Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,580

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЫЕЗДНОГО ТУРИЗМА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Козлов Д.А. 1
1 ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»
Построена модель выездного туризма Российской Федерации. Снижение покупательской способности, реальных доходов населения, политический кризис, действующие санкции вызывают изменение возможностей россиян к получению качественного отдыха в мировых туристских дестинациях. В связи с этим возникает необходимость количественной оценки влияния этих факторов и прогноза возможного дальнейшего развития ситуации. Основной гипотезой работы выступает наличие зависимости между социально-экономическими показателями РФ и объемами выездного туризма. Сделан вывод о возможности снижения количества показателей до одного – средней заработной платы россиян, рассчитанной в валюте Евро. Основным ограничением модели в ближайшем времени выступит изменение методики учета средней заработной платы в РФ.
экономика туризма
выездной туризм
туристские потоки
туристский спрос
моделирование
профиль туриста
туристская дестинация
прогнозирование
роль туризма в экономике
туристские расходы
1. Козлов Д.А. Прогнозирование в индустрии гостеприимства и его совершенствование в условиях перехода к рыночной экономике. автореф. дис. ... канд. экон. наук. – М., 2000. – 179 с.
2. Козлов Д.А., Лайко М.Ю., Попов Л.А. Прогноз развития туристского комплекса Крыма // Роль экономических наук в развитии общества: сборник статей Международной научно-практической конференции. – Уфа, 2014. – С. 61–63.
3. Кульгачев И.П. О проблемах статистического наблюдения за деятельностью в области российского туризма // Наука и образование: проблемы и тенденции развития: материалы Международной научно-практической конференции: в 3-х частях. Редколлегия: Искужин Т.С. (отв. редактор), Идельбаев М.Х., Кабакович Г.А., Зайнуллина Г.Ш., Тухватуллин Т.А., Абакачева М.Б., Нигматуллин О.Б. (отв. секретарь). – 2013. – С. 118–126.
4. Кульгачёв И.П. О направлениях деятельности по преодолению проблем выездного туризма // Инновационные процессы и технологии в современном мире: материалы II Международной научно-практической конференции / ответ. ред. Искужин Т.С. – 2014. – С. 173–180.
5. Романюк А.В. Теоретические основы технологий управления доходами // Молодой ученый. – 2014. – № 15. – С. 203–206.
6. Кошелева А.И. Направления модернизации индустрии гостеприимства и туризма в РФ // В сборнике: Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: теория и практика Сборник материалов международной научной конференции. – Киров, 2014. – С. 179–182.
7. Marketbeat Hospitality Russia // Cushman & Wakefield Research Publication. 2015. – 6 с.
8. EUROPEAN TOURISM in 2014: TRENDS & PROSPECTS. Quarterly Report (Q4/2014) // ETC Market Intelligence Report. Brussels, February 2015. – 42 с.
9. Kozlov D.A., Popov L.A. Prospects of Russian Tourism in Greece // Mediterranean Journal of Social Sciences. – 2015. – Vol 6, № 4 S2. – С. 536–539.
10. Travel & Tourism Economic Impact 2015. Russian Federation // World Travel & Tourism Council, 2015. – 24 с.

До недавнего времени туристский рынок РФ представлял собой динамично развивающийся и элемент мирового туристского рынка со среднегодовым ростом равным 7,5 %. Политическая стабильность, рост доходов населения вывели российский выездной туризм на 5 место по показателям расходов туристов в турпоездках в 2012 г. [8, 9]. Несмотря на некоторые преграды в туристских и визовых формальностях для россиян, большая величина населения страны представляла собой существенный потенциал роста выездного туризма для большинства мировых туристских дестинаций настолько, что многие страны, распознав указанный потенциал, предприняли шаги по упрощению визовых формальностей, особенно страны латинской Америки, дальнего Востока [10].

Начиная с 2014 г. российский туризм вошел в кризисное состояние. Это связано с политическими проблемами, негативными изменениями в экономике и социальной сфере [5]. Падение мировых цен на нефть пагубно отразилось на стабильности национальной валюты. Произошла существенная девальвация рубля, вызвавшая падение реальных доходов населения и его покупательской способности [6]. Несмотря на то, что в России имеет хождение только российский рубль, следует отметить, что цены на туры всегда пересчитываются из американского доллара или Евро, поскольку турпродукт закупается именно в этих валютах.

Согласно данным и прогнозам World Travel & Tourism Council в 2015 г. по вкладу туризма в ВВП в 2015 г. РФ будет занимать следующие места среди стран мира (всего 184): абсолютное значение – 13 место, относительное значение – 142 место, рост – 183 место и долгосрочный прогноз роста – 143 место. По прямому вкладу в занятость РФ окажется на 165 месте, по общему вкладу в занятость – на 170-м, по инвестициям – на последнем 184-м, по экспорту туруслуг – на 166-м.

Целью данного исследования выступает анализ туристского спроса в Российской Федерации и определение основных факторов, влияющих на этот спрос. Туристский спрос выступает одним из основных понятий туристского рынка. Туристский спрос имеет следующие определения [1, 2]:

1. Туристский спрос – количество туристского продукта, которое турист желает приобрести в течении определенного периода времени при определенных условиях .

2. Туристский спрос – требования на туристские услуги со стороны населения, подтвержденные его платежеспособностью.

Условия, оказывающие влияние на объем туристского спроса включают цены на туристские услуги (стоимость нахождения туриста в месте пребывания и стоимость перемещения в дестинацию), наличие конкурирующих (замещающих) дестинаций и цены в них, доходы потенциальных туристов, стоимость рекламы, вкусы туристов, генерирующих турпотоки, a также другие социальные, культурные, географические и политические факторы [3, 4, 5].

Туристский спрос определяется следующим общим уравнением (для дестинации i и источника туристов j):

Qij = f(Pi, Ps, Yj, Tj, Aij, Eij),

где Qij – спрос на туристский продукт в дестинации i туристов из страны j; Pi – цена на турпоездку в дестинацию i; Ps – цена на поездку в конкурирующие (замещающие) дестинации; Yj – уровень доходов населения страны-источника j; Tj – вкусы потребителей страны-источника j; Aij – затраты на рекламу дестинации i в стране источнике j; Eij – фактор возмущения, охватывающий любые возможные параметры, способные повлиять на туристский спрос в дестинации i со стороны туристов-источников страны j.

В исследованиях спроса туризма обычно затруднительно точно вычислить все факторы вследствии недостатка или несвоевременности статистических данных [1, 7]. Среди различных показателей, влияющих на туристский спрос, к наиболее важным относятся: население, доход на душу населения, цена [4], цены в конкурирующих дестинациях, вкусы туристов [5], маркетинг, ожидания и привычки, качественные эффекты (эффекты возмущения). Большое число факторов, влияющих на туристский спрос, приводит к необходимости сбора и анализа огромных статистических баз данных, что становится затруднительным и ведет к необходимости поиска более простых моделей [1].

Материалы и методы исследования

Исходные данные для моделирования выездного потока РФ представлены в табл. 1:

Таблица 1

Социально-экономические показатели РФ в 2000–2015 гг.

Год

Среднегодовой курс доллара США (USD)

Среднегодовой курс Евро (EUR)

Заработная плата, руб. (SalRub)

Заработная плата, долл. США (SalUSD)

Заработная плата, Евро (SalEur)

Индекс потребительских цен (CPI)

Выездной турпоток, поездок (TourFlow)

2000

28,14

26,03

2253,08

86,56

87,43

120,18

4485000

2001

29,17

26,13

3282,67

125,63

125,58

118,58

3972000

2002

31,35

29,65

4415

148,92

148,58

115,06

4426000

2003

30,69

34,69

5509,5

158,84

158,61

111,99

5640000

2004

28,81

35,82

6833,5

190,79

190,67

111,73

6557000

2005

28,29

35,23

8556,58

242,96

243,66

110,92

6785000

2006

27,17

34,12

10738

314,74

314,55

109,00

7753000

2007

25,58

35,01

13529,5

386,45

385,96

111,87

9368000

2008

24,86

36,43

17238

473,16

472,99

113,28

11313697

2009

31,83

44,18

18805,92

425,63

425,95

108,80

9542107

2010

30,36

40,27

21211,33

526,79

527,59

108,78

12605053

2011

29,39

40,87

23690,08

579,61

579,34

106,10

14495894

2012

30,24

39,92

26837,25

672,35

672,13

106,57

15332136

2013

31,85

42,31

30141,33

712,43

711,73

106,47

18291737

2014

38,47

50,87

32629,08

641,48

644,14

111,35

17611569

2015

58,85

65,58

29118,63

444,02

458,04

109,77

5489293*

(11400000)

Примечание. * за первую половину 2015 г., в скобках – прогноз.

Разработанная модель множественной регрессии зависимости туристского потока от всех показателей выглядит следующим образом:

TourFlow = 2,8967E7 – 175344,×USD – 210735, ×Eur – 123446, ×CPI + 956,435×SalRub + + 9242,39×SalEur – 27080,0×SalUSD

Таблица 2

Показатели модели множественной регрессии

Параметр

Оценка

Стандартная ошибка

Т-статистика

P-значение

CONSTANT

2,8967E7

2,49285E7

1,162

0,2751

USD

–175344,

157377,

–1,11417

0,2941

Eur

–210735,

145762,

–1,44575

0,1822

CPI

–123446,

152225,

–0,810942

0,4383

SalRub

956,435

402,811

2,3744

0,0416

SalEur

9242,39

263181,

0,035118

0,9728

SalUSD

–27080,0

273070,

–0,0991688

0,9232

Таблица 3

Анализ дисперсии

Источник

Сумма квадратов

Разница

Среднеквадратичное

F-значение

P-значение

Model

3,25233E14

6

5,42055E13

93,08

0,0000

Residual

5,24141E12

9

5,82379E11

Total (Corr.)

3,30474E14

15

Таблицы показателей модели (табл. 2) и анализа дисперсии (табл. 3).

Поскольку Р-значение в таблице анализа дисперсии меньше чем 0,05, то можно заключить о существенной зависимости туристского потока от выбранных независимых переменных. Показатель R-квадрат равен 98,414 %, a скорректированный R-квадрат равен 97,36 %, что является очень выскоим показателем качества аппроксимации подобранной модели. Статистика Durbin-Watson равна 2,09515 при P-значении равном 0,1240; поскольку оно существенно выше 0,05, то в остатках модели отсутствует автокорреляция, что опять свидетельствует о высоком качестве модели. Качество рассчитанной модели можно визуально увидеть на графике (рис. 1):

На нем видно, что фактические и предсказанные значения очень близки.

Модель показывает, что на выездной туристский турпоток больше всего влияют обменные курсы и изменение заработной платы с учетом этих курсов, a также изменение потребительских цен. Кроме того, необходимы меры по поддержанию кросс-курса доллар-Евро для недопущения их срастания.

Для определения возможной мультиколлинеарности модели необходимо рассмотреть показатель Р-значения. Поскольку большинство показателей имеют Р-значение больше 0,05, то можно заключить, что в данной модели возникла проблема мультиколлинеарности. Об этом также свидетельствует матрица корреляции показателей (табл. 4).

В данном случае 14 коэффициентов превышают показатель 0,5, что свидетельствует о необходимости уменьшения числа независимых переменных. Постепенно изымая показатели из модели множественной регрессии удалось получить простую модель, результаты которой демонстрируют, что выездной туристский поток граждан РФ можно рассчитать и спрогнозировать всего по одному показателю: заработная плата россиян в Евро. Для этого выбрана модель простой линейной регрессии:

Турпоток = а + b×(Заработна плата в Евро).

pic_44.tif

Рис. 1. Результаты модели множественной регрессии

Таблица 4

Матрица коэффициентов корреляции

CONSTANT

USD

Eur

CPI

SalRub

SalEur

SalUSD

CONSTANT

1,0000

–0,7024

–0,8774

–0,9818

0,8745

0,7216

–0,7498

USD

–0,7024

1,0000

0,4971

0,5815

–0,7921

–0,7759

0,7974

Eur

–0,8774

0,4971

1,0000

0,8376

–0,8113

–0,6808

0,7038

CPI

–0,9818

0,5815

0,8376

1,0000

–0,7919

–0,6345

0,6612

SalRub

0,8745

–0,7921

–0,8113

–0,7919

1,0000

0,5952

–0,6355

SalEur

0,7216

–0,7759

–0,6808

–0,6345

0,5952

1,0000

–0,9987

SalUSD

–0,7498

0,7974

0,7038

0,6612

–0,6355

–0,9987

1,0000

Таблица 5

Коэффициенты модели простой регрессии

Параметр

Оценка наименьших квадратов

Стандартная ошибка

Т-статистика

P-значение

Intercept

1,49821E6

491543,

3,04796

0,0087

Slope

22060,8

1132,07

19,4872

0,0000

Таблица 6

Анализ дисперсии

Источник

Сумма квадратов

Разница

Среднеквадратичное

F-значение

P-значение

Model

3,18724E14

1

3,18724E14

379,75

0,0000

Residual

1,17502E13

14

8,39299E11

Total (Corr.)

3,30474E14

15

Параметры коэффициентов модели (табл. 5) и таблица дисперсионного анализа (табл. 6).

Коэффициент корреляции равен 0,982061, R-квадрат равен 96,44 %, скорректированный r-квадрат равен 96,19 %, статистика Durbin-Watson составляет 1,42938 (при P-значении, равном 0,0677). Полученное уравнение регрессии:

TourFlow = 1,49821E6 + 22060,8×SalEur.

Поскольку P-значение в таблице анализа дисперсии меньше 0,05, можно заключить о существееной зависимости между туристским потоком и заработной платой в Евро. R-квадрат показывает, что модель описывает 96,44 % вариабельности показателя турпотока. Коэффициент корреляции указывает на сильную, почти функциональную зависимость между переменными. Стандартная ошибка модели равна 916133, что может быть использовано при определении доверительных интервалов прогнозной модели. Статистика Durbin-Watson свидетельствует об отсутствии автокорреляции остатков модели. График регрессии представлен на рис. 2.

pic_45.tif

Рис. 2. График модели простой регрессии

Из него видна линейная зависимость показателей и высокое качество подобранной модели регрессии.

Для сравнения был проведен расчет еще по 24 моделям. Четыре модели показали результаты лучше, чем модель линейной регрессии, однако их показатели ненамного выше, a интерпретация результатов гораздо сложнее. Поэтому в качестве результативной модели оставлена простая линейная регрессия. Следует также отметить, что аналогичные модели зависимости турпотока от заработной платы, рассчитанной в национальной валюте и даже в долларах США продемонстрировали худшие результаты.

Результаты исследования и их обсуждение

Из проведенного анализа можно сделать следующий вывод: объем выездного турпотока можно прогнозировать исходя из единственного показателя: заработная плата россиян, рассчитанная в Евро по текущему курсу. Таким образом, важнейшим вопросом становится определение и прогноз именно курса Евро и заработной платы россиян. Что касается средней заработной платы, то наилучшей прогнозной моделью этого показателя служит Случайное блуждание со смещением, равным 1791,04. Прогноз по этой модели представлен в табл. 7.

Таблица 7

Прогноз средней заработной платы в РФ, руб.

Период

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

2016

30909,7

27276,5

34542,8

2017

32700,7

27562,7

37838,7

2018

34491,7

28199

40784,5

Прогнозировать курс Евро затруднительно, поскольку в настоящий момент времени отсутствуют объективные предпосылки для его расчета. Можно воспользоваться экспертными методами. Так некоторые источники считают, что среднегодовые курсы Евро на три года составят 59,45, 57,62 и 59,15 в 2016, 2017 и 2018 гг. соответственно. Прогноз курса Евро по имеющимся данным по модели Случайного блуждания со смещением, равным 2,63672 дает следующие результаты (табл. 8).

Таблица 8

Прогноз курса Евро

Период

Прогноз

Нижняя граница

Верхняя граница

2016

68,2167

58,1019

78,3315

2017

70,8534

56,549

85,1579

2018

73,4902

55,9708

91,0095

На основании этих прогнозов средняя заработная плата, рассчитанная в Евро может составить следующие значения (табл. 9).

Таблица 9

Прогноз средней заработной платы в РФ, Евро

Период

Прогноз

Пессимистический прогноз

Оптимистический прогноз

2016

453,110455

348,218788

594,521005

2017

461,526194

323,665802

669,131196

2018

469,337408

309,846774

728,674595

Соответственно, выездной туристкий поток по модели регрессии TourFlow = 1,49821E6 + 22060,8×SalEur составит следующие значения (табл. 10).

Таблица 10

Прогноз объемов выездного туризма РФ

Период

Прогноз

Пессимистический прогноз

Оптимистический прогноз

2016

11494189

9180195

14613819

2017

11679847

8638537

16259779

2018

11852169

8333678

17573354

В результате проведенного анализа можно заключить, что объем выездного туристского потока в ближайшие три года окажется на уровне 11,5–11,8 млн поездок. При худшем развитии ситуации он снизится до 8,3–9,2 млн поездок, a при благоприятном – выйдет на предкризисные показатели 14,6–17,5 млн туристских поездок.

Заключение

Российский выездной туризм имеет высокий потенциал. В настоящее время туристские потоки снижены по причине кризисного состояния социально-экономической и политической сфер. Состояние выездного туризма существенно зависит от показателей благосостояния граждан РФ. Однако модели множественной регрессии показывают наличие мультиколлинеарности независимых переменных.

Снижение количества независимых переменных привело к выводу о практически функциональной зависимости выездного турпотока от единственного фактора – объема доходов населения, выраженного в иностранной валюте, в частности, в Евро. На основе результатов построенной модели регрессии можно сделать вывод о том, что, в зависимости от развития экономики страны, выездной турпоток может либо вернуться на низкий уровень 2006 г., либо при наилучшем раскладе восстановить значения 2013–14 гг. Оптимальный прогноз выездного потока по полученной модели – на уровне 11–12 млн поездок, что, в целом, свидетельствует о тенденции снижения количества выездов.

Основной проблемой при прогнозировании выездного туристского потока в ближайшем будущем станет оценка средней заработной платы. Эта проблема связана с желанием Правительства РФ изменить порядок расчета этого показателя. Будущие исследования должны быть направлены на оценку и расчет поправок данного статистического показателя.


Библиографическая ссылка

Козлов Д.А. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЫЕЗДНОГО ТУРИЗМА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – № 1-2. – С. 232-237;
URL: http://www.applied-research.ru/ru/article/view?id=8356 (дата обращения: 28.02.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074