成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的空間結構及驅動因素研究①

謝正蕾， 官永彬

重慶師范大學 地理與旅游學院，重慶 401331

旅游經濟聯系是旅游節點城市之間旅游經濟合作發展的主要方式，其綜合體現旅游節點所在城市之間旅游要素的流動，由于各地區旅游要素的流動存在時空差異，往往導致不同地區旅游經濟聯系呈現出不同的空間結構和特點． 因此縮小區域內旅游節點城市在要素、 資源等方面的差異，加強城市間旅游經濟合作，探究城市間旅游經濟聯系的空間格局就具有十分重要的現實意義．

國外關于旅游經濟聯系及其空間結構的研究主要從旅游企業[1]、 旅游目的地[2-3]和旅游組織網絡[4]等多個維度揭示地區旅游空間格局，或探討旅游經濟聯系影響因素，如交通可達性[5]、 高鐵建設[6-7]及小企業自治能力[8]對旅游經濟空間結構的影響． 國內對旅游經濟聯系空間結構的研究始于本世紀初，雖然起步較晚，但發展迅速，研究內容主要包括旅游經濟聯系強度測度[9-10]、 分地區旅游經濟聯系空間結構演變[11-12]、 旅游經濟聯系空間結構與發展模式探究[13-15]、 旅游經濟聯系地區差異比較[16-17]、 旅游經濟聯系影響因素及驅動機制分析[18-20]等，研究方法主要有社會網絡分析方法[16]、 引力模型[21]、 因子分析法[22]． 成渝地區雙城經濟圈作為我國西部地區發展的重要增長極，擁有豐富的旅游資源和良好的政策基礎，但其旅游經濟合作發展卻未受到重視． 因此，本文運用引力模型、 社會網絡分析法、 QAP分析方法(二次指派程序)及地理探測器因子分析法，對成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的空間結構、 驅動機制及驅動力進行深入研究，以期為成渝地區雙城經濟圈旅游經濟合作發展提供參考．

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 引力模型

本文借助經典引力模型將“屬性數據”轉換為“關系數據”，基于城市旅游總收入、 旅游總人數和城市之間地理距離來測度城市間旅游經濟聯系度和旅游經濟聯系量，公式如下：

(1)

式中：Fij為城市i和j的旅游經濟聯系度；Pi，Pj分別為城市i和j接待旅游者總人次(單位： 萬人次)；Vi和Vj分別為城市i和j的旅游總收入(單位： 億元)；Dij為城市i和j之間的最短公路距離(單位： km)．

1.1.2 社會網絡分析

本文選取成渝地區雙城經濟圈的網絡密度、 中心度、 核心-邊緣結構等指標，研究成渝地區雙城經濟圈的空間結構特征．

①網絡密度． 網絡密度是網絡中存在的關系數除以理論上最大的關系數，用來解釋網絡中各縣(市)旅游經濟聯系的緊密度，公式如下：

D=∑Di/g(g-1)

(2)

式中：D表示網絡密度；Di是節點i的數值；g為網絡節點總數．D值最大為1，最小為0；D值越大，則網絡結構越緊湊，網絡聯系越緊密，區域之間的聯系度也越高．

②中心度． 中心度是指節點城市在網絡中是否占據中心地位的指標，包括點度中心度、 中介中心度和接近中心度． 點度中心度主要用來測量網絡結構中反映的各個區域與其他區域之間的聯系度． 公式如下：

(3)

式中：CD(ni)表示節點i的點度中心度；xij表示節點j到節點i的聯系度．

接近中心度是其他區域與該區域之間最短距離的總和，表明該區域獨立于其他區域的程度．

(4)

式中：CC(ni)表示節點i的接近中心度；d(ni，nj)表示節點i到節點j的最短路徑．

中介中心度是指區域對資源和要素的控制能力，中介中心度越強，就越有可能成為“橋梁”．

(5)

式中：CB(ni)表示節點i的中介中心度；gjk表示節點j到節點k的最短路徑條數；gjk(ni)表示節點j通過節點i到達節點k的最短路徑數量．

③核心-邊緣模型(core-periphery model)

核心-邊緣模型可以準確反映網絡中處于核心區和邊緣區的城市以及它們之間的聯系，核心區與邊緣區的發展存在不平等關系． 總體上來講，核心區處于統治地位，邊緣區的發展在一定程度上依賴于核心區．

1.1.3 QAP相關性分析法(二次指派程序)

QAP(Quadratic Assignment Procedure)分析常用于研究某種現象變化的影響因素，分為QAP相關分析和QAP回歸分析． QAP相關分析可以研究關系矩陣之間是否相關，也可以研究屬性與關系間是否相關． 本文采用QAP分析法探測經濟、 科技、 旅游、 通信和區位交通等方面的多個因素與成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系變化的相關關系．

1.1.4 地理探測器

地理探測器(Geo detector)是探測空間分異性，以及揭示其背后驅動因子的一種方法，其q統計量，可以度量空間分異性、 探測解釋因子以及分析變量之間的交互關系． 本文主要采用因子探測器測量各驅動因素對成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的影響程度．

1.2 數據來源

基于數據選取的科學性、 適用性和可獲取性，以研究起始最新數據年份(2019年)為參考基準，選取2011年、 2015年和2019年3個年份的數據作為研究基礎數據． 研究所涉及的旅游總收入、 旅游總人次等相關數據來源于《四川省統計年鑒》《重慶市統計年鑒》、 各區縣國民經濟和社會發展統計公報以及政府工作報告，缺失值采用線性插值法進行補全． 城市間公路里程來源于百度地圖中城市間最短公路里程．

2 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系度

借助引力模型對成渝地區雙城經濟圈各城市旅游經濟聯系度進行測算，并利用Arc GIS進行空間可視化表達，得到成渝地區雙城經濟圈各城市2011年、 2015年和2019年的旅游經濟聯系度分布圖(圖1)． 從圖1中可知，各城市之間旅游經濟聯系度在研究期限內已經發生顯著變化．

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

2011-2019年成渝地區雙城經濟圈各城市旅游經濟聯系日益密切，且具有明顯的階段性特征． 2011-2015年，區域內旅游經濟聯系增長較快，但聯系度仍然較為薄弱，空間結構由2011年的以重慶主城區和四川成都市為中心的點狀結構轉向2015年的放射狀結構；2015-2019年，各城市旅游經濟聯系顯著增強，空間網絡結構逐漸完善，形成了以多個城市為中心的多核心網絡結構．

2011年經濟圈內各城市間旅游經濟聯系弱，在旅游經濟聯系整體網絡中僅有11條連帶的旅游經濟聯系度超過40，最大值成都市-眉山市為201.4，而聯系度低于40的各城市基本處于游離狀態，與區域內其他城市無旅游合作關系或者合作程度低． 2015年成渝地區旅游經濟聯系度穩步增長，基本形成成渝地區旅游經濟聯動的初級網絡結構． 成都市和重慶主城區在網絡中的中心地位比較突出，旅游經濟聯系度最大值仍然是成都市-眉山市，為1 206.44，相比2011年增長幅度為499%． 同時，旅游經濟聯系度大于150的共有17條連帶，表明有更多城市在成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡中扮演著重要作用，但旅游經濟聯系度低值城市仍然較多，且表現出與空間距離成正相關的趨勢． 2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系度普遍提升，網絡結構逐漸完善，旅游經濟聯系網絡中聯系度大于150的連帶數量達到106條，旅游經濟聯系不再朝著某單一方向延伸，川東地區及重慶東部城市的旅游經濟聯系度日益增強，逐漸融入區域整體網絡．

3 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系度的空間結構分析

3.1 網絡密度分析

本文選取3.73作為二值矩陣的斷點值，構建成渝地區雙城經濟圈3年的網絡二分矩陣，借助Ucinet 6.0軟件計算出整體網絡密度(表1)． 成渝地區雙城經濟圈36個城市之間存在的最多關系數為1 260條，2011年網絡密度為0.125，連帶數量僅158條，旅游經濟聯系較弱；2015年網絡密度為0.397，連帶數量增長為500條，雖然整體網絡密度不高，但較2011年已經有了明顯提升；2019年網絡密度為0.771，連帶數量為972條，網絡密度較高且增速較快，各城市旅游經濟合作不斷深化．

表1 2011-2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡密度

3.2 網絡中心度分析

利用Ucinet軟件計算得到各節點城市2011年、 2015年、 2019年的點度中心度、 中間中心度和接近中心度，并根據Arc GIS中的反距離權重法進行空間插值分析，得到2011年、 2015年、 2019年成渝地區雙城經濟圈城市點度中心度、 中間中心度與接近中心度分布圖(圖2-圖4)．

3.2.1 點度中心度分析

由圖2可知，2011年成渝地區雙城經濟圈各城市點度中心度總體偏低，其中最大值為27，其次是18和11，分別對應重慶主城區、 成都市和樂山市；最小值為0，且有7個城市的點度中心度為0． 各區域點度中心度數值差異較大，表明區域內旅游經濟發展兩極分化現象嚴重，空間差異明顯． 2015年，各城市間點度中心度差異縮小，廣安市、 南充市、 瀘州市等城市的點度中心度相對提高，中心地位逐漸凸顯，成都市和重慶主城區的點度中心度略有提升，但總體來講，其作為極核的地位開始下降，區域旅游經濟聯系趨于均衡． 2019年，除重慶東部的梁平區、 豐都縣、 墊江縣等6個城市之外，其他各城市的點度中心度都大幅提升，基本達到20以上． 廣安市、 南充市、 遂寧市、 成都市和重慶主城區同時為最高值35，表明中心城市的輻射作用顯著，區域內部旅游經濟聯系日益緊密，區域旅游經濟聯系均衡發展趨勢得以延續．

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

3.2.2 中間中心度分析

由圖3可知，2011年成都市和重慶主城區作為區域內旅游經濟聯系的主要通道，其中間中心度分別為259.7和48.5，中間中心度為0的城市有22個，說明成渝地區雙城經濟圈各城市中心邊緣兩極化態勢突出；與2011年相比，2015年重慶主城區、 成都市、 樂山市、 眉山市等城市中間中心度有所下降，廣安市、 瀘州市、 南充市等23個城市中間中心度相對上升，區域中間中心度差異逐步縮小，但成渝地區旅游經濟的兩極化仍較為顯著；2019年，達州市、 南充市、 廣安市等城市在成渝地區雙城經濟圈旅游經濟發展中的中介作用相對突出，越來越多城市在區域旅游經濟要素的傳輸中發揮著關鍵的“橋梁”與“中介”作用，但成都市和重慶主城區仍是旅游經濟發展重要通道． 榮昌區、 墊江縣、 開州區和雅安市這4個城市中間中心度仍然為0，表明其缺乏連接各城市旅游經濟發展的能力． 總體來講，2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的兩極化趨勢已經得到緩解，區域旅游經濟基本實現協同發展．

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

3.2.3 接近中心度分析

如圖4顯示，2011-2019年接近中心度高值區域始終位于重慶東部地區，特別是黔江區、 墊江縣、 梁平區、 忠縣、 開州區、 云陽縣和重慶主城周邊城市榮昌區，2011年這7個地區的接近中心度均為140，位居第一，四川雅安市的接近中心度也高達91；2015年，各城市接近中心度均有大幅度下降，其中榮昌區的接近中心度下降為63，黔江區等6個重慶東部城市的接近中心度也下降到66至69不等；2019年，各城市接近中心度下降趨勢仍在繼續，但降幅放緩，開州區作為區域內接近中心度最高的區域，其接近中心度僅為61，相比2011年下降了129%，但開州區、 墊江縣等重慶東部城市、 榮昌區及雅安市仍然占據了區域內接近中心度的前七． 由此可見，這7個城市旅游經濟發展獨立性較高，在旅游經濟發展中需主動接收其他旅游經濟較發達城市的輻射帶動． 總體來看，2011-2019年區域內各城市的接近中心度均逐漸走低，表明各城市間旅游經濟發展的聯結度越高，區域旅游經濟發展更趨于均衡態勢．

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

3.3 核心-邊緣結構

借助Ucinet6.0軟件對2011年、 2015年和2019年的旅游經濟聯系數據進行核心-邊緣結構分析，結果見圖5． 由圖5可知，2011年共有9個核心區，2015年綦江區、 大足區、 璧山區及南充市等城市轉變為核心區，核心區數量增加至16個，成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系核心網絡擴大；2019年，涪陵區、 合川區、 德陽市、 綿陽市等8個城市晉升為核心區，資陽市下降為邊緣區，共有核心區23個． 2011-2019年的9年間，核心區數量持續上升，位于渝東地區及川西地區的萬州區、 開州區、 梁平區、 雅安市等12個城市始終為邊緣區，其在旅游經濟聯系網絡中不具有帶動作用，在旅游經濟合作發展過程中處于被動地位． 總體上說，成渝地區雙城經濟圈旅游經濟網絡的核心-邊緣結構明顯，但伴隨核心城市輻射帶動作用的增強，核心-邊緣層級結構不斷弱化，逐漸由單核心向多核心轉變，核心區向周邊延伸，邊緣區逐漸縮小．

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

3.4 凝聚子群分析

運用Ucinet6.0軟件對旅游經濟聯系網絡進行凝聚子群分析，得到凝聚子群具體組成狀況(圖6)及密度值狀況(表2)． 在二級層面上，成渝地區雙城經濟圈各城市在2011年被劃分為“三個凝聚子群”，2015年和2019年被劃分為“四個凝聚子群”．

表2 2011-2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系凝聚子群內部與凝聚子群之間旅游經濟聯系密度

該圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網，審圖號： GS(2020)4632號

2011年，成渝地區雙城經濟圈形成兩大子群，分別是以南充市到江津區為界限的東部和西部兩大凝聚子群，而東部又形成了由開州區、 云陽縣、 梁平區等區縣形成的第三個凝聚子群． 從密度值來看，凝聚子群一內部密度值最高，為0.697，其余三個子群密度值均較低，表明2011年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系弱，且存在著巨大的空間差異．

2015年西部凝聚子群的空間形態向外擴張，將德陽市、 南充市和大足區也包括在內，東部則進一步發生分裂，形成3個小團體，子群一、 子群二和子群三成員分布相對分散，包含成都市及其周邊城市的子群四，其成員分布較集中． 2015年凝聚子群一內部密度值較2011年降低；凝聚子群二的內部密度值及與其他子群密度值均有提升；凝聚子群三內部密度值顯著提高，由0提升到0.583，與凝聚子群四的密度值也較高，為0.587；凝聚子群四內部密度值最高，為0.978． 結果表明，2011-2015年間，成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系正在逐步強化，同時，區域內部小團體之間旅游經濟發展差異正在逐步縮小，空間形態不均衡化態勢略有緩解．

2019年，成渝地區雙城經濟圈凝聚子群空間形態與2015年相比，發生了較為顯著的變化，分別形成以成都市、 梁平區、 眉山市和內江市為核心的“四個凝聚子群”，各凝聚子群內部密度值均在0.8以上，最大值為1，子群一、 子群三和子群四之間的密度值也在0.87以上． 這意味著，各子群內部旅游經濟聯系程度較高，且區域旅游經濟合作的空間兩極化現象明顯改善，旅游經濟合作發展成為主流趨勢．

4 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的驅動因素

4.1 驅動因素選擇

成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡結構的變化受多種因素的交叉影響，已有研究從經濟水平、 科技水平、 資源稟賦、 基礎設施和服務能力、 交通等多個方面選取指標并測度其對旅游經濟的影響程度[23-26]，在此基礎上，本文根據區域旅游經濟的“距離衰減”和“路徑依賴”特征、 旅游資源稟賦、 交通工具的“時空壓縮”能力、 經濟實力的重要支撐作用、 旅游業在區域經濟發展格局中的地位等，選取經濟、 科技、 旅游、 信息及交通5類指標來測度成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的驅動因素． 具體來說： ①經濟發展水平． 良好的經濟基礎是完善地區旅游基礎設施、 提升旅游服務質量的前提條件． 固定資產投資可以反映政府宏觀經濟政策的側重點及政府對旅游產業的重視程度，人均國民生產總值則是衡量經濟發展水平的重要指標，因此選用固定資產投資和人均國民生產總值來表征地區經濟發展水平． ②科學技術水平． 科技賦能產業，旅游業作為第三產業中的“朝陽”產業，其發展與科學技術的發展息息相關，特別是“旅游+”和“+旅游”模式出現后，更體現出旅游與科技深度融合的重要性． 本文選用專利授權數來衡量地區科技發展水平． ③旅游發展能力． 旅游收入占國民生產總值的比重直接反映旅游業在地區產業發展中的重要地位和作用，旅游資源稟賦則反映地區旅游發展潛力． 因此，本文借助地區A級景區數量表征區域旅游資源稟賦． ④郵電通信水平． 區域間旅游經濟合作發展必然離不開信息的互聯互通，主要體現在旅游信息影響旅游目的地的選擇，同時對旅游經營者決策產生重要影響，而這兩者多采用互聯網查詢的方式來了解其他地區的旅游信息，因此本文采用城市間旅游信息的百度指數和郵電業務總量來衡量區域間旅游信息流動． ⑤區位交通條件． 區域間經濟發展、 產業轉移等都存在距離衰減特征，空間距離越近，受到中心地區的吸引力越強，反之則越弱． 本文采用空間關系矩陣和城市間最短公路距離來衡量地區間空間距離的長短，可以反映旅游資源共享隨區位或交通發生變化的趨勢．

4.2 相關性分析

本文選擇QAP相關性分析法，以2011年、 2015年和2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系二分矩陣為因變量，構建包括經濟、 科技、 旅游、 通信和區位交通5個方面的9個自變量差異矩陣． 其中空間關系矩陣中兩地相鄰記為1，否則記為0；城市間最短公路距離來自百度地圖最短公路里程． 為消除量綱影響，對矩陣數據進行極差標準化處理，結果見表3．

表3 2011-2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟結構驅動因素分析

表3為成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的驅動因素分析結果． 一般來說，當顯著性水平p≤0.05時，矩陣間顯著相關，否則矩陣間相關性不顯著． 由表3可以看出，自2011-2019年間，除2019年的人均國民生產總值差異矩陣外，其他要素矩陣都通過了顯著性檢驗，這表明成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡與固定資產投資、 專利授權數、 旅游收入占國民生產總值比重、 旅游資源豐度等8個變量之間存在顯著的相關關系． 具體分析如下：

經濟發展水平． 2011-2019年固定資產投資對旅游經濟聯系網絡的完善產生了顯著的正向影響． 2011年，人均國民生產總值差異矩陣與旅游經濟聯系網絡呈顯著的正相關關系，這表明2011年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡受區域經濟發展水平的顯著影響． 經濟發展水平高的地區旅游經濟聯系更為密切． 2015-2019年旅游經濟聯系網絡受經濟發展的影響有所降低，這意味著經濟發展水平較低的地區也能與其他地區開展旅游合作，從而建立起旅游經濟聯系．

科學技術水平． 2011-2019年專利授權數差異矩陣與旅游經濟聯系網絡存在著顯著的正相關關系． 隨著經濟社會的不斷發展，傳統的觀光旅游已不能滿足旅游消費者消費需求． “科技+旅游”的模式更加強調旅游者的沉浸式和交互式體驗感，未來要滿足旅游者的這一需求，就需要在產品開發、 服務設施、 服務質量等方面強化數字技術賦能． 因此，地區科技水平能夠顯著驅動旅游經濟聯系網絡的發展．

旅游發展能力． 2011-2019年旅游資源豐度及旅游收入占國民生產總值比重與旅游經濟聯系網絡呈顯著正相關關系． 旅游收入占國民生產總值比重表明旅游業在當地產業結構中的地位，而旅游產業地位的不同會顯著影響區域旅游經濟的合作發展． 旅游資源是地區旅游經濟發展的前提和基礎，自然對旅游經濟聯系網絡的形成具有重要作用． 但由于旅游需求從追求“飽眼福”轉向追求體驗感，旅游產業的發展也從提供“美的事物”升級為提供“好的體驗”，從而減輕了對旅游資源本身的依賴．

郵電通信水平． 2011-2019年旅游信息流與旅游經濟聯系總體呈顯著正相關． 伴隨互聯網與信息技術的快速發展，旅游信息流在客流導引、 區域旅游一體化以及區域旅游合作中發揮著越來越重要的作用． 區域間郵電業務總量與旅游經濟聯系之間呈顯著正相關關系，這表明遠距離通信能力能夠有效緩解旅游經濟聯系的空間衰減效應，能夠在旅游經濟聯系網絡的形成過程中發揮積極作用．

區位交通條件． 2011-2019年空間關系和城市間最短公路距離與旅游經濟聯系均呈顯著相關關系． 空間關系與旅游經濟聯系的相關關系顯著為正，表明相鄰城市間旅游經濟聯系較強，特別是在旅游經濟聯系網絡核心城市與其相鄰城市之間這種現象更為明顯，處在核心區周圍的城市受到的吸引力較強，邊緣地區受到的吸引力則較弱．

4.3 地理探測器因子分析

本文選擇固定資產投資、 旅游資源豐度、 專利授權數、 郵電業務總量及旅游信息流等5個因子與成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系量進行分析，結果如表4所示． 2011年5個因子均能夠對成渝地區雙城經濟圈各城市的旅游經濟聯系量產生顯著影響，其中固定資產投資、 旅游資源豐度、 專利授權數、 郵電業務總量和旅游信息流的影響程度均在80%以上． 2015年固定資產投資、 旅游資源豐度、 專利授權數、 郵電業務總量和旅游信息流對旅游經濟聯系量的影響均在1%置信度水平下顯著為正，其中固定資產投資和旅游資源豐度的驅動力略有上升，而專利授權數、 郵電業務總量和旅游信息流的驅動力略有下降． 2019年固定資產投資、 專利授權數、 郵電業務總量和旅游信息流驅動力提升，旅游資源豐度驅動力下降． 這意味著，在不同的時間節點，城市間旅游經濟聯系受不同驅動因素的綜合影響，且各因子的影響程度具有異質性． 如2011年，旅游信息流對旅游經濟聯系的驅動力為91.89%，旅游信息的快速流動極大地促進了區域間的旅游經濟聯系；2015年，固定資產投資的驅動力為90.4%，旅游設施、 交通運輸等基礎設施的改善成為區域間旅游經濟合作的重要助推器；2019年，專利授權數驅動力為92.07%，區域間技術共創共享為區域旅游經濟合作發展提供新動力．

表4 2011-2019年成渝地區雙城經濟圈旅游經濟網絡結構驅動因素地理探測結果

5 結論與討論

本文采用引力模型和社會網絡分析的方法，對成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系空間結構進行分析，并運用QAP相關性分析和地理探測器因子分析法探討了成渝地區雙城經濟圈旅游經濟空間結構變化的驅動因素及驅動程度．

1) 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系日益增強，旅游經濟聯系網絡形成并逐漸完善． 各城市旅游經濟聯系量逐年增長，成都市和重慶主城區輻射帶動作用逐漸顯現，旅游經濟聯系整體網絡結構由點狀結構發展為多核心網絡結構． 成都市和重慶主城區在網絡中處于極核地位，旅游經濟發展帶動作用最強，東部的開州區、 云陽縣、 梁平區等幾個城市旅游經濟聯系量最低，與其他城市的旅游經濟聯系最弱，處于網絡邊緣地帶． 但隨著區域旅游經濟的不斷發展，邊緣地區的旅游經濟聯系量快速增加，其“弱極”地位有所緩解．

2) 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟發展的“核心-邊緣”兩極化結構逐漸弱化，旅游經濟聯系網絡結構趨于均衡． 點度中心度分析顯示，成都市和重慶主城區點度中心度最高，是區域旅游經濟發展的核心城市，但相比成都市而言，重慶主城區的輻射帶動作用相對較弱． 從中間中心度來看，成都市和重慶主城區始終扮演著區域旅游經濟合作發展的重要“橋梁”作用，對其他城市的旅游經濟發展具有較強的控制能力． 接近中心度顯示云陽縣、 萬州區、 開州區及雅安市等城市發展獨立性較強，對整體網絡的控制力度較低． 在時間演變過程中，成都市和重慶主城區的極核地位逐漸下降，廣安市、 南充市和遂寧市等城市在網絡中的影響力逐漸提升． 旅游經濟聯系整體網絡中核心區數量由9個增加至23個，邊緣區數量由27個減少至13個，區域旅游經濟聯系網絡結構逐漸均衡．

3) 成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡的發展受多種因素綜合影響． 其中固定資產投資、 專利授權數、 旅游收入占GDP的比重及旅游信息流與旅游經濟聯系呈顯著正相關；旅游資源豐度、 郵電業務總量、 空間關系與旅游經濟聯系具有較強的正相關關系；城市間最短公路距離與旅游經濟聯系之間呈顯著負相關關系． 總體看來，以上因子均是成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系變化的重要影響因素．

4) 在不同的時間節點上，各驅動因子對旅游經濟聯系的動力強弱存在異質性． 2011年旅游信息流的驅動力值由強到弱依次為旅游信息流、 郵電業務總量、 旅游資源豐度、 固定資產投資、 專利授權數，2015為固定資產投資、 旅游信息流、 旅游資源豐度、 郵電業務總量、 專利授權數，2019年則為專利授權數、 郵電業務總量、 固定資產投資、 旅游信息流、 旅游資源豐度． 固定資產投資、 專利授權數和郵電業務總量的驅動力總體呈上升趨勢，旅游資源豐度的驅動力略有下降，旅游信息流驅動力強且變化幅度較小．

城市是旅游業發展的重要支撐，本文基于城市尺度從社會網絡視角探討成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系的網絡特征與驅動因素，不僅豐富了旅游空間結構的研究內容，還助益于成渝雙城經濟圈戰略的推進實踐． 為進一步完善成渝地區雙城經濟圈旅游經濟聯系網絡，深化各城市之間的旅游經濟合作，實現成渝地區雙城經濟圈旅游經濟的高質量協同發展，本文認為未來政策的著力點可以考慮以下幾個方面： 一是搭建智慧旅游共享平臺，促進區域旅游一體化發展；二是加大旅游設施投資力度，推進旅游交通網絡立體化建設；三是打造巴蜀文化旅游走廊，推動區域文旅產業深度融合；四是構建城市旅游經濟圈，推進成渝地區跨區域協同聯動．