珠江-西江经济带旅游经济网络结构及影响因素研究

吕 娟,张 燕

(广西师范大学 历史文化与旅游学院,广西 桂林541001)

0 引言

随着交通方式的便利化和全域旅游的发展,区域间在旅游客源市场、基础设施、资源开发等各个方面的联系越来越密切,形成了复杂稳健的旅游经济网络。旅游经济网络是以区域为载体、以旅游活动为基础,通过旅游流、信息流和资金流等联系纽带将区域内不同等级、规模的城市及其影响范围联结起来形成的复杂网络系统[1]。它能够直观反映区域内旅游经济联系紧密程度,明确旅游地在区域中的地位和作用,进而影响区域战略角色定位和合作策略选择[2]。因此,研究区域旅游经济网络结构及其影响因素对区域旅游经济发展和网络空间结构优化具有重要意义。

国内关于旅游经济网络的研究起步较晚且文献相对较少,王苏洁、卞显红利用类似引力定律的公式测度长三角城市间旅游经济联系度,开启了区域旅游经济空间联系的研究[3]。杨国良等利用引力模型分析四川省各地区之间的旅游经济联系程度,以此为基础确定旅游流的空间扩散方向[4]。吕观盛利用引力定律公式测评广西北部湾中心城市间的旅游经济联系度[5]。早期研究主要是借助引力模型测度区域旅游经济联系度,社会网络理论引入到国内旅游研究中使得旅游经济网络研究逐渐得到学者们的重视。近几年随着城市化和旅游业的快速发展,区域旅游经济联系日益密切,学者们将引力模型和社会网络分析结合起来研究区域旅游经济网络结构。由于社会网络理论的思想与复杂的旅游系统具有高度的契合性,研究量显著增长,扩展了其研究内容,如刘法建等从旅游流内在联系特性入手,采用社会网络分析法对中国入境旅游流网络结构特征及动因展开研究[6];张凯等运用社会网络理论分析环太湖地区旅游经济联系的网络特征,提出跨界旅游区旅游经济联系的机制[7];虞虎等采用重力模型和社会网络理论构建江淮城市群旅游经济网络模型,探讨空间发展模式[8];董尊孟等通过构建新疆旅游经济网络模型探究新疆旅游经济网络结构的时空演变及驱动机制[9]。研究内容主要包括:旅游经济网络结构特征[10]、旅游经济网络格局演化与优化[11-12]、旅游经济网络驱动因素[13]、交通对区域旅游经济联系的影响[14]等方面。总体来看,目前国内对旅游经济网络的研究处于发展期,研究的深度和广度在逐步推进、拓宽,但是主要内容集中在旅游网络结构特征描述层面,关于旅游经济网络影响因素的研究局限于定性分析,定量研究有待进一步深化;研究对象主要集中在城市群[15]、省域[16]和市域[17]尺度,有关珠江-西江经济带旅游经济网络的研究尚属空白,而该地区旅游经济发展亟须相关理论指导。

珠江-西江经济带横贯粤桂,上联滇贵,下通港澳,在全国区域协调发展和面向东盟开放合作中具有重要战略地位。《珠江-西江经济带发展规划》于2014年7月通过国务院批复,规划中提出以珠西流域为纽带,促进珠江-西江经济带协同发展。但是该区域东西部经济发展水平差异显著,如何缩小发展差距,促进珠江-西江经济带协调发展是其目前面临的重大课题。旅游业作为一项涉及面广的综合性产业,对于协调区域发展具有重要意义。因此,大力发展旅游业、加强区域间旅游经济联系是促进区域协调发展的重要方式之一。旅游经济联系对区域旅游经济网络的形成和演变具有重要影响,旅游经济联系程度不同,区域内旅游经济网络空间结构会产生相应的差异。认识和研究旅游经济网络结构及其影响因素,有针对性地对其调整,是促进区域旅游经济协调发展的重要途径。基于此,本文利用引力模型测算珠江-西江经济带城市间旅游经济联系强度,构建旅游经济联系矩阵,进一步运用社会网络分析工具Ucinet软件揭示珠江-西江经济带旅游经济网络空间特征、演变规律及影响因素,为珠江-西江经济带旅游协调发展提供政策建议。

1 研究区域、研究方法与数据来源

1.1 研究区域

根据《珠江-西江经济带发展规划》(以下简称“经济带”),经济带区域范围包括广东省的广州、佛山、肇庆、云浮和广西壮族自治区的南宁、柳州、梧州、贵港、百色、来宾、崇左市,同时,根据流域特点,规划将广西的玉林、桂林、河池、贺州等市和西江上游的贵州黔南、黔东南、黔西南、安顺,云南曲靖、文山的沿江部分地区作为延伸区[18]。从研究需要以及数据的可获取性方面考虑,本文将研究区域界定为经济带内11个核心地市级行政单位,分别是广州、佛山、肇庆、云浮、南宁、柳州、梧州、贵港、百色、来宾、崇左共11个城市。截止到2018年年底,经济带内共有国家5A级景区4处,4级景区141处,3A级景区150处,旅游资源丰富且品质高、特色鲜明,旅游发展潜力大。

1.2 研究方法

1.2.1 修正的引力模型

引力模型(Gravity Model)是以牛顿万有引力定律为基础,经由Tinbergen(1962)和Poyhonen(1963)对其在经济学领域进行延伸而提出的经济学模型,后来由地理学者引入到旅游领域用以研究区域间旅游空间联系。本文借鉴前人研究成果[19],选择城市间空间距离、旅游接待人次和旅游总收入等指标,采用修正的引力模型测算城市间旅游经济的联系强度。公式为:

式中,Rij为城市i、j的旅游经济联系度;Pi、Pj和Vi、Vj分别表示城市i、j的旅游接待总人次和旅游总收入;Dij为城市i到j的驾车公路距离;Ci表示城市i的旅游经济联系总量。

1.2.2 社会网络分析

社会网络分析法是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的以网络关系结构为研究对象的定量分析方法[20]。近年来,社会网络分析在旅游地空间联系、相互作用和旅游经济网络结构研究方面凸显价值,它能够从关系视角审视旅游经济网络中节点城市间的集聚与扩散程度[21],有助于识别旅游经济网络空间结构的发育程度和发展趋势。因此,本文将选取社会网络分析的以下指标对经济带旅游经济网络做定量研究。

(1)网络密度。表示旅游经济网络中各节点的有效联系度与理论上最大的联系度之比,是检测区域旅游经济网络结构整体紧密度的有效指南。具体公式为:

式中,D为网络密度值,取值范围为[0,1],n为节点城市数量,若节点i、j之间有联系则d(ki,kj)的值为1,否则为0。

(2)网络中心度。中心度用以测量节点在网络中的地位,包括点度中心度、接近中心度、中间中心度3种测量指标[22]97。具体表达公式如下:

CRD(i)为节点i的点度中心度,n为网络的规模,x为i的度数;CRBi为节点i的中间中心度,gjk为j、k间的捷径数量,gjk(i)为j、k间存在的经过i的捷径数量节点i的接近中心度,djk表示j、k间的捷径距离。

(3)核心-边缘模型。该模型用来判断哪些节点处于网络的核心区,哪些处于边缘区,能够反映节点在网络中所处的位置或重要程度。核心区节点占据中心统治地位,拥有大量资源能够产生丰厚收益;边缘区节点一般通达性较差,其经济发展依赖于核心区。

(4)QAP分析。QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)是测量“关系数据”之间关系的方法,它以对关系矩阵的置换为基础,通过比较置换后的矩阵与另一个矩阵的相似性而得出两个矩阵的相关系数,同时对系数进行非参数检验[22]280,包括相关分析和回归分析。

1.2.3 数据来源

本文研究对象是经济带11个城市,文中所涉及的旅游相关数据均来源于相应年份的《广西统计年鉴》《广东统计年鉴》以及各市《国民经济与社会发展统计公报》;外汇旅游收入按历年汇率统一转化为人民币;城市间公路距离来自相应年份《中国高速公路及城乡公路网地图集》,单位是km。考虑到可对比性和数据搜集可行性,本文选取2007、2012和2017年3个时间截面,能够在一定程度上反映经济带旅游经济网络结构特征的时空演化。

2 珠江-西江经济带旅游经济网络结构特征及演变

2.1 旅游经济联系分析

根据公式(1)和(2)测算出经济带2007年、2012年和2017年的城市间旅游经济联系度和各市旅游经济联系总量(表1)。从时间演变来看,经济带旅游经济联系总量持续增长,由2007年的2033.18增长到2017年的35045.38,增长了17倍,表明经济带各市旅游发展形势较好,旅游经济联系日益紧密。从空间分布上看,经济带内旅游经济联系差异显著,旅游经济联系主要发生在东部地区。东部4个城市的旅游经济联系量明显超过中西部7个城市的联系量,广州的旅游经济联系量一直占据首位,佛山紧随其后位居第二,而崇左和百色旅游经济联系量较低,广州的旅游经济联系量是百色市的数百倍。随着时间的变化,经济带城市间的旅游经济联系量差距逐渐缩小,2007年排名首位的广州旅游经济联系量是末位的百色的542倍,2017年是125倍。各市旅游经济联系总量排名位序变化不大,广州、佛山和肇庆始终位居前三,空间临近效应明显。整体来看,经济带旅游经济联系强度和联系量不断增大,但是各城市旅游经济联系量差距悬殊,广州和南宁的旅游经济辐射范围主要集中在各自省份内,对于整个经济带旅游经济的带动效应还有限;随着时间变化,城市间旅游经济联系差距逐渐缩小。

表1 珠江-西江经济带各城市旅游经济联系总量

2.2 旅游经济网络结构分析

由于社会网络分析法的研究对象是“关系矩阵”,因此需要将根据引力模型得出的旅游经济联系数值矩阵转变为关系矩阵。通常做法就是选定一个合适的断点值,两两节点间的旅游经济联系强度值大于该断点值则认为这两个节点有关系,赋值为1,小于该断点值则认为这两个节点没有关系,赋值为0,据此将旅游经济联系矩阵转换为关系矩阵。本文经过多次试验并参考陈再福、郭伟峰[23]的研究成果,取经济带旅游经济联系强度值的中位数2.89为基准值,经济带两两城市间的联系值大于中位数的赋值为1,小于中位数的赋值为0,由此得到经济带旅游经济联系关系矩阵。然后将关系矩阵输入Ucinet6.0软件,使用Netdrow工具绘制经济带旅游经济网络结构图,见图1。

由图1可知,研究期间经济带旅游经济网络结构变化显著,城市间旅游联系越来越紧密,网络渐趋密集。具体来看,2007年经济带旅游经济网络结构非常松散,东部相对密集,西部稀疏;东部4个节点城市相互联结,西部的节点城市联系非常稀疏;只有相邻的城市才有联系,百色出现孤立现象,跨省之间只有南宁、梧州与广州有联系。原因在于当时广西地区经济不发达,旅游业发展落后加之交通距离阻隔,两广之间旅游往来不紧密。2012年经济带旅游经济网络结构趋于复杂,各城市之间联系更加频繁和紧密。2007年时只有广州一个核心城市,2012年时南宁成为次核心城市,经济带旅游经济联系网络“双核联动”发展格局特征初现。2017年时经济带旅游经济网络结构呈现以广州、佛山、南宁、柳州、贵港、来宾等城市为中心的多核心共同发展的格局,经济带旅游经济网络结构日益合理化。

图1 珠江-西江经济带旅游经济网络结构

2.2.1 网络密度分析

根据上文公式(3),借助Ucinet6.0软件的“network-cohesion-density”分析路径可以得出经济带2007年、2012年和2017年旅游经济网络的整体网络密度,如表2所示。

由表2可知,2007年经济带旅游经济网络的整体网络密度为0.22,网络密度较低,网络结构中只有12条有效关系线。2012年网络密度上升到0.49,2007-2012年期间经济带旅游经济网络密度呈跨越式增长,增长率达123%。但是2007-2012年经济带网络密度始终低于0.5,说明经济带各城市间资源、信息、人才等共享程度低,旅游经济呈弱联系状态。2017年时经济带整体网络密度为0.91,各节点城市基本都实现了双向联系,表明经济带城市间的旅游活动越来越密切,跨省区的城市旅游经济联系也在加强,核心城市辐射能力和带动效应急剧增强。原因在于近年来广西积极推进高铁建设,南广线、广西沿海线等高铁的开通缩短了两广之间的时间距离,同时着重发展旅游业,与广东开展一系列旅游合作,两广间的旅游联系得以增强。

表2 珠江-西江经济带旅游经济网络密度

2.2.2 网络中心度分析

沿着Ucinet6.0软件中的“network-centrality”路径分别计算得出经济带11个节点城市2007年、2012年和2017年的点度中心度、中间中心度和接近中心度的指标值,见表3。

(1)点度中心度分析。从表3可以看出,2007年时广州点度中心度最高,相比其他节点城市遥遥领先,随着时间演变,经济带各城市旅游经济联系的点度中心度均明显提高,且与核心城市相比差距缩小,表明经济带城市间的旅游经济联系逐渐增强,旅游经济网络结构不均衡现象有所缓和。广州一直保持最高的点度中心度,表明广州占据经济带旅游经济网络结构的核心地位,旅游经济独立性强,对其他节点城市的旅游经济具有较强的控制力和影响力。2012年时南宁迅猛跃起,成为超越佛山仅次于广州的次核心城市,构成双核心旅游经济空间网络结构。2017年时其他城市如佛山、柳州、贵港、来宾等市点度中心度增速较快,旅游发展势头较为强劲,整体网络呈现均衡化发展趋势。

表3 珠江-西江经济带旅游经济网络中心度

(2)中间中心度分析。中间中心度测量的是节点对资源的控制程度。从表3可以看出,2007年时除广州、南宁和柳州之外经济带其余城市的中间中心度都是0,说明这一时期经济带旅游经济联系很弱且网络空间差异大,广州、南宁和柳州这三个城市具有较强的控制资源能力,是区域间旅游经济联系的中介和桥梁,其他城市位于网络的边缘位置。2007-2017年间广州、南宁、梧州三个城市的中间中心度大幅下降,而佛山、柳州、贵港、来宾、百色等城市中间中心度小幅上升,经济带各城市间的中间中心度差距缩小,表明佛山、柳州、贵港、来宾、百色等城市的影响力增强,在网络中具有一定的控制能力,能够影响城市间的旅游交流与合作,经济带旅游经济发展呈现均衡化发展趋势,旅游经济联系从单纯依靠一个中心城市转变为依靠多个中心城市为中介进行联系。

(3)接近中心度分析。接近中心度测量的是一个节点不受其他节点“控制”的能力,如果网络中的某个节点较少依赖于其他节点,则该节点具有较高的接近中心度。由表3可知,2007-2017年经济带11个城市的接近中心度均大幅上升,表明经济带各节点城市受其他节点的限制减弱,在旅游发展过程中对其他城市的依赖程度降低,经济带旅游经济网络通畅性进一步改善。2007-2017年广州的接近中心度稳居第一,处于绝对的中心地位,在网络中受控制程度低。其他节点城市的接近中心度也有较大幅度增长,2017年时佛山、南宁、柳州、贵港、来宾等多个城市接近中心度与广州平齐,原因在于随着交通的发展缩短了经济带东部与中部地区间的时间距离,而且南宁、柳州、梧州、来宾等地大力发展旅游业、积极开展旅游合作,经济带各市间旅游经济联系加强。整体来看,随着经济带发展建设的推进,经济带旅游经济网络日趋紧密,虽然广州仍居核心主导地位,不过以广州“一城独大”的发展格局有所削弱,区域整体发展前景较好。

2.2.3 核心-边缘模型分析

利用Ucinet6.0软件沿着“Network-Core-Periphery-Categocal”路径计算出经济带旅游经济网络的核心-边缘结构(表4)。由表4可以看出,2007-2012年间,经济带核心区发展稳定,核心区成员城市一直是南宁、广州和佛山三个城市。南宁和广州作为省会城市,交通便利,资源丰富,发展旅游业优势明显,因此一直位于网络的核心区;佛山距广州最近,广州巨大的经济溢出效应使得佛山也成为核心区。2017年时经济带核心-边缘结构发生变化,核心区成员城市明显增多,南宁、柳州、来宾、广州和肇庆成为经济带的核心城市,经济带旅游经济网络呈现多中心发展趋势。这是由于交通环境和旅游发展环境不断优化,经济带旅游业获得长足发展,边缘区城市积极融入旅游大发展中,核心区城市对边缘区城市的辐射效应日益增强,核心区城市与边缘区城市联系更加密切,个别边缘区城市挤入核心区行列。

表4 珠江-西江经济带旅游经济网络核心-边缘模型

3 珠江-西江经济带旅游经济网络结构影响因素分析

3.1 影响因素的选择及模型构建

旅游经济网络的形成是多种因素相互影响、共同作用的结果,目前关于旅游经济网络影响因素的研究相对较少且多是定性分析,因此需要进一步做定量研究,只有掌握旅游经济网络结构形成和演变的驱动因素才有可能为构建合理的旅游经济网络结构提供有针对性的建议。首先,由引力模型可知城市间公路距离和旅游接待人次是影响旅游经济联系强度的重要因素,城市间公路距离越小,则游客流动成本越低,接待旅游人次越多,城市间越容易建立旅游经济联系网络,我们用城市间公路距离表示地理空间距离变量,用接待旅游人次表示旅游流变量。其次,旅游资源和旅游服务设施是发展旅游业的物质基础,直接影响区域旅游产业规模和经济效益,进而影响区域内的旅游经济联系,借鉴前人研究成果,用旅游景区得分指数反映旅游资源禀赋[24],用旅行社和星级饭店之和衡量旅游服务设施水平[25]。由旅游经济网络结构可视化分析可知,东部经济较发达地区较早形成旅游经济网络,西部落后地区旅游经济网络形成时间晚且网络结构稀疏,由此推测区域经济基础是形成旅游经济网络的重要因素,通常用人均GDP反映区域经济基础。另外,相关研究表明产业结构和交通条件也会影响区域旅游经济网络的形成和演变,分别用第三产业所占比重和公路交通密度表示。

基于上述分析,本文作出如下假设:经济带旅游经济网络R主要受地理空间距离D、旅游流P、旅游资源禀赋C、旅游服务设施S、区域经济基础G、产业结构I和区位交通条件T等7个因素的影响,构建如下计量模型:

其中经济带旅游经济网络R是由修正的引力模型计算结果构建的旅游经济联系矩阵,其他自变量是由两两城市影响因素指标值相减取绝对值构建的差异矩阵[26]。由于理论假设中的变量全是关系数据,变量之间可能存在高度相关性,使用传统多元回归分析(OLS)可能会出现多重共线性问题,而社会网络分析中QAP(QuadraticAssignment Procedure)是一种以随机化抽样检验为基础的研究“关系”数据的非参数估计方法,不需假定变量间相互独立,能够有效避免多重共线性问题[22]7。因此,本文采用QAP相关分析和回归分析判别和提取其影响因素,并对影响程度进行拟合回归。

3.2 影响因素分析结果

(1)QAP相关分析

QAP相关性分析通过重复抽样的方式对方阵进行两两间的相似性比较,进而计算出矩阵间的相关性系数并对其检验[22]284。通俗来讲,QAP相关分析是用来研究各个矩阵之间是否存在相关关系。打开Ucinet6.0软件QAP相关分析模块,输入经济带旅游经济联系矩阵和其他自变量关系矩阵,选择5000次随机置换[16],然后提交运算。分析结果见表5。

表5 珠江-西江经济带旅游经济网络与影响因素QAP相关分析

由表5可知,地理空间距离差异矩阵、旅游流差异矩阵、旅游资源禀赋差异矩阵与经济带旅游经济联系矩阵的相关性分析通过了1%的显著性检验,说明地理空间距离、旅游流、旅游资源禀赋是影响经济带旅游经济网络的重要因素。其中,地理空间距离差异矩阵与旅游经济联系矩阵的相关性系数为-0.35,表明城市间公路距离与城市间旅游经济联系呈负相关,城市间公路距离越小越容易建立联系。旅游服务设施差异矩阵、区域经济基础差异矩阵通过了5%的显著性检验,产业结构差异矩阵通过了10%的显著性检验,且与旅游经济网络相关性系数为正值,说明以上因素对旅游经济网络的形成和演变有促进作用。交通密度差异矩阵与经济带的旅游经济联系矩阵相关性分析没有通过显著性检验,说明公路交通密度对经济带旅游经济联系网络的影响不显著。

(2)QAP回归分析

QAP回归分析的目的是研究多个矩阵与一个矩阵间的回归关系,并对判定系数R2的显著性进行检验[22]286。打开Ucinet6.0软件的QAP回归分析模块,依次输入自变量矩阵和经济带旅游经济联系矩阵进行QAP回归分析,交通密度差异矩阵没有通过QAP相关分析,因此进行回归分析时剔除此变量,分析结果见表6。

由QAP分析结果可知,调整后的R2为0.583,且通过了1%的显著性水平检验,表明这些影响因素能够解释经济带旅游经济网络形成和演变的58.3%,QAP回归分析R2通常比OLS低[6],说明整个回归分析的拟合优度较好。其中,回归分析的观察项值为110,是由经济带11个城市构成11×11的矩阵,去除对角线值后为110个。

表6 珠江-西江经济带旅游经济网络与影响因素QAP回归分析

由表6可知,用以表征地理空间距离的D变量符号为负,且通过了5%的显著性检验,说明区域旅游经济联系网络与地理空间距离呈负相关,这与引力定律公式一致,在其他条件相等的情况下,两个城市间空间距离越小,旅游经济联系越紧密。旅游流差异矩阵的标准化回归系数为0.316,且通过了1%的显著性检验,即旅游流与旅游经济联系网络显著正相关,表明旅游流是形成区域旅游经济网络的基本要素。旅游资源禀赋差异矩阵C、区域经济基础差异矩阵G、旅游服务设施差异矩阵S和产业结构差异矩阵I的标准化回归系数都为正,且都通过了5%或10%的显著性检验,表明旅游资源禀赋、区域经济基础、旅游服务设施和产业结构对经济带旅游经济网络的形成具有显著的正面影响。QAP分析结果为经济带实现区域旅游一体化提供了发展思路,在推进经济带旅游协同发展时可以从增强可进入性、提高旅游接待水平、挖掘旅游资源优势、增强区域经济基础和优化产业结构等方面着手[27]。

4 结论与建议

4.1 结论

本文基于修正的引力模型测算经济带旅游经济联系强度,在此基础上运用社会网络分析的网络密度、中心度、核心-边缘模型和QAP分析等指标探究经济带旅游经济网络结构特征及影响因素,研究发现:

(1)从旅游经济联系分析来看,研究期间珠江-西江经济带旅游经济联系度和联系量显著提高,旅游经济联系日益密切,但是各城市旅游经济联系量相差悬殊。作为广东和广西的省会城市,广州和南宁的旅游经济辐射范围主要集中在各自省份内,对整个经济带旅游经济的辐射带动效应还有限。随着时间演变,城市间旅游经济联系差距在逐渐缩小,广州、佛山、肇庆和云浮所占旅游经济联系量比例下降,南宁、柳州和来宾等城市所占比重有明显上升。

(2)从可视化网络结构图来看,旅游经济网络结构是以城市间旅游经济联系为基础形成的网络在空间上的投影,随着经济带各城市旅游经济联系的增强,旅游经济网络由松散到紧密、由简单到复杂,网络空间结构也由东部密集、西部稀疏的不均衡分布格局走向相对均衡的分布格局。2017年时经济带旅游经济网络结构呈现以广州、佛山、南宁、柳州、贵港、来宾等城市为中心的多中心共同发展格局,经济带旅游经济网络结构日趋合理。

(3)从网络密度和中心性分析来看,2007-2017年间经济带整体网络密度呈显著上升趋势,节点连线数目不断增长,网络连通能力日趋增强,表明经济带旅游经济网络结构发育程度不断提升。网络中各节点城市的点度中心度和接近中心度增长,广州和南宁等核心节点的中间中心度大幅下降,而佛山、柳州、贵港、来宾、百色等节点小幅上升,表明随着经济带发展建设的推进,经济带旅游经济联系网络更加通畅,整体朝着均衡方向发展。虽然广州仍居核心主导地位,不过以广州“一城独大”的发展格局有所削弱,发展前景较好。

(4)从核心-边缘模型来看,经济带旅游经济网络中存在明显的核心-边缘结构,广州和南宁作为省会城市具有成为核心节点的绝对优势,经济溢出效应明显,百色、崇左、云浮等边缘城市没有充分释放出旅游潜力。2007-2012年时核心区只有广州、南宁和佛山3个成员城市,2017年时增加到广州、肇庆、南宁、柳州、来宾5个城市。表明随着时间演变,核心区对边缘区的辐射效应逐渐增强,经济带旅游经济网络呈现多中心发展趋势,旅游经济网络从单纯依靠一个中心城市转变为依靠多个中心城市为中介进行联系。

(5)从QAP分析结果来看,地理空间距离、旅游流、旅游资源禀赋、旅游服务设施、区域经济基础、产业结构六个因素与经济带旅游经济联系网络密切相关,其中,地理空间距离与区域旅游经济网络是负相关,其他因素与旅游经济网络呈正相关。回归分析结果表明,上述六个因素可以解释经济带旅游经济网络形成和演变的58.3%。

4.2 建议

(1)加强联系,优化旅游经济网络结构。经济带跨越经济发达的广东地区和资源富集的广西地区,广州、佛山和肇庆等市经济基础好、旅游需求大,南宁、柳州、崇左和百色等市旅游资源丰富、旅游供给不足,未来要加强跨省域的旅游经济交流与合作,优化经济带旅游经济联系网络,协调东西差异。例如:充分发挥“两核”——广州和南宁对经济带主干轴的旅游经济辐射效应,以珠西流域为纽带将主干流区域内的广州、佛山、肇庆、云浮、梧州、贵港、南宁等7市串联起来,加深经济带主干轴城市在游客互送和资源共享等方面的合作力度;增强南宁、柳州、来宾等次级中心城市的影响力,它们具有较高的中心度水平,已成为经济带旅游经济网络的次核心节点,重点培育使之成为经济带内旅游发展的“中介”和“桥梁”,促进经济带东西部地区的旅游交流与合作。

(2)抓住机遇,推进流域旅游一体化。随着《珠江-西江经济带发展规划》《北部湾城市群发展规划》和《粤港澳大湾区发展规划纲要》的先后出台,珠西流域旅游一体化面临着重要发展机遇。经济带作为面向港澳和东盟合作开放的前沿地带,要抓住机会深化合作,积极对接重大项目建设,以实现东西互动、优势互补、互利共赢。例如:从区域协调发展的高度思考旅游业的经济叠加效应,打破行政壁垒的限制,借助经济带发展建设之势,在原有合作基础上进一步将广东城市向西连接,通过政策性措施提升资源配置效率,实现跨省区间的旅游经济协调发展和优势互补;以粤港澳大湾区建设为契机,遵循“资源共享,市场共建”原则,结合各地资源优势合力打造旅游项目,在旅游宣传营销和旅游信息共享等方面开展更深入的合作,进一步提升两广合作的深度和广度,助推流域一体化进程。

(3)夯实基础,提高整体旅游竞争力。便捷的旅游交通、优质的旅游服务设施和旅游资源禀赋是旅游经济发展的物质基础,区域经济基础和合理的产业结构是旅游经济赖以发展的经济基础,只有夯实这些基础,提高整体旅游竞争力,经济带才能获得高质量发展。因此,经济带一方面要完善交通基础设施建设、加快旅游流空间集散,构建优质旅游服务设施体系、提高旅游接待水平,合理开发和配置旅游资源、提高旅游吸引力,形成设施共建、资源共享、游客互送、市场协作的良好合作局面;另一方面要利用自身区位优势,深化与北部湾、粤港澳大湾区和东盟在经贸、金融、旅游等方面的合作,发展特色经济,促进经济提质增效升级,同时也要发挥经济带通道和纽带作用,强化产业合作对接,推进产业集聚和转型升级。

本文能够拓展国内旅游经济网络研究内容,弥补旅游经济网络影响因素定量研究的不足,同时为优化珠江-西江经济带旅游经济网络结构,缩小区域发展差距,逐步实现旅游协同发展提供理论依据。研究中也存在一些不足之处,本文仅考虑到珠江-西江经济带11个主要城市,而这些城市与规划延伸区其他城市旅游经济联系也比较密切,但受数据资料限制,未能将这些城市纳入研究范围,有待在以后的研究中继续完善;社会网络理论博大精深,本文仅选取一些常见指标远远不够,所以如何改进研究方法拓展旅游经济网络研究内容,有待进一步探索。