文體旅上市企業社會關系網絡結構特征分析

梁茹，王媛，馮學鋼，許鑫

[摘? ? 要]文體旅產業融合是目前旅游學界最具熱點的研究議題。創新企業家和創新投資是企業融合的兩個關鍵要素。文章利用社會網絡分析方法，研究文體旅上市企業社會關系網絡結構特征，構建了管理者關系、投資關系與總體關系網絡。研究發現，3個關系網絡均是密度較低的稀疏網絡結構，文體旅企業發展較為獨立。管理者關系網絡中，高端人力資源的跨行業流動和轉換現象較為少見，但旅游企業突破行業界限的跨行業流動性高于文化和體育企業。投資關系網絡中，高中心性旅游企業數量遠多于文化企業，旅游企業不僅有較高的行業內投資關聯關系，更具有高于文體企業的跨界投資主動性和積極性。總體關系網絡中，以華僑城、宋城演藝、黃山旅游、中體產業為代表的企業是跨行業關系網絡中的核心企業，凝聚子群中“融旅”“融文”“融體”的跨產業關聯可以總結為3種模式：龍頭帶動模式、品牌驅動模式以及跨界整合模式。該文將社會網絡分析用于研究文體旅企業關聯關系，豐富了社會網絡理論在企業層面的運用，對文體旅企業人際關系構建、外部投資合作與融合模式創新進行了有益的探索。

[關鍵詞]文體旅;上市企業;跨行業;社會網絡分析

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2021）10-0014-12

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.10.007

引言

產業間關聯是產業融合發展的內在動力，產業融合和產業創新的連鎖反應，能夠使一國的產業結構轉換和升級，提高產業國際競爭力[1]。文化、體育和旅游（以下簡稱“文體旅”）產業融合已成為我國大力扶持發展的新趨勢、新模式和新動能。文體旅產業具有天然有機融合特性與高度產業關聯性。我國文體旅產業自上而下改革，自2009年國家文化部和國家旅游局發布《關于促進文化與旅游結合發展的指導意見》開始，國家已明確做出推動文化旅游協調發展、旅游體育深度融合的一系列戰略部署。2018年，國家文化和旅游部正式組建，在這一全新時代背景下，文體旅產業融合成為政界、學界、業界的共同關注重點、難點，也是討論和爭議的熱點。

統一有序、供給有效、富有活力的市場是文體旅產業融合發展的重要基礎。高度的產業融合離不開企業主體這一直接推動者，面臨當下快速變化的融合發展趨勢和市場環境，文體旅企業已經開始主動加強合作伙伴關系建立、跨界整合內外部關聯資源、追求開放式創新合作，力求在市場融合中保持競爭力。但從當前發展階段來看，文體旅市場融合實踐發展尚不充分，存在著融合模式不清、特征不明、規律模糊等問題，已有研究多以定性為主。研究文體旅上市企業跨行業融合發展現狀，較為全面地刻畫企業社會網絡結構與已有商業模式，是科學制定政策舉措的基礎。因此，本文基于社會網絡關系分析視角，通過同行業與跨行業的比較分析，研究文體旅上市企業跨行業融合關聯網絡結構特征，具有重要的現實意義。

1 文獻回顧

關于文化、體育和旅游三大產業融合發展，現有研究主要圍繞內在關系邏輯、創新實踐路徑、未來發展方向等進行了大量討論。學者們普遍認為，無論從何種視角來看文旅融合的內在邏輯，當文化旅游吸引物與大眾文化需求連通對接后，文化和旅游的關系仍表現為“體”和“用”的協調統一。從實踐路徑來看，文化、體育和旅游存在著各自明確的行業邊界，促進以山水景觀為代表的傳統旅游資源、以非遺文博為代表的文化資源進一步創新激活，促進市場產品的進一步商業化與產業鏈延伸，是推動產業融合的有效路徑[2-4]。

產業融合的一大根本原因是企業主體的直接推動。總體來說，當前文體旅融合的研究注意到了公共文化事業與旅游產業創新融合[5]、三大產業相互融合以及融合后催生的新產業[6]，但真正從企業合作、企業融合視角進行文體旅融合的研究較少。吳金梅和宋子千提出，旅游影視產業融合發展的市場需求需要企業進一步發現和滿足，相關企業應加大開拓新的業務領域，進行相互合作乃至兼并重? 組[7]。羅棟和程承坪提出，大中型旅游企業應加強與其他產業的主動融合，促進旅游演藝產品的創新與創作，打造新型旅游演藝商業模式[8]。因此，有必要從企業行為視角出發，分析文體旅企業融合實質和跨行業合作行為，關注跨行業合作過程中的企業關聯群體、社會關系網絡以及網絡中不同企業間的互動、溝通、合作等。

緊密的社會網絡關系是企業獲得社會資本的先決條件，越來越多的企業通過與其他企業建立網絡關系來提高外部關系資源轉化能力[9]。結構洞和聯結強度理論表明，企業與伙伴之間交流聯系形成不同的網絡聯結，強關系作為推動創新的根本要素，能夠有效推動信息交流和資源整合，表現出更長久的創新合作關系[10]。

人力資本和財務資本是企業最基本的生產要素，二者共同構成企業是否高速運轉的關鍵[11]。無論是基于社會資本理論[12]、高階梯隊理論[13]或社會階層理論[14]，企業內部關鍵行動者都是影響企業創新能力的重要因素，核心負責人的社會關系資產尤其扮演著十分重要的角色[15]。管理者的社會關系網絡可以為信息交換提供有效的渠道，從而傳播知識、思想或創新觀點，構成企業間的一種社會網絡[16]，這些跨越組織和邊界的社會網絡，對于公司的創新能力至關重要[17]。其中，公司董事作為最高管理者，連鎖董事網絡擔任著關鍵信息的樞紐，例如環境轉變洞察、戰略替換、決策制訂、吸引潛在合伙人、促進企業成長等[18]。高管和監事同屬于企業的精英階層，大量的研究已經證明了高管在企業創新活動決策中起到主導作用，監事會通過對董事會和經理層的監督，也影響著管理層的決策[19-20]。企業精英層共同構成企業間的社會網絡，董事會、監事會、高管（簡稱董監高）不同成員的社會網絡對企業的創新行為影響存在程度差異[21]。此外，處于社會網絡? ?中的管理者個體背景特征對企業投資有顯著的影響[22]，如校友關系存在“小圈子”效應[23]，企業家的政治關聯關系對企業發展具有推動作用[24]。進一步地，高管流動在行業內是常見的現象，依據人才流動理論，管理者流動帶來的跨企業邊界知識轉移已經成為提高企業競爭力的重要因素之一[25]。越強的跨產業管理者聯結關系，意味著管理者擁有越豐富的外部信息和隱形資源，企業也就擁有越高的創新社會資本和創新能力，在投資決策過程中，更容易打破傳統模式進行跨界投資布局。文體旅融合離不開創新管理者，更依賴于個人社會關系網絡中所嵌入的社會資源，認識、刻畫、分析文體旅企業管理者人際關系網絡和網絡聯結強度顯得尤為重要。

無論是技術融合、市場融合或服務融合，最終的執行和實施往往通過企業層面的投融資、兼并收購等形式來體現[26]。朱靜雯和陸朦朦分析了我國5家出版傳媒業的上市龍頭企業，對其跨界互聯網游戲行業的業務投資效果進行了系統評估，認為跨界投資確實能有效拉動傳統新聞出版企業營業收入的“新基因”[27]。無論是跨產業合作式布局還是并購式布局，企業合作都體現為企業之間的一種關系，不同的布局模式形成不同的投資關系網絡[28]。關于投資關系網絡的研究，主要包括證券投資網絡、股權投資網絡和聯合投資關系網絡。Battiston等匯總29 314家公司的22 174個股權數據關聯關系，研究了歐洲區域間的相互投資關系[29]。馬元元等通過建立上市公司的交叉持股網絡，對公司層面的共同投資進行分省級和地區級的研究[30];沙浩偉和曾勇實證研究了企業在交叉持股的社會網絡中的位置特征對投資效率的影響[31]。還有學者針對聯合投資的社會關系進行研究，戚湧和陳尚構建起所有創業投資企業間的關系網，研究網絡位置屬性對創新績效的影響[32]，但從已有研究來看，關于文體旅企業跨行業投資關系網絡的研究尚不充分。根據企業戰略理論，不同類型的上市企業對其他經濟實體的投資決策存在差異，進取型企業往往會采取更主動的外部投資行為，去開拓新的產品和市場以應對產業變革，防守型企業則與之相反[33]，構建基于證券、股權關系的文體旅上市企業投資關系網絡，能夠對文體旅產業融合有新的認識和發現。

本文以上市企業為研究對象，采用社會網絡分析方法，嘗試回答兩個研究問題：一是從管理者、投資和整體關聯關系3個層次，構建文體旅上市企業社會關系網絡，對網絡指標與結構特征進行科學解釋。二是通過同行業和跨行業的比較分析，識別文體旅三業融合中的核心企業，針對其跨產業融合舉措與合作模式進行典型案例分析。綜合研究發現，從管理者和投資兩方面提出有價值的實踐建議，促進文體旅企業關系網絡緊密聯系。

2 研究對象、數據來源與研究方法

2.1 研究對象

本文研究對象通過上市公司新證監會行業分類確定，截止時間為2020年第三季度。首先，選擇具有標準行業代碼的85（新聞出版業）、86（廣播、電視、電影和影視和錄音制作業）、87（文化藝術業）、88（體育）代碼的上市公司;其次，選擇房地產業、商務服務業、生態保護與環境治理業等其他行業中主營文化、旅游、體育產業的上市公司，將其分別歸類到文化、旅游、體育上市企業中。同時，本文對文體旅上市企業相關文獻和行業研報進行多重比較，進行研究對象確認，避免遺漏[34-35]。本文研究對象共117家滬深板塊上市的企業，其中，旅游上市企業44家，文化上市企業62家，體育上市企業11家（表1）。

2.2 數據處理

本研究從中國股票市場交易數據庫（China Stock Market & Accounting Research Database，CSMAR）國泰安數據庫獲得117家上市公司2009—2020年間的兩類數據，一類是董監高人物特征數據，另一類是包括證券投資、其他上市公司股權投資和關聯交易在內的投資數據，原始數據共56 762條。同時，通過企查查網站與企業官方網站獲取新聞數據，對企業戰略合作新聞中披露數據進行收集，避免遺漏重要的關聯關系。使用Gephi開源軟件進行數據可視化處理與統計指標計算[36]，具體數據處理方法如下。

（1）管理者關系網絡：企業之間具有共同任職的高層管理成員而建立起直接和間接的聯結關系。CSMAR國泰安數據庫中每一位管理者有唯一的個人ID（例如30173692），不存在同名重復問題。首先對2009—2020年間117家上市公司的董事、監事和高管3類管理者人物特征數據進行手動整理，將每個上市企業11年間唯一的管理者姓名輸入到Excel表格，識別管理者共現關系，將存在共同管理者的企業和企業（source-target）名稱輸入Excel表格，構建“公司/公司”鄰接矩陣表格，將該鄰接表格導入Gephi軟件，繪制管理者關系無向加權網絡圖，無向連接表示兩個公司間存在著管理者共現關系。

（2）投資關系網絡：兩個企業具有投資關系而建立起直接和間接的聯結關系。證券投資是上市公司以證券投資的方式進行對外投資;其他上市公司股權投資是上市公司以持有其他上市公司股權的方式進行對外投資;關聯交易中也包含企業的部分資產交易信息和數據（共11類關聯關系、20類關聯交易事項分類）;戰略合作新聞中披露有具體的戰略投資、項目投資、共同投資以及尚未披露但已證實的投資信息。對2009—2020年間每個上市企業的4類數據進行手動整理，一一識別投資關系，將存在投資關系的企業和企業名稱輸入Excel表格，并根據投資關系的次數依次累加獲得邊權重，將該“公司/公司”鄰接表格導入Gephi軟件，繪制投資關系的有向加權網絡圖，有向連接表示投資的方向，例如，旅游企業投資文化企業。

（3）整體關系網絡：兩個企業具有共同管理者或投資關系而建立起直接和間接的聯結關系。根據2009—2020年間管理者和投資關系數據，將存在共同管理者或投資關系的企業和企業名稱均輸入Excel表格，人工整理出關系疊加后的“公司/公司”鄰接表格，該鄰接表格同樣存在邊權重，導入Gephi軟件，繪制整體關聯關系的混合加權網絡圖。

2.3 研究方法

本文主要依據社會網絡分析方法[37]，節點表示企業，節點之間的連邊表示存在共同管理者關系或投資關系，從網絡密度、網絡中心性、子群發現3個角度對關系網絡進行數據指標分析，依據Gephi軟件自動計算指標數據。

（1）網絡密度（network density）：是指企業之間關聯關系的緊密程度，圖的密度值是對個體節點間聯系程度的度量。一定規模下企業節點之間的連線越多，網絡密度就越大;整體網絡密度越大，對網絡中個體的影響也越大。

（2）中心性（centrality）：度中心性，也稱連接中心性，測量網絡中單個企業節點的連通性，如果一個企業節點與其他許多點直接相連，則該點具有較高的連接中心性，連接中心性越高，表明該企業位居核心地位，凝聚力也越強;接近中心性測量企業節點與其他企業的鄰近程度，一個節點的接近中心性越高，該點距離任何其他點的距離也越近，相對應的企業與網絡中其他企業之間產生關系或進行合作的約束限制性越小、潛在可能性越大;中介中心性測量一個企業節點作為“中間人”“媒介者”的能力，即占據在其他兩個企業快捷連接上重要位置的企業，跨行業網絡中企業的中介中心性越高，其打破產業邊界的潛在可能性就越大。

（3）模塊化（modularity）：模塊化是衡量網絡中社區結構的一種方法，旨在將網絡分解為模塊化社區，根據一個群組內部比群組外部具有更高密度的聯結的原則，將網絡分成不同群組或子群，以便發現網絡的社群結構，進而聚焦子群內部成員間的關系特點。Gephi軟件使用Louvain社區發現算法[38]，是一種效率和可靠性極高的算法。通過模塊化，能夠發現文體旅企業關聯網絡中的“小型”社區。

3 文體旅企業融合的關系網絡結構特征

3.1 管理者關系網絡對比分析

首先，利用Gephi數據可視化功能，繪制117個企業的管理者共現關系網絡圖（圖1）。為了呈現完整的上市企業關系網絡特征，圖中保留了單個節點的情況。從行業內來看（圖1a），管理者關聯網絡密度為0.034，有58個有連接關系的節點57條邊，由22個旅游上市企業、36個文化上市企業構成，文化企業構成的管理者關系網絡格局和聯結程度大于旅游企業。

圖1中節點的大小代表企業的度中心性的大小，設置度中心性指標閾值為3，得到排名靠前的企業（表2）。從關系網絡可視化圖中可以看出，高中心性的節點中，文化企業數量明顯多于旅游企業，文化企業的中心性指標排名更高，同行業內連接中心性大于3的企業中有9個為文化企業，表明文化行業內企業管理者的關聯關系強于旅游行業。其中，連接中心性最高的企業是華數傳媒，與8個文化企業存在共同管理者，其中介中心性遠高于其他企業，具有十分重要的核心地位和“橋梁”作用。

從跨行業來看，跨行業間管理者共現得到35個節點、26條邊，由14個旅游企業、15個文化企業和6個體育企業構成（圖1b）。網絡密度為0.044，從數值比較來看，跨行業的管理者共現網絡密度略高于同行業，但網絡密度仍不足理論上最大值的5%，說明文體旅跨行業管理者共現關系并不多。一般而言，跨行業流動的人才移動方向和數量，能夠側面反映出行業的發展趨勢，但透過管理者共現信息中隱含的行業發展來看，文體旅行業間高端人力資源的跨行業流動和轉換現象較為少見，人才流動活躍度并不高。設置度中心性指標閾值為2，網絡分析結果表明（表2），文化企業中電廣傳媒的度中心性、中介中心性指標均為最高，與華僑城、中國中免兩大旅游龍頭企業以及張家界、華天酒店存在共同管理者關聯關系，是擁有最多跨行業關系的核心企業。對比中心性指標可以發現，具有高中心性的旅游企業數量多于文化企業，且旅游企業的接近中心性更高，表明在一定程度上，旅游企業突破行業界限的跨行業人才流動性高于文化和體育企業。

從“子群”分析來看，同行業和跨行業管理者關系網絡模塊化度指標分別為0.800和0.826，都形成了包含9個子群的十分清晰的群組結構。同行業關系網絡中3個節點以上的子群有6個，規模最大的子群以華數傳媒為子群中心企業，模塊化值為11.11%，文化企業位居網絡核心主體地位。跨行業間關系網絡中3個連接點以上的子群同樣有6個，依次排序分別以電廣傳媒（9.4%）、三特索道（3.42%）、長城影視/金陵體育（3.42%）、嶺南控股（3.42%）、國旅聯合/中文傳媒（2.56%）、鳳凰傳媒（2.56%）為中心。網絡分析結果表明，第1子群網絡內的管理者具有更加多樣化的人才背景技能，子群中心電廣傳媒作為文化企業，近年來持續布局文旅主業方向，這可能與其董監高團隊中有多位同時具有旅游行業教育背景、政治背景的高級人才密切相關。

3.2 投資關系網絡對比分析

從行業內投資關系來看，文體旅同行業內的投資關系網絡密度值偏低為0.031，網絡共有59個節點105條邊，由24個旅游上市企業、35個文化上市企業構成，體育類上市企業之間并不存在投資關聯關系（圖2a）。從各類中心性指標來看，設置度中心性指標閾值為5，得到排名靠前的企業（表3）。從關系網絡可視化圖中也可以看出，與管理者關聯網絡相反，投資關系網絡的高中心性節點中，旅游企業數量遠多于文化企業，表明旅游行業內企業投資關系的聯結程度更高，具有更高的中心性指標排名。其中，華僑城集團與橫店影視分別具有最高的度中心性、中介中心性，與本行業內的多個企業存在投資合作關系，發揮著十分重要的凝聚作用和“橋梁”作用。

從圖2b來看，跨行業投資構成的關系網絡形成了更加分散的“小世界”網絡格局，網絡共有33個節點、41條邊，由14個旅游企業、15個文化企業和4個體育企業構成（圖2b），網絡密度值較低，為0.039。企業購買股票、證券等直接投資以及戰略合作等間接投資能夠側面反映企業的業務發展與戰略轉型，透過跨行業投資關系網絡能夠看出，文體旅上市企業間的跨界投資關聯關系十分稀疏，表明上市企業層面3個行業跨界投資關聯效應并不強。設置度中心性指標閾值為3，得到排名靠前的企業（表3）。從關系網絡可視化圖中也可以看出，具有高中心性的旅游企業數量遠多于文體企業，且與文化和體育兩類企業均存在投資關系，表明旅游企業不僅具有較高的跨行業人才流動性，更具有高于文體企業的跨界投資主動性和積極性。對比不同行業的中心性指標可以發現，黃山旅游、宋城演藝和華僑城A的連接中心性、中介中心性居于首位，其中，黃山旅游集團與文體企業同時存在雙向投資關系，是擁有最多跨行業投資關系的核心企業，且中介中心性指標最高，說明該企業作為“中間人”，促成其他企業突破產業融合邊界的潛在影響力較大。

對投資關系網絡進行“子群”分析，同行業和跨行業管理者關系網絡模塊化度指標分別為0.758和0.826，子群結構十分清晰。從圖2a可以看出，文體旅行業內包含6個超過3個節點的連接子群，以華僑城A、橫店影視、時代出版、中國中免為核心，構成了同行業內投資關系網中最大的4個子群結構，從投資關系類別來看，華僑城集團與其他旅游企業間存在戰略合作關系以及子公司間的關聯交易關系，橫店影視主要以證券股權投資方式進行直接投資，其余兩個子群均通過戰略合作伙伴關系凝聚而成。從圖2b可以看出，跨行業投資關系網絡中包含5個超過3個節點的連接子群，按模塊化程度依次為黃山旅游（6.84%）、宋城演藝（5.98%）、華僑城A（3.42%）、萬科A（2.56%）、凱撒旅業（2.56%）為中心的子群。其中，以黃山旅游為核心的第1子群內具有更多元化的跨界投資關系，如文旅投資關系（黃山旅游/祥源文化）、文體投資關系（黃山旅游/中體產業、黃山旅游/力盛賽車），以宋城演藝為核心的第2子群包含了十分典型的“旅游演藝”文旅投資發展模式。

3.3 文體旅上市企業關系網絡與子群結構特征分析

不同企業采取跨界合作的方式有所不同，產業融合既包括創新企業家關鍵因素，也有創新資金關鍵因素[39]，對管理者和投資關系網絡分開研究能夠充分揭示各自社會關系網絡的現狀，但是無論是人際關聯或是投資關聯，處于這些社會關系網絡中的企業都有更大的創新合作潛力[40]，管理者關系與投資關系一起構成了一張更大的社會關系網絡，將二者結合起來進行整體分析，能夠全面認識文體旅上市公司之間的互動和聯系。

基于此，本文以管理者、投資雙重關聯構建混合權重的文體旅企業關聯關系網絡，節點越大，表明該企業的連接中心性越高，線條越粗， 表示兩個企業間的關聯關系權重越大（圖3）。對總體網絡的網絡密度進行測算，發現共有節點117個、邊220條，網絡密度為0.022。綜合考慮管理者共現的社交關系以及基于對外投資、共同投資等產生的投資合作關系，發現從2009年至今，文體旅上市企業間并未形成廣泛、緊密的行業關聯關系。117家文體旅上市企業中，處于網絡核心位置形成緊密跨產業合作關系的文體旅企業主要包括華僑城A、曲江文旅、黃山旅游、豫園股份、宋城演藝、電廣傳媒、華誼兄弟、中體產業等。

利用網絡模塊度算法得到總體關系網絡中“子群”的分布情況，整體網絡被劃分為10個子群，網絡模塊度為0.581，表明群組結構基本清晰。按模塊化程度排序，依次得到1橫店影視（15.38%）、2華僑城A（10.26%）、3華數傳媒（9.4%）、4黃山旅游（9.4%）、5凱撒旅業（9.4%）、6時代出版（9.4%）、7宋城演藝（6.84%）、8華誼兄弟（6.84%）、9電廣傳媒（5.98%）、10鳳凰傳媒（5.13%）為中心的子群。其中，第2、第4、第7和第8子群網絡中具有文體旅跨產業融合的顯著代表性。

一是龍頭帶動模式。第2子群中，以文旅地產龍頭華僑城A為代表，與其他企業構成密切的關聯網絡，根據Gephi計算的整體關聯關系網絡數據顯示，華僑城A連接中心性高達26，連出度高達15，中介中心性高達2551.46。分析網絡特征發現，對外投資方面，華僑城重點挖掘地區資源稟賦優勢，通過和當地大型文旅企業聯合開發或股權轉讓等方式實現文旅資源優化配置，如控股上市公司“云南旅游”開發云南特色文旅小鎮，與招商蛇口聯合開發深圳會展灣，與奧飛娛樂聯手打造中國首個超級飛俠實景主題區，帶動關聯企業創新發展。此外，華僑城還與中國中免、云南旅游、電廣傳媒等企業同時具有管理者共現關系，具有學術、政治方面的跨行業人才關系背景。

二是品牌驅動模式。第7子群中，核心節點宋城演藝系國內旅游演藝的絕對龍頭。依托其絕對的演藝品牌優勢，宋城演藝逐漸從輕重資產并存轉向IP驅動輕資產運營模式，不斷進行資產輸出、品牌輸出和表演項目輸出，打破文化演藝與旅游的產業界限，推動旅游和演藝有效地進行實地融合。從社群網絡關系特征來看，宋城演藝與曲江文旅、桂林旅游、張家界等具有當地資源優勢的旅游企業達成十分緊密的投資關聯關系，如與桂林旅游共同投資組建下屬公司，投資建設“漓江千古情”項目，并進行復制擴張。

三是跨界整合模式。以第4子群（祥源文化/黃山旅游/力盛賽車/中體產業/中國中免）和第8子群（豫園股份/華誼兄弟/萬科A/中視傳媒）為代表，企業間達成了多樣化的投資關聯關系，包括資源跨界整合、業務跨界共促和平臺跨界共享。其中，黃山旅游與力盛賽車達成戰略合作關系，將體育競賽表演和旅游觀賞結合推出體旅融合產品;中國中免（原中國國旅）與中體產業共同投資組建專業體育旅游公司“中旅體育旅行社有限公司”，采用“旅行社+體育賽事”的布局模式;傳統酒店企業豫園股份對華誼兄弟進行持股投資，將旗下文化產業和場景開發業務與華誼兄弟的實景娛樂板塊展開戰略協同。

4 研究結論與討論

本研究使用Gephi定量統計工具，來評估文體旅上市企業間的關聯關系網絡屬性。首先建立文體旅上市企業管理者共現關系網絡、投資關系網絡與整體關聯關系網絡，了解關聯關系網絡的數量特征（定量階段），然后再深入研究企業關聯關系的網絡特征屬性（定性階段）。

從管理者關系網絡來看，同行業與跨行業的網絡密度均非常低，跨行業融合進程中的高層次人力資源的跨界流動和轉換現象較為少見。從中心性指標來看，同行業關系網絡中，文化企業管理者的關聯關系強于旅游行業;跨行業關系網絡中，旅游企業管理者跨界流動性高于文化和體育企業。子群發現結果表明，文化企業均占據第1子群網絡中的核心位置。

從投資關系網絡來看，文體旅行業內與行業間均未通過投資形成緊密的關系網絡，跨界創新投資關聯性不強。從中心性指標來看，旅游企業不僅具有較高的行業內投資關聯程度，更具有高于文體企業的跨界投資主動性和積極性。子群發現結果表明，行業內投資關系網絡呈現“小世界-多中心”結構，行業間投資關系網絡中，旅游企業位居第1子群中心位置，具有更多元化的跨界投資關系。

從整體關聯關系網絡與典型子群分析來看，根據聯系特征，文體旅企業跨行業合作可以總結為3種模式：（1）龍頭帶動模式，以華僑城為代表的大型國有企業集團發揮重要引領作用，多方面帶動關聯企業創新發展;（2）品牌驅動模式，以宋城演藝為代表的演藝龍頭企業，與旅游企業達成緊密投資關系，使旅游演藝成為文旅融合的典范代表;（3）跨界整合模式，以黃山旅游、中國中免、中體產業為代表的傳統旅游企業，突破傳統產業鏈條，在產品、業務、市場等各個層面，與關聯企業間形成了多樣化的創新合作關系。

本文從聯結強度理論出發進行企業關聯關系網絡分析，對文體旅企業跨產業合作進行評估，提供了新的理論切入點和分析框架（圖4），對文體旅產業融合研究做出了理論補充和范式拓展。在比較研究中發現，同行業內與跨行業間關系網絡存在較大的特征差異，究其原因，依照證監會上市公司行業分類指引，本文所選取的文化上市企業研究對象多分布于新聞出版、廣播影視以及文化藝術行業，部分企業為地方國有或國有控股的大型文化企業集團，自身創新活力不足，存在跨區域、跨產業合作發展的局限性，相較之下，旅游業的異地性特征決定了跨區域合作、跨產業融合是旅游企業發展常態。未來如何進一步釋放這些大型文化集團的創新活力，實現與旅游企業、體育企業之間更有效的資源配置整合，從而實現產品融合、市場融合，這些問題的深入探索具有重要意義。本文進一步對文體旅上市企業跨產業發展形成的整體關系網絡進行綜合分析，發現不同“子群”具有跨產業融合發展的典型代表性，例如，傳統景區轉型過程中可以探索“景區+影視IP”“景區+演藝”“景區+賽事”等多種類型的合作模式，不同的融合路徑對其他企業轉型發展重要借鑒意義。

此外，已有研究雖然注意到“社交網絡”，但多聚焦管理應用實踐，從績效和行為影響視角出發，研究企業的行為路徑[41]、創新擴散和創新績效[42]等，未充分重視企業家所嵌入的人際社會關系網絡結構，也未從跨產業的角度去關注資本流動新動向，缺乏對網絡關系強度、網絡子群凝聚以及關鍵行動者的微觀尺度分析。社會關系網絡分析是一個具有廣泛適應性的研究方法[43]，不同網絡的節點關系模式不同，表現都會有很大差異，基于這一方法來研究文體旅產業融合，未來可進一步深入個案研究，如基于單一案例分析的企業社會關系網絡變化和發展戰略調整，基于不同管理者關系構建的社會關系網絡對企業融合創新績效影響差異等，以形成促進文體旅產業融合發展的深入結論。

實踐啟示如下：

第一，從領導者對自我網絡、組織網絡和組織間網絡中的關系模式認知開始，就形成并維持了社會聯系，管理者應進一步對自我社會關系網絡進行認知、構建和維護，加強在管理者網絡中的嵌入深度[44]。尤其是旅游上市企業應主動加強跨產業的人員關系建立，主動創造融合機會，發揮連鎖董事引資作用和引智作用，用好“政、產、學、研”之間多向流動的杰出人才，以便加速獲取關鍵的外部創新思想與可利用資源。

第二，處于網絡中心、構成強關系網絡的企業，應進一步帶動關聯企業發展，瞄準關聯產業內正進行創新探索的新興企業，創造更多、更廣泛的“相互賦值”，從而激發跨界創新活力。處于網絡邊緣、弱關系網絡的企業，應注重最大程度地增加和牢固自身的跨行業網絡關系數量，利用好關聯企業的間接“橋梁”關系，以便獲取更多的創新知識、資源、渠道和績效[45]，這對傳統企業獲得更多合作機遇將更有優勢可言。

第三，靈活協調企業的創新發展項目，主動聚焦其他特色產業與新興產業，有效帶動處于社會關系網絡中孤立節點的傳統文化出版業、體育健身休閑業等，進一步開發“文學+旅游”“體育休閑+旅游”這些有潛力的市場[46]。此外，文體旅行業中涌現了一批科技屬性明顯的技術科創類企業，文體旅企業應加快探索科技引領下的產業價值鏈滲透融合，推出“文體旅+科技”的新產品、新業態。

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Culture， Sport and Tourism Connected： Network Characteristics of

Chinese Listed Companies within and across Industries

LIANG Ru， WANG Yuan， FENG Xuegang， XU Xin

（East China Normal University， Shanghai 200026， China）

Abstract： In 2018， the Ministry of Culture and Tourism of the Peoples Republic of China was formally established. In that context， integrating the culture， sport， and tourism industries has become a key area in the countrys tourism academia. Facing rapidly changing developments and market environments， culture， sport and tourism enterprises have begun to pursue open， innovative cooperation. However， in the process of market integration， problems have emerged， such as unclear modes of integration， uncertain characteristics， and imprecise laws; thus， it has become difficult to quantitatively evaluate the effectiveness of integrating culture， sport and tourism industries. Most research has took the form of qualitative studies.

This paper investigates the structure of the related company network by means of social network analysis toward identifying differences within and across industries with respect to culture， sport， and tourism. We obtained the characterization data for management and investment of 117 listed companies in the culture， sport and tourism industries in China. We did so using the CSMAR database for 2009-2020， and we obtained 56762 pieces of raw data. Further， we obtained news data through an enterprise search Web site and the official Web sites of enterprises.

Data indicators were analyzed from three perspectives： network density， centrality， and modularity class; the indicator data were calculated automatically using Gephi software. Within industries the connectivity degree of the managerial network of culture companies to be greater than that of tourism companies. This result indicates that the relationship among managers in the culture industry exceeded that in the tourism industry; with the latter， the company with the highest connectivity centrality was Wasu Media Holding. Conversely， tourism companies had a larger network of investment relationships and more connections than culture company： Shenzhen Overseas Chinese Town （OCT） had the highest connectivity centrality， intermediation centrality， and weight. We did not observe many co-occurring relationships across industries. The densities of the managers relationship network and investment relationship network were less than 5% of the theoretical maximum. However， tourism companies had greater mobility across industries and human resources breaking industry boundaries than did the culture and sports companies; tourism companies also had higher cross-border investment initiatives and motivation. Our analysis of the overall relationship network and typical subgroups showed that the overall network was divided into 10 subgroups; the network modularity was 0.581. This finding indicates a basically clear cluster structure： some network subgroups showed a marked degree across different industry association. One example here is the large state-owned group， represented by OCT， which drives the innovation and development of affiliated enterprises. Other examples are the leading performing arts enterprises typified by Songcheng Performance Development. That company has established a close investment relationship with tourism companies， whereby assimilating tourism and the performing arts has become a model for integrating the culture and tourism industries. A further example is the cross-border integration development model developed by such traditional companies as Huangshan Tourism Group， China International Travel Service， and China Sports Industry Group.

This study evaluates business cooperation across industries among culture， sport and tourism companies， and it provides a new theoretical and analytic framework for integrating culture and tourism. Further， this paper provides insights and suggestions for the innovative development of Chinas culture， sport and tourism companies.

Keywords： culture， sport and tourism; listed companies; across industry; social network analysis

[責任編輯：吳巧紅;責任校對：宋志偉]