宁镇扬都市连绵区景区旅游流网络结构时段性比较

中图分类号:F592。7文献标志码:A文章编号:1673-291X(2017)14-0082-04

都市连绵区是若干个都市区沿综合交通走廊连绵分布而形成的巨型城乡一体化区域,它与都市圈交错重叠发展,是一个国家和地区旅游业发展论文网的重要空间平台,也是一个国家和地区旅游流联系最密切。旅游流变化最频繁的空间区域之一。最近几年,国内外利用社会网络理论对旅游目的地旅游流网络结构特征。旅游组织合作的研究有增无减,研究内容更加深入。利用社会网络理论和方法研究旅游流空间模式。流量流向。结构特征等方面,取得了丰硕成果[1-4]。从研究的空间尺度看,大都市连绵区是重要的空间尺度,但因其结构复杂。要素众多,国内对大都市连绵区旅游流的系统性研究较少。本文以宁镇扬都市连绵区旅游流网络结构时段性变化为研究内容,揭示该区域旅游流网络结构的演化特征,但因其成果将为宁镇扬都市连绵区的旅游产品开发。旅游设施空间配置。旅游产业的优化布局。旅游空间结构再塑造。旅游营销提供依据。

南京。镇江。扬州三城市,山水同脉相连,文化习俗相近交融,文化同根。民俗同源,同为国家历史文化名城,具有共同的文化传承与发展脉络。京口瓜洲一水间,钟山只隔数重山“,三城一水间,孪生宁镇扬“。宁镇扬地区旅游资源丰富,客源市场潜力大,旅游景区产业发达。截至2015年,该地区4A景区有26家。5A级景区有4家。区内景区类型多样,涉及到文化类。园林类。自然山水类。古建筑类。博物馆类。寺庙类。历史文化街区类。乡村旅游类等等,各景区游客接待量大,旅游业较发达。

一。数据来源与处理

首先,确定研究案例地主要旅游节点。本文以宁镇扬三个城市中的4个5A。26个4A景区为研究对象。景区现实吸引力一般用旅游人数来衡量。景区百度指数能综合评价一个景区在一定时间段的搜索规模,是一个景区潜在吸引力有效衡量指标。本文各景区的旅游人数取2010年。2015年的当年值。数据由江苏省旅游局提供的江苏旅游统计中获得。景区百度指数取2010年。2015年的当年均值。根据2015年浙江省交通图的公路网数据,利用Arcgis网络分析功能获取各节点与其他节点间的最短路径,得到距离矩阵。利用Matlab软件,算出两点之间的空间联系强度。网络分析利用Ucinet软件分析完成。2016年新增的游子山。金牛湖景区,由于这两个景区旅游统计数据不全,不在本文研究范围内。

二。研究方法

(一)景区空间联系强度模型

本文以景区的旅游者人数。景区百度指数两个指标来测度景区间空间联系值。根据空间相互作用原理,构建景区空间联系强度模型,见下公式。

式中,Rij为两景区空间联系强度;Pi。Pj为两景区旅游者人数,Gi。Gj为两景区的百度指数;Dij为两景区的距离。

(二)旅游流网络节点中心性

社会网络分析能有效分析区域旅游景区网络联系空间特征。程度中心性和中间中心性是衡量景区联系网络节点中心性常用指标。

网络程度中心性。该指标主要衡量节点在网络中的中心性程度,其公式为:

式中:CD(ni)为程度中心度;Xij为节点间的联系强度。区域景区网络程度中心性,用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量,程度中心度越大,说明与该景区有空间联系的景区的数目越多,在该网络中拥有较大的影响力,越靠近目的地网络系统的中心位置。

景区网络中间中心性。在网络互动中,考察某一个旅游景区对其他旅游景区控制或依赖程度的指标称为中间中心性。至于区域景区网络中间中心性,如果一个景区处于许多其他两景区之间的路径上,可以认为景区居于重要地位,它具有控制其他两个景区之间的联系能力。区域景区网络中间中心性越高,区域其他景区空间联系度对它的依赖性越高,就有越多的景区需要通过它才能发生联系,它在区域网络联系中扮演着桥“的角色。具体公式为:

式中,gjk为景区j和k间测地线数量,gik(ni)为必须经过旅游景区i的测地线数量;CB为某旅游景区的中间中心性,CBmax为网络中最大的中间中心性,n为旅游景区个数。在景区系统中,景区空间联系强度是绝对值,与景区网络程度中心性和中间中心性有一定的正相关性,将三者综合考虑,最终确定景区在地域空间组织的中心性等级。若干景区由于地缘关系,构成景区群,中心景区间紧密的空间联系是景区群的核心特征,是区域旅游发展水平的主要标志。

(三)网络结构

利用社会网络分析软件UCINET,创建南京。镇江。扬州大都市区旅游流网络结构图。研究从网络密度。网络聚类。中心―外围等三个方面研判在不同时间结点,景区间空间联系整体网络结构特征。

网络密度D:反映网络中?点之间的联系程度,其值越大,表明网络节点之间的关系越密切。公式为:

g为网络节点总数,Di是节点的度数值。

三。网络结构演变特征

(一)网络密度特征

旅游网络密度。2009年宁镇扬都市连绵区高等级景区旅游流网络密度为0。7581,2015年旅游流网络密度为0。7702,总体是上升趋势。在最多可能出现1024个网络联系数中,2010年出现了752个,2015年出现了764个。说明宁镇扬都市连绵区旅游流网络结构的紧密程度很高,而且联系处在加强趋势,节点景区之间的旅游流互动较大。从宁镇扬都市连绵区高等级景区旅游流网络结构图中可以看出,旅游流空间联系紧密在加强。旅游流从几个节点景区扩散性趋势在加强,尤其是从南京的中山陵。明孝陵。总统府。夫子庙景区,以及扬州的瘦西湖景区。镇江的金山。北固山。焦山景区的扩散效应明显,在中心景区扩散效应作用下,其他景区与其联系更加紧密。

(二)凝聚子群特征

子群间的密度值大小一致性,决定了子群的个数。子群构成用不同的字母表示。①运用Ucinet中的concor算法,在3级层面,2010年宁镇扬都市连绵区高等级景区旅游流网络存在7个子群,2015年有5个子群;在2级层面,2010年有4个子群,2015年有3个子群。可见,随着时间的推移,子群的个数以及子群之间的密度值的差异性在减少,网络孤立点的个数在减少,网络整体整合能力在加强。网络群体的异质性在降低,同质性在加强。

通过子群密度分析发现,2010年。2015年,以中山陵。夫子庙。瘦西湖。茅山为架构的子群与其他所有子群联系最为密切,密度值最大(表1。表2)。2010年,子群6,即以何园。个园。大明寺为架构的子群与子群2。子群3。子群4的密度值为0,联系最不密切,可以发现,子群2。子群3。子群4是南京地区的朝天宫。科技馆。明文化村,镇江的宝华山等景区。到2015年,子群个数在减少,子群之间的密度值总体在增加,只有子群2和子群4之间的密度值为0。从2010年。2015年两个横截面来看,以南京地区的中山陵。玄武湖。夫子庙。明孝陵,镇江的茅山,扬州的瘦西湖等5A景区构成的子群对其他子群的辐射影响力最大;南京市的一些4A景区如大屠杀纪念馆。南京科技馆等与扬镇地区的一些4A景区,如茱萸湾。大明寺。镇江醋文化博物馆等联系较弱。一些南京地区文化类的4A景区,如阅江楼。明文化村。高淳老街,与扬镇地区文化类的4A景区,如大明寺。何园。个园之间的联系小,有待进一步加强。

(三)核心边缘特征

通过网络核心边缘分析发现以下结果(表2):2010年,宁镇扬旅游流网络核心成员有21个,边缘节点11个;2015年,宁镇扬旅游流网络核心成员有23个,边缘节点9个。2010年,宁镇扬核心节点之间的联结密度为0。929,核心节点与边缘节点之间的联接密度为0。719,边缘节点之间的联接密度仅为0。273;2015年,分别为0。933。0。696。0。056。可以看出,核心节点联系密切。边缘节点联系薄弱;2010―2015年,核心节点数在增加,边缘节点数在减少;核心节点间的联系密度值在增加,边缘节点间的密度值在减少,核心与边缘节点连接值密度也在减少。这说明,宁镇扬地区高等级景区之间的旅游流空间联系的集聚效应明显,核心景区之间的引力在强化,对周边的边缘景区的辐射作用在加大;而边缘景区的数量在逐渐减少,边缘景区之间的联系在弱化。从总体上看,核心景区数量多,远远大于边缘景区数量,说明该地区高等级景区发展组团化。网络化。一体化在加速。

四。网络节点特征

(一)网络节点结构特征

通过Ucinet软件分析得出宁镇扬地区旅游流节点结构(表3)。

?点程度中心性。从程度中心性各指标看,2010年程度中心度方差为6。3,2015年程度中心度方差为6。199,说明宁镇扬地区旅游流网络结构的不均衡性在逐渐减小。从2010年。2015年程度中心度值看,南京中山陵园风景区。南京夫子庙秦淮风光带(5A)。南京雨花台景区。镇江茅山风景区。南京总统府景区。南京玄武湖景区。扬州瘦西湖风景区(5A)这几个景区程度中心性一直是最高的。南京珍珠泉风景区在2010年程度中心性很高,2015年却有所下降。镇江市西津渡历史文化街区程度中心性2010年为第二梯队,2015年上升到第一梯队。变化最大的景区是侵华日军南京大屠杀遇难同胞纪念馆,在2010年程度中心性很低,而2015年程度中心性上升到第二层次,2015年中日关系紧张,人们缅怀历史,不忘国耻,屠杀遇难同胞纪念馆为国人所瞩目,游客增多,客流量显著加大,导致其中心性在上升。南京城区的高等级景区。扬州瘦西湖。镇江的茅山程度中心性高,对整个地区景区的联系起着非常重要的组织功能。南京高淳老街。明文化村(阳山碑材)两个文化类景区处于市郊区,这些年产品老化,对游客的吸引力在减弱;南京量较低,对旅游者的吸引力也较弱,这些景区程度中心性一直都较低。

(二)节点中间中心性

2010年,中介性指标方差为4。197,2015年为3。513,中介性的区域差异性在逐渐缩小。南京中山陵园。夫子庙秦淮风光带。雨花台。总统府。玄武湖。镇江茅山。扬州瘦西湖等景区中介性指标最高,体现了很强的旅游流中介作用。在旅游流网络体系中,这些景区等级高。中心度高。资源价值高。景观质量高。区位优势明显,其他景区对这几个景区具有较强的依赖性。而扬州茱萸湾风景区。镇江中国醋文化博物馆。南京高淳老街。明文化村。阅江楼。朝天宫。梅园新村纪念馆等景区中间中心性最低,对其他景区具有明显的客源市场依赖性。这些景区自身很难对外地游客产生很大吸引力,主要靠本地的核心景区的扩散效应得以发展。

(三)接近中心性

接近中心性反映一个节点与其他节点的联系紧密程度。2010年宁镇扬地区接近中心性方差为6。3,2015年接近中心性方差为5。92,说明接近中心性的差异在缩小,各景区之间的联系密切程度的差异性在缩小。南京中山陵园。夫子庙秦淮风光带。总统府。玄武湖。雨花台。镇江茅山。扬州瘦西湖等景区与其他景区联系密切;南京科技馆。高淳老街。明文化村以及镇江中国醋文化博物馆。杨州何园。茱萸湾等景区与其他景区联系密切值较小,逐渐边缘化。变化最大的是珍珠泉。南京大屠杀纪念馆景区,珍珠泉与其他景区的联系密切度在降低,而大屠杀纪念馆与其他景区联系密切度在逐渐提升。

五。结论

综合上述分析,可以得出以下结论。1。从总体时段性变化上来看,宁镇扬地区旅游流联系紧密,网络密度较大,而且有进一步加强趋势。网络密度2010年为0。7581,2015年为0。7702。网络小团体在减少,通过凝聚子群分析发现,2010年子群数量为7个,2015年为5个,说明宁镇扬地区景区网络的合作联系在加强,整体协同效应显著。中心景区数量在增多,边缘景区数量在减少,2010年边缘景区为11个,2015年边缘景区为9个。边缘化景区数量的减少,说明宁镇扬地区景区发展网络化。均衡化趋势在加强。

2。从单个景区时段性演变来看,5A景区和高质量的4A景区五年来的中心地位一直没有变化,如中山陵。夫子庙。雨花台。总统府。茅山。瘦西湖等;而一些位置较偏远。经营管理又不太好的景区,在整个网络体系中的位置更加边缘化,如扬州茱萸湾景区。南京明文化村。镇江醋文化博物馆等。

3。从区域差异看,五年来,南京地区的一些景区网络中心性普遍较高,如中山陵。总统府。秦淮河。雨花台。玄武湖等景区,构成了核心景区组团;镇江的茅山景区。扬州的瘦西湖景区中心性很高,成为镇江。扬州地区的两个中心辐射点。镇江地区。扬州地区景区网络空间中心性比南京地区要低。在城市郊区的景区,景区中心性普遍较低,尤其是南京地区的明文化村。高淳老街。扬州的茱萸湾景区。从网络小团体之间的联系看,南京地区中心景区如中山陵。总统府。雨花台。夫子庙等与其他小团体联系最为紧密;南京市郊的明文化村。高淳老街等景区构成的小团体与?江扬州地区边缘景区如茱萸湾。大明寺。扬州博物馆等联系最不紧密。

4。从景区类型看,五年来,5A景区网络中心性高,如中山陵园景区。夫子庙秦淮风光带。瘦西湖;自然山水类的4A景区网络空间中心性较高,如玄武湖。宝华山。南山等;文化建筑类。博物馆类4A景区的网络空间中心性普遍较低,如明文化村。阅江楼。朝天宫。梅园新村。扬州博物馆。镇江醋文化博物馆等等。

宁镇扬都市连绵区景区旅游流网络结构时段性比较