社會網絡視角下的旅游規劃決策研究

[摘 要]文章運用社會網絡分析法，分析潮州古城在旅游發展的規劃決策中，其利益相關者之間的社會關系。研究發現：就網絡中心性而言，整個利益相關者網絡向某一點集中的趨勢較小，但以專業知識參與的規劃專家團隊、掌握資源的潮州古城管理委員會及其屬下的旅游發展公司，以及作為重要“中介”的街道辦中間中心度最高，而居委會、古城居民、非旅游類商戶處于邊緣地位；就網絡結構洞而言，利益相關者網絡存在一定的結構洞，其中，當地社區作為最龐大的東道主利益相關群體，卻與其他利益相關者聯系較少；就網絡密度而言，利益相關者之間沒有形成全網關系，處于核心地位的潮州古城管委會及其屬下的旅游發展公司的密度較低，與其他利益相關者相互之間的聯系還不夠密切。因此，在旅游規劃決策中要加強邊緣利益相關者，如當地居民、居委會、一般商戶的中心性，提高整體網絡的網絡密度，建立橋連接，使利益相關者網絡實現良好的信息溝通和資源共享。

[關鍵詞]社會網絡分析；旅游規劃決策；利益相關者；潮州古城

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2016）12-0076-09

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.12.014

引言

Mitchell曾提出，“社會網絡是連結一系列人、事物或事件的特定類型的關系”，這一系列人、事物或事件稱為“能動者”（agent）或“節點”（node），能動者之間的各種關系稱為“聯結”（tie），這種“聯結”往往會對規劃決策產生重大影響[1]。旅游規劃決策是一項涉及眾多相關群體的規劃決策，它本質上是各利益相關者通過利益協商與權力博弈后形成解決旅游發展問題共識的動態過程。在該過程中，以各利益相關者群體為節點，以因交換信息、解決矛盾、協調目標和共享資源等而建立的各種正式或非正式關系為聯結，共同交織成了一個多重、復雜的社會網絡——旅游規劃決策網絡。該網絡具有怎樣的關系結構以及聯系的緊密程度等，密切關系著規劃決策的方向。本文研究采用社會網絡分析法，以潮州古城為例，剖析其在旅游規劃過程中利益相關者之間的關系結構，探究這種社會結構對旅游規劃決策過程的影響情況。

社會網絡分析法起源于20世紀30年代的西方社會學研究，它著重從關系結構、社會網絡等來揭示社會現象的本質，現已發展成為一項社會科學研究范式，并被應用于社會學、心理學、經濟學、管理學等社會科學研究中。然而，在旅游研究中，社會網絡分析法的應用卻較晚，直至20世紀80年代，才有西方將此方法應用于旅游資源管理研究，隨后的相關研究領域有所拓寬，但主要集中在旅游目的地結構、旅游政策網絡、旅游企業成長和知識管理 等[2]。自20世紀七八十年代以來，西方旅游決策由集權式的官僚方式向多元利益相關者共同合作與決策的方向轉變，各利益相關群體圍繞旅游決策 形成的關系網絡也逐漸引起西方學者的研究興 趣[3-4]。Pforr分析了澳大利亞北部地區旅游規劃的交流網絡，認為利益相關者由于在旅游政策網絡中所處位置不同，對決策結果的影響力會有所差異，其中，政府機構和地方旅游協會是規劃的核心行動者，可以左右決策的最終結果[5]。Scott等對比傳統旅游決策和網絡化旅游決策方法，得出后者比前者更民主、更透明以及更具參與性的結論[6]。但網絡化旅游決策是把雙刃劍，基于共同目標的共識有助于信息共享，但參與者拒絕接受他人觀點時會削弱網絡效力[7]。此外，部分參與者僅代表自身的利 益[8]，但他們的利益未必與當地旅游發展方向相一致，這就可能導致旅游決策的偏差。最后，利益相關者的合作往往需要正式政策的跟進才能順利開展，即網絡目標的實現離不開政府參與[9]。總體上，國外相關研究傾向于用網絡分析對決策結果進行回顧性描述和解釋，對于在旅游決策中具有特殊地位的政府如何進行授權，網絡決策合法化、網絡的發展變化等問題的研究還有待探索。

隨著社會網絡分析法逐漸成為國外旅游研究的熱點之一，我國學者也開始運用該方法對我國的一些旅游現象展開分析，主要集中在旅游線路[10-11]或旅游流網絡結構[12-14]、旅游空間結構[15-16]、旅游空間經濟關系[17-19]、旅游網站[20]等領域，這些研究著重于對宏觀的、顯性的地理空間結構展開研究，而對于旅游發展中涉及的人及其社會關系的研究卻極少。當前，伴隨旅游快速發展而爆發出來的各種問題，很多是由于沒有處理好利益相關者而引發的。王素潔[21]已開始關注目的地利益相關者和旅游規劃決策，但總體上，現階段學者們尚未從社會網絡視角給予旅游規劃決策足夠的關注。旅游發展涉及許多不同利益相關者，隨著人們權力意識和參與意識的增強，以往的集權式旅游決策也將向多元利益者合作的方向發展變化。旅游規劃決策中，不同利益相關者會左右決策的制定與落實，同時這些利益相關者并非孤立的，他們會就旅游發展進行相關的合作或博弈。社區參與旅游發展已在我國實踐嘗試，但對這些利益相關者構成的復雜社會網絡的研究卻相對滯后。本文運用社會網絡分析法，以潮州古城旅游規劃決策為案例研究，期望探索決策網絡在規劃決策中的影響，并為其他相關研究提供借鑒參考。

1研究設計

1.1研究方法

1.1.1 社會網絡分析法

社會網絡分析法是一種跨學科的，對社會關系進行分析的一套規范和方法，主要目的是探查和分析行動者之間的社會紐帶模式[22]。它以數學中的社群圖法和矩陣代數方法，分析社會網絡中的點和關系，其中，點代表行動者，關系即是行動者之間的聯系。本文關注的是旅游規劃決策中的利益相關者網絡，其中，各利益相關者是點，他們之間就旅游規劃決策所建立的正式工作聯系為研究的重點關系。

根據網絡類型，社會網絡分析可以分為三個層次：個體網、局域網和整體網。個體網是由一個核心個體和與之直接相連的其他個體構成的網絡，旨在研究個體網諸多結構性質，以及個體與其他個體之間的關系。局域網由個體網加上與個體網絡成員有關聯的其他點構成，局域網的邊界和相關研究由研究的具體問題來確定。整體網是由一個群體內部所有成員及其間的關系構成的網絡，旨在分析整個網絡的關系結構[1]。本文嘗試揭示利益相關者之間的關系結構，從而對旅游規劃決策的過程和結果進行解釋，因此本研究采用整體網的研究范式，對旅游規劃決策的利益相關者關系網絡展開分析。

1.1.2 指標選擇

整體網的社會網絡分析將行動者集合為一個整體，對這個整體的構成、關系模式展開研究。在本研究中，選取網絡中心性、網絡結構洞、網絡密度作為測量指標。

網絡中心性（entrality），指的是某個個體或者組織在社會網絡中相對于其他行為者而言，所處的地位，或者說其通過網絡結構所獲得的權力，常被用來考察行動者取得或控制資源可能性的結構屬性。本研究選用的具體測量指標是點的中間中心度（betweenness centrality），測量的是個體對資源控制的程度。

網絡結構洞（structural holes），是由社會學家 Burt用來表示非冗余的聯系，他認為“非冗余的聯系人被結構洞所連接，一個結構洞是兩個行動者之間的非冗余聯系”，也就是說，結構洞能夠為其占據者提供獲取“信息利益”和“控制利益”的機會，從而獲得競爭優勢[23]。結構洞的主要考慮指標有：（1）有效規模（effective size），即一個行動者的個體網規模減去網絡冗余度；（2）效率（efficiency），即一個行動者的有效規模與實際規模之比；（3）限制性（constraint），即一個人在自己的網絡中擁有運用結構洞的能力；（4）等級度（hierarchy），即限制性在多大程度上集中在一個行動者身上。

網絡密度（network density），包括整體網密度和整體網中的“個體網密度”。整體網密度等于網絡中“實際存在的關系總數”除以“理論上可能存在的最多關系總數”。實際的關系數量越接近于網絡中的所有可能關系的總量，網絡的整體密度就越大，網絡中所有成員的關系越緊密，該網絡對其中行動者的態度、行為等產生的影響越大。整體網密度的計算公式如下：

[D=2Lg（g-1）] （1）

式（1）中，D為密度，L表示網絡中線的數目，g 為網絡中節點的數量。

整體網中的“個體網密度”計算方式與整體網密度類似，是某一個行動者的“實際存在的關系總數”除以“理論上可能存在的最多關系總數”。

1.1.3 案例地選擇

潮州古城位于廣東省潮州市湘橋區，是國家歷史文化名城，歷史上一直是粵東地區的政治、經濟和文化中心，其獨特的潮州文化、潮州建筑、民間工藝和民俗構成了潮州古城獨特的旅游吸引力。21世紀以來，潮州古城通過修復廣濟橋、牌坊街，大力發展旅游業，已形成一定的旅游規模，是粵東旅游的重要旅游目的地。潮州古城集聚了潮州最優秀的旅游資源，其旅游發展一直被當作城市旅游發展的重中之重來考慮。然而，經過了20多年的發展，潮州古城在全國的知名度仍然不高，旅游發展的層次和帶來的收入十分有限。調研發現，潮州古城雖然有十分優秀的旅游資源，但由于旅游規劃決策中存在復雜的社會關系，許多良好的規劃都不能得到落實。旅游發展需要政府、社會、市場的有效協調，但在潮州，不僅政府、社會和市場三者之間存在博弈和矛盾，即使政府內部、古城范圍內不同街道之間也存在互相搶奪資源的情況，這歸根結底是沒有充分考慮和協調好各方利益群體，這也是很多社區類型旅游地遇到的問題和困境，潮州古城是該類型代表。

1.1.4 數據收集

（1）總體目標

根據對潮州古城的實地調查發現，潮州古城旅游規劃決策中利益相關者主要包括：當地社區、政府機構、旅游企業、旅游者、壓力集團1、自然或人文旅游資源，共6類。由于自然或人文旅游資源不具備主觀能動性，因此可排除在外。另外，雖然旅游者是重要的利益相關者，但在我國的現實中，幾乎沒有旅游者參與旅游規劃決策的情況，且旅游者的出現要滯后于旅游規劃，所以在規劃決策階段無法獲得旅游者的真實意見，所以本研究也將其排除在外。不過需要指出的是，雖然旅游者不能參與決策，但旅游企業出于招徠旅游者的目的，一定程度上可以作為旅游者的利益代言人。因此，本研究關注的利益相關者可以分為當地社區、旅游企業、政府機構和壓力集團四大類。

社會網絡分析法著重對社會關系展開分析，無法采用隨機抽樣的方法展開調研。本研究借鑒其他學者在進行社會網絡分析時主要采用的抽樣方法——參與法2和滾雪球法。首先，本研究通過查閱《潮州古城控制性詳細規劃》《潮州國家歷史文化名城保護規劃》和潮州市各級政府有關工作報告，運用參與法確定潮州古城旅游發展規劃決策的部分核心行動者。其次，運用滾雪球法邀請核心行動者推薦與他們日常工作關系密切或他們認為對旅游規劃決策非常重要且有影響力的其他利益相關者。隨后訪談被推薦者，并請他們進一步推薦，不斷重復這一過程，直到沒有新的被推薦者。最后確定的利益相關者群體構成了潮州古城旅游規劃決策網絡。最終的調查結果顯示，潮州古城旅游規劃決策網絡的目標總體包括了4個大類20個子類的利益相關者（表1）。

（2）樣本選擇

理想的整體網資料收集是進行總體調查，但潮州古城旅游規劃決策網絡中部分利益相關群體的總體規模過大，難以進行總體調查，且個體間同質化非常明顯，亦無須分別進行調查，因而采取從總體中抽取代表性的個案樣本的方式，如小商戶、社區居民等；對于規模較小的，且個體間存在較大差異的群體，則采用總體調查。本研究選取樣本的原則是，當一類利益相關者總體規模小于30時，采取總體調查；當規模大于30時，采用便利抽樣。實際調查中，旅游產品經營商戶、餐館或餐飲店、非旅游類經營商戶和潮州古城居民采用隨機抽樣調查，其他相關利益群體采用總體調查（表1）。

（3）調查方法

本研究采用調查問卷的方法展開調查，主要用于收集利益相關者相互之間的關系數據，及其自身的屬性數據，包括三類結構性問題：第一類問題調查潮州古城利益相關者之間的關系結構，構建利益相關者網絡結構圖，得出有關網絡指標，通過詢問被訪問者“在過去一年里，您或您所在的單位在潮州古城旅游開發中，與哪些組織有合作行為或共同成員？”得出關系結構。第二類問題詢問被訪問者認可的潮州古城旅游規劃決策利益相關者。第三類問題調查規劃決策網絡中各類利益相關者的影響力1。

問卷調查從2015年3月開始至7月結束，歷時5個月，主要通過直接拜訪被訪問者，發放紙質問卷并進行現場回收的方式收集，同時通過面對面訪談、電子郵件等方式進行調查。在對有關組織進行調查時，本研究在該組織的核心領導層或居于領導職位的成員展開，并提醒他們填寫問卷時要基于組織視角而非個人視角。

2研究結果

本研究共發放問卷263份，回收問卷225份，回收率為85.6%，剔除填寫不完整或答案前后矛盾的無效問卷30份，有效問卷195份，有效率為86.7%。目前，分析整體網絡關系數據最常用的軟件有UCINET，本研究運用UCINET6.0對潮州古城旅游規劃決策中的利益相關者網絡結構進行分析。

2.1關系矩陣及關系結構

社會網絡研究要求將屬性數據轉化為關系數據，基于收集的數據本研究構建規模為“20×20”的“行動者-行動者”關系矩陣，該矩陣為“0”“1”二值矩陣。需要強調的是，在樣本中，酒店或客棧、旅游產品經營商戶、餐館或餐飲點、旅游景區、旅行社、居委會、街道辦、非旅游類經營商戶、潮州古城居民這9類利益相關者中只要有一位受訪者表示與其他利益相關者有聯系，在關系矩陣中就可以表示為兩類利益相關者有聯系，但本研究并非針對某一具體個人的特殊選擇，而是在大樣本調查中，尋找整體的共性和規律性，因此，對這9類利益相關者進行了二值化處理，通過對這9類利益相關者關系矩陣進行標準化處理，取標準化后數值的中位數作為臨界值，對大于或等于臨界值的數值取“1”，小于臨界值的數值取“0”，據此得到本研究網絡分析的關系數據（表2）。

運用UCINET6.0畫出潮州古城利益相關者網絡拓撲圖，通過拓撲圖直觀體現各子類利益相關者之間的相互關系，同時，為使4大類利益相關者的關系在圖中直觀體現，本研究用同一類型符號對同一大類的利益相關者進行標示（圖1）。

2.2網絡中心性

潮州古城旅游規劃決策中，其利益相關者之間的關系模式特點：整個利益相關者網絡的標準化中間中心勢是0.181，這說明這個網絡向某一點集中的趨勢較小，不存在一個絕對強勢群體在主導旅游規劃決策；相關專家或旅游研究機構的點中間中心度最高，這說明具備專業知識的專家團隊對旅游發展的影響十分重大，擁有資源的旅游發展公司、管委會、房管局、文物旅游局的中間中心度也較高，對旅游規劃決策有重大影響；值得注意的是，街道辦雖然不掌握旅游資源，卻是古城居民、居委會與核心利益相關者的重要“中介”，對社區參與旅游有著重大影響，因而其中間中心度也比較高；旅游類和非旅游類商戶、酒店或客棧、餐館或餐飲點、古城居民、居委會處于外層，中間中心度小，這些利益群體大多個體規模小，相互之間也沒有形成緊密聯系，因而沒能形成有影響力的組織，對決策的影響小；最后，處于中間層的是旅游景區、旅行社、規劃局、區旅游局，以及工藝美術協會，其中，景區和旅行社掌握一定旅游資源，規劃局、區旅游局擁有一定的政治權力，工藝美術協會擁有較高的社會影響力，這些利益群體中間中心度居中，他們能夠在一定程度上對古城的旅游規劃決策產生影響（表3）。

2.3網絡結構洞

潮州古城旅游規劃決策中，利益相關者網絡總體上有著較好的溝通和聯系，四大類群體間沒有出現明顯的結構洞，但在當地社區這一大類利益相關者的子類之間卻存在結構洞，尤其古城居民和非旅游類商戶這兩類利益相關者幾乎不與其他利益相關者產生聯系。此外，他們在所有利益相關者中，受到的總限制性達到1，等級度也達到1，這說明他們雖然是潮州古城最大規模的東道主，在旅游規劃決策中卻被邊緣化（表3）。另外，當地社區作為古城旅游發展中最基礎的利益群體卻與最核心的古城管理委員會之間發生關系斷裂（圖1）。這些結構洞的出現，一方面是因為潮州古城旅游發展仍處于初級階段，當地社區的旅游參與度較低，另一方面是管委會及其屬下旅游發展公司剛成立不久，還未充分整合古城旅游資源。必須注意的是，一個具有眾多原住民的社區發展旅游，當地社區這一大類利益者是不容忽視的，只有充分提高他們在利益相關者網絡中的地位，使他們能夠參與信息傳播和溝通，并與他們共享資源與利益，才能有效引導居民參與旅游發展，促進非旅游類商戶進行商業轉型，從而減少旅游發展的摩擦力，不僅提高旅游規劃的科學性和有效性，也使旅游規劃更加容易落地。

2.4網絡密度

潮州古城旅游規劃決策利益相關者的整體網密度為0.3632，這說明總體上利益相關者之間的合作行為還有待進一步提高，尤其在跨大類的利益相關者之間，旅游資源共享、信息溝通和聯系的程度較低。從利益相關者網絡中的網絡密度可以看出，處于核心地位的利益相關者，如潮州古城管委會及其屬下的旅游發展公司網絡密度不高，這雖然一定程度上是因為這兩者成立時間短，還未對潮州古城的旅游發展產生較大的影響，但也說明利益相關者相互之間的關系仍是比較疏遠的，增加了決策執行的難度，阻礙潮州古城旅游發展。不過，酒店或客棧、旅游產品經營商戶、餐館或餐飲點、文物旅游局、區旅游局、民間工藝美術協會這些重要的旅游業類的密度相對比較高，可見經過多年的旅游發展，在民間已經形成了相對較好的合作網絡（表3）。

3結論

旅游業是一個關聯性極高的產業，旅游發展過程中涉及眾多類型的利益相關者。在對潮州古城旅游規劃決策中的利益相關者網絡的研究中，可以看出，一個良好的決策網絡應具備兩個特征：第一，旅游規劃決策中的所有利益相關者相互之間應就旅游發展決策問題建立良好的信息溝通和聯系網，通過正式和非正式交流，使不同利益相關者之間都存在適當的中介，從而保持網絡整體的聯通性。第二，網絡中的利益相關者群體之間保持較高的緊密度，從而增強網絡成員的凝聚力。為此就需要完善旅游規劃決策的利益相關者網絡，使網絡更加完備和聯通。

首先，對邊緣利益相關者進行賦權，提高其中心度。尤其是居委會和當地居民，作為旅游地東道主群體，在旅游規劃決策中卻被邊緣化，這不僅會破壞旅游政策的公平性，而且往往會引起旅游發展中游客與居民的矛盾。居委會是基層管理機構，溝通了居民與其他利益相關者，提高其中心度，不僅能聽到來自基層的聲音，也會使規劃決策更容易獲得理解。當地居民則可以通過政治上、經濟上的賦權，提高他們在旅游規劃決策中的地位，政治上，給予居民更多的旅游發展話語權和投票權，經濟上，與他們分享旅游發展的利益，將他們的個人權利和利益與旅游發展緊密相連。

其次，還要加強利益相關者相互之間的聯系，通過增加“橋”的數量，減少利益相關者網絡的結構洞，強化他們相互之間的關系，并增加網絡密度。在旅游規劃決策階段，不同群體之間更加緊密和頻繁的溝通，能有效地降低誤解，并使規劃更符合各方的利益，這會使規劃落地階段更容易實施。因此，通過強化不同相關利益者之間的聯系，使網絡逐漸靠近理想網絡結構，從而使旅游決策能體現最大多數利益相關者的利益。

社區旅游發展不同于一般旅游景區發展，大量的原住民，以及他們相互之間由于地緣和血緣而形成的復雜社會關系，使得規劃決策不能僅由少量的人員來決定，而是要充分考慮不同利益相關群體的權利、利益和意見。本文基于社會網絡視角對潮州古城旅游規劃決策中的利益相關者網絡展開研究，不僅可以為潮州古城完善規劃決策、促進旅游順利發展提供指導，也可以為其他社區旅游發展的利益相關者研究提供參考。更為重要的是，本文的研究方法為旅游利益相關者研究提供了一種可借鑒的新的系統性思路。雖然本文僅對潮州古城進行案例研究，但任何一個社區的旅游發展，都必然涉及許多利益相關者，這些相關者并非孤立的，他們相互之間存在一定的社會關系，因此在旅游規劃決策中，應當將其考慮在內。

最后，本研究還存在一定的局限性，如利益相關者的合作選擇會受到其自身屬性，如性別、年齡、經濟條件、受教育程度等的影響，也會受到當地旅游資源特征、經濟發展狀況、社會觀念的影響。受限于研究方法，本文沒有對影響因素展開深入研究，而是著重于利益相關者相互之間的合作關系。未來的研究可以進一步考慮上述影響因素對利益相關者合作行為的影響，亦可以針對特定的利益相關者子類展開相應的研究，這些都是有價值的研究方向。

致謝：潮州古城旅游規劃專家組成員張補宏老師、周銳波老師、林旭青規劃師和陳健健規劃師等為本研究提供幫助，潮州古城領導小組也為本研究提供了大力支持，在此表示感謝。

參考文獻（References）

[1]Mitchell J C. The concept and use of social networks[A]//Mitchell J C. Social Networks in Urban Situations[C]. Manchester： University of Manchester Press， 1969：2-3.

[2]Wang Sujie， Hu Ruijuan， Cheng Weihong. A literature review on overseas tourism research under the perspective of social network[J]. Tourism Tribune，2009， 24（7）： 90-95.[王素潔，胡瑞娟，程衛紅. 國外社會網絡范式下的旅游研究述評[J]. 旅游學刊，2009，24（7）： 90-95.]

[3]Bramwell B， Lane B. Tourism Collaboration and Partnerships： Policies， Practice and Sustainability[M]. Clevedon： Charmel View Publications， 2000： 1-20.

[4]Hall C M. Tourism Planning： Policies， Processes and Relationships[M]. Harlow： Prentice Hall， 2007：3-25.

[5]Pforr C. The makers and the shakers of tourism policy in the northern territory of Australia： A policy network analysis of actors and their relational constellations[J]. Journal of Hospitality and Tourism Management， 2002， 9（2）： 134-151.

[6]Scott N， Cooper C， Baggio R. Destination networks： Four Australian cases[J]. Annals of Tourism Research， 2008， 35（1）：169 -188.

[7]Dredge D. Policy networks and the local organization of tourism[J]. Tourism Management， 2006， 27（2）：269-280.

[8]Dredge D. Networks， conflict and collaborative communities[J]. Journal of Sustainable Tourism， 2006， 14（6）：562-581.

[9]Lawrence M. Unraveling the Complexities of Tourism Destination Systems： Policy Networks and Issue Cycles 1998—2005[D]. Australia： Southern Cross University， 2005.

[10]Liu Bing， Zeng Guojun， Peng Qing. A social network perspective on travel itinerary research： A case study in Xinjiang[J]. Tourism Tribune，2013， 28（11）： 101-109.[劉冰，曾國軍，彭青. 社會網絡視角下旅游線路研究——以新疆為例[J]. 旅游學刊，2013， 28（11）： 101-109.]

[11]Liu Hongying， Wei Liliu， Zhang Juan. The research on the characteristics of network structure of area tourist flows based on the tourism routine[J]. Human Geography， 2012， 27（4）： 131-136.[劉宏盈，韋麗柳，張娟. 基于旅游線路的區域旅游流網絡結構特征研究[J]. 人文地理， 2012， 27（4）： 131-136.]

[12]Peng Hongsong， Lu Lin， Lu Xinfu， et al. Spatial network structure and optimization of cross-border tourism area based on tourist flow： A case study in Lugu Lake[J]. Progress in Geography，2014， 33（3）：422-431.[彭紅松，陸林，路幸福，等. 基于旅游客流的跨界旅游區空間網絡結構優化——以瀘沽湖為例[J]. 地理科學進展，2014， 33（3）：422-431.]

[13]Wu Jinfeng. Distribution of inbound foreigner tourist flows and its property and structure characters in China[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment，2014， 28（7）： 177-182.[吳晉峰. 入境外國旅游流網絡分布、性質和結構特征研究[J]. 干旱區資源與環境，2014， 28（7）： 177-182.]

[14]Zhang Yanyan， Li Junyi， Yang Min. The tourism flow network structure of Xi’an based on tourism digital footprint[J]. Human Geography，2014， 29（4）： 111-118.[張妍妍，李君軼，楊敏. 基于旅游數字足跡的西安旅游流網絡結構研究[J]. 人文地理，2014， 29（4）： 111-118.]

[15]Wang Degen. The impact of Wuhan-Guangzhou HSR on regional tourism spatial pattern in Hubei Province[J]. Geographical Research，2013， 32（8）： 1555-1564.[汪德根. 武廣高速鐵路對湖北省區域旅游空間格局的影響[J]. 地理研究，2013， 32（8）： 1555-1564.]

[16]Liu Chun. Study on the spatial structure of tourism economy in middle area of China based on social network analysis [J]. World Regional Studies，2015， 24（2）： 167-176.[劉春. 基于社會網絡方法的中部地區城市群旅游空間結構研究[J]. 世界地理研究，2015， 24（2）： 167-176.]

[17]Fang Yelin， Huang Zhengfang， Tu Wei. Spatial differences of tourism economy in Yangtze River Delta from the perspective of social network[J]. Tropical Geography， 2013， 33（2）：212-218.[方葉林，黃震方，涂瑋. 社會網絡視角下長三角城市旅游經濟空間差異[J]. 熱帶地理， 2013， 33（2）： 212-218.]

[18]Yang Xiaozhong， Liu Guoming， Feng Lixin， et al. Spatial economic contact of cross-border tourism region based on network analysis： A case study of Hukou Waterfall Scenic Spot[J]. Geographical Research，2011， 30（7）：1319-1330.[楊效忠，劉國明，馮立新，等. 基于網絡分析法的跨界旅游區空間經濟聯系——以壺口瀑布風景名勝區為例[J]. 地理研究，2011， 30（7）： 1319-1330.]

[19]Zhang Kai， Yang Xiaozhong， Zhang Wenjing. Tourism economic affiliation degree network characteristics and its impacts factors of cross-border tourism region： A case study of Taihu Lake area [J]. Human Grography，2013， 28（6）：126-132.[張凱，楊效忠，張文靜. 跨界旅游區旅游經濟聯系度及其網絡特征——以環太湖地區為例[J]. 人文地理，2013， 28（6）：126-132.]

[20]Lian Tonghui， Yu Caihua， Zong Qianjin. A study on net-work structure of China’s tourism website： Based on a social network analysis[J]. Tourism Science，2012， 26（6）： 80-88.[廉同輝，余菜花，宗乾進. 我國旅游網站的網絡結構研究——基于社會網絡分析法[J]. 旅游科學，2012， 26（6）： 80-88.]

[21]Wang Sujie， Li Xiang. Research on sustainable rural tourism policy based on a social network analysis： A case study of Yangjiabu Village in Weifang City， Shangdong Province [J].Chinese Rural Economy，2011，（3）：59-69，90.[王素潔，李想. 基于社會網絡視角的可持續鄉村旅游決策探究——以山東省濰坊市楊家埠村為例[J]. 中國農村經濟，2011，（3）：59-69，90.]

[22]Wouter D N， Andrej M， Vladimir B. Exploratory Social Network Analysis with Pajek[M]. Lin Feng， trans. Beijing： Beijing World Publishing Corporation， 2014：1-23.[沃特·德·諾伊，安德烈·姆爾瓦，弗拉迪米爾·巴塔蓋爾吉. 蜘蛛：社會網絡分析技術[M]. 林楓， 譯. 北京： 世界圖書出版公司北京公司，2014：1-23. ]

[23]Burt R S. Structural Holes： The Social Structure of Competition[M]. MA： Harvard University Press， 1992：54-78.