Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• 1. Методы оценки туристского потока на муниципальном и региональном уровне
• 1.1 Общее описание методов малозатратной оценки туристского потока
• 1.2 Источники данных для методов малозатратной оценки туристского потока
• 1.3 Апробация применения методов малозатратной оценки туристского потока в Геленджикском районе Краснодарского края
• 2. Оценка величины туристского потока Краснодарского края на муниципальном уровне
• 2.1 Туристский поток Причерноморской зоны Краснодарского края
• 2.2 Туристский поток Горно-предгорной зоны Краснодарского края
• 2.3 Туристский поток Приазовской зоны Краснодарского края
• Заключение
• Приложения
• малозатратный туристский геленджикский муниципальный


Введение

Проблемы статистического учета являются центральными в исследованиях туристского рынка. Эти проблемы особенно актуальны в России, так как регулирование отечественной туристской отрасли сталкивается с трудностью применения даже готовых, проверенных продолжительным опытом за рубежом, методов статистического учета. Среди основных проблем называются высокая информационная закрытость индустрии гостеприимства, неоднородность и нестабильность структуры туристского потока. В результате данные, подаваемые в службу государственной статистики, оказываются неадекватными, а методы построения сателлитных счетов туризма неэффективными. По этой же причине затруднительны расчеты туристских мультипликаторов. Не отработаны или не адаптированы к российским условиям традиционные методы оценки репрезентативности выборок, методы сопоставления данных из различных источников. Вся система государственной статистики демонстрирует неспособность отслеживать туристские тренды и выявлять угрозы развития туристской отрасли за исключением узкого сегмента выездного туризма, в котором налажена относительно точная система учета. Требуется внедрение системы комплексного статистического учета и анализа внутреннего туризма на муниципальном и региональном уровне, адекватной перечисленным проблемам транзитивной экономики.

Основное требование к системе статистики туризма на региональном и муниципальном уровне заключается в следующем: должен обеспечиваться эффективный анализ туризма на основе малозатратных методов сбора и обработки информации в условиях отсутствия достоверных сведений как о масштабах туристской деятельности, портрете и предпочтениях отдыхающих, так и об угрозах локальных социальных, демографических и предпринимательских конфликтов на курортных территориях, при слабой лояльности бизнес сообщества по отношению к местным и региональным органам власти, при в целом непоследовательной (резко меняющей акценты развития) федеральной туристской политике. При этом первостепенное значение приобретает вопрос количественной оценки туристского потока как интегральной категории статистики туризма, отражающей фактически сложившееся положение и тенденции развития. Туристский поток характеризует физический объем туристской деятельности (выраженный не только в количестве всех посетивших территорию отдыхающих, но и в количестве проведенных ночевок, в численности наличных посетителей, в количестве прибытий и т.д.), ее пространственную дифференциацию и динамику.

Методологически построение единой системы анализа туризма на региональном и муниципальном уровне разделяется на три смежные задачи:

- во-первых, необходимо определение специфического понятийного аппарата регионального и местного туризма транзитивных экономик (в особенности это относится к определению специфических категорий единиц статистического учета) и разработка соответствующего инструментария анализа (методов малозатратной оценки туристского потока, методов определения социально-экономического и поведенческого профиля отдыхающих, методов анализа хозяйственного положения туристских предприятий);

- во-вторых, необходимо создание единого программно-аналитического механизма обработки разрозненных данных о туризме на региональном и муниципальном уровне, описание конкретных вычислительных инструкций и алгоритмов расчетов;

- в-третьих, необходима отработка организационной структуры взаимодействия субъектов (администраций муниципалитетов, региональной администрации, объединений бизнес-структур, жителей и гостей региона) и объектов (индустрии гостеприимства и смежных с ней отраслей, социально-экономической сферы курортных и граничащих с ними территорий, туристов) анализа.

Естественно, что первым шагом в решении этих задач служит разработка системы анализа и оценки туристского потока на муниципальном уровне, чему посвящено представленное научное исследование. Оно предусматривает решение следующих подзадач:

- обобщить зарубежный и отечественный опыт статистического учета, провести сравнительный анализ существующих подходов к оценке туристского потока, унифицировать терминологию и перечень показателей туристской деятельности (прежде всего, характеристик туристского потока и туристского потребления);

- разработать малозатратные методы оценки туристского потока: составить алгоритм аналитических процедур и их математический аппарат, определить ограничительные условия, правила интерпретации результатов, оценить эффективность применения методов в зависимости от свойств исходной информации, прописать методические рекомендации использования, а также произвести разбор всего хода анализа на конкретных примерах;

- систематизировать и унифицировать требования, предъявляемые к технике вспомогательных социологических исследований и к результатам сторонних исследований при проведении расчетов объема туристского потока разработанными методами, а также к составу, содержанию и полноте исходных данных для проведения этих расчетов;

- рационализировать разработанные методы оценки туристского потока для возможности использования фактически имеющихся у органов власти материалов, сблизить расчетный механизм с нормативными требованиями и расчетными формами, уже применяемыми в их практике;

- выработать требования к соблюдению сопоставимости вариантов расчетов, проведенных различными методами (в том числе методами, не описанными в представленной работе), возможности оценить характер погрешности расчетов, их сравнительную достоверность, диапазоны (границы) наиболее вероятных значений.

Методические рекомендации представленного исследования содержат описание корректных, отражающих особенности российской практики туристской деятельности, методов расчета количества отдыхающих на курортных территориях.

Теоретической основой исследования стали труды А.А.Татаринова, Г.Д. Кулагиной, А.Ю. Александровой и других отечественных и зарубежных авторов, занимающихся проблемами социально-экономического анализа в сфере туризма. Методологические аспекты определения объемов турист-ских потоков и туристского потребления явились предметом исследований Статистической комиссии ООН, Всемирной туристской организации. Специфике статистического учета туризма на региональном уровне посвящены труды И.В. Бухтояровой, Ш.Д. Совмен и др.

Вместе с тем ощущается острая нехватка теоретико-методологических исследований, которые бы учитывали типичные проблемы транзитивных экономик (высокую долю теневого сектора, неактуальность и недостоверность официальной статистики, информационную закрытость туристской отрасли) и предлагали решение не частного вопроса статистического учета, а многоэтапную последовательную программу создания регионально-муниципальной системы статистики туризма.

В качестве информационной базы исследования выступили региональные и местные правовые акты и нормативно-распорядительные документы, регулирующие сферу туризма, жилищно-коммунального хозяйства и потребительского рынка. Эмпирической базой исследования выступили данные Федеральной службы государственной статистики, региональных и местных органов власти, данные районных и городских администраций исследуемых курортных территорий края, данные, данные краевых Департаментов Потребительской сферы, Транспорта, Жилищно-коммунального хозяйства, Топливно-энергетического комплекса, СМИ, печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций, ГИБДД МВД, результаты авторских социологических исследований туристов, сотрудников и владельцев предприятий индустрии гостеприимства и смежных с ней обслуживающих отраслей, результаты и выводы, сформулированные в сторонних исследованиях туристской деятельности, в том числе в работах отечественных и зарубежных авторов, материалах международных организаций.

Для решения поставленных задач в работе используются следующие методы исследования: общий статистический анализ (группировка, расчет средних величин, определение вариации и ошибки прогноза), корреляционно-регрессионное и математическое моделирование, методы социологических (в форме анкетирования, экспертного опроса, глубинного интервью).

Рекомендации и алгоритмы расчетов предназначены для органов государственной власти и местного самоуправления, участвующих в разработке и реализации проектов развития туристской отрасли. При привлечении сторонних научно-исследовательских организаций методические рекомендации, содержащиеся в настоящем исследовании, могут выступать основой для формулирования технического задания и требований к расчетам.



1. Методы оценки туристского потока на муниципальном и региональном уровне

1.1 Общее описание методов малозатратной оценки туристского потока

Настоящая работа подготовлена на основе изучения обширного отечественного и иностранного теоретического материала по данной проблеме и опыта практической реализации готовых отечественных и зарубежных методик. Разработанный инструментарий анализа вносит ряд новаций, призванных преодолеть проблемы туристского учета в России в условиях высокой информационной закрытости отрасли и недостаточной достоверности данных, собираемых государственной статистикой.

Можно выделить следующие особенности современной практики туристской деятельности в Краснодарском крае, не отраженные в зарубежных методических разработках и соответствующих им компьютерных программах по туристскому учету:

- относительно высокую и переменную во времени долю самодеятельных туристов, что не позволяет использовать мультилистинговые базы данных туристских компаний (турагентств, туроператоров) для объективного обследования всего туристского потока;

- высокую мобильность туристов во время пребывания на курорте (преимущественно за счет наличия собственного автотранспорта), что в сочетании с большой протяженностью расположенных подряд рекреационных территорий Северного Кавказа и Азово-Черноморского побережья, сменяющих друг друга вдоль основных туристских автотрасс, осложняет подсчет точного количества туристов и совершенных ими на различных территориях ночевок;

- значительное количество однодневных экскурсантов, пребывающих на курорте менее 24 часов и не совершающих ни одной ночевки, что делает неточным анализ туристского потока на основе обследования только посетителей мест размещения;

- высокую, переменную во времени и неодинаковую для различных курортных территорий долю используемого туристами номерного фонда малых гостиниц и пансионов - основного массива туристских средств размещения в летнее время - что предполагает высокую значимость информации о туристском потоке, осевшем в секторе малого бизнеса, и недостаточность обследования только крупных средств размещения;

- высокую интенсивность туристского потока в летние месяцы, обуславливающую ответную активность местного населения по размещению посетителей в собственных домовладениях (квартирах), которое обычно совершается незаконно (без государственной регистрации юридического лица или индивидуального предпринимательства), что делает невозможной, применяя сложившиеся процедуры государственного статистического и налогового учета, оценку масштабов, динамичности и пространственной изменчивости туристской деятельности на курортных территориях;

- чрезвычайную информационную закрытость туристской отрасли, низкое качество данных, предоставляемых большинством предприятий индустрии гостеприимства налоговым органам, органам местной и региональной власти, службам государственной статистики (неверие бизнес сообщества в полезный эффект от предоставления качественной своевременной и достоверной информации органам власти), очень высокую долю предпринимателей, уклоняющихся от налогообложения, скрывающих масштабы своей деятельности, занижающих количество обслуженных туристов, что в целом подрывает доверие к большинству собираемых данных о туризме;

- неоднородность и непостоянство структуры туристского потока во времени (наблюдаются суточные, недельные, календарные циклы) и пространстве, что требует особого подхода к подготовке выборочных обследований, оценке репрезентативности выборок, способу группировок статистических единиц и расчету обобщающих показателей туристского потока;

- специфическую роль органов власти (обусловленную ограниченностью бюджетных средств, недостаточностью существующих мер государственного регулирования), выражающуюся в оказании поддержки отдельным инвестиционным проектам, курировании отдельных предприятий гостиничного бизнеса и рекреации, при общей низкой управляемости процессов территориального развития, избыточной свободе частной инвестиционно-строительной деятельности в сфере туризма (социально-значимой, социально-ориентированной сфере), что придает всем исследованиям туристского потока, заказчиком которых выступают органы власти, незавершенный, нецелостный, несоциальный характер, направленность на решение частных, узкоотраслевых инвестиционных вопросов, но не проблем устойчивого стратегического развития курортных территорий;

- значительную неопределенность внешней для туристской отрасли среды (демографической, социальной, экономической, политической, экологической) и нестабильность туристского потока, выражающиеся в резкой вариации в различные годы средних значений заполняемости номерного фонда, в изменчивом из года в год характере сезонности, продолжительности пребывания туристов на отдыхе, изменении популярности тех или иных курортных территорий, что затрудняет использование результатов готовых сторонних исследований, относящихся к периоду с 2005 по 2010 г., и делает практически непригодными результаты исследований туристского потока, проведенных до 2005 г.

В этой связи необходимо принимать во внимание, что в многочисленной научной литературе в области статистики туризма, в том числе в зарубежных источниках, рекомендованных ООН и ВТО, практически не представлены изыскания, в которых достигнуты сколько-нибудь значимые результаты по оценке регионального туристского потока малозатратными методами (то есть без применения методов сплошного обследования туристов или туристских компаний). Именно поэтому основной задачей настоящего исследования выступила не разработка единожды установленного порядка действий по сбору и математической обработке данных, а выработка и апробация самих подходов к анализу. Это требует в свою очередь разработку соответствующего понятийного аппарата, оценку степени пригодности доступных источников информации, разработку правил интерпретации промежуточных и итоговых результатов и ряд смежных научно-методических работ (например, по районированию территории региона для целей статического анализа туризма, разработке процедур вычисления ошибок и погрешностей расчетов, разработке типовых анкет, оптимизации метода согласования разрозненных расчетов и т.д.).

Основным показателем направления и объема туристской миграции является туристский поток, отражающий объем отдыхающих, направляющихся в определенные туристские регионы и центры в течение данного отрезка времени. Анализ туристского потока предполагает определение численности туристов и экскурсантов, сезонные колебания туристических поездок, выявление относительно стабильных во времени районов формирования, перемещения и притяжения туристов. Колебания туристского потока, характеристики его структуры в различных курортных территориях позволяют исследовать причинно-следственные связи, прогнозировать тенденции развития туристской отрасли, социально-экономические и демографические последствия регулирования туризма.

Объем туристского потока характеризуется следующими количественными величинами:

- численность посетителей (отдыхающих) - лиц, посетивших данную территорию в туристских целях;

- средняя за данный период численность наличных посетителей (отдыхающих);

- количество совершенных туристских ночевок (для туристов) и туродней (для туристов и экскурсантов).

Лица, посетившие территорию - лица-нерезиденты, посетившие данную территорию в течение некоторого периода времени. В зависимости от продолжительности пребывания на территории посетителей разделяют на экскурсантов (тех, кто находится на территории не более 24 часов или без ночевки в местном средстве размещения) и туристов (тех, кто совершает хотя бы одну ночевку в месте временного пребывания). Численность посетивших территорию лиц носит дискретно-временной характер и обычно определяется для промежутка времени: недели, месяца или года (прил. 2).

Наличные посетители - прибывшие лица (лица-нерезиденты), находящиеся в строго заданный момент времени на данной территории. Численность наличных посетителей (лиц-нерезидентов) носит мгновенно-временной характер - определяется обычно на определенную дату.

В общем случае показатели туристского потока связаны следующими соотношениями (формулы 1- 4):

	(1)
	(2)
	(3)
	(4)

где - количество туристских ночевок, совершенных на курорте всеми посетителями (Number of the tour nights);

 - средняя за данный период численность наличных посетителей (Number of actual guest's population);

- продолжительность анализируемого периода в днях (Days);

 - численность посетителей (лиц, посетивших данную территорию в туристских целях за определенный период) (Number of guests);

- средняя продолжительность пребывания туриста на курорте, в днях (The average period of tourist journey);

 - норма оборачиваемости туристского потока; количество полных смен всех наличных туристов в течение определенного периода (например, месяца или года); обратно пропорциональна средней продолжительности пребывания на курорте (norm of guest's circulation).

Итоговая величина туристского потока выражается в виде диапазона величин, который задается с учетом следующих типов исследовательских ошибок:

- ошибки измерения (ошибки идентификации статистической единицы);

- ошибки определения уровня адекватности, полноты и доступности данных;

- погрешности расчета статистических величин (стандартизированные ошибки расчета средней, средневзвешенной величины, ошибка в оценке уровня детерминации между факторами и зависимой переменной в регрессионном уравнении);

- ошибка интерпретации результата.

При этом объем используемой при оценке туристского потока информации определяется оптимизацией соотношения затрат, связанных со сбором данных, и значения совокупной исследовательской ошибки.

Оценка туристского потока в настоящем исследовании осуществлялась на основе метода регрессионного анализа, метода остатка и метода распределения.

Первые два метода основаны на предположении, что косвенным свидетельством пребывания туристов на курортной территории может выступать уровень потребления электроэнергии, воды, природного газа, услуг вывоза твердых бытовых отходов и прочих услуг. В высокий туристический сезон численность наличного населения территории увеличивается за счет прибытия отдыхающих. Следствием этого является рост совокупного потребления (совокупное потребление какого-либо вида товара или услуги (например, услуги водоснабжения или общественного питания), генерируемое всем наличным населением на заданной территории в течение некоторого периода времени, включает как продукцию, непосредственно приобретаемую жителями и посетителями территории, так и продукцию, приобретаемую коммерческими предприятиями, государственными и муниципальными учреждениями и проч.) услуг курортной территории, за счет потребления как самими прибывшими туристами, так и дополнительного, генерируемого туристами, потребления размещенными на территории курорта предприятиями туристской отрасли, предприятиями смежных отраслей и занятыми в них временными трудовыми мигрантами. Наблюдается туристский мультипликатор конечного потребления: так, средняя индивидуальная норма формирования туристом твердых бытовых отходов составляет около 0,004 куб. м в день, но общее количество мусора, генерируемого его присутствием на курорте, составляет не менее 0,01 куб. м в день (по данным проведенного авторами глубинного экспертного интервью сотрудников управления жилищно-коммунальной сферы Администрации муниципального образования Ейский район). Нахождение количественных характеристик зависимости величины совокупного потребления от численности наличного населения позволяет достаточно точно вычислить численность наличных посетителей. Далее, используя формулу (1) (путем умножения количества наличных туристов на количество дней в рассматриваемом периоде) находится верхнее значение количества совершенных ночевок.

Метод распределения предполагает выявление количества отдыхающих непосредственно, минуя расчет численности наличных посетителей, на базе достоверно зарегистрированного количества определенной группы отдыхающих. Зная приблизительную долю данной группы в общем количестве туристов можно вычислить совокупный объем туристского потока.

Метод нормированного остатка

Метод основан на определении величины потребления, генерируемого наличными посетителями, как остатка от разницы совокупного потребления территории и потребления наличного местного населения. Из величины остаточного потребления, деленного на удельное потребление наличного посетителя, находится численность наличных посетителей.

Используемые показатели:

1. Потребление наличного местного населения - потребление какого-либо вида товара или услуги, генерируемое наличным местным населением с учетом мультипликативного эффекта, эффекта масштаба, эффекта агломерации и эффекта расширенного воспроизводства;

2. Удельное потребление наличного местного населения - часть потребления, генерируемая наличным местным населением, приходящаяся на одного наличного местного жителя;

3. Остаточное потребление (потребление, генерируемое наличными посетителями) - часть совокупного потребления территории, генерируемое наличными посетителями. Находится как разность совокупного потребления территории и потребления наличного местного населения;

4. Удельное потребление наличного посетителя - часть остаточного потребления, приходящаяся на одного наличного посетителя.

Условие применения метода:

1. Наличие следующей достоверной информации в предыстории (период от одного года и более):

- величина совокупного потребления территории в отраслях смежных с туризмом и в обеспечивающих отраслях (по месяцам);

- численность наличного населения (как минимум за один месяц);

- численность наличного местного населения (по месяцам);

- наличие информации об изменчивости (например, сезонности, устойчивом убывании или приращении, некалендарной цикличности и проч.) значения совокупного потребления, приходящегося на одного местного жителя и одного посетителя (по месяцам);

- наличие информации о соотношении значений удельного потребления посетителей и местных жителей.

 2. Наличие следующей достоверной информации на расчетном периоде:

- величина совокупного потребления территории в отраслях смежных с туризмом и в обеспечивающих отраслях (по месяцам);

- численность наличного местного населения (по месяцам).

Метод предполагает следующую последовательность действий:

Расчет значения удельного потребления наличного местного населения:

	(5)

где - объем удельного потребления наличного местного населения (Quantity of consumption per unit of local population);

- объем совокупного потребления территории (Quantity of consumption by all actual population);

- численность наличного населения (Number of all actual population);

 - коэффициент сезонности совокупного потребления на душу местного населения (Changeability coefficient of quantity of consumption per unit of local population).

Расчет объема потребления наличного местного населения:



	(6)

где - объем потребления наличного местного населения (Quantity of consumption by local population);

- численность наличного местного населения (Number of actual local population).

Расчет остаточного потребления:

	(7)

где - объем остаточного потребления (Quantity of residual consumption);

Расчет нормы удельного потребления наличного посетителя:

	(8)

где  - норма удельного потребления наличного посетителя (Quantity of residual consumption per unit of guests);

- соотношение значений удельного потребления посетителей и местных жителей (Ratio of quantities of consumption per unit for guests to actual local population);

 - коэффициент сезонности совокупного потребления на одного посетителя (Changeability coefficient of quantity of consumption per unit of guests).

Расчет численности наличных посетителей:

	(9)



где  - численность наличных посетителей (Number of actual guests population).

На рис. 1 представлен алгоритм применения метода нормированного остатка.

Рис. 1. Алгоритм применения метода нормированного остатка

Метод регрессионного анализа

Метод основан на использовании корреляционно-регрессионной взаимосвязи между объемом туристского потока и величиной совокупного потребления территории. Выявление и количественное описание детерминации между этими показателями позволяет рассчитать уравнение регрессии, при подстановке в которое значений совокупного потребления можно получить статистически вероятное значение туристского потока.

Используемые показатели:

1. Регрессия - зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины (парная регрессия) или нескольких величин (множественная регрессия). При регрессионной связи одному и тому же значению x величины X (в отличие от функциональной связи) могут соответствовать разные случайные значения величины Y. Распределение этих значений называется условным распределением Y при данном X = x. Уравнение, связывающее эти величины, называется уравнением регрессии, а соответствующий график - линией регрессии величины Y по X.

2. Минимальное количество периодов, по каждому из которых должны быть известны данные о туристском потоке, определяется следующим неравенством:

где - необходимое количество периодов;

- количество факторов регрессионной модели.

3. Интервал - минимальный временной промежуток, в течение которого отслеживается туристский поток и связанные с ним эффекты. Последовательная совокупность интервалов формирует временной период (например, период предыстории, расчетный, прогнозный период).

4. Агрегатные индексы - характеризуют изменение обобщенных величин по всей совокупности. Непосредственное суммирование индивидуальных индексов некорректно, поскольку объемы потребления имеют разные единицы измерения, кроме того данные о потреблении не равноценны по уровню достоверности и полноты, по степени взаимозависимости между уровнем потребления того или иного товара и численностью туристов. Следовательно, данные по каждой потребляемой продукции, предварительно преобразованные в индивидуальные индексы, должны браться с некоторым весом, что позволяет привести их к единой мере.

В представленном исследовании были апробированы различные нелинейные виды зависимости между величиной совокупного потребления курортной территории и численностью наличного населения. Все они, за исключением степенной, продемонстрировали результаты аппроксимации хуже, чем простая линейная зависимость. Нами рекомендуется применение представленной степенной формулы с перебором различных значений показателя степени, в том числе с показателем, равным 1 (эквивалент линейной формулы), как частный случай степенной зависимости. Условия применения метода:

1. Наличие следующей достоверной информации в предыстории (на достаточно продолжительном временном периоде; обычно, не менее 20 интервалов):

- величина туристского потока;

- величина совокупного потребления территории в отраслях смежных с туризмом и в обеспечивающих отраслях;

2. Наличие следующей достоверной информации на расчетном периоде:

- величина совокупного потребления территории в отраслях смежных с туризмом и в обеспечивающих отраслях.

Метод предполагает следующую последовательность действий:

1. Расчет количества наличного населения для каждого периода n:

	(10)



где  - численность наличного населения в n период (Number of all actual population in n-period);

- численность наличного местного населения в n период (Number of actual local population in n-period);

- численность наличных посетителей в n период (Number of actual guest population in n-period);

2. Расчет индексов величины наличного населения:

	(11)

где  - индекс численности наличного населения в n период (All actual population index in n-period);

- численность наличного населения в базовый период (Number of actual guest population in basis-period);

3. Расчет агрегатного индекса потребления наличного населения:

- сначала расчет индексов объема потребления наличного населения для каждого периода n для каждого вида m потребляемой туристами продукции:

	(12)

где  - индекс объема потребления m вида продукции наличным населением в n период (Consumption by all actual population index in n-period);

- объем потребления наличного населения в n период (Quantity of consumption by all actual population in n-period);

- объем потребления наличного населения в базовый период (Quantity of consumption by all actual population in basis-period);

- затем расчет агрегатного индекса:



	(13)

где  - агрегатный индекс объема потребления наличным населением в n период (Aggregate index of consumption by all actual population in n-period);

- коэффициент значимости данных о потреблении m вида продукции для определения численности наличного населения (Importance factor of consumption data);

4. Проведение многофакторного регрессионного моделирования по предыстории с расчетом уравнения 1:

	(14)
где - зависимая (искомая) переменная;

- факторная (объясняющая) переменная;

, ,  - свободные члены формулы, автоматически рассчитываемые программными алгоритмами при проведении регрессионного анализа, рекомендуемые значения степенного показателя : любые возможные рациональные числа в диапазоне от 0 до 2 (например: 0,1; 0,2; .. ; 1,9) и целые числа на отрезке от 2 до 10.

5. Расчет коэффициента детерминации регрессионной модели, оценка качества прогноза и его стандартной ошибки (прил. 5);

6. Подстановка значений величины совокупного потребления территории на расчетном периоде в полученное на этапе 4 уравнение регрессии, определение диапазонов вероятного значения туристского потока на основе значений стандартной ошибки, полученной на этапе 5.

На рис. 2 представлен алгоритм применения метода регрессионного анализа.

Метод распределения

Метод основан на устранении систематической ошибки репрезентативности неслучайных выборок посетителей. При этом используется информация о характере смещения структуры выборки относительно структуры генеральной совокупности.

Условие применения метода:

- наличие информации о количестве лиц, посетивших территорию, которые входят в ту или иную группу и полностью охвачены выборочным обследованием, необходимо наличие выборки с адекватными (то есть должны быть охвачены абсолютно все посетители данной группы и не допущена ошибка расчета количества посетителей в данной группе), но неполными (не охвачены посетители, которые принадлежат к другим группам) данными.

- наличие информации о наиболее вероятной доле полностью охваченной выборочным обследованием группы лиц, посетивших территорию, в общем количестве посетителей.

Метод предполагает следующее действие:

- расчет количества лиц, посетивших территорию, по формуле (15):

Рис. 2. Алгоритм применения метода регрессионного анализа

	(15)

где  - количество лиц, посетивших территорию (Number of all visitors);

 - количество лиц, посетивших территорию, которые принадлежат к определенной группе (Number of all visitors in fraction);

 - доля выявленной при выборочном обследовании группы лиц, посетивших территорию, в общем количестве посетителей (Coefficient of volume of all visitors in fraction to general).

На рис. 3 представлен алгоритм применения метода распределения.

Метод согласования результатов

Разработанные в представленном изыскании инструменты оценки туристского потока (метод остатка, метод регрессионного анализа, метод распределения), равно как и методы, широко распространенные за рубежом (метод наблюдения, метод анализа СНС, метод анкетирования руководителей туристских компаний), в идеальном случае должны приводить к близким конечным результатам. Однако, взаимное расхождение расчетных показателей, полученных в результате применения различных аналитических процедур, не должно служить поводом к отказу от их использования, а требует анализа причин его возникновения. Существенное различие между численностями туристов, выведенными различными методами, в первую очередь сигнализирует о наличии некоторой погрешности в расчетах. Источниками этих погрешностей могут выступать следующие обстоятельства:

- допущена математическая ошибка во время расчетов;

- использована неадекватная информация (вызванная ошибкой регистра-ции индивидуальных величин при сборе информации, например, в результате небрежности, невнимания, заблуждения или желания обмануть интервьюера);

- допущено стохастическое отклонение в результате несоответствия характера распределения выборки распределению генеральной совокупности (стандартное несовпадение вариации значений в кривой Стьюдента с вариацией в кривой Гаусса);

Рис. 3. Алгоритм применения метода распределения

- допущено расчетное отклонение в результате ненадлежащей репрезентативности выборки (относительно низкого качества представительства выбранных статистических единиц).

Первый род ошибок с учетом большого количества данных, которые необходимо использовать для каждого из разработанных методов, может оказать существенное влияние на оценку туристского потока. Рекомендуется использовать специальные программные средства (такие, как статистические программы “SPSS” или “Statistica”, а также программные процессоры “MS Excel” или “OO Calc”), что практически исключает данную погрешность.

Для ошибок второго рода возможно несколько вариантов решения:

- в случае, когда достоверно известно о критическом уровне (влекущем полную дезориентацию расчетов) неадекватности информации в определенном ряду данных (например, данных за определенный период или на определенной территории), рекомендуется полностью отказаться от них;

- в случае, когда не известен уровень неадекватности исходных данных, рекомендуется проведение дополнительного анализа (например, в форме квалиметрического исследования или экспертного опроса) по выявлению степени пригодности различных используемых в основном анализе данных с присвоением каждому их ряду соответствующих коэффициентов значимости (так, чтобы данные с предположительно наименьшим уровнем адекватности имели минимальный вес в итоговых расчетах, а наиболее адекватные данные имели больший вес).

Способы учета ошибок выборок в результате стохастического отклонения и ненадлежащей репрезентативности предполагают стандартный набор статистических инструментов, которые будут описаны ниже.

Но прежде необходимо получить представление об опасности пренебрежения последних трех типов ошибок. Большинство современных аналитических работ, посвященных оценке туристского потока с использованием социологических методов исследования, игнорируют фактор информационной закрытости туристской отрасли, принимают погрешность расчетов на уровне 1-3% от итоговой величины, предполагая влияние только эффекта сглаживания кривой генеральной совокупности - Гаусовой кривой - при анализе кривой выборки - кривой Стьюдента (что предполагает обычно относительно небольшую погрешность расчетов), но недооценивая влияние недостоверности исходных данных и нерепрезентативности выборки (которые сопровождаются существенной погрешностью). На самом деле, в соответствии с экспертными оценками (экспертами выступили 9 научных сотрудников кафедры организации и планирования местного развития факультета управления и кафедры международного туризма и менеджмента географического факультета Кубанского госуниверситета) фактическая погрешность расчетов в работах, которые проводят проверку только на стохастическую вариацию, составляет от 10 до 30-40%.

Рассмотрим подробнее случай сочетания трех последних типов ошибок, типичных для работ по статистике туризма в России. Очевидно, что ни один из известных методов оценки туристского потока в условиях транзитивной экономики не может рассчитать количество туристов с абсолютной точностью, поэтому полученные результаты всегда характеризуются случайной погрешностью - определенным разбросом в пределах доверительных интервалов.

Механическое усреднение результатов различных методов (например, путем нахождения их средней арифметической) и игнорирование степени их расхождения и уровня погрешности недопустимо. Такой подход может уменьшить точность, достигнутую в ходе применения какого-либо одного метода, так как усреднение с расчетами, проведенными другими, относительно грубыми, методами, вызывает рост, а не уменьшение итоговой погрешности. Недостатки приближенного характера каждого расчета в отдельности должны устраняться в ходе их согласования с учетом степени достоверности и погрешности каждого из них. В данном случае используется свойство приближенных расчетов: истинное значение туристского потока лежит не строго по середине между средними значениями различных расчетов, а в некоторых пределах доверительных интервалов каждого расчета. Отсюда механизм метода согласования: нахождение отрезка наиболее вероятного значения туристского потока на пересечении числовых множеств различных расчетов (числовых множеств, относящихся к выраженным в виде некоторого диапазона величинам туристского потока, которые были найдены различными методами).

Например, если один метод позволил рассчитать количество туристов на некоторой туристской территории с вероятностью 95% и ошибкой ±20% в размере 1 000 туристов (то есть для вероятности 95% доверительный диапазон расчета составляет от 800 до 1 200 туристов), а с помощью другого метода найдено, что с вероятностью 95% и ошибкой ±25% количество туристов равняется 1 500 туристов (то есть для вероятности 95% доверительный диапазон расчета составляет от 1 125 до 1 875 туристов), то среднее значение, найденное различными методами согласования, может принимать следующий вид:

- в случае механического усреднения (нахождения средней арифметической) итоговое количество туристов составит: (1 000 + 1 500) / 2 = 1 250 туристов - с ошибкой: ±(25% + 20%) / 2 = ±22,5% - то есть от 970 до 1 530 туристов;

- в случае использования предложенного метода (метода нахождения пересечения доверительных диапазонов) имеем: (800;1 200) (1 125;1 875) = (1 125;1 200) - то есть от 1 125 до 1 200 туристов (или в среднем 1 162 с ошибкой ±3%).

Обращает на себя внимание, что второй способ согласования результатов различных методов подсчета туристов позволяет достигнуть намного более точный и методически верный результат при относительно высокой погрешности входных данных.

Можно вывести следующие условия применения представленного метода согласования:

- должно обеспечиваться представление искомой величины туристского потока для каждого примененного метода в виде числового диапазона (в пределах соответствующих доверительных интервалов);

- исходные параметры, участвующие в промежуточных расчетах, должны обеспечивать возможность оценки погрешности итогового расчета.

Для большинства задач оценки туристского потока характерна ситуация, когда вычисление погрешностей промежуточных расчетов настолько трудоемки (например, при оценке степени репрезентативности случайной выборки туристов), что требуется частичное снятие перечисленных требований к проведению согласования. В зависимости от того, в какой степени задачи анализа турпотока в конкретных условиях допускают снятие требований к доскональности промежуточных расчетов, могут применяться следующие техники согласования:

- техника последовательного вычисления точных значений погрешностей на всех этапах расчетов (применяемая в задачах, которые требуют наиболее точной оценки туристского потока и допускают высокую величину затрат на проведение исследования);

- техника опосредованного вычисления приближенных значений погрешностей на заключительном этапе расчетов (применяемая в задачах, которые допускают относительно невысокий уровень точности оценки туристского потока и предполагают относительно низкий уровень затрат).

1. Техника последовательного вычисления точных значений погрешностей. В данной технике оценка погрешности производится в ходе нахождения характеристик статистических распределений исходных параметров анализа при выборочном обследовании (результатов опросов туристов, первичного сбора сведений от предприятий и т.д.). Вероятность того, что случайная величина, послужившая исходным параметром в расчете туристского потока, принимает значения в некотором интервале записывается формулой (16):



	(16)

где - статистическое распределение в пределах соответствующих доверительных интервалов значений x;

- плотность распределения вероятности исходного параметра x расчета туристского потока.

Поскольку x находится в интервале с вероятностью равной единице, функция удовлетворяет условию нормировки:

	(17)

С учетом статистического распределения случайной величины ее среднее значение вычисляется по формуле (18):

	(18)

где - средняя величина исходного параметра, используемая в дальнейших расчетах, найденная для .

Если из генеральной совокупности всех возможных значений непрерывной случайной величины x осуществляется конечная выборка дискретных значений , то элементарный расчет среднего значения производится по формуле (19):

	(19)



где n - количество статистических единиц в выборке (количество опрошенных туристов, количество наблюдаемых гостиниц и т.д.).

Таким образом, даже для оценки точности вычисления средней величины исходного параметра необходимо учитывать форму статистического распределения исходных данных. Статистические распределения принято оценивать по значениям их моментов. Моменты случайных величин, найденные без исключения систематических составляющих, называются начальными, а моменты для центрированных распределений - центральными.

Центральный момент k-го порядка для непрерывной случайной величины рассчитывается по формуле (20):

	(20)

где - математическое ожидание;

- дисперсия (для конечной выборки - среднеквадратичное отклонение);

- величина, характеризующая асимметрию распределения (при этом безразмерный коэффициент асимметрии A определяется следующим образом );

- величина, характеризующая протяженность распределения (отношение - эксцесс, характеризует остроту вершины распределения).

В практике эконометрического анализа наиболее широкое распространение при обработке данных выборочных обследований получил центральный момент второго порядка который повсеместно используют для оценки погрешностей измерений. Для конечной выборки (конкретного числа отсчетов n) среднеквадратичное отклонение принято рассчитывать по следующей формуле (21):



	(21)

где - дисперсия - квадрат среднеквадратического отклонения исходного параметра (например, удельного потребления наличного посетителя или коэффициент сезонной изменчивости значения удельного потребления посетителя), используемого в расчетах величины туристского потока.

Эта формула, как и формула (19) для вычисления , не учитывает форму распределения и не является строгой. Ее использование обусловлено двумя основными причинами:

- простотой оценки рассеяния случайной величины;

- соответствием значений случайных величин, полученных при опросах туристов и руководителей туристских компаний, статистическому распределению, близкому к нормальному (гауссову), что предполагает совпадение распределений среднеквадратичного отклонения D и квадрата дисперсии .

Определение этих характеристик распределений (моментов) называется точечными оценками, которые характеризуют распределение достаточно грубо. Если в процессе анкетирования или наблюдения за туристскими перемещениями регистрируются сразу несколько случайных величин …, каждая из которых имеет свое среднее значение … и дисперсию …, многомерная случайная величина будет иметь многомерное распределение вероятностей с условием нормировки, описанным формулой (22):

	(22)



где - статистически независимые значения исходного параметра (т.е. ).

Фактическую (предельную) ошибку выборки при собственно случайном повторном отборе определяют по формуле (23):

	(23)

где - ошибка вы-борки (разность соответствующих выборочных и генеральных ха-рактеристик);

t - число, показывающее, сколько средних ошибок содержится в предельной ошибке (коэффициент доверия);

- средняя (стандартная), ошибка;

- дисперсия;

n - число отобранных единиц.

Наряду с абсолютной величиной предельной ошибки выборки рассчитывается и относительная ошибка выборки:

	(24)

где - относительная ошибка выборки.

В теории математической статистики доказывается, что возможные ошибки подчиняются закону нормального распределения, и что средняя располагается в диапазонах средней ошибки выборки с вероятностью 0,683. Величина вероятности (Ф) вычисляется по интегралу вероятностей Лапласа. Наибольшее использование получили значения коэффициентов доверия t, приведенные в табл. 1.



Таблица 1 Значения показателя t для искомых значений вероятности расчета

Коэффициент доверия t	1	1,65	1,96	2	2,58	3
Вероятность расчета	0,683	0,900	0,950	0,954	0,990	0,997

При применении техники последовательного вычисления точных значений погрешностей необходимо учитывать, насколько эти погрешности статистически независимы или коррелированны. В случае, когда исходные параметры статистически связаны (например, такая связь существует между нормой удельного потребления наличного посетителя и продолжительностью его пребывания на отдыхе), для численной оценки этой связи необходимо использовать смешанный момент второго порядка, который называют корреляционным моментом (ковариацией).

Для расчета корреляционного момента используется формула (25), в которой путем статистического усреднения взаимных отклонений двух исходных параметров производится вычисление ковариации:

	(25)

где - индивидуальные (соответствующие конкретному опрошенному респонденту, предприятию, домохозяйству) значения величины x для любых двух исходных параметров, между которыми предполагается ковариация;

- средние значения величины x для любых двух исходных параметров, между которыми предполагается ковариация.

В то же время справедливо положение о равенстве корреляционного момента и смешанной дисперсии двух исходных параметров, поэтому для расчета коэффициента корреляции R используется нормировка на дисперсию каждой из этих величин:



	(26)

Из приведенных выше формул, традиционно используемых в эконометрическом анализе, для целей оценки туристского потока необходимо использовать следующее правило сложения погрешностей двух исходных параметров:

	(27)

где - погрешности исходных параметров;

- погрешность промежуточного расчета, в котором использованы два исходных параметра. При этом дисперсия суммы двух исходных параметров находится по формуле (28):

	(28)

где - дисперсия исходных параметров;

- дисперсия величины, полученной в результате промежуточного или итогового расчета, в котором использованы два исходных параметра.

2. Техника опосредованного вычисления приближенных значений погрешностей. Этот способ предполагает существенное упрощение алгоритма расчетов, что уменьшает затраты на его проведение, но увеличивает итоговую погрешность. Его применение основано на следующих положениях:

Во-первых, в расчетах туристского потока, связанных с использованием фактически имеющихся на сегодняшний день у органов местной и государственной власти данных (данных служб государственной статистики о количестве туристов, коечном фонде средств размещения туристов, данные местных администраций о производстве хлеба, оказании услуг пассажирского транспорта и т.д.), малая амплитуда доверительного диапазона (±10% и ниже) для высоких значений вероятности (95% и выше) недостижима ввиду низкого качества исходной информации (ее неактуальности и неполноты). Во-вторых, все расчеты в методах, предполагающих многоэтапную обработку исходных данных, можно принять условно приближенными к точным в случае, когда различные наборы исходных данных в своем относительно большом числе на одном и том же рассматриваемом периоде и на одной и той же рассматриваемой территории выдают относительно близкие друг к другу итоговые величины. Более подробно это требование можно разложить на следующие составляющие:

- многоэтапная обработка исходных данных, недопущение использования представленной техники расчета погрешности в отношении готовой сторонней информации о величине туристского потока;

- возможность относительно большим числом способов (не менее 4-5 вариантов) использовать исходные данные (например, возможность формирования различно обоснованными способами 4-5 выборок из одной и той же генеральной совокупности, либо возможность использования данных по, как минимум, 4-5 различным отраслям обслуживания посетителей);

- возможность сопоставления результатов расчета по каждому способу на одном и том же рассматриваемом периоде и на одной и той же рассматриваемой территории (для одного и того же муниципального района);

- выполнение условия относительной близости (с различием друг относительно другу не более чем на 30%) итоговых величин по каждому из указанных 4-5 способов расчета.

...