茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡研究

張明山，陳曉強，袁申梅，葉慧婷

1.吉安職業技術學院旅游學院，江西吉安343000；2.贛南師范大學文化與旅游學院，江西贛州341000

中國茶文化歷史悠久，源遠流長，是世界上最大的茶葉生產國、消費國及出口國之一[1-2]，自唐宋以來，在“茶馬古道”沿線以“茶馬互市”為主要貿易形式的興盛，帶動了沿線茶葉生產、銷售及相關貿易的發展[3]。而今在產業融合背景下，以茶葉為載體，以茶文化為內核，與文化旅游業的“吃住行游購娛”等要素滲透和融合[4]，延伸出了以杭州龍塢特色茶鎮等為代表的茶旅融合新業態，助力旅游業內涵式發展[5]。

茶產業與旅游業兩個系統受到了學界的廣泛關注，Keunuk[6]認為茶旅游是現代農業與旅游業有效結合的新興消費業態；馬穎欣[7]認為茶旅融合是以茶景觀和茶文化等茶葉資源為載體，與旅游產業相關要素進行有機滲透；易開剛等[5]提出茶旅融合對茶產業發展具有業態創新和客戶創新等四大功能；侯玉霞等[8]以廣西龍勝為案例，認為產業滲透等是推動茶旅融合發展的重要方法。在量化分析方面，馮衛英等[9]基于層次分析法和德爾菲法對江蘇宜興茶文化旅游資源價值進行了測度，較多學者通過構建綜合發展水平評測模型及耦合協調模型對安溪縣[4]和萬里茶道沿線[10]茶產業與旅游業發展水平及耦合協調度進行了分析，研究總體認為我國各縣茶產業與旅游業的綜合發展水平呈現上升的趨勢。更多學者通過綜合發展水平評測模型對浙江省[5]、安徽省[11]、云南省[12]和四川省[13]茶產業與旅游業發展水平進行了分析，總體認為我國省域茶產業與旅游業耦合協調度呈現上升趨勢。

通過以上分析可以發現，現有對茶產業及旅游業兩個系統的研究，在研究區域上以縣域或省域單元為主，在研究方法上主要以定性方法為主，少量的量化方法上也主要基于面板屬性數據分析茶產業與旅游業綜合發展水平及耦合協調度的時間變化趨勢，較少基于茶產業與旅游業的“關系數據”從全局角度量化分析茶產業與旅游業發展水平的空間差異及空間關聯關系。鑒于此，本文以2010—2019年中國18個產茶省份的茶產業和旅游業統計數據，采用修正的引力模型測算18個產茶省份茶產業與旅游業綜合發展水平的關聯強度并構建其空間關聯網絡，通過社會網絡分析法（SNA）分析其空間關聯網絡結構特征。

1 研究方法及數據來源

1.1 茶產業與旅游業綜合發展水平的測度方法

本文基于改進的引力模型[14]對我國18 個產茶省份茶產業和旅游業綜合發展水平的關聯強度進行評測并構建關聯網絡，計算公式如下。

式中Lij代表省份i對省份j在茶產業與旅游業綜合發展水平層面的關聯強度，Kij為引力系數，Fi和Fj分別代表省份i和省份j的茶產業與旅游業綜合發展水平，Dij代表省份i和省份j之間經濟距離和空間距離的復合影響系數，Gi、Gj分別代表省份i和省份j的GDP，dij為省份i的省會城市與省份j的省會城市間的最短駕車距離，gi和gj分別表示省份i和省份j的人均GDP。

利用空間關聯公式計算出省份之間關聯強度，其計算公式如下。

式中TLi為省份i對外關聯強度總和，即反映省份i對其他17 個省份關聯的總強度，通過引力模型計算得到 2010—2019 年 10 年間的 18×18 的有向關聯矩陣，將矩陣各行的平均數作為閾值，若空間關聯強度Lij大于閾值，取值為1，說明兩個省份之間存在關聯關系；如果關聯強度小于閾值，則取值為0[9]。二值矩陣（0 或1）存在行和與列和，行和代表省份i茶產業與旅游業綜合發展水平對其他省份的溢出效應，在網絡中表現為節點的點出度；而列和代表省份i對其他省份的虹吸效應，在網絡中表現為節點的點入度。同時，本文參考易開剛等[5]、王公為[10]對茶產業和殷杰等[15]對旅游業發展水平的評測指標研究。

為計算茶產業與旅游業綜合發展水平，本文參考周成等[16]對旅游產業耦合協調研究使用熵權法對指標數據進行處理，得到茶產業和旅游業指標權重。熵權法是一種基于客觀數據的內在屬性對指標進行賦權，與層次分析法相比相對更加客觀[15,17]。本文基于熵權法對茶產業與旅游業各個評測指標確定權重（表1），再對數據進行標準化處理，最后通過綜合加權法得到18 個產茶省份2010—2019 年間茶產業與旅游業綜合發展水平F。計算公式如下。

表1 茶產業與旅游業綜合發展水平的評價指標體系

式中Fi是省份i的茶產業與旅游業綜合發展水平，Wm為茶產業第m個指標的權重系數，γm為茶產業第m個指標經過標準化處理后的值，Wn為旅游業第n個指標的權重系數，γn為旅游業第n個指標經過標準化處理后的值，α、β為茶產業和旅游業的發展系數，參考已有研究結論[12]，α和β均取值0.5。

1.2 空間關聯網絡分析方法

本文通過社會網絡分析法[18]及相關指標對中國18個產茶省份的茶產業與旅游業綜合發展水平的整體空間關聯網絡結構特征、個體空間關聯網絡結構特征和塊模型聚類特征進行分析。

1.2.1 整體空間關聯網絡分析

通過 UCⅠNET6.0 軟件中的 Netdraw 功能，分別繪制2010年、2013年、2016年和2019年4年的空間關聯網絡拓撲圖，空間關聯網絡中的節點表征18個產茶省份，其中各個節點之間的連線和箭頭分別表征關聯關系和溢出方向。

1.2.2 個體空間關聯網絡分析

度數中心度、接近中心度和中間中心度是衡量個體空間關聯網絡的重要指標。度數中心度是指與該節點直接相連的其他節點的個數與理論上最大可能連接的節點比值，度數中心度越高表明該節點直接的鄰居越多，越處于網絡的中心位置；接近中心度衡量的是該節點不受其他網絡節點控制的程度，如果該節點與其他節點的距離都很短，則其擁有更高的接近中心度；中間中心度衡量的是網絡節點在多大程度上控制其他網絡節點的能力，如果該節點處于許多其他對節點的捷徑（即兩點間最短路徑）上，則該節點具有較高的中間中心度。

1.2.3 塊模型分析

塊模型分析是一種研究網絡位置的方法，對于塊模型進行位置層次的分析可以具體考察各個位置（板塊）之間如何發送和接收關系[17]。通過考察茶產業與旅游業綜合發展水平的各個板塊內部和外部的接受及溢出關系數，可將板塊分為4類，即“主受益”板塊、“主溢出”板塊、“雙向溢出”板塊和“經紀人”板塊。

1.3 數據來源

本文以2010—2019 年為研究時序，以中國四大茶區18個產茶省份的茶產業和旅游業為研究樣本，茶產業相關評價指標來源于2010—2019 年《中國統計年鑒》及各省統計年鑒，旅游業相關評價指標來源于2010—2019 年《中國旅游統計年鑒》及各省統計年鑒，省會城市之間最短駕車距離來源于百度地圖。

2 結果與分析

2.1 整體空間關聯網絡結構

分析2010年、2013年、2016年和2019年4年的空間關聯網絡拓撲圖（圖1）發現，2010 年，江蘇和浙江處于網絡的中心節點，其他省份與浙江、江蘇發生較為緊密的關聯關系，也與鄰近省份發生關聯關系，但與非鄰近省份的關聯效應不強；2013年，網絡密度得到提升，貴州進入網絡的中心位置，整個網絡形成浙江、貴州及江蘇3個中心點；2016 年，浙江及江蘇繼續處于網絡的核心位置，而貴州退出中心點位置，處于邊緣節點，貴州與其他省份的關聯效應衰減；到了2019年，浙江、江蘇、福建3 個省份處于網絡的中心位置，福建由于其茶產業發展迅速，茶產業與旅游業的深度融合，對其他省份具有較強的吸引力，與其他省份發生緊密的關聯關系。

圖1 茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡拓撲圖

2.2 個體空間關聯網絡結構

對2010年和2019年個體空間關聯網絡結構評價發現（表2），2010 年，江蘇及浙江的度數中心度優勢明顯，排在前兩位，貴州和海南等省份的度數中心度也比較高，這些省份容易與其他省份發生關聯關系；江蘇、浙江、江西、海南、貴州、安徽及湖南等7 個省份點入度大于點出度，其中江蘇和浙江的點入度明顯大于點出度，對其他省份的虹吸效應明顯大于溢出效應；從接近中心度來看，江蘇、浙江和貴州的接近中心度較高，在茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡結構中不易受其他省份影響，從中間中心度來看，江蘇和浙江中間中心度較高，在整個網絡中處于中心位置并起到“領導者”角色。

表2 2010年和2019年個體空間關聯網絡結構評價結果

2019 年，18 個產茶省份的個體空間關聯網絡結構發生變化，主要表現在，福建的度數中心度迅速提高，與浙江并列排在第二的位置，江蘇仍排第一，湖北升至第四。2019 年點入度大于點出度的省份有江蘇、浙江、安徽、福建、江西和湖北等6 個，福建由2010 年點出度6 和點入度0 變化為2019 年的點出度6 和點入度10，說明福建省茶產業與旅游業的虹吸效應得到顯著加強，而江西、安徽及湖北雖然點入度大于點出度，但兩者的差距較小，茶產業與旅游業的虹吸效應及溢出效應比較均衡。相比較2010年，浙江及江蘇的點出度和點入度均呈現下降的趨勢。2019 年，江蘇、福建和浙江3 個省份的接近中心度和中間中心度都較高，在整個空間關聯網絡結構中，江蘇、福建和浙江處于網絡核心位置。近年來，江蘇及浙江的接近中心度及中間中心度呈現下降的趨勢，福建及湖北等省份的中間中心度迅速上升，茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡結構呈現由兩極向多極化方向發展的態勢。

2.3 空間關聯網絡結構塊模型

通過 UCⅠNET6.0 軟件，采用 CONCOR 方法，利用公式（3）對2019 年我國18 個產茶省份茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡進行塊模型分析，借鑒陳金丹等[19]的切分方法，采用最大分割深度為2，最大收斂標準為0.2 方法，整個空間關聯網絡劃分為四大板塊（表3）。板塊Ⅰ由江蘇、浙江、湖北和福建4個省份組成，這4個省份來自板塊外的接受數（39）明顯大于板塊外溢出數（16），屬于“主受益”板塊；板塊Ⅱ由重慶和廣東構成，這個板塊來自板塊外的接受數和對板塊外的溢出數相等，屬于“雙向溢出”板塊；板塊Ⅲ主要由安徽、云南、貴州、廣西、海南、江西和湖南7 個省份組成，這個板塊的關系數較小，但板塊外溢出數為32，板塊外接受數為23，既對外部板塊產生溢出效應，也接受來自外部板塊的溢出關系，在整個空間關聯網絡中起到中介和橋梁的作用，屬于“經紀人”板塊；板塊Ⅳ由山東、四川、陜西、河南和甘肅5 個省份構成，板塊外溢出數是板塊外接受數的4 倍多，屬于“主溢出”板塊。

表3 2019年空間關聯網絡塊模型分析

通過塊模型分析，2019 年，4 個板塊內部總關系數為10，而板塊外的總關系數為76，板塊外的關系數遠遠大于板塊內部的關系數，說明板塊內部的關聯關系不強，而四大板塊間具有較強的板塊聯動，四大板塊間的溢出效應明顯。通過四大板塊的像矩陣及四大板塊的傳導路徑（圖2）可以得到，板塊Ⅰ（“主受益”板塊）直接接受來自板塊Ⅲ和板塊Ⅳ的溢出，總體是主要受益的板塊；板塊Ⅱ（“雙向溢出”板塊）既接受來自板塊Ⅲ的溢出，也直接把發展動能傳遞給板塊Ⅲ，并通過板塊Ⅲ傳遞給板塊Ⅰ，在整個網絡中起到發動機的作用；板塊Ⅲ（“經紀人”板塊）直接接受來自板塊Ⅰ和板塊Ⅱ的溢出，由于板塊Ⅰ和Ⅱ之間缺乏直接的溢出效應傳遞，板塊Ⅲ主要承擔了兩個相對獨立板塊Ⅰ和Ⅱ之間的橋梁作用；板塊Ⅳ（“主溢出”板塊）主要將發展動能直接傳遞給板塊Ⅰ，而板塊Ⅳ缺乏接受來自其他外部板塊的溢出，主要接受來自板塊內部5 個省份間的溢出。從形成四大板塊主要原因看[20]，一是自然地理要素，“主受益”板塊中的江蘇、浙江和福建等省份有天然優越的茶樹生長自然地理環境，包括年均溫度、年降水量等條件優越，而“主溢出”板塊中的河南、陜西和甘肅等省份的自然地理環境對于茶樹的生長相對而言較差；二是經濟政策條件，“主受益”板塊中的江蘇、浙江和福建等省份是我國經濟發展水平高的區域，人均GDP 處于全國前列，具有吸引中西部地區茶產業與旅游業資源及要素的能力，而以四川和陜西為代表的中西部地區溢出效應明顯；三是從茶產業和旅游業綜合發展水平來看，經過10年的發展，“主受益”板塊中的江蘇、浙江和福建等省份處于網絡結構的核心位置，茶葉種植規模大，旅游資源豐富，人口多及經濟發展水平高，對其他省份具有較強的影響能力。

圖2 茶產業與旅游業綜合發展水平的四大板塊傳導路徑

通過引力模型評測18 個產茶省份之間茶產業與旅游業綜合發展水平的關聯度，并以此作為構建空間關聯矩陣的基礎數據，進行空間關聯網絡結構特征分析。從網絡關聯數可以得到，2010—2019年，18個產茶省份網絡關聯數在77～91范圍內，而網絡密度在0.252～0.297 之間，其中2013年網絡關聯數達到最大值91，網絡密度為0.297，可以看出18個產茶省份茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯數較少，網絡密度較低，整體空間網絡結構具有優化的空間；而2010—2019 年網絡關聯度均為1，說明18 個產茶省份的任意兩個節點都能夠互通，其茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡結構完整，茶產業與旅游業綜合發展水平具有明顯的空間關聯關系和空間溢出效用；網絡效率在2010—2019 年間呈現波動態勢，其中在2010—2013 年網絡效率呈現下降趨勢，從0.713 下降到0.632，說明在這一階段18 個產茶省份間的冗余線條增加，各個省份茶產業與旅游業綜合發展水平的空間溢出效應得到加強，但在2013—2019 年網絡效率呈現增加—下降—增加的波動態勢，總體維持在0.66～0.69 區間，說明這一階段18個產茶省份茶產業與旅游業綜合發展水平的關聯關系處于“拉鋸”狀態。

3 結論與建議

3.1 結論

本文基于改進的引力模型構建了茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡，運用社會網絡分析法對我國18個產茶省份茶產業與旅游業綜合發展水平的整體及個體空間關聯網絡進行分析，并基于塊模型方法分析不同板塊之間的傳導路徑，主要研究結論如下。

第一，從整體網絡結構來看，茶產業與旅游業綜合發展水平的整體空間關聯網絡結構完整，網絡結構在鄰近省份間存在交互關聯性，各節點與浙江、江蘇等中心節點關聯緊密，但與非鄰近省份的關聯度不強，網絡關聯數及網絡密度總體較低。第二，從個體網絡結構來看，茶產業與旅游業綜合發展水平的個體網絡結構存在差異，以江蘇和浙江為代表的沿海地區在整個網絡結構中處于核心位置，起到“領導者”角色，具有整合及吸引中西部地區茶產業與旅游業資源及要素的能力，其虹吸效用顯著，而以四川和陜西為代表的中西部地區溢出效應明顯。第三，從塊模型分析來看，茶產業與旅游業綜合發展水平的空間關聯網絡劃分為四大板塊，板塊間具有關聯性與空間溢出效應，整個板塊傳導路徑由“雙向溢出”板塊通過“經紀人”板塊向“主受益”板塊傳遞，以及由“主溢出”板塊直接向“主受益”板塊傳遞，但“經紀人”板塊在“主溢出”板塊和“主受益”板塊之間的橋梁關系沒有搭建，“雙向溢出”板塊與“主受益”板塊的直接聯系存在壁壘?？傮w而言，茶產業與旅游業發展的跨區域整合、協同及聯動機制需要建立和完善。

3.2 政策建議

3.2.1 固本強基，提升茶旅產業發展水平

茶產業與旅游業綜合發展水平空間關聯網絡的優化，基礎在于推動區域內茶產業與旅游業兩個子系統發展水平的提升，因此，一要科學規劃，各地需要結合區域自然環境，因地制宜發展茶產業，發展多樣化及品質化的茶產業；二要加強融合，充分挖掘茶葉資源的功能屬性及文化價值，加強與旅游產業“吃住行游購物”等環節的融合升級。

3.2.2 統籌兼顧，優化空間關聯網絡結構

根據前面的研究結論，優化空間關聯網絡結構，一要統籌各省份茶產業與旅游業發展的優勢資源，加強各省份之間在市場、產品、資金及技術等方面互通有無及空間溢出；二要兼顧市場的調節作用及政府的宏觀調控，既要充分發揮市場在茶產業與旅游業發展中資源配置的調節作用，也要兼顧東中西部經濟發展差異和南北區域茶葉資源差異，建立區域茶產業與旅游業一體化協作機制，形成區域內茶產業與旅游業融合發展合作勢能。

3.2.3 內聯外拓，加強板塊間聯動與傳導

根據目前板塊間的傳導路徑，進一步提升板塊間的聯動關系，一是對外拓寬“經紀人”板塊與其他板塊的聯系，充分發揮其橋梁作用，同時加強“經紀人”板塊在公共服務、交通設施及物流信息等方面建設，以搭建互聯互通平臺為抓手，做大、做優茶產業與旅游業發展的中間節點；二是優化“主受益”板塊的市場消費環境，提升茶旅產品質量，豐富茶旅產業業態，樹立茶旅品牌形象，也需要從技術及資金等方面加強對“雙向溢出”板塊及“主溢出”板塊的反哺，帶動其他板塊發展。