математическое моделирование устойчивого развития туризма

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение
высшего профессионального образования
«Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
На правах рукописи
Хазова Даниэла Сергеевна
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА
Специальность 08.00.13 – Математические и инструментальные методы
экономики
ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Научный руководитель:
кандидат физико-математических наук,
доцент Шандра Игорь Георгиевич
Москва - 2014
2
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ ..................................................................................................................... 4
ГЛАВА 1 ВОПРОСЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
ТУРИЗМА ..................................................................................................................... 13
1.1 Обзор литературы по концепции устойчивого развития туризма и методам
его моделирования ..................................................................................................... 13
1.1.1 Концепция устойчивого развития ................................................................ 13
1.1.2 Концепция устойчивого развития туризма ................................................. 16
1.1.3 Математические модели устойчивого развития туризма .......................... 21
1.2 Состояние российского регионального туристского рынка на примере
Республики Алтай ...................................................................................................... 32
1.3 Выбор факторов для моделей устойчивого развития туризма ........................ 37
1.4 Выводы по вопросам моделирования устойчивого развития туризма........... 40
ГЛАВА 2 КВАЛИТАТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОГО
РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА .............................................................................................. 42
2.1 Основные принципы и этапы квалитативного моделирования ...................... 42
2.2 Построение квалитативной модели устойчивого развития турима ................ 46
2.3 Анализ результатов квалитативной модели ...................................................... 53
2.4 Выводы по квалитативному моделированию ................................................... 60
ГЛАВА 3 МОДЕЛИРОВАНИЕ PLS-PM УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
ТУРИЗМА ..................................................................................................................... 61
3.1 Основные принципы и этапы моделирования PLS-PM ................................... 61
3.2 Построение PLS-PM модели устойчивого развития туризма ......................... 68
3.4 Анализ результатов модели PLS-PM ................................................................. 82
3.5 Выводы по моделированию PLS-PM ................................................................. 84
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ........................................................................................................... 86
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ......................................................................................... 89
Приложение А Программные мероприятия Республики Алтай (2011-2016 гг.) .. 100
Приложение Б Рекреационные ресурсы Республики Алтай .................................. 108
Приложение В Квалитативные зависимости между факторами модели .............. 110
Приложение Г Этапы квалитативного моделирования и их реализация .............. 112
3
Приложение Д Программный код алгоритма квалитативного моделирования ... 113
Приложение Е Исходные данные модели PLS-PM ................................................. 121
Приложение Ж Этапы моделирования PSL-PM и их реализация.......................... 123
Приложение И Программный код алгоритма моделирования PLS-PM ................ 124
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Развитие туризма играет важную роль в
становлении экономики постиндустриального общества. Выполняя функцию
катализатора
экономического
роста,
туризм
оказывает
стимулирующее
воздействие на развитие таких секторов экономики, как гостиничное дело,
общественное питание и розничная торговля, консультационные услуги,
культурно-досуговая, спортивная и развлекательная деятельность, строительство и
сельское хозяйство.
В России существуют предпосылки для развития туризма: уникальное
сочетание
природных
ресурсов,
исторически
сложившееся
культурное
многообразие. В то же время имеют место низкое качество туристической
инфраструктуры и затруднённая доступность туристических объектов, отсутствует
комплексная государственная политика по развитию отрасли, что приводит к
значительному отставанию российского туристического рынка от мировых
лидеров отрасли гостеприимства.
Активная политика в области развития туризма могла бы стать важным
фактором преодоления кризисных тенденций, существующих в настоящее время в
экономике регионов России. При этом для обеспечения долгосрочного и
стабильного положительного эффекта от развития туристической отрасли
необходимо осуществлять стратегическое планирование на основе концепции
устойчивого развития туризма. Целью концепции является повышение уровня
жизни населения за счет экономического роста от развития туристического
кластера при сохранении экологических благ, социальных и культурных ценностей
общества.
Основные принципы концепции устойчивого развития туризма были
сформулированы Всемирной туристской организацией еще в 1988 году, однако эта
концепция до сих пор не получила широкого практического распространения в
отечественном туризме, в регионах наблюдаются деструктивные тенденции
5
развития туризма, направленные на максимизацию прибыли за короткий
промежуток времени в ущерб долгосрочному развитию.
Комплексное решение экономических, социальных и экологических
вопросов
устойчивого
математических
развития
моделей
и
туризма
невозможно
поддерживающих
без
разработки
инструментальных
средств,
позволяющих прогнозировать основные показатели системы устойчивого развития
туризма, выявлять ключевые факторы развития, определять эффективность
принимаемых
управленческих
решений.
Это
обуславливает
актуальность
диссертационной работы и делает ее востребованной в современных российских
реалиях.
Степень
разработанности
проблемы
исследования.
Проблемам
устойчивого развития туристической отрасли посвящены работы Г.А. Карповой
[16], Е.М. Максаровой [16], В.С. Новикова [20], Г.М. Романовой [29], B. Bramwell
[37], R. Buckley [38], R. Butler [39], B. Farrel [53], C. Goeldner [55], C. Gunn [57],
J.M. Harris [59], A. Mathieson [67], M. Mowforth [69], P.E. Murphy [70], R. Sharpley
[77], J. Swarbrooke [78], C. Wang [83] и др. Данные исследования служат
фундаментальной
основой
для
разработок
в
области
математического
моделирования развития туризма.
Методы
моделирования
развития
туристско-рекреационной
отрасли
разработаны в трудах Ц. Баясгалан [3], Н.В. Варачевой [6], В.А. Дарга [8],
М.М. Джаппуева [9], Н.В. Кабаян [15], М.Я. Лемешева [18], Е.С. Олейникова [22],
С.А. Самаль [31], М.В. Шебзуховой [36], C. Cicchetti [43], L.-J. Crampton [44],
A. Fisher [43], C.E. Gearing [54], D.B. Nielsen [84], V. Smith [43], W.W. Swart [54],
C.S. Tapiero [54; 79], T. Var [54], B. Wennergren [84], P.F. Wilkinson [85],
R.I. Wolfe [89] и др. В работах предложены модели для анализа спроса на
рекреацию, для анализа развития и размещения туристско-рекреационных зон,
резервирования туристических услуг. Факторы устойчивого развития туризма в
моделях не учитываются.
Методы математического моделирования развития туризма с соблюдением
принципов экономической и экологической устойчивости рассмотрены в статьях и
6
монографиях зарубежных авторов: L. Butowski [41], R. Casagrandi [42],
R.J. Johnston [81], S. Rinaldi [42], T.J. Tyrell [81]. Американский исследователь
J.B. Greenwood [56] использует структурное моделирование для анализа
туристической отрасли. Построенные им математические модели позволяют
учесть влияние экономических, экологических и социальных факторов на развитие
туризма. Однако структурное моделирование, предъявляющее строгие требования
к входящим данным, не всегда удобно использовать для анализа и оценки
социально-экономических процессов. В отечественной науке существует дефицит
исследований по рассматриваемой проблеме, можно отметить диссертационную
работу М.М. Бегеуловой [4], в которой решаются задачи оптимизации
характеристик долгосрочного равновесия в региональной туристской экономике,
учитывается фактор экологии, однако социальный фактор не рассматривается.
Методы квалитативного моделирования в отечественной научной литературе
не применяются. В зарубежной литературе предпосылки становления, основы и
приложения
квалитативного
моделирования
рассмотрены
в
работах
M. Dohnal [50; 68], I. Meznik [68], T. Vicha [82] и др. Методы PLS-PM анализа, его
основные принципы и приложения освещены в работах G. Sanchez [74; 75; 76],
L. Trinchera [76], H. Wold [86; 87; 88] и др. Моделирование туристической отрасли
с помощью квалитативных методов и методов
экономической
литературе
инструментальные
не
средства,
рассматривается,
позволяющие
PLS-PM в российской
также
не
представлены
автоматизировать
процесс
моделирования развития регионального туристического сектора.
Большинство экономико-математических моделей развития туристической
отрасли применяются для прогнозирования туристического потока и для расчета
экономических
Формирование
показателей
функционирования
моделей, описывающих
туристической
экономическую,
отрасли.
экологическую
и
социальную устойчивость туристического региона, позволяющих выявлять
ключевые факторы устойчивого развития, будет способствовать обеспечению
долгосрочного положительно эффекта от развития отрасли гостеприимства в
регионе.
7
Цель
диссертационного
исследования
состоит
в
формировании
математических моделей устойчивого развития регионального туризма и
разработке поддерживающих их инструментальных средств.
Для достижения указанной цели в работе поставлены следующие задачи:
 определить факторы, обеспечивающие устойчивое развитие регионального
туристического кластера;
 построить
квалитативную
модель
устойчивого
развития
туризма,
позволяющую выявлять оптимальные сценарии развития регионального
туристического кластера и ключевые факторы развития;
 разработать
инструментальные
средства,
поддерживающие
процесс
построения квалитативной модели; с их помощью провести апробацию
модели, оценить ее результативность;
 построить
структурную
позволяющую
модель
прогнозировать
устойчивого
уровень
развития
развития
туризма,
регионального
туристического кластера и оценивать влияние принимаемых управленческих
решений на экономическую, экологическую и социальную устойчивость
региона;
 создать инструментальные средства, поддерживающие процесс построения
структурной модели, с их помощью провести оптимизацию и апробацию
модели, оценить ее результативность.
Объект
исследования
и
предмет
является
исследования.
региональный
Объектом
туристический
диссертационного
сектор.
Предметом
исследования является математическое моделирование влияния экономических,
экологических и социокультурных факторов на устойчивое развитие туризма в
регионе.
Область
исследования.
Диссертация
выполнена
в
рамках
п. 1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа
микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и
предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и
потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и
8
обоснования инвестиционных решений» и п. 2.4 «Разработка систем поддержки
принятия решений для обоснования общегосударственных программ в областях:
социальной; финансовой; экологической политики» Паспорта специальности
08.00.13
–
Математические
и
инструментальные
методы
экономики
(экономические науки).
Научная новизна исследования заключается в формировании комплекса
моделей устойчивого развития туризма.
Положения научной новизны диссертационной работы, выносимые на
защиту:
 Предложена схема реализации стратегии развития регионального туризма,
основанная на комплексе математических моделей, включающих блоки,
факторы и индикаторы устойчивого развития (С. 37-38); определены блоки и
факторы,
характеризующие
развитие
регионального
туристического
кластера с позиции концепции устойчивого развития туризма (С. 38-39).
 Построена
квалитативная
модель
развития
туризма,
позволяющая
определить оптимальные сценарии развития туристической отрасли и
ключевые факторы перехода системы из одного сценария в другой. В модели
учтены такие факторы, как объем частных и объем государственных
инвестиций в туристический комплекс, рекреационный имидж региона,
уровень развития инфраструктуры, рентабельность туриндустрии, качество
окружающей среды, уровень социального комфорта (С. 46-54).
 Определен оптимальный (с точки зрения устойчивого развития) кластер
сценариев (набор сценариев) развития системы туристического комплекса и
ключевые факторы, способствующие переходу системы в оптимальный
кластер (С. 54-60).
 Построена PLS-PM модель развития туризма, позволяющая сформировать
системное видение задачи устойчивого развития, а также оценить результаты
реализации стратегии устойчивого развития на основе сравнения значений
текущего и прошлого (или базового) периодов оценок переменных,
характеризующих развитие регионального туристического кластера. В
9
модель
включены
социально-экономические
индикаторы,
которые
позволяют прогнозировать уровень развития туризма (С. 69-83).
 Проведена оптимизация модели устойчивого развития туризма, получены
численные
значения
параметров
экономические
индикаторы,
регионального
туристического
модели.
Определены
характеризующие
кластера,
социально-
уровень
уровень
развития
экологической
устойчивости, уровень социальной устойчивости (С. 83-85).
Теоретическая и практическая значимость полученных результатов.
Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методик
квалитативного моделирования и моделирования PLS-PM.
Практическая значимость полученных научных результатов заключается в
возможности использования методик и моделей, полученных в диссертации,
региональными органами власти для достижения целей устойчивого развития
туристического кластера.
Самостоятельное практическое значение имеют:
 квалитативная
модель
устойчивого
развития
туризма,
позволяющая
определять возможные динамические сценарии развития туристической
отрасли и ключевые факторы, влияющие на переход системы из одного
сценария в другой;
 модель PLS-PM, позволяющая количественно оценивать структурные блоки
системы устойчивого развития туризма и осуществлять прогностическую
функцию;
 разработанное инструментальное средство, основанное на алгоритме
квалитативного моделирования и реализованное в среде программирования
R
[73],
обеспечивающее
визуализацию
процесса
квалитативного
моделирования;
 созданное на основе комплементарного подхода инструментальное средство,
поддерживающее
модель
PLS-PM
и
реализованное
в
среде
программирования R, обеспечивающее реализацию процессов оптимизации
модели устойчивого развития туризма и вычисления ее параметров.
10
Инструментальные средства могут быть положены в основу системы
поддержки принятия управленческих решений в сфере туриндустрии
Отдельные разделы диссертационного исследования могут быть включены в
учебные программы, в частности, при изучении студентами бакалавриата и
магистратуры дисциплин «Методы оптимальных решений», «Экономикоматематическое моделирование», «Теория принятия решений», «Методы принятия
управленческих решений», «Прикладные модели и методы в управленческой
экономике».
Информационная база исследования включает в себя публикации
отечественных и зарубежных авторов по проблемам моделирования туристической
отрасли в научных изданиях. Исследования проводились на основе данных
Министерства туризма и предпринимательства Республики Алтай (официальный
сайт - http://www.mtpi.altai-republic.ru), а также на основе интерактивной базы LINC
статистических данных по индикаторам и индикаторам-субститутам устойчивого
развития туризма (официальный сайт - http://linc.state.nc.us).
Теоретическая
и
методологическая
основы
исследования.
Теоретическую основу исследования составили основные положения системного
анализа, математического моделирования экономических процессов и их
логическое
продолжение
в
трудах
в
области
моделирования
развития
туристической отрасли. В работе использовались монографии по развитию
туристической отрасли (Г.М. Романова [29], Г.А. Карпова [16]), квалитативному
моделированию (M. Dohnal [50; 68]), моделированию PLS-PM (G. Sanchez
[74; 75; 76]), региональные статистические данные по индикаторам устойчивого
развития туризма. Для расчетов и моделирования использовались такие
инструменты, как MS Excel и программная среда R.
Методология исследования включает научные достижения в области таких
направлений
прикладной
экономики,
как
стратегическое
управление
и
инновационный менеджмент. При решении конкретных задач использовались
процедуры
целеполагания,
измерения,
установления
критериальности,
11
алгоритмизации, формирования и выбора альтернатив, методы квалитативного
моделирования, методы моделирования PLS-PM.
Апробация результатов исследования. Основные результаты и положения
диссертационного
исследования
докладывались
на
следующих
научных
мероприятиях: на Международном исследовательском семинаре (г. Злин, Чешская
Республика, Университет Томаса Бата, 30 октября 2010 г.), на конференции
«Научные
достижения
университет,
27-29
научно-практической
молодых
марта
исследователей»
2014
г.),
на
конференции
по
всем
IV
(Москва,
Финансовый
Международной
отраслям
научного
заочной
знания
(г. Белгород, Агентство перспективных научных исследований, 31 октября
2014 г.), на Международной научно-практической конференции «О некоторых
вопросах и проблемах экономики и менеджмента» (г. Красноярск, Инновационный
центр развития образования и науки, 6 ноября 2014 г.).
Исследование выполнено в рамках научно-исследовательских работ
ФГОБУВПО
«Финансовый
университет
при
Правительстве
Российской
Федерации», проводимых в соответствии с общевузовской комплексной темой
«Устойчивое развитие России в условиях глобальных изменений» на период
2014-2018
гг.
по
межкафедральной
подтеме
«Математические
методы,
количественные модели и информационные технологии в финансах, экономике и
образовании в условиях глобальных изменений».
Результаты исследования нашли практическое применение в деятельности
ООО «ФОРС – Центр разработки». В частности, разработанное программное
обеспечение метода квалитативного моделирования используется в аналитических
подсистемах
автоматизированных
информационных
систем
(АИС)
для
спортивных организаций и медицинских учреждений. Программное обеспечение
повышает эффективность инструментов кластерного анализа в широком спектре
приложений, что сокращает сроки и повышает качество последующих этапов
анализа.
Материалы диссертации используются кафедрой «Прикладная математика»
Федерального государственного образовательного бюджетного учреждения
12
высшего
профессионального
образования
«Финансовый
университет
при
Правительстве Российской Федерации» в преподавании учебных дисциплин
«Методы оптимальных решений», «Методы принятия управленческих решений» и
«Прикладные модели и методы в управленческой экономике».
Внедрение результатов исследования подтверждено соответствующими
документами.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 статей общим объемом
5,14 п.л. (авторский объем 4,93 п.л.). В том числе 3 статьи общим объемом
3,03 п.л. (весь объем авторский), опубликованы в рецензируемых научных
изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех
глав, заключения, списка использованной литературы из 89 наименований и
8 приложений. Текст исследования изложен на 128 страницах, содержит
40 формул, 23 таблицы и 24 рисунка.
13
ГЛАВА 1
ВОПРОСЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА
1.1 Обзор литературы по концепции устойчивого развития туризма и
методам его моделирования
1.1.1 Концепция устойчивого развития
Современная концепция устойчивого развития стала центральным пунктом
международной политики развития в 80-х годах XX века, когда глобальным
сообществом был осознан факт, что люди не просто живут в мире с ограниченными
ресурсами, а стремительно приближаются к их исчерпанию.
Вплоть до 60-х годов XX века в мире преобладали представления о
практически неограниченном потенциале природных ресурсов. Понимание того,
что неконтролируемый процесс производства может разрушить окружающую
среду, было, но носило абстрактный и отдаленный характер [16, С. 76].
В 1968 году ученые из разных стран, объединились в экспертную
организацию «Римский Клуб», главной задачей которой стало привлечение
внимания мировой общественности к глобальным проблемам человечества.
В 1971 году Дж. Форрестер разработал модель «Мир-1», предназначенную для
определения
возможных
сценариев
развития
общества
в
условиях
его
взаимодействия с биосферой [35]. Модель послужила основанием для принятия
экологической концепции развития человечества Римским клубом.
Дж. Форрестер впервые ввел в экономический прогноз такие факторы, как
предельные значения природных ресурсов и ограниченные возможности
природных экосистем поглощать и нейтрализовать вредные отходы человеческой
деятельности.
14
В 1972 году американские ученые – последователи Дж. Форрестера –
опубликовали доклад «Пределы роста», в котором содержались результаты
моделирования процесса быстрого перехода к индустриальному этапу развития,
роста численности населения мира, растущего дефицита продуктов питания,
истощения запасов ограниченных природных ресурсов и деградации окружающей
среды [19]. В докладе авторы пришли к следующим выводам: «Если современные
тенденции
роста
численности
населения,
индустриализации,
загрязнения
природной среды, производства продовольствия и истощения ресурсов будут
продолжаться, в течение следующего столетия мир подойдет к пределам роста. В
результате, скорее всего, произойдет неожиданный и неконтролируемый спад
численности населения и резко снизится объем производства. Можно изменить
тенденции роста и прийти к устойчивой в долгосрочной перспективе
экономической и экологической стабильности» [7].
В
1984
году
Генеральной
Ассамблеей
ООН
была
сформирована
Международная комиссия по окружающей среде и развитию, которая в своём
докладе «Наше общее будущее» впервые сформулировала концепцию устойчивого
развития, целью которого является улучшение условий жизни человека,
достигаемое в гармонии с природой [72]. По определению Комиссии, устойчивое
развитие представляет собой «удовлетворение потребностей настоящего без
создания угрозы удовлетворению потребностей будущих поколений» [30, С. 34].
В 1992 г. на Конференции ООН был одобрен план действий по устойчивому
развитию, который получил название «Повестка дня на XXI век». Цель плана –
подготовка мира к решению проблем, с которыми он столкнется в XXI веке:
«Человечество переживает решающий момент своей истории. Мир столкнулся с
проблемами усугубляющейся нищеты, голода, болезней, неграмотности и
продолжающейся деградации экологических систем, от которых зависит наше
благосостояние. Однако комплексный подход к проблемам окружающей среды и
развития и уделение им большего внимания будут способствовать удовлетворению
основных потребностей, повышению уровня жизни всего населения, более
15
эффективной охране и рациональному использованию экосистем и обеспечению
более безопасного и благополучного будущего» [27].
С учетом рекомендаций и принципов Конференции ООН по окружающей
среде и развитию в Российской Федерации также была разработана и утверждена
Указом Президента РФ №440 от 1 апреля 1996 года Концепция перехода
Российской Федерации к устойчивому развитию [1, С. 13].
В настоящее время в литературе можно найти множество определений и
интерпретаций устойчивого туризма, рассмотрим некоторые их них:
 Устойчивое развитие – это такая форма развития, при которой общество
признает устойчивость доминирующим приоритетом, и для того, чтобы
избежать ситуаций, сходных с известной дилеммой заключенного, общество
выбирает путь согласованных действий [61, С. 39]. Система является
устойчивой в том случае, если при экстраполяции в будущее динамика всех
ключевых переменных неотрицательна.
 Устойчивое развитие – это такой «необходимый вариант развития, при
котором
экономические,
экологические
и
социальные
цели
уравновешиваются и интегрируются», а темпы экономического роста не
превышают темпов воспроизводства природных ресурсов, причем основным
показателем такого развития считается улучшение качества жизни [11, С. 99].
 По определению Всемирного союза охраны природы, устойчивым развитием
называется «процесс, в рамках которого развитие происходит без нанесения
ущерба ресурсам и их истощения, что и делает развитие возможным. Это, как
правило, достигается либо таким управлением ресурсами, при котором они
могут возобновляться с той же скоростью, с какой они используются, либо
переключением
с
медленно
возобновляемых
ресурсов
на
быстро
возобновляемые. При таком подходе ресурсы могут быть использованы как
будущим, так и настоящим поколениями» [34, С. 107].
 Устойчивое развитие – это такое развитие, которое предусматривает решение
трех глобальных экономических проблем – размещения ресурсов, их
распределения и масштабов использования, каждая из которых является
16
отдельной целью, и решение одной из них не означает решения других
[46, С. 37].
 Российский ученый Урсул А.Д., опираясь на учение В.И. Вернадского,
считает, что устойчивое развитие как процесс «стартует» в обществе
постиндустриальном, а «финиширует» в сфере разума [33, С. 53].
Таким
образом,
понятие
устойчивого
развития
многогранно
и
многоаспектно. Главный посыл идеи устойчивого развития отражен в Программе
ООН
по
окружающей
среде
(ЮНЕП):
при
таком
векторе
развития
«удовлетворяются сегодняшние потребности без нанесения ущерба возможностям
будущих поколений удовлетворять свои собственные потребности» [66].
Концепция устойчивого развития предполагает учет долгосрочных перспектив
развития и подразумевает необходимость в управлении и планировании.
В мировой научной литература глубоко изучено понятие устойчивого
развития, его цели, задачи, условия обеспечения и индикаторы, позволяющие
оценить успешность реализации концепции устойчивого развития.
1.1.2 Концепция устойчивого развития туризма
Долгое время развитие туристической отрасли считалось панацеей для
общества в состоянии экономического спада, а сама туристическая отрасль
рассматривалась как сфера, не приносящая обществу ничего, кроме выгод. Такой
подход
был
опровергнут
продемонстрировано
после
наличие
ряда
серьезных
исследований,
социальных,
в
которых
было
экологических
и
экономических негативных влияний на общество и общественное развитие
[49; 63; 67; 83]. В 2003 году американские исследователи проводили исследование,
в котором демонстрировали влияние туристической отрасли на все сектора и
подсектора экономики общества [55]. Туристы оказывают большое давление на
окружающую среду и на жизнь местного населения: увеличивается плотность
17
движения транспорта на дорогах, растет преступность, снижается уровень
экологии.
Так же, как и концепция устойчивого экономического развития, концепция
устойчивого развития туризма появилась как реакция на «необузданный рост
туристического сектора» и на влияние этого роста на туристические дестинации,
включая экологические и социальные аспекты [37].
В 1985 году Генеральная ассамблея Всемирной туристской организации
подготовила документ «Хартия туризма и Кодекс туриста», декларирующий
положение о том, что население туристической дестинации «должно обеспечивать
своим отношением и поведением бережное отношение к окружающей природной
и культурной среде» [32]. При этом туристы, посещающие рекреационную
территорию, должны относиться с уважением к традициям и культуре местного
населения.
В 1995 Всемирной туристской организацией (ЮНВТО) был принят документ
«Повестка дня на XXI век для индустрии туризма и путешествий». В документе
подчеркивается важность влияния туризма на экономическое развитие территории,
перечисляются
негативные последствия
развития
туристического
сектора
(уничтожение культуры принимающей территории, транспортные проблемы,
растущее недовольство со стороны местного населения к туристам). В документе
утверждается, что переход к стратегии устойчивого развития туризма позволит
значительно улучшить экологическую и социально-экономическую обстановку в
тех регионах, где присутствует туристическая отрасль. Для этого необходимо
«заменить культуру интенсивного потребления культурой разумного роста;
уравновесить экономические и экологические факторы развития; найти общие
интересы туристов и местного населения» [20].
В 1995 году Всемирная Туристская Организация (ВТО) определила общий
набор
индикаторов
устойчивого
развития
туризма,
которые
отражали
экономические, экологические и социальные элементы туристической дестинации
[62]. Ранее, еще в 1993 году, на форуме, посвященном вопросам экологических
исследований и их роли в формировании устойчивого управления ресурсами,
18
исследователи Мэйер Дж. и Хелфман Г. заявили, что необходимо переходить со
странового макроуровня в вопросах изучения устойчивого развития туризма на
региональный, локальный, городской с целью адаптации требований устойчивого
развития к локальной ситуации, с пониманием имеющихся экологических,
социальных и культурных условий [62]. В 1999 году Национальный научноисследовательский совет США в своем докладе, посвященном устойчивому
развитию, отметил, что факторы и угрозы устойчивости носят локальный характер,
то есть зависят от специфики рассматриваемой территории, которая имеет свои
уникальные экологические и социальные характеристики [72].
В научной литературе экономические, социальные и экологические аспекты
развития туризма, в основном, рассматривались по отдельности.
Многочисленные труды в мировой литературе посвящены влиянию туризма
на экономические аспекты развития общества. В исследовании [52] были изучены
экономические последствия развития туризма в сельских областях: количество
новых рабочих мест, возникших благодаря развитию туристической отрасли, и
общий доход местного населения, сгенерированный туристическим потоком в
заданной дестинации. В работе [80] подчеркнута важность тщательного анализа
экономической ситуации в туристической дестинации, так как убыточная
дестинация может оставаться устойчивой только при наличии достаточного
государственного субсидирования.
Влияние туризма на экологию проанализировано в трудах многих
исследователей [67; 57; 53]. Также некоторые авторы исследовали влияние,
которое оказывает туризм на экологию национальных парков и заповедников в
США и в Австралии [83; 38].
Исследования, связанные с изучением влияния туризма на принимающее
сообщество и вовлеченности местного населения в процессы планирования
развития туриндустрии, стали самыми ранними проявлениями учета социального
фактора в литературе, посвященной туристической тематике. Понятие туристского
продукта принимающего сообщества было впервые введено в [70], автор
предложил рассматривать вопрос планирования развития туризма не только с
19
учетом традиционных факторов, таких как наличие природных ресурсов,
развитость инфраструктуры и так далее, но и с учетом представлений местного
населения о том, какой туристский продукт они готовы предложить на рынок. В
работе признается первостепенное влияние природных ресурсов на туристическую
привлекательность дестинации, однако автор замечает, что их наличие не
гарантирует жизнеспособность туриндустрии в долгосрочной перспективе. При
отсутствии гостеприимности принимающего сообщества успех дестинации, как
туристического центра, находится под угрозой. По мнению автора, степень
гостеприимности
зависит
от
того,
насколько
внимательно
учитываются
социальные и культурные потребности местного населения при планировании
развития туриндустрии.
Процесс «взаимоотношений» развивающейся туристической отрасти и
местного населения в научной литературе рассматривается с точки зрения этапов
принятия резидентами туристов [51], ступеней адаптации принимающего
сообщества к туризму [50], жизненного цикла дестинации [40]. В работе
Б. Брамвелла и Б. Лэйна принимающее сообщество рассматривается одновременно
как ресурс туристической дестинации и как партнер для принятия решений по
развитию туризма. Авторы справедливо полагают, что при условии вовлечения
местного сообщества в процесс туристического планирования, уменьшается
вероятность того, что резиденты будут настроены по отношению к туристам
негативно или отчужденно [56, С. 23]. В работе [58] отмечаетcя, что для того, чтобы
концепция устойчивого развития была принята местным сообществом, необходимо
рассматривать резидентов данной дестинации как акционеров, и субъективные
потребности акционеров предприятия по развитию туризма должны быть учтены.
В
научной
литературе
из
трех
аспектов
устойчивого
туризма
–
экономического, экологического, социального – последнему уделено меньше всего
внимания. Это связано с тем, что осознание важности учета культуры и социальных
процессов при планировании туристического развития произошло гораздо позже,
чем осознание важности оценки экономических показателей и бережного
отношения к окружающей среде.
20
В 1999 году Р. Батлер, анализируя основы устойчивого развития туризма,
предложил следующее «дословное» определение: устойчивый туризм – это такая
форма туризма, которая обеспечивает его жизнеспособность на бесконечно
длинный отрезок времени [39, С. 11]. По версии английского исследователя
Дж. Сварбрука, определение устойчивого развития туризма опирается на
определение устойчивого развития в целом: устойчивый туризм – это туризм,
который
удовлетворяет
нужды
сегодняшних
туристов
без
ущерба
для
удовлетворения нужд следующих поколений местного населения [78, С. 220]. В
2000 году Ричард Шарпли отметил слабую развитость концепции устойчивого
туризма и аргументировал ее отсутствием достаточно прочного теоретического
фундамента: корнями эта концепция уходит в концепцию устойчивого развития,
однако отсутствуют серьезные научные труды по связи устойчивого развития и
туризма [77, С. 4]. Как следствие, несмотря на то, что принципы устойчивости
признаются туристическим сообществом, основное внимание все равно уделяется
экономическому росту и стратегиям по развитию продукта, а экологические и
социальные проблемы остаются в тени.
Для анализа устойчивого развития туризма необходимо применять
целостный подход, включающий в себя рассмотрение трех подсистем:
экологической, социальной и экономической.
Приведем определения устойчивости туристической системы с точки зрения
определений устойчивости каждой из ее подсистем, встречающиеся в литературе:
 Экологически устойчивая система имеет стабильную базу природных
ресурсов: отсутствует истощение возобновляемых ресурсов, а использование
исчерпаемых (невозобновляемых) ресурсов удерживается в масштабах
инвестиций
в
сферы-субституты.
При
экологической
устойчивости
сохраняется биоразнообразие, устойчивость атмосферы и устойчивость
прочих экосистем [59, С. 6].
 Социально устойчивая система с точки зрения туристической отрасли – это
такая система, в которой общество (на уровне государств или отдельных
регионов)
способно
принять
входящие
потоки
туристов
(как
в
21
краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе) без появления социальной
дисгармонии, либо обладающая ресурсами для смягчения и ослабления
возникшей социальной дисгармонии [69, С. 106].
 Экономическая устойчивость предполагает наличие для общества такой
экономической выгоды от туристической деятельности, которая способна
покрыть издержки по всем услугам, связанным с обслуживанием
туристического потока, и обеспечить дополнительный доход населению,
компенсирующий все неудобства, связанные с туристами [69, С. 111].
Без понимания потенциального влияния развития туризма на экономику, на
окружающую среду и на социальную сферу, устойчивость развития общества
всегда будет под угрозой.
1.1.3 Математические модели устойчивого развития туризма
Для комплексного решения проблем устойчивого развития туризма
необходима разработка и использование математических моделей и методов. В
России подобные исследования и практическое использование моделей и методов
для принятия управленческих решений в сфере туриндустрии практически не
представлены и не имеют системного характера.
Работы, посвященные аналитическому моделированию рекреации в нашей
стране, начали появляться в 70-80-х годах прошлого века [8; 31]. Многие из них
были посвящены созданию моделей для развития рекреации в Крыму. Начиная с
90-х годов и до сегодняшнего дня работы, посвященные моделированию
туристской деятельности, единичны [9; 6; 15; 36; 3; 4].
Основными задачами функционирования и развития туристической отрасли,
решаемыми с использование математического моделирования, в научной
литературе являются:
22
 Экономическая оценка туристических ресурсов (необходима для оценки
последствий эксплуатации туристических зон и обоснования величины
инвестиций на воспроизводство рекреационных ресурсов).
 Оценка спроса на рекреацию (с помощью анализа функции спроса
определяются ключевые факторы, влияющие на величину туристского
потока).
 Развитие и размещение рекреационных зон (организация или оптимизация
деятельности рекреационной зоны, упорядочивание потоков туристов,
размещение и развитие сети туристических предприятий).
 Формирование
системы
туристических
передвижений
(построение
действенной системы интересующих людей туристских маршрутов,
определение удобных графиков передвижения).
 Моделирование
резервирования
рекреационных
услуг
(определение
оптимального предварительного резервирования гостиничных номеров).
Для моделирования спроса на рекреацию в основном используются
следующие методы и модели:
 Метод кривых спроса, разработанный в конце 1950-х годов американским
исследователем М. Клаусоном. Метод основан на эмпирических данных,
согласно которым существует кривая зависимости вероятной частоты
посещения места рекреации от расстояния до него. Метод кривых спроса
описан во многих трудах [43; 64; 18].
 Гравитационные модели, определяющие поля туристических потоков и
центры
их
тяготения.
предположение
о
том,
В
основе
что
гравитационных
формирование
моделей
туристических
лежит
потоков
подчиняется законам, аналогичным закону гравитационного тяготения.
Гравитационные модели представлены в [85; 54; 44; 89].
 Регрессионные модели, описывающие зависимость туристического спроса от
конкретных факторов. Исследованию регрессионных моделей посвящено
много работ [14; 47; 13].
23
 Вероятностные методы, основанные на использовании статистических
распределений [79; 84].
Для решения задач оптимизации развития и размещения рекреационных
систем успешно используется аппарат математического программирования
[12; 22; 60; 54; 17].
Тем не менее, все перечисленные методы и модели не решают задачу
развития устойчивого туризма. Все оптимизационные модели представляют собой
в основном однокритериальные модели, в которых не учитывается экологический
и тем более социальный аспект. Моделей, посвященных рассмотрению вопросов
устойчивого туризма, очень мало как в отечественной, так и в зарубежной
литературе. Рассмотрим некоторые из них подробнее.
Модель Лешека Бутовски
Цель модели устойчивого туризма польского ученого Лешека Бутовски представить сущность устойчивого развития туризма в максимально полной, ясной
и простой форме. Исходные предположения модели [41, С. 12]:
 На территории туристской дестинации взаимодействуют две группы
выгодоприобретателей, необходимо соблюдение баланса в удовлетворении
их потребностей (выгод): туристы, посещающие рекреационную зону для
удовлетворения туристских потребностей, и население, проживающее на
территории рекреации или участвующее в обслуживании туристического
сектора, получающее выгоду от туристического потока.
 Повышение выгод, получаемых туристами и местными жителями от
туристской деятельности, ведет к повышению уровня деградации природных
и социокультурных ресурсов. В этом смысле, деградация окружающей среды
может рассматриваться как неизбежная цена развития туризма на
территории. Данное допущение модели возможно лишь при анализе
краткосрочных перспектив, так как очевидно, что в долгосрочной
перспективе, после превышения допустимого уровня деградации, получение
выгод участниками модели станет невозможным.
24
 В модели автором предполагается, что есть вероятность возникновения
обратной зависимости между выгодами туристов и выгодами местного
населения, в модели устойчивого туризма это приводит к необходимости
поиска «зоны баланса».
В модели Лешека Бутовски присутствуют две пары взаимосвязанных
зависимых и независимых переменных [41, С. 12], представленные в таблице 1:
Таблица 1 - Независимые и зависимые переменные в модели устойчивого туризма
Независимые переменные
𝐵𝑚𝑖𝑛 – минимальная допустимая выгода
𝐷𝑚𝑎𝑥 –максимально допустимый уровень
деградации окружающей среды
Зависимые переменные
𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 – неизбежный уровень
деградации окружающей среды
𝐵𝑚𝑎𝑥 – максимальная выгода
Источник: данные из источника [41].
 Минимально допустимая туристами и местными жителями выгода от
туристской деятельности (𝐵𝑚𝑖𝑛 – независимая переменная) приводит к
определенному неизбежному уровню деградации природных и культурносоциальных ресурсов (𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 – зависимая переменная) на выбранной
территории.
 Максимально допустимый уровень деградации (𝐷𝑚𝑎𝑥 – независимая
переменная) окружающей среды определяет максимальные значения выгод
(𝐵𝑚𝑎𝑥 – зависимая переменная), которые могут быть получены туристами и
местными жителями.
В таблице 2 представлены условия модели устойчивого развития туризма
[41, С. 15]:
25
Таблица 2 - Условия модели устойчивого туризма
Общие условия
Компоненты окружающей среды
Компоненты выгоды
|𝐷𝑚𝑎𝑥 | − |𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 | ≥ 0
|𝐵𝑚𝑎𝑥 | − |𝐵𝑚𝑖𝑛 | ≥ 0
|𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 | ≤ |𝐷𝑟𝑒𝑎𝑙 | ≤ |𝐷𝑚𝑎𝑥 |
|𝐵𝑚𝑖𝑛 | ≤ |𝐵𝑟𝑒𝑎𝑙 | ≤ |𝐵𝑚𝑎𝑥 |
Минимальные условия
Компонентная
Компоненты окружающей среди
Компоненты выгоды
устойчивость
|𝐷𝑚𝑎𝑥 | − |𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 | ≥ 0
|𝐵𝑚𝑎𝑥 | − |𝐵𝑚𝑖𝑛 | = 0
туризма
при этом |𝐷𝑚𝑎𝑥 | > 0 ∩
при этом |𝐵𝑚𝑎𝑥 | > 0 ∩
∩ |𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 | > 0
∩ |𝐵𝑚𝑖𝑛 | > 0
|𝐷𝑢𝑛𝑎𝑣 | = |𝐷𝑟𝑒𝑎𝑙 | = |𝐷𝑚𝑎𝑥 |
|𝐵𝑚𝑖𝑛 | = |𝐵𝑟𝑒𝑎𝑙 | = |𝐵𝑚𝑎𝑥 |
Общие условия
Функция 𝑓𝑆𝑇 ,
описывающая
𝑓𝑆𝑇 = {𝑥: 𝑥 ∈ [|𝐵𝑚𝑖𝑛 |, |𝐵𝑚𝑎𝑥 |]; |𝐵𝑚𝑎𝑥 | − |𝐵𝑚𝑖𝑛 | ≥ 0 }
существование
Минимальные условия
устойчивости
для обеих
𝑓𝑆𝑇 = {𝑥: 𝑥 = |𝐵𝑚𝑖𝑛 |; |𝐵𝑚𝑎𝑥 | − |𝐵𝑚𝑖𝑛 | = 0 }
компонент
туризма
Устойчивый
туризм
Источник: данные из источника [41].
В таблице 3 представлены основные типы дисбалансов, приводящих к
нарушение устойчивого характера развития туризма в регионе [41, С. 15-16]:
Таблица 3 - Типы и условия дисбалансов
Тип дисбаланса
Отсутствие устойчивости в
компонентах выгоды,
устойчивость в компонентах
окружающей среды
Функция 𝑓𝑈𝑆𝑇𝐵 , описывающая
отсутствие устойчивости в
компонентах выгоды при
сохранении устойчивости в
компонентах окружающей
среды
Условия
|𝐵𝑟𝑒𝑎𝑙 | ≤ |𝐵𝑚𝑖𝑛 |
|𝐷𝑟𝑒𝑎𝑙 | ≤ |𝐷𝑚𝑎𝑥 |
𝑓𝑈𝑆𝑇𝐵 =
= {𝑥: 𝑥 ∈ [0, |𝐵𝑚𝑖𝑛 |] }
Описание
Возникает, когда
реальные выгоды
оказываются ниже
допустимо
минимальных. При
этом уровень
деградации
окружающей среды не
превышает предельно
допустимый.
26
Продолжение таблицы 3
Отсутствие устойчивости в
компонентах окружающей
среды, устойчивость в
компонентах выгоды
Функция 𝑓𝑈𝑆𝑇𝐶 , описывающая
отсутствие устойчивости в
компонентах окружающей
среды при сохранении
устойчивости в компонентах
выгоды
Возникает, когда
реальный уровень
деградации
превышает
допустимый уровень.
При этом реальная
𝑓𝑈𝑆𝑇𝐶 =
= {𝑥: 𝑥 ∈ [|𝐵𝑚𝑎𝑥 |, ∞] } выгода больше
минимальной.
|𝐷𝑟𝑒𝑎𝑙 | > |𝐷𝑚𝑎𝑥 |
|𝐵𝑟𝑒𝑎𝑙 | > |𝐵𝑚𝑖𝑛 |
Источник: данные из источника [41].
Факторы, влияющие на независимые переменные модели [41, С. 16]:
 Допустимый уровень деградации окружающей среды зависит от типа
экосистем, находящихся на территории рассматриваемого региона, и от
характеристик социальной среды.
 Минимально допустимые уровни выгод, которые готовы принять участники
туристского процесса, зависят в основном от характеристик того и другого
сообщества: возраста, уровня образования, системы ценностей, уровня
жизни, чувства собственного достоинства, кругозора, профессиональной
деятельности и др., а также от действий местной власти.
Модель Лешека Бутовски может быть использована в любых условиях, на
любой территории и для любого вида туризма.
27
Модель Касагранди и Ринальди
В 2002 году Р. Касагранди и С. Ринальди предложили теоретическую модель
развития туризма, объединяющую в себе основные экологические и социальные
факторы. Модель описывает взаимодействие между тремя переменными
[42, С. 16]:
 количеством туристов 𝑇(𝑡), присутствующих в регионе в момент времени 𝑡;
 качеством природных ресурсов окружающей среды 𝐸(𝑡);
 средствами 𝐶(𝑡) для создания инфраструктуры туристских средств
размещения и развлечений.
Изменение количества туристов 𝑇(𝑡) пропорционально относительной
привлекательности туристской дестинации, которая в свою очередь представляет
из себя разность между абсолютным значением привлекательности конкретной
туристской дестинации 𝑎̂(𝑇, 𝐸, 𝐶) и ожидаемым значением привлекательности 𝑎
дестинации
в
целом.
Ожидаемое
значение
𝑎
–
опорное
значение
привлекательности, которое может быть использовано как мера сравнения всех
альтернативных туристских дестинаций в рассматриваемом регионе. Абсолютное
значение привлекательности 𝑎̂(𝑇, 𝐸, 𝐶) представляет из себя алгебраическую
сумму трех величин: привлекательности качества окружающей среды 𝑎𝐸 (𝑇, 𝐸, 𝐶),
привлекательности инфраструктуры 𝑎С (𝑇, 𝐸, 𝐶) и привлекательности, связанной с
наполненностью туристами дестинации – 𝑎Т (𝑇, 𝐸, 𝐶). Описанные зависимости
представлены в системе уравнений (1):
𝑑𝑇
{
𝑑𝑡
= 𝑇(𝑎̂(𝑇, 𝐸, 𝐶) − 𝑎)
(1)
𝑎̂(𝑇, 𝐸, 𝐶) = 𝑎𝐸 (𝑇, 𝐸, 𝐶) + 𝑎𝐶 (𝑇, 𝐸, 𝐶) + 𝑎 𝑇 (𝑇, 𝐸, 𝐶)
Привлекательность
качества
окружающей
среды
𝑎𝐸 (𝑇, 𝐸, 𝐶)
и
привлекательность инфраструктуры 𝑎С (𝑇, 𝐸, 𝐶) моделируются с помощью
функции Монода, а привлекательность 𝑎 𝑇 (𝑇, 𝐸, 𝐶), связанная с наполненностью
дестинации туристами, представляет из себя линейную функцию, убывающую с
ростом 𝑇. Данные функции представлены в системе уравнений (2):
28
𝑎𝐸 (𝑇, 𝐸, 𝐶) =
𝑎С (𝑇, 𝐸, 𝐶) = 𝜇𝐶
𝜇𝐸
–
,
(2)
𝐶/(𝑇+1)+𝜑𝐶
𝑎Т (𝑇, 𝐸, 𝐶) = −𝛼𝑇
{
где
𝜇𝐸 𝐸
𝐸+𝜑𝐸
𝐶/(𝑇+1)
привлекательность
окружающей
среды
привлекательность инфраструктуры при С → ∞, 𝜑𝐸
при
𝐸 → ∞,
и 𝜑𝐶
𝜇𝐶
–
– константы
полунасыщения, т.е. они представляют собой такое качество окружающей среды и
инфраструктуры соответственно, которым туристы удовлетворена на 50% от
максимума,
𝛼
–
коэффициент,
характеризующий
скорость
убывания
привлекательности туристической дестинации при увеличении количества
туристов.
Подставляя функции (2) в систему (1) получим следующее уравнение (3) для
динамики количества туристов:
𝑑𝑇
𝑑𝑡
Производная
= 𝑇(
𝜇𝐸 𝐸
𝐸+𝜑𝐸
величины
+ 𝜇𝐶
𝐶
𝑇+1
𝐶
+𝜑𝐶
𝑇+1
качества
− 𝛼𝑇 − 𝑎),
окружающей
(3)
среды
по
времени
вычисляется по формуле (4):
𝑑𝐸
𝑑𝑡
𝐸
= 𝑟𝐸 (1 − ) − 𝐸(𝛽𝐶 + 𝛾𝑇),
𝐾
(4)
где 𝑟 – темп роста качества окружающей среды, 𝐾 - потенциальная емкость
экологической системы, 𝛾, 𝛽 – параметры, характеризующие силу негативного
влияния присутствия туристов в регионе (𝑇) и наличия капитальных затрат на
инфраструктуру (𝐶) на качество окружающей среды соответственно.
Изменение капитальных средств во времени представляет из себя разность
между инвестициями и амортизацией (5):
𝑑𝐶
𝑑𝑡
= −𝛿𝐶 + 𝜖𝑇,
(5)
где 𝜖𝑇 – инвестиции в инфраструктуру, которые зависят от количества туристов 𝑇
и от инвестиционной ставки 𝜖; 𝛿 – темпы амортизации инфраструктуры.
Модель Касагранди и Ринальди представляет из себя динамическую систему
(6) из трех нелинейных уравнений [42, С. 16]:
29
𝑑𝑇
𝑑𝑡
= 𝑇(
𝑑𝐸
𝑑𝑡
{
𝜇𝐸 𝐸
𝐸+𝜑𝐸
+ 𝜇𝐶
𝐶/(𝑇+1)
𝐶/(𝑇+1)+𝜑𝐶
𝐸
− 𝛼𝑇 − 𝑎)
= 𝑟𝐸 (1 − ) − 𝐸(𝛽𝐶 + 𝛾𝑇)
𝑘
𝑑𝐶
𝑑𝑡
,
(6)
= −𝛿𝐶 + 𝜖𝑇
где 𝜇𝐸 , 𝜑𝐸 , 𝜇С , 𝜑С , 𝛼 – параметры, связанные с туристским потоком, 𝑟, 𝐾, 𝛽, 𝛾 –
параметры, связанные с качеством окружающей среды, 𝛿 – параметр, связанный с
амортизацией туристической инфраструктуры. Высокую значимость имеет
параметр 𝑎, представляющий собой опорное значение привлекательности, и
параметр 𝜖, характеризующий инвестиционную политику, оба параметра
рассматриваются как бифуркационные.
Исследователи Р. Касагранди и С. Ринальди провели детальный анализ
модели, получили теоретические результаты, основанные на общепринятых
взглядах и наблюдениях. Тем не менее, сами авторы признают, что три переменные
не могут охватить все социальные, культурные и политические аспекты,
вовлеченные в туристическую динамику.
Модель Джонстона и Тиррелла
Динамическая модель Р. Джонстона и Т. Тиррелла устойчивого развития
туризма представлена двумя уравнениями [81, С. 126]. Первое уравнение
характеризует долгосрочную цель туристской индустрии – величину долгосрочной
(устойчивой) прибыли и представляет собой сумму дисконтированных прибылей
будущих периодов. Прибыль зависит от двух факторов – количества туристов (𝑉)
и качества окружающей среды (𝑋). С ростом числа туристов увеличивается
прибыль, но каждый дополнительный турист дает меньше прибыли, чем
предыдущий, т.е. маржинальная прибыль уменьшается. Аналогично со вторым
фактором – прибыль растет при росте качества окружающей среды, так как туристы
готовы платить больше за туристическую дестинацию более высокого качества,
однако каждый успешный факт улучшения качества окружающей среды приносит
все меньшую прибыль. Таким образом, первое уравнение в модели Р. Джонстона и
Т. Тиррелла имеет следующий вид (7):
30
∞
∫0 [П(𝑉, 𝑋)]𝑒 −𝑟𝑡 𝑑𝑡 → 𝑚𝑎𝑥
(7)
Математическая функция П(𝑉, 𝑋) представляет прибыль туриндустрии,
цель– максимизация долгосрочной прибыли (𝑡 − время, 𝑟 – процентная ставка).
Второе уравнение характеризует зависимость качества окружающей среды
от туристической деятельности. Туристы являются причиной деградации
окружающей среды. Вместе с тем, благодаря естественным природным процессам,
окружающая среда с ходом времени восстанавливается. Второе уравнение (8)
описывает суммарное изменение качества окружающей среды за период, включая
негативное влияние туристов (𝑉) и положительное влияние естественной функции
роста/обновления ℎ(𝑋):
𝑋̇ = ℎ(𝑋) − 𝑉
(8)
Изменение качества окружающей среды 𝑋̇ может быть положительным,
равным нулю или отрицательным. Окружающая среда считается устойчивой, если
𝑋̇ = 0, т.е. не происходит никаких изменений в ее качестве. Это обуславливает
необходимость поиска баланса между естественными процессами восстановления
и
разрушающими
человеческими
процессами,
возникающими
в
ходе
рекреационной деятельности.
Модель Бегеуловой
В 2010 г. Бегеулова М.М. предложила модель динамического равновесия
региональной туристской экономики [4].
Предполагается, что на национальном туристском рынке существует 𝐽
региональных туристских рынков, каждый региональный туристский рынок в свою
очередь включает множество туристских дестинаций 𝐼. Национальный туристский
рынок представляет собой множество пакетов рекреационных услуг, которые
можно обозначить индексами 𝑖𝑗 ∈ 𝐼 × 𝐽.
Пакет
рекреационных
(туристских)
услуг
содержит
совокупность
следующих услуг [4, С. 45-46]:
 Размещение туристов. Каждая дестинация инвестирует в сферу размещения
туристов капитал 𝐾𝑖𝑗 , инвестиции обеспечивают определенное число мест
31
размещения 𝑇𝑖𝑗 . При увеличении инвестиций растет качество туристских
услуг, которое может быть измерено как 𝐾𝑖𝑗 /𝑇𝑖𝑗 .
 Нелокальные общественные блага (здравоохранение, инфраструктура и др.).
Объем нелокальных общественных благ – 𝐺𝐴𝑗 . Объем для отдельного
потребителя (доступность) – 𝐺𝐴𝑗 /𝑇𝑗 .
 Локальные общественные блага. Объем предоставляемых локальных
общественных благ – 𝐺𝐵𝑖𝑗 . Объем для отдельного потребителя (доступность)
– 𝐺𝐵𝑖𝑗 /𝑇𝑖𝑗 .
 Услуги, обеспечиваемые качеством окружающей среды территории.
Качество окружающей среды характеризуется параметром 𝑁𝑗 .
С учетом сделанных предположений цена пакета туристических услуг 𝑃𝑖𝑗 (в
туристической дестинации 𝑖 регионального туристического рынка 𝑗) может быть
представлена в виде следующей функции (9):
𝑃𝑖𝑗 = 𝑃 (
𝐾𝑖𝑗 𝐺𝐴𝑗 𝐺𝐵𝑖𝑗
𝑇𝑖𝑗
,
𝑇𝑗
,
𝑇𝑖𝑗
, 𝑁𝑗 )
(9)
На основании функции (9) Бегеулова М.М. выводит формулу для полного
дохода туристской дестинации, предлагает использовать туристический налог на
экологию, как инструмент повышения материального благополучия общества.
В рамках работы Бегеуловой М.М. более всего интересен параметр 𝑁,
представляющий собой качество окружающей среды. В модели качество
окружающей среды интерпретируется как возобновляемый ресурс, на который
поток
туристов
оказывает
негативное
воздействие.
Изменение
качества
окружающей среды 𝑁 за период времени t вычисляется на основании следующего
уравнения (10) [4, С. 52]:
𝑑𝑁
𝑑𝑡
̅ − 𝑁) − 𝑧𝑇,
= 𝜎(𝑁
(10)
̅ – максимальный уровень качества окружающей среды, 𝜎 – скорость
где 𝑁
восстановления качества окружающей среды, 𝑧 – коэффициент, характеризующий
силу воздействия на качество окружающей среды одного места размещения.
32
Подводя итоги по моделям устойчивого развития туризма, следует отметить,
что практически все модели (Л. Бутовски, Р. Касагранди и С. Ринальди,
Р. Джонстона и Т. Тиррелла) чрезвычайно упрощены; учитывается мало факторов,
что признают и авторы моделей, как следствие, модели слабо отражают реальную
ситуацию. Цель создания этих моделей заключалась, прежде всего, в
представлении
концепции
устойчивого
развития
в
формализованном
математическом виде. Все приведенные модели устойчивого развития туризма
рассматривают лишь экономические и экологические факторы, социальный фактор
отсутствует.
1.2 Состояние российского регионального туристского рынка на примере
Республики Алтай
Уникальность, привлекательность и обширность ландшафтов в России,
которые еще не охвачены процессами урбанизации, весьма велики. И поэтому
вопрос развития устойчивого туризма, совместимого с экологическими и
социальными требованиями, чрезвычайно актуален.
До 80-х годов XX века туризм в России почти не был связан с охраной
природы. И только с появлением национальных парков, включившихся в процесс
развития
экотуризма,
вопрос
влияния
качества
окружающей
среды
на
туристическую отрасль получил актуальность [10, С. 322].
Для
моделирования
развития
устойчивого
туризма
необходимо
проанализировать текущее состояние регионального туристического рынка:
определить обеспеченность рынка туристскими ресурсами, оценить силу и
направленность государственной политики в сфере туризма, а также динамику
развития отрасли, выявить факторы, сдерживающие развитие туризма.
В качестве примера региона, обладающего большим потенциалом для
развития туристической отрасли, рассмотрим Республику Алтай. Основная
предпосылка развития Республики Алтай, как международного туристско-
33
рекреационного региона, состоит не только в наличии отдельных возможностей
туризма, отдыха, оздоровления и лечения, но, главное, в их комплексности и
взаимосвязи, создающих мультипликативные эффекты.
Алтай — это территория, на который представлен целый комплекс
рекреационных ресурсов: разнообразные ландшафты, растительный и животный
мир, археологические памятники и многое другое [5, С. 3-4]. В Республике Алтай
сохранились территории с традиционными формами хозяйства, которые
представляют большую культурную ценность.
Наличие в Республике Алтай широкого спектра туристских ресурсов
предполагает, что у региона имеются все предпосылки для становления
цивилизованного рынка туристических услуг, реально дающего региону
социально-экономические выгоды.
В настоящее время развитие туристического сектора является приоритетным
направлением государственной политики. С целью реализации государственной
политики в сфере туризма с 2007 принято шестнадцать нормативно-правовых
актов. Среди них: закон «О туризме в Республике Алтай» [25], постановления
Правительства Республики Алтай «О Порядке предоставления государственной
поддержки
организациям,
осуществляющим
туристскую
деятельность
на
территории Республики Алтай» [24], «Об официальном туристском маршруте
Республики Алтай» [21] и другие.
В целевой программе по организации и развитию туризма в Республике
Алтай на 2011-2016 выделены следующие программные мероприятия (полный
список мероприятий представлен в приложении А) [26, С. 13-24]:
 Мероприятия по капитальным вложениям (разработка проектно-сметной
документации,
строительство
строительство
объектов
обеспечивающей
коммерческой
инфраструктуры,
эксплуатации
туристско-
рекреационных инвестиционных площадок).
 Мероприятия по научно-исследовательским и опытно-конструкторским
работам (исследования в сфере создания и функционирования единой
туристско-информационной
службы
Республики
Алтай,
разработка
34
маркетинговой стратегии по рекламно-информационному продвижению
туристского продукта Республики Алтай на внутреннем и международном
рынках и др.).
 Прочие мероприятия (издание и распространение на внутреннем и
международном рынках специализированных изданий о территориальнорекреационном потенциале Республики Алтай, продвижение в сети Интернет
специализированного туристского портала об отдыхе и туризме в Республике
Алтай).
В
документе
предполагается,
что
показателями
результативности
выполнения программных мероприятий будут следующие целевые индикаторы
[26, С. 13-24]:
 Индикаторы туристских объектов (площадь номерного фонда коллективных
средств
размещения,
инвестиции
в
основной
капитал
туристских
предприятий, количество койко-мест в коллективных средствах размещения,
количество работающих в коллективных средствах размещения, количество
работающих в туристских фирмах, объем платных туристских услуг,
оказанных населению, объем платных услуг гостиниц и аналогичных средств
размещения).
 Индикаторы территориальной организации (количество разработанных
перспективных
схем
укрупненного
туристско-рекреационного
функционального зонирования отдельных ключевых участков для развития
массового отдыха и туризма).
 Индикаторы
туристских
потоков
(численность
граждан
России,
размещенных в коллективных средствах размещения Республики Алтай,
численность
иностранных
граждан,
пребывающих
на
территории
Республики Алтай с туристскими целями и размещенных в коллективных
средствах).
К сожалению, в открытых официальных источниках статистические
показатели представлены не по всем перечисленным целевым индикаторам, и
информация ограничивается данными лишь до 2010-2011 гг.
35
Согласно статистическим данным, после экономического кризиса 1998 года,
на фоне падения курса рубля, началось бурное строительство туристических баз на
Горном Алтае. Общее число мест размещения с 1999 года по 2011 год увеличилось
почти в пять раз, а действующих туробъектов (базы, пансионаты, частные
гостиницы и отели) – в четыре раза. Количество туристических посещений за 20072011 гг. увеличилось на 70%. Объем туристического продукта за тот же период
увеличился более чем в два раза [28].
Экономический кризис 2014 года, сопровождающийся сильным падением
курса рубля, будет способствовать росту инвестиционной привлекательности
региональных туристских рынков и увеличению внутренних туристических
потоков. Тем не менее, на международном рынке Республика Алтай не является
достаточно
конкурентоспособной
с
точки
зрения
туристической
привлекательности.
В документе [28, С. 39] Министерства лесного хозяйства Республики Алтай
проведена классификация рекреационных ресурсов, связанных с ними видов
рекреации и обозначен уровень обеспеченности республики ресурсами в 2013 году.
Подробные результаты представлены в приложении Б.
Республика Алтай имеет среднюю обеспеченность по транспортным
ресурсам. Важную роль в этом сыграло возобновление в 2010 году авиасообщения
между Горно-Алтайском и Новосибирском после 15-летнего перерыва в работе
аэропорта Горно-Алтайска. В июне 2011 года появились новые рейсы из столицы
Республики Алтай до Сургута и Нижневартовска. Из Горно-Алтайского аэропорта
можно добраться до города-курорта Белокурихи, до горнолыжного курорта
Манжерок, до особой экономической зоны «Бирюзовая Катунь» [2].
Несмотря на отсутствие статистических данных по целевым индикаторам
системы программных мероприятий по организации и развитию туризма в
Республике Алтай на 2011-2016, из доклада о состоянии и об охране окружающей
среды Республики Алтай за 2013 год можно сделать вывод, что запланированные
мероприятия пока не привели к высокой обеспеченности инфраструктурными и
36
сервисными ресурсами. Именно по этим категориям ресурсов в регионе
наблюдается существенный дефицит.
Итак, с одной стороны в регионе на государственном уровне осознается
важность и приоритетность туристической отрасли, существует большое
количество факторов, способствующих развитию рынка туристических услуг
Республики Алтай. В числе основных сдерживающих факторов можно выделить
следующие факторы:
 Недостаточная развитость инфраструктуры региона.
 Высокая сезонность туристского рынка (неразвитость зимних видов
туризма).
 Отсутствие единой сформированной маркетинговой политики продвижения
туристско-рекреационного комплекса Республики Алтай на российском и
международном рынках.
Вместе с тем, можно считать, что данные факторы благотворно действуют на
экологию Республики Алтай. Безусловно, развитие транспортной инфраструктуры,
необходимой для развития туристского рынка, отрицательно скажется на
природном комплексе территории региона. В связи с этим, все действия,
направленные
на
развитие
туристического
сектора,
должны
носить
сбалансированный характер, не нарушающий общего равновесия окружающей
среды.
Анализ туристической отрасли Республики Алтай позволил сделать
следующие выводы:
 Республика Алтай обладает значительным туристическим потенциалом.
 Развитие туристического сектора является приоритетным направлением
деятельности региональной власти (значимость туристического сектора
осознается, меры по развитию сектора принимаются).
 Туристическая отрасль – коммерческая сфера деятельности, математическая
модель
должна
учитывать
экономические
прибыльность туристического комплекса.
факторы,
в
том
числе
37
 Республика Алтай обладает уникальной экологией, поэтому развитие
туризма
в
республике
должно
быть
исключительно
взвешенным,
учитывающим все аспекты природного комплекса Алтая и определяющим
его развитие без ущерба для разноплановых составляющих этого комплекса.
 В
Республике
Алтай
присутствуют
районы
с
сохранившимися
традиционными сообществами, при развитии туристического сектора в
регионе чрезвычайно важно учитывать социально-культурные аспекты.
1.3 Выбор факторов для моделей устойчивого развития туризма
Объектом данного исследования выступает региональный туристический
сектор. Как отмечает Г.М. Романова в [29, С. 279], «со становлением региональной
экономики государственное управление принимает форму регионального».
Региональные
локальную
социально-экономические
самостоятельность,
системы
поэтому
имеют
представляется
определенную
целесообразным
моделирование развития туризма на уровне субъекта федерации, обладающего
полномочиями и ресурсами для принятия решений в соответствующей сфере.
Обобщение более высокого порядка, на уровне государства в целом, не
представляется теоретически значимым и практически возможным в связи с
кардинальными отличиями в туристической политике регионов и, как следствие, с
необходимостью учета индивидуальных факторов влияния.
Разработка региональной стратегии развития туризма основывается на
образе желаемого будущего, который, во многом, определяется существующими
проблемами и отражается в стратегии в виде целей. Планирование развития
туристической
количественных
отрасли,
и
как
любой
качественных
сложной
системы,
закономерностей
требует
оценок
процессов
ее
функционирования, которые могут быть получены на основе комплекса
математических
моделей.
Использование
математического
моделирования
позволяет осуществлять прогнозирование в сложных системах и принимать
38
эффективные управленческие решения в вопросах выбора путей дальнейшего
развития. Условно схема реализации стратегии устойчивого развития туризма
изображена на рисунке 1:
Комплекс моделей
Блоки
Образ
желаемого
будущего
(цели)
Факторы
Управленческие
решения
Индикаторы
Мониторинг и
оценка результатов
Проблемы
Рисунок 1 - Схема реализации стратегии устойчивого развития
туризма автором.
Источник: разработано
Устойчивое развитие туризма предполагает развитие туризма в условиях
экономической, экологической и социальной устойчивости. Данные требования
будут включены в модели в виде блоков («Развитие туризма», «Экономическая
устойчивость», «Экологическая устойчивость», «Социальная устойчивость»).
Каждый блок имеет факторы, определяющие его развитие, и индикаторы,
характеризующие развитие. Факторы и индикаторы определяются исследователем
и носят локальный характер, то есть индивидуальны для каждого конкретного
региона.
В рамках данного диссертационного исследования были выбраны факторы
развития устойчивого туризма, основанные на целях (блоках) и проблемах
туристического комплекса Республики Алтай, которые свойственны многим
регионам России (недостаточная развитость инфраструктуры, высокая сезонность
туристского
рынка
-
неразвитость
зимних
видов
туризма,
отсутствие
сформированной маркетинговой политики продвижения на российском и
международном рынках). На рисунке 2 представлен набор факторов устойчивого
развития туризма, разбитый по блокам. Факторы носят обобщенный и условный
характер, при планировании развития туризма в конкретном регионе необходима
более детальная проработка выбора факторов.
39
Экономическая устойчивость
Рентабельность
туриндустрии
Экологическая устойчивость
Развитие туризма
Госинвестиции
в туриндустрию
Уровень
экологии
Частные
инвестиции в
туриндустрию
Госинвестиции
в экологию
Социальная устойчивость
Уровень
развития
инфраструктуры
Уровень
развития
зимнего туризма
Туристический
имидж региона
Уровень
социального
комфорта
Рисунок 2 - Факторы и блоки модели устойчивого развития туризма
Источник: разработано автором.
В качестве индикаторов устойчивого развития туризма могут быть
использованы
любые
характеристики,
определенные
исследователем,
как
отражающие успешность развития блока в регионе (например, косвенные
социально-экономические индикаторы). На рисунке 3 изображена условная схема
совокупности блоков и индикаторов устойчивого развития туризма:
Индикаторы
экономической
устойчивости
Экономическая
устойчивость
Индикаторы
экологической
устойчивости
Экологическая
устойчивость
Индикаторы
социальной
устойчивости
Социальная
устойчивость
Развитие
туризма
Индикаторы
развития
регионального
туризма
Рисунок 3 - Блоки и индикаторы устойчивого развития туризма
Источник: разработано автором.
40
Для оценки качественных закономерностей процессов функционирования
туристической отрасли в системе «Блоки-Факторы» будут использованы
квалитативные методы моделирования. Квалитативное моделирование позволяет
определить направление развития ключевых переменных в комплексной системе в
зависимости от изменения множества влияющих факторов. Исходными данными
квалитативного моделирования являются квалитативные взаимозависимости
между переменными модели, не требуется наличие статистических данных.
Квалитативные модели могут использоваться для проверки гипотез, для
систематизации исследуемой области, для поиска ключевых факторов развития.
Для оценки количественных закономерностей процессов функционирования
отрасли
в
системе
«Блоки-Индикаторы»
будут
использоваться
методы
моделирования PLS-PM. Моделирование PLS-PM – инструмент анализа данных
большой
размерности,
позволяет
количественно
оценить
качественные
характеристики системы, может быть использовано для прогнозирования. Для
использования PLS-PM необходимо наличие статистических данных, но при этом
отсутствуют строгие требования к объему и характеристикам входящих данных (по
статистическим распределениям, мультиколлинеарности и т.д.).
1.4 Выводы по вопросам моделирования устойчивого развития туризма
Проведенный анализ показал, что в последние два десятилетия концепция
устойчивого развития туризма, как продолжение общей концепции устойчивого
развития, получила широкое распространение в средствах массовой информации и
в серьезных научных исследованиях.
Несмотря на это, в научной литературе чрезвычайно мало исследований, в
которых
предлагаются
математические модели для построения системы
устойчивого развития туризма. Поэтому вопрос разработки математического
инструментария, пригодного для моделирования развития комплексной системы
туристической отрасли в регионе, очень актуален.
41
Учитывая сложность выбранного объекта моделирования, комплексность
региональных социально-экономических систем и специфику туристической
отрасли, которая оказывает огромное влияние на множество взаимосвязанных
процессов в окружающей среде и в обществе, для моделирования устойчивого
развития туризма было предложено использовать блоки, определяемые целями
развития туризма, факторы и индикаторы устойчивого развития туризма.
В качестве методов моделирования устойчивого развития туризма были
выбраны квалитативные методы, которые позволят систематизировать и
формализовать основные закономерности развития туристической отрасли,
выявить вектор наиболее эффективного приложения ресурсов, и методы
моделирования PLS-PM, которые позволят получить количественную оценку
исследуемых величин.
Использование комплекса математических моделей позволит взглянуть на
проблему развития туристической отрасли в регионе с точки зрения качественных
и количественных факторов.
42
ГЛАВА 2
КВАЛИТАТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОГО
РАЗВИТИЯ ТУРИЗМА
2.1 Основные принципы и этапы квалитативного моделирования
Квалитативное моделирование является формализованным алгоритмом
логического мышления [82].
Первым этапом квалитативного моделирования является выявление
(идентификация)
всех
переменных
качественной
модели:
𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑛 .
Сформированный набор переменных содержит как экзогенные, так и эндогенные
переменные.
На следующем шаге необходимо с помощью логического мышления,
экспертных оценок или результатов, полученных количественными методами,
определить попарные взаимозависимости между переменными. На рисунке 4
представлены примеры некоторых зависимостей между переменными 𝑋𝑖 и 𝑋𝑗
(𝑖, 𝑗 ∈ [1; 𝑛]):
Рисунок 4 - Квалитативные зависимости
Источник: данные из источника [82].
43
С помощью графиков можно формализовать информацию, которая не может
быть учтена с помощью обычных уравнений. Зависимость между каждыми двумя
переменными
может
быть
(𝑋𝑗 , 𝐷𝑋𝑗 /𝐷𝑋𝑖 , 𝐷𝐷𝑋𝑗 /𝐷𝐷𝑋𝑖 ).
так
же
Триплеты,
описана
с
помощью
соответствующие
триплета
графикам,
также
представлены на рисунке 4. Первая компонента триплета характеризует знак
переменной 𝑋𝑗 , вторая компонента – знак первой квалитативной производной
переменной 𝑋𝑗 по переменной 𝑋𝑖 , третья компонента –знак второй квалитативной
производной переменной 𝑋𝑗 по переменной 𝑋𝑖 . Очевидно, что не всегда
переменные связаны между собой однозначной зависимостью, а значит не всегда
представляется
возможным
описать
попарные
отношения
между
всеми
переменными. Квалитативное моделирование не требует определения всех
попарных зависимостей: достаточно определить разумное количество логичных
связей.
Третий этап – определение всех возможных квалитативных сценариев
(решений).
Квалитативное
квалитативные
переменные
решение
описаны
считается
определенным,
соответствующими
если
все
квалитативными
триплетами (11):
(𝑋1 , 𝐷𝑋1 , 𝐷𝐷𝑋1 ), (𝑋2 , 𝐷𝑋2 , 𝐷𝐷𝑋2 ), … , (𝑋𝑛 , 𝐷𝑋𝑛 , 𝐷𝐷𝑋𝑛 ),
(11)
где 𝑋𝑖 - это i-тая переменная, а 𝐷𝑋𝑖 и 𝐷𝐷𝑋𝑖 - соответственно первая и вторая
квалитативные производные по независимой переменной t (t – временной
параметр).
Квалитативная модель имеет m квалитативных решений (сценариев). Набор
из m квалитативных n-мерных сценариев может быть описан с помощью
следующего набора триплетов (12):
[(𝑋1 , 𝐷𝑋1 , 𝐷𝐷𝑋1 ), (𝑋2 , 𝐷𝑋2 , 𝐷𝐷𝑋2 ), … , (𝑋𝑛 , 𝐷𝑋𝑛 , 𝐷𝐷𝑋𝑛 )]𝑗 ,
𝑗 = 1,2, … , 𝑚
(12)
На четвертом этапе необходимо определить все возможные переходы между
сценариями
(решениями).
Переходы
между
сценариями
подчиняются
математическим принципам. Например, триплет (− − +) может перейти в триплет
44
(− − 0), или (−0+), или (−00). На рисунке 5 представлены примеры возможных
переходов:
Рисунок 5 - Примеры возможных переходов между триплетами
Источник: данные из источника [50].
Полный набор всех возможных одномерных переходов представлен в
таблице 4 [50, С. 145]:
Таблица 4 - Возможные одномерные переходы
Исходный триплет
(a)
+++
++0
+++0+
+00
+0+-+
+-0
+-0++
0+0
0+00+
000
(b)
++0
+++
++0
+++
+++
+-+-0
+-+
+-0
++0
++0
+++++
+++
Варианты перехода
(c) (d) (e) (f) (g)
(h)
+++0- +00
+-+0+
+-0-++++-
---
+00 0-+ 00+ 000 0-0
0-0
0-0
+++
+++
45
Продолжение таблицы 4
000-+
0-0
0--++
-+0
-+-0+
-00
-0--+
--0
---
----+
--0
--0
-+0
-+-+0
-++
-++
----0
----0
--+ ----+ --0++ 0+0
-++ 0+0
-0- -00 0+- 00- 000 0+0
---0+ -00
--+
Источник: данные из источника [50].
Соответственно,
при
n-мерных
переходах
необходимо
соблюдать
выполнение правил перехода для n одномерных переходов.
Для
иллюстрации
многомерных
квалитативных
переходов
удобно
использовать ориентированный граф, изображенный на рисунке 6. Вершины графа
представляют собой набор сценариев, а направленные стрелки – возможные
переходы между сценариями:
Рисунок 6 - Пример ориентированного графа возможных переходов
Источник: разработано автором.
46
Граф всех возможных динамических состояний и переходов системы может
рассматриваться
как
итоговый
результат
квалитативного
моделирования.
Интерпретация графа – задача исследователя.
Описанная
квалитативная
модель
является
гибким
инструментом
моделирования и позволяет анализировать развитие систем, подверженных
сильному влиянию качественных факторов.
2.2 Построение квалитативной модели устойчивого развития турима
Для сравнения в работе будут проанализированы три модели:
 Однокритериальная
модель
«Экономика»
(целевые
переменные
–
экономические показатели; экологические и социальные показатели
отсутствуют).
 Двухкритериальная модель «Экономика-Экология» (целевые переменные –
экономические и экологические показатели; социальные показатели
отсутствуют).
 Трехкритериальная
модель
«Экономика-Экология-Социум»
(целевые
переменные – экономические, экологические и социальные показатели).
Первый этап квалитативного моделирования – определение факторов,
включаемых в модель. Общий набор факторов для квалитативных моделей
развития туристического комплекса представлен на рисунке 2:
 Объем частных инвестиции в туристический комплекс (InvP). Инвестиции
являются определяющим фактором развития любой отрасли.
 Объем государственных инвестиций в туристический комплекс (InvST).
Государственные инвестиции необходимы, прежде всего, для развития
туристической инфраструктуры (особенно транспортной), низкий уровень
которой является одним из основных сдерживающих факторов развития
регионального туризма в России.
47
 Уровень развития зимнего туризма (WinT). Развитие зимних видов туризма
позволит
решить
проблему
сезонности
туристического
потока,
существующую на сегодняшний день во многих регионах. Наличие развитой
инфраструктуры зимнего туризма повысит имидж региона, так как многие
виды зимнего туризма, в частности, горнолыжный туризм, пользуются
популярностью во всем мире.
 Уровень развития инфраструктуры (Inf). Необходимый фактор развития
туристической отрасли. Без развитой инфраструктуры невозможно привлечь
достаточное количество частных инвестиций. Развитие инфраструктуры
неизбежно повлечет за собой ухудшение экологии. Необходимо принимать
меры, компенсирующие данное воздействие.
 Туристический имидж региона (Image). Имидж региона важен как для
инвесторов, так и для туристов. Поэтому данный фактор влияет как на
успешность привлечения частных инвестиций, так и на прибыльность всего
туристического комплекса в целом.
 Рентабельность
туристического
комплекса
(Profit).
Характеризует
эффективность функционирования туристического комплекса, влияет на
успешность привлечения частных инвестиций.
 Объем государственных инвестиции на охрану окружающей среды (InvSE).
Государственные инвестиции на охрану окружающей среды необходимы для
сохранения экологического баланса региона.
 Качество окружающей среды (Eco). Необходимо сохранять природный
комплекс региона для обеспечения долгосрочного устойчивого развития
туризма.
 Уровень социального комфорта (Social) - проявляется в повышении качества
жизни местных сообществ, в поддержке и расширении культурного
богатства, путем осуществления вклада в его познание и сохранение.
Социальный комфорт во многом определяется уровнем государственных
48
инвестиций, а также увеличивается в случае, если туризм приносит доходы
местному населению.
Второй этап квалитативного моделирования – определение квалитативных
зависимостей между факторами. В приложении В приведены подробные описания
квалитативных зависимостей между факторами модели.
В таблицах 5-7 приведены результаты второго этапа квалитативного
моделирования для трех моделей:
Таблица 5 - Квалитативные зависимости модели «Экономика»
Зависимые переменные
Независимые
переменные
InvP InvST
InvP
WinT
Inf
Image Profit
++-
InvST
++-
WinT
++-
Inf
++-
Image
++0
Profit
++0
++0
Источник: разработано автором.
Таблица 6 - Квалитативные зависимости модели «Экономика-Экология»
Зависимые переменные
Независимые
переменные
InvP InvST InvSE
InvP
WinT
Inf
Image Eco Profit
++-
InvST
++-
InvSE
++0
WinterT
++-
Inf
++-
+-+
Image
++0
Eco
Profit
++0
Источник: разработано автором.
++0
49
Таблица 7 - Квалитативные зависимости модели «Экономика-Экология-Социум»
Зависимые переменные
Независимые
переменные
InvP InvST InvSE
InvP
WinT
Inf Image Profit Eco Social
++-
InvST
++-
++-
InvSE
++0
WinterT
++-
Inf
++-
Image
++0
Profit
++0
+-+
++0
++-
Eco
Social
Источник: разработано автором.
Для того чтобы определить все возможные квалитативные сценарии
представленных моделей необходимо определить знаки производных у зависимых
переменных (Y) на основании независимых переменных (X) и связей, приведенных
выше в таблицах. То есть при известных величинах 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝑌/𝐷𝑋), 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝑌/𝐷𝑋),
𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝐷𝑌/𝐷𝐷𝑋),
𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝑋/𝐷𝑡)
нужно
определить
значение
величин
𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝑌/𝐷𝑡), 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝐷𝐷𝑌/𝐷𝐷𝑡), где 𝑡 – временной параметр.
Третий и четвертый этапы квалитативного моделирования (поиск всех
возможных сценариев и построение графа возможных переходов) реализованы с
помощью разработанного программного продукта. В приложении Г представлены
все этапы квалитативного моделирования с указанием метода их реализации.
Программный продукт был разработан с помощью языка программирования
R [73]. Он позволяет определять все возможные квалитативные сценарии
анализируемой системы. Полный синтаксис программного продукта для
квалитативного моделирования представлен в приложении Д. В программном
продукте использован пакет для работы с файлами Microsoft Excel - Excel.link [48].
В результате получено, что системы «Экономика», «Экономика-Экология»,
50
«Экономика-Экология-Социум» могут находиться в состояниях, приведенных в
таблицах 8-10:
Таблица 8 - Квалитативные сценарии в модели «Экономика»
Переменные
Номер
сценария
Image
Inf
InvP
InvST
WinT
Profit
1
+--
+--
+--
+--
+--
+--
2
+--
+--
+--
+-0
+--
+--
3
+--
+--
+--
+-+
+--
+--
4
+--
0
+--
+-+
+--
+--
5
+--
+-+
+--
+-+
+--
+--
6
+0-
+0-
+0-
+0-
+0-
+0-
7
++-
++-
++-
++-
++-
++-
8
++-
++-
++-
++0
++-
++-
9
++-
++-
++-
+++
++-
++-
10
++-
++0
++-
+++
++-
++-
11
++-
+++
++-
+++
++-
++-
12
+00
+00
+00
+00
+00
+00
13
+-+
+-+
+-+
+-+
+-+
+-+
14
+0+
+0+
+0+
+0+
+0+
+0+
15
+++
+++
+++
+++
+++
+++
Источник: разработано автором.
Таблица 9 - Квалитативные сценарии в модели «Экономика-Экология»
Переменные
Номер
сценария Image
Inf
InvP
InvST
WinT
InvSE Profit Eco
1
+--
+--
+--
+--
+--
+++
+--
+++
2
+--
+--
+--
+-0
+--
+++
+--
+++
3
+--
+-+
+--
+-+
+--
++-
+--
++-
51
Продолжение таблицы 9
4
+--
+-+
+--
+-+
+--
++0
+--
++-
5
+--
+--
+--
+-+
+--
+++
+--
+++
6
+--
+-0
+--
+-+
+--
+++
+--
++0
7
+--
+-+
+--
+-+
+--
+++
+--
++-
8
+0-
+0-
+0-
+0-
+0-
+0+
+0-
+0+
9
++-
++-
++-
++-
++-
+-+
++-
+-+
10
++-
++-
++-
++0
++-
+-+
++-
+-+
11
++-
+++
++-
+++
++-
+--
++-
+--
12
++-
+++
++-
+++
++-
+-0
++-
+--
13
++-
++-
++-
+++
++-
+-+
++-
+-+
14
++-
++0
++-
+++
++-
+-+
++-
+-0
15
++-
+++
++-
+++
++-
+-+
++-
+--
16
+00
+00
+00
+00
+00
+00
+00
+00
17
+-+
+-+
+-+
+-+
+-+
++-
+-+
++-
18
+-+
+-+
+-+
+-+
+-+
++0
+-+
++-
19
+-+
+-+
+-+
+-+
+-+
+++
+-+
++-
20
+0+
+0+
+0+
+0+
+0+
+0-
+0+
+0-
21
+++
+++
+++
+++
+++
+--
+++
+--
22
+++
+++
+++
+++
+++
+-0
+++
+--
23
+++
+++
+++
+++
+++
+-+
+++
+--
Источник: разработано автором.
Таблица 10 - Квалитативные сценарии в модели «Экономика-Экология-Социум»
Переменные
Номер
сценария
Image
Inf
InvP
1
+--
+--
+--
+++
2
+--
+--
+--
3
+--
+-+
+--
InvSE InvST
WinT
Profit
Eco
Social
+--
+--
+--
+++
+--
+++
+-0
+--
+--
+++
+--
++-
+-+
+--
+--
++-
+--
52
Продолжение таблицы 10
4
+--
+-+
+--
++0
+-+
+--
+--
++0
+--
5
+--
+--
+--
+++
+-+
+--
+--
+++
+--
6
+--
+-0
+--
+++
+-+
+--
+--
+++
+--
7
+--
+-+
+--
+++
+-+
+--
+--
+++
+--
8
+0-
+0-
+0-
+0+
+0-
+0-
+0-
+0+
+0-
9
++-
++-
++-
+-+
++-
++-
++-
+-+
++-
10
++-
++-
++-
+-+
++0
++-
++-
+-+
++-
11
++-
+++
++-
+--
+++
++-
++-
+--
++-
12
++-
+++
++-
+-0
+++
++-
++-
+-0
++-
13
++-
++-
++-
+-+
+++
++-
++-
+-+
++-
14
++-
++0
++-
+-+
+++
++-
++-
+-+
++-
15
++-
+++
++-
+-+
+++
++-
++-
+-+
++-
16
+00
+00
+00
+00
+00
+00
+00
+00
+00
17
+-+
+-+
+-+
++-
+-+
+-+
+-+
++-
+--
18
+-+
+-+
+-+
++0
+-+
+-+
+-+
++0
+--
19
+-+
+-+
+-+
+++
+-+
+-+
+-+
+++
+--
20
+-+
+-+
+-+
++-
+-+
+-+
+-+
++-
+-0
21
+-+
+-+
+-+
++0
+-+
+-+
+-+
++0
+-0
22
+-+
+-+
+-+
+++
+-+
+-+
+-+
+++
+-0
23
+-+
+-+
+-+
++-
+-+
+-+
+-+
++-
+-+
24
+-+
+-+
+-+
++0
+-+
+-+
+-+
++0
+-+
25
+-+
+-+
+-+
+++
+-+
+-+
+-+
+++
+-+
26
+0+
+0+
+0+
+0-
+0+
+0+
+0+
+0-
+0+
27
+++
+++
+++
+--
+++
+++
+++
+--
++-
28
+++
+++
+++
+-0
+++
+++
+++
+-0
++-
29
+++
+++
+++
+-+
+++
+++
+++
+-+
++-
30
+++
+++
+++
+--
+++
+++
+++
+--
++0
31
+++
+++
+++
+-0
+++
+++
+++
+-0
++0
32
+++
+++
+++
+-+
+++
+++
+++
+-+
++0
53
Продолжение таблицы 10
33
+++
+++
+++
+--
+++
+++
+++
+--
+++
34
+++
+++
+++
+-0
+++
+++
+++
+-0
+++
35
+++
+++
+++
+-+
+++
+++
+++
+-+
+++
Источник: разработано автором.
На основании возможных одномерных переходов с помощью специального
пакета [45] программной среды R был написан синтаксис для построения графа
возможных переходов между состояниями системы. Полный текст синтаксиса
представлен в приложении Д. Модели можно представить в виде графов,
вершинами которых являются динамические состояния систем из таблиц 8 - 10
соответственно.
Анализируя
полученные
графы,
таблицы
квалитативных
сценариев и зависимостей, можно выявить оптимальные кластеры и ключевые
параметры, влияющие на развитие устойчивого туризма в данный момент времени.
При этом оптимальность кластера определяется с точки зрения возможности
реализации устойчивого развития в данном кластере в настоящий момент времени.
В зависимости от исходных данных (ситуации в текущий момент времени)
оптимальными могут становится разные кластеры.
2.3 Анализ результатов квалитативной модели
Визуальный анализ построенных графов, а также анализ динамики целевых
переменных (Profit - для первой модели; Profit, Eco - для второй модели; Profit, Eco,
Social - для третьей модели), позволяют выделить основные кластеры состояний
моделируемых систем.
Граф для системы «Экономика» с кластерами представлен на рисунке 7:
54
Рисунок 7 - Граф возможных состояний системы «Экономика»
Источник: разработано автором.
Граф для второй системы «Экономика-Экология» с кластерами представлен
на рисунке 8:
Рисунок 8 - Граф возможных состояний системы «Экономика-Экология»
Источник: разработано автором.
55
Граф для третьей системы «Экономика-Экология-Социум» с кластерами
представлен на рисунке 9:
Рисунок 9 - Граф возможных состояний системы «Экономика-Экология-Социум»
Источник: разработано автором.
Каждому
кластеру
было
присвоено
условное
наименование,
основывающееся на знании динамики целевых переменных («Богатые» –
прибыльность туристической отрасли растет, «Бедные» – прибыльность падает,
«Богатые, счастливые, очень грязные» – прибыльность растет, социокультурная
удовлетворенность растет, экология ухудшается и т.д.).
Проанализируем граф модели «Экономика». В регионе с неразвитым
туристическим сектором недопустимо уменьшение прибыльности туриндустрии в
связи с ее низкими текущими значениями, поэтому «хорошими» кластерами в этой
модели
являются
кластеры
переменных в этих кластерах.
«Богатые».
Проанализируем
динамику
всех
56
Кластер «7-8-9-10-11» характеризуется следующей динамикой входящих в
модель переменных, представленной на рисунке 10:
Рисунок 10 - Динамика переменных в кластере «7-8-9-10-11» (модель
«Экономика»)
Источник: разработано автором.
То есть все переменные имеют положительную динамику, прибыльность
туриндустрии растет (Profit), со временем рост замедляется (отрицательная вторая
производная в триплете для прибыльности).
Кластер «15», состоящий из одного сценария, характеризуется следующей
динамикой переменных, представленной на рисунке 11:
Рисунок 11 - Динамика переменных в кластере «15» (модель «Экономика»)
Источник: разработано автором.
Все переменные в кластере «15» растут с положительной второй
производной, то есть рост с течением времени увеличивается.
Очевидно, что модель «Экономика» слишком проста и не учитывает
множество факторов. Все переменные в модели положительно коррелированы друг
с другом, поэтому возможны такие идеальные кластеры, как «15».
При добавлении в модель дополнительных факторов, например, фактора
экологии, который будет отрицательно коррелирован с фактором инфраструктуры,
можно получить более интересные и практически значимые результаты.
57
Проанализируем граф модели «Экономика-Экология». Оптимальным (с
точки зрения устойчивого развития) кластером в этой модели является кластер
«Богатые
и
относительно
чистые».
В
этом
кластере
показатель,
характеризующий качество природной среды (Eco), имеет отрицательную
динамику, однако функция зависимости качества природной среды от времени
(Eco(t)) имеет положительную вторую производную – то есть с ходом времени
темпы ухудшения экологии уменьшаются, существует возможность сохранить
качество природной среды на высоком уровне. К сожалению, развитие туризма,
связанное с развитием инфраструктуры, неизбежно наносит ущерб экологии
региона. Тем не менее, есть возможность свести этот ущерб к минимуму, проводя
сбалансированную
и
скоординированную
политику
в
области
развития
туриндустрии, отказавшись от цели увеличения прибыльности туриндустрии
любыми путями.
Как было отмечено выше, в данный момент развития туристической отрасли
в регионах России снижение показателя прибыльности недопустимо в связи с его
низкими текущими значениями, поэтому показатель прибыльности получил
приоритет при выборе оптимального кластера. По этой причине кластер «Не очень
богатые, но чистые» в настоящее время является неблагоприятным.
Анализ таблицы 9 показывает, что в случае высоких темпов роста
инфраструктуры региона система перейдет из оптимального кластера «Богатые и
относительно чистые» в кластер «Богатые и очень грязные». Однако данный
кластер предполагает возможность возврата в оптимальные состояния системы.
Более опасными являются остальные кластеры, так как они характеризуются
невозможностью возврата.
Оптимальный кластер «Богатые и относительно чистые» характеризуется
следующей динамикой входящих в модель переменных, представленной на
рисунке 12:
58
Рисунок 12 - Динамика переменных в кластере «Богатые и относительно
чистые» (модель «Экономика-Экология»)
Источник: разработано автором.
Анализ таблицы 6 взаимных зависимостей переменных модели «ЭкономикаЭкология» показывает, что улучшение имиджа региона и сбалансированное
развитие инфраструктуры на его территории благотворно скажутся на динамике
всех входящих в модель переменных.
Рассмотрим
граф
модели
«Экономика-Экология-Социум».
Здесь
два
«хороших» (с точки зрения устойчивого развития) кластера («Богатые,
счастливые, относительно чистые»). В этих кластерах переменная, отвечающая
за экологию региона, уменьшается, однако с положительной второй производной.
Переменные,
характеризующие
прибыльность
и
социокультурную
удовлетворенность, растут.
В случае высоких темпов роста инфраструктуры, либо в случае резкого
снижения государственных инвестиций в экологию, система перейдет из кластера
«9-10-13-14-15» в кластер «11-12», где экологии будет нанесен колоссальный
ущерб.
Из кластера «29-32-35» система перейдет в кластер «Очень грязные» лишь в
случае резкого снижения уровня государственных инвестиций в экологию. При
этом рост инфраструктуры не будет иметь негативных последствий, так как кластер
«29-32-35» также характеризуется высокими темпами ее роста при сохранении
допустимого уровня экологии.
Таким образом, кластер «29-32-35» превосходит кластер «9-10-13-14-15», так
как меньшее количество факторов влияет на выход системы из оптимальных (с
точки зрения устойчивого развития) состояний. Кроме того, данный кластер не
59
является невозвратным. В рамках данного кластера можно переходить от
умеренного роста фактора Social (сценарий №29) к ускоренному росту этого
фактора (сценарий №35), при этом остальные факторы останутся неизменными.
Оптимальный кластер «29-32-35» характеризуется следующей динамикой
входящих в модель переменных, представленной на рисунке 13:
Рисунок 13 - Динамика переменных в кластере «Богатые и относительно
чистые» (модель «Экономика-Экология-Социум»)
Источник: разработано автором.
В
модели
«Экономика-Экология-Социум»
в
оптимальном
кластере
обеспечивается рост большинства переменных («Прибыльность», «Имидж»,
«Инфраструктура»,
«Частные
инвестиции»,
«Зимний
Туризм»,
«Государственные инвестиции») высокими темпами (вторая производная триплета
положительна) благодаря включению в модель переменной, учитывающей
социальный аспект.
Как показывает анализ таблиц взаимозависимостей переменных, ключевой
фактор всех квалитативных моделей – развитие инфраструктуры. Однако важно
учитывать полученные результаты анализа графа модели «Экономика-ЭкологияСоциум», и при реализации проектных решений для соблюдения принципов
экологического равновесия предусмотреть защитные инженерно-геологические
мероприятия при строительстве всех объектов, соблюдение природоохранных и
санитарно-эпидемиологических норм при размещении объектов инженернотранспортной и рекреационной инфраструктуры, комплексное благоустройство и
рациональное озеленение территории, внедрение системы раздельного сбора
твердых бытовых отходов на территории туристско-рекреационной зоны и многое
другое.
60
2.4 Выводы по квалитативному моделированию
Во
второй
главе
сформулированы
основные
принципы
и
этапы
квалитативного моделирования, которое представляет собой инструмент анализа
комплексных систем. В трудах российских ученых тема квалитативного
моделирования пока не представлена. Между тем, зарубежные авторы высоко
оценивают эффективность и перспективы этой методологии [68].
Определены основные этапы квалитативного моделирования:
 Идентификация переменных квалитативной модели.
 Выявление взаимозависимостей между переменными.
 Определение возможных квалитативных сценариев.
 Построение графа возможных переходов.
 Анализ полученных результатов.
Для иллюстрации принципов квалитативного моделирования в работе
построены три модели развития туристической отрасли, учитывающие различное
число критериев выбора оптимального сценария. Определены кластеры,
формируемые сценариями, проведено сравнение кластеров и выбор оптимального
кластера для всех трех моделей.
Созданный в R синтаксис для алгоритма квалитативного моделирования дает
возможность
быстрого
перебора
различных
вариантов
оптимизации даже сложных и многофакторных моделей.
и
эффективной
61
ГЛАВА 3
МОДЕЛИРОВАНИЕ PLS-PM УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
ТУРИЗМА
3.1 Основные принципы и этапы моделирования PLS-PM
Методы PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling или Project on Latent
Structures Path Modeling) получили широкое распространение среди ученых,
занимающихся прикладными исследованиями, в 70-х годах XX века. Научный
интерес возник после выхода в свет работ Германа Волда [86; 87; 88], в которых он
заложил базовые принципы методики моделирования PLS-PM.
PLS-PM – инструмент для моделирования взаимосвязей между латентными
(неявными) переменными. Методика PLS-PM предназначена для анализа данных
высокой размерности в условиях плохо структурированной среды. Она широко
применяется в психологии (для оценки таких качественных показателей как
интеллект,
социологии
целеустремленность
(социальный
и
статус),
чувство
в
собственного
экономике
достоинства),
(полезность,
в
уровень
экономического развития), в экологии (плодородие почвы) и в других науках
[74, С. 13].
Формально, условия задачи моделирования с помощью PLS-PM можно
записать в следующем виде: пусть X – блок, который состоит из p переменных и n
наблюдений. Его можно представить в виде матрицы (13):
𝑥11 𝑥12 … 𝑥1𝑝
𝑥21 𝑥22 … 𝑥2𝑝
X=(…
… … …)
𝑥𝑛1 𝑥𝑛2 … 𝑥𝑛𝑝
Массив X можно разделить на J блоков: 𝑋1 , 𝑋2 , … , 𝑋𝑗
(13)
62
Предполагается, что каждый блок 𝑋𝑗 связан с латентной переменной 𝐿𝑉𝑗 ,
которая представляет собой некое абстрактное понятие (нематериальное и
неизмеримое).
Оценку латентной переменной будем обозначать согласно формуле (14):
̂𝑗 = 𝑌𝑗
𝐿𝑉
(14)
Все связи между переменными в описанной задаче можно разделить на два
типа: связи между латентными переменными и соответствующими блоками 𝑋𝑗 (эти
связи образуют внешнюю модель) и связи латентных переменных друг с другом
(эти связи образуют внутреннюю модель).
Внутренняя модель может быть записана в виде системы линейных
уравнений (15):
𝐿𝑉𝑗 = 𝛽0 + ∑𝑖→𝑗 𝛽𝑗𝑖 𝐿𝑉𝑖 + 𝑖𝑛_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗 ,
(15)
где 𝐿𝑉𝑖 – это все латентные переменные, которые влияют на латентную
переменную 𝐿𝑉𝑗 ; коэффициенты 𝛽𝑗𝑖
– путевые коэффициенты, которые
характеризуют силу и направление связи между латентными переменными 𝐿𝑉𝑖 и
𝐿𝑉𝑗 ; 𝛽0 – свободный член; 𝑖𝑛_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗 – случайное отклонение внутренней модели.
Требования к внутренней модели:
 Система линейных уравнений, представляющая собой внутреннюю модель,
должна быть рекурсивной, т.е. должна соответствовать графу без контуров
(петель).
 Внутренняя модель является регрессионной, выполняется требование (16):
𝐸(𝐿𝑉𝑗 |𝐿𝑉𝑖 ) = 𝛽0𝑖 + ∑𝑖→𝑗 𝛽𝑗𝑖 𝐿𝑉𝑖
(16)
 Случайные отклонения независимы от объясняемых переменных, т.е.
выполняется требование (17):
𝑐𝑜𝑣(𝐿𝑉𝑗 , 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗 ) = 0
(17)
Таким образом, при моделировании системы с помощью метода проекции на
латентные структуры отсутствуют требования по статистическим распределениям
переменных и случайных отклонений.
63
Внешняя модель характеризует связь между латентными и явными
переменными. Существуют два типа направления связей во внешних моделях
[74, С. 37]: рефлективный и формативный.
Рефлективный («отражающий») тип - наиболее распространенный тип
внешних моделей, при котором латентная переменная является «причиной» явных
переменных, т.е. явные переменные «отражают» латентную. Граф внешней модели
рефлективного типа представлен на рисунке 14:
𝑥11
𝑥12
𝐿𝑉1
𝑥13
Рисунок 14 - Граф внешней модели рефлективного типа
Источник: данные источника [74].
Внешняя модель рефлективного типа может быть записана в виде системы
линейных уравнений (18):
𝑋𝑗𝑘 = 𝜆0𝑗𝑘 + 𝜆𝑗𝑘 𝐿𝑉𝑗 + 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗𝑘 ,
(18)
где 𝜆𝑗𝑘 - коэффициенты нагрузки, 𝜆0𝑗𝑘 – свободные члены, 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗𝑘 – случайные
отклонения внешней модели.
Формативный тип - тип внешней модели, при котором явные переменные
являются «причиной» латентной переменной, т.е. явные переменные «формируют»
латентную. Граф внешней модели формативного типа представлен на рисунке 15:
𝑥21
𝑥22
𝐿𝑉2
𝑥23
Рисунок 15 - Граф внешней модели формативного типа
Источник: данные источника [74].
Внешняя модель формативного типа может быть записана в виде системы
линейных уравнений (19):
𝐿𝑉𝑗 = 𝜆0𝑗 + 𝜆𝑗𝑘 𝑋𝑗𝑘 + 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗 ,
(19)
64
где 𝜆𝑗𝑘 - коэффициенты нагрузки, 𝜆0𝑗 – свободные члены, 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑗 – случайные
отклонения внешней модели.
Вышеприведенные уравнения (15), (18), (19) описывают спецификацию
внешней и внутренней моделей системы, используя значения латентных
переменных 𝐿𝑉𝑗 . Латентные переменные – абстрактные (виртуальные) категории,
не имеющие количественного выражения. Поэтому для реализации практических
̂𝑗 , которая представляет
целей введено понятие оценки латентной переменной 𝐿𝑉
собой линейную комбинацию соответствующих ей явных переменных (20):
̂𝑗 = 𝑌𝑗 = ∑𝑘 𝑤𝑗𝑘 𝑋𝑗𝑘 ,
𝐿𝑉
(20)
где 𝑤𝑗𝑘 - внешние веса модели.
Таким образом, переменные 𝐿𝑉𝑗 и 𝑌𝑗 характеризуют одну и ту же сущность,
но используются для разных целей: первая – для теоретических, вторая – для
практических.
Моделирование PLS-PM представляет собой алгоритм, который можно
разделить на три основных этапа:
а) вычисление внешних весов для получения оценок латентных переменных
(𝑤𝑗𝑘 );
б) вычисление путевых коэффициентов внутренней модели (𝛽𝑗𝑖 );
в) вычисление нагрузок внешней модели (𝜆𝑗𝑘 ).
Первый этап – это ключевая и самая сложная часть методологии PLS-PM,
представляющая собой итерационный процесс, целью которого является
вычисление значений внешних весов и, как следствие, оценок 𝑌𝑗 . Благодаря этому
этапу, абстрактные латентные переменные материализуются. Второй этап
представляет собой решение системы линейных уравнений с помощью МНК,
третий – вычисление корреляций.
Рассмотрим простую модель, изображенную на рисунке 16, состоящую из
трех латентных переменных и соответствующих им блоков:
65
𝑥11
𝐿𝑉1
𝑥12
𝑥31
𝑥13
𝐿𝑉3
𝑥21
𝑥32
𝑥33
𝐿𝑉2
𝑥22
𝑥23
Рисунок 16 - Граф демонстрационной модели
Источник: разработано автором.
Каждая латентная переменная связана с тремя явными переменными,
внешняя модель может быть представлена в виде системы уравнений (21):
𝑋1𝑘 = 𝜆01𝑘 + 𝜆1𝑘 𝐿𝑉1 + 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟1𝑘 ,
𝑘 = 1, 2,3
𝑘 = 1, 2,3
{𝑋2𝑘 = 𝜆02𝑘 + 𝜆2𝑘 𝐿𝑉2 + 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟2𝑘 ,
𝐿𝑉3 = 𝜆03 + ∑𝑘 𝜆𝑗𝑘 𝑋3𝑘 + 𝑜𝑢𝑡_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟3 , 𝑘 = 1, 2, 3
(21)
Внутренняя модель может быть представлена в виде системы уравнений (22):
{
𝐿𝑉2 = 𝛽02 + 𝛽21 𝐿𝑉1 + 𝑖𝑛_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟1
𝐿𝑉3 = 𝛽03 + 𝛽31 𝐿𝑉1 + 𝛽32 𝐿𝑉2 + 𝑖𝑛_𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟2
(22)
Первый этап моделирования с помощью проекции на латентные структуры
заключается в вычислении внешних весов для получения значений оценок
латентных переменных. Этот этап представляет собой итерационный процесс
[74, С. 41]:
Старт: Задание начальных значений внешних весов 𝑤𝑗𝑘 .
Шаг 1: Вычисление значений латентных переменных на основе внешней
модели 𝑌𝑗 .
Шаг 2: Вычисление внутренних весов 𝑒𝑖𝑗 .
Шаг 3: Вычисление значений латентных переменных на основе внутренней
модели 𝑍𝑗 .
Шаг 4: Вычисление новых значений внешних весов 𝑤𝑗𝑘 .
66
Далее шаги 1-4 повторяются до необходимой степени конвергенции внешних
весов.
Итерационный процесс начинается с задания «случайных» значений
внешним весам. Примем для простоты все веса равными единице, как указано в
системе уравнение (23):
𝑤
̃1 = (𝑤
̃11 = 1, 𝑤
̃12 = 1, 𝑤
̃13 = 1)
̃2 = (𝑤
̃21 = 1, 𝑤
̃ 22 = 1, 𝑤
̃23 = 1)
{𝑤
𝑤
̃3 = (𝑤
̃31 = 1, 𝑤
̃ 32 = 1, 𝑤
̃33 = 1)
(23)
Знак тильды указывает на то, что данные значения весов являются
условными.
На основании заданных значений внешних весов переходим к первому шагу
моделирования и вычисляем значения латентных переменных по формуле (24):
𝑌𝑘 ∝ 𝑋𝑘 𝑤
̃𝑘 ,
𝑘 = 1, 2, 3
(24)
Для демонстрационной модели получим систему (25):
𝑌1 ∝ 1𝑋11 + 1𝑋12 + 1𝑋13
{𝑌2 ∝ 1𝑋21 + 1𝑋22 + 1𝑋23
𝑌3 ∝ 1𝑋31 + 1𝑋32 + 1𝑋33
(25)
Знак пропорциональности ∝ используется вместо знака равенства, так как в
данном случае имеется зависимость переменных Y от переменных X, но
отсутствует равенство между левыми и правыми частями выражений в силу
приблизительных значений внешних весов.
На втором шаге происходит переход к внутренней модели. Цель этого шага
– пересчитать значения оценок латентных переменных, но иным способом, нежели
на первом шаге: используя внутреннюю модель, а не внешнюю. То есть вместо
вычисления оценок 𝑌𝑗 на основании линейных комбинаций из явных переменных,
необходимо вычислить значения оценок латентных переменных 𝑍𝑗 на основании
линейных комбинаций из оценок других латентных переменных, связанных с 𝐿𝑉𝑗 ,
как указано в формуле (26):
𝑍𝑗 = ∑𝑖⟷𝑗 𝑒𝑖𝑗 𝑌𝑖
(26)
67
Двойная стрелка указывает на то, что суммируются оценки 𝑌𝑖 только тех
латентных переменных 𝐿𝑉𝑖 , которые связаны с j-той латентной переменной.
Значения 𝑒𝑖𝑗 называются внутренними весами и могут быть вычислены по формуле
(27):
𝑐𝑜𝑟(𝑌𝑗 , 𝑌𝑖 ),
𝑒𝑗𝑖 = {
0,
𝑖↔𝑗
}
𝑖↮𝑗
(27)
Таким образом, внутренние веса характеризуют направление связи и силу
связи между латентными переменными. Получив значения внутренних весов,
можно вычислить оценки латентных переменных на основании внутренней модели
(28):
𝑍1 = ∑𝑖⟷1 𝑒𝑖1 𝑌𝑖 = 𝑒21 𝑌2 + 𝑒31 𝑌3
{𝑍2 = ∑𝑖⟷2 𝑒𝑖2 𝑌𝑖 = 𝑒12 𝑌1 + 𝑒32 𝑌3
𝑍3 = ∑𝑖⟷1 𝑒𝑖3 𝑌𝑖 = 𝑒13 𝑌1 + 𝑒23 𝑌2
(28)
Четвертый шаг – пересчет значений внешних весов. Для рефлективного типа
блока внешней модели используют формулу (29) для вычисления внешних весов:
𝑤
̃𝑗𝑘 = (𝑌𝑗′ 𝑌𝑗 )−1 𝑌𝑗′ 𝑋𝑗𝑘
(29)
Для формативного типа формулу (30):
𝑤
̃𝑗 = (𝑋𝑗′ 𝑋𝑗 )−1 𝑋𝑗′ 𝑌𝑗
(30)
На каждом круге 𝑆 итерационного процесса (𝑆 = 1, 2, 3 …, ) вычисляется
степень конвергенции внешних весов, т.е. внешние веса на круге 𝑆 сравниваются с
внешними весами на круге 𝑆 − 1. В общем случае, степень конвергенции считается
достаточной, когда выполняется следующее условие (31):
𝑆−1
𝑆
− 𝑤𝑗𝑘
|𝑤𝑗𝑘
| < 10−5
(31)
̂
Второй этап моделирования – вычисление путевых коэффициентов 𝛽
𝑗𝑖 = 𝐵𝑗𝑖 .
Структурные (путевые) коэффициенты рассчитываются с помощью метода
наименьших квадратов для множественной регрессии 𝑌𝑗 от 𝑌𝑖 по формуле (32):
̂
𝑌𝑗 = ∑𝑖→𝑗 𝛽
𝑗𝑖 𝑌𝑖
(32)
Путевые коэффициенты по методу наименьших квадратов по формуле (33):
𝐵𝑗𝑖 = (𝑌𝑖′ 𝑌𝑖 )−1 𝑌𝑖′ 𝑌𝑗
(33)
68
Третий этап моделирования – вычисление нагрузок λjk . Для простоты и
удобства нагрузки рассчитываются как коэффициенты корреляций между
латентными и явными переменными по формуле (34):
𝜆̂
𝑗𝑘 = 𝑐𝑜𝑟(𝑋𝑗𝑘 , 𝑌𝑗 )
(34)
Конечная цель PLS моделирования – получение оценок латентных
переменных для реализации дальнейших процедур прогнозирования.
3.2 Построение PLS-PM модели устойчивого развития туризма
В таблице 11 представлены индикаторы устойчивого развития туризма,
предложенные для региона с развитым туристическим сектором в работе
[56, С. 71-76].
Таблица 11 - Индикаторы устойчивого развития туризма для региона с развитым
туристическим сектором
Индикатор
Описание индикатора
Обозначение
в модели
Количество рабочих мест в
туриндустрии
Общая численность всех
рабочих мест в туристической
индустрии за календарный год
TIE
Фонд заработной платы
туриндустрии
Фонд заработной платы
туриндустрии за календарный
год.
TIP
Стоимость жилья
Средняя стоимость жилой
недвижимости (участок не более
10 акров + дом на одну семью)
HV
69
Продолжение таблицы 11
Налоговые поступления от
туриндустрии
Общая сумма налоговых
поступлений от туриндустрии за
календарный год.
LTR
Количество детей,
получающих субсидии на
лечение
Количество детей, получающих
субсидии на лечение, в год
NSC
Госрасходы на социальные
услуги для населения
Сумма госрасходов на
здравоохранение и др.
социальные услуги за год
HSE
Уровень безработицы, %
Отношение общей численности
безработных к экономически
активному населению
UER
Госрасходы на охрану
окружающей среды
Сумма госрасходов на охрану
окружающей среды за
календарный год
EPE
Доля рабочих мест в
туриндустрии, %
Доля рабочих мест в
туриндустрии в общем объеме
рабочих мест
ERT
Количество бедных семей
Количество семей с уровнем
дохода ниже прожиточного
минимума
FP
Госрасходы на охрану
общественной безопасности
Сумма госрасходов на охрану
общественной безопасности
(полиция, пожарная служба,
служба спасения и др.)
PSE
Госрасходы на
экономическое развитие
Сумма госрасходов на
планирование и экономическое
развитие (повышение занятости
населения и др.)
EPD
70
Продолжение таблицы 11
Гос. доходы за
коммунальные услуги
Сумма денежных поступлений
от населения за коммунальные
услуги
UR
Расходы коммунальных
служб
Сумма госрасходов на оказание
коммунальных услуг населению
UE
Общий объем потребляемой
воды
Среднедневной объем
потребляемой населением воды
из всех доступных источников за
календарный год
TWU
Источник: данные источника [56].
Исходная модель исследования («Блоки-Индикаторы)» представлена на
рисунке 17. Латентные переменные изображены овалами, явные переменные
(индикаторы из таблицы 11) – прямоугольниками. Взаимосвязь латентных
переменных (блоков) представляет собой внутреннюю часть модели системы,
взаимосвязи латентных переменных (блоков) с явными (индикаторами) – внешнюю
часть модели.
HSE
UER
NSC
Социум
EPE
TIE
ERT
Туризм
Экология
FP
HV
PSE
EPD
TIP
LTR
Экономика
UR
UE
TWU
Рисунок 17 - Модель устойчивого развития туризма региона с развитым
туристическим сектором
Источник: разработано автором.
Представим внутреннюю и внешнюю модели системы в аналитическом виде.
Внутренняя модель может быть записана в виде уравнения (35):
71
𝐿𝑉𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐿𝑉𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 + 𝛽2 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 + 𝛽3 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 ,
(35)
где LVtourism , LVsocial , LVecologic , LVeconomic – латентные переменные, β1 , β2 , β3 –
«путевые» коэффициенты, т. е. коэффициенты силы и направления связи между
латентными переменными, β0 - свободный член, errortourism – остаточный член.
Внешняя модель имеет вид следующей системы уравнений (36):
𝑋𝑇𝐼𝐸 = 𝜆0𝑇𝐼𝐸 + 𝜆1𝑇𝐼𝐸 𝐿𝑉𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑇𝐼𝐸
𝑋𝑇𝐼𝑃 = 𝜆0𝑇𝐼𝑃 + 𝜆1𝑇𝐼𝑃 𝐿𝑉𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑇𝐼𝑃
…
𝑋𝑈𝐸𝑅 = 𝜆𝑈𝐸𝑅 + 𝜆1𝑈𝐸𝑅 𝐿𝑉𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑈𝐸𝑅
𝑋𝐻𝑆𝐸 = 𝜆0𝐻𝑆𝐸 + 𝜆1𝐻𝑆𝐸 𝐿𝑉𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝐻𝑆𝐸
…
,
𝑋𝐸𝑃𝐷 = 𝜆0𝐸𝑃𝐷 + 𝜆1𝐸𝑃𝐷 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝐸𝑃𝐷
𝑋𝑈𝑅 = 𝜆0𝑈𝑅 + 𝜆1𝑈𝑅 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑈𝑅
…
𝑋𝐸𝑃𝐸 = 𝜆0𝐸𝑃𝐸 + 𝜆1𝐸𝑃𝐸 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝐸𝑃𝐸
{ 𝑋𝐸𝑅𝑇 = 𝜆0𝐸𝑅𝑇 + 𝜆1𝐸𝑅𝑇 𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝐸𝑅𝑇
(36)
где XTIE , XTIP , …, XERT – явные переменные, λ1TIE , λ1TIP , …, λ1ERT - коэффициенты
нагрузки, λ0TIE , λ0TIP , …, λ0ERT - свободные члены, errorTIE , errorTIP , …, errorERT
– остаточные члены.
В методе моделирования путевых коэффициентов с помощью наименьших
частных квадратов вводится также такое понятие, как оценка латентной
переменной,
которая
представляет
собой
линейную
комбинацию
(37)
соответствующих явных переменных и обозначается как 𝑌𝑗 :
̂𝑗 = 𝑌𝑗 = ∑𝑘 𝑤𝑗𝑘 𝑋𝑗𝑘
𝐿𝑉
(37)
В нашей модели оценки латентных переменных могут быть представлены в
виде следующей системы уравнений (38):
̂𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 = 𝑌𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 = 𝑤𝑇𝐼𝐸 𝑋𝑇𝐼𝐸 + 𝑤𝑇𝐼𝑃 𝑋𝑇𝐼𝑃 + 𝑤𝐻𝑉 𝑋𝐻𝑉 + 𝑤𝐿𝑇𝑅 𝑋𝐿𝑇𝑅
𝐿𝑉
̂𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 = 𝑌𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 = 𝑤𝑈𝐸𝑅 𝑋𝑈𝐸𝑅 + 𝑤𝐻𝑆𝐸 𝑋𝐻𝑆𝐸 + 𝑤𝑁𝑆𝐶 𝑋𝑁𝑆𝐶
𝐿𝑉
̂𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 = 𝑌𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 = 𝑤𝐸𝑃𝐸 𝑋𝐸𝑃𝐸 + 𝑤𝐸𝑅𝑇 𝑋𝐸𝑅𝑇 + 𝑤𝐹𝑃 𝑋𝐹𝑃 + 𝑤𝑃𝑆𝐸 𝑋𝑃𝑆𝐸 ,
𝐿𝑉
̂𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 = 𝑌𝑒𝑐𝑜𝑛𝑜𝑚𝑖𝑐 = 𝑤𝐸𝑃𝐷 𝑋𝐸𝑃𝐷 + 𝑤𝑈𝑅 𝑋𝑈𝑅 + 𝑤𝑈𝐸 𝑋𝑈𝐸 + 𝑤𝑇𝑊𝑈 𝑋𝑇𝑊𝑈
{𝐿𝑉
где 𝑤𝑇𝐼𝐸 , 𝑤𝑇𝐼𝑃 , …, 𝑤𝑇𝑊𝑈 - внешние веса модели.
Исходные данные для моделирования представлены в приложении Е.
(38)
72
Этапы моделирования PLS-PM, связанные с оптимизацией модели и
вычислением всех параметров, реализованы в программной среде R [73], согласно
схеме, приведенной в приложении Ж. Полный синтаксис программного продукта
представлен в приложении И. Для анализа были использованы следующие
инструменты:
 пакет для компонентного анализа – Plsdepot [75];
 пакет для анализа методом наименьших частных квадратов – Plspm [76];
 пакет для работы с файлами Microsoft Excel - Excel.link [48].
Для предварительной проверки модели проведем компонентный анализ с
помощью пакета Plsdepot. На рисунке 18 представлены визуализированные
корреляции явных переменных с двумя первыми главными компонентами:
Рисунок 18 - Корреляции явных переменных с первыми главными компонентами
Источник: разработано автором.
Компонентный анализ подтверждает правильность разбивки переменных по
секторам (туризм – социум – экология – экономика).
Анализ модели с помощью пакета Plspm включает в себя следующие этапы:
а) Проверка внутренней согласованности в блоках.
73
б) Проверка значимостей переменных во внешней модели.
в) Проверка перекрестных корреляций переменных блока с латентными
переменными других блоков.
г) Проверка внутренней модели.
д) Проверка качества модели по индексу соответствия модели данным.
е) Оптимизация модели.
Первый этап – проверка внутренней согласованности. Для проверки
внутренней согласованности в блоках в пакете Plspm использованы следующие
критерии:
 Коэффициент Альфы Кронбаха.
 Коэффициент 𝜌 Диллона-Гольдштейна.
 Величины собственных значений матрицы корреляций явных переменных.
В таблице 12 представлены результаты проверки согласованности в блоках:
Таблица 12 - Проверка внутренней согласованности в блоках
Альфа
Ро Диллона-
Собственное Собственное
Кронбаха, 𝛼𝐾
Гольдштейна, 𝜌𝐷𝐺
значение, 𝜆1 значение, 𝜆2
Экономика
0,88
0,91
3,41
0,72
Экология
0,00
0,00
2,98
0,73
Социум
0,00
0,58
2,37
0,38
Туризм
0,85
0,90
2,84
0,70
Блок
Источник: разработано автором.
В таблице видно, что два блока («Экономика» и «Туризм») имеют хорошие
значения коэффициентов 𝛼𝐾 и 𝜌𝐷𝐺 . А блоки «Экология» и «Социум» обладают
плохой внутренней согласованностью (𝛼𝐾 <0,7 и 𝜌𝐷𝐺 < 0,7).
На рисунке 19 представлены коэффициенты корреляций явных переменных
и латентных переменных (по блокам):
74
Экономика
0,30
0,28
EPD
0,45
UR
Экология
0,80
UE
-0,81
TWU
-0,93
EPE
0,90
ERT
Социум
-0,86
0,89
UER
FP
PSE
Туризм
0,90
HSE
0,81
0,96
NSC
TIE
0,98
0,57
TIP
HV
0,77
LTR
Рисунок 19 - Коэффициенты нагрузок переменных во внешней модели
Источник: разработано автором.
В блоке «Экология» две переменных (ERT и EPE) имеют отрицательную
корреляцию с латентной переменной. В блоке «Социум» также присутствует
переменная с отрицательной корреляцией (UER). Это приводит к внутренней
несогласованности в блоках. После модификаций переменных (FP, PSE, UER)
получены показатели согласованности внешней модели, представленные в
таблице 13:
Таблица 13 - Проверка внутренней согласованности в блоках после модификаций
Блок
Альфа
Ро Диллона-
Собственное Собственное
Кронбаха, 𝛼𝐾 Гольдштейна, 𝜌𝐷𝐺 значение, 𝜆1 значение, 𝜆2
Экономика
0,88
0,91
3,41
0,72
Экология
0,88
0,94
1,78
0,22
Социум
0,85
0,93
1,74
0,26
Туризм
0,85
0,90
2,84
0,70
Источник: разработано автором.
Все три критерия согласованности после модификаций удовлетворяют
необходимым условиям (𝛼𝐾 > 0,7, 𝜌𝐷𝐺 > 0,7, , 𝜆1 > 1, 𝜆2 < 1). На рисунке 20
представлены корреляционные схемы:
75
Экономика
0,30
0,28
EPD
Экология
0,80
0,45
UR
UE
0,81
TWU
0,90
0,93
EPE
ERT
Социум
0,86
0,89
1-UER
-FP
-PSE
Туризм
0,90
HSE
0,81
0,96
NSC
0,98
TIE
0,57
TIP
0,77
HV
LTR
Рисунок 20 - Коэффициенты нагрузок переменных после модификации
Источник: разработано автором.
Второй этап – проверка внешней модели. В таблице 14 представлены
результаты:
Таблица 14 - Значения коэффициентов внешней модели
Блок
Экономика
Экология
Социум
Туризм
Переменная
Внешний вес, w𝑗
Нагрузка, 𝜆1𝑗
UR
0,53
0,28
TWU
-0,34
0,84
UE
-0,45
0,45
EPD
0,36
0,31
ERT
0,34
0,93
EPE
0,30
0,81
-FP
0,29
0,90
-PSE
0,23
0,81
HSE
0,34
0,90
NSC
0,42
0,91
1-UER
0,36
0,86
TIP
0,38
0,98
LTR
0,23
0,78
HV
0,12
0,57
TIE
0,40
0,96
Источник: разработано автором.
76
Переменные считаются значимыми, если коэффициент нагрузки 𝜆1𝑗
превышает значение 0.7. По результатам проверки из модели следует исключить
следующие переменные: UR, UE, EPD, HV.
Результаты проверки внешней модели после исключения незначимых
переменных представлены в таблице 15:
Таблица 15 - Значения коэффициентов внешней модели после модификаций
Блок
Переменная
Внешний вес, w𝑗
Нагрузка, 𝜆1𝑗
Экономика
TWU
0,39
0,91
ERT
0,33
0,93
EPE
0,30
0,81
-FP
0,29
0,90
-PSE
0,23
0,81
HSE
0,34
0,90
NSC
0,42
0,91
1-UER
0,36
0,86
TIP
0,41
0,99
LTR
0,22
0,77
TIE
0,44
0,97
Экология
Социум
Туризм
Источник: разработано автором.
После проверки коэффициентов нагрузки 𝜆1𝑗 , т.е. после проверки
связанности явных переменных с латентной переменной соответствующего им
блока, необходимо проверить перекрестные нагрузки, т.е. определить силу связи
между явными переменными и латентными переменными других блоков. Это
позволит избежать наличия «индикаторов-предателей», т.е. таких индикаторов,
сила связи которых с латентной переменной другого блока выше чем с латентной
переменной соответствующего им блока. В таблице 16 представлены значения
перекрестной нагрузки:
77
Таблица 16 - Значения коэффициентов перекрестной нагрузки
Блок
Переменная
Экономика
Экология
Социум
Туризм
Блок
Экономика
Экология
Социум
Туризм
TWU
0,91
-0,50
-0,09
-0,13
ERT
-0,49
0,93
0,58
0,81
EPE
-0,33
0,81
0,58
0,73
-FP
-0,63
0,90
0,65
0,72
-PSE
-0,48
0,81
0,64
0,56
HSE
-0,04
0,58
0,90
0,69
NSC
-0,11
0,75
0,91
0,84
1-UER
-0,08
0,52
0,86
0,72
TIP
-0,24
0,84
0,80
0,99
LTR
0,09
0,43
0,68
0,77
TIE
-0,29
0,89
0,85
0,97
Источник: разработано автором.
Из таблицы видно, что сила связи всех явных переменных с латентными
переменными соответствующих им блоков выше, чем с латентными переменными
других блоков, т.е. все переменные «лояльны» своим блокам.
Переходим к четвертому этапу – к проверке качества внутренней модели. На
рисунке 21 представлено графическое изображение внутренней модели с
указанными значениями «путевых» коэффициентов:
Экономика
0,19
Экология
0,64
Туризм
0,41
Социум
Рисунок 21 - Внутренняя модель с «путевыми» коэффициентами
Источник: разработано автором.
78
В таблице 17 приведены оценки 𝛽𝑖 из уравнения структурной модели, а также
результаты проверки критерия t-статистики:
Таблица 17 - Статистика внутренней модели
Оценка 𝛽𝑖
Стандартная
ошибка, 𝑆𝐸𝛽𝑖
t-статистика
Pr(> |𝑡|)
Свободный член
2,1628E-17
0,085354054
2,53403E-16
1
«Экономика»
0,19028279
0,119057102
1,598248144
0,1249264
«Экология»
0,64313833
0,167063135
3,849672335
0,00093012
«Социум»
0,41436382
0,139606488
2,968084329
0,00733725
Источник: разработано автором.
Критерий t-статистики выполнен для блоков «Экология» и «Социум»
(Pr(> |𝑡|) < 0,05), но не выполнен для блока «Экономика» (Pr(> |𝑡|) > 0,05). На
этапе оптимизации данный блок можно исключить из модели.
В таблице 18 представлена суммарная статистика по структурной модели:
Таблица 18 - Суммарная статистика внутренней модели
Доля
Доля
воспроизводимой
извлеченной
изменчивости, BC
дисперсии, AVE
Экономика 0,00
0,89
0,89
Экология
0,00
0,74
0,74
Социум
0,00
0,79
0,79
Туризм
0,85
0,84
0,84
Блок
𝑅2
Источник: разработано автором.
Показатель 𝑅 2 для целевого блока «Туризм» больше 80%. Доля
воспроизводимой изменчивости характеризует долю изменчивости блока, которая
воспроизводится латентной переменной этого блока.
Для всех блоков этот
показатель намного превышает 50%, что характеризует исследуемую модель
положительно. В последнем столбце представлен показатель, характеризующий
79
долю извлеченной дисперсии (средняя доля дисперсии индикаторов блока,
объясненная латентной переменной блока, в общей дисперсии, содержащей
ошибку измерений). Показатель AVE для всех блоков превышает 50%, поэтому по
этому критерию внутренняя модель также считается удовлетворительной.
Пятый этап – вычисление единого коэффициента качества соответствия
модели данным – GoF (Goodness-of-Fit). Коэффициент характеризует качество как
внутренней
модели
системы,
так
и
внешней,
и
служит
показателем
прогностической надежности модели. Прогностическая надежность модели
считается высокой, если коэффициент GoF превышает значение 70%. Для
исследуемой в данной работе модели коэффициент GoF равен 82%.
Шестой этап – оптимизация модели. Все критерии, характеризующие
качество модели, выполнены, кроме критерия t-статистики для блока «Экономика»
во внутренней модели (см. таблицу 17). Попробуем исключить блок «Экономика»
из системы и выполним все этапы проверки для обновленной модели, внутренняя
(структурная) часть которой представлена на рисунке 22:
Туризм
Экология
Социум
Рисунок 22 - Внутренняя модель (после исключения блока D)
Источник: разработано автором.
Первый этап - проверка внутренней согласованности в блоках. Итоги первого
этапа представлены в таблице 19:
Таблица 19 - Проверка внутренней согласованности в блоках (после оптимизации)
Альфа
Ро Диллона-
Кронбаха, 𝛼𝐾
Гольдштейна, 𝜌𝐷𝐺
значение, 𝜆1
значение, 𝜆2
Экология
0,88
0,92
2,98
0,73
Социум
0,87
0,92
2,37
0,38
Туризм
0,90
0,94
2,53
0,45
Блок
Собственное Собственное
Источник: разработано автором.
80
На рисунке 23 представлены корреляционные схемы после исключения
блока D:
Социум
Туризм
0,80
0,91
0,81
0,96
0,86
0,89
1-UER
Экология
0,96
NSC
LTR
TIE
HSE
0,81
0,93
0,90
EPE
TIP
ERT
-PSE
-FP
Рисунок 23 - Коэффициенты нагрузок переменных во внешней модели
(после оптимизации)
Источник: разработано автором.
Второй этап – проверка значимостей переменных во внешней модели.
Результаты представлены в таблице 20:
Таблица 20 - Значения коэффициентов внешней модели (после оптимизации)
Блок
Экология
Социум
Туризм
Переменная
Внешний вес, w𝑗
Нагрузка, 𝜆1𝑗
ERT
0,33
0,93
EPE
0,30
0,81
-FP
0,29
0,90
-PSE
0,23
0,81
HSE
0,34
0,90
NSC
0,42
0,91
1-UER
0,37
0,86
TIP
0,39
0,98
LTR
0,27
0,80
TIE
0,42
0,96
Источник: разработано автором.
81
Третий этап – проверка перекрестных корреляций переменных блока с
латентными переменными других блоков. Результаты проверки представлены в
таблице 21:
Таблица 21 - Значения коэффициентов перекрестной нагрузки (после оптимизации)
Блок
Экология
Социум
Туризм
Переменная
Блок
Экология
Социум
Туризм
ERT
0,93
0,58
0,80
EPE
0,81
0,58
0,73
-FP
0,90
0,65
0,71
-PSE
0,81
0,64
0,55
HSE
0,58
0,90
0,69
NSC
0,75
0,91
0,84
1-UER
0,52
0,86
0,73
TIP
0,84
0,80
0,98
LTR
0,43
0,68
0,80
TIE
0,89
0,85
0,96
Источник: разработано автором.
Четвертый этап – проверка внутренней модели. Статистика внутренней
модели представлена в таблицах 22 и 23:
Таблица 22 - Статистика внутренней модели (после оптимизации)
Оценка 𝛽𝑖
Стандартная
ошибка, 𝑆𝐸𝛽𝑖
t-статистика
Pr(>|t|)
Свободный член
1,7726E-17
0,090808067
1,95203E-16
1
«Экология»
0,433665664
0,127880991
3,391165947
0,002626084
«Социум»
0,54539304
0,127880991
4,264848383
0,000315956
Источник: разработано автором.
82
Таблица 23 - Суммарная статистика внутренней модели (после оптимизации)
Блок
Тип блока
Экология Экзогенный
Доля
Доля
воспроизводимой
извлеченной
изменчивости,
дисперсии,
BC
AVE
0
0,743174071
0,743174071
0
0,787916914
0,787916914
0,84015712
0,84015712
𝑅
2
Социум
Экзогенный
Туризм
Эндогенный 0,818585688
Источник: разработано автором.
Пятый этап – проверка качества модели по индексу соответствия модели
данным: коэффициент GoF в новой модели равен 86%.
Таким образом, все требуемые условия качества для модели выполняются.
Проанализируем полученные результаты.
3.4 Анализ результатов модели PLS-PM
Внутренняя модель системы может быть записана в виде следующего
уравнения (39):
𝐿𝑉𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 = 0,55𝐿𝑉𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 + 0,43𝐿𝑉𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 + 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚
(39)
Оценки латентных переменных в виде системы уравнений (40):
̂𝑡𝑜𝑢𝑟𝑖𝑠𝑚 = 0,42𝑋𝑇𝐼𝐸 + 0,39𝑋𝑇𝐼𝑃 + 0,27𝑋𝐿𝑇𝑅
𝐿𝑉
̂𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑙 = 0,37(1 − 𝑋𝑈𝐸𝑅 ) + 0,34𝑋𝐻𝑆𝐸 + 0,42𝑋𝑁𝑆𝐶
{ 𝐿𝑉
̂𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 = 0,3𝑋𝐸𝑃𝐸 + 0,33𝑋𝐸𝑅𝑇 − 0,29𝑋𝐹𝑃 − 0,23𝑋𝑃𝑆𝐸
𝐿𝑉
(40)
Полученные результаты можно изобразить в виде графа, изображенного на
рисунке 24, в котором над стрелками внутренней модели указаны путевые
коэффициенты, а над стрелками внешней модели – внешние веса:
83
1-UER
HSE
0.37
0.34
0.30
-FP
0.42
Социум
EPE
ERT
NSC
0.33
Экология
0.43
TIE
0.42
0.55
Туризм
0.29
0.39
TIP
0.27
LTR
0.23
-PSE
Рисунок 24 - Итоговая модель устойчивого развития туризма в регионе
Источник: разработано автором.
Существенное влияние на уровень развития туризма в регионе с развитым
туристическим секторов оказывают две характеристики: «Уровень социального
комфорта» и «Уровень готовности общества заниматься охраной окружающей
среды» с силой влияния 0,55 и 0,43 соответственно. Кроме того, данное
исследование
позволило
выявить
достаточно
слабое
влияние
уровня
экономического развития на развитие туризма. Можно предположить, что
устойчивое развитие туризма возможно и в экономически развитом регионе, и в
развивающемся.
Согласно полученным результатам, оценить уровень социального комфорта
можно по трем факторам:
 уровень занятости населения (доля людей, имеющих постоянную работу, в
общем количестве экономически активного населения);
 сумма государственных расходов на здравоохранение и другие социальные
услуги;
 количество детей, получающих субсидии на лечение.
Уровень сформированности системы экологических ценностей в обществе –
по четырем факторам:
 сумма государственных расходов на охрану окружающей среды;
 доля рабочих мест в туристической индустрии в общем объеме рабочих мест;
84
 количество семей с уровнем дохода ниже прожиточного минимума
(отрицательная зависимость);
 сумма государственных расходов на охрану общественной безопасности
(отрицательная зависимость).
Оценка уровня развития туризма зависит от трех факторов:
 количество рабочих мест в туриндустрии;
 фонд заработной платы туриндустрии;
 сумма налоговых поступлений от туриндустрии.
На основании итоговой модели можно рассчитать латентные индексы для
каждого года и создать симулятор для прогнозирования будущих значений.
Устойчивость развития можно констатировать путем сравнения значений оценок
блоков для различных периодов. Возможны два варианта:
 Оценки неявных переменных/блоков (Экономика, Экология, Социум)
текущего периода не должны быть меньше оценок предыдущего периода. В
случае, если это условие для блока выполняется, он считается устойчивым.
 Для каждого блока можно определить точку отсчета (базовый уровень). За
нее можно принять значение того года, когда прибыльность туристического
сектора / качество окружающей среды / уровень социального комфорта (в
зависимости от блока) считается приемлемым для дальнейшего развития.
Если оценка блока текущего года ниже оценки блока предыдущего года, но
выше базового значения, развитие можно считать устойчивым.
3.5 Выводы по моделированию PLS-PM
В третьей главе определены основные принципы методики PLS-PM, целью
которой является получение оценок латентных переменных для реализации
дальнейших процедур прогнозирования развития системы. Сформулированы и
проанализированы основные этапы моделирования PLS-PM:
85
 идентификация переменных модели, поиск требуемых статистических
данных;
 построение модели (внешней части модели и внутренней);
 вычисление
внешних
весов
(итерационный
процесс),
путевых
коэффициентов и нагрузок внешней модели;
 оптимизация модели в ходе проверки выполнения требуемых условий
(согласованности в блоках, значимости переменных внешней модели,
отсутствия
«переменных-предателей»,
проверки
внутренней
модели,
соответствия модели данным по общему индексу);
 прогнозирование значений оценок латентных переменных на основании
полученных данных параметров внутренней и внешней моделей.
Для иллюстрации принципов моделирования PLS-PM на основе имеющихся
статистических данных по индикаторам устойчивого развития туризма была
построена модель устойчивого развития туристической отрасли.
Описанный анализ PLS-PM может быть использован для успешного решения
задач устойчивого развития туриндустрии.
86
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Среди ведущих мировых концепций развития туристической отрасли особое
место занимает концепция устойчивого развития. К сожалению, в России и во
многих других странах это концепция до сих пор остается желаемой, но
неуловимой целью.
Теоретические
аспекты
концепции
устойчивого
развития
туризма
достаточно подробно проанализированы в научных трудах, но существует явный
дефицит серьезных исследований, посвященных вопросам математического
моделирования туристической системы, учитывающих влияние сфер общества
(экономической, экологической, социальной) на ее развитие.
В ходе диссертационного исследования достигнуты следующие результаты:
 Предложена схема реализации стратегии устойчивого развития туризма,
основанная на комплексе математических моделей, включающих блоки,
факторы и индикаторы устойчивого развития туризма; определены блоки и
факторы,
характеризующие
развитие
регионального
туристического
кластера с позиции концепции устойчивого развития туризма.
 Построена
квалитативная
модель
развития
туризма,
позволяющая
определить оптимальные сценарии развития туристической отрасли и
ключевые факторы перехода системы из одного сценария в другой. В модели
учтены такие факторы, как объем частных и объем государственных
инвестиций в туристический комплекс, рекреационный имидж региона,
уровень развития инфраструктуры, а также все аспекты устойчивости
системы – экономический, экологический и социальный.
 Разработан программный продукт, основанный на алгоритме квалитативного
моделирования и реализованный с помощью языка программирования R.
Программный продукт обеспечивает визуализацию процесса моделирования,
может быть положен в основу системы поддержки принятия управленческих
решений в сфере туриндустрии.
87
 Определен оптимальный (с точки зрения устойчивого развития) кластер
сценариев развития системы туристического комплекса и ключевые
факторы, способствующие переходу системы в оптимальный кластер.
 Построена
структурная
модель
развития
туризма,
позволяющая
сформировать системное видение задачи устойчивого развития, а также
определить успешность реализации стратегии устойчивого развития на
основе сравнения значений текущего и прошлого (или базового) периодов
оценок
переменных,
туристического
характеризующих
кластера.
В
модели
развитие
регионального
учитывается
устойчивость
туристической системы в экономическом, социальном и экологическом
аспектах. В модель включены социально-экономические индикаторы,
которые позволяют прогнозировать уровень развития туризма.
 С помощью комплементарного подхода создан программный продукт,
основанный на алгоритме моделирования PLS-PM и реализованный с
помощью языка программирования R. Созданный программный продукт
обеспечивает реализацию вычислений параметров в модели и
ее
оптимизацию.
 С применением созданного программного продукта проведена оптимизация
модели устойчивого развития туризма, получены численные значения
параметров модели. Определены социально-экономические индикаторы,
характеризующие уровень развития регионального туристического кластера,
уровень экологической устойчивости, уровень социальной устойчивости.
Квалитативное моделирование может использоваться для анализа любых
комплексных систем вне зависимости от наличия статистических данных.
Квалитативные модели позволяют формализовать взаимосвязи в сложных
системах и выявить все возможные сценарии развития. Могут использоваться для
проверки гипотез, либо для формирования первичной систематизации исследуемой
области. Методы PLS-PM анализа – универсальный инструмент анализа данных
большой размерности, они позволяют количественно оценить качественные
характеристики системы. Для использования PLS-PM необходимо наличие
88
статистических данных. Выбор методов моделирования зависит от исходных
данных и от целей исследователя. При наличии статистических данных возможно
совместное использование квалитативного моделирования и PLS-PM.
Описанные методы квалитативного моделирования и методы PLS-PM могут
быть использованы для успешного решения задач устойчивого развития
туриндустрии. На основании разработанных программных продуктов могут быть
созданы системы поддержки принятия управленческих решений, позволяющие
определять все возможных сценарии развития любых сложных систем и переходы
между
ними
(на
базе
квалитативной
модели),
а
также
осуществлять
прогностическую функцию для оценок ключевых блоков (на базе PLS-PM модели).
В дальнейшем разработанный математический инструментарий может быть
использован для моделирования и оптимизации устойчивого развития конкретных
туристических проектов, а также для эффективного выбора направлений
инвестиций на уровне регионального туристического сектора.
Основная цель диссертационной работы – разработка математических
методов и моделей поддержки принятия управленческих решений в сфере
туриндустрии – достигнута.
89
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ахохов, А.Ч. Устойчивое развитие региональной экономики в условиях
определенных приоритетов (На примере Кабардино-Балкарской Республики): дис.
... канд. экон. наук: 08.00.05 / Ахохов Асланбек Челиматович. – Нальчик, 2004. –
143 c.
2. Аэропорт Горно-Алтайск [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://ga-airport.ru (дата обращения: 15.10.2014).
3. Баясгалан, Ц. Моделирование развития туризма в Монголии: дис. ... д-ра
экон. наук: 08.00.13 / Баясгалан Цэцгээ. – М., 2006. – 274 с.
4. Бегеулова, М.М. Моделирование и оптимизация развития регионального
туристского рынка: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / Бегеулова Марина
Мухаммедовна. – Кисловодск, 2010. – 122 с.
5. Бурыгин, С.М. Алтай. Жемчужина и сердце Евразии / С.М. Бурыгин. –
М.: Вече, 2010. — 288 с.
6. Варачева, Н.В. Оптимизация информационного поля туристического
бизнеса: автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.13 / Варачева Наталья
Владимировна. – М., 2001. – 25 с.
7. Гвишиани, Д. М. Пределы Роста — первый доклад римскому клубу
[Электронный ресурс] / Д. М. Гвишиани // Электронный журнал Биосфера. – 2002.
– №2. – Режим доступа: http://ihst.ru/~biosphere/Mag_2/gvishiani.htm (дата
обращения: 15.10.2014).
8. Дарг, В.А. Экономико-математическая модель оптимального развития и
размещения системы туризма Крыма / В.А. Дарг, О.А Щербина // Применение
математических методов в экономических исследованиях и планировании. – Киев:
ИК АУ УССР, 1979. – C. 47-50.
9. Джаппуев, М.М. Оптимизация программ развития региональных
туристических комплексов в современных условиях: автореф. дис. … канд. экон.
наук: 08.00.13 / Джаппуев Марат Мустафаевич. – Кисловодск, 1999. – 21 с.
90
10. Дроздов,
А.В.
Туристское
природопользование,
экологический
императив и перспективы России. Природопользование и устойчивое развитие.
Мировые экосистемы и проблемы России / А.В. Дроздов, Л.П. Басанец. – М.:
Товарищество научных изданий КМК, 2006. – 448 с.
11. Енджейчик, И. Современный туристский бизнес. Экостратегии в
управлении фирмой: Пер.с польского / И. Енджейчик – М.: Финансы и статистика,
2003. – 320 с.
12. Зорин, И.В. Теоретические основы
рекреационной географии /
И.В. Зорин. – М.: Наука, 1975. – 224 с.
13. Зорин, И.В. Территориальные рекреационные системы (Исследования
социально-экономических факторов формирования и свойств): автореф. дис. …
канд. геогр. наук: 25.00.24 / Игорь Владимирович Зорин. – М., 1973. – 25 с.
14. Иванов, В.Н. Экология и автомобилизация / В.Н. Иванов, В.К. Сторчевус,
В.С. Доброхотов. – Киев: Будiвельник, 1983. – 128 с.
15. Кабаян, Н.В. Имитационное моделирование направлений развития
туризма в рекреационных зонах региона (На материалах Республики Адыгея): дис.
... канд. экон. наук: 08.00.13 / Кабаян Надежда Вартановна. – Ставрополь, 2005. –
178 с.
16. Карпова, Г.А. Механизм реализации принципов устойчивого развития
туризма через государственно-частное партнерство / Г.А. Карпова, Е.М. Максарова
// Роль туризма в модернизации экономики российских регионов: материалы
Международной научно-практической конференции. – Петрозаводск: КарНЦ РАН,
2010 г. – С. 76-80.
17. Кожвмяченко,
Г.Ф.
К
вопросу
размещения
предприятий
техобслуживания в курортных районах / Г.Ф. Кожвмяченко, В.К. Сторчевус. //
Экономика и организация автомобильного транспорта и дорожного строительства.
– 1972. – №50. – С. 45-48.
18. Лемешев,
М.Я.
Оптимизация
рекреационной
М.Я. Лемешев, О.А. Щербина. – М.: Экономика, 1985. – 160 с.
деятельности
/
91
19. Медоуз, Д.Х. Пределы роста / Д.Х. Медоуз, Д.Л. Медоуз, Й. Рэндерс,
В.В. Беренс. – М.: Изд-во МГУ, 1991. – 208 с.
20. Новиков, В.С. Характерные черты туризма XXI века – устойчивое и
инновационное развитие / В.С. Новиков // Сборник научных статей Московской
академии туристского и гостинично-ресторанного бизнеса при Правительстве
Москвы. – 2006. – № 10. – С. 222-228.
21. Об
официальном
туристском
маршруте
Республики
Алтай
[постановление Правительства Республики Алтай от 18 нояб. 2009г.] //
Электронный
фонд
правовой
и
нормативно-технической
документации
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/473313745
(дата обращения: 30.09.2014).
22. Олейников, Е.С. Оптимальные модели развития и размещения мест
курортно-рекреационного обслуживания / Е.С. Олейников // Проблемы и
методологические
основы
районной
планировки.
–
Киев:
КиевНИИПградостроительства. – 1978. – 62 с.
23. О
мероприятиях
государственного
регулирования
туристской
деятельности и общих итогах развития туризма в Республике Алтай в 2011 году
[Электронный
ресурс]
//
Официальный
сайт
Министерства
туризма
и
предпринимательства Республики Алтай. –Режим доступа: http://www.mtpi.altairepublic.ru/modules.php?op=modload&name=Sections&file=index&req=viewarticle&a
rtid=32&page=1 (дата обращения: 15.10.2014).
24. О порядке предоставления государственной поддержки организациям,
осуществляющим туристскую деятельность на территории Республики Алтай:
[постановление Правительства Республики Алтай от 05 окт. 2009г.] // Электронный
фонд правовой и нормативно-технической документации [Электронный ресурс]. –
Режим
доступа:
http://docs.cntd.ru/document/473313160
(дата
обращения:
30.09.2014).
25. О туризме в Республике Алтай: [закон Республики Алтай: принят ГСЭК
РА 17 нояб. 2008г.] // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс»
Некоммерческая интернет-версия [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
92
http://base.consultant.ru/regbase/cgi/online.cgi?req=doc;base=RLAW916;n=17713
(дата обращения: 15.10.2014).
26. Перспективная территориальная организация и развитие внутреннего и
въездного туризма в Республике Алтай на 2011-2016 годы: [республиканская
целевая программа: утверждена постановлением Правительства Республики Алтай
от 19 авг. 2010 г. № 182] // Официальный сайт Министерства туризма и
предпринимательства Республики Алтай [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http:/mtpi.altai-republic.ru/14012014-1.docx (дата обращения: 15.10.2014).
27. Повестка дня на XXI век. – Принята Конференцией ООН по окружающей
среде и развитию 3-14 июн. 1992 г. [Электронный ресурс] // Официальный сайт
Организации
Объединенных
Наций.
–
Режим
доступа:
http://www.un.org/ru/documents/decl_conv/conventions/agenda21_intro.shtml
(дата
обращения: 15.10.2014).
28. Робертус, Ю.В. О состоянии и об охране окружающей среды Республики
Алтай в 2013 году [Электронный ресурс] / Ю.В. Робертус // Экологический портал
Республики Алтай. – Режим доступа: http://ekologia-ra.ru/novosti/vyshel-doklad-osostoyanii-okruzhayuschej-sredy-respubliki-altaj-v-2013-godu
(дата
обращения:
15.10.2014).
29. Романова, Г.М. Региональное планирование развития туристскорекреационных зон [Электронный ресурс] / Г.М. Романова // Известия РГПУ им.
А.И. Герцена. – 2003. – №5. – Режим доступа: http://cyberleninka.ru/
article/n/regionalnoe-planirovanie-razvitiya-turistsko-rekreatsionnyh-zon
(дата
обращения: 15.10.2014).
30. Роузленд, М. Устойчивые сообщества – устойчивая планета / М. Роузленд
// Волна. – 2001. – № 4 (29). – С. 34-43.
31. Самаль, С.А. Моделирование региональных рекреационных систем и
совершенствование планирования и организации отдыха трудящихся: автореф.
дис. … канд. экон. наук.: 08.00.13 / Самаль Сергей Александрович. – Минск, 1987.
– 20 с.
93
32. Сенин, В.С. Организация международного туризма [Электронный
ресурс] / В.С. Сенин. – М.: Финансы и статистика, 2003. - 400 с. – Режим доступа:
http://tourlib.net/books_tourism/senin_pril05.htm (дата обращения: 15.10.2014).
33. Урсул, А.Д. Путь в новосферу (концепция выживания и устойчивого
развития): Монография / А.Д. Урсул – М.: Наука, 1994. – 320 с.
34. Устойчивое развитие туризма: Пособие для специалистов по местному
планированию. – Мадрид: Изд-во ВТО, 1997. – 152 с.
35. Форрестер, Дж. Мировая динамика. Пер. с англ. / Дж. Форрестер – М.:
Наука ГРФМЛ, 1978. – 168 с.
36. Шебзухова,
моделирования
М.В.
Математические
туристско-рекреационной
и
инструментальные
деятельности
(На
методы
материалах
Карачаево-Черкесской республики): дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / Шебзухова
Мадина Владимировна. – Черкесск, 2006. – 205 c.
37. Bramwell,
B.
Sustainable
tourism:
An
evolving
global
approach.
(Устойчивый туризм: развитие глобального подхода) / B. Bramwell, B. Lane //
Journal of Sustainable Tourism. – 1993. – No. 1(1). – pp. 1-5.
38. Buckley, R. Ecological indicators of tourist impacts in parks (Экологические
показатели влияния туристического потока в парках) / R. Buckley // Journal of
Ecotourism. – 2003. – No. 2(1). – pp. 54-66.
39. Butler, R. Sustainable tourism: a state-of-the-art review (Устойчивый
туризм: современный обзор) / R. Butler // Tourism Geographies. – 1999. – No. 1(1). –
pp. 7-25.
40. Butler, R. The concept of a tourist area cycle of evolution: Implications for
management of resources (Концепция цикличности развития туристической зоны:
влияние на управление ресурсами) / R. Butler // Canadian Geographer. – 1980. –
No. 24(1). – pp. 5-12.
41. Butowski, L. Sustainable Tourism – A Model Approach, Visions for Global
Tourism Industry – Creating and Sustaining Competitive Strategies (Моделирование
устойчивого туризма, мировая индустрия туризма - создание и внедрение
конкурентных стратегий) [Electronic source] / L. Butowski. – 2012. – Режим
94
доступа:
http://www.intechopen.com/books/visions-for-global-tourism-industry-
creating-and-sustaining-competitive-strategies/sustainable-tourism-a-modelingapproach (дата обращения: 15.10.2014).
42. Casagrandi,
R.
A
theoretical
approach
to
tourism
sustainability
(Теоретические основы устойчивого развития туризма) [Electronic source] /
R. Casagrandi, S. Rinaldi // Conservation Ecology. – 2002. – No. 6(1). – Режим доступа:
http://home.deib.polimi.it/rinaldi/ENS/fr_5.a.pdf (дата обращения: 15.10.2014).
43. Cicchetti, C. Economic models and
Planning Outdoor Recreation
(Экономические модели и планирование отдыха) / C. Cicchetti, A. Fisher, V. Smith //
Operations Res, 1973. – Vol. 21. – No. 5. – pp. 110-113.
44. Crampton, L. The gravitation model. A tool for travel market analysis
(Гравитационная
модель.
Инструмент
анализа
рекреационного
рынка)
/ L. Crampton // Rev du tourisme. – 1965. – Vol. 20. – No. 3. – pp. 20-27.
45. Csardi, G. The igraph software package for complex network research (Пакет
для построения графа сложных сетевых систем) [Electronic source] / G. Csardi,
T. Nepusz // InterJournal, Complex Systems, 1695. – 2006. – Режим доступа:
http://igraph.sf.net (дата обращения: 15.10.2014).
46. Daly, H. E. Beyond Growth: The Economics of Sustainable Development (За
пределами роста: экономика устойчивого развития) / Herman Edward Daly. – USA,
Boston: Beacon Press, 1996. – 253 p.
47. Davidson, P. The social Value of Water Recreational Facilities Resulting from
an Improvement in Water Quality the Delaware Estuary (Социальная ценность водных
рекреационных объектов в результате улучшения качества воды в устье реки
Делавэр) / P. Davidson, G. Adams, J. Seneca. – Monchen, 1978. – 284 p.
48. Demin, G. Excel.link: Convenient way to work with data in Microsoft Excel
(Пакет Excel.link – удобный способ работы с данными из Microsoft Excel)
[Electronic source] / Gregory Demin. – R package version 0.6. – 2013. – Режим доступа:
http://CRAN.R-project.org/package=excel.link (дата обращения: 17.10.2014).
95
49. Dogan, H.Z. Forms of Adjustment: Sociocultural impacts of tourism (Формы
регулирования: социокультурные воздействия туризма) / H.Z. Dogan // Annals of
Tourism Research. – 1989. – No. 16. – pp. 216-236.
50. Dohnal, M. A methodology for common-sense model development
(Методология разумной модели развития) / M. Dohnal // Computers in Industry. –
1991. – No. 16(2). – pp. 141-158.
51. Doxey, G. When enough’s enough: The natives are restless in old Niagra
(Когда достаточно – это достаточно: местное население старой Ниагры в
беспокойстве) / G. Doxey // Heritage Canada. – 1976. – No. 2(2). – pp. 26-27.
52. English, D.B.K. Tourism dependence in rural America: Estimates and effects
(Туризм в сельских районах Америки: оценки и эффекты) / D.B.K. English,
D.W. Marcouiller, H.K. Cordell // Society and Natural Resources. – 2000. – No. 13. – pp.
185-202.
53. Farrell, B.H. Ecology and tourism (Экология и туризм) / B.H. Farrell,
D. Runyan // Annals of Tourism Research. – 1991. – No. 18. – pp. 26-40.
54. Gearing, C.E. Planning for tourism development. Quantitative approaches
(Планирование развития туризма. Количественные подходы) / C.E. Gearing,
W.W. Tapiero, T. Var. – N.Y.: Praeger publishers, 1976. – 203 p.
55. Goeldner, C.R. Tourism: Principles, practices, philosophies (Туризм:
принципы, практика, философия) / C.R. Goeldner J.R.B Ritchie. – Hoboken, NJ:
John Wiley & Sons, 2003. – 544 p.
56. Greenwood, J. B. Sustainable development in a tourism destination context: a
Plimsoll model of sustainability in Tyrell Country, North Carolina (Устойчивое
развитие в контексте туристической дестинации: модель Плимсолла) /
J.B. Greenwood. – Raleigh, NC, 2006. – 190 p.
57. Gunn, C. Tourism planning: Basics, concepts, cases (Планирование туризма:
основы, концепции, примеры) / C. Gunn. – Philadelphia, PA: Taylor & Francis, 1994. –
pp. 3-55.
58. Hardy, A. Sustainable tourism: An overview of the concept and its position in
relation to conceptualizations of tourism (Устойчивое развитие: обзор концепции и ее
96
позиции в вопросе концептуализации туризма) / A. Hardy, R. Beeton, L. Pearson //
Journal of Sustainable Tourism. – 2002. – No. 10(6). – pp. 475-496.
59. Harris, J.M. Basic principles of sustainable development (Базовые принципы
устойчивого развития). [Electronic source] / J.M. Harris. – 2000. – Режим доступа:
http://www.ase.tufts.edu/gdae/publications/working_papers/Sustainable%20Developme
nt.pdf (дата обращения: 15.10.2014).
60. Hill, M. Optimal goal achievement in the development of outdoor recreational
facilities (Оптимальное достижение цели в вопросе развития активного отдыха) /
M. Hill, M. Schechter. – London: Pion Press, 1971. – 320 p.
61. Hueting, R. Sustainable national income and multiple indicators for sustainable
development. Measuring sustainable development: Integrated economic, environmental
and social frameworks (Устойчивый национальный доход и индикаторы
устойчивого
развития.
Оценка
устойчивого
развития:
экономические,
экологические и социальные основы) / B. De Boer, R. Hueting // OECD: Workshop for
accounting frameworks in sustainable development. – 2004. – pp. 39-52.
62. Indicators of sustainable development for tourism destinations: A guidebook
(Индикаторы устойчивого развития туристской дестинации: путеводитель)
[Electronic source] / World Tourism Organization: 2004. Режим доступа:
http://www.un.org/esa/sustdev/natlinfo/indicators/guidelines.pdf
(дата
обращения:
15.10.2014)
63. King, B. Social impacts of tourism: Host perceptions (Социальные
последствия туризма: восприятие местного населения) / B. King, A. Pizam,
A. Milman // Annals of Tourism Research. – 1993. – No. 20. pp. 650-665.
64. Knetsch, J. Outdoor recreation Demands and Benefits (Отдых на свежем
воздухе: требования и преимущества) / J. Knetsch // Land economics, 1963. –
Vol. 39. – No. 4. – pp. 387-396.
65. Log Into North Carolina (Статистические данные Северной Каролины)
[Electronic source] // North Carolina Office of State Budget and Management. – 2013. –
Режим
доступа:
http://data.osbm.state.nc.us/pls/linc/dyn_linc_main.show
обращения: 15.10.2014).
(дата
97
66. Making Tourism More Sustainable: A Guide for Policy Makers (Развитие
устойчивого туризма: руководство для управляющих) [Electronic source] //
WTO&UNEP, 2005. – Режим доступа: http://www.unep.fr/pc/tourism/library/
home.htm (дата обращения: 20.10.2014).
67. Mathieson, A. Tourism: Economic, Physical and Social Impacts (Туризм:
экономические, физические и социальные аспекты влияния) / A. Mathieson, G. Wall.
– New York, NY: Longman Group, Ltd, 1982. – 208 p.
68. Meznik, I. A Consistency qualitative analysis of complex real-life models
(Квалитативный анализ сложных реальных моделей) [Electronic source] / I. Meznik,
M. Dohnal. – Palermo, 2000. – 5 p. – Режим доступа: http://math.unipa.it/~grim/
Jmeznik.PDF (дата обращения: 20.10.2014).
69. Mowforth, M. Tourism and Sustainability: New tourism in the third world
(Туризм и устойчивость: новый туризм в странах третьего мира) / M. Mowforth,
I. Munt. – New York, NY: Routledge, 1998. – 338 p.
70. Murphy, P. E. Tourism: A community approach (Туризм: общественный
подход) / P.E. Murphy. – New York: Methuen, 1985. – pp. 17-37.
71. Our Common Future (Наше общее будущее) [Electronic source] / WCED:
Oxford University Press, 1987. – Режим доступа: http://www.un-documents.net/wcedocf.htm (дата обращения: 15.10.2014).
72. Our Common Journey. A Transition Toward Sustainability (Наш общий путь:
переход к устойчивости) [Electronic source] // National Research Council Board on
Sustainable Development. – Washington, D.C.: National Press, 1999. – Режим доступа:
http://books.nap.edu/books/0309067839/html/index.html
(дата
обращения:
17.10.2014).
73. R Development Core Team. R: A language and environment for statistical
computing (Язык и программная среда R для статистических вычислений). –
Vienna, Austria, 2010. – Режим доступа: http://www.R-project.org/ (дата обращения:
15.10.2014).
74. Sanchez, G. PLS Path Modeling with R (Моделирование PLS-PM с помощью
программной среды R) / Gaston Sanchez. – Berkeley, California, 2013. – 210 p.
98
75. Sanchez, G. Plsdepot: Partial Least Squares Data Analysis Methods (Пакет
Plsdepot: анализ данных с помощью метода наименьших частных квадратов)
[Electronic source] / Gaston Sanchez. – R package version 0.1.17. – 2012. – Режим
доступа: http://CRAN.R-project.org/package=plsdepot (дата обращения: 15.10.2014).
76. Sanchez, G. Plspm: Tools for Partial Least Squares Path Modeling (Пакет
Plspm: инструменты моделирования PLS-PM) [Electronic source] / Gaston Sanchez,
Laura Trinchera, Giorgio Russolillo. – R package version 0.4.1. – 2013. – Режим
доступа: http://CRAN.R-project.org/package=plspm (дата обращения: 15.10.2014).
77. Sharpley, R. Tourism and sustainable development: exploring the theoretical
divide (Туризм и устойчивое развитие: теоретические отличия) / R. Sharpley //
Journal of Sustainable Tourism. – 2000. – No. 8 (1). – pp. 1-19.
78. Swarbrooke, J. Marketing
management (Управление маркетингом)
/ J. Swarbrooke // Sustainable Tourism Management. – UK: CABI Publishing, 1999. –
pp. 217-227.
79. Tapiero, C.S. Assessing the probable demand for recreational facilities – a
stochastic process approach (Оценка спроса на рекреационные объекты –
стохастический подход) / C.S. Tapiero, I. Dayan // Management Science Applications
in Leisure Time. – 1975. – pp. 13-24.
80. Tisdell, C. Tourism, the environment and profit (Туризм, окружающая среда
и прибыль) / C. Tisdell // Economic Analysis and Policy. – 1987. – No. 17(1). –
pp. 19-30.
81. Tyrell, T.J. A dynamic model of sustainable tourism (Динамическая модель
устойчивого туризма) / T.J. Tyrell, R.J. Johnston // Journal of Travel Research. – 2005.
– No. 44(2). – pp. 124-134.
82. Vicha, T. Methodology of creation qualitative models. In Management,
economics and business development in the new European conditions (Методология
создания квалитативных моделей: в управлении, экономике и развитии бизнеса) /
T. Vicha. – Brno: Faculty of Business and Management, 2005. – 12 p.
99
83. Wang, C. Environmental impacts of tourism on U.S. national parks
(Воздействие туристических потоков на национальные парки США) / C. Wang,
P.S. Miko // Journal of Travel Research. – 1997. – No. 35. – pp. 31-36.
84. Wennergren, B. Probability estimates of recreation demands (Вероятностные
оценки рекреационных потребностей) / B. Wennergren, D.B. Nielsen // Journal of
Leisure Research. – 1970. – Vol. 2. – No. 2. – pp. 155-167.
85. Wilkinson, P.F. The use of models in predicting the consumption of outdoor
recreation (Использование моделей для предсказания уровня потребления рекреации
на свежем воздухе) / P.F. Wilkinson // Journal of Leisure Research. – 1973. – Vol. 5. –
No. 3. – pp. 34-48.
86. Wold, H. Estimation of principal components and related models by iterative
least squares (Оценка ключевых показателей и связанных с ними моделей на основе
итерационного метода наименьших квадратов) / H. Wold // In P.R. Krishnaiaah
(Ed.), Multivariate Analysis II. . – New York: Academic Press, 1966. – pp. 391-420.
87. Wold, H. Nonlinear iterative partial least squares modeling: some current
developments (Нелинейное итерационное моделирование с помощью метода
наименьших частных квадратов) / H. Wold // In P.R. Krishnaiah (Ed.), Multivariate
Analysis II. New York: Academic Press, 1973. – pp. 383-407.
88. Wold, H. Path models with latent variables (Путевые модели с латентные
переменными) / H. Wold // Quantitative Sociology. – New York: Academic Press, 1975.
– pp. 307-359.
89. Wolfe, R.I. The inertia model (Модель инерции) / R.I. Wolfe // Journal of
Leisure Research. – 1972. – No. 4 (A). – pp. 85-87.
100
Приложение А
(справочное)
Программные мероприятия Республики Алтай (2011-2016 гг.)
Таблица А.1 – Система программных мероприятий на 2011-2016 гг. в Республике Алтай (РА)
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
Министерство туризма
и
предпринимательства
Республики Алтай
(далее - МТП РА)
Индикаторы
туристских
объектов
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов
Мероприятия организационного и материально-технического характера
I. Мероприятия по
капитальным
вложениям:
1.1.
Разработка проектносметной документации
и строительство
обеспечивающей
инфраструктуры
туристскорекреационных
инвестиционных
площадок
83097
149040
204459
385283
398518
1715963
Республиканский
бюджет
Республики Алтай
(далее - РБ РА)
1.2.
Строительство
обеспечивающей
инфраструктуры
туристскорекреационных
инвестиционных
площадок
290950
305370
748650
1544600 2091560 1618470
6599600
Федеральный
бюджет РФ
495566
101
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
1.3.
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Строительство
объектов
коммерческой
эксплуатации
туристскорекреационных
инвестиционных
площадок
Итого по разделу I
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
2011 г.
716643
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
1267993 2470921 2592147 5147474 6374072 18569250
1090690 1722403 3424030 4522030 7734600 8391060 26884813
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
Планируемые
средства
внебюджетных
источников
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов
X
X
X
II. Мероприятия по
научноисследовательским и
опытноконструкторским
работам:
2.1.
Исследования по
разработке методики
классификации оценки
туристскорекреационных
ресурсов
800
0
0
0
0
0
800
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
территориальной
организации
2.2.
Исследования по
оценке современных и
разработке
перспективных схем
укрупненного
туристскорекреационного
функционального
зонирования
территории РА
3300
2800
2650
800
240
251
10041
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
территориальной
организации
102
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
2.3.
Исследования по
оценке современных и
разработке
перспективных схем
укрупненного
туристскорекреационного
функционального
зонирования
отдельных ключевых
участков для развития
массового отдыха и
туризма
900
780
620
300
100
90
2790
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
территориальной
организации
2.4.
Разработка методики и
исследования в сфере
повышения
эффективности мер по
профилактике и
предупреждению
туристских
происшествий
300
70
73
76
79
83
682
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
2.5.
Исследования в сфере
повышения
эффективности
расследования
несчастных случаев с
участием туристов и
отдыхающих
300
70
73
76
80
83
683
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
103
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
300
70
73
76
80
83
683
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
300
70
73
76
80
83
683
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
2.8.
Разработка методики и
исследования по
определению
суммарного
экономического
эффекта от
деятельности
налогоплательщиков,
оказывающих
туристские услуги
300
70
73
76
80
83
683
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
2.9.
Разработка
маркетинговой
стратегии по
рекламноинформационному
продвижению
туристского продукта
РА на внутреннем и
международном
рынках
2196
1818
770
216
114
93
5206
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
2.6.
2.7.
Исследования в сфере
создания и
функционирования
единой туристскоинформационной
службы РА
Проведение
исследований в сфере
повышения
эффективности
деятельности
экстренных служб
104
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Итого по разделу II
3.1.
3.2.
III. Прочие
мероприятия:
Подготовка и
проведение
презентаций
инвестиционных
площадок и иные
мероприятия,
связанные с участием
в конкурсах на
предоставление
средств федерального
бюджета в рамках
федеральных целевых
программ в сфере
развития туризма
Издание и
распространение на
внутреннем и
международном
рынках спец.
полиграфических
изданий о туристском
продукте РА
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
8696
5748
4406
1698
853
851
22252
X
X
X
5000
1000
800
750
500
300
8350
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов и
индикаторы
туристских
потоков
2500
750
700
650
500
400
5500
РБ РА
105
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
3.3.
3.4.
3.5.
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Опубликование
рекламноинформационных
материалов о
территориальнорекреационном
потенциале РА, о
туристском продукте
РА в российских и
международных
средствах массовой
информации
Размещение единой
экспозиции
Республики Алтай и
проведение рекламноинформационных
кампаний, акций и
конкурсов в рамках
участия в российских
и международных
специализированных
туристских выставках,
ярмарках
Обеспечение
туристскоинформационного
продвижения и
обслуживания,
проведения
рекламных кампаний,
акций и конкурсов
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
2011 г.
2000,0
12695
4645
2012 г.
750
13266
2000
2013 г.
741
13863
1583
2014 г.
700
14487
1018
2015 г.
600
15139
783
2016 г.
350
15820
566
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов и
индикаторы
туристских
потоков
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов и
индикаторы
туристских
потоков
МТП РА
Индикаторы
туристских
объектов и
индикаторы
туристских
потоков
Всего
5141
85270
10595
РБ РА
РБ РА
РБ РА
106
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
Индикаторы
туристских
объектов и
индикаторы
туристских
потоков
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
2000
94
98
103
107
112
2515
РБ РА
МТП РА
1565
516
539
563
588
615
4386
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
территориальной
организации
3.8.
Проведение семинаров
и совещаний для
представителей
туристских
предприятий
1600
400
418
437
456
477
3788
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
3.9.
Издание методических
рекомендаций по
вопросам туристскоинформационного
обеспечения туристов
и отдыхающих,
повышения
безопасности услуг
300
313
328
342
358
374
2015
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
3.6.
3.7.
Создания, техническая
поддержка и
продвижение в сети
Интернет
специализированного
туристского портала
Проведение семинаров
и совещаний для
представителей
администраций
муниципальных
образований в РА,
общественных
организаций,
предпринимателей и
инвесторов по
вопросам
территориального
планирования
107
Продолжение таблицы А.1
N
п/п
Наименование
мероприятий
республиканской
целевой программы
Обеспечение
деятельности единой
туристско3.10.
информационной
справочной службы
Республики Алтай
Итого по разделу III
Итого
Стоимостное выражение мероприятия (приобретение продукции,
выполнение работы (услуги)), тыс. руб.
Источники
финансирования
Государственный
заказчик
Целевой
индикатор
результативности
выполнения
мероприятия
2011 г.
2012 г.
2013 г.
2014 г.
2015 г.
2016 г.
Всего
300
313
328
342
358
374
2015
РБ РА
МТП РА
Индикаторы
туристских
потоков
32605
19403
19398
19392
19390
19388
129576
X
X
X
X
X
X
1131991 1747554 3447834 4543120 7754843 8411299 27036641
Источник: «Перспективная территориальная организация и развитие внутреннего и въездного туризма в Республике Алтай на 2011-2016
годы». Республиканская целевая программа. Утверждена Постановлением Правительства Республики Алтай от 19 августа 2010 г. N 182
[Электронный ресурс] // Официальный сайт Министерства туризма и предпринимательства Республики Алтай. – Режим доступа:
http:/mtpi.altai-republic.ru/14012014-1.docx (дата обращения: 15.10.2014 г.).
108
Приложение Б
(справочное)
Рекреационные ресурсы Республики Алтай
Таблица Б.1 - Рекреационные ресурсы Республики Алтай
Типы ресурсов
Климатические ресурсы
Климатические
Биоклиматические
Территориальные ресурсы
Площадные
Ландшафтные
Рельефные
Водные ресурсы
Водно-купальные
Водно-спортивные
Водно-хозяйственные
Биологические ресурсы
лесные
Флористические
дикоросные
Фаунистические
Бальнеологические ресурсы
Органические
Гидроминеральные
Минеральные
органические
вещества (МОВ)
Функциональное назначение
Основные виды рекреации
Уровень обеспеченности
С
Л, О
Сезонный спортивный туризм
Климатотерапия
Низкий-высокий
Средний-высокий
Л, О, С, П, Д
Л, О, Э, П
Все виды рекреации
Низкий-высокий
Видеорекреация
Высокий
Пеший, конный, спелеотуризм, Низкий-высокий
альпинизм, горные лыжи, полеты
Л, О, Э, П, Р, С
О
Э, С, П
Д
Пляжно-купальный отдых
Водный туризм и спорт
Хозяйственно-бытовые нужды
Низкий
Низкий-высокий
Средний-высокий
Л, О, Э, П
П, Д
Э, П, С, Д
Лесные прогулки, пикники
Собирательство
Охота, рыбалка, фотоохота
Высокий
Высокий
Низкий-высокий
Л, О
Панто-, кумысо-, фитолечение
Лечение минералами и водами
Лечение МОВ, грязями и пр.
Средний-высокий
Низкий
Низкий
109
Продолжение таблицы Б.1
Экскурсионные ресурсы
Редкие природные объекты, флора,
П, Э
фауна
Историко-культурные
П, Э
Инфраструктурные ресурсы
Транспортные
Туристские объекты
Л, О, Э, П, С, Д
Инфраструктура
для
массового
отдыха
Развлекательные
Р, С
Сопутствующие сервисные ресурсы
Коммуникационные
Бытовой сервис
Банковские услуги
Предоставление различных услуг
Медобслуживание
Персонал туротрасли
Познавательные
экскурсии, Высокий
экотуризм, научный туризм
Знакомство с объектами истории, с Низкий-высокий
культурой коренных этносов
Поездки, походы, катание
Размещение плановых туристов
Массовый отдых, в т.ч. выходного
дня, неорганизованная рекреация
Отдых, развлечения, досуг
Все виды рекреации
Средний
Низкий-высокий
Низкий
Низкий
Средний
Низкий
Низкий
Низкий
Низкий
Источник: Доклад о состоянии и об охране окружающей среды Республики Алтай в 2013 году [Электронный ресурс] // Официальный сайт
Министерства лесного хозяйства Республики Алтай. - Режим доступа: http://ekologia-ra.ru (дата обращения: 15.10.2014 г.)
Примечание: Л – лечебное назначение, О – оздоровительное назначение, П – познавательное назначение, Р – развлекательное назначение, Э –
эстетическое назначение, С – спортивное назначение, Д – добыча, собирательство, использование.
110
Приложение В
(справочное)
Квалитативные зависимости между факторами модели
Таблица В.1 - Квалитативные зависимости между факторами модели
Описание зависимости
Триплет
При увеличении частных инвестиций в туристический комплекс (InvP) и, в частности, в горнолыжный Triplet (InvP,WinT)=(+ + -)
комплекс региона, можно ожидать роста количества туристов в зимний период времени (WinT) (первая
производная триплета положительна), с увеличением частных инвестиций темпы роста количества туристов
будут снижаться (вторая производная триплета отрицательна).
При увеличении государственных инвестиций в туристический комплекс (InvST) уровень развития Triplet (InvST,Inf)=(+ + -)
инфраструктуры (Inf) повышается (первая производная триплета положительна), с увеличением инвестиций
темпы повышения уровня развития инфраструктуры замедляются (вторая производная триплета
отрицательна).
При развитии зимних видов туризма (WinT) туристический имидж региона (Image) повышается (первая Triplet (WinT,Image)=(+ + -)
производная триплета положительна), темпы повышения имиджа с увеличением развитости зимних видов
туризма замедляются (вторая производная триплета отрицательна).
Без развитой инфраструктуры в регионе частные инвестиции в туристический комплекс имеют большие Triplet (Inf,InvP)=(+ + -)
риски. С улучшением инфраструктуры (Inf) риски снижаются, инвестиции (InvP) увеличиваются (первая
производная триплета положительна). Темпы роста инвестиций с развитием инфраструктуры снижаются
(вторая производная триплета отрицательна).
111
Продолжение таблицы В.1
С улучшением туристического имиджа региона (Image) частные инвестиции в туристический комплекс Triplet (Image,InvP)=(+ + 0)
(InvP) увеличиваются (первая производная триплета положительна). Зависимость линейная (вторая
производная триплета равна нулю).
Туристический имидж региона влияет на количество туристов в регионе, поэтому при улучшении имиджа Triplet (Image,Profit)=(+ + 0)
региона (Image) повышается рентабельность туристического комплекса (Profit) (первая производная
триплета положительна). Зависимость линейная (вторая производная триплета равна нулю).
Рентабельность туристического комплекса (Profit) характеризует эффективность его функционирования, Triplet (Profit,InvP)=(+ + 0)
поэтому влияет на успешность привлечения частных инвестиций (InvP) (первая производная триплета
положительна). Зависимость линейная (вторая производная триплета равна нулю).
Объем государственных инвестиций на охрану окружающей среды (InvSE) улучшает экологию в регионе Triplet (InvSE,Eco)=(+ + 0)
(Eco) (первая производная триплета положительна). Зависимость линейная (вторая производная триплета
равна нулю).
Развитие инфраструктуры (Inf) (строительство дорог, гостиниц и т.д.) наносит ущерб экологии региона (Eco) Triplet (Inf,Eco)=(+ - +)
(первая производная триплета отрицательна). С ростом инфраструктуры (Inf) темпы ухудшения экологии
(Eco) замедляются (вторая производная триплета отрицательна).
Социальный комфорт (Social) увеличивается с ростом государственных инвестиций в туристический Triplet (InvST,Social)=(+ + -)
комплекс (InvST) (первая производная триплета отрицательна). Темпы роста социального комфорта с ростом
государственных инвестиций снижаются (вторая производная триплета отрицательна).
Социальный комфорт (Social) увеличивается, если прибыльность туристической отрасли (Profit) растет Triplet (Profit,Social)=(+ + -)
(первая производная триплета отрицательна). Темпы роста социального комфорта с ростом прибыльности
снижаются (вторая производная триплета отрицательна).
Источник: разработано автором.
Примечание: первая компонента во всех триплетах – положительна, так как отражает знак переменной. Все переменные
в модели – положительные.
112
Приложение Г
(справочное)
Этапы квалитативного моделирования и их реализация
Этап 1. Идентификация переменных
модели
Реализация
Этап 2. Определение квалитативных
взаимозависимостей между
переменными
Реализация
Этап 3. Определение всех
возможных сценариев системы
Реализация
Этап 4. Построение графа
возможных переходов системы
Реализация
Этап 5. Интерпретация и анализ
графа
Реализация
Исследователь
Исследователь
Программный продукт
Программный продукт
Исследователь
Рисунок Г.1 - Этапы квалитативного моделирования и их реализация
Источник: разработано автором.
113
Приложение Д
(справочное)
Программный код алгоритма квалитативного моделирования
Синтаксис для поиска всех возможных сценариев модели
# подключаем пакеты или скачиваем
if(!require(excel.link)) {
install.packages("excel.link")
library(excel.link)
}
options(stringsAsFactors=FALSE)
library(igraph)
state.levels=c(-1,0,1)
all.states=expand.grid(state.levels,state.levels,state.levels)
all.states=expand.grid(1,state.levels,state.levels)
all.states=as.list(as.data.frame(t(all.states)))
all.states=lapply(all.states,function(single.state)
{names(single.state)=c('x','dx','ddx');single.state})
states=sapply(all.states,function(single.state)
paste(factor(single.state,levels=state.levels,labels=c('-','0','+')),collapse=""))
names(all.states)=states
rule.values=c(-1,0,1,NA)
all.rules=expand.grid(rule.values,rule.values,rule.values)
all.rules=as.list(as.data.frame(t(all.rules)))
names(all.rules)=sapply(all.rules,function(single.rules)
paste(factor(single.rules,levels=rule.values,labels=c('','0','+','*'),exclude=NULL),collapse=""))
114
value=function(rule,x)
# по заданному правилу и независимой переменной вычисляет значение
{
rule[1]*x[1]
}
first.derivative=function(rule,x)
# по заданному правилу и независимой переменной вычисляет первую
производную
{
arg=rule[2]
res=x[2]
if (is.na(arg)) return(NA)
if (arg<0) return(-res)
if (arg>0) return(res)
0
}
second.derivative=function(rule,x)
# по заданному правилу и независимой переменной вычисляет вторую
производную
{
indep1=x[2]
indep2=x[3]
first=rule[2]
second=rule[3]*abs(indep1)
if (is.na(second)) return(NA)
if (second>0){
res=first*indep2
115
if (is.na(res)) return(NA)
if (res>0) return(1)
if (res<0) return(NA)
return(1)
}
if (second<0){
res=first*indep2
if (is.na(res)) return(NA)
if (res<0) return(-1)
if (res>0) return(NA)
return(-1)
}
# if (second==0)
res=first*indep2
if (is.na(res)) return(NA)
if (res<0) return(-1)
if (res>0) return(1)
0
}
compute.triplet=function(rule,x)
# рассчитывает триплет целевой переменной по заданному правилу и исходным
данным
{
c(value(rule,x),first.derivative(rule,x),second.derivative(rule,x))
}
check.rule=function(rule,x,y)
116
# принимает правило и значения связанных переменных
# возвращает TRUE, если правило соблюдается
{
res=compute.triplet(rule,x)
all(res==y,na.rm=TRUE)
}
make.rules=function(temp)
# конвертирует матрицу с переменными и правилами в список
{
temp=matrix(temp,ncol=3,byrow=T)
indeps=unique(temp[,1])
res=lapply(indeps,function(indep){
res=temp[temp[,1]==indep,3]
names(res)=temp[temp[,1]==indep,2]
res
})
names(res)=indeps
res
}
check.all.rules=function(current.state,lst.rules)
# проверяет все правила для вектора (имена вектора - названия переменных)
# возвращает TRUE, если все они выполняются и FALSE в противном случае
{
curr.state.names=names(current.state)
# print(curr.state.names)
all(sapply(names(lst.rules)[names(lst.rules) %in% curr.state.names], function(x) {
117
all(sapply(names(lst.rules[[x]])[names(lst.rules[[x]]) %in%
curr.state.names],function(y){
curr.rule=all.rules[[lst.rules[[x]][[y]]]]
curr.x=all.states[[current.state[x]]]
curr.y=all.states[[current.state[y]]]
check.rule(curr.rule,curr.x,curr.y)
}))
}))
}
transitions=list(
'+++'=c('++0'),
'++0'=c('+++','++-'),
'++-'=c('++0','+0-','+00'),
'+0+'=c('+++'),
'+00'=c('+++','+--'),
'+0-'=c('+--'),
'+-+'=c('+-0','+0+','+00','0-+','00+','000','0-0'),
'+-0'=c('+-+','+--','0-0'),
'+--'=c('+-0','0--','0-0'),
'0++'=c('++0','++-','+++'),
'0+0'=c('++0','++-','+++'),
'0+-'=c('++-'),
'00+'=c('+++'),
'000'=c('+++','---'),
'00-'=c('---'),
'0-+'=c('--+'),
'0-0'=c('--0','--+','---'),
118
'0--'=c('--0','--+','--'),
'-++'=c('-+0','0++','0+0'),
'-+0'=c('-+-','-++','0+0'),
'-+-'=c('-+0','-0-','-00','0+-','00-','000','0+0'),
'-0+'=c('-++'),
'-00'=c('-++','---'),
'-0-'=c('---'),
'--+'=c('--0','-0+','-00'),
'--0'=c('---','--+'),
'---'=c('--0')
)
can.transit=function(x,y,transition.table=transitions){
all(mapply(function(x,y) any(x %in% y),transition.table[x],y) | x==y)
}
## Описание модели
raw.rules=scan(what="character",sep=",")
InvP,WinterT,++InvST,Infr,++WinterT,Image,++Infr,InvP,++Image,InvP,++0
Image,Profit,++0
Profit,InvP,++0
Infr,Eco,+-+
InvSE,Eco,++0
InvST,Social,++-
119
Profit,Social,++-
# перед этой строкой обязательно должна быть пустая строка
vars=sort(unique(raw.rules[c(TRUE,TRUE,FALSE)]))
vars
rules=make.rules(raw.rules)
### все возможные комбинации сценариев
dfs=matrix(states)
colnames(dfs)=vars[1]
for (each.var in seq_along(vars)[-1]){
cat("Количество решений:",NROW(dfs), '. В модель вводится переменная:
',vars[each.var],"\n")
flush.console()
list.dfs=lapply(states,function(each.state) {
dfs=cbind(dfs,each.state)
colnames(dfs)[each.var]=vars[each.var]
dfs
})
dfs=do.call(rbind,list.dfs)
valid=apply(dfs,1,function(x) check.all.rules(x,rules))
dfs=dfs[valid,,drop=FALSE]
}
NROW(dfs)
dfs # результат
Синтаксис для построения ориентированного графа возможных переходов
possible.transitions=NULL
for (from in 1:NROW(dfs))
120
for(to in 1:NROW(dfs)){
if (from!=to)
if (can.transit(dfs[from,],dfs[to,]))
possible.transitions=rbind(possible.transitions,c(from,to))
}
gr =graph.edgelist(possible.transitions,directed=TRUE)
labs=sort(unique(c(possible.transitions)))
tknum=tkplot(gr,vertex.label=labs,layout=layout.reingold.tilford)
coord=tkplot.getcoords(tknum)
coord[,2]=coord[,2]
plot(gr,vertex.label=labs,edge.lty=2,edge.arrow.size=0.1,edge.arrow.width=1,vertex.lab
el.cex=1.1,layout=coord)
Источник: разработано автором.
121
Приложение Е
(справочное)
Исходные данные модели PLS-PM
Таблица Е.1 - Исходные данные модели PLS-PM за период 1988-2012 гг.
Год
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Гос. доходы за
коммунальные
услуги, млн.
долл.
37
44
50
58
62
69
75
85
95
108
120
136
155
164
189
192
218
214
260
284
285
256
239
257
298
Фонд заработной
платы туриндустрии,
млн. долл.
Налоговые поступления
от туриндустрии, млн.
долл.
Стоимость
жилья,
долл.
Общий объем
потребляемой воды,
млрд. галлонов
Уровень
безработицы,
%
Кол-во рабочих мест в
туриндустрии, млн.
чел.
Количество
бедных семей,
тыс. шт.
2022
1815
2066
2107
2268
2391
2499
2601
2707
3267
3495
3609
3954
4048
3559
3608
3636
3751
3865
4024
4182
3907
3996
4192
4391
126
152
160
163
204
220
230
245
259
281
362
395
400
398
400
418
437
461
496
529
542
510
544
561
579
59
62
65
70
74
78
83
87
91
95
100
104
108
112
116
121
125
129
133
137
141
145
149
154
158
8
8
8
9
9
9
9
9
9
10
10
10
11
11
11
12
12
12
13
13
13
13
14
14
14
3,6
3,5
4,2
5,8
6
4,9
4,4
4,3
4,3
3,6
3,5
3,2
3,6
5,5
6,7
6,5
5,5
5,2
4,8
4,7
6,3
10,6
10,6
10,5
9,5
147
137
144
148
146
149
156
161
165
180
183
188
195
196
182
183
182
185
187
190
190
183
183
188
193
181
180
180
182
183
185
187
188
190
191
193
195
196
204
212
220
228
236
244
252
260
267
275
262
266
122
Продолжение таблицы Е.1
Год
Доля рабочих
мест в
туриндустрии, %
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
4,6
4,2
4,4
4,5
4,4
4,4
4,5
4,7
4,6
4,9
5,0
5,0
4,9
4,9
4,7
4,6
4,5
4,5
4,4
4,4
4,5
4,5
4,6
4,5
4,5
Расходы
коммунальных
служб, млн.
долл.
71
84
80
96
92
89
84
103
111
135
164
165
169
203
251
258
232
323
275
331
352
375
301
287
362
Госрасходы на
экономическое
развитие, млн.
долл.
73
83
86
86
94
99
109
129
134
141
156
192
205
254
306
301
253
298
316
321
366
363
323
348
390
Госрасходы на
социальные услуги
для населения, млн.
долл.
608
759
846
866
962
1067
1143
1349
1404
1516
1650
1786
1977
2020
2049
2169
2224
2347
2411
2398
2537
2610
2494
2485
2883
Госрасходы на охрану
общественной
безопасности, млн.
долл.
323
383
444
497
550
648
665
749
785
840
889
981
1109
1169
1207
1279
1379
1510
1664
1827
1988
2116
2048
2136
2151
Госрасходы на охрану
окружающей среды,
млн. долл.
Количество детей,
получающих субсидии
на лечение, тыс. чел.
89
98
112
139
131
149
180
212
203
246
290
285
289
319
310
276
317
325
358
347
394
389
405
393
437
168
156
144
132
180
228
564
444
372
744
984
984
1140
1200
1116
1176
1176
1152
1152
1140
1116
1128
1104
1116
1104
Источник: Log Into North Carolina (Статистика Северной Каролины) [Электронный ресурс] // North Carolina Office of State
Budget and Management. - Режим доступа: http://data.osbm.state.nc.us/pls/linc/dyn_linc_main.show (дата обращения:
15.10.2014 г.).
123
Приложение Ж
(справочное)
Этапы моделирования PSL-PM и их реализация
Этап 1. Идентификация переменных
модели, поиск статистики
Реализация
Этап 2. Построение исходной
модели для исследования
Реализация
Этап 3. Вычисление параметров
модели
Реализация
Этап 4. Оптимизация модели
Этап 5. Интерпретация и анализ
полученных результатов
Реализация
Исследователь
Исследователь
Программный продукт
Программный продукт
Реализация
Исследователь
Рисунок Ж.1 - Этапы моделирования PLS-PM и их реализация
Источник: разработано автором.
124
Приложение И
(справочное)
Программный код алгоритма моделирования PLS-PM
options(stringsAsFactors = FALSE)
# Указываем зеркало, с которого будем качать пакеты
local({r <getOption("repos")
r["CRAN"] = "http://cran.rstudio.com"
options(repos = r)
})
# Подключаем пакеты, если их нет - скачиваем
if(!require(excel.link)) {
install.packages("excel.link")
library(excel.link)
}
if(!require(plspm)) {
install.packages("plspm")
library(plspm)
}
# Путь к данным
setwd("C:/Users/Даниэла/YandexDisk/Аспирантура/Статьи/Data-2")
# Считываем данные
w = xl.read.file("Data.xlsx", top.left.cell="A1", xl.sheet = "InterpolatedData")
str(w)
# Присваиваем метки
125
labs = c(
UR='Гос. доходы за коммунальные услуги, долл.',
TIP='Фонд заработной платы туриндустрии, млн. долл.',
LTR='Налоговые поступления от туриндустрии, млн. долл.',
HV='Стоимость жилья, долл.',
TWU='Общий объем потребляемой воды, млн. галлонов',
UER='Уровень безработицы, %',
TIE='Количество рабочих мест в туриндустрии, тыс. чел.',
FP='Количество бедных семей',
ERT='Доля рабочих мест в туриндустрии, %',
UE='Расходы коммунальных служб, долл.',
EPD='Госрасходы на экономическое развитие, долл.',
HSE='Госрасходы на социальные услуги для населения, долл.',
PSE='Госрасходы на охрану общественной безопасности, долл.',
EPE='Госрасходы на охрану окружающей среды, долл.',
NSC='Количество детей, получающих субсидии на лечение, чел.'
)
used_vars = c(
"UR",
"TIP",
"LTR",
"HV",
"TWU",
"UER",
"ASB",
"TIE",
"FP",
"ERT",
126
"UE",
"EPD",
"HSE",
"PSE",
"EPE",
"NSC"
)
# Для накопления результатов
"out<-" = function(x,value){
x = c(x, value)
x
}
all_res = list()
time_axis = seq_len(nrow(w)) # порядковый номер наблюдения
w_stationary = w
for (each in names(labs)){
# из всех переменных вычитаем временной тренд
w_stationary[,each] = w[,each] - predict(lm(w[,each] ~ time_axis))
}
# Анализ главных компонент
if(!require(plsdepot)) {
install.packages("plsdepot")
library(plsdepot)
}
127
support_pca = nipals(w[, 1:16])
plot(support_pca, main = "Support indicators (circle of correlations)",
cex.main = 1)
# Матрица зависимостей
inner_model = rbind(
Economy = c(0,0,0,0),
Ecology = c(0,0,0,0),
Social = c(0,0,0,0),
Tourism = c(1,1,1,0)
)
colnames(inner_model) = rownames(inner_model)
innerplot(inner_model)
# Задаем вектор модов для латентных переменных
# "B" - формативная мода - вектор формирует наблюдаемые переменные
# "A" - рефлективная мода - вектор формируется наблюдаемыми переменными
latent_modes = c("B", "B", "B", "B")
# Наблюдаемые переменные
ob_Economy = c("EPD", "UR", "UE", "TWU")
ob_Ecology = c("EPE", "ERT", "FP", "PSE")
ob_Social = c("UER", "HSE", "NSC")
ob_Tourism = c("TIE", "TIP", "HV", "LTR")
w_plspm = subset(w_stationary, select = -year) # удаляем из данных год
indicators = list(
which(colnames(w_plspm) %in% ob_Economy),
which(colnames(w_plspm) %in% ob_Ecology),
128
which(colnames(w_plspm) %in% ob_Social),
which(colnames(w_plspm) %in% ob_Tourism)
)
# Результаты
res = plspm (w_plspm, path_matrix = inner_model, blocks = indicators, modes =
latent_modes)
summary(res)
plot(res)
plot(res, what = "loadings")
Источник: разработано автором.