Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Культура - неотделимая часть экономики любой страны. Экономический вклад культуры может быть оценен двояко: прямые доходы от продажи культурных благ и услуг и нематериальные выгоды. Прямой экономический вклад может быть следующим: создание добавленной стоимости за счет средств, инвестированных в культуру (которые могут быть оценены при помощи денежного мультипликатора), и создание нового рынка культурных услуг. В свою очередь, нематериальные выгоды выражаются в создании социальной ценности, включая образовательную, престижную, присутственную ценность (индивид получает полезность от самого факта наличия музея в его регионе) (Frey, 2009). Главная особенность культурного сектора - высокая доля неявных экономических выгод. Культурные блага являются социально значимыми благами. Само существование культурных институтов направлено на увеличение человеческого капитала, создание базы для личностного, морального и духовного развития как отдельного индивида, так и населения страны в целом, повышение роли социального и гражданского общества, укрепление роли страны на международном уровне, снижение социальной напряженности и преступности и решение других глобальных задач развития государства. В связи с этим впервые за многие годы в России в качестве одного из приоритетов бюджетных расходов определена поддержка сферы культуры в Стратегии государственной культурной политики на период до 2030 года.

Культурное благо, являющееся одновременно культурным наследием (heritage good), в большинстве случаев - квази-общественное благо, поскольку в некоторой степени обладает признаками неисключаемости и неконкурентности в потреблении (Sanz et al., 2003). В то же время музейные услуги, как частный случай культурного блага, частично теряют свойства общественного блага: неисключаемость исчезает при наличии платы за вход в музей, неконкурентность - в случае «выставок-блокбастеров», когда залы музея переполнены.

Музеи - культурные институты, ведущие образовательную, научно-исследовательскую и развлекательную деятельность. При этом музеи являются наиболее популярными культурными достопримечательностями, за которыми следуют художественные галереи и памятники (McKercher, 2004). Социальный и экономический вклад музеев указывает на необходимость подробного изучения рынка музейных услуг. Оптимальное количество такого блага не может быть обеспечено в условиях совершенной конкуренции. Кроме этого, значительная часть ценности культурного блага не выражается в материальном виде. Наибольшую часть экономической ценности такого блага представляют собой положительные экстерналии, коммерциализация которых представляет трудности для производителя. В дополнение к специфике производимого блага музеи сталкиваются с жесткой конкуренцией не только среди культурных организаций в целом, но и внутри музейной отрасли. Джонсон и Томас (Johnson, Thomas, 1998) выделяют три типа такой конкуренции: конкуренция за государственное финансирование, конкуренция за инновации и их использование для привлечения посетителей и конкуренция малых и средних музеев с так называемыми «суперстар-музеями», известными на мировой арене, обладающими исключительной коллекцией и отличающимися высокой посещаемостью. В то же время главные тенденции рынка: растущее количество развлекательных услуг и, как следствие, растущая конкуренция между культурно-досуговыми организациями, а также переход от государственного бюджета к самостоятельному финансированию - делают музеи еще более интересным объектом для изучения.

Необходимо уметь анализировать культурные институты для того, чтобы понимать, от чего зависит их эффективность и каким образом можно влиять на результаты их деятельности. Нам не известны работы, анализирующие музейную деятельность в РФ, в которых был бы рассмотрен такой долгий временной промежуток (8 лет). При этом зарубежный опыт (преимущественно развитых стран) не может полностью применяться для российских музеев, в т.ч. и потому что зарубежные музеи по большей части являются некоммерческими организациями или имеют смешанную - государственную и частную - форму собственности, в то время как российские музеи преимущественно являются государственными (Frey, 2008).

Данная работа посвящена анализу детерминант посещаемости музеев. Главная цель настоящего исследования - изучение факторов спроса и предложения, влияющих на уровень посещаемости федеральных музеев в России. В работе будут использованы данные Главного информационно-вычислительный центр Министерства культуры Российской Федерации (далее - ГИВЦ Минкультуры России) по федеральным российским музеям в период 2008-2015 гг., дополненные данными официальной статистики.

В работе будут последовательно решены следующие задачи:

1) Классификация и анализ имеющегося опыта и исследований в области, факторов спроса и предложения, потенциально влияющих на посещаемость музеев;

2) Анализ главных трендов музейной активности в период 2008-2015 гг. в России;

3) Эконометрический анализ данных по федеральным музеям и идентификация факторов, влияющих на посещаемость в федеральных музеях в России.

Вклад автора в область изучения экономики культурных организаций заключается в следующем: во-первых, использование панельных данных за 8 лет позволяет установить причинно-следственную связь между факторами; во-вторых, предложенная модель одновременно содержит в себе как факторы спроса, так и предложения. В результате, финальная модель покрывает широкий спектр факторов, потенциально влияющих на посещаемость. Результаты анализа могут быть использованы в дальнейшем для составления рекомендаций относительно политики и стратегии ведения музейной деятельности с целью повышения уровня посещаемости и национальной вовлеченности в культуру.

Результатом данной работы является идентификация детерминант посещаемости федеральных музеев в России. Основываясь на результатах анализа, можно сделать вывод о том, какие факторы спроса и предложения влияют на уровень посещаемости и какой предельный вклад оказывает каждая из величин в отдельности. По результатам исследования, наибольшее влияние на посещаемость со стороны спроса оказывают цена на альтернативные виды досуга (билеты в кинотеатр) и уровень образования, со стороны предложения - количество выставок и уровень затрат музея.



ГЛАВА 1. Теоретическая база исследования

Термин «экономика музея» может быть интерпретирован двумя способами (Frey, 2009). В соответствии с неоклассическим подходом музей воспринимается как экономическая единица, производящая определенные экономические блага, - культурные услуги. В этом случае анализ фокусируется на взаимосвязи между ресурсами (капитал, рабочая сила) и результатом (прибыль или посещаемость). Другой подход (институциональный) рассматривает музей как культурный институт, являющийся частью среды индивида. Так, индивид максимизирует свою полезность в рамках «правил игры», определяемых не только экономическими законами спроса и предложения, но и другими факторами - политическими, моральными, институциональными и т.д. В настоящей работе будет использован неоклассический подход. Для цели исследования необходимо найти взаимосвязь между факторами спроса (например, социально-демографическими), факторами предложения, включая ресурсы музея, и посещаемостью. Использование неоклассического подхода позволит применить количественные методы оценки данных для выявления закономерностей.

Рынок музейных услуг представлен стороной спроса - посетителями - и стороной предложения - музеями. Так, на формирование итогового равновесия влияют факторы с обеих сторон. Категории факторов изображены на Рис. 1.



Рисунок 1. Факторы спроса и предложения рынка музейных услуг

Источник: составлено автором

Далее на примере эмпирических исследований будет рассмотрено влияние каждого из факторов на посещаемость.

1.1 Факторы спроса

В настоящей работе будет использована базовая экономическая концепция рационального выбора индивида, согласно которой потребитель музейных услуг - рациональный экономический агент, максимизирующий свою полезность в условиях бюджетного ограничения. Однако необходимо учитывать, что наибольшая ценность, создаваемая культурой, имеет долгосрочный и социальный эффект. Это означает, что для качественного анализа необходимо учитывать как индивидуальные характеристики индивида, так и социальные. Чтобы в полной мере объяснить мотивацию и поведение потребителя, экономика культуры расширяет понятие homo economicus, добавляя в его поведение психологические и социальные аспекты. Включение такой мотивации позволяет объяснить некоторые аномалии поведения потребителя, например, вытеснение внутренних предпочтений внешними, иначе, следование моде. Об этом пишут в работе Бенабу и Тироль (Benabu, Tirole, 2006), в которой была в математическом виде представлена модель просоциального человека. Так называемый «overjustification effect» (в переводе на русский встречаются термины «эффект переоценки» или «эффект сверхоправдания») вытесняет внутренние мотивы внешними. На это замещение влияют такие свойства рынка, как наличие социальных норм, наличие вознаграждения, чувство гордости или стыда. Так, человек может потреблять музейные услуги, исходя не из собственной внутренней потребности в искусстве, а из желания быть признанным обществом. Сильнее этот эффект влияет на людей, которые добровольно участвуют в музейной активности, - волонтеры и спонсоры. Именно репутация во многом определяет просоциальное поведение индивида. Таким образом, полноценный анализ должен включать в себя характеристики социума, то есть окружения, индивида, а также то, что может определять его «социальные предпочтения» - уровень образования, доступность культурных мест в регионе, уровень безработицы в регионе, долю молодого населения и т.д. Рассмотрим подробнее социально-экономические факторы, которые могут оказать влияние на уровень посещаемости музеев.

1.1.1 Доход

Влияние дохода на спрос на музейные услуги может быть как прямым, так и косвенным. С одной стороны, доход напрямую влияет на платежеспособность индивида и его возможность приобрести билет в музей и покрыть сопровождающие издержки. С другой стороны, доход влияет на альтернативную стоимость времени. В зависимости от того, что индивид ценит больше - зарплату или свободное время, влияние дохода может быть как положительным, так и отрицательным. Несмотря на то, что влияние дохода на посещаемость было исследовано во множестве эмпирических работ, авторы не пришли к единому мнению относительно того, положительно или отрицательно влияет рост дохода на посещаемость.

Кирхберг (Kirchberg, 1998) на опросе 1080 жителей Германии пытается выявить субъективные барьеры, мешающие людям ходить в музеи. В микро-эконометрический анализ были включены ответы респондентов относительно того, может ли цена стать препятствующим фактором для похода в музей, и различные социально-демографические показатели как объясняющие переменные - уровень дохода, образование, тип профессии, расстояние до ближайшего музея и численность населения в пункте проживания респондента. Доход оказался доминирующей характеристикой в определении ценового барьера как главного препятствия для индивида, желающего пойти в музей. По результатам исследования, для людей с низким доходом цена служила главным останавливающим фактором в пять раз чаще, чем для людей с высоким доходом.

В работе Визерс (Withers, 1990) находит отрицательное влияние дохода на спрос на исполнительное искусство. Вместе с ростом дохода растет альтернативная стоимость времени. Если индивид ценит деньги больше, чем свободное время, он может увеличить количество рабочих часов и уменьшить время досуга (включая время на искусство).

Брида и др. (Brida et al., 2011), анализируя факторы, влияющие на вероятность повторного посещения музея современного искусства в Роверето (Италия), выявляют отрицательное влияние дохода на исследуемую вероятность. Однако, несмотря на экономическую обоснованность такой взаимозависимости, статистически данный фактор оказался не значим.

В подтверждении указанного выше заключения, Люксетич и Партридж (Luksetich, Partridge, 1995) в работе, посвященной американским музеям и факторам спроса на музейные услуги, не находят статистически значимого влияния распределения доходов в регионе на посещаемость музея.



1.1.2 Образование

Отдельной детерминантой спроса на музейные услуги является образование индивида. Впервые данный вопрос поднимает Крэкман (Kracman, 1996). На основе данных о вовлеченности общества в искусство 1992 года он доказывает важность школьных занятий по истории искусств. Их проведение положительно влияет на дальнейшую вовлеченность индивидов в искусство вне зависимости от семейного влияния.

Грей (Gray, 1998) на примере контрольной группы студентов, проходивших курс по истории искусств, доказывает, что для более образованного индивида альтернативная стоимость времени ниже, поскольку его полезность, получаемая от посещения музея, - выше. На важность образования в формировании спроса на музейные услуги также указывают авторы уже описанных выше исследований - Кирхберг (Kirchberg, 1998), Брида и др. (Brida et al., 2011), Санз и др. (Sanz et al., 2010).

1.1.3 Трансакционные издержки (включая транспортные)

Спрос на музейные услуги определяется стоимостью альтернативных видов досуга. Бэйли и Фэлконер (Bailey, Falconer, 1998) показывают, что к издержкам «лучшей альтернативы» относится не только время, проведенное в музее, но и время, затраченное на дорогу до музея. По мнению авторов, эти «комплементарные издержки» составляют до 80% общих издержек на посещение музея.

Таким образом, важным фактором, требующим внимания, является время, затрачиваемое на дорогу до музея, или доступность музея. Ботер и др. (Boter et al., 2005) используют данный показатель в качестве прокси для выявленных предпочтений. Авторы разделяют Голландию на 10 сегментов и проверяют, влияет ли время в пути на посещаемость того или иного музея. В анализ вошли данные по 80 821 держателям музейных карточек в 108 голландских музеев. Помимо времени в пути и расстояния, оказавшимися валидными детерминантами спроса, на посещаемость также повлиял рейтинг музея (является ли он «суперстар-музеем» или нет). Авторы допускают влияние социально-демографических факторов на формирование индивидуальных предпочтений, которые однако не были доступны для данной выборки.

Работа Фонсеки и Ребелы (Fonseca, Rebela, 2010) подтверждает выводы относительно важности финансовых и временных затрат на музей. Авторы анализировали данные по 403 опросам, проводимым в период с ноября 2005 по сентябрь 2006. Главной целью было выяснить, от каких факторов зависит посещаемость музея Ламаго (Lamago), расположенного в месте культурного наследия согласно классификации ЮНЕСКО. Авторы сделали акцент именно на издержках на дорогу как на предикторе спроса на музейные услуги. Среди зависимых были такие факторы, как удовлетворенность музеем, пол респондента, его возраст, уровень образования, доход и затраты на дорогу. Наиболее значимыми оказались: пол, уровень образования и затраты на дорогу.

Возвращаясь к работе Брида и др. (Brida et al., 2011), в то время, как уровень образования оказывает слабое влияние на формирование спроса на музейные услуги, а влияние дохода не было статистически подтверждено, наиболее сильной детерминантой оказалось время, потраченное на дорогу. Дистанция до музея, описываемого в статье, оказала наибольшее влияние на то, приедет ли индивид в этот музей еще раз.

1.1.4 Цена билета в музей

Если говорить об альтернативных издержках похода в музей, можно учитывать стоимость билета в музей и стоимость альтернативных видов досуга, например, похода в кино.

О'Хаган (O'Hagan, 1995) на выборке из 1202 респондентов, опрошенных в Ирландии, доказал, что посещаемость положительно зависит от цены на билет в музей. Автор объясняет это тем, что, во-первых, за счет увеличения цены музей может увеличить площадь выставочного пространства и отреставрировать экспонаты или отремонтировать здание музея. Во-вторых, музеи в выборке в основном посещают туристы, нечувствительные к цене билета. В-третьих, по мнению автора, нет близких заменителей той или иной выставки. Однако Люксетич и Партридж (Luksetich, Partridge, 1995) не выявили значимого влияния цены билета в музей на посещаемость.

1.2 Факторы предложения

1.2.1 Специализация музея

Прежде всего стоит отметить, что спрос на музейные услуги определяется персональными предпочтениями индивида. В связи с тем, что предпочтения индивида сложно измерить и оценить, исследователям приходится искать альтернативные пути учета индивидуальных предпочтений в оценке их влияния на уровень посещаемости. Часть таких показателей можно найти на стороне предложения. Например, Люксетич и Партридж (Luksetich, Partridge, 1995) показывают, что ценовая эластичность спроса на музейные услуги зависит от типа музея. Так, наименее эластичными по цене оказались исторические музеи (-0,12), наиболее - научно-естественные музеи (-0,26).

1.2.2 Качество выставки

Кроме этого, Люксетич и Партридж (Luksetich, Partridge, 1995) доказывают, что посещаемость зависит от качества выставки. За неимением объективных оценок качества выставки авторы используют такие показатели как размер и стоимость музейного фонда, количество музейных работников и экскурсоводов, их квалификация и размер музейных издержек в целом. В соответствии с результатами работы, увеличение стоимости экспозиции с $ 100,000 до $ 60 - 100 млн. увеличивает посещаемость на 114%. Помимо этого фактора, значимыми оказались тип музея и часы работы музея как показатель его доступности.

1.2.3 Объем и структура финансирования

Предложение музейных услуг также определяется функцией издержек музея. Главным фактором, отличающим эту отрасль от прочих, является большие фиксированные издержки (Frey, Meier, 2006). Главные активы музея - здания, выставки, персонал, страховка, техническое оборудование - не могут быть изменены в краткосрочном периоде. Из-за того, что переменные издержки составляют относительно малую часть общих издержек, в целом издержки не зависят от выпуска (в случае музейной отрасли выпуск - количество посещений). Таким образом, с ростом посещаемости средние издержки музея снижаются.

При такой специфике издержек государство должно финансировать краткосрочную убыточность культурной организации. Как следствие, эффективность музея должна зависеть от объема государственного субсидирования. Однако, Люксетич и Партридж (Luksetich, Partridge, 1995) не находят значимого влияния объема государственного финансирования на посещаемость музея. Авторы связывают это с тем, что государственное финансирование в основном направлено на сохранение и содержание существующих экспонатов, а не на повышение посещаемости.

Другой важной особенностью издержек является то, что предельные издержки близки к нулю. Если музей организует выставку, базовые издержки зависят от самого факта работы музея в этот день, а не от количества гостей. Это утверждение работает даже в том случае, если в качестве выпуска учитывается количество часов или дней работы музея. Так, во время кризиса Британский музей был вынужден закрыть несколько секций музея, чтобы снизить издержки. Однако в краткосрочном периоде этого снижения оказалось недостаточно - помимо этого, музею пришлось отказаться еще от нескольких проектов, в том числе образовательного (The Economist, Anon, 2002). Этот пример иллюстрирует, насколько переменные издержки малы по сравнению с фиксированными издержками. Единственным исключением являются «выставки-блокбастеры», во время проведения которых дополнительный посетитель может сильно повысить издержки, связанные с перегруженностью музея. Так, в работе Мэддисон и Фостер (Maddison, Foster, 2003) проанализировали издержки каждого следующего посетителя для Британского музея при перегруженности, которые составили сравнительно значительную сумму, - 8,05 фунтов.

1.2.4 Инновации

Музеи сталкиваются с тем же экономическим выбором, как и большинство организаций в сфере культуры, так называемой «болезнью цен», которая заключается в том, что издержки не могут быть существенно снижены благодаря технологиям, и это вызывает постоянные финансовые проблемы и постоянную убыточность организаций культуры по сравнению с другими областями (Baumol, Bowen, 1996). Однако, как показали Коуэн (Cowen, 1996), Пикок (Peackock, 1993), ни одно эмпирическое исследование не подтверждает наличие этой «болезни» в музейной отрасли (наиболее явно она выражается в таких индустриях как театральная). Действительно, повышение производительности с помощью технологического прогресса возможно следующим путем: экспонаты могут быть показаны посредством Интернета, охрана может осуществляться с помощью камер наблюдения, к работе музея могут привлекаться волонтеры, часть работы может быть отдана на аутсорсинг, а менеджмент может быть частично или полностью передан в частное управление даже в случае государственного типа организации (Harrison, 2000). Все это направлено на борьбу с «болезнью цен».

Тафтс и Мильн (Tufts, Milne, 1999) на примере музеев в Монреале (Канада) исследуют, что может сделать музей самостоятельно или с минимальным вмешательством государства, чтобы успешно работать в условиях технологического прогресса, сокращения бюджетного финансирования и повышающейся конкуренции как внутри отрасли, так и с другими культурно-досуговыми предприятиями. Авторы выделяют следующие типы возможных изменений: новые источники дохода (коммерческая деятельность), применение более гибких контрактов с нанимаемыми сотрудниками, сотрудничество с другими музеями региона, организация конгломератов и музейных парков и введение новых технологий, включая выход в Интернет и расширение электронного каталога. Последнее является подтверждением точки зрения о том, что достижения технологического прогресса могут быть легко применены в музейной отрасли.

1.2.5 Размер фонда музея (экспонаты и территория)

Еще одной особенностью музейной отрасли являются высокие альтернативные издержки. Музеи хранят коллекции, которые являются их главным и самым ценным активом. Объекты музейной коллекции создают не только издержки хранения и сохранения, но еще и альтернативные издержки. Альтернативной стоимостью содержания коллекции искусств является выручка, полученная при альтернативном использовании этого актива, например, коллекцию можно продать и инвестировать полученные средства. Другие альтернативные издержки относятся к зданиям и территории и их альтернативному использованию. В некоторых случаях альтернативная стоимость земли, на которой расположен музей, очень велика, поскольку музеи часто расположены в коммерчески привлекательных локациях (Rosett, 1991). Большинство музеев не учитывают в балансе стоимость коллекций. В Великобритании такая практика даже является обязательным условием (Bailey, Falconer, 1998). В противном случае музей всегда являлся бы убыточной организацией. Таким образом, музеи преуменьшают истинные издержки капитала в сравнении с другими экономическими организациями, когда не учитывают альтернативные издержки (Grampp, 1989).

Среди исследователей есть согласие о роли некоторых факторов, таких как уровень образования, качество выставки, трансакционные издержки (включая транспортные). По другим показателям, таким как цена на билет в музей, доход и структура финансирования были получены неоднозначные результаты. Некоторые параметры не учитывались в эмпирических работах, например, цена наиболее близкого товара-заменителя, такого как билет в кино. В то же время некоторые характеристики музейного рынка, не имеющие четких определений и ограниченного круга составляющих, например, качество выставки, могут быть дополнены другими показателями, отличными от упомянутых выше (качество зданий, размер фонда, образованность персонала и т.д.). Далее в работе будет оценена роль данных факторов применительно к анализу российских федеральных музеев, будут сформулированы эмпирические гипотезы о влиянии переменных на посещаемость федеральных музеев и будет дана характеристика данным и общему подходу к анализу.



ГЛАВА 2. Методология и данные

2.1 Методология

В данной главе будет представлена методология выявления факторов, влияющих на посещаемость федеральных музеев в России, а также будет приведено описание используемых данных.

Непрямые выгоды, создаваемые музеем, сложно посчитать, поскольку они состоят из множества неисчисляемых индикаторов. Паулус (Paulus, 2003) исследует деятельность музеев через четыре индикатора - эффективность соотношения затрачиваемых ресурсов и объема выпуска, эффективность в достижении целей организации, минимизация издержек при заданном бюджетном ограничении и уровень доступности культурных благ для населения. Автор отмечает, что не все индикаторы можно измерить численными методами, что приводит к искажению оценки деятельности музея. Во избежание такого рода ошибки в настоящей работе будет использован численный показатель, иллюстрирующий эффективность музея в достижении целей его деятельности по привлечению населения, - посещаемость. Таким же методом пользуется в своей работе Т. А. Абанкина и др., исследуя факторы увеличения доступности музеев в России (Abankina and etc., 2015). Действительно, музей, в большинстве случаев имеющий форму государственной или некоммерческой организации, максимизирует не прибыль, а посещаемость.

С учетом проведенного обзора литературы, были сформированы следующие гипотезы относительно факторов спроса и предложения, влияющих на уровень посещаемости:

Ожидается, что в более благополучных регионах посещаемость как в целом, так и на один музей, будет выше.

Для проверки факторов спроса были выдвинуты гипотезы Н1-Н4:

H1: Уровень дохода положительно влияет на посещаемость музеев.

Несмотря на противоречивые результаты, полученные в ряде исследований, в настоящей работе нулевая гипотеза заключается именно в положительной взаимосвязи дохода и посещаемости. Так, будет проверена гипотеза о том, является ли цена на билет останавливающим фактором при решении пойти в музей или провести досуг иным, более бюджетным способом.

H2: Численность населения региона положительно влияет на посещаемость.

Во-первых, в более населенных регионах чаще присутствуют «суперстар-музеи», являющиеся центром туристического и национального интереса. В таких музеях посещаемость значительно выше. Во-вторых, более населенные регионы, как правило, имеют лучшую экономическую ситуацию, информационную и урбанистическую инфраструктуру. В таких регионах информационные и комплементарные издержки похода в музей могут быть ниже.

H3: Средний уровень образования в регионе влияет на посещаемость.

Исследовательский опыт в области однозначно говорит о положительном влиянии образования на культурную вовлеченность общества. Чем более образован индивид, тем больше он получает полезность от похода в музей и, при прочих равных, выберет такой вид досуга.

H4: Цена товаров-субститутов положительно влияет на посещаемость.

Альтернативные виды досуга (например, кинотеатр или театр) являются конкурентами музеям. Если цена на субституты растет, потребление основного блага должно расти.

Для проверки факторов предложения были выдвинуты гипотезы Н5-Н14, характеризующие музеи и их услуги.

H5: Специализация музея влияет на уровень посещаемости.

Согласно литературе в области, есть более популярные типы музеев - исторические, и менее популярные - естественнонаучные. Данный показатель будет учтен при анализе детерминант посещаемости.

H6: Размер фонда положительно влияет на посещаемость музея.

Чем больше размер фонда, тем богаче экспозиция и выставки, проводимые в музее. Руководство музея может отбирать наиболее интересные экспонаты для экспозиции, тем самым улучшая качество выставки и привлекая посетителей.

H7: Стоимость фонда положительно влияет на посещаемость музея.

Чем более дорогим фондом обладает музей, тем более качественные выставки он может проводить для посетителей. Самыми дорогими фондами обладают «суперстар-музеи», отличающиеся известностью во всем мире и высокой посещаемостью.

H8: Количество проводимых выставок положительно влияет на посещаемость музея.

Чем больше выставок проводит музей, тем больше экспонатов может увидеть посетитель помимо постоянной экспозиции, что, безусловно, положительно влияет на посещаемость.

H9: Неудовлетворительное состояние музея (количество зданий, требующих капитального ремонта) отрицательно влияет на посещаемость музея.

Аварийное состояние музейных зданий негативно сказывается на опыте, получаемом посетителем при походе музей. При широком выборе альтернатив культурного досуга посетитель может выбрать нечто иное, отличное от похода в музей.

H10: Площадь музея положительно влияет на посещаемость.

Большая площадь, как и архитектурная привлекательность является одним из признаков «суперстар-музея». Чем больше территория музея/площадь зданий, тем богаче получаемый посетителями опыт и выше привлекательность музея.

H11: Квалификация сотрудников и их опыт работы положительно влияют на посещаемость.

При прочих равных ожидается, что более квалифицированные и опытные сотрудники проводят более интересные экскурсии, что повышает привлекательность экскурсий и музея в целом для посетителей.

H12: Размер финансирования положительно влияет на посещаемость.

Данная гипотеза проверялась при помощи двух показателей: размер финансирования и дефицит финансирования.

H13: Структура финансирования влияет на посещаемость.

Предположительно, музеи с большей долей самостоятельного финансирования будут характеризоваться большей посещаемостью. Такие музеи вынуждены дополнительно прикладывать усилия со своей стороны (например, рекламой или дополнительной коммерческой деятельностью), чтобы повысить посещаемость в отличие от музеев, получающую государственную поддержку вне зависимости от уровня посещаемости.

H14: Размер затрат положительно влияет на посещаемость.

Размер затрат иллюстрирует масштабы музея и является своеобразным показателем качества деятельности музея. Чем выше затраты музея, тем больше он может потратить на пополнение фонда, зарплату сотрудникам, ремонт зданий, реставрацию фонда, рекламу и т.д.

Помимо факторов спроса и предложения, в работе исследовались параметры доступности музея в зависимости от характеристик региона, в которых он расположен. В частности, в модель вводились переменные, характеризующие размер региона (его площадь), количество музеев в регионе (как фактор конкуренции, или наоборот, дополнительной привлекательности).

В качестве зависимой переменной была выбрана годовая посещаемость (общее количество посещений музея в год), в качестве объясняющих - детерминанты спроса и предложения, описанные выше.

2.2 Данные

музей посещаемость выставка спрос

В настоящий момент нет единого реестра всех музеев (государственных и частных), действующих в России. Общеизвестны 30 частных музеев, при этом общее количество государственных музеев в 2016 году составило 2742.

Музей может находиться в ведении как органов управления в сфере культуры (Минкультуры России, органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации и органов местного самоуправления в сфере культуры), так и органов управления в другой сфере. Большая часть музеев (в 2015 - 2637 из 2742) находится в ведении органов управления в сфере культуры. При этом федеральных музеев немного - в среднем 3,5% всех музеев ведения органов культуры с 2008 года.

2.2.1 Посещаемость

В настоящей работе анализируются годовые данные по федеральным музеям РФ в период с 2008 по 2015 годы Количество музеев немного варьируется от года к году в связи с закрытием филиалов или открытием новых музеев/филиалов:

Таблица 1. Федеральные музеи в РФ, кол-во.

Год	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Кол-во федеральных музеев	86	86	87	86	90	90	91	92

Источник: ГИВЦ Министерства культуры РФ

В 11 регионах из 25 анализируемых присутствует только один музей федерального ведения. 38 федеральных музеев расположены в Москве, 9 - в Санкт-Петербурге.

Далее рассмотрим динамику посещаемости - объясняемой в данной работе переменной. Как видно из Табл. 2, посещаемость стабильно росла каждый год с 2009 года. В 2008 году наблюдался провал в посещаемости, что можно объяснить общим экономическим кризисом. Также мы можем наблюдать снижение темпов роста посещаемости в 2014 году.

Таблица 2. Годовая посещаемость музеев федерального ведения в РФ в период с 2008 - 2015 гг., тыс.

Год	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015
Кол-во посещений, тыс.	24730,2	23631,2	24514,9	26093,6	27223	29796,1	30759,8	33772,5
Прирост, %	-	-4%	4%	6%	4%	9%	3%	10%

Источник: ГИВЦ Министерства культуры РФ

Далее рассмотрим динамику ключевого показателя - посещаемости - и рассматриваемых факторов по Москве, Санкт-Петербургу и другим регионам (см. Рис. 2).

Рисунок 2. Динамика посещаемости в период 2008 - 2015, тыс.

Источник: ГИВЦ Министерства культуры РФ

Наибольший темп роста посещаемости можно наблюдать в г. Санкт-Петербурге. Небольшое снижение посещаемости в г. Москве в 2014 году сказалось на общем замедлении прироста в посещаемости. Необходимо отметить, что суммарная посещаемость в Санкт-Петербурге выше, чем в остальных 24 рассматриваемых регионах. Это можно объяснить тем, что в этом регионе расположены музеи, наиболее известные как в России, так и за рубежом.

Среди федеральных музеев отдельной группой можно вынести «супер-музеи». Такие музеи отличаются, в частности, высокой посещаемостью. Наличие таких музеев в регионе обеспечивает приток туристов не только из-за рубежа, но и из других регионов страны. По суммарному количеству посещений за рассматриваемый период можно составить следующий список самых популярных музеев в РФ:

Таблица 3. Посещаемость 10 наиболее популярных федеральных музеев РФ в период с 2008 - 2015 гг., тыс.

№	Название музея	Посещаемость, тыс. чел
1	Гос. музей-заповедник "Петергоф"	34539,2
2	Гос. Эрмитаж	22808,9
3	Гос. художественно-архитектурный дворцово-парковый музей-заповедник "Царское Село"	19338,9
4	Гос. историко-мемориальный музей-заповедник "Сталинградская битва"	18104,4
5	Гос. историко-культурный музей-заповедник "Московский Кремль"	14268,8
6	Гос. Третьяковская галерея	11116,6
7	Гос. Владимиро-Суздальский историко-архитектурный музей-заповедник	10463,8
8	Гос. Русский музей	9330,5
9	Гос. исторический музей	8407,7
10	Гос. музей изобразительных искусств им. А.С.Пушкина	7726,7

Источник: ГИВЦ Министерства культуры РФ

Как видно из Табл.3, четыре из десяти наиболее популярных музеев расположены в г. Санкт-Петербурге, что подтверждает выдвинутое ранее предположение.

Общее количество музеев в регионе (включая федеральные и региональные) варьируется от 14 (Костромская область) до 102 (Московская область). Среднее количество музеев в регионе - 56 штук.

Некоторым ограничением эмпирического анализа являются пропуски в данных. Поэтому из анализа были исключены музеи/филиалы с нулевой (отсутствующей) посещаемостью в рассматриваемый период. Во всей выборке таких музеев было 8 штук, 5 из которых - филиалы.

2.2.2 Социально-экономические факторы

База данных ГИВЦ Минкультуры России была дополнена данными региональной статистики (сборник «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации).

В данную группу вошли такие показатели, как площадь региона, численность населения, уровень образования и количество музеев в регионе. Подробная описательная статистика, включая количество наблюдений, среднее и среднеквадратичное отклонение, этих и других факторов отражена в Приложении 1.

Площадь регионов варьируется от 1,1 тыс. км кв. (Москва) и 1,4 тыс. км кв. (г. Санкт-Петербург) до 589 тыс. км кв. (Архангельская область). Средняя площадь региона в выборке - 44 тыс. км кв. За рассматриваемый период численность населения по регионам менялась в диапазоне от 783 тыс. чел. (Орловская область) до 11,5 млн. чел (г. Москва). Общая численность населения росла стабильно, начиная с 2009 года (см. Рис. 3). Экономический показатель - средняя начисленная заработная плата по организации - оказался наименьшим в Орловской области - 16 190 руб. в месяц, наибольшим - в Москве, 47 356 руб. в месяц. При этом за период с 2008 по 2015 гг. реальная заработная плата в среднем по рассматриваемым регионам росла с темпом в 13%, достигнув пика в 17% в 2011 году и снижаясь до 4% к концу периода.



Рисунок 3. Динамика численности населения в период 2008 - 2015, тыс.

Источник: РОССТАТ РФ. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации

В качестве прокси уровня образования были выбраны два показателя - количество студентов высших учебных заведений и количество учеников дневных образовательных учреждений (с 1 до 11 классы). Данные были взяты в абсолютном количестве, т.к. другие показатели модели так же были взяты в абсолютном количестве (посещаемость, площадь региона, финансирование и т.д.).

Количество обучающихся в общеобразовательных школах росло с 2009 года, ускоряя темп. При этом в 2009 году наблюдался провал в общей численности населения по регионам (см. Рис. 4).



Рисунок 4. Динамика количества обучающихся в общеобразовательных учреждениях в период 2008 - 2015, тыс. (среднее по регионам)

Источник: РОССТАТ РФ. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации

Несмотря на положительную динамику количества учеников общеобразовательных школ, количество обучающихся в ВУЗах снижается с 2010 года. В качестве прокси для уровня образования будут опробованы обе переменные.

2.2.3 Показатели деятельности музея

Размер фонда и объем средств, направленных на его пополнение

Размер фонда значительно различается между музеями - от 4 и 20 экспонатов в филиалах до 4 566 520 позиций в коллекции Государственного исторического музея в г. Москве. Музеи с наибольшей коллекцией - Российский этнографический музей (г. Санкт-Петербург), Государственный центральный театральный музей им. А. Бахрушина (г. Москва), Всероссийское музейное объединение музыкальной культуры им. М. И. Глинки (г. Москва).

При этом наибольший объем финансирования, направленный на пополнение фонда, можно заметить у Российского этнографического музея, Государственного исторического музея, Государственного русского музея (г. Санкт-Петербург) и Государственного музея-заповедника "Петергоф" (г. Санкт-Петербург). Во временном разрезе можно выявить тренд роста объема финансирования, направленного на пополнение коллекции, который прерывался двумя событиями: мировым финансовым кризисом 2008 года и российским валютным кризисом 2014 года, который сказался на финансировании с лагом в один год, т.к. бюджет составляется в начале года (см. Рис. 5).

Рисунок 5. Динамика объема финансирования, направленного на пополнение музейного фонда, тыс. руб.

Источник: РОССТАТ РФ. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации

Количество проводимых выставок

Количество проводимых одним музеем выставок в год колеблется между 1 для Средневолжского филиала Государственного центра современного искусства, базирующегося в г. Москве, до 123 выставок в год в Государственном Эрмитаже в г. Санкт-Петербурге. В среднем в год проводилось 30 выставок за рассматриваемый период. При этом во временном разрезе количество выставок росло до 2014 года (в среднем 40 выставок год) и далее незначительно снизилось в 2015.

Площадь территории музея и состояние зданий

По площади территории музея лидируют музеи-заповедники: Соловецкий государственный историко-архитектурный и природный музей-заповедник, расположенный в Архангельской области (102700 га), Государственный историко-культурный и природный музей-заповедник А. С. Грибоедова ”Хмелита” в Смоленской области (24633 га) и Гос. военно-исторический и природный музей-заповедник "Куликово Поле" в Тульской области (3175 га).

По площади зданий музея лидирующие места занимают Государственный Эрмитаж (208087 км кв.), Государственная Третьяковская галерея (83990 км кв.) и Государственный Русский музей (78065 км кв.).

Персонал

Количество персонала с высшим образованием значительно варьируется между музеями. В «супер-музеях» их количество превышает 200-500 (Государственный Эрмитаж (725), Государственный Русский музей (493), Государственный исторический музей (319). При этом в выборке содержится 45 музеев, для которых количество персонала с высшим образованием не превышает 15.

Структура и объем финансирования

Объем финансирования разительно отличается между самыми «бедными» и «богатыми» музеями - более чем в 570 раз. Музеи, на которые приходится наибольший объем финансирования - Государственный Эрмитаж, Государственный музей-заповедник «Петергоф», Государственный Русский музей. При этом 64 музея из 92 хотя бы раз были в убыточном состоянии, 6 из которых были убыточными 4 и более лет из рассматриваемых 8.



2.3 Модель

Описание переменных

В настоящей работе будут рассмотрены модели с двумя вариациями зависимой переменной:

· Посещаемость, тыс. чел. в год;

· Натуральный логарифм посещаемости в тыс. чел. в год.

По изучению эмпирических исследований по развитым странам и описательной статистики данных по российским музеям, были выбраны следующие переменные для проверки гипотез:

1) Type_id - тип музея;

Всего было выделено пять типов: архитектурно-ансамблевый, музей-заповедник, естественнонаучный, исторический и художественный.

2) Fund - размер фонда, кол-во экспонатов;

3) Годовой объем финансирования музея, включая:

· financing - общий объем поступлений, тыс. руб.;

· own_financing - объем поступлений, полученный от коммерческой и иной предпринимательской деятельности, тыс. руб.;

Наиболее сильная связь между посещаемостью была найдена у показателя own_financing (corr =0.894). Поскольку это показатель сильно коррелирует с другими показателями поступлений (с financing corr = 0.5975, с fund_financing corr = 0.5517), оставим в модели только его.

4) Costs - общие расходы музея в год, руб.

· fund_financing - объем расходов, направленный на пополнение фонда, тыс. руб.

5) Profit - чистая прибыль музея в год, руб.

6) Exhibitions - количество выставок, проведенных за год;

7) Staff - количество работников с высшим образованием;

8) Bad building - количество зданий в аварийном/требующем ремонта виде;

9) Square_km - площадь музея, км. кв.;

10) Уровень образования, включая:

· School_educ_total - количество обучающихся в государственных и муниципальных общеобразовательных учреждениях (без вечерних общеобразовательных учреждений) в год, тыс. чел.;

· Higher_educ_total - количество студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования в определенный год, тыс. чел.

Для модели в дальнейшем будет выбран один из показателей, чтобы избежать возникновение мультиколлинеарности - корреляция между показателями равна 0.8751.

11) Museums_total - количество музеев в регионе, включая федеральные и региональные, музеи и филиалы;

12) Wage - средняя начисленная заработная плата в предприятии

13) Region_type - категориальная переменная, отражающая населенность региона. Были выделены три категории:

· Меньше 1 млн. чел.;

· 1 млн чел. - 5 млн чел.;

· Свыше 5 млн. чел.;

14) Population - население региона, тыс. чел.;

15) Region_size - размер региона, тыс. км кв.;

16) Среднегодовые цены на культурные услуги в регионе, включая:

· Museum_prices - стоимость билета в музей, руб.;

· Cinema_prices - стоимость похода в кино, руб.;

· Theatre_prices - стоимость похода в театр, руб.

Для итоговой модели будет выбрана одна из переменных цен, чтобы избежать мультиколлинеарности. Наибольшая корреляция с посещаемостью можно найти у цен на музейные услуги:



Таблица 4. Коэффициенты корреляции для цен на музейные, театральные и кино-услуги.

	Attendance	Museum	Cinema	Theatre
Attendance	1.0000
Museum	0.2882*	1.0000
Cinema	0.1011*	0.8182*	1.0000
Theatre	0.1382*	0.8630*	0.8428*	1.0000

*- коэффициенты, значимые на 5-% уровне значимости

Источник: расчеты автора

Среди выбранных факторов есть те, которые характеризуют одну и ту же сторону спроса или предложения (размер затрат музея и размер затрат на пополнение фонда и др) или тесно взаимосвязаны, например, уровень образования и размер заработной платы. Включение в анализ всех переменных неизбежно приведет к возникновению мультиколлинеарности и искажению истинных оценок маржинальных эффектов того или иного фактора. Таким образом, уже на начальном этапе эмпирического анализа с помощью коэффициента корреляции будут отобраны переменные, потенциально вызывающие мультиколлинеарность. Как видно из таблицы в Приложении 2, некоторые переменные коррелиуют друг с другом, при этом корреляция свыше 0,5 и значима на 5% уровне значимости.

Чтобы избежать возникновения мультиколлинеарности, будут убраны из модели следующие переменные:

· Staff;

· Square_km;

· School_educ_total;

· Region_size;

· Population

· Profit.

Функциональная форма

1. Y- количество посещений в год, тыс.

Первоначальная модель выглядит следующим образом:

(1)

2. У - натуральный логарифм количества посещений в год, тыс.

Поскольку посещения не распределены нормальным образом, в качестве альтернативной модели будет проверена модель с логарифмированными данными (см. Рис. 6).

Рисунок 6. Распределение посещаемости в абсолютном и логарифмированном виде

Источник: расчеты автора

Модель выглядит следующим образом:

(2)

Модели РООL, RE, FE

Ожидается, что наиболее подходящей моделью для описания посещаемости музеев является модель с фиксированными эффектами. Логично предположить, что каждый музей уникален и обладает детерминированным эффектом, который нужно учитывать при построении модели. В то же время модель со случайными эффектами предполагает, что исследуемая выборка была сформирована случайным образом из генеральной совокупности. Поскольку в исследуемую выборку вошли музеи с определенным признаком - федеральным подчинением - ее нельзя считать случайно собранной. Таким образом, учитывая характер данных, предположительно наиболее подходящей является модель с фиксированными эффектами. Далее будет проведены статистические тесты, подтверждающие или опровергающие предположение.

Для определения ограничений модели будет проведен ряд тестов - тест Вальда (выбор между POOL и FE), тест Хаусмана (выбор между RE и FE) и тест Бройша-Пагана (выбор между POOL и RE). Описание каждого типа моделей приведено в Приложении 3.

Далее модель будет проверена на наличие мультиколлинеарности с помощью нецентрированного показателя вздутия регрессии (VIF) и на наличие гетероскедастичности с помощью модифицированного теста Вальда.



ГЛАВА 3. Результаты эмпирической проверки гипотез

3.1 Выбор функциональной формы

В данной главе будут описаны результаты тестов, проведенных для выбранной регрессии, и даны результаты итоговой регрессии и их интерпретация.

Тест Вальда показал, что лучшеи? моделью для описания наших данных является FE. Тест Хаусмана выдал тот же результат. Тест Брои?ша-Пагана сравнивал модели POOL и RE, выбрав последнюю.

Таким образом, на основании трех тестов наиболее адекватной моделью будем считать модель с детерминированным индивидуальным эффектом. Данные результаты были получены для моделей (1) и (2).

I. У - количество посещений в год, тыс.

В ходе спецификации как незначимые были убраны переменные: i.region_type, i.type_id, fund, bad_building, museums_total.

Нецентрированный показатель вздутия дисперсии (VIF) превышает условную отметку в 10, считаемую критичной (см. Приложение 4, Табл. 1). При таком уровне взаимозависимость объясняющих переменных приводит к неэффективности оценок.

Методом пошагового исключения переменных с наибольшим показателем VIF была подобрана модель с наибольшим показателем R-sq и наименьшим показателем VIF (см. Приложение 4, Табл.2), которая выглядит следующим образом:

Тест на наличие гетероскедастичности выявил ее наличие для объясняющих переменных (см. Приложение 4, Табл. 3).

Чтобы сделать оценки коэффициентов эффективными, в итоговой модели будет использованы робастные оценки. Оценки коэффициентов представлены в Табл. 5.

Таблица 5. Результаты регрессии для модели I

Переменные	Attendance
costs	0.000272***
	(6.26e-05)
exhibitions	0.839*
	(0.476)
higher_educ_total	0.0741
	(0.0665)
cinema_prices	0.405*
	(0.204)
Constant	167.1**
	(73.22)
Observations	514
Number of id	67
R-squared	0.226

Робастные стандартные ошибки указаны в скобках

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Источник: расчеты автора

Несмотря на незначимость переменной higher_educ_total, ее дальнейшее исключение из модели снижает R-sq, соответственно, снижает объясняющую способность модели. Кроме этого, исследования в области (Kracman, 1996; Gray, 1998; Brida et al., 2011и др.) однозначно подтвердили экономическую и статистическую значимость образования в определении факторов, влияющих на посещаемость.

II. У - натуральный логарифм количества посещений в год, тыс.

В ходе спецификации как незначимые были убраны переменные: i.region_type, i.type_id, fund, bad_building, museums_total.

Нецентрированный показатель вздутия дисперсии (VIF) превышает условную отметку в 10, считаемую критичной (см. Приложение 5, Табл. 1). При таком уровне показателя линейная взаимозависимость объясняющих переменных приводит к неэффективности оценок.

Даже при удалении переменной, которая больше всего подвержена мультиколлинеарности, для других переменных значение VIF критично (см. Приложение 5, Табл. 2). Это говорит о том, что оценки данной модели будут смещены и неэффективны и данные оценки нельзя использовать для интерпретации маржинальных эффектов значимых факторов. Тест на наличие гетероскедастичности выявил ее наличие для объясняющих переменных (см. Приложение 5, Табл. 3).

В связи с тем, что данная модель подвержена мультиколлинеарности, в качестве основной модели была выбрана модель (1). Также модель (2) подразумевает нормальное распределение данных в генеральной совокупности, что является сильным предположением и не может быть проверено на имеющихся данных. Таким образом, была выбрана модель, наиболее точно отражающая специфику данных и взаимосвязь между факторами.

3.2 Результаты

Результаты итоговой модели представлены в Табл. 6. Все переменные, за исключением количества студентов в ВУЗах, оказались значимыми на 10% уровне значимости.

Таблица 6. Результаты итоговой регрессии

Переменные	Attendance
costs	0.000272***
	(6.26e-05)
exhibitions	0.839*
	(0.476)
higher_educ_total	0.0741
	(0.0665)
cinema_prices	0.405*
	(0.204)
Constant	167.1**
	(73.22)
Observations	514
Number of id	67
R-squared	0.226

Робастные стандартные ошибки указаны в скобках

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Источник: расчеты автора

Поскольку все переменные были взяты в абсолютных значениях, коэффициенты показывают маржинальный эффект влияния того или иного фактора на исследуемую переменную:

· При росте расходов музея на 1000 руб., посещаемость растет на 300 человек в год;

· При росте количества выставок на 1 в год, посещаемость растет на 839 чел. в год;

...