濟南市旅游流結構構建與“反向”分析

李偉　劉冰冰　王小雨

摘要：旅游者時空移動產生的旅游流影響著客源市場和旅游目的地的開發，利用地理集中指數和基尼系數測算出濟南市的旅游流時空集中特征適合用社會網絡分析法，由此可見濟南市旅游流規模大，空間分布廣，全地域化明顯；但是空間集中度高，主要集中于市區的趵突泉、大明湖、五龍潭、黑虎泉以及千佛山景區；自助游、自駕游季節分布均勻，團隊游客淡旺季明顯；濟南市內游憩活動較多，城鄉反向差異明顯，周邊地區游客在市區主要游覽著名景點和購物，市區游客在周邊主要以鄉村旅游，休閑美食為主；濟南市旅游流網絡結構受到交通因素的影響，與其他大城市相比仍不成規模，更為集中，處于旅游中轉地向旅游目的地過渡的階段，旅游目的地發展模式的發展階段。

關鍵詞：旅游流；時空分布；社會網絡；反向旅游；濟南市

中圖分類號：F592.7 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.05.008

旅游者是旅游現象產生的基礎，旅游者的時空移動產生旅游流，它連接了旅游目的地和客源地，連接了旅游企業和旅游市場，因此旅游流是旅游系統的神經中樞和紐帶，是旅游地理學研究的核心問題之一[1]，國外理論和實證研究成果豐富，以大尺度空間、模型化、定量化研究為主，側重客流的空間分布、動態演變、經濟效應等方面，多樣化與多學科交叉[2]。運用核心邊緣理論、旅游流圈層結構理論、空間擴散理論、旅游流驅動力等定量理論模型，主要探討了旅游流理論和形成機制、客源地分布、旅游流預測、時空演變以及旅游流的影響等方面[3]。繪制出了旅游流分布圖，對旅游流動、消費、停留天數等進行了空間數據分析，并總結出對環境知覺、認知、空間活動和地理優選的行為模式 [4]。研究應用于旅游地定位、旅游地規劃、旅游市場細分、旅游地方感知形成和互動及旅游地影響等方面[5]。

國內旅游流的研究起于20世紀80年代中后期，基本沿襲了國外旅游流研究的傳統，研究視角集中于具體案例的實證討論和統計數據的模型分析[6]。在圈層結構模型基礎上，國內著名旅游學家創建RAS技術、環城游憩帶（ReBAM）理論等[7]。中國廣闊的地理空間適合大尺度、大規模的研究典型口岸城市入境旅游流網絡結構特征，運用GIS空間分析和數理統計等多種方法分析時空特征及變化、區域旅游流規模差異、客源市場結構、入境旅游競爭力特征及影響因素等。入境旅游流研究，時空結構特征研究充分，對近程旅游流、旅游客流預測、旅游流區域影響、旅游者行為影響因素等研究較少[7，8]。

隨著旅游地理研究的社會學轉向，國內外學者利用社會網絡理論分析旅游流取得一系列成果，成為研究旅游流的一個新工具，“社會網絡”是由多個點和各點之間的連線組成的集合，用點和線來表達網絡，這是社會網絡的形式化界定。社會網絡理論在國外旅游研究中主要用于旅游目的地結構分析、旅游決策、旅游企業成長和旅游目的地管理。國內主要集中在：旅游目的地管理及旅游地空間網絡結構研究、鄉村旅游的相關利益者研究以及跨界旅游區網絡結構研究，諸多應用證明，社會網絡理論適用于旅游者產生的旅游流[9-15]。本文首先利用地理集中指數和基尼系數測算出濟南市的旅游流時空特征，判定是否適用社會網絡分析法，然后再進行案例分析，是地理學和社會網絡理論相結合的結果，為其在旅游中的應用提供了新的范例。

1 濟南市旅游流基本情況

1.1 濟南市旅游概況

濟南市下轄市中區、歷下區、天橋區、槐蔭區、歷城區五個傳統城區以及長清區、章丘區兩個新設區，濟陽、商河、平陰三個縣，A級景區景點34個，其中5A景區1個，4A景區12個，2016年濟南市接待國內外游客6618.47萬人次，比上年增長8.60%。其中，接待國內游客6583.32萬人次，增長8.62%；接待入境游客35.15萬人次，增長5.58%。實現旅游消費總額846.93億元，增長13.69%。城市旅游與鄉村旅游并重，通過攜程旅游、驢媽媽、百度旅游等專業旅游網站利用火車頭采集器采集2015年1月～2017年5月來濟游客網絡游記492份，整理得到游覽點126個，商業旅游主要集中于傳統城區，鄉村旅游主要集中于南部山區，新區及三縣主要以著名景區和宗教旅游為主。

1.2 濟南市旅游流數據整理

旅游流空間移動具有時序性，一次出行只游玩一個點就返回的是直線型旅游流，按照時序游玩多個點的為網絡型旅游流，直線型和網絡型共同構成區域的旅游流結構，一個區域的旅游流結構決定了該區域的發展模式，對區域旅游規劃、組團式宣傳運營具有極大的促進作用。

通過整理旅游路線獲得只有1個點的路線有8個：紅葉谷、方特東方神話、泉城歐樂堡、太陽部落、九如山、濟南野生動物園、董家草莓采摘、泰山地下大裂谷，其中泉城歐樂堡屬于德州齊河縣、太陽部落和泰山地下大裂谷屬于泰安市，濟南市內只有5個。超過兩個點的旅游路線有484個，4～9個點的旅游路線占到總數的82.64%，最長路線為16個旅游點，整體看濟南市的旅游流呈現網絡結構。五個直線型旅游節點在484條旅游路線中均有出現，而線路中存在眾多一次性節點，如：明湖魯菜館、濟陽縣文化館、大嶺小嶺等43處。

1.3 濟南市旅游流時空分布

采用地理集中指數、基尼系數來研究旅游流在時間和空間上的分布特征。匯總不同地域的旅游流的季節分布比重，計算不同的旅游流在時間上的分布集中度。匯總不同旅游方式的旅游流在各地域的分布比重，采用基尼系數分析不同出游方式的旅游流在空間分布上的集中分散度和均衡程度[16]。

地理集中指數是衡量研究對象集中程度的重要指標，采用地理集中指數來度量旅游流在不同時段分布的整體集中程度，計算公式為：

式中：G為旅游流在不同地域上的集中指數，xi為第i個時段的旅游流規模，T為旅游流總規模，n為案例時段總數。G取值范圍為0～100，G值越大，旅游流在案例時段分布越集中，時間采用一年四季，n=4，G值越接近100×=100×=70.2，旅游流在案例時段越呈現為均勻分布。

依據不同地域各季節的旅游流規模的比重（表3），分別計算了旅游流在案例特殊時段的G指數，以反映不同出游方式的旅游流在案例時段分布的整體集中程度。由表4可以得出，以自駕游覽為旅游目的的旅游流的G指數接近于70.2，因此以自助游旅游流在案例特殊時段分布較為均勻，而以其他旅游方式是旅游流G指數相對較大，在時間上分布的集中度相對較高，尤其是旅行社的淡旺季非常明顯。

式中：Pi為第i個景區的旅游流規模占所有案例景區旅游流總規模的比重，N為景區數量，C為分布均勻度。Gini的值介于0和1之間，值越大表明集中程度越高，空間上分布越不均衡。Gini=0.836，C=0.164，說明濟南市的旅游流分布較為集中，分布不均勻。

2 濟南市旅游流網絡結構構建

2.1 理論方法選取

社會網絡理論涉及3個要素：節點、關系和連線。旅游流的網絡是由旅游點按照旅游者移動的時序連成的旅游路線組成，因此旅游流網絡結構是一種社會網絡結構，各旅游點相當于社會網絡結構中的點；旅游點之間的時序路線相當于社會網絡結構中點與點之間的映射關系[9]。濟南市旅游流線路規模大，地理集中度高，時空分布不均衡，完全滿足社會網絡理論中關于節點、關系和連線的定義，因此適合利用此法分析。

2.2 社會網絡理論下的濟南市旅游流網絡構建

對搜集到的旅游路線按照方向性賦值，有直接聯系則賦值1，然后累加，得到一個118×118的網絡矩陣，利用Netdraw繪制濟南市的整個旅游流網絡（118個景區景點），可以清晰地得到四個網絡，其中濟南市區為核心的網絡最大，其他三個網絡則是分布于南部山區及章丘區的景區景點。

利用Ucinet6.560 軟件中的network分析整個網絡的密度為4.5，標準密度為7.05，密度較低，采用不平衡指數度量旅游流在不同景區的分布均衡狀況，不平衡指數反映了研究對象在不同區域內分布的均衡程度，其計算方法采用了洛倫茲曲線中的集中指數，計算公式為：

式中，n為景區數量，Yi為各景區旅游流規模占所有案例景區旅游流總規模的比重從大到小排序后，第i位的累計百分比。S的取值介于0和1之間，S越大，旅游流分布越集中，S越小，旅游流分布越均勻。經計算，不平衡指數S=0.3612，表明旅游流在各景區的分布較不均衡。這與龐大的旅游流分布形成巨大對比，說明旅游流較為集中在少數旅游景點。

因此分析旅游流流量高于一定次數的網絡更具有現實意義，利用軟件選擇斷點值，將旅游流矩陣二分化，考慮數據的適用性，遵循可對比性，經過多次對比分析和網絡特性檢驗，最終選4為斷點值，當兩節點間旅游流聯系量大于4時，則將相應的矩陣單元賦值為1，反之則賦值為0。將直線型去除，將旅游路線旅游點個數大于4的路線的屬性數值轉化為二分矩陣。利用Ucinet6.560 軟件斷點值4得出濟南市旅游流矩陣，還剩14個景點分別是趵突泉公園、泉城廣場、黑虎泉、五龍潭、芙蓉街、大明湖、千佛山、環城公園、解放閣、山東博物館、曲水亭街、王府池子、寬厚里、珍珠泉。

3 濟南市旅游流網絡結構特征

3.1 中心性分析

中心性分析是社會網絡分析的重點之一，是衡量網絡中一個對象是否重要，評價其在整體網絡結構中的地位的重要指標。在區域旅游空間結構分析中，對旅游流網絡進行多種中心性指標測度，可以量化出不同的旅游地在整體區域旅游網絡中的功能、地位以及作用。

根據表6，所選取的14個旅游節點中程度中心性最大值為趵突泉公園27.191，說明趵突泉公園往來其他景點的客流最大，大明湖（26.655）、五龍潭（23.077）、泉城廣場（22.361）的旅游流量比較大，輻射功能很強。親近中心性反應一個節點到其他節點的最短路徑情況，在表中數值越大親近性越高，其中內向和外向親近性最大值均為芙蓉街（0.964，0.964），最小值均為寬厚里（0.571，0.607），接近中心性指標方差為0.1，說明各旅游節點在旅游網絡中的分布比較均衡，但最大值和最小值之差反映了其中一些旅游節點在網絡中相對孤立。平均每個旅游節點充當旅游流中間者的次數為4。芙蓉街、千佛山的中間中心性指標值較高，表明這2個景區在起到較大的中介者作用的同時且具有較高進入性，其他旅游節點對這些旅游節點具有較強的依賴性。中間中心性標準差為4.551，表明旅游網絡中各旅游節點之間分布十分不均衡。

3.2 結構洞指標

結構洞是在網絡中節點之間無直接關系或關系間斷的現象，從網絡整體看好像網絡結構中出現了洞穴，此即結構洞，結構洞理論指出擁有的結構洞越多，關系優勢越大。從效能來看，只有山東省博物館和寬厚里低于10，其他節點均較高，說明他們獲得的旅游流流量較大，吸引較多游客，在整個旅游流網絡結構中競爭優勢明顯，但可能會造成嚴重的旅游流瓶頸問題，需要實施旅游交通管制，同時也需要提高旅游設施集聚功能。從效率指標來看，芙蓉街、千佛山、解放閣稍高，而其他的效率相差不大，寬厚里非常低只有1.696，說明其連接其他節點數量較少；從約束性指標來看，寬厚里最高1.086，依賴其他節點程度較高，其他節點均小于1。

3.3 核心邊緣結構分析

整體旅游流網絡程度中心勢為16.01%，程度中心勢值較小，說明網絡中的旅游流圍繞核心節點集聚或發散的趨勢不明顯，旅游客流比較分散。外向親近中心勢和內向親近中心勢比較接近，分別為32.8%、33.12%，說明旅游流網絡中心化不明顯。中介中心勢為9.16%，相對較低，說明具有中介作用的景點較少。中心勢不明顯說明整個網絡的發育還不完善，有較強的分層結構。利用核心-邊緣缺失模型（core-periphery model）進行核心邊緣數據分析，可以得出核心節點4個，邊緣節點10個，整個網絡中的核心度為0.809，分布較零散。核心區內部聯系較為密切，核心對邊緣的關聯帶動效應為5.1，作用明顯。并且邊緣區受到核心區的輻射影響強于邊緣區各旅游景點的聯系。

4 結論與討論

4.1 結論

濟南市旅游流時空分布不均勻，時間上集中于春秋兩季，自助游客最多，自助游、自駕游時間分布均勻，團隊游客淡旺季明顯；空間上集中明顯，分布不均勻，主要集中在市區內，以知名景點為主（趵突泉、大明湖、五龍潭、黑虎泉、千佛山）。

濟南市旅游流規模大，共有126個旅游節點，有118個節點形成四個網絡，其中有103個節點形成一個完整網，但是密度極低，大多數節點只出現1～3次，建立網絡矩陣，選擇斷點值為4時，僅剩14個節點，14個節點就是整個網絡的中心。通過中心性分析、核心-邊緣結構模型得出趵突泉公園、泉城廣場、五龍潭、大明湖為核心圈，而芙蓉街和千佛山的中介性高，充當著連接橋的角色。旅游流規模大、密度低，呈現出滿天繁星的旅游發展態勢，一方面說明旅游發展進入到蓬勃的發展階段，另一方面說明濟南市旅游還未形成大規模網絡，聯合發展、共同獲益的局面還沒有到來。

市內交通要素成為制約來濟游客旅游流規模的一大因素，嚴重影響了核心景點到周邊的輻射效應，停車難、堵車是游客關于在趵突泉、大明湖、千佛山等核心區表述最多的詞語，造成了核心區景點少，帶動效應差的局面。濟南周邊縣區也受到高鐵、高速公路交通因素的影響，濟南市內游客前往章丘、萊蕪、泰安、齊河的游客明顯多于濟陽、商河、平陰。形成了外地游客來濟主要集中于市區和濟南市區游客前往周邊縣區、地市的兩個圈層構造（圖3）。這兩個方向相反的圈層所選取的旅游經典類型完全相反：來濟南市區的旅游流主要集中于著名景點（趵突泉、大明湖、千佛山）以及商業場所（恒隆、世貿、萬達），而外層的旅游流主要集中于自然風光（鄉村、紅葉谷、錦屏山），兩者具有典型的城市向往鄉村、鄉村向往城市的“反向”旅游特征，這為兩地針對彼此客源市場宣傳和營銷開發提供支持。

從旅游流分布來看，不僅出現了濟南市內景區還出現齊河、泰安景點，這說明其不受行政界限的完全約束，126個景點分布于濟南市的各個縣區，景點類型多樣化，說明濟南正處于旅游發展階段，初步形成全地域旅游的局面，應該抓住機遇打造旅游產業，塑造全域旅游。

與其他城市如：南京[17]、武漢[18]相比，南京選擇斷點值7有16個景點矩陣，武漢選擇斷點值為6有23個景點矩陣，濟南市旅游流網絡選擇斷點值4只有14個景點的矩陣，說明濟南市旅游流網絡結構小，與其他兩個城市相比中心性分布更為均勻，中介性更低，核心圈景區景點少，且空間集中，主要集中在面積較小的核心地域內，距離近但是聯系密度較低，并且經過濟南中轉的游客多于其他兩城市，表明濟南仍是旅游中轉地。

4.2 討論

在旅游流結構中景點出現頻次高并不代表在網絡中的地位高，有可能是直線型的旅游流點；地理集中程度越高越容易形成旅游流網絡；旅游流的結構不僅受客觀因素影響，如：交通通達性、景區知名度、基礎設施等，還受社會親近性的影響，形成如地租影響下的杜能環，社會親近性下的旅游杜能環大致為：商業購物中心、著名景區景點、城市公園游憩場所、鄉村旅游和宗教活動場所、主題樂園；一個行政市域內不僅有城市居民的游憩游也有村鎮居民的城市游，這種城鄉結構的游客在旅游方向、旅游目的產生完全相反的旅游活動，形成一種“反向旅游帶”，在經濟發展、城鄉居民可支配收入不斷提高的背景下，兩者的旅游活動對各自居住地都會產生深遠的影響。

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Tourism Flow Structure Construction and Reverse Analysis in Jinan

LI Wei1， LIU Bingbing2， WANG Xiaoyu2

（1. School of Innovation and Entrepreneurship， Shandong Women's University， Jinan 250300， China；

2. School of Tourism， Shandong Women's University， Jinan 250300， China）

Abstract：The tourism flow generated by the travelling time and space of tourists affects the development of the tourist market and the tourist destination. The features of tourist flow measured by using the geographical concentration index and Gini coefficient in Jinan are suitable for social network analysis. Thus it is concluded that the tourist flow in Jinan is large in scale， wide in spatial distribution and obvious in the whole region. but the spatial concentration is high， mainly concentrate on Baotuquan， Daminghu， Wulongtan， Heihuquan and Qianfoshan； self-service tours and self-driving tours are distributed evenly， and the team tourists show slack-peak seasons； there are many recreational activities in Jinan City， the reverse difference between urban and rural areas is obvious， tourists from the surrounding areas mainly visit famous scenic spots and go shopping in urban areas， and urban tourists mainly enjoy rural tourism and leisure food in surrounding areas； the structure of tourist flow network is affected by traffic factors in Jinan， and compared with other large cities， it is still not large enough and more concentrated. It is in the transition stage from tourism transit to tourism destination， and the tourism destination development model .

Keywords：tourism flow； time and space distribution； social network； Jinan