黄山市旅游流网络结构特征研究——团队游与自助游的比较分析

周裕祺， 许 艳， 李冬花， 蒋伟峰， 吴锶梦， 陆 林

(安徽师范大学地理与旅游学院， 安徽 芜湖 241002)

随着经济收入水平提高，人们的旅游需求增长，旅游偏好发生改变，也更加注重旅游产品的个性化与舒适化，团队游日渐定制化.《中国全域旅游消费趋势报告》显示，自2016年起，中国游客出游呈现出明显的散客化与自助化趋势，自助游游客占比超过85%[1].特别是2020年新冠肺炎疫情的爆发，促使以小聚集、体验自由等为主要特征的自助游，迅速成为疫情常态化防控时期广大人民群众释放旅游消费需求的重要方式.

旅游流有广义和狭义之分[2]，广义的旅游流是指在客源地和目的地以及目的地与目的地之间流动的游客、信息、资金和文化等要素，狭义的旅游流主要是指游客的流动，本文主要讨论的是狭义上的旅游流.游客的流动是客源地与目的地之间联系的纽带[3]，也是目前旅游学研究重点问题[4].目前，国内外关于旅游流的研究成果较为丰富，相关理论主要有点轴理论[5]、核心边缘理论[6]、空间扩散理论[7]、社会网络理论[8]等.相关学者基于以上理论，通过GIS空间分析[9]、社会网络分析[10]、数理统计分析[11]等方法，对国际[12]、国内[13]、区域[14]、地方[15]等不同尺度上的旅游流时空分布特征[16]、网络结构特征[17]、影响因素[18]和驱动机制[12]研究等展开系统分析.

正确理解和准确把握旅游者在城市内部的流动规模、流动方向和流动方式，对政府部门和旅游企业的科学决策以及旅游经济的高质量发展具有重要意义[19].回顾城市旅游流网络的已有研究[13-15]，发现大多是基于旅游景区节点的实证分析，对流动主体的整体分析较为重视，而对流动主体的细分研究则关注不足.事实上，团队游客流动模式与自助游客流动模式存在明显区别，并且二者对城市公共服务设施的使用和依赖程度各有不同[20].已有关于团队游与自助游的差异性研究多以大尺度景观区域(西藏自治区[20]、青海省[21])为研究对象，为大尺度区域内旅游目的地的空间组织优化以及区域旅游要素优化配置提供了现实依据，但对小尺度区域关注较为不足，致使其实际应用价值大大降低，难以为目的地的旅游流管理应用实践提供参考.

黄山市作为现代国际旅游城市、长三角旅游中心城市，是我国旅游业发展的先驱[22]，旅游业自改革开放以来取得了长足发展，旅游资源丰富，拥有一批高品质、在国际国内都具有一定典型性和代表性的旅游资源，包括2处世界遗产地、3处国家级风景名胜区和8处5A级景区，目前已经形成较为完备的旅游产品体系.同时，黄山市凭借长三角一体化发展、黄山市融入杭州都市圈的发展契机，拥有庞大的旅游市场，旅游支持设施也日益完备，城市旅游流空间结构基本形成[23].不同空间尺度下，不同类型旅游者的行为特征也存在一定的差异，本文以黄山市作为案例地，使用网络爬虫技术获取基础数据构建网络矩阵，以时间距离划分长途与短途游客，从团队游客与自助游游客的视角对黄山市旅游流网络结构进行对比分析，能够为旅游者团队游、自助游的差异性分析提供较为具体、微观的认识和把握，与已有研究结果进行回应与补充，争取更为全面、深入地从多个尺度来认识旅游者的行为特征，为地方尺度上旅游产品的整体打造、旅游服务设施、旅游线路的优化组合以及构建高质量的旅游目的地发展格局提供实践参考.

1 研究区概况

黄山市位于安徽省西南部，总面积为9 807 km2，常住人口约133万.《2019年黄山市国民经济和社会发展统计公报》显示，2019年全市共接待海内外旅游者7 402.21万人次，同比增长14.1%.黄山市独特的“八山一水一分田”的格局使得各景点之间距离较远，联系不紧密，不仅给旅游设施服务和管理带来了难度，也使得不同类型游客旅游路线更加多样，而且据报道，2020年春节，超90%的来黄游客采取了自驾游的形式，自驾游前景广阔[24].因此，选取黄山市为案例地研究团队游与自助游旅游流网络结构特征研究具有一定的代表性和典型性.

图1 黄山市2A级及以上旅游景点的空间结构Fig.1 Spatial structure of 2A and above tourist attractions in Huangshan City

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

2.1.1 数据来源 参考已有研究数据获取方法[20-21]，本文团队游数据来自于全国百强旅行社(https：//mct.gov.cn/)官方网站上发布的关于黄山市的旅游路线.自助游数据来自于携程网(https：//www.ctrip.com)关于黄山市的游记.携程网用户量大，游记发表年份长，拥有近20年的游记，而且在携程网发表游记的作者必须真实预定了相关业务才可以编写游记，旅游景点涵盖了收取门票的景点以及免费景点，因此，选取携程网游记作为本文自助游的数据来源具有一定代表性[25].数据爬取时间为2021年3月至6月，所获得用户网络数据发布时间段为2012年5月至2021年3月，在剔除仅涉及一个景点、同一作者重复路线以及旅游时长缺失的路线后，最终获得黄山市团队游路线340条，自助游路线342条.

2.1.2 数据处理 首先，根据安徽省文化与旅游厅公布的安徽省A级景点名录(https：//ct.ah.gov.cn/public)对路线中所涉及的景点进行合并.其次，为保证数据的完整性及从更大空间尺度研究黄山市地方尺度上的旅游流网络结构特征，对路线中所涉及周边地区景点予以保留.最后，以时间距离将团队游与自助游分别划分短途游客与长途游客.参考相关文献[26]，将游玩时长在3 d以内(≤3 d)的旅游路线视为短途旅游，3 d以上的旅游路线视为长途旅游，分别建立团队游短途、团队游长途、自助游短途和自助游长途4个表格.

2.1.3 矩阵构建 以各个景点为旅游节点构建旅游流矩阵.若2个景点有直接联系则记为1，否则为0，并进行累加，从而将4个表格分别转化为多值有向矩阵形式并保存.借助Ucinet软件中的Dichotomize对4个表格进行二值化处理，经多次实验，发现断值点为1时，网络矩阵所代表的群体特征更加鲜明，能够准确反映出大多数自助游客与团队游客的旅游偏好.据此将上述表格转化为二分矩阵导入Ucinet软件进行分析.

2.2 研究方法

2.2.1 网络规模与密度 网络规模是指网络中所包含的全部旅游节点的数量，旅游节点数量越多旅游流的网络规模就越大，结构也就越复杂[20]，该网络的密度为n/m(m-1).

2.2.2 核心-边缘结构与中心性 核心-边缘结构反映各个旅游节点在整个黄山市旅游流中的作用和位置.而中心性可以反映各节点在整个网络中的地位与影响力[20].度数中心反映了节点在网络中的集聚与扩散能力，又分为入度中心度(集聚)与出度中心度(扩散)[27].中间中心度表示节点在网络中控制关系，如果一个节点中间中心度越高，则该点在网络中地位越高，受其他节点影响就越小.接近中心性是指节点在网络中与其他节点联系的紧密程度[7].

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，CAD，in(nx)表示节点的入度中心度，lxy，in表示节点x到节点y的有向直接数，CAD，out(nx)表示节点的出度中心度，lxy，out表示节点y到节点x的有向直接联系数，CABx表示节点的中间中心度，gyz表示节点y与节点z之间存在的捷径数，gyz(x)表示节点y和节点z之间有经过第三个点x的捷径数，Cc(nx)表示接近中心度，d(nx，ny)表示节点x与节点y之间的最短距离.

2.2.3 结构洞 结构洞反映网络中的非冗余联系，判断结构洞的指标主要有四个：有效规模、效率、限制与等级[27].有效规模是指网络中的非冗余因素；效率是指该节点的有效规模与实际规模之比；限制是指该节点在整个网络中拥有运用结构洞的能力；等级则是指限制性在多大程度上集中于一个节点.其中，限制这一指标最为重要，限制性越小，意味着该节点在整个网络中处于竞争优势地位，受其他节点影响小.

(5)

Ex=ESx/Sx，

(6)

Cxy=(pxy+pxqpqy)2，

(7)

(8)

式中，ESx表示节点x的有效规模，其中y代表与点x相连的所有点，q是除了x或y之外的每个第三点，pxqmyq代表点x与点y之间的冗余度.pxq表示x投入到q的关系中的比例，myq是指y到q的关系强度.Ex表示节点x的效率，Sx是点x的实际规模，Cxy表示节点x收到节点y的限制度，Pxy表示节点x的全部关系中，投入到y的关系占总关系的比例；qxq表示节点x的全部关系中，投入到q的关系占总关系的比例；pqy表示节点q的全部关系中，投入到y的关系的比例；Hx是节点的等级，其中N是节点x的个体网规模，C/N是各个点的限制度的均值.

3 黄山市团队游与自助游旅游流网络结构特征

3.1 黄山市旅游流网络规模自助游大于团队游

总体而言，黄山市自助游网络规模大于团队游.从地域上看，团队游旅游路线涉及区域较大，除黄山市外，也涉及周边市区，如杭州市、上饶市等地，符合地理学第一定律；而自助游旅游路线更多的关注黄山市境内的景点.从景点级别来看，团队游更加关注于高级别景点，如宏村、西递、黄山风景区等5A景区；而自助游游客在游玩市内一些著名景点之外，也会去一些知名度小但是极具徽州特色的景点游玩，如唐模、关麓、塔川等景点.从覆盖景点来看，团队游短途共涉及景点56处、自助游短途路线共涉及景点73处；团队游长途共涉及景点72处，自助游长途路线共涉及景点96个.短途游客由于游玩时间有限，更多的选择高级别景区和黄山市内的景点，符合效益最大化原则；而长途游客由于逗留时间充足，游玩的景点数量更多.

从网络密度来看(图2)，总体而言，黄山市旅游流网络密度较低，各景点之间的连接性较弱.具体而言，在短途旅游中，团队游网络密度(0.014)小于自助游(0.016)；长途旅游中，团队游网络密度(0.017)大于自助游(0.011).导致这一结果的原因可能是到访黄山市的游客旅游时间基本集中在2～5 d，游玩时间较短导致游客尽可能的游览一些高级别景点.短途旅游时，自助游时间上更加充裕，游客可就近游玩一些景点；长途旅游中，涉及较多景点甚至是黄山市周边市区的景点，团队游路线规划上相对紧凑.

图2 黄山市旅游流网络结构Fig.2 Huangshan City tourism flow network structure

3.2 黄山市旅游流总体上分层现象明显，且团队游表现显著

经计算，黄山市旅游流结构具有明显的分层现象，核心景点之间联系相对紧密，对边缘景点的带动作用有待提升.不同类型的旅游流核心边缘结构存在差异：团队游短途路线中核心景点有宏村、黄山风景区、屯溪老街和西递，核心区成员之间联系密度为0.75，而边缘区成员之间联系密度仅为0.004；团队游长途路线中核心景点有黄山风景区、宏村、屯溪老街、西递、千岛湖、黎阳in巷、婺源和篁岭，核心节点密度为0.732，边缘节点联系密度为0.003；自助游短途路线中核心景点有黄山风景区、宏村、屯溪老街、西递、翡翠谷，核心节点之间联系密度为0.85，边缘节点之间联系密度为0.006；自助游长途路线中核心景点有宏村、黄山风景区、西递、屯溪老街、徽州古城、南屏、齐云山和卢村，核心节点之间联系密度为0.482，边缘节点之间联系密度为0.004.可见，在各类旅游流网络中，黄山风景区、宏村、屯溪老街和西递都是核心景点，在黄山市旅游流中占有重要地位，且核心区与边缘联系不紧密.

3.3 黄山市团队游更依赖于核心节点，自助游节点分布均衡，联系较密切

为更好反映黄山市团队游与自助游旅游网络结构的异同，表1与表2仅列出度数中心度(出度中心度+入度中心度)排名前20的节点.

3.3.1 团队游短途节点联系紧密程度弱于自助游短途 从程度中心看，黄山市各个旅游节点差距较大，分层明显.宏村、黄山风景区、屯溪老街等核心景区程度中心性均大于唐模、棠樾牌坊群等节点.团队游中，宏村程度中心值大于黄山风景区，可能的原因是短途旅游游玩时间较短，为了避免游客过于劳累，旅行社更倾向于将黄山作为单目的地游览的景点.自助游中，黄山风景区的出度中心度最大，这说明黄山风景区扩散能力大于集聚并充当黄山市扩散门户景点，由于自助游更加个性化和舒适化，不用拘泥于游览景点的速度与数量，黄山风景区作为世界文化与自然双遗产景点吸引了众多游客.屯溪老街的入度中心度最大，表明在自助游中屯溪老街的集聚能力较强，屯溪老街位于黄山市屯溪区，交通便利，游客倾向于将其作为来黄山游玩的第一站或最后一站.从接近中心度来看，黄山市各旅游节点的接近中心数值整体较低，说明了景点之间联系不紧密.团队游中，宏村的接近中心度最高，说明宏村与其他景点联系紧密，处于核心位置.自助游中黄山风景区、屯溪老街、宏村和西递的接近中心度的值均小于团队游，说明相较于团队游，自助游旅游路线更加分散，集中性不强.从中间中心度来看，黄山市各旅游节点数值较大，说明黄山市旅游流中间中心性表现明显.团队游中，宏村的中间中心性最大，说明在整个黄山市旅游流网络中宏村的控制力较强具有不可替代性.自助游中，黄山风景区中间中心度数值最高，在网络中占有重要地位，对其他节点具有较强的控制能力.九龙瀑、齐云山、卢村等节点由于位于等核心节点附近，受其屏蔽效应，故而中间中心度为0，处于边缘位置.

表1 黄山市短途旅游流网络中心性Tab.1 Network centrality of short-distance tourism flow in Huangshan City

表2 黄山市长途旅游流网络中心性Tab.2 The centrality of the long-distance tourism flow network in Huangshan City

续表2

3.3.2 团队长途游中宏村处于核心地位，控制力较强 从程度中心度来看，黄山市各旅游节点数值差距较大，两极分化明显，黄山风景区和宏村的程度中心度远高于其他节点，说明在整个黄山市长途旅游中，这两个景点占有重要地位，集聚扩散能力较强.其中宏村的程度中心度在长途团队游中大于长途自助游，且出度中心度远大于入度中心度，说明宏村在长途团队游网络中地位更加重要，是黄山市旅游中的扩散门户景点.从接近中心度来看，宏村、黄山风景区、屯溪老街等节点接近中心度较高，联系密切.长途团队游中，新安江滨水旅游区和庐山由于距离黄山市主要景点较远，接近中心度较低，在整个长途团队游网络中居于边缘地位.长途自助游中，黄山风景区接近中心度最高，但与宏村、西递等核心景区差距不大，棠樾牌坊群、花山石窟和深渡镇的接近中心度较低，在整个长途自助游网络中，与其他景点联系不紧密.从中间中心度看，各旅游节点中间中心度差距较大，两级分化严重.长途团队游中，宏村、黄山风景区和屯溪老街的中间中心度远高于其他节点，说明这些节点在网络中的控制力强，处于核心节点.千岛湖、唐模、西递、新安江山水画廊中间中心度大于景德镇、塔川、秀里和九华山等节点，拥有一定的发展潜力.

3.4 黄山市团队游核心节点控制力强，自助游各节点间凝聚力强

结构洞分析反映的是各节点在网络中的控制力与影响力，一个节点的结构洞水平越高便说明该节点在网络中具有较强的控制力，受其他节点的影响小，具有较大竞争优势.表3和表4仅展示有效规模排名前20的节点.

3.4.1 团队游短途核心节点控制力强于自助游短途 从表3中可以看出，宏村、黄山风景区、屯溪老街、西递等节点拥有较高的有效规模、效率以及较低的限制，说明这几个节点在黄山市短途旅游流网络中具有较高的影响力，具有竞争优势.总体来看，团队游具有结构洞优势的节点较少，核心节点与其他节点之间差距较大，限制度小于0.5的节点只有宏村、黄山风景区、西递、屯溪老街、潜口民宅、黎阳in巷和翡翠谷等.其他节点有效规模小、限制度高，在网络中处于不利地位且受核心节点控制，竞争力低，说明团队游路线中对核心节点的依赖程度较大，路线更加集中于高级景点.而自助游中具有结构洞优势的节点多，核心节点与其他节点之间差距不大，限制度小于0.5的节点有宏村、黄山风景区、屯溪老街、徽州古城、西递、新安江山水画廊、渔梁坝、太平湖、塔川、南屏、鲍家花园、花山谜窟、呈坎、棠樾牌坊群、黎阳in巷和翡翠谷，说明自助游由于小集体、分散化的旅游方式对旅游节点的选择空间更大.

3.4.2 团队游长途具有结构洞优势的节点少于自助游长途 在长途旅游中(表4)，宏村、黄山风景区、屯溪老街的有效规模高而限制度低，说明这三个节点在网络中占有重要地位，具有较强的控制力与竞争力.长途旅游中团队游与自助游总体体征与短途旅游相似：团队游具有结构洞优势的节点少于自助游，说明团队游更加关注少数高级别景区，设计的路线也基本包含高级别景点，这与团队游的规模对景区基础设施接待设施要求有关.具体而言，团队游中宏村的有效规模与限制度均优于黄山风景区，说明在长途团队游中宏村的核心控制力强于黄山风景区，而棠樾牌坊群、鲍家花园和阳产土楼等景点结构洞优势较小，竞争力小，受其他节点影响较大，未来需要加强与其他的节点之间的互动.而在自助游中黄山风景区的结构洞优势最大，屯溪老街的有效规模与限制均优于宏村，说明在长途自助游网络中，黄山风景区与屯溪老街的控制力均强于宏村.渔梁坝、呈坎、唐模等节点结构洞优势较小，处于竞争劣势，同样要加强与其他节点的联系，以提高竞争优势.

表3 黄山市短途旅游流结构洞指标Tab.3 Index of short-distance tourist flow structure hole in Huangshan City

表4 黄山市长途旅游流结构洞指标Tab.4 Index of long-distance tourism flow structure hole in Huangshan City

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以黄山市旅游流为研究对象，使用旅行社官方网站公布的旅游路线与携程网游记数据，运用社会网络分析法从长途旅游与短途旅游两方面对比分析黄山市团队游与自助游网络结构的特征，得出以下结论.

1) 黄山市团队游与自助游网络呈现出不同特征，且在长、短途旅游中均表现不同.团队游短途旅游规模小且分散，长途旅游规模小而集中.在短途旅游中，更多关注高级别景点，而长途旅游中，网络密度高于自助游.自助游短途旅游规模广而密，长途旅游规模广而分散，长途旅游中，旅游路线分散，各个景区之间未形成闭合的环路，导致密度较小.

2) 黄山市旅游流具有比较明显的分层结构，核心区与边缘区联系不紧密，团队游旅游流网络被少数核心节点控制，游客主要围绕几个核心节点集聚与扩散；而自助游网络中，各节点之间联系相对均衡，除宏村、黄山风景区、屯溪老街等核心节点外，还有徽州古城、鲍家花园和新安江山水画廊等次核心点，具有较强的稳定性.

3) 黄山市旅游流网络中接近中心性表现不明显，表明黄山市各旅游景点之间联系不紧密.核心景点之间互动频繁，形成了黄山市几大经典路线，而边缘节点之间联系不紧密，易形成孤立点.团队游更易受少数核心节点控制，对其他节点带动作用小；相比之下，自助游各节点联系更加紧密.

4) 两种旅游流结构洞指标说明，团队游更加依赖于核心节点，而自助游中各景点联系紧密且均衡.团队游中，拥有结构洞优势的节点较少，主要集中在宏村、黄山风景区、屯溪老街等核心节点；自助游中，拥有结构洞优势的节点较多，而各节点之间的结构洞差距不大，说明自助游小集体、自由化的旅行方式有更大选择空间.

4.2 讨论

黄山市作为我国旅游业发展的先驱，是典型的旅游城市，独特的地形地貌与多样化的产品体系催生出多样化的旅游线路组合与旅游出行方式，自改革开放以来，旅游业取得了长足发展，凭借其丰富且高品质的旅游资源、庞大的旅游市场、完善的旅游支持设施已基本形成了完备的旅游产品体系和城市旅游流空间结构.从黄山市旅游地域系统内部结构视角上看，黄山市旅游流网络结构基本稳定，与高级别、强吸引力的“标志性”城市旅游资源区位之间存在着强稳定的空间关联关系[22]，且不同类型的旅游主体所呈现的旅游流网络结构存在明显差异.进一步对比团队游与自助游视角的旅游流网络结构发现，两类旅游流空间网络结构除了具有上述共性特征外，还具有各自的特性.团队游中黎阳in巷、九龙瀑等关键节点在自助游中的地位被削弱，自助游旅游流网络中则出现了翡翠谷、徽州古城、南屏和齐云山等新增旅游节点.为此，在新冠疫情常态化防控的特殊时期，黄山市政府与旅游企业应重视优化黄山市自助游中的“节点放大效应”，加强以屯溪老街为核心的市区建设，强化其与周边景区的联系，优化市区交通与基础设施建设，增强市区集聚扩散能力；加强以黄山风景区为核心和黟县、汤口镇、谭家桥镇、太平湖镇等旅游节点区所构成的环黄山城镇体系的综合协调管理，重视池黄高铁与昌景黄高铁对区域旅游流空间网络结构产生的高铁效应，从而为缓解目的地节点景区承载力以及提升整个环黄山区域客流结构的稳定性提供有力支撑.

从黄山市旅游地域系统外部结构视角上看，区域旅游流空间结构呈现出明显的跨区域板块组合式发展格局，“旅游核心+高铁沿线城市”的区域间组合形式是资源密集型城市旅游流网络结构高频节点对最主要的特征之一[28-29].进一步比较发现，黄山市与杭州千岛湖以及与江西婺源、篁岭等邻省景点的空间联系紧密程度相比安徽省内九华山风景区与龙川风景区明显较强.为此，黄山市政府与相关企业在重点打造地域核心景点的前提下，应注重加强与周边地区的联系，配合周边省市进行相关资源整合，完善交通设施条件，以满足游客实现跨区域游览的旅游需求，从而提升区域旅游的综合影响力与核心竞争力.旅游目的地管理一直以来是旅游研究领域的核心议题，但以往的研究多涉及目的地管理的目标、原则以及各利益相关者之间的关系[30]，对于目的地管理的空间尺度关注较少.事实上，地级市作为旅游目的地建设最适合的空间载体，短期可形成以某一地域游客为主的近程旅游市场，长期可实现以区域文化为导向的旅游目的地空间范围扩展，未来应作为区域旅游发展的重点核心.

本文在已有研究成果进行学术对话的基础上，在以下两个方面进行了探索：1) 在实践创新上，本文以黄山市为案例地研究小尺度区域内不同类型游客主体的旅游流空间结构，为小尺度区域内旅游目的地的空间组织优化以及区域旅游要素优化配置提供了现实依据，弥补了现有研究尺度的不足，在填补研究尺度完整性欠缺的基础上，能够提高从宏观到微观的连贯性，推动旅游流空间结构在不同空间尺度上形成多层级、系列性研究.2) 在理论价值上，本文通过获取网络文本数据，将游客细分为团队游客与自助游客，发现不同类型游客在小尺度景观区域内的景点选择和游览时长方面具有不同特征，是对已有研究结果的回应与补充[20-21]，可以更好认识不同类型游客主体在旅游目的地空间行为特征和多样化需求；以及在新流动范式下，更好认识并掌握不同类型游客主体的复杂网络特征和对旅游节点、网络、空间结构之间相互影响，是旅游行为理论和社会网络理论在小尺度景观区域内的有益尝试.研究发现：黄山市旅游流具有网络结构稳定和能够带动周边景区发展两大特点.而黄山市作为一个著名的旅游目的地，经过40多年的发展，已实现从单一观光型目的地到观光与休闲度假相结合的复合型转变[31]，旅游发展进入成熟阶段.反之，在判断一个旅游目的地是否成熟时，上述两个特征具有一定参考意义.本文也存在一定不足：一般而言，撰写网络游记的对象多为年轻受众，因此本研究的样本选择存在一定的欠缺.由于文章篇幅所限，仅研究了不同出行方式在长途旅游与短途旅游中网络结构特征差异，对其产生的原因并未进行探讨，这也是未来进一步研究的方向.