于洪雁
, 李秋雨
YU Hong-yan, LI Qiu-yu
中图分类号: F590
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2015）11-1429-08
通讯作者:
收稿日期: 2014-09-5
修回日期: 2014-12-20
网络出版日期: 2015-11-20
版权声明: 2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：于洪雁(1984-),女,黑龙江哈尔滨人,讲师,博士研究生,主要从事人文地理学理论与方法、旅游经济学研究。E-mail:yuhongyanml@126.com
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摘要
基于引力模型获取黑龙江省12个地级市的旅游经济联系度作为基础数据,采用社会网络理论与方法,借助Ucinet6.0软件构建旅游经济联系的空间结构评价指标和模型,通过节点的中心度、结构洞和网络的密度、中心势、核心-边缘模型、角色划分来探讨空间结构特征,最终构建旅游地的空间等级体系和空间发展模式。结果表明：① 2007~2012年,黑龙江省城市旅游经济联系网络呈现出西南部、东南部密集,北部、东北部稀疏的格局。网络密度、度数中心度、接近中心度增长,而重点城市的中间中心度与结构洞水平下降,更多节点在网络中占据较多的结构洞位置,发挥了相应的核心作用。网络空间结构逐渐由松散走向紧密状态,由不均衡趋于均衡。② 网络中存在明显的核心区与边缘区,并细分为4个角色群体以定位城市节点的地位及属性。③ 黑龙江省城市旅游地可划分为核心旅游地、重要旅游地、一般旅游地和边缘旅游地4个等级,网络空间呈现出“一核、两翼、三轴三圈”的发展模式。
关键词：
Abstract
Based on the gravity model, using social network theory and methods, with ucinet6.0 software architecture spatial structure model and tourism economic connections evaluation, this article analyzes the tourism economic connection degree of 12 prefecture-level cities in Heilongjiang Province, discusses the features of spatial structure through centrality of node, structural holes, network density, centralization, core-periphery model, and the role of division, eventually builds a the hierarchical structure and spatial development patterns of the tourism destination. The results showed that: 1) tourism economic connection network of cities in Heilongjiang is intensive in southwest and southeast while sparse in north and northeast in 2007-2012. Network density, degree centrality and close to the center turn to grow, but the level of structural holes and betweeness centrality of major cities fell, and more nodes occupied more structural holes in the network. Cyberspace structure turns gradually from a loose state to close one, and from unbalanced development to balanced one. 2) Cyberspace includes an obvious structural core area and an edge area, which is subdivided into 4 groups to clarify the role of urban node status and property. 3) Tourism in cities of Heilongjiang can be divided into four levels: the core tourist destination, major tourist destination, general tourist destination and periphery tourist destination, showing the spatial structure of the network with a development model of "a core, two wings, three axes and three circles".
Keywords：
空间结构是人类经济、文化活动作用于一定地域范围内所形成的组织形式[1]。旅游活动作为一种社会、经济现象,其发生、发展需要作用于物质空间维度之中。旅游空间结构不仅是旅游活动的空间状态,更是旅游要素组织在空间上的投影,体现了旅游活动的空间属性和相互关系[2]。国外学者对旅游空间结构的研究可追溯到20世纪60年代,现已形成较为完善且颇具影响力的理论体系,如Lundgren探讨了游憩活动在地理空间中的关系 [3]、Pearce将空间系统划分不同尺度[4]、Dredge将旅游目的地划分不同模式[5]等,奠定了国内外学者对旅游空间结构研究的理论基础。国内学者对旅游空间结构的研究兴盛于20世纪90年代。在研究内容上,侧重旅游地空间组织形态[6~8]、空间结构模型及其演化[9~11]等。在研究视角上,基于旅游流[12~14]、点轴理论[15~17]的视域较多,基于社会网络视角的研究颇少,且大多针对长三角[18,19]、珠三角[10]、跨界旅游区[20]。
社会网络是通过对行动者及其之间的联系进行“关系数据”而非传统的“属性数据”进行量化,建立对象间的关系模型,力图描述行动者间的网络特征及相互影响。20世纪90年代,社会网络在旅游空间结构的形成、演化和空间联系、相互作用方面凸显价值,甚至被一些学者视为旅游研究的绝佳范式[21]。国外学者对社会网络在旅游中的应用体现在两方面：运用社会网络诸分析方法探讨旅游目的地的空间组织形式[22,23];运用社会网络“关系”思想精髓探讨空间结构的形成、演化及内在规律[24~26]。国内学者将社会网络应用于旅游中的脚步稍晚[10,19,27],而应用此理论对黑龙江省旅游空间结构的研究尚属空白。
黑龙江省充分发挥与俄罗斯一衣带水的地缘优势,积极构筑中俄蒙经济走廊黑龙江省陆海丝绸之路经济带的建设规划。黑龙江省作为旅游大省,2007~2012年接待旅游者总人次由6 656万增至25 382万、旅游业总收入由429亿元增至1 300亿元,占GDP比重、第三产业产值比重分别由 6.07%增长到9.50%、17.85%增长到25.39%,旅游业名副其实成为经济增长的重要产业。然而,在区位交通、资源禀赋、基础设施、市场发育程度的地域差异驱动下,旅游业存在不协调、非均衡的发展问题。基于此,尝试运用引力模型,借助社会网络理论对黑龙江省城市旅游空间结构进行描述,构建旅游地空间等级结构和空间发展模式。以期为优化旅游空间结构,逐步缩小区域差距,统筹区域联动发展,实现区域旅游一体化提供借鉴。
考虑数据的可取性与可比较性,选取哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、佳木斯、大庆、鸡西、双鸭山、伊春、七台河、鹤岗、黑河、绥化12个地级市作为基础单元,如图1。区域内共有国家5A级景区4处,4A级景区60处,3A级景区131处,涵盖冰雪、森林、火山湿地、界江湖泊等众多旅游资源,特色鲜明,吸引力强。
研究采用旅游业总收入、接待旅游者人次作为计算的基础数据,来源于2008年、2013年《黑龙江统计年鉴》[28];城市间公路距离依据《中国高速公路及城乡公路网地图集》[29]。根据研究需要,对统计单位不一致的数据进行处理,力求精准科学。
1.2.1 旅游经济联系的引力模型
城市之间存在着各种流,以城市为物质载体进行着流量的交换与转移[30],流量间的联系随着社会经济的发展变得愈加紧密,而紧密度又在很大程度上依赖于城市间的交通距离和时间成本。对此,许多地理学者引入牛顿万有引力定律对城市、旅游等问题进行研究[6,7,9]。本文对引力模型进行修正,以此测度城市间旅游经济的联系度和联系方向。公式为：
式中,Rij为城市i、j的旅游经济联系度;Pi、Pj和Vi、Vj分别为城市i、j接待旅游者总人次和旅游业总收入;Dij为城市i到j的公路交通距离。将某城市与区域内所有城市旅游经济联系度相加,即为该城市的旅游经济联系量。公式为：
式中,Ci为城市i的旅游经济联系量。
1.2.2 旅游经济联系的社会网络结构
1） 网络密度
网络密度为网络中实际存在的关系数除以理论上最大的关系数,用来揭示网络结构的紧密度,是旅游地网络结构总体特征的有效指南。取值范围为[0,1],网络密度越大,则网络对每一个节点产生的影响越大,联系紧密度越高。
2） 网络中心度
中心度用以刻画城市节点在网络中是否居于中心之地,包括度数中心度、中间中心度、接近中心度 [31]。度数中心度为点的绝对度数与理论上最大可能度数之比,用来测量节点自身的交际能力,度数越高,该节点拥有的权利越大且中心性越明显。中间中心度测量节点在多大程度上位于其他节点的“中间”,其值越高,控制其他节点的能力就越强,占据的结构洞越多,位置越核心。接近中心度表示一个节点与其他所有节点的捷径距离之和,用以表示节点在多大程度上不受其他节点的控制。公式为：
式中,CRD(i)为相对度数中心度;CAD(i)为绝对度数中心度;n为节点数量;CRBi为相对中间中心度;CABi为绝对中间中心度;gjk表示i、k间存在的捷径数量;gjk(i)表示j、k间存在的经过i的捷径数量;
3） 核心-边缘模型与角色分析
核心-边缘模型用来反映节点在网络中所处的位置,揭示在一个网络中哪些节点处于核心区,哪些节点处于边缘区,并找到核心区与边缘区之间的内在联系。角色分析目的在于划分出具有若干相似结构与职能的节点群体,以明确每一组群体所具有的共同属性。
根据公式（1）和（2）,得到12个地级市旅游经济联系度和联系量,见表1和表2。2007年旅游经济联系量前4位的城市为哈尔滨、大庆、齐齐哈尔、牡丹江,共占全省总量的80.05%。从联系方向上看,旅游经济联系度分布区间为[0,3],联系度最高的3组为哈尔滨-大庆、哈尔滨-齐齐哈尔、哈尔滨-牡丹江;而绥化与双鸭山、七台河、鹤岗;黑河与鹤岗的旅游经济联系度均为0。
表1 2007年、2012年黑龙江省城市旅游经济联系度
Table 1 Tourism economy connection degree in each city of Heilongjiang Province in 2007 and 2012
| 节点 | 哈尔滨 | 齐齐哈尔 | 牡丹江 | 佳木斯 | 大庆 | 鸡西 | 双鸭山 | 伊春 | 七台河 | 鹤岗 | 黑河 | 绥化 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 哈尔滨 | - | 9.354 | 4.360 | 0.679 | 16.211 | 0.931 | 0.434 | 2.356 | 0.231 | 0.816 | 0.621 | 4.215 |
| 齐齐哈尔 | 1.428 | - | 0.330 | 0.068 | 4.545 | 0.115 | 0.049 | 0.293 | 0.026 | 0.089 | 0.302 | 0.123 |
| 牡丹江 | 0.795 | 0.050 | - | 0.122 | 0.225 | 1.112 | 0.093 | 0.153 | 0.148 | 0.197 | 0.045 | 0.055 |
| 佳木斯 | 0.181 | 0.015 | 0.032 | - | 0.041 | 0.193 | 0.479 | 0.186 | 0.041 | 1.453 | 0.014 | 0.010 |
| 大庆 | 2.940 | 0.690 | 0.041 | 0.011 | - | 0.067 | 0.028 | 0.128 | 0.015 | 0.057 | 0.086 | 0.130 |
| 鸡西 | 0.179 | 0.019 | 0.214 | 0.054 | 0.013 | - | 0.076 | 0.104 | 0.514 | 0.159 | 0.019 | 0.015 |
| 双鸭山 | 0.056 | 0.005 | 0.012 | 0.092 | 0.004 | 0.010 | - | 0.085 | 0.021 | 0.220 | 0.010 | 0.007 |
| 伊春 | 0.362 | 0.038 | 0.024 | 0.042 | 0.020 | 0.017 | 0.009 | - | 0.002 | 0.660 | 0.055 | 0.105 |
| 七台河 | 0.070 | 0.007 | 0.045 | 0.018 | 0.005 | 0.166 | 0.005 | 0.006 | - | 0.039 | 0.004 | 0.003 |
| 鹤岗 | 0.020 | 0.001 | 0.005 | 0.053 | 0.001 | 0.004 | 0.004 | 0.014 | 0.002 | - | 0.029 | 0.029 |
| 黑河 | 0.113 | 0.460 | 0.008 | 0.004 | 0.016 | 0.037 | 0.001 | 0.008 | 0.001 | 0.000 | - | 0.023 |
| 绥化 | 0.496 | 0.012 | 0.006 | 0.002 | 0.015 | 0.002 | 0.000 | 0.010 | 0.000 | 0.000 | 0.002 | - |
表2 2007年、2012年黑龙江省城市旅游经济联系量
Table 2 Tourism economy contact quantity in each city of Heilongjiang province in 2007 and 2012
| 节点 | 2007年 | 2012年 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 排序 | 旅游经济联系量 | 所占比例 | 排序 | 旅游经济联系量 | 所占比例 | |
| 哈尔滨 | 1 | 6.64 | 37.033% | 1 | 40.208 | 37.644% |
| 齐齐哈尔 | 3 | 2.725 | 15.198% | 3 | 15.294 | 14.319% |
| 牡丹江 | 4 | 1.232 | 6.871% | 4 | 6.840 | 6.404% |
| 佳木斯 | 9 | 0.504 | 2.811% | 9 | 3.286 | 3.076% |
| 大庆 | 2 | 3.756 | 20.948% | 2 | 21.533 | 20.160% |
| 鸡西 | 5 | 0.715 | 3.988% | 8 | 3.305 | 3.094% |
| 双鸭山 | 11 | 0.191 | 1.065% | 10 | 1.502 | 1.406% |
| 伊春 | 8 | 0.543 | 3.028% | 6 | 4.127 | 3.864% |
| 七台河 | 10 | 0.325 | 1.813% | 12 | 1.044 | 0.977% |
| 鹤岗 | 12 | 0.104 | 0.580% | 7 | 3.748 | 3.509% |
| 黑河 | 6 | 0.65 | 3.625% | 11 | 1.208 | 1.131% |
| 绥化 | 7 | 0.545 | 3.040% | 5 | 4.715 | 4.414% |
| 总量 | - | 17.93 | 100.000% | - | 106.810 | 100.000% |
2012年旅游经济联系量排名前4位的城市与2007年保持一致,但所占总量下降为78.227%;排名后3位的城市为七台河、黑河、双鸭山,仅占全省3.514%;绥化、伊春的旅游经济联系量增长明显。从联系方向上看,旅游经济联系度分布区间为[0,17],联系度最高的3组依然是哈尔滨-大庆、哈尔滨-齐齐哈尔、哈尔滨-牡丹江。哈尔滨-绥化、哈尔滨-伊春的旅游经济联系度较2007年也明显增长。
由此可见：① 2007年旅游经济联系度和联系量均较低,旅游经济联系薄弱。仅哈尔滨、大庆、齐齐哈尔、牡丹江等少数城市联系密切,绥化、双鸭山、七台河、鹤岗、黑河被边缘化,呈现出一个个孤岛现象。② 2012年旅游经济联系度和联系量显著增长。哈尔滨、大庆、齐齐哈尔、牡丹江4个城市旅游经济联系度和联系量遥遥领先且较为稳定。伊春、绥化、鸡西的联系逐渐密切,黑河、七台河、鹤岗的孤岛状态也渐渐打破。③ 由2007年和2012年数据比对,排名前4位的城市旅游经济联系量有下降趋势,而其他城市旅游经济联系量有所增加,黑龙江省旅游经济联系具有向均衡方向发展的态势。
2.2.1 网络空间结构构建
利用ucinet6.0软件构建2007年、2012年旅游经济联系网络空间结构。考虑数据的适用性,遵循可对比性,断点值取0.05,即大于等于0.05取值为1,小于0.05取值为0,将表1中的属性数值转化为二分矩阵,使用Netdraw绘制旅游经济联系的网络空间结构图,见图2。图中显示,2007~2012年,黑龙江省旅游经济联系的网络空间结构呈现出西南部、东南部网络相对密集,北部、东北部稀疏的格局。
2.2.2 节点结构分析
1） 中心度
利用Ucinet软件中的Network/Centrality功能计算中心度,见表3。2007和2012年,哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、大庆的中心度在全省遥遥领先,中心地位稳定,表明网络受核心节点控制的程度较高。2012年绥化、伊春、鹤岗点度中心度明显提升;而黑河、双鸭山、七台河各项指标均较低,这应与其旅游经济独立性差,依靠核心节点辐射而又远离旅游核心节点有关。
2） 结构洞和中间中心度
沿着Network/Ego networks/Structral holes计算结构洞,见表3。有效规模与效率性较高的是哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、大庆、鸡西、伊春,这些节点在网络内旅游流的传输与共享中处于枢纽之地,占据较多的结构洞,最能控制其他节点之间的交往。而限制度最高的是七台河、黑河、双鸭山、绥化,限制度高且有效规模低,往往说明其处于网络的边缘位置。
图2 2007年、2012年黑龙江省城市旅游网络空间结构
Fig.2 The network structure of urban tourism economy connection in Heilongjiang Province in 2007 and 2012
表3 黑龙江省城市旅游经济联系网络中心度
Table 3 Network centrality of urban tourism economy connection in Heilongjiang Province
| 节点 | 2007年 | 2012年 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 点度中 心度 | 接近中 心度 | 中间中 心度 | 结构洞 | 点度中 心度 | 接近中 心度 | 中间中 心度 | 结构洞 | |||||
| 有效规模 | 限制度 | 效率性 | 有效规模 | 限制度 | 效率性 | |||||||
| 哈尔滨 | 20.532 | 91.667 | 81.818 | 8.800 | 0.217 | 0.880 | 22.548 | 100.000 | 12.455 | 4.818 | 0.332 | 0.438 |
| 齐齐哈尔 | 8.426 | 57.895 | 2.727 | 2.500 | 0.520 | 0.625 | 8.577 | 84.615 | 3.909 | 3.000 | 0.351 | 0.333 |
| 牡丹江 | 3.810 | 55.000 | 0.909 | 1.667 | 0.547 | 0.556 | 3.836 | 91.667 | 7.303 | 3.800 | 0.338 | 0.380 |
| 佳木斯 | 1.558 | 55.000 | 18.182 | 2.000 | 0.500 | 1.000 | 1.843 | 73.333 | 0.303 | 1.286 | 0.390 | 0.184 |
| 大庆 | 11.614 | 52.381 | 0.000 | 1.000 | 0.693 | 0.500 | 12.075 | 78.571 | 2.545 | 2.500 | 0.362 | 0.313 |
| 鸡西 | 2.211 | 55.000 | 0.909 | 1.667 | 0.642 | 0.556 | 1.853 | 84.615 | 4.606 | 3.000 | 0.351 | 0.333 |
| 双鸭山 | 0.612 | 50.000 | 0.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 0.842 | 68.750 | 0.000 | 1.000 | 0.405 | 0.167 |
| 伊春 | 1.701 | 52.381 | 0.000 | 1.000 | 0.747 | 0.500 | 2.314 | 91.667 | 6.091 | 3.600 | 0.343 | 0.360 |
| 七台河 | 1.005 | 52.381 | 0.000 | 1.000 | 0.747 | 0.500 | 0.585 | 57.895 | 0.000 | 1.000 | 0.481 | 0.333 |
| 鹤岗 | 0.332 | 36.667 | 0.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 2.102 | 78.571 | 0.970 | 1.750 | 0.374 | 0.219 |
| 黑河 | 2.010 | 55.000 | 0.909 | 1.667 | 0.609 | 0.556 | 0.678 | 61.111 | 0.000 | 1.000 | 0.436 | 0.250 |
| 绥化 | 1.685 | 50.000 | 0.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 2.644 | 64.706 | 0.000 | 1.000 | 0.404 | 0.200 |
2007年哈尔滨中间中心度为81.818,远远大于均值仅为8.788,说明网络中心度被哈尔滨所垄断,区域发展过分依赖哈尔滨的中介作用,其具有绝对操控性,一旦缺失将致使整个网络瘫痪。这样的网络结构并不均衡稳定,其他节点成员应加强彼此间的联系,以适当削减核心成员的地位。2012年哈尔滨中间中心度降至12.455,齐齐哈尔、大庆、牡丹江、鸡西、伊春中间中心度均有所提高。平均值、方差分别由2007年8.788、22.561下降到2012年3.182、3.742,更多的节点在网络中占据较多的结构洞,发挥了相应的核心作用。
2.2.3 网络空间结构分析
1） 网络密度
沿着Network/Cohesion/Density计算网络密度。2007年,网络密度为0.135 9。从理论上看,一个由12个节点组成的网络最大可能的关系数为132,而网络中实际存在的关系数为34个,网络密度偏低。2012年,网络中实际存在的关系数增至92条,密度为0.809 2,网络结构已处于紧密联结状态。
2） 核心-边缘模型与角色分析
核心-边缘模型通过Network/Core-Periphery来实现,共有4个节点成为核心区成员,其余8个节点划分到边缘区,见表4。密度矩阵显示,核心区的密度为5.837;边缘区的密度仅为0.163,相差30多倍,这也验证了旅游经济联系网络结构中存在层次结构。核心区成员与边缘区成员间的联接密度为0.432,说明两个层次间的关联也较为密切。
表4 黑龙江省城市旅游经济联系网络核心-边缘结构与角色分析
Table 4 Core-periphery structure and role analysis of urban tourism economy connection in Heilongjiang Province
| 分析方法 | 分析结果 | |
|---|---|---|
| 核心-边缘模型 | 核心区 | 哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、大庆 |
| 边缘区 | 佳木斯、鸡西、伊春、鹤岗、双鸭山、七台河、黑河、绥化 | |
| 角色分析 | 群体1 | 哈尔滨 |
| 群体2 | 齐齐哈尔、牡丹江、大庆 | |
| 群体3 | 伊春、鸡西、佳木斯、鹤岗、双鸭山 | |
| 群体4 | 七台河、黑河、绥化 | |
使用角色分析功能将网络中的层次结构细分,计算节点间的阿基米德距离,找出哪些节点在结构同型中最为接近。通过可视的柱状聚类图归类,以距离1.970做横断线,最终将网络节点分为4个群体,以清晰定位网络中节点的地位及相似属性。
基于上述分析,参考Lew和Mckercher对旅游目的地功能的划分[32],将黑龙江省12个地级市定位为核心旅游地、重要旅游地、一般旅游地和边缘旅游地4个等级。
哈尔滨市作为中国东北部的政治、经济、文化中心,处于东北亚中心位置,欧亚大陆桥的重要枢纽。具有高的旅游经济联系量、节点中心性和网络核心度,对内是区域的中心旅游地、客源地、集散地,对外是游客进入的门户之地,无疑成为核心旅游地。齐齐哈尔、牡丹江、大庆3市具有较高的节点中心性和网络核心度,区位条件较为优越但经济实力一般,旅游吸引力、辐射力低于核心旅游地,故作为重要旅游地。伊春、鸡西、佳木斯、鹤岗、双鸭山5市旅游经济联系量位于中游水平,联系方向发生在与核心旅游地之间,对核心旅游地依赖性强,节点中心度不高,独立发展能力偏弱,定位为一般旅游地。七台河、黑河、绥化3市因较低的节点中心度和网络核心度,与其他旅游地的微弱联系,较差的中介机会和支配作用,定位为边缘旅游地。
深入思考黑龙江省旅游地空间等级结构形成的机理,可归纳为以下几点：① 从区位交通上看,旅游地空间结构中的差异体现了“位势”特征,区位优越、交通便利的城市旅游经济联系量高、联系方向众多,处于旅游核心地;位居边缘的城市因距离障碍和时间成本而作为一般旅游地。② 从旅游资源禀赋上看,资源的地域差异与空间分布不均是导致旅游地空间结构差异的决定性因素,哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江、大庆、伊春拥有5A级景区3 处,4A级景区43处,占据高等级旅游景区的72%,均成为区域旅游发展的重要城市。③ 产业结构的驱动对旅游地空间结构产生重要影响,黑龙江省近年来重点发展石化、装备制造、高新技术、绿色食品等产业,主要分布于哈大齐工业走廊带和哈牡绥东经济带,产业发展增强了对基础设施的投入能力,旅游设施逐渐完善,为区域旅游发展提供保障。④ 从旅游政策方面来看,黑龙江省积极制定各阶段旅游规划。为促进旅游业的大力发展,特别打造了北国风光旅游规划。而当前构筑的黑龙江省陆海丝绸之路经济带的建设,为区域旅游合作创造了良好契机。
四级旅游地协同发展将促使黑龙江省旅游业有步骤、有节奏地由核心区向边缘区扩散联动,由单纯依靠核心城市的带动转变为多中心的发展模式。构建黑龙江省旅游地“一核、两翼、三轴三圈”的空间发展模式（图3）,囊括了旅游中心城市,旅游重点发展带和旅游扩展圈,遵循核心推进-带状发展-轴向辐射-网络扩散的空间发展理念,着力打造一体化空间发展模式。
3.2.1 一核
黑龙江省核心旅游地,由哈尔滨构成。继续强化中心地位,对外加强同邻近省份合作,拓展和环渤海、长三角、珠三角的空间联系;对内凭借强有力的经济、便利的交通和独特的地格,打造集冰雪体验、避暑度假、欧陆风情、商务会展、旅游集散功能于一体的核心旅游区。形成区域旅游中心增长极,充分发挥龙头带动力、辐射力,助推区域旅游发展。
3.2.2 两翼
以哈尔滨为中心,西南经由大庆延伸至齐齐哈尔,东南延伸至牡丹江,形成哈大齐、哈牡两翼旅游带。依托绥满高速公路与铁路,将哈大齐打造成集湿地观光、温泉体验、石油工业旅游于一体的左翼旅游带;哈牡以牡丹江为核心辐射鸡西、七台河,向东扩展至绥芬河,对接俄罗斯的符拉迪沃斯托克,形成集冰雪体验、避暑度假、边境旅游于一体的右翼旅游带。
3.2.3 三轴三圈
伊春在区域旅游发展中具有重要作用,形成东北向哈伊旅游轴线,辐射其所辖区。境内拥有众多高丰度和高品位的森林资源,打造集森林避暑、养生度假、商务会展等功能的旅游发展圈。佳木斯是黑龙江省东部地区的交通中心、具备中国东极的垄断地缘优势,应依托哈同高速公路形成哈佳旅游轴线,辐射鹤岗市、双鸭山市。该区处于三江汇合流域,打造界江观光、湿地生态、跨境商贸等功能的旅游发展圈。黑河作为边缘旅游地,但考虑到其作为中国北方边境贸易城市的重要地位,依托黑大国道建设哈黑旅游轴线,并进一步向大兴安岭地区延伸,形成集火山观光、矿泉疗养、边境风情等功能的旅游发展圈。
认识和研究旅游空间结构及其演化,有针对性地对旅游空间结构进行调控,利于区域旅游经济的统筹协调,关乎旅游业的持续、健康发展。社会网络为旅游空间结构的研究提供了新视野、新思路。清晰地反映了旅游地的空间组织形式与时空演化特征,并解读出暗含在数据中的传统视角难以发现的新内涵,是一种行之有效的方法。研究结果表明：
1） 2007~2012年黑龙江省城市旅游经济联系度和联系量大幅提高,旅游经济联系逐渐密切。网络中核心城市所占旅游经济联系量比例下降,一般城市所占比例有所增加,边缘城市的孤岛状态逐渐消退,旅游经济联系向均衡方向发展。
2） 黑龙江省网络结构呈现出西南、东南部相对密集,北部、东北部稀疏的不均衡格局。2007~2012年,网络密度、度数中心度、接近中心度逐渐增长,而重点城市的中间中心度与结构洞水平下降,更多节点在网络中占据较多的结构洞,发挥了相应的核心作用。网络空间结构存在明显的核心区与边缘区,并细分为四个角色群体以定位城市节点的地位及属性。
3） 黑龙江省城市旅游地可划分为核心旅游地、重要旅游地、一般旅游地和边缘旅游地四个等级,网络空间结构呈现出“一核、两翼、三轴三圈”的发展模式。
研究中还存在些许不足：受制于关系数据的缺乏而选取引力模型,其权重更多依赖于交通距离,致使其他指标的影响因子相对降低,期望能够进一步完善与优化;社会网络分析方法博大精深,仅选用几种较为常见指标,使得本文研究具有一定局限性,这将在未来研究中继续探讨与补充。
The authors have declared that no competing interests exist.
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城市旅游空间结构研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-0504.2003.01.026 URL [本文引用: 1] 摘要
城市旅游空间结构研究为城市合 理规划布局及其旅游空间提供了基础性的理论支持。该文论述了城市旅游空间结构的六大基本要素:城市旅游目的地区域、城市旅游客源地市场、旅游节点、城市旅 游区、城市区域内旅游循环路线及城市旅游入(出)口通道。笔者认为城市旅游空间结构及其空间规划布局模式有单节点、多节点及链状节点三种。
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Destination place planning and design [J].https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00007-9 URL [本文引用: 1] 摘要
Planification et conception du lieu de destination. La gestion du lieu de destination exige une considération des questions de politique agraire et de développement. Malgré des avances considérables dans les processus méthodologiques, il n’existe pas encore de modèle conceptuel clair pour ces questions de destination. les modèles existants ont été développés surtout par des approches fragmentaires d’études de cas et n’ont pas de base conceptuelle suffisamment intégrée pour bein comprendre les caractéristiques spatiales des régions de destinations. Cet article essaie d’affiner la conceptualisation des éléments fondementaux des régions de destinations en b09tissant sur des modèles et concepts existants. Le modèle présenté ici est une construction systématique pour une plateforme commune des investigations sur les aspects normatifs et fonctionnels de la conception spatiale de destination.
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旅游系统空间结构及旅游经济联系——以四川省为例 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0455-2059.2007.04.005 URL [本文引用: 2] 摘要
四川省旅游城市、旅游景点的空间分布具有局部分形性质．以2004年为例，通过分析城市旅游流规模结构是否满足齐夫法则，进一步印证了四川省旅游系统空间分形特征的存在．借助引力模型分析了四川省旅游系统内部旅游经济联系的强度和方向，旅游经济联系量主要集中在少数城市，其中成都的联系虽占全省的32．2％．旅游经济联系的方向以成都为强中心，向外形成两个同心圆圈层：第一圈层包括德阳、绵阳、乐山、眉山、资阳5个城市，构成强旅游经济联系圈；第二圈层包括遂宁、南充、广安、内江、自贡、沪州、宜宾、雅安、马尔康等城市，它们与成都有较强的旅游经济联系．
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长江三角洲城市旅游空间相互作用研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.2007.04.014 URL [本文引用: 1] 摘要
分析了长江三角洲城市旅游空间相互作用的3个基本条件：可转移性、互补性和介入机会;长江三 角洲城市旅游空间相互作用的基本形式：旅游者流、旅游物流、旅游信息流;长江三角洲城市旅游空间相互作用模型：城市旅游空间相互作用强度模型、非中心城市 相对主要中心城市的城市旅游经济隶属度模型、城市旅游吸引区边界的确定模型.对长江三角洲非中心城市相对主要中心城市的城市旅游经济隶属度进行分析及旅游 城市的旅游吸引范围的确定是划分城市旅游经济区的基本依据.依据对长江三角洲城市旅游经济隶属度与旅游吸引范围的确定的分析对长江三角洲城市旅游经济区进 行了划分.
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基于SNA的西安入境旅游市场“倒二八”结构研究 [J].
通过构建西安与国内主要旅游城 市之间的入境旅游流关系网络,应用社会网络分析法,从整体和宏观联系的视角,研究西安与国内主要旅游城市之间的入境旅游流关系,从中揭示西安入境旅游市 场"倒二八"结构的成因,提出尽快提高西安的航空可达性,借机世园会撬动港澳台市场,与桂林、成都、昆明等西部城市联合开拓入境旅游市场等扭转西安"倒二 八"入境旅游市场结构的建议,为破解西安入境旅游市场"倒二八"结构难题、拓展西安入境旅游市场提供理论指导。
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都市圈旅游空间结构演变研究——以长三角都市圈为例 [J].
旅游空间结构演变研究,对优化 都市圈旅游空间结构、促进都市圈整体旅游地形成和发挥都市圈旅游空间效应与功能有重要意义。以旅游人数和旅游收入为指标,利用赫芬达尔指数和位序—规模模 型进行分析,并结合长三角都市圈旅游发展实际考察其旅游空间结构演变态势。结果表明,长三角都市圈旅游者和旅游收入空间分布趋向分散,各城市旅游发展相对 差异不断缩小,其旅游发展趋向均衡化。长三角都市圈旅游发展实际也显示,其旅游空间结构呈现多中心、网络化和一体化特点。从长期来看,长三角都市圈旅游空 间结构演变趋向高水平均衡。借鉴空间相互作用理论,认为以可达性、互补性和替代性为必要条件,以集聚和扩散作用为主要形式,以资金、技术、人员、信息和经 验等的流动为主要内容,各城市旅游空间相互作用推动了都市圈旅游空间结构不断由低水平均衡向高水平均衡演变。旅游企业扩张和旅游客流流动带动了旅游资金、 技术、人员、信息和经验等的集聚和扩散,推动了都市圈旅游空间结构演变。
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基于旅游流的城市群旅游地旅游空间网络结构分析——以珠江三角洲城市群为例 [J].https://doi.org/10.11821/xb201102011 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要
随着城市化进程的逐步推进,城市群逐渐成为旅游发展赖以依存的区域主体,也必将成为一种特殊尺度类型的旅游目的地。文章基于相关文献的分析,界定了城市群旅游地的概念。在对珠三角旅行社区内线路、区内长途客运、国内（省外）旅行社赴珠三角及港澳游客实际到达情况分析的基础上,运用网络理论和方法对珠三角城市群网络结构进行了定量研究。结果表明,广州的到达中心性、接近性、中间度数值均较高,也是国内（省外）游客到珠三角的集散地,在网络中处于中心地位;深圳、珠海由于毗邻香港和澳门,是珠三角城市群区域重要的目的地,同时也是港澳游客进入内地特别是珠三角的重要集散地。其他城市如佛山、东莞两城市以商务旅游为主,惠州、肇庆以生态旅游为特色,而中山、江门则两者兼具的特点。最后构建了珠三角城市群旅游地空间网络结构模式,形成＂三级旅游基地、三类旅游区域、三条主要旅游轴线＂的空间模式。
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中国主要城市入境旅游网络结构演变分析 [J].
基于旅游经济联系模型，运用GIS技术手段，构建中国入境旅游城市的旅游经济联系网络，并对1997年和2010年的Top1、Top5和Top10网络的结构演变特征进行研究。研究发现①整体网络规模在缩小，但是最大联系强度和平均联系强度却明显增长，且最大联系强度一直出现在广州和深圳之间；②整体网络结构处于核心极化阶段，总体呈现“东部强，中西弱”的“L”型分布，一级节点城市北京、上海和广州的集聚作用显著，且进一步增强；③旅游城市联系以东部区内联系为主，东部地区城市的集聚作用愈加明显，中部和西部地区城市的集聚作用在减弱；④中国入境旅游城市可分为三大体系，形成三极多核的空间格局。
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中国入境旅游流网络结构特征及动因研究 [J].https://doi.org/10.11821/xb201008012 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
从旅游流的内在联系特性入手.分析了入境旅游流网络分析的可行性 和必要性,采用基本特征描述、密度分析及EI指数检验、中心性、凝聚子群、核心-边缘分析等分析方法对中国人境旅游流网络展开研究,然后运用QAP分析模 型对旅游者流动矩阵和各省市旅游供给要素差值矩阵进行相关和回归分析.结果显示:①中国入境旅游流规模上呈现东部强,西部、东北次强,中部弱的态势,整体 结构比较松散而且不均衡,空间结构上出现一定的集群现象;②东部一些省市不仅中心度指数高,结构优势明显,占据网络的核心位置,而且内部联系紧密,另外西 部个别省份的网络重要性有所增强,旅游发展的不均衡态势有所改善;③自然资源因素、经济发展水平、对外联系度、空间距离是制约入境旅游者流动的因素,而国 际旅行礼数、飞机起降架次为代表的高档次旅游服务水平、及是否同一地区是影响旅游者选择旅游地的重要因素.文章旨在为探讨入境旅游流空间特征和机制提供一 种新的分析思路,力求能从宏观上把握中国入境旅游流特征,进而为人境旅游的均衡发展和各省市旅游政策的制定等宏观决策提供理论层面的参照.
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基于社会网络方法的跨界旅游客流网络结构研究——以泸沽湖为例 [J].URL 摘要
基于问卷调查和旅行社推介线 路,获取旅游客流数据,借助社会网络结构洞理论、社会资源理论与结构角色理论,运用Ucinet和Netdraw软件,构建跨界旅游客流网络结构模型,并 以川滇泸沽湖为案例地,探讨跨界旅游客流空间布局模式、网络结构及节点角色地位,试图揭示跨界旅游客流时空演变、扩散规律及内在机理,为跨界旅游区协同合 作提供一定的科学依据。结果表明:1泸沽湖跨界旅游客流网络中,丽江古城区、大玉龙景区是旅游客流网络的核心和集散中心;泸沽湖、香格里拉处于次级旅游核 心和次级集散中心地位;大理古城区、苍山洱海、昆明市区、束河古镇是重要旅游目的地和旅游通道;泸山邛海是唯一位于四川的次级集散中心和重要目的地;其他 旅游节点中心性指标得分较低,主要接受高等级旅游地旅游客流辐射,相互连接强度较低,为一般旅游目的地和边缘旅游目的地;2跨界旅游区客流网络存在核心- 边缘结构,边界效应极强,客流网络结构分层明显,可细分为旅游核心、云南片重要旅游节点、云南片一般旅游地、跨界旅游地和四川片重要旅游地5类;3旅游客 流网络中存在明显的派系,泸沽湖旅游客流流动路径指向云南片区大玉龙景区、丽江古城区、香格里拉及四川片区泸山邛海,这些地区成为景区突破边界效应,带动 跨界旅游一体化发展的关键。4川滇两省旅游行政部门共同制定旅游区发展规划,树立统一的旅游品牌形象,整合并优化资源、产品与线路,完善跨界旅游交通网络 等是今后泸沽湖跨界旅游合作的重点。
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京沪入境旅游流网络结构特征分析 [J].
应用社会网络理论和方法,对京沪入境旅游流网络的整体型态特征和个体结构位置特征进行定量研究。结果显示,由11个城市节点和24条流向关系组成的大型京沪入境旅游流网络密度为0.218,程度中心势为0.400,其中包含了3组不少于3个节点的1-派系和2组不少于5个节点的2-派系;由14个城市节点和46条流向关系组成的小型京沪入境旅游流网络密度为0.253,程度中心势为0.566,其中包含了1组不少于4个节点的1-派系和2组不少于6个节点的2-派系。以上结果说明,京沪入境旅游流网络密度低、中心势高、派系交叉性显著;京沪入境旅游流网络节点层次分化严重,核心节点突出,边缘节点明显;京沪入境旅游流网络中存在明显派系。得到两点启示国家应采取切实措施引导入境旅游流在国内旅游城市之间合理流动,避免入境旅游流过于集中在某些城市;旅游城市应了解其在全国入境旅游流网络中的位置,一方面应积极地与核心城市建立良好的入境旅游关系,另一方面应争取进入旅游城市组合,联合开发旅游产品,共同开展市场营销。
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基于“点-轴”理论的陕西旅游空间结构研究 [J]. |
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基于点-轴理论的旅游地系统空间结构演变研究——以呼伦贝尔-阿尔山旅游区为例 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-8462.2005.06.035 URL 摘要
“点—轴系统”理论对区域旅游开发具有非常重要的理论价值和现实指导意义,旅游地系统是旅游发展的物质载体。在分析呼伦贝尔—阿尔山旅游资源类型和空间分布以及旅游地系统现状基础上,以“点—轴系统”理论为基础,结合呼伦贝尔—阿尔山旅游地系统,确定旅游区重点发展点和发展轴,并利用重点发展轴将以“点”为中心的“面”即各级旅游地系统空间网络化,形成“点”、“轴”、“面”相结合的“板块旅游”空间结构体系,从而优化呼伦贝尔—阿尔山旅游区空间结构,实现旅游业可持续发展。
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基于点-轴理论的皖南国际旅游文化示范区旅游空间结构研究 [J].
合理的区域旅游空间结构对区域 旅游经济发展有着显著的促进作用,点-轴系统理论作为区域开发的基础性理论之一,对区域旅游空间开发具有重要的理论价值和现实指导意义。在分析皖南国际旅 游文化示范区旅游资源分布、旅游交通空间结构和旅游市场结构特征的基础上,运用点-轴系统理论分析测算了皖南国际旅游文化示范区重要旅游节点、旅游发展轴 线以及旅游区,构建了"两个中心、两条发展主轴、三大旅游区"的旅游空间结构体系。
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基于旅游经济网络视角的长江三角洲都市圈旅游地角色 [J].
运用重力模型结合社会网络方法,从旅游经济网络视角对长江三角洲 都市圈旅游经济的整体网络、国内游网络、入境游网络进行分析,初步定位了各城市在旅游经济网络中的角色与功能,最后探讨影响因素。结果表明：长三角都市圈 旅游经济的整体网络和国内游网络呈现南北较为均衡的空间格局,入境游旅游经济网络呈现北部紧密、南部疏松的格局。综合各城市在整体网络中的中心性得分及结 构对等性分析,划分出5种类型的旅游地：上海是核心旅游地,具有旅游中枢、门户旅游地、中间旅游地的综合功能;苏州、杭州、无锡、南京、常州是次核心旅游 地,是区域内部重要的集聚和扩散中心;湖州、镇江、扬州和宁波是重要旅游目的地,对低等级与高等级旅游地之间连接起到重要的承转作用;其他城市中心性指标 得分较低,主要接收高等级城市旅游经济辐射,相互之间联系强度较低,为一般旅游目的地和边缘旅游目的地。旅游发展能力、经济发展水平、交通条件和城市发展 等因子在不同程度上影响各城市在旅游经济网络中的角色与功能。
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江淮城市群旅游经济网络空间结构与空间发展模式 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.02.003 URL Magsci [本文引用: 2] 摘要
以旅游业推动第三产业发展,将成为未来城市群经济增长的重要方式 之一.结合重力模型与社会网络,构建江淮城市群旅游地旅游经济网络模型,应用Ucinet 6软件分析城市旅游地功能特征,探讨空间发展模式.结果表明:江淮城市群旅游经济网络联系呈南紧北疏的空间不平衡态势,城市旅游地之间网络密度、联结边 数、联系紧密度正在增长,而重点城市的中介能力和核心作用有降低趋势,多数城市呈路径依赖的循环累计,网络空间均衡性增强,据此将11个城市旅游地划分为 5种类型.结合区域交通布局、旅游资源分布、城市经济实力等要素,对11城市进行旅游地层次划分,提出了“三条一级旅游轴线、两条二级旅游轴线、一条潜在 旅游轴线”的空间结构及与周边重要旅游区域协调发展的空间发展模式.
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基于社会网络的跨界旅游区边界效应测度及转化 [J].
行政边界是跨界旅游区空间发展的主要影响因素之一,边界效应测度是分析其影响性质、方向与程度大小的重要尺度。借助社会网络的密度和中心度等网络指标,构建了跨界旅游区的整体边界效应和节点边界效应两类测度指标,以大别山天堂寨跨界旅游区为例,对其边界效应进行实证分析,结果表明跨省界旅游区的整体边界效应显著大于跨县界旅游区的整体边界效应,边界两侧的整体边界效应也存在分异;跨省界旅游区边界效应显著性节点组织的比例高于跨县界旅游区边界效应显著性节点组织的比例,其中非显著性的节点主要集中在景区管委会、旅游局、景区经营公司等社会组织。边界效应大小取决于行政边界的层级、地理交通、边界两侧旅游发展水平和成熟度的差异、情感认知等因素。跨界旅游区边界屏蔽效应向中介效应转化的源动力来源于旅游资源共生性、利益主体对旅游市场拓展意愿,根本动力来自于区域旅游一体化的要求,并提出相应的转化途径。基于社会网络的边界效应分析法为研究跨界旅游合作机制提供一个新的视角。
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Network Analysis and Tourism: From Theory to Practice [M]. |
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Network characteristics of drive tourism destinations: An application of network analysis in tourism [J].https://doi.org/10.1016/j.tourman.2005.08.002 URL [本文引用: 1] 摘要
This study presents a quantitative method for investigating the network characteristics of drive tourism destinations with the help of methodologies derived from the network analysis, which offers numerous techniques and indicators through measuring the links among nodes to demonstrate the structural patterns of connected systems. More precisely, this investigation acquires the structural configuration of each destination within a particular area by measuring the indicators of network analysis, including degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and structural holes. Then, this study empirically tests a sample of drive tourists taken from 16 destinations in Nantou, Taiwan, and suggests the appropriate tourist facilities and services of each particular destination based on the structural characteristics relating to its network position on various touring routes. A number of recommendations are made regarding the location and type of tourist facilities to be offered and promoted based on the results of the network analysis.
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Travel and tourism: Into a complex network [J].https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.01.058 URL [本文引用: 1] 摘要
It is discussed how the worldwide tourist arrivals, about 10% of the world’s domestic product, form a largely heterogeneous and directed complex network. Remarkably the random network of connectivity is converted into a scale-free network of intensities. The importance of weights on network connections is brought into discussion. It is also shown how strategic positioning particularly benefits from market diversity and that interactions among countries prevail on a technological and economic pattern, questioning the backbone of driving forces in traveling.
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The evolution and transformation of a tourism destination network: the Waitomo Caves, New Zealand [J].https://doi.org/10.1016/S0261-5177(02)00056-0 URL [本文引用: 1] 摘要
ABSTRACT This paper examines the process of tourism destination evolution and transformation. The focus is on how the relationships between organisations can act as a self-organising mechanism for the destination, with fluidity and change being a critical component in this process. This paper uses network theory to express these dynamics, and it emphasises structural features of architectural density and centrality. Most particularly, the network approach illustrates how groupings of small firms within interdependent systems can be self-governing, and show how this process assists the destination in building tacit knowledge for competitive advantage that resides in the network structure. The case context for this illustration is an icon tourism destination in New Zealand, the Waitomo Caves. This tourism destination has undergone significant transformation over the last 15 years, from its single Glowworm Cave attraction to an interdependent network involving underground adventure caving activities. Because of this transformation, it provides a distinctive context to explore these fluid network processes.
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Policy networks and local organization of tourism [J]. |
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Destination networks-four Australian cases [J].https://doi.org/10.1016/j.annals.2007.07.004 URL [本文引用: 1] 摘要
Réseaux de destination: quatre cas australiens. Le tourisme consiste en un réseau d’organisations qui interagissent pour produire un service. Cet article examine les propriétés structurelles des réseaux interorganisationnels à l’intérieur des destinations. L’analyse de réseau adopte une approche d’une destination toute entière et n’impose pas de groupements prédéfinis sur l’organisation du tourisme dans une région. Les flux d’informations entre les principales agences fournissent la base pour l’analyse des structures et des liens, ce qui permet que les faiblesses stratégiques dans la cohésion de la destination soient abordées par la politique et la gestion. L’article donne un aper04u de quatre études de cas australiennes qui démontrent l’utilité de l’analyse de réseau en illustrant des particularités telles que les groupements de produits, les fossés structurelles et les organisations essentielles.
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南京市旅游流网络结构构建 [J].
<p>借助社会网络理论和方法, 研究了城市旅游流网络结构特征、城市旅游流网络结构评价指标体系, 并对南京市旅游流网络结构进行了实证分析。南京市旅游空间网络中, 所选取 的16 个旅游节点中平均每个旅游节点与5.19 个其他节点存在着旅游流集聚与辐射联系; 平均每个旅游节点充当旅游流中介者次数为6.07, 旅游节点之间距离相互联系比较紧密。但各旅游节点之间分布不十分均衡, 夫子庙秦淮风光带、钟山风景区、新街口、总统府、侵华日军南京大屠杀纪念馆等处于核心点, 旅游网络中集聚和辐射功能都很强, 且结构洞水平较高, 拥有更多的竞争机会和非替代性区位优势, 但可能会造成严重的旅游流瓶颈问题。南京市旅游空间网络密度不是很高(0.35), 旅游空间网络中存在着明显的结构分层, 其中共有7 个旅游节点成为核心区的成员, 核心区内部成员间联结密度达0.81, 形成了强中心线型结构。同时, 根据Dianne Dredge 提出的旅游目的地3 种空间结构模型, 结合南京市旅游空间网络结构特征, 判定了南京市城市旅游空间发展阶段及布局模式为发展阶段的多节点布局模式。最后, 指出了旅游流网络结构构建和评价中存在的问题以及在城市旅游可持续发展研究中的应用前景。</p>
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基于时间距离视域下城市旅游经济联系测度与空间整合——以长江三角洲地区为例 [J].
以长江三角洲城市为研究对象，选取2000、2010年2个时间 断面数据，引人通达度指数，定量分析了城市间交通通达性的便捷程度，在此基础上，借助城市旅游经济联系测度模型，测算了基于交通可达性视域下的城市旅游经 济联系强度（总量）和隶属度。结果表明：长三角地区交通可达性整体上较好，呈现明显的提高态势，2个年份的可达性数值分别为0-6．577h、0— 5．520h，旅游经济联系逐步加强，突出表现为上海、南京、杭州、苏州对外旅游经济联系增幅较大，以此提出了长三角城市旅游圈的空间整合策略。针对时间 距离视域下的旅游经济联系测度，较好地反映了交通影响下的城市旅游发展，对于妥善处理城市旅游经济竞合关系，缩小旅游经济发展差异，促进长三角城市一体化 进程，有着重要的理论价值与实践意义。
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McKercher B. Trip destinations, gateways and itineraries: the example of Hong Kong [J].https://doi.org/10.1016/S0261-5177(02)00026-2 URL [本文引用: 1] 摘要
Trip itinerary data present analytical problems because of the great diversity of routes that travelers follow and the varying significance of destinations along those routes. Most of the models that have been proposed to deal with this complexity have focused either on the total number of travelers from one country to another, or on the overall pattern of entire trips. An alternative and complementary approach is to examine the relative location of a destination within the larger itinerary pattern. Depending on their location within the overall trip itinerary, places can exhibit characteristics of one or more destination types: Single Destination, Gateway Destination, Egress Destination, Touring Destination, or Hub Destination. Data collected on international air travelers to Hong Kong exhibited the first four of these five patterns. Taiwan and Singapore residents primarily used Hong Kong as a Single Destination for short break shopping holidays and for business. US and Australian residents were the most likely to use Hong Kong as a trip Gateway and as a Touring Destination, especially as the Gateway for a trip to China, but Hong Kong also served as a Gateway for trips to destinations in East and Southeast Asia and, for US residents, to Australia. Residents of China were more likely to use Hong Kong as a trip Egress Destination than were others. Hong Kong has traditionally considered itself primarily as a ‘gateway to China’ and an ‘Asian travel hub’. Hong Kong, and other destinations, could benefit from being more aware of their role as an Egress Destination and of their relationships with destinations that travelers visit before and after their arrival.
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