环渤海地区滨海旅游经济空间联系变化特征的网络分析及机理研究*

王泽宇，孙 然，韩增林，刘桂春

（辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心 大连 116029）

环渤海地区滨海旅游经济空间联系变化特征的网络分析及机理研究*

王泽宇，孙 然，韩增林，刘桂春

（辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心 大连 116029）

旅游经济联系对旅游系统空间结构的形成有着重要的影响。本研究以环渤海地区为例，运用改进的引力模型测度了环渤海地区沿海17个市滨海旅游经济联系度与联系量，并运用社会网络分析法分析了滨海旅游经济网络特征，在此基础上开展机理研究。研究发现：环渤海地区滨海旅游经济联系越来越紧密，并以天津为中心向周围地区辐射；山东省沿海各市的滨海旅游经济联系度相对较强，以天津为中心的核心区范围逐渐向山东沿海各市和辽宁沿海各市拓展，并且与边缘区域的联系也越来越紧密。要素流动、区位因素、交通因素、政策因素等这几大主要因素共同推动和促进环渤海地区滨海旅游经济联系的空间特征演变。

环渤海地区；旅游经济空间联系；社会网络分析；机理

20世纪80年代以后，城市群成为全球经济竞争的基本地域单元。旅游经济在激烈的市场竞争中，越来越需要依托城市群旅游经济圈。同时，经济全球化和区域一体化的浪潮使得每个旅游地不再是一个孤立单元，而代之以各种共存与共生关系，这种共存与共生关系在很大程度上表现为旅游经济联系［1］。旅游经济联系对旅游系统空间结构的形成有着重要的影响，旅游经济联系程度不同，各地区、各城市、各景区之间的游客流动情况会产生相应的差异。

目前，国内外学者对于旅游经济空间结构的研究相对较多，多是将经济地理学及其他学科中相关传统理论与具体的旅游区域结合来进行研究，代表性的学者如Lundgren，Dianne和Pearce［2－4］，代表性的理论如核心－边缘理论、空间一体化理论、点－轴理论［5］等，而专门对旅游经济联系及其机理的研究相对较少；在研究区域上，国内对于沿海区域的旅游经济空间发展研究多集中于长江三角洲和珠江三角洲地区［6］，对于环渤海地区的研究较少；在研究方法上，运用城市流、旅游流的方法较多［7－9］；而运用社会网络方法研究旅游经济联系的相对较少，且研究多是关于旅游组织间的网络关系；在对旅游经济空间特征研究方面，对滨海旅游经济空间特征研究相对较少。

本研究运用社会网络分析法，对环渤海地区各市间的滨海旅游经济联系强度及整体网络空间格局变化进行分析，并展开机理研究，为环渤海地区滨海旅游经济及空间结构优化发展提供科学依据。

1 研究区域、方法与数据来源

1.1 研究区域

本研究以环渤海地区为例，研究以市域单元为基础，主要包括天津、唐山、秦皇岛、沧州、大连、丹东、锦州、营口、盘锦、葫芦岛、青岛、东营、烟台、潍坊、威海、日照和滨州等17个市。滨海旅游（coastal tourism）是指包含在海岸、离岸水面上发生的全面的旅游、休闲娱乐活动，包括海岸上住宿、餐饮、食品工业、第二住宅的发展，基础设施支撑的海岸发展和旅游活动，例如休闲游船、依托海岸的生态旅游、豪华游船、游泳、休闲渔业、浮潜和潜水［10］。因这17个市均为沿海城市，旅游产品多与海洋有关，因此，在本研究中将这17个市的旅游经济视为滨海旅游经济。

1.2 研究方法

1.2.1 引力模型

城市之间在空间上有关联，由于发展空间的非均质性其经济联系方式也各不相同，这种经济联系随社会经济的发展变得越来越紧密和复杂。同时城市间联系的紧密度，很大程度上取决于交通便利程度及所需要付出的时间成本等因素，针对这一特点，许多旅游界学者利用万有引力定律对旅游相关领域进行分析与研究［11］。牛顿万有引力模型最早被引用于贸易经济研究，后来地理学家也引用引力模型并不断加以修正来研究旅游经济联系。本研究也以引力模型为基础，并加以修正，研究环渤海地区滨海旅游中心城市旅游经济联系度。其公式为类型、分析关系对网络的影响等，但目前还较少地应用于城市旅游经济空间经济联系的研究［］。

在对环渤海地区滨海旅游经济空间经济联系分析的基础上，作出相应的网络结构图，并进行网络密度、网络中心度和中心势等分析。

（1）网络密度。网络中各个成员之间联系的紧密程度，其数值是通过网络中实际存在的关系数量与理论上可能存在的关系数量相比得到［11］，公式为

城市滨海旅游联系量是指该城市与区域内其他城市滨海旅游经济联系度的总和，即

式中：D为网络密度；k为城市节点数量。网络密度越大，成员之间联系越多。当网络密度等于1，说明网络节点间都有联系；反之，当网络密度等于0时，则节点间无联系。

（2）网络中心度和中心势。中心度是衡量成员处于网络中心位置的程度，反映了某一组织在不同区域范围内的参与活动程度和影响力大小，主要从点度中心度和中间中心度两个角度展开分析。中心势是度量整个网络中心化的程度，测量网络的总体整合度或者一致性。点度中心度是测量网络中成员自身的交往能力。根据不同城市滨海旅游经济联系方向和强度，点度中心度又分为点出度和点入度，点出度即影响其他城市的程度；点入度指受其他城市经济联系影响的程度，公式［21］为

式中：Ci为城市滨海旅游经济联系量。

1.2.2 社会网络方法

社会网络分析方法出现于20世纪五六十年代，目前已在社会学、经济学、管理学等学科得到了广泛应用。在社会网络研究领域，任何一个社会单位或者社会实体都可以看成是网络中的成员，关系是网络分析理论的基础。该方法主要用于描述组织间的关系特征、确定关系

这两个指标说明滨海旅游经济空间联系强度越大，点出度越高，表明此城市旅游经济在城市群中有较多的关联性，具有核心竞争力；点入度越大，说明受其他城市旅游经济发展的辐射作用越大。中间中心度表示两个非邻接城市旅游经济间的相互联系依赖于城市群中其他城市的程度，特别是位于两个城市之间路径上的区域。如果一个城市位于其他城市的多条最短路径上，该城市就具有核心地位，具有较高的中间中心度，公式为［11］

1.3 数据来源

国内对于滨海旅游的统计还不完善，考虑到环渤海地区城市间滨海旅游经济联系的动态发展趋势、数据的可得性，选取2002年、2006年和2010年3个时间截面的旅游收入和旅游人数的统计数据，时间跨越9年且时点分布较均匀，能够反映环渤海各城市滨海旅游空间经济联系的变化趋势，原始数据来源于中国区域经济统计年鉴（2003年、2007年、2011年）［22］以及各市国民经济与社会发展统计公报 （2002年、2006年、2010年）［13］。

2 结果分析

2.1 滨海旅游经济联系度和联系量测算

2.1.1 环渤海各城市滨海旅游经济联系量分析

根据修正后的引力模型得到环渤海17个市

2002年、2006年和2010年的滨海旅游经济联系度见表1至表3。

表1 环渤海各市间的滨海旅游经济联系度（2002年）

表2 环渤海各市间的滨海旅游经济联系度（2006年）

续表

表3 环渤海各市间的滨海旅游经济联系度（2010年）

进一步运用公式 （2）计算环渤海地区各城市滨海旅游经济联系量。2002年环渤海各市滨海旅游经济联系量排在前5位的分别为天津、烟台、青岛、威海和潍坊，5市的滨海旅游经济联系量占环渤海总量的80.36%，表明环渤海各市的滨海旅游经济联系主要集中在天津以及山东沿海地区。滨海旅游经济联系量排在后5位的市分别为东营、滨州、盘锦、丹东和沧州，均在0.3以下，表明这些市相互之间滨海旅游经济联系较弱 （表4）。原因在于东营、滨州位于山东省，盘锦、丹东位于辽宁省，而沧州则位于河北省，省与省之间的公路距离较长，旅游交通成本较大，因此这5市之间的滨海旅游经济联系较弱。

表4 环渤海各市滨海旅游经济联系量

2006年，环渤海各市的滨海旅游经济联系量较2002年有所增加，表明环渤海整体滨海旅游经济联系在增强。滨海旅游经济联系量排在前5位的市分别为天津、烟台、青岛、威海和秦皇岛，潍坊由第5名下降到第6名，总体排名与2002年相比变动不大，这5市的滨海旅游经济联系量在环渤海总量中的比重较2002年虽下降了3.67个百分点，但仍然占到了76.69%，表明环渤海滨海旅游经济联系量集中区域仍以山东为主。滨海旅游经济联系量排在后5位的市为丹东、滨州、东营、营口以及沧州，与2002年比虽然排名有些变化，但所属地区出入不大，其中仅盘锦和东营的排名相互调换，而这两市所处的地理位置又差别不大，进一步表明这些市滨海旅游经济联系强弱与公路距离长短密切相关。

2010年，环渤海各市的滨海旅游经济联系量较2006年增幅较大，环渤海整体滨海旅游经济联系增强趋势更加明显。排在前5位的市与2002年相同分别为天津、烟台、青岛、威海和潍坊，这5市滨海旅游经济联系量所占比例为63.53%，虽然仍占到一半以上，但下降趋势已经非常明显，表明环渤海地区的滨海旅游经济联系量正在逐年向其他市扩散。排在后5位的市为营口、丹东、滨州、东营以及沧州，与2006年大体一致，且所占比例都有所增加，进一步说明环渤海地区滨海旅游经济联系量向均衡发展的趋势［24］。

2.2 滨海旅游经济空间联系变化网络特征分析

基于环渤海地区滨海旅游经济联系量，采用Ucinet软件自动生成环渤海地区城市滨海旅游经济联系网络的基本形式 （图1）。应用社会网络分析方法，对环渤海地区滨海旅游经济空间经济联系网络分别进行密度、中心度和中心势分析，并用核心－边缘模型加以验证。考虑到数据的可取性，对计算结果按相同比例进行必要的处理。如果处理后两个城市间的经济联系值仍然小于1，说明两者间的经济联系非常弱，将其记为0，以期能更明显地反映各个城市的空间经济联系。

图1 环渤海各城市滨海旅游经济空间联系网络结构的变化趋势

2.2.1 网络结构分析

由图2可以看出，2002年环渤海滨海旅游经济空间联系的中心为青岛和天津，其他市间联系较弱；到2006年天津的中心位置比较突出，两翼各市间联系明显增强，2010年天津的中心位置更加突出，且在两翼形成滨海旅游经济联系非常紧密的两片区域；总体看2002—2010年间，环渤海各市滨海旅游经济空间联系网络变化较为明显，网络结构逐渐趋于复杂，说明各市滨海旅游经济空间联系不断增强且更加紧密。

2.2.2 网络密度分析

网络密度越高说明结点间联系渠道越强，能够从其他市获得联系的途径越多，更有利于各市的发展，由表5可知，2002—2010年，环渤海各市滨海旅游空间经济联系网络密度成逐渐增大趋势，2010年较2002年比增长了近13.5倍，反映了区域中心市对整个环渤海地区的辐射作用在不断增强，各市之间的滨海旅游经济联系的交往活动越来越频繁和密切。总体上看，2002—2006年的网络密度不高，均处在0.6以下，表明这一阶段环渤海各市的滨海旅游经济空间联系较弱，而发展到2010年，网络密度接近3，表明环渤海地区滨海旅游经济空间联系已处于强联结状态。

表5 环渤海各城市滨海旅游经济关系网络密度

2.2.3 网络中心度和中心势分析

由于滨海旅游经济空间联系具有方向性，每个市的联系方向和强度都不同，因此通过计算得出环渤海各市中心度结果 （表6和表7）。

表6 环渤海各城市滨海旅游经济空间联系网络点入度点出度

续表

表7 环渤海各城市滨海旅游经济空间联系网络点度中心度

由点度中心度比较可知：天津的点出度变化最大，由2002年的17.90增长到2010年的146.30，反映了天津在环渤海滨海旅游经济发展中的核心地位。天津作为直辖市，其经济、贸易等各方面发展较好，且其地理位置独特，处在陆地上联结环渤海南北各市的中间位置，与南北两翼各市的距离较为适中，对其他各市的辐射较大，与各市的滨海旅游经济联系较强。点出度次于天津的依次为烟台、青岛、威海和潍坊，其点出度之和由2002年的45.24%下降为2010年的43.62%，下降幅度较小，且这4个市9年来的点出度排名除潍坊稍有波动外其余基本保持不变，表明这4个市的带动辐射作用一直以来都较为稳定。此外，这4个市都位于山东省，距离较近，故滨海旅游经济关联性较强。就点入度而言，威海的点入度增幅最大，表明随着威海旅游业的不断发展，威海与其他市旅游业的联系不断加深；点入度次于威海的依次是烟台、唐山、潍坊、青岛，4地对游客的吸引力较强，滨海旅游经济联系也较强，且其中一半以上位于山东省，因此不论从点出度还是点入度方面看，山东省的旅游业发展是非常繁荣的，并且其滨海旅游经济联系强度也较大。

由中间中心度比较可知：2002—2010年，环渤海各市滨海旅游经济网络中间中心度逐步减弱，由表7可知到2010年，环渤海所有市的中间中心度都减小到0，其中天津的中间中心度下降幅度最大，其次有秦皇岛、唐山、青岛和大连，下降幅度与各市2000年的中间中心度大小相等，最终都减小为0，从某种程度上说，环渤海各市的滨海旅游经济联系正逐步向均衡发展。2010年以前，天津、秦皇岛和唐山的中间中心度一直较高，占到总量的30%以上，表明这3市在环渤海各市中处于较为核心的位置，对其他各市的滨海旅游空间联系较为紧密；其他市的中间中心度较低，说明这些市处于环渤海地区较为边缘的位置，各市间的滨海旅游经济联系相对较弱。对整个滨海旅游经济联系网络的点度中心度、中间中心度计算的中心势如表8所示。

表8 环渤海各城市滨海旅游经济联系网络中心势%

由表8可知：2002—2010年，点出度中心势在逐步减小，原因在于各市滨海旅游经济联系正逐渐集中在天津、青岛、烟台、威海等市之间，滨海旅游经济联系的总范围在缩小。点入度中心势也在逐渐减小，表明环渤海各市与其他市的滨海旅游互动不够，经济联系较弱。此外，点出度中心势与点入度中心势的差值，由2002年的10.5%减小到2010年的4.16%，表明环渤海各市滨海旅游空间经济联系的不对称和不均衡性在逐步缩小；以中间中心度衡量的中心势结果由2002年的4.42%下降到2010年的0，表明环渤海地区核心城市的核心地位在下降，且滨海旅游经济空间联系趋于均衡。

2.2.4 核心－边缘结构分析

从滨海旅游经济的核心－边缘结构来看（表9），2002—2006年间，环渤海地区核心区变化不大，由2002年的天津、潍坊、青岛、日照、烟台、威海发展到2006年的天津、潍坊、青岛、烟台、威海，总体上还是处在山东沿海地区，到了2010年核心区除天津外其他地区都发生了变化，包括唐山、秦皇岛、营口、大连、锦州和盘锦，总体看核心区在向辽宁沿海地区移动，边缘区的变化则正好相反。从滨海旅游经济核心－边缘结构连接密度的变化趋势看 （表10），核心区与边缘区的联系密度是不断增长，核心区成员的联结密度由2002年的0.400变为2010年的0.810，增长了0.410，核心区与边缘区的联结密度也由0.045变化为0.257，增长了0.212，说明核心区成员、核心区与边缘区的城市旅游经济联系更加紧密；边缘区成员的联系密度由0变为0.378，增长了0.378，表明环渤海地区滨海旅游经济联系网络越来越紧密［14］。

表9 环渤海地区滨海旅游经济核心－边缘结构

表10 环渤海地区滨海旅游经济核心－边缘结构连接密度

3 机理分析

3.1 要素流动

要素的流动包括人流、信息流、资金流和技术流等。滨海旅游经济空间联系的过程则是这些要素在各地之间集聚与扩散的过程，因此对于接受这些要素便利的地区会呈现出趋向合理化的空间流出，从而带动城市滨海旅游经济空间联系网络的形成与不断优化。天津是环渤海地区经济中心、重要的国际港口城市，自古就是各要素聚集地。2006年，“天津滨海新区开发开放”上升为国家战略，一系列的优惠政策促进天津滨海新区的经济进入高速发展阶段，经济发展水平的提高和基础设施建设水平的提高也在某种程度上促进了滨海旅游业的繁荣，并向周围地区辐射，与周边地区的滨海旅游经济联系强度不断增加。

3.2 区位因素

环渤海地区处于东北亚经济圈的中心地带。向南联系长江三角洲、珠江三角洲、港澳台地区和东南亚各国；向东沟通韩国和日本；向北联结东北地区及蒙古国和俄罗斯远东地区。在环渤海地区的滨海旅游城市中，大连位于辽东半岛最南端，背靠东北三省、内蒙古等国内旅游市场腹地，周边有日本、韩国、俄罗斯等国际市场，区位优势明显；天津位于渤海湾湾顶，在该区处于中心地位，起到沟通环渤海南北的重要战略枢纽的作用；青岛背靠山东，面向黄海，是黄海岸边一颗耀眼的明珠，对于华北、东北、西北地区等国内客源市场和日本、韩国、俄罗斯等国际市场有极大吸引力。3个城市及其辐射较近区域各自发展均非常迅速，但是由于3个城市环渤海而居这一特殊的地貌特征，使得环渤海地区滨海旅游经济联系较弱。从以上分析还可以看出，天津一直处于空间联系的中心位置，主要原因在于天津恰好处于南北联系的中间位置，是南北联系的重要连接点。

3.3 交通因素

城市滨海旅游经济空间联系在很大程度上取决于地域的空间可达性，在交通技术不断创新的背景下，空间可达性随交通技术的创新而变化，交通网络结构和功能的改善提高了城市之间交往的便捷程度，即交通方式的技术创新决定了区域的空间可达性。环渤海地区各城市之间主要通过陆路和海路两条途径相互联系，其中陆路交通是主要的经济交流方式，这必然导致各城市之间旅游经济联系出现明显的分层。相距较近的城市之间交通成本低，旅游联系强，而相距较远的城市则联系较弱。从环渤海各城市滨海旅游经济联系量的排名中可以看出，排在前几位的城市之间相距较近，而排在后几名的城市则相距较远。随着交通方式的不断改进，环渤海地区高速铁路、高速公路以及跨海大桥的建设，区内可达性较差区域不断得到填充，滨海旅游经济联系的这种分层现象越来越弱，各城市之间的发展相互联系越来越紧密，而且越来越均衡。

3.4 政策因素

政府行为作为动力机制，其作用主要表现在政府所制定和实施的区域经济发展战略和政策。政策导向使区域旅游基础设施、经济发展水平、交通条件等各方面均会得到大力发展，因此在某种程度上滨海旅游业的快速发展取决于政府政策的大力推动。2006年，天津滨海新区开发开放上升为国家战略促使其在环渤海地区滨海旅游经济核心地位的进一步增强；2009年辽宁沿海经济带开发开放上升为国家战略，大量人口、经济要素的集聚，经济的快速发展，促使其在滨海旅游空间经济中的地位也从边缘位置逐渐向核心区发展；2011年山东半岛蓝色经济区建设上升为国家战略，也更增加了山东半岛的经济实力和滨海旅游的进一步发展。

4 结论

本研究以环渤海地区沿海17个市为研究地域单元，运用改进的引力模型和社会网络分析方法研究了滨海旅游经济空间联系的网络结构，并进行了机理分析，主要结论如下。

（1）2002—2010年，环渤海地区城市滨海旅游经济空间联系整体上越发紧密，并以天津为中心向周围地区辐射，加强了环渤海南部及北部地区滨海旅游经济的相互交流与合作；山东省沿海各市的滨海旅游经济联系度相对较强；滨海旅游经济联系整体有所增强，核心区域范围扩大，由天津逐渐扩展到天津及山东各市再逐步向辽宁沿海经济带各市拓展，并且与边缘区域的联系也越来越紧密。

（2）要素流动、区位因素、交通因素、政策因素等这几大主要因素共同推动和促进环渤海地区滨海旅游经济联系的空间特征演变。同时，我们也应该注意到环渤海地区各城市的旅游均属滨海旅游的同类型旅游经济，具有相似性。因此，在滨海旅游经济空间结构集聚—扩散的演化过程中，各城市滨海旅游地应积极寻求在竞争中合作，在合作中竞争，以合作为主，在环渤海地区大的滨海旅游经济范围内寻求各地滨海旅游经济的差异化发展。实施资源整合，扩大共享领域，提高整体竞争力，从而获得任何单一旅游区无法实现的整体最大利益。

（3）本研究仅考虑到环渤海地区沿海17个市，而这些城市与各省区内陆地区的城市旅游经济联系也非常紧密，但受时间、资料及模型限制，本研究尚未能将这些地区纳入研究区域进行研究，有待在以后的研究中继续完善。

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国家自然科学基金 （41301129）；教育部2012高等学校博士学科点专项科研基金青年教师项目（20122136120004）；辽宁省社会科学规划基金（L12AJL006）；辽宁省教育厅人文社会科学重点研究基地专项项目（ZJ2013022）；辽宁省社科联项目（2013lslktzdian－07）.