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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES >

2025 , Vol. 40 >Issue 4: 912 - 933

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20250404

Tourism Resources and Innovative Development

On the spatial network structure of tourism resources development and its social welfare effect in Wuling Mountain area

  • WANG Zhao-feng ,
  • ZHANG Xian-tian
Expand
  • Tourism College, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

Received date: 2024-09-02

  Revised date: 2025-02-12

  Online published: 2025-03-28

Fold

Abstract

Clarifying the spatial network characteristics of typical mountainous tourism resources development level has important reference value for maximizing the public welfare function of tourism resources and promoting social well-being. Taking 71 counties (cities, districts) in the Wuling Mountain area from 2008 to 2022 as the research object, this study measures the development level of tourism resources and social well-being. It characterizes the spatial network characteristics of tourism resources development using the modified gravity model and social network analysis method, and analyzes its social well-being effects from the perspective of centrality using spatial econometric models. The results show that: (1) The development level of tourism resources and social well-being in the study area are increasing, with significant spatial differentiation. The former exhibits a spatial pattern of "northern protrusion, central depression, and southern stability," while the latter shows a "point-belt" pattern and tends to be polarized. (2) The spatial network of tourism resources development exhibits an imbalanced structure with "denser in the middle and looser in the surrounding areas, as well as denser in the southeast and looser in the northwest". The network connections and network density are both increasing, while network efficiency and spatial network hierarchy are gradually decreasing. (3) Centrality in the spatial network of tourism resources development has a positive direct impact and spatial spillover effect on social well-being.

Key words： tourism resources development; spatial network; spatial spillover; social well-being effects; Wuling Mountain area

Cite this article

WANG Zhao-feng , ZHANG Xian-tian . On the spatial network structure of tourism resources development and its social welfare effect in Wuling Mountain area[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2025 , 40(4) : 912 -933 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20250404

党的“二十届三中全会”强调，增进人民福祉是进一步全面深化改革的出发点和落脚点；2024年5月习近平总书记对旅游工作作出重要指示强调，旅游业日益成为“具有显著时代特征的民生产业、幸福产业”，深刻印证了旅游业对巩固脱贫攻坚成果[1]、促进共同富裕[2]、激发区域经济内生动力[3]等的重要引导作用，昭示出旅游开发建设对增进社会福祉的重大时代使命。武陵山片区作为中国典型的跨区域特色旅游功能区，基于乡村创新经济学理论[4]，引导旅游资源开发成为武陵山片区发展的有效模式之一，为增进特殊类型区社会福祉奠定良好基础和条件。但该片区尚存跨区域旅游要素整合缺位、资源主体线性化、旅游资源开发碎片化、旅游资源开发受限等问题[5,6]，致使旅游资源开发的长效机制不够健全、经济价值与社会功能未能有效显化。在武陵山旅游资源加速开发进程中，各县域从“场所空间”环境中的孤岛逐渐演变成“流动空间”下的节点[7]，因地域单元网络嵌入而产生的网络外部性将对地区发展产生重要影响。鉴于此，解构武陵山片区旅游资源开发空间关联网络结构特征及福祉效应，是关乎旅游资源价值最大化释放、社会福祉持续增进的重要课题。
旅游资源作为旅游业的物质基础和旅游生产力增长的潜力所在[8]，已有研究证实，旅游资源协同开发能促进旅游流[9]、资金流[2]、信息流[10]、技术流[9]等在不同区域与群体之间流动，影响资源配置与要素流动，形成旅游资源开发空间关联网络，最终作用于地区发展。而社会福祉作为旅游资源协同开发系统的重要产出效应，是旅游资源开发的核心要义[8]。随着旅游业社会功能和影响的进一步扩大，旅游资源开发的福祉效应研究成为当前旅游领域的重大议题。学界从旅游与福祉的关系[11]、旅游利益相关者的福祉[12]、旅游福祉指标[13]和旅游增进福祉机制[11]等方面展开研究。如赖斌[14]将“民生感”作为民族地区旅游资源开发影响的内生变量，梳理旅游资源开发对民生感的影响机理；King等[15]经验性地认为总体上旅游资源开发促进了当地福利改善。部分学者强调旅游资源开发具有较强外部驱动力[16]，通过资源价值转化、带动产业发展、创造就业机会和吸引投资等手段促进区域发展；也有学者关注到旅游资源开发涉及的价值挖掘[17]、潜力评估[18]、赋存体系[19]、现实困境、合作赋能[20]等关键问题，如孙九霞等[2]对福祉改善目标下旅游资源开发路径进行了定性剖析，提出“有效开发、协同开发、可持续开发”的旅游资源创新开发路径，力求通过合理开发与利用发挥旅游资源的福祉效应。少数学者还关注到旅游资源开发的负外部性，如生态恶化、社会结构变异、经济结构单一、分配不均衡等旅游资源开发的负外部性，并试图利用旅游环境资源价值评估法测度规避其负面社会福祉效应[21,22]。而在“流动空间”与“跨区合作”新形态的背景下，黄险峰等[23]提出旅游资源研究的空间视域需从区域静态范式拓宽至网络化范式，以更好地揭示旅游资源开发网络外部性效应。
上述研究均证实旅游资源开发与社会福祉之间存在着较为密切的关联。但大多研究探讨了旅游资源开发水平的影响机制与惯性路径[24]，较少基于网络节点属性探讨旅游资源开发水平的网络外部性，鲜有将旅游资源开发水平网络特征与社会福祉置于统一框架展开探究。而旅游资源开发水平空间关联网络的存在，有利于弱化地域单元空间分割与隐性壁垒[19]。因此，如何充分发挥其对社会福祉的正外部性具有一定的研究意义。基于此，本文构建旅游资源开发空间关联网络并分析刻画其网络特征，进而基于空间计量模型从中心性视角验证旅游资源开发空间关联网络的社会福祉效应，以期丰富旅游资源开发的相关理论研究，也为有效释放中国旅游资源价值，激发旅游动能以改善社会福祉提供科学参考。

1 内在逻辑与分析框架

1.1 旅游资源开发空间关联网络内涵解析

旅游资源开发水平的关联网络是指各地域单元在资源互补、空间相邻、要素流通的前提下，通过直接或间接形式产生跨区域的旅游资源开发交互关系，并演化为关联网络中各节点间的连线或边[25]。因而，从本质上来看，旅游资源开发关联结构为“人—地—网”关系，其网络建构是一种跨地区的过程，是区域旅游资源开发协作关联、资源共享、整合联动及统筹协调的空间投影[8]，根本旨归在于推动人地关系地域系统正向演化。
（1）“封闭个体”向“开放系统”转化是旅游资源开发关联网络形成的前提。由于各地域单元的地理区位、资源禀赋、经济基础、发展理念、社会认同等存在空间异质性，因此，旅游资源开发水平在空间上存在一定的“势能差”，这为区域旅游资源开发空间关联网络的形成提供了“源动力”[26]。旅游资源禀赋高、外部环境优化的个体作为具备发展优势的核心地区，有机会培育为旅游资源开发水平较高的单元或节点，当核心节点旅游资源开发水平达到一定规模后，会通过自身“反哺”功能作用于封闭的个体单元[27]，将旅游资源开发融入开放系统环境中，串联并构建空间一体的旅游资源开发系统。（2）“场所空间”向“流动空间”转变是旅游资源开发关联网络形成的载体。“场所空间”向“流动空间”转化形成了旅游资源开发关联网络的市场环境[28]，区域一体化势能的强化加速了旅游交通、创新技术、旅游主体、信息资源等要素的流动，促使武陵山片区旅游资源开发环境从马赛克式的静态场所空间向联通交互的动态流动空间演化[29]。而传统的“场所空间”被“流动空间”所取代，加剧了时空压缩与区域活化，有利于地区经济社会空间重构，使武陵山片区在旅游资源开发层面可以超越地理临近的限制，从远距离的合作伙伴获得旅游资源开发的关键要素[26]，形成了以各县（区）为节点、旅游资源开发水平为联结线的关联网络体系。（3）“无序博弈”向“有序竞合”转变是旅游资源开发关联网络的关系结构。为平衡和化解旅游资源开发与利用冲突，预防主体之间的无序博弈所带来的旅游资源浪费[30]，各地区往往会基于利益共享和信息互通，加强与周边旅游资源的空间联系，共同分享、开发和维护旅游资源，逐步引导主体行为从旅游资源的无序博弈转向旅游资源开发的有序竞合，以提升效率并形成旅游资源开发的增值规律[8]，构建以旅游资源整合为基础、旅游线路组织为纽带、旅游产品研发为形式和旅游市场导向的旅游资源开发体制。该体制有利于改变旅游资源开发水平空间组织方式[2]，逐渐增进彼此间关于旅游资源开发系统上的空间联系，最终形成旅游资源开发水平的空间关联网络。（4）“产业孤岛”向“产业融通”转变是旅游资源开发关联网络构建的最终目的。旅游资源开发的目的，就是使旅游资源为旅游产业所利用，将潜在的资源优势变成现实的产业发展优势[31]。但在行政主导的旅游资源开发体制下，区域旅游产业因地理和空间因素而形成旅游“孤岛”效应，旅游产业链上的各节点也会由于缺乏连续的价值链接而成为一个个“孤岛”[32]。
因此，区域往往会加快构建产业融通发展，在此过程中区域旅游资源开发所需的要素相互交叉、渗透、重组，突破固有产业范畴或要素领域，彼此深度融合形成旅游资源开发共生体的现象与过程，打破了旅游资源“孤岛”，并最终能反馈于旅游产业生态化发展[33]，其内涵解析图如图1所示。
图1 旅游资源开发水平空间关联网络内涵解析

Fig. 1 Connotation analysis of the spatial correlation network in the development level of tourism resources

1.2 旅游资源开发空间关联网络对社会福祉的影响机理

在旅游资源开发空间关联网络中，各地域单元作为互联节点，共同塑造了一个协调且可持续的资源开发体系，对区域社会福祉改进目标产生了显著的“网络效应”[26]，即区域网络成员在旅游资源开发过程中实现综合效益最大化，使社会福祉增进水平优于单一个体系统内部的实现水平。具体表现为：
（1）根据新经济地理学的理论[10]，旅游资源开发空间关联网络的形成有利于从建构主义角度重新识别、整合旅游资源，破除传统旅游资源开发中的“资源诅咒”陷阱[21]，而根据“旅游导向型经济增长假说”[34]，旅游产业链具有的网络运载能力或市场价值能形成产业联动与协同效应，促进区域产业结构优化升级，增加就业，提高居民收入，进而又能对旅游消费产生反作用，形成了正向的循环[28]，发挥对社会福祉流量与存量保障作用。（2）基于资源拼凑理论[35]，旅游资源开发空间关联网络作为一种结构框架，能促进区域内各种资源和要素的有效流动与扩散，从而为社会福祉的提升和均衡发展提供动力和条件。一方面，通过区域内外旅游流、资金流、信息流等的良性循环，扩大关键要素流动范围，提升旅游目的地的经济发展水平，推动区域基础设施建设、区域内部旅游产业的空间集聚及住宿餐饮等配套行业发展，直接影响人居环境、基础设施条件等场域环境的改善[14]；另一方面，通过旅游资源开发关联网络，将发展机会和福利分配到武陵山片区不同区域，构建教育、医疗、养老、交通为重点的城乡联动、共建共享和县域统筹发展，推动社会保障服务标准统一、制度并轨，有助于缩小武陵山片区发展差距，实现社会福祉均衡性发展。（3）在旅游资源开发关联网络中，某些关键的县域单元（中心节点）拥有广泛的连接和高效的资源流动渠道，能将旅游资源开发信息快速传递到其他地域单元，有效避免重复性投资和建设，降低旅游资源开发的风险与成本，释放区域发展空间，达到培育社会福祉内生动力目的[36]；而根据“梅特卡夫定律”[23]，网络的价值随关联数量增加而提升，这一法则意味着，县域节点间联系的加深有助于形成具有比较优势的旅游功能区域，为武陵山片区吸引更多游客，并为游客提供更全面的旅游资源和产品服务供给，丰富旅游体验并反馈于地区发展[37]。（4）根据区域一体化理论，旅游资源开发空间关联网络的形成有利于释放中心节点在整体网络格局中的关联势能，使其作为不同地域间旅游资源开发的联络枢纽，对周边地区产生显著的溢出与辐射效应[38]。中心节点能最大化发挥其先进开发技术、管理理念的溢出效应，快速提升区域整体旅游资源开发水平，使旅游资源的积累、区域生产和创新活动优势要素等呈现出倍增的“乘数效应”，对居民教育、医疗、创业等起到保障作用，激活社会福祉高质量改进的动力源，实现旅游资源开发与社会福祉提升等多目标的整合，其影响机理图如图2所示。
图2 旅游资源开发空间关联网络对社会福祉影响机理

Fig. 2 Mechanism of the influence of the spatial correlation network of tourism resources development on social well-being

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

武陵山片区包括湖北、湖南、重庆、贵州四省（直辖市）交界地区的71个县（市、区），其中黔江、恩施、张家界、吉首、怀化、铜仁为武陵山片区6大中心城市（图3）。截至2023年底，拥有3A级及以上旅游景区（点）181个，国家级传统村落735个，国家级非物质文化遗产650余处，形成了数量众多、类型多元、价值丰富的旅游资源体系。2021年中共中央 国务院发布《关于新时代推动中部地区高质量发展的意见》，明确指出要积极推进武陵山片区区域旅游协作开发，探索旅游“保障民生，增进福祉”的发展模式。2023年武陵山片区实现旅游业收入近12106.05亿元，占区域GDP的比例接近50%，为巩固该区扶贫成果、助力乡村振兴、实现共同富裕等作出了突出贡献。
图3 研究区域图

Fig. 3 Scope of the study area (Wuling Mountain area)

2.2 研究方法

2.2.1 综合指数法

熵值法主要从数量上进行比较从而确定指标权重，因此能够得出更具科学性、权威性的权重指标[23]。故本文在熵值法计算各指标权重的基础上，结合综合指数法对2008—2022年武陵山片区旅游资源开发与社会福祉水平进行测算，具体计算方法如下：
S i = ∑ j n W j X ' i j
式中：X ' i j表示i县域j指标的标准化数值；W j表示j指标的权重值；S i表示i县域旅游资源开发与社会福祉水平得分值。

2.2.2 修正引力模型

确定空间关联关系是构建空间关联网络的关键前提和基础。引力模型强调事物的空间关联性，受地理邻近性影响，旅游资源开发实际上也存在显著空间相关性，二者的有机融合符合地理学第三定律，即地理变量配置相似性的体现[24]。在修正传统引力模型时，选择年末总人数和旅游总收入作为修正因子，充分考虑武陵山县域间人口规模、旅游产出与旅游资源开发之间的复杂互动关系，更好地体现广义旅游生态安全的系统性和传递性，深入探究各县域旅游资源开发之间的空间关联关系。其计算公式如下：
F i j = a i j P i G i E i 3 P j G j E j 3 D i j 2 ,   a i j = E i E i + E j
式中：F i j为i县和j县之间的旅游资源开发联系强度；P、G、E分别为年末人口数（人）、旅游收入（万元）、旅游资源开发指数；D i j为i县和j县之间的距离（km）；a i j表示调节系数。本文将武陵山片区旅游资源开发指数空间关联矩阵进行二值化处理：如果联系强度大于阈值，则取值1，表示县域间在旅游资源开发上存在联系；反之则取值0，表示不存在联系。

2.2.3 社会网络分析模型

社会网络分析模型能有效解释不同地域单元空间联系和溢出特征[38]。本文基于社会网络模型探讨武陵山片区旅游资源开发空间关联网络特征。
（1）整体网络特征。整体网络特征具体包括网络密度、网络关联度、网络等级度和网络效率。网络密度与网络关联度表示县域旅游资源开发空间关联紧密程度；网络效率反映网络结构的稳定性，值越大网络稳定性越好；网络等级度是网络中县域不对称可达性的程度，等级值越大，网络结构更加刚性，其计算公式如下：
D = L N N - 1
式中：D为网络密度；L为实际连接数（条）；N为研究单元数（个）。
E = 1 - M m a x M
式中：E为网络效率；M为冗余线数（条）；最大值m a x M 为最大数目的冗余线路数（条）。
H = 1 - K m a x K
式中：H表示网络等级；K表示对称可达点；m a x K 则表示对数尺度下的最大可能点。
（2）个体网络特征。网络中心性可直观反映武陵山旅游资源开发空间关联网络中各县域的紧密程度，其中，度数中心度用以测算网络中特定个体与其他个体直接连接的路径数量，可以代表一个省（直辖市）在网络结构中的凝聚力，中心度值越大，对网络结构的紧密联系作用越强。因此，本文基于度数中心度反映武陵山各县域在旅游资源开发水平网络结构的中心性地位。其计算公式如下：
D e = n N - 1
式中：D e为度数中心度；n为节点数（个）；N为最大节点数（个）。

2.2.4 空间计量模型

空间计量模型主要包括空间滞后、空间误差和空间杜宾三种，均可通过设定为一般化的空间模型的不同参数推导而来，其基本公式为：
Y i t = ρ W i t Y i t + ∑ j = 1 n β j X j , i t + D X i t θ + u i + γ t + ε i t
ε i t = λ m ' i ε t + v i t
式中：Y i t为被解释变量，即社会福祉水平；X j , i t为解释变量，即旅游资源开发空间关联网络。由于度数中心度可体现节点在旅游资源开发空间关联网络中获取资源以及收集信息等方面的优势，参考相关研究[26,28]，采用度数中心度测算武陵山片区各县域旅游资源开发空间关联网络中心性；i为县域；t为时间项；ρ为被解释变量的空间自相关系数；D为控制变量；θ为控制变量估计系数；ρ W i t Y i t为被解释变量的空间滞后项；W为空间邻接权重矩阵；β j表示解释变量的回归系数；λ为待估参数；m ' i为不同单位的误差项之间的空间权重；γ t、u i为时间、个体效应；ε i t、v i t为随机扰动项；ε t为基础误差项向量。

2.3 变量选取

2.3.1 旅游资源开发水平综合评价指标体系

旅游资源是旅游开发建设活动的核心条件，随着旅游业的发展，对旅游资源的开发就愈来愈强调其规模和质量，突出旅游资源开发上量的合理增长与质的协同提升，以实现旅游资源价值最大化与可持续[39]。其中，旅游规模反映着旅游资源开发的数量和效益，旅游质量集中体现着旅游资源开发的效率与价值[23,39]。
旅游规模从旅游产品规模、旅游市场规模和旅游经济规模三个维度来衡量（表1），（1）旅游产品规模：旅游景点景区作为旅游业的核心要素，是旅游产品的主体部分，也是旅游产业链的中心环节和旅游资源的空间载体，用A级景区数表征；（2）旅游市场规模：旅游者是旅游活动的主体，旅游资源开发价值在很大程度上由旅游者决定，并且旅游市场规模的扩大程度依赖旅游者数量的变化情况，用旅游总人数表示；（3）旅游经济规模：是旅游资源开发市场效益实现与经济价值的体现，并反馈于区域旅游资源开发水平，用旅游总收入表征。
表1 旅游资源开发水平评价指标体系

Table 1 Construction of evaluation index system for tourism resources development

目标层 准则层 指标层 具体指标 指标类型 权重
旅游资源开发水平 旅游规模 旅游产品规模 A级景区数量/个 + 0.0583
旅游市场规模 旅游总人数/万人 + 0.1219
旅游经济规模 旅游总收入/万元 + 0.0304
旅游质量 旅游服务质量 旅游业从业人数/万人 + 0.0132
旅游企业数量/家 + 0.7168
旅游设施质量 交通便利程度/km + 0.0395
旅游固定资产投入/万元 + 0.0142
旅游环境质量 自然保护区个数/个 + 0.0030
乡村绿化覆盖率/% + 0.0028
旅游质量从旅游服务质量、旅游设施质量及旅游环境质量三个维度来衡量，（1）旅游服务质量：是旅游业作为现代服务业的内在属性，旅游企业与人力资本状况直接影响着旅游服务质量高低，用旅游业从业人数与旅游企业数量表征，其中旅游从业人数由第三产业人数乘以旅游收入占地级市第三产业增加值的比例计算；（2）旅游设施质量：是提高旅游服务质量的重要物质条件，也是保证旅游经济活动正常进行的重要物质基础，用交通便利程度和旅游固定资产投入来表征，其中旅游固定资产投入用固定资产投资×旅游总收入/GDP计算；交通便利程度即空间连接程度，用公路通车里程/土地总面积计算。（3）旅游环境质量：是旅游质量、景点组合和环境容量的综合体，直接影响着旅游资源储量、利用效益及保护利用模式，也与旅游资源质量密切相关，用自然保护区个数、乡村绿化覆盖率表征。

2.3.2 社会福祉综合评价指标体系

社会福祉水平高低反映居民生活质量的好坏，是社会经济发展绩效的根本目标与最终表现。因此，将社会福祉具体定义为某一国家或地区城市的经济发展水平（如GDP、能源产量等）和社会发展水平（如民生、就业、保障等）的状态[23]。福祉的衡量与测度是福祉地理学和福利经济学的重要内容，与社会福祉相关的各种指数经历了一系列重要的发展历程。联合国开发计划署（United Nations Development Programme，UNDP）提出的“人类发展指数”是最早用于测度社会福祉的非单一指标[40]，打破了GDP或GNP指数的福利测度方法，还有OECD的美好生活指数（Better Life Index）[41]、世界卫生组织的生活质量指数（Quality of Life Index）[42]、真实进步指数（Genuine Progress Index）[43]、快乐星球指数（Happy Planet IndexI）[44]、主观幸福感[45]等。
基于上述研究，结合国家经济社会发展规划，从增长型、公共型、保障型三个维度衡量社会福祉（表2）。（1）增长型福利：保障社会福祉的基础是经济的增长和财富的累积，通过加强物质基础，可以推动文化创新和社会进步，以进一步提升人民的生活福祉。增长型福利包括经济、收入、消费与创业环境等，用A1~A4来表征，是区域福祉流量与存量统一的反映[23]。（2）公共型福利：公共福利是社会为满足居民的物质及精神生活基本需要而提供的公益性设施和服务，涵盖教育、卫生、文化康乐和住房等方面，用B1~B5来表征，呈现出社会福祉的场域特征。（3）保障型福利：保障福利是以全民性和普遍性的保障原则为核心，由政府利用各项福利保障政策建立一种保护居民的生活与生存保障机制，涉及医疗保障、就业保障、教育保障等多个方面，用C1~C3来表征，是社会福祉高质量发展的内生要求。
表2 社会福祉评价指标体系

Table 2 Evaluation index system for social well-being

目标层 准则层 指标层 具体指标 指标类型 权重
社会福祉水平 A增长型福利 A1经济发展 GDP增长率/% + 0.0352
A2个人收入 平均职工工资/万元 + 0.0081
A3消费水平 人均社会消费品零售额/万元 + 0.0712
A4创新创业指数 每万人新建企业数量/家 + 0.0107
B公共型福利 B1生态环境 一般工业固体废物利用率/% + 0.0341
PM2.5的相反数 + 0.0789
B2文化设施 公共图书馆藏书总量/本 + 0.0747
乡村文化站数量/座 + 0.0130
B3人居环境舒适度 森林覆盖率/% + 0.0121
居民人均住房面积/m2 + 0.0248
B4基础设施 年末实有道路面积/m2 + 0.1715
卫生厕所普及率/% + 0.0076
B5社会秩序 失业率的相反数/% + 0.0147
C保障型福利 C1社会参保率 失业、医疗、医疗保险参保率/% + 0.0212
中小学师生比/% + 0.0102
C2教育保障 公共财政支出中：教育支出/% + 0.2942
C3医疗保障 每千人卫生医疗机构医生数/人 + 0.1179

2.3.3 控制变量

将社会福祉作为被解释变量，旅游资源开发空间关联网络中心性作为核心解释变量，控制变量则选取：（1）产业结构高级化（str）。产业结构越合理越有利于潜在经济的增长，是基础型福利的物质保障，同时第三产业是就业最大的“容纳器”，产业结构升级促进第三产业占比增加，有助于更好地满足居民多样化需求，因而以第三产业增加值占GDP的比例表征产业结构[5]。（2）政府干预（gov）。政府控制着地方经济管理、财政权力及信息、人力等各类资源的流向与流动，有着履行保障和改善社会福祉的职责，采用政府财政支出占GDP的比例来衡量[6]。（3）信息化水平（inf）。数字信息化有利于提供高效、联动的社会保障管理与服务，并借助“互联网+”畅通产业、市场及要素循环，发挥“增收机制”与“减贫机制”，采用互联网宽带接入用户数来衡量[24]。（4）金融发展水平（fin）。金融发展通过麦金农导管效应，发挥其在带动创业就业、缩小收入分配差距、优化资源配置格局等方面功能，从而有利于提高社会福祉，以金融机构贷款余额占GDP比例表征[34]。

2.4 数据来源

选取武陵山片区71个县（市、区）为研究单元，研究时段为2008—2022年。所需统计数据主要来源于2009—2023年《湖北省统计年鉴》《湖南省统计年鉴》《重庆市统计年鉴》《贵州省统计年鉴》，以及各地级市统计年鉴、各县市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报、县域旅游微信公众号等平台渠道，旅游企业数量来源于天眼查（https://www.tianyancha.com/）筛选经营范围和企业名称中含有“旅游”的所有企业。部分缺失数据采用趋势外推或插值法近似获取。此外，采用熵权法及综合指数法计算武陵山片区71个县（市、区）旅游资源开发和社会福祉的权重及综合指数。

3 结果分析

3.1 旅游资源开发时空变化格局

根据2008—2022年武陵山片区旅游资源开发水平计算结果，对2008年、2015年及2022年旅游资源开发水平进行空间插值以反映其时空演变特征（图4）。（1）武陵山片区旅游资源开发水平总体呈增长趋势，均值由2008年的0.22增长至2022年的0.29，主要原因是该地区依托丰富独特的旅游资源优势，共推特色旅游资源开发、共促旅游产业跨区合作、共拓区域文旅消费市场，整体性提高了全区旅游资源开发效益。（2）武陵山片区旅游资源开发水平空间分异特征显著，2008—2022年均值呈“北部凸起—中部凹陷—南部平稳”的空间形态。武陵源、恩施、鹤城等为代表的县域旅游资源开发水平明显高于其他区域，形成区域内“高高聚集”的高峰凸起形态，主要原因在于对《推进武陵山片区旅游减贫致富与协同发展合作协议》的切实执行，各县域在特色文化挖掘、旅游基础设施建设、旅游宣传推广等方面充分发力，不断提高了旅游资源开发能力与互惠水平。2022年，利川、鹤城、恩施旅游资源开发水平达到前列，并在空间上形成了以利川、武陵源、鹤城等高值区，以余庆、石阡、城步、玉屏等低值区为主的“核心—边缘”结构，造成旅游资源开发水平的空间断裂化和分级化。
图4 武陵山片区旅游资源开发水平空间格局

Fig. 4 Spatial pattern of tourism resources development level in Wuling Mountain area

3.2 旅游资源开发空间网络特征

3.2.1 旅游资源开发空间关联网络形态

选取2008年、2015年和2022年这三个时间截面的空间二值化矩阵，绘制武陵山片区旅游资源开发空间关联网络图（图5），并依据适当比例删除引力较小的数值仅保留均值及以上的值进行可视化。（1）武陵山片区旅游资源开发水平具有显著的空间关联性，已经形成日益密切、复杂、多线程的空间关联网络，但整体网络结构变动较小，没有孤点县域，网络结构基本保持稳定，武陵山片区旅游合作的紧迫性驱使旅游资源开发水平的联动与互补。（2）2008—2022年，网络中主要存在三个联系密集区，一个位于张家界武陵源地区，共有36条空间关联线，旅游资源开发的主要网络流发生在武陵源—凤凰、武陵源—永定、武陵源—隆回、武陵源—通道等距离较近且旅游资源禀赋较高的县域间；第二个位于冷水江地区，共有31条空间关联线，主要网络流发生在冷水江—安化、冷水江—邵阳、冷水江—溆浦等县域间；第三个位于鹤城地区，共有30条空间关联线，主要网络流发生在鹤城—江口、鹤城—洞口、鹤城—永顺等县域间。（3）研究期内，上述关联密集区较为稳定，但网络结构复杂度上升。整体上，旅游资源开发空间关联网络呈现“中间密四周疏、东南密西北疏”的不均衡态势。研究期末，逐渐稳定为核心—边缘结构和双核心结构的高关联网络聚集特征，武陵源、冷水江、玉屏、酉阳等处于网络的核心位置，旅游资源开发水平空间联系势能较强，务川、余庆、丰都等与其他县域关联较少，旅游资源开发空间联系势能较弱，处于边缘节点位置。
图5 武陵山片区旅游资源开发空间关联网络

Fig. 5 Space connection network of tourism resources development in Wuling Mountain area

3.2.2 旅游资源开发空间关联网络整体特征

本文选用网络密度来描述旅游资源开发网络的整体特征，以揭示网络中各县（市、区）之间的紧密程度（图6）。由于研究样本中地区数量为71个，故而网络中可能存在的最大关联数量为71×(71-1)=4970个。利用UCINET软件对2008—2022年71个县域的旅游资源开发网络密度进行计算。在该网络中，历年关联关系数量均高于300个且呈增长趋势，由2008年的352个增长至2022年的807个，与最大关联数差距较大，说明各县域应继续加强旅游资源开发合作与协同发展，提升旅游资源开发空间关联关系的稠密度和紧凑性；同时，网络密度变动幅度较小，也呈上升趋势，主要维持在0.07~0.17之间波动，这反映出该区旅游资源开发空间关联网络不再囿于邻近县域旅游资源开发水平的溢出效应，而是突破了传统的地理空间限制，在非邻近县域间也产生了复杂的空间联系，部分年份（2016—2022年）增长速度较快，2016年后武陵山片区通过加强资源整合力度、共同旅游市场、旅游业协作互助等举措，使此阶段武陵山县域旅游资源开发联系更为密切并向纵深发展；空间关联网络等级度相对较低，研究期内均低于0.30，由期初的0.27小幅度下降至期末的0.21，武陵山片区旅游资源开发网络等级特征不显著，说明旅游资源开发空间关联网络逐渐由秩序分明的层级结构向对称可达的扁平结构转变；网络效率由0.94小幅度降至0.84，说明县域间旅游资源开发空间关联网络中的冗余路径有所增加，且存在多重叠加的溢出渠道，但网络整体维持在较高水平（>0.8），县域间关联路径仍较为单一，网络联通程度和稳定程度均有待提升。
图6 武陵山片区空间关联网络整体特征

Fig. 6 Overall characteristics of the spatial association network in Wuling Mountain area

3.3 社会福祉水平时空分布格局

从时序变化上来看（图7），核密度曲线整体右移且存在一定的“长尾”现象，曲线波峰位于曲线的左侧，这表明武陵山片区社会福祉水平大部分处于中低状态，但整体呈缓慢上升的趋势；在分布形态方面，密度曲线的主峰呈现“尖峰型”特征，且峰值高度略微下降，研究期末社会福祉的离散程度逐渐增加，武陵山片区县（市、区）之间的绝对差异也在扩大。
图7 武陵山片区社会福祉水平时序特征

Fig. 7 Temporal characteristics of social welfare level in Wuling Mountain area

2008—2022年，武陵山片区社会福祉水平呈现增长趋势，空间分布呈“点—带”型特征（图8）。（1）2008年，彭水、酉阳、永定、冷水江、鹤城五县（区）率先成为核心增长极，同时，重庆片区经济基础较好，增进社会福祉的各项有利要素，如人才、信息、技术等资源较为聚集，其社会福祉水平发展较快；2015年，恩施、永定、吉首、碧江新增为区域增加极，东部湖南片区社会福祉总体水平也有所提升；2022年，社会福祉高值区锁定在恩施、永定、武陵源、碧江、鹤城等县域，以西北部重庆片区和东南部湖南片区部分县域为轴线的社会福祉高水平轴带趋于稳定，但以北部巴东、秭归等为主的湖北片区部分县域，及南部通道、城步等为主湖南片区部分县域社会福祉水平均低于0.3，尚存在较大提升空间。（2）2008—2022年，武陵山片区社会福祉较高的县域数量趋于稳定（22个），而属于低水平或较低水平的县域数量有所增加，且占比达到近半数（29个），这说明武陵山县域间社会福祉水平易产生极化倾向，必须要加大力度或采取措施纾解区域发展不平衡不充分的矛盾，促进武陵山片区社会福祉水平协同上升。
图8 武陵山片区社会福祉空间格局

Fig. 8 Spatial pattern of social welfare in Wuling Mountain area

3.4 旅游资源开发空间关联网络的社会福祉效应检验

3.4.1 空间计量模型检验

Moran's I与LM检验结果表明空间面板杜宾模型（SPDM）优于空间面板误差模型（SPEM）与空间面板滞后模型（SPLM），Hausman与LR检验结果表明应使用时空双固定效应，Wald检验结果证实了SPDM的适配性，该模型不会退化为SPEM与SPLM。综上，选择空间面板杜宾时空双固定模型，探究武陵山片区旅游资源空间关联对社会福祉影响的空间效应（表3）。
表3 相关空间计量模型检验结果

Table 3 Test results of the spatial econometric model

统计量 地理邻接矩阵 经济地理距离矩阵 统计量 地理邻接矩阵 经济地理距离矩阵
Moran's I 1.569*** 1.175** LR_ind 130.780*** 123.150***
LM_Spatial error 51.330*** 3.663*** LR_time 1411.480*** 1394.340***
Robust LM_Spatial error 59.903*** 1.339*** LR_Spatial error 21.200*** 12.380**
LM_Spatial lag 8.013*** 49.624*** LR_Spatial lag 26.830*** 11.500**
Robust LM_Spatial lag 8.586*** 45.961*** Wald_Spatial error 21.250*** 12.370**
Hausman 51.590*** 91.06*** Wald_Spatial lag 26.900*** 11.500**

注：***为p<0.01，**为p<0.05，括号内为标准误差，下同。

3.4.2 基准回归结果

以度数中心度作为解释变量，考察武陵山片区旅游资源开发网络中心特征对社会福祉的影响，表4报告了基准回归结果。模型（1）为OLS模型回归结果，模型（2）和模型（3）分别表示不包含控制变量和包含控制变量的SDM模型回归结果，其结果均显示，旅游资源开发水平网络中心性对社会福祉的影响显著为正，中心性每增加1%，社会福祉增加0.0181%，说明武陵山片区旅游资源开发水平空间关联网络中心性水平的提升有助于增进社会福祉。从前文分析可以发现，县域旅游资源开发网络中心性较高则旅游资源禀赋也相应较高，主要集中于武陵源、鹤城、冷水江等县域，这些地区通常人口和产业聚集，经济发达，旅游资源开发合作较为成熟。此外，旅游资源开发空间关联网络加速了各项物质要素在县域间的流动与扩散，加之在“虹吸效应”的作用下，资本、信息、生态等有利因素更容易向中心性高的县域聚集，有利于乡村建设全面提速，提升其福利水平。
表4 基准回归结果

Table 4 Benchmark regression results

变量 （1）OLS （2）SDM （3）SDM
Main W×Variables Main W×Variables
lec 0.0181*** 0.5831*** 0.1130*** 0.3921*** 0.3030***
(0.0211) (0.0457) (0.0932) (0.0399) (0.0904)
fin 0.3130** 0.0088** 3.7770***
(0.1360) (0.0043) (1.2712)
str 0.0259 0.0138 0.2530***
(0.3730) (0.0104) (0.0367)
gov 0.2330*** 0.4000*** 0.5420**
(0.0327) (0.0696) (0.2160)
inf 0.0274*** 0.2131*** 0.1250***
(0.0020) (0.0091) (0.0254)
cons -0.1880***
(0.0273)
ρ 0.2181*** 0.1040**
(0.0529) (0.0452)
logL 55.9584 377.6630
Observations/个 1065 1065 1065
R-squared 0.4308 0.1521 0.4871
控制变量中，金融发展水平、信息化水平、政府干预均显著提升了社会福祉，原因在于金融发展提升居民消费行为的数字化特征，使更多人群获得基本金融服务，拓宽旅游企业融资渠道，改善当地人民的福祉状况；信息化的提升促进了信息的流通和资源的优化配置，提高了生产效率和居民生活质量；而政府通过对重要民生领域的财政引导和政策支持，提高了社会保障的覆盖范围和水平。产业结构对社会福祉的影响尚不显著，可能在于武陵山片区产业结构具有农业基础薄弱、工业素质不高、第三产业发展严重滞后等特点，区域产业结构亟待进一步优化，需通过政策调整和市场机制的优化提升产业结构对社会福祉的正面影响。

3.4.3 溢出效应检验

由于空间杜宾模型同时考虑了解释变量和被解释变量的空间滞后算子，或无法准确反映变量之间的关系并揭示变量的空间溢出效应，故借助偏微分法分解出旅游资源开发空间关联网络中心性对社会福祉影响的直接效应、间接效应与总效应（表5）。在地理距离与空间邻接两种矩阵下，直接效应与间接效应均显著为正分别为0.393与0.047，即旅游资源开发空间关联网络中心性的提升不仅能增进本地区社会福祉，还具有“扩散效应”，能有效提升邻近地区社会福祉水平。因此，未来应促进旅游资源开发空间关联网络中心性高的地区充分发挥溢出效应，带动邻近地区旅游资源开发规模与质量，有效打破地域限制和信息壁垒，构建密切的旅游资源开发空间关联网络，最终创造各区域社会福祉水平稳步提升的互利共赢良好局面。控制变量方面，对外开放及政府干预对社会福祉具有显著的促进作用，而城镇化及产业结构的溢出效应未能通过显著性检验。可能是由于县域城镇化发展水平不同，因此其空间溢出存在行政管理边界的壁垒；产业结构主要通过影响区域经济发展对社会福祉产生影响，但因武陵山片区经济要素区域内流动迟缓，产业结构对邻近地区社会福祉无明显作用。
表5 空间效应分解结果

Table 5 Results of the spatial effect decomposition

变量 地理距离矩阵 空间邻接权重矩阵
直接效应 间接效应 总效应 直接效应 间接效应 总效应
lec 0.3931*** 0.0467** 0.4400*** 0.0567*** 0.0059* 0.0625***
(0.0410) (0.0227) (0.0524) (0.0088) (0.0033) (0.0103)
fin 0.0086** 0.0010 0.0096** 0.9311** 0.0964 1.0270**
(0.0042) (0.0007) (0.0047) (0.4290) (0.0729) (0.4780)
str 0.0150 0.0017 0.0167 0.9540 0.0890 1.0431
(0.0099) (0.0014) (0.0110) (1.0150) (0.1231) (1.1140)
gov 0.4011*** 0.0469** 0.4472*** 0.4663*** 0.0477* 0.5141***
(0.0714) (0.0226) (0.0804) (0.0764) (0.0260) (0.0863)
inf 0.2131*** 0.0252** 0.2390*** 0.2131*** 0.0220* 0.2351***
(0.0085) (0.0117) (0.0148) (0.0087) (0.0116) (0.0147)

注：*为p<0.1，下同。

3.4.4 稳健性检验与内生性检验

为解决模型中可能存在的内生性问题，本文通过替换回归模型、剔除研究期、替换空间矩阵、工具变量法等进行稳健性与内生性检验。具体包括：
（1）替换回归模型。将上文中的SDM替换为SEM与SAR进行回归，结果如模型（2）和模型（3）所示。
（2）剔除极端值。对旅游资源开发空间关联网络中心性及社会福祉进行1%缩尾处理，以消除极端值的影响，结果如模型（5）所示。
（3）缩小样本量。2017年《武陵山旅游发展联盟章程》颁布标志着“抱团”促进武陵山片区旅游“由点成线”提档升级模式的起点，为增进社会福祉提供了新机遇，因此为排除政策性影响，本文将研究时期改为2005—2016年进行稳健性检验，结果如模型（4）所示。
（4）系统GMM。为降低内生问题的干扰，引入系统GMM模型，结果如模型（1）所示。
表6显示，在四种检验方式下，武陵山片区旅游资源开发空间关联网络中心性对社会福祉表现为显著的正向效应，模型回归系数的方向和显著性水平与基准模型相比，均未发生根本性变化，证实了上文研究结果的稳健性。
表6 内生性与稳健性检验

Table 6 Endogeneity and robustness test

变量 （1） （2） （3） （4） （5）
GMM SAR SEM 缩小样本量 剔除极端值
L.fos 0.1441***
(0.0036)
lec 0.1761*** 0.3700*** 0.3345*** 0.4742*** 0.1248***
(0.0044) (0.0391) (0.0395) (0.0496) （0.0171）
AR（2）-P 0.5460
Hansen-P 0.9880
ρ 0.2330*** 0.1265*** 0.0335***
(0.0551) (0.0602) (0.0018)
控制变量 YES YES YES YES YES
R² 0.5070 0.4600 0.5170 0.4499
Observations/个 923 1065 1065 1065 1065
logL 383.5850 421.5200 187.6946

3.4.5 异质性分析

武陵山片区涉及的地域范围较广，各县域间旅游资源开发空间关联水平存在显著差异，因而可能会导致旅游资源开发空间关联性对社会福祉的直接影响和溢出效应也存在空间差异，而宏观数据样本较难检验出其影响的差异性程度。鉴于此，将武陵山片区划分为湖南、湖北、贵州、重庆四个区域实证分析空间异质性（表7）。从直接效应来看，四大分片区旅游资源开发空间关联水平的社会福祉效应均显著为正，从系数大小来看，湖南、重庆、贵州、湖北四个区域呈依次递减趋势。从溢出效应来看，湖南和重庆片区影响系数分别为0.395和0.205，均通过1%显著性检验，贵州和湖北影响效应尚不显著。究其原因：湖南、重庆片区在武陵山片区中地理位置较为中心，交通网络较为发达，且彭水、丰都、武陵源等县域在研究期内一直属于旅游经济发达区，相较于湖北、贵州片区，具有人才密集、信息化程度较高、基础设施完善等优势，通过旅游资源时空互补、形态互补、资源种类异质互补、旅游功能互补等构建联系更为密切的空间关联网络。当前武陵山片区的贫困县多集中在贵州、湖北两地，这些县域虽旅游资源丰富，但受制于产业结构单一、经济发展落后、人力支撑不足等困境，旅游资源开发仍然处于起步的初始阶段，区域旅游资源开发空间关联网络并未形成，如务川、石阡等与其他县域关联仍较少，旅游资源开发空间联系势能较弱，处于边缘节点位置，难以形成有效的区域联动以实现资源价值有效提升并共享发展红利。
表7 空间异质性检验

Table 7 Test of spatial heterogeneity

变量 湖南片区 贵州片区 湖北片区 重庆片区
直接效应 间接效应 直接效应 间接效应 直接效应 间接效应 直接效应 间接效应
lec 0.4040*** 0.3950*** 0.2120*** 0.1030 0.2020* -0.2161 0.0283* 0.2052**
(0.0549) (0.1070) (0.0734) (0.1180) (0.1090) (0.1401) (0.1820) (0.2710)
ρ 0.3950*** 0.00819*** 0.5481*** 0.0335***
(0.1071) (0.0008) (0.0632) (0.0018)
控制变量 YES YES YES YES
R² 0.514 0.741 0.365 0.013
Observations/个 555 240 180 90
logL 172.5140 233.6155 184.8622 105.7357

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于2008—2022年武陵山片区71个县（市、区）的面板数据，采用修正引力模型构建旅游资源开发空间关联网络并借助社会网络分析刻画其网络特征，进而运用空间计量模型从中心性视角分析旅游资源开发空间关联网络对社会福祉的影响，主要研究结论如下：
（1）武陵山片区旅游资源开发水平总体呈增长趋势且空间分异特征显著，总体呈“北部凸起—中部凹陷—南部平稳”的空间形态，并在局部形成多个高低值的“核心—边缘”结构；社会福祉水平也呈增长趋势，空间分布呈“点—带”型特征且易产生极化倾向。（2）武陵山片区旅游资源开发空间关联网络结构表现为多关联、多核心的整体特征及“中间密四周疏、东南密西北疏”的空间不均衡特征；个体特征表明各节点县域旅游资源开发的空间关联和空间溢出效应有所削弱。（3）武陵山片区旅游资源开发空间关联网络中心性对本地区及邻近地区社会福祉的提升均具有促进作用，且这种正向促进作用具有显著的区域异质性特征。

4.2 讨论

基于上述结论，本文提出建设性政策启示如下：
（1）全面认识旅游资源开发关联关系及其空间网络结构特征，实现旅游资源一体化开发合作。据此，须转变仅关注资源“属性数据”的固有思维，同步提升对“关系数据”的重视程度。武陵山片区应统一规划、合理布局，打破地域界限，将湖南、湖北、重庆、贵州片区旅游资源开发工作置于一个棋盘，由以行政区为主转变成以资源区为主，按照资源的内在联系，重新组合与调整现有的资源开发格局，避免资源同质化、重复性、无序性开发；同时开展全方位的旅游合作，共推跨区域跨行政区的旅游产品，构建旅游资源共建共享、产业蓬勃发展的大区域旅游合作网络新局面，提升整个片区旅游资源开发价值。
（2）发挥旅游资源开发对社会福祉的改善作用，最大限度地发挥旅游资源的民生价值。旅游资源开发作为武陵山片区各县域间合作的纽带和链条，不仅符合旅游业高质量发展的内在要求，同时契合经济社会发展的趋势和客观规律。一方面要注重旅游资源开发规模调整，合理配置各项旅游资源，加快完善旅游产品链，全方位优化旅游产品供给体系，同时合理引导游客规模，减少对旅游资源开发的负面影响；另一方面要重视旅游资源开发质量提升，进一步强化旅游产业链功能，实现“旅游资源+”共通融合，在合作中提高旅游资源管理水平和综合服务水平。此外，还要通过增加旅游研发投入、通过科技创新促进长江经济带旅游资源开发集群化、生态化发展，提升旅游资源开发效益，发挥其对社会福祉的改进作用。
（3）把握旅游资源开发关联网络对社会福祉的异质性影响及空间溢出规律，打破地理距离及资源禀赋不平衡的约束。武陵山片区应加大旅游资源跨区域整合与开发力度，构建要素集聚、多点支撑、彰显特色、错位发展的旅游目的地体系。特别是对于余庆、务川等旅游资源开发空间关联性相对落后的地区，其旅游资源开发对社会福祉的改善不明显，一方面，要积极扶持建设一批对脱贫带动性强的重点景区，建立健全重点景区与贫困村、贫困户利益联结机制和收益分配机制，支持企业通过政府和社会资本合作（PPP）模式投资、建设、运营旅游项目，推动片区重点景区与周边景区对接，利用帕累托效改进来增加社会福祉；另一方面，抓住片区“大交通”建设机遇，加快推进跨区域重大交通项目建设和片区外通内联的交通运输通道建设，改善旅游资源开发环境并提升旅游接待能力，以旅游交通联通、旅游线路共推、旅游营销联动、旅游信息互通为重点，加快融入旅游资源协同开发平台和网络。
本文阐释了旅游资源开发空间关联网络的内涵，借助“关系数据”刻画武陵山片区旅游资源空间关联网络结构，描述各单元间网络交互关系及变化趋势，拓宽了旅游资源开发空间关联规律的研究视域，为揭示旅游资源开发网络化演进趋势提供了实证补充。在此基础上从网络外部性视角分析旅游资源开发对社会福祉的影响作用，提供了一种将复杂网络分析方法与空间计量经济学模型有机结合的设计思路，将旅游资源开发的社会福祉效应从地理邻近的本地空间拓宽至地域单元跨界交互的流动空间，并将研究的地域单元细化至微观县域尺度，为典型山区旅游业高质量发展和社会福祉在网络参与中走向共赢提供有效参考。本文尚存在一些局限性，其一，为进一步完善研究，未来应当加入更多的实地调研数据，并建立更为完善和系统的社会福祉指标体系；其二，旅游资源开发网络关联关系受多重因素影响，现选取的影响因素尚不完善；其三，探讨了旅游资源开发空间关联网络的社会福祉效应，但尚未对其作用机制作进一步解析，未来将会对其影响的多维传导路径进行重点研究。

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