Моделирование и прогнозирование развития туристских дестинаций

СЕРВИС И ТУРИЗМ

УДК 338.27

I МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ I ТУРИСТСКИХ ДЕСТИНАЦИЙ

Морозов Михаил Анатольевич, доктор экономических наук, профессор,

mmorozov@bk.ru,

декан факультета сервиса РЭУ им. В.Г. Плеханова, Москва, Российская Федерация,

Морозова Наталья Степановна, доктор экономических наук, доцент, sks@rosnou.ru, декан факультета бизнес-технологий в туризме НОУ ВПО «Российский новый университет», Москва, Российская Федерация

В статье рассматриваются вопросы формирования и развития туристских дестинаций, описаны различные варианты их туристской привлекательности в зависимости от степени развитости туристской дестинации. Предлагается логически взаимосвязанная последовательность этапов формирования желаемого профиля туристской дестинации. Показано, что в целях их эффективного функционирования следует применять экономико-математическое моделирование для оценки потенциальной и реально достижимой конкурентоспособности туристских дестинаций. Предлагаемая модель позволяет рассчитать количественный эффект от привлечения инвестиций на развитие туристской дестинации. Одними из определяющих показателей являются коэффициент эффективности экономической деятельности туристской дестинации, который рассчитывается как отношение прироста внутреннего валового продукта дестинации к объему затрат на формирование дестинации, и коэффициент эффективности туристской дестинации, рассчитываемый как отношение получаемого дохода к затратам. Вводится новый показатель — коэффициент лояльности туристов к дестинации (коэффициент возврата туристов). Предлагается формула для расчета интегрального показателя (индекса) эффективности (конкурентоспособности) туристской дестинации, который имеет сравнительно-затратный характер и позволяет оценить эффективность использования затрат для достижения желаемого (целевого) уровня ее конкурентоспособности. Рассматриваются основные принципы прогнозирования, которые следует учитывать при построении моделей прогнозирования развития туристских дестинаций. Приводится характеристика моделей прогнозирования. Анализируются наиболее приемлемые для прогнозирования модели, в частности методы прогнозирования, базирующиеся на использовании матричных моделей, так называемые методы затраты-выпуск. Метод «затраты-выпуск» не только помогает выявить взаимоотношения туристской системы со всеми производственными секторами экономики, но и оценивает косвенные и индуцированные эффекты влияния туризма на экономику дестинации. Сформулированы свойства, которыми должны обладать модели прогнозирования развития туристской дестинации. Предлагается укрупненная схема комплекса моделей прогнозирования туристской дестинации. Особые сложности моделирования туристских дестинаций связаны с весьма слабой статистической базой, отражающей развитие туристской индустрии как на уровне всей страны, так и на уровне туристских дестинаций.

Ключевые слова: туризм, прогнозирование в сфере туризма, туристские дестинации

В любой стране развитие туризма всегда сопряжено с большими финансовыми затратами, которые необходимы для формирования инфраструктуры туризма, реализации маркетинговых и рекламных программ для привле-

чения потенциальных туристов. В Федеральной целевой программе «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011—2018 гг.)» также предполагаются большие объемы финансирования, при этом более

32

научный журнал СЕРВИС PLUS Том 8. 2014 / № 3

Моделирование и прогнозирование развития туристских дестинаций

30% должно обеспечиваться за счет средств привлекаемых инвесторов. В настоящее время в России реализуется 49 различных Федеральных целевых программ (ФЦП). Анализ выполнения этих ФЦП, проведенный в сентябре 2013 г. и рассмотренный на заседании Правительства Российской Федерации, показал, что программа развития туризма является одной из пяти медленно реализуемых программ. Одной из серьезных проблем является низкий уровень софинансирования из средств субъектов федерации и внебюджетных источников. Для улучшения качества реализации ФЦП предлагается усилить зависимость финансирования программ от достижения их целевых индикаторов.

Реализация программы развития внутреннего и въездного туризма базируется на развитии туристских дестинаций и кластеров. Однако теоретические и методологические подходы к формированию и развитию туристских дестинаций остаются малоисследованными, формализованный аппарат формирования туристских кластеров не разработан. В настоящей статье рассматривается один из экономико-математических подходов, который может быть использован как модель для оценки и прогнозирования развития туристских дестинаций.

Проведенный анализ развития различных туристских дестинаций позволяет говорить о том, что в зависимости от степени ее развитости и привлекательности для туристов можно выделить различные варианты ее формирования:

1) для туристских дестинаций, у которых уже сформирована определенная туристская привлекательность и имеется некоторый туристский поток, затраты на развитие этой дестинации до уровня реально достижимой конкурентоспособности будут способствовать увеличению жизненного цикла дестинации, срок окупаемости этих инвестиций будет значительно меньше, чем в случае создания новой туристской дестинации. Это обусловлено тем, что уже сложившаяся туристская привлекательность дестинации не потребует чрезмерно больших маркетинговых и рекламных затрат;

2) для вновь формируемых туристских дестинаций, у которых туристская привлекательность создается искусственно, например, строительство тематических парков («Лего-Ленд», «Диснейленд», «Этномир» в Калуж-

ской области и т. п.), затраты будут существенно больше. Кроме того, значительно больше будут маркетинговые и рекламные затраты на привлечение туристских потоков, потому что необходимо будет сформировать минимально необходимый уровень знаний об этой дестинации и стимулировать туристский интерес и желание туристов в нее приехать;

3) для уже существующих и известных туристских дестинаций, которые хотят диверсифицировать свою привлекательность и переориентироваться на новую целевую аудиторию, на другой целевой рынок, затраты на достижение конкурентоспособности будут самые высокие, т. к. это потребует перестройки всей инфраструктуры и кардинального изменения целевого рынка. Кроме того, существует риск того, что данная территория может не сформироваться как новая туристская дестинация с новой привлекательностью, поскольку будут работать старые стереотипы относительно этой территории. В этом случае произойдет отток туристов, ориентированных на ранее сложившуюся привлекательность, а новый туристский поток не будет сформирован.

Формирование туристской дестинации может быть осуществлено в несколько этапов (рис. 1):

• построение желаемого (идеального) конкурентного профиля дестинации с учетом ее жизненного цикла, в котором необходимо предусмотреть создание необходимого инфраструктурного обеспечения, проведение маркетинговых и рекламных исследований и т. д.;

• оценка затрат на достижение желаемого и реально достижимого конкурентного профиля;

• разработка проекта формирования реально достижимого конкурентного профиля. Предлагаемая модель предусматривает

количественную и качественную оценку. Количественная оценка осуществляется с помощью расчета ряда экономических показателей, на базе которых формируется интегральный экономический показатель, оценивающий эффективность формирования туристской дестинации. Качественная оценка включает анализ и оценку привлекательности туристской дестинации, которая является одним из отличительных признаков туристской дестинации.

Экономическую эффективность формирования туристской дестинации количественно

33

СЕРВИС И ТУРИЗМ

Рис. 1. Модель формирования реально достижимой конкурентоспособности туристской дестинации

можно оценить при помощи ряда показателей, с разных сторон ее характеризующих с учетом тех затрат, которые необходимы для достижения желаемой конкурентоспособности. Причем эти затраты имеют большой мультипликативный эффект, поскольку результатами могут пользоваться не только предприятия индустрии туризма, но и предприятия других сфер деятельности и местные жители дестинации.

Для оценки экономического результата формирования туристской дестинации предлагается ввести и рассчитать ряд показателей [3, 4].

1. Количественный эффект от привлечения инвестиций

на развитие туристской дестинации характеризуется следующими показателями:

ДТП=ТП-ТП0, ДДП=ДП-ДП0, дчз= чз- чз0, ДВВП=ВВП-ВВП0,

где ТП0, ТП1 — количество туристских прибытий до и после осуществления затрат,

ДП0, ДП1 — денежные потоки от туризма до и после осуществления затрат,

Ч30, Ч31 — численность занятого населения в дестинации до и после осуществления затрат, ВВП0, ВВП1 — валовой внутренний продукт дестинации до и после осуществления затрат,

Д — прирост соответствующих показателей.

2. Коэффициент эффективности экономической деятельности туристской дестинации

(КЭТД).

34

научный журнал СЕРВИС PLUS Том 8. 2014 / № 3

Моделирование и прогнозирование развития туристских дестинаций

КЭТД _

АВВП

Z

3. Коэффициент эффективности туристской индустрии дестинации:

К _ АДП

кэти _ z *

4. Доход от одного туриста ДТ

_ ДП1 \ д° _ ДП0 ,

тп } Дт тп0

где Д°г Д'т — доход от одного туриста до и после осуществления затрат.

5. Период окупаемости затрат Т0К, причем он должен быть не более периода туристской активности (привлекательности), сформированной данными затратами

т =

1 (Ж

Z

АЦП

или Ток _

Z

АВВП

6. Коэффициент удовлетворенности/ неудовлетворенности туристов дестинации

Ку/Кну

ТП

К _ 1 - К К _ НУ

лу _ 1 ^ну > ^ну ~ тп ’

где ТПну — количество туристов, неудовлетворенных качеством услуг, предоставляемым им в дестинации.

7. Коэффициент лояльности туристов к дестинации

К

КЛТ _

ТПп ТП ’

где ТПп — число туристов, посетивших данную дестинацию за анализируемый период неоднократно.

АВВП

8. К™™ _------ — прирост ВВП дести-

ВВП ВВП0

нации.

9. КТП _ АТП - прирост ТП.

ТП ТП0

10. КДП _ АДП - прирост ДП.

ДП ДП

11. КДТ _ Дт ,0ДТ — прирост Д

ят ДТ

n v АЧЗ

12. Кгу _--- — прирост численности за-

3 ЧЗт

нятого населения в дестинации.

На основе этих показателей можно рассчитать интегральный показатель

X К х q

К _ ---

n

Х^х4

К =J^~n------

где К. — i-ый коэффициент оценки эффективности (конкурентоспособности) туристской дестинации,

q. — вес i-го коэффициента, определяемый экспертным путем,

n — количество коэффициентов. Предложенный интегральный показатель туристской дестинации носит сравнительно-затратный характер и позволяет оценить эффективность использования затрат для достижения желаемого (целевого) уровня ее конкурентоспособности.

Прогнозирование и планирование деятельности туристских дестинаций представляется весьма важным этапом, позволяющим правильно сформировать стратегические конкурентные преимущества формируемой туристской дестинации. При построении моделей прогнозирования развития туристских дестинаций следует учитывать основные принципы прогнозирования:

• принцип непосредственной экстраполяции динамики показателя или группы показателей, характеризующих развитие туризма в данной дестинации;

• принцип опосредованной экстраполяции;

• принцип сбалансированной экстраполяции показателей, характеризующих развитие туризма в данной дестинации;

• принцип генерации вариантов прогноза для различных условий развития туристской дестинации (оптимистический, пессимистический, наиболее вероятный);

35

СЕРВИС И ТУРИЗМ

• принцип использования экспертных оценок перспектив развития туристской де-стинации, в том числе с точки зрения развития отдельных видов туризма, развития соответствующей инфраструктуры и т. п.

В соответствии с этими принципами прогнозирования все методы прогнозирования делятся на следующие группы: экстраполяционные методы, факторные методы, методы на основе матричных моделей (модели затраты-выпуск — input-output), методы на основе имитационных моделей, экспертные методы.

К экспертным методам относятся экстраполяция трендов основных показателей, прогнозирование многомерных временных рядов, структурная экстраполяция. В группу факторных методов входят методы прогнозирования на основе эконометрических моделей, кривых обучения, модели распознавания. Методы прогнозирования, базирующиеся на использовании матричных моделей, объединяют методы на основе модели затраты-выпуск [1]. Модель затраты-выпуск (Input-Output Model) является мощным инструментом для описания и понимания отраслевых взаимоотношений в экономической системе, а также оценки вклада отдельных отраслей в национальную экономику. Модель затраты-выпуск, разработанная известным экономистом Нобелевским лауреатом Василием Леонтьевым, широко применяется в экономических исследованиях как национальных экономик (мегауровень), так и на региональном уровне (мезоуровнь). Впервые модель затраты-выпуск была разработана в СССР в 20-х гг. прошлого века, после некоторого перерыва она широко применялись в 50—70 гг. прошлого века, в 2011 г. началась подготовка к построению таблицы затраты-выпуск для страны в целом. Эта модель позволяет анализировать межотраслевые связи в национальном и региональном хозяйстве и определять возможные направления оптимизации отраслевой структуры.

Несмотря на то, что туризм сам по себе является категорией потребления, с экономической точки зрения необходимо учитывать связь между спросом и предложением и то влияние, которое туризм оказывает на макроэкономические показатели. Взаимосвязь между спросом и предложением лучше всего исследовать, используя для этого структуру национальных счетов, таблицы затраты-выпуск. При использовании этого типа таблиц анализ производства

и использования каждого вида продуктов производится путем отслеживания соответствующих потоков между производителями и потребителями в макро- и мезоэкономике. Метод затраты-выпуск не только помогает выявить взаимоотношения туристской системы со всеми производственными секторами экономики, но и оценивает косвенные и индуцированные эффекты. Такой анализ предоставляет объективную и всестороннюю информацию, что позволяет обосновывать и разрабатывать программы развития туризма на различных уровнях туристской системы, а также формировать политику в области туризма с более глубоким пониманием ее последствий.

В международных рекомендациях по статистике туризма ЮНВТО (МРСТ2008) отмечается, что к достоинствам этого подхода относится то, что в модели затраты-выпуск можно отразить не только традиционные затраты, но и экологические затраты, оцениваемые количественно, а в выпуск можно включать отходы, эмиссию парникового газа и иные побочные продукты, оказывающие значительное влияние на окружающую среду [4]. За рубежом накоплен богатый опыт использования моделей затраты-выпуск для оценки экономических показателей в туризме [5; 6].

Методы на основе имитационных моделей содержат методы вероятностного моделирования, методы теории массового обслуживания, модели статистических решений, игровые, оптимизационные модели. Группу экспертных методов составляют методы типа Дельфи, информационно-прогнозные графы.

Проведенный информационный анализ применяемости данных методов для прогнозирования в сфере туризма показал, что наиболее часто используемыми являются экстраполяционные методы отдельно взятых показателей (экстраполяция трендов).

Вследствие существования большого количества различных методов и моделей прогнозирования возникает задача выбора моделей, наиболее приспособленных для прогнозирования развития туристских кластеров. Для формализации процесса выбора надлежащей модели прогнозирования развития туристской дестинации предложена взаимоувязанная система требований к моделям. Свойства, которыми, по мнению авторов, должны обладать модели прогнозирования развития туристской дестинации, сведены в несколько групп:

36

научный журнал СЕРВИС PLUS Том 8. 2014 / № 3

Моделирование и прогнозирование развития туристских дестинаций

1) общие прогнозные требования, предъявляемые к моделям прогнозирования,

2) требования, предъявляемые к моделям исходя из задач исследования, т. е. прогнозирования развития туризма,

3) требования, обусловленные специфическим характером объекта прогнозирования, а именно туристской дестинации.

К первой группе относятся требования, в соответствии с которыми модель должна:

• адекватно отражать развитие туризма в анализируемой туристской дестинации,

• обладать хорошими прогнозными свойствами, в частности, обеспечивать точность и достоверность прогнозов развития туризма,

• базироваться на доступной информационной базе, что является достаточно важным моментом в связи со сложностью сбора статистической туристской информации,

• быть динамической с элементами адаптации, что позволит модифицировать модель в соответствии с изменяющимися условиями туристского рынка,

• обеспечить простоту и минимальную стоимость осуществления прогноза,

• обладать возможностью расширения и детализации в зависимости от количества и качества имеющейся в распоряжении статистической информации по туризму.

В соответствии с требованиями второй группы модель должна обеспечивать:

• получение сбалансированных прогнозов развития туристской дестинации с учетом структурных компонентов индустрии туризма,

• прогнозирование структурных сдвигов в туристской индустрии исследуемой дестинации,

• выявление узких мест, ограничивающих возможности развития туристской дестинации,

• возможность проведения имитационных и оптимизационных расчетов развития туристской дестинации,

• возможность интегрирования с моделями прогнозирования туризма более высокого уровня.

К третьей группе, исходя из необходимости учета открытого характера развития туристской дестинации и ряда специфических ограничивающих развитие туризма факторов, целесообразно отнести следующие тре-

бования, в соответствии с которыми модель должна:

• отражать специфику структуры индустрии туризма данной дестинации,

• учитывать межрегиональные связи по туристскому спросу и потреблению,

• включать ограничения по лимитируемым туристским ресурсам.

На основе сформулированных требований следует выделить две группы моделей, которые наиболее приемлемы для прогнозирования развития туристских дестинаций: это модели затраты-выпуск и эконометрические модели.

Модели затраты-выпуск являются хорошо методологически разработанными и успешно применяются для прогнозирования экономики на различных уровнях, в том числе в сфере туризма.

Укрупненная схема комплекса моделей прогнозирования туристской дестинации представлена на рис. 2.

Рис. 2. Прогнозирование развития туристской дестинации

Каждый конкретный блок имеет конкретное целевое назначение, а между собой они объединены прямыми и обратными связями.

Информационное обеспечение прогнозного исследования туристских дестинаций является наиболее важной и сложной задачей. Особые сложности связаны с весьма слабой статистической базой, отражающей развитие туристской индустрии как на уровне всей страны, так и на региональном уровне, а тем более на уровне туристских дестинаций.

Блок анализа туристской информации предназначен для изучения ретроспективных данных еще до построения модели. Этот блок должен выполнять следующие функции: систематизировать исходные данные, выявлять отсутствующие элементы данных и восстанавливать их, выявлять и оценивать общие тенденции динамических рядов показателей,

37

СЕРВИС И ТУРИЗМ

характеризующих развитие туризма и туристской индустрии в данном кластере, производить анализ структурных деформаций, оценивать взаимосвязи основных показателей, проводить факторный анализ.

Методические подходы при разработке динамической модели прогнозирования развития туристской дестинации зависят от типа исходной информации. Можно использовать два типа моделей: эконометрические, если исходная информация представлена только в виде динамических рядов показателей, и модели, базирующиеся на моделях межотраслевого баланса.

Блок принятия решений позволяет оценить прогнозные альтернативы развития туристских дестинаций с учетом изменения как эндогенных, так и экзогенных параметров туристской системы. Для объективной и адекватной оценки возможных тенденций развития туристских дестинаций целесообразно разрабатывать многовариантные прогнозы (пессимистический, оптимистический, наиболее вероятный). Прогнозы развития туристских дестинаций должны быть согласованы с общей стратегией развития экономики региона.

Литература

1. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика. М.: Экономика, 1997.

2. Международные рекомендации по статистике туризма ЮНВТО (МРСТ2008). Статистические документы. Серия М № 83, Мадрид, Нью-Йорк, 2008.

3. Морозова Н.С., Морозов М.А. Предпринимательство и конкуренция в туризме. Монография. М.: РосНОУ, 2010.

4. Морозова Н.С. Концепция формирования и развития конкуренции в туризме. Монография. М.: РосНОУ, 2011.

5. Hara Tadayuki. Quantitative Tourism Industry Analysis Introduction to Input-Output, Social Accounting Matrix Modeling, and Tourism Satellite Accounts., 2008.

TOURIST DESTINATION DEVELOPMENT:

MODELING AND FORECASTING

Morozov Mikhail Anatol’evich, Doctor of Economics, Professor, mmorozov@bk.ru,

Dean of the Department of Service, Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russian Federation,

Morozova Natal’ia Stepanovna, Doctor of Economics, Associate Professor, sks@rosnou.ru, Dean of the Department of Business Technologies in Tourism, Russian New University, Moscow, Russian Federation

This article deals with the creation and development of the tourist destinations. The authors describe different types of development-related destination appeal, propose a logically interconnected sequence of stages in the formation of the desired profile of a tourist destination, and show that, in order to ensure effective functioning, it is imperative that economic and mathematical modeling to assess the potential of the current and achievable competitiveness of tourist destinations be used. The proposed model allows to calculate the quantitative effect of attracting investment to the development of tourist destinations. The defining characteristics are the coefficient of efficiency of economic activity of a tourist destination, and the efficiency ratio of a tourist destination. The authors introduce a new measure — the coefficient of tourist loyalty to a destination (coefficient of return tourist business) and propose a formula for calculating the integral index of the efficiency (competitiveness) of a tourist destination.

In the article, the authors consider the basic principles of forecasting, which are to be taken into account

38

научный журнал СЕРВИС PLUS Том 8. 2014 / № 3

in the course of the development-forecast model construction; provide a description of forecast models, and identify the properties required of an efficient forecasting model.

Keywords: tourism, forecasting in tourism, tourist destination

References

1. Leont’ev, V.V. Mezhotraslevaia ekonomika [Cross-industry economy]. Moscow: Ekonomika Publ., 1997.

2. Mezhdunarodnye rekomendatsii po statistike turizma UNVTO (MRST2008). Statisticheskie dokumenty [UNWTO International Recommendations for Tourism Statistics 2008 — Compilation Guide]. M №83, Madrid, New Ybrk, 2008.

3. Morozova, N.S., and Morozov, M.A. Predprinimatel’stvo i konkurentsiia v turizme [Entreneurship and competition in tourism]. Moscow: RosNOU Publ., 2010.

4. Morozova, N.S. Kontseptsiia formirovaniia i razvitiia konkurentsii v turizme [A concept for the creation and development of competition in tourism]. Moscow: RosNOU Publ., 2011.

5. Hara Tadayuki. Quantitative Tourism Industry Analysis Introduction to Input-Output, Social Accounting Matrix Modeling, and Tourism Satellite Accounts., 2008.

УДК 332.87

О ПЕРСПЕКТИВАХ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЛИЩНОКОММУНАЛЬНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ НА ОСНОВЕ СЕТЕВЫХ КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

I Минаев Владимир Александрович, доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник, m1va@yandex,

ФГБОУ ВПО «Российский университет туризма и сервиса», Москва, Российская Федерация

Первоочередными задачами в сфере жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ) страны являются обеспечение притока частных инвестиций и квалифицированных кадров, формирование сети региональных центров общественного контроля качества услуг, создание и внедрение Государственной информационной системы жилищно-коммунального хозяйства (ГИС ЖКХ). Имеющиеся технологические разработки в области сетевых информационных технологий и научных достижений в сфере управления массовым сознанием дают возможность создать перспективную сеть «4С ЖКХ». При этом в Российской Федерации разрабатывается и реализуется комплекс мер по решению возникших информационно-технологических проблем, однако среди них слабо представлены меры по формированию необходимого уровня компетенций у пользователей услугами ЖКХ в электронной форме. Нередки случаи непредоставления гражданам или предоставления им недостоверной информации организациями и управляющими компаниями, функционирующими в системе ЖКХ. При формировании системы эффективного управления ЖКХ необходимо особое внимание обратить на создание профессионально подготовленных «малых групп постоянного общения» среди населения, которые могли бы эффективно выполнять функции самоорганизованного контроля за этой сферой. Учитывая специальные требования, предъявляемые к профессиональному уровню участников «малых групп», возникает проблема организационно-образовательного характера о создании системы формирования их компетенций. Формирование компетенций в этих работах рассматривается как процесс диффузии инноваций, включающий три составляющие математической модели: имитационный механизм распространения инноваций, определяющий динамику межличностных контактов; инновационный

39