...足迹的城市旅游流网络结构演化研究——以杭州市为例
ｄｏｉ：
１０．３９６９?ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－８１４１．２０２１．０５．０１６
基于数字足迹的城市旅游流网络结构演化研究
以杭州市为例
李晶，葛玉辉
（上海理工大学管理学院，上海２０００９３）
摘要：基于社会网络和空间统计分析法，利用爬虫采集网络平台的杭州游记数据，分别构建２０１６年、２０１９年的杭州市区旅
游流网络，探究旅游流空间网络结构特征的演化特征。结果表明：①杭州市区旅游流网络结构存在不均衡性，
核心节点西湖有显著集聚效应。②旅游流网络整体密度有所增加，
但相对较低。③整体表现为等级分层结构，外围发育的节点较分散且规模能级提升空间较大。④新的旅
游节点在杭州城市旅游中的作用逐渐显现，文化节点成为新的城市文化体验场所。关键词：城市旅游流；社会网络；数字足迹；演化特征；杭州市中图分类号：Ｆ５９０文献标志码：Ａ文章编号：１００５－８１４１（２０２１）０５－０６２０－０９
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆＵｒｂａｎＴｏｕｒｉｓｍＦｌｏｗＮｅｔｗｏｒｋＳｔｒｕｃｔｕｒｅＢａｓｅｄｏｎＤｉｇｉｔａｌＦｏｏｔｐｒｉｎｔ
ＡＣａｓｅＳｔｕｄｙｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＣｉｔｙ
ＬＩＪｉｎｇ，
ＧＥＹｕ－ｈｕｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｄｃｒａｗｌｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｏｃｏｌｌｅｃｔ
ｄａｔａｒｅｌａｔｅｄｔｏＨａｎｇｚｈｏｕｔｒａｖｅｌｎｏｔｅｓｏｎｎｅｔｗｏｒｋｐｌａ
ｔｆｏｒｍｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｈｅＨａｎｇｚｈｏｕｕｒｂａｎｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｎｅｔｗｏｒｋｉｎ２０１６ａｎｄ２０１９ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ：①Ｔｈｅｒｅｗａｓａｎ
ｉｍｂａｌａｎｃｅｉｎｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｈｅｕｒｂａｎａｒｅａｏｆＨａｎｇｚｈｏｕＣｉｔｙ．ＴｈｅＷｅｓｔＬａｋｅｗａｓｔｈｅｃｏｒｅｎｏｄｅｏｆｉｔｓｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗ
ｎｅｔｗｏｒｋ，
ｗｈｉｃｈｈａｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．
②Ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｄｅｎｓｉｔｙｈａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄ，
ｂｕｔｉｔｗａｓｓｔｉｌｌｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌｏｗ．③Ｈａｎｇｚｈｏｕ′ｓｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗｎｅｔｗｏｒｋｓｈｏｗｅｄａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，
ｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｎｏｄｅｓｗｅｒｅｓｃａｔｔｅｒｅｄａｎｄｔｈｅｒｅｗａｓａｌ
ａｒｇｅｒｏｏｍｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎｓｃａｌｅａｎｄｅｎｅｒ ｇｙｌｅｖｅｌ．
④ＴｈｅｒｏｌｅｏｆｎｅｗｔｏｕｒｉｓｍｎｏｄｅｓｉｎＨａｎｇｚｈｏｕ′ｓｕｒｂａｎｔｏｕｒｉｓｍｈａｓｇｒａｄｕａｌｌｙｅｍｅｒｇｅｄ，
ａｎｄｃｕｌｔｕｒａｌｎｏｄｅｓｈａｖｅｂｅｃｏｍｅＨａｎｇｚｈｏｕ′ｓｎｅｗｕｒｂａｎｃｕｌｔｕｒａｌｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｖｅｎｕｅｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｒｂａｎｔｏｕｒｉｓｍｆｌｏｗ；ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｄｉｇｉｔａｌｆｏｏｔｐｒｉｎｔ；ｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；
ＨａｎｇｚｈｏｕＣｉｔｙ
收稿日期：２０２０－１０－１３；修订日期：２０２１－０１－１８
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目（编号：
１７ＹＪＡ６３００２０）；上海市一流学科建设项目（编号：Ｓ１２０１ＹＬＸＫ）
；沪江基金项目（编号：Ａ１４００６）
。
第一作者简介：李晶（１９９７－）
，女，浙江省嘉兴人，硕士研究生，主要研究方向为旅游管理。通讯作者简介：葛玉辉（１９６４－），男，安徽省砀山人，教授，博士生导师，主要从事人力资源管理、战略管理等方面的研究。
旅游流作为旅游目的地之间游客空间分布的一种形式，是制定区域旅游规划和产业发展政策的重要基础。当前我国国家区域发展战略背景发生了根本变化，经济体量大、综合国力不断增强，原来制约旅游发展的最大问题已基本解决，目前城市化发展成为新时代战略发展的突出特点。在当下深度城市化阶段，旅游业在我国城市高质量发展中扮演着重要角。城市旅游业发展迅速，但矛盾日益突出，如旅游供需空间不相匹配、旅游旺季人满为患、城市交通建设与旅游发展不协调等，而正确地把握城市旅游流分布及其内部动力机制问题成为解决上述问题
的关键［１
杭州旅行
］。
旅游流的组织和发生离不开网络，目的地旅游系统的基本属性更明显地表现为网络的连通性和关系性，因此对旅游者与旅游目的地之间网络关系的研究已成为认知旅游流系统本质的最有效切入点。在研究方法上，现有研究主要基于空间结构理论、复杂社会网络理论等［２
］揭示旅游系统空间规律。国外对于旅游流网络结构的研究较少，主要集中于应用该方法探讨旅游地的网络结构特征和分析不同利益者之间的相关关系。ＨｏｎｇｓｏｎｇＰｅｎｇ、ＪｉｎｈｅＺｈａｎｇ、Ｚｅ ｈｕａＬｉｕ等采用社交网络分析方法和边界效应分析方法研究了中国的跨境游客流量［３
］；ＢｉｎｄａｎＺｅｎｇ以社会网络理论分析了我国赴日旅游流的节点结构和网络结构特征［４
］；ＳａｎｇｈｏｏｎＫａｎｇａ、ＧｙｅｈｅｅＬｅｅ与Ｊｉｎ
ｗｏｎＫｉｍ等结合ＧＩＳ，
分析识别了韩国旅游景点系统的空间结构特征［５
］。国内也有许多学者利用该方法进行了旅游流结构的研究，并在入境旅游流与国内省域和典型城市旅游流网络结构方面取得了丰硕成
·
０２６·
果。如，张妍妍、李君轶、杨敏［６］利用社会网络方法总结了西安国内散客旅游流时间及网络结构特征；罗秋菊、梁思贤［７］研究认为入滇自驾旅游客流呈“多核线网状”空间分布形态；闫闪闪、靳诚［８］总结出洛阳市旅游流网络在空间上呈现出“单核线网状”分布形态。众多学者［９－１１］对旅游流网络特征进行了单一时间截面的研究，受到数据的制约性较大，而旅游目的地网络的动态演化研究具有更强的解释力和预测性［１２］。近年来，国外相关学者对研究旅游流网络结构的动态演化做了很好的尝试。如，ＫａｔｈｒｙｎＰａｖｌｏｖ
ｉｃｈ探究了关于新西兰怀托摩洞的旅游网络演化［１３］；ＫｉｍＹ－Ｒ、ＳｃｏｔｔＮ［１４］研究了韩国首尔购物旅
游目的地网络的变化和稳定性；ＮａｉｘｉａＭｏｕ、Ｒｏｎｇ
ｚｈｅｎｇＹｕａｎ、ＴｅｎｇｆｅｉＹａｎｇ等［１５］探讨了上海入境旅游客流网络的特征以及动态变化，总结出上海旅游业
高度集中在市中心的ＡＯＩ上。国内现有研究大多聚焦在以复杂网络理论研究某一时间断面或特殊时段的城市旅游流网络特征，缺少不同时间节点的旅游流网络的对比分析，以探求动态的旅游流网络演变规律。
研究尺度上，国外学者在大尺度区域的旅游流研究相对丰富，而国内学者不仅包括大尺度区域的流量研究，还有中小尺度的旅游流流量分析。其中，对大尺度旅游流的分析主要集中于入境和国内特定的旅游主题［１６］；中尺度主要是旅游区域内部，如长三角［１７］、京津冀［１８］、川西北高原［１９］等；小尺度主要是分析省域、市域内部或知名度较高的旅游景区内部［２０，２１］。国内展开的以城市为尺度的典型研究主要包括南京［２２，２３］、北京［２４］、上海［２５］、成都［２６］、青岛［２７］和洛阳［２８］等旅游城市，侧重于研究某一时段的旅游流网络结构特征。综合来看，对于长三角重要城市杭州市的现有研究关注某一时间截面的Ａ级景区范围［２９］，选择的城市旅游节点完整性不够，对城市内部动态演变的旅游研究较少。
本文以杭州市市区为案例地，采用爬虫技术抓取网络游记数据，建立２０１６年、２０１９年两个时段的旅游流网络，比较杭州市旅游流网络结构的变化，分析城市旅游流的空间行为特征和演变规律，为合理优化城市旅游吸引物，加强城市旅游开发和培育新的城市旅游经济增长点提供理论指导和参考。
１研究区概况、数据来源与研究方法
１．１研究区概况
杭州市是浙江省的省会，为长江国际黄金旅游带的重要旅游城市。杭州市人文古迹众多，西湖及其周
边有大量的自然景观和人文景观遗迹成为独特的旅游吸引物体系。随着全域旅游的展开，２０１６—２０１９年杭州市游客总接待量从１．４１亿人次上升到
２．０２亿人次［３０］，增长率达４３．３％，城市旅游流规模大，对杭州城市发展产生了极大影响。本文以杭州
市１０个市辖区（上城区、下城区、西湖区、江干区、拱墅区、滨江区、萧山区、余杭区、临安区、富阳区）为研究区域，通过收集两个时段不同节点的游客数字足迹分析杭州市旅游流的空间结构演化特征。
本文选择杭州市的Ａ级景区作为旅游节点，但在提取杭州市区网络游记数据时，许多游记记录了大量非实际意义上的旅游地点和网红打卡地点，如星光国际广场、湖滨银泰等，还有大量的游客会将杭州市的一些高校作为游览点，如浙江大学、中国美术学院等，为能最大程度研究游客在杭州市区域空间内的移动规律，也把这些地点录入数据库，统一计为旅游节点（图１）。
图１杭州市区旅游节点分布
１．２数据来源
本文选取旅游点评网站作为数据采集来源。考虑到点评网站的权威性，选择我国领先的旅游点评网站
马蜂窝和携程两个网站进行数据采集。为最大限度地进行数据采集和对比，本文按年度在马蜂窝上采集旅游者分享的２０１４年、２０１５年、２０１６年、２０１９年６７３份杭州游记的源数据，并收集了其中包含的所有图片和文本数据。进一步人工验证由爬虫获得的游客行为数据，具体标准如下：①旅行记录内容完整，并包含杭州市旅游节点，由多个节点组成。缺少每日行程或无法从旅行记录和照片信息中判断出来的游记将被剔除。②剔除账号注册地为杭州本地的游记和无效用户发布的游记。③将同一用户发表的相连日期的不同篇游记予以汇总为同一篇。在验证过程中发现２０１４年、２０１５年的总体有效数据较少，
·１２６·
主要是该阶段网络游记尚未完全普及，因此样本量
较少，不能完全反映游客在空间上的行为轨迹。同时，考虑到短时间内时间跨度越长，越能够反映城市旅游流的变化，本文选取２０１６年、２０１９年的游记源数据进行分析。
选择的时间断面为２０１６年１月１日—２０１６年１２月３１日和２０１９年１月１日—２０１９年１２月３１日。在马蜂窝网和携程网上共采集源数据１０１９份，其
中，２０１６年期间源数据共３９７份，
按上述标准验证后为２０８份，２０１９年期间源数据共６２２份，
按上述标准验证后为４００份。根据旅游节点的地理位置、
知名度等对于规模较小、从属于上一级的节点进行归并处理，如飞来峰、永福寺计入灵隐寺区，河坊街、高银街计入清河坊等。１．３研究方法社会网络分析：本文采用社会网络方法对采集到的数字足迹进行分析，通过旅游者在旅游节点之间的流动关系变化来探讨城市旅游流的网络结构演变。①确定旅游流网络范围和节点数量。以杭州市为旅游流的网络范围，游客游玩行程的所有节点为旅游节点。②根据游客游记节点数据，构建２０１６年和２０１９年流量流向数据库。③确定各旅游节点之间的关系。建立有关各旅游节点之间的多值矩阵，对杭州市旅游流网络的整体结构和各个节点的位置进行分析。借助Ｎｅｔｄｒａｗ进行可视化展现，运用Ｕｃｉ ｎｅｔ软件研究旅游流网络结构和节点功能变化。反距离权重插值法：反距离权重插值是一种确定性插值方法［３１
］，它假定距离较近的事物之间有更相似的特征，随着距离的增加，事物之间的相似性减少。结合运用ＡｒｃＧＩＳ分析旅游流空间分布格局的变化，通过反距离权重插值法可关注所有点数据样本空间分布的分散性或集聚性［３２
］。计算公式为：
Ｚ＝Σｎ
ｉ＝１
Ｐｉ
Ｚｉ?Σｎ
ｉ＝１
Ｐｉ
（１）
…………………………式中，Ｐｉ
为数据点的权重，是待插值点到数据点之间距离平方的倒数；Ｚｉ
为待测点的属性值。
２
旅游流网络空间分布及结构演化
２．１旅游流空间分布特征为直观地显示２０１６年、２０１９年杭州市区游客的空间分布和集聚变化，将游客到访杭州城市节点频次作为地理单元属性，以ＡｒｃＧＩＳ１０．２软件进行反距离权重插值分析，得出杭州市区旅游者两个时段的空间分布格局（图２）。整体上，两个时段的分布格局均呈现“核心集聚，边缘化扩散”的特征，游客流动
空间主要围绕西湖这一高值集聚区。旅游客流从核心扩散向边缘，不均衡地从中心向外围递减，游客的节点选择行为呈明显的向心性。西湖区内旅游资源整体上等级较高，到访游客通常以“旅游效用最大化”准则来做出择优选择的行为，到访附近其他较高等级节点，因此旅游客流呈集聚化、圈层化和斑块化的特征。但２０１９年相比２０１６年，在核心区外围由代表较低值的绿向代表较高值的蓝演变，说明旅游者在核心区外围的空间分异减小，核心区西湖与周边的梅家坞、中国美术学院象山校区等旅游节点的联系进一步加强，多得益于西湖的空间近邻辐射效应。杭州市区北部的拱宸桥、小河直街、西北部的良渚文化村和东南部的钱江新城区域的集聚程度都在提高，反映出旅游联动效应加强。杭州市区新的文化节点与大型商圈也越来越成为吸引旅游者的要素和资源，成为市区城市旅游的重要节点。
图２
２０１６
年、２０１９年杭州市区旅游者空间分布格局对比
２．２
旅游流网络密度变化
整体网的密度表示网络成员之间的联系紧密程度。本文的整体网为有向关系网，网络密度是“实际关系数”除以“理论上的最大关系数”，即ｍ?［ｎ（ｎ－１）
］。２０１６年的旅游流整体网络密度为０．１４６２，实际关系数为４１２，理论产生最大关系数约为２８１８，表明约１４．６２％的节点在杭州市区旅游流网络中建立联系；２０１９年为０．１８１９，
表明约１８．１９％的节点在杭州市区旅游流网络中的建立的实际关系数量为６７１，
理论产生最大关系数约为３６８９。旅游流的网络密度有所增加，但网络整体密度整体偏低。２０１６年、２０１９年杭州市旅游流网络的变化见图３。图３中，节点的大小为旅游节点的访问次数，
·
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节点越大，次数越多；节点之间的连线粗细表示两个节点之间的游客流量规模，连线越粗，规模越大；箭头表示有向旅游流的方向。２０１６年、２０１９年西湖的游客游览数量都是最大的，采集的数据中分别有
１６４人和２４９人到过西湖，
且从西湖到雷峰塔是这两年最热门的旅游线路。这是由于西湖作为杭州的传统节点，处于旅游流网络的核心，辐射了周边的孤山、雷峰塔、灵隐景区等节点。为提高网络图可视化的程度，保留了流量大于２的频次进行可视化展现。
２０１６年杭州市区旅游流网络较为分散，网络密度较低，主要核心节点较少，主要是西湖、孤山、雷峰塔和
灵隐景区；２０１９年与之相比，景点之间的联系更加紧密，游客在旅游景点的流动更复杂，主要的核心节点虽然仍是西湖、孤山、雷峰塔、灵隐景区，但是西溪湿地、九溪烟树、清河坊等节点的流量明显增加，各景点之间的联动效应增强。比较发现，２０１９年出现了杭州国际博览中心到湘湖和从径山寺、良渚古城遗址公园到良渚文化村的新热门的旅游线路，总体上促进了杭州市区的旅游流的分流，有助于缓解传统节点的承载压力。
图３
２０１６
年、２０１９年杭州市区整体网络结构对比
２．３
旅游节点结构演化程度中心度分析：节点中心性测量网络中的重要节点，其特征在于３个指标：度中心性、邻近中心性和中间性中心。程度中心性反映节点是否在网络中居于核心地位，包含内向和外向程度中心度，分别一个节点的聚集和辐射能力。通过Ｕｃｉｎｅｔ软件网络模块计算２０１６年、２０１９年杭州市区旅游流网络的程
度中心性结果（表１）
。西湖始终处于集聚与扩散的核心首位，这是因为西湖是一个开放性的大区域景点，游客一般会将其作为杭州市区旅游的第一个节点和串联型节点，联动效应明显。雷峰塔、灵隐景区、孤山、清河坊、九溪烟树等景点的程度中心性指标也较高，这主要是因为这些节点主要分布在西湖核心节点周围，表现为集聚分布状态，且大多游客在访问西湖后会选择继续访问这些节点。２０１６年龙井村的内外向程度中心性为１５，２０１９年上升至４６和４９，程度中心性明显提高，客流的集聚和扩散能力有效提升。随着乡村旅游和休闲农业发展，龙井村成为乡村性生态休闲旅游的重要吸引物资源，具有沪杭都市圈周末休闲度假游的重要客源。２０１６年、２０１９年旅游节点的程度中心度平均值分别为
１０．０８６、１５．０９５，
表明在旅游流网络中，每个节点平均分别与其他１０个节点和１５个节点具有集聚和扩
散关系。
表１
２０１６
年、２０１９  年杭州市旅游流网络程度中心性比较２０１６年２０１９    年节点程度中心度入度出度节点程度中心度  入度出度
西湖８１１４２西湖  １９９１１８
雷峰塔６６５３灵隐景区  ８３８１灵隐景区４９４８雷峰塔  ８２７８清河坊４６４０清河坊  ６１６９南宋御街３１３２九溪烟树  ５４４９孤山３１２３南宋御街  ５３４０九溪烟树３０２７龙井村  ４６４９西溪湿地２７２４孤山  ４３５１太子湾公园２５２３西溪湿地  ３８４０岳王庙２１１６宋城  ３０２０音乐喷泉２０１８浙江大学之江校区
２９３３龙井村１５１５云栖竹径２７３０
注：
因篇幅限制，本文仅列出１２个节点。接近中心性分析：接近中心性用来测度节点之
间关系的密切程度，其值越低，表示该节点与其他节点的距离越近。使用Ｕｃｉｎｅｔ的网络模块测度２０１６年、２０１９年杭州市区旅游流网络的接近中心性，截取前３０个景点得到结果（表２）。对比２０１６年和２０１９年杭州市区旅游流网络节点的接近中心性指标，西湖的内向接近中心度从２２．０４５下降到
１５．２８５，
说明西湖与其他景区的距离减少，而外向接·
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近中心性从１５．０４２上升至１８．４４４，说明西湖更易向
其他节点转移客流，反映出在西湖之外，其他节点的发展更加完善，具有分散客流的效应。从表２可见，内外向接近中心度总体变化趋势都是内向接近中心度下降、外向接近中心度上升，说明杭州市区的旅游节点整体上联系更为紧密，旅游节点之间的客流流动能力加强，全城的联动能力加强。
表２
２０１６
年和２０１９  年杭州市旅游流网络接近中心性比较
２０１６年２０１９    年节点接近中心度内接近性外接近性节点接近中心度  内接近性外接近性
西湖２２．０４５１５．４０２西湖  １５．２８５１８．４４４
灵隐景区２１．１０１１４．６８１灵隐景区  １５．０３６１７．３２８西溪湿地２０．６５９１４．３１５清河坊  １５．０３６１７．５１１雷峰塔２０．５９７１４．７７５
雷峰塔  １４．７１６１７．５１１九溪烟树２０．５９７１４．６１９南宋御街  １４．６９０１６．９０４太子湾公园２０．４１４１４．５２６龙井村  １４．６６４１７．１４９南宋御街２０．２３５１４．４６５云栖竹径  １４．６３８１７．００８音乐喷泉２０．２３５１３．９６８西溪湿地  １４．６３８１７．２２０清河坊２０．１７５１４．６１９孤山
１４．６１３１７．１８４孤山２０．１７５１４．２８６湖滨银泰１４．５８７１６．８７０注：因篇幅限制，文中仅列出１０个节点。
中介中心度分析：中介中心度用于度量网络中
单个节点的控制能力，它决定了节点之间是否存在连接关系。从图４可见，西湖以绝对优势稳居第一位；灵隐景区由２０１６年的第五位上升至２０１９年的第三位，桥接能力提高，作为生态型宗教文化旅游的重要节点，连接了杭州市区的核心节点西湖和其他宗教文化景点天竺三寺；雷峰塔由第二位下降至第四位，太子湾公园由第三位下降至第十三位，中介中心性地位均有所下降，是因为它衡量的是节点的不可替代性，雷峰塔与太子湾公园周边有茅家坞、虎跑梦泉等旅游节点，即使不经过这两个节点，旅游流也可以在周边节点进行转移；良渚文化村作为杭州市区西北部一个新的文化旅游节点，其中介中心性地位大幅跃升，主要是因为良渚文化村毗邻良渚文化遗址和径山寺，在旅游流网络中节点控制力较强，具有很强的结构优势。良渚文化村开发后，成为“文旅融合”热议的话题型项目，串联起良渚国家遗址公园等系列的良渚文化探寻旅游线路，带动了杭州市市区西北部的旅游发展。
图４
２０１６
年、２０１９年杭州市区旅游流网络中间中心度指标比较
结构洞分析：结构洞是节点在网络中断开连接的位置，可通过效能、效率、约束性来进行衡量。从表３可见，西湖的效率值和效率是最大的，约束性得
分最低，处于结构洞位置。雷峰塔、灵隐景区、清河
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