CC BY
78
ЭКО. 2020. № 9
138 ФЕДОРОВА Е.А., ЧЕРНИКОВА Л.И., ПАСТУХОВА А.Э., ШИРЯЕВА Л.К.
DOI: 10.30680/Ет0Ш-7652-2020-9-138-155
Туризм и экономический рост: региональный аспект1
Е.А. ФЕДОРОВА, доктор экономических наук. E-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве РФ, Высшая школа экономики, ORCID: 0000-0002-3381-6116, Researcher ID: J-8259-2016, Scopus Author ID: 55584791316
Л.И. ЧЕРНИКОВА, доктор экономических наук. E-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, ORCID: 0000-0003-4743-5506, Scopus Author ID: 56962770900 А.Э. ПАСТУХОВА. E-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, SPIN-код: 6417-5530, Москва
Л.К. ШИРЯЕВА, кандидат физико-математических наук. E-mail: [email protected]
Самарский государственный экономический университет, Самара ORCID: 0000-0003-2890-1756, Scopus Author ID: 55553967900
Аннотация. Цель статьи - оценка влияния туристических потоков и факторов, связанных с туристической индустрией, на экономический рост регионов РФ. Методология исследования - регрессионный анализ ряда статистических показателей. В результате исследования было выявлено положительное влияние величины турпотоков на экономическое развитие регионов. Кроме того, положительно влияют на величину ВРП (из ограниченного числа выбранных показателей) инвестиции в основной капитал, рассматриваемые за предыдущий год, и объем платных туристических услуг, оказанных населению. Ключевые слова: туризм; региональный туризм; туристический поток; туристическая индустрия; экономический рост; регрессионный анализ; панельный анализ
Введение
До начала 2020 г. туризм во многих странах развивался стремительными темпами и становился одной из самых высокодоходных сфер мировой экономики. Стратегии долгосрочного развития ряда государств были основаны на развитии туристической индустрии и увеличении ее вклада в ВВП. В условиях успешного развития туристической индустрии по всему миру в России также принимались решения о проведении мероприятий, направленных на рост туризма и совершенствование туристической инфраструктуры. Так, Федеральной целевой программой по развитию внутреннего и въездного туризма в РФ
1 Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финуниверситета 2019 г.
на 2019-2025 гг запланирован рост вклада туризма в ВВП страны к 2025 г до 5% (в 2018 г. было 3,47%)2.
Россия имеет богатое культурное наследие, разнообразную природу, климатические условия, предполагающие возможность организации различного вида отдыха, однако ее богатые и разнообразные туристические ресурсы используются не в полной мере. Всемирная туристическая организация подсчитала, что Российская Федерация может принимать не менее 70 млн иностранных туристов ежегодно, однако такой потенциал еще не был реализован [Вахтеркина, Каримов, 2018]. В настоящее время и российские, и зарубежные исследования о влиянии туристической индустрии на экономический рост России и ее регионов в большей степени ориентированы на оценку влияния въездного турпотока. В нашей работе оценивается влияние и внешнего, и внутреннего турпотока, так как в России весьма актуален межрегиональный туризм.
Исследование проводилось с 2013 г по 2017 г, когда развитие туризма было одним из актуальных направлений в экономике. В начале 2020 г. в связи с пандемией, распространением коро-навирусной инфекции по всему миру, были закрыты границы государств, приостановлено передвижение между территориальными единицами внутри государств. Такая ситуация поставила под удар развитие туристической индустрии, в результате чего наиболее сильно пострадали государства, получающие высокую долю доходов за счет туризма. Небольшая доля туризма в объеме ВВП России в текущей экономической обстановке стала положительным фактором, так как потери от туризма не отразятся критически на финансовом состоянии государства. Однако наше исследование сохраняет актуальность, так как после завершения пандемии при восстановлении привычных процессов в мировом обществе и мировой экономике Россия может реализовать свой туристический потенциал за счет переориентации путешественников на новые направления, предложения которых окажутся наиболее привлекательными.
2 Федеральная целевая программа «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2019-2025 годы)» [Эл. ресурс]. URL: https://www.russiatourism. ru/contents/deyatelnost/programmy-i-proekty/federalnaya-tselevaya-programma-razvitie-vnutrennego-i-vezdnogo-turizma-v-rossiyskoy-federatsii-2019-2025-gody-/ (дата обращения: 20.06.2019).
За дукта
87,
87,
86,
& 86,
I 85, н
85, 84, 84,
период 2014-2017 гг. величина валового внутреннего про-России не имела постоянной динамики (рис. 1).
Рис. 1. Величина ВВП России в 2014-2017 гг., трлн руб. Однако и объем услуг гостиниц и аналогичных средств размещения, оказанных населению, и объем платных туристских услуг росли на протяжении всего периода (рис. 2).
450
400
350
Ч? 300
р д 250
рдл 2 200
150
100
50
0
- Объем платных туристских услуг, оказанных населению
- Объем услуг гостиниц и аналогичных средств размещения, оказанных населению
2014
2015
2016
2017
2014
2015
2016
2017
Рис. 2. Объем услуг по размещению и платных туристских
услуг, оказанных населению в 2014-2017 гг., млрд руб.
Цель исследования: проведение оценки влияния туристических потоков (иностранных и российских туристов) и факторов, связанных с туристической индустрией в регионах Российской Федерации, на уровень ВРП. Основная гипотеза заключается в наличии положительного влияния туризма на ВРП за счет привлечения числа туристов и развития факторов туристической индустрии.
Привлекать туристов в тот или иной регион могут самые разнообразные факторы: природные и культурные достопримечательности, санаторно-оздоровительные ресурсы, условия для кулинарного, винного и познавательного туризма и/или предполагающие спортивный и экстремально-развлекательный туризм.
В настоящем исследовании в качестве факторов, связанных с туристической инфраструктурой, рассматриваются экономические и социальные показатели, показатели транспортной инфраструктуры, деятельности как коллективных средств размещения, так и туристических фирм. Экономические показатели играют важную роль в целом в отображении привлекательности региона для туристов, социальные - в обеспеченности условиями для комфортного и безопасного отдыха. Показатели транспортной инфраструктуры характеризуют туристический потенциал в России, так как страна располагается на огромных территориях, даже в рамках одного региона необходима развитая транспортная сеть. Перечисленные три группы показателей являются сопутствующими элементами туристической индустрии. Показатели деятельности коллективных средств размещения и деятельности туристических фирм характеризуют сектор экономики туризм напрямую.
Обзор литературы
В последние годы увеличивается число научных работ, посвященных влиянию туризма на рост ВВП. Однако модели, рассматривающие причинно-следственную связь между туризмом и экономическим ростом, появились относительно недавно [Castro-Nuno et al., 2013]. В числе первых, кто исследовал эту связь с эмпирической точки зрения, были H. J. Kim и R. Brau. В исследовании H. J. Kim [Kim et al., 2006] с помощью теста причинности Грейнджера выявлена долгосрочная равновесная связь и двунаправленная причинно-следственная связь между уровнем туризма и экономическим развитием Тайваня. R. Brau и соавторы [Brau et al., 2007] в результате регрессионного анализа пришли к выводу, что туризм - независимый определяющий фактор роста, и малые государства быстро растут, если являются узкоспециализированными в туризме. C. N. Louca [Louca, 2017] использовал подход Грейнджера и доказал существование долгосрочных отношений между доходами от туризма и экономическим ростом с однонаправленной причинно-следственной связью. C. Burghelia и его коллеги [Burghelia et al., 2016] доказали, что величина инвестиций в основной капитал туристической отрасли влияет на рост ВРП. В работе M. Castro-Nuno и соавторов [Castro-Nuno et al., 2013] выявлена положительная эластичность между ВВП
и туризмом. С. Massidda, Р. Майапа [Massidda, Майапа, 2013] с помощью структурной векторной коррекции ошибок доказали, что в долгосрочной перспективе наблюдается двунаправленная причинно-следственная связь: внешние ресурсы, обеспечиваемые расширением туризма, создают эффект обратной связи, который еще больше усиливает процесс роста ВВП.
В России М. А. Морозов и П. О. Аристов [Морозов, Аристов, 2018], рассчитав доли туризма в ВРП и проанализировав его динамику, выявили его значительное влияние на социально-экономическое развитие Ставропольского края. Оценке мультипликативного эффекта от туризма посвящены работы Л. В. Жолобовой и Л. П. Шматько, Е. Ю. Кухарской [Жолобова, Шматько, 2013; Кухарская, 2018]. По расчетам последнего автора, мультипликатор отрасли в 2017 г. в России составил 1,4%, то есть 1 рубль, потраченный туристами, дал 40 коп. косвенного дохода.
Все названные исследования можно разделить на две группы: те, в которых анализировалась одна страна в течение ряда лет, и те, где описывается динамика для нескольких стран. В целом все они приходят к общему выводу: туризм может играть важную роль в стимулировании экономического развития, позитивном воздействии (прямом или косвенном) на другие виды экономической деятельности. Однако сила взаимосвязи между туризмом и экономическим ростом отличается от страны к стране [Ъоиса, 2017]. Региональная специфика данного аспекта оценивается гораздо реже, так как не актуальна для многих стран, имеющих малые территории. В нашем исследовании рассматриваются гипотезы, которые описывают прямое и косвенное воздействие туристических потоков на ВРП.
Гипотеза 1. Рост числа прибытий туристов приводит к увеличению ВРП и может служить основой для разработки политики в странах, стремящихся улучшить свои экономические показатели. Эта гипотеза частично подтверждалась в исследованиях зарубежных авторов применительно к государствам, в которых они проживают [Massidda, Майапа, 2013]. Развивающиеся страны активно стимулируют рост туристического сектора, и на основе его мультипликативного эффекта другие сферы экономики, включая транспорт, розничную и оптовую торговлю, производство, сельское хозяйство, и пр. [Trmajstic et а1., 2018]. Мы проверяем гипотезу в рамках российских реалий.
Гипотеза 2. Улучшение качества и рост количества факторов, связанных с туристической индустрией, увеличивают ВРП. Это предположение основано на высокой взаимозависимости самых разнообразных видов деятельности, необходимых для формирования общего туристического продукта и в целом - привлекательности того или иного региона для туристов. Здесь не только гостиницы и транспорт, но и жилье, и торговля, и рекреационные, оздоровительные, образовательные, кулинарные услуги и пр., развитие которых одновременно создает «туристический рынок» и стимулирует экономику принимающего региона [Neves et al., 2015].
Для оценки влияния туризма на экономический рост мы использовали 15 показателей (табл. 1), которые можно сгруппировать по пяти направлениям: экономические, социальные, показатели транспортной инфраструктуры, деятельности коллективных средств размещения и деятельности туристических фирм. Таблица 1. Описание переменных регрессионной модели
Обозначение фактора Фактор
X1 Индекс производительности труда
X2 Инвестиции в основной капитал, рассматриваемые за предыдущий год, млн руб.
X3 Доля площади жилищного фонда, обеспеченного всеми видами благоустройства
X4 Численность врачей всех специальностей в организациях, оказывающих медицинские услуги
X5 Индекс физического объема оборота общественного питания
Х6 Протяженность автомобильных дорог общего пользования
Х7 Доля автомобильных дорог общего пользования, отвечающих нормативным требованиям регионального или межмуниципального значения
Х8 Пассажирооборот автобусов
Х9 Площадь номерного фонда коллективных средств размещения (КСР)
Х10 Среднесписочная численность работников КСР
Х11 Численность размещенных лиц в КСР
Х12 Число ночевок в КСР
Х13 Объем платных туристских услуг, оказанных населению
Х14 Число турпакетов, реализованных населению
Х15 Число турфирм
Аналогичные показатели были использованы в работах зарубежных и отечественных исследователей. Экономические и социальные критерии учитываются в работах [Azizi et al., 2011; Котельников, 2017; Kurt et al., 2019]. Экономический показатель рассчитывает при определении сводного показателя привлека-
тельности рынка туристических услуг региона М. Ш. Валиев [Валиев, 2008]. Индекс физического объема оборота общественного питания, показатели деятельности коллективных средств размещения и туристических фирм используют в расчетах А. В. Величкина и О. В. Порошина [Величкина, 2014; Порошина, 2016]. Во всех названных работах доказано влияние перечисленных показателей на рост ВВП и ВРП.
Данные и методология
Моделирование было проведено на панельных данных, включающих 81 регион РФ в период с 2013 по 2017 гг.3 Объясняемой переменной модели служил ВРП а в качестве потенциальных регрессоров использовались переменные Х1-Х15, указанные в таблице 1.
Независимые переменные характеризуются факторами, относящимися к различным отраслям экономики, которые связаны с туристической индустрией и предопределяют ее привлекательность. Анализ на основе этих факторов позволяет выявить не только наличие влияния туризма, рассматриваемого в целом, на ВРП, но и влияние отдельных элементов, характеризующих привлекательность того или иного региона для туристов. Показатель численности размещенных лиц в КСР отражает привлеченные в регион туристические потоки.
Для того чтобы учесть неоднородность в распределении и динамике региональных величин валового продукта, были построены следующие конкурирующие линейные модели: сквозной регрессии; со случайным индивидуальным эффектом; с детерминированным индивидуальным эффектом; с детерминированным индивидуальным эффектом и неоднородными по времени коэффициентами.
Первоначальные модели включали все потенциальные регрес-соры Х1-Х15. Далее были последовательно исключены те из них, коэффициенты при которых в исследуемых моделях оказались незначимыми на 5%-м уровне значимости, а также те регрессоры, которые вносили мультиколлинеарность. Для этого был проведен
3 Публикации Федеральный службы государственной статистики «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2013-2017 гг. [Эл. ресурс] URL: http://old.gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1138623506156 (дата обращения: 20.06.2019).
корреляционно-регрессионный анализ. Так, из группы экономических показателей Х1 (индекс производительности труда) и Х2 (региональные инвестиции в основной капитал, относящиеся к предыдущему году наблюдений) в модели оставлена только переменная Х2. Она наиболее тесно связана с ВРП (переменной Y), выборочный коэффициент корреляции между Х2 и ВРП составил 0,916. Коэффициент при переменной Х1 во всех моделях оказался незначимым (-0,085).
Из группы показателей Х3-Х5, характеризующих социальное развитие региона, переменные Х4 и Х5 также пришлось исключить из модели. И вот почему. Переменная Х4 (численность врачей в регионе) показала высокую корреляцию с объясняющими переменными Х2, Х11 и Х13 (коэффициенты корреляции с каждой из них были выше 0,7) и относительно невысокую корреляцию с ВРП. Поэтому в целях устранения мультиколлинеарности переменная Х4 из модели была исключена. Другая переменная из группы социальных показателей, Х5 (индекс физического объема оборота общественного питания), обнаружила слабую связь с ВРП (коэффициент корреляции оказался равен -0,105). Переменная Х3 (доля площади жилищного фонда, обеспеченного всеми видами благоустройства) оказалась связана с ВРП (соответствующий коэффициент корреляции равен 0,366), при этом все коэффициенты корреляции между Х3 и прочими объясняющими переменными не превышали 0,3. Коэффициент при переменной Х3 во всех построенных моделях оказался значимым, поэтому переменная Х3 была в модели оставлена. Заметим также, что коэффициенты при переменных Х4 и Х5 во всех построенных моделях оказались незначимыми.
Переменные Х6 - Х8, характеризующие транспортную инфраструктуру, были исключены из модели в силу того, что коэффициенты при этих переменных во всех построенных моделях оказались незначимыми. Это может быть обусловлено следующим. Переменные Х6 (протяженность автомобильных дорог общего пользования в регионе) и Х8 (пассажирооборот автобусов в регионе) показали высокую корреляцию с объясняющими переменными Х11 и Х13. При этом корреляция переменных Х11 и Х13 с ВРП была более сильной, чем корреляция Х6 и Х8 с ВРП.
Из переменных Х9-Х12, отражающих деятельность коллективных средств размещения, три оказались тесно связаны
с переменной Х11(численность размещенных лиц в КСР). Так, все коэффициенты корреляции между Х11 и переменными Х9 (площадь номерного фонда КСР), Х10 (среднесписочная численность работников КСР), Х12 (число ночевок в КСР) оказались выше 0,9. Поэтому в целях устранения мультиколлинеарности из Х9-Х12 осталась в модели только переменная Х11, как наиболее сильно связанная с ВРП.
В группе переменных Х13-Х15, характеризующих деятельность туристических фирм, обнаружена высокая корреляция между переменными Х13 (объем платных туристских услуг, оказанных населению) и Х15 (число турфирм), соответствующий коэффициент корреляции равен 0,793. Чтобы исключить муль-тиколлинеарность из модели, из двух переменных Х13 и Х15 в модели была оставлена переменная Х13. Заметим, что коэффициент корреляции между ВРП и Х13, равный 0,636, оказался меньше, чем коэффициент корреляции между ВРП и Х15, равный 0,739. Тем не менее предпочтение было отдано переменной Х13. И вот почему. Влияние объема платных туристских услуг, оказанных населению региона (Х13) на ВРП может быть объяснено наличием прямой причинно-следственной связи между Х13 и ВРП. Очевидно, что рост объема туристских услуг влияет на рост ВРП. Влияние же количества турфирм в регионе (Х15) на ВРП не является очевидным. Можно ожидать, что турфирмы в регионах, обслуживая местное население, будут организовывать, по большей части, выездные турпотоки. Следовательно, значительная часть их клиентов будет тратить свои средства за пределами регионов. С другой стороны, рост ВРП будет приводить к росту благосостояния населения региона. Скорее всего, рост благосостояния может сопровождаться ростом числа турфирм (Х15), но не наоборот.
Коэффициент при переменной Х14 (число турпакетов, реализованных населению) во всех моделях оказался незначимым. Это объясняется слабой корреляцией между Х14 и ВРП (соответствующий коэффициент корреляции равен 0,318).
Таким образом, в модели мы сохранили только четыре объясняющих переменных - Х2, Х3, Х11 и Х13.
В таблице 2 приведены результаты оценивания конкурирующих моделей линейной зависимости Y от факторов Х2, Х3, Х11 и Х13. Оценивание моделей с детерминированным и случайным
эффектами было выполнено в пакете R с помощью функции р1т, а модели сквозной регрессии - с помощью функции 1т. Таблица 2. Результаты оценивания трех конкурирующих моделей
Модель
Регрессор сквозной с детерминированным со случайным
регрессии эффектом эффектом
Со^ -96995180 -239030200
(Р^а!че) (0,0319) (0,002213)
Х2 2837,255 1130,857 1698,299
(Р^а!че) (<2е-16) (3,750е-15) (<2е-16)
Х3 2726609 9646034 6169756
(Р^а!че) (0,000577) (3,836е-06) (3,892е-06)
Х11 37,724 221,883 220,729
(Р^а!че) (0,0772) (4.057е-09) (3,002е-15)
Х13 66100,70 92478,999 78107,67
(Р^а!че) (<2е-16) (1,748е-06) (1,548е-11)
Я2 0,88239 0,41969 0,66626
Для проверки наличия в модели случайного эффекта был выполнен тест множителей Лагранжа Бреуша-Пагана, который показал, что модель со случайным эффектом предпочтительнее модели сквозной регресии. Аналогичным образом тестирование на предмет наличия в модели детерминированного индивидуального эффекта (Т-тест) показало ее предпочтительность по сравнению с моделью сквозной регрессии.
Для того чтобы выбрать, какая из спецификаций предпочтительнее: с детерминированным индивидуальным или со случайным эффектом - был применен тест Хаусмана. Тест выявил, что модель с детерминированным индивидуальным эффектом (РЕ-модель) можно считать предпочтительнее.
Анализируя коэффициент детерминации FE-модели (табл. 2.), можно сделать вывод, что ее объясняющая способность не слишком высока. Для того чтобы улучшить качество модели, было выполнено построение модели линейной регрессии с детерминированным индивидуальным эффектом и неоднородными по времени коэффициентами модели. Применение ^теста для коэффициентов регрессии не подтвердило неоднородность по времени коэффициентов при регрессорах, однако указало на возможную неоднородность по времени свободного члена регрессии.
Для сравнения моделей с однородным и неоднородным по времени свободным членом регрессии применялись тест множителей Лагранжа Бреуша-Пагана и F-тест. Оба они позволили выявить, что модель с детерминированным индивидуальным эффектом и неоднородным по времени свободным членом является предпочтительнее. Таким образом, была выбрана следующая спецификация модели:
уи = щ + с( + ь2Х2и + ь11Х11и + ь13Х13и + £и, ь = 2011372017, I = Цп, где С2013 = 0 .
Результаты оценивания парметров модели приведены в таблице 3. Анализируя данные таблицы 3, можно принять гипотезу о значимости оценок всех коэффициентов регрессии. Из таблиц 2 и 3 видно также, что коэффициент детерминации последней модели почти в 1,3 раза выше коэффициента детерминации FE-модели.
Таблица 3. Результаты оценивания модели регрессии
с детерминированным индивидуальным эффектом и с неоднородным по времени свободным членом
Параметр модели Оценка параметра ЬСтатистика Значимость
Ь2 974,30 7,928 3,837е-14
Ь11 183,52 5,535 5,525е-08
Ь,3 58804 3,373 0,0008
С2014 2,8589е+07 2,199 0,0286
С2015 7,5515е+07 5,691 2,872е-08
С2016 1,011 е+08 7,546 4,785е-13
С2017 1,2925е+08 9,149 < 2,2е-16
Я2 0,53904
Однако тест Бреуша-Пагана выявил гетероскедастичность в поведении случайных остатков модели регрессии с неоднородным по времени свободным членом. Поэтому были найдены состоятельные стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии, необходимые для корректного применения ^теста в данной ситуации, и проведена повторная, корректная проверка коэффициентов модели (табл. 4). Сравнивая стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии, вычисленные без учета гетеро-скедастичности (табл. 3), и состоятельные стандартные ошибки при ее наличии (табл. 4), нетрудно заметить, что в последнем случае стандартные ошибки для всех оценок коэффициентов рег-
рессии увеличились. Тем не менее выводы о значимости оценок всех коэффициентов модели остались неизменными.
Таблица 4. Результаты корректного ^теста для коэффициентов модели с детерминированным индивидуальным эффектом и неоднородным по времени свободным членом
Параметр модели Оценка параметра ЬСтатистика Значимость
Ь2 974,30 2,595 0,0099
Ь„ 183,52 2,436 0,0154
Ь,3 58804 3,282 0,0011
С2014 2,8589е+07 4,089 5,491е-05
С2015 7,5515е+07 5,997 5,475е-09
С2016 1,011е+08 6,610 1,626е-10
С2017 1,2925е+08 6,383 6,147е-10
Наличие детерминированного индивидуального эффекта и неоднородного по времени свободного члена в построенной модели означает, что свободный член модели является суммой двух составляющих: а и сВ таблице 4 приведены оценки параметра с,, а в таблице 5 - оценки параметра а. для регионов. Таблица 5. Оценка свободного члена для регионов
Регион Оценка а. Регион Оценка а.
Архангельская область (кроме Ненецкого АО) 39610534 Республика Мордовия 16454759
Ненецкий АО (Архангельская область) 142129234 Республика Северная Осетия-Алания 9691043
Тюменская область 473479941 Республика Татарстан 718233321
Ханты-Мансийский АО - Югра 2083160386 Ростовская область 523417457
Ямало-Ненецкий АО 1003710551 Рязанская область 106262989
Астраханская область 68804333 Самарская область 629789552
Белгородская область 386531652 Саратовская область 268372973
Брянская область 72135128 Свердловская область 359752932
Владимирская область 34692988 Смоленская область 83525184
Волгоградская область 278312086 Ставропольский край 151532647
Вологодская область 103546023 Тамбовская область 67703256
Воронежская область 322938596 Тверская область 41247285
Ивановская область -6135414 Тульская область 190681069
Кабардино-Балкарская Республика -36436510 Удмуртская Республика 253102673
Калининградская область 48469403 Ульяновская область 51450870
Окончание табл. 5
Регион Оценка а. Регион Оценка а.
Калужская область 63263083 Челябинская область 432035963
Карачаево-Черкесская Республика -46784053 Чеченская Республика 15725584
Кировская область 50623122 Чувашская Республика -Чувашия 33334164
Костромская область -4043381 Ярославская область 140007038
Краснодарский край -126070432 Алтайский край 149364281
Курганская область 19966743 Амурская область -79716842
Курская область 113279250 Еврейская автономная область -46401471
Ленинградская область 376981398 Забайкальский край 12815071
Липецкая область 168071596 Иркутская область 461213019
Московская область 1512963320 Камчатский край 10325458
Мурманская область 127021486 Кемеровская область - Кузбасс 239299100
Нижегородская область 176850635 Красноярский край 863327168
Новгородская область 22778777 Магаданская область -13362613
Оренбургская область 380229226 Новосибирская область 403373215
Орловская область 23846694 Омская область 249672266
Пензенская область 102135297 Приморский край 200457949
Пермский край 430710785 Республика Алтай -77096421
Псковская область -54489665 Республика Бурятия -34933942
Республика Адыгея (Адыгея) -18368178 Республика Саха (Якутия) 413781789
Республика Башкортостан 530542399 Республика Тыва -40215256
Республика Дагестан 141808296 Республика Хакасия 45123345
Республика Ингушетия -36825569 Сахалинская область 430003711
Республика Калмыкия -39559873 Томская область 165424194
Республика Карелия -5039394 Хабаровский край 206855002
Республика Коми 128721839 Чукотский автономный округ -26608360
Республика Марий Эл -4466893
Наличие детерминированного индивидуального эффекта в модели может быть объяснено такими индивидуальными особенностями регионов, как качество регионального управления, качество жизни и образования, уровень социальной напряженности, сложившаяся в регионе структура инвестиций в человеческий капитал и т.д.
Выводы, дискуссия
В целом, можно сделать следующие выводы о факторах, влияющих на величину ВРП.
1. Такой экономический показатель, как инвестиции в основной капитал (Х2), положительно влияет на величину ВРП, причем приращения ВРП в текущем году в ответ на приращения инвестиций в предыдущем году (Х2) не зависят от периода наблюдений и от того, какой конкретно регион рассматривается. Таким образом, из экономических показателей, связанных с туристической индустрией, косвенно значимым оказался только один.
2. Фактор XI1 «Численность размещенных лиц в КСР», характеризующий объем потока туристов, останавливавшихся в гостиницах, хостелах, мотелях и пр., также оказался значимым в построенной модели. Рост объема туристического потока приводит к росту ВРП независимо от периода наблюдений и от того, какой конкретно регион рассматривается.
3. Фактор Х13 - объем платных туристских услуг, оказанных населению, отражающий уровень развития туристического рынка, также является значимым, оказывая положительное влияние на величину ВРП в любом регионе, независимо от периода наблюдений. Это можно объяснить тем, что на более популярных туристических направлениях с более развитой инфраструктурой потоки туристов формируют больший спрос на услуги местных турфирм.
Рассмотрим результаты по 1-й гипотезе. На основе полученных данных видно, что значительное влияние на рост ВРП оказывает поток туристов, определенный через показатель Х11 (учитывается количество и иностранных, и отечественных туристов). Таким образом, в целях ускорения социально-экономического развития регионов России следует уделять внимание дальнейшему устойчивому привлечению туристов как из-за рубежа, так и из других регионов страны.
Проверка 2-й гипотезы. В модели были учтены отдельные факторы, формирующие туристическую привлекательность регионов. Наиболее значимым фактором для уровня ВРП является объем платных туристских услуг, оказанных населению. Было подтверждено положительное влияние на ВРП независимо от региона и года исследования экономического фактора: инвестиции в основной капитал, рассматриваемые за предыдущий год (млн руб.). Этот показатель отображает косвенное влияние на туристическую индустрию, так как главным образом характеризует инвестиционную привлекательность региона.
На величину ВРП значимое влияние также оказывают факторы, отражающие индивидуальные особенности регионов, как постоянные, так и меняющиеся с течением времени. К таким факторам можно отнести качество регионального управления, качество жизни и образования, социальное самочувствие населения региона, сложившуюся в регионе структуру инвестиций в человеческий капитал и пр. Оценка такого широкого спектра факторов была невозможна в данной работе из-за недоступности необходимой информации. Поэтому следует подчеркнуть, что выделенные в работе факторы, оказывающие влияние на ВРП и относящиеся к туристической индустрии или формирующие ее, являются не единственно возможными. Кроме того, сила влияния тех или иных факторов может изменяться под воздействием различных политических, экономических и экологических событий.
Таким образом, мы доказали положительное влияние туристических потоков и развития туристической индустрии и инфраструктуры на ВРП. Туризм в силу его высокого мультипликативного эффекта обладает неплохим потенциалом для стимулирования экономического развития. Он создает рабочие места и доходы, положительно сказывается на платежном балансе регионов и стран и в целом способствует повышению в них экономической активности.
Литература
Валиев М. Ш. Анализ и оценка инфраструктурного развития внутреннего регионального туризма // Вестник Томского государственного университета. 2008. № 317. С. 165-170
Вахтеркина А. В., Каримов Б. К. Анализ современного состояния туризма в России // Мир культуры - взгляд в будущее. Сборник научных статей XVIII Всероссийской студенческой научно-практической конференции. 2018. С. 16-18.
Величкина А. В. Оценка развития туристской инфраструктуры региона // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. № 2(32). С. 239-250.
Жолобова Л. В., Шматько Л. П. Развитие российского въездного туризма - важный фактор роста ВВП страны // Труды Ростовского государственного университета путей сообщения. 2013. № 3. С. 44-48.
Котельников Д. А. Анализ устойчивости развития туристских дестинаций Краснодарского края на основе индикаторного подхода // Экономика устойчивого развития. 2017. № 2(30). С. 133-152.
Кухарская Е. Ю. Туризм как фактор экономического развития в Российской Федерации // Приоритетные направления и проблемы развития внутреннего
и международного туризма в России. Материалы I Всероссийской с международным участием научной конференции. 2018. С. 14-18.
Морозов М. А., Аристов П. О. Влияние туризма на экономику региона (на примере Ставропольского края) // Вестник Российского нового университета. Серия: человек и общество. 2018. № 2. С. 69-75.
Порошина О. В. Оценка эффективности развития сферы туризма на основе целеориентированного подхода // Проблемы развития территории. 2016. № 1 (81). С. 79-95.
AziziH., BiglariM., JoudiP. Assessment the feasibility of sustainable tourism in urban environments employing the cumulative linear model // Procedía Engineering. 2011. Vol. 21. P. 24-33. D01:10, 1016/j.proeng.2011.11.1983.
Brau R., Lanza A., Pigliaru F. How Fast are Small Tourism Countries Growing? Evidence from the Data for 1980-2003 // Tourism Economics. 2007. Vol. 13. № 4. P. 600-613. DOI: 10.5367/000000007782696104.
Burghelia C., Vuta M., Vuta M. The econometric analysis of the contribution of the capital invested in tourism and of the tourism contribution to GDP // Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development. 2016. Vol. 16. № 4. P. 55-60. Doi:
Castro-Nuno M., Molina-Toucedo J.A., Pablo-Romero M. P. Tourism and GDP: A Meta-analysis of Panel Data Studies // Journal of Travel Research. 2013. Vol. 52 № 6. P. 745-758. DOI: 10.1177/0047287513478500.
Kim H. J., Chen M.-H., Jang S. C. Tourism expansion and economic development: The case of Taiwan // Tourism Management. 2006. Vol. 27. № 5. P. 925-933. DOI: 10.1016/j.tourman.2005.05.011.
Kurt S., Heidak M., Kurdoglu B. C., Wysmuiek J. Evaluation of Sustainable Development of Tourism in Selected Cities in Turkey and Poland // Sustainability. 2019. № 11. DOI: 10.3390/su11092552.
Louca C. N. Tourism and Economic Growth in Spain // Journal of Regional Socio-Economic Issues. 2017. Vol. 7. № 3. P. 6-23.
Massidda C., Mattana P. A SVECM Analysis of the Relationship between International Tourism Arrivals, GDP and Trade in Italy // Journal of Travel Research. 2013. Vol. 52. № 1. P. 93-105. DOI: 10.1177/0047287512457262.
Neves D. C., Fernandes A. J., Pereira E. T. Determinants of touristic attraction in Portuguese regions and their impact on GDP // Tourism Economics. 2015. Vol. 21. № 3. P. 629-648. DOI: 10.5367/te.2013.0361.
Trinajstic M., Baresa S., Bogdan S. Regional economic growth and tourism: A panel data approach // UTMS Journal of Economics. 2018. Vol. 9. № 2. P. 145-155.
Статья поступила 18.03.2020. Статья принята к публикации 19.05.2020.
Для цитирования: Федорова Е. А., Черникова Л.И, Пастухова А. Э., Ширяева Л.К. Туризм и экономический рост: региональный аспект // ЭКО. 2020. № 9. С. 138-155. DOI: 10.30680/ЕС00131-7652-2020-9-138-155.
Summary
Fedorova, E.A., Doct. Sci. (Econ.), Financial University under the Government of the Russian Federation; Higher School of Economics, Chernikova, L.I., Doct. Sci. (Econ.), Financial University under the Government of the Russian Federation, Pastukhova, A.E., Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Shiryaeva, L.K., Cand. Sci. (Phis.-math.), Samara State University of Economics
Tourism and Economic Growth: Regional Aspect
Abstract. The purpose of this paper is to assess an impact of tourist flows and elements of the tourism industry on economic growth in regions of the Russian Federation. The research methodology is analysis of data resulting from a panel regression built on the basis of several statistical indicators. The resulting study revealed a positive impact of tourist flows on economic development in the regions, which illustrates the value of number of persons placed in DAC models. In addition, the number of travel agencies, the labor productivity index, and the share of fixed capital investment in GRP have a positive impact on the value of GRP. The study was conducted since GRP may be influenced by other factors that were not considered in the work due to limitations of available statistical data.
Keywords: tourism; regional tourism; tourist flow; tourism industry; economic growth; regression analysis; panel analysis
References
Azizi, H., Biglari, M., Joudi, P. (2011). Assessment the feasibility of sustainable tourism in urban environments employing the cumulative linear model. Procedia Engineering. Vol. 21. P. 24-33. D01:10, 1016/j.proeng.2011.11.1983.
Brau, R., Lanza, A., Pigliaru, F. (2007). How Fast are Small Tourism Countries Growing? Evidence from the Data for 1980-2003. Tourism Economics. Vol. 13. No. 4. Pp. 600-613. DOI: 10.5367/000000007782696104.
Burghelia, C., Vuta, M., Vuta, M. (2016). The econometric analysis of the contribution of the capital invested in tourism and of the tourism contribution to GDP. Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development. Vol. 16. No. 4. Pp. 55-60.
Castro-Nuno, M., Molina-Toucedo, J.A., Pablo-Romero, M.P. (2013). Tourism and GDP: A Meta-analysis of Panel Data Studies. Journal of Travel Research. Vol. 52 No. 6. Pp. 745-758. DOI: 10.1177/0047287513478500.
Kim, H.J., Chen, M.-H., Jang, S.C. (2006). Tourism expansion and economic development: The case of Taiwan. Tourism Management. Vol. 27. No. 5. Pp. 925-933. DOI: 10.1016/j.tourman.2005.05.011.
Kotel'nikov, D.A. (2017). Indicator approach to the analysis of sustainability of development of the tourist areas of Krasnodar Regions. Ekonomika ustojchivogo razvitiya. Economics of sustainable development. Vol. 30. No. 2. Pp. 133-152. (In Russ.).
Kuharskaya, E. Yu. (2018). Tourism as factor of economic development in Rassion Federation. Prioritetnye napravleniya i problemy razvitiya vnutrennego i mezhdunarodnogo turizma v Rossii. Materialy I Vserossijskoj s mezhdunarodnym uchastiem nauchnoj konferencii. Pp. 14-18. (In Russ.).
Kurt, S., Heldak, M., Kurdoglu, B.C., Wysmulek, J. (2019). Evaluation of Sustainable Development of Tourism in Selected Cities in Turkey and Poland. Sustainability. No. 11. DOI: 10.3390/su11092552.
Louca, C.N. (2017). Tourism and Economic Growth in Spain. Journal of Regional Socio-Economic Issues. Vol. 7. No. 3. Pp. 6-23.
Massidda, C., Mattana, P. (2013). A SVECM Analysis of the Relationship between International Tourism Arrivals, GDP and Trade in Italy. Journal of Travel Research. Vol. 52. No. 1. Pp. 93-105. DOI: 10.1177/0047287512457262.
Morozov, M.A., Aristov, P.O. (2018). The impact of tourism on the economy of the region (on the example of the Stavropol territory). Vestnik Rossijskogo novogo universiteta. Vestnik of Russian New University. No. 2. Pp. 69-75. (In Russ.).
Neves, D.C., Fernandes, A.J., Pereira, E.T. (2015). Determinants of touristic attraction in Portuguese regions and their impact on GDP. Tourism Economics. Vol. 1. No. 3. Pp. 629-648. DOI: 10.5367/te.2013.0361.
Poroshina, O.V. (2016). Evaluation of tourism industry development efficiently on the basis of target-oriented approach. Problemy razvitiya teorii. Problems of territory's development. Vol. 81. No. 1. Pp. 79-95. (In Russ.).
Trinajstic, M., Baresa, S., Bogdan, S. (2018). Regional economic growth and tourism: A panel data approach. UTMS Journal of Economics. Vol. 9. No. 2. Pp. 145-155.
Vahterkina, A.V., Karimov, B.K. (2018). Analysis of the current state of tourism in Russia. Mir kul 'tury — vzglyad v budushchee. Sbornik nauchnyh statej XVIII Vserossijskoj studencheskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Pp. 16-18. (In Russ.).
Valiev, M. Sh. (2008). Evaluation and analysis of infrastructural development for domestic tourism of a region. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Tomsk State University Journal. No. 317. Pp. 165-170. (In Russ.).
Velichkina, A.V. (2014). The assessment of the regional tourism infrastructure development. Ekonomicheskie i social'nye peremeny: fakty, tendencii, prognoz. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. Vol. 32. No. 2. Pp. 239-250. (In Russ.).
Zholobova, L.V., Shmat'ko, L.P. (2013). Development of Russian incoming tourism as an important factor of GDP growth of our country. Trudy Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshcheniya. Rostov state transport university. No. 3. Pp. 44-48. (In Russ.).
For citation: Fedorova, E.A., Chernikova. L.I., Pastukhova, A.E., Shiryaeva, L.K. (2020). Tourism and Economic Growth: Regional Aspect. ECO. No. 9. Pp. 138-155. (In Russ.). DOI: 10.30680/EC00131-7652-2020-9-138-155.
