廣東省市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及成因分析

李航飛, 唐承財

(1. 韶關(guān)學(xué)院旅游與地理學(xué)院， 韶關(guān) 512005； 2. 北京第二外國語學(xué)院旅游科學(xué)學(xué)院， 北京 100024)

旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)研究對區(qū)域旅游協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義，探索區(qū)域旅游如何實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)一體化發(fā)展，對于促進區(qū)域旅游資源的整合、開發(fā)成本的降低及旅游要素的優(yōu)化配置都具有積極作用，有利于區(qū)域旅游業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展.

學(xué)者們在旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面的研究取得了較為豐富的成果. 國外學(xué)者對于旅游空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究主要以旅游流為研究對象，對其網(wǎng)絡(luò)特征、時空特征、表現(xiàn)模式、管理和影響評價等進行了深入分析[1-4]；同時，基于旅游流現(xiàn)象，通過社會網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)、GIS等方法，對旅游目的地的體系演化、旅游利益相關(guān)者的結(jié)構(gòu)特征和旅游結(jié)構(gòu)的縱向變化等方面進行了研究[5-8]. 國內(nèi)學(xué)者對旅游空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究主要表現(xiàn)為：第一，旅游聯(lián)系強弱指標(biāo)選擇方面，主要通過引力模型[9-12]或修正后的引力模型[13-14]來描述區(qū)域間旅游聯(lián)系的強弱，并結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對旅游聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行分析；第二，研究對象方面，以全國范圍為主[15-20]，同時涉及中部地區(qū)[11]、長三角區(qū)域[21]、江淮地區(qū)[22]、東北地區(qū)[23]、環(huán)太湖地區(qū)[10]以及黑龍江[12]、江蘇[24]等具體省份，同時，有學(xué)者基于百度指數(shù)，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對具體的旅游目的地進行了分析[25]；第三，研究內(nèi)容方面，主要通過社會網(wǎng)絡(luò)分析功能，如網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心度、網(wǎng)絡(luò)中心勢、結(jié)構(gòu)洞、塊模型、凝聚子群、核心—邊緣結(jié)構(gòu)和對等性分析等，對旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征進行分析[9-25]. 隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)普及率的不斷提高，互聯(lián)網(wǎng)在人們出行過程中扮演的作用越來越大，游客的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注行為與其旅游行為存在明顯的關(guān)系. 已有研究表明，網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度是一種潛在的旅游流[26]，與游客流量存在長期協(xié)整關(guān)系，并在時空上相呼應(yīng)[27-29]，是游客流量的前兆[30]，可較好反映區(qū)域間旅游聯(lián)系的強弱，為旅游流的預(yù)測提供理論指導(dǎo).

綜上可知，目前對于旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的研究集中在利用引力模型或修正后的引力模型構(gòu)建相關(guān)旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，進而利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行分析，對特征背后的形成機制進行研究的文獻較少[14,24]，且鮮有以網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為區(qū)域旅游聯(lián)系強弱的指標(biāo)；在區(qū)域方面，廣東省的旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系研究基本上是空白. 鑒于此，本文基于百度指數(shù)中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，構(gòu)建市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系關(guān)系矩陣，從新的視角來探討廣東省的市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，并利用QAP回歸分析來探討其形成機理，以期為廣東省旅游業(yè)的發(fā)展提供理論與實踐參考.

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與處理及研究方法

1.1 研究區(qū)域

廣東省位于南嶺以南、南海之濱，在人文歷史、自然條件和地理區(qū)位等方面擁有眾多優(yōu)質(zhì)旅游資源. 全省共有15個國家5A級旅游景區(qū)(位居全國第三)、13個全國紅色旅游經(jīng)典景區(qū)、10個國家4A級以上紅色旅游景區(qū)；五星級飯店總數(shù)(102家)和星級飯店總數(shù)(637家)均位居全國第一；擁有嶺南第一山“羅浮山”、世界自然遺產(chǎn)丹霞地貌命名地“丹霞山”、北回歸線上的綠洲“鼎湖山”等名山名岳；毗鄰港澳，過境游客資源豐富. 廣東省旅游產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)體系健全、業(yè)態(tài)豐富、動能強大的格局，全省旅游總收入從2015年的9 081億元增長至2019年的15 158億元；接待過夜游客從2015年的3.62億人次增長至2019年的5.31億人次[31].

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 百度指數(shù)以百度搜索引擎為數(shù)據(jù)平臺，可以為用戶提供以“網(wǎng)頁搜索”和“新聞搜索”為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，其能夠反映不同關(guān)鍵詞在過去一段時間內(nèi)的“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”情況. 本文采用百度指數(shù)中廣東省21個地市相互間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度作為衡量其旅游聯(lián)系強弱的指標(biāo)，以廣東省21個地市如“廣州、深圳、東莞”等為關(guān)鍵詞，獲取2012、2015、2018年廣東省21個地市的日平均搜索量，將其作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，形成3個21*21旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣，利用UCINET軟件對3個旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣進行對稱化(求和形式)及二值化處理(臨界值為180)；基于3個對稱化矩陣及3個二值化矩陣來探討廣東省市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及其形成機制.

1.2.2 QAP回歸分析數(shù)據(jù) QAP回歸分析中，經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣數(shù)據(jù)來自廣東省統(tǒng)計年鑒及各地市國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報；空間距離矩陣數(shù)據(jù)來自百度地圖；時間距離矩陣數(shù)據(jù)來自“中國鐵路12306”(http:∥www.12306.cn)及百度地圖(各種交通方式的時速設(shè)定為：普通火車100 km/h，高速公路100 km/h，國道80 km/h)；空間近鄰效應(yīng)矩陣根據(jù)各個地市相鄰與否進行設(shè)定，相鄰設(shè)為1，反之設(shè)為0；旅游資源豐度差異矩陣數(shù)據(jù)來自廣東省A級景區(qū)統(tǒng)計名錄.

1.3 研究方法

社會網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)[32]是一種描述網(wǎng)絡(luò)整體形態(tài)、特性和結(jié)構(gòu)的分析方法，基于“關(guān)系”視角來研究相關(guān)結(jié)構(gòu)問題是其核心思想. 本文主要利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法來探討廣東省市域旅游關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心勢、中心性、E-I派系結(jié)構(gòu)和核心-邊緣結(jié)構(gòu)等特征，并用QAP回歸分析方法探討其形成機制.

1.3.1 網(wǎng)絡(luò)密度 網(wǎng)絡(luò)密度是網(wǎng)絡(luò)中實際存在的邊數(shù)與可容納的邊數(shù)上限的比值，主要描述節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的強弱程度[33]：

(1)

其中：D為網(wǎng)絡(luò)密度，D值越大，表示地市間旅游聯(lián)系越強；rij為廣東省地市i與其他地市間的有效聯(lián)系數(shù)量；k為節(jié)點數(shù)(本文k=21).

1.3.2 網(wǎng)絡(luò)中心勢 本文利用網(wǎng)絡(luò)中心勢(CAD)來描述廣東省21個地市旅游聯(lián)系的不對稱、不均衡性情況，CAD越接近于1，說明廣東省地市旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系越向某個市域集中，網(wǎng)絡(luò)集中性越強，其計算公式為：

(2)

其中：CADmax是網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點絕對中心度的最大值，CADi為節(jié)點i的絕對中心度.

1.3.3 中心性 中心性是社會網(wǎng)絡(luò)分析的重點內(nèi)容之一，本文使用點度中心度及多維尺度分析來描述各節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的地位.

(1)點度中心度. 點度中心度是用來描述節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系水平的指標(biāo)，其表達式為：

(3)

其中：CD(i)為節(jié)點i的點度中心度，n為與地市i發(fā)生聯(lián)系的其他地市的個數(shù)，rij為地市i與其他地市之間的有效聯(lián)系數(shù)量.

(2)多維尺度分析. 多維尺度(MDS)分析是以空間分布的形式來表現(xiàn)對象之間相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計分析方法. 其分析的結(jié)果主要體現(xiàn)在MDS圖中，MDS圖的中心點為網(wǎng)絡(luò)中心位置，越接近這個中心點，在網(wǎng)絡(luò)中的相對地位越高[32,34].

1.3.4 E-I派系結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)中派系結(jié)構(gòu)可分為派別間和派別內(nèi)2種，E-I指數(shù)能較好地描述派系結(jié)構(gòu)關(guān)系：

E-I=(EL-IL)/(EL+IL)，

其中：EL為子群之間的關(guān)系數(shù)，IL為子群內(nèi)部的關(guān)系數(shù). UCINET軟件計算出來的E-I指數(shù)的取值范圍為[-1,+1]，該值越接近于1，表明派系林立的程度越小，子群越開放；該值越接近于-1，表明派系林立的程度越大，子群越封閉；值為0則表示子群內(nèi)外關(guān)系差不多，網(wǎng)絡(luò)呈隨機分布狀態(tài)[32-33].

1.3.5 核心—邊緣結(jié)構(gòu) 核心—邊緣結(jié)構(gòu)可以較好地區(qū)分網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系中的核心區(qū)和邊緣區(qū)，核心區(qū)節(jié)點間的聯(lián)系較為緊密，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中處于優(yōu)勢地位；邊緣區(qū)節(jié)點間的聯(lián)系相對較弱，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中處于弱勢地位[33-34].

1.3.6 QAP回歸分析 由于本文選取的變量均為關(guān)系數(shù)據(jù)，自變量間存在多重共線性的概率較大，傳統(tǒng)回歸分析方法會使相關(guān)參數(shù)的理論意義與實際情況不一致. 而QAP是一種非參數(shù)估計方法，主要用來研究多個矩陣與1個矩陣之間的回歸關(guān)系，自變量間是否相關(guān)對回歸分析不產(chǎn)生影響，從而有效避免了多重共線性問題. 綜上，本文選用QAP回歸分析方法來探討廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強度與其影響因素的關(guān)系.

2 廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系實證分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

2.1.1 網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)中心勢分析 由2012、2015、2018年廣東省各地市的旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系(表1)可知：廣東省市域旅游聯(lián)系強度不斷增強，網(wǎng)絡(luò)集中度不斷下降，市域旅游均衡發(fā)展趨勢較為明顯；2015年之后，各地市之間的旅游聯(lián)系和交流迅速得到加強，網(wǎng)絡(luò)中心勢急劇下降，旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系向某個或幾個地市集中的空間格局被打破，網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點迅速擴散且保持穩(wěn)定狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系呈現(xiàn)出多樣化、均衡化的特征.

表1 2012、2015、2018年廣東省旅游網(wǎng)絡(luò)密度及網(wǎng)絡(luò)中心勢

2.1.2 中心性分析

(1)點度中心度分析. 2012、2015、2018年3個時間節(jié)點下廣東省各地市在旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系中的點度中心度(圖1)表明：廣東省各地市的點度中心度均呈增長態(tài)勢，與其他地市的旅游聯(lián)系和交流不斷加強；與2012年相比，2015年的變幅明顯增大，之后保持均衡狀態(tài)，與2.1.1的結(jié)論一致；珠三角地區(qū)的廣州、深圳、東莞、珠海、佛山、惠州、中山等地市的點度中心度一直處于前列.

圖1 廣東省各地市2012、2015、2018年的點度中心度

(2)MDS分析. 根據(jù)MDS分析原理，利用UCINET軟件繪制出2012、2015、2018年廣東省各地市在旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系MDS圖中的相對位置(圖2)，由圖可知廣東省21個地市基本上可劃分為3個梯隊：第一梯隊為廣州、深圳市，位于核心圈，處于絕對核心位置，與中心點(0,0)的位置最近，且明顯小于其他地市，在廣東省旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)中擁有相當(dāng)高的地位：廣州市為廣東省省會，是全省政治、經(jīng)濟、文化及交通中心，與其他地市的旅游聯(lián)系非常密切；深圳市作為經(jīng)濟特區(qū)，發(fā)展速度相當(dāng)之快，與北京、上海、廣州市

圖2 廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系MDS圖

一起，領(lǐng)跑全國其他區(qū)域，與廣東省其他地市的聯(lián)系也非常密切. 第二梯隊為珠海、惠州、佛山、東莞市，位于核心圈的外圍，與其他地市聯(lián)系相對較為密切. 第三梯隊是廣東省其他地市，這些地市處于MDS圖中的外緣且多為東翼、西翼及山區(qū)欠發(fā)達地市，與其他地市間的旅游聯(lián)系相對較弱.

2.1.3 E-I派系結(jié)構(gòu) 利用E-I派系結(jié)構(gòu)模型探討廣東省四大區(qū)域(珠三角、東翼、西翼及山區(qū))地市間及區(qū)域內(nèi)部地市間的旅游聯(lián)系. 進行E-I派系結(jié)構(gòu)分析，除關(guān)系矩陣外，還需要建立相關(guān)屬性矩陣：根據(jù)廣東省統(tǒng)計年鑒區(qū)域劃分方法，將珠三角9個地市(廣州、深圳、東莞、惠州、珠海、江門、中山、佛山、肇慶市)的屬性值設(shè)為1，山區(qū)5個地市(云浮、清遠、韶關(guān)、河源、梅州市)的屬性值設(shè)為2，東翼4個地市(汕尾、汕頭、揭陽、潮州市)的屬性值設(shè)為3，西翼3個地市(陽江、湛江、茂名市)的屬性值設(shè)為4；根據(jù)E-I派系結(jié)構(gòu)分析的基本原理，利用UCINET軟件得到2012、2015、2018年廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的E-I指數(shù)(分別為0.000、0.446及0.476)及網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系密度矩陣(表2)，通過表2得到網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系像矩陣(表3)，即將表2中大于整體網(wǎng)絡(luò)密度的賦值為1、小于整體網(wǎng)絡(luò)密度的賦值為0所得到的新矩陣.

表2 廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系密度矩陣(2012、2015、2018年)Table 2 The density matrix of urban tourism network links in Guangdong Province in 2012,2015 and 2018

表3 廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系像矩陣(2012、2015、2018年)Table 3 The image matrix of urban tourism network links in Guangdong Province in 2012,2015 and 2018

由E-I指數(shù)、表2和表3可知：(1)廣東省四大區(qū)域間并不存在明顯的派系結(jié)構(gòu)，“俱樂部效應(yīng)”不顯著. 2012年的E-I指數(shù)為0.000，外部關(guān)聯(lián)數(shù)與內(nèi)部關(guān)聯(lián)數(shù)一致，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈隨機分布；2015、2018年的E-I指數(shù)較大，外部關(guān)聯(lián)數(shù)明顯多于內(nèi)部關(guān)聯(lián)數(shù)，基本不存在派系結(jié)構(gòu)問題. (2)珠三角為四大區(qū)域之核心，其他區(qū)域處于邊緣. 3個時間節(jié)點下，珠三角地市之間的旅游聯(lián)系較強且明顯大于整體網(wǎng)絡(luò)密度值，其與其他區(qū)域地市間的旅游聯(lián)系(2012年，東翼除外)也較強且大于整體網(wǎng)絡(luò)密度值；其他區(qū)域內(nèi)部地市間及區(qū)域間地市的旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系相對較弱.

2.1.4 核心—邊緣結(jié)構(gòu) 根據(jù)以上分析可知，珠三角區(qū)域在整個網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位，其內(nèi)部地市之間的旅游聯(lián)系較多，且與山區(qū)、東翼及西翼間的旅游聯(lián)系亦較多，山區(qū)、東翼及西翼則處于邊緣地位. 采用核心—邊緣結(jié)構(gòu)模型進一步探討廣東省各地市在旅游網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的核心—邊緣關(guān)系. 由表4可知：3個時間節(jié)點的擬合值大，說明模型的擬合效果好；受特殊的區(qū)位因素及優(yōu)惠政策的影響，廣州市和深圳市一直處于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的核心區(qū)，其余地市處于邊緣區(qū)，與2.1.2中MDS分析結(jié)果基本一致；隨著旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的不斷增強，各地市特別是東莞、佛山、珠海、惠州市在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的地位不斷提高，與其他地市之間的旅游聯(lián)系與交流也不斷得到加強，網(wǎng)絡(luò)中心勢不斷下降.

表4 核心區(qū)地市與邊緣區(qū)地市分布情況(2012、2015、2018年)Table 4 The distribution of cities in the core district and the fringe district in 2012,2015 and 2018

2.2 旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成因分析

2.2.1 機理分析 市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形成和演變是市域間旅游相互作用力在地理空間上的客觀反映，受多種動力機制的影響和制約. 地理事物具有“距離衰減”的空間屬性，游客是否出游、出游的目的地等深受空間距離遠近及市域間是否相鄰的影響，區(qū)域相鄰、位置相近則一定程度上可以縮短出發(fā)地與旅游目的地之間的“時空距離”，增加旅游者在目的地游玩的時間，有利于市域間旅游聯(lián)系和交流. 同樣，交通條件對旅游者出游決策產(chǎn)生重要影響. 交通是聯(lián)系旅游出發(fā)地和目的地的橋梁和紐帶，隨著現(xiàn)代化交通運輸網(wǎng)絡(luò)特別是高速公路及高速鐵路(動車)的不斷完善，市域間的時空距離大大縮小，由“空間鄰近”和“距離衰減”所形成的旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)變形，旅游聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)新格局不斷形成. 經(jīng)濟發(fā)展水平反映了一個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的狀態(tài)和潛力，同時一定程度上反映了一個區(qū)域的社會生活狀況、人文狀況. 旅游資源是吸引旅游者出游的重要影響因素，不同市域間旅游資源的異質(zhì)性一定程度上可由其旅游資源豐度所決定. 市域經(jīng)濟發(fā)展水平和旅游資源的異質(zhì)性很大程度上能夠滿足旅游者的“獵奇”心理和動機，從而加強市域間的旅游聯(lián)系.

2.2.2 回歸分析 基于以上分析并參考已有研究[14,19,24]，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性、可操作性及針對性等原則，本文選取2015、2018年度廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣為因變量矩陣，選取時間距離矩陣(廣東省21個地市間行政中心之間最短的通行時間)、空間距離矩陣(廣東省21個地市行政中心間的空間直線距離，通過百度地圖獲取)、空間鄰近效應(yīng)矩陣(廣東省21個地市間如在空間上相鄰，則空間近鄰效應(yīng)設(shè)為1，反之設(shè)為0)、經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣(廣東省21個地市的人均GDP差異矩陣)、旅游資源豐度差異矩陣(以廣東省21個地市的3A級及以上景區(qū)作為研究對象，5A級景區(qū)賦值為100，4A級景區(qū)賦值為50，3A級景區(qū)賦值為25)為自變量矩陣進行回歸分析.

由回歸結(jié)果(表5)可知：(1)模型擬合度高. 2015、2018年回歸分析中的R2分別為0.439、0.376，調(diào)整后的R2分別為0.434、0.370，模型的擬合效果良好[14,32]，5個解釋變量矩陣能夠解釋廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強度變異的43.4%和37.0%. (2)各解釋變量對網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的影響差異較大. 第一，空間距離矩陣與市域旅游聯(lián)系強度矩陣的回歸系數(shù)為正，但在0.05的顯著性水平下未能通過檢驗；時間距離對廣東省市域旅游聯(lián)系強度影響為負且顯著，時間距離增加1%，則2015、2018年的市域旅游聯(lián)系強度分別相應(yīng)降低0.312 585%、0.357 486%. 以上說明廣東省市域間現(xiàn)代交通運輸方式(高鐵、動車、城際交通等)的快速發(fā)展所產(chǎn)生的“時空壓縮效應(yīng)”使市域間的“時空距離”大大縮小，使得廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強度不斷加強，各節(jié)點的點度中心度不斷提高，網(wǎng)絡(luò)不斷向多元化方向發(fā)展，同時也是廣東省旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系“俱樂部”效應(yīng)不顯著的重要原因. 人們在出行過程中，空間距離的遠近對其影響并不顯著，其更看重的是交通的“可進入性”及旅游出發(fā)地與目的地之間的“時間距離”，加快廣東省各地市特別是珠三角地市與東翼、西翼及山區(qū)地市之間，東翼、西翼及山區(qū)地市之間，東翼、西翼及山區(qū)內(nèi)部地市之間的快速化交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)對于廣東省國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展具有重要意義. 第二，空間近鄰效應(yīng)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)在2015、2018年均為正且在0.001的水平下通過顯著性檢驗，表明廣東省市域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系存在非常顯著的“空間近鄰”效應(yīng)，地理位置的相鄰對旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系產(chǎn)生非常重要的影響，不同市域與其周邊相鄰市域間的旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系較強，“空間近鄰”效應(yīng)在一定程度上導(dǎo)致了廣東省旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系向均衡化方向發(fā)展；在今后的旅游業(yè)發(fā)展過程中，各相鄰市域更要充分合作，打破行政區(qū)域界線，共同打造相關(guān)旅游資源，共同設(shè)計旅游線路，形成區(qū)域旅游共同體. 第三，經(jīng)濟發(fā)展水平差異矩陣的回歸系數(shù)在2015、2018年均為正且在0.01的水平下通過顯著性檢驗，表明市域間經(jīng)濟發(fā)展水平的相似與否能夠顯著影響市域間旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的強弱，經(jīng)濟發(fā)展水平差異越大，越能增強旅游者的“獵奇心理”，旅游者在區(qū)域間的流動性越強，旅游網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性亦越高. 廣州、深圳市經(jīng)濟發(fā)達，其發(fā)展水平遠高于粵東、粵西及山區(qū)地市，加上特殊的區(qū)位優(yōu)勢(省會城市、經(jīng)濟特區(qū))，使得其與廣東省其他地市之間的聯(lián)系密切，處于MDS結(jié)構(gòu)中的第一梯隊，處于核心—邊緣結(jié)構(gòu)中的核心區(qū)，點度中心度高. 第四，旅游資源豐度差異矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為正且均在0.05的水平下通過顯著性檢驗，表明廣東省區(qū)域旅游資源豐度差異越大，市域之間的旅游相互吸引力越強，旅游者在兩市域間出游的可能性亦越大，旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系亦越強，各市域要結(jié)合自身實際情況，打造具有區(qū)域特色的高質(zhì)量的自然或人文旅游資源.

表5 QAP回歸分析結(jié)果Table 5 The result of QAP regression analysis

3 結(jié)論與討論

本文基于百度指數(shù)中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法探討了2012年來廣東省市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時空演化特征及形成機制. 主要結(jié)論如下：

(1)廣東省市域旅游聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)密度不斷增大，聯(lián)系強度不斷增強，網(wǎng)絡(luò)集中度不斷下降，網(wǎng)絡(luò)向均衡化、多樣化方向發(fā)展.

(2)廣東省四大區(qū)域旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系派系結(jié)構(gòu)不明顯，“俱樂部”效應(yīng)不顯著，但在空間上呈現(xiàn)較為明顯的核心—邊緣結(jié)構(gòu)特點，珠三角地市間及其與東翼、西翼及山區(qū)地市間的旅游聯(lián)系較強，東翼、西翼、山區(qū)地市之間及東翼、西翼、山區(qū)內(nèi)部地市間的旅游聯(lián)系相對較弱；珠三角地市特別是廣州、深圳市一直處于核心區(qū)，點度中心度高，為MDS圖中的第一梯隊，東莞、佛山、惠州、珠海等地市為第二梯隊，其余地市為第三梯隊.

(3)市域之間的時間距離對市域間旅游聯(lián)系產(chǎn)生負向顯著影響，市域間的空間距離對其旅游聯(lián)系強弱的影響不顯著，空間近鄰效應(yīng)、經(jīng)濟發(fā)展水平差異及旅游資源差異情況對廣東省市域間旅游聯(lián)系的強弱產(chǎn)生顯著正向影響；各市域要根據(jù)影響因素制定符合自身旅游發(fā)展的相關(guān)策略.

影響旅游網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系的因素很多，由于數(shù)據(jù)獲取原因，本文只選取了5個指標(biāo)矩陣，對其他影響因素(如網(wǎng)絡(luò)普及率、政治因素等)的考慮有所欠缺；另外，本文將廣東省21地市作為一個封閉區(qū)域，沒有考慮部分地市特別是行政區(qū)邊界地市的對外旅游聯(lián)系，對分析結(jié)論有一定的影響. 這些問題有待下一步深入分析.