EN中文

地理科学进展 >

2026 , Vol. 45 >Issue 1: 163 - 178

DOI: https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2026.01.012

研究论文

复杂适应性视角下旅游地业态网络演化特征与机制——以井冈山市为例

  • 莫振淳 , 1 ,
  • 许春晓 , 1, * ,
  • 傅丽华 2 ,
  • 郭思莹 3
展开
  • 1.湖南师范大学旅游学院，长沙 410000
  • 2.湖南文理学院地理科学与旅游学院，湖南 常德 415000
  • 3.江西财经大学工商管理学院，南昌 330000
*许春晓(1962— )，男，湖南新化人，教授，博士生导师，主要研究方向为区域旅游发展。E-mail:

莫振淳(1993— )，女，广西南丹人，博士生，主要研究方向为区域旅游规划。E-mail:

收稿日期: 2025-05-13

  修回日期: 2025-10-26

  网络出版日期: 2026-01-23

基金资助

国家社会科学基金重点项目(21AZD115)

收起

Tourism destination business format networks from the perspective of complex adaptability: A case study of Jinggangshan City

  • MO Zhenchun , 1 ,
  • XU Chunxiao , 1, * ,
  • FU Lihua 2 ,
  • GUO Siying 3
Expand
  • 1. School of Tourism, Hunan Normal University, Changsha 410000, China
  • 2. School of Geographic Sciences and Tourism, Hunan University of Arts and Science, Changde 415000, Hunan, China
  • 3. School of Business Administration, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330000, China

Received date: 2025-05-13

  Revised date: 2025-10-26

  Online published: 2026-01-23

Supported by

Key Project of the National Social Science Foundation of China(21AZD115)

Fold

摘要

旅游地业态网络演化反映区域协调发展的动态特征，对其核心问题研究成为推动旅游地高质量发展的关键突破口。论文结合复杂适应系统理论、路径依赖理论和复杂网络理论，构建“复杂适应性—路径”研究分析框架。通过整合多源异构数据与多学科理论方法，形成一套完整的旅游地业态网络构建方法。引入路径依赖度和路径突破度指标，量化分析业态网络演化的路径特征。在此基础上，以井冈山市为例，深入揭示其2012—2022年旅游地业态网络演化特征与机制。结果表明：① 旅游地主体业态影响力突出，形成以“吃住行游购娱”等主体业态为主导、其他关联业态协同发展的网络格局；② 业态间的联系强度具有差异，业态网络呈高比例弱连接结构；③ 业态网络呈现“核心—次核心—外围”结构，层级结构持续动态优化；④ 业态网络演化路径特征由“路径依赖”向“路径依赖与突破并存”变化；⑤ 旅游地业态网络演化机制复杂，受到原始动力、创新动力、外部牵引力、外部调控力、内生动力与外部阻力共同影响。旅游地业态的协同发展提供理论依据和案例借鉴。

关键词： 业态网络; 复杂适应性; 路径依赖; 旅游地; 红色旅游

本文引用格式

莫振淳 , 许春晓 , 傅丽华 , 郭思莹 . 复杂适应性视角下旅游地业态网络演化特征与机制——以井冈山市为例[J]. 地理科学进展, 2026 , 45(1) : 163 -178 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2026.01.012

Abstract

The change of business format networks in tourism destinations reflects the dynamic characteristics of regional coordinated development, and research on its core issues can serve as a key breakthrough for promoting the high-quality development of tourism destinations. This study integrated complex adaptive systems theory, path dependency, and complex network theory to construct an "adaptive complexity-path" analytical framework. By combining multi-source heterogeneous data and multidisciplinary theoretical approaches, it developed a comprehensive methodology for constructing business format networks in tourism destinations. Indicators such as path dependency degree and path-breaking degree were introduced to quantitatively analyze the path characteristics of business format network change. Using Jinggangshan City as a case, the study examined the characteristics of change of tourism destination business format networks and its mechanisms during 2012-2022. The results show that: 1) The main business formats in tourism destinations had a prominent influence, driving the formation of a business network dominated by core business formats such as food, accommodation, transportation, sightseeing, shopping, and entertainment and featuring the coordinated development of other related business formats. 2) The interconnections between business formats exhibited differential variations, and the business format network presented a high-proportion weak-link structure. 3) The business format network exhibited a "core-secondary core-periphery" structure, and the hierarchical structure was continuously and dynamically optimized. 4) The evolutionary path of the business format network gradually shifted from path dependence to a coexistence of path dependence and path-breaking. 5) The mechanisms of change of the tourism destination business ecosystem were complex, influenced by a combination of primordial driving forces, innovative driving forces, external pulling forces, external regulatory forces, internal driving forces, and external resistance. This study offers a theoretical basis and illustrative cases to inform the synergistic development of business formats in tourism destinations.

Key words： business format network; complex adaptability; path dependence; tourism destinations; red tourism

新一轮科技革命和产业变革正驱动产业跨界融合与跨区域协作向纵深发展[1]，传统产业边界日益模糊[2]。产业要素加速流动、渗透与重组，各市场主体间以及主体与外部环境的互动不断增强[3]，使得产业系统呈现高复杂性与动态性。精准识别区域产业发展的关键节点和重要环节难度与日俱增。业态作为产业协同合作的基本空间单元，其网络化发育与演化过程是区域产业结构调整的微观体现，反映了区域产业发展的动态特征，为揭示区域产业发展规律提供了新视角。然而，现有研究对业态网络的探索明显不足。旅游业有极强的资源依赖特征[4]，其业态发展易陷入路径锁定。同时，旅游业具有显著的产业关联性，能够跨界、跨域与多种产业协作[5]，驱动产业发展路径创新。近年来，伴随游客需求多元化和个性化趋势的持续增强，旅游业与体育、健康、工业、农业等产业的融合加速[6]，并催生出大量新业态[7]，深刻改变了旅游地业态的空间组合、空间联系以及演化路径[8-9]。深入揭示旅游地业态网络演化过程与机制，对于破解旅游地业态发展的路径依赖困境，推进旅游地高质量发展具有重要意义。
业态概念在学术界与产业界已普遍使用，泛指产业活动的存在形态[10]。学术界基于产业分类标准对业态展开了分类探究[11]，推动“零售业态”向“产业业态”概念发展，业态概念不断丰富。目前，旅游地业态研究成果集中在以下几个方面：① 旅游业态概念。旅游业态概念是零售业态在旅游业中的运用和发展[12]。广义上，旅游业态被定义为旅游业与其相关行业相互交融和演变形成的综合性营业形态[13]。② 旅游业态分类。较多学者对乡村旅游业态[14]、城市旅游休闲业态[15]、历史文化街区业态[9]等展开了分类探讨，但多沿用传统的“吃住行游购娱”分类[16-17]，仅个别研究对旅游地全业态进行初步分类[18]。③ 旅游业态的空间格局。随着POI (point of interest)、手机信令数据等多元大数据和地理遥感信息技术的应用，旅游业态空间格局成为研究热点。既有研究探讨了文化娱乐业[19]、旅游休闲业态[15,17]、旅游业态[20-21]等业态的空间格局特征，研究区域多集中于大型旅游城市中心区或主城区[22-23]以及地级市[24]，部分研究聚焦历史文化街区[9]以及旅游型乡村[21]，针对县域、镇域等空间尺度的研究较少[18]。④ 旅游业态空间演化研究。现有研究多通过最邻近距离指数法、核密度估计法、Getis-Ord G*统计指数和地理探测器等方法，测算业态集聚强度并识别集聚区[16-17,20]，进而分析旅游业态时空演化特征，揭示其影响因素[25]、演化机制[19]及影响机理[26]。⑤ 旅游融合新业态。旅游新业态是旅游学界的热议话题[1,27]，研究成果多聚焦于定性阐释旅游产业融合催生新业态的现象和理论逻辑[7]，少数研究探讨了旅游新业态的生成机制[28]、发展对策[29]及培育逻辑[30]，极少文献对文旅融合业态展开定量研究[31]。总体上，旅游业态研究已取得一定成果，但仍存在明显不足。从研究视角看，旅游业态的跨界融合已突破传统文化旅游边界，向工业、农业、科技等领域延伸，形成复杂的业态网络。但现有研究多局限于文化旅游业态范畴，基于“关系维度”揭示旅游业态与其他产业业态关联特征的研究缺乏，全面诠释旅游业态在更广泛经济网络中的影响受到阻碍。从研究方法看，信息技术发展与交通设施完善，推动旅游地业态空间组织由地理邻近集聚向跨域网络化协作转变，传统空间分析方法虽能精准刻画旅游地业态地理空间分布特征，却难以揭示业态间关联特征，阻碍了对业态空间组织逻辑的深入理解。从研究尺度看，县域既是旅游业发展的关键空间载体，也是旅游相关战略实施的基本行政单元。其业态类型具有鲜明的地域特色，业态发展过程受地方政策影响显著。在旅游消费升级与产业融合的驱动下，县域业态不断演化并呈现明显的网络化发展特征，但既有研究相对滞后，制约了理论对县域业态发展的有效指引。
综上，本文以经典红色旅游地井冈山市为例，以旅游地业态为研究对象，结合复杂适应系统理论和路径依赖理论，构建旅游地业态网络演化的理论分析框架，并提出新的旅游地业态网络构建方法。通过整合POI数据、企业平台数据、实地访谈和观测数据等多元数据，综合运用共词分析法、GIS空间分析法、社会网络分析法等方法，构建旅游地业态网络并深入揭示其演化特征与机制。研究旨在弥补现有旅游地业态网络研究的理论方法缺口，为旅游地业态可持续发展提供理论支撑与实践参考。

1 理论分析框架

复杂适应系统(complex adaptive system，CAS)理论由美国学者Holland[32]于20世纪90年代中期提出，开辟了复杂系统研究的新思路。该理论指出，系统中的个体是具有适应性的主体，能够与环境及其他主体进行交互作用，并通过持续的学习与调整推动系统的适应与复杂演化[32-33]。CAS具有聚集、多样性、流、非线性4个基本特性，以及标识、内部模型和积木3种基本机制[34]，这些特性与机制共同塑造了系统的复杂性与适应性。根据CAS基本思想[33]，旅游地业态网络与CAS特征高度契合。该网络由大量具有自主适应能力的业态构成，各业态基于各类环境条件与游客消费行为和需求，通过标识、内部模型与积木机制不断调整经营策略与协作方式。具体而言，在标识机制作用下，功能互补或市场定位相近的业态倾向于聚集并形成协作网络；内部模型赋予业态预测风险并做出决策的能力，使其能更好地应对内外部环境变化；在积木机制中，不同业态可视为功能各异的“积木”，这些“积木”的灵活组合与动态更替，是构成业态多元化发展的重要机制。三大机制相互影响、协同作用，共同推动业态网络涌现出聚集、流、多样性和非线性特性。具体而言，旅游地业态间的关联与集聚主要受旅游流驱动[9]，其本质上是旅游者消费行为和需求在地理空间上的映射[35]，并受旅游地资源禀赋与偶然事件显著影响[36]。游客消费行为与需求变化会引起旅游流的流量与方向的改变，促使业态调整彼此间的协作关系。同时，业态间及其与环境间的交互作用通常具有非线性，使得业态间的联系更加复杂多变。这些特性与机制之间形成反馈循环，不断推动旅游地业态网络自适应调整与复杂演化。
路径依赖理论最早由美国经济史学家Paul A. David[37]于1985年提出，后经W. Brian Arthur[38]进一步拓展。该理论认为，社会经济系统的路径形成深受区域初始环境条件影响。在外部与内部环境基本稳定的情况下，系统一旦进入特定发展路径，便容易因规模效应、学习效应等自我强化机制持续强化既有路径，甚至可能陷入“路径锁定”状态。路径依赖理论为理解社会经济系统的路径演化提供了重要视角[39]。然而，该理论过度强调历史因素和初始条件对路径形成与发展的惯性作用[40]，忽略了系统的内源性发展动力，且对路径演化持消极理解[41]。针对这一不足，演化经济地理学提出了路径创造理论。该理论认为，系统主体能够通过主动偏离既定规则，突破原有路径的限制，甚至主动发展新的发展路径[42-44]。路径创造具有一定随机性，区位机会窗口[45]、偶然事件影响[46]及政策性契机[47]都可能成为新路径的诱因。综上，旅游地的社会、文化、经济、生态等环境条件构成了业态网络演化的初始条件，引导网络沿着某一特定路径发展。然而，业态网络路径演化并非完全由历史环境条件决定。当业态网络适应性较弱时，往往容易在惯性作用下陷入路径锁定，导致发展僵化并引发负面效应；当其适应性与能动性较强时，则可能借助区位机遇、政策干预或应对突发事件的契机进行更新与重构，从而实现路径突破。
旅游地业态网络是典型的复杂适应系统，其演化可能呈现两种趋势，既可能沿既有路径强化现有模式，形成路径依赖；也可能通过适应性创新突破原有路径，实现转型发展。同时，业态网络演化路径也会反作用于业态的适应性行为，进而影响区域社会经济的发展轨迹。通过整合CAS理论、路径依赖理论和复杂网络理论建立“复杂适应性—路径”分析框架，深入揭示旅游地业态网络演化机制(图1)。
图1 研究分析框架

Fig.1 Framework of the research

2 研究区域、方法和数据

2.1 研究区概况

井冈山市隶属江西省吉安市，地处江西和湖南两省交界处、长江经济带中游地区，下辖16个乡镇(街道)(图2)。境内旅游资源丰富，拥有11大景区、70余处景点，红色旅游资源禀赋尤为突出。近年来，井冈山市充分发挥红色文化旅游资源优势，有效激活了区域经济发展动能。统计数据显示，2024年全市接待游客量达1410.79万人次，旅游收入提升至124.66亿元。相较于2012年，接待游客量增长约110.23%，旅游收入增幅达152.55%，旅游业成为井冈山市经济增长的重要引擎。然而，随着旅游消费需求持续升级，井冈山市业态发展的路径依赖问题日益凸显，表现为业态创新驱动力不足、协同效应较弱，对区域高质量发展形成制约。面对这一挑战，井冈山市探索形成了“以红色文旅业态为主导，驱动多种业态协同发展”的模式，着力破解路径依赖困境。井冈山市业态发展模式在全国范围内具有代表性，以其为典型案例，可为全国同类旅游地的业态协同发展提供案例借鉴，对推动旅游地高质量发展具有重要意义。
图2 井冈山市区位

注：本图基于井冈山市行政区划图绘制，审图号为赣S(2021)132，底图无修改。

Fig.2 Location of Jinggangshan City

2.2 数据来源与预处理

(1) 业态数据来源与分类处理。本文以天眼查企业数据为基础，以高德地图POI数据为补充，建立井冈山市业态数据库。首先，利用爬虫软件从天眼查官网提取井冈山市企业数据约1.4万条；其次，从高德地图获取POI数据约1.3万条作为补充，数据时间跨度为2012—2022年。餐饮、住宿、交通、游览、娱乐、零售等业态是游客旅游体验的核心，属于旅游地的主体业态；农林牧渔业、专业技术服务业等业态，通过提供农产品原料、专业技术服务等，为主体业态发展提供支撑，属于关联业态。参考已有研究[18]，建立旅游地业态分类表(表1)。
表1 旅游地业态分类

Tab.1 Classification system of tourism destination business formats

门类 大类 中类 小类
住宿和餐饮 餐饮 早餐/正餐/饮品 粉店等/土菜馆等/饮品店等
住宿 酒店/宾馆/民宿 酒店/宾馆/民宿、客栈等
交通运输 交通运输 铁路运输/道路运输/
水上运输/空中运输		 火车站、高铁站等/汽车站、客运站等/码头等/机场等
旅游游览 景点游览 人文类景点/自然类景点 黄洋界旧址等/荆竹山、笔架山等
游览综合服务 游览综合服务 游客服务中心、旅行社等
零售 专门零售 食品、饮料及烟草制品专门零售 粮油店、烟酒店、水果蔬菜店等
纺织、服装及日用品专门零售 日用品店、服装店等
文体用品及器材专门零售 工艺品店、古玩店等
特产专门零售 竹制品店、土特产店、山货铺等
文体和娱乐 文化艺术服务 演艺服务 井冈山大会堂、剧场、剧院等
文化艺术教培服务 红色文化培训、音乐舞蹈培训等
博物馆展览服务 美术馆、博物馆、博览苑等
农林牧渔业 农业 园艺、香料和饮料作物种植 苗木基地、茶叶种植合作社等
林业 林木育种及森林经营管护 林场
畜牧业 畜禽饲养 畜牧场、养殖场
渔业 水产养殖 水产场
制造业 食品加工与制造 食品加工与制造 大米加工厂、屠宰场、茶油厂等
酒、饮料和精制茶制造 酒制造/饮料制造/精制茶加工 酿酒厂、红米酒厂等/水厂/茶厂等
纺织服装、服饰制造 纺织服装、服饰制造 草席厂、棉被厂、红军被服厂等
木材加工和木、竹制品 木材加工/竹木制品制造 木材加工厂等/竹木工艺品厂等
文体和娱乐用品制造 文体和娱乐用品制造 工艺品制造厂等
货物运输和
仓储服务业		 货物运输服务 铁路货物运输/道路货物运输 物流公司等
搬运、包装和代理服务 /货物运输代理服务 农产品配送公司等
科学研究和
技术服务业		 研究和试验发展服务 农业科学研究和试验发展 科研所等
社会人文科学研究 红色文化研究会等
专业技术服务 工程技术与设计服务 建筑公司、设计公司等
租赁和商务
服务业		 租赁服务 文体设备和用品租赁 服装出租店等
商务服务 组织管理和综合管理服务 景区管理中心等
邮政业 邮政服务 邮政基本服务/快递服务 邮局等/快递站等
信息传输、软件和信息技术服务业 电信、广播电视和卫星传输服务 电信/广播电视传输服务 电信、移动等/广播电视台等
互联网和相关服务 互联网和相关服务 传媒公司等
软件和信息技术服务 软件开发/信息技术咨询服务 软件公司、信息科技公司等

注：本表中主要列出井冈山市数量较多的业态，对部分数量较少的业态进行了适当的分类归并。使用本表进行业态分类时，若涉及本表未列出业态，可参照《国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)》划分。

(2) 游记数据来源与预处理。随着旅游者需求与行为变化，旅游地“吃住行游购娱”等主体业态间的联系会随之动态调整。而游记是基于个人真实旅行经历创作的文本，记载了游客旅途中的美食、住宿、文化和景点体验等内容[48]，被视为高可信度的旅游信息来源[49]。其通过叙事方式，呈现了主体业态在真实行程中的具体关联组合，从而客观反映主体业态间的联系。故本文通过挖掘游记文本中主体业态的关联组合信息，识别主体业态间的联系，为构建主体业态网络奠定基础。马蜂窝是国内旅游者常用的旅游游记分享与攻略获取的平台之一，爬取该平台2012、2017、2022年与井冈山市相关的游记文本。依据表1主体业态大类名称对文本中与业态相关的词汇进行替换，得到有效文本约4.8万字。
(3) 实地调研与观测数据的收集与预处理。由于统计数据与游记数据难以有效反映主体业态与关联业态的普遍联系。故本文通过实地调研与观测，获取井冈山市主体业态及其关联业态的相关经营数据。具体步骤如下：① 基于街道遥感影像分析，测得研究区主干道平均间距约为500 m，据此设计差异化网格调查方案。在业态集中区域采用500 m边长网格，业态分散区域则采用1000 m边长网格。按照业态中类对网格内的主体业态进行分类抽样调查，每类样本量约3~5个，总计205个样本，覆盖6类主体业态和相应关联业态。② 对主体业态的样本商家代表开展访谈，同时实地观测游客购买行为，记录游客在主体业态消费的关联业态，包括主要产品、服务及其对应数量、售价、成本价等数据；对难以直接获取的产品或服务的售价与成本价，则通过结合网络平台公开信息估算。③ 基于2017、2022年数据，采用回归模型法反推2012年相关数据，并通过网络查询和专家咨询法对结果进行交叉验证。④ 计算样本平均值，最终得到2012—2022年游客在主体业态内消费的关联业态主要产品、服务及其对应售价、成本价等数据。

2.3 研究方法

2.3.1 旅游地业态网络构建

1) 主体业态间的联系识别。共词法是基于词对在同一语义单元中的共现频次揭示潜在关联[50]，适用于分析产业间联系程度[51]。借助ROST软件，计算游记数据中主体业态词语的共现组合及频次，并对结果标准化处理(表2)。共现组合反映业态间的联系链条，频次值表征联系强度，值越大则联系强度越大。采用等距法将频次分为5级，分别为超强[0.8,1.0]、较强[0.6, 0.8)、中等[0.4, 0.6)、较弱[0.2, 0.4)、超弱[0, 0.2)。由此，得到主体业态间的联系链条及联系强度。
表2 游记数据与主体业态词语替换对照

Tab.2 Vocabulary correspondence between travelogue data and core business formats

游记内容 替换的主体业态词语 游记内容 替换的主体业态词语
吃饭、晚餐、早餐、午餐、餐馆、农家乐等 餐饮 笔架山景区、水口景区等；
观光车队、缆车、游客中心等		 游览服务
酒店、民宿、宾馆、入住等 住宿 旅游节庆、讲座、演出等 文化艺术服务
动车、大巴、坐船、火车、飞机、汽车等 交通运输 特产、工艺品、木雕、茶叶、笋类、竹荪、竹碳、酒等 专门零售
2) 关联业态间的联系识别。根据效用价值论，产品价值取决于消费者的主观效用评价，当产品能够进入市场交易并被消费者实际购买时，则表明该产品具有主观效用价值[52]。该效用价值通过市场交易行为，外化为具体的市场价格。由于游客需求具有多元化和个性化特点，主体业态常与关联业态结合，形成多样化的消费产品组合，从而提升游客的消费体验与支付意愿。关联业态的产品或服务通过游客消费过程实现了价值增值，并进一步推动主体业态的价值提升，两者由此形成密切联系。关联业态的产品或服务对主体业态价值增值的贡献程度，在一定程度上反映两业态间的联系强度。消费频次反映游客对特定产品和服务的使用黏性，产品和服务产生的单位价值增值量则体现游客对其支付意愿，二者共同影响关联业态与主体业态间的联系强度。计算方法如下：
$\begin{array}{l}{C}_{ij}={\lambda }_{ij}\cdot \frac{{E}_{ij}}{{Q}_{i}}\\ {E}_{ij}={q}_{j\mathrm{售}\mathrm{出}}-{q}_{j\mathrm{成}\mathrm{本}}\end{array}$

Cij=Pij

式中：Cij为某一关联业态j的价值增值量占主体业态i的总价值增值量的比，反映主体业态i与关联业态j的联系度，值越大则联系越强。
Cij计算分两种情况：① 对于可获取售出价与成本价的情况，按照式(1)的差值法测算。其中，Eij为关联业态j的某类产品或服务对主体业态i形成的单位价值增值量；Qi为主体业态i的年价值增值量，以年利润额体现；λij为主体业态i中，关联业态j的某类产品或服务的年销售次数，结合实际情况和表3估算；qj售出、qj成本分别为关联业态j的某类产品或服务的单位售出价和成本价，通过实地调研和观测得到。② 对于难以获取售出价与成本价的情形，按照式(2)的影响程度法估算。其中，Pij为关联业态j的某类产品或服务对主体业态i的年价值增值量的影响程度，Pij的估算方法如表3所示。将联系度Cij进行标准化处理后，按照等距法分为5级：超强[0.8,1.0]、较强[0.6, 0.8)、中等[0.4, 0.6)、较弱[0.2, 0.4)、超弱[0, 0.2)；值小于0.1时，认为业态间的联系微弱，可忽略不计，本文将该值作为关联业态与主体业态的联系阈值。根据上述方法，可得到关联业态与主体业态的联系链条及联系强度。
表3 关联业态与主体业态联系度计算方法

Tab.3 Calculation method for connectivity between core business formats and associated business formats

指标 评价描述 得分
λij 每年1~2次 1
半年2~3次 2
每月1次 3
每周1次 4
每周2~3次 5
Eij/Qi 年价值增值量占比为[0, 0.2) 1
年价值增值量占比为[0.2, 0.4) 2
年价值增值量占比为[0.4, 0.6) 3
年价值增值量占比为[0.6, 0.8) 4
年价值增值量占比为[0.8, 1.0] 5
Pij 影响程度微弱 1
影响程度较小 2
影响程度一般 3
影响程度较大 4
影响程度很大 5
3) 业态网络构建。整合主体业态联系链条，与关联业态联系链条相接，构建旅游地全业态网络。

2.3.2 旅游地业态网络特征分析

加权度中心性反映节点在网络中的重要性，其值越大则节点重要性越高，在网络中的影响力也就越大。加权度中心性计算公式见参考文献[53]。
“核心—外围”结构用于判别业态节点的核心或边缘位置。基于加权度中心性，运用Ucinet软件计算节点的核心度并标准化，求出所有节点核心度的均值。将低于均值的节点划为外围层，而高于均值的节点则需再次计算其核心度的均值，低于均值的节点划为次核心层，高于则划为核心层。

2.3.3 旅游地业态网络演化的路径特征

1) 路径依赖。根据文献[39]，可将旅游地业态网络的路径依赖理解为对“吃住行游购娱”等主体业态的过分依赖。本文通过构建路径依赖度(PDD)指标，测度旅游地业态网络演化的路径依赖特征。计算公式如下：
${r}_{\mathrm{主}}={N}_{\mathrm{主}}/{N}_{\mathrm{总}}$
${d}_{\mathrm{主}}=\overline{{D}_{\mathrm{主}}}/\overline{{D}_{\mathrm{总}}}$
$\mathrm{P}\mathrm{D}\mathrm{D}={r}_{\mathrm{主}}\cdot {d}_{\mathrm{主}}$
式中：r主表示主体业态在业态网络中的扩张程度，N主表示主体业态数量，N总表示总业态数量；d主表示主体业态在网络中的影响力，$\overline{{D}_{\mathrm{主}}}$为主体业态的平均加权度中心性，$\overline{{D}_{\mathrm{总}}}$为所有业态的平均加权度中心性。PDD越高，则业态网络演化的路径依赖特征越显著。
2) 路径突破。旅游地业态网络演化的路径突破是指通过创新或重构业态间关联关系，打破传统“吃住行游购娱”主体业态主导的网络结构，推动业态网络重构与演化路径创新。其中，核心层与次核心层业态在网络中占重要地位，其演化路径集中体现了整体业态网络的演化趋向。当这些关键层级中非主体业态数量增加且影响力提升时，将推动业态网络适应性调整，进而突破既有路径实现创新发展。据此，本文通过构建路径突破度(PBD)测度旅游地业态网络演化的路径突破特征。计算公式如下：
${r}_{k\mathrm{非}}={N}_{k\mathrm{非}}/{N}_{k}$
${d}_{k\mathrm{非}}=\overline{{D}_{k\mathrm{非}}}/\overline{{D}_{k}}$
$\mathrm{P}\mathrm{B}\mathrm{D}=\sum _{k\in \left\{\mathrm{1,2}\right\}}{r}_{k\mathrm{非}}\cdot {d}_{k非}\cdot {w}_{k}$
式中：k代表网络层级，k=1为核心层，k=2为次核心层；rk非表征k层的非主体业态扩张程度，Nk非为k层非主体业态数量，Nk为k层业态数量；dk非表征非主体业态在k层的影响力，$\overline{{D}_{k非}}$、$\overline{{D}_{k}}$分别为k层非主体业态和所有业态的平均加权度中心性；wk为层级权重，利用德尔菲法得到，w1=0.7，w2=0.3。PBD值越高，则业态网络演化的路径突破特征越显著。

3 结果分析

3.1 井冈山市业态网络演化特征

3.1.1 主体业态主导网络形成，推动关联业态协同演进

2012—2022年井冈山市业态呈明显的扩张与多元化发展趋势，业态加权度中心性表现出指数分布特征。其中，“吃住行游购娱”等主体业态的加权度中心性稳居前十，商务服务、产品批发等关联业态的加权度中心性排名迅速提升(图3)。究其原因，一方面，井冈山市独特的红色历史文化资源奠定了“吃住行游购娱”主体业态的优势地位。在红色旅游市场需求增长及相关政策推动下，主体业态影响力持续增强，并通过“红色旅游+”模式主动与其他业态协作，有效激活关联业态的发展潜能。例如，井冈山市的竹笋、红米、竹纤维制品等特色农产品的线上和线下销售，体现了专门零售业态对产品批发业态、商务服务业态、专业技术服务业态等关联业态发展的带动作用。另一方面，“吃住行游购娱”等主体业态具有季节性、相对依附性及低门槛特征，能够与具备相似发展周期的关联业态形成互补，实现联动发展[54]。例如，茅坪镇坝上村推出的“红军的一天”体验项目，通过“景区游览+红色教培+餐饮+农事体验”模式，推动了农林牧渔业等关联业态的发展。
图3 2012—2022年井冈山市业态加权度中心性变化

Fig.3 Temporal variation in weighted degree centrality of tourism business formats in Jinggangshan City during 2012-2022

3.1.2 业态间联系呈差异变化，业态网络呈高比例弱连接结构

2012—2022年井冈山市两两业态间联系强度总体呈上升趋势，但不同类业态间的联系强度差异显著(图4)。具体而言，“吃住行游购娱”等主体业态间的联系保持高强度、低变化。这可能是因为游客对红色景区游览、红色文化演艺观赏及土特产购买等需求高度集中；同时，各级政府对红色旅游的政策支持持续稳定且力度较大。相比之下，主体业态与关联业态间多呈现低强度、多变化特征，协作紧密度不足，导致业态网络呈高比例弱连接结构。其原因可能在于游客对关联业态的需求分散且多样化，难以形成稳定的消费预期；同时，制度壁垒、资源差异、信息不对称等因素，制约了主体业态与关联业态强连接关系的形成。然而，弱连接作为异质性信息传递的关键渠道[55]，其高比例分布特征显著增强了井冈山市业态网络的开放性与多样性，为业态间的交流互动与深度融合提供了潜在可能。例如，“元宇宙·境界井冈山”“井冈山特产直播”等项目的落地实施，推动了虚拟现实、人工智能、网络直播等专业技术服务业态与红色文旅业态的融合，并促进“红色旅游+元宇宙”“红色演艺+数字技术”“红色文旅+电商”等多元业态模式的形成。这些模式不仅提升了主体业态的核心吸引力，还能够通过创新消费场景、激发衍生需求，增强商务服务业态、专业技术服务业态等业态与主体业态的联系强度，从而有效促进业态的协同发展。
图4 井冈山市业态联系强度与业态网络层级演化

Fig.4 Changes of business format connectivity intensity and network hierarchy in Jinggangshan City

3.1.3 业态网络“核心—次核心—外围”层级结构显著且持续动态优化

2012—2022年，井冈山市业态网络呈明显“核心—次核心—外围”结构，表现出动态优化特征(图4)。从层级变化来看，核心层的业态构成由“主体业态主导”转向“主体业态与关联业态协同”，次核心层由“主体业态与关联业态并存”转变为“关联业态主导”，外围层始终以关联业态为主且持续扩张。从层级间关联来看，层级间关联强度随时间推移不断增强，核心层对次核心层及外围层的影响力持续提升，从而推动了业态间跨域、跨层级的协作与融合。这是因为，早期游客对“红色旅游”需求较为简单，促成了以住宿、餐饮、交通、景点等主体业态为核心的层级结构；而随着游客需求向多元化与个性化方向发展，主体业态通过持续创新组合模式，推动关联业态向更高层级跃升，进而打破原有核心层结构。例如，井冈山通过采用声光电、全息投影等高科技手段，开发了《井冈山》大型实景演出、《星火》沉浸式情景剧等红色演艺项目，直接推动信息技术服务、文化艺术服务等关联业态的快速发展。同时，通过定期举办红色培训班、开展红色主题讲座、组织青少年研学等活动，创新“红色文化+研讨会”“红色文化+研学”等业态发展模式，带动了商务服务、专业技术服务等关联业态发展。这些新兴业态发展模式促使各层级业态间的联系更加紧密，共同推动了业态网络层级结构的动态调整与优化。

3.2 井冈山市业态网络演化的路径特征

3.2.1 业态网络演化路径依赖特征突出，主体业态带动作用显著

2012—2017年，主体业态数量及其影响力持续上升，推动路径依赖度(PDD)逐渐上升；2017—2022年，主体业态数量增长速度趋缓，但影响力仍保持较高水平，PDD持续增强(图5)。该结果表明，早期主体业态数量与影响力的同步增长，共同推动着业态网络PDD的强化。随着业态网络持续演化，主体业态的影响力增长对PDD的增强作用更为显著。这可能是因为，早期主体业态主要通过数量扩张、空间集聚以及“红色文化”品牌塑造，建立稳定的市场供给与客流基础，使得业态网络演化路径呈现明显路径依赖特征。而随着旅游需求向多元化发展，主体业态凭借自身的需求牵引与资源整合能力，引导关联业态沿其服务链条进行布局与协同创新，持续强化品牌其效应与市场地位，进一步加深了业态网络的路径依赖。如井冈山市通过规划“大仓—古田—神山—坝上”等13条红色精品线路，形成集民俗表演、客家美食、民宿、户外露营、水上游玩等多元业态于一体的“红色综合体”。该模式在增强区域红色文旅吸引力的同时，亦强化了业态网络沿既有红色旅游主题持续演化的趋势，使得业态网络的路径依赖特征愈加突出。
图5 2012—2022年井冈山市业态网络演化的路径依赖度变化

Fig.5 Temporal variation in path dependence intensity of tourism business format networks in Jinggangshan City during 2012-2022

3.2.2 路径突破特征逐渐显现，主体业态与关联业态协同驱动路径创新

2012—2017年，次核心层路径突破度(PBD)由0.23快速跃升至1.00，而核心层的PBD处于极低水平，导致业态网络整体PBD偏低；2017—2022年，核心层PBD增长至0.65，次核心层PBD维持较高水平，业态网络整体PBD提升至0.22(图6)。这可能是因为，核心层业态受资源禀赋与传统发展模式约束，初期路径突破阻力较大。随着次核心层与核心层的层级交互增强、联系趋密，次核心层的创新要素逐步向核心层渗透，推动了核心层PBD，网络总PBD也因此增强。具体而言，在市场需求牵引下，主体业态优先与进入壁垒低、需求匹配度高、契合游客需求的关联业态建立协作关系。例如，电商直播因具有受众广泛、技术门槛较低等优势，已成为红色旅游业态拓展市场的理想合作选择。井冈山市通过建设“直播大楼”，以直播形式高效传播红色文化、推广特色产品，迅速拓展市场覆盖面。在该过程中，电商直播作为核心驱动力，直接拉动了红色文创产品和特色农产品的销售，使得电子商务服务、产品批发、文化艺术服务等关联业态迅速发展，并间接促进了农林牧渔等业态发展，从而显著推动核心层和次核心层的路径突破。然而，由于井冈山市业态更新与重组仍以主体业态为核心，其业态网络的演化未完全脱离既有路径，表现出路径依赖与路径突破并存的特征。
图6 2012—2022年井冈山市业态网络演化的路径突破度变化

Fig.6 Temporal variation in path-breaking intensity of tourism business format networks in Jinggangshan City during 2012-2022

3.3 井冈山市业态网络演化机制

在内、外部力量共同作用下，井冈山市业态网络持续动态演化，促使业态数量与中心性、业态间的联系以及网络层级结构不断适应性调整，推动业态网络演化路径由“路径依赖”向“路径依赖与路径突破并存”演变(图7)。
图7 井冈山市业态网络演化机制

Fig.7 Mechanisms of change of tourism business format networks in Jinggangshan City

原始动力构成井冈山市业态网络发育与初始路径形成的决定性力量，影响其适应性行为。区域资源底蕴代表了早期旅游地发展中的优势主体以及初始发展方向[56]。井冈山市依托红色历史文化资源，确立了“红色旅游”的主导地位，初步形成以“吃住行游”为主体的业态网络。生态环境条件与社会经济发展水平为井冈山市业态发展提供基础条件，共同奠定了业态网络演化的初始路径。
创新动力通过技术赋能推动井冈山市业态网络适应性演化与实现路径创新。依托物联网、网络直播、数字技术等新技术，井冈山市发展了社交媒体平台和“线上预订与线下体验”等新型营销方式，打造“智慧井冈山”平台、“AR导览应用”以及生态旅游物联网项目等智慧化管理模式，推动传统“吃住行游购娱”主体业态向信息化、数字化、智能化转型，重构了业态网络层级结构。井冈山市线上旅游平台的建立不仅增强了业态经营策略和产品服务调整的灵活性，还强化了业态网络的内生动力。
外部牵引力表现为游客需求变化拉动业态网络的演化与适应性调整。井冈山市“红色旅游”的品牌效应在强化游客认同感与忠诚度的同时，也导致部分游客消费行为的固化，促使业态网络沿既有路径演化。而近年来，游客对沉浸式、个性化红色旅游产品的需求不断增长，催生了“红色文化+研学”“红色文化+沉浸式体验”等多元化业态模式，促使业态网络结构的动态调整与优化。
外部调控力通过战略政策引导与调控业态网络演化过程。文旅融合、乡村振兴以及爱国主义教育等国家战略，一方面强化了井冈山市“吃住行游购娱”等主体业态的优势地位，保持了原有路径的延续性；另一方面，通过制度创新与政策激励，引导各业态的转型发展，创新业态网络演化路径。
外部阻力为路径创新提供关键契机，偶然性事件可能成为新路径生成的“奇点”[47]。2020年新冠疫情对井冈山市旅游业形成明显冲击，但井冈山市借此契机推动区域业态服务质量与管理模式的全面提升，并通过打造新业态、搭建新场景、推出新玩法等举措，不断提升消费品质，有力地推动了业态网络演化的路径创新。
内生动力是业态网络持续演进的核心动力。井冈山市通过塑造“红色旅游”标识，引导业态围绕红色资源集聚，构建以主体业态为主导的业态网络结构。通过内部模型机制，推动业态经营方式和管理模式的创新，提升业态网络的适应性调整能力。通过发展多元化业态组合模式，推动业态跨界融合与创新发展，促进业态网络持续健康演化。
内生动力与外部力量相互影响、协同作用，共同推动业态网络的适应性调整与动态优化。具体而言，外部力量通过资源供给、政策引导与制度创新，为业态融合、模式创新与新业态的涌现提供重要支撑，有效激发并增强了内生动力。随着内生动力的增强，业态自身的创新能力与发展活力不断提升，促进了区域社会经济的繁荣，进一步改善了业态网络的外部发展环境，从而形成更强的外部推动力量。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文依托复杂适应系统理论、路径依赖理论以及复杂网络理论，基于POI数据、企业平台数据、网络游记和实地观测访谈数据等多元数据，综合运用共词法、社会网络分析法、地理空间分析法等多种方法构建井冈山市业态网络，揭示了2012—2022年旅游地业态网络系统演化特征。主要结论如下：
(1) 井冈山市业态呈多元化发展，业态数量及种类协同增长。“吃住行游购娱”等主体业态影响力突出且持续增强，形成以“吃住行游购娱”等主体业态为主导、其他关联业态协同发展的网络格局。
(2) 业态间联系呈差异变化，业态网络呈高比例弱连接结构。从两两业态联系看，“吃住行游购娱”等主体业态呈高强度、低变化特征，主体业态与关联业态联系呈低强度、多变化特征。从整体看，业态间联系整体呈增强趋势，但高比例弱连接结构仍是业态网络主要特征。充分利用弱连接结构有助于创新业态网络演化路径。
(3) 业态网络呈“核心—次核心—外围”结构，层级结构持续动态优化。从层级结构看，游客需求变化推动多元业态组合，打破了核心层以“吃住行游购娱”等主体业态为主导的层级结构；次核心层通过吸纳商务服务、专业技术服务等关联业态，不断调整自身结构；外围层始终以关联业态为主且持续扩张。从层间联系看，层级间联系增多增强，核心层影响力不断提升并向外围渗透和扩散。强化核心层影响力有助于业态网络优化调整。
(4) 旅游地业态网络演化路径由“路径依赖”向“路径依赖与突破并存”变化。在演化初期，“吃住行游购娱”等主体业态的数量扩张及影响力提升会加剧路径依赖度；随着业态网络持续演化，主体业态影响力的强化作用更为显著。主体业态与关联业态的紧密联系推动核心层逐步实现路径突破，并促进次核心层结构的优化调整。核心层的路径突破对业态网络整体的路径突破具有显著驱动作用。因此，协调路径依赖的稳定支撑作用与路径突破的创新驱动作用，是实现业态网络可持续演化的关键。
(5) 旅游地业态网络演化机制复杂，受原始动力、创新动力、外部牵引力、外部调控力、内生动力、外部阻力等内外部力量共同影响。在不同力量交互作用下，业态网络结构表现出复杂的适应性调整行为，其演化路径呈现动态变化特征。统筹协调各类作用力，引导业态网络中各结构要素的适应性调整，有助于推动业态网络的持续健康发展。

4.2 讨论

本文贡献主要有三个方面：① 结合复杂适应系统理论、路径依赖理论和复杂网络理论，构建了具有普适性的“复杂适应性—路径”的旅游地业态网络演化机制研究分析框架。② 整合多源异构数据，综合多学科方法，提出一套测度旅游地业态普遍联系的方法，为建立旅游地业态网络提供方法论支撑，推动了旅游网络研究范式创新。③ 构建了路径依赖度和路径突破度指标，创新了业态网络的路径依赖和路径突破的测度方法，为探究业态网络演化中路径创造与路径突破的微观机制方面提供了新的思路。
本文基于井冈山市的实证分析，深入阐释了旅游地业态网络演化特征与机制。研究发现，在业态连接方面，井冈山市主体业态与关联业态间的联系强度存在明显差异，且多为弱连接结构。该差异的产生，一方面可能是因为主体业态与关联业态在功能定位、资源禀赋及消费需求等方面存在天然差异[8]；另一方面，可能与井冈山市游客活动高度集中于核心景区有关[57]。由于游客在游览过程中主要集中于标志性景点，对旅游延伸业态的参与度较低，停留时间及消费频次有限，从而导致主体业态与关联业态间以弱联系为主导。在业态网络结构方面，研究发现，井冈山市业态网络的核心层对次核心层及外围层的影响力持续增强，但这种影响在不同业态类型间存在显著差异。这可能与地区资源要素禀赋以及旅游产业自身关联结构有关[5]，导致旅游业对区域经济体系的作用程度和方式表现出明显差别，从而塑造了不同关联业态的差异化发展路径。在业态网络演化路径方面，研究发现，商务服务、产品批发等原本处于外围层或次核心层的关联业态逐步跃升至核心层，不仅重构了业态网络结构形态，更成为推动业态网络演化路径突破的重要力量。这表明，产业网络中占据中心位置的产业更替，是旅游产业实现转型升级的本质体现[58]。同时，新旧产业的更替共同塑造了区域产业的发展路径[44]。
当前，中国旅游业正处于转型升级的关键时期，更加注重旅游地业态的协同发展与整体效能提升。同时，在文旅深度融合与数智技术广泛赋能的背景下，旅游业的综合带动效应愈加凸显[59]，成为推动旅游地业态跨区域联动与跨行业融合发展的重要力量，对增强旅游地吸引力和竞争力意义重大。这意味着，促进业态网络持续健康演化，仍将是推进旅游地高质量发展的重要路径。因此，提出以下几点建议：① 优化主体业态的空间布局，充分发挥红色旅游景点等主体业态的核心引领作用，加快形成全域协同发展格局。重点推动“吃住行游购娱”主体业态与关联业态构建深度协作关系。如通过优化旅游线路设计，延长游客在演艺活动、文创体验等环节的停留时间与消费力度，从而提升游客消费积极性与黏性。② 建立业态互引激励机制，鼓励业态间通过流量共享、资源互通，形成互促共进的良性互动机制，进而提升核心层业态的集聚与扩散能力。探索建立产品互售与联合推广机制，以杜鹃花节等影响力较强的红色文旅IP为纽带，整合井冈山市及周边地区的特色旅游商品、农副产品等，推动跨行业、跨层级的商品流通与联合营销，实现业态间更深层次的融合与协同发展。③ 建立动态评估机制，及时掌握业态网络演化动态，精准识别路径依赖与突破趋势，为经营决策与政策调控提供科学依据。在稳定主体业态协作、维护红色旅游品牌核心地位的同时，顺应市场需求、游客偏好及政策导向，积极创新“红色文化+”多元组合模式，主动突破传统路径限制，促进业态网络向更高层次方向演化。

4.3 不足与展望

本文也存在不足需进一步探索：① 更全面地揭示不同类型业态间的联系，还需要深入到业态中类、小类。② 旅游地业态网络演化受多因素影响，并形成差异化的作用机制，后续研究需加强对此的详细探讨。③ 旅游地业态网络的演化机制在不同空间尺度或不同类型旅游地中存在一定差异，需通过更多实证案例研究对本文结论加以验证与深化。未来，旅游地业态网络研究可以更深入探索其影响因素、影响机制、空间效应等。随着新产业、新业态蓬勃发展，业态网络将更加复杂化，旅游地业态网络研究具有广阔的学术创新空间。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
冯琰玮, 张衔春, 徐元朔. 粤港澳大湾区区域合作与产业一体化的演化特征及耦合关系研究[J]. 地理科学进展, 2022, 41(9): 1647-1661.

DOI

[Feng Yanwei, Zhang Xianchun, Xu Yuanshuo. Evolution and coupling relationship between regional cooperation and industrial integration in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. Progress in Geography, 2022, 41(9): 1647-1661.]

DOI

[2]
Li Y, Li H J, Guo S, et al. Evaluating the structural robustness of large-scale emerging industry with blurring boundaries[J]. Entropy, 2022, 24(12): 1773. doi: 10.3390/e24121773.

[3]
任以胜, 侯颖, 陆林. 中国式现代化建设中文旅深度融合的理论内涵与研究框架[J]. 自然资源学报, 2025, 40(4): 1068-1083.

DOI

[Ren Yisheng, Hou Ying, Lu Lin. Theoretical connotation and research framework of deep integration of culture and tourism in Chinese-style modernization construction. Journal of Natural Resources, 2025, 40(4): 1068-1083.]

DOI

[4]
李文静, 张朝枝. 基于路径依赖视角的旅游资源诅咒演化模型[J]. 资源科学, 2019, 41(9): 1724-1733.

DOI

[Li Wenjing, Zhang Chaozhi. An evolutionary process model of tourism resource curse: Based on path dependence theory. Resources Science, 2019, 41(9): 1724-1733.]

DOI

[5]
左冰, 杨艺. 旅游产业关联结构及其经济贡献研究: 以广东省为例[J]. 旅游学刊, 2021, 36(4): 14-30.

[Zuo Bing, Yang Yi. Structural linkage and economic contribution of tourism industriy: The case of Guangdong Province in China. Tourism Tribune, 2021, 36(4): 14-30.]

[6]
宋红娟. 中国旅游产业融合的趋势和模式变化: 基于非结构化数据[J]. 管理评论, 2023, 35(1): 97-107.

[Song Hongjuan. The trends and patterns of tourism industry convergence in China: Based on unstructured data. Management Review, 2023, 35(1): 97-107.]

[7]
郭为, 秦宇, 黄卫东, 等. 旅游产业融合、新业态与非正规就业增长: 一个基于经验与概念模型的实证分析[J]. 旅游学刊, 2017, 32(6): 14-27.

[Guo Wei, Qin Yu, Huang Weidong, et al. The convergence of tourism industries, new tourism formats, and the growth of informal employment: A positive analysis based on industries experience and conceptual model. Tourism Tribune, 2017, 32(6): 14-27.]

[8]
马艳艳, 薛东前, 宋永永, 等. 业态共生与空间组合: 西安市文化娱乐业实证研究[J]. 地理科学, 2023, 43(11): 1994-2004.

DOI

[Ma Yanyan, Xue Dongqian, Song Yongyong, et al. Business forms symbiosis and spatial combination: An empirical study of entertainment industry in Xi'an City. Scientia Geographica Sinica, 2023, 43(11): 1994-2004.]

DOI

[9]
许春晓, 郭思莹. 历史文化街区业态的群落特征及共生机制: 以长沙太平街历史文化街区为例[J]. 地理研究, 2023, 42(12): 3313-3330.

DOI

[Xu Chunxiao, Guo Siying. Community characteristics and symbiotic mechanism of historical and cultural blocks:A case study of Taiping District in Changsha City. Geographical Research, 2023, 42(12): 3313-3330.]

[10]
夏春玉. 零售业态变迁理论及其新发展[J]. 当代经济科学, 2002, 24(4): 70-77.

[Xia Chunyu. The theory and its new development on the situational changes of retail trade. Modern Economic Science, 2002, 24(4): 70-77.]

[11]
萧清碧, 林岚, 谢婉莹, 等. 历史文化街区旅游商业业态分类及开发实证研究[J]. 福建师范大学学报(自然科学版), 2017, 33(4): 81-91.

[Xiao Qingbi, Lin Lan, Xie Wanying, et al. Empirical study on tourism commercial types classification and development in historical and cultural block. Journal of Fujian Normal University (Natural Science Edition), 2017, 33(4): 81-91.]

[12]
李鹏, 李柏文, 田里. 双层嵌套多元旅游业态概念模型初步研究[J]. 旅游学刊, 2012, 27(4): 64-70.

[Li Peng, Li Bowen, Tian Li. A preliminary study on the conceptual model of multiple-double layer-nested tourism business pattern. Tourism Tribune, 2012, 27(4): 64-70.]

[13]
许春晓. 红色旅游的业态群落发育研究[J]. 商业经济与管理, 2014(5): 51-59.

[Xu Chunxiao. Research on the business community development of red tourism. Journal of Business Economics, 2014(5): 51-59.]

[14]
陆林, 李天宇, 任以胜, 等. 乡村旅游业态: 内涵、类型与机理[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2022, 56(1): 62-72, 82.

[Lu Lin, Li Tianyu, Ren Yisheng, et al. Operational type of rural tourism: Connotation, types and mechanism. Journal of Central China Normal University(Natural Sciences), 2022, 56(1): 62-72, 82.]

[15]
李维维, 陈田, 马晓龙. 西安城市旅游休闲业态空间热点特征及形成机制[J]. 地理科学, 2020, 40(3): 437-446.

DOI

[Li Weiwei, Chen Tian, Ma Xiaolong. Spatial hotspots' characteristics and mechanisms of the urban tourism and leisure industry in Xi'an City. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(3): 437-446.]

DOI

[16]
凌旋, 马勇, 任洁. 三亚市旅游休闲业态时空演变特征及其形成机制分析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(10): 134-146.

DOI

[Ling Xuan, Ma Yong, Ren Jie. Spatiotemporal evolution characteristics and mechanism analysis of tourism leisure industry in Sanya City. World Regional Studies, 2023, 32(10): 134-146.]

DOI

[17]
李亚娟, 罗雯婷, 王靓, 等. 城市旅游休闲热点区演变特征及驱动机制研究: 以武汉市为例[J]. 人文地理, 2021, 36(1): 183-192.

[Li Yajuan, Luo Wenting, Wang Jing, et al. Evolution characteristics and driving mechanism of the urban tourism and leisure hot spots: A case study of Wuhan. Human Geography, 2021, 36(1): 183-192.]

[18]
许春晓, 王媛媛, 莫振淳. 红色旅游地的业态时空演变[J]. 地理研究, 2025, 44(7): 2014-2031.

DOI

[Xu Chunxiao, Wang Yuanyuan, Mo Zhenchun. Research on spatio-temporal evolution of the formats in red tourism destinations: A case study of Jinggangshan City. Geographical Research, 2025, 44(7): 2014-2031.]

[19]
薛东前, 黄晶, 马蓓蓓, 等. 西安市文化娱乐业的空间格局及热点区模式研究: 井冈山市个案研究[J]. 地理学报, 2014, 69(4): 541-552.

DOI

[Xue Dongqian, Huang Jing, Ma Beibei, et al. Spatial distribution characteristics and hot zone patterns of entertainment industry in Xi'an. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(4): 541-552.]

DOI

[20]
朱其静, 杨钊, 蒋鹏飞, 等. 有机生长视角下廊道型乡村旅游地业态空间演化与机制: 以皖南川藏线为例[J]. 经济地理, 2023, 43(4): 206-216.

DOI

[Zhu Qijing, Yang Zhao, Jiang Pengfei, et al. Space evolution and mechanism of corridor rural tourism destinations from the perspective of organic growth: Take southern Anhui as an example. Economic Geography, 2023, 43(4): 206-216.]

DOI

[21]
高苹, 席建超. 旅游地乡村聚落产业集聚的时空演化及其驱动机制研究: 野三坡旅游地苟各庄村案例实证[J]. 资源科学, 2017, 39(8): 1535-1544.

DOI

[Gao Ping, Xi Jianchao. Tourism industry agglomeration and mechanisms for rural settlements of Gouge Village in Yesanpo, Hebei Province. Resources Science, 2017, 39(8): 1535-1544.]

DOI

[22]
李维维, 马晓龙. 中国大城市旅游休闲业态的空间格局研究: 西安案例[J]. 人文地理, 2019, 34(6): 153-160.

[Li Weiwei, Ma Xiaolong. Spatial pattern and mechanisms of the tourism and leisure industry in China's big cities: A case study of Xi'an. Human Geography, 2019, 34(6): 153-160.]

[23]
史宜, 张钟虎, 朱未, 等. 基于地域邻近的城市中心区业态网络识别解析[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2024, 54(6): 1589-1598.

[Shi Yi, Zhang Zhonghu, Zhu Wei, et al. Identifying and analyzing the network structure of format in urban central district based on geographical proximity. Journal of Southeast University (Natural Science Edition), 2024, 54(6): 1589-1598.]

[24]
周丽娜, 李立勋. 基于POI数据的大型零售商业设施空间布局与业态差异: 以广州市为例[J]. 热带地理, 2020, 40(1): 88-100.

DOI

[Zhou Lina, Li Lixun. Spatial distribution and format difference of large-scale retail business facilities: A case study of Guangzhou based on POI data. Tropical Geography, 2020, 40(1): 88-100.]

DOI

[25]
钱宏健, 方叶兵, 陆林, 等. 黄山市旅游休闲业态时空演化特征及其影响因素研究[J]. 资源开发与市场, 2021, 37(10): 1271-1280.

[Qian Hongjian, Fang Yebing, Lu Lin, et al. Research on the spatial-temporal distribution characteristics and influencing factors of tourism and leisure formats in Huangshan City. Resource Development & Market, 2021, 37(10): 1271-1280.]

[26]
麻学锋, 谭佳欣. 欠发达地区交通网络对旅游休闲业态集聚的影响机理[J]. 地理与地理信息科学, 2023, 39(5): 122-130.

[Ma Xuefeng, Tan Jiaxin. Influence mechanism of transportation network on tourism and leisure industry agglomeration in underdeveloped areas. Geography and Geo-Information Science, 2023, 39(5): 122-130.]

[27]
徐菲菲, 剌利青, 严星雨, 等. 中国文化产业与旅游产业融合研究述评[J]. 旅游科学, 2023, 37(4): 1-18.

[Xu Feifei, La Liqing, Yan Xingyu, et al. A review of researches on the integration of cultural industry and tourism industry in China. Tourism Science, 2023, 37(4): 1-18.]

[28]
江凌. 文旅新业态的生成机制、发展逻辑与高质量发展路径[J]. 贵州师范大学学报(社会科学版), 2023(3): 144-160.

[Jiang Ling. On the generation mechanism, development logic and high-quality development path of the new form of cultural tourism. Journal of Guizhou Normal University (Social Sciences Edition), 2023(3): 144-160.]

[29]
刘晓英. 产业融合视角下我国旅游新业态发展对策研究[J]. 中州学刊, 2019(4): 20-25.

[Liu Xiaoying. Study on the development countermeasures of China's new tourism forms from the perspective of industrial integration. Academic Journal of Zhongzhou, 2019(4): 20-25.]

[30]
杜书云, 牛文涛. “双循环”格局下旅游新业态的培育逻辑[J]. 贵州社会科学, 2022(3): 118-124.

[Du Shuyun, Niu Wentao. The logic in the cultivation of new forms of tourism industry in the "dual-circulation" structure. Guizhou Social Sciences, 2022(3): 118-124.]

[31]
赵静, 谈国新. 滇西北文旅融合业态开发潜力评价与谱系识别[J]. 经济地理, 2023, 43(11): 208-219.

DOI

[Zhao Jing, Tan Guoxin. Potential assessment of integration development of cultural tourism industries and its typology identification in northwestern Yunnan. Economic Geography, 2023, 43(11): 208-219.]

DOI

[32]
Holland J H. Adaption in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence[M]. Cambridge, USA: The MIT Press, 1992.

[33]
杨仲元, 徐建刚, 林蔚. 基于复杂适应系统理论的旅游地空间演化模式: 以皖南旅游区为例[J]. 地理学报, 2016, 71(6): 1059-1074.

DOI

[Yang Zhongyuan, Xu Jiangang, Lin Wei. Spatial evolution progress of tourism destination based on theory of complex adaptive system: A case of southern Anhui. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(6): 1059-1074.]

DOI

[34]
尹懋森, 徐建刚. 复杂适应系统视角下的江苏省县级城市经济韧性特征与组态分析[J]. 热带地理, 2024, 44(11): 2001-2014.

DOI

[Yin Maosen, Xu Jiangang. Characterization and grouping analysis of economic resilience of county-level cities in Jiangsu Province from the perspective of complex adaptive systems. Tropical Geography, 2024, 44(11): 2001-2014.]

DOI

[35]
杨勇, 眭霞芸, 刘震. 中国省际虚拟旅游流网络结构的空间演变特征研究[J]. 地理科学进展, 2022, 41(8): 1349-1363.

DOI

[Yang Yong, Sui Xiayun, Liu Zhen. Spatial pattern change of the network structure of China's inter-provincial virtual tourism flow. Progress in Geography, 2022, 41(8): 1349-1363.]

DOI

[36]
莫振淳, 许春晓, 傅丽华, 等. 危机干扰下旅游共生网络韧性变化及机制: 以武陵山片区为例[J]. 生态学报, 2024, 44(13): 5842-5853.

[Mo Zhenchun, Xu Chunxiao, Fu Lihua, et al. The resilience changes and mechanism of tourism symbiotic network under crisis disturbance: A case study of Wuling mountain area. Acta Ecologica Sinica, 2024, 44(13): 5842-5853.]

[37]
David P A. Clio and the economics of QWERTY[J]. The American Economic Review, 1985, 75(2): 332-337.

[38]
Arthur W B. Increasing returns and path dependence in the economy[M]. Ann Arbor, USA: University of Michigan Press, 1994.

[39]
苗长虹, 胡志强, 耿凤娟, 等. 中国资源型城市经济演化特征与影响因素: 路径依赖、脆弱性和路径创造的作用[J]. 地理研究, 2018, 37(7): 1268-1281.

DOI

[Miao Changhong, Hu Zhiqiang, Geng Fengjuan, et al. Characteristics of economic evolution and the influencing factors of resource-dependent cities in China: The role of path dependence, vulnerability and path creation. Geographical Research, 2018, 37(7): 1268-1281.]

[40]
Martin R, Sunley P. Path dependence and regional economic evolution[J]. Journal of Economic Geography, 2006, 6(4): 395-437.

DOI

[41]
金阳, 张蕴涵, 侯兵. 演化视角下大运河遗产旅游利用的路径与机制: 以中国大运河江浙段沿线城市为例[J]. 旅游学刊, 2024, 39(8): 53-70.

[Jin Yang, Zhang Yunhan, Hou Bing. The path and mechanism of the tourism utilization of the Grand Canal heritage from an evolutionary perspective: A case study of cities along the Jiangsu-Zhejiang section of the Grand Canal. Tourism Tribune, 2024, 39(8): 53-70.]

[42]
贺灿飞. 区域产业发展演化: 路径依赖还是路径创造?[J]. 地理研究, 2018, 37(7): 1253-1267.

DOI

[He Canfei. Regional industrial development and evolution: Path dependence or path creation? Geographical Research, 2018, 37(7): 1253-1267.]

[43]
Garud R, Kumaraswamy A, Karnøe P. Path dependence or path creation?[J]. Journal of Management Studies, 2010, 47(4): 760-774.

DOI

[44]
金璐璐, 贺灿飞, 周沂, 等. 中国区域产业结构演化的路径突破[J]. 地理科学进展, 2017, 36(8): 974-985.

DOI

[Jin Lulu, He Canfei, Zhou Yi, et al. Path creation in China's industrial evolution. Progress in Geography, 2017, 36(8): 974-985.]

DOI

[45]
Storper M, Walker R. The capitalist imperative: Territory, technology, and industrial growth[M]. New York, USA: Blackwell, 1989.

[46]
Boschma R A, Frenken K. Evolutionary economics and industry location[J]. Review of Regional Research (Jahrbuch für Regionalwissenschaft), 2003, 23(2): 183-200.

[47]
张志明, 陈海鹰, 戴健驰, 等. 乡村旅游地生计路径演化过程与机理分析: 以海口龙鳞村为例[J]. 旅游学刊, 2023, 38(7): 97-112.

[Zhang Zhiming, Chen Haiying, Dai Jianchi, et al. Rural tourism destinations' livelihood path evolution and its mechanism: A case study of Longlin Village, Haikou. Tourism Tribune, 2023, 38(7): 97-112.]

[48]
Xu C X, Meng Y Y, Wang J, et al. Exploring the decision model for tourism symbiosis of ancient villages and towns based on tourist reviews: A case study of Huaihua City in China[J]. Tourism Research, 2023, 26(4): e2679. doi: 10.1002/jtr.2679.

[49]
Nieto-García M, Muñoz-Gallego P A, González-Benito Ó. Tourists' willingness to pay for an accommodation: The effect of eWOM and internal reference price[J]. International Journal of Hospitality Management, 2017, 62: 67-77.

DOI

[50]
陈果, 何适圆. 面向网络社区的领域多元概念关联体系融合: 机理与实现[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(1): 147-152.

[Chen Guo, He Shiyuan. Integration of multi-component domain concept relation systems for network community: Mechanism and implementation. Information Studies: Theory & Application, 2019, 42(1): 147-152.]

[51]
史敏珊, 姜婷婷. 基于网络关键词的全球IT行业竞争分析[J]. 情报科学, 2014, 32(2): 93-99.

[Shi Minshan, Jiang Tingting. Competitive analysis of global information technology industry on network keywords. Information Science, 2014, 32(2): 93-99.]

[52]
李丰生. 旅游资源经济价值的理论探讨[J]. 经济地理, 2005, 25(4): 577-580.

[Li Fengsheng. Study on the theory of tourism resource value. Economic Geography, 2005, 25(4): 577-580.]

[53]
Barrat A, Barthélemy M, Pastor-Satorras R, et al. The architecture of complex weighted networks[J]. PNAS, 2004, 101(11): 3747-3752.

DOI PMID

[54]
徐婧, 朱萸荩, 潘嘉怡, 等. 产业共生视角下的景中村茶旅融合互动机制研究: 以浙江省杭州市梅家坞为例[J]. 旅游研究, 2024, 16(5): 72-85.

[Xu Jing, Zhu Yujin, Pan Jiayi, et al. Research on the integrated interactive mechanism of Jingzhong Village's tea tourism in the context of industrial symbiosis: A case study of Meijiawu in Hangzhou. Tourism Research, 2024, 16(5): 72-85.]

[55]
Rajkumar K, Saint-Jacques G, Bojinov I, et al. A causal test of the strength of weak ties[J]. Science, 2022, 377: 1304-1310.

DOI PMID

[56]
徐琳琳, 虞虎. 流域视角下旅游地协同演化过程与机制: 以新安江流域为例[J]. 中国生态旅游, 2023, 13(1): 26-43.

DOI

[Xu Linlin, Yu Hu. Processes and mechanisms of synergistic evolution of tourism destinations from a river basin perspective: The case of Xin'an River Basin. Journal of Chinese Ecotourism, 2023, 13(1): 26-43.]

DOI

[57]
王金伟, 王国权, 刘乙, 等. 井冈山红色旅游流时空分布及网络结构特征[J]. 自然资源学报, 2021, 36(7): 1777-1791.

DOI

[Wang Jinwei, Wang Guoquan, Liu Yi, et al. Spatio-temporal distribution and network structure of red tourism flow in Jinggangshan. Journal of Natural Resources, 2021, 36(7): 1777-1791.]

DOI

[58]
左冰, 蔡书漫, 杨艺, 等. 旅游产业网络拓扑结构演进与旅游经济增长: 阳朔案例[J]. 旅游学刊, 2020, 35(6): 25-39.

[Zuo Bing, Cai Shuman, Yang Yi, et al. The structural changes in the topological network and their effects on performance of the tourism industry: The case of Yangshuo, China. Tourism Tribune. 2020, 35(6): 25-39.]

[59]
孙九霞. 国内旅游业更新升级的新动向与新挑战[J]. 人民论坛, 2024(7): 94-98.

[Sun Jiuxia. New trends and challenges in the upgrading of domestic tourism in China. People's Tribune, 2024(7): 94-98.]

Options
文章导航

/

〈 〉