CC BY
28УДК 338.48
Пшеничных Юлия Алексеевна,
доцент кафедры технологий управления в индустрии туризма Высшей школы бизнеса Южного федерального университета,
канд. экон. наук, доцент
МОДЕЛИ ТУРИСТСКОЙ ПОЛИТИКИ ЮГА РОССИИ: КОНВЕРГЕНЦИЯ И ДИВЕРГЕНЦИЯ
Россия, Ростов-на-Дону, ФГАОУ ВО Южный федеральный университет,
Аннотация. Индустрия туризма является весьма сложной системой, охватывающей различные сектора экономики и, ставшая за последние десятилетия одним из основных источников поступлений как для страны в целом, так и для отдельных ее регионов. Вместе с тем отмечается значительная неравномерность в развитии туризма отдельных территорий, что требует совершенствования механизмов управления для активизации точек роста менее конкурентоспособных дестинаций. Предлагается в целях исследования развития туризма различных территорий использовать когнитивный подход, использующий возможности разных дисциплин для моделирования структуры и поведения сложной системы. Одним из инструментов анализа неравномерности территориального развития выступает теория конвергенции. В качестве методов данного исследования использованы индикаторы а- и ß-конвергенции, методы кластерного анализа и цепи Маркова для построения и обоснования существования конвергенционных клубов. Исследование находит убедительные доказательства того, что туристические рынки муниципальных образований Краснодарского края не сходятся, а соответственно уровень неравенства территорий Юга России увеличивается. Так же подтверждается гипотеза о существовании конвергенционных клубов среди 20 муниципальных образований Краснодарского края. Основываясь на этих выводах, можно судить об эффективности стратегий и перспективах дальнейшего вклада туризма в экономику туристского сектора Краснодарского региона.
Ключевые слова: сложные системы, дифференциация, неравномерное развитие, конвергенция/дивергенция, клубная конвергенция, Юг России..
Yulia A. Pshenichnykh,
Associate Professor of the Department of Management Technologies in the Tourism Industry, Graduate School of Business, Southern Federal University,
Ph.D., Associate Professor
MODELS OF TOURIST POLICIES OF THE SOUTH OF RUSSIA: CONVERGENCE AND DIVERGENTION
Russia, Rostov-on-Don, Southern Federal University, [email protected]
Abstract. The tourism industry is a very complex system, covering various sectors of the economy, and over the past decades has become one of the main sources of revenue for the country as a whole and for its individual regions. At the same time, there is a significant unevenness in the development of tourism in individual territories, which requires the im-
provement of management mechanisms to activate the growth points of less competitive destinations. It is proposed to use a cognitive approach to study the development of tourism in different territories, using the capabilities of different disciplines to model the structure and behavior of a complex system. One of the tools for analyzing the unevenness of territorial development is the theory of convergence. The o- and p - convergence indicators, cluster analysis methods, and the Markov chain for constructing and justifying the existence of convergence clubs were used as research tools. The study finds convincing evidence that the tourist markets of the municipalities of the Krasnodar Territory do not converge, and, accordingly, the level of inequality in the territories of southern Russia is increasing. The hypothesis of the existence of convergence clubs among 20 municipalities of the Krasnodar Territory is also confirmed. Based on these findings, one can judge the effectiveness of strategies and prospects for the further contribution of tourism to the economy of the tourism sector of the Krasnodar region.
Keywords: complex systems, differentiation, cognitive approach, uneven development, convergence/divergence, club convergence, the Azov-black sea basin.
Ухудшение социально-экономического положения ряда российских территорий в эпоху рыночных трансформаций с особой остротой поставило вопрос о поиске новых приоритетов развития, применении системного подхода к управлению развитием отдельных отраслей, позволяющего повысить эффективность использования ограниченных ресурсов [14]. Уже на протяжении многих лет, туризм является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей экономики. Ежегодно большое количество туристов посещает Юг России, обладающий богатейшим туристско-рекреационным потенциалом, привлекая значительное количество туристов как из России, так и из-за зарубежья.
Растущая глобальная роль туризма мобилизовала исследователей, которые пытались изучать его различные аспекты, уделяя особое внимание причинно-следственной связи между туризмом и экономическим развитием. В настоящее время развивается моделирование причинно-следственных связей между различными объектами и процессами, основанное на когнитивном подходе к изучению явлений и процессов. Такой подход отражает когнитивные процессы исследователя, лица принимающего решение, эксперта, изучающего сложную систему, и позволяет накапливать, использовать, порождать новые знания. Результатом такого подхода является, в том числе, создание информационных технологий когнитивного моделирования сложных систем [3, 4, 9]. Когнитивное моделирование многоэтапно, первым этапом является разработка когнитивной модели исследуемой сложной системы. Начальной когнитивной моделью, как известно, чаще всего бывает когнитивная карта [9]. Когнитивным исследованиям проблем туризма были посвящены работы [17, 18], в которых представлен ряд когнитивных карт, посвященных проблемам туризма. Данная работа в определенном смысле развивает предыдущие исследования, включая возможности теории конвергенции в реализацию первого этапа моделирования - разработку когнитивной карты.
Несмотря на важность индустрии туризма, большинство эмпирических исследований в сфере туризма были основаны на функциях туристского спроса [8]. Вместе с тем остаются неисследованными несколько областей, которые требуют дальнейшего изучения. Относительно новым направлением, все еще находящимся в стадии изучения, является вопрос конвергенции туристских рынков. Важность изучения конвергенции в секторе туризма связана с тем, что теория конвергенции выступает способом измерения и оценки эффективности стратегий развития туризма, успешности рекламных стратегий, которые способствуют продвижению туристского продукта, а также выступают основой для планирования будущих стратегий, нацеленных на привлечение туристов из разных мест назначения в конкретную страну. В литературе по международному туризму представлено весьма ограниченное число исследований, в которых рассматривается теория конвергенции в туристской отрасли [12].
В настоящее время выделяют несколько концепций конвергенции применительно к разным странам, регионам или территориям одной страны. А.А. Иодчин в своей работе предложил достаточно полную классификацию типов конвергенции: глобальная, клубная; региональная, межстрановая; в терминах темпов роста, в терминах уровня дохода; абсолютна, условная; детерминированная стохастическая; о- и ß -конвергенции [2]. Концепции о-и ß-конвергенции рассматривают в своих исследованиях Баро и Сала-и-Мартин [1]. Первым, кто начал использовать понятие конвергенции для индустрии туризма был Narayan (2006) [10], который рассматривает конвергенцию через призму эффективности маркетинговой политики в сфере туризма.
Данное обстоятельство подразумевает и несколько методологий анализа конвергенции [5,14,15].
Во-первых, наиболее простым способом проанализировать наличие конвергенции в темпах экономического развития можно с точки зрения сокращения неравенства по уровню рассматриваемого показателя (т.е. рассматривается концепция о-конвергенции).
Во-вторых, для проверки концепции ß-конвергенции используется регрессионный анализ (cross-section), при котором оценивается зависимость накопленного за некоторый период времени прироста показателя от его первоначального значения [6].
Исследования динамики дифференциации уровней развития территорий (о-конвергенции) находятся в рамках традиционных методов математической статистики, использующих такие характеристики, как дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации и концентрации, энтропии и асимметрии.
Индикаторами ß-конвергенции, которые использованы в работе являются: темп конвергенции (b), скорость конвергенции (ß)
(convergence speed), время конвергенции (t) (half-life). Подходы к моделированию в-конвергенции в большинстве своем основаны на регрессионном анализе.
В качестве инструментария для оценки клубной конвергенции можно использовать модифицированную методику Д. Ква, в частности методы кластерного анализа, для выявления возможного числа клубов и их состава, и цепи Маркова для интерпретации состава клубов и проверки их стабильности.
Общая схема анализа сводится к следующему ряду шагов:
1. Проверка гипотезы о-конвергенции.
2. Проверка гипотезы в-конвергенции.
3. Кластеризация муниципальных образований.
4. Построение матрицы перехода.
Анализ процессов конвергенции на Юге России строится на основе двух показателей: объем туристического потока и уровень дохода коллективных и индивидуальных средств размещения на одного туриста. Для эмпирического анализа использовались официальные статистические данные по 40 муниципальным образованиям Краснодарского края за период с 2009 по 2014 г.
В результате проведенного анализа, были сформулированы следующие выводы:
1. Динамика коэффициента вариации по характеристикам объема турпотока и «доходу» на 1 туриста по муниципальным образованиям свидетельствует об отсутствии о-конвергенции и увеличение неравенства между территориями Краснодарского края, демонстрировавших увеличение дистанции в развитии территорий (рис. 1).
300
200
100 0
2009 2010 2011 2012 2013 2014
♦ СУи (%) по объему турпотока
СУи (%) по доходу коллективных и индивидуальных средств размещения на одного туриста
Рис. 1. Индикаторы о-конвергенции среди муниципальных образований
Краснодарского края
2. Анализ отдельных вкладов муниципальных образований в интегральную оценку их дифференциации показал, что несколько террито-
рий (Сочи, Анапа, Геленджик и Туапсинский район) в силу особых объективных и субъективных обстоятельств в течение рассматриваемого периода резко оторвались по показателю турпотока от среднего уровня, порождая неравновесие и являясь «возмутителями спокойствия».
3. Оценка моделей безусловной (абсолютной) в-конвергенции не показали статистически значимых оценок связи между темпами развития территорий и их начальным состоянием (табл. 1).
4. Проведенный кластерный анализ и использование цепей Маркова позволил сформировать три клуба муниципальных образований [9]:
- высокий - г. Сочи, г.-курорт Анапа, г. Геленджик, Туапсинский р-н;
- средний - Ейский р-н, г.Краснодар, г.Новороссийск, Темрюкский р-н;
- низкий - г. Горячий ключ, Абинский, Апшеронский, Белореченский, Крымский, Кущевский, Лабинский, Мостовской, Отрадненский, При-морско-Ахтарский, Северский, Славянский.
Таблица 1
Оценка модели безусловной (абсолютной) в-конвергенции для объема турпотока муниципальных образований Краснодарского края
Параметры и статистики 2009-2014
Коэффициент в -0,017
Константа 0,212
Б-статистика 1,756
Р-значение 0,193
1-статистика -1,325
Коэффициент детерминации (Я2) 0,045
Скорость, % в год 1,63
Время конвергенции (1), лет 70
При этом в каждом клубе присутствуют муниципальные образования, которые не изменяли своего положения и вероятность остаться в клубе для них равна 100% (Сочи, Ейский район и все районы низкого клуба). Такие конвергенционные клубы дают возможность определить тип политики по отношению к ним.
Информация, полученная в результате проведенного исследования, используется при определении вершин и причинно-следственных отношений между ними при разработке когнитивной карты развития туризма на Юге России. Проведение следующих этапов моделирования на когнитивной карте [3, 4, 9] посвящено разработке и оценке стратегий развития туризма, что необходимо для выбора эффективной стратегии.
Список литературы
1. Barro, R.J., and Sala-i-Martin, X. (1992) Convergence. Journal of Political Economy, Vol. 100, № 2, 223 - 251.
2. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд. СПбГПУ, 2005. 520 с.
3. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332 c.
4. Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems //18 th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability. (TECIS2018) IFAC, Papers OnLine, 51-30. 2018, pp. 145-149.
5. Диагностика конвергентно-дивергентных процессов в социально-экономическом развитии стран Азово-Черноморского бассейна // Вестник Таганрогского института управления и экономики. Изд-во: ЧОУ ВО «Таганрогский институт управления и экономики». - 2016. - №1. - С. 88-94.
6. Дробышевский С. Факторы экономического роста в регионах РФ / С. Дро-бышевский, О. Луговой, Е. Астафьева, Д. Полевой, А. Козловская, П. Трунин, Л. Ле-дерман. - М. : ИЭПП, 2005. - 278 с.
7. Иодчин А.А. Эконометрическое моделирование межрегиональной конвергенции в России. Автореф. Дис. .. .канд. эконом. наук. - М.: МГУ, 2007. - 27 с.
8. Katrakilidis C., Konteos G., Sariannidis N., Manolidou Ch. Investigation of Convergence in the Tourist Markets of Greece // European Research Studies Journal. - Volume XX. - Issue 4A. - 2017. - pp. 707-729.
9. Максимов В.И. Когнитивные технологии - от незнания к пониманию / Сб. трудов 1-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций», (CASC'2001). - М.: ИПУ РАН. Т. 1. 2001. С. 4-18.
10. Narayan P.K. Are Australia's Tourism Markets Converging? // Applied Economics. - 2006. - №38 (10). - pp. 1153-1162. - URL: http://dx.doi.org/10.1080/00036840500391377 (дата обращения: 05.05.2019).
11. Pshenichnykh Y., Yakimenko M., Zhertovskaja E., Grinenko S. Investigation of the convergence hypothesis in touristic industries of territories - locations of touristrecrea-tional clusters on the example of the South of Russia // ESPACIOS, Vol. 39 (N°36) Year 2018. Page 27.
12. Пшеничных Ю.А. Проведение анализа теорий конвергенции в туристской отрасли // Туризм: право и экономика. - 2018. - №4.
13. Пшеничных Ю.А., Жертовская Е.В., Якименко М.В., Формирование типологических матриц как основы выявления территорий, перспективных с точки зрения создания и развития туристско-рекреационных кластеров с учетом оценки туристского потенциала и наличия конвергенции // Фундаментальные исследования. - 2018. -№.12.
14. Пшеничных Ю.А. Технология поддержки принятия управленческих решений на основе комплексной оценки индустрии туризма в экономической системе // Туризм: право и экономика. - 2013. - №3. - С.20-25.
15. Пшеничных Ю.А. Методические основы исследования конвергенции // Вестник Таганрогского института управления и экономики. Изд-во: ЧОУ ВО «Таганрогский институт управления и экономики». - 2015. - №2. - C.114-118.
16. Пшеничных Ю.А., Колчина О.А., Грезина М.А. Теоретические и эмпирические подходы к исследованию конвергенции социально-экономического развития
стран Азово-Черноморского бассейна // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. - 2014. - №4. - С. 24-33.
17. Саак А.Э., ГореловаГ.В., Жертовская Е.В. Информационно-аналитическое обеспечение процесса формирования туристской политики муниципального образования с помощью технологии поддержки принятия управленческих решений на основе когнитивного подхода /Менеджмент в России и за рубежом. -2008. - №4. - С.47-57.
18. Yakimenko, M., Zhertovskaja, E., Gorelova, G., Pshenichnykh, Y. Elaboration of the system of indicators for the territorial tourist potential evaluation based on the cluster approach to tourism development | [Elaboración del sistema de indicadores para la evaluación del potencial turístico territorial a partir del enfoque de cluster para el desarrollo turístico] Espacios.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-010-00665 А по теме «Методологический подход к оценке потенциала и сценарному прогнозированию развития турист-ско-рекреационных кластеров в условиях территориальной дифференциации.
