社會網絡分析視角下絲綢之路經濟帶旅游經濟聯系研究

張穎

摘要：旅游與經濟發展密不可分，在絲綢之路經濟帶不斷發展的背景下，絲綢之路經濟帶沿線城市之間的旅游將產生更加緊密的聯系，則需要關注絲綢之路經濟帶沿線城市之間的旅游經濟聯系。本文先修正了引力模型，選擇絲綢之路經濟帶國內段西北線與西南線主要9個省會城市的2016年旅游總收入、旅游總人次截面數據，采用社會網絡分析方法，采用密度、中心性、核心—邊緣角色模型等指標研究絲綢之路經濟帶沿線主要城市的經濟聯系網絡與空間結構。旨在為絲綢之路經濟帶旅游發展研究提供新的研究視角，推動絲綢之路經濟帶在西北線及西南線的協調發展。

關鍵詞：絲綢之路經濟帶 旅游經濟聯系 社會網絡分析

一、引言

國家主席習近平在2013年提出絲綢經濟帶建設，為我國西北地區及西南地區的經濟與旅游帶來新的發展契機，在十三五規劃中，絲綢之路旅游帶也是重點打造的10條國家精品旅游帶之一，由此可以看出絲綢之路經濟帶發展由松散聯盟逐步過渡到一體化[1]，絲綢之路經濟帶沿線城市將產生更加緊密的聯系。但是目前學者對絲綢之路經濟帶沿線城市與城市網絡研究不夠[2]，所以從社會網絡視角剖析絲綢之路經濟帶沿線城市旅游經濟之間的聯系與發展，將有助于絲綢之路經濟帶旅游的進一步發展。

二、社會網絡分析在旅游經濟中的運用文獻綜述

社會網絡視角下對旅游經濟聯系的研究也是旅游經濟研究的一大趨勢，學者們大多數選擇將引力模型與社會網絡分析結合。方葉林，黃震，方涂瑋（2015）以為例，通過社會網絡分析法得出長三角16個城市旅游業的空間聚類態勢和網絡特征呈現出很強的正相關性，以及各城市在網絡中相對位置的優劣[3]。于洪雁，李秋雨，梅林，劉繼生（2015）采用社會網絡理論與方法，最終構建黑龍江省12個地級市的空間等級體系以及空間發展模式[4]。目前社會網絡分析方法運用于絲綢之路經濟帶旅游經濟研究的論文并沒有檢索出來，將社會網絡分析研究范式運用于絲綢之路經濟帶旅游研究中將為絲綢之路經濟帶研究提供一個全新的研究方向，推動絲綢之路經濟帶的建設，并使社會網絡分析法在中國得到一定的完善與發展。

三、研究數據與方法

（一）研究數據

本文選擇絲綢之路經濟帶（國內段）作為研究區域。絲綢之路經濟帶建設一直有“旅游先行”的發展趨勢，隨著絲綢之路經濟帶的發展，沿線城市將產生更多的意義，則對絲綢之路經濟帶旅游網絡的研究具有重要意義。絲綢之路經濟帶國內段有西北線及西南線，西北線主要有陜西、甘肅省、青海省、寧夏省、新疆省，西南線主要有重慶市、四川省、云南省、廣西壯族自治區。本文選擇西南線及西北線的主要沿線城市，即西安市、蘭州市、西寧市、銀川市、烏魯木齊市、重慶市、成都市、昆明市、南寧市等9個市為具體研究對象。選取2016年各市的旅游總收入及旅游總人次數據，數據來源為各市2016年國民經濟和社會發展統計公報、旅游統計報告以及各市旅游局等。

（二）研究方法

1.引力模型。本文借鑒學者建立的旅游引力模型：

其中為I，j兩地間的旅游聯系度，和表示I，j兩地的旅游總人次，和分別表示I，j兩地的旅游總收入，選取I，j兩地間公路。通過里程對旅游總收入、旅游總人次，以及兩地交通距離等指標的計算，得出兩地旅游經濟聯系度。

計算好各城市之間的旅游經濟聯系度后，將該城市與所在區域內所有城市聯系度相加，即為該城市的旅游經濟聯系量，公式表達為：

公式中，為i城市的旅游經濟聯系量。

2.社會網絡分析。利用旅游經濟聯系度作為基礎上數據作為社會網絡分析的基本關系數據，再通過社會網絡分析密度、中心性、凝聚子群、結構洞、核心邊緣角色分析來分析各市在絲綢之路經濟帶旅游網絡中的位置，以及空間差異，分析其旅游經濟聯系。

四、研究結果

（一）絲綢之路經濟帶沿線城市旅游經濟度和經濟量

根據公式（1）和公式（2）計算得出的為絲綢之路經濟帶沿線主要城市的旅游經濟度和旅游經濟量。

由表4-1可知，絲綢之路經濟帶主要沿線城市旅游經濟聯系量排在前三位的城市為重慶、成都和西安，分別占總量的41.98%、39.20%、8.11%，這三座城市旅游經濟聯系量相加為88.29%，特別是重慶、成都這兩座城市在絲綢之路經濟帶主要沿線城市旅游經濟聯系方面處于主導地位。聯系度排在前5位的關系為成都—重慶，重慶—西安，成都—西安，重慶—昆明，重慶—南寧。

由此可以看出絲綢之路經濟帶旅游經濟聯系度均不高，旅游經濟總量也不夠均衡，呈現出較大的差異化特征。西南線經濟聯系度以及聯系量明顯要強于西北線。部分城市如西寧、銀川、烏魯木齊旅游經濟聯系薄弱，呈現出被邊緣化的趨勢。

（二）社會網絡分析

使用ucinet6.0軟件構建了旅游經濟聯系的網絡結構。使用ucinet6.0軟件中的Netdraw功能，繪制出沿線主要城市的旅游經濟聯系網絡結構，見圖4-1。由圖可以看出絲綢之路并經濟帶主要沿線城市相對比較密集，這也可以看出近年絲綢之路經濟帶國家戰略的實施，使城市與城市之間的網絡空間特征更加明顯。

1.社會網絡密度。絲綢之路經濟帶沿線主要城市的密度為0.375，共計27條關系。從理論上看，密度區間在[0，1]范圍內，且密度值越大說明區域內旅游經濟聯系越緊密，本文測算出的密度為0.375，密度處于較低水平，說明絲綢之路經濟帶沿線的主要城市聯系緊密度并不高，仍呈現松散狀態。

2.中心度。由度數中心度、接近中心度、中間中心度可以看出，西安、重慶、成都、蘭州、昆明、南寧中心度都較高，均大于50以上，其中心地位較為穩定，由此也可以看出絲綢之路經濟帶沿線旅游的核心節點數也相對較多。而西寧、銀川和烏魯木齊就呈現出較大的差異，特別是銀川與烏魯木齊，其中心度均為0，這可能是因為西寧、銀川、烏魯木齊目前旅游經濟發展依賴于中心城市的客源，但是其距離中心城市距離較遠，且旅游產品開發不足，旅游設施不完善，旅游吸引力較差，從而旅游經濟獨立性差所導致的。

3.結構洞。從有效規模和效率性指標來看，蘭州、重慶與成都得分最高，說明其網絡冗余度在這9個城市中最小，與之相反，銀川與烏魯木齊得分最小，說明其網絡冗余度在這9個城市中最大。在限制性這一指標來看，昆明和南寧得分最大，說明其在絲綢之路經濟帶旅游網絡中受到各種關系的限制也是最大，而同樣銀川與烏魯木齊得分最小，說明其受到各種關系限制相對較小?？傮w來看，成都與重慶結構洞水平相對較高，其在網絡中也處于相對競爭優勢地位，同時成都、重慶、西安、蘭州等有效規模和效率性比較高的城市，其限制性也較大，易受到網絡中各種關系的影響，所以要致力于維護好區域內的關系。

4.核心—邊緣角色分析。通過核心—邊緣模型分析可知，研究區域旅游核心區城市主要有西安，蘭州，重慶，成都，昆明，南寧，邊緣區城市有3個，分別是西寧、銀川、烏魯木齊，見表4-4。通過測算出的密度矩陣可知，核心區的密度為0.798，邊緣區的密度為0.002，核心區與邊緣區之間的聯系密度為0.023。核心區與邊緣區的密度指數的差異性顯示出網絡聯系是具有層次特征的，且核心區與邊緣區之間的聯系密度較低，兩個層次的關聯性較低。

五、研究結論及不足

（一）研究結論

隨著絲綢之路經濟帶的建設，絲綢之路經濟帶整體網的特征會越來越明顯，以整體網視角研究絲綢之路經濟帶，對絲綢之路經濟帶未來的發展具有重要意義。

第一，2016年絲綢之路經濟帶沿線主要城市，旅游經濟度存在較大差異，旅游經濟量也存在嚴重失衡狀態。絲綢之路經濟帶旅游經濟發展仍集中在西南線，西北線處于弱勢地位。且西寧及烏魯木齊存在被邊緣化及孤島趨勢;

第二，絲綢之路經濟帶沿線的主要城市聯系度并不高，仍呈現松散狀態，但目前核心節點較多，有旅游平衡發展的趨勢。經過計算其網絡密度并不高，而度數中心度、接近中心度存在較大差異。但其核心節點城市也較多，且更多節點在網絡中占據了較多的結構洞，發揮了相應的核心作用。

第三，絲綢之路經濟帶可以劃分為核心旅游地及邊緣旅游地，核心旅游地有西安，蘭州，重慶，成都，昆明，南寧，邊緣旅游地為西寧、銀川、烏魯木齊。

（二）研究不足

本文研究受制時間以及學術水平所限，研究中還存在諸多不足之處：

因旅游經濟關系數據選擇引力模型，引力模型所考量的指標較少，不足以完整反映兩地之間旅游經濟聯系;

選取絲綢之路經濟帶沿線城市數目較少，導致數據代表性不強。在接下來的研究中，一方面應考慮到絲綢之路經濟帶國外段，將國外段納入到研究范圍中，一方面應增加沿線城市數量，構建絲綢之路經濟帶旅游經濟聯系研究的整體網，使研究更具完整性。

參考文獻：

[1]鄒統釬.“一帶一路”旅游合作愿景、難題與機制[J].旅游學刊，2017，（06）：9-11.]

[2][馬莉莉，王頌吉，李僑敏.絲綢之路經濟帶發展報告[M].中國經濟出版社，2017.

[3]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.]

[4]于洪雁，李秋雨，梅林，等.社會網絡視角下黑龍江省城市旅游經濟聯系的空間結構和空間發展模式研究[J].地理科學，2015，35（11）：1429-1436.