旅游經濟網絡結構的時空演變與驅動因素研究
——以貴州省為例

董寶玲，孫小龍，吳佳妮，馬 靜，戎 陽

（1.貴州師范大學國際旅游文化學院，貴州 貴陽 550025；2.陜西師范大學地理科學與旅游學院，陜西 西安 710119）

0 引言

近年來，貴州省作為山地旅游目的地與少數民族聚居地，得益于生態旅游、康養旅游、民族旅游以及休閑度假旅游的興起，旅游業增速迅猛，成績喜人。2010—2019 年貴州省旅游GDP 增速位居全國前列，是貴州省旅游業發展的黃金十年。盡管旅游業在2020 年遭遇了新冠肺炎疫情的重創，但在國家及各級地方政府一手抓疫情防控、一手抓經濟社會發展的決策部署與戰略實施下，在貴州省各級文旅部門出臺系列恢復旅游業發展措施的刺激下，貴州省旅游業發展總體呈現“復蘇有勁、逐季向好”的趨勢［1］。近年來，得益于工業化、城市化與現代化向西部地區的深入，貴州省旅游業搭上了城市建設與鄉村振興的“列車”，發展日新月異。貴州省旅游業快速發展的內生動力，主要源于貴州省從頂層設計層面對旅游業與其他產業的協同與融合發展的重視，具體表現為兩個歷史階段的旅游產業融合：其一，在十二五及十三五時期，貴州省曾提出將旅游產業化與新興工業化、新興城鎮化與農業現代化一起，列為加快推進“四化”建設的重要目標；其二，在十四五時期，貴州省將旅游產業大提質與工業大突破、城鎮大提升、農業大發展一起，列為“新四化”的建設重點。如今，受惠于貴州省“國際一流山地旅游目的地”與“國內一流度假康養目的地”品牌形象的宣傳推廣，受利于貴州省各級地方政府、企業等的推動，貴州省旅游產業連續10 年保持了較高的增速。旅游業的快速發展，對區域整體社會經濟發展具有良性推動作用，但是，在較高增速的背后也隱藏著一些問題，如在無形中拉大了所轄子區域之間的發展差距，加劇了地區旅游發展不平衡等。因此，研究貴州省旅游經濟時空演變趨勢，能對分析各子區域旅游經濟聯系強度、各區域交流互動程度、各區域旅游業發展的趨勢等提供參考依據。

在旅游業高質量發展的現實需求下，跨區域及區域間的旅游經濟聯系日漸成為旅游經濟學與旅游地理學交叉研究的重要領域，也逐步成為研究區域間旅游經濟關系與區域經濟協同發展的熱點［2］。在國外，從20 世紀60 年代開始，Wilson等就以旅游流為觀測對象，研究旅游流向的空間模式特征與影響，為旅游流研究奠定了理論基礎［3］。Leiper 于1979 提出，旅游系統中的旅游者、客源地、交通線路、目的地以及旅游產業在功能和空間聯系上相互交錯，并在物質、文化、社會、經濟、政策、技術的作用下相互運作［4］。Leiper 還提出了旅游空間的概念，認為旅游流是旅游者在旅游客源地、旅游通道與旅游目的地之間流動形成的空間結構與特征［5］。旅游者的空間行為模式能夠反映旅游流的方向、路徑以及旅游目的地的集聚與擴散能力［6］。在研究主要議題方面，Alderighi 等將低成本航空與國際旅游流聯系起來，分析了低成本航空公司在吸引國際旅游流方面發揮的突出作用［7］；De Vita則從匯率制度入手，分析了匯率制度對國際旅游流量的影響［8］；Patuelli等則分析了意大利世界遺產地的區域資源稟賦在促進旅游業發展，吸引旅游客流方面發揮的積極作用，并考慮了世界遺產名錄（WHS）在空間上產生的替代效應和互補效應［9］；Antolini從旅游可達性入手，聚焦區域交通運輸基礎設施系統對促進旅游目的地可持續發展的重要作用［10］。

隨著全球化與信息化的深入，區域旅游的空間特征愈發明顯，因“流動”形成的網絡更多地傾向于從空間尺度來進行衡量［11］。旅游空間經濟結構與聯系強度作為審視區域空間關系［12］與區域聯系程度的新視角，越來越多地被運用于區域旅游發展均衡性與協同性等研究進程中。其研究內容主要集中于旅游經濟發展的地區差異、空間分異特征等方面，多以區位論［13］、核心—邊緣理論［14］為支撐，探究旅游目的地經濟聯系網絡結構和節點角色的演變。研究方法則多采用引力模型、社會網絡分析與ArcGIS等，針對旅游流、旅游節點等研究對象展開［15，16］。研究視角側重于從游客視角出發對區域旅游空間認知［17］與旅游地空間的競合關系進行研究［18—20］。盡管國外既有研究議題已相對豐富多元，但聚焦區域經濟社會發展與旅游業之間關系的議題，創新使用旅游引力模型來測度城市之間吸引力的研究還較為少見；雖然有基于修正的引力模型進行的旅游經濟聯系強度測量，但這些研究在引力模型的修正運用上，多改進旅游引力模型的系數，而鮮少考慮研究區域旅游資源稟賦。

國內對于旅游空間結構與旅游經濟聯系強度的研究發端于20 世紀90 年代，早在1992 年保繼剛就利用引力模型來預測北京市的游客量［21］。之后陸續有大量研究對引力模型進行修正［22］，如修正引力模型中的系數［23］，修正模型中關于距離的測度并考慮游客出行的多種交通方式等［24］，還有研究從旅游經濟質量入手，建立可測量的指標體系用于對模型進行修正［25］。利用社會網絡分析、ArcGIS、回歸分析［26］、加權變異系數［27］等研究旅游經濟發展的空間差異。有從地理因素和線路組織因素方面探究兩者對旅游經濟發展帶來的影響［28］。從發揮區位優勢以壯大旅游經濟［29］，發揮旅游資源［30］與歷史文化優勢［31］促進區域旅游經濟可持續發展［32］等方面研究旅游經濟空間結構。在空間尺度上，跨區域城市群的旅游空間結構演變持續受到關注，如京津冀城市群［33］、邊境旅游省域［34］、環鄱陽湖旅游圈［35］、河西走廊、長江中游城市群［36］、粵港澳大灣區［37］等都是研究的重點區域。此外也有關于不同省份［38，39］、典型旅游城市［40］的旅游經濟聯系研究。

縱然國內既有的研究已相對成熟且完善，尺度選取較為典型且覆蓋面廣，但目前對貴州省旅游經濟網絡的空間特征及旅游經濟聯系強度的研究還鮮有提及，對貴州省各子區域旅游發展演進的過程描述還相對缺乏。然而，在貴州省旅游業發展如火如荼的背景下，旅游經濟結構演化研究的缺失，將導致今后在分析貴州省旅游發展特征、總結各子區域的旅游發展現狀、制定未來發展方向與戰略方面缺乏必要的參照依據。因此，為進一步深化對貴州省過去10 年各子區域旅游經濟空間演進規律與區域經濟聯系的審視，研究以2010 年、2015 年、2019 年為時間截面，采用社會網絡分析結合ArcGIS的研究方法，可視化呈現貴州省10 年來旅游經濟網絡的空間結構演變特征。同時，鑒于引力模型在不同地區的適用性，研究在汲取既有研究成果的基礎上進一步修正并改進了旅游引力模型，建立了評價區域旅游發展質量的指標體系，并以此為引力模型系數，實測10 年間貴州省各區域旅游經濟發展情況與聯系程度，以期為增強各子區域合作、縮小發展差距、開展政策扶持措施等提供參考。

1 研究區域、數據來源與方法

1.1 研究區概況

貴州省位于中國西南邊陲，屬于中國典型的內陸省份，簡稱“黔”或“貴”。其位置東臨湖南、南接廣西、西連云南、北接四川與重慶，是一個少數民族聚集、生態資源豐富、旅游發展潛力巨大的省份，常住人口有3 856.2 萬人。境內共有9 個市州，其中6個地級市，3 個少數民族自治州。近年來，隨著貴廣高鐵、滬昆高鐵、成貴高鐵的相繼貫通、縣縣通高速的實現，貴州省旅游業搭上了交通網絡的“快車”，成為助力貴州省社會經濟發展的重要支柱產業，“走遍大地神州、最美多彩貴州”的目的地形象日益深入人心。截至2019 年底，貴州省境內世界遺產已達4 處、擁有國家級歷史文化名城2 座、國家級風景名勝區18 處、中國歷史文化名鎮8 個、中國歷史文化名村16 個，A 級景區數量達406 家（到2020 年底，貴州省A級景區已達420 家）。如今，爽爽的貴陽、涼都六盤水、紅色遵義、秀美安順、花海畢節、美麗黔東南、桃源銅仁、生態黔南、水墨黔西南9 個市州的旅游形象隨著貴州省旅游知名度與美譽度的不斷提升，共同組成了一張多彩貴州靚麗“名片”，源源不斷地吸引國內外游客紛至沓來。2019 年，貴州省旅游總收入達12 321.81 億元，旅游總人次達11.357億人次。受新冠肺炎疫情影響，2020 年貴州省旅游總收入與旅游總人數均下降50%左右，旅游總收入達6 923.317 億元，旅游總人數達5.179 億人次；2021 年貴州省旅游總收入6 642.16 億元，接待游客6.44 億人次。

1.2 數據來源及處理

隨著貴州省各市州旅游合作與聯系的不斷深化，旅游經濟聯系強度與旅游競爭力也在逐年改變。考慮到節點數據的可比性與典型性，本研究收集了2010—2019 年間貴州省旅游資源質量的數據，以此為據，建立了貴州省旅游資源吸引力系數評價指標體系（表1）。其中，貴州省A級景區數量及名錄來源于貴州省文化和旅游廳官網，中國歷史文化名鎮（村）數據來源于住房與城鄉建設部官網，國家級風景名勝區名錄來源于國務院官網，世界遺產名錄來源于貴州省人民政府官網。該指標體系中各類別旅游資源的權重，按照專家打分法賦予權重值，A級景區豐度值的測算參考楊仲元，盧松等關于旅游資源豐度的賦值予以修正［41］。

表1 貴州省旅游資源吸引力系數評價指標體系Table 1 Evaluation index system of tourism resource attraction coefficient in Guizhou Province

為便于研究各市州旅游經濟聯系強度，研究采集了2010 年、2015 年和2019 年的旅游總收入、旅游總人次歷史數據，以此為據，結合修正的旅游經濟聯系強度模型分析不同時間段各市州的旅游經濟聯系情況。2010 年、2015 年和2019 年各市州的旅游總收入、旅游總人次數據來源于不同年份各市州國民經濟與社會發展統計公報，這其中，黔南州2010年、2015 年和2019 年的旅游總收入與旅游總人次數據缺失，銅仁市2019 年旅游總收入與總人次數據缺失，研究參照歷年貴州省旅游總收入與旅游總人次數據并按照趨勢外推法補齊其缺失值。各市州間的公路里程數獲取自百度地圖查詢的最短公路里程。2020 與2021 年貴州省旅游發展數據來源于不同年份貴州省國民經濟與社會發展統計公報。

1.3 研究方法

1.3.1 修正的引力模型

旅游經濟聯系強度不僅可以度量區域間旅游經濟空間作用程度，還可以度量區域間合作與聯系的緊密程度。自從1942 年ZIPF將萬有引力定律引入到城市空間相互作用研究后，引力模型在度量城市之間的經濟聯系強度方面得到廣泛運用。隨著研究的不斷進步與深入，旅游經濟聯系強度模型經歷了研究者們的多次修正，更趨于完善也更符合各地旅游經濟發展情況。目前的研究中，較常用的是經修正后的旅游經濟引力模型但該模型忽略了區域旅游經濟聯系存在不對等性的情況。后來的研究者相繼在此基礎上對引力模型進行了修正，如增加了修正系數Kij，用以反映城市i對城市j之間旅游經濟聯系的權重［43］。也有研究將原模型中的Dij替換為Tij［44］，用多種交通工具在兩城市之間的通達時間距離代替兩城市之間的公路距離。還有研究考慮多種旅游資源在不同區域賦存的情況，構建旅游資源吸引力評價指標體系，并根據指標體系的測算結果將其列為旅游經濟引力模型中的調節系數［45］，用于考慮和平衡地區間的旅游資源稟賦差異。研究在綜合借鑒既有旅游引力模型的基礎上，在充分考慮貴州省的旅游經濟發展情況，旅游資源賦存情況以及各區域間交通距離與交通通達性情況的基礎上，建立修正的旅游經濟引力模型如下：

式中：Rij表示城市i對城市j的旅游經濟聯系強度；kij表示修正系數；Pi、Pj分別表示i、j城市的旅游總人次；Vi、Vj分別表示i、j城市的旅游總收入；Dij表示i、j城市之間的最短公路交通里程。本研究采用城市間最短公路里程用于兩城市間旅游經濟聯系強度的測算。aij表示i、j 城市之間的旅游資源吸引力系數，該系數經過表1 中各城市各類別旅游資源的數量乘以權重之和加權后求得。修正的旅游引力模型系數kij公式為：

式中：Pi、Pj分別表示i、j 城市的旅游總人次；Vi、Vj分別表示i、j城市的旅游總收入。修正的旅游引力模型中，某一城市的旅游經濟聯系強度公式為：

式中：Mi表示在引力模型基礎上測算的i 城市與其余城市旅游經濟聯系強度之和。Mi的值可用于反映一城市在貴州省旅游經濟中的排位，即旅游經濟聯系強度排序。

1.3.2 社會網絡分析

點度中心度。點度中心度可以反映一個城市在整個旅游經濟網絡中的集聚與擴散程度。包括點出度和點入度兩類。其中點出度具有擴散效應，表示該節點城市對其他城市旅游經濟的影響力，數值越大，說明該城市對其他城市的輻射范圍越大。點入度具有集聚效應，表示該節點城市受其他城市旅游經濟影響的程度［34］。具體公式為：

式中：CD（ni）表示i 城市的點度中心度；d（ni）表示i 城市和其他城市之間的有效聯系數量；g 表示該網絡中所有的區域數量。

中間中心度。也叫中介中心度，表示某個節點作為中間者，對其他城市的控制能力。中間中心度值越大，說明其充當“中間者”的次數越多，對其他城市的控制能力程度越強［42］，其他城市對該城市的依賴程度越高。具體公式為：

式中：CB（ni）表示i 城市的中間中心度；j≠k；gjk（ni）表示j城市達到k 城市的快捷方式上有i 城市的快捷方式數；gjk表示j 城市達到k 城市的捷徑數；g為該整體區域網絡中區域的總數［34］。

接近中心度。接近中心度值可用來衡量一城市與其他城市之間聯系的緊密程度，接近中心度值越高表明該城市與其他旅游城市聯系越緊密，接近中心度值越低則表示該城市與其他城市聯系不十分緊密［46］。具體公式為：

式中；Cc（ni）為i 城市的接近中心度；dij為i 城市與j城市之間的最短路徑；n為所有城市總數。

網絡密度。網絡密度值通常位于0—1 之間，網絡密度值越大，說明網絡內部旅游經濟聯系越緊密。具體公式為：

式中：D 為網絡密度值；m 為實際關系數；n 為理論上的最大關系數。

核心—邊緣分析。核心—邊緣結構可用于區分整個旅游經濟網絡中的核心與邊緣城市，也是衡量各區域之間經濟聯系緊密程度的一項重要指標。

2 旅游經濟網絡演化的特征分析

2.1 旅游經濟聯系強度空間特征

根據公式（1）、（2）分別計算得出2010 年、2015年、2019 年貴州省旅游經濟聯系程度，并將計算結果導入ArcGIS進行可視化表達，結果如圖1 所示。由圖1 可知，在2010 年，貴陽市作為區域唯一增長極，處于“一枝獨秀”狀態，其主要向安順市發揮擴散作用。到2015 年，貴陽市與安順市，貴陽市與遵義市，黔東南州與黔南州之間旅游經濟聯系日益密切，打破了前期以貴陽市為唯一增長極的格局，呈現出多市州快速發展，聯系日益增強的趨勢。到2019年，貴州省旅游經濟聯系強度呈現出高、中、低3 個梯次。就第一梯次而言，貴陽市與安順市、遵義市、黔東南州、黔南州聯系緊密。就第二梯次而言，遵義市與安順市、遵義市與畢節市、遵義市與銅仁市、黔東南州與遵義市、黔南州與遵義市等之間的聯系較為密切，出現以遵義市、黔東南州、安順市為次級核心區的新增長極。就第三梯次而言，黔西南州、六盤水市與其他市州的旅游經濟聯系強度最弱，與各區域之間的協調互動還有極大的提升和改進空間。

圖1 2010 年、2015 年、2019 年貴州省旅游經濟聯系強度網絡結構Figure 1 Network structure of tourism economic connection intensity in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

根據公式（2）、（3）計算得出貴州省各市州三年來旅游經濟強度Mi值，即位序與規模情況（表2）。由表2 可知，貴陽市旅游經濟聯系強度穩居第一位，黔東南州與遵義市發展難分伯仲，黔南州、畢節市近年來增速平穩，安順市至2015 年以后，發展略有落后，而銅仁市、黔西南州與六盤水市一直處于相對靠后的狀態。總體而言，各區域增速有快有慢，區域之間的聯系程度有密有疏，地區之間的差異較大，差距明顯。

表2 2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游經濟聯系強度位序_____________Table 2 Ranking of tourism economic links among cities and prefectures in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

2.2 網絡節點結構特征

點度中心度。旅游經濟網絡中心城市由2010年的1 個（貴陽市）、2015 年的3 個（貴陽市、遵義市、黔東南州）增加至2019 年的6 個（貴陽市、遵義市、黔東南州、黔南州、安順市、畢節市）。將建立的2010 年、2015 年、2019 年旅游經濟聯系強度矩陣導入Ucinet，并結合公式（4）計算得出3 個年份各市州的旅游經濟網絡點度中心度值，在反復測試后，將2010年與2015 年二值化的截斷值取8，2019 年的截斷值取30，最終得到不同年份各市州點度中心度值，研究將該值導入ArcGIS 進行可視化分析，結果如圖2 所示。

圖2 2010 年、2015 年、2019 年貴州省旅游經濟網絡點度中心度Figure 2 The centrality of tourism economic network points in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

從圖2 可見，2010 年，中心度最高的只有貴陽市，說明在2010 年貴陽市旅游經濟的溢出效應和擴散作用明顯。到2015 年，中心度值高的區域由貴陽市增加到遵義市與黔東南州，共3 個，說明經過5 年的發展，遵義市和黔東南州的旅游經濟輻射效應日漸增強，對周邊區域的帶動作用日益明顯。到2019年，中心區除貴陽市、遵義市、黔東南州以外，還包括畢節市、安順市、黔南州。越來越多的區域開始發揮輻射與帶動作用，旅游經濟發展勢頭逐年向好。但盤水市、黔西南州與銅仁市始終屬于發展較緩慢的區域，與其他城市相比差距明顯，成為限制貴州省旅游經濟均衡化發展的重要制約點。

中間中心度。旅游經濟網絡中間中心城市的演化路徑為：貴陽市—黔東南州、遵義市—安順市、畢節市。本研究將二值化后的2010 年、2015 年、2019年旅游經濟聯系強度矩陣導入Ucinet，并結合公式（5）計算得出3 個年份各市州的中間中心度值，在反復測試后，2010 年的截斷值取2，2015 年的截斷值取8，2019 年的截斷值取30，最終得到不同年份各市州的旅游經濟網絡中間中心度值（表3）。從表3可見，2010 年中間中心度高的區域為貴陽市，說明在該時間段，貴陽市主要起著聯通與橋接各市州發展的作用，省會城市作為重要的節點其核心地位明顯。到2015 年，黔東南州與遵義市后來居上，其中介作用明顯超越了貴陽市，說明兩座城市的樞紐性能與通道性能逐年增強，該趨勢的變化與貴廣高鐵、滬昆高鐵貴州段、成貴高鐵的開通與高速路網的建立健全密切相關。到2019 年，安順市與畢節市取代黔東南州與遵義市，成為橋接其他市州，中介作用最明顯的城市。這不僅與交通網絡的進一步便捷通達有關，還與兩區域核心節點景區的橋接與關聯效應有關。總體來看，貴州省旅游經濟聯系網絡中“一家獨大”的局面隨著各區域的不斷優化升級以及交通通達性的提升不斷被打破，更多的市州樞紐性能增加，發揮相應的聯通與橋接作用。

表3 2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游經濟網絡中間中心度Table 3 Tourism economic network center degree of cities and prefectures in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

接近中心度。旅游經濟網絡接近中心城市的演化路徑與中間中心城市的演化路徑基本一致，表現為：貴陽市—黔東南州、遵義市—安順市、畢節市。本研究將二值化后的2010 年、2015 年、2019 年旅游經濟聯系強度矩陣導入Ucinet，并結合公式（6）計算得出3 個年份各市州的旅游經濟網絡接近中心度值（表4）。由表4 可知，2010 年貴陽市接近中心度出度值比較高，說明貴陽市與其他城市的聯系較為緊密，貴陽市的城市輻射效應明顯，黔南州的入度值較高，說明黔南州的城市集聚效應明顯。2015 年，黔東南州與遵義市的接近中心度出度與入度值均超越了貴陽市，說明兩座城市的空間溢出效應與虹吸效應得到顯著提升，這與高鐵的開通，城市通達性的增強有一定關聯。2019年，安順市與畢節市成為與其他城市聯系更為密切的區域，這與兩座城市旅游資源質量提升，旅游目的地知名度與廣識度增強，成貴鐵路的建成通車有關。由此可見，隨著旅游業的不斷發展，區域之間聯系的緊密程度打破了以省會為中心的局面，各子區域之間的交流與往來更加密切頻繁。

表4 2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游經濟網絡接近中心度Table 4 Tourism economic network proximity of cities and prefectures in Guizhou Province to the center in 2010，2015 and 2019

2.3 網絡整體結構特征

網絡密度分析。貴州省整體旅游經濟聯系日漸緊密，由松散關系向緊密聯系關系邁進。通過Ucinet中的網絡密度工具計算，得出2010 年貴州省旅游經濟聯系網絡密度為0.069 4，2015 年的網絡密度為0.444 4，2019 年的網絡密度為0.861 1，網絡密度值逐年變大，區域之間的旅游交流與合作日益緊密。

核心—邊緣分析。貴州省旅游經濟核心城市呈現出“三足鼎立、五強矗立、七區聯合”的演進趨勢，邊緣城市六盤水與黔西南州仍處于邊緣地位。通過Ucinet中的核心邊緣分析工具，劃分出2010 年、2015 年、2019 年貴州省旅游經濟網絡的核心區與邊緣區，將三年來核心區與邊緣區的演進趨勢進行可視化呈現，結果如圖3 所示。

圖3 2010 年、2015 年、2019 年貴州省旅游經濟網絡核心區與邊緣區Figure 3 Core and marginal areas of tourism economic network in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

從圖3 可見，2010 年貴州省旅游經濟網絡的核心區為貴陽市、遵義市和黔東南州三大區域。2015年核心區在原貴陽市、遵義市、黔東南州的基礎上，新增加了安順市與畢節市，共五大區域，黔中經濟圈雛形初顯。2019 年，貴州省旅游經濟網絡在貴陽市、遵義市、黔東南州、安順市與畢節市核心區的基礎上新增加了黔南州和銅仁市，形成七區聯合的旅游經濟發展格局，黔中經濟圈覆蓋范圍進一步擴大。總體而言，隨著旅游業的快速發展，貴陽市的核心地位穩固，相繼有更多區域融入以貴陽市為核心的黔中經濟圈，核心區域數量倍增，各市州的聯系與合作加速。六盤水市與黔西南州仍處于邊緣地位，歷經10 年的發展，六盤水市與黔西南州雖在旅游業的穩步推進上有一定貢獻，但就整個大環境而言，兩市州仍處于邊緣位置。

3 旅游經濟結構演化的驅動因素分析

在對貴州省2010 年、2015 年及2019 年旅游經濟網絡的時空演化結構進行分析后，研究以區域空間結構理論、圈層式結構理論、核心—邊緣理論、要素稟賦理論以及交通可達性理論為分析基礎和依據，從貴州省各區域社會經濟發展情況、旅游資源賦存情況、旅游政策導向情況、旅游交通可達性情況四個方面對其旅游經濟聯系結構時空演化的驅動因素進行了分析，以此明晰限制貴州省各市州2010—2019 年間旅游經濟發展的主要因素，以及促進旅游快速高質量發展的主要因素，從而為后續制定針對性的空間平衡協調措施，旅游高質量和可持續發展措施提供參照素材。

3.1 經濟社會發展綜合因素

貴陽市核心作用明顯，六盤水市與黔西南州一直處于邊緣地位。為便于更直觀地呈現貴州省各城市近10 年來旅游經濟聯系強度的位序特征，本研究將表2 中2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游經濟聯系強度位序數值轉化為圖4，以更加清晰地展示各市州近10 年來旅游經濟增長和發展情況。

圖4 2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游經濟聯系強度與位序Figure 4 Tourism economic contact intensity and ranking of cities and prefectures in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

從圖4 可見，省會城市貴陽市在旅游經濟聯系強度與點度中心性兩個指標上居首位，核心作用明顯。一方面，離不開貴州省的強省會行動，省會貴陽市匯集了全省政治、經濟、醫療、基建、教育等豐富的資源，積淀深厚，發展能量大，因此其對外的擴散能力強。另一方面，憑借強省會的區域發展戰略支持，貴陽市近年來不斷匯集了大數據、大健康、商貿會展、金融服務、科技教育等產業，擁有其他區域無法比擬的產業優勢地位，這些產業綜合疊加，產生賦能效應，推動并促進了貴陽市旅游業的快速發展。六盤水市與黔西南州一直處于旅游經濟網絡的邊緣位置，也與兩地多年來的經濟社會發展綜合因素有一定關聯。一方面，2010 年、2015 年、2019 年六盤水市與黔西南州GDP總量位于均值以下，其旅游業發展增速相較其他區域而言發展速度緩慢，因此，出現兩市州處于旅游經濟網絡邊緣區的情況。另一方面，六盤水市曾有“西南煤海”之稱，過去該城市注重能源發展帶來的社會效益導致該市忽視了旅游業的發展。黔西南州則由于整體經濟發展水平滯后，導致旅游景區建設擴容緩慢，旅游接待服務水平相對落后，旅游經濟發展增速緩慢。

3.2 旅游資源稟賦因素

遵義市與黔東南州旅游資源富集，六盤水市與黔西南州旅游資源尚待深掘，資源差距大，差異顯著。本研究將表1 各城市各類別旅游資源的數量乘以權重之和加權后求得aij旅游資源吸引力系數，生成表5，用于分析貴州省各市州近10 年來旅游資源賦存的歷時性差異，并以此為據，分析造成各地旅游資源稟賦地理空間發展不均的原因。

表5 2010 年、2015 年、2019 年貴州省各市州旅游資源吸引力系數Table 5 Attraction coefficient of tourism resources of cities and prefectures in Guizhou Province in 2010，2015 and 2019

區域旅游經濟發展不平衡的重要原因之一與各市州的旅游資源賦存情況有關。結合表5 和表1 可以發現不同區域旅游資源賦存存在差異。2010 年，六盤水市旅游資源吸引力系數為0，無1 家A 級景區，黔西南州旅游資源吸引力系數為0.14，僅1 家4A級景區；2015 年六盤水市旅游資源吸引力系數為0.04，僅有1 家4A級景區，黔西南州旅游資源吸引力系數為0.22，也僅有3 家A級景區。兩地旅游資源吸引力系數過去10 年均排在最末兩位，它們與旅游資源豐富的遵義市與黔東南州相比差距較大，發展旅游業的資源基礎薄弱，高等級核心景區缺乏帶來的連鎖反應映射在了旅游經濟發展速度上。因此，六盤水市與黔西南州欲實現與其他區域的同頻共振，關鍵要解決擴充旅游資源賦存量的問題。此外還需要兩區域在增強旅游資源吸引力和對外宣傳效力上下足功夫，進一步挖掘區域內的旅游資源，激發旅游發展活力，加快既有旅游景區的提質轉型升級，打造品質高、知名度廣、魅力足的旅游產品，以增強旅游綜合競爭力。

3.3 旅游政策導向因素

黔中經濟圈戰略規劃在旅游領域成效顯現。從圖2、圖3 可以發現，自2015 年以后，遵義市、黔東南州、安順市、畢節市等區域旅游經濟發展勢頭迅猛，打破了貴陽市“一家獨大”的旅游經濟發展格局。此特征的出現，一方面得益于上述區域社會經濟發展對旅游業的推動和促進作用，另一方面得益于當地政府對發展旅游的重視以及出臺的系列涉旅項目投資發展政策。如遵義市不僅是黔北經濟文化強市，還是新興的工業與生態綠色城市，2019 年遵義市GDP總量僅次于貴陽市，經濟實力的增長使得城市基礎設施不斷完善，城市發展對旅游業的促進作用明顯。畢節市過去是因貧困而“出名”的城市，近年來得益于扶貧政策傾斜，畢節市近年來涉旅項目不斷增多，新興景區建設力度在逐年擴大，因5A級景區百里杜鵑景區發展成就了“花海畢節”的旅游魅力。黔東南州則憑借良好的民族旅游資源稟賦優勢，將其目的地形象定位為“國內外知名民族文化旅游目的地”，將旅游業定位為促進地區經濟增長的主導產業，并以旅游發展為契機，主動融入黔中經濟圈。

3.4 旅游交通可達性因素

立體交通通達性的提升助力了各區域旅游經濟的交流與聯通。貴州省自2015 年年底實現了縣縣通高速，成為西部地區第一個實現縣縣通高速的省份，得益于交通通達性的提升，各區域之間的旅游經濟聯系緊密程度逐漸加強。從圖3 可見，在2015 年到2019 年4 年的時間內，貴州省核心區域由5 個演變為7 個，可見高速路網的形成為各區域旅游業加強聯系與加快融入提供了必備條件。此外，因貴廣高鐵、滬昆高鐵貴州段、成貴高鐵的貫通，黔南州的都勻市、黔東南州的凱里市、遵義市、安順市、六盤水市、畢節市、銅仁市等相繼步入高鐵時代，旅游業的發展也因高鐵路網的健全與延伸而得到極大的助力，為核心城市群的形成提供了交通基礎。未來，隨著“盤興”高鐵的建立建成，貴州省有望在2023 年實現市市通高鐵，屆時，黔西南州也即將搭上高鐵的“快車”，加強與各區域之間的聯系。

4 結論、啟示與討論

4.1 結論

本研究基于修正的引力模型、運用社會網絡分析結合ArcGIS的方法，對貴州省2010 年、2015 年以及2019 年的旅游經濟網絡空間結構演進趨勢進行了分析，主要結論如下：①就旅游經濟聯系強度而言。2010 年，貴陽市是區域旅游發展的唯一增長極；2015 年，區域旅游經濟打破了以貴陽市為唯一增長極的格局，呈現出多市州快步發展，聯系日益增強的趨勢；2019 年，貴州省旅游經濟發展呈現出高核心區—貴陽市，次級核心區—遵義市、黔東南州、安順市，邊緣區—六盤水市與黔西南州3 個梯次。②就網絡個體結構特征而言。2010 年高中心度區為貴陽市；2015 年，高中心度區由貴陽市增加到遵義市與黔東南州；2019 年，中心區除貴陽市、遵義市、黔東南州以外，還新增了畢節市、安順市、黔南州。核心城市日漸增多，核心城市的輻射帶動作用日益增強。2010 年中介性高的區域為貴陽市；2015年，黔東南州與遵義市后來居上，其中介作用超越了貴陽市；2019 年，安順市、畢節市取代黔東南州與遵義市，成為橋接其他市州的中介區域。區域旅游發展逐漸從單極化向多級化方向演變，旅游經濟發展結構日趨優化。2010 年貴陽市接近中心度值高，到2015 年，黔東南州與遵義市的接近中心度值超越了貴陽市，到2019 年，安順市與畢節市則取代黔東南州與遵義市，成為與其他城市聯系更為密切的區域。由中介性的動態變化可見，隨著旅游業的發展，區域之間聯系的緊密程度打破了以省會為中心的局面，各子區域之間的交流與往來更加密切頻繁。③就網絡整體結構特征而言。從網絡密度變化情況看，2010 年貴州省旅游經濟聯系網絡密度為0.069 4，2015 年為0.444 4，2019 年為0.861 1。整體旅游經濟聯系日漸緊密，區域之間的交流與合作因旅游業發展而日益緊密。從核心邊緣城市分布情況看，近10 年來貴州省旅游經濟網絡呈現出“三足鼎立、五強矗立、七區聯合”的演進趨勢，其傳統核心區的地位不斷鞏固，形成了以貴陽市為核心的黔中經濟圈，核心區域數量倍增，但同時，六盤水市與黔西南州仍處于旅游經濟發展演變的邊緣地位。

4.2 啟示與討論

在貴州省旅游業快速發展的大背景下，區域旅游經濟的高質量發展不僅意味著旅游業的快速發展、旅游基礎設施與旅游服務水平的日趨完善，也意味著區域旅游發展差距的不斷縮小以及發展水平的日益均衡。結合上文結論及驅動因素分析，得出宏觀指導和具體實施兩個層面的啟示。

首先，在宏觀指導層面，一是貴州省要樹立整體觀念和系統思維，在旅游發展“一盤棋”、共榮共進思想指導下，需打破原有以各市州為本位的發展模式，強調各區域之間基礎設施的共建共享、成功經驗的互傳互學，建立有利于區域均衡化發展的協同帶動機制。二是貴州省要樹立問題意識，及時發現短板與不足，針對問題“對癥下藥”開出“藥方”。需要貴州省委省政府等牽頭，成立專項領導小組，針對各市州旅游發展情況，及時梳理問題，發現不足，在強調旅游增速的同時關注區域均衡，在強調優勢的同時發現地區差距，在發現短板的背后找準問題癥結，加大對邊緣地區基礎設施建設的支持、扶持政策的傾斜和景區評定與建設的支持，為位于邊緣位置的城市創造機會、提供便利、以此平衡各區域之間的旅游發展差距。三是貴州省各區域發展需強化合作意識和聯合發展觀念。通過發揮核心城市的關聯效應和輻射效應帶動邊緣地區旅游業的發展，使邊緣區域主動融入貴州省旅游高質量發展的洪流中，為貴州省旅游業大發展注入新的活力，增加新的增長點，使邊緣地區能成為旅游經濟發展新的增長極，逐步縮小與核心區域的差距，實現旅游業助力城市轉型提質，城市發展成就旅游全面高質量提升的良性循環。

其次，在具體實施層面，就經濟社會發展綜合因素而言，貴州在大力推進強省會戰略的同時，應加大對邊緣城市六盤水及黔西南州旅游發展的扶持力度，注重區域均衡化發展；就旅游資源稟賦而言，邊緣城市需要深入挖掘自身良好的資源本底基礎，發展區域特色旅游，以此加快縮小區域之間的發展差距；就旅游政策導向因素而言，需進一步發揮黔中經濟圈戰略規劃在旅游領域的空間指導作用，壯大省會城市貴陽市，發揮遵義、畢節、安順、都勻、凱里的輻射帶動作用，增強對邊緣城市的影響力，帶動各城市齊步、均衡發展；就旅游交通可達性因素而言，通過匯總梳理公路、鐵路、飛機等交通干線上的重要旅游城市和鄉村，重要旅游景區和遺產地等，形成以立體交通網絡為載體的跨區域旅游線路和旅游產品，擴大區域之間的旅游聯系和交往。

本文也存在以下一些方面的不足：一是研究主題注重突出宏觀層面貴州省各城市之間的旅游經濟空間分異情況，而相對忽視微觀層面旅游發展對鄉村、社會發展演化造成的影響；二是雖然建立了以A級景區豐度、世界遺產、國家級歷史文化名城等為基礎的貴州省旅游資源吸引力系數評價指標體系，但該方法的適用性還有待后續的更多研究對其加以驗證；三是受新冠疫情的影響，用2019 年的旅游數據代替2020 年的旅游數據來反映貴州近10 年的旅游發展進程和發展狀況，雖在較大程度上能客觀反映各城市的旅游發展趨勢和方向，但仍缺乏對新冠肺炎疫情造成的區域旅游發展影響的探討。今后，區域旅游經濟發展在面對“黑天鵝”事件影響下的應對策略，區域旅游經濟恢復性發展和韌性機制的培育對促進各城市旅游高質量發展的影響將會是未來研究關注的焦點。