浙江省国内旅游流系统网络结构演变研究

琚 胜 利，陶 卓 民，赖 正 清，陈 浩，徐 喆

(1.南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023； 2.江苏经贸职业技术学院旅游外语学院，江苏 南京 211168；3.安徽农业大学经济管理学院旅游管理系,安徽 合肥 230036)



浙江省国内旅游流系统网络结构演变研究

琚 胜 利1,2，陶 卓 民1，赖 正 清1，陈 浩3，徐 喆1

(1.南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023； 2.江苏经贸职业技术学院旅游外语学院，江苏 南京 211168；3.安徽农业大学经济管理学院旅游管理系,安徽 合肥 230036)

运用社会网络理论的块模型、网络密度、网络中心性，结合锡尔指数、ArcGIS 空间分析方法，基于省外客流的面板数据，研究近十年来浙江省大尺度国内旅游流系统网络结构演变特征。结果发现：1)旅游流网络系统整体变化缓慢，局部变化明显。客源网络系统与目的地网络系统联系在加强，客流有向主要客源地和主要目的地集中态势。目的地地带间网络中心性整体锡尔系数呈现先降后升，总体处于波动增加趋势。2)客源地、目的地中心性与块的密度值呈正比例关系。旅游流网络空间系统演变过程，体现了总体稳定性和自相似性的空间等级特征。3)浙江省省外旅游流目的地系统网络结构，形成了“一个核心—边缘旅游带，四级城市，五级旅游区”的空间等级结构。客源地网络空间格局具有明显的“核心—边缘，圈层等级扩散”特征。

网络结构；块模型；中心性；旅游流

0 引言

旅游系统网络中的结点类型分为目的地(旅游流的汇)结点和客源地结点(旅游流的源)两类，交通线路将所有结点连接成以目的地为中心的旅游系统网络[1]。近年来，国内外学者利用空间引力模型、空间经济联系度、地理集中指数、空间使用曲线、位序规模法则、时间集中指数等理论和方法研究旅游流空间模式、时空特征、规模、等级、流向、驱动力等，取得了丰硕成果。很多研究突破了单一旅游流问题本身，开始将旅游流对区域旅游系统产生的影响和发展导向性纳入研究范畴[2-6]。旅游流客源地域系统的客源节点与目的地地域系统中的各个节点的相互关系，是一个复杂的网络关系，对这种网络关系、尤其是动态演变关系的研究十分重要。近年来，国内外利用社会网络理论研究区域旅游组织合作、入境旅游流网络结构特征、目的地旅游流网络结构的研究[7-24]，取得了丰厚成果，但对旅游流总体网络、旅游流与区域之间关系以及不同旅游流之间的关系研究还有待深入[25]。

从空间范围而言，旅游流有跨省(区)的大尺度空间旅游流、跨区(市)的中尺度空间旅游流和跨县(市)的小尺度空间旅游流[26]。不同尺度空间的旅游流，旅游者的空间行为特征、景区级别偏好、停留时间、购物偏好等都会表现出差异性；此外，不同尺度空间的旅游流空间结构、空间模式、驱动因素也表现出一定的差异性。本文利用社会网络方法，结合经济学的锡尔系数、统计学的聚类分析、地理学的ArcGIS空间分析方法，基于省外客流面板数据，对浙江省的国内(省外)旅游流网络系统的十年变化进行研究，系统揭示基于省外客流的大尺度空间的旅游流网络总体演化趋势、局部变化特征、网络节点关系及变化、旅游流网络系统的一般特征及其空间格局。研究结论对浙江省旅游者空间行为规律分析、目的地旅游产品开发和空间结构塑造、旅游设施空间配置、旅游市场细分及旅游市场营销提供参考依据。

1 研究方法

1.1 块模型分析方法

块模型定义：一个块模型是把一个网络N中的行动者分区成为各个位置B1…B2，BB，并且存在一个对应法则∅，它把行动者分到各个位置之中，即如果行动者i处于位置BK之中，则∅(i)=BK。利用bklr表征位置BK和Bl在关系Xr上是否存在联系，如果存在联系，则bklr=1,否则为0[27]。

通过块模型分析，能够考察出网络的凝聚子群、核心-边缘结构、集中趋势、等级性和传递性的一些特征。本文通过社会网络的块模型揭示客源地系统结点与目的地系统结点构成的点集系统的内在结构关系。该分析可以通过Ucinet软件的CONCOR程序实现。

1.2 旅游流网络结构特性计量

(1) 网络密度D：反映网络中节点之间的联系程度，其值越大，表明网络节点之间的关系越密切。公式为：D=∑Di/g(g-1)，g为网络节点总数，Di是节点的度数值。

(2) 网络程度中心度CD(ni)：主要衡量节点在网络中的中心性程度。公式为：CD(ni)=∑Xij，Xij为节点间的联系强度。

1.3 锡尔系数

锡尔系数是一种具有空间可分解性的区域差异分析方法。本文利用锡尔系数分析浙江省区域省际旅游流目的地网络中心性总体差异、区际差异和区内差异变化的情况，以及区际差异和区内差异变化对区域城市总体差异变化的影响[28]。其表达式为：

(1)

为进一步分析浙江省城市旅游流中心性区域之间和区域内的差异，依据浙江省旅游经济发展呈现的“三带十区”的空间格局特征，对以中心城市为依托的“三带十区”的旅游流中心性的区域间和区域内的差异进行锡尔系数一阶段分解，公式为：

(2)

2 数据来源与处理

研究的原始数据来源于《浙江旅游统计概览》(2002-2012)、《浙江省旅游统计公报》(2002-2012)。文中各个城市客源数据为浙江省直属地级市及所辖县(市)的各大景区、酒店、城区游客集散中心、旅行社等抽样调查数据，数据适合中心城市、区域内旅游区、旅游带的旅游流分析。本文的旅游流是指旅游客流，而不是广义的旅游流。2002年、2007年、2012年分别为浙江省“十五”、“十一五”、“十二五”旅游发展规划的第二年，数据具有可比性，故以这3年浙江国内旅游客源地调查数据为样本，建立浙江国内旅游流的城市(目的地)—省域(客源地)长方形矩阵11×31。数据库矩阵的行是旅游目的地(地级以上城市)，列为客源地(省份)，构建基于省外客流的浙江省国内旅游流矩阵表，表中单元格数值表示各地级市省外客源构成百分比。在利用Ucinet软件转换矩阵时，数值以客源地占目的地的客流量的0.65%为切分点值，旅游客流量大于等于0.65%时，则将相应的矩阵元素赋值为1，反之则赋值为0，通过Ucinet软件对其进行标准化处理，构建2-模网络矩阵。Ucinet软件已经实现了对2-模网络的图形分析、2-模网络的定量分析、分派分析；但一些数据的结构分析要转换成两个1-模矩阵或者二部数据结构分析(Bi-partiteDateStructures),由于本文是基于省外国内省域客源在浙江各个地市的分布构成的有向网络，客源地之间、目的地之间没有网络连接，将其转换为二部数据结构后进行网络分析。

3 网络结构演化分析

旅游流网络结构演化可以从总体结构、节点结构、块结构(小团体结构)等方面衡量。

3.1 总体结构演化

(1)网络密度。通过Ucinet软件分析，得出了浙江省国内旅游流(客源地-目的地系统)2-模网络整体结构。2002年、2007年、2012年网络密度分别为0.1051、0.1152、0.1174，网络连接点分别为181、194、208，二者整体处于上升趋势，说明网络整体节点之间的联系在逐渐加强，各个节点受网络系统的影响也在逐渐加大。浙江省各个地级市与客源省份的联系在加大，而且各地级市与客源省份构成的旅游网络系统对每个目的地城市、客源省份的影响在加大。但密度值不够大，这是由于网络连接只发生在客源地和目的地之间。

(2) 网络中心势。2002年、2007年、2012年网络的整体中心势分别为31.95%、32.40%、36.93%，为上升趋势，说明旅游地域网络系统总体有集中趋势，客流向部分城市集中的趋势在加大，客流的来源地向部分省份集中的趋势也在加大，但这种集聚趋势比较缓慢。由于网络整体中心势的绝对值不大，说明浙江省客流来源与客流分布的集中度不是很大，相对均衡。

3.2 目的地网络节点中心性变化分析

3.2.1 目的地网络节点中心性 通过Ucient软件对数据标准化处理后，以有多少个客源地(省份)与某个目的地城市联系来测度目的地(城市)旅游流网络节点的中心性，即以与目的地城市发生联系的客源地省份的点数来表达。目的地旅游流网络节点中心性度数是衡量目的地中心地位的量化数据，目的地(城市)节点中心性度数越大，说明该目的地(城市)与客源系统联系越紧密，越靠近目的地网络系统的中心位置，中心性度数越小，说明该目的地(城市)与客源系统联系越生疏，在目的地网络系统中处于边缘位置。

3.2.2 变化特征 从单个城市看，杭州、宁波十年来一直稳居一、二位，而且中心度数在增加，体现很强的极化效应。十年中波动性较大的城市有嘉兴、金华、丽水、温州、衢州，相对稳定的城市有杭州、宁波、绍兴、舟山、台州、湖州。嘉兴市2002年前在网络的边缘位置，之后基本上处于上升趋势。丽水市中心度数一直在下降，2002年、2007年、2012年分别为18、14、10， 2012年降到最后一位，体现了很强的边缘效应。从总体趋势看，金华也在不断下降，2002年为第二梯队，2007年为第三梯队的靠前位置，2012年为第三梯队的靠后位置。衢州市十年前在网络中处于边缘位置，2007年向中心位置前进了几步，2012年却又回到边缘位置，旅游网络点度数排名基本处在最后一位。2002年前后，杭州为省域首位城市，宁波为省域次核心城市，湖州、衢州为省域边缘城市。环杭州湾的嘉兴、绍兴、舟山以及浙东沿海的温州、台州和浙中的金华、浙西南丽水旅游流的中心性度数却没有明显的差距，基本在一个水平线上，为省域旅游流重要城市。而2007年以后，城市旅游流网络中心性却表现出明显的差异，温州上升为区域次核心城市，金华、丽水的地位一直在下降，尤其是丽水，逐渐降为旅游流区域边缘城市(图1)。

图1 2002-2012年浙江省国内旅游流网络目的地程度中心性度数变化

Fig.1ThechangeofdestinationnetworkcentralitydegreeofdomestictouristflowinZhejiangProvincefrom2002to2012

3.3 目的地网络中心性区域差异变化分析

依托资源特色、空间联系度、市场的共享度、自然条件的趋同和分异，浙江省旅游经济基本形成了以中心城市为依托的“三带十区”空间格局[29](表1)。

表1 基于中心城市依托的浙江省三带十区旅游空间格局

Table 1 Tourism spatial pattern of three zone ten district relying on the central city in Zhejiang Province

三带十区中心城市资源特色中心性度数均值总和杭州湾文化休闲旅游经济带杭州国际休闲旅游区绍兴古越文化旅游区浙北古镇运河古生态旅游区杭州绍兴嘉兴、湖州休闲港城水城越都运河古镇2002年：16．52007年：17．252012年：17．5205浙东沿海海洋旅游经济带宁波河姆渡———东钱湖旅游区舟山群岛旅游区温州雁荡山———楠溪江旅游区台州天台山———神仙居旅游区宁波舟山温州台州山水商都海天佛国山海江河古城山海2002年：17．252007年：16．252012年：18．5208浙西南山水生态旅游经济带金华商贸文化旅游区衢州南宗孔庙———石窟文化旅游区丽水绿谷风情旅游区金华衢州丽水商贸文化四省边际绿谷风情2002年：15．332007年：152012年：12．33128

分析中心城市为依托的“三带十区”旅游流区域空间中心性差异，对各功能区的旅游产品开发、景区功能定位、旅游区等级空间配置、目的地营销导向具有指导意义。根据锡尔I(0)系数方法，得出浙江省旅游流网络中心性三大地带内和地带间的差异(表2)。

表2 浙江省旅游流网络程度中心性差异的锡尔系数

Table 2 Theil coefficient of tourism flow network centrality degree difference in Zhejiang Province

年份整体锡尔系数I(0)三大地带间杭州湾文化休闲经济带浙东沿海海洋经济带浙西南山水生态旅游经济带I(0)贡献率I(0)贡献率I(0)贡献率I(0)贡献率20021．471821．451880．98650．003630．00250．000850．00058 0．01545 0．010520071．445381．454211．00610．008430．00580．001710．00118-0．01898-0．013120121．512431．49050．98550．010860．00720．001820．001200．009240．0061

从时间断面上看，整体锡尔系数呈现先降后升，总体处于波动增加趋势。三大地带间、杭州湾文化休闲经济带内、浙东沿海海洋经济带内的I(0)都处于上升状态。由图1发现，杭州、宁波的核心地位、温州的副核心地位在加强，而衢州、丽水趋向边缘化，湖州的地位相对弱化，是造成上述中心性差异加大的主要原因。浙西南山水生态旅游经济带内I(0)有下降趋势。在该带中，金华市和义乌市市区人口、城市化水平、财政收入等指标基本处在同一个水平，差距在缩小，金华的副中心城市地位在弱化，衢州、丽水的旅游经济水平差异也不大。带内没有较强的核心城市，出现了多中心、弱中心的格局，这些使得该带内的I(0)在缩小。

从空间断面上看，三大地带间差异性较大，而地带内差异性较小。地带间的差异是造成整体差异的主要原因，三个时间断面的地带间差异贡献率达98%以上，地带内的差异较小。反映了浙江省旅游流的地带间的空间不均衡性和地带内的相对均衡，以杭州为中心的杭州湾文化休闲经济带和以宁波、温州为核心的浙东沿海海洋经济带，旅游资源等级高、旅游景区发展快，旅游整体收入高，旅游服务设施水平高，区内旅游交通体系发达，形成了较强的旅游综合竞争力；尤其是近年来的浙江省海洋旅游发展战略，提升了浙东沿海海洋经济带的竞争力，旅游地中心性得到提高，使其与杭州湾文化休闲经济带在旅游空间上达到均衡发展。而以金华、丽水、衢州为依托的浙西南旅游经济带，资源等级虽然较高，但区内交通体系不够发达，中心城市带动力不够强，旅游整体竞争力较弱。浙西南旅游经济带与浙东沿海及环杭州湾的差距在加大，是造成带间I(0)加大的主要原因。

3.4 客源地网络节点中心性变化分析

3.4.1 客源地网络节点中心性 通过Ucinet 软件对数据标准化处理后，以有多少个目的地城市与某个客源地(省份)联系(与客源省份发生联系的目的地城市的点数)来测度某个客源地(省份)节点中心性。客源地节点中心性是衡量客源地中心地位的量化数据，节点中心性越大，说明该客源地(省份)越重要，与目的地系统联系越紧密，处于客源网络的中心位置。

3.4.2 变化特征 2002-2012年一级核心客源地省市构成及相互位次变化不大，自2007年以后，华东地区的福建、江西、湖北成为浙江的一级核心客源地省份；二级核心客源地的省市位次稍有波动，总体变化不大。重要客源地、一般客源地的省市位次波动较大，但总体上看，没有改变其客源地重要性程度的属性，边缘客源地的省市构成及相互位次没有明显变化(图2)。

图2 2002-2012年浙江省国内旅游流网络客源程度中心性度数变化

Fig.2 The change source tourist flow network centrality degree in Zhejiang Province from 2002 to 2012

3.5 网络块结构演变分析

块分析以各客源地和目的地之间的客流量联系强度为依据，探讨旅游流系统的小团体集聚现象，它说明了团体内旅游流具有一定的共性，如联系密切度、流量特征、职能特征、地域结构特征等。通过对2002年与2004年的数据平均化代表2002年数值，对2010年、2011年、2012年的数据平均化代表2012年数值，再进行块分析，得出块结构。客源地与目的地城市联系的紧密程度由块密度值反映，密度值越大，联系越紧密，密度值越小，联系越生疏。 本研究采用Ucinet中的CONCOR算法，得出浙江省国内旅游流空间系统的块构成和块密度值(表3、表4)。

表3 2002年浙江省国内旅游流系统块密度矩阵

Table 3 Block density matrix of domestic tourist flow system in Zhejiang Province in 2002

客源地块目的地块abcdA1．0000．9600．9671．000B1．0000．9601．0000．000C0．7500．8000．0000．000D0．5000．6000．0000．000E0．2500．0000．3330．000F1．0000．0000．5000．000G0．0000．0000．0000．000

表4 2012年浙江省国内旅游流系统块密度矩阵

Table 4 Block density matrix of domestic tourist flow system in Zhejiang Province in 2012

客源地块目的地块a1b1c1d1A10．9640．9820．9051．000B10．0000．0000．0000．500C11．0000．8750．0000．000D10．7500．6250．0000．500E10．5000．0000．0000．000F11．0000．1250．0000．000G11．0000．2500．0000．000H10．0000．0000．0000．000

3.5.1 块构成变化 1)客源地子块：在子块省份构成中，一级客源地子块有扩大趋势，与十年前相比，一级客源地增加了3个，其构成是华东六省一市，加上经济发达省市北京、广东，人口大省四川、河南，距离较近省份湖南、湖北。边缘客源地子块有减少趋势，边缘客源地省份减少了两个，其构成基本上是距离远且经济较落后的西藏、甘肃、宁夏、新疆、内蒙古等。而重要客源地子块、一般客源地子块的省份构成有一定变动。 2)目的地子块：十年前与十年后相比，子块构成有较大变化。一直在一个子块的是杭州和宁波，嘉兴、舟山和绍兴，台州和金华，丽水和湖州，发生变化的城市有温州和衢州，这与十年来这些城市中心性相对位置波动较大有关。2002年温州和丽水、湖州、台州、金华构成一个子块，2012年温州和嘉兴、舟山、绍兴构成一个子块。说明温州的旅游地位上升，其旅游流地位发生了明显变化，为区域次核心目的地城市；而台州、金华为一般目的地城市。2002年衢州为独立子块，2012年衢州和丽水、湖州构成一个子块，形成了三个边缘城市。

3.5.2 网络块密度动态变化 从四级层面上看，2002年、2012年浙江省国内旅游流系统块密度矩阵如表3、表4所示。子块构成用不同的字母表示*A：浙江、安徽、广东、上海、江苏、北京、湖南、江西、四川、辽宁；B：福建、山东、黑龙江、湖北、河南；C：陕西、吉林；D：重庆；E山西、天津；F：云南、河北；G：广西、贵州、海南、西藏、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆。目的地城市被分为4块：a.杭州、宁波；b.温州、台州、金华、丽水、湖州；c.嘉兴、舟山、绍兴；d.衢州。A1：北京、四川、福建、云南、山东、河南、湖北、湖南、上海、江苏、浙江、安徽、广东、江西；B1:贵州；C1:辽宁、河北；D1:陕西、重庆；E1:山西、海南、天津；F1:广西、吉林；G1:黑龙江；H1:西藏、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆。目的地块项：a1：杭州、宁波；b1:温州、嘉兴、舟山、绍兴；c1:湖州、衢州、丽水；d1:台州、金华。。可以看出，块密度十年变化特征如下：作为首位城市的杭州、区域一级核心城市的宁波，不仅与区域一级核心客源地的网络密度值高，而且与区域重要省份、一般省份的网络密度值较十年前有增加，说明这两个城市与其联系密切的省份在增加，客流来源更加广泛，流量在加大。作为区域次核心城市的温州及环杭州湾的嘉兴、舟山、绍兴三市的旅游客流与一级核心客源地、多个重要客源地保持高网络密度值，与多个一般客源地省域保持一定的网络密度值，而且与有联系的客源地块的密度值和数量有增加趋势，说明其客流来源越来越广泛，市场引力越来越大，客源越来越稳定。与十年前相比，金华、台州、湖州、衢州、丽水密度值和客源地联系数量有下降趋势。其中，浙北的湖州、浙西南的衢州、丽水下降幅度尤为明显，只与一级核心客源地保持高密度值，浙中的金华、沿海的台州与一级核心客源地及重要客源地保持高网络密度值，而与其他客源地省域网络密度值为0，体现了客流来源的单一性、集中性、不稳定性趋势。从空间断面看，在不同的时间段，所有目的地块(小团体)与一级客源地块(小团体)的网络密度值高，与边缘客源地块网络密度值很小，甚至为0。

3.5.3 网络块密度总体特征 可以看出，中心性越接近的客源地，构成一个客源地块；中心性越接近的目的地，构成一个目的地块。块的构成与客源地、目的地中心性等级具有很强的关联性，同一等级的中心地往往会构成一个块。中心性与块的密度值呈正比关系。目的地中心性越高，与客源地网络块密度值越大，与其保持较高密度值的客源地块越多；客源地网络中心性越高，与之保持较高密度值的目的地块越多，块密度值越大(表5)。

表5 客源地系统与目的地系统网络块密度值构成共同特征

Table 5 The common characteristics of network block density values between the source system and the destination system

一级客源地重要客源地一般客源地边缘客源地核心目的地大大大很小重要目的地大较大较小非常小一般目的地大较小很小非常小、趋向0边缘目的地大很小非常小趋向0

4 网络系统总体空间结构格局

4.1 目的地网络系统空间格局

采用K-means聚类方法，对2002年、2007年、2012年浙江省目的地省际旅游流节点中心性度数进行聚类分析，得出目的地旅游流网络总体结构特征。基于省外客流的浙江省旅游流城市目的地中心性等级分为4个层次：杭州、宁波为第一层次，为浙江省省际旅游流集聚核心城市；嘉兴、绍兴、舟山、温州、台州、金华为第二层次，为省际旅游流集聚重要城市，温州为这一层次的核心城市；湖州、丽水为第三层次，是省际旅游流集聚区域一般城市；衢州为第四层次，是区域边缘城市。结合单个城市省际旅游流网络中心性度数可以看出，浙江省城市省际旅游流形成了一个首位城市(杭州)，两个次核心城市(宁波、温州)，其中宁波为强次核心，温州为弱次核心；五个重要城市、两个一般城市及一个边缘城市(衢州)的格局。

对三个时间断面的中心城市、旅游区、旅游带的省际旅游流网络中心度数进行加和平均，结合中心性差异的锡尔系数分析，可以得出，浙江省省际旅游流目的地网络系统空间等级结构特征。在“点(中心城市)、线(旅游点)、面(旅游区)”的空间格局基础上，形成了“一个核心-边缘旅游带，四级城市，五级旅游区”的空间等级特征(图3)。三大地带表现为“核心-边缘”模式。杭州湾经济带与浙东沿海经济带两者之间差异性较小，为旅游流强势集中地区，为核心区，而浙西南山水生态旅游经济带为旅游流弱势集中区，为边缘区。三大地带内的旅游区旅游流中心性表现为阶梯等级结构。杭州国际休闲旅游区、宁波河姆渡-东钱湖旅游区为一级阶梯，温州雁荡山-楠溪江旅游区为二级阶梯，绍兴古越文化旅游区、舟山群岛旅游区、台州天台山-神仙居旅游区、金华商贸文化旅游区为三级阶梯，浙北古镇运河生态旅游区、丽水绿谷风情旅游区为四级阶梯，衢州南宗孔庙-石窟文化旅游区为五级阶梯。

图3 浙江省国内旅游流目的地网络系统等级结构

Fig.3 Hierarchical structure of tourism destination network system in Zhejiang Province

4.2 客源地网络系统空间格局

采用K-means聚类方法，对2002年、2007年、2012年浙江省客源地节点中心性度数进行聚类分析，得出客源省域聚类等级结构(图4)。浙江省省际客源市场的等级结构分为4类。聚类1为核心客源地，而其中的浙江、江苏、广东、上海、安徽、福建、江西、湖北等为一级核心客源省域，江苏、浙江、上海具有距离最近、经济很发达特征，安徽、福建、江西、湖北具有距离近、区域合作较密切特征。湖南、四川、河南、山东、北京为二级核心客源省域，湖南为距离较近、经济较发达；四川、河南为人口大省，出游的绝对量大；山东、北京为经济发达省市。聚类2为浙江省重要客源省份，具有距离较远、经济较发达、客流较大特征。聚类3为区域一般客源省份，具有距离远、客流较小特征。聚类4为区域边缘客源省份，具有距离远、经济欠发达、客流很少特征。

图4 浙江省国内旅游流网络客源地中心性等级

Fig.4 The hierarchy of domestic tourist flow network source center in Zhejiang Province

可以看出，浙江省省际客源地网络空间格局具有明显的“核心—边缘，圈层等级扩散” 的空间格局特征，华东六省一市为核心区，北京、广东、四川为次核心，西北西南为边缘区。圈层扩散，以杭州为核心，按照空间距离远近、经济联系度进行等级扩散，体现了旅游客源市场空间距离衰减的一般规律。

5 结论与讨论

5.1 结论

(1)旅游流网络系统整体变化缓慢，局部变化明显。浙江省国内旅游流网络密度、网络整体中心势处于缓慢增长趋势。客源网络系统与目的地网络系统联系在加强，客流有向主要客源地和主要目的地集中的态势。从时间断面上看，目的地地带间网络中心性差异性整体锡尔系数先降后升，总体处于波动增加趋势。区域重要客源省份、一般客源省份网络中心度排名有较大的波动。由于目的地城市、客源省份地位的变化，块的构成及其密度值局部变动较为明显；在子块省份构成中，一级客源地子块有扩大趋势，边缘客源地子块有减少趋势。

(2)旅游流网络系统呈总体稳定性。网络内各节点在网络中的相对位置关系总体稳定。旅游流系统网络块结构体现了强强联合的“马太效应”，强中心性的客源省份、目的地城市构成一块，而且块密度值大；弱中心性的客源省份、目的地城市构成一块，块密度值小。同一等级的中心地往往会构成一个块，中心性值与网络块密度值呈正比关系。

(3)旅游流网络系统在动态演变过程中体现了自相似性。社会网络理论认为，社会网络中的点线连接并非是杂乱无序的，而是有意识的偏好性连接，这种偏好性表现为社会网络中集散节点所连接的自由度的个数。从中心性度数、块密度值看，客源地系统、目的地系统、块网络结构都体现了较明显的核心—边缘结构。

5.2 讨论

(1)对旅游流的研究，本质是对旅游者的空间行为规律研究。基于旅游者空间行为的规律，大尺度的 旅游者青睐于高等级目的地，小尺度的旅游者青睐于低等级的目的地。文中关于浙江省国内旅游流网络空间结构特征的表述，是基于省外客流的流量及其在目的地的扩散而得出的结论。旅游流网络中心性变化趋势反映了客流来源与扩散的空间趋势，网络块密度变化特征揭示了客源节点与目的地节点的相互关系，这些都为目的地营销空间指向性、客流引导、高等级旅游景区产品设计和旅游服务设施空间优化配置提供了实践指导，也为不同尺度的旅游流网络结构特征研究提供经验数据。

(2)对于不同的地区，由于资源等级的差异、景区类型的不同、区位条件的不同，省际客流、省内客流、地区内(市县)客流在本地区的客流比重会有明显的不同，从三种不同类型的客流数据得出的旅游地网络结构会有不同的结果，不同尺度客流网络结构特征对指导不同类型和等级的景区开发、经营管理、营销具有不同的指导意义。

(3)现有旅游流研究成果主要集中在旅游流在目的地的结构特征或者客源地的结构特征，而客源地节点与目的地节点之间关系的结构特征研究较少，本文在这方面作了一定的探讨，限于各方面条件的限制，不能把不同尺度的旅游流的网络结构特征加以综合研究，未来将对基于不同空间尺度客流的旅游流网络结构呈现的空间特征、演化规律、结构特征的差异和共同点及其驱动因素做进一步研究。

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Research on Network Structure Evolution of Domestic Tourist Flow System in Zhejiang Province

JU Sheng-li1,2,TAO Zhuo-min1,LAI Zheng-qing1,CHEN Hao3,XU Zhe1

(1.SchoolofGeographicalScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023；2.OccupationTechnicalCollegeofEconomicTradeofJiangsuProvince,Nanjing211168; 3.TourismManagementDepartment,AnhuiAgricultureUniversity,Hefei230036,China)

The evolution of domestic tourist flow network system structure in the recent ten years in Zhejiang Province is researched by using social network theory and ArcGIS spatial analysis method.The network feature of tourist flow is measured by network density,network centrality and Theil index.The paper reveals some results as the following.1) The whole tourist flow system changed slowly,the partial of it changed obviously.In 2002,2007,2012,the network density respectively was 0.1051,0.1152,0.1174,the network connection point was 181,194,208.It was in a rising trend overall.In 2002,2007,2012,the network centralization respectively was 31.95%,32.40%,36.93%,it showed an increasing trend.2) The difference of Theil coefficient of the network center in destination zone showed the increasing trend.There was a strong correlation between the block structure and the work net centralization.The tourist flow network block structure showed the Matthew effect.3)The destination network system spatial structure of Zhejiang Province formed the characteristics as "one core-periphery tourism zone,four hierarchy city,five scale tourism area ".Tourist generating network showed the features as a core periphery and rank circle diffusion.

network structure;block model;center;tourist flowing

2014-08-20；

2014-10-19

国家自然科学基金面上项目(41371155)；江苏经贸职业技术学院课题“江苏省旅游纪念品开发研究”

琚胜利(1972-)，男，博士研究生，副教授，研究方向为旅游地理与规划。E-mail:jushengli518@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.02.019

F590

A

1672-0504(2015)02-0091-07