復雜網絡視域下旅游產業供需的空間分異與最優匹配

[摘 要]旅游產業供需網絡的空間分布和匹配程度對地區文化的傳承發展、旅游的品質與體驗以及地方經濟的發展水平有著極其重要的影響。文章以陜西省AAA 級及以上景區為例，從旅游供給導向和游客需求兩方面切入，描述旅游產業供給和需求的空間分異特征，在此基礎上運用復雜網絡理論對雙邊匹配模型加以優化，以期實現旅游產業供給側和需求側有效對接的最優匹配決策。研究表明：1）考慮了網絡空間分異的供需匹配路徑，能有效提升核心優勢資源的空間輻射優度。以陜西省AAA 級及以上景區為例，單位小時的空間輻射匹配度可達到93.8%;2）集成了網絡結構特性的空間可達性能優化核心城市旅游資源的有效配置，但存在顯著的區域邊緣差異性;陜西省AAA 級及以上景區在以西安為主的關中地區可達性最高，時間成本介于0～0.53h，而寶雞市、西安市和漢中市的邊界相交處出現明顯的可達性低值區域，時間成本達到13h;3）嵌入了復雜網絡協同優化的陜西省旅游產業供需雙邊匹配分析，呈現出反“C”型分布特征，最優匹配修正滿意度的高值區環繞延安市形成帶狀分布，平均值介于0.96～1.01。

[關鍵詞]旅游產業;空間可達性;雙邊匹配;復雜網絡

[中圖分類號] F592 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-3784（2025）01-0076-15

0 引言

旅游產業作為現代產業體系的重要組成部分，其供需網絡的空間分布和匹配程度直接決定了區域的耦合協調性，對地區文化的傳承發展、旅游的品質與體驗以及地方經濟的發展水平有著極其重要的影響。《“十四五”旅游業發展規劃》明確強調，要構建全國旅游空間新格局，根據需求的空間分布合理安排供給布局與開發時序① 。

雙邊匹配是實現需求側與供給側協同優化的重要手段。目前，我國西北地區旅游產業在資源稟賦、交通區位、市場發育和地域差異驅使下存在較為明顯的供需匹配結構性矛盾，區域性旅游產業的供需空間分布差異較大，直接導致了供需錯配問題的產生，主要表現在網絡穩定性低、空間協調性差等方面。基于此，本文以陜西省AAA 級及以上景區為例，通過挖掘旅游產業與大眾主流需求的深度匹配，以可達性服務半徑為基礎，描述旅游產業供給和需求的空間分異特征，并在此基礎上利用復雜網絡邏輯對傳統的雙邊匹配模型加以優化，在保證供需網絡整體穩定性的前提下，完成旅游產業供需最大滿意度的動態最優匹配，以形成供需兩端的“共振效應”，強化旅游產業發展的內生動力，為優化和完善省域范圍內旅游資源的空間布局與規劃建設提供理論參考，也為其他區域旅游產業可持續、高質量發展提供案例基礎。

本文的創新之處在于：1）研究方法的創新。本研究聚焦空間地理與產業經濟交叉研究視角，運用復雜網絡和雙邊匹配相結合的量化分析法，構建網絡協同因子對雙邊匹配模型加以優化，通過多目標優化模型生成最終滿意度，以在滿足整體效用最大化的情況下進行匹配，盡可能實現資源最優配置，力求從系統內部關系的供需角度來解構旅游市場的價值重構和動態匹配機制，為優化和完善省域范圍內旅游資源的空間布局與規劃建設提供理論參考。2）研究指標體系的優化。以往研究多采用旅游業產值、旅游人次和消費規模等屬性數據，而旅游市場產業的空間協同特征更側重分析區域之間的關系或連接，需要實現從屬性數據到關系數據的轉化。同時，伴隨封閉系統到開放系統的突破，研究重點應從中心性向節點側重性轉變，以此刻畫旅游供需市場作為節點的開放性與空間性，描述旅游產業的網絡空間動態演化特性，形成以點成線、由線成體的網絡分析范式。

1 文獻綜述

在全球化與數字經濟交織的背景下，旅游產業供需整體呈現網絡化自組織趨勢，目前主要理論觀點及社會科學應用領域集中于以下幾個方面：

1.1 基于復雜網絡的空間協同（分異）特征、機制及原理分析等相關研究

復雜網絡分析方法主要研究一個網絡系統中各要素的重要性、各要素間的相關性以及系統整體的穩定性。結合旅游產業在市場供給和需求中的信息素，以節點之間的協同關系為邊，分別刻畫出旅游產業元素供給和市場需求的空間網絡集合，通過網絡拓撲結構的擬合演化，尋求旅游產業的最優閾值，以期實現旅游產業需求供給之間的系統化對接。學界關于復雜網絡的研究可以追溯到20世紀50年代純隨機性網絡的研究[1]。隨著研究的深入，20世紀90年代末，復雜網絡研究迎來了新的高潮，人們意識到真實世界的網絡并非完全規則網絡，也非完全隨機網絡所具有的特征，而是具有介于兩者之間的小世界[2]441 和無標度特征[3];21世紀以來，復雜網絡的應用已經延伸到公共空間網絡、醫療服務網絡和城市交通網絡等研究領域。黃健文等以廣東省江門市長堤歷史街區為研究對象，建構了公共空間網絡實效性評價模式，實證檢驗街區公共空間網絡和居民活動路徑網絡能否相互匹配，結果發現兩者之間存在某些局部的匹配，又存在一定程度的脫節[4];董瑩等以武漢市為例構建醫療衛生服務供需網絡，運用復雜網絡分析方法探索網絡的復雜性特征和空間韌性，研究發現存在顯著的醫療衛生服務供給與需求不匹配現象，需求網絡的極化現象使其更易失衡，供給網絡則以滿足周邊需求為主[5];李芊穎等基于Agent建模方法，構建了一個供需網絡動態博弈模型，分析表明，供需網絡的收益與節點選擇合作策略的先驗概率呈正相關[6]。在動態博弈初始階段，節點度與節點強度分布均呈現少數節點較大、多數節點較小的特征。隨著供需網絡動態博弈的持續穩定進行，供需網絡的節點度和節點強度均趨于均衡，網絡的聚集性下降，供需網絡的收益分布與節點總強度分布趨于穩定，供需網絡趨于優化，呈現自適應性。程利莎等構建了東北地區供需城市網絡，結合GIS空間分析和社會網絡分析方法揭示東北地區城市網絡的空間聯系格局和網絡結構特征并對其影響機制進行探討[7];鄧良凱等構建了以學生流動就學為聯系的教育服務協同需求網絡和以教師、校長輪崗流動為聯系的供給網絡，分析農村教育服務協同供需網絡的空間結構特征，以解決農村小學服務協同供需空間結構不均衡的問題[8]。另外，供需復雜網絡在供需系統方面的應用領域還涉及能源產業[9]、物流系統[10]、倉儲服務[11]、國際貿易[12]和適應性供應鏈[13]等方面。綜上，學界針對復雜網絡理論在各大產業供需領域的應用研究已經取得各類成果，但存在網絡的動態性考慮不足、供需匹配效率有待進一步優化等問題。本文從旅游供需網絡的動態演化切入，確定供需網絡穩定的最優閾值，進而獲取旅游產業供需最大滿意度的動態最優匹配。

1.2 基于旅游產業的空間耦合作用的路徑分析等相關研究

旅游產業的供需空間分布主要體現在景區、酒店住宿區的地理空間格局，其布點密度、空間距離和服務半徑等對供需空間耦合效率造成直接影響。學術界關于旅游景區的供需空間分布格局研究開始于20世紀60年代[14]，國外對旅游景區的空間分布研究較早，多采用定量、定性分析及空間統計模型，如社會網絡分析法[15]、核心-邊緣理論[16]、經濟地理模型[17]等。以宏觀或微觀角度出發，從供需系統、空間模型的構建展開，如Albalate 等對旅游城市公共交通系統的供給和需求進行了量化[18]。Haugland等探究了供給系統中旅游景區的資源的可用性及環境承載能力對游客需求的滿足程度、設施的發展潛力[19]。相比之下，國內的研究成果更為豐富，研究視角較多，主要表現在對旅游供需的均衡性、矛盾性的探索方面，更多使用耦合協調性來評價供需之間的均衡關系。部分學者從城市經濟水平[20]、地理資源環境[21]以及交通可達性[22]等角度對旅游資源的空間耦合協調發展進行評價;倪敬峰等利用空間分析方法探究景區空間分布特征，以明確陜西省縣域旅游景區空間分異與影響機制[23];于洪雁等基于耦合協調模型測算中國各省市之間旅游供需協調度，利用空間自相關法、面板數據模型和地理加權回歸模型，以全局和局部空間視角分析旅游供需耦合協調發展的影響因素[24];李會琴等基于網絡關注度的視角分析了中國AAAAA 級景區的空間分布格局，發現兩者集中分布的特征明顯[25];李爽等將社會網絡分析法與空間計量相結合，研究中國省域旅游流的空間效應及影響因素[26]。綜上，國內外學者對旅游產業的空間耦合作用研究集中在城市旅游資源、景點的空間分布等領域，研究視角較為單一，缺乏從景點和游客到訪景點的供需視角以及供需網絡協同性的對比研究。

1.3 基于鄰近效應的供給與需求雙邊匹配的優度分析等相關研究

雙邊匹配是一種考慮合同交換穩定性以獲得最大總報酬和最大個人滿意度的決策方法。通過對旅游產業的供需方進行雙邊最優匹配，并基于插值法預測省域范圍下的修正滿意度，以對旅游供需的空間優度進行評價。雙邊匹配決策的目的是使匹配的雙方盡可能找到滿意的對方，其應用領域從婚姻匹配[27]逐漸擴展到技術知識服務[28]、偏好序數信息[29]、物流服務、服務提供商和客戶匹配[30]等。畢傲睿等結合云模型將定性語義轉換為定量數值進行決策，降低了傳統雙邊匹配模型的模糊性及不確定性[31]。鄧智彬等基于TOPSIS方法將猶豫模糊元矩陣轉化為貼近度矩陣，在傳統雙邊匹配模型中考慮了雙方主體的公平性[32]。另外，基于供需視角的旅游產業方面的應用也較為廣泛，盧佳敏等基于旅游交通可達性，研究了高鐵開通對江蘇旅游供需潛力的變化影響機制[33];汪麗等以西安市為研究區域，獲取統計普查數據、用戶生成數據，基于供需視角，運用空間計量方法，分析了西安市A 級景區和游客到訪景區的分布結構及其空間錯位特征[34];劉亞晶等以湖北省內A級景區和客源地為研究對象，運用數理統計和空間計量方法系統探究旅游供需的空間結構特征[35]。需要指出的是，現有研究較少考慮旅游供需匹配主體的滿意度，也較少考慮整體效用的最大化，雙邊匹配決策方法亟待應用于旅游產業的供需匹配問題研究，結合雙方可達性創建彼此的期望值，通過多目標優化模型生成最終滿意度，以在滿足整體效用最大化的情況下進行匹配，盡可能實現資源最優配置。

綜上所述，現有研究集中在供需復雜網絡應用、區域的旅游資源空間分布格局、旅游景區的可達性測度、旅游供需的耦合協調等方面。復雜網絡模型通過研究旅游產業供需信息要素的作用特征，提取旅游供需網絡的網絡特征，擬合演化以尋求旅游產業整體動態穩定的最優閾值，最終實現旅游產業需求供給之間的系統化對接。而雙邊匹配強調了旅游市場需求對供給效率的響應機制，以深化供給結構對需求結構的適應性，促進市場資源的重新配置，對彌補供給質量短板、加快經濟轉型升級提供了重要的理論啟示。

2 模型構建

2.1 基于交通路網的空間可達性測算

可達性是指人們到達某個點的難易程度[36]，可達性模型的構建主要基于時間維度，現已廣泛應用于公共設施服務[37]、旅游空間分布[38]、城市交通規劃[39]和國際關聯程度[40]等領域。本文基于Arcgis的空間可達性構建旅游產業供需節點之間的關系屬性數據，根據道路的技術等級設定不同的運行時速，并創建OD成本矩陣，計算兩點之間的時間成本。計算公式如下：

式中Kab 表示a、b 兩點的時間成本，G1—G6 分別代表a、b兩點之間最短通行時間的高速公路及其連接、主要道路及其連接、次要道路及其連接、干道及其連接、高鐵、普鐵的長度，V1—V6 分別代表各等級道路的速度。兩點之間的最短通行時間K 越小，可達性越高，兩點之間的關系越密切。

2.2 基于可達性的供需復雜網絡構建與特征描述

復雜網絡指的是介于完全規則網絡與完全不規則網絡之間的一種具有小世界和無標度特征[2]442 的網絡，復雜網絡分析主要通過抽象出網絡節點的關系屬性，結合研究主體的作用特征，進而探討其網絡拓撲結構，展開交互式演化的可視分析，目前該方法已應用于社會學、心理學和管理學等學科領域。本文將“酒店住宿”作為需求網絡節點，將AAA級及以上景區作為供給網絡節點，節點之間的可達性作為連邊進而構建供需網絡。運用復雜網絡理論對旅游產業供需網絡的形成機制、網絡性質以及演化規律等網絡特征進行探析，不僅可以揭示供需網絡的內在聯系、網絡結構，還可以通過拓撲關系反映出各節點在其網絡中的重要程度，從而結合網絡層面的因素綜合研究各主體之間的最優匹配。

假設Nd = {D ，A}是一個旅游需求網絡，Nd 代表網絡模型，以需求者為點（D ），D=（d1，d2，…，dn），供需者之間的關系為邊A=（aij），aij 表示需求者di 和dj 之間的邊。若aij =0則不連邊，aij =1則連邊。同理，假設Ns ={S，B}是一個旅游供給網絡，Ns 代表網絡模型，以供給者為點（S），S =（s1，s2，…，sn），供需者之間的關系為邊B =（bij），bij表示需求者si 和sj 之間的邊。若bij=0則不連邊，bij =1則連邊。

閾值分析法是指設置一定的門檻閾值，對供需網絡進行分級，分析每個閾值下的網絡拓撲結構，研究網絡特征的變化，從網絡的整體穩定性出發確定供需網絡的最優閾值。本文采用十等分的方式將可達性分級，若w =0，則供需網絡中所有節點之間均有連邊，若w =1，則供需網絡中所有節點均不連邊。計算公式如下：

式中，w （k）表示數量集，w 表示閾值，kw 表示閾值w 下的可達性。

供給網絡和需求網絡的拓撲結構描述了供需群體的協作特征。網絡密度（M）、聚集系數（J）、度中心性（Z）可以度量網絡的協同關系、組團結構及層級結構特征，同時網絡密度、聚集系數、度中心性取值區間為[0，1]，且無量綱具有特征優勢上的可加性，故選取以上3個網絡特征指標來分析不同閾值下供需網絡空間結構的差異特征。

網絡密度（M）是指個體之間的協作在整個網絡中所有主體之間存在的總協作所占的比重，用來衡量網絡中各節點之間聯系的緊密程度，反映個體的優勢層級分布情況。計算公式如下：

M （Si）=2ε（Si）/n（n -1）i=1，2，…，n; （3）

M （Dj）=2ε（Dj）/m （m -1）j=1，2，…，m . （4）

式中，ε（Si）和ε（Dj）分別表示供給點i和需求點j 的一階鄰接連邊數，n 是供給點數，m 是需求點數，網絡密度（M）越大，說明該點的相對比較優勢越大。

聚集系數（J）是用于描述網絡中的某節點與其相連節點之間聚集成團的程度系數。該指標反映的是某節點與鄰接點形成的聚合緊密程度。計算公式如下：

J（Si）=2θ（Si）/[G（Si）（G（Si）-1）]i=1，2，…，n; （5）

J（Dj）=2θ（Dj）/[G（Dj）（G（Dj）-1）]j=1，2，…，m . （6）

式中，θ（Si）和θ（Dj）分別表示供給節點i 和需求節點j 的一階鄰接點之間的連邊數量，G（Si）和G（Dj）分別表示旅游產業供給和需求網絡的鄰接點數目，聚集系數（J）越大，說明該點在網絡中對正向優化交流的促進作用就越大。

度中心性（Z）是某節點一階臨界點的數量占整個網絡所有節點數量的比重，屬于網絡分析中刻畫節點的中心性最直接的度量指標。計算公式如下：

Z（Si）=ρ（Si）/（n -1） i=1，2，…，n;（7）

Z（Dj）=ρ（Dj）/（m -1） j=1，2，…，m .（8）

式中，ρ（Si）表示供給點i 的度，ρ（Dj）表示需求點j的度，某節點的度越大，意味著該節點的度中心性越高，該節點在網絡中就越重要。

2.3 基于雙邊匹配的網絡協同效應與多目標優化

雙邊匹配模型是指在整體最大滿意度下實現供需網絡雙邊最優匹配的過程，考慮了旅游產業供需網絡拓撲結構的雙邊匹配能實現整體性、動態性的協同優化。雙邊動態最優匹配設計分為滿意度標準化、網絡協同效應計算和多目標優化3個部分。

2.3.1 滿意度標準化

旅游產業供需主體之間的多目標雙邊匹配過程，首先是供需雙方之間基于可達性進行相互評價，通過對可達性由大到小進行排序來得到評價值。可達性越小，評價值越大，供需之間匹配的滿意度越高，反之亦然。設αij 表示Dij 對Sij 的標準化滿意度，βij 表示Sij 對Dij 的標準化滿意度，aij 為第i 個供給點對第j 個需求點的滿意度原始數據，bij 為第j 個需求點對第i 個供給點的滿意度原始數據，minaij 表示供給點i 對需求點j 滿意度原始數據中的最小值，minbij 表示需求點j對供給點i 滿意度原始數據中的最小值，maxaij 表示供給點i 對需求點j 滿意度原始數據中的最大值，maxbij 表示需求點j 對供給點i 滿意度原始數據中的最大值。由雙方可達性生成主體評價矩陣Ad =（aij）和Bs =（bij），其中，aij 是Di 對Sj 的評價值，bij 是Sij 對Dij 的評價值，通過對評價值標準化，計算出相應的滿意度。計算公式如下：

2.3.2 網絡協同效應

確定旅游產業供需整體動態穩定的最優閾值下，結合網絡特征對滿意度進行協同優化能實現雙邊匹配的穩健性、動態性。由于網絡密度（M）、聚集系數（J）、度中心性（Z）具有特征優勢的可加性，故將其加權求和得到網絡協同因子C。設ω1、ω2、ω3 分別是網絡密度、聚集系數和度中心性的權重，以此來衡量網絡特征指標對滿意度修正的影響程度，此處取值為1/3。網絡協同因子的計算公式如下：

C（Si）=ω1M （Si）+ω2J（Sj）+ω3Z（Si）i=1，2，…，n; （11）

C（Dj）=ω1M （Dj）+ω2J（Dj）+ω3Z（Dj）j=1，2，…，m . （12）

通過整合網絡協同效應，考慮了旅游供需網絡中各節點的重要程度，對供需雙方的滿意度進行修正，在保證旅游產業供需網絡整體穩定性的基礎上，提高供需的動態匹配效率。修正滿意度α* ij 和β* ij 的計算公式如下：

2.3.3 多目標優化

參照關聯性指標的雙邊匹配決策方法[41]，結合嵌入了旅游供需網絡特征的協同因子修正滿意度，本文構建多目標優化模型，計算雙方滿意度最大化的最優匹配。計算公式如下：

式中，Z1 和Z2 分別為供需單維度匹配效用加總，xij 為變量，xij =0表示節點si 和dj 不匹配，xij =1表示節點si 和dj 匹配。

對多目標優化模型線性加權轉化為單目標模型，其中，Z1max 和Z2max 分別為需求者和供給者單目標最優化的最大值，Z1min 和Z2min分別為需求者和供給者單目標最優化的最小值，則兩個目標的隸屬函數μz1 和μz2 分別定義：

設ω1 和ω2 分別表示目標Z1 和Z2 權重，建立新的目標函數：

maxZ =ω1μz1 +ω2μz2 （18）

利用目標函數（16）-（18）代替求解，將多目標問題轉化為單目標問題，進而使用LINGO11.0對單目標函數進行求解。

3 實證分析

3.1 數據來源與處理

本文通過高德地圖API，利用Python選取關鍵詞“酒店住宿”來爬取需求點數據。為區分酒店是否處于營業狀態，在爬取過程中設置聯系方式不得為空，共爬取數據10 865條，其中，西安市、寶雞市、銅川市共3 607條，咸陽市、渭南市、延安市共3 620條，安康市、榆林市、漢中市、商洛市共3 638條，在Arcgis中選擇XY 容差為20km 時，相距20km 以內的節點根據其位置屬性合并成一個質心點，該質心點的大小取決于包含節點的數量，最終得到需求質心點75個。本文供給點數據來自陜西省文化和旅游廳于2022年3 月官方發布的A 級景區名單② ，選擇AAA級及以上景區作為研究樣本，共486條數據，同樣選擇XY 容差為20km 進行數據聚合，共得到供給質心點62個。路網數據來自OSM 開源地圖，不同等級道路網的通行速度按照《中華人民共和國公路工程技術標準》（JTGB-2003）并結合文獻進行標定。其中高鐵和普鐵平均車行速度分別設定為300km/h和100km/h，高速公路平均車行速度設定為100km/h，主要道路（國道和省道）設定為70km/h，次要道路（縣道）設定為40km/h，其他干道設定為30km/h，并依托路網構建交通網絡數據集，檢查和修正網絡拓撲錯誤。以上所有初始矢量數據導在Arcgis中應用為WGS1984投影坐標系。

3.2 陜西省旅游產業供需的空間分配機制

本文以整合后的62個供給質心點（AAA級及以上景區）作為設施點，以需求點（酒店住宿）原始數據10 865條作為請求點，通過Arcgis可達性測算，創建最優位置分配。供給質心點按照其聚類數量，利用自然間斷點分級法分成5個層級，用大小不一的圓點表示，需求點選取酒店住宿原始數據，用最小點表示（圖1）。基于“一小時經濟圈”③ 分析陜西省旅游產業供需的空間分配，供給點1h服務半徑內的需求點連邊，超過1h的不連邊。

如圖1所示，基于可達性的陜西省旅游景區供需位置分配，以西安市為主的關中地區的供給點和需求點的分布最為密集，而陜南地區較為均勻，陜北地區較為稀疏，呈現空間供需的區域不協調。由表1數量統計結果可知，在所有需求樣本點中，有673個需求點在1h內無法到達最近的旅游景區，占全部需求點的6.2%，而93.8%左右的需求點在旅游景區的1h服務半徑之內，可見陜西省旅游供需服務整體分配度相對較好。但從陜西省內各市數據來看，供需空間分布存在明顯的區域性差異。其中，西安市的旅游需求布點密度最高，顏色最深，且高于99%的需求點位于1h服務半徑之內;渭南市、商洛市、銅川市和咸陽市的供需分配度較好，景區1h服務半徑內的需求點覆蓋率都在95%以上;而榆林市、延安市、安康市、寶雞市和漢中市的供需分配狀況較差，超過1h服務半徑的需求點覆蓋率占比分別為15.0%、13.6%、12.0%、11.5%和6.4%。究其原因，西安市作為陜西省的省會城市，同時也是西部地區國家級旅游消費集散地，由于旅游人次多且密集，加之良好的交通條件及線路布局，且可達性偏高，使得旅游的輻射范圍較大。相比之下，榆林市、延安市、安康市和寶雞市供需點之間的距離較遠，相對分散且連通道路多為縣道和鄉道，路網等級較低，時間成本較高，造成空間的整體可達性較低。

以整合后的62個供給質心點（AAA 級及以上景區）作為起始點，以聚類后的需求質心點75個作為終止點，通過Arcgis的空間可達性關系數據，形成OD成本矩陣并求解。利用反距離權重插值法得到陜西省整體旅游產業供需的可達性分布狀況，通過自然間斷點分級法劃分6個層級，如圖2所示。

陜西省旅游供需的可達性分布呈現明顯的區域性差異，中部和南部地區可達性較高且均勻（供需之間的時間成本低，關系密切），而南北地區均出現分布淺色區域，一般位于距離骨干路網較遠的地區。其中，可達性的平均時間成本為0.48h，可達性最低區域的時間成本為3.25h，可見，陜西省的整體可達性分布較好，陜南地區較陜北地區的可達性更高一些，供需之間聯系更為便捷。不難看出，在寶雞市、西安市和漢中市的邊界相交處出現明顯的可達性低值區域（顏色最淺），該區域的需求點到達最近的供給點時間在3h左右，遠遠高于平均水平，形成供給不足的局面。位置分配及可達性分布均表明陜西省的旅游供需存在明顯的空間分異特征，并為供需網絡動態最優匹配的路徑設計奠定了基礎。

3.3 陜西省旅游產業供需網絡的最優匹配路徑

旅游產業的供需網絡需要結合網絡主體之間的可達性以及閾值分析法來構建。閾值分析法中，只有當兩主體之間的可達性大（即時間成本小）到相應閾值下的系數時雙方連邊，否則雙方不連邊。兩點之間的可達性視為網絡節點之間的連邊權重。為了確定陜西省旅游產業供需網絡的最優閾值，對0到1的10個閾值下的網絡拓撲結構進行求解。

陜西省旅游供給網絡的度中心性和網絡密度均隨著閾值的增大以一個較平穩的速度下降，其聚集系數在閾值0到0.9之間是隨著閾值的變大而平穩降低的，當閾值由0.9增加到1時，聚集系數下降幅度明顯增大（如圖3a所示），從網絡的穩定性角度出發，供給網絡的最優閾值為0.9，時間成本為1.99h。陜西省旅游需求網絡的度中心性和網絡密度同樣隨著閾值的增大按一個較平穩的速度降低，其聚集系數在閾值0到0.9之間以一個較平穩的速度在降低，當閾值從0.9到1變化時，聚集系數的下降速度明顯發生了較大的變化，加速下降（如圖3b所示），出于對網絡整體穩定性的考慮，需求網絡的最優閾值同樣為0.9，時間成本為1.95h。

基于最優閾值，結合Arcgis可視化生成陜西省旅游的供需網絡，如圖4所示。供給可達性網絡以整合后的62個旅游質心點為節點，每個節點的大小、顏色深淺根據質心點的聚類數量可視化，通過自然間斷點分級法劃分5個層次，并以兩點之間的可達性為邊，以可達性的高低賦予邊的權重，構建供給可達性網絡（如圖4a所示）。可達性在1h以內的節點通過最粗的邊連接，兩點通行時間在1～1.5h以內的節點通過正常寬度的邊連接，可達性位于1.5～1.99h的節點通過最細的邊連接，超過1.99h不連邊。不難看出最為密集的需求點位于西安市，與供給網絡重合。同樣，需求可達性網絡以整合后的75個酒店住宿質心點為節點，并按照其聚類數量可視化，與供給網絡不同的是此可達性閾值為1.95h，故最細的邊為1.5～1.95h，超過1.95h不連邊（如圖4b所示）。

陜西省旅游供需整體網絡特征表現較好，供給網絡平均可達性時間成本為5.01h，最大值為13.74h，標準差為2.79;需求網絡平均可達性時間成本為5.13h，最大值為14.63h，標準差為2.84。對比可知，供給網絡的整體可達性要優于需求網絡，且穩定性好，波動程度小。在最優閾值下，供給網絡的聚集系數為0.448 1，網絡密度為0.004 7，需求網絡的聚集系數為0.544 8，網絡密度為0.003 8。需求網絡的密度小于供給網絡，并且供需網絡均存在游離的節點，表明陜西省旅游產業的協同關系還不完善，從酒店的空間分布角度來看，供給對需求的協同服務關系還不充足，導致一些需求點未能得到滿足。

考慮到復雜網絡特性的雙邊動態最優匹配能實現旅游產業供需的穩健性。本文基于可達性計算出供需點的評價值歸一標準化得到供需點之間的滿意度，并結合Matlab2022a計算出最優閾值下的供需網絡的拓撲網絡修正系數C（S）和C（D），以此對滿意度進行修正得到修正滿意度（如圖5所示）。無論是供給點對需求點還是需求點對供給點在考慮了網絡特征后的修正滿意度，均呈現“山脊”狀，對角線滿意度整體分布高，兩翼低。這是由于對62個供給質心點和75個需求質心點的編號順序是一致的，均由南向北，由小到大排序。這就使得編號相近的節點位置相近，距離較短，可達性較高，滿意度水平高。

旅游供需點之間修正滿意度利用多目標優化模型轉化為單目標最優，本文利用LINGO.11計算最優匹配，陜西省旅游產業供需之間的最優匹配如圖6所示：

插值法可以在離散數據的基礎上補差連續函數，以對未知數據進行預測。反距離插值法基于距離的倒數作為權重，假定每個測量點都有一種局部影響，而這種影響會隨著距離的增大而減小，因此距離預測位置最近的測量值對預測值的影響更大。克里金插值法考慮空間自相關的特征，對地區空間變量進行無偏最優估計。根據最優匹配結果，將雙方修正滿意度平均后，利用反距離權重插值法和克里金插值法可視化陜西省旅游產業供需整體匹配滿意度的分布狀況，如圖7所示，兩種方法彼此相互驗證，在預測結果上保持一致。陜西省旅游產業供需雙邊匹配后的雙方修正滿意度的平均值為0.92，最大值為1，最小值為0.78，表明陜西省的旅游產業供需整體匹配狀況較好。兩種插值預測結果均可看出陜西省旅游產業供需雙邊匹配滿意度高值區呈現反“C”型分布，即環繞延安市形成帶狀分布，整體分布由陜北到陜南呈現“低—高—低—高—低”的形態，榆林市的北部、漢中市和安康市的匹配滿意度普遍處于較低水平。

4 結論與建議

4.1 研究結論與理論貢獻

空間分異是旅游資源供需匹配在可達性層面的重要體現，最優匹配是集成多目標資源優化配置的核心基礎。本文在考慮復雜網絡理論的拓撲結構基礎上，將網絡的整體特征與空間分形有機結合，對旅游資源供需雙邊匹配的作用過程展開分析，延展了以可達性為基礎的旅游核心區域的空間輻射半徑，通過構建供需網絡視域下的多目標雙邊匹配模型，描述了陜西省旅游資源最優匹配的空間分布特征。主要結論如下：

第一，陜西省旅游供需服務整體分配度較好，但仍存在明顯的區域性差異。以陜西省AAA 級及以上景區為例，考慮了空間分異的旅游資源輻射半徑，單位小時的省域需求點覆蓋率達到93.8%，而市域層面覆蓋率最高的城市是渭南市，高達99.4%，覆蓋率最低的城市是榆林市，僅為85%。以西安市為主的關中地區的供給點和需求點的分布最為密集，而陜南地區較為均勻，陜北地區較為稀疏，呈現空間供需的區域不協調。相關影響因素主要包括景區集群狀況、主干路網結構和自然人文環境的差異等。

第二，陜西省旅游資源在供需可達性的空間分布上呈現核心城市較高，市域邊緣區域較低的差異性特征。在陜西省AAA 級及以上景區中，以西安市為中心的周邊地帶及陜南邊緣地區路網密度大、等級高，旅游景區的可達性較高，可達性時間成本平均水平處于0～0.53h。陜北地區地處黃土高原，受自然條件制約，產業結構較單一，其可達性分布存在高值區域。寶雞市、西安市和漢中市的邊界處表現為可達性最低值區域，該區域時間成本為13h，具有供需耦合的資源匹配優化空間，在路網建設、景區開發等方面還有待進一步深化。

第三，利用網絡特性修正的雙邊匹配過程，能充分刻畫資源滿意度的整體匹配特性。陜西省旅游資源供需滿意度整體上呈現反“C”型分布格局，滿意度的峰值區域位于陜西省銅川市及其周邊地帶，滿意度的低谷區位于陜北地區和陜南地區。最優匹配與空間分異的差異性特征，反映了路網可達性、空間結構和供需耦合對旅游資源優化配置的重要意義。在保證網絡整體拓撲結構穩定的前提下，結合雙方可達性形成的最優匹配過程，能提升多目標優化的期望值，以實現旅游資源最優配置。

本文的理論貢獻在于：首先，構建了基于復雜網絡協同效應的雙邊匹配決策模型。在前人研究的基礎上，基于網絡分析視角展開協調性的全要素分析和內在聯動機制的動態研究，是研究旅游供需行之有效的方法，可更好地分析區域內部差異，多目標優化可展現空間與多主體協同能力，可更好地把控空間網絡關聯視域下旅游產業的時空發展態勢，深入探究旅游產業與市場需求的演化規律、機制與效應，獲得網絡化、開放性的路徑對接及匹配信息反饋。其次，豐富了省域旅游產業供需研究的理論體系。本文基于交通路網的時間成本，考慮服務半徑內距離衰減的影響，分析了陜西省旅游產業供需的空間分異特征，并結合供給和需求要素之間的可達性、滿意度、網絡拓撲結構以及多目標優化，構建了嵌入復雜網絡特征的雙邊匹配模型，測算了陜西省旅游產業網絡供需點之間的最優匹配，結果層次分明、符合實際、科學精確。但是，本研究并未考慮旅游人口結構、消費需求、偏好差異以及景區接待等相關因素，下一步可運用同化算法等進行模型訓練、修正參數，通過構建多信息動態匹配決策模型分析供需網絡的時空演化特征。

4.2 管理建議

本文從空間計量、網絡匹配角度對陜西省旅游供需的空間結構進行了分析論證，結果表明，陜西省旅游產業的供需最優匹配整體表現較好，但伴隨旅游需求的形勢升級與旅游空間的不斷拓展，目前陜西省AAA級及以上旅游景區仍存在供需分布不均衡、區域協作性不高和受地理資源條件制約等諸多問題，影響了陜西省旅游業的高質量發展。因此，本文為后續景區的布局建設、旅游資源的開發利用和旅游供需的聯系強度提供以下建議：

首先，綜合評估陜西省域范圍內各區域的供需匹配現狀，結合經濟社會運行、產業發展狀況和自然環境條件等因素，新建景區應避免區位選址布局過度集中。如寶雞市、西安市和漢中市的邊界相交處出現明顯的可達性最低區域，可依托當地旅游資源稟賦和旅游業發展水平，在重要節點旅游城市建設旅游集散中心。由于旅游景區布局建設后具有不可移動性，還可開發、規劃不同于西安市及其周邊地帶的景區類型和旅游線路，地方政府與旅游企業應充分考慮旅游者喜好，以點帶面發展旅游業，基于資源整合、區域合作和全域聯動模式有序調整旅游供需的空間結構。

其次，陜西省“中間強、兩翼弱”“平原強、山地弱”的旅游發展格局有待優化，可通過旅游資源的統一開發和集群式發展，進行旅游資源的差異化整合。如關中地區應發揮高星級景點的優質資源帶動，依托景點開發早、數量多且類型齊全等先發優勢，推進國家級、省級生態旅游示范區和旅游度假區建設，打造具有重大影響力和核心競爭力的旅游品牌，深化旅游核心建設，吸引旅游人才、帶動旅游投資、促進供給創新、分享資源開發紅利，從而依托省域整體空間調控發展地方旅游業，助力并惠及全省域旅游產業及社會經濟發展。同時，基于可達性的供需位置分配，陜南地區較為均勻，陜北地區較為稀疏，呈現空間供需關系的區域不協調，需要從優化交通網絡、調整產業布局、實施區域發展政策以及加強公共服務設施建設等多個方面入手，共同推動區域協調發展。

再次，充分利用自身特色優勢，在區域性旅游的框架內，建立陜西省市域及縣域旅游子系統，加強地方旅游基礎設施的建設與發展。通過景區開發、路網建設等，在加強市域旅游產業高質量發展的同時，促進住宿、餐飲、運輸和建筑等相關行業的聯動發展，克服環境缺陷。如陜北地區可依托獨特自然景觀、特色民俗與紅色文化等軟要素，提升景區體驗、開發特色資源、優化旅游通道，探索旅游業的特色發展路徑;陜南地區受限于秦巴山區的復雜地形，導致人員、交通、資本要素流動不便，應充分發揮秦嶺的優勢旅游資源潛力，從而改善區域性匹配不均衡的旅游空間格局。

最后，城市邊緣地區的旅游產業空間優化方向應從旅游景區建設和交通路網建設兩方面同時入手。城市邊緣地區旅游景區數量較少且知名度較低，路網等級差且密度低，導致旅游產業的供需匹配較差，因此，在旅游景區開發方面，可整合邊緣地區的自然環境、人文歷史資源等區位優勢開發新的旅游景區，提高邊緣地區的旅游景區豐富度，打造多層次、多種類的旅游體驗項目;同時，加強陜西省中心地區和外圍地區的快速交通路網建設，加密供需點之間的交通路網密度，加速推動各市域范圍內干線軌道的建設進程，在重點景區間構建快速旅游通道，并提升交通方式的多元化、便捷化程度，豐富交通系統結構，以交通為支撐串聯供需要素開放式的空間聯系，提高邊緣地區的可進入性。

注釋

①資料來源：國務院關于印發“十四五”旅游業發展規劃的通知，https：//www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/20/content_5669468.htm.

②資料來源：陜西省文化和旅游廳官方網站，https：//whhlyt.

③“一小時經濟圈”是隨著長三角經濟帶、珠三角都市圈以及重慶經濟圈等的迅速崛起而形成的一種獨特的“景觀”。一小時主要是根據人們出行辦事到一個地點的時間以不多于一小時為宜，是由人的適應性決定。

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[責任編輯：呂觀盛]

[基金項目]本研究受國家社會科學基金項目“基于分塊模型的‘一帶一路’沿線國家的公共債務風險測度研究”（20CJY057）和陜西省教育廳2021年度科研計劃項目“數字經濟網絡視域下的陜西省旅游文創產業的生態重構與動態匹配機制研究”（21JK0151）共同資助。