上海迪士尼對上海旅游流網絡的影響研究

蔚海燕 戴澤釩 許鑫 馮學鋼

[摘要]上海迪士尼開業被寄予了帶動上海乃至長三角地區相關產業發展的厚望。文章采集了驢媽媽平臺上海高星景區游客購票點評信息，分別構建了迪士尼開業前后的上海旅游流網絡，并采用社會網絡分析方法進行分析。研究表明，上海迪士尼開業后，上海旅游的游客數字足跡從以上海野生動物園、東方明珠兩者為核心，演變成以上海迪士尼、東方明珠、上海野生動物園三者為中心。上海市旅游流網絡集中程度加強，核心與熱門景區受益于迪士尼的開業，非熱門景區卻有邊緣化的危險。上海迪士尼帶動了浦東新區其他景區的客流，具有較強的區域帶動效應，但對其他市轄區景點的輻射能力還較弱。文章首次利用游客數字足跡，從旅游流網絡變化的角度分析上海迪士尼對上海市旅游流的影響，豐富和拓展了旅游流研究的內容，同時為上海市旅游產業政策的制定提供參考。

[關鍵詞]旅游流；上海迪士尼；社會網絡；數字足跡

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2018）04-0033-13

Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2018.04.009

引言

迪士尼主題公園是全世界最早也是最成功的主題公園。2016年6月16日，中國內地首家、世界第6個迪士尼主題公園——上海迪士尼樂園正式開門迎客。自2010年迪士尼樂園落戶上海的消息公開，上海迪士尼就被寄予厚望，學界普遍認為上海迪士尼開業將對上海及周邊的相關產業產生積極影響。在開業之前，許多學者已經對迪士尼落戶上?？赡茉斐傻挠绊戇M行了分析預測，包括對長三角地區旅游產業的產出效應、轉移效應、擠出效應和外部帶動效應，對酒店、餐飲、景點、交通等配套產業的影響，對動漫產業、娛樂產業等互補產業的推動，對上海服務業、旅游業人才培養的影響等，然而目前上海迪士尼對周邊地區相關產業影響的實證研究文獻數量仍較少。迪士尼開業后，上海市其他景區可能享受到迪士尼帶來的客流紅利，也可能因為競爭加劇而受到沖擊，其原因在于迪士尼影響了游客游玩上海的路線，改變了景區間的競爭與合作格局，對不同景區產生了不同的影響。游客在上海各景區的游玩路線形成了旅游客流網絡，該網絡從客流移動的角度揭示了景區間的聯系程度，網絡在迪士尼開業前后的變化從一個方面反映了各景區空間競爭與合作關系的變化。因此，本文以上海市4A及以上景區為節點，通過采集游客在各景區間移動的數字足跡，構建旅游流網絡，分析迪士尼開業前后旅游流網絡的變化，從而研究上海迪士尼對上海市旅游產業的影響。該研究有助于政府更好地制定旅游發展政策，探索如何利用迪士尼樂園建設的契機，整合新老都市旅游資源，培育新的都市旅游經濟增長點。

1 相關理論綜述

旅游流是旅游學和地理學的交叉學科研究，在20世紀70年代就有學者開始從事該領域的研究。廣義上旅游流是指以旅游客流為主體，涵蓋旅游信息流、旅游物流和旅游能流的一個復雜的系統，其中旅游客流是旅游流體系的主體和基礎。經過多年發展，旅游流研究從最早依托地理學理論的旅游流時空模式研究出發，逐步延伸到從微觀角度開展的旅游流內在機理和調控措施研究，主要研究領域包括旅游流理論體系研究、旅游流產生機理研究、旅游流空間流量研究、旅游流時空模式研究、旅游流空間輻射效應研究5個方面。旅游流是目的地之間的一種聯系，相關旅游目的地之間因為客流、物流等各類資源的流動而產生相互依賴，因此各個目的地之間并非相互獨立，而是憑借旅游流構成了具有一定結構特征的網絡。旅游流的網絡結構模式具有揭示旅游系統空間規律的作用，近年來受到國內外學者的關注，它能夠分析旅游目的地間的空間競爭關系、交通可達性以及通過客源市場分析進行目標市場定位。旅游流網絡的生成和演變受到多方面因素的影響，包括旅游資源分布、旅游組織間的關系、交通運輸網絡游客旅游方式等，但在現有的文獻中，對旅游流短期變化的研究較少。上海迪士尼樂園開業勢必會對上海市旅游產業產生影響，這種影響直接體現在旅游流網絡結構的變化上，并且該變化有一個顯著的時間點，即樂園正式開門迎客的那一天。因此，本文以上海市旅游流網絡在迪士尼開業前后的變化為切入點，通過網絡的變化來研究迪士尼開業對上海市旅游產業的影響。

在旅游流研究方法上，包括了定性研究和基于社會物理學理論、社會網絡理論、區域經濟學理論的定量分析方法。但受限于數據來源，目前旅游流定量研究主要側重于宏觀旅游流現象的研究，如劉法建等采用《中國旅游年鑒》與入境旅游者抽樣調查數據研究國內各省間的人境旅游流網絡結構與動因，章錦河等通過國家旅游局針對國內旅游抽樣調查的數據來分析旅游流的空間場效應，楊國良等利用四川統計年鑒數據論證旅游流規模符合齊夫定律，陳浩等根據旅行社旅行線路數據和長途客運線路數據研究珠江三角洲城市群旅游流網絡結構?？梢钥闯?，旅游流定量研究的數據來源以統計年鑒、問卷調查為主，研究對象一般為城市間或省份間旅游流活動。對于更小范圍的市內旅游流定量研究，常采用問卷來獲取數據，該方法能收集到旅游者完整的旅行足跡，但缺點是僅能獲取當前時間截面的旅游流數據，無法對城市范圍內旅游流網絡結構變化進行研究。

如何研究城市范圍內旅游流網絡結構的變化，Girardin的“數字足跡”法提供了一種數據采集的思路。Girardin認為，游客旅游過程中的通話記錄、短信記錄，以及游客在網絡上留下的游記、搜索等數據包含了旅游時間和空間信息，可以通過采集游客的“數字足跡”來分析其旅游行為。國內已經有學者采用該方法進行旅游流研究，并取得了一些發現。吳中堂等從游記文本中挖掘大陸游客在臺灣的旅游路線，旅游流節點的顆粒度從傳統的景區拓展到酒店、餐廳，從而對大陸游客赴臺旅游行為有了更精細的認識。羅秋菊和梁思賢，周慧玲和許春曉采用游記文本獲取游客的旅游線路信息，分別研究了云南省與湖南省的旅游空間網絡結構。從游記文本中整理游客的旅游路線是一種有效的方法，但由于上海迪士尼開業僅半年，網絡上積累的游記只有數百篇，且其中包含了許多營銷軟文，可獲取的旅游流路徑的數量不多。因此，本文通過游客在網絡上門票點評的信息來獲取游客“數字足跡”，該方法獲取的數據量明顯大于通過游記可以獲取的數據量，對于研究迪士尼開業前后上海市旅游流網絡結構的變化效果更好。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

互聯網與旅游的結合日益緊密，許多游客會在出行前瀏覽其他人的游記攻略，出行時在社交媒體、旅游網站留下照片和點評，因此通過互聯網的公開數據可以獲取游客的“數字足跡”。本文選取旅游點評網站作為數據采集來源，截至2017年2月27日進行數據采集時，驢媽媽網站關于上海迪士尼的點評有15724條，攜程網站關于上海迪士尼的點評有%11條，大眾點評有5626條，馬蜂窩有324條，驢媽媽網站的點評數據最多，因此本文采用驢媽媽作為最終數據采集的來源。艾瑞研究報告顯示，2016年華東地區4A與5A級景區（簡稱高星景區）門票的46.4%由分銷渠道售出，其中，54.9%采用的是分銷的線上渠道（如驢媽媽、攜程等OTA平臺），驢媽媽占據了分銷線上渠道30.0%的市場份額，處于行業第一，因此驢媽媽有效覆蓋了華東地區高星景區約7.6%的旅行者，選用驢媽媽作為數據來源具有較好的代表性，能夠有效地生成上海市旅游流網絡。此外，驢媽媽網站的點評需要在購買門票后才能進行，可以有效避免非游客發布的虛假信息，同時由于驢媽媽點評有返現等優惠，購買門票的游客有動力進行點評，可以收集到較完整的旅游流信息。但是，線上購買門票的游客通常需要具有一定互聯網使用能力，且一般是以自由行為主，因此本研究難以涵蓋老年游客與跟團游游客的旅游流信息。同時由于數據源自門票點評，對于免費門票或門票價格較低的景點能收集到的數據較少，這是本研究的局限之處。

本文研究的是上海市旅游流網絡空間結構的變化，采集了上海迪士尼樂園與上海地區4A級、5A級景區的門票點評信息，包括點評時間、點評者、點評正文、評分等數據。需要注意的是，由于驢媽媽屬于互聯網票務網站，上海博物館等門票免費或者驢媽媽未覆蓋的景區無點評信息，最終實際采集到的景區共38家①。本文采集了這些景區截至2017年2月27日的所有點評數據，共255818條記錄。研究中通過同一用戶點評不同景區的時間順序生成旅游流，如“用戶A在2016年6月20日點評了上海迪士尼樂園，6月21日點評了東方明珠，6月22日點評了朱家角古鎮”，則生成由上海迪士尼樂園一東方明珠一朱家角古鎮的一條旅游流。通過所有用戶旅游流數據的疊加，最終生成上海市旅游流網絡空間結構。經過數據清洗，在驢媽媽點評數據中共識別出135 053名不同的用戶，其中47477名用戶至少游覽過兩個景點，占比35.15%。

為了進行上海迪士尼開業前后旅游流空間網絡結構的對比，本文截取了上海迪士尼開業后與開業前同期兩個時間段生成旅游流網絡，即開業后的"2016年6月16日—2017年2月27日”與開業前同期“2015年6月16日—2016年2月27日”兩個時間段。由于驢媽媽的用戶包含上海地區用戶，這類用戶的行為特征是兩次點評間隔時間長，且經常點評同一個景點，比如有用戶連續多個周末點評上海歡樂谷。因此研究中將同一用戶兩次點評間隔超過7天的數據刪除，只研究用戶一次旅游過程中的游覽行為。此外，有部分用戶并不是在旅游過程中點評，而是在旅游結束后對所游歷的景點一次性進行點評，這類數據并不能有效地反映游客的旅游路徑，因此研究中將每天點評超過3個及以上景點的用戶數據剔除。

本文通過同一用戶對多個景點的點評順序來識別旅游流，如用戶A在第一天點評了上海迪士尼樂園，第二天點評了上海野生動物園，則生成一條從上海迪士尼一上海野生動物園的旅游流片段，本文中將一條這樣的記錄稱為一條“有向旅游流”。在研究中，還有一類用戶一天點評了兩個景點，由于驢媽媽公開的時間數據中只精確到日期，因此無法判斷這類用戶在單日內的旅游流向，研究中將該類數據處理成兩個景點之間無向的旅游流片段，本文將一條這樣的記錄稱為一條“單日旅游流”。經過數據篩選，獲得上海迪士尼開業前同期2037位游客共796條有向旅游流、1270條單日旅游流數據，開業后2610位游客共948條有向旅游流、1706條單日旅游流數據。92%的旅游流長度少于5，一位游客最多游玩了19個不同的景點。

2.2 研究方法

節點與節點間的關系構成了網絡，社會網絡分析方法能夠對網絡的結構以及各個節點在網絡中的位置與角色等進行研究。常用的社會網絡分析方法包括中心性分析、關聯性分析、子群分析與QAP假設檢驗。中心性分析討論的是節點在網絡中的權力和地位，包括點度分析和中心勢分析；關聯性分析研究網絡中節點關系的緊密程度，包括關聯性測量、小世界分析、結構洞與橋分析；子群分析討論如何對網絡中的節點與關系進行聚類，從整體視角揭示節點之間的聯系，包括成分分析、k叢分析、k簇分析等，以及較為復雜的凝聚子群分析、派系分析、角色分析；QAP分析對網絡的形成原因以及不同網絡間的相似程度進行假設檢驗。本文研究旅游流網絡的變化，基于研究內容和網絡規模的考慮，使用中心性分析和角色分析兩種分析方法。本文將景區定義為節點，景區間游客的流動定義為關系，生成以上海市38個景區為節點的旅游流網絡。研究利用Paj ek進行網絡的可視化展現，使用Ucinet對網絡的各項指標進行計算。

2.2.1 中心性分析

中心性分析包括中心勢分析和中心度分析。中心勢分析反映的是網絡的集中程度，本文采用的是點度中心勢，該指標首先找到網絡中點度最高的節點，計算它與其他節點的中心度差之和，然后除以理論中可能的最大中心度差之和，得到的數值越高，說明網絡中存在越明顯的中心節點。

中心度分析反映節點在網絡中的地位，包括點度中心度、中間中心度和接近中心度。點度中心度表示的是一個節點與其他節點直接關聯的程度，它分別計算了每個節點與多少個節點直接連接，包括內向點度中心度和外向點度中心度，分別代表一個節點的聚集和輻射能力。中間中心度表示一個節點對其他節點的控制程度。對于一個節點，它可能會處在其他兩個節點的最短連接路徑中，則定義該節點處在這兩個節點的中間。計算該節點處在其他任意兩個節點的捷徑概率之和，所得結果即為該節點的中間中心度。中間中心度越高，說明節點在網絡中的不可替代性越高，剔除該節點將減少網絡的通路，使某些邊緣節點的可達性降低。接近中心度計算節點與其他所有節點的捷徑長度之和，接近中心度越低，該節點越不容易受到其他節點的限制，其在網絡中傳遞能力的穩健性越高。

2.2.2 角色分析

角色分析建立在結構對等性的基礎上，可以分析網絡中是否存在地位相似的節點。角色分析首先構建節點之間的距離矩陣，然后通過CORNER等聚類方法將節點歸人不同的角色中，并計算角色與角色之間、角色內的關系。通過角色分析，有助于識別景點與其他目的地的競爭與合作關系，提高旅游產品開發能力。

3 旅游流網絡基本描述

3.1 旅游流網絡圖分析

圖1表示的是上海迪士尼開業前后同期的上海市旅游流網絡圖。其中，節點大小表示樣本中游覽過該景點的游客數量，節點越大，說明游客數量越多；連線粗細表示景點間的旅游流流量規模；箭頭表示有向旅游流的方向，箭頭越大，說明該方向的旅游流流量越大。上海迪士尼開業前同期，東方明珠是游客數量最多的景點，采集的數據中共有631人到過東方明珠；東方明珠與杜莎夫人蠟像館是最熱門的線路，共觀察到148次東方明珠與杜莎夫人蠟像館之間的游客流動。上海迪士尼開業后，東方明珠和上海迪士尼為最熱門景點，分別有1172和1102個游客點評過景點，明顯高于其他景點；它們之間構成了最熱門的旅游線路，共467人連續游覽了這兩個景點。為了降低網絡圖的復雜度，提高可視化能力，僅保留游客數量大于3人的景點。

如圖1所示，迪士尼開業前上海市的旅游流網絡較為分散，處于網絡中心的是上海野生動物園和東方明珠，這兩個景點游客數量多，與其他景點的聯系也較為緊密，輻射了杜莎夫人蠟像館、上海歡樂谷、上?？萍拣^等景區。同時，上海動物園也處于網絡的中心，雖然其游客規模不如上海野生動物園和東方明珠，但是其與許多景點聯系緊密，是連接多個景點的重要環節，有一條從碧海金沙通往上海動物園的大規模旅游流。上海迪士尼開業后，旅游流網絡更為集中，上海迪士尼樂園、東方明珠和上海野生動物園成為網絡的核心。這3個景區不僅游客規模巨大、輻射景區多，互相之間的聯系也極緊密，其中，以東方明珠指向上海迪士尼樂園的旅游流最為顯著?？梢哉J為，以上3個景區是游客游覽上海的必去景區，經由這3個景區，游客再向外輻射到其他景區。

通過前后網絡的對比可以看出，迪士尼開業前，東方明珠和上海野生動物園是上海旅游流網絡的核心，但此時旅游流網絡并不集中，游客在旅游過程中有多條旅游流路線可以選擇；迪士尼開業后，上海市旅游流網絡呈現集中化的現象，上海迪士尼、東方明珠、上海野生動物園成為網絡的核心，游客在上海的旅游流網絡基本圍繞這3個景區展開。上海市引進迪士尼樂園的一個重要目的是促進上海旅游產業的發展，下文將通過其他網絡指標進一步厘清上海迪士尼對上海市旅游流網絡的影響。

3.2 旅游流流量分析

在本文樣本中，共觀測到13137次景點之間的游客流動，分別統計迪士尼開業前后同期兩個時間段內游客在景點之間的移動，排序得到游客流動量最大的10個景點對，得到結果如表1?？梢钥吹?，東方明珠和杜莎夫人蠟像館、東方明珠和上海野生動物園是迪士尼開業前流量最大的兩個景點對，分別占當期旅游流網絡整體流量的7.16%和6.97%。在10個流量最高的景點對中，有7個涉及東方明珠或上海野生動物園，說明這兩個景點是此時旅游流網絡的核心，客流的擴散或聚集主要集中在這兩個景點。當上海迪士尼開業后，上海迪士尼成了旅游流網絡的核心，在10個流量最高的景點對中，有6個與上海迪士尼相關。

景點對呈現了游客的旅游流向，同時也反映了景點之間的合作關系。根據表1，在迪士尼開業前，與東方明珠具有重要合作關系的景點為杜莎夫人蠟像館、野生動物園、歡樂谷、長風公園與長風海洋世界、上?？萍拣^等；與上海野生動物園具有重要合作關系的有東方明珠、長風公園與長風海洋世界、歡樂谷等。上海迪士尼開業后，上海迪士尼成了旅游流網絡的核心，在10個流量最高的景點對中，有6個與上海迪士尼相關，分別為：東方明珠、野生動物園、金茂大廈、環球金融大廈、杜莎夫人蠟像館、歡樂谷。迪士尼開業后，上海迪士尼與東方明珠的聯動也非常顯著，占據旅游流網絡整體流量的17.60%，說明大部分游客認為東方明珠與上海迪士尼是游玩上海必去的景點，在這兩個景點之間的流動目的性很明確。值得注意的是，迪士尼開業后最熱門的景點對中均包含上海迪士尼、東方明珠、上海野生動物園中至少一個景點，從一定程度上也說明了上海市旅游流網絡的集中程度變高，呈現以上海迪士尼、東方明珠、上海野生動物園為核心的旅游流網絡。東方明珠與上海野生動物園的合作進一步加強，位于浦東區的金茂大廈、環球金融中心與東方明珠、迪士尼的聯動更為明顯，而碧海金沙、上海動物園則被擠出了游客流量最大的10個景點對。

3.3 網絡點度中心勢分析

網絡點度中心勢反映了網絡的集中程度。計算迪士尼開業前同期網絡和開業后網絡的點度中心勢，得到開業前同期點度中心勢為12.3003，開業后網絡點度中心勢為23.0789。開業后點度中心勢明顯上升，說明上海迪士尼的開業提高了旅游流網絡的集中程度，游客的旅游線路更集中于少數幾個景點，非熱門景點更加邊緣化。

4 網絡節點中心度分析

4.1 點度中心度分析

點度中心度表示的是一個節點與其他節點直接關聯的程度，包括內向點度中心度和外向點度中心度，分別代表一個節點的聚集和輻射能力。由于本文旅游流網絡中包含有向線與無向線，使用軟件計算點度中心度時會將無向線視為同時朝向兩個節點的雙向線，導致一條無向旅游流計算了兩次點度中心度。為了消除該因素的影響，使用編寫程序的方式，將無向線在點度計算中的權重降低為1/2，以此計算上海迪士尼開業前同期和開業后各景區的點度中心度，得到結果如表2。表2數據顯示：上海迪士尼取代了上海野生動物園聚集中心的地位，說明游客認為游覽上海必去的景點從上海野生動物園轉向了上海迪士尼。由于迪士尼與東方明珠聯動效應明顯，東方明珠的內向點度中心度排名也超過了上海野生動物園。在擴散能力方面，東方明珠一直位列首位，說明東方明珠很可能是游客進入上海游玩的第一個景點。從表2中還可以發現，上海迪士尼開業后，上海動物園和碧海金沙景區不管是內向點度中心度還是外向點度中心度的排名均下降顯著，說明這些景點受到迪士尼開業的影響熱度下降，應當注重與核心景點的聯運活動，主動吸引客流，如考慮增加與核心景點的直達巴士等。

4.2 中間中心度分析

中間中心度表示一個節點在旅游流網絡中對其他節點的控制程度，在旅游流網絡中可以表示一個點的橋接能力。如果一個景點中間中心度越高，那么該景點對于景點間客流移動的不可替代性越高，從旅游流網絡中去除該景點，將使某些非熱門景點因為旅游通路的阻斷而降低客流量。迪士尼開業前后各景區的中間中心度如表3，可以看出，碧海金沙、上海歡樂谷等非核心熱門景點排名較高，而迪士尼開業前東方明珠的中間中心度卻未進入前十。這是因為中間中心度衡量的是節點的不可替代性，東方明珠周圍有環球金融中心、金茂大廈、上?？萍拣^等景點，即使沒有東方明珠，客流也可以通過周邊景點進行轉移。而碧海金沙輻射了奉賢區的其他景點，上海歡樂谷輻射了松江區的其他景點，如果沒有這兩個景點作為地區吸引力，那么該地區的其他景點可能游客寥寥了。在上海市旅游產業規劃中，應注重地方代表性景區的建設，通過代表性景區吸引客流，再輻射到地區內其他景區。上海迪士尼開業后，東方明珠作為客流從中心城區向浦東新區東部地區景點轉移的橋接作用開始變得顯著，其中間中心度排序上升到第二位，上海世紀公園上升到第三位。該變化說明了浦東新區東部景點的旅游吸引力增加，作為旅游流橋接點的東方明珠和上海世紀公園的作用變得顯著。為了充分利用上海迪士尼對上海地區其他景點的帶動效應，應注重各地區代表性景區與上海迪士尼旅游交通的建設，而不僅通過東方明珠等少數景區與上海迪士尼進行客流橋接。

4.3 接近中心度分析

接近中心度計算的是一個節點與其他節點捷徑長度之和，接近中心度越低，該節點與其他節點的距離越近，該節點越容易與其他節點進行客流轉移。在旅游流網絡中，一個景點的接近中心度越低，說明該景區與其他景區的聯系越緊密。計算迪士尼開業前后上海市各景點的接近中心度，得到結果如表4。內向接近中心度表示其他景區為該景區帶來客流的能力，外向接近中心度表示該景區為其他景區帶來客流的能力。上海野生動物園在迪士尼開業前后的內向和外向中心排名均靠前，說明上海野生動物園具有全城的聯動效應，對熱門和非熱門景區都有較好的客流帶動效應。上海迪士尼開業后，東方明珠因與其關系密切，兩者的接近中心度都排到較高的位置，東方明珠與上海市其他景區的聯動能力增強。但是上海迪士尼作為核心景區，其內向和外向接近中心度僅排到第四和第五，落后于野生動物園、歡樂谷等景區。這說明在旅游流網絡中，上海迪士尼與其他景區之間客流轉移的能力并不強，即全城聯動能力不足。前文的分析中說明迪士尼能在一定程度帶動上海市熱門景區以及浦東新區的其他景區，其接近中心度不高說明上海迪士尼與其他地區非熱門景區的聯系較弱，即目前主要帶動了區域旅游產業的發展。

5 整體網絡角色分析

角色分析法按照節點在網絡中作用的相似程度，將節點歸人不同的角色中，并計算角色與角色之間、角色內的關系。通過角色分析，有助于識別景點與其他目的地的競合關系，提高旅游產品開發能力。對迪士尼開業前后旅游流網絡進行角色分析，將所有景區按照旅游流網絡中的位置聚為多個角色，圖2是角色間關系的簡化圖，圖中箭頭上數字表示從一個角色指向另一個角色的連線密度，該數值越大，表示角色之間聯系越緊密。

在上海迪士尼開業前，上海旅游流網絡有4個較為活躍的角色，角色1是核心角色，包含了東方明珠、上海野生動物園等核心景區，自身內部之間的聯系遠大于與外部景點的聯系。角色2是次核心角色，包含東方綠舟、朱家角古鎮等熱門景區，自身內部景區之間聯系緊密，與外部也有較好的互動，可以認為是地區標志性景區。角色3和角色4是非核心熱門景區，輻射客流的能力一般，角色內部的互動也較少，可以認為是地區性景區；角色3承接的客流較多，角色4大部分客流來自角色3，說明角色4較角色3更加邊緣。

迪士尼開業后，上海市旅游流網絡凝聚成3個較為活躍的角色。角色2是樞紐角色，包括了東方明珠和上海野生動物園，在旅游流中起到了集散游客的作用，其內部聯系緊密，向外輻射客流的能力也較強。角色1包括上海迪士尼樂園以及杜莎夫人蠟像館、朱家角等景區，與角色2聯系緊密，但自身內部聯系較弱，說明角色1景區主要與角色2景區進行客流交流，而自身內部景區間的客流流動較少，主要是因為角色1景區是地區性景區，它們具有良好的客流吸引力，但是游客在這類地區性景區之間的移動會經過角色2的東方明珠、上海野生動物園等樞紐節點，因此這類景區不具有全城客流擴散的能力，它們與其他地區性景區之間的直接聯系不緊密。角色3是非核心熱門景區，主要通過角色1與角色2獲取少量客流，對比該角色內景區在迪士尼開業前角色分析中的角色位置，可以發現這些景區雖然還具有一定人氣，但已經逐漸被邊緣化。綜合開業前后旅游流網絡的角色分析，上海迪士尼開業使上海市旅游流更為集中，出現了全城集散景區（角色2）、地區集散景區（角色1）和非核心熱門景區（角色3）；上海迪士尼在全城客流集散上的能力并不顯著，更多是與東方明珠這類具有全城集散能力的景區進行客流交流；東方綠舟、顧村公園等景區的角色更加邊緣。

6 結論與討論

6.1 結論

本文根據游客在驢媽媽平臺購票與點評行為所留下的“數字足跡”進行全樣本的數據挖掘，構建迪士尼開業前后旅游流網絡，通過可視化展現、節點中心性分析、整體網角色分析，研究迪士尼開業對上海旅游流網絡的影響，發現：（1）上海迪士尼改變了上海市旅游網絡結構。迪士尼開業前，上海市旅游流網絡的中心節點是東方明珠與上海野生動物園；開業后，上海迪士尼、東方明珠、上海野生動物園成為上海市旅游流網絡的中心，三者是游客的聚集和擴散中心，同時三者之間聯動也十分緊密，其中，上海迪士尼與東方明珠的聯動最為顯著。（2）迪士尼開業后客流增加，同時也使上海市旅游流網絡集中程度變高，熱門景點客流量提高，而非熱門景點受到沖擊。迪士尼開業后，旅游流網絡中心勢指標提升，最熱門的旅游流路線均涉及上海迪士尼樂園、東方明珠、上海野生動物園3個核心景點，所占旅游流規模比例也上升，說明上海迪士尼開業后游客的路線選擇更加集中，核心景點帶動了熱門景點的客流規模，但是一些非熱門景點在網絡中所扮演的角色逐漸邊緣化。（3）上海迪士尼的游客聚集能力很強，其景點吸引力能夠提升上海的游客流量，但其在旅游流網絡中的橋接作用不如東方明珠和上海野生動物園，導致其客流轉移能力有限。（4）上海迪士尼目前主要起到了浦東新區內區域帶動效應，對其他區景點的客流帶動不明顯。3個核心景區中，東方明珠始終起到了游客集散樞紐的作用，上海野生動物園在各項點度指標中排序均較高，說明其對上海全城的4A及以上景區均有聯動效果，其客流輻射能力廣；上海迪士尼開業后其樞紐地位顯著，成為了上海市吸引游客最重要的景區，它主要與浦東新區的熱門景點如東方明珠、上海野生動物園、金茂大廈等景區聯系緊密，但沖擊了部分其他區的景點如上海動物園、碧海金沙等，尤其是與浦東新區外的非熱門景區的聯系較弱，因此認為迪士尼主要起到了區域旅游產業帶動的效果。

6.2 討論

迪士尼樂園作為全球性大型旅游綜合體，它的開業對當地旅游及相關產業具有較大影響，上海迪士尼也自開工建設以來就受到各方關注，被寄予了帶動上海相關產業發展的厚望。上海迪士尼改變了上海旅游流，游客在上海的旅游軌跡更加集中，熱門景點客流量增加，非熱門景區卻有邊緣化的危險。上海迪士尼對浦東新區內其他景區的帶動作用顯著，但是對其他地區景區的帶動能力需要進一步加強。

對此筆者有3個方面的思考和建議：（1）上海應圍繞迪士尼來推動整個旅游業態的發展和提升。上海迪士尼開業前有學者也提出了類似的觀點，認為上海迪士尼具有轉移效應，將會轉移周邊旅游企業的部分客流和效益。而本研究也發現，迪士尼主要有區域帶動作用。上海迪士尼、上海野生動物園、東方明珠三者的聯動成了上海市旅游流網絡的核心，并帶動了位于中心城區到上海迪士尼之間世紀公園的發展，客流越來越集中在核心景點之間。對于外地來上海旅游的游客，其停留時間是有限的，迪士尼樂園作為大型景區一般需要占用游客一天左右的時間，其他景區客流自然會受到影響。但我們同樣認為，由于迪士尼的開業會吸引更多的客流，整個市場的客流總量在上升，因而要提升迪士尼的帶動作用，除了提升其對上海其他景點的帶動作用外，也需要重視其對整個上海旅游業態的帶動，應圍繞迪士尼創建更多新的旅游業態。（2）上海各景區經營者可以從經營聯動和差異化運營兩個方面尋求發展。迪士尼的開業改變了上海的旅游流網絡，動搖了上海野生動物園在上海市旅游流網絡中的核心地位，上海迪士尼與東方明珠的聯動高于與上海野生動物園的聯動。同時，上海迪士尼與其他城區景點的聯動較少，非熱門出現邊緣化趨勢。因而上海的熱門景點應該利用這個機會與迪士尼聯動從而享受其客流的紅利，而非熱門景點更應該通過宣傳和聯動吸收增量客源。經營上的聯動可以通過聯票、開發線路產品等方式進行，比如上?？萍拣^與上海迪士尼樂園組成親子游套餐，歡樂谷與上海迪士尼組成樂園游套餐等。差異化經營需要景區進行精準的市場定位，根據定位進行景區開發。迪士尼在為上海旅游企業帶來增量客流的同時，也帶來了競爭，在一定程度上“虹吸”了部分游客，對相鄰的大型景區造成沖擊。因而上海市旅游企業應做好錯位營銷的準備。迪士尼樂園具有鮮明的主題元素，滿足游客游玩休閑的同時，也讓游客得到精神上的享受，上海各景區應當注重景區特色文化氛圍的營造，與上海迪士尼形成差異互補，才能更好地與迪士尼進行聯動發展。（3）上海各級政府應在建設創新旅游業態、推動景區聯動中發揮引導者和促進者的作用?！渡虾Ｊ新糜螛I改革發展“十三五”規劃》提出，浦東作為上海市國際旅游度假區，要充分放大迪士尼樂園的溢出效應，整合周邊旅游資源聯動發展，打造世界級休閑度假目的地。為了實現該目標，提高游客集散的空間范圍和意愿，需要景區經營者與上海各級政府共同努力。為了增加本地區景點的競爭力，上海各城區政府應注重本地區明星景點的建設，集中精力建設能與迪士尼競爭的標志性景點，以點帶面，通過明星景點吸引客流來帶動本地區其他景點的發展。同時各城區的景區規劃需要注意差異性與互補性：不同城區間的景點建設有差異，降低競爭壓力；相同城區內的景點建設有互補，便于整合地區旅游資源，共同提高本地區的游客吸引力。

本文基于游客門票點評信息的“數字足跡”構建旅游流網絡的方法在學術上也具有重要意義。針對城市區域內旅游流網絡構建的數據來源一般有問卷和游記兩種，前者受限于數據采集時間與成本，很難研究時序性的旅游流網絡變化問題；后者受限于新景區游記的數量較少，很難構建足夠大的旅游流網絡，且需要人工識別旅游流過程，數據處理成本較高。本文通過門票點評信息確定游客的游覽順序，識別游客旅游路徑，可以由計算機代碼自動完成，能方便地擴展至更大規模的旅游流網絡構建；同時該方法保留了旅游路線發生的時間信息，為研究旅游流網絡變化過程提供了基礎。以往的旅游流網絡研究通常是對一個時間截面觀察到的旅游流進行研究，而本文方法能夠在多個時間點進行切片，研究事件沖擊下旅游流網絡的變化，也可以研究網絡長期的變化趨勢。

本文通過對旅游流網絡變化的研究，論證了上海迪士尼對上海旅游產業帶來的若干影響，在上海市旅游產業政策制定上有參考價值，研究方法也具有學術上的創新意義。與上海世博會不同的是，上海迪士尼對上海旅游產業會產生更長期的影響，本文目前只考慮了上海迪士尼開業8個月內的短期影響，上海迪士尼對上海旅游產業的長期影響需要進一步觀察與研究。本文基于“數字足跡”的數據采集方法也具有一定的局限性，點評來自游客的購票行為，因此對于免費門票或者無法在線購票的景點，本文方法無法識別。此外，由于缺乏更精確的時間信息，游客一天內游覽多景點的情況也難以處理。后續研究中，將擴展研究的數據來源，將數據采集范圍從驢媽媽拓展至包括攜程、馬蜂窩在內的更多旅游網站，同時結合游記數據源，通過命名實體識別等方法自動抽取游記中的游覽順序，并將除景區外的其他地理實體也納入旅游流網絡中。通過上述方法克服本文數據采集方法的局限性，構建更大規模、更為準確的旅游流網絡。在研究方法上，將進一步引入網絡科學中的網絡動力學分析，研究旅游流網絡的形成機理。

①38家景區包括：上海迪士尼、上海野生動物園、東方明珠、金茂大廈、世紀公園、上海海洋水族館、環球金融中心觀光廳、中國航海博物館、豫園、上海城市規劃展示館、上海植物園、上海動物園、長風公園與長風海洋世界、共青森林公園、顧村公園景區、炮臺灣景區、寶山國際民間藝術博覽館景區、錦江樂園、上海古漪園、馬陸葡萄藝術村、楓涇古鎮、杜莎夫人蠟像館、東林寺景區、佘山國家森林公園、月湖雕墅公園、歡樂谷、陳云紀念館、上海大觀園、朱家角古鎮、東方綠舟、碧海金沙景區、上海都市菜園景區、上海海灣國家森林公園、東平國家森林公園、前衛生態村、西沙濕地景區、上?？萍拣^、上海鮮花港。