(修改稿)基于SNA的景区群网络结构的经济联系分析

1、基于SNA的景区群网络结构的经济联系分析翁钢民1 宋卫俊2摘要：以旅游城市秦皇岛的23家景区为研究对象，利用百度地图获取景区之间的最短公路距离，采用类似物理学万有引力定律的计算公式来测度2021年旅游景区之间的经济联系度。采用社会网络分析法，从整体网络密度、凝聚子群角度和核心边缘角度分析景区群之间的经济网络结构，并将分析的结果与实际中旅游景区在旅游城市中的经济作用相比照，结果说明秦皇岛市各个景区之间经济联系密切，存在经济联系密切的凝聚子群。从侧面反映出不同景区之间的旅游者流动和信息流动，并揭示自助游旅游者和旅行社选择旅游景区的特点，能为目的地景区合理开展提供一定的支持。关键词：社会网络分析 景

2、区群 网络结构 经济联系中图分类号：F592.71.引言 随着旅游业的开展，涌现了许多旅游城市，这些旅游城市以其丰厚的旅游资源和优美的环境吸引了许多旅游者。当旅游者选择旅游城市后，必然会根据自己所获得的景区信息来选择旅游目的地景区，或者接受旅行社制定的旅游线路游览参观。由于旅游者在旅游城市的停留时间有限，他们不可能选择所有的旅游景区游览参观，只能选择他们直观感知的景区，而且这个选择过程是一个复杂的过程。而这些选择过程对不同旅游景区的经济产生了直接的影响，旅游者选择的景区或者旅行社安排的景区线路都将不同景区的经济联系起来，景区选择的不同也反映了不同景区之间的经济联系的不同，经济联系的不同又可以反

3、映旅游者在目的地的人员流动、资金和信息流动。 对于经济联系的研究，许多学者都采用社会网络分析法研究区域经济联系。刘耀彬和戴璐20211 以鄱阳湖为例，采用社会网络从角色、小团体等方面分析鄱阳湖城市群的经济联系。方大春，周正荣20212 以安徽省为例，选取2005年，2021年和2021年的数据分析安徽省的经济网络结构。对于不同区域旅游经济联系的研究，张洪，夏明20213从社会网络的中心度和经济联系分析了安徽省的旅游空间结构。何艳20214分析了陕西省各个地市的旅游经济联系，得出陕南、陕北的旅游经济联系度还有待加强，并提出了相应的促进旅游经济开展的建议。孙勇，史春云20215从节点中心性、核心边

4、缘结构分析江苏省的旅游经济网络，并得出了江苏省旅游经济网络结构逐渐复杂化，但南北开展存在不均衡的现象等结论。王泽宇，孙然20216以环渤海地区为例，运用改良的引力模型测度了环渤海地区沿海17个市滨海旅游经济联系度与联系量，并运用社会网络分析法分析了滨海旅游经济网络特征。刘法建，章锦河，陈冬冬20217总结了社会网络分析在旅游研究中的应用。可以看出学者们近年来将SNA用于研究经济联系上，但是研究旅游城市不同景区之间的经济联系的文章还不多，更没有从社会网络的角度探讨景区的经济联系。不同区域之间存在经济联系，不同景区之间也存在经济联系。基于此，本研究以旅游城市秦皇岛市的23个旅游景区为例，首先利用修

5、正的引力模型计算不同景区之间的经济联系量。其次利用社会网络分析方法分析旅游景区之间的网络结构，从整体网络结构，凝聚子群角度，核心边缘分析景区之间的经济联系。2.旅游景区经济联系度分析 同一旅游城市中不同景区之间在空间上有关联，且由于开展空间的非均质性导致其景区经济联系方式也各不相同，这种经济联系随当地经济的开展变得越来越紧密和复杂。同时景区间经济联系的紧密度，很大程度上取决于景区之间的交通便利程度及所需要付出的时间本钱等因素，针对这一特点，许多旅游界学者利用万有引力定律对旅游相关领域进行分析与研究。牛顿万有引力模型最早被引用于贸易经济研究，后来地理学家也引用引力模型并不断加以修正来研究旅游经济

6、联系。本文以引力模型为根底，将引力模型中的不同区域修改为不同景区来研究旅游城市中旅游景区之间的经济联系度。8其公式为： 其中，表示i景区与j景区之间的经济联系度；与分别为i景区与j景区接待的旅游总人次单位为万人次；与分别为i景区与j景区的门票收入单位为万元； 为两个景区之间的最短交通距离单位为千米。其中旅游景区选择秦皇岛接待人次超过10万人次的旅游景区，总共24家。数据均采用2021 年秦皇岛统计年鉴数据；代入数据计算，得出景区间的经济联系度。 根据以上修正引力模型的计算，可测算出各个旅游景区的经济联系总量。即旅游景区经济联系总量是该旅游景区与区域内其他旅游景区经济联系度的总和。公式如下： 其

7、中，为旅游景区经济联系总量。因此，根据上述公式，可求出秦皇岛市各个景区的经济联系总量，并排序，得到结果如表1。表1 2021年各旅游景区经济联系总量排序表排序景区名称经济联系总量所占比例1鸽子窝38279.6800.1482长城号30278.5510.1173老龙头24243.9690.0944动物园21759.8280.0845乐岛19643.8180.0766碧螺塔19312.4940.0747集发16790.2540.0658山海关14083.0430.0549老虎石12819.1710.04910沙雕12516.9330.04811南娱乐9911.9880.03812仙螺岛9243.2

8、090.03613滑沙场6019.1420.02314海底世界5263.0310.02015怪楼4995.5510.01916联峰山4054.8370.01617渔岛3844.6370.01518秦皇求仙2038.9020.00819孟姜女庙1437.8720.00620翡翠岛870.0980.00321长寿山826.1300.00322堰塞湖784.1770.00323祖山245.9270.001景区经济联系度是一个反映区域中各景区间资金流、信息流、人员流等得强弱指标，能够较客观地反映各景区间的旅游往来强度及相互作用力，同时也能反映出区域中的景区中心地的辐射能力。经济联系总量大的景区与其他景

9、区的经济联系密切。由表2可知，鸽子窝景区、长城号景区的经济联系总量排名靠前，而祖山、燕塞湖景区的经济联系总量排名靠后。这是由于大多数来秦皇岛的旅游者都会选择居住在秦皇岛市的北戴河区，而秦皇岛市作为旅游城市，其景区分布在三个区和其他几个县内，但是北戴河区是旅游者最多的旅游区域，排序靠前的鸽子窝景区、长城号景点也在北戴河内，这些居住在北戴河区的旅游者可以接受到这些景区信息就比其他景区教强，所以他们往往会先选择这些景区作为首要游览地。虽然鸽子窝景区的门票价格并不是很高，但是鸽子窝景区的经济联系总量大，笔者在实际旅游带团中也发现，好多旅行社给旅游者的线路中都包含了这一景区，许多自助游旅游者也会选择门票

10、较低的鸽子窝景区，因此鸽子窝景区可以凭借这一优势较低幅度的提高门票价格，但幅度不宜过大，以保证其核心地位。或者北戴河旅游区也可以开展鸽子窝景区的旅游优势，将其打造成旅游知名度更高的景区，从而带动其他景区的开展。而祖山景区、燕塞湖景区的经济联系总量排名靠后的原因是因为这些景区的地理位置比拟偏远，交通可进入性较差，消耗时间较长，旅游者获得这类景区的信息较差，这类景区与其他景区的经济交流、信息交流也教差，大多数旅行社和旅游者会选择交通进入性强、区位优势好的景区，而不会选择这些景区作为首要目的地景区，所以这些景区的经济联系总量就小。3.社会网络分析 社会网络分析 ( SNA) 是一门整合的行为科学分析

11、方法，主要从网络的视角分析事物的结构，如社会结构、行为结构，空间结构、经济结构等。注重分析事物的关系和关系模式，而不是行动者的属性数据，并能够结合宏观和微观的研究主体进行多层面的分析。它力图用图论工具、代数模型技术描述关系模式，并探究这些关系模式对结构中的成员或整体的影响，适用于研究群体的互动关系与群体结构。其核心在于从“关系的角度出发研究社会现象和社会结构，被广泛应用于社会学、情报学等领域。本文主要从社会网络分析中的整体网络密度、凝聚子群和核心边缘角度分析旅游景区之间的经济联系。3.1 整体网络密度分析 网络密度指的是网络中各个成员之间联系的紧密度，可以通过网络中实际存在的关系数与理论上可能

12、存在的关系数相比得到，成员之间的联系越多，该网络的密度越大。整体网的密度越大，该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响可能越大。将由引力模型计算得出的经济联系强度矩阵导入Ucinet6.107，利用其自Net Draw绘图软件，生成旅游城市景区经济联系网络的可视化结构，如图1.图中的每一个节点代表相对应的旅游景区，节点间有向的线段代表景区间经济联系及其方向。通过分析景区群网络可视化结构图，可以直观地分析出景区结点的网络位置、辐射联结强度、接受程度与整体网络的开展情况。旅游城市内聚集了相当数量规模的旅游景区网络系统，系统中多中心的景区群网络又可以产生协同效应，使共生在网络内的景区之间相互竞争与

13、合作，促使网络系统形成整体优势。9如景区之间的联票、套票效应，都可以提升景区的整体竞争优势。利用Ucinet6.186计算出景区经济联系网络密度为0.9167。说明旅游城市秦皇岛的24个景区之间的联系密切，每个景区之间都有经济联系，景区之间信息传递及旅游者流动性强，景区间信息传递引起的经济活动活泼，经济现象聚集。图1 旅游景区经济联系网络的可视图3.2 凝聚子群分析 通过凝聚子群分析可以发现那些旅游景区间相对“凝聚，即关系相对密集、联系相对较强的景区群。不仅可以揭示旅游城市哪些景区旅游流联系更为紧密,这种紧密联系的群体对整个目的地网络的影响，从而可以对秦皇岛旅游景区联合营销提供参考。10本文采

14、用迭代相关收敛法CONCOR进行非重叠性的聚类分析，结果如图2。 1 2 3鸽子窝 1动物园 7长城号 8碧螺塔 4海底世界 9集发 6 老虎石 5怪楼 3联峰山 2仙螺岛 23滑沙场 18渔岛 21沙雕 20翡翠岛 19南娱乐 22秦皇求仙 10祖山 17老龙头 12乐岛 16山海关 11长寿山 14堰塞湖 15孟姜女庙 13图2 旅游景区凝聚子群图 由图中的聚类分析结果可知，不同景区之间的经济联系密切，大致可以将秦皇岛市的旅游景区分为四大凝聚子群，第一，由鸽子窝、动物园、长城号组成的北戴河外围凝聚子群。第二，集发、老虎石、怪楼组成的北戴河内部凝聚子群。第三，滑沙场、沙雕、南娱组成的省道沿线

15、凝聚子群。第四，老龙头、乐岛、燕塞湖组成的山海关区域凝聚子群。从当前开展来看，各个子群的开展都是相互协调开展的，处于核心地位的还是第一子群。第三和第四子群均在第一子群的带动下开展。每一个子群都反映出子群内部的经济联系密切，将子群内的景区与实际调查的旅行社线路以及自助游游客的旅游景点相联系分析，可以判定这些子群的经济联系与旅行社安排的景区线路都是相符合的，子群景区的地理位置分别在秦皇岛市的不同区域，地理位置和交通可进入性都很相似，同时也反映了旅游者选择景区的区域密集程度。在不同凝聚子群景区中，要特别注意旅游景区资源禀赋、景区特色旅游产品的差异，否那么容易产生围绕某一中心的局部景区子群在旅游活动上

16、的同质化，从而减低景区的经济效益。各景区之间需要进一步加强子群内部沟通与跨子群合作，促进旅游城市内各类景区之间旅游者流动、信息传递，逐步形成多中心、网络化的景区协同开展格局，从而保证旅游景区的可持续化开展。3.3 核心边缘结构分析核心边缘结构是确定在经济联系网络中那些节点景区处于核心地位或是处于边缘地位。11 核心景区对于边缘景区的经济联系影响较大，核心景区的经济联系量也较大。由图可知核心边缘结构分析如表3：表3 各景区经济联系网的核心边缘结构核心景区鸽子窝 联峰山 怪楼 碧螺塔 老虎石 集发 动物园 长城号 老龙头边缘景区海底世界 秦皇求仙 山海关 孟姜女庙 长寿山 堰塞湖 乐岛 祖山 滑沙

17、场 翡翠岛 沙雕 渔岛 南娱乐 仙螺岛核心景区大多数都分布在秦皇岛北戴河区，这些景区的交通进入性强，地理位置也都分布在北戴河的海域周围，而且都在北戴河旅游宾馆聚集的地方，旅游者选择这类景区都与旅游目的地对这些景区信息流的流动动有很大关联，也可以反映出旅行社都是以核心景区为主，边缘景区为辅安排旅游线路。核心景区的中介作用也比拟明显。边缘的景区大多数离旅游者最多的北戴河区较远，交通不便，乘车时间还较长，而秦皇岛作为滨海旅游城市，大多数旅游者会选择海边休闲，以休闲为主，与其他欣赏性目的地有很大差异，所以对于这些景区的关注多不大，因此这些景区大多数处于经济联系网络结构中的边缘区域。4.结论与建议 在使

18、用Ucinet6.107软件对秦皇岛旅游景区群做了整体网络结构分析，对核心边缘和凝聚子群分析之后，得到以下结论：1从整体网络角度看，整体网络的密度很高，说明旅游景区之间信息交换、旅游者景区之间的流动性强，区域景区开展合理。2核心边缘分区明显，核心景区的经济联系度较强，这些核心景区可以进一步发挥其核心作用，保证与外围景区协调开展，从而提高整体经济效益。3从凝聚子群角度看，在不同的区域景区的凝聚性较强，凝聚性较强的景区经济联系强并划分四大凝聚景区。 根据分析结果并结合秦皇岛市的旅游景区开展现状，提出如下建议：第一，充分发挥核心景区的经济联系作用，保证核心旅游景区的宣传，同时加大核心景区与外围景区的

19、捆绑营销宣传，使得核心景区与外围景区在信息交流上得到充分保证。第二，将凝聚力强的景区内部实行网络化治理，防止出现同质化产品出现，外部实行联合营销，并开展同一凝聚子群景区的门票优惠活动，将更多的凝聚性景区纳入旅行社的线路范围内，并引导自助游游客选择不同凝聚子群的景区，从而延长旅游者停留时间，提升经济效益。第三，对于经济联系度小的景区可以开展诸如特色旅游、野外旅行等方式的旅游活动，加强与不同凝聚子群景区的联系，可以防止被排挤从而提升自己在景区业中的位置。参考文献1刘耀彬, 戴璐:?基于SNA的环鄱阳湖城市群网络结构的经济联系分析?,?长江流域资源与环境?, 2021年第3期.2方大春, 周正荣:?

20、安徽省城市经济联系结构研究: 基于社会网络分析?,?华东经济管理?2021年第1期.3张洪, 夏明:?安徽省旅游空间结构研究-基于旅游中心度与旅游经济联系的视角?,?经济地理?,2021,年第12期.4何艳:?陕西省各地市旅游经济联系度研究?,?企业经济?, 2021年第5期.5孙勇,史春云:?江苏省旅游经济网络结构特征?,?北京第二外国语学院学报?, 2021年第9期.6王泽宇，孙然:?环渤海地区滨海旅游经济空间联系变化特征的网络分析及机理研究?,?海洋开发与管理?, 2021年第10期.7刘法建,章锦河,陈冬冬:?社会网络分析在旅游研究中的应用?,?旅游论坛?, 2021年第2期.8邹统钎

21、,郑春晖:?京津冀地区城市旅游经济联系度研究?,?湖南商学院学报?, 2021年第1期.9李响:?基于社会网络分析的长三角城市群网络结构研究?,?城市开展研究?, 2021年第12期.10方叶林,黄震方,涂玮:?社会网络视角下长三角城市旅游经济空间差异?,?热带地理?, 2021年第2期.11李亮，朱庆华:?社会网络分析方法在合著分析中的实证研究?,?情报科学?, 2021年第2期.Economic contact analysis with network structure of tourists attraction agglomeration in the city based on

22、SNA WENG Gang-min1 , SONG Wei-jun2(Economics and Management School of Yan shan University, Qin huang dao 044006,China)Abstract: This article takes twenty-three tourists attraction which are located in qinhuangdao as the object of the research and acquire the shortest distance between tourists attraction by Baidu map .This article uses a similar formula like calculating the physics law of universal gravitation to measure economic degree between tourists attraction in 2021.This arti