區域旅游經濟聯系及新發展格局形成的路徑研究

摘 要：構建“雙循環”新發展格局是黨中央審時度勢提出的重大戰略決策，武漢城市圈、長三角城市群和粵港澳大灣區三大區域積極響應國家戰略決策，積極將區域旅游經濟融入“雙循環”，三大區域旅游經濟發展不僅是區域城市群的重大規劃，還是國家發展規劃的重中之重。但近年來，三大區域間旅游經濟的地區發展水平相差較大，區域總體經濟實力還有很大的發展空間，加速提高圈內整體經濟發展進而促進旅游業的發展非常重要。本文旨在通過社會網絡分析法分析三大區域間的旅游經濟聯系強度和經濟結構網絡的變化情況，并通過AQP分析法分析其影響因素，進而得出區位交通、城市社會常住人口、第三產業占比和城市旅游A級景區是三大區域旅游經濟空間結構特征的主要影響因素。

關鍵詞：旅游經濟聯系；新發展格局；三大經濟區；城市旅游；AQP分析法

本文索引：陸瑞玲.<變量 2>[J].中國商論，2023（17）：-071.

中圖分類號：F592.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）09（a）--04

1 三大區域旅游經濟聯系強度及網絡結構分析

1.1 研究對象及數據來源

本文以武漢城市圈、長三角城市群及粵港澳大灣區三大區域為主要研究對象，選取三大區域46個城市2020年、2021年和2022年城市的《統計年鑒》和社會統計公報，用社會網絡分析法得出三大區域旅游網絡關系結構圖，對其演變特點、影響因素進行分析，為后文旅游經濟影響因素的研究奠定基礎。

1.2 研究方法

1.2.1 引力模型

牛頓萬有引力定律是引力模型的來源，引力模型是測算經濟聯系強度的重要方法。本文通過引力模型構建旅游經濟強度矩陣，得出“關系數據”，公式如下：

其中，Rij為城市i、j的旅游經濟聯系度；Pi、Pj表示城市i和j的總接待游客量（單位：萬人）；Vi、Vj表示城市旅游收入（單位：億元）；表示城市i、j間的最短高速公路距離的平方（單位：km）。

將一個城市與區域內所有城市的旅游經濟聯系強度相加，即該城市的旅游經濟聯系總量，公式如下：

其中，Ti表示城市i和j的經濟聯系總量。

1.2.2 社會網絡分析法

社會網絡分析法指行動者之間的社會交往關系模型，分析由社會關系組成的網絡結構，表達其對群體功能及群體內部個體之間的影響。本文選取網絡密度、凝聚子群和結構洞三個指標，對武漢城市圈、長三角城市群、粵港澳大灣區三大區域的旅游經濟強度分布強弱特征進行研究，如表1所示：

表1 社會網絡分析法

序號 研究方法 意義及用法

1 網絡密度 由網絡中的相關數除以最大相關數來表示的，反映了網絡中各城市之間的緊密聯系。數值范圍為0～1，數值愈接近1，則說明網路密度愈大，城市間的關聯性愈強。在一個網絡結構圖上，節點間的連接數量，代表著網絡的密集程度和網絡之間的聯系

2 凝聚子群 是指各個行動者間的子集合，這些行動者之間存在關聯性，他們的關系積極、緊密，用以描述各市旅游網絡空間結構內部的狀態，得出該網絡中凝聚子群的數目、劃分的幾個派系及各城市之間的關系

3 結構洞 指網絡中節點城市之間的旅游經濟聯系可能會在某些地方發生斷裂，斷裂的地方就存在結構洞，即如果兩個節點必須通過另一個節點才能發生聯系，則稱這個節點具有結構洞優勢。衡量結構洞的指標主要包括有效規模、效率和限制度

1.3 三大區域旅游經濟聯系強度

將2020年、2021年和2022年三大區域46個城市的經濟聯系強度數據代入引力模型，可以得到三大區域各個城市2020年、2021年和2022年的旅游經濟聯系強度總量，如表2所示。

由表2可得，長三角區域旅游發展逐步一體化，澳門地區與珠海的經濟聯系強度較高，而武漢城市圈、安徽省的8個城市及肇慶、鹽城、金華、臺州等21個城市的旅游經濟聯系總量非常低，說明這21個城市間的相互經濟聯系強度較弱。

1.4 三大區域旅游經濟網絡結構

本文通過 UCINET6.0將上文數據二值化，運用網絡密度和凝聚子群分析三大區域旅游經濟網絡結構的變化。

1.4.1 網絡密度分析

本文利用UClNET6.0，沿著路徑Network-Cohesion-Density得到三大區域利用經濟聯系網絡密度，可知2020年、2021年網絡密度和標準差逐漸增大，2021—2022年網絡密度標準差未有變化。這表明三大區域城市之間旅游經濟聯系程度逐漸平衡（見表3）。

1.4.2 凝聚子群分析

本文利用UCINET6．0，沿路徑Network- Roles- Structural-Concor對三大區域旅游經濟網絡結構進行分析，可知2020—2022年，武漢城市圈、長三角城市圈、粵港澳大灣區三大區域旅游經濟空間網絡的凝聚子群主要特征如表4所示。

2 呈組團模式

發展 同一子群內城市之間的旅游經濟發展具有較強的相似性和依賴性。子群內城市之間的聯系逐步加深，子群間的旅游經濟聯系也在不斷加強，區域旅游經濟空間格局逐步向強聯系相對平衡的格局發展

3 內部群體

逐漸穩定 這是由于區域旅游一體化和跨區域旅游合作與互動加深，城市群間凝聚的小團體聯系更緊密。雖然跨省城市組團逐漸增多，但省級行政區劃依然是阻礙城市間跨省組團和區域一體化發展的重要因素

2 三大區域旅游經濟聯系強度及網絡結構的影響因素分析

2.1 影響因素指標的選擇

結合三大區域客觀實際，本文選取交通、區域城市經濟水平和城市旅游發展水平三類中的8項指標測度三大區域旅游經濟驅動因素作為旅游發展能力測度指標（見表5）。

2.2 影響因素結果分析

以三大區域46個城市、8個指標2022年數據為基礎，進行QAP相關性分析，選擇5000次隨機置換，對區域城市旅游經濟聯系一個矩陣和影響因素多個矩陣之間的回歸關系。一般來說，若顯著性水平小于或等于0.05，則所研究的矩陣之間存在強相關，P值代表顯著性水平。

由表6可知，區位交通條件、城市旅游發展水平區域城市經濟發展水平中的人均GDP、社會常住人口變量組的相關分析P小于0.05，說明以上因素是三大區域旅游經濟空間結構特征的主要影響因素。

2.2.1 區位交通條件影響分析

最短公路距離的相關系數為正且相關性較強，通過了顯著性檢驗，P值小于0.05，表明三大區域46個城市的旅游經濟受空間關系影響較大，交通運輸的便利程度越高，其旅游經濟關聯度也就越高。最短距離的回歸系數是負的，說明交通條件的落后限制了旅游業的發展。

2.2.2 區域經濟發展水平

（1）經濟發展程度。通過城市《統計年鑒》對三大區域各城市人均GDP收入、城市社會零售額統計和三大區域城市社會GDP總收入的數據分析可知，三大區域3項指標都在持續增長，經濟發展狀況良好，但城市間存在差距。武漢、上海、南京等14個城市的各項變量指標都排名靠前，總量較高，但是黃岡、孝感、天門等城市3項變量指標都排在最后，且與其他排名靠前的城市差距很大，說明地區經濟發展水平對區域城市群旅游經濟網絡的擴展和完善具有影響。

（2）社會常住人口。根據城市《統計年鑒》，有5個城市社會總人口超過千萬，但是鄂州、天門、澳門等社會常住人口低于200萬，除了澳門特別行政區旅游業發展較好之外，其他城市整體發展較為落后，地區人口分布差異較大。

2.2.3 城市旅游發展水平

（1）城市3A級及以上景區。據統計，2020年三大區域城市群的3A級及以上旅游景點1181個；2021年底，三大區域城市群3A級景區及以上景區1388家；到2022年，三大區域城市群3A級及以上景區增至1567家。但同時，旅游資源明顯分布不均，鄂州、仙桃、天門、潛江、珠海、肇慶、銅陵、江門、中山9個城市的旅游景區基本上是個位數，旅游資源匱乏，進而造成三大區域城市旅游經濟空間發展的不平衡。

（2）城市星級酒店

城市星級酒店與旅游經濟網絡結構有顯著相關性但回歸結果并不顯著，這可能由兩個原因造成：一是當今相對旅游資源特色和交通便利等因素而言，旅游者對星級酒店的關注程度相對削弱，休閑、度假、生態等旅游目的地的鄉村民宿、度假酒店、特色民居可能更成為一些游客休閑度假的首選；二是從2013年開始，我國政府推進反腐倡廉工作，星級酒店數量逐漸減少。

（3）第三產業占比。根據城市《統計年鑒》，在三大區域各城市中，武漢、上海、南京、蘇州、無錫、香港、澳門、廣州、深圳、杭州、金華11個城市第三產業占比都超過50%，但是天門、鄂州、肇慶、銅陵、蕪湖、宣城、滁州、潛江等8個城市第三產業占比都低于45%。第三產業是影響旅游經濟結構網絡變化的影響因素。

3 結語

本文對武漢城市圈、長三角城市群、粵港澳大灣區三大區域46個旅游城市進行網絡分析法分析，得出三大區域城市旅游聯系最為緊密的是長三角城市群，且在整體占主導地位；武漢城市圈與粵港澳大灣區受到地理交通距離的影響，旅游經濟聯系弱，但是2020—2022年，三大區域的旅游經濟聯系強度逐漸增強，網絡結構趨于合理，三大區域節點城市之間的旅游經濟聯系強度值差距仍較大，進而使用QAP分析法，分析旅游經濟網絡結構的演變特征及其影響因素，并得出相關結論。

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