本站原创[摘 要 ]多目的地旅游已成为当前一种重要的出行方式,因此,合理设置和安排旅游线路是旅游市场供需双方共同关注的焦点.但以往的研究仍停留在线路的描述上,未能对其成因进行系统阐释.在梳理和评述相关文献的基础上,文章以新疆目的地网络为例,进行问卷调查,并利用社会网络视角及分析方法,通过整体网和个体网两个层面探寻旅游线路形成的内在机理.网络分析结果表明,新疆已初步形成以喀纳斯为中心的目的地网络,而以中心度和结构洞为代表的目的地网络结构特征是多样化旅游线路形成的关键所在.研究结论对现有旅游线路研究在理论、研究方法和实践方面有重要启示和指导意义.
[关 键 词 ]旅游线路；社会网络；新疆；目的地网络
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]1002-5006（2013）11-0101-09
Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2013.11.012
1.引言
旅游线路是旅游研究中的重要领域之一.旅游线路的制定不仅是旅游者行为决策的反映,也是旅游产品设计者构建旅游产品和提供旅游怎么写作的重要环节.随着旅游业的蓬勃发展,越来越多的旅游者迫于时间、空间等方面因素,希望通过多目的地旅游满足自身的需求.这一现实凸显出单一旅游目的地的发展瓶颈.与此同时,旅游企业、目的地管理部门、当地政府等相关机构迫切希望能够通过“合作”的方式以实现优势互补,尤其希望能够整合当地的资源,以发挥协同作用.因此,如何科学、合理地设置多样化的旅游线路成为旅游市场供需双方共同关注并亟待解决的问题.但是,以往的旅游线路研究主要集中于对线路模式和空间布局的归纳、描述和分类,未能从一种结构性视角去探讨线路形成的内在原因.本文试图以国家旅游局公布的新疆5和4景区形成的目的地网络为研究对象,利用社会网络分析方法,探寻旅游线路形成的内在机理,尝试解决前述问题.
2.文献综述
在早期的文献中,一般将旅游线路的研究区分为单目的地旅游和多目的地旅游,认为旅游线路总趋向于一个闭合回路,并从不同角度提出了多种线路模式,如根据旅游类型的不同区分度检测和游憩线路、根据旅游市场细分区分国际和国内游客线路、根据中途是否停留区分直线模式和环游模式等.直到卢、康普顿和费森梅尔（Lue,Crompton&Fesenmaier）首次系统总结并提出LCF模型（5种度检测旅行模式,即单目的地模式、往返模式、营区基地模式、区域环游模式和旅行链模式）,多目的地旅游线路模型开始成为旅游学重要的研究领域.此后,奥珀曼（Oppermann）,斯图尔特和沃格特（stewart&Vogt）等学者在LCF模型基础上进一步细化出多种单目的地和多目的地旅游线路模式.但是,刘德龄和麦克彻（Lew&McKercher）指出,这些研究大多只关注旅游线路的布局,或者线路中是否停留以及停留次数,却未能对线路中为何作此停留以及停留点所发挥的作用加以关注和探讨.因此,他们以香港为例,在对以往研究进行梳理和归纳的基础上,提出包含单目的地、多目的地、混合目的地的5种线路类型,并指出香港作为停留点,在目的地网络中属于枢纽型、门户型、环游型目的地.此后,麦克彻和刘德龄进而细分了26种线路模式.施信佑（shih）进一步通过网络分析方法对台湾南投自驾游目的地网络的有向数据进行研究,利用点出度（out-degree）和点入度（in-degree）对目的地网络的起点、核心、终点进行定义,并详细分析了各个目的地的旅游设施配置与网络特征的对应关系.康奈尔和佩奇（ConneH&Page）以苏格兰罗蒙湖和国家公园（the Loch Lomond and the Trossachs National Park）为目的地,基于GIS对自驾游线路的空间模式和线路中的停留节点进行研究.在一项对北京奥运会前后游客流动模式变化的研究中,研究者以旅游景点代表目的地网络中的节点,结果显示：在网络密度方面,奥运会后目的地网络密度高于奥运会前的网络密度,这一提高表明越来越多的游客倾向于在单次旅游中选择更多的景点；在网络中心度方面,网络中心度可以反映游客对旅游景点选择的集中度,说明游客对某些景点的偏好,而奥运会后网络中心度的降低,表明游客对景点的选择具有多样性.国内学者也基于游客行为、旅行社线路等对国内旅游线路的空间模式与布局进行了梳理和探索,如单目的地模式、往返模式、中心集散地模式、完全环游模式和区域环游模式等.
从文献中可以看出,多目的地旅游空间行为模式的分析为旅游线路的深入研究提供了理论基础.无论是旅游者层面的空间行为研究（如旅游流、旅游者空间行为特征、旅游者空间感知等）,还是旅游目的地层面的空间结构研究（如旅游资源及产品空间分布、目的地空间结构演变、合作、优化等）,其空间位移特征都可以体现在旅游线路的设计和布局中,而客源地、目的地和旅游通道这3个空间要素的关系是旅游空间行为模式研究的本质.纵观已有相关文献,旅游线路研究的焦点在发生变迁.从单一目的地旅游的“客源地-目的地-客源地”模式,到多目的地旅游的“客源地-目的地,一目的地,等目的地.一客源地”模式,再到目的地网络研究,旅游线路的研究焦点已从早期关注旅游线路是一个闭合的回路,到游客出行方式给客源地与目的地之间的连接带来的改变,转变为关注多目的地组合的空间模式（如串联、环形、集散地模式等）变化.事实上,旅游系统是旅游通道连接的客源地和目的地的结合；而旅游目的地是包含行动者、连接和资源的网络,行动者即为网络中的节点,负载着资源,在网络中通过各种关系连接成一个整体.随着多目的地旅游的普及,研究者开始关注多目的地组合的空间模式,进而开始关注多目的地网络中各个节点的特征.
从研究方法来看,从早期的旅行社线路、实地调查,到内容分析、GIS、网络分析等方法,旅游线路的研究方法呈现多样化的趋势.但是,单纯以旅行社公布的线路为出发点,未能反映出自由行游客的线路选择；通过问卷或访谈等方式从游客角度获取信息,停留在对数据的描述性统计,没有探讨旅游线路形成的内在原因；利用网络分析法对目的地网络的研究,停留在对每一个目的地网络特征的刻画上,没有深入分析目的地网络的整体网络结构.因此,对于多目的地旅游应该从一个整合的视角进行系统研究.巴乔、斯科特和库珀（Baggio,Scott&Cooper）对网络分析方法在旅游研究中的应用进行了系统的归纳,认为网络特征可以很好地反映目的地网络的动态过程.作为网络分析方法的一种,社会网络分析（social work analysis）提供了一种分析社会关系的结构性视角,通过这一视角,将目的地作为网络中节点,对节点间连接情况进行系统分析. 3.研究设计
3.1新疆旅游概况
新疆旅游资源丰富、种类齐全,并具有连接欧亚、毗邻多国的地缘优势,发展旅游潜力巨大,前景广阔.2011年,全年接待国际旅游人数132.50万人次,比上年增长24.5%；国际旅游外汇收入4.65亿美元,增长26.3%.接待国内旅游人数3829万人次,增长26.0%；国内旅游收入411亿元,增长46.0%.本研究以国家旅游局网站上公布的13个新疆（除兵团外）5和4景区作为旅游目的地⑧,分别是新疆伊犁那拉提旅游风景区（5A）、阿勒泰地区喀纳斯景区（5A）、吐鲁番市葡萄沟风景区（5A）、新疆天山天池风景名胜区（5A）、和硕县金沙滩旅游景区（4A）、龟兹绿洲生态园（4A）、库车王府（4A）、察布查尔县锡伯民俗风情园（4A）、艾提尕民俗文化旅游风景区（4A）、乌鲁木齐市水磨沟风景区（4A）、吐鲁番葡萄沟游乐园（4A）、新疆民街民俗博物馆（4A）、乌鲁木齐市红山公园景区（4A）.
3.2研究方法
3.2.1数据收集
本研究首先采用问卷调查的方法,于2012年6月初和7月初在新疆乌鲁木齐机场、火车站以及乌鲁木齐国际大巴扎向游客发放问卷并现场回收.受访者需要根据实际情况在13个目的地中选择本次旅行曾到访或即将到访的旅游目的地.根据问卷调查所获取的数据,利用社会网络分析方法对数据进行初步的整理和筛选.两次调查共发放问卷350份,收回有效问卷298份,问卷回收率为85%以上.表1提供了问卷的描述性统计数据.
3.2.2数据整理与筛选
（1）关系数据的获取.社会网络分析方法要求将属性数据转化为关系数据.为此,在本研究中,首先将问卷调查结果以矩阵的形式表达.其中,矩阵的“行”表示旅游目的地,矩阵的“列”表示每位受访者,将受访者到访的目的地标记为“1”,未到访的目的地标记为“0”.由此,通过问卷调查所获取的初始矩阵规模为“13×298”,且该矩阵为“0”,“1”二值矩阵.在问卷调查中,并未让受访者对到访旅游目的地的顺序进行标记,因此,网络分析中的数据是无向的.在本研究中,关系数据的形成是基于同一受访者到访了两个或以上旅游目的地而形成的目的地之间的关系.为得到关系数据,利用UCINET6.0软件,得到上述矩阵的邻接矩阵,规模为“13×13”,该矩阵表明了旅游目的地之间的关系,矩阵中的数值表示同时到访该值所对应的（行和列）两个目的地的人次.
（2）临界值与二值化处理
需要强调的是,在所有样本中,只要有一位受访者选择了两个目的地,在关系矩阵中就可以表达出两个目的地之间是有联系的.但是,本研究并非针对个别游客的特殊性选择,而是在大样本的调查中,发掘游客选择中的共性和规律性,因此,需要对关系矩阵进行进一步的处理,即获取临界值.首先对关系矩阵进行标准化处理,在标准化后的关系矩阵中,将所有数值排序,取中位数（0.692）,以此作为临界值,对矩阵中大于和等于临界值的数值记为“1”,对小于临界值的数值记为“0”.据此得到了本研究所需要的用于网络分析的关系数据.
3.2.3指标选取
社会网可以分为整体网和个体网,其中整体网是测量网络结构的最重要方法,而个体网用来分析社会连带.在本研究中,整体网指标选取中心度和结构洞；个体网指标选取结构洞、密度、网络规模、关系总数和2步内可达效率.这些指标均可通过UCINET软件计算得到.
（1）中心度（centrality）：中心性是社会网络分析中的重点.常用的中心度测量指标包括：点度中心度、相似度检测中心度、接近中心度、特征向量中心度.点度中心度刻画的是行动者的局部中心指数,测量网络中行动者自身的交易能力.相似度检测中心度研究一个行动者在多大程度上居于两个行动者之间,是一种控制能力.接近中心度考虑的是行动者在多大程度上不受其他行动者的控制.特征向量中心度是为了在网络总体结构的基础上找到最居于核心的行动者.由于相似度检测中心度通常用来测量结构洞水平；接近中心度这一测量指标的要求较为严格,并且与点度中心度高度相关,所以较少使用；特征向量中心度不关注局部的模式结构,因此,本研究采用点度中心度作为中心度的测量指标.
（2）结构洞（整体网中用structural hole表示,个体网中用betweeness表示）：结构洞的计算有两类指标：第一类是伯特（Burt）结构洞指数,第二类是相似度检测中心度指数.伯特结构洞指数要考虑4个方面：有效规模、效率、限制度、等级度.相似度检测中心度越大,结构洞水平越高.相似度检测中心度与有效规模和效率正相关,与网络限制度和等级度负相关.在同一个网络中,结构洞指数和相似度检测中心度这两类指标均可以采用；至于在具体分析的时候采用哪种指标,没有成型的规定.本研究在整体网和个体网研究中均采用相似度检测中心度作为测量指标.
（3）密度（density）：社会网络分析中最常用的一种测度,衡量一个网络中各个节点之间联络的紧密程度.固定规模的节点之间的连线越多,该网络的密度就越大.从不同的角度出发,密度可以用多种形式定义.对于无向网络来说,密度是实际拥有的连线数与最多可能存在的连线总数之比.
（4）网络规模（size）：不包括“自我”的个体网成员个数.
（5）关系总数（ties）：个体网络成员之间的关系总数,不包括各自成员与“自我”之间的关系.
（6）2步内可达效率（Efficiency）：2步内可达的点数除以个体网的各个成员的个体网规模总和之比.该指标越高,表明可达性越强.
4.结果
图1是新疆目的地网络图,为便于分析新疆目的地网络的具体情况,图中各旅游目的地（D01～D13）的相对位置是根据其在新疆的实际地理位置安排的.表2是新疆目的地网络整体网和个体网的主要网络结构指标结果.
4.1整体网分析 在整体网中,中心度较高的是D02、D04、D03、D01、D11、D06、D09.中心度所衡量的是行动者在网络中具有怎样的权力,或居于怎样的中心地位.这种权力不是个体或者群体的特征,而是行动者之间的实存或者潜在的互动模式,表现为网络中的“影响”和“支配”能力.一个行动者的“权力”就是他者的依赖性,因此行动者越处于网络的中心,其影响力越大.结果表明,在整体网中,D02（阿勒泰地区喀纳斯景区）的中心度最高,这说明喀纳斯已经成为新疆旅游的中心和标志,在新疆目的地网络中具有最高的“权力”,这种“权力”使其表现出显著的影响力和支配力.
在目的地网络中,中心度高的目的地具有较高的可达性,而结构洞衡量了一个行动者作为媒介者的能力,也就是占据在其他两个行动者快捷方式上重要位置的“第三方”,拒绝该媒介,这两个行动者就无法沟通.占据越多这样的位置,就代表其具有很高的相似度检测性,越多的行动者联络时就必须要通过它.在新疆目的地网络中,相似度检测中心度高的节点充当目的地网络中关键的“相似度检测”,因而大部分游客会选择将拥有“相似度检测”特征的目的地作为枢纽、中转、中途停留地.这种具有“结构洞优势”的目的地在网络中往往可以获得更多的信息收益和控制收益.网络分析结果显示,在整体网中,结构洞较为丰富的目的地是D02、D04、D03、D01.可以看出,在整体网中,5目的地在新疆目的地网络中不仅处于网络中心,同时在整个网络中也处于结构洞丰富的位置.这一方面反映出大众对于国家5景区的认知度较高,另一方面,游客在游览5目的地的同时,也将其作为重要的中转站和集散地.
为了更为直观地考察各个目的地的整体网络特征,以横轴表示中心度,纵轴表示结构洞,将目的地网络中各目的地根据中心度指标和结构洞指标绘制如图2.同时,分别取中心度和结构洞的平均值,并用横、纵两条虚线将图2区分为I、II、III、IV4个区域.结果表明,D02、D03、D04在第1I区域,D01、D06、D09、D11在第1II区域,D05、D07、D08、D10、D12、D13在第IV区域.
这说明,在第1I区域,D02（阿勒泰地区喀纳斯景区）、D04（新疆天山天池风景名胜区）、D03（吐鲁番市葡萄沟风景区）在网络中的中心度和结构洞水平最高,这3个目的地不仅对游客的吸引力巨大,同时也是游客转往其他目的地的重要中转站,这也是新疆多目的地旅游线路多样化的重要原因.在第1II区域,D01（新疆伊犁那拉提旅游风景区）、D06（龟兹绿洲生态园）、D09（艾提尕民俗文化旅游风景区）、D11（吐鲁番葡萄沟游乐园）,中心度较高,但结构洞水平相对较低.这表明在新疆目的地整体网络中,这4个目的地并没有成为整体网络中最频繁的中转站或枢纽,在整体网络中,它们可能是区域性的网络中心.在第1V区域中,D05（和硕县金沙滩旅游景区）和D08（察布查尔县锡伯民俗风情园）,中心度和结构洞水平都较低,处于这一区域的点往往居于网络的边缘.尤其是D07（库车王府）、D10（乌鲁木齐市水磨沟风景区）、D12（新疆民街民俗博物馆）、D13（乌鲁木齐市红山公园景区）由于在整体网络中不存在结构洞,落在第1V区域的横轴上,这说明它们不仅在网络中处于边缘位置,而且通常属于旅游线路的终点或起点,因而不宜配备过多的住宿、餐饮、娱乐休闲等设施.D10、D12、D13这3个目的地都在乌鲁木齐市,地理位置较为相近,它们可能构成一条相对独立的旅游线路,这也有待于在个体网研究中进一步检验.
值得注意的是,首先,D05和D08重合,D06和D09重合,D10和D13重合,这说明它们在结构上同型,即结构对等性（structural equivalence）；也就是说,重合的每组目的地,它们在网络中扮演了相同的角色,因此在旅游线路中可能表现出明显的替代性；其次,未有目的地落在第1区域,即不存在中心度低且结构洞丰富的目的地,这说明在新疆目的地的整体网络中,可能不存在单纯以枢纽为特征的目的地.这一点也与新疆旅游目的地现实情况相符.
4.2个体网分析
在个体网的研究中,通过社会网络分析的方法,可以根据节点（目的地）的网络属性,得到13个以各目的地为中心的个体网,进而分别考察网络规模、关系总数、密度、2步内可达效率、结构洞等指标.结果表明,每一个个体网都可以构成闭合的回路,因此可以根据个体网的划分来设置相对独立的旅游线路.同时,在每一条线路中,通过对节点网络特征的考察,结合实际所处的地理位置等因素,对线路中起终点、停留点的设置等问题进行探讨（表3）.
5.结论
旅游业是一个网络化的产业,其存在的意义是通过旅游产品以满足旅游者的旅游需求.在多目的地旅游形成的网络背景下,旅游产品的提供由位于不同空间的旅游部门共同完成,如客源地的旅行社和旅游批发商等,目的地的旅游吸引物和旅游接待实施等,以及旅游通道中的交通设施等.旅游空间行为存在于节点（客源地、目的地）与节点间连接路径（旅游通道）所形成的网络中.作为旅游空间行为模式的反映,旅游线路可能会受到旅游者个体因素、旅游资源开发与利用、旅行社经营、目的地营销等多种因素的综合影响,因此旅游线路研究不仅要重视旅游者“需要什么”,更要重视旅游者“在哪里满足需要”；不仅要重视旅游线路中的要素构成,更要重视节点选择与实现要素供给之间的效率.与此同时,旅游线路问题不仅关系到旅游者个体的满意程度,也关系到一个地区旅游业的发展,甚至旅游目的地区域经济的发展.本文以新疆为例,通过社会网络视角对旅游线路问题进行研究,其研究结论主要包含3个方面：
第一,理论方面.本研究将目的地网络与旅游线路的研究相结合,并不是单纯地归纳各种旅游线路的空间构型,更为重要的是以结构性视角对目的地网络特征进行分析,从而探寻各异的旅游线路形成和组织的内在原因.结果表明,中心度和结构洞这两类网络特征指标对旅游线路的形成和设置具有重要意义.尽管旅游线路表面上呈现出多样化的特点,但实质上,它们存在着一种共性,而这种共性应归结于目的地的关键网络特征.首先,在对中心度的研究中,实证结果表明新疆已初步形成了以喀纳斯景区为中心的目的地网络.在社会网络理论中,中心位置所描述的是“谁”在团体中成为最主要的中心“人物”,“谁”与其他行动者保持较多的直接联系.这就意味着中心位置使其拥有多重信息渠道,从而通过汇聚多源信息而争取到更多的合作机会.这种合作表现在旅游线路研究中,即为多样化的多目的地旅游线路.其次,结构洞的研究使研究视角从单纯地探寻目的地之间的直接联系转向寻求第三方关系.既然网络成员之间的属性越是不同,网络成员就越能取得与众不同的资源与信息,那么,拥有结构洞较多的网络成员往往更具有战略意义,因为它们可能具备独特的竞争优势.这恰恰可以解释在新疆目的地网络中5目的地可以成为网络枢纽的原因.社会网络理论认为,结构洞理论的贡献在于它超出了两个行动者之间关系的“强弱”层面,关注到了3个以上行动者之间关系的“结构”层面,而“第三方关系”深刻地揭示了整个网络的架构.这在旅游线路研究中也得到了证实. 第二,研究方法方面.社会网络分析方法的引入,为旅游线路的研究提供了一个有力的分析工具.本研究将问卷调查与社会网络分析方法相结合,以一种整合的视角对新疆目的地网络旅游线路进行系统研究,这与豪格兰等（Haugland,et al.）提出的多目的地研究方法是一致的.在本研究中,将目的地视为网络中的节点,区分整体网和个体网两个层面,并通过对网络特征不同指标的考察,对目的地网络进行系统的分析,揭示新疆目的地网络的整体结构图.在个体网研究中,社会网络分析方法为旅游线路的合理开发,以及线路中起点、终点、中途停留点的科学设置提供了新的思路和依据.
第三,实践方面.由于新疆的地理位置偏远,并且目的地之间的距离普遍较远,通过对网络特征的分析可以为目的地配套设施等资源的合理配置提供参考,为现有设施、怎么写作的补充和调整提供解决方案,如信息中心、加油站、汽车站、停车场、游客中心、住宿、餐饮、礼品纪念品商店、演艺活动等.与以往研究不同的是,通过网络分析,本研究不仅提出旅游线路中“需要设置什么”,更明确指出“在什么地方科学设置以满足需求”；同时指出,充分利用“结构洞优势”可以提高目的地网络中节点之间的连接效率.此外,网络分析结果也表明,在新疆目的地网络中,5景区的中心度明显高于4景区,这说明游客对国家景区评级的认同度较高.因此,如何通过线路的安排和目的地的组合发挥这一竞争优势也是具有战略意义的问题.在新疆目的地网络分析中,尽管也发现一些适合短线旅游的旅游线路,但总体上说,以喀纳斯景区为中心的多目的地旅游已成为新疆旅游的主流.由于喀纳斯在新疆的地理位置较为偏远,并且旅游的季节性明显,这很有可能导致新疆旅游也因此而受到季节性的影响.这些研究结论对当地政府、景区管理部门、旅游公司、旅行社等相关部门和机构的管理实践具有重要启示和现实意义.
需要强调的是,本文针对新疆地区的研究结论不仅可以为当地的旅游线路问题提供指导,也可以为新疆地区的其他相关旅游研究问题提供参考.更为重要的是,本文的研究视角和研究方法为其他地区旅游线路研究提供了一种可借鉴的系统性思路.本文的基础研究结论对其他领域的旅游相关研究也具有一定的启示.当然,本研究也存在一定的局限,比如多目的地旅游空间行为模式可能会受到旅游者主观因素（如性别、年龄、受教育程度、旅游动机等）和目的地客观因素（如目的地资源分布特征、目的地类型、交通状况等）的影响,受限于研究方法和研究视角,本文并未着重对影响因素进行深入分析,因此,更为严谨的因果关系可能需要通过统计学的方法加以检验.未来的研究可以考虑对游客到访目的地的先后次序进行区分,并形成有向的网络数据,从而对旅游线路进行方向性的研究；也可以针对特定群体,如自驾游、团队游等,开展相应的研究.同时,可以开发更为深入的网络特征指标,为旅游线路形成的内在机制进行更为深入的讨论.此外,还可以对游客特征进行分类,分别探讨不同类型游客的旅游线路网络特征,从而进行比较分析.这些无疑都是有价值的研究方向.