МОДЕЛИРОВАНИЕ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ ВНУТРЕННЕГО ТУРИЗМА РОССИИ Раменская А.В.,Мишурова А.И.

Оренбургский государственный университет


Номер: 5-5
Год: 2017
Страницы: 190-195
Журнал: Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук

Ключевые слова

внутренний туризм, Россия, эконометрическое моделирование, кластерный анализ, туристическая активность, domestic tourism, Russia, simulation, cluster analysis, tourism activity

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Аннотация к статье

В статье проведен анализ туристической активности в субъектах РФ в разрезе направления внутреннего туризма. Проведена многомерная классификация субъектов Российской Федерации по признакам, характеризующим социально-экономическое положение и состояние туристической сферы, и предложена регрессионная модель зависимости количества туристов, отправленных в туры по России, от ряда факторов, характеризующих уровень жизни населения в субъекте.

Текст научной статьи

Одной из самых динамично развивающихся и высокодоходных отраслей экономики современных стран считается туризм. Доходы от туризма развитых стран составляют до 30% бюджета и до 80% бюджетов государств, не имеющих иных важных источников. Кроме того, развитие туризма оказывает влияние на увеличение как доходов граждан, так и бюджетов всех уровней, процветание туристической отрасли позитивно воздействует на другие сектора экономики - транспорт, торговлю, строительство, связь и другие [2]. Для России данное направление может стать одним из ключевых в качестве получения доходов для развития субъектов и для поддержания природных и культурно-исторических памятников в надлежащем состоянии, а также поможет решить проблему трудовой занятости сельского населения и привлечет поток иностранных туристов [2]. Исследование общих и специфических проблем развития внутреннего туризма и отдельных аспектов, касающихся туристического потенциала субъектов Российской Федерации, нашли отражение в работах таких отечественных ученых-экономистов, как Доничева О.А., Сафаряна А.А., Саранчи М.А. и других [3, 4, 5]. Вместе с тем для создания комплексной стратегии развития туризма на территории РФ интерес представляет эконометрический анализ факторов, влияющих на эту отрасль. Рассмотрим изменение количества отправленных в туры по данным Федеральной службы государственной статистики в период 2010-2015 гг. (рисунок 1) [6]. Рисунок 1 - Динамика количества человек, отправленных в туры в Российской Федерации в 2010-2015 гг. Как видно из рисунка 1, начиная с 2014 года, уменьшается численность отправленных в зарубежные туры и увеличивается количество отправленных в туры по Российской Федерации. Наблюдаемая тенденция связана со сложившейся геополитической обстановкой в мире, введением санкций против России, повышением курса валют, что предопределяет возможность развития туристической сферы Российской Федерации и подтверждает необходимость рассмотреть направление внутреннего туризма. Проанализируем уровень развития туризма в разрезе отдельных субъектов РФ. Нами предложено исследовать следующие показатели [6]: у - количество человек, отправленных в туры по России, тыс. чел.; х1 - численность человек, размещенных в средствах коллективного размещения (как показатель посещаемости субъекта), тыс. чел.; х2 - среднедушевые доходы населения, тыс. руб.; х3 - численность населения в субъекте, тыс. чел.; х4 - выбросы в атмосферу (как показатель неблагоприятной экологической обстановки в субъекте), тыс. тонн; х5 - количество совершенных преступлений (как показатель уровня криминогенности региона), тыс. ед.; х6 - средняя номинальная заработная плата, тыс. руб.; х7 - число турфирм, шт.; х8 - среднегодовая численность занятых в экономике, тыс. чел.; х9 - заболеваемость населения на 1000 человек. Первой задачей выступало разбиение субъектов РФ на однородные группы по показателям социально-экономического развития и туристической активности. В целях минимизации аномальных выбросов из совокупности рассматриваемых субъектов перед началом проведения анализа был исключен г. Москва, после чего был совершен переход к стандартизованным переменным и осуществлена классификация субъектов агломеративными методами кластерного анализа [1, 2]. На основе дендрограммы, построенной по методу Уорда при пороговом значении расстояния ρ=20 все субъекты Российской Федерации разбиваются на 3 класса (рисунок 2). Рисунок 2 - Дендрограмма объединения классов методом Уорда в ППП STATISTICA Для уточнения состава классов рекомендуется применить метод k-средних [1, 2]. Итоговый состав классов приведен в таблице 1. Таблица 1 - Результаты классификации субъектов Российской Федерации методом k-средних Номер кластера Количество объектов в кластере Состав кластера 15 Города: Санкт-Петербург. Республики: Башкортостан, Татарстан. Области: Московская, Ростовская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Тюменская, Челябинская, Кемеровская, Новосибирская. Край: Краснодарский, Пермский, Красноярский. 56 Города: Севастополь. Республики: Карелия, Адыгея, Калмыкия, Дагестан, Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия, Чеченская, Марий Эл, Мордовия, Удмуртская, Чувашская, Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия, Крым. Области: Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская, Костромская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Ярославская, Вологодская, Калининградская, Ленинградская, Новгородская, Псковская, Астраханская, Волгоградская, Кировская, Оренбургская, Пензенская, Саратовская, Ульяновская, Курганская, Иркутская, Омская, Томская, Амурская, Еврейская автономная. Край: Ставропольский, Алтайский, Забайкальский, Приморский. 8 Республики: Коми, Саха(Якутия). Области: Архангельская, Мурманская, Магаданская, Сахалинская. Край: Камчатский, Хабаровский. Далее были рассчитаны средние значения показателей в каждом классе, графическое изображение которых представлено на рисунке 3. Рисунок 3 - График средних значений показателей в классах Анализируя график средних значений в каждом классе можно сделать следующие выводы. Первый класс можно назвать «высокий уровень жизни - высокий уровень туристической активности». Данный класс характеризуется по сравнению с остальными классами наибольшими средними значениями большинства рассматриваемых показателей, таких, как количество отправленных человек в туры по России (у), являющийся показателем уровня туристической активности и заинтересованности населения в путешествиях по России; численность размещенных человек в средствах коллективного размещения (х1), который характеризует посещаемость субъекта и отчасти его привлекательность для туризма; численность населения в субъекте (х3); количество совершенных преступлений (х5), характеризующий уровень криминогенности региона; число турфирм, обслуживающих территорию (х7); среднегодовая численность занятых в экономике (х8). При этом на достаточно низком уровне зафиксированы средние значения среднедушевых доходов населения (х2), загрязнения атмосферы (х4), средней номинальной заработной платы (х6) и заболеваемости населения (х9). Второй класс - «средний уровень жизни - средний уровень туристической активности». Данный класс, куда вошло большинство субъектов России, характеризуется по сравнению с другими классами наименьшими средними значениями таких показателей, как среднедушевые доходы населения (х2), выбросы в атмосферу (х4), средней номинальной заработной платы (х6), заболеваемости населения (х9). Третий класс - «высокий уровень жизни - низкий уровень туристической активности». Данный класс, объектами которого преимущественно стали дальневосточные субъекты РФ, схож со вторым по показателям численности размещенных в СКР (х1), а также числу турфирм. Класс характеризуется по сравнению с другими самыми высокими средними значениями доходов населения (х2, х6) и самыми низкими значениями количества человек, отправленных в туры по России (у), численность размещенных в СКР человек (х1), численности населения в субъекте (х3), количества совершенных преступлений (х5), среднегодовой численности населения, занятого в экономике (х8). Для построения регрессионной зависимости, проверим наличие в выборочных данных структурных изменений при помощи критерия Чоу [1, 3]. По его результатам было решено ввести рассмотрение фиктивную переменную d1: d1, (1) На втором этапе построим регрессионную зависимость показателя у - количества отправленных человек в туры по России - от рассматриваемых факторов. Используя ППП STATISTICA, получена регрессионная модель туристической активности, представленная формулой (2): , (2) Регрессионные остатки, распределены по нормальному закону, модель в целом значима () [1]. Однако, стоит отметить, что фиктивная переменная совместно с наибольшей частью рассматриваемых факторов, каждый из которых был отобран по содержательным значениям, оказалась незначима. Заподозрив мультиколлинеарность, доказали её наличие. Для устранения использовали метод пошаговой регрессии, с исключением переменных. Результаты оценки модели в ППП STATISTICA представлены в таблице 2. Таблица 2 - Оценка регрессионной модели зависимости количества человек, отправленных в туры по РФ, после устранения мультиколлинеарности Бета Станд. ошибка бета B Станд. ошибка B t (68) p-значение Свободный член 3,521907 3,275075 1,07537 0,285658 x1 0,699912 0,089330 0,030135 0,003846 7,83513 0,000000 x3 -0,540422 0,135686 -0,014260 0,003580 -3,98282 0,000156 x7 0,768163 0,113184 0,212544 0,031464 6,78704 0,000000 Итоговое регрессионное уравнение рассматриваемой модели туристической активности населения примет вид, представленный формулой (3): , (3) Коэффициент детерминации составил . Согласно построенной модели можно сделать следующие выводы: - с увеличением численности размещенных в СКР на 1 тыс. чел. количество отправленных в туры по России в среднем увеличится на 0,03 тыс. чел., при фиксированном значении остальных факторов. Данный факт объяснятся тем, что посещаемость субъекта туристами или командированными увеличивает оборот доходов предприятий и населения соответственно, которое готово тратить поступившие доходы на повышение уровня качества своей жизни; - с увеличением численности населения в субъекте на 1 тыс.чел., количество отправленных в туры уменьшится на 0,014 тыс.чел. Данный факт можно объяснить тем, что густонаселенные субъекты характеризуется привлекательными условиями проживания и, соответственно, достаточным количеством культурно-досуговых мест, времяпрепровождение в которых становится для населения более дешевой альтернативой путешествиям; - с увеличением числа турфирм на 1 единицу количество отправленных в туры по России увеличится на 0,213 тыс. чел, что характеризуется спецификой деятельности данных компаний и возможностью заинтересовать отправлениями в туры населения за счет проводимой рекламной кампании и предоставления более выгодных условий и «горящих» путевок. Согласно полученным результатам регрессионной модели стоит отметить, что существует возможность стимулирования туристической активности за счет изменения условий проживания в средствах коллективного размещения, а также благодаря поддержке работы, как действующих турфирм, так и только открывающихся, со стороны государства. Таким образом, в статье проведен анализ субъектов РФ по показателям, характеризующим социально-экономическое положение и уровень внутреннего туризма. Построена значимая модель регрессии, согласно которой на количество человек отправленных в туры по России влияют такие показатели как численность человек, размещенных в средствах коллективного размещения (как показатель посещаемости субъекта), численность населения в субъекте и количество турфирм, обслуживающих субъект.

Научные конференции

 

(c) Архив публикаций научного журнала. Полное или частичное копирование материалов сайта возможно только с письменного разрешения администрации, а также с указанием прямой активной ссылки на источник.