陕西文化旅游品牌网络关注度时空演化特征及其影响因素研究

张 阳，刘荣添，姜欢欢

（西安航空学院经济管理学院，西安 710077）

品牌是文化旅游发展的关键所在，因其具有良好的游客认知特征，从而更易于满足游客对于品质旅游的心理追求.随着文化旅游产业的持续进步与发展，文化旅游品牌的相关研究也日益受到国内众多学者的重视.张清荣从文旅融合视角出发，分析了区域文化旅游品牌的核心内涵，并探讨了区域文化旅游品牌的价值和塑造路径［1］.侯兵和张慧通过梳理大运河文化旅游品牌的体系，剖析了大运河文化品牌构成要素与结构关系，在此基础上明确了品牌发展思路和品牌体系建设策略［2］.邓良柳以提升民族文化旅游品牌的营销水平为目标，论述了社交媒体时代背景下民族文化旅游品牌营销的新方法和新路径［3］.杨永超在产业融合视角下探讨了茶文化旅游品牌类型、塑造途径及创建对策［4］.杨华阐述了原生态农耕文化旅游品牌的内涵及开发意义，有效挖掘了原生态农耕文化旅游品牌的价值，明晰了此类品牌运营中面临的问题及开发阻碍，并提出了发展原生态农耕文化旅游特色品牌的有效策略［5］.

综上所述，既往的研究者大多针对特定区域和特定类型探讨文化旅游品牌的营销、品牌体系建设和品牌价值塑造，并据此提出相应的发展策略和提升路径，但尚缺乏基于文化旅游品牌网络关注度的研究视角.陕西是全国文化旅游强省，文化旅游产业已逐步从资源优势迈入了品牌优势时代，品牌作为文化旅游品质与形象的重要体现，日益受到游客的重视.尤其是进入互联网时代，游客更加依赖网络来获取文化旅游品牌信息，网络媒体与自媒体的兴起更加促进了文化旅游品牌的传播，同时也推动了陕西各地市游客对于不同地市文化旅游品牌的关注，加强了各地市间的文化旅游的相互联系.因此，探析陕西省内各地市的文化旅游品牌网络关注度的时空演化特征以及影响其品牌网络关注度的主要因素就显得十分迫切.

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

陕西具有深厚的历史文化底蕴和丰富的文化旅游资源，陕南、陕北与关中三大区域的文化旅游特色差异显著，因而催生出一系列独具地域风格的文化旅游品牌，形成了丝绸之路、周秦汉唐、黄河文化、秦岭山水、红色圣地等特色文化品牌群.文旅融合、旅游惠民等相关政策和措施的推出也为陕西文化旅游品牌的发展注入了源源不断的生机和活力，使得陕西众多文化旅游品牌成长为介于地方性和区域性之间的标志性特色品牌.

1.2 数据来源

2014年随着《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》的推动，各省市也发布了促进文化旅游发展的相关政策，文化旅游品牌也自此开始广泛进入大众视野，成为文化旅游产品的重要标识，体现了游客需求的重要转变.加之抖音、快手等短视频平台自2017年开始掀起了网红景点打卡浪潮，进一步推动了陕西文化旅游品牌的网络关注，故研究时间截面数据选择2014年和2017年进行对比.又因2020年伊始爆发了新冠肺炎疫情，受大型公共卫生事件的影响，文化旅游产业陷入停滞，同时也对其品牌网络关注度造成了一定影响，因此也选取其作为时间截面进行研究［6］.地图数据来源于2020年自然资源部国家基础地理信息数据库（http：//sgic.net.cn/），网络关注度数据来源于百度指数（https：//index.baidu.com/），QAP回归分析所需的影响因素数据来源于2021年《陕西统计年鉴》.通过将陕西文化旅游品牌化分成历史人文遗产、自然风光、演艺节庆、文教研学、特色小镇和主题公园这5种类型，借助百度指数这5种类型对应的平均搜索指数分别作为搜索关键词，并将2014年、2017年和2020年作为时间截面，从而收集获取相应的百度指数数据.

1.3 研究方法

社会网络分析法（Social Network Analysis）是测量和映射社会行动者（Social Actor）及行动者（Actor）间的联系组成的集合的一种常用手段［7-8］.通过建立2014年、2017年和2020年陕西10个地市对于文化旅游品牌相互搜索的基础数据库，借助Ucinet6.8对数据进行处理，选取分析个体网络中具有代表性的网络密度和中心性分析，同时建立凝聚子群、核心—边缘、结构洞、QAP回归模型来研究网络的整体结构.

1）网络密度.用于衡量社会网络中理论关系与实际关系间的比值［9-10］，取值范围介于0与1之间.网络密度越大，则该网络对其中行动者行为与态度等所产生的影响程度也越大［11］.

2）中心性分析.用于度量整个网络中心化程度的主要指标［12］.其点度中心度反映节点主导能力，接近中心度可分析网络的接近程度［11］.

点度中心度：是指与行动者直接相关联的点的数量，类似网络主播的粉丝关注数目［13］，点度中心度越高，说明与行动者的联系越紧密.点度中心度的公式［14］为：

式中：CRD(i)为节点城市i的相对点度中心度；CAD(i)为节点城市i的绝对点度中心度；n为节点城市数量.

接近中心度：用于衡量行动者间距离的关系，接近中心度越高，反映出节点之间具有越强的联系畅通度，从而越可能处于中心行动者地位［15-16］.

3）核心—边缘模型.核心—边缘模型通常用于测度节点之间联系疏密程度.“核心”属于一种聚类，是与所有事件“共现”的聚类，“边缘”是指“不共现”的聚类［17-18］.

4）凝聚子群分析.指网络中各行动者间具有直接、频繁、稳定且强烈或者正向联系的集合［19］，可以将复杂庞大的网络结构简化，直接刻画群体中小群体的结构状态.

5）结构洞分析.结构洞指网络之中处于中间节点的行动者［20-21］，通常是网络之中的搭桥者，通常能代表网络结构的发展水平［22］.结构洞分析公式［23］为：

式中：j为与节点i相连接的所有节点；q为除了j或i之外的节点；piqmqj代表i节点与j节点的冗余连接数.其中，piq代表节点i投入到节点q的关系所占比例，mqj是节点q投入在节点j的关系的比例强度.

6）QAP回归分析.QAP回归分析是用于研究自变量矩阵对于因变量矩阵影响程度的分析方法［24-25］.与QAP相关性不同，其回归分析更加倾向于研究网络结构的影响因素［26］，通过选取区域经济水平、旅游发展水平、旅游服务设施和可达性四类影响因素及相应的12个变量，可将陕西文化旅游品牌网络关注度作为因变量矩阵进行分析.

2 网络关注度时空演化特征分析

2.1 网络密度

通过Ucinet软件中Netdraw/Cohesion-Density模块，可计算出2014年、2017年、2020年陕西省各地市的文化旅游品牌网络关注度的网络密度，其值分别为0.741，0.784，0.811，表明陕西省各城市之间的文化旅游品牌网络关注度的联结效应相对较弱，网络密度逐年增加且网络密度值相接近，反映出陕西文化旅游品牌网络关注度的网络密度联系愈加紧密.

2.2 点度中心度

据图1显示，2014年陕西省10个地市的点度中心度整体偏低且低值区覆盖面积较大.高值区主要集中在省会西安，并以西安为中心向周围城市扩散.西安所在高值区达到的最高值为0.889，中值区包括咸阳、宝鸡和汉中，点度中心度值约为0.344，其他城市的点度中心度值普遍较低，其中安康、商洛和铜川在点度中心度的低值区中处于劣势地位.这表明2014年陕西省核心城市的文化旅游品牌网络关注度虽然较高，但对其他地市的带动与辐射作用不明显，导致点度中心度高值区和低值区分布较为分散且存在较大的偏差.

图1 2014年、2017年、2020年陕西文化旅游品牌网络关注度的点度中心度Fig.1 Centrality of cultural tourism brand network attention of Shaanxi Province in 2014，2017 and 2020

2017年陕西省10个节点地市的点度中心度结果在2014年的基础上有较大提升，低值区所在区域明显减少，说明陕西省各城市文化旅游品牌网络关注度整体呈现上升的趋势.西安仍处于最高值区域，最高为0.944 5，而中值区所在节点城市有所增加，由2014年的咸阳、宝鸡和汉中变为咸阳、宝鸡、汉中和安康.低值区所在节点城市与2014年相比减少1个，变为榆林、延安、铜川、渭南和商洛.同时，2017年高值区、中值区和低值区的点度中心度的值都有所增加，表明2017年陕西省各地市的文化旅游品牌网络关注度稳步提升，辐射和带动效应增强.

2020年受大规模的新冠疫情影响，陕西省10个节点地市的点度中心度结果又降低到与2014年相近的水平，说明在疫情打击下的陕西文化旅游产业经营困难，品牌关注度的回升与发展面临巨大挑战.高值区所在的节点城市逐渐向西北方向延伸，这使得咸阳也步入高值区域.相较于2017年，中值区所在城市仍为宝鸡、汉中和安康，低值区所在城市仍为榆林、延安、铜川、渭南和商洛.

总的来说，2014年陕西省各地市的点度中心度的结果整体偏低且存在较大的空间差异，而2017年陕西省10个地市的点度中心度总值和均值急剧增加，空间差异逐渐缩小，2020年受疫情影响有较大回落.反映出2014年至2020年陕西文化旅游品牌网络关注核心城市的中心性呈现先增加后下降的演化过程，整体网络关注度有所提升.

2.3 接近中心度分析

据图2可知，2014年陕西省10个节点地市的接近中心度差异显著，西安的接近中心度位于高值区，其文化旅游品牌关注度在全省范围内居于核心地位，具有显著的传播优势.咸阳、宝鸡和汉中接近中心度位于中值区，其余各地市的接近中心度则位于低值区，其中铜川与商洛的接近中心度的值最低，反映出两市的文化旅游品牌的“存在感”较低.2017年陕西省10个节点地市的接近中心度的值快速提升，表明全省接近中心度的结果都处上升态势.高值区仍位于西安，中值区较2017年增加了一个，变为咸阳、宝鸡、汉中及商洛，低值区所在的城市未发生变化.2020年虽受疫情影响，然而与2017年相比，高值区覆盖区域仍有所增加，由西安转变为西安和咸阳，但陕西省其他各个节点地市的接近中心度的值大幅下降，甚至低于2014年，各节点城市之间关注度的减弱，极大影响了陕西文化旅游品牌的网络关注程度.

图2 2014年、2017年、2020年陕西文化旅游品牌网络关注度的接近中心度Fig.2 Closeness centrality of cultural tourism brand network attention of Shaanxi Province in 2014，2017 and 2020

2.4 核心—边缘模型

陕西省各节点地市文化旅游品牌网络关注度的核心—边缘分析结果如图3所示，2014—2020年，西安作为陕西省的中心节点城市始终处于核心区，核心区所在城市从数量呈现先增加后减少的态势.2014年核心区包括西安、宝鸡和汉中，说明陕西文化旅游品牌网络关注度的核心区域主要集中在陕西省西南部地区；2017年核心区域包括西安、咸阳、汉中和安康，核心区域逐渐向陕南地区延伸；2020年核心区域所覆盖的面积缩小并向关中地区转移，转变为西安、咸阳和宝鸡，体现了疫情对于网络关注度的影响十分显著.总的来说，2014—2020年陕西文化旅游品牌网络关注度的核心区域始终以西安为核心，并由关中地区向陕南地区扩散.

图3 2014年、2017年、2020年陕西文化旅游品牌网络关注度的核心—边缘结构Fig.3 The core periphery structure of cultural tourism brand network attention of Shaanxi Province in 2014，2017 and 2020

2.5 凝聚子群分析

子群由行动者连接构成，最终构成派系，由图4观察可知，自2014年至2020年，陕西文化旅游品牌网络关注度的核心派系由西安趋向西安—咸阳.2014年的凝聚子群共划分为4个派系，5大子群.其中西安和宝鸡单独成型，未与其他节点城市构成子群，表明其文化旅游品牌与其他地市的相互关注较少.2014年西安与宝鸡的文化旅游品牌都尚处发展伊始阶段，故与其他节点城市联系较少而单独成型.受地域显著差异所产生的相互吸引影响，没有位于相邻地市的咸阳—汉中、渭南—安康、商洛—铜川构成核心派系，位于相邻地市的榆林—延安构成次级核心派系.2017年的凝聚子群分为了3个派系，形成了4大子群，子群数与派系均减少1个.西安作为陕西中心节点城市，文化旅游自2014年以来实现了快速发展，而铜川地理位置与西安相邻且自身体量较小，在西安的带动下，文化旅游品牌有所发展，因而西安—铜川构成陕西文化旅游品牌网络关注度的核心派系，陕东南地区的商洛则单独成型.与2014年相比，子群内部节点城市发生较大变化，受微度假旅游风气和网红打卡风潮影响，游客大多关注周边话题度高的文化旅游品牌，因而宝鸡—咸阳、安康—渭南—汉中组建了新的子群，榆林—延安仍构成一个子群.2020年的凝聚子群仍划分为3个派系，4大子群.随着西咸一体化的逐渐加深，二者间的交流与融合程度得到了极大提升，西安—咸阳由此组建了新子群，并成为陕西文化旅游品牌网络关注度下的核心派系.与2017年对比来看，由于疫情影响与高质量特色旅游需要，与所在地区文化旅游品牌差异较大的短途旅游备受追捧，因而位于陕西北部的榆林—延安与关中的渭南以及位于陕西西南部的汉中和关中的宝鸡等距离较近的地市各自形成了新子群，两者都构成次级核心派系.经济水平发展较低的铜川—商洛也构成了新派系，安康则单独成型.

图4 2014年、2017年、2020年陕西文化旅游品牌网络关注度的凝聚子群结构Fig.4 Cohesive subgroup structure of cultural tourism brand network attention of Shaanxi Province in 2014，2017 and 2020

2.6 结构洞分析

效能可以反映节点在网络中的限制度，效能越大，越不受限制.据表1可知，2014年、2017年、2020年的平均效能平稳增加，表明节点的平均控制力逐渐增强.在上述3年中，西安的有效规模远高于其他地市，虽然2020年受新冠疫情影响受到一定抑制，但也印证了其网络中的核心地位；宝鸡、咸阳、汉中这三个地市效能略高于平均值，在网络中对其余6个地市之间的互动具有较强的控制力，受到的制约程度较弱；铜川、商洛、渭南的有效规模略低于平均值，处于相对弱势地位，在网络中竞争力较弱，受到较强的制约性.

表1 陕西文化旅游品牌网络关注度结构洞测量Tab.1 Structure hole measurement of Shaanxi Province cultural tourism brand network attention

效率可以反映网络中节点的高效性程度.2014年、2017年、2020年的平均效率逐步减弱，表明节点的高效性受到一定遏制.这三年西安、铜川在效率计算上最高且稳定，拥有更多的机会和区位优势，在空间格局分布上又处于相邻地位，西安的高速发展对铜川造成了溢出效应，提供了更多地发展空间；汉中、榆林与延安的效率计算值低于平均，表明这3个地市在网络中的行动高效性方面不显著.

约束性是结构洞分析中唯一的逆向思维维度，可以反映该节点在网络中受到约束的程度.2014、2017、2020年平均约束性逐年增高，表明在网络中的受限制程度越来越大.榆林、延安、宝鸡在这3年中约束性计算得分最高，均高于平均值，表明这两个地市在网络中受到的约束程度最强；西安、商洛这3年中约束性计算得分最低，均低于平均值，表明这两个地市在网络中受到的约束程度最弱，发展阻碍较小；铜川、安康这3年中约束性计算得分不稳定，表明这两个地市在网络中受到的约束程度呈现波动态.

综合上述3种结构洞指数分析结果，可将节点城市划分为3组：第一组为西安、宝鸡、咸阳，在陕西文化旅游品牌网络关注度有较为显著的结构洞优势；第二组包括榆林、安康、汉中、延安，在陕西文化旅游品牌网络关注度的结构洞优势处于中等水平或波动水平；第三组为渭南、铜川、商洛，在陕西文化旅游品牌网络关注度缺乏有效的结构洞优势.

3 影响因素分析

根据QAP回归系数与检验结果，可以从显著性、影响方向与影响程度3个角度对结果进行分析，通过爬取陕西各地市相关数据，由社会网络软件Ucinet中的QAP回归分析模块可计算出相应结果（表2）.

表2 QAP回归系数与检验结果Tab.2 QAP regression coefficients and test results

1）从显著性角度分析.在12个影响变量中，旅行社数量差异、旅游星级酒店数量差异和旅游星级饭店数量差异的标准化回归系数分别为0.004 3、0.073 66、-0.116 72，绝对值在所有变量中较低，表明在其他变量都不变的情况下，旅游服务设施对于陕西文化旅游品牌网络关注度不存在显著的影响作用.而空间邻接关系、地区旅游人次差异、地区旅游收入差异的标准化回归系数分别为0.396 95、-0.341 74、0.310 46，绝对值为12个变量中最高，表明区域经济水平、旅游发展水平和可达性因素对于陕西文化旅游品牌网络关注度具有显著的影响作用.

2）从影响方向角度分析.地区旅游收入差异、铁路里程差异和机场数量差异这3个矩阵对于陕西文化旅游品牌网络关注度存在较显著的负向影响.表明各地市间的旅游收入、铁路里程和机场数量差异越小，网络关联度越强.原因有二：其一，旅游收入是区域文化旅游发展能力的体现，文化旅游发展水平越趋近，其居民对于文化旅游品牌的关注度上就表现出相似的情感波动，因此与其他地市产生关联的可能性就越大，从而能够提升网络关联强度.其二，陕西各地市间的旅游交通联系多以公路为主，伴随公路与高铁的发展，各地市之间的旅游活动较少通过航空出行与铁路出行，由于联系尚不密切，因而产生了显著的负向影响.

3）从影响程度角度分析.空间邻接关系的标准化回归系数在12个变量中的绝对值最大，为0.396 95，表示地理空间上的邻接关系对于文化旅游品牌的网络关注度表现出强大的正向联动影响，主要缘于区域联系在距离上具有衰减特性.其次为地区旅游人次差异，标准化系数为0.341 74，表明地区旅游出行人次越多，越有助于提升陕西文化旅游品牌网络关注度强度.旅行社数量差异的标准化回归系数在12个变量中最小，为0.004 3，产生这种现象的原因是由于受旅游休闲化和新冠疫情的双重影响，微度假和短途自驾旅游成为主流，因而无须借助旅行社出行，从而导致旅行社数量差异对于文化旅游品牌网络关注度影响较小.

4 结论

以2014年、2017年、2020年陕西省主要节点地市的文化旅游品牌百度搜索指数为基础，通过Ucinet6.8软件的网络密度、中心性、核心—边缘模型、凝聚子群、结构洞分析和QAP回归分析法，对陕西省主要节点地市的文化旅游品牌网络关注度的时空演化特征和影响因素进行了探究，得出5点结论：①陕西各城市之间的文化旅游相互关注度的网络密度逐年增加且网络密度值相接近，说明陕西文化旅游品牌网络关注度联系紧密.②中心度分析结果表明，陕西文化旅游品牌网络关注核心城市的中心性先增加后下降，整体网络关注度有所提升.受2020年的重大公共卫生事件影响，文化旅游品牌相互关注度的高值减少的幅度较大，西安始终位于高值区，2020年转变为西安—咸阳.③核心—边缘模型显示，陕西文化旅游品牌网络关注度的核心区域持续以西安为核心，并由关中地区逐步向陕南地区扩散.陕西文化旅游品牌相互关注度的核心派系由西安逐渐趋向西安—咸阳变化.④结构洞分析显示，可将节点城市分为3组：第一组为西安、宝鸡、咸阳；第二组为榆林、延安、汉中、安康；第三组为渭南、铜川、商洛.以上3组在陕西文化旅游品牌网络关注度的结构洞优势依次减弱.⑤QAP分析显示，区域经济水平、旅游发展水平、可达性对于陕西文化旅游品牌网络关注度存在较强的影响，而旅游服务设施的影响不显著.