Конкурентоспособность туристской сферы стран мира как основа устойчивого развития: методология и результаты оценки

Введение. Конкурентоспособность туристской сферы территорий является одним из базовых показателей устойчивого развития туризма, так как комплексно выражает его структуру и содержание, позволяет выявить пространственные закономерности и организацию. При всём многообразии взглядов на устойчивое развитие туризма [7–13] непосредственно проблематике статьи уделяется недостаточное внимание как в виду сложности вопроса, так и по причинам плохой доступности достаточной информации, больших объёмов работы в обработке данных и др.

Целью исследования выступила оценка конкурентоспособности туристской сфе- ры стран мира на базе разработанной автором методики и открытых данных. Предмет исследования – методика осуществления соответствующей оценки.

Методы и подходы. Основными методами исследования выступили: математико-статистический, геоинформационный, нейронного анализа, сравнительный, моделирования и абстрагирования и др. Основными исследовательскими подходами стали системный, комплексный, географический и ситуативный.

Обзор проблематики. На международном уровне мониторингу данного вопроса на системной основе уделяют внимание ЮНВТО, Международный совет по туризму

Write a letter to the Editorial board

Рис. 1 – Схема структуры индекса конкурентоспособности туристской сферы стран мира (в скобках указано число использованных индикаторов)

Fig. 1 – Scheme of the structure tourism competitiveness index of the countries in the world (in parentheses number of used indicators are shown)

жают реальную ситуацию. Ценным является и периодичность оценки.

Результаты исследования. Для оценки были использованы открытые данные, представленные в сети Интернет (в основном отчёты международных организаций, научно-исследовательских коллективов, букинга и др.), а также база данных, предоставленная ЮНВТО. Структура индекса представлена на рис. 1. Оценка была проведена для 204 стран, использовалось 217 индикаторов.

Для сведения индикаторов в интегральный показатель использовалось нормирование по следующей формуле [2]:

„ Хц-Х

СГ^ + ^

где C_ij – нормированное значение j -го индикатора i -й страны; X_ij – преобразуемый j -й индикатор i -й страны; X ^– _j и σ_j – среднее арифметическое и стандартное отклонение по j -му индикатору оценки соответственно; i = 1, …, n; n – число стран; j = 1, …, m; m – число индикаторов оценки.

Интегральные индексы вычислялись при помощи взвешенного среднего геометрического, что позволило учитывать некомпенсационные правила соединения комплексных показателей. Весовые коэффициенты индикаторов и промежуточных интегральных индексов определялись по методу Лутсмы и/или по формуле:

где Qi – весовой коэффициент j -го индикатора оценки; rjl – коэффициент корреляции j-го индикатора и l-го вектора; j = 1……m, m – число индикаторов оценки.

Для определения l -го вектора страны по индикаторам оценки были разделены на классы при помощи кластерного анализа методом К-средних. Количество выделяемых классов определялось с помощью дисперсии (минимизация дисперсии внутри кластеров и ее максимизация между кластерами). После чего классы стран по индикаторам логически сопоставлялись между собой с ранжированием. Сложно ранжируемые классы из определения l -го вектора исключались. Для каждого ранга классов вычислялось среднее арифметическое по индикатору, которое после присваивалось каждому объекту оценки, вошедшему в соответствующий класс, таким образом формируя l -й вектор [3–5].

В рамках оценки конкурентоспособности средств размещения туристов стран мира l -й вектор вычислялся путём классификации стран в пользовательской нейронной сети с надёжностью результатов в 78%. Что стало вполне хорошим результатом, поскольку вариация показателей даже в пределах одной страны иногда бывает существенной.

Итоговый показатель – «Индекс конкурентоспособности туристской сферы стран мира» – был преобразован в 5-балльную шкалу: менее 2,5 = низкий; 2,5–3,5 = относительно низкий; 3,5–4,5 = средний; 4,5–5,5 = относительно высокий; более 5,5 = высокий. Результаты оценки представлены на рис. 2–6.

В высокий        □ средний         □ НИЗКИЙ

□ относит, высокий □ относит, низкий □ нет сведений

Рис. 2 – Уровень туристской аттрактивности стран мира

Fig. 2 – The level of tourism attractiveness of the countries in the world

Рис. 3 – Уровень благоприятности условий развития туризма в странах мира

Fig. 3 – The level of favorable conditions for tourism development in countries of the world

Рис. 4 – Уровень туристской доступности стран мира

Fig. 4 – The level of tourism availability of countries in the world

Write a letter to the Editorial board говые показатели. Однако и построение профилей «скиллов» при помощи инфографики в дальнейшем позволит более системно взглянуть на данную проблему. Ещё одной проблемой предложенной методики является сложность обеспечения на её базе периодичной оценки объектов в виду более сложного построения и широкой базы использованных индикаторов. Однако это можно решить как путём её «сужения», так и построения программы с автоматическим расчётом и сбором информации при помощи технологий парсинга и «Big Data».