傳統村落旅游發展中信任與利益網絡效應研究

時少華 李享

[摘? ? 要]傳統村落旅游發展中的許多問題都與利益相關者間的信任和利益關系結構效應有關。文章以北京市爨底下村為例，運用指數隨機圖模型方法，通過對3個網絡（信任關系網絡、利益關系網絡、信任利益關系交互網絡）的純網絡結構效應和行動者關系效應分析，得出以下結論：（1）從網絡緊密度效應看，爨底下村信任和利益兩個網絡緊密度效應均比較高，但信任與利益交互網絡的緊密度效應則比較低;（2）從網絡傳遞性效應看，爨底下村信任網絡的傳遞性效應較高，利益網絡的傳遞性效應則不高，信任與利益交互網絡傳遞性效應中突出信任關系特性;（3）從網絡核心邊緣效應看，信任網絡的核心邊緣效應特征顯著，導致以利益關系為主的交互網絡核心邊緣效應結構特征明顯;（4）從網絡的中間人控制效應看，整體上網絡中間人控制效應特征不明顯，但3個網絡中仍存在著一些結構洞和橋優勢位置的中間控制人;（5）從行動者關系效應看，整體上3個網絡各個集團內部和之間緊密度效應均比較高，且組內和組間緊密趨勢大體相同。文章在上述結論基礎上提出了相應的建議與對策。

[關鍵詞]指數隨機圖模型;傳統村落旅游發展;信任關系網絡;利益關系網絡;結構效應

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2019）09-0030-16

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2019.09.008

引言

傳統村落是我國農耕文明時代遺留下來的重要文化遺產地，村落內部包含著獨具特色的鄉土文化基因和壯麗的文化景觀，這些文化遺產使傳統村落具有很高的歷史文化和經濟開發價值。由于多數傳統村落地處偏僻，使得村落歷史文化景觀風貌得以保存，也吸引了無數旅游者前來觀光與休閑旅游體驗。旅游開發無疑帶動了傳統村落的經濟發展，旅游成為村落增收及傳統文化復興的重要推手。然而，和其他文化遺產地旅游發展一樣，目前傳統村落由于旅游資源產權不清晰[1]、利益主體間利益訴求不同[2-3]、政府角色錯位[4]、社區參與旅游不足和保障機制不健全[5-6]、權力分布不均[7-8]、勞動分工不當[9]等原因經常導致諸如當地收益漏損[10]、社會利益沖突[11-12]、旅游服務及設施匱乏[13]、利益分配不均[14]、文化原真性缺失[15]、文化過度商品化[16-17]、環境污染[18]等問題，這些問題一直影響著當地旅游的可持續發展。上述問題的實質都是在旅游業的影響下不同利益相關者的沖突與博弈造成的不同關系狀態[19]，這些利益關系狀態與信任關系有著密切的關聯。社區信任的高低對利益關系有顯著的影響，增進的合伙人之間的信任關系會促進利益關系的達成[20-21]，而利益關系也對信任關系產生影響[22-24]，因此，研究利益相關者之間的信任關系和利益關系之間的關聯效應，對上述利益不均衡問題的解決會提供一些有益的思路。

目前，從關系網絡的視角研究遺產地社區或旅游目的地利益相關者方面的文獻，主要包括如下幾個方面：（1）旅游目的地與企業創新和知識轉移網絡研究，如Baggio和Cooper將意大利旅游目的地定義為公共組織和私有組織之間相互連接的網絡，從利益相關者知識傳播與共享方面論述了旅游目的地知識網絡創新與運行問題[25-26];Rodrigues以歐洲鄉村旅游網絡為例，研究了鄉村旅游發展過程中的行動主體間網絡創新結構和創新要素等問題[27]。（2）旅游目的地政策網絡研究，如Dredge認為跨越公共和私營部門的政策網絡在制定旅游規劃和發展方面越來越重要，并以澳大利亞新南威爾士州麥格理湖為例，批判性地探討了政策網絡在促進或抑制公私部門伙伴關系建設中的作用[28];Pforr論證了政策網絡方法在描述、分析和解釋旅游政策領域的動態性方面的有效性，并通過具體問題的影響聲譽、合作和溝通，關注決策過程中利益相關者關系，來制定旅游總體規劃[29]。（3）旅游目的地利益相關者合作治理網絡研究，如Timur和Getz通過研究政府、社區、旅游及酒店業的利益相關者之間的相互合作網絡，發現目的地營銷/管理組織（destination marketing organization， DMO）和擁有關鍵資源的利益相關者在城市目的地中具有最高的中心地位[30];Cooper等研究了澳大利亞黃金海岸各利益相關者在目的地網絡中的位置如何與他們的感知顯著性相關[31];Baggio等以意大利Elba為例討論了網絡合作對改進目的地管理的影響和結果[32];Beritelli和Leasser研究了高山旅游目的地行動者網絡中不同利益相關者如何感知權力，及如何促進利益相關者間合作[33]。（4）農業文化遺產地或旅游村落利益網絡協調研究，如時少華和孫業紅以世界文化遺產地云南元陽哈尼梯田為例，進行了網絡利益關系指標分析，并提出5條建設性意見[34];王素潔等對鄉村旅游利益相關者之間的網絡結構進行剖析，在規劃和決策方面得出了有意義的結論[35-36]。上述研究在研究視角與分析方法上主要采用社會網絡分析（social network analysis，SNA）方法，運用SNA指標描述分析關系網絡的結構效應，雖然該方法在分析單個關系網絡結構效應方面優勢明顯，提供了相應的衡量指標體系，但該方法在解決兩個、甚至多個關系網絡之間所形成的關聯效應方面仍然顯得力不從心，而基于復雜網絡分析的指數隨機圖模型（exponential random graph models，ERGM）則可以解決這一問題。指數隨機圖模型是一種研究網絡結構效應的社會網絡分析模型，該模型假設網絡關系由隨機過程產生，在此基礎上觀察網絡圖的概率，網絡中各種結構的選擇，并研究各種層次網絡結構參數變量對網絡整體的影響[37]。目前，雖然時少華和孫業紅[37]已經運用ERGM方法研究了農業文化遺產地旅游利益相關者問題，但從研究內容上看，研究僅分析了單個利益關系網絡的結構效應問題，卻沒有關注信任關系和利益關系網絡之間的復雜交互效應問題。因此對網絡間交互效應問題的關注有利于解決傳統村落旅游發展中利益不均衡問題，這是目前旅游利益相關者領域還未曾涉及的，也是傳統的社會網絡分析所無法做到的。

1 傳統村落旅游發展中的主要利益相關者

1.1 典型傳統村落——爨底下村

爨底下村屬北京市門頭溝區齋堂鎮，因在明代“爨里安口”（當地人稱爨頭）下方得名。該村距離北京城區90千米，海拔650米，目前全村土地面積280畝，居民60戶左右，共102人。爨底下村距今已有400多年歷史，村落內部三合院和四合院古民居眾多，據統計，目前保存著明清時期70余套700間左右的古民居，這是我國發現保留比較完整的山村古建筑群。2003年，該村被評為首批中國歷史文化名村，也是典型的旅游特色村。村落內“元寶形”村落文化景觀、明清古民居建筑文化群，以及民俗、影視、紅色等旅游資源吸引了眾多游客前來游覽和休閑體驗。目前該村已有民俗接待客棧30家左右，參與旅游服務的共計80多人，僅2017年該村就接待旅游客20余萬人次，鄉村文化旅游帶動了村落的振興。

1.2 傳統村落旅游發展中的主要利益相關者

利益相關者研究最早起源于管理學，指任何能影響組織目標實現或被該目標影響的群體或個人，在旅游利益相關者劃分中，政府、社區、企業和壓力集團的四分類劃分法使用最多[2，38-39]。依據上述對利益相關者的劃分，結合北京門頭溝區爨底下村旅游發展中的實際情況，本文在全面考慮政府、社區、企業和壓力集團代表建議的基礎上總結出了爨底下村13個利益相關者，并將利益相關者分類如表1。

1.3 利益相關者的信任關系與利益關系內涵

信任是交易雙方彼此對一個規矩、誠實、合作的交換行為的預期，是在交往過程中所形成的理性心理狀態，這種心理是出于安全和預期結果的一種價值考量[40]，有利于以低成本、穩定、可預見的方式完成。李偉民和梁玉成將信任分為特殊信任和普遍信任，即指在社區內的人際信任和在陌生社會中的文化與制度信任[41]。信任關系是行動者之間在交換過程中所形成的一種心理信賴關系，交換是信任關系產生的土壤，信任關系給交換中的基本角色給予支持[42]。一旦信任關系建立，合伙人愿意抽出更多時間和資源來發展關系，進而形成較強利益關系[43]。Farrell認為從交換關系中產生的經濟和非物質利益結果影響了行動者間的信任關系水平[44]，從交換中產生的正向的經濟和社會產出結果增進了合伙人彼此的信任，并且承諾維持交換關系[45]。因此，信任關系與利益關系在交換背景下具有相互影響的效應。

利益的本質是行動者追求未來和現實的好處與機會[46]，由于資源的有限與稀缺性，導致利益集團之間及內部，以及利益集團成員之間在利益分配過程中需要進行不斷的調整與平衡，從而形成利益關系[46]。Jamal等認為讓利益相關者參與到旅游中，并充分理解利益相關者之間的利益關系是地區旅游業獲得發展的關鍵環節[47-48]。而關于旅游利益相關者關系的研究，聚焦于兩個方面，一是比較分析不同利益集團間的利益主張[49-50];二是探討旅游規劃開發、政策制定、企業管理、社區參與旅游可持續發展過程中的利益沖突與合作[51-53]。

根據信任關系與利益關系內涵的探討，結合爨底下村的信任關系和利益關系實際，本文將兩類關系數據規定為利益相關者兩兩之間在爨底下村旅游規劃與開發、政策制定與執行、旅游就業與投資、旅游經營與管理、旅游社區參與發展中短期或長期合作中所形成的信任或利益關系。兩類關系作用效應影響著當地旅游的可持續發展。

2 研究方法

2.1 網絡關系數據收集

本文使用的數據類型是關系數據，關系數據是指行動者兩兩之間所構成的數據類型，是關于接觸、聯絡、關聯等方面的數據類型[54]，該類數據能把行動者聯系起來，以構成更大的關系系統。關系數據不同于統計分析中的行動者屬性數據，關系數據重點分析行動者之間的關系強度和在關系中行動者所處的位置結構[55]，關注網絡關系中的流動資源，網絡密度、網絡控制性、傳遞性和核心邊緣等網絡關系與結構效應。關系數據強調行動者之間的關聯性，而屬性數據則強調行動者樣本之間的獨立性，這就導致了關系數據在數據收集和分析方法上與屬性數據不太一樣。關系數據所涵蓋的關系內容與類型非常廣泛，既可以是宏觀的經濟社會文化關系、利益關系，也可以是情感關系（包含信任關系）、咨詢關系等[56]。關系數據收集方法有兩種：一是自我中心關系網絡數據收集方法，主要運用提名生成法調查問卷來收集關系數據[57];二是整體關系網絡數據收集方法，這種數據收集方法較為多樣，要在一個封閉的邊界中進行調查，可運用問卷調查法、文獻法、檔案法、訪談法、線人法等多種方法收集數據[58]。而本研究主要采用了整體關系網絡調查法，調查表設計過程中借鑒了羅家德、劉軍設計整體網絡調查問卷的思路[57， 59]，將信任關系和利益關系調查表設計為兩個部分，第一部分用來測量各個利益相關者對案例地熟悉程度，在問卷中通過5個題目來衡量利益相關者，即是否參與過爨底下村旅游規劃和開發（或發展）研究工作，是否在爨底下村旅游發展中提出過建議與意見，是否牽頭（或參與）過爨底下村旅游發展中的政策制定與執行，對爨底下村旅游利益相關者的了解程度，是否與旅游利益相關者有過合作或交流;第二部分讓每個利益相關者填出與其他利益相關者之間的信任關系或利益關系，填寫數據取值分別為0和1，0表明爨底下村旅游發展中利益相關者兩兩之間沒有信任或利益關系，1表明爨底下村旅游發展中利益相關者兩兩之間存在著信任或利益關系，具體指利益相關者兩兩之間在旅游規劃與開發、政策制定與執行、旅游就業與投資、旅游經營與管理、旅游社區參與發展中短期或長期合作中所形成的信任或利益關系。這種信任或利益關系，既包括在長期合作中所形成的強關系，也包括在短期合作中所形成的弱關系。

按照表1列出的主要利益相關者和分類，本研究共調查了27個利益相關者，這些利益相關者涵蓋了爨底下村旅游發展中的4類13種主要利益相關者，具有代表性和典型性。其中，政府部門代表選擇了5人，分別是北京市文旅局規劃部門人員1名，北京市規劃和國土資源管理委員會規劃部門人員1名，門頭溝區旅游委區域發展部門人員1名，門頭溝區文化委文化遺產保護部門人員1名，門頭溝齋堂鎮政府產業促進部門工作人員1名，這些人員均負責區域性旅游規劃開發及旅游管理等具體及相關工作，對爨底下村的旅游發展情況較為了解，故具有一定代表性。當地企業代表選擇了3人，都是中坤集團企業旅游投資部門負責人，中坤集團是爨底下村主要投資方，形成了社區經營與企業經營的共生模式，因此該企業具有一定代表性。此外，還調查了在村落內部比較有地方特色和代表性的民宿2家，這2家民宿是典型的村落山地四合院建筑，內部裝修古樸，以“新中式”風格為基調，最大限度地保留了古民居的特色，可滿足旅游者的休閑體驗需求。調查當地村委會干部代表1人，該干部負責景區內開發建設、遺產保護、旅游宣傳推廣、旅游安全等工作，對村落的旅游發展情況十分熟悉。調查文化藝術傳承者代表2人，他們是村落中耍中幡和京西太平鼓技藝傳承人，兩位傳承人主持或參與過多次京西地區耍中幡和京西太平鼓表演活動，對村落中非遺技藝傳承與旅游發展的認知較為清晰。當地社區方面，調查旅游從業居民2人，均從事民俗旅游接待10年以上，1人系本地居民，1人系外地人，有一定代表性。調查村落內部普通居民2人，沒有從事旅游接待，1人從事山地種植工作，1人負責村落內部的安保工作。調查NGO組織及行業協會（北京旅游協會）代表1人，旅游院校旅游文化或歷史文化專家代表3人，媒體代表2人（品橙旅游網編輯人員1人，《中國旅游報》編輯人員1人），這些專家學者和媒體人對爨底下村旅游規劃和開發（或發展）工作較為了解。現場調查村落游客代表6人，其中，男性3名，女性3名，年齡分布在19～70歲之間，具有一定代表性。

結合27個利益相關者對案例地的熟悉程度，對每個利益相關者代表賦權重值（表2），并在匯總信任關系和利益關系數據的基礎上，對信任和利益關系網絡數據進行加權平均。數據經過加權平均處理后，以0.5為臨界點，平均值0.5（含0.5）以下可判定為兩個利益相關者之間的關系為0，超過0.5則取值為1，最終得出了信任關系網絡和利益關系網絡數據矩陣（表3和表4）。表3和表4中的行與列所對應的數據表示利益相關者兩兩之間的信任和利益關系（行列字母含義具體見表1），表3和表4中每“列”數據表示的是“行”中的利益相關者認為與“列”中的利益相關者的信任或利益關系。

2.2 網絡數據的效應分析方法——指數隨機圖模型

指數隨機圖模型（ERGM）最早起源于伯努利的零分布模型，通過比較觀測關系網絡數據與零分布下的期望值，引入了關系網絡統計分析方法。但伯努利零分布方法比較簡單，僅僅能進行二元關系分析，經過多年研究，部分學者在伯努利模型的基礎上引入了一個二元獨立依賴的統計模型，被稱為“P1模型”，這是簡單隨機圖分布的第一個ERGM模型，但在估計網絡三元結構關系時候就違反了P1模型的獨立性假設[60]。對于這一缺陷，Frank和Strauss發現，P1模型的獨立性假設不適合該模型的發展，提出了網絡依賴方法。該方法將空間統計方法轉換并延伸到網絡背景中，并據此提出了馬爾科夫隨機圖模型（又叫P*模型）[60]。此后這一模型成為了ERGM的主流模型，并衍生出了許多擴展模型。該模型的函數一般形式為：[Pr（X=x）=（1/k）exp][θnzn（x）]，其中k表示模型可以取適當的概率分布，[θn]為各個模型參數向量，[zn（x）]為一系列網絡統計向量。該模型參數變量主要包括兩類，一是馬爾科夫參數變量：包括邊（edge）、二星（two- stars）、三星（three-stars）、三角形（triangle）;二是馬爾科夫模型的擴展參數，即社會圈依賴參數，一般包括交互K星（AS），交互K三角（AT）和交互2路徑（A2P）[61]。上述這些網絡變量按照所反映網絡結構效應的不同，可以分成兩類具體效應：一是純網絡結構效應，該效應的出現來源于網絡關系系統的內部，而不涉及行動者屬性或其他外部因素，具體包括4個方面效應：（1）網絡緊密度效應（邊變量），（2）網絡核心-邊緣結構效應（三星，交互K星），（3）網絡傳遞性與小團體結構效應（三角形，交互K三角），（4）網絡中間人結構效應（二星，交互2路徑）。二是個體屬性對網絡關系的“行動者關系”效應，指的是特定屬性與社會關系的關聯，是行動者屬性影響關系形成的傾向，包括“組內緊密度趨同性”和“組間緊密度趨同性”兩類參數變量，組內緊密度趨同性效應指組內部網絡緊密度具有相同的結構趨勢，組間緊密度趨同性效應指組間網絡緊密度具有相同的結構趨勢。

指數隨機圖模型的早期參數估計方法為極大偽似然估計方法，采用對數線性模型或Logistic回歸模型進行參數估計，但這種估計方法的缺陷在于不能很恰當地處理網絡依賴關系[60]，這極大限制了ERGM模型的發展，為了突破這一限制，Snijders等發展出了實現-依賴（realization-dependent）的條件獨立假設[61-62]，該方案極大提升了ERGM模型的擬合數據的能力。目前，ERGM模型在參數估計方面主要采用馬爾科夫鏈蒙特卡羅估計法（Markov chain Monte Carlo， MCMC），該方法采用實現-依賴條件假設，借助計算機仿真技術，模擬準確性相對較高[34]。Robins等認為MCMC方法中樣本標準誤和t統計值可以有效判斷模型參數達到聚斂的程度，參數估計值為標準誤的兩倍以上則表明參數估計值顯著1，標準誤越小，t統計值越接近0，表明模型中參數估計量越是接近最優的估計結果[63]。而模型擬合優度方面，要求模型參數估計量的t比率絕對值小于0.1[63]。

為了能夠擬合出信任關系網絡與利益關系網絡，以及二者交互關系網絡結構效應特征，本文綜合了馬爾科夫模型和該模型的擴展參數——社會圈模型參數，提出3個指數隨機圖模型，即信任網絡指數隨機圖模型、利益網絡指數隨機圖模型、信任與利益交互網絡指數隨機圖模型。這3個模型均包含“純網絡結構”和“行動者關系”兩類效應;3個模型純網絡結構效應參數變量包括4類：網絡的緊密度（網絡密度）、網絡核心-邊緣結構、網絡傳遞性結構、網絡中間人效應結構，3個模型在參數估計量的選擇上，除網絡的緊密度參數估計量外，其余參數估計量以社會圈參數變量為主1，因為社會圈估計量相對于馬爾科夫等估計量來說，更可以有效地使模型收斂[63]。3個模型中均包含“組內緊密度趨同性”和“組間緊密度趨同性”兩類行動者關系效應變量，組內緊密度趨同性是指政府、社區、企業和壓力集團內部網絡緊密度具有相同的結構趨勢，組間緊密度趨同性是指政府、社區、企業和壓力集團之間網絡緊密度具有相同的結構趨勢。模型具體表達如下：

模型1：信任網絡指數隨機圖模型

[Pr（A=x）=（1/k）exp{θaL（x）+aS_aAS（x）+at_aAT（x）+? ? ? ? ? ? ? ? ? ?a2p_aA2P（x）+ma_1A（x）+ma_2B（x）}]

模型1中，參數[θa]表示保護信任網絡的緊密度效應，[aS_a]表示信任網絡的核心-邊緣結構效應，[at_a]表示信任網絡傳遞性效應，[a2p_a]表示信任網絡中間人效應，[ma_1]為政府、社區、企業和壓力集團內部具有相同的網絡緊密度結構效應，[ma_2]為4分類之間具有相同的網絡緊密度結構效應。

模型2：利益網絡指數隨機圖模型

[Pr（B=x）=（1/k）exp{θbL（x）+aS_bAS（x）+at_bAT（x）+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? a2p_bA2P（x）+mb_1A（x）+mb_2B（x）}]

模型2中，參數[θb]表示利益網絡的緊密度效應，[aS_b]表示利益網絡的核心-邊緣結構效應，[at_b]表示利益網絡傳遞性效應，[a2p_b]表示利益網絡中間人效應，[mb_1]為政府、社區、企業和壓力集團內部具有相同的網絡緊密度結構效應，[mb_2]為4分類之間具有相同的網絡緊密度效應。

模型3：信任與利益交互網絡指數隨機圖模型

[Pr（AB=x）=（1/k）exp{θabL（x）+σ2_abS2（x）+σ3_aabS3（x）+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?σ3_abbS3（x）+at_abaAT（x）+at_babAT（x）+? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?mab_1AB（x）+mab_2AB（x）}]

模型3中，參數[θab]表示信任利益交互網絡的緊密度效應，[σ2_ab]表示信任利益交互網絡中間人效應，[σ3_aab]表示以信任關系為主的信任利益交互網絡的核心邊緣效應效應，[σ3_abb]表示以利益關系為主的信任利益交互網絡的核心邊緣效應，[at_aba]表示以信任關系為主的信任利益交互網絡傳遞性效應，[at_bab]表示以利益關系為主的信任利益交互網絡傳遞性效應，[mab_1]為政府、社區、企業和壓力集團內部具有相同的網絡緊密度結構效應，[mab_2]為4分類之間具有相同的網絡緊密度結構效應。

表5中列出了上述3個指數隨機圖模型中的參數估計量含義。

2.3 指數隨機圖模型的數據分析

研究采用多變量指數隨機圖模型分析軟件XPnet進行數據分析，XPnet軟件是基于ERGM模型而專門開發出的雙網絡數據分析軟件2，該軟件可通過“估算”模塊對信任網絡效應、利益網絡效應及兩個網絡所產生的交互效應同時進行估計，并在一些估計條件限制中產生數據計算結果。XPnet中ERGM模型在參數估計方面主要采用馬爾科夫鏈蒙特卡羅估計法（MCMC），該算法并非傳統意義上的統計推斷，不是把觀測網絡視為更大網絡中的隨機抽樣，而是按照隨機過程在所有可能網絡中所構成各種網絡結構的一種概率分布估計[64]。這就導致了XPnet中ERGM模型估計值并不是唯一的，須在現有的約束條件下選擇最優的收斂模型。

Snijders和Duijn提出了模型估計的3個階段，用來估計模型參數[65]：

第一階段為模型初始化，由于模型參數估計依賴于隨機圖概率分布和觀測值均值之間的吻合度，需要不斷調試尋找二者之間的最優估計值，而初始參數值的設定則決定了模型收斂程度，XPnet設定馬爾科夫參數變量默認初始值為“0”，而社會圈依賴參數變量默認初始值為“2”。為了計算上述3個預設模型的純網絡結構和行動者關系結構效應，在模型設定上，使用了無向網絡類型（即不看重關系方向，重點關注關系結構），網絡結構和行動關系效應參數按照3個預設模型設定共計選擇了20個變量納入模型中（表6）。此外，為了讓模型較好地擬合，改善估計程序，使用了XPnet默認設定的增益因子a=0.01，乘數因子n=10，通過在估計過程中兩個因子值的調整，可使模型能夠獲取收斂值。

第二階段為模型優化，讓指數隨機圖概率分布不斷接近觀測值均值，這一過程由幾個子階段構成，每個子階段r和每次迭代m中，當前估計參數[θm]更新為新值[θm+1]通過公式[θm+1=θm-arD-10][zxm-zobs]來實現。其中，xm是一個從當前參數[θm]定義的模型中生成的圖，zobs為觀測圖，ar為子階段r中的增益因子，[D-10]為基于迭代次數m的尺度矩陣。本研究建立的模型由系統默認的5個子階段構成，每個子階段迭代次數設置為500（系統默認），每個子階段的參數初始值設定為前一個子階段的平均參數值，最后一個子階段的平均參數值作為模型的最終估計值。

第三階段為模型收斂檢查。為了防止模型退化或接近退化，在模型估計約束條件方面，選擇固定網絡密度（fix graph density）前提條件下尋找最優的收斂模型。模型在仿真模擬計算過程中共計生成了223個收斂模型，其中，信任網絡指數隨機圖模型86個，利益網絡指數隨機圖模型67個，信任與利益交互網絡指數隨機圖模型70個，通過計算各個模型參數的t統計值，選擇t值收斂最好的模型。表6給出了模型t值收斂最好的3個模型，并給出了3個模型的MCMC似然估計結果和標準誤差。在表6中，3個模型參數指標的標準誤差較小，且t統計值相對較小且接近于0，表明模型中參數估計量接近最優的估計結果。另外，模型中顯著的參數估計值均為標準誤差的2倍以上，符合參數估計量顯著性判斷標準。此外，3個模型參數估計量的t-比率值都小于0.1，表明3個模型對于觀測數據的擬合情況較好。

3 數據結論

從表6中的純網絡結構效應和行動者關系效應參數估計結果看，有如下結論：

（1）從緊密度效應看，爨底下村整體上呈現較高地信任和利益網絡緊密度效應，而信任與利益網絡交互緊密度效應則比較低。信任網絡緊密度參數值[θa]=-168.24且p<0.05，表明信任網絡的緊密度效應較高且顯著。實際上，通過直接計算信任網絡密度指標也發現，其值為0.833，也表明信任網絡的緊密度效應較高。利益網絡緊密度參數值[θb]=-28.50，且p<0.05，表明利益網絡的緊密度效應較高（利益網絡密度=0.622）。信任與利益網絡交互網絡緊密度參數值[θab]=-0.51，且p>0.05，表明信任與利益交互網絡的緊密度效應較低，信任和利益之間在緊密度方面不具有合作共生關系。按照Sheppard和Sherman的觀點，一旦信任關系建立，合伙人愿意抽出更多時間和資源來發展關系，進而形成較強利益關系[43]，而目前爨底下村具有較高的信任和利益關系網絡密度，說明兩個關系網絡各自具有較強的效應，但信任與利益交互網絡的緊密度效應較低，說明兩個關系網絡的關聯效應不夠。

（2）從傳遞性效應看，爨底下村信任網絡的傳遞性參數值較高且顯著（[at_b]=-14.19，p<0.05），通過計算信任網絡的節點聚類系數值（節點聚類系數通過計算連通三元組的數目來表達，該值介于0～1之間，該值越大，表明該點傳遞性效應越強）可知，I、M、F、D、C、B 6個利益相關者傳遞性效應較高。而利益網絡的傳遞性參數值則不顯著（[at_b]=3.39，p>0.05），通過計算利益網絡的節點聚類系數值可知，M、A、I、H、K、J、E 7個利益相關者傳遞性效應較高。兩個網絡的傳遞性均較高的利益相關者是旅游者（M）和普通居民（I），信任利益交互網絡的傳遞性參數值是以信任關系為主導且顯著（[at_aba]=163.96，p<0.05），而以利益關系為主的信任利益交互網絡傳遞性參數值則不顯著（[at_bab]=0.24，p>0.05）。表明信任關系網絡傳遞性效應比較好，而利益關系網絡傳遞性效應則一般，信任與利益交互網絡傳遞性效應中突出信任關系特性。按照Nunkoo和Ramkissoon觀點，增進的合伙人之間的信任關系會促進利益關系的達成[20]，雖然爨底下村利益網絡傳遞性一般，但信任關系傳遞性的增強會促進利益關系的達成與傳遞性的提升。

（3）從核心邊緣效應看，爨底下村信任網絡的核心邊緣效應參數值顯著（[aS_a]=98.28，p<0.05），通過簡單核心/邊緣模型（simple core /periphery model）計算可知，信任網絡核心部分由A、B、C、D、E、F、G、H、J、K、L共計11個利益相關者構成，邊緣部分則是由I、M構成。而利益網絡的核心邊緣效應參數值則不顯著（[aS_b]=3.26，p>0.05），通過簡單核心/邊緣模型計算可知，核心部分是由B、C、D、E、F、G共計6個利益相關者構成，邊緣部分則是由A、H、I、J、K、L、M共計7個利益相關者構成。信任與利益交互網絡的核心邊緣效應參數值則是以利益關系為主導，且核心邊緣效應趨勢特征顯著（[σ3_abb]=0.06，p<0.05），說明爨底下村核心邊緣效應關系是以利益關系為導向的，而信任關系則在信任利益交互結構中起到了重要的保障作用，按照網絡治理理論，基于信任的網絡交換有利于利益相關者間的合作，信任在關系網絡中起到了潤滑劑的作用，可以降低交易成本，使各方均受益[65]。但由于信任網絡的核心邊緣效應結構特征顯著，會導致以利益關系為主的交互網絡核心邊緣結構效應特征明顯。

（4）從中間人效應看，爨底下村信任網絡和利益網絡，及信任與利益交互網絡結構效應的中間人參數值在統計均不顯著（[a2p_a]=26.17，[a2p_b]=0.63;[σ2_ab]=-1.38，且3個參數值p>0.05），表明3個網絡中間人效應特征不明顯。但從局部看，仍存在著結構洞和橋優勢位置的中間人，從節點中介中心性指標（該指標表明某個節點占據優勢位置的程度）計算可知，G、K、J、L、A占據著信任網絡的核心位置，按照Krackhardt的強連帶優勢理論，在情感網絡中（信任關系）所蘊含的資源就是信任，以及信任所帶來的影響力[56]。在信任關系網絡中處于中介位置，該位置可以使利益相關者間合作變得更有效率，降低交易成本與風險，提高資源投入度，并且在網絡中處于橋的中間人位置，可以獲得中介利益[66]，通過計算，C、G、B、D、F占據著利益網絡的核心位置，因此可以憑借中介人優勢獲得收益。而兩個網絡的共同的核心中介節點則是文化藝術傳承者（G），該節點可同時在兩個網絡中擔當中間人角色，并具有中間人優勢位置，借助于這一位置，可使網絡變得更有效率，能夠連接起不同網絡之間的利益相關者。

（5）從行動者關系效應看，信任網絡和利益網絡各分類內部和各分類之間（當地政府、企業、社區和壓力集團）均具有較高的緊密度趨勢效應且顯著（[ma_1]=-197.85，[ma_2]=-198.03，[mb_1]=8.14，[mb_2]= 7.97，且4個參數值p<0.05），且組內和組間趨勢效應大體相同（[ma_1]≈[ma_2]，[mb_1]≈[mb_2]）。而信任和利益交互結構效應各組分類內部和各分類之間也具有較高的緊密度趨勢效應（[mab_1]=6.47，[mab_2]=6.51，且p<0.05），且組內和組間的緊密度趨勢效應也大體相同（[mab_1]≈[mab_2]）。通過計算各組之間的密度，信任網絡和利益網絡各組內部和各組之間的緊密度效應均比較高，信任關系網絡中只有當地企業和當地社區之間的網絡緊密度效應低于0.8。而利益關系網絡中當地社區和其他3個組別之間的緊密度效應均低于0.8，而壓力集團內部的緊密度效應僅為0.667，緊密度相對不高。從E-I指數（該指數用來衡量網絡中派系林立程度的情況，指標范圍-1～1之間，越接近1表明群體派系林立情況越小，計算公式為E-I=[EL-ILEL+IL]，其中EL為群體間關系數，IL為群體內關系數）計算可知，信任關系網絡壓力集團E-Ⅰ指數低于0.5，表明小組內部存在一定的派系問題，而利益關系網絡中當地社區集團E-Ⅰ指數低于0.5，表明小組內部也存在一定的派系問題，通過計算個體E-I指數發現，沒有從事旅游接待業的社區居民（普通居民）E-Ⅰ指數值為-0.33，與組內其他3個利益相關者之間存在顯著差異，表明普通居民在利益關系網絡中與其他利益相關者存在顯著利益差異。

4 建議與對策

針對上述研究結論，提出如下建議與對策：

（1）從網絡緊密度效應看，爨底下村信任和利益兩個網絡緊密度效應均比較高，但信任與利益交互網絡的緊密度效應則比較低。目前，爨底下村旅游發展模式為政府+企業合作模式，成立了涵蓋爨底下村、雙石頭村、柏峪村、黃嶺西村等傳統村落的爨柏景區，景區由北京門頭溝區政府、齋堂鎮政府、中坤集團合作開發，當地政府擁有所有權和一定剩余索取權，中坤集團擁有投資和主要經營權，并通過門票獲取收益。面對外來資本和政府的強勢，雖然社區在景區內民宿經營接待、收益分紅、非遺文創產品等短期或長期合作項目也擁有一定的經營權和剩余索取權，但在景區旅游發展規劃和收益分配中仍缺少話語權，在此過程中處于較被動地位，導致社區參與旅游程度不足，在利益分配過程中社區居民不太信任政府和企業。因此，依據網絡緊密度效應分析結果，要充分利用信任和利益兩個網絡較高的緊密度特性，促進兩個網絡之間的利益相關者在景區旅游發展規劃和收益分配中的協商合作，在合作中建立了信任關系，并在此基礎上加大利益關聯，合理利用有效的利益連帶，清除不利于信任發展的無效利益關系，進而提升信任和利益之間的長期合作共生的穩定關系。

（2）從網絡傳遞性效應看，爨底下村信任關系網絡傳遞性效應比較好，而利益關系網絡傳遞性效應則一般，信任與利益交互網絡傳遞性效應中突出信任關系特性，而這一相互信賴的特性有利于各類利益信息、旅游發展專業知識、資源和機會的流動與分享。但不足之處在于兩個網絡的傳遞性均較高，且較活躍的利益相關者僅有旅游者（M）和普通居民（I），除了M和I外，其他利益相關者在交互網絡中的傳遞性一般，活躍度不高，這就造成了交互網絡之間傳遞性效率不高，無法滿足利益相關者間信息、資源和機會交換的需要。因此，要多培育交互網絡間的具有高傳遞性的利益相關者，而兩個網絡中具有這一潛質的包括信任網絡中的村管理委員會/村小組干部（F）、中坤集團（D）、齋堂鎮政府（C）、門頭溝區政府相關部門（B）4個利益相關者以及利益網絡中的北京市政府相關部門（A）、旅游從業居民（H）、專家及研究機構（K）、NGO組織及行業協會（J）、民宿旅店飯店（E）5個利益相關者。這9個利益相關者均是信任或利益關系網絡中傳遞性較強的利益相關者，這些利益相關者可通過加強團體內部利益或信任關系傳遞性的鏈接，排除一些無效利益或信任關聯，縮減各個節點之間的距離，進而提高利益相關者之間的關系傳遞效率，帶動其他利益相關者的信息、資源和機會傳遞潛力，促進網絡整體傳遞性能的提升。

（3）從網絡核心邊緣效應看，信任網絡的核心邊緣效應顯著，且以利益關系為主的交互網絡核心邊緣效應特征明顯，這也是導致爨底下村利益糾紛和分配矛盾的重要原因之一。要改變信任利益交互網絡核心邊緣結構特征，需要建立新的網絡多主體共同參與的信任利益網絡治理模式。交互網絡中各行動者之間關系的建立應是基于彼此之間影響力和相互信任的基礎上，而不是通過單純的控制力，要建立這樣的治理模式，需在交互網絡中培養各利益集團具有決策影響力的關鍵人物或組織，如門頭溝區政府相關部門（B）、齋堂鎮政府（C）、中坤集團（D）、民宿旅游旅店、飯店（E），村管理委員會/村小組干部（F）、文化藝術傳承者（G）等，利用關鍵行動者之間的信任關系和影響力，逐步讓邊緣行動者加入治理體系中來，如文化藝術傳承者（G）可利用景區非遺文創項目、傳統節慶（如正月十五轉燈游廟會）和技藝活動（如京西太平鼓、耍中幡、蹦蹦戲等民間技藝）培育核心邊緣兩大個集團之間的中間人或聯絡人，讓當地社區居民、旅游者、專家和媒體等參與或進入活動項目中，通過活動和項目凝聚邊緣行動者，化解核心邊緣行動者之間的信任關系隔閡，建立平等、民主和協商式的網絡多主體的伙伴關系決策和協商模式，讓信任關系在交互網絡中起到充分的信用保障作用。

（4）從網絡的中間人效應看，雖然整體上網絡中間人效應特征不明顯，但3個網絡中仍存在著一些結構洞和優勢位置的中間人，這些中間人可以使網絡變得更有效率，能夠連接起不同網絡之間的利益相關者，建立起伙伴關系、協商與合作機制，充分發揮出網絡的效能，填補由于正式科層制帶來的效率低下的弊端[67]。目前，爨底下村信任和利益兩個網絡之間僅有文化藝術傳承者1個中間人，文化藝術傳承者在傳承民間文化技藝過程中起到了關鍵作用，但通過調查發現，爨底下村文化藝術傳承者大都年事已高，各類技藝亟需傳承人，這就需要政府部門、當地社區居民，甚至相關企業介入，通過政府保護、社區居民參與、文旅項目開發等多種手段提升民間技藝與藝術的保護傳承，培育更多的民間民俗文化傳承人（中間人），建立以信任關系為基礎的利益相關者協商合作機制。當然，網絡中間人也可能利用其優勢位置為其謀取個人利益，為了避免這一問題，一是要建立網絡內部多主體參與的民主監督機制，二是要培育齋堂鎮政府（C）、門頭溝區政府相關部門（B）、中坤集團（D）、村管理委員會/村小組干部（F）這些利益網絡中間人成為信任網絡中間人，借助信任中間人所帶來的影響力和約束力，可降低網絡交易成本與風險，平衡中間人的“私心”和“公心”，使其轉向網絡伙伴組織，更多地為網絡成員服務，阻斷以權謀私現象的發生，提高網絡資源使用效率。

（5）從行動者關系效應看，整體上3個網絡各個集團內部和之間緊密度均比較高，且組內和組間緊密趨勢效應大體相同。但通過上述分析也發現，社區在信任網絡中與企業集團之間，在利益網絡中與其他3個利益集團之間聯系的緊密性相對不高，進而影響了傳統村落旅游利益集團之間的合作。因此，一要加強普通居民與中坤集團之間的信任與利益關聯，中坤集團在景區發展過程中應多征求普通居民意見，同時應給普通居民創造更多就業項目和機會，盡量將所有村民都納入景區發展中來，實現利益共享;二要通過給與社區部分話語權，剩余索取權、旅游短期或長期項目的知情權等，最大限度調動社區參與旅游發展的積極性，加強社區與其他3個利益集團之間的聯系。

研究雖然探討了信任關系和利益關系網絡效應及兩個網絡之間的交互效應機制，但仍然是一種靜態的結構效應分析，由于網絡信任和利益關系是復雜變動的，所以相應的結構特征也不是一成不變的，未來還需進一步研究上述兩個網絡結構效應背后所形成的運作機理，及網絡結構效應動態演化過程及這一過程所帶來的影響，并進一步總結網絡效應的優化策略。

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