文体旅上市企业社会关系网络结构特征分析

梁茹，王媛，冯学钢，许鑫

[摘    要]文体旅产业融合是目前旅游学界最具热点的研究议题。创新企业家和创新投资是企业融合的两个关键要素。文章利用社会网络分析方法，研究文体旅上市企业社会关系网络结构特征，构建了管理者关系、投资关系与总体关系网络。研究发现，3个关系网络均是密度较低的稀疏网络结构，文体旅企业发展较为独立。管理者关系网络中，高端人力资源的跨行业流动和转换现象较为少见，但旅游企业突破行业界限的跨行业流动性高于文化和体育企业。投资关系网络中，高中心性旅游企业数量远多于文化企业，旅游企业不仅有较高的行业内投资关联关系，更具有高于文体企业的跨界投资主动性和积极性。总体关系网络中，以华侨城、宋城演艺、黄山旅游、中体产业为代表的企业是跨行业关系网络中的核心企业，凝聚子群中“融旅”“融文”“融体”的跨产业关联可以总结为3种模式：龙头带动模式、品牌驱动模式以及跨界整合模式。该文将社会网络分析用于研究文体旅企业关联关系，丰富了社会网络理论在企业层面的运用，对文体旅企业人际关系构建、外部投资合作与融合模式创新进行了有益的探索。

[关键词]文体旅;上市企业;跨行业;社会网络分析

[中图分类号]F59

[文献标识码]A

[文章编号]1002-5006（2021）10-0014-12

Doi： 10.19765/j.cnki.1002-5006.2021.10.007

引言

产业间关联是产业融合发展的内在动力，产业融合和产业创新的连锁反应，能够使一国的产业结构转换和升级，提高产业国际竞争力[1]。文化、体育和旅游（以下简称“文体旅”）产业融合已成为我国大力扶持发展的新趋势、新模式和新动能。文体旅产业具有天然有机融合特性与高度产业关联性。我国文体旅产业自上而下改革，自2009年国家文化部和国家旅游局发布《关于促进文化与旅游结合发展的指导意见》开始，国家已明确做出推动文化旅游协调发展、旅游体育深度融合的一系列战略部署。2018年，国家文化和旅游部正式组建，在这一全新时代背景下，文体旅产业融合成为政界、学界、业界的共同关注重点、难点，也是讨论和争议的热点。

统一有序、供给有效、富有活力的市场是文体旅产业融合发展的重要基础。高度的产业融合离不开企业主体这一直接推动者，面临当下快速变化的融合发展趋势和市场环境，文体旅企业已经开始主动加强合作伙伴关系建立、跨界整合内外部关联资源、追求开放式创新合作，力求在市场融合中保持竞争力。但从当前发展阶段来看，文体旅市场融合实践发展尚不充分，存在着融合模式不清、特征不明、规律模糊等问题，已有研究多以定性为主。研究文体旅上市企业跨行业融合发展现状，较为全面地刻画企业社会网络结构与已有商业模式，是科学制定政策举措的基础。因此，本文基于社会网络关系分析视角，通过同行业与跨行业的比较分析，研究文体旅上市企业跨行业融合关联网络结构特征，具有重要的现实意义。

1 文献回顾

关于文化、体育和旅游三大产业融合发展，现有研究主要围绕内在关系逻辑、创新实践路径、未来发展方向等进行了大量讨论。学者们普遍认为，无论从何种视角来看文旅融合的内在逻辑，当文化旅游吸引物与大众文化需求连通对接后，文化和旅游的关系仍表现为“体”和“用”的协调统一。从实践路径来看，文化、体育和旅游存在着各自明确的行业边界，促进以山水景观为代表的传统旅游资源、以非遗文博为代表的文化资源进一步创新激活，促进市场产品的进一步商业化与产业链延伸，是推动产业融合的有效路径[2-4]。

产业融合的一大根本原因是企业主体的直接推动。总体来说，当前文体旅融合的研究注意到了公共文化事业与旅游产业创新融合[5]、三大产业相互融合以及融合后催生的新产业[6]，但真正从企业合作、企业融合视角进行文体旅融合的研究较少。吴金梅和宋子千提出，旅游影视产业融合发展的市场需求需要企业进一步发现和满足，相关企业应加大开拓新的业务领域，进行相互合作乃至兼并重  组[7]。罗栋和程承坪提出，大中型旅游企业应加强与其他产业的主动融合，促进旅游演艺产品的创新与创作，打造新型旅游演艺商业模式[8]。因此，有必要从企业行为视角出发，分析文体旅企业融合实质和跨行业合作行为，关注跨行业合作过程中的企业关联群体、社会关系网络以及网络中不同企业间的互动、沟通、合作等。

紧密的社会网络关系是企业获得社会资本的先决条件，越来越多的企业通过与其他企业建立网络关系来提高外部关系资源转化能力[9]。结构洞和联结强度理论表明，企业与伙伴之间交流联系形成不同的网络联结，强关系作为推动创新的根本要素，能够有效推动信息交流和资源整合，表現出更长久的创新合作关系[10]。

人力资本和财务资本是企业最基本的生产要素，二者共同构成企业是否高速运转的关键[11]。无论是基于社会资本理论[12]、高阶梯队理论[13]或社会阶层理论[14]，企业内部关键行动者都是影响企业创新能力的重要因素，核心负责人的社会关系资产尤其扮演着十分重要的角色[15]。管理者的社会关系网络可以为信息交换提供有效的渠道，从而传播知识、思想或创新观点，构成企业间的一种社会网络[16]，这些跨越组织和边界的社会网络，对于公司的创新能力至关重要[17]。其中，公司董事作为最高管理者，连锁董事网络担任着关键信息的枢纽，例如环境转变洞察、战略替换、决策制订、吸引潜在合伙人、促进企业成长等[18]。高管和监事同属于企业的精英阶层，大量的研究已经证明了高管在企业创新活动决策中起到主导作用，监事会通过对董事会和经理层的监督，也影响着管理层的决策[19-20]。企业精英层共同构成企业间的社会网络，董事会、监事会、高管（简称董监高）不同成员的社会网络对企业的创新行为影响存在程度差异[21]。此外，处于社会网络   中的管理者个体背景特征对企业投资有显著的影响[22]，如校友关系存在“小圈子”效应[23]，企业家的政治关联关系对企业发展具有推动作用[24]。进一步地，高管流动在行业内是常见的现象，依据人才流动理论，管理者流动带来的跨企业边界知识转移已经成为提高企业竞争力的重要因素之一[25]。越强的跨产业管理者联结关系，意味着管理者拥有越丰富的外部信息和隐形资源，企业也就拥有越高的创新社会资本和创新能力，在投资决策过程中，更容易打破传统模式进行跨界投资布局。文体旅融合离不开创新管理者，更依赖于个人社会关系网络中所嵌入的社会资源，认识、刻画、分析文体旅企业管理者人际关系网络和网络联结强度显得尤为重要。

无论是技术融合、市场融合或服务融合，最终的执行和实施往往通过企业层面的投融资、兼并收购等形式来体现[26]。朱静雯和陆朦朦分析了我国5家出版传媒业的上市龙头企业，对其跨界互联网游戏行业的业务投资效果进行了系统评估，认为跨界投资确实能有效拉动传统新闻出版企业营业收入的“新基因”[27]。无论是跨产业合作式布局还是并购式布局，企业合作都体现为企业之间的一种关系，不同的布局模式形成不同的投资关系网络[28]。关于投资关系网络的研究，主要包括证券投资网络、股权投资网络和联合投资关系网络。Battiston等汇总29 314家公司的22 174个股权数据关联关系，研究了欧洲区域间的相互投资关系[29]。马元元等通过建立上市公司的交叉持股网络，对公司层面的共同投资进行分省级和地区级的研究[30];沙浩伟和曾勇实证研究了企业在交叉持股的社会网络中的位置特征对投资效率的影响[31]。还有学者针对联合投资的社会关系进行研究，戚湧和陈尚构建起所有创业投资企业间的关系网，研究网络位置属性对创新绩效的影响[32]，但从已有研究来看，关于文体旅企业跨行业投资关系网络的研究尚不充分。根据企业战略理论，不同类型的上市企业对其他经济实体的投资决策存在差异，进取型企业往往会采取更主动的外部投资行为，去开拓新的产品和市场以应对产业变革，防守型企业则与之相反[33]，构建基于证券、股权关系的文体旅上市企业投资关系网络，能够对文体旅产业融合有新的认识和发现。

本文以上市企业为研究对象，采用社会网络分析方法，尝试回答两个研究问题：一是从管理者、投资和整体关联关系3个层次，构建文体旅上市企业社会关系网络，对网络指标与结构特征进行科学解释。二是通过同行业和跨行业的比较分析，识别文体旅三业融合中的核心企业，针对其跨产业融合举措与合作模式进行典型案例分析。综合研究发现，从管理者和投资两方面提出有价值的实践建议，促进文体旅企业关系网络紧密联系。

2 研究对象、数据来源与研究方法

2.1 研究对象

本文研究对象通过上市公司新证监会行业分类确定，截止时间为2020年第三季度。首先，选择具有标准行业代码的85（新闻出版业）、86（广播、电视、电影和影视和录音制作业）、87（文化艺术业）、88（体育）代码的上市公司;其次，选择房地产业、商务服务业、生态保护与环境治理业等其他行业中主营文化、旅游、体育产业的上市公司，将其分别归类到文化、旅游、体育上市企业中。同时，本文对文体旅上市企业相关文献和行业研报进行多重比较，进行研究对象确认，避免遗漏[34-35]。本文研究对象共117家沪深板块上市的企业，其中，旅游上市企业44家，文化上市企业62家，体育上市企业11家（表1）。

2.2 数据处理

本研究从中国股票市场交易数据库（China Stock Market & Accounting Research Database，CSMAR）国泰安数据库获得117家上市公司2009—2020年间的两类数据，一类是董监高人物特征数据，另一类是包括证券投资、其他上市公司股权投资和关联交易在内的投资数据，原始数据共56 762条。同时，通过企查查网站与企业官方网站获取新闻数据，对企业战略合作新闻中披露数据进行收集，避免遗漏重要的关联关系。使用Gephi开源软件进行数据可视化处理与统计指标计算[36]，具体数据处理方法如下。

（1）管理者关系网络：企业之间具有共同任职的高层管理成员而建立起直接和间接的联结关系。CSMAR国泰安数据库中每一位管理者有唯一的个人ID（例如30173692），不存在同名重复问题。首先对2009—2020年间117家上市公司的董事、监事和高管3类管理者人物特征数据进行手动整理，将每个上市企业11年间唯一的管理者姓名输入到Excel表格，识别管理者共现关系，将存在共同管理者的企业和企业（source-target）名称输入Excel表格，构建“公司/公司”邻接矩阵表格，将该邻接表格导入Gephi软件，绘制管理者关系无向加权网络图，无向连接表示两个公司间存在着管理者共现关系。

（2）投资关系网络：两个企业具有投资关系而建立起直接和间接的联结关系。证券投资是上市公司以证券投资的方式进行对外投资;其他上市公司股权投资是上市公司以持有其他上市公司股权的方式进行对外投资;关联交易中也包含企业的部分资产交易信息和数据（共11类关联关系、20类关联交易事项分类）;战略合作新闻中披露有具体的战略投资、项目投资、共同投资以及尚未披露但已证实的投资信息。对2009—2020年间每个上市企业的4类数据进行手动整理，一一识别投资关系，将存在投资关系的企业和企业名称输入Excel表格，并根据投资关系的次数依次累加获得边权重，將该“公司/公司”邻接表格导入Gephi软件，绘制投资关系的有向加权网络图，有向连接表示投资的方向，例如，旅游企业投资文化企业。

（3）整体关系网络：两个企业具有共同管理者或投资关系而建立起直接和间接的联结关系。根据2009—2020年间管理者和投资关系数据，将存在共同管理者或投资关系的企业和企业名称均输入Excel表格，人工整理出关系叠加后的“公司/公司”邻接表格，该邻接表格同样存在边权重，导入Gephi软件，绘制整体关联关系的混合加权网络图。

2.3 研究方法

本文主要依据社会网络分析方法[37]，节点表示企业，节点之间的连边表示存在共同管理者关系或投资关系，从网络密度、网络中心性、子群发现3个角度对关系网络进行数据指标分析，依据Gephi软件自动计算指标数据。

（1）网络密度（network density）：是指企业之间关联关系的紧密程度，图的密度值是对个体节点间联系程度的度量。一定规模下企业节点之间的连线越多，网络密度就越大;整体网络密度越大，对网络中个体的影响也越大。

（2）中心性（centrality）：度中心性，也称连接中心性，测量网络中单个企业节点的连通性，如果一个企业节点与其他许多点直接相连，则该点具有较高的连接中心性，连接中心性越高，表明该企业位居核心地位，凝聚力也越强;接近中心性测量企业节点与其他企业的邻近程度，一个节点的接近中心性越高，该点距离任何其他点的距离也越近，相对应的企业与网络中其他企业之间产生关系或进行合作的约束限制性越小、潜在可能性越大;中介中心性测量一个企业节点作为“中间人”“媒介者”的能力，即占据在其他两个企业快捷连接上重要位置的企业，跨行业网络中企业的中介中心性越高，其打破产业边界的潜在可能性就越大。

（3）模块化（modularity）：模块化是衡量网络中社区结构的一种方法，旨在将网络分解为模块化社区，根据一个群组内部比群组外部具有更高密度的联结的原则，将网络分成不同群组或子群，以便发现网络的社群结构，进而聚焦子群内部成员间的关系特点。Gephi软件使用Louvain社区发现算法[38]，是一种效率和可靠性极高的算法。通过模块化，能够发现文体旅企业关联网络中的“小型”社区。

3 文体旅企业融合的关系网络结构特征

3.1 管理者关系网络对比分析

首先，利用Gephi数据可视化功能，绘制117个企业的管理者共现关系网络图（图1）。为了呈现完整的上市企业关系网络特征，图中保留了单个节点的情况。从行业内来看（图1a），管理者关联网络密度为0.034，有58个有连接关系的节点57条边，由22个旅游上市企业、36个文化上市企业构成，文化企业构成的管理者关系网络格局和联结程度大于旅游企业。

图1中节点的大小代表企业的度中心性的大小，设置度中心性指标阈值为3，得到排名靠前的企业（表2）。从关系网络可视化图中可以看出，高中心性的节点中，文化企业数量明显多于旅游企业，文化企业的中心性指标排名更高，同行业内连接中心性大于3的企业中有9个为文化企业，表明文化行业内企业管理者的关联关系强于旅游行业。其中，连接中心性最高的企业是华数传媒，与8个文化企业存在共同管理者，其中介中心性远高于其他企业，具有十分重要的核心地位和“桥梁”作用。

从跨行业来看，跨行业间管理者共现得到35个节点、26条边，由14个旅游企业、15个文化企业和6个体育企业构成（图1b）。网络密度为0.044，从数值比较来看，跨行业的管理者共现网络密度略高于同行业，但网络密度仍不足理论上最大值的5%，说明文体旅跨行业管理者共现关系并不多。一般而言，跨行业流动的人才移动方向和数量，能够侧面反映出行业的发展趋势，但透过管理者共现信息中隐含的行业发展来看，文体旅行业间高端人力资源的跨行业流动和转换现象较为少见，人才流动活跃度并不高。设置度中心性指标阈值为2，网络分析结果表明（表2），文化企业中电广传媒的度中心性、中介中心性指标均为最高，与华侨城、中国中免两大旅游龙头企业以及张家界、华天酒店存在共同管理者关联关系，是拥有最多跨行业关系的核心企业。对比中心性指标可以发现，具有高中心性的旅游企业数量多于文化企业，且旅游企业的接近中心性更高，表明在一定程度上，旅游企業突破行业界限的跨行业人才流动性高于文化和体育企业。

从“子群”分析来看，同行业和跨行业管理者关系网络模块化度指标分别为0.800和0.826，都形成了包含9个子群的十分清晰的群组结构。同行业关系网络中3个节点以上的子群有6个，规模最大的子群以华数传媒为子群中心企业，模块化值为11.11%，文化企业位居网络核心主体地位。跨行业间关系网络中3个连接点以上的子群同样有6个，依次排序分别以电广传媒（9.4%）、三特索道（3.42%）、长城影视/金陵体育（3.42%）、岭南控股（3.42%）、国旅联合/中文传媒（2.56%）、凤凰传媒（2.56%）为中心。网络分析结果表明，第1子群网络内的管理者具有更加多样化的人才背景技能，子群中心电广传媒作为文化企业，近年来持续布局文旅主业方向，这可能与其董监高团队中有多位同时具有旅游行业教育背景、政治背景的高级人才密切相关。

3.2 投资关系网络对比分析

从行业内投资关系来看，文体旅同行业内的投资关系网络密度值偏低为0.031，网络共有59个节点105条边，由24个旅游上市企业、35个文化上市企业构成，体育类上市企业之间并不存在投资关联关系（图2a）。从各类中心性指标来看，设置度中心性指标阈值为5，得到排名靠前的企业（表3）。从关系网络可视化图中也可以看出，与管理者关联网络相反，投资关系网络的高中心性节点中，旅游企业数量远多于文化企业，表明旅游行业内企业投资关系的联结程度更高，具有更高的中心性指标排名。其中，华侨城集团与横店影视分别具有最高的度中心性、中介中心性，与本行业内的多个企业存在投资合作关系，发挥着十分重要的凝聚作用和“桥梁”作用。

从图2b来看，跨行业投资构成的关系网络形成了更加分散的“小世界”网络格局，网络共有33个节点、41条边，由14个旅游企业、15个文化企业和4个体育企业构成（图2b），网络密度值较低，为0.039。企业购买股票、证券等直接投资以及战略合作等间接投资能够侧面反映企业的业务发展与战略转型，透过跨行业投资关系网络能够看出，文体旅上市企业间的跨界投资关联关系十分稀疏，表明上市企业层面3个行业跨界投资关联效应并不强。设置度中心性指标阈值为3，得到排名靠前的企业（表3）。从关系网络可视化图中也可以看出，具有高中心性的旅游企业数量远多于文体企业，且与文化和体育两类企业均存在投资关系，表明旅游企业不仅具有较高的跨行业人才流动性，更具有高于文体企业的跨界投资主动性和积极性。对比不同行业的中心性指标可以发现，黄山旅游、宋城演艺和华侨城A的连接中心性、中介中心性居于首位，其中，黄山旅游集团与文体企业同时存在双向投资关系，是拥有最多跨行业投资关系的核心企业，且中介中心性指标最高，说明该企业作为“中间人”，促成其他企业突破产业融合边界的潜在影响力较大。

对投资关系网络进行“子群”分析，同行业和跨行业管理者关系网络模块化度指标分别为0.758和0.826，子群结构十分清晰。从图2a可以看出，文体旅行业内包含6个超过3个节点的连接子群，以华侨城A、横店影视、时代出版、中国中免为核心，构成了同行业内投资关系网中最大的4个子群结构，从投资关系类别来看，华侨城集团与其他旅游企业间存在战略合作关系以及子公司间的关联交易关系，横店影视主要以证券股权投资方式进行直接投资，其余两个子群均通过战略合作伙伴关系凝聚而成。从图2b可以看出，跨行业投资关系网络中包含5个超过3个节点的连接子群，按模块化程度依次为黄山旅游（6.84%）、宋城演艺（5.98%）、华侨城A（3.42%）、万科A（2.56%）、凯撒旅业（2.56%）为中心的子群。其中，以黄山旅游为核心的第1子群内具有更多元化的跨界投资关系，如文旅投资关系（黄山旅游/祥源文化）、文体投资关系（黄山旅游/中体产业、黄山旅游/力盛赛车），以宋城演艺为核心的第2子群包含了十分典型的“旅游演艺”文旅投资发展模式。

3.3 文体旅上市企业关系网络与子群结构特征分析

不同企业采取跨界合作的方式有所不同，产业融合既包括创新企业家关键因素，也有创新资金关键因素[39]，对管理者和投资关系网络分开研究能够充分揭示各自社会关系网络的现状，但是无论是人际关联或是投资关联，处于这些社会关系网络中的企业都有更大的创新合作潜力[40]，管理者关系与投资关系一起构成了一张更大的社会关系网络，将二者结合起来进行整体分析，能够全面认识文体旅上市公司之间的互动和联系。

基于此，本文以管理者、投资双重关联构建混合权重的文体旅企业关联关系网络，节点越大，表明该企业的连接中心性越高，线条越粗， 表示两个企业间的关联关系权重越大（图3）。对总体网络的网络密度进行测算，发现共有节点117个、边220条，网络密度为0.022。综合考虑管理者共现的社交关系以及基于对外投资、共同投资等产生的投资合作关系，发现从2009年至今，文体旅上市企业间并未形成广泛、紧密的行业关联关系。117家文体旅上市企业中，处于网络核心位置形成紧密跨产业合作關系的文体旅企业主要包括华侨城A、曲江文旅、黄山旅游、豫园股份、宋城演艺、电广传媒、华谊兄弟、中体产业等。

利用网络模块度算法得到总体关系网络中“子群”的分布情况，整体网络被划分为10个子群，网络模块度为0.581，表明群组结构基本清晰。按模块化程度排序，依次得到1横店影视（15.38%）、2华侨城A（10.26%）、3华数传媒（9.4%）、4黄山旅游（9.4%）、5凯撒旅业（9.4%）、6时代出版（9.4%）、7宋城演艺（6.84%）、8华谊兄弟（6.84%）、9电广传媒（5.98%）、10凤凰传媒（5.13%）为中心的子群。其中，第2、第4、第7和第8子群网络中具有文体旅跨产业融合的显著代表性。

一是龙头带动模式。第2子群中，以文旅地产龙头华侨城A为代表，与其他企业构成密切的关联网络，根据Gephi计算的整体关联关系网络数据显示，华侨城A连接中心性高达26，连出度高达15，中介中心性高达2551.46。分析网络特征发现，对外投资方面，华侨城重点挖掘地区资源禀赋优势，通过和当地大型文旅企业联合开发或股权转让等方式实现文旅资源优化配置，如控股上市公司“云南旅游”开发云南特色文旅小镇，与招商蛇口联合开发深圳会展湾，与奥飞娱乐联手打造中国首个超级飞侠实景主题区，带动关联企业创新发展。此外，华侨城还与中国中免、云南旅游、电广传媒等企业同时具有管理者共现关系，具有学术、政治方面的跨行业人才关系背景。

二是品牌驱动模式。第7子群中，核心节点宋城演艺系国内旅游演艺的绝对龙头。依托其绝对的演艺品牌优势，宋城演艺逐渐从轻重资产并存转向IP驱动轻资产运营模式，不断进行资产输出、品牌输出和表演项目输出，打破文化演艺与旅游的产业界限，推动旅游和演艺有效地进行实地融合。从社群网络关系特征来看，宋城演艺与曲江文旅、桂林旅游、张家界等具有当地资源优势的旅游企业达成十分紧密的投资关联关系，如与桂林旅游共同投资组建下属公司，投资建设“漓江千古情”项目，并进行复制扩张。

三是跨界整合模式。以第4子群（祥源文化/黄山旅游/力盛赛车/中体产业/中国中免）和第8子群（豫园股份/华谊兄弟/万科A/中视传媒）为代表，企业间达成了多样化的投资关联关系，包括资源跨界整合、业务跨界共促和平台跨界共享。其中，黄山旅游与力盛赛车达成战略合作关系，将体育竞赛表演和旅游观赏结合推出体旅融合产品;中国中免（原中国国旅）与中体产业共同投资组建专业体育旅游公司“中旅体育旅行社有限公司”，采用“旅行社+体育赛事”的布局模式;传统酒店企业豫园股份对华谊兄弟进行持股投资，将旗下文化产业和场景开发业务与华谊兄弟的实景娱乐板块展开战略协同。

4 研究结论与讨论

本研究使用Gephi定量统计工具，来评估文体旅上市企业间的关联关系网络属性。首先建立文体旅上市企业管理者共现关系网络、投资关系网络与整体关联关系网络，了解关联关系网络的数量特征（定量阶段），然后再深入研究企业关联关系的网络特征属性（定性阶段）。

从管理者关系网络来看，同行业与跨行业的网络密度均非常低，跨行业融合进程中的高层次人力资源的跨界流动和转换现象较为少见。从中心性指标来看，同行业关系网络中，文化企业管理者的关联关系强于旅游行业;跨行业关系网络中，旅游企业管理者跨界流动性高于文化和体育企业。子群发现结果表明，文化企业均占据第1子群网络中的核心位置。

从投资关系网络来看，文体旅行业内与行业间均未通过投资形成紧密的关系网络，跨界创新投资关联性不强。从中心性指标来看，旅游企业不仅具有较高的行业内投资关联程度，更具有高于文体企业的跨界投资主动性和积极性。子群发现结果表明，行业内投资关系网络呈现“小世界-多中心”结构，行业间投资关系网络中，旅游企业位居第1子群中心位置，具有更多元化的跨界投资关系。

从整体关联关系网络与典型子群分析来看，根据联系特征，文体旅企业跨行业合作可以总结为3种模式：（1）龙头带动模式，以华侨城为代表的大型国有企业集团发挥重要引领作用，多方面带动关联企业创新发展;（2）品牌驱动模式，以宋城演艺为代表的演艺龙头企业，与旅游企业达成紧密投资关系，使旅游演艺成为文旅融合的典范代表;（3）跨界整合模式，以黄山旅游、中国中免、中体产业为代表的传统旅游企业，突破传统产业链条，在产品、业务、市场等各个层面，与关联企业间形成了多样化的创新合作关系。

本文从联结强度理论出发进行企业关联关系网络分析，对文体旅企业跨产业合作进行评估，提供了新的理论切入点和分析框架（图4），对文体旅产业融合研究做出了理论补充和范式拓展。在比较研究中发现，同行业内与跨行业间关系网络存在较大的特征差异，究其原因，依照证监会上市公司行业分类指引，本文所选取的文化上市企业研究对象多分布于新闻出版、广播影视以及文化艺术行业，部分企业为地方国有或国有控股的大型文化企业集团，自身创新活力不足，存在跨区域、跨产业合作发展的局限性，相较之下，旅游业的异地性特征决定了跨区域合作、跨产业融合是旅游企业发展常态。未来如何进一步释放这些大型文化集团的创新活力，实现与旅游企业、体育企业之间更有效的资源配置整合，从而实现产品融合、市场融合，这些问题的深入探索具有重要意义。本文进一步对文体旅上市企业跨产业发展形成的整体关系网络进行综合分析，发现不同“子群”具有跨产业融合发展的典型代表性，例如，传统景区转型过程中可以探索“景区+影视IP”“景区+演艺”“景区+赛事”等多种类型的合作模式，不同的融合路径对其他企业转型发展重要借鉴意义。

此外，已有研究虽然注意到“社交网络”，但多聚焦管理应用实践，从绩效和行为影响视角出发，研究企业的行为路径[41]、创新扩散和创新绩效[42]等，未充分重视企业家所嵌入的人际社会关系网络结构，也未从跨产业的角度去关注资本流动新动向，缺乏对网络关系强度、网络子群凝聚以及关键行动者的微观尺度分析。社会关系网络分析是一个具有广泛适应性的研究方法[43]，不同网络的节点关系模式不同，表现都会有很大差异，基于这一方法来研究文体旅产业融合，未来可进一步深入个案研究，如基于单一案例分析的企业社会关系网络变化和发展战略调整，基于不同管理者关系构建的社会关系网络对企业融合创新绩效影响差异等，以形成促进文体旅产业融合发展的深入结论。

实践启示如下：

第一，从领导者对自我网络、组织网络和组织间网络中的关系模式认知开始，就形成并维持了社会联系，管理者应进一步对自我社会关系网络进行认知、构建和维护，加强在管理者网络中的嵌入深度[44]。尤其是旅游上市企业应主动加强跨产业的人员关系建立，主动创造融合机会，发挥连锁董事引资作用和引智作用，用好“政、产、学、研”之间多向流动的杰出人才，以便加速获取关键的外部创新思想与可利用资源。

第二，处于网络中心、构成强关系网络的企业，应进一步带动关联企业发展，瞄准关联产业内正进行创新探索的新兴企业，创造更多、更广泛的“相互赋值”，从而激发跨界创新活力。处于网络边缘、弱关系网络的企业，应注重最大程度地增加和牢固自身的跨行业网络关系数量，利用好关联企业的间接“桥梁”关系，以便获取更多的创新知识、资源、渠道和绩效[45]，这对传统企业获得更多合作机遇将更有优势可言。

第三，灵活协调企业的创新发展项目，主动聚焦其他特色产业与新兴产业，有效带动处于社会关系网络中孤立节点的传统文化出版业、体育健身休闲业等，进一步开发“文学+旅游”“体育休闲+旅游”这些有潜力的市场[46]。此外，文体旅行业中涌现了一批科技属性明显的技术科创类企业，文体旅企业应加快探索科技引领下的产业价值链渗透融合，推出“文体旅+科技”的新产品、新业态。

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Culture， Sport and Tourism Connected： Network Characteristics of

Chinese Listed Companies within and across Industries

LIANG Ru， WANG Yuan， FENG Xuegang， XU Xin

（East China Normal University， Shanghai 200026， China）

Abstract： In 2018， the Ministry of Culture and Tourism of the Peoples Republic of China was formally established. In that context， integrating the culture， sport， and tourism industries has become a key area in the countrys tourism academia. Facing rapidly changing developments and market environments， culture， sport and tourism enterprises have begun to pursue open， innovative cooperation. However， in the process of market integration， problems have emerged， such as unclear modes of integration， uncertain characteristics， and imprecise laws; thus， it has become difficult to quantitatively evaluate the effectiveness of integrating culture， sport and tourism industries. Most research has took the form of qualitative studies.

This paper investigates the structure of the related company network by means of social network analysis toward identifying differences within and across industries with respect to culture， sport， and tourism. We obtained the characterization data for management and investment of 117 listed companies in the culture， sport and tourism industries in China. We did so using the CSMAR database for 2009-2020， and we obtained 56762 pieces of raw data. Further， we obtained news data through an enterprise search Web site and the official Web sites of enterprises.

Data indicators were analyzed from three perspectives： network density， centrality， and modularity class; the indicator data were calculated automatically using Gephi software. Within industries the connectivity degree of the managerial network of culture companies to be greater than that of tourism companies. This result indicates that the relationship among managers in the culture industry exceeded that in the tourism industry; with the latter， the company with the highest connectivity centrality was Wasu Media Holding. Conversely， tourism companies had a larger network of investment relationships and more connections than culture company： Shenzhen Overseas Chinese Town （OCT） had the highest connectivity centrality， intermediation centrality， and weight. We did not observe many co-occurring relationships across industries. The densities of the managers relationship network and investment relationship network were less than 5% of the theoretical maximum. However， tourism companies had greater mobility across industries and human resources breaking industry boundaries than did the culture and sports companies; tourism companies also had higher cross-border investment initiatives and motivation. Our analysis of the overall relationship network and typical subgroups showed that the overall network was divided into 10 subgroups; the network modularity was 0.581. This finding indicates a basically clear cluster structure： some network subgroups showed a marked degree across different industry association. One example here is the large state-owned group， represented by OCT， which drives the innovation and development of affiliated enterprises. Other examples are the leading performing arts enterprises typified by Songcheng Performance Development. That company has established a close investment relationship with tourism companies， whereby assimilating tourism and the performing arts has become a model for integrating the culture and tourism industries. A further example is the cross-border integration development model developed by such traditional companies as Huangshan Tourism Group， China International Travel Service， and China Sports Industry Group.

This study evaluates business cooperation across industries among culture， sport and tourism companies， and it provides a new theoretical and analytic framework for integrating culture and tourism. Further， this paper provides insights and suggestions for the innovative development of Chinas culture， sport and tourism companies.

Keywords： culture， sport and tourism; listed companies; across industry; social network analysis

[責任编辑：吴巧红;责任校对：宋志伟]