河西走廊旅游流网络结构特征与优化

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00013

摘要/Abstract

摘要：

旅游流可表征地区游客需求偏好程度，是诊断识别区域旅游业发展新市场的重要手段，对区域经济高质量发展具有重要意义。以河西走廊为例，通过对携程网、去哪儿、同程网三大旅游网站游记数据挖掘，运用社会网络分析探究河西走廊旅游流网络结构特征，并针对性提出区域旅游地优化方案。结果表明：（1）河西走廊旅游流在空间分布上高度集聚，等级性较为明显。（2）旅游流网络整体上覆盖面较大但紧密程度较低且不均衡，具有明显的核心-边缘结构特征。（3）旅游流网络处于不均衡，节点具有结构洞特征。基于“点-轴”理论，根据旅游地现状和指标结果优化旅游空间格局，确定了3个等级的旅游发展点、两个等级的旅游发展轴及三大旅游地系统，构建了河西走廊“点-线-面”的旅游空间结构。

关键词: 旅游流, 网络结构, 社会网络分析, 河西走廊

Abstract:

Tourism flow can characterize the degree of regional tourists' demand preference， which is an important means to diagnose and identify new markets for regional tourism development， and is of great significance to the high-quality development of regional economy.Taking the Hexi Corridor as an example， this paper uses social network analysis to explore the structural characteristics of the tourism flow network of the Hexi Corridor by mining the travel data of the three major tourism websites of Ctrip.com， Qunar and Tongcheng.com， and puts forward a regional tourism optimization plan.The results show that：（1） The tourism flow of Hexi corridor shows "high concentration and obvious hierarchy" in spatial distribution.（2） The tourism flow network has a large coverage as a whole， but the degree of tightness is low and unbalanced， and it has obvious characteristics of core-edge structure.（3） The centrality results show that the tourism flow network is unbalanced， and the nodes have the characteristics of structural holes. Based on the theory of "point-axis"， the tourism spatial pattern is optimized according to the current situation and index results of tourist areas， and three levels of tourist development points， two levels of tourist development axes and three major tourist systems are determined to construct the "point-line-surface" tourism structure of the Hexi Corridor.

Key words: tourism flow, network structure, social network analysis, Hexi Corridor

中图分类号:

F592.7

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图/表 9

图1 研究区概况图

Fig.1 Overview map of the study area

表1 旅游流网络结构评价指标

Table 1 Evaluation indicators for tourism flow network structure

指标	具体指标	计算公式	符号释义
整体网络结构指标	网络规模	$O = n (n - 1)$	n为节点个数
	网络密度	$T = L / n (n - 1)$	L为网络中实际联结数量
	网络中心势	$C U = ∑ i = 1 n C A m a x - C A n - 1 n - 2$ $C V = ∑ i = 1 n C B m a x - C B n 3 - 4 n 2 + 5 n - 2$	C _U 为程度中心势，C _A_max是程度中心性最大值 C _V 是中介中心势，C _B_max是中介中心性最大值
节点结构指标	节点中心性	$C A, o u t (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? o u t$ $C A, i n (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? i n$	C _A,_out(n_i )、C _A,_in(n_i )是节点i的外向程度中心性和内向程度中心性，l_ij,_in和l_ij,_out是i到j与j到i的有向联系
		$C B (n i) = ∑ j = 1 n ∑ k = 1 n g j k (i) / g j k$	C _B(n_i)是节点i的中介中心性，g_jk 是节点j到k的捷径数目，g _jk (i)是j、k间存在的经过点i的捷径数目
		$C C (n i) = 1 / ∑ j = 1 n d i j$	C _C (n_i )是节点i的接近中心性，d_ij 是i、 j间的捷径距离
	结构洞	$E S = ∑ j 1 - ∑ p q i p m j p$	ES是节点i的效能大小，j与i相连，p是i、j外的第3个节点，m_jp 是节点j、 p间的边际强度；E_i 是节点i的效率，S_i 代表i个体网络大小；AT_i 是i受j的约束性，q_ij 是i、 j间的比例连接，q_ip 是i、p间的比例连接，q_pi 是p、 j间的比例连接
		$E i = E S / S i$
		$A T i = ∑ j q i j + ∑ p q i p q p j 2$

表1 旅游流网络结构评价指标

Table 1 Evaluation indicators for tourism flow network structure

指标	具体指标	计算公式	符号释义
整体网络结构指标	网络规模	$O = n (n - 1)$	n为节点个数
	网络密度	$T = L / n (n - 1)$	L为网络中实际联结数量
	网络中心势	$C U = ∑ i = 1 n C A m a x - C A n - 1 n - 2$ $C V = ∑ i = 1 n C B m a x - C B n 3 - 4 n 2 + 5 n - 2$	C _U 为程度中心势，C _A_max是程度中心性最大值 C _V 是中介中心势，C _B_max是中介中心性最大值
节点结构指标	节点中心性	$C A, o u t (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? o u t$ $C A, i n (n i) = ∑ j = 1 g l i j, ? i n$	C _A,_out(n_i )、C _A,_in(n_i )是节点i的外向程度中心性和内向程度中心性，l_ij,_in和l_ij,_out是i到j与j到i的有向联系
		$C B (n i) = ∑ j = 1 n ∑ k = 1 n g j k (i) / g j k$	C _B(n_i)是节点i的中介中心性，g_jk 是节点j到k的捷径数目，g _jk (i)是j、k间存在的经过点i的捷径数目
		$C C (n i) = 1 / ∑ j = 1 n d i j$	C _C (n_i )是节点i的接近中心性，d_ij 是i、 j间的捷径距离
	结构洞	$E S = ∑ j 1 - ∑ p q i p m j p$	ES是节点i的效能大小，j与i相连，p是i、j外的第3个节点，m_jp 是节点j、 p间的边际强度；E_i 是节点i的效率，S_i 代表i个体网络大小；AT_i 是i受j的约束性，q_ij 是i、 j间的比例连接，q_ip 是i、p间的比例连接，q_pi 是p、 j间的比例连接
		$E i = E S / S i$
		$A T i = ∑ j q i j + ∑ p q i p q p j 2$

图2 河西走廊旅游流弦图

Fig.2 Hexi Corridor tourism flow string chart

图3 河西走廊旅游流网络空间结构图

Fig.3 Spatial structure map of tourism flow network in Hexi Corridor

表2 核心-边缘密度矩阵

Table 2 Core-edge density matrix

	核心区	边缘区	成员
核心区	0.749	0.333	嘉峪关、敦煌、肃州区、凉州区、甘州区、玉门、瓜州、民乐、临泽、金塔、高台、肃南、山丹、
边缘区	0.214	0.275	阿克塞、永昌、金川区、天祝、古浪、肃北、民勤

表3 凝聚子群密度

Table 3 Density of cohesive subgroups

		子群1	子群2	子群3	子群4
子群1	嘉峪关、敦煌、玉门、阿克塞	1.000	0.964	0.938	0.000
子群2	肃州区、凉州区、临泽、金塔、甘州区、山丹、肃北、民乐、瓜州	0.946	0.714	0.214	0.000
子群3	民勤、天祝、古浪、高台、肃南	0.469	0.143	0.333	0.250
子群4	金川区、永昌	0.125	0.000	0.000	0.000

表4 河西走廊旅游节点结构指标

Table 4 Indicators of tourism node structure in Hexi Corridor

节点城市	程度中心性		中介中心性	接近中心性		结构洞
节点城市	外	内	中介中心性	外	内	有效规模	效率	约束性
敦煌	18	17	24.63	95.00	90.48	6.279	0.500	0.210
嘉峪关	18	16	18.48	95.00	86.36	5.235	0.302	0.213
凉州区	18	16	18.33	95.00	86.36	5.443	0.291	0.216
瓜州	17	16	8.29	90.48	82.61	4.409	0.274	0.224
临泽	17	16	12.41	90.48	79.17	4.485	0.259	0.225
肃州区	17	16	12.76	90.48	86.36	4.939	0.330	0.219
金塔	14	16	0.30	90.48	76.00	3.283	0.239	0.233
甘州区	18	15	18.22	95.00	82.61	4.985	0.277	0.219
民乐	15	14	9.22	76.00	73.08	3.583	0.192	0.263
肃南	17	13	1.61	82.61	73.08	3.717	0.205	0.241
高台	14	13	8.55	79.17	82.61	2.400	0.264	0.253
山丹	14	13	0.19	79.17	73.08	2.704	0.200	0.246
玉门	12	13	2.89	76.00	73.08	2.000	0.219	0.267
永昌	13	12	7.23	70.37	70.37	2.276	0.167	0.286
金川区	13	11	1.70	73.08	70.37	2.130	0.169	0.271
民勤	4	11	0.09	36.54	59.38	1.140	0.097	1.389
肃北	1	8	0.00	51.35	42.22	1.000	0.088	0.456
天祝	5	7	0.17	59.38	70.37	1.538	0.152	0.319
古浪	4	7	1.94	57.58	67.86	1.360	0.152	0.328
阿克塞	3	2	0.00	54.29	59.38	1.000	0.111	0.412
均值	12.6	12.6	7.35	76.87	74.24
标准差	5.65	3.86	7.58	16.76	11.18
方差	33.62	15.73	60.48	295.96	131.59
最小值	11	1	0	36.54	42.22
最大值	18	17	24.63	95.00	90.48

表5 河西走廊旅游空间结构模式

Table 5 Spatial structure model of tourism in Hexi Corridor

形式	项目	级别	内容
点	1个中心	一级发展点	敦煌市
	4个增长极	二级发展点	凉州区、甘州区、肃州区、嘉峪关市
	15发展节点	三级发展点	瓜州县、临泽县、金塔县、肃南裕固族自治县、玉门市、高台县、山丹县、民乐县、金川区、永昌县、天祝藏族自治县、民勤县、阿克塞哈萨克族自治县、古浪县、肃北蒙古族自治县
线	1条发展主轴	一级发展轴	兰新铁路、连霍高速、沪霍线
	2条扩展轴	二级发展轴	策磨线、连霍高速、G0611、G3017、S17
	2条扩展轴	二级发展轴	柳格高速、S303、G215、G571、敦格铁路
面	3个旅游地系统	大敦煌旅游地系统	敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县
		酒-嘉旅游地系统	肃州区、嘉峪关市、瓜州县、玉门市、金塔县
		张-武旅游地系统	甘州区、凉州区、金昌市、天祝藏族自治县、民勤县、肃南裕固族自治县、山丹县、高台县、古浪县、临泽县

图4 河西走廊旅游空间模式图

Fig.4 Hexi Corridor tourism spatial pattern map

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