大別山紅色經典旅游區旅游流網絡結構特征研究

謝 楚,沈姍姍,查瑞波

(1.福建師范大學 文化旅游與公共管理學院,福建 福州 350117;2.池州學院 旅游與歷史文化學院,安徽 池州 247100)

紅色旅游(red tourism)是以革命精神為內涵、以革命紀念地為載體的主題旅游活動。近年來,紅色旅游發展迅速。2020年,我國紅色旅游游客數量已突破1億。“紅色旅游”一詞是中國特有的概念,但其他國家也早有宣傳其愛國主義與民族精神的旅游產品與活動。國外與我國紅色旅游研究最為相似的是對“共產主義遺產”(communist heritage)的研究。國外研究大多關注共產主義遺產的活化與開發、共產主義遺產的意義和價值、人們對這種旅游發展的態度以及黑色旅游等方面[1-4]。我國學者系統研究了紅色旅游的開發與發展模式、紅色旅游的功能和價值、紅色旅游資源評價及空間結構特征等方面[5-7]。

旅游流是在一個或大或小的區域上,由于旅游需求的近似性而引起的旅游者集體性空間移動現象[8](P248)。隨著科技的發展,旅游者越來越傾向于利用網絡分享出行的照片、游記和旅游體驗。這些網絡數據為旅游流研究提供了研究數據,展現了旅游者在旅游地的流動規律與特點。國內學者大多以文本、照片等數字足跡為樣本提取數據[9]。而這些數據也成了旅游流數據的重要來源,在紅色旅游研究方面起到了重要作用。方世敏等人通過齊夫定律研究了延安旅游流的現狀及其影響因素[10];李磊等人研究了長征國家文化公園一百多處重點紅色旅游資源的網絡關注度和旅游流網絡結構[11];徐惠娟等人利用2012—2020年的網絡游記分析了上海紅色旅游流的時空分布及其影響因素[12]。由此可見目前關于旅游流的研究成果十分豐富。國內學者對我國的旅游流研究主要考量全國、省域、城市、典型區域4個尺度。而微觀尺度的旅游流研究還有待豐富與發展。大別山紅色經典旅游區作為我國重要的紅色旅游景區,跨度大、覆蓋面積大、涵蓋人口多,但針對其的旅游流研究卻非常少。通過對大別山紅色經典旅游區的旅游流研究可優化旅游區交通路線、旅游空間規劃、旅游服務設備等,從而提出其紅色旅游發展的建議。

1 案例地概況

大別山處于安徽省、湖北省、河南省三省交界處,東西長約380公里,南北寬約175公里。整體形狀好似一個不規則的大三角形,主要山體的西部呈西北—東南走向,東部呈西南—東北走向。大別山的“大別”二字源于我國第一篇區域地理著作《尚書·禹貢》。文中寫有“內方,至于大別”,意為開通內方山就到達了大別山。大別山紅色經典旅游區橫跨三省六市三十六縣,總面積約80000平方公里,總人口超3400萬,紅色資源豐富[13]。但大多數區域位于六安市、信陽市、安慶市、黃岡市四市之中,據此利用ArcMap軟件制出大別山紅色經典旅游區的主要縣市分布圖(見下圖1)。

注:該圖基于自然資源部地圖技術審查中心標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2019)1822號的標準地圖制作,底圖無修改。圖1 大別山紅色經典旅游區主要縣市分布圖

大別山紅色經典旅游區是我國著名的革命老區,是土地革命戰爭時期鄂豫皖革命根據地的核心區域。其中最負盛名的紅色事件就是在1947年6月劉伯承和鄧小平帶領人民解放軍向大別山中的國民黨統治地區實施進攻,揭開了全國性大進攻的序幕。大別山紅色旅游經典區以劉鄧大軍千里躍進大別山的紅色歷史為依托發展了一大批紅色景點,將堅守信念、胸懷全局、團結一心、勇當前鋒的大別山精神與景點融合弘揚大別山紅色歷史。大別山紅色經典旅游區在馬蜂窩、攜程等旅游網站中十分熱門,受到了許多紅色旅游愛好者的關注。網友們提供了大量的網絡游記,使得大別山紅色經典旅游區旅游流研究獲得了較全面的文本數據,為大別山紅色經典旅游區空間結構特征研究提供了有力的參考依據。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源與數據處理

游記是旅游者記述其游覽經歷的文章或著作。早在3000多年前,國內最早的游記《穆天子傳》就記載了周穆王巡狩四海的經歷。網絡游記是旅游者發布在網絡平臺的記述其旅游經歷的文本。通過分析旅游者的網絡文本可以獲取旅游者的空間移動信息。通過對比馬蜂窩(https://www.mafengwo.cn/)、攜程旅行(https://www.ctrip.com/)、途牛(https://www.tuniu.com/)、驢媽媽(https://www.lvmama.com/)等OTA平臺的游記,發現驢媽媽僅有17篇相關游記且與其他平臺的游記重合度高。于是選取了數據量較豐富的攜程、數據更新快的馬蜂窩和途牛作為信息采集平臺。采集了出游時間自2011年12月2日—2020年12月27日,以大別山紅色經典旅游區為目的地的數據樣本。攜程共有相關游記729篇,馬蜂窩共有相關游記78篇,途牛共有相關游記58篇,共計865篇。

2.2 內容分析法

內容分析法是對文本內容作客觀系統的定量分析的專門方法。它是一種半定量研究方法,其基本做法是把媒介上的文字等有價值的信息轉化為定量的數據,收集有意義的內容以分析信息的特征。游記文本內容需包含大別山紅色經典旅游區游覽信息而不是僅提及景點未進行游覽。游記中需滿足:有明確的旅游節點、完整的旅游線路、無明顯的廣告植入和虛假宣傳、無重復抄襲、無與景點不符的內容等條件[14]。經過以上要求篩選,最終選出符合標準的游記241篇。首先,對篩選后的游記內容進行仔細地閱讀,從中提取旅游者的旅游路線。然后對旅游路線中重復出現、有錯別字、名稱不完整、指代不清的景點進行整理歸納,如“馬丁公路”屬于“紅嶺公路”的一部分,將所有馬丁公路改為紅嶺公路;“天堂寨”有金寨縣、羅田縣共兩個景區入口,分別命名為“天堂寨(金寨)”和“天堂寨(羅田)”。

經過內容分析發現,在旅游者的出行方式上散客出游率高達98.02%。在出游時間上,游客的平均出游天數為3天。在出游花費上,平均花費為1271.5元。在出行時間上,季節分布大致平均,整體季節差異較小,其中17.5%的游客選擇在7月出行。

2.3 社會網絡分析法

社會網絡分析法是社會學的一種量化分析方法,可以為中層理論的構建和實證命題的檢驗提供量化工具。社會學認為社會不是由個人構成的,而是由網絡構成的。網絡中包含了結點與結點的關系[15]。社會網絡分析法通過對結點與結點的關系進行分析,從而得到網絡結構及屬性特征等相關信息,如:密度、程度中心度、點度中心度、接近中心度。

先將景區景點視為網絡節點,游客的旅游路線視為網絡的連接。其次把節點數據依照旅游者旅游路線輸出Excel矩陣表格。不斷提取數據,最終形成多值矩陣。將景點出現的頻次進行比對,最終選取1作為斷點值將多值矩陣轉換為二值矩陣(即當旅游流節點流向大于1時記為1,小于1記為0)。此時有25個旅游節點建立空間聯系。然后利用社會網絡分析軟件UCINET6對數據進行分析。

3 結果與分析

3.1 網絡整體結構特征

3.1.1 密度分析

為觀察大別山紅色經典旅游區的整體密度,將二值化矩陣輸入UCINET6。網絡密度是網絡中實際關系總數與理論關系總數的比值,密度越大說明節點間聯結越多[16]。樣本中節點的理論關系總數為m(m-1),m為節點總數。大別山紅色經典旅游區網絡樣本有25個旅游節點建立聯系,即m為25,總數為600。實際關系總數為二值矩陣中的總數,在UCINET6中沿著Network—Cohesion—Density路徑算出為143。兩數量之比得出旅游流網絡密度為0.2383,反映出大別山紅色經典旅游區旅游流網絡結構緊密程度不高,旅游線路的開發還不成熟,各旅游節點間的流動較少。

3.1.2 核心—邊緣分析

沿UCINET6中Network—Core/Periphery—Categorical路徑得出大別山紅色經典旅游區旅游流網絡核心—邊緣的組成節點及密度矩陣。可知:(1)天堂寨(金寨)、燕子河大峽谷、白馬尖、白馬大峽谷、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部等5個旅游節點處于為核心區。主要集中在安徽省六安市的金寨縣與霍山縣。這些景點位于大別山主峰及其周圍,景點之間的距離近、可達性高,整體的吸引性高。(2)瀑布群、皖西大裂谷、天堂寨(羅田)、大別山石窟、佛子嶺水庫、紅嶺公路、萬佛湖、馬鬃嶺、紅軍廣場、梅山水庫、大別山莊度假村、六安茶谷主題公園、白馬峰棧道、許世友將軍故里、銅鑼寨、薄刀峰、霍山石斛文化園、龍井峽、大灣村、哲人峰等20個旅游節點處于邊緣區。這些景點據大別山主峰較遠,景點間的距離較遠且分布較分散,各景點之間的聯系不強。(3)核心節點與核心節點間的連接密度為0.75,邊緣節點與邊緣節點間的連接密度為0.137,核心節點與邊緣節點相互間的連接密度均為0.38。由于整體網絡密度求出為0.238,可見核心節點與核心節點、邊緣節點的連接緊密。而邊緣節點間的聯系則低于整體網絡密度,可見邊緣區節點之間聯系疏松,各節點協同發展的能力還有待提高。

3.2 網絡節點結構特征

3.2.1 中心性分析

中心性是社會網絡分析法中常用的概念,用來表示網絡中的一個點在整個網絡所在中心的程度,這個程度用數字來表示就被稱作為中心度。中心性分析是認識網絡結構節點的重要方法,包括程度中心度、接近中心度和中間中心度[17]。通過中心性可以判斷節點在網絡的重要程度。

(1)程度中心度

程度中心度是網絡中實際最大中心度與其他中心度相加后除以理論最大可能差值之和。在節點與節點的連接中,是存在方向的。假設有10個樣本,它們都流向天堂寨,其中只有8個樣本從天堂寨流向其他節點;則有10個樣本流入天堂寨,8個樣本流出天堂寨。于是,在程度中心度的研究中需要考慮入度(in-degree)和出度(out-degree)兩個方面的問題。在UCINET6中依據Network—Centrality—Degree路徑可求出程度中心度。將數據匯總后運用UCINET6的Visualize功能繪制出圖2。

圖2 大別山紅色經典旅游區旅游流網絡節點程度中心度

節點大小表示程度中心度的大小,箭頭方向代表旅游流流向。由圖3可知天堂寨(金寨)、燕子河大峽谷、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部四個節點入度高,在網絡中具有很高的吸引力。這些入度高的節點具有更高的將會影響整個網絡節點開發設計的廣度與深度等問題。出度表現出節點關注其他節點的程度。出度高的節點在網絡中很活躍地與其他節點取得關聯。同時天堂寨(金寨)、燕子河大峽谷、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部四個節點出度也高,與節點之間來往密切具有很強的傳導性。出度高的節點能夠獲得豐富的信息,這些信息能及時有效地得到反饋與利用。天堂寨(金寨)、燕子河大峽谷、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部四個節點出度與入度都很高,即四個節點的程度中心度高。其中天堂寨(金寨)是網絡中最重要的集聚與擴散中心。燕子河大峽谷緊隨其后,是相對重要的集聚與擴散中心。白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部、白馬大峽谷、皖西大裂谷、大別山石窟等5個節點是次要的集散中心。白馬峰棧道、薄刀峰、龍井峽、大灣村、哲人峰、許世友將軍故里等6個節點存在出度或入度很低的情況。這些節點位于整個網絡邊緣區,集聚或擴散能力不佳。

(2)接近中心度

接近中心度是一個節點到其他所有節點距離的總和。接近中心度越高,說明這個節點到其他所有節點的路徑越短,與其他節點的聯系也越緊密。劉軍將接近中心度定義為某一節點到其他所有節點測地線距離之和的倒數[18]。在有方向的網絡中對接近中心度的分析會得到入接近中心度(In-closeness centrality)和出接近中心度(Out-closeness centrality),即接近中心度的出度與入度。入度代表著節點的集聚力,出度代表著節點的輻射力。在UCINET6中依據Network—Centrality—Closeness路徑可求出接近中心度,隨后將求出的數據匯總后得出表1。

表1 大別山紅色經典旅游區旅游流網絡節點中心性

由表1可見,燕子河大峽谷、天堂寨(金寨)、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部4個節點的出度很高,其值均大于60。六安茶谷主題公園、大別山莊度假村、白馬峰棧道、霍山石斛文化園、銅鑼寨、薄刀峰、龍井峽、大灣村、哲人峰、許世友將軍故里等10個節點由于距離核心景區外圍,出度較低。而其他節點出度均大于50。可見大別山紅色經典旅游區輻射力較強,節點到達其他節點的聯系方便。但其入度值均小于50,最大節點為天堂寨(金寨)和許世友將軍故里達42.857。出度與入度的差異使得整個網絡的集聚力低于輻射力。

(3)中間中心度

中間中心度是測量經過一個點的最短路徑的數量。測量出的數量越多,則該節點的中間中心度越高。在一個網絡的節點中,中間中心度高的節點將起到聯系其他節點的作用,使之整合成一個大網絡。在UCINET6中依據Network—Centrality—FreemanBetweenness—Node Betweenness路徑可求出中間中心度。將數據匯總后得出表1。大別山紅色經典旅游區旅游流網絡中平均每個節點作為旅游流中間者的次數是23.6,標準差為32.322。而最高中間中心度達119.784,最低為0。整個旅游流網絡結構布局不均衡。只有燕子河大峽谷、天堂寨(金寨)、天堂寨(羅田)、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部、白馬尖5個節點由于其資源稟賦、地理位置、空間距離、交通等要素的優越使其中間中心度大于均值。這5個節點是整個網絡的旅游流中介。其中,燕子河大峽谷的中間中心度最高,達119.784,是大別山紅色經典旅游區旅游流網絡中心。天堂寨(金寨)、天堂寨(羅田)、緊隨其后,中間中心度分別為114.642和65.803,是旅游流網絡中較為重要的中介。

3.2.2 結構洞分析

結構洞是指網絡結構中節點與節點之間的非重復關系。節點與節點之間缺少直接的聯系,在網絡結構中就好像在這之間存在一個空洞,而能把兩個節點聯系起來的節點,就在網絡中占據“結構洞”的位置。結構洞測量指標中,有效規模是節點個體網絡規模減去網絡的冗余度。效率是指節點的有效規模與實際規模之比。限制度是指節點運用結構洞的能力[19](P112-130)。等級指限制性多大程度上集中在一個節點。在UCINET6中依據Network—Ego Networks—Structural Holes路徑可求出結構洞相關指標,得出表2。

表2 大別山紅色經典旅游區旅游流節點結構洞分析

在大別山紅色經典旅游區的結構洞中,燕子河大峽谷的有效規模最大,在整個網絡中整體影響力最大。但其限制度也是最大的,高達0.721。數值大對這個節點的約束性就越大,跨越結構洞的能力就越小[20]。所以其等級也低。天堂寨(金寨)、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部、白馬尖、梅山水庫、紅嶺公路等5個節點均存在這樣的問題。這些節點的結構洞水平較高可以與周圍的子群存在聯系,有效規模均大于10,但其限制度也很高。可見,這些節點擁有網絡中較好的競爭優勢但對其他節點的依賴性很高。而哲人峰、白馬峰棧道、許世友將軍故里、大灣村、瀑布群、大別山石窟、紅軍廣場、薄刀鋒、霍山石斛文化園等9個點有效規模小,限制度也高,導致整體效率很低。在整個網絡中,這些節點與周圍節點的聯系不強,自身吸引性也很低,在整個大別山紅色經典旅游區的發展中處于不利地位。在后期的發展過程中,這些節點應該多開發自身優勢資源,增強旅游節點的吸引性與競爭性。并且還要注意多與具有結構洞優勢的節點聯系,以求促進自身發展。

3.2.3 聚類系數分析

聚類系數是指一個節點一度連接的節點中實際的邊數與最大邊數之比,用來衡量節點聚集的程度。在UCINET6中依據Transform—Symmetrize—Maximum路徑將二分矩陣按照最大值對稱化處理。再沿著Network—Cohesion—Clustering Coeffcient路徑可求出大別山紅色經典旅游區旅游網絡的聚類系數為0.593,集聚性較強。其他結構洞相關指標匯集后加以分析得到表3。聚類系數反映的是與該節點相連的節點的聚集程度,越是熱門景點聚集系數越低。由表3可知在整個大別山紅色經典旅游區旅游網絡中,燕子河大峽谷的聯結節點數量最多,有19個,且聚類系數很低,為0.386;是大別山紅色經典旅游區中的熱門景點。天堂寨(金寨)、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部、紅嶺公路、六安茶谷主題公園、大別山莊度假村等6個節點的聯結節點數量大于均值且聚類系數小于均值,節點的聚集能力強。

表3 大別山紅色經典旅游區旅游流節點聚類系數分析及角色定位

因此將25個旅游節點劃分為:(1)綜合性節點(燕子河大峽谷),中心性強,結構洞優勢明顯,聯結節點數量多且聚類系數低。在整個網絡結構中各項指標領先且位于核心位置,是整個區域的“極核”。(2)樞紐節點(金寨天堂寨、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部、紅嶺公路、六安茶谷主題公園、大別山莊度假村、),旅游集聚與擴散能力僅次于綜合性節點,結構洞與聚類系數指標位于前列。(3)重要節點(白馬大峽谷、羅田天堂寨、薄刀鋒)聚類系數低于平均值且中間中心度高于平均值,與周圍節點連接度好。(4)一般節點(瀑布群、大別山石窟、皖西大裂谷、佛子嶺水庫、萬佛湖、馬鬃嶺、紅軍廣場、梅山水庫、龍井峽)在各項指標中的表現不佳,但仍具有一定的集聚與擴散能力。(5)邊緣節點(白馬峰棧道、許世友將軍故里、銅鑼寨、霍山石斛文化園、大灣村、哲人峰),在整個網絡中流動較少,各項指標排名靠后。

4 結論與討論

4.1 結論

4.1.1 大別山紅色經典旅游區旅游流的時間分布具有季節性特征,出游群體年輕化

大別山紅色經典旅游區旅游流呈現出季節性差異。旅游旺季主要集中在7月,出游群體以親子游居多,學生的比例很高,出游群體日漸年輕化。7月暑期加之建黨節的節日加持,使得其旅游流出現出行小高峰,許多游客都是前往大別山的天堂寨、薄刀鋒、燕子河大峽谷等親山近水的景點并在大別山學習紅色文化。大別山紅色經典旅游區多以山地、河流景觀為主,冬季隨著氣溫的降低游客們對山地河流景觀的出游熱情大大降低,導致冬季成為全年客流量最低的季節。

4.1.2 大別山紅色經典旅游區旅游流網絡格局分布不均衡

大別山紅色經典旅游區景點呈現出中部、北部集中、東南部疏松的特點。景點分布情況與大別山地形密切相關,主要的紅色旅游資源都集聚在三省交界處。旅游流分布上呈現出“北-南”延伸格局,與劉鄧大軍挺進大別山的線路較為吻合。金寨—羅田是大別山紅色經典旅游區核心地區,天堂寨(金寨)、燕子河大峽谷、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部四個節點位于核心區。客流量大多集中于安徽省六安市的金寨縣和湖北省的羅田縣,旅游網絡格局分布不均衡。在客流量大的季節及景點應做好規劃與開發,好好布局分散客流。邊緣地區更要注重開發,將邊緣地區的資源稟賦與吸引力發揮到最佳,平衡旅游節點在空間上的布局。

4.1.3 網絡結構緊密程度不高,節點間的旅游聯系有待加強

旅游流網絡密度僅為0.2383,整體結構不夠緊密。各節點發展不平衡,核心地區與邊緣地區明顯,核心區域的節點僅占總結點的五分之一。核心節點與核心節點、邊緣節點的連接密度均大于平均值,但核心地區的輻射有限對邊緣地區影響不大。整體節點間的聯系還有待加強,特別是邊緣節點之間的聯系。邊緣與邊緣地區的交通與基礎設施建設要不斷完善,加強節點間的可進入性。交通與旅游設施是制約大別山紅色經典旅游區發展的主要原因[10]。交通環境的改善是空間結構優化的主要實現形式[21]。政府部門應加強資源配置能力,加大在旅游規劃上的投入,將景區的餐飲住宿、休閑娛樂等配套設施建設好,把交通網布局好。

4.1.4 節點具有明顯的“馬太效應”

節點數據出現了強者恒強,弱者恒弱的“馬太效應”。如燕子河大峽谷、天堂寨(金寨)、白馬尖、劉鄧大軍千里躍進大別山前方指揮部4個節點的數據一直位于前列,而龍井峽、哲人峰、許世友將軍故里等3個節點一直表現不佳。占據優勢地理位置的節點通達度、與周圍節點聯系度也高,而邊緣地區的節點集散性、通達度均很低。這體現出各節點之間紅色旅游資源聯動效率不高,沒有實現系統性、協調性發展。大別山紅色經典旅游區地跨三省六市,由于各地旅游規劃存在不同,整合資源存在難度。但正因其涵蓋范圍廣、地域跨度大,使得旅游產品具有互補性。對于區域聯動而言,這是最佳條件。整個區域要建立科學有效的合作機制,聯動發展。身處劣勢的地區要注重科學規劃,深挖其紅色文化豐富景點內涵以解決其“痛點”,使其得到發展。

4.1.5 網絡節點指標數據差異明顯,有明顯的結構特征

中心性、集聚系數、結構洞等各項指標差異明顯,最大值與最小值相比差距很大。針對各項指標的差異將25個節點分為5種角色定位。通過不同的角色定位,可以為這些節點制定不同的發展戰略。因地制宜,科學規劃。這也是旅游流網絡結構分析對于旅游發展的意義。

4.2 討論

本文利用OTA平臺獲取研究樣本,利用社會網絡分析法對大別山紅色經典旅游區的網絡整體結構特征和網絡節點結構特征進行了分析。通過這些研究彌補了景區這種小尺度旅游目的地的旅游流研究,同時也為大別山紅色經典旅游區的紅色旅游發展提供了理論依據。

但是在研究過程中發現了本研究存在一些局限。首先,網絡游記的選取本身具有局限性。本次研究只取了3個平臺的數據,數據的收集不算完整,撰寫游記的游客群體的詳細信息捕捉也不完整。不是所有去過大別山紅色經典旅游區的游客都會撰寫網絡游記,也不是撰寫大別山紅色經典旅游區網絡游記的內容都能準確規范地表達出來。本文收集的數據中98%是散客撰寫的,研究僅能代表在攜程、馬蜂窩、途牛三個平臺自2011年12月2日—2020年12月27日游覽過大別山紅色經典旅游區的散客的旅游流網絡結構分析。其次在網絡游記的數據處理上也存在局限性。數據如何保持真實性與客觀性是需要不斷思考的問題。例如斷點值雖然是經過考量與計算求得的最佳值,卻失去了對斷點后的節點的研究。并且,未對旅游網絡結構的原因和形成機制給予探討。但旅游流網絡結構研究仍然是一次有益的嘗試,以后可以通過更及時有效的信息收集手段、科學準確的數據處理方法等減少研究中出現的漏洞。在智慧旅游發展的大趨勢下,旅游流研究具備了更多助力。如何運用好網絡游記及其他形式的數字足跡將更加客觀有效的結果展現出來是未來不懈努力的方向。