社会网络分析视角下丝绸之路经济带旅游经济联系研究

张颖

摘要：旅游与经济发展密不可分，在丝绸之路经济带不断发展的背景下，丝绸之路经济带沿线城市之间的旅游将产生更加紧密的联系，则需要关注丝绸之路经济带沿线城市之间的旅游经济联系。本文先修正了引力模型，选择丝绸之路经济带国内段西北线与西南线主要9个省会城市的2016年旅游总收入、旅游总人次截面数据，采用社会网络分析方法，采用密度、中心性、核心—边缘角色模型等指标研究丝绸之路经济带沿线主要城市的经济联系网络与空间结构。旨在为丝绸之路经济带旅游发展研究提供新的研究视角，推动丝绸之路经济带在西北线及西南线的协调发展。

关键词：丝绸之路经济带 旅游经济联系 社会网络分析

一、引言

国家主席习近平在2013年提出丝绸经济带建设，为我国西北地区及西南地区的经济与旅游带来新的发展契机，在十三五规划中，丝绸之路旅游带也是重点打造的10条国家精品旅游带之一，由此可以看出丝绸之路经济带发展由松散联盟逐步过渡到一体化[1]，丝绸之路经济带沿线城市将产生更加紧密的联系。但是目前学者对丝绸之路经济带沿线城市与城市网络研究不够[2]，所以从社会网络视角剖析丝绸之路经济带沿线城市旅游经济之间的联系与发展，将有助于丝绸之路经济带旅游的进一步发展。

二、社会网络分析在旅游经济中的运用文献综述

社会网络视角下对旅游经济联系的研究也是旅游经济研究的一大趋势，学者们大多数选择将引力模型与社会网络分析结合。方叶林，黄震，方涂玮（2015）以为例，通过社会网络分析法得出长三角16个城市旅游业的空间聚类态势和网络特征呈现出很强的正相关性，以及各城市在网络中相对位置的优劣[3]。于洪雁，李秋雨，梅林，刘继生（2015）采用社会网络理论与方法，最终构建黑龙江省12個地级市的空间等级体系以及空间发展模式[4]。目前社会网络分析方法运用于丝绸之路经济带旅游经济研究的论文并没有检索出来，将社会网络分析研究范式运用于丝绸之路经济带旅游研究中将为丝绸之路经济带研究提供一个全新的研究方向，推动丝绸之路经济带的建设，并使社会网络分析法在中国得到一定的完善与发展。

三、研究数据与方法

（一）研究数据

本文选择丝绸之路经济带（国内段）作为研究区域。丝绸之路经济带建设一直有“旅游先行”的发展趋势，随着丝绸之路经济带的发展，沿线城市将产生更多的意义，则对丝绸之路经济带旅游网络的研究具有重要意义。丝绸之路经济带国内段有西北线及西南线，西北线主要有陕西、甘肃省、青海省、宁夏省、新疆省，西南线主要有重庆市、四川省、云南省、广西壮族自治区。本文选择西南线及西北线的主要沿线城市，即西安市、兰州市、西宁市、银川市、乌鲁木齐市、重庆市、成都市、昆明市、南宁市等9个市为具体研究对象。选取2016年各市的旅游总收入及旅游总人次数据，数据来源为各市2016年国民经济和社会发展统计公报、旅游统计报告以及各市旅游局等。

（二）研究方法

1.引力模型。本文借鉴学者建立的旅游引力模型：

其中为I，j两地间的旅游联系度，和表示I，j两地的旅游总人次，和分别表示I，j两地的旅游总收入，选取I，j两地间公路。通过里程对旅游总收入、旅游总人次，以及两地交通距离等指标的计算，得出两地旅游经济联系度。

计算好各城市之间的旅游经济联系度后，将该城市与所在区域内所有城市联系度相加，即为该城市的旅游经济联系量，公式表达为：

公式中，为i城市的旅游经济联系量。

2.社会网络分析。利用旅游经济联系度作为基础上数据作为社会网络分析的基本关系数据，再通过社会网络分析密度、中心性、凝聚子群、结构洞、核心边缘角色分析来分析各市在丝绸之路经济带旅游网络中的位置，以及空间差异，分析其旅游经济联系。

四、研究结果

（一）丝绸之路经济带沿线城市旅游经济度和经济量

根据公式（1）和公式（2）计算得出的为丝绸之路经济带沿线主要城市的旅游经济度和旅游经济量。

由表4-1可知，丝绸之路经济带主要沿线城市旅游经济联系量排在前三位的城市为重庆、成都和西安，分别占总量的41.98%、39.20%、8.11%，这三座城市旅游经济联系量相加为88.29%，特别是重庆、成都这两座城市在丝绸之路经济带主要沿线城市旅游经济联系方面处于主导地位。联系度排在前5位的关系为成都—重庆，重庆—西安，成都—西安，重庆—昆明，重庆—南宁。

由此可以看出丝绸之路经济带旅游经济联系度均不高，旅游经济总量也不够均衡，呈现出较大的差异化特征。西南线经济联系度以及联系量明显要强于西北线。部分城市如西宁、银川、乌鲁木齐旅游经济联系薄弱，呈现出被边缘化的趋势。

（二）社会网络分析

使用ucinet6.0软件构建了旅游经济联系的网络结构。使用ucinet6.0软件中的Netdraw功能，绘制出沿线主要城市的旅游经济联系网络结构，见图4-1。由图可以看出丝绸之路并经济带主要沿线城市相对比较密集，这也可以看出近年丝绸之路经济带国家战略的实施，使城市与城市之间的网络空间特征更加明显。

1.社会网络密度。丝绸之路经济带沿线主要城市的密度为0.375，共计27条关系。从理论上看，密度区间在[0，1]范围内，且密度值越大说明区域内旅游经济联系越紧密，本文测算出的密度为0.375，密度处于较低水平，说明丝绸之路经济带沿线的主要城市联系紧密度并不高，仍呈现松散状态。

2.中心度。由度数中心度、接近中心度、中间中心度可以看出，西安、重庆、成都、兰州、昆明、南宁中心度都较高，均大于50以上，其中心地位较为稳定，由此也可以看出丝绸之路经济带沿线旅游的核心节点数也相对较多。而西宁、银川和乌鲁木齐就呈现出较大的差异，特别是银川与乌鲁木齐，其中心度均为0，这可能是因为西宁、银川、乌鲁木齐目前旅游经济发展依赖于中心城市的客源，但是其距离中心城市距离较远，且旅游产品开发不足，旅游设施不完善，旅游吸引力较差，从而旅游经济独立性差所导致的。

3.结构洞。从有效规模和效率性指标来看，兰州、重庆与成都得分最高，说明其网络冗余度在这9个城市中最小，与之相反，银川与乌鲁木齐得分最小，说明其网络冗余度在这9个城市中最大。在限制性这一指标来看，昆明和南宁得分最大，说明其在丝绸之路经济带旅游网络中受到各种关系的限制也是最大，而同样银川与乌鲁木齐得分最小，说明其受到各种关系限制相对较小。总体来看，成都与重庆结构洞水平相对较高，其在网络中也处于相对竞争优势地位，同时成都、重庆、西安、兰州等有效规模和效率性比较高的城市，其限制性也较大，易受到网络中各种关系的影响，所以要致力于维护好区域内的关系。

4.核心—边缘角色分析。通过核心—边缘模型分析可知，研究区域旅游核心区城市主要有西安，兰州，重庆，成都，昆明，南宁，边缘区城市有3个，分别是西宁、银川、乌鲁木齐，见表4-4。通过测算出的密度矩阵可知，核心区的密度为0.798，边缘区的密度为0.002，核心区与边缘区之间的联系密度为0.023。核心区与边缘区的密度指数的差异性显示出网络联系是具有层次特征的，且核心区与边缘区之间的联系密度较低，两个层次的关联性较低。

五、研究结论及不足

（一）研究结论

随着丝绸之路经济带的建设，丝绸之路经济带整体网的特征会越来越明显，以整体网视角研究丝绸之路经济带，对丝绸之路经济带未来的发展具有重要意义。

第一，2016年丝绸之路经济带沿线主要城市，旅游经济度存在较大差异，旅游经济量也存在严重失衡状态。丝绸之路经济带旅游經济发展仍集中在西南线，西北线处于弱势地位。且西宁及乌鲁木齐存在被边缘化及孤岛趋势;

第二，丝绸之路经济带沿线的主要城市联系度并不高，仍呈现松散状态，但目前核心节点较多，有旅游平衡发展的趋势。经过计算其网络密度并不高，而度数中心度、接近中心度存在较大差异。但其核心节点城市也较多，且更多节点在网络中占据了较多的结构洞，发挥了相应的核心作用。

第三，丝绸之路经济带可以划分为核心旅游地及边缘旅游地，核心旅游地有西安，兰州，重庆，成都，昆明，南宁，边缘旅游地为西宁、银川、乌鲁木齐。

（二）研究不足

本文研究受制时间以及学术水平所限，研究中还存在诸多不足之处：

因旅游经济关系数据选择引力模型，引力模型所考量的指标较少，不足以完整反映两地之间旅游经济联系;

选取丝绸之路经济带沿线城市数目较少，导致数据代表性不强。在接下来的研究中，一方面应考虑到丝绸之路经济带国外段，将国外段纳入到研究范围中，一方面应增加沿线城市数量，构建丝绸之路经济带旅游经济联系研究的整体网，使研究更具完整性。

参考文献：

[1]邹统钎.“一带一路”旅游合作愿景、难题与机制[J].旅游学刊，2017，（06）：9-11.]

[2][马莉莉，王颂吉，李侨敏.丝绸之路经济带发展报告[M].中国经济出版社，2017.

[3]2013，33（2）：212-218.[方叶林，黄震方，涂玮.社会网络视角下长三角城市旅游经济空间差异[J].热带地理，2013，33（2）：212-218.]

[4]于洪雁，李秋雨，梅林，等.社会网络视角下黑龙江省城市旅游经济联系的空间结构和空间发展模式研究[J].地理科学，2015，35（11）：1429-1436.