Разработка модели влияния туристских потоков на устойчивость туристской территории (региона)

Копырин Андрей Сергеевич кандидат экономических наук заведующий кафедрой, кафедра информационных технологий, ФГБОУ ВО Сочинский государственный университет 354000, Россия, Краснодарский край, г. Сочи, ул. Пластунская, 94 Kopyrin Andrey Sergeevich PhD in Economics Head of Department, Department of Information Technology, Sochi State University 354000, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Plastunskaya, 94 kopyrin_a@mail.ru Другие публикации этого автора

Видищева Евгения Владимировна кандидат экономических наук доцент, кафедра финансов, кредита и мировой экономики, ФГБОУ ВО Сочинский государственный университет 354000, Россия, Краснодарский край, г. Сочи, ул. Пластунская, 94-1 Vidishcheva Evgeniya Vladimirovna PhD in Economics Associate Professor, Department of Finance, Credit and World Economy, Sochi State University 354000, Russia, Krasnodarskii krai, g. Sochi, ul. Plastunskaya, 94-1 evgenia-vv@mail.ru

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Администрации Краснодарского края в рамках научного проекта 19-410-230049 р_а.

Введение

Развитие туристического сектора экономики - одна из приоритетных задач, поставленных руководством Краснодарского края и Российской Федерации. Однако экономическое развитие региона сопровождается увеличением антропогенной нагрузки на территорию и вызывает экологические проблемы. Таким образом, построение модели влияния туристских потоков на устойчивость туристской территории является весьма актуальным.

Моделирование устойчивости туристской территории - достаточно трудоемкий и нетривиальный процесс.

Глобальная пандемия COVID-19, закрытие границ, блокировки и последующий экономический кризис, с одной стороны, обозначили новые вызовы для индустрии туризма, а с другой - открыли окно возможностей для внутренних туристических направлений. В этих условиях особенно важно планировать развитие отрасли таким образом, чтобы минимизировать возможные экологические, социальные и экономические риски, а также заложить основы устойчивого роста в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Таким образом, процесс построения модели, представленной в данном исследовании, важен для построения комплексной системы поддержки принятия решений в туризме.

Объектом исследования является взаимосвязанная экономическая, социальная и экологическая система курортной дестинации. Предметом исследования является взаимодействие ключевых показателей, влияющих на устойчивость туристской дестинации и туристских потоков. Работа направлена на построение интегрированной компьютерной модели, которая может быть использована для:

- исследования взаимодействия ключевых переменных;

- проведения сценарного анализа и моделирования для определения возможных последствий управленческих решений.

Информационной базой исследования являются открытые статистические данные Росстата, Администрации Краснодарского края, а также публикации в открытой печати.

Материалы и методы

Обзор существующих моделей

Для комплексного решения проблем устойчивого развития туризма необходимо использовать математические модели и методы. В России подобные исследования и практическое применение моделей и методов принятия управленческих решений в туристской отрасли практически не представлены и не носят системного характера.

Значительный интерес представляет модель взаимосвязи между устойчивым и неустойчивым туризмом (часто отождествляемым с массовым туризмом). Давайте рассмотрим некоторые модели.

Например, авторы ^{[1, 2]} и ^[3], которые утверждают, что нет никакой возможности провести четкую грань между устойчивым и неустойчивым формами туризма. Первый вводит типы степеней (стадий) устойчивого туризма, касающиеся различных аспектов туризма (аттракционы, транспорт, размещение, продукт). Последний, в свою очередь, утверждает, что массовый туризм (ближе к неустойчивому туризму) является своего рода континуумом альтернативного туризма (ближе к устойчивому туризму), поэтому их нельзя рассматривать как отдельные, противоположные категории.

Авторами ^[4] ранее изучены различные подходы к оценке устойчивого развития курортных регионов, изучены методы ЮНВТО и Правительства Российской Федерации. Необходимо было также разработать систему показателей, учитывающую существующий международный опыт и особенности экономических, социальных и экологических условий Российской Федерации. Модель, предложенная для разработки, должна основываться на этом наборе показателей.

В отечественной и зарубежной литературе очень мало моделей, посвященных рассмотрению вопросов устойчивого туризма. Давайте рассмотрим некоторые из них более подробно.

Модели устойчивого туризма Лешека Бутовского ^[5] представляют сущность устойчивого развития туризма при следующих допущениях:

- На территории туристской дестинации взаимодействуют две группы бенефициаров: туристы, посещающие рекреационную зону для удовлетворения туристских потребностей, и население, проживающее в рекреационной зоне или участвующее в обслуживании туристского сектора, пользующееся туристским потоком.

- Чтобы обеспечить устойчивость назначения, необходимо поддерживать баланс в удовлетворении своих потребностей (выгод). Следует отметить, что увеличение выгод, получаемых туристами и резидентами от туристской деятельности, приводит к повышению уровня деградации природных и социокультурных ресурсов. В этом смысле деградация окружающей среды может рассматриваться как неизбежная стоимость развития туризма на территории.

Р. Касагранди и С. Ринальди ^[6] в 2002 году предложили теоретическую модель развития туризма, сочетающую в себе основные экологические и социальные факторы. Модель описывает взаимодействие между тремя переменными

- количество туристов 𝑇 ( 𝑡 ), присутствующих в регионе в данный момент времени 𝑡;

- качество природных ресурсов окружающей среды 𝐸(𝑡);

- средства 𝐶 ( 𝑡 ) для создания инфраструктуры размещения туристов и развлекательных объектов.

Динамическая модель устойчивого развития туризма Р. Джонстона и Т. Тиррелла ^[7] описывает взаимное влияние двух показателей. Первая характеризует долгосрочную цель туристской отрасли - величину долгосрочной (устойчивой) прибыли и представляет собой сумму дисконтированной прибыли за будущие периоды

Второе уравнение характеризует зависимость качества окружающей среды от туристической деятельности. Туристы являются причиной деградации окружающей среды.

Авторы попытались разработать единую синтетическую модель, объединяющую социальные, экономические и экологические аспекты предмета исследования. Модель основана на наборе показателей и концепции чистой скорректированной экономии ^[8,9]. Этот метод был адаптирован для его применения на уровне муниципалитета (туристской территории), а не страны.

Модель предполагает, что рассчитанный "индекс истинных сбережений" будет характеризовать скорость накопления сбережений на туристской территории после учета истощения природных рекреационных ресурсов и ущерба от загрязнения окружающей среды и измеряется в процентах от валового территориального дохода. Положительный уровень истинных сбережений приведет к росту благосостояния, в то время как отрицательные значения этого показателя будут указывать на "антиустойчивый" тип развития.

Методологической основой исследования является системный подход, а основными методами в исследовательском процессе являются анализ и синтез на его основе. Использовались также экспертные методы получения и систематизации информации и многокритериальный подход, адаптированный к специфике объекта исследования. Технологическая основа работы-разнообразное моделирование, сочетающее в себе системную динамику, событийное и агентное моделирование.

Когнитивная модель

Согласно алгоритму построения модели, представленному авторами, необходимо выполнить следующие шаги:

1. Систематизация и формализация данных.

2. Построение когнитивных моделей.

3. Построение программных компьютерных моделей и уточнение регрессионных формул и уравнений.

4. Проверка полученной модели.

5. Анализ чувствительности и оптимизация структуры модели.

6. Имитационное моделирование и проведение вычислительных экспериментов.

7. Анализ результатов моделирования.

Первые два этапа уже были выполнены авторами ранее, и в результате была получена диаграмма когнитивной модели оценки устойчивости туристской дестинации (рис. 1). Более подробное описание переменных и контуров обратной связи см. в ^[10]

Рис. 1. Схема причинно-следственных связей

Результаты и обсуждение

Построение блок-схемы

Перейдем к следующим шагам алгоритма построения модели. В качестве базовой технологии моделирования была выбрана системная динамика ^[11], которая предполагает разделение переменных на два типа: скорости и уровни, а также построение блок-схемы.

На основе когнитивной модели мы создадим блок-схему. Выделим переменные уровни, то есть совокупные показатели (см. табл. 1)

Таблица 1. Уровни модели

На представленные уровни влияют ставки вспомогательных средств, показанные в таблице 2.

Таблица 2. Переменные скорости

В таблице 3 описаны независимые переменные модели

Таблица 3. Независимые переменные модели

Общая блок схема показана на рис 2.

Рис. 2. Потоковая диаграмма

На рис. 2 представлена общая потоковая диаграмма модели в нотации системной динамики. Следующим шагом формализации описания предметной области является составление формул для каждой из переменных. Для этого необходимо собрать и оценить имеющиеся статистические данные.

Сбор и оценка статистических данных по переменным

Следующим шагом в построении модели является определение уравнений для каждого элемента блок-схемы и, при необходимости, корректировка модели. Уравнения переменных - это численное представление отношений между ними. Эти уравнения можно построить с помощью корреляционно-регрессионного анализа ретроспективных статистических данных или с помощью метода экспертных оценок.

Некоторые показатели модели непосредственно отображаются в статистических отчетах, таких как население, здравоохранение, образование, количество туристов и т.д. Остальные переменные получаются расчетным путем. В качестве примера приведем оценку параметра GMP. Этот показатель не включен в муниципальную статистику. Для его расчета используется открытые статистические данные ^[12,13], технологически используется интегрированная среда программирования Rstudio.

Мы будем оценивать его, выделяя соответствующую часть из ВРП Краснодарского края. Распределяемая доля будет рассчитываться динамически в зависимости от объема фактически произведенных товаров и оказанных услуг. Загрузим исходные файлы для оценки.

Сначала были загружены данные по ВРП региона. После этого переменные gmp1 и gmp2 были созданы для данных об объеме услуг и товаров, проданных до 2017 года и после него (по мере сбора статистики). Переменные были объединены, и для каждого района или муниципалитета был рассчитан процент от общей суммы. Из всех данных были выбраны строки, относящиеся к городам-курортам (строки 39, 41 и 44). Оценка валового муниципального продукта (на примере города-курорта Сочи) рассчитывалась путем умножения ВРП на соответствующий процент. Листинг расчетной программы приведен на рис. 3.

Рис. 3. Листинг расчетной программы

Другие переменные, которые не имеют точного значения в статистике оценивались таким же образом.

Разработка модельных формул

Модельные уравнения были получены с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Например, согласно блок-схеме, переменная GMP зависит от уровня P и переменной tour. Найдем параметры линейной функции для этой зависимости. Для определения численных характеристик переменных и проведения расчетов использовался язык программирования R и интегрированная среда программирования RStudio. Перечень результатов расчета показателей линейной регрессии приведен на рис.4.

Рис. 4. Построение программы расчета показателей линейной регрессии

Как видно из приведенного примера, уравнение переменной GMP имеет вид:

GMP = 0,001314*P-5,267*10^-6 *tour - 0,005075

Более того, представленная модель обладает значительной точностью. Из рисунка видно, что множественный коэффициент корреляции R равен 0,8344, что свидетельствует о высокой силе выявленной связи, уровень значимости составляет 0,17. Это приводит нас к нелогичному выводу о том, что в краткосрочной перспективе сложившаяся тенденция объема туристских перевозок оказывает слабое негативное влияние на объем муниципального продукта. Скорее всего, это связано с тем, что предоставляемые туристам услуги уходят в теневой сектор экономики, а увеличение турпотока приводит к неконкурентоспособности других секторов экономики.

После определения типа и коэффициентов уравнений проводится процедура их валидации. Для этого проводится сравнение модельных расчетных показателей переменных с фактическими статистическими значениями. В качестве примера приведем график (рис. 5) сравнения модельных и фактических значений по переменной GMP.

Рис. 5. График сравнения модельных и фактических значений GMP

По графику видно, что ошибка моделирования составляет порядка 9%, что свидетельствует о высокой точности модели.

Заключение

На основании проведенного исследования можно сформулировать следующие выводы.

1. Разработана комплексная модель влияния туристских потоков на устойчивость туристской дестинации, которая оценивается с использованием скорректированного показателя чистых сбережений. Данная модель позволяет изучить тенденции развития туристской отрасли, а также провести сценарный анализ последствий различных управленческих решений.

2. Использование этого инструмента для средне - и долгосрочного планирования даст лицу, принимающему решения, больше информации в условиях неопределенности, что позволит избежать многих управленческих ошибок.

3. Точность модели основана на общедоступной статистике. К сожалению, эти данные неполны и не включают в себя многие показатели, значения которых в модели получены методом экспертных оценок.

Результатом исследования выступает разработка комплексной модели влияния туристских потоков на устойчивость туристской дестинации, которая оценивается с использованием скорректированного показателя чистых сбережений. Данная модель позволяет изучить тенденции развития туристской отрасли, а также провести сценарный анализ последствий различных управленческих решений. Практическая ценность исследования обусловлена тем, разработанная модель позволяет изучить тенденции развития туристской отрасли, а также провести сценарный анализ последствий различных управленческих решений. Использование этого инструмента для средне - и долгосрочного планирования даст лицу, принимающему решения, больше информации в условиях неопределенности, что позволит избежать многих управленческих ошибок

Область применения результатов: прогнозирование воздействия туристских потоков на показатели устойчивости курортного региона для формирования информационной основы разработки управленческих и административных программ.

В дальнейшем планируется доработать и скорректировать модель с использованием новых статистических данных; провести вычислительные эксперименты, позволяющие выявить экономические тенденции влияния комплексных программ и сценариев развития туристического сектора.