杨小杰+孙荣蔚+张艳娥

竞争与合作常常以对立统一的形式出现，不同旅游目的地之间既存在竞争关系也存在合作关系。旅游目的地能够利用好这种关系将有助于其发展。本文通过社会网络分析的方法，运用UCINET6.0软件，对广州市旅游目的地之间存在的“无形”竞合关系进行研究，找出该城市中具有竞合优势的旅游目的地，并讨论这些目的地之间该如何利用这种竞合关系来发展。

引言

旅游目的地间关系一直都是旅游研究重点关注的问题。旅游目的地之间关系主要包括两种：竞争关系和合作关系。但是这两种关系一般不是单独存在，它们往往相互依存，不可分割。但在以往旅游目的地竞合关系研究中，一般都偏向旅游目的地与政府部门、旅游企业或其他相关的管理机构之间“正式”的竞合关系，往往忽视了旅游目的地与旅游目的地之间可能会存在“非正式”的竞合关系。同时，以往的研究會把旅游目的地当成一个点，研究它的“单边”关系，忽略了旅游目的地之间“多边”关系的研究。近年来，广州市城市旅游的发展已经趋于成熟，该城市中旅游目的地之间已经形成一种“非正式”的关系，把广州市各旅游目的地放在一个整体网络中研究，更有利于对它们之间竞合关系的把握，从而为广州市各旅游目的地以后的竞合发展提出更多的可行性意见。

一、旅游目的地竞合关系研究综述

早期关于旅游目的地竞合研究，主要从供给方的角度切入，聚焦于目的地的区位要素、资源禀赋、产品规划设计以及品牌的塑造与营销推广等方面。窦文章等（2000）认为，在多个旅游目的地竞争情况下，旅游资源情况会成为旅游者选择旅游目的地的主要考量。随着旅游目的地建设由关注单点建设向多点、多线打造转变，多目的地之间也逐渐由单一的竞争关系开始想竞争与合作共存的竞合关系转化。因此，同一区域内的多目的地之间的竞合关系成为研究学者们关注的重点。尹贻梅（2003）较早提出了构建区域旅游发展过程中的竞合模式；李晓光（2005）以长三角城市旅游圈为例，探讨了长三角城市旅游圈一体化模式的重要性；黄丽星、傅丽（2010）研究了旅游资源较为相似的邻近地域旅游“竞争—合作模式”的建构。但从现有研究来看，研究大多偏向目的地之间较为正式的合作关系，例如协议、契约等形式。忽略了目的地间基于资源互补、信息共享、信用体系搭建等多边非正式合作关系。

二、研究设计与方法

（一）数据来源与数据整理

旅游业具有较强的市场导向性，无论它们之间采取何种合作模式，最终目的都服务于旅游者对目的地的选择，因此本研究对通过利用旅游者的游记来形成广州市旅游目的地之间的“非正式”联系，从而分析它们之间的“非正式”竞合关系。

研究首先通过中国旅游信息网查询广州市的旅游目的地的基本情况，所有数据都来源于线上游记。分别来自去哪儿网、携程网、驴妈妈网、途牛网等线上旅游网站，研究一共收集了72篇游记。已获取的资料显示广州市旅游目的地众多，在收集过程中发现了一百多处，由于有些旅游目的地游客相对较少，笔者在整理时进行了适当的筛选，将部分距离相近的旅游目的地归纳到一起，最后筛选出了42个旅游目的地。形成“旅行者-目的地”矩阵和“目的地-目的地”矩阵。每一行代表一个事件的行动者，即旅游者，用a来表示。每一列代表一个事件，即旅游目的地，用b来表示，因此，每一个旅游者到一个目的地标记为矩阵（a，b）。如果被抽取的游记中的旅游者到过某个目的地，在本研究中就给（a，b）赋值为1，否则为0。以此构建出“旅游者-目的地”矩阵。由于本研究关注的是目的地与目的地之间的整体网络关系，因此，在“旅游者-目的地”矩阵的基础上，构建得到“目的地-目的地”矩阵，并通过UCINET6.0对这些矩阵进行分析，计算出相关指标并制出相应的网络图。

（二）研究指标及测量

为了找到广州市各旅游目的地之间的竞合关系，研究主要利用社会网络分析的方法，通过分析该城市各旅游目的地在整体网络中的中心度和凝聚性，深入发掘各目的地之间的竞合关系。在社会网络分析方法中，中心度是研究重点之一，用于衡量中心与某一节点直接相连的其他点的个数，它主要包括三个指标：点度中心度、中介中心度和接近中心度。对于点度中心度而言，在一个网络中，某一节点的点度中心度越高，说明该节点的中心性越高，该点处于中心位置，作为一个行动者，那么该点就是一个中心人物。社会网络分析的方法的另一个研究重点就是揭示社会结构，除了关注网络中节点的特征之外，还有重点研究网络中的凝聚性，特别是凝聚子群。凝聚子群的具体研究指标主要包括关系互惠性、关系可达性、还有CONCOR法等。本研究主要采用的是CONCOR法。CONCOR法是一种迭代相关收敛法，通过计算矩阵中所有案例之间的关系，CONCOR可以获得一种模糊的聚类，把这一指标用在广州旅游目的地网络中，就可以得到该网络中的凝聚子群数量和目的地之间的集聚关系。

三、结果分析

（一）中心度分析

图1为广州市主要旅游目的地的中心度结构网络图，由于目的地众多，所以形成的网络比较繁杂。但通过UCINET6.0的处理，广州市旅游目的地各节点之间中心度的大小得以体现。其中，中心度比较大的目的地主要包括：越秀公园、海心沙、沙面、广东省博物馆、西汉南越王博物馆、中山纪念堂、

大学城一带、荔枝湾涌一带、花城广场、陈家祠、珠江一带、广州塔、北京路商业步行街、上下九路商业步行街等等。而中心度比较小的目的地主要包括：华南植物园、长隆国际马戏大剧院、广州体育馆、广州大剧院、黄埔古巷古村历史文化景区、大夫山森林公园、大佛古寺、高第街、莲花山、三元里人民抗英烈士纪念馆、东山口一带、南沙天后宫一带等等。再结合具体的中心度数据，本研究主要计算的是点度中心度和中介中心度。从表中我们可以看出点度中心度最高的前十个目的地分别是：沙面、越秀公园（广州美术馆）、石室圣心大教堂、上下九商业步行街、珠江夜游（二沙岛）、广州塔（赤岗塔）、荔枝湾涌一带、大学城一带、 陈家祠、西汉南越王博物馆（中山纪念堂）。endprint

（二）凝聚子群分析

本研究是通过CONCOR法来分析广州市旅游目的地整体网络的凝聚子群，这一分析方法可以确定广州市旅游目的地整体网中所存在的子群数量和目的地所属的子群。通过UCINET6.0所绘制出来的广州市目的地的凝聚子群。结果显示树状图主要分为三层，三个旅游目的地以上组成的第一层子群有六个，由第一层子群组成的第二层子群有三个，而整个网络凝聚起来就是广州市所有目的地这一个整体的子群。本研究主要分析第一层次的子群。该层次有六个子群，最大的那个子群包含了十二个目的地，分别是海心沙、花城广场、石室圣心大教堂、越秀公园（广州美术馆）、沙面、广州塔、荔枝湾涌一带、上下九商业步行街、长隆野生动物园、长隆马戏大剧院、孙中山大元帅府纪念馆、红专厂创意园。最小的子群包含了三个目的地，包括广州人民公园、东山口一带和南沙天后宫（蒲洲花园）。

四、研究结论

从上述数据分析中，笔者发现广州市各旅游目的地之间存在着“非正式”的竞合关系，这种关系不仅存在于旅游目的地之间，而且存在于目的地群体之间，研究结论如下。

第一，通过社会网络分析方法，研究发现在广州市旅游目的地这一个整体网络中，沙面、越秀公园、珠江、荔枝湾涌一带、陈家祠、大学城一带等目的地点度中心度和中介中心度同时处于一个较高水平，这说明它们占据着整个广州市旅游目的地网络的战略地位，在综合竞争力上有较高水平，在与别的目的地合作过程中，这些目的地将会发挥决策领导作用。而在旅游目的地群体之间，这些具有竞合优势的目的地将会与同一群体中的目的地进行合作，带动同一群体内的目的地一起发展。而目的地群体与群体之间也存在具有竞合优势的群体，例如一个群体中具有多个高中心度的目的地，那么这个目的地群体就具有很高的竞合优势。除此之外，群体与群体之间也存在竞合关系。

第二，每个旅游目的地都有其自身的竞争力，但研究中，通常关注如何发挥自身的竞争力与别的旅游企业或机构进行合作和竞争。忽视了现实中，旅游者对旅游目的地选择而形成的目的地与目的地之间无形的竞合关系。本研究发现，通过对旅游目的地群体的確定和角色的划分，有利于旅游目的地更好的发展。以一个旅游目的地群体为例，该子群包含珠江夜游、大学城一带、北京路商业步行街、莲花山、黄花岗公园、西汉南越王博物馆（中山纪念堂）、陈家祠、广州人民公园等八个目的地，其中，具有竞合优势的珠江、大学城一带、陈家祠等目的地都在这一子群中，该旅游目的地内的其他目的地可以通过与他们进行合作来加强自身的竞争优势。对于这些具有竞合优势的目的地来说，与本子群内的成员合作，将有助于增强它们的整体实力，然后与其他子群进行竞争。

（作者单位：广西大学商学院）endprint