中国入境旅游空间网络结构特征及影响因素研究

唐小惠, 李智慧

(湖南师范大学旅游学院,湖南 长沙 410081)

入境旅游是一个国家(地区)旅游业的三大组成部分之一，是衡量一个国家(地区)的旅游业在国际旅游市场上占有的市场份额和市场竞争力的重要标尺，是评判一个国家(地区)是否从旅游大国升级为旅游强国的关键指标。旅游业高质量发展是经济高质量发展的重要组成部分，入境旅游高质量发展则是旅游业高质量发展的重要组成部分。中国入境旅游市场广阔，入境旅游经济前景可观。2018年，中国入境游客总人次高达14 119.83万人次，入境旅游收入达1 271.03亿美元[1]。可见，研究中国入境旅游空间网络的结构特征及其影响因素对中国入境旅游发展质量提升具有重要意义。

一、文献综述

1.旅游空间网络结构的相关研究。学界关于入境旅游空间网络结构的研究始于旅游空间网络结构研究。在旅游空间网络结构研究中，以旅游目的地的空间网络结构研究为主，研究视角涉及全球、国家、省域、市域等，研究方法以社会网络分析方法为主。如Guo等指出旅游空间网络结构中的旅游流存在6种波动模式，且均具有显著的季节性差异[2]；姚晓玲等采用社会网络分析法对世界主要旅游客源国的旅游空间网络结构特征进行研究，发现全球的旅游经济联系度正在逐步增强[3]；王俊等基于中国区域旅游经济空间网络结构特征，指出经济发达地区在旅游空间网络中的中心度更强[4-5]；徐菁等采用社会网络分析法对中国各省份的旅游空间网络结构特征进行研究，发现各省份之间的旅游经济联系紧密程度日益加强[6]；周慧玲等采用社会网络分析法探讨了高速交通时代中国省际旅游者流的空间网络结构特征，指出中国省际旅游者流的空间网络结构稳定,旅游流大量汇聚于东南地区[7]；虞虎等采用社会网络分析法研究了中国农村居民省际旅游流的网络空间结构特征及演化趋势，发现中国农村居民旅游流已形成了珠三角地区、长三角地区、京津地区和川渝地区等四大旅游流集散地带[8]；张凯等以环太湖地区为例对跨界旅游区的旅游经济网络特征进行分析，发现环太湖地区的旅游经济整体网络复杂，其旅游经济整体网络的边界屏蔽效应显著[9]；吴志才等对粤港澳大湾区11个城市的旅游空间网络结构特征进行研究，发现粤港澳大湾区旅游经济联系强度和总量快速增长且存在明显的核心—边缘结构[10]。

2.入境旅游的相关研究。学界关于入境旅游的研究内容广泛，包括入境旅游时空格局演变特征、目的地市场竞争力及其影响因素、入境旅游流量的规模差异等；研究方法多元，包括采用泰尔指数和变异系数分析入境旅游的时空格局演变，采用地理加权回归模型和空间计量模型分析入境旅游的影响因素等；研究尺度多样，国外学者侧重于对全球各个国家的入境旅游市场进行分析，国内学者则侧重于对中国总体的入境旅游市场规模和各省份的入境旅游市场差异展开研究。如薛晨浩等采用地理加权回归模型研究西部地区入境旅游市场的时空格局演变及其影响因素，发现西部地区入境旅游市场两极分化趋势显著，旅游资源丰度是西部地区入境旅游市场的主要影响因素[11]；王永明等采用重心模型等地理学研究方法对亚洲各国的入境旅游市场的空间格局进行研究，发现亚洲地区入境旅游重心正在向东南方向转移[12]；孙国霞采用波士顿矩阵对吉林省的入境旅游市场进行研究，指出韩国是目前吉林的主导客源市场[13]；Balli等采用传统的旅游引力模型研究土耳其入境旅游流量增长的影响因素，发现影视剧中的优质文化输出是游客到访土耳其的重要原因[14]；Yang等采用探索性时空分析方法对中国城市入境旅游流量进行空间分析，发现中国城市的入境旅游流量具有显著的空间自相关性和空间依赖特征[15]。

综上所述，学界关于旅游空间网络结构和入境旅游的相关研究成果较为丰富，社会网络分析方法已广泛运用于旅游研究的诸多领域中，为本研究奠定了坚实的理论基础，但社会网络分析方法在入境旅游研究领域中较少运用。鉴于此，本研究采用旅游空间网络结构研究中已被广泛认可的修正引力模型和社会网络分析方法，分析中国除港澳台地区之外的31个省(自治区、直辖市)的入境旅游空间网络结构特征及其影响因素，以期为中国入境旅游高质量发展提供一定的借鉴。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1.修正引力模型。采用修正的万有引力模型来确定各省份之间的入境旅游空间网络关系，具体表达式为：

(1)

(2)

其中,Kij表示i省份和j省份之间的引力系数;Ri和Rj分别表示i省份和j省份的旅游景区数量;Yij表示i省份和j省份之间的入境旅游关联关系;Pi和Pj分别表示i省份和j省份的入境旅游人次;Gi和Gj分别表示i省份和j省份的入境旅游收入;Dij表示i省份和j省份的空间距离，以两省省会城市之间的距离表征;gi和gj分别表示i省份和j省份的人均国民生产总值。根据公式(1)计算得到中国入境旅游空间网络结构属性数据矩阵，以矩阵的各行平均值为衡量基准。同一行中若引力值高于该衡量基准赋值为1，表示该行所代表省份的入境旅游经济与该列所代表省份的入境旅游经济具有空间关联关系；若引力值低于该衡量基准则赋值为0，表示该行所代表省份的入境旅游经济与该列所代表省份的入境旅游经济不具有空间关联关系。鉴于此，将中国入境旅游空间网络结构属性数据矩阵转换为关系数据矩阵。

2.社会网络分析。采用社会网络分析来探究中国入境旅游空间网络结构的特征，具体从整体空间网络结构特征和个体空间网络结构特征两个方面展开分析。

(1)整体空间网络结构特征分析。整体空间网络结构特征分析指标选取网络密度进行表征。网络密度指实际拥有的关系数量与整个网络最大可能的关系数量之比，反映网络疏密程度。具体表达式为：

(3)

其中,E表示中国入境旅游空间网络结构的网络密度,L表示实际拥有的关系数,N表示省份数量。

(2)个体空间网络结构特征分析。个体空间网络结构特征分析指标包括点度中心度、接近中心度和中介中心度。其中，点度中心度表征各省份在中国入境旅游空间网络结构中的位置，点度中心度越高，则该省份在中国入境旅游空间网络结构中处于越中心的位置；接近中心度表征各省份在中国入境旅游空间网络结构中不受其他省份控制的程度，接近中心度越高，则该省份在中国入境旅游空间网络结构中受其他省份的约束越少；中介中心度表征各省份在中国入境旅游空间网络结构中对资源控制的程度，中介中心度越高，则该省份对资源的控制能力越强。具体表达式为：

(4)

(5)

(6)

其中,Di、Ci、Bi分别表示i省份入境旅游空间网络结构的点度中心度、接近中心度、中介中心度;n表示与i省份直接关联的省份数量;M表示与i省份最大可能相关联的省份数量;dij表示i省份和j省份之间的捷径距离;bjk(i)表示i省份控制j省份和k省份入境旅游空间网络关联的能力(i≠j≠k，且j

(3)QAP回归分析。QAP回归分析是对关系矩阵进行回归分析的研究方法，以中国入境旅游空间网络结构为被解释变量，以经济发展水平差异矩阵、地理空间邻接关系矩阵、旅游资源禀赋差异矩阵、入境旅游流量差异矩阵、交通可达性差异矩阵和对外开放程度差异矩阵为解释变量，运用QAP回归分析对中国入境旅游空间网络结构进行影响因素分析。

(二)数据来源

本研究选取2000—2017年中国除港澳台地区之外的31个省(自治区、直辖市)的面板数据。其中，入境旅游人次、入境旅游收入、旅游景区数量等旅游数据来自于《中国旅游统计年鉴》及各省份的国民经济与社会发展统计公报；人均国民生产总值、铁路和公路的运营里程、实际使用外商投资额等宏观经济数据来自于各省份的统计年鉴及国民经济与社会发展统计公报；省会城市距离由谷歌地球软件计算得到。

三、实证分析

(一)整体空间网络结构特征分析

根据修正引力模型构建中国省际入境旅游空间网络关系矩阵，分析2000—2017年中国入境旅游空间网络结构特征。从长期来看，2000—2017年，中国入境旅游网络密度稳步上升，网络集聚程度逐渐增强，各省份的入境旅游经济存在广泛联系，不存在孤立的省份。其中，2000年，中国入境旅游网络密度仅为0.109 7，网络结构松散，辽宁、青海、甘肃、新疆等省份与其他省份联系较少，处于整体空间网络结构的边缘位置；2012年，中国入境旅游网络密度上升至0.193 0，达到研究期内的峰值，辽宁、青海、甘肃、新疆等边缘位置的省份逐渐与其他省份建立起入境旅游经济关联，入境旅游网络密度显著增强；2017年，中国入境旅游网络密度为0.188 2，相较于研究基期上升了7.85个百分点，上升态势明显，入境旅游网络集聚程度显著增强。

(二)个体空间网络结构特征分析

为深入剖析各省份的入境旅游个体空间网络结构特征在中国入境旅游发展中的作用和特征，选取2000年、2008年和2017年的点度中心度、接近中心度和中介中心度的测算结果进行反距离权重插值分析。

1.点度中心度。2000年、2008年和2017年，中国31个省份的点度中心度的均值分别为18.71、19.14和29.68。点度中心度的整体水平逐步上升，表明各省份的入境旅游经济发展逐渐趋于平衡，入境旅游空间网络结构愈加密切，入境旅游空间网络结构向多核心方向演化。其中，天津的点度中心度始终处于最高值的位置，在中国入境旅游空间网络结构中具有绝对优势，处于主导地位；北京、上海和河南的点度中心度分别在2000年、2008年和2017年仅次于天津，在中国入境旅游空间网络结构中具有较大优势；山东、内蒙古、云南和海南的点度中心度多次处于最低值的位置，在中国入境旅游空间网络结构中处于弱势从属地位。

2.接近中心度。2000年、2008年和2017年，中国31个省份的接近中心度的均值分别为45.05、42.03和41.12。接近中心度的整体水平逐步下降，表明各省份入境旅游的经济距离逐渐缩短，入境旅游空间网络结构愈加密切，各省份所受的约束也相对减少了。其中，天津的接近中心度始终处于最高值的位置，在中国入境旅游空间网络结构中的行动自由度最高，为中心行动者；北京、上海和河南的接近中心度分别在 2000年、2008年和2017年仅次于天津，在中国入境旅游空间网络结构中的行动自由度仅次于天津，在中国入境旅游空间网络结构中的行动自由度较高；山东、内蒙古、云南和海南的接近中心度多次处于最低值的位置，在中国入境旅游空间网络结构中受其他省份的控制程度较高，其入境旅游经济的发展往往受限于其他省份。

3.中介中心度。2000年、2008年和2017年，中国31个省份的中介中心度的均值分别为40.80、29.81和23.04。中介中心度的整体水平大幅度下降，表明各省份入境旅游经济均衡发展态势显著，各省份入境旅游空间网络联系逐渐拓展，尤其是处于边缘位置的省份之间逐渐建立起入境旅游空间网络联系。其中，天津、北京、河南和上海的中介中心度始终大于1，在中国入境旅游空间网络结构中居于其他省份最短连接途径上的频次较高，对资源的控制能力较强；绝大多数省份的中介中心度长期低于1，在中国入境旅游空间网络结构中极少处于其他省份最短连接途径上，对资源的控制能力较弱。

综合上述测算结果可知，中国入境旅游马太效应显著，各省份入境旅游经济发展的不平衡性显著。其中，北京、天津等兼具优质旅游资源禀赋和较高对外开放程度的省份，在入境旅游经济发展中占据优势地位，在中国入境旅游空间网络结构中处于核心地位，与绝大多数省份建立了入境旅游经济联系，且对其他省份入境旅游经济发展影响较大；而西部地区的甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古等省份具备优质旅游资源禀赋，但经济发展水平和旅游接待能力远远落后于东部地区的旅游发达省份，且地理位置上深居内陆，对外开放程度较低，在中国入境旅游空间网络结构中处于边缘从属地位，在入境旅游经济发展中受支配程度较高。

(三)“核心—边缘”结构分析

本研究进一步选取2000年、2008年和2017年中国入境旅游空间网络结构进行“核心—边缘”结构分析。其中，2000年，共有6个省份属于核心区，分别为北京、天津、河北、内蒙古、上海、广东；2008年，辽宁、河南、江苏和浙江由边缘区上升为核心区；2017年，山西、江西、福建、安徽和重庆由边缘区上升为核心区，而河南再次回落为边缘区。总体来看，中国入境旅游空间网络结构的“核心—边缘”结构逐渐形成，大致可以分为北部和南部两个核心区，北部核心区以京津冀为核心向南延伸至山西、河南，南部核心区以广东和上海为核心，逐渐向内扩散。

(四)中国入境旅游空间网络结构的影响因素分析

1.影响因素选取。本研究借鉴王俊和刘法建等的研究成果[5,16]，选取经济发展水平差异、地理空间邻接关系、旅游资源禀赋差异、入境旅游流量差异、交通可达性差异和对外开放程度差异为入境旅游空间网络结构驱动因素。具体以各省份的人均国民生产总值差异表征经济发展水平差异，以地理空间是否相邻(1表示相邻，0表示不相邻)表征地理空间邻接关系，以旅游景区数量差异表征旅游资源禀赋差异，以入境旅游接待人次差异表征入境旅游流量差异，以路网密度差异表征交通可达性差异，以实际使用外资总额差异表征对外开放程度差异。

2. QAP回归分析结果。以上述6组变量形成的关系矩阵为解释变量，以入境旅游经济关系矩阵为被解释变量，对中国入境旅游空间网络结构进行QAP回归分析，选取5 000次随机置换次数(表1)。

(1)经济发展水平差异。2000年、2008年和2017年，经济发展水平差异对中国入境旅游空间网络结构的影响分别在1%、5%和10%的水平上显著，回归系数分别为0.317、0.130和0.090，表明经济发展水平差异对入境旅游空间网络结构存在显著的正向影响，经济发展水平差异越大，入境旅游空间网络结构的关联性越强，但经济发展水平差异对入境旅游空间网络结构的影响程度逐渐减弱，由主要影响因素转变为次要影响因素。这主要是缘于经济发展是区域旅游经济的基础，经济发展水平越高，与外界产生入境旅游经济联系的可能性就越大，但随着入境旅游发展水平的提升，入境旅游受限于地区经济发展水平的程度降低，经济发展水平差异对入境旅游空间网络结构的影响程度也逐渐减弱。

(2)地理空间邻接关系。2000年、2008年和2017年，地理空间邻接关系对中国入境旅游空间网络结构的影响均在1%的水平上显著，回归系数分别为0.192、0.180和0.191，表明地理空间邻接关系对入境旅游空间网络结构存在显著的正向影响，地理空间上越邻近，入境旅游空间网络结构的关联性越强，且影响程度基本不变。这主要是缘于区域旅游经济的距离呈现衰减性特征，而各省份之间的空间邻接关系是恒定的，各省份的空间邻接关系始终对入境旅游空间网络结构产生显著影响，且其影响程度变化较小。

(3)旅游资源禀赋差异。2000年和2008年，旅游资源禀赋差异对中国入境旅游空间网络结构的影响分别在1%和10%的水平上显著，回归系数分别为0.108和0.075，但2017年则影响不显著，表明旅游资源禀赋差异在旅游发展初期对入境旅游空间网络结构存在显著的正向影响，但随着旅游资源开发程度的逐步深入，旅游资源禀赋差异对入境旅游空间网络结构的影响程度逐渐减弱，甚至不产生影响。这主要是缘于随着旅游发展水平的提升，旅游资源禀赋处于劣势地位的省份由于在经济发展水平、客源地距离、交通便利程度、游客接待能力等方面不断发展和优化，使得旅游资源禀赋这一自然因素对入境旅游空间网络结构的约束逐渐减弱，导致旅游资源禀赋差异对入境旅游空间网络结构的影响程度逐渐减弱。

(4)入境旅游流量差异。2000年和2017年，入境旅游流量差异对中国入境旅游空间网络结构的影响均在5%的水平上显著，回归系数分别为0.206和-0.270，但2008年则影响不显著，表明研究期内入境旅游流量差异对入境旅游空间网络结构的影响由正向转为负向，研究基期入境旅游流量差异越大，入境旅游空间网络结构的关联性越强，研究末期则转变为入境旅游流量差异越小，入境旅游空间网络结构的关联性越强。这主要是缘于研究基期中国入境旅游市场尚处于萌芽阶段，发育不健全，两极分化特征显著，入境旅游流量高的省份对周围入境旅游流量低的省份起着较强的辐射作用，入境旅游空间网络结构的极化特征显著；而随着各省份入境旅游市场的不断均衡发展，各省份入境旅游联系逐渐转变为以直接联系为主，入境旅游空间网络结构的极化特征减弱，使得入境旅游流量差异对入境旅游空间网络结构的影响逐渐由正向转为负向，并在个别年份未体现出显著影响。

(5)交通可达性差异。2000年和2017年，交通可达性差异对中国入境旅游空间网络结构的影响分别在5%和1%的水平上显著，回归系数分别为-0.075和-0.092，但2008年则影响不显著，表明交通可达性差异对入境旅游空间网络结构存在显著的负向影响，交通可达性差异越小，入境旅游空间网络结构的关联性越强。这主要是缘于中国整体的交通条件较为落后，各省份之间交通联系尚不密切，落后的交通可达性对入境旅游空间网络结构产生了显著的负向影响，而随着研究期内各省份交通基础设施的不断完善，各省份之间逐步建立了广泛的交通联系，入境旅游市场中交通发达省份对交通相对落后省份的辐射作用的强弱产生变化，导致个别年份交通可达性差异对入境旅游空间网络结构的影响不显著。

(6)对外开放程度差异。2000年和2017年，对外开放程度差异对中国入境旅游空间网络结构的影响分别在5%和1%的水平上显著，回归系数分别为-0.220和0.366，但在2008年则不显著，表明研究期内对外开放程度差异对入境旅游空间网络结构的影响由负向转为正向，研究基期对外开放程度差异越小，入境旅游空间网络结构的关联性越强，研究末期则转变为对外开放程度差异越大，入境旅游空间网络结构的关联性越强。这主要是缘于研究基期中国入境旅游市场处于发展初期，各省份的对外开放程度均较低，入境旅游的游客更倾向于游览对外开放程度较高的旅游目的地，而随着各省份对外开放程度的逐步提高，对外开放程度较高的省份(如北京、上海等)由于入境旅游市场渐趋饱和，导致诸多入境游客趋向于选择西藏、青海等对外开放程度相对较低的省份，使得对外开放程度差异对入境旅游空间网络结构的影响逐渐由负向转为正向，并在个别年份未体现出显著影响。

四、结论与对策

(一)结论

基于2000—2017年中国除港澳台地区之外的31个省(自治区、直辖市)的入境旅游数据，采用修正引力模型确定各省份之间的入境旅游空间网络关系，并进一步采用社会网络分析法分析中国入境旅游空间网络结构特征及其影响因素，得出以下结论：

1.中国入境旅游的整体空间网络结构特征显著。中国入境旅游网络密度稳步上升，网络集聚程度逐渐增强；各省份的入境旅游经济存在广泛联系，不存在孤立的省份。

2.中国入境旅游的个体空间网络结构特征显著。中国入境旅游马太效应显著，天津的点度中心度、接近中心度和中介中心度均居于全国前列，在中国入境旅游空间网络结构中处于核心地位，在入境旅游经济发展中占据绝对优势地位；内蒙古等省份的点度中心度、接近中心度和中介中心度均较低，在中国入境旅游空间网络结构中处于边缘从属地位，在入境旅游经济发展中受支配程度较高。

3.中国入境旅游空间网络结构的“核心—边缘”结构逐渐形成。中国入境旅游空间网络结构的“核心—边缘”结构大致可分为北部和南部两个核心区，北部核心区以京津冀为核心向南延伸至山西、河南，南部核心区以广东和上海为核心，逐渐向内扩散。

4.中国入境旅游空间网络结构的影响因素多元化。经济发展水平差异、地理空间邻接关系、旅游资源禀赋差异、入境旅游流量差异、交通可达性差异和对外开放程度差异等均对中国入境旅游空间网络结构产生显著影响。

(二)对策

入境旅游空间网络结构是影响中国入境旅游发展的重要因素，应进一步加强旅游交流协作以构建游客共享机制、合理评估发展条件以挖掘入境旅游潜力，以助推中国入境旅游高质量发展。

1.加强旅游交流协作，构建游客共享机制。为进一步提升各省份入境旅游空间网络结构的关联度，实现中国入境旅游高质量发展，应加强区域之间的旅游交流协作，构建长效的游客共享机制，实现互利共赢。一方面，加强旅游交流协作。各省份之间应进一步打破行政区划界线，摒弃原有的封闭式旅游发展方式，寻求更加长远的旅游发展目标，推进区域之间的旅游交流和协作，如在全域旅游示范区可以跨越省际行政界线构建共同经营的旅游业发展模式，实现利益共享。另一方面，构建游客共享机制。各省份之间通过异地旅游目的地宣传、不同类型旅游目的地合作等方式构建长效的入境游客共享机制，促使入境旅游流量饱和的省份将部分入境游客合理分流到其他入境旅游流量较小的省份，实现入境旅游发展的协作共赢。

2.合理评估发展条件，挖掘入境旅游潜力。为充分挖掘各项影响因素对中国入境旅游空间网络结构的积极影响，应正视各省份入境旅游发展的差异性，合理评估发展条件，以充分挖掘各省份的入境旅游发展潜力。一方面，合理评估入境旅游发展的影响因素。各省份应正确评估自身的旅游资源禀赋、对不同客源国入境游客的旅游吸引力、与主要客源国的经济距离和时间距离、旅游接待能力等影响入境旅游发展的因素，正视自身入境旅游发展的优势和劣势，以合理判断和准确界定自身在旅游目标市场的定位。另一方面，充分挖掘旅游目标市场的客源潜力。各省份应充分挖掘旅游目标市场的客源潜力，结合精准的市场定位逐步打造个性化的旅游目的地，如沿海省份着重打造滨海风光、内陆省份着重塑造人文情怀等，以进一步完善旅游产品供给体系；同时，采取差异化的营销方式，如针对不同的客源地市场和目标群体实施不同的营销联盟策略，建立不同的旅游目的地套餐行程，以更好地满足入境游客的差异化需求。