金華、蕪湖和滁州度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度均變小，說明它們在與長三角其它城市的旅游流交往中控制程度變低，中介作用變?nèi)酢?/p>

上海、南京、蘇州、杭州、合肥和池州的有效規(guī)模和效率較大，限制度較小，說明這些城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中冗余度小，受到其它城市的限制少，對其它城市的依賴度低，在網(wǎng)絡(luò)中處于相對有利的位置。南通、鹽城、泰州、臺州、馬鞍山、銅陵和滁州的有效規(guī)模和效率較小，限制度較高，說明這些城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中冗余度大，受到其它城市的限制較大，對其它城市的依賴度高，需要加強(qiáng)與其它城市的聯(lián)系和合作。相比上海迪士尼開業(yè)前，南京、無錫、常州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、紹興、舟山、臺州和銅陵等13個城市的有效規(guī)模和效率變大，限制度變低，說明這些城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中冗余度變小，受到其它城市的限制變小，對其它城市的依賴度變低；上海、蘇州、嘉興、金華、合肥、蕪湖、安慶、滁州、池州和宣城等10個城市的有效規(guī)模和效率變小，限制度變高，說明這些城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中冗余度變大，受到其它城市的限制變大，對其它城市的依賴度變高。

3.2 整體網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征比較分析

利用Ucinet 6.0對上海迪士尼開業(yè)前后各1年內(nèi)長三角旅游流整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析(表3)。總體而言，長三角城市之間的旅游流聯(lián)系較為密切，協(xié)同程度高。上海迪士尼開業(yè)后，流量較小的旅游流減少，流量較大的旅游流增多。以4萬人次為閾值進(jìn)行對比分析，上海迪士尼開業(yè)前，長三角旅游流整體網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心勢為20.49%，中間中心勢為8.06%，開業(yè)后旅游流整體網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心勢為19.43%，中間中心勢為5.3%。整體而言，數(shù)值較低，表明長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中心化程度較低，旅游流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展較平衡，且隨著上海迪士尼的開業(yè)，長三角旅游流整體網(wǎng)的度數(shù)中心勢和中間中心勢數(shù)值變小，說明城市之間的旅游流聯(lián)系變得更為密切，協(xié)同程度變得更高，旅游流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展更為平衡。

利用Ucinet 6.0軟件中的Net-work→Core/Periphery算法，將上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行核心—邊緣分析(圖3)。上海迪士尼開業(yè)前，長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中15個城市處于核心區(qū)，11個城市處于邊緣區(qū)；開業(yè)后，16個城市處于核心區(qū)，10個城市處于邊緣區(qū)。上海迪士尼開業(yè)前后，上海、南京、無錫、常州、蘇州、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州和金華等13個城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中均處于核心位置，說明這些城市與其它城市旅游聯(lián)系緊密，旅游發(fā)展較好。鹽城、臺州、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州和宣城等8個城市在旅游流網(wǎng)絡(luò)中始終處于邊緣位置，說明這些城市與長三角其他城市旅游聯(lián)系較為松散，在長三角旅游流中的影響力一直偏低，旅游發(fā)展有待加強(qiáng)。上海迪士尼開業(yè)前，舟山和蕪湖在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于核心區(qū)，但隨著上海迪士尼的開業(yè)，這兩個城市在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中的影響力下降，進(jìn)入邊緣區(qū)，游客赴這兩個城市旅游的意愿降低，應(yīng)采取相應(yīng)措施加強(qiáng)其旅游吸引力。上海迪士尼開業(yè)前，南通、紹興和合肥在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中處于邊緣區(qū)，但之后進(jìn)入核心區(qū)，說明上海迪士尼的開業(yè)給這些城市的旅游發(fā)展帶來了機(jī)遇，長三角游客赴這些城市旅游的意愿變高，這3座城市在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)中的影響力變大。

利用Ucinet 6.0中的CONCOR程序，以分割深度為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)為0.2，將上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)分割為4個模塊(表4)。從表4中可以看到，上海迪士尼開業(yè)前后，第1模塊和第4模塊分布的城市未發(fā)生變化，其中，第1模塊包括上海、蘇州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山和臺州，第4模塊包括合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵和滁州。上海迪士尼開業(yè)前，第2模塊包含南京、安慶、池州和宣城，第3模塊包含無錫、常州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江和泰州；上海迪士尼開業(yè)后，南京被劃分到了第3模塊。由此可見，除南京外，各城市在凝聚力子群中的位置均未發(fā)生變化。

表4 上海迪士尼開業(yè)前后長三角模塊分布表

分別對上海迪士尼開業(yè)前后模塊特征進(jìn)行分析(表5)。由表5可知，隨著上海迪士尼的開業(yè)，包括合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵和滁州5個城市在內(nèi)的第4模塊內(nèi)部關(guān)系、向模塊外發(fā)出和接受的關(guān)系均下降了一個單位，實際內(nèi)部關(guān)系比例降低，由主受益模塊變?yōu)榻?jīng)紀(jì)人模塊。其它3個模塊的模塊類型未發(fā)生變化，其中，另外一個模塊內(nèi)城市未發(fā)生變化的第1模塊隨著上海迪士尼的開業(yè)，模塊內(nèi)部關(guān)系雖未發(fā)生變化，向模塊外發(fā)出和接受的關(guān)系均有所增加，實際內(nèi)部關(guān)系比例降低。內(nèi)部關(guān)系比例越高，說明其模塊內(nèi)旅游經(jīng)濟(jì)往來更為頻繁和密切，第1和第4模塊實際內(nèi)部關(guān)系比例降低，說明隨著上海迪士尼開業(yè)各模塊內(nèi)部聯(lián)系變?nèi)?，而與外部模塊聯(lián)系增加。

表5 上海迪士尼開業(yè)前后長三角模塊特征

分別計算出上海迪士尼開業(yè)前后長三角模塊密度矩陣(表6)。各模塊與其他模塊發(fā)生溢出效應(yīng)的排名未發(fā)生變化，從密度大小來看，隨著上海迪士尼開業(yè)，第1模塊內(nèi)部溢出效應(yīng)未發(fā)生變化，向第2模塊和第4模塊的溢出減少，向第3模塊的溢出增加；第2模塊向所有模塊的溢出效應(yīng)均有所下降；第3模塊向第2模塊的溢出效應(yīng)增強(qiáng)，而向其它模塊的溢出效應(yīng)變?nèi)?；?模塊向第3模塊的溢出效應(yīng)增強(qiáng)，而向其它模塊的溢出效應(yīng)變?nèi)酢?/p>

表6 上海迪士尼開業(yè)前后長三角模塊密度矩陣

以整體網(wǎng)密度0.640和0.648為分界值，高于整體網(wǎng)密度賦值為1，低于整體網(wǎng)密度賦值為0，發(fā)現(xiàn)上海迪士尼開業(yè)前后，各模塊之間的相互關(guān)系未發(fā)生變化，畫出上海迪士尼開業(yè)前后像矩陣(圖4)。由圖4可見，第2模塊地處長三角中心，是長三角最主要的旅游目的地，同時接受來自其它3個模塊的旅游流溢出。由上海、蘇州和浙江城市構(gòu)成的第1模塊和由其它江蘇城市構(gòu)成的第3模塊是主要的旅游客源地，分別向除第4模塊的其它模塊有旅游流溢出，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是影響居民出游的重要因素，江浙滬是全國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)，同時也是全國其它城市重要的旅游客源地。由合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵和滁州5個安徽城市構(gòu)成的第4模塊與其它模塊旅游流交往最不密切，僅向第2模塊有旅游流溢出，且未接受其它任何模塊的旅游流溢出。

圖4 上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流4大模塊相互關(guān)系

4 結(jié)論

本文收集網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度有關(guān)數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對上海迪士尼開業(yè)前后一年長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了比較分析，考察上海迪士尼開業(yè)前后各城市在長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中扮演的角色和所處位置的異同，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

(1)上海迪士尼開業(yè)后，長三角區(qū)域間總體旅游流有所上漲，但各城市在長三角中所處地位基本沒有發(fā)生變化。上海向長三角其它城市的旅游流溢出上漲，旅游流受溢反而下降。主要原因是隨著上海迪士尼開業(yè)，更多長三角以外地區(qū)的游客涌入上海旅游，對離上?？臻g距離較近的長三角地區(qū)游客產(chǎn)生了擠出作用，使得長三角地區(qū)的游客流向上海以外的其它城市。上海迪士尼開業(yè)后，長三角城市之間的小型旅游流減少，大型旅游流變多。

(2)個體網(wǎng)變化明顯。鹽城等城市網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大，與長三角其它城市的旅游流交往變得更密切，旅游流空間關(guān)聯(lián)程度變高；而金華、蕪湖和滁州網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變小，與其它城市的旅游流空間關(guān)聯(lián)程度下降。常州等城市的客源地城市增加，南通等城市的客源地城市變少。上海、南京和蘇州是長三角主要的客源地，上海迪士尼開業(yè)后，鹽城等城市游客的旅游目的地增加，上海等城市游客的旅游目的地減少。揚(yáng)州等城市在與長三角其它城市之間的旅游流交往控制程度變高，中介作用變強(qiáng)，而金華等城市在與長三角其它城市之間的旅游流交往控制程度變低，中介作用變?nèi)?。南京?3個城市的有效規(guī)模和效率變大，限制度變低，受到其它城市的限制變小，對其它城市的依賴度變低；上海等10個城市的有效規(guī)模和效率變小，限制度變高，受到其它城市的限制變大，對其他城市的依賴度變高。

(3)整體網(wǎng)有一定的變化。南通、紹興和合肥由邊緣區(qū)變成核心區(qū)，而舟山和蕪湖由核心區(qū)變成了邊緣區(qū)，說明上海迪士尼的開業(yè)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，不同城市對這次事件的響應(yīng)不同。長三角旅游流整體網(wǎng)的度數(shù)中心勢和中間中心勢數(shù)值變小，城市之間的旅游流聯(lián)系變得更為密切，協(xié)同程度變得更高。上海迪士尼開業(yè)前，4大模塊均為主受益模塊，上海迪士尼開業(yè)后，由合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵和滁州5個安徽城市構(gòu)成的第4模塊變成了經(jīng)紀(jì)人模塊，各模塊間的溢出效應(yīng)略有變化，但是各模塊的相互關(guān)系并沒有因為上海迪士尼的開業(yè)而發(fā)生變化。主要原因是長三角尤其是其中的江浙滬城市旅游資源豐富，旅游流整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，迪士尼樂園雖是全世界最具影響力的主題公園，但并不足以對長三角地區(qū)的整體網(wǎng)結(jié)構(gòu)造成太大影響。

本文收集2015年6月至2017年6月長三角國內(nèi)旅游網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度流量及流向數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，對上海迪士尼開業(yè)前后長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了對比分析，在研究視角和結(jié)論上具有一定的新意，可在一定程度上深化主題公園建設(shè)對區(qū)域旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響研究，為促進(jìn)長三角旅游發(fā)展提供參考。但研究中存在一定的局限，首先，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是一個間接數(shù)據(jù)，并不能完全代表實際的客流量，因此相關(guān)研究結(jié)果可能存在一定的偏差，需要基于實際客流量數(shù)據(jù)的進(jìn)一步驗證；其次突發(fā)事件和重大事件對旅游的影響往往是復(fù)雜而允長的，本文僅選用了上海迪士尼開業(yè)前后各1年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只能得到短期的影響效應(yīng)；再次本文未考慮其它事件對長三角旅游流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能的影響，未折算為每萬人口的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，也會導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)果出現(xiàn)一定的偏差。以上幾個方面將在后續(xù)研究中予以完善。