Механизм прогнозирования туристской инфраструктуры как определяющего фактора экономического развития туризма в регионе

Актуальность темы

исследования. Владимирская область богата рекреационными ресурсами и обладает большим потенциалом для развития туристской деятельности. Интенсивное развитие туризма может оказать стимулирующее воздействие на такие секторы экономики, как строительство, транспорт, связь, торговля, сельское хозяйство, производство товаров народного потребленияи при ограниченном потенциале экономики области способно стать одним из перспективных направлений структурной перестройки хозяйства региона. Рост интереса к туризму в региональном измерении, наблюдающийся в последние годы, можно считать достаточно закономерным. Экономические и политические реформы начала девяностых сопровождались существенным расширением автономности субъектов федерации. Значительно возросла роль границ отдельных территориальных образований, стабилизировались региональная экономика и политика. Поиски новых путей оптимизации отраслевой структуры привлекли внимание к туризму как со стороны регионов с имеющимся опытом рекреационной деятельности, так и тех, кто ранее не специализировался на широком предоставлении туристских услуг. На смену единому централизованному туристско-рекреационному комплексу пришло продолжающееся и по сей день формирование региональных туристских комплексов.

Отмеченные выше тенденции обусловили расширение в последние годы исследований в области регионального туризма. Причем, более половины всех работ посвящены вопросам управления и регулирования региональной туристской сферы. Объектами исследований с явным преимуществом выступают туристские комплексы регионов юга России (Краснодарского и Ставропольского краев, республик Северного Кавказа). В этой связи следует отметить работы С. И. Берлина, Н. В. Кабаян, Т. А. Марковой, Д. В. Северина, А. А. Татаринова, М. В. Шебзуховой [21, 22, 26, 32, 35, 38, 42]. Вместе с тем, малое внимание уделяется подробному изучению сферы туризма в субъектах центра России, областях «Золотого кольца» — известной, популярной и перспективной как для въездного, так и для внутреннего туризма дестинации. В частности, организационно-экономическим, управленческим проблемам регионального туристского комплекса Владимирской области посвящены работы И. И. Дерен, Е. Е. Лаптевой, Ю. Н. Лапыгина, B.C. Ребриковой, К. В. Хартановича [15, 37, 40]. Безусловно, вопросы менеджмента, стратегического управления и государственного регулирования регионального туризма крайне важны, но не менее важно и изучение процессов, происходящих в рамках туристско-рекреационного комплекса как объекта этого управления и регулирования, исследование его инфраструктурных составляющих, их функционирования и взаимодействия. Существуют научные работы, связанные с исследованием конкретных элементов сферы туризма. Изучению региональных природных ресурсов и потенциала посвящены исследования Д. Д. Деньгина, А. В. Кулакова, Н. И. Панова [34, 36, 41]. Формированию и развитию средств размещения как части туристских комплексов регионов посвящены работы С. И. Байлик, О. В. Зуевой, С. Н. Фоломеева, Е. А. Тропиной [25, 31, 39]. Вопросы транспортного обеспечения рассматривались О. В. Буреш, В. П. Жаворонко [27, 30]. С. В. Дусенко, Е. А. Косинская, И. Д. Омельчук в своих работах [29, 33] касаются социальной специфики инфраструктуры туризма. Тем не менее, в исследованиях не встречается комплексное рассмотрение составляющих инфраструктуры и оценка их воздействия на развитие туризма.

Цель настоящего исследования — разработка механизма прогнозирования туристской инфраструктуры как определяющего фактора экономического развития туризма в регионе. В рамках данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• Раскрытие сущности и структурирование экономических категорий «инфраструктура» и «туристская инфраструктура»;

• Выявление и систематизация основных проблем туристской инфраструктуры Владимирской области;

• Разработка и апробация методики оценки влияния туристской инфраструктуры на развитие регионального туризма;

• Разработка и апробация методики прогнозирования региональной туристской инфраструктуры.

Объектом исследования является туристская инфраструктура Владимирского регионапредмет исследования — методические основы прогнозирования туристской инфраструктуры.

Теоретической и методической основой работы являются труды отечественных и зарубежных ученых в области экономики и организации туризма, региональной экономики, экономико-математического моделирования. Методика исследований основана на применении общенаучных принципов системного подхода, аппарата экономико-математического моделирования (методов корреляционно-регрессионного и дисперсионного анализа, статистического анализа и прогнозирования временных рядов), логического и сравнительного анализа. Обработка исходной информации осуществлялась с использованием пакетов прикладных программ «STADIA» и «Microsoft Excel».

Информационная и эмпирическая база исследования включает федеральное и региональное туристское законодательство, статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Владимирской области, Департамента по физической культуре, спорту и туризму администрации Владимирской областитематические интернет-ресурсы, материалы международных и региональных научных конференций. Научная новизна диссертации заключается в следующем:

• Предложено определение туристской инфраструктуры как организационно-экономической системы взаимосвязанных предприятий и учреждений, обеспечивающих материальные и социально-культурные условия воспроизводства туристского продукта;

• Детально разработана и реализована методика поэтапного статистического анализа многофакторной системы показателей регионального туризма, представляющая собой интегрированную систему обработки данных;

• По рассчитанному многомерному среднему показателю, определяющему инфраструктурную обеспеченность туристской сферы регионов Центрального федерального округа, осуществлена их классификация и дана оценка уровня развития туристской инфраструктуры Владимирской области;

• Предложена система регрессионных моделей зависимости объема туристского обслуживания в регионе от состояния инфраструктуры;

• Адаптирован к, инфраструктурной сфере регионального туризма аппарат нормативно-целевого прогнозирования в сочетании с методикой построения моделей экспоненциального сглаживания Брауна;

• Разработаны сценарии развития значимых элементов туристской инфраструктуры Владимирской области до 2015 года и предложен комплекс первоочередных мероприятий по поддержке туристской инфраструктуры региона.

Практическая значимость. Выводы и результаты диссертационного исследования, а также предложенные методические рекомендации могут быть использованы при разработке региональных программ развития туризма, стратегий развития отдельных элементов туристской инфраструктурыдля совершенствования государственного регулирования регионального туризмав учебном процессе при подготовке специалистов туристского профиля.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации обсуждались или докладывались и получили положительную оценку на международных научно-практических конференциях: «Проблемы развития региональных социально-экономических систем» (Владимир, 2006), «XI Межд. конф. им. М. Кравчука» (Киев, 2006), «Туризм и региональное развитие» (Смоленск, 2006), «Эффективность инвестиций в региональную экономику» (Владимир, 2007) и др. Отдельные результаты использованы в разработке учебных курсов на кафедре Экономики и управления инвестициями и инновациями Владимирского государственного университета. По теме диссертации опубликовано 18 работ объемом 4,4 пл., в т. ч. автора — 3,0 п.л.

Структура и объем работы. В соответствии с содержанием и логикой исследования диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 187 листах машинописного текста, включает 47 таблиц, 27 рисунков.

Список литературы

содержит 117 наименований.

Шаг 3. Выводы и рекомендации.

Данный этап является заключительным и посвящен осмысливанию результатов прогноза, сопоставлению их по разным сценариям за счет графической и табличной иллюстрации, а также в зависимости от результатов прогноза некоторым практическим рекомендациям.

Так, используя нормативно-целевой подход в процессе построения прогнозных моделей (по всем трем сценариям), в их структуру закладываются элементы будущего состояния факторов туристской инфраструктуры. Отметим, что от контрольных точек зависел выбор константы сглаживания, т. е. будущие ориентиры корректировали продвижение на несколько промежутков времени вперед. В целом же, модели отражают закономерности, наблюдаемые в прошлом и настоящем. Следуя [65, с.233], можно сказать, что процесс построения прогноза, согласно предложенному алгоритму этапов I—V (с использованием предварительного статистического анализа), есть не что иное, как имитационное моделирование прогноза методом системной динамики.

На наш взгляд, необходимо разрабатывать несколько альтернативных вариантов — сценариев прогноза, своего рода характеристик будущего развития интересующих нас элементов туристской сферы. Наиболее вероятный следует определить как базисный, на основе которого возможен выбор стратегии планирования в сфере туризма.

Даже тогда, когда прогноз не оправдался, не стоит утверждать, что он был бесполезен, так как пользователь (если он обладает хотя бы частичным контролем над ходом событий) может использовать прогнозную информацию желаемым для себя образом. Получив прогноз событий, характеризующих нежелательное развитие, пользователь может принять меры, чтобы прогноз не оправдался. В случае, когда прогноз предсказывает ход событий, устраивающий пользователя, то он будет применять свои возможности для повышения вероятности правильного прогноза. Таким образом, ценной является не только достоверность прогноза, но и его полезность для пользователей.

ГЛАВА 3. АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ТУРИСТСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА ПРИМЕРЕ.

ВЛАДИМИРСКОЙ ОБЛАСТИ.

3.1. Построение многомерной аналитической группировки регионов Центрального федерального округа по уровню развития туристской инфраструктуры.

Существенную роль в изучении и управлении туристским сектором, на наш взгляд, должна играть количественная характеристика статистико-экономических связей определенных факторов в сфере туризма и оценка на ее основе влияния региональной инфраструктуры на развитие туризма. Изучение взаимосвязи показателей туризма будет результативным при системном подходе. При этом факторные переменные, характеризующие туристскую инфраструктуру, следует рассматривать как элементы единой системы показателей.

Предлагаемый подход к исследованию инфраструктуры туризма можно назвать интегрированной системой обработки данных, — т. е., собранная информация по 16 регионам обрабатывается по единой схеме — на основе многомерных методов математической статистики с целью выявления групп однородных по уровню развития туристских ресурсов регионов, и сведения их в единую теоретическую картину — моделей, иллюстрирующих зависимость объемов туристских потоков от значимых показателей инфрастуктуры. При этом все этапы обработки данных рассматриваются как взаимосвязанные элементы и подчиняются алгоритму статистического анализа показателей регионального туризма, разработанному в главе 2.

Первый этап настоящей работы посвящен формированию статистико-экономических показателей региональной туристской инфраструктуры. При определении объекта исследования были исключены из рассмотрения специфические регионы: город Москва и Московская область, — ввиду их несопоставимо высоких (в сравнении с остальными регионами Центра России) показателей туризма, создающих «засоренность» в рассматриваемой выборке числовых данных. Для исследования были выбраны данные, отражающие состояние различных сфер инфраструктуры туризма: гостеприимство, культура, спорт, коммуникации и т. д. Для удобства статистического анализа в целях большей сопоставимости регионов все показатели использовались в относительном виде — в расчете на 10 тысяч человек населения соответствующих областей.

Вначале была сформирована матрица D (16×9) исходных данных на основе базовых показателей Федеральной службы государственной статистики по состоянию на начало 2004 года. Здесь первые девять столбцов занимают Xj (j~l,., 9) — факторы туристской инфраструктуры различных ее уровней по 16 регионам РФ (в расчете на 10 тыс. чел. населения). В исследовании в качестве исходных данных использовались показатели, отражающие различные уровни туристской инфраструктуры. Первый уровень представлен показателями протяженности транспортных коммуникаций, поскольку от них во многом зависит доступность в потреблении туристских ресурсов. Второй уровень туристской инфраструктуры в системе исходных данных отражен показателями предприятий общественного питания (услуги которых составляют неотъемлемую часть любого турпродукта), а также показателями сферы культуры и спорта, поскольку познание, развлечение, досуг, активный отдых являются одними из ключевых факторов туристской мотивации. Закономерным является и включение в исследование данных по коллективным средствам размещения и туроператорам, важнейшим элементам третьего уровня туристской инфраструктуры. Условные обозначения используемых показателей следующие:

X) — число мест в гостиницах и аналогичных средствах размещения;

Х2 — число мест в специализированных средствах размещения;

Х3 — число мест на предприятиях общественного питания;

Х4 — число туристских фирм (туроператоров);

Х5 — объем музейных фондов (тыс. экз.);

Х6 — число учреждений культурно-досугового типа;

Х7 — число спортивных сооружений;

Xs — протяженность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (км);

Х9 — протяженность железных дорог (км).

Так как абсолютные значения переменных разнокачественны и выражены в разных единицах измерения, исходные данные были переведены в процентные значения. Так была сформирована матрица процентов DP (16*10). Первые девять столбцов — значения факторов по регионам, представленные в процентном выражении по отношению к своему выборочному среднемуXj Ху /16 (j =1,., 9), вычисленному по каждому столбцу. Таким образом,.

DPy (%)=(XVIXJ) -100%, i=l, ., 16- J=],., 9. По каждой строке-региону вычислен многомерный средний показатель Pt (%) = DPi-/ 9 (i=l,., 16) и помещен в десятый столбец матрицы процентов. Так сформирован 16-мерный вектор — многомерный средний показатель Р&bdquoхарактеризующий состояние туристской инфраструктуры регионов. Расчет многомерного среднего показателя регионов представлен в таблице 14. Состояние инфраструктуры по девяти факторам представлено в виде нормированной диаграммы — «100%-башня» (рис. 11). Здесь девять башен, составленных из 16 параллелепипедов-регионов, соответствуют факторам инфраструктуры. Для каждой башни визуально (по высоте параллелепипеда) можно сравнить степень развитости инфраструктуры регионов (в процентах) и выявить «лидеров» по каждому фактору. Так, по факторам X, Хб лидером является Курская область, по факторам Х2, Х8, Х9 лидером является Тверская область, по Х3 — Ярославская, по Х4 — Калужская, по Х5 — Ивановская, по Х7 — Белгородская область. Белгородская область В Ивановская область.

Л и пецк ая область.

Тамбовская область.

Брянская область? Калужская область.

Орловская область.

Тверская область.

Владимирская область.

Костромская область.

Рязанская область.

Тульская область.

Воронежская область.

Курская область.

Смоленская область ¦ Ярославская область.

Рис. 11 Нормированная диаграмма состояния инфраструктуры.

Расчет многомерного среднего показателя инфраструктуры регионов.

Регионы Показатели туристской инфраструктуры (в расчете на 10 ООО чел. населения) Р,.

Число мест в гостиницах и аналогичных средствах размещения Число мест в специализированных средствах размещения Число мест на предприятиях общественного питания Число туристских фирм Объем музейных фондов, тыс. экз. Число учреждений культурнодосугового типа Число спортивных сооружений Протяженность автодорог с твердым покрытием, км Протяженность железных дорог, км.

Х&bdquoXJX& Х, 2 х, 2/х2% Х, 3 xjx3% х" XJX*A Х, 5 Х, 5/Х5% Хб х1б/х6% х, 7 Хп! Хп% Х, 8 X, s! Х&- ° Х, 9 XJX?/.

1 15,57 85,82 20,30 50,20 112,13 110,31 0,13 87,39 1,47 44,82 5,15 94,77 30,47 162,19 43,08 81,85 4,63 ¦ 64,61 86,88.

2 16,20 89,30 32,13 79,45 160,54 157,93 0,12 80,67 2,55 77,74 5,81 106,91 19,82 105,50 47,52 90,29 7,42 103,54 99,04.

3 23,35 128,71 44,80 110,78 105,49 103,77 0,23 154,62 4,01 122,26 3,68 67,72 16,40 87,30 36,93 70,17 6,21 86,66 103,55.

4 15,58 85,88 42,11 104,13 56,66 55,74 0,07 47,06 1,35 41,16 4,12 75,81 19,45 103,53 38,92 73,95 4,88 68,10 72,82.

5 16,37 90,23 39,33 97,26 136,87 134,64 0,22 147,90 7,89 240,55 4,16 76,55 12,29 65,42 31,65 60,14 3,05 42,56 106,14.

6 18,58 102,41 40,64 100,49 90,60 89,13 0,25 168,07 2,29 69,82 4,93 90,72 18,56 98,80 50,77 96,46 8,48 118,33 103,80.

7 22,70 125,12 55,88 138,18 111,44 109,63 0,12 80,67 6,15 187,50 6,88 126,60 17,42 92,73 77,48 147,21 8,82 123,08 125,64.

8 24,02 132,40 18,25 45,13 66,13 65,05 0,12 80,67 3,23 98,48 8,04 147,95 17,34 92,30 50,93 96,77 8,74 121,96 97,86.

9 13,30 73,31 48,78 120,62 68,39 67,28 0,18 121,01 1,56 47,56 4,34 79,86 21,87 116,41 43,48 82,61 6,30 87,91 88,51.

10 21,51 118,57 20,86 51,58 109,92 108,13 0,06 40,34 2,64 80,49 6,44 118,50 18,88 100,50 49,72 94,47 7,01 97,82 90,04.

11 12,55 69,18 39,07 96,61 68,37 67,26 0,09 60,50 2,77 84,45 6,77 124,58 21,99 117,05 56,79 107,90 8,09 112,89 93,38.

12 21,12 116,42 33,60 83,09 116,34 114,45 0,23 154,62 4,19 127,74 6,31 116,11 24,32 129,46 86,11 163,61 11,21 156,43 129,10.

13 12,10 66,70 31,61 78,17 118,01 116,09 0,03 20,17 1,60 48,78 6,20 114,09 16,77 89,27 47,48 90,21 6,37 88,89 79,15.

14 23,96 132,07 71,02 175,62 55,16 54,26 0,19 127,73 3,92 119,51 6,94 127,71 18,08 96,24 104,09 197,77 12,49 174,29 133,91.

15 14,85 81,85 62,45 154,43 70,01 68,87 0,18 121,01 2,04 62,20 3,98 73,24 12,26 65,26 31,17 59,22 6,12 85,40 85,72.

16 18,51 102,03 46,21 114,27 180,41 177,47 0,16 107,56 4,82 146,95 3,20 58,88 14,66 78,04 45,98 87,36 4,84 67,54 104,46.

X 18,14 40,44 101,65 0,15 — 3,28 5,43 18,79 52,63 7,17.

Примечание к таблице 1.

Цифрами в таблице обозначены следующие регионы.

1 Белгородская область 5 Ивановская область 9 Липецкая область 13 Тамбовская область.

2 Брянская область 6 Калужская область 10 Орловская область 14 Тверская область.

3 Владимирская область 7 Костромская область 11 Рязанская область 15 Тульская область.

4 Воронежская область 8 Курская область 12 Смоленская область 16 Ярославская область.

На основе значений многомерного среднего Р, на втором этапе осуществлена группировка регионов. Предварительно все регионы выстроены в порядке возрастания значений многомерного среднего и соответственно сортировались строки матрицы процентов так, что чем выше номер региона — строки, тем больше его многомерный средний. Затем анализировалась выборка значений {PJ объема п = 16. Вычислены ее статистические характеристики согласно формулам описательной статистики [29, с. 80−100]: размах вариационного ряда значений R = Ршах-Р, тП = 61,09%- выборочная средняя Р = 100%- исправленное среднее квадратическое отклонение s = 17,45%- медиана т = 98,45%- асимметрия As = 0,57- эксцесс Ех= - 0,46- показатель силы вариации — средний модуль отклонений, а = 13,33%.

Заметим, что среднее квадратическое отклонение показывает, что выборочные значения {PJдостаточно разбросаны относительно среднего и асимметрия отличается от нуля, что происходит в результате наличия в выборке высокого показателя многомерного среднего Ртах = 133,91 (по Тверской области) и низкого показателя Ртт =72,81 (по Воронежской области).

Далее по выборке многомерного среднего Р построен интервальный вариационный ряд и гистограмма распределения с числом интервалов, вычисленным по формуле Стержесса, к = 5. Интервальный ряд представлен в таблице 15.

Заключение

.

Подводя итоги проведенного исследования, автор считает необходимым выделить следующие положения.

1. Туризм, с экономической точки зрения, не является обособленной отраслью народного хозяйства, а представляет собой межотраслевой комплекс. Под туристской инфраструктурой автор предлагает понимать организационно-экономическую систему взаимосвязанных предприятий и учреждений, обеспечивающих материальные и социально-культурные условия воспроизводства туристского продукта.

2. Владимирская область обладает достаточным туристским потенциалом для позиционирования себя как туристского региона, однако данный потенциал в настоящее время реализован не в полной мере. Сложившееся положение во многом объясняется недостаточно проработанными механизмами мониторинга за состоянием элементов туристской инфраструктуры, отсутствием методик оценки ее влияния на развитие туризма, прогнозирования перспектив ее развития.

3. Чтобы охарактеризовать инфраструктуру туризма с позиций трех выделенных автором уровней, дать ее комплексную оценку, построена система статистических показателей, связанных целью измерения влияния инфраструктурной обеспеченности регионов на развитие туризма и разработки на этой основе механизма прогнозирования туристской инфраструктуры.

4. С помощью методов прикладной математической статистики обоснована взаимосвязь объемов туристского обслуживания с уровнем развития инфраструктуры туризма. Установлено, что наибольшее влияние на объемы обслуживания туристов оказывают показатели сферы гостеприимства, числа турфирм, объема музейных фондов и протяженности автомобильных дорог.

5. Если в начале исследования анализировалось, в какой степени элементы туристской инфраструктуры в совокупности и каждый в отдельности влияют на объемы туристского обслуживания, то на этапах прогнозирования учитывалась обратная связь: именно какие значения показателей инфраструктуры потребуются, чтобы в перспективе обеспечить заданные объемы обслуживания туристов. Так разработанная методика делает управляемыми туристские ресурсы, предлагая не просто наращивать их, а развивать в определенных пропорциях с учетом интенсивности роста туристских потоков.

6. Применяя нормативно-целевой подход в процессе построения прогнозных моделей, в их структуру закладываются аспекты будущего состояния факторов туристской инфраструктуры. Процесс построения прогноза согласно предложенному алгоритму представляет своего рода имитационное моделирование с использованием элементов системной динамики.

7. Разработанный механизм прогнозирования апробирован в рамках данной работы на примере Владимирской области, предложено несколько вариантов развития исследуемой сферы, а также ряд мероприятий, ориентированных на рост въездного и внутреннего туризма в регионе.

8. Сложность прогнозирования туристской деятельности обусловлена многосторонним характером туристских услуг, массой причин, определяющих нестационарность и случайность факторов, влияющих на развитие туризма. Тем не менее, в условиях развивающейся рыночной экономики и высокого уровня конкуренции в секторе туризма следует расширять практику прогнозирования как метод обоснованного воздействия и регулирования факторов туристской сферы на региональном уровне.