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区域旅游经济联系及新发展格局形成的路径研究

2023-09-11陆瑞玲

中国商论 2023年17期
关键词:城市旅游新发展格局

摘 要:构建“双循环”新发展格局是党中央审时度势提出的重大战略决策,武汉城市圈、长三角城市群和粤港澳大湾区三大区域积极响应国家战略决策,积极将区域旅游经济融入“双循环”,三大区域旅游经济发展不仅是区域城市群的重大规划,还是国家发展规划的重中之重。但近年来,三大区域间旅游经济的地区发展水平相差较大,区域总体经济实力还有很大的发展空间,加速提高圈内整体经济发展进而促进旅游业的发展非常重要。本文旨在通过社会网络分析法分析三大区域间的旅游经济联系强度和经济结构网络的变化情况,并通过AQP分析法分析其影响因素,进而得出区位交通、城市社会常住人口、第三产业占比和城市旅游A级景区是三大区域旅游经济空间结构特征的主要影响因素。

关键词:旅游经济联系;新发展格局;三大经济区;城市旅游;AQP分析法

本文索引:陆瑞玲.<变量 2>[J].中国商论,2023(17):-071.

中图分类号:F592.7 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2023)09(a)--04

1 三大区域旅游经济联系强度及网络结构分析

1.1 研究对象及数据来源

本文以武汉城市圈、长三角城市群及粤港澳大湾区三大区域为主要研究对象,选取三大区域46个城市2020年、2021年和2022年城市的《统计年鉴》和社会统计公报,用社会网络分析法得出三大区域旅游网络关系结构图,对其演变特点、影响因素进行分析,为后文旅游经济影响因素的研究奠定基础。

1.2 研究方法

1.2.1 引力模型

牛顿万有引力定律是引力模型的来源,引力模型是测算经济联系强度的重要方法。本文通过引力模型构建旅游经济强度矩阵,得出“关系数据”,公式如下:

其中,Rij为城市i、j的旅游经济联系度;Pi、Pj表示城市i和j的总接待游客量(单位:万人);Vi、Vj表示城市旅游收入(单位:亿元);表示城市i、j间的最短高速公路距离的平方(单位:km)。

将一个城市与区域内所有城市的旅游经济联系强度相加,即该城市的旅游经济联系总量,公式如下:

其中,Ti表示城市i和j的经济联系总量。

1.2.2 社会网络分析法

社会网络分析法指行动者之间的社会交往关系模型,分析由社会关系组成的网络结构,表达其对群体功能及群体内部个体之间的影响。本文选取网络密度、凝聚子群和结构洞三个指标,对武汉城市圈、长三角城市群、粤港澳大湾区三大区域的旅游经济强度分布强弱特征进行研究,如表1所示:

表1 社会网络分析法

序号 研究方法 意义及用法

1 网络密度 由网络中的相关数除以最大相关数来表示的,反映了网络中各城市之间的紧密联系。数值范围为0~1,数值愈接近1,则说明网路密度愈大,城市间的关联性愈强。在一个网络结构图上,节点间的连接数量,代表着网络的密集程度和网络之间的联系

2 凝聚子群 是指各个行动者间的子集合,这些行动者之间存在关联性,他们的关系积极、紧密,用以描述各市旅游网络空间结构内部的状态,得出该网络中凝聚子群的数目、划分的几个派系及各城市之间的关系

3 结构洞 指网络中节点城市之间的旅游经济联系可能会在某些地方发生断裂,断裂的地方就存在结构洞,即如果两个节点必须通过另一个节点才能发生联系,则称这个节点具有结构洞优势。衡量结构洞的指标主要包括有效规模、效率和限制度

1.3 三大区域旅游经济联系强度

将2020年、2021年和2022年三大区域46个城市的经济联系强度数据代入引力模型,可以得到三大区域各个城市2020年、2021年和2022年的旅游经济联系强度总量,如表2所示。

由表2可得,长三角区域旅游发展逐步一体化,澳门地区与珠海的经济联系强度较高,而武汉城市圈、安徽省的8个城市及肇庆、盐城、金华、台州等21个城市的旅游经济联系总量非常低,说明这21个城市间的相互经济联系强度较弱。

1.4 三大区域旅游经济网络结构

本文通过 UCINET6.0將上文数据二值化,运用网络密度和凝聚子群分析三大区域旅游经济网络结构的变化。

1.4.1 网络密度分析

本文利用UClNET6.0,沿着路径Network-Cohesion-Density得到三大区域利用经济联系网络密度,可知2020年、2021年网络密度和标准差逐渐增大,2021—2022年网络密度标准差未有变化。这表明三大区域城市之间旅游经济联系程度逐渐平衡(见表3)。

1.4.2 凝聚子群分析

本文利用UCINET6.0,沿路径Network- Roles- Structural-Concor对三大区域旅游经济网络结构进行分析,可知2020—2022年,武汉城市圈、长三角城市圈、粤港澳大湾区三大区域旅游经济空间网络的凝聚子群主要特征如表4所示。

2 呈组团模式

发展 同一子群内城市之间的旅游经济发展具有较强的相似性和依赖性。子群内城市之间的联系逐步加深,子群间的旅游经济联系也在不断加强,区域旅游经济空间格局逐步向强联系相对平衡的格局发展

3 内部群体

逐渐稳定 这是由于区域旅游一体化和跨区域旅游合作与互动加深,城市群间凝聚的小团体联系更紧密。虽然跨省城市组团逐渐增多,但省级行政区划依然是阻碍城市间跨省组团和区域一体化发展的重要因素

2 三大区域旅游经济联系强度及网络结构的影响因素分析

2.1 影响因素指标的选择

结合三大区域客观实际,本文选取交通、区域城市经济水平和城市旅游发展水平三类中的8项指标测度三大区域旅游经济驱动因素作为旅游发展能力测度指标(见表5)。

2.2 影响因素结果分析

以三大区域46个城市、8个指标2022年数据为基础,进行QAP相关性分析,选择5000次随机置换,对区域城市旅游经济联系一个矩阵和影响因素多个矩阵之间的回归关系。一般来说,若显著性水平小于或等于0.05,则所研究的矩阵之间存在强相关,P值代表显著性水平。

由表6可知,区位交通条件、城市旅游发展水平区域城市经济发展水平中的人均GDP、社会常住人口变量组的相关分析P小于0.05,说明以上因素是三大区域旅游经济空间结构特征的主要影响因素。

2.2.1 区位交通条件影响分析

最短公路距离的相关系数为正且相关性较强,通过了显著性检验,P值小于0.05,表明三大区域46个城市的旅游经济受空间关系影响较大,交通运输的便利程度越高,其旅游经济关联度也就越高。最短距离的回归系数是负的,说明交通条件的落后限制了旅游业的发展。

2.2.2 区域经济发展水平

(1)经济发展程度。通过城市《统计年鉴》对三大区域各城市人均GDP收入、城市社会零售额统计和三大区域城市社会GDP总收入的数据分析可知,三大区域3项指标都在持续增长,经济发展状况良好,但城市间存在差距。武汉、上海、南京等14个城市的各项变量指标都排名靠前,总量较高,但是黄冈、孝感、天门等城市3项变量指标都排在最后,且与其他排名靠前的城市差距很大,说明地区经济发展水平对区域城市群旅游经济网络的扩展和完善具有影响。

(2)社会常住人口。根据城市《统计年鉴》,有5个城市社会总人口超过千万,但是鄂州、天门、澳门等社会常住人口低于200万,除了澳门特别行政区旅游业发展较好之外,其他城市整体发展较为落后,地区人口分布差异较大。

2.2.3 城市旅游发展水平

(1)城市3A级及以上景区。据统计,2020年三大区域城市群的3A级及以上旅游景点1181个;2021年底,三大区域城市群3A级景区及以上景区1388家;到2022年,三大区域城市群3A级及以上景区增至1567家。但同时,旅游资源明显分布不均,鄂州、仙桃、天门、潜江、珠海、肇庆、铜陵、江门、中山9个城市的旅游景区基本上是个位数,旅游资源匮乏,进而造成三大区域城市旅游经济空间发展的不平衡。

(2)城市星级酒店

城市星级酒店与旅游经济网络结构有显著相关性但回归结果并不显著,这可能由两个原因造成:一是当今相对旅游资源特色和交通便利等因素而言,旅游者对星级酒店的关注程度相对削弱,休闲、度假、生态等旅游目的地的乡村民宿、度假酒店、特色民居可能更成为一些游客休闲度假的首选;二是从2013年开始,我国政府推进反腐倡廉工作,星级酒店数量逐渐减少。

(3)第三产业占比。根据城市《统计年鉴》,在三大区域各城市中,武汉、上海、南京、苏州、无锡、香港、澳门、广州、深圳、杭州、金华11个城市第三产业占比都超过50%,但是天门、鄂州、肇庆、铜陵、芜湖、宣城、滁州、潜江等8个城市第三产业占比都低于45%。第三产业是影响旅游经济结构网络变化的影响因素。

3 结语

本文对武汉城市圈、长三角城市群、粤港澳大湾区三大区域46个旅游城市进行网络分析法分析,得出三大区域城市旅游联系最为紧密的是长三角城市群,且在整体占主导地位;武汉城市圈与粤港澳大湾区受到地理交通距离的影响,旅游经济联系弱,但是2020—2022年,三大区域的旅游经济联系强度逐渐增强,网络结构趋于合理,三大区域节点城市之间的旅游经济联系强度值差距仍较大,进而使用QAP分析法,分析旅游经济网络结构的演变特征及其影响因素,并得出相关结论。

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