广西入境旅游经济研究

汪维清 刘亚萍 周武生 李丽

[摘要]在“一带一路”战略背景下，对广西入境旅游特征分析显得十分重要。运用因子分析方法和引力模型，对广西14个地级市入境旅游中心度和联系量进行测定，并通过社会网络分析方法，对各个地区的网络结构密度、地位和角色进行研究，结果表明：根据入境旅游中心度排名，广西可分为中心区、次中心区、过渡区和外围区四个入境旅游发展区域；广西入境旅游经济网络联系强度和密度都较低，空间分布不均匀，中部高、东部次之、西部最低；城市定位日趋明显，功能分区愈加合理，网络结构逐步完善。由此，建议构建“一带双核三圈”的空间发展格局，把政策红利充分转化为入境旅游发展动力，并加强国际合作，强化入境旅游营销模式。

[关键词]入境旅游；旅游经济；网络结构

[中图分类号]F592.7 [文献标识码]A

入境旅游发展水平，是衡量一个国家或地区旅游产业国际化水平和产业成熟度的重要标志。广西地处我国西南边陲，南部与东盟国家陆海相邻，东部比邻粤、港、澳，是我国西南地区出海大通道，是深化我国与东盟国家全方位合作的前沿阵地。凭借优越的地理区位优势，广西入境旅游近年来得到迅速发展。2015年，全年入境过夜游客450.06万人次，增长6.9%；国际旅游外汇收入19.17亿美元，增长10.9%。虽然广西入境旅游人数与旅游收入的增长速度都远大于全国平均水平，但总体发展水平与东部沿海发达省份相比还存在较大差距。同时，区内14个地级市的入境旅游发展水平参差不齐，尚未充分发挥各自的资源优势和区位优势，而且相互联动程度不够，没有形成有效的发展规模和结构网络。如何充分利用“一带一路”战略的发展契机，加强与东盟国家的旅游发展交流与合作，促进区域旅游产业优化升级，是摆在我们面前的重要问题。

入境旅游业是一个具备不同的要素、性质和功能的复杂的系统，在“一带一路”战略背景下，对广西入境旅游经济网络空间结构特征进行分析就显得十分必要。通过对文献进行梳理发现，在研究方法上，学者们主要使用引力模型、因子分析、GIS空间分析、社会网络分析等方法；在研究对象上，学者们主要集中研究长江三角洲、北京、广州、湖北、陕西等地区。现有的文献中尚未发现对广西入境旅游经济联系网络空间结构的研究。因此，本文分析广西入境旅游经济的网络空间结构，进而提出广西入境旅游经济网络结构优化的发展策略。

1 研究方法与数据来源

1.1 构建入境旅游中心性城市评价体系

入境旅游中心性城市是指某城市的入境旅游在一定区域内具备较强的吸附和辐射作用，在区域入境旅游发展中占据主导地位。一个城市能否成为区域入境旅游中心城市，与该城市的旅游经济实力、旅游资源和旅游服务等因素密切相关。结合入境旅游发展的特点，本文选取了3项主要因素（旅游经济、旅游资源、旅游服务）和8个指标变量（入境国际旅游者人数、国际旅游外汇收入、外商实际直接投资额、5A级景区数量、4A级景区、3A级景区、星级饭店数量、旅行社数量），构建入境旅游中心性城市评价的指标体系。

1.2 测算入境旅游经济联系强度

入境旅游经济联系强度包括入境旅游经济联系度和入境旅游经济联系量。入境旅游经济联系度代表在地理范围内的两个城市之间的入境旅游经济联系密切程度，国内学者通常使用修正的引力模型来研究区域旅游经济联系，公式如：

式（1）中，Rij表示两个城市之间的入境旅游经济联系度；Pi、Pj表示i市和j市的接待入境国际游客人数；Gi、Gj表示i市和j市的国际旅游外汇收入；Dij表示i市和j市之间最便捷的高速公路里程。b通常取值为2。将某一城市与其他所有城市之间的经济联系度进行加总，可算得该市的入境旅游经济联系量，它表示一个城市在网络结构中的全部联系密切程度，反应该城市的入境旅游经济联系地位。

1.3 构建入境旅游经济联系网络结构模型

运用社会网络分析软件Ucinet6和可视化工具NetDraw，通过密度分析、核心—边缘分析和角色分析，构建入境旅游经济网络结构模型，这样既可以从直观上去定性认识，又可以从定量角度进行客观评价。

1.4 数据来源

本文旨在探索近十年来广西入境旅游发展的时空演变特征，对全区范围内的14个地级市进行评估，根据科学性和可获得性的原则，指标选取年限设定为2004、2009和2014年3个断点年作为研究对象。高速公路里程数的数据来源于高德地图自驾最短線路的公里数，其他数据均来自于相应年份的《广西统计年鉴》。

2 计算与分析

2.1 评价广西各地级市入境旅游中心度

以广西14个地级市2014年数据为依据，根据所选取的指标，运用统计软件SPSS19.0，测算出各个地级市的入境旅游中心度。

2.1.1 因子分析检验。经过KMO和Bartlett检验，发现KMO值为0.77，大于0.5表明可以进行因子分析。Bartlett的球形值为177.345，自由度为28，P值小于0.05，极其显著，说明指标变量的相关矩阵存在很多共同因素，较适合进行因子分析。

2.1.2 提取主因子。提取了2个特征值大于1的主因子，通过进行因子旋转后，2个主因子的特征值分别为5.811和1.377，能解释原有8个变量总方差的89.846%，累计方差贡献率大于85%，说明原有变量信息丢失较少，因子分析效果明显（见表1）。

2.1.3 因子载荷分析。由表2可以看出，初始的因子载荷矩阵中F1整体上都有较高的载荷，而F2的载荷较少。通过正交旋转后，F1在旅游经济和旅游资源方面的指标上具有较高的因子载荷，具体体现在入境旅游人数、入境旅游收入、4A和5A景区数量等变量上的因子载荷均超过0.95。F2相对来说则在旅游服务方面的因子载荷较大，特别是对旅行社数量的因子载荷达0.933。

2.1.4 计算综合得分。通过回归法估计因子得分系数（见表3），可得出因子F1和F2的得分函数：

F1=0.217X1+0.216X2+0.104X3+0.163X4+0.181X5+0.125X6+0.084X7-0.167X8

F2=-0.232X1-0.224X2+0.189X3+0.008X4-0.073X5+0.116X6+0.239X7+0.83X8

再结合主因子方差贡献率的权重，可得出因子总得分函数：F=0.72633F1+0.17213F2，运用统计软件SPSS19.0计算出广西14个地级市的入境旅游中心度综合得分及排名（见表4）。

根据综合得分和排名，结合各地级市的区位特征和产业发展现状，我们可以划分成4个入境旅游发展区域。桂林、南宁、柳州为广西入境旅游中心区；河池、北海、百色、梧州为广西入境旅游次中心区；防城港、崇左、钦州为广西入境旅游过渡区；玉林、贺州、来宾、贵港为广西入境旅游外围区。桂林以2.349027分高居榜首，桂林在旅游经济、旅游资源和旅游服务方面的实力在广西全区范围内都首屈一指。南宁作为广西的政治和经济中心，中心度得分以0.668268分排名第二。具备良好区位优势的柳州在入境旅游城市中心度排名中位列第三。桂西地区的河池和百色凭借丰富的旅游资源优势跻身次中心区，北海和梧州作为广西重点建设的四大旅游集散地之一，也纳入了入境旅游次中心区。入境旅游过渡区主要是北部湾的防城港、崇左和钦州等3个地级市。外围区则涵盖了玉林、贺州、来宾、贵港等4个东中部片区地市。

2.2 测算广西各地级市的入境旅游经济联系强度

运用公式（1），可以分别计算出2004年、2009年和2014年广西各地级市的入境旅游经济联系度，各个市的得分分别进行加总，得到广西各地级市入境旅游经济网络联系量（见表5）。2004～2014年广西入境旅游经济网络联系量从18.94增到743.42，年平均增长率达44.34%，说明广西入境旅游的区域联系发展较快，联动发展形成一定的规模。2004～2014年十年期间联系量排名靠前的都是桂林、贺州、柳州、南宁、崇左五个城市。桂林一直占据榜首位置，但占比从2004年的39.71%降到2014年的26.67%。而南宁的联系量占比从2004年的9.52%上升到2014年的15.25%，排名也从第四升到第二位，形成廣西南部入境旅游新的增长极。

2.3 构建入境旅游经济网络模型

根据相关年份各地级市的入境旅游经济联系度，通过Ucinet6软件，采取社会网络分析方法对入境旅游经济网络进行定量分析。为使各组数据具有可比性，选取截断值为1，构建网络二分矩阵，利用NetDraw软件绘制出广西入境旅游经济网络结构图（见图1）。

2.3.1 网络密度。2004年广西入境旅游网络密度仅为0.0220，入境旅游经济联系整体较弱，网络结构较为单一，全区内只有桂林、柳州、贺州保持一定的联系。2009年网络密度提高到0.0879，高值区依然集中在以桂林为中心的广西东北部地区，同时南部的南宁和崇左等地区的联系也渐成规模。随着近些年入境旅游快速发展，交通基础设施日益完善，2014年网络密度达到0.5385，桂林、南宁、柳州、崇左等地区联系较为密集，而河池、白色、钦州、来宾等地区的入境旅游经济联系较少。

总体而言，广西入境旅游网络密度增长较快，入境旅游经济联系日益密切，但空间分布不均匀，中部最高、东部次之、西部最低。桂林、柳州和南宁之间的联系最为密切，其次是玉林、贵港、崇左等地区，而北海、防城港、贺州、梧州等地区的入境旅游经济联系程度一般，钦州、来宾、河池、百色的入境旅游经济联系程度最低。

2.3.2 核心—边缘分析。总体来看，广西入境旅游经济联系不够紧密，网络结构地位尚未健全。在2004年，南宁、柳州、桂林、贺州四个城市成为广西入境旅游的核心地区，他们的平均密度为0.333，远高于全区平均值0.022。2009年，南宁、桂林、梧州成为新的入境旅游核心区，网络密度达到0.667。2014年，入境旅游经济网络核心区则扩大到南宁、柳州、桂林、梧州、贵港、玉林、崇左等东中部七个城市，核心区网络密度达到0.952。

2004～2014年，一方面，核心区范围越来越大，处在核心区范围内的市区数量由3个增加到7个；另一方面，核心区内部联系越来越密切，联系密度由0.333提高到0.952；同时，非核心区与核心区的交往也得以提升，2014年联系度已上升到0.531。核心区和非核心区的网络密度均出现不断上升的趋势，表明各地区的联系逐渐紧密，入境旅游经济网络结构逐步得到提升和完善。

2.3.3 角色分析。角色分析是以各地级市之间的入境旅游经济联系强度为根据，运用Ucient6软件进行识别分类，按同构经轮廓相似法把联系密切的城市划分为一个群体。根据2014年广西入境旅游经济联系网络内部凝聚子群（见图2），南宁和桂林构成了密度最高的第一子群，与其他子群联系密度达到3.581，说明南宁和桂林对其他子群具有很强的入境旅游经济辐射力，起到很强的入境旅游经济关联效果。第二子群包括柳州、贵港、玉林、梧州、贺州。该子群受南宁和桂林的辐射和扩散影响，彼此间存在一定的互动，但密度系数都不高。其中，梧州和贺州的入境旅游经济联系非常少，没有形成有效规模，他们与玉林构成一个团队。而柳州和贵港形成另一个小团队。两个团队内部联系密度为2，区间联系密度为2.449。第三子群则以崇左为核心，包括北海、防城港、钦州、百色、河池、来宾。崇左作为广西陆地边境最长的地区，在子群内内部联系较为密切，联系密度达到2.94，发挥一定的区域辐射作用。而北海、钦州、防城港形成了一个小团队，团队内部联系密度为2，联系度一般。河池和来宾的区域内部密度仅为1.414，二者的信息传导和资源交流十分有限，但跟百色具有一定联系，联系密度达到2.3，构成了该子群里的另一个小团队。这两个团队之间联系密度为2.753，经济联系较多。可以看出，子群联系密度增大，区域联系更加密切，城市定位日趋明显，功能分区愈加合理。

3 结论与优化路径

3.1 结论

第一，根据广西入境旅游中心度排名的先后顺序，将14个地级市划分成4个入境旅游发展区域。桂林、南宁、柳州为广西入境旅游中心区；河池、北海、百色、梧州为广西入境旅游次中心区；防城港、崇左、钦州为广西入境旅游过渡区；玉林、贺州、来宾、贵港为广西入境旅游外围区。

第二，广西入境旅游经济网络联系强度和密度都较低，但发展十分迅速，入境旅游经济联系日益密切。空间分布不均匀，地区之间差距较大，呈中部高、东部次之、西部最低的空间发展态势。高强度值主要集中在桂林、贺州、柳州、南宁、崇左等5个地级市。高密度区主要是桂林、柳州和南宁3个地区。

第三，城市定位日趋明显，功能分区愈加合理，网络结构逐步完善。非核心区逐步转化成了核心区，使得核心区范围越来越大，核心区和非核心区之间以及各自区内的网络密度均出现不断上升的趋势。以联系强度为根据进行的凝聚子群分析，发现子群的功能分区逐渐精细及合理，共形成了三大子群分布。其中，南宁和桂林构成了密度最高的第一个子群，第二子群包括柳州、贵港、玉林、梧州、贺州，第三子群包括崇左、北海、防城港、钦州、百色、河池、来宾。各子群的联系密度日渐增强，子群内部又分成较多的小团队，入境旅游经济网络结构逐步得到提升和完善。

3.2 优化路径

第一，构建广西入境旅游发展新格局。建立“一带双核三圈”的空间发展格局，“双核”驱动成引擎，“三圈”联动促发展，发挥自身优势，深化区域合作，促进互利共赢。“一带”是以桂林-柳州-南宁-崇左为主线的入境旅游经济带，形成对广西旅游业发展起关键作用的入境旅游经济走廊。“双核”是指以桂林和南宁作为龙头城市所形成的北核（桂林-柳州-贺州）和南核（南宁-崇左）。北核以桂林为中心，輻射到柳州和贺州，2014年国际旅游外汇收入占全区的64.63%；南核以南宁为入境旅游集散中心，包括广西边境线陆路最长的崇左市，共为广西贡献了17.10%的国际旅游外汇收入。“三圈”是指东部入境旅游圈（梧州、玉林、贵港、来宾）、西部入境旅游圈（河池、百色）、北部湾入境旅游圈（北海、钦州、防城港）。

第二，把政策红利充分转化为入境旅游发展动力。充分利用“一带一路”战略和中国-东盟自由贸易区给广西带来的历史机遇，利用好政策的最大效应，以项目建设为抓手，加快推动建设桂林国际旅游胜地、北部湾国际旅游度假区、巴马长寿养生国际旅游区、边关风情旅游带，推动广西入境旅游品质升级。

第三，加强国际合作，强化入境旅游营销模式。政府和企业等各市场主体要主动加强与主要的客源国进行多层次、全方位的旅游战略合作，确立国际旅游形象定位，把山水、文化、商贸等多种元素融入到旅游产品，打造目的地国际旅游精品路线，加强网络营销和节事会展营销力度，提升广西入境旅游的吸引力和竞争力。

[参考文献]

[1] 付琼鸽，刘大均，胡静，等.湖北省旅游流网络结构的特征与优化[J].经济地理，2015，35（03）：191-196.

[2] 虞虎，陈田，陆林，等.江淮城市群旅游经济网络空间结构与空间发展模式[J].地理科学进展，2014，33（02）：169-180.

[3] 任瑞萍，吴晋峰，韩立宁，等.京、沪、穗口岸入境外国旅游市场特征对比研究[J].资源开发与市场，2012，28（07）：642-646.

[4] 郭峰，吴晋峰，王鑫，等.基于SNA的西安入境旅游市场“倒二八”结构研究[J].人文地理，2011，26（05）：127-132.

[5] 吴晋峰，潘旭莉.入境旅游流网络与航空网络的关系研究[J].旅游学刊，2010，25（11）：39-43.

[6] 张洪昌，凌常荣.民族地区旅游业发展的金融支持效率评价及优化路径探析——以广西壮族自治区为例[J].贵州民族研究，2017，38（01）：190-193.

[7] 苗长虹，王海江.河南省城市的经济联系方向与强度——兼论中原城市群的形成与对外联系[J].地理研究，2006（02）：222-232.

[8] 张洪昌，汪维清.雷山苗年节旅游品牌化策略研究[J].旅游纵览（下半月），2015（03）：217-218.

[9] 汪维清，张洪昌.桂林国际旅游胜地建设项目融资模式探析[J].时代金融，2015（05）：78-79.

[10] 梁华，周武生.乡村旅游经营模式的选择——以广西为例[J].农业经济，2012（11）：83-85.

[11] 周武生.广西融水苗族自治县乡村旅游发展战略研究[J].农业经济，2010（08）：40-42.