Використання чинних статистичних даних для оцінювання туристичної привабливості території

У першому розділі монографії було розглянуто туризм з точки зору споживача як можливий спосіб задоволення його потреб. Продовжуючи розвивати цю тему, можна змоделювати застосування методу оцінювання туристичної привабливості території, тобто сукупність прийомів, способів та інструментів, з допомогою яких вивчається предмет дослідження та розв'язуються завдання, що поставлені в науковій праці.

Однією з цілей нашого дослідження є визначення потенційної туристичної привабливості регіону, а також фактичної (існуючої) туристичної привабливості території для формування програми заходів щодо підвищення туристичної привабливості території.

Важливим фактором, за яким можна визначити туристичну привабливості території, є ступінь задоволення потреб туристів, тобто використання можливостей у споживанні туристичних ресурсів: природних та культурно-історичних, соціальних благ, а також ступінь задоволення потреб у них на досягнутій стадії розвитку туризму.

У регіоні з наявними природними чи антропогенними туристичними ресурсами можна розвивати туристичну діяльність. Врахування усіх чинників, які впливають на цей процес, та вживання відповідних заходів для підсилення дії позитивних чинників та нівелювання негативних дасть змогу досягти максимального економічного ефекту.

Комплексний метод факторного аналізу розв'язує важливу проблему -проблему повного розкладання приросту результативного показника за факторами при їхньому незалежному розгляді. Для прийняття практичних рішень виникає потреба визначення змін та порівняльної вагомості факторів у динаміці результативного показника, а не точне їхнє значення.

Перевагою системного підходу в економічному аналізі є можливість забезпечувати регіональні органи управління інформацією для узгодженості різних рішень як за напрямками (виробничі, фінансові чи маркетингові), так і за рівнем - стратегічні, тактичні чи оперативні, а також неперервність управлінських рішень.

Для планування та розробки програми розвитку туристичної галузі необхідно визначити потенційну туристичну привабливість, тобто якого рівня розвитку може досягти туристична індустрія в певному регіоні та який можна в результаті отримати соціально-економічний ефект, а також чи доцільно розвивати туристичну галузь у певному регіоні, а якщо розвивати, то на які чинники можна впливати і якими заходами, щоб досягти максимального рівня туристичної привабливості території.

Економічна туристична привабливість - це можливість приймати економічно доцільну кількість туристів у регіоні задля досягнення максимального соціально-економічного ефекту. Щоб визначити економічну туристичну привабливість необхідно сформувати сукупність чинників, які впливають на досягнення максимальної економічної ефективності та заходи, які слід вжити, щоб її досягти (щоб досягти максимального економічного ефекту). У певному регіоні може бути потенціал для розвитку туризму та бажання прийняти максимальну кількість туристів, але щоб досягти максимального економічного ефекту затрати для цього можуть виявитися недоцільними.

Важливо визначити структуру кількості туристів, які відвідують певний регіон. Потенційно можлива кількість туристів у регіоні - це та їх частина, яку може прийняти туристичний регіон відповідно до обсягів природних туристичних ресурсів (площі пляжів, запасів мінеральних вод тощо), враховуючи допустиме рекреаційне та психологічне навантаження на цю територію.

Економічно доцільна кількість туристів у регіоні - це та їх частина, яка дозволить отримати максимальний економічний ефект (максимальні доходи) від їх перебування у його межах.

Існуюча (фактична) кількість туристів - це та їх частина, яка зафіксована у статистичній звітності господарюючих суб'єктів туристичної індустрії, тобто ті туристи, які фактично (за офіційними даними) відвідали регіон.

Щоб визначити доцільність розвитку туризму у регіоні, необхідно розробити програму заходів щодо підвищення рівня туристичної привабливості території, тобто такого рівня, за якого буде прийнято максимально допустима кількість туристів в межах регіону шляхом вжиття мінімальних зусиль.

Туристична діяльність - це складний багатогранний процес, на який впливає велика кількість різноманітних чинників. З допомогою теоретичного аналізу необхідності здійснення оцінювання туристичної привабливості території [161, с.204] обгрунтовано доцільність здійснення дослідження з допомогою кореляційно-регресійного аналізу як методу статистичної обробки інформації цього складного явища.

Вибираючи показники оцінювання туристичної привабливості території, брали до уваги їхнє функціональне призначення, питома вага статистичних показників у загальній комплексній оцінці, наявність означених показників у статистичній звітності туристичних підприємств чи інших суб'єктів господарювання, щоб якомога повніше охарактеризувати діяльність туристичної і суміжних з нею галузей. Методика оцінювання туристичної привабливості території має бути придатною для практичного використання, тобто інформація для її здійснення повинна бути доступною.

Аналіз даних у статистичних збірниках стосовно туристичної галузі показав, що наявність інформації щодо показників її діяльності дуже обмежена, показники розрізнені, інформація з різних джерел суттєво відрізняється. Так, за даними Державного агентства України з туризму та курортів у 2010 році кількість туристів, обслужених суб'єктами туристичної діяльності України, становила 1,35 млн. осіб [9], за даними Державної служби статистики України кількість туристів, які відвідали українську державу становила - 16 млн. осіб [30], за даними Державної прикордонної служби України кількість іноземних громадян, які відвідали Україну, становила 21,2 млн. осіб [8].

Це свідчить про значну частку неорганізованих туристів у загальній сукупності, або про не відображення реальних даних діяльності підприємств туристичної галузі у статистичній звітності. Стосовно показників діяльності засобів розміщення туристів, у статистичній звітності наявні показники діяльності готелів, про діяльність санаторіїв та інших закладів відпочинку та дитячих оздоровчих таборів інформація лише про їх кількість та кількість місць у них [30]. Щодо інших показників господарської діяльності, наприклад, стан основних засобів, до яких відносяться земля (в тому числі використовувані ресурси), будинки, споруди тощо, стосовно туристичної галузі інформація відсутня.

Розробляючи програму показників формування туристичної привабливості території, слід доповнити набір показників, які включають у статистичні збірники, новими показниками: площа, яку займають рекреаційні ресурси та кількість антропогенних ресурсів, що використовують у своїй діяльності туристичні підприємства.

Базуючись на теоретичному аналізі процесу підвищення туристичної привабливості території, який здійснено у [161, с.262-263; 162, с. 220], та на вимогах до вибору показників оцінювання туристичної привабливості території (У), у подальших розрахунках будемо використовувати такі показники:

- площа природних туристичних ресурсів (х1,);
- кількість антропогенних туристичних ресурсів (х2);
- кількість засобів розміщення туристів (ЗРТ) (х3);
- інвестиції в основні засоби готелів та ресторанів (х4);
- середній рівень цін на послуги туристичних підприємств (x5),
- доходи на душу населення (х6);
- кількість економічно активного населення (х7);
- кількість підприємств-суб'єктів підприємництва (x8);
- щільність автомобільних доріг загального користування з твердим покриттям (х9):
- коефіцієнт злочинності (х10);
- щільність шкідливих викидів в атмосферу (х11);
- поточні витрати підприємств на охорону та раціональне використання природних ресурсів (х12)
- витрати підприємств на капітальний ремонт основних засобів природоохоронного призначення (х13).

Здійснюємо економіко-математичне оцінювання і визначаємо форму зв'язку (з допомогою побудови регресійного рівняння) показника "туристична привабливість території" (У) з чинниками, що на цей показник впливають (*,, х2,..., х13).

Завдання нашого дослідження полягає у побудові математично-статистичної моделі зв'язку визначених чинників та результуючої ознаки і, як наслідок, у наданні рекомендацій з побудови узагальнюючого показника У.

Показник туристичної привабливості території є латентним, тобто таким, що не піддається безпосередньому вимірюванню. Для такого показника не існує об'єктивно обумовленої шкали. Тому узагальнюючим показником У, за яким можна охарактеризувати рівень туристичної привабливості території, будемо вважати кількість туристів, що відвідали цей регіон.

Застосовуючи математично-статистичний аналіз для оцінювання складних процесів, серед яких формування туристичної привабливості території, результуюча змінна, зазвичай, залежить від впливу не одного, а багатьох чинників. Послідовне визначення впливу кожного фактора зокрема на результуючу ознаку має певні похибки, тобто, отримаємо умовні результати. Якщо ж будемо розглядати послідовний спільний вплив двох факторів на результуючу ознаку, то прийдемо до повторного рахунку. Тому виникає потреба дослідити вплив усіх чинників, які включаємо у модель, без повторного рахунку. До того ж спільний вплив багатьох факторів має бути розподіленим між окремими факторними змінними із відповідною значущістю. У практичних дослідженнях такого результату неможливо повністю досягти, оскільки всіх чинників, що впливають на результуючу ознаку, велика кількість і врахувати їх одночасний вплив неможливо. Необхідно аналітичним способом відібрати лише ті факторні змінні, які чинять найвагоміший вплив на результуючу ознаку. Після визначення чинників можна дослідити умовно чистий вплив кожного з них на результуючу змінну без повторного рахунку взаємно залежних факторів.

Для розрахунку моделі нам необхідно мати фіксоване значення ознаки У. Таким показником будемо вважати кількість туристів, які відвідали певний регіон. Розробляючи модель кореляційно-регресійного аналізу, необхідно встановити форму функції зв'язку між вислідною ознакою (інтегральним показником рівня туристичної привабливості території - У) та факторними ознаками, які його формують (xj - х13).

Алгоритм математично-статистичної схеми зв'язку чинників, які впливають на туристичну привабливість території та результуючої ознаки -рівня туристичної привабливості, наведено на рис. 3.1.

Рис. 3.1. Алгоритм математично-статистичної схеми оцінки туристичної привабливості території

Схема, яка відображає зв'язок між результуючим показником рівня туристичної привабливості території та чинниками, які на нього впливають, може бути представлена у вигляді формули:

де У - результуюча ознака;
х1-х13 - факторні ознаки;
b0, b1, ... b13 - параметри функції зв'язку (невідомі коефіцієнти).

Перевагою цієї схеми є те, що замість прямої оцінки туристичної привабливості У, яку можна отримати за допомогою опитувань потенційних туристів чи експертів, і яка носить суб'єктивний характер та може бути представлена лише у вигляді ранжувань регіонів за рівнем туристичної привабливості чи парних порівнянь досліджень територій за рівнем туристичної привабливості, маємо можливість отримати комплексу оцінку, що враховує не лише одиничні статистичні дані розвитку туризму в регіоні, але й сукупний їхній вплив на туристичну привабливість цієї місцевості.

З метою формування багатофакторної моделі слід визначити значення показників, за якими оцінюють чинники вислідної ознаки У - рівня туристичної привабливості території. Для цього можна зібрати вихідні дані за регіонами України, які характеризують їх за кількісними (статистичними) показниками (x1 - х13). Для оцінювання туристичної привабливості території розглянемо усі області України, які приймемо за сукупність спостережень. (За таксономічну одиницю у наших дослідженнях доцільно прийняти області України, адже саме такі використовують у статистичних збірниках, звідки черпатимемо інформацію для визначення кількісних показників) [172-196 (додаток А)]. Крім того, скористаємося даними дослідника-географа, який визначив кількісні показники для характеристики природних туристичних ресурсів [59].

На основі статистичних даних розвитку туризму в регіонах України вибираємо фактичні показники рівня туристичної привабливості території (додаток А, табл. А.1), за якими визначатимемо параметри bi і = 1... 13 моделі (3.1) [172-196].

Для того, щоб визначити чинники, які слід включати у багатофакторну регресійну модель, необхідно дослідити їх на мультиколінеарність, тобто, на можливість існування статистичного зв'язку. Якщо між факторними ознаками існує функціональний або дуже щільний статистичний зв'язок (мультиколінеарність), то немає потреби включати в модель їх разом, тому що один з них можна виразити через інший.

Рівняння множинної регресії об'єктивно відображає явище чи процес лише тоді, коли фактори є кореляційно незалежними. У випадку мультиколінеарності факторів одну із факторних змінних необхідно виключити з моделі, а її вплив на вислідну ознаку буде відображати інша, взаємопов'язана з нею. Хоча на перший погляд може видатись, що в модель необхідно включати всі можливі чинники, які впливають на результуючий показник.

Подолання мультиколінеарності складне завдання при побудові рівняння множинної регресії. Тому факторні ознаки х, - х13 (див. додаток А) попарно перевіряємо між собою на існування щільності зв'язку між ними за допомогою розрахунку рівнянь парної кореляції. Для знаходження невідомих параметрів рівнянь парної регресії скористаємося стандартною функцією ЛІНІЙНА програми Excel. Результати розрахунків зводимо у додаток Б.

З додатку Б випливає, наприклад, що показник "кількість економічно зайнятого населення" х7 перебуває у великій залежності від показника "кількість підприємств-суб'єктів підприємництва" xs (r х7, х8 = 0,8311). Показник "щільність шкідливих викидів в атмосферу" Х11 залежить від показника "поточні витрати підприємств на охорону та раціональне використання природних ресурсів" х12 (r х11, х12 = 0,6356). І навпаки, показник "площа природних туристичних ресурсів" x1 майже не залежить від показника "кількість антропогенних туристичних ресурсів" х2 r х1, х2 = 0,0236). Так само показник "кількість засобів розміщення туристів (ЗРТ)" х3 дуже слабо корелює з показником "інвестиції в основні засоби готелів" х4 (r х3, х4 = 0,2697).

У такому випадку необхідно провести детальнішу перевірку на наявність щільності зв'язків між усіма чинниками. Для цього скористаємося алгоритмом В.Госсета, за яким необхідно обчислити tpoзp - розподіл Стьюдента для кожної пари чинників хі , хj, і порівняти його з табличним значенням функції розподілу Стьюдента – tкрит. Якщо tpoзp > tкpum, то між цими факторами є лінійний зв'язок.

Для розрахунку статистичної оцінки значущості коефіцієнта кореляції (детермінації) обчислюємо величину [57, с. 110]:

Де ірозр - розрахунковий коефіцієнт розподілу Стьюдента;
r - коефіцієнт парної регресії;
n - кількість спостережень.
В результаті отримаємо значення статистик Стьюдента для кожної пари чинників, які зведемо в додаток В.

З таблиці t-розподілу для рівня значимості а = 0,05 та ступенів вільності V = 25 - 13 - 1 = 11 знаходимо tкрит = 2,201 [57, с. 247]. Порівнюємо критичне значення з розрахунковими і в результаті робимо вибірку: один з факторів, мультиколінерних між собою (тобто, для якого tpoзp > tкрит ) виключаємо з моделі.

Отже, з таблиці додатку В випливає, наприклад, що розрахункове значення статистики Стьюдента між чинниками "обсяг інвестицій в основні засоби готелів та ресторанів" х4 та "площа природних туристичних ресурсів" х1 становить t1,4розр = 4,3154 і є більшим від критичного tкрит = 2,201. З цього випливає, що чинники х1 та х4 - мультиколінерні.

Виявилось, що залежність між факторами не зникла, тобто зв'язки між чинниками дуже сильні. За вимогами методу найменших квадратів при наявності мультиколінеарності ці чинники вилучались з моделі, що призводило до втрати інформації про істинні економічні зв'язки.

Аналізуючи результати додатку В, можна зробити висновок, що лише такі фактори як "площа природних туристичних ресурсів" (х1) та "кількість засобів розміщення туристів (ЗРТ)" (х3) не корелюють між собою.

В результаті цієї перевірки з тринадцяти чинників, які початково були вибрані як найважливіші, що впливають на рівень туристичної привабливості території, залишимо 8 факторів, хоча деякі мультиколінеарні фактори залишені через значний вплив на результуючий показник. Але слід зазначити, що лише в комплексі усі наведені фактори справляють вплив на рівень туристичної привабливості території.

Отже, в результаті перевірки на мультиколінеарність з допомогою статистики Стьюдента залишено такі чинники:

1) площа природних рекреаційних ресурсів (х1);
2) кількість антропогенних туристичних ресурсів (х2);
3) кількість засобів розміщення туристів (х3);
4) інвестиції в основні засоби готелів та ресторанів (х4);
5) середній рівень цін на послуги туристичних підприємств (х5);
6) кількість економічно активного населення (х7);
7) щільність шкідливих викидів в атмосферу (х11);
8) поточні витрати підприємств на охорону та раціональне використання природних ресурсів (х12).

Таким чином, регресійне рівняння, що відображає залежність туристичної привабливості території від факторів, що на нього впливають, і залишені після перевірки на мультиколінеарність та інтуїтивного уявлення про вплив інших (мультиколінеарних) чинників, буде мати вигляд:

Рівняння (3.3) є математичною характеристикою досліджуваної проблеми -інтегральної оцінки туристичної привабливості території - і визначає значущість впливу чинників, які цей процес формують.

Застосування цієї моделі дасть змогу визначити існуючу туристичну привабливість у будь-якому регіоні через те, що модель пов'язана із сукупністю регіонів України, і одночасно характеризує кожну область як складову сукупності.

Маючи інтегральний показник рівня туристичної привабливості та формуючих його чинників, можна встановити який чинник впливає найсуттєвіше, а який слабше, щоб на цій підставі формувати програму заходів для регулювання та підвищення туристичної привабливості території. Сформувавши програму показників для оцінювання туристичної привабливості території, слід обґрунтувати вибір методу їх оцінювання.

Масові соціально-економічні явища є непостійними, тому вони недоступні прямому спостереженню і не піддаються експериментуванню. Це стосується процесів, які формуються під впливом сукупності взаємопов'язаних чинників. Дослідження цих процесів, прогнозування перспектив їх розвитку, регулювання та прийняття оптимальних управлінських рішень мали б покладатись на такі моделі, які в умовах невизначеності гарантують сталість і надійність результатів. Такими є економіко-статистичні моделі, прогнозні результати яких є очікувані значення характеристик досліджуваного процесу. У монографії метою економіко-математичного моделювання є пошук економічного зв'язку туристичної привабливості території з формуючими його чинниками.

Об'єктом моделювання виступає сукупність статистичних даних господарюючих суб'єктів туристичної галузі за областями України. У такому випадку фактичні дані розглядаються як випадкові величини непередбачуваного процесу. Це дає підстави для імовірнісного оцінювання результатів моделювання, за якого завдання постає в тому, щоб встановити, наскільки закономірність досліджуваного явища чи процесу позбавлена випадкових впливів, чи вона характерна для тих умов, у яких функціонує об'єкт моделювання. Особливість і різноманітність статистичних сукупностей потребує інтерпретації цих оцінок щодо конкретних умов, місця і часу.

Для кількісного аналізу характеру впливу багатьох факторних ознак на результат використовують моделі множинної кореляції та регресії. В дослідженні складних економічних явищ, серед яких туристична діяльність, важливе значення має вирішення проблеми вибору методу вимірювання показників, за якими оцінюють рівень туристичної привабливості території. Найчастіше для визначення параметрів рівняння множинної регресії застосовують метод найменших квадратів. Критерієм визначення невідомих параметрів моделі за методом найменших квадратів є мінімум суми квадратів відхилень фактичних значень залежної випадкової величини від розрахункових (обчислених за рівнянням регресії).

Після визначення показників наступним кроком побудови класичної регресійної моделі є розрахунок параметрів зв'язку рівня туристичної привабливості території та формуючих його факторів. Оцінки параметрів bt можна знайти, скориставшись методом найменших квадратів [57, с.113].

В результаті перевірки факторів рівня туристичної привабливості території на мультиколінеарність залишилось вісім чинників, за фактичними значеннями яких формуємо таблицю (додаток Д).

Результати розрахунків рівняння множинної регресії залежності кількості туристів та факторів, що на цей показник впливають, за допомогою стандартної функції ЛІНІЙНА програми Excel зводимо в табл. 3.1.

Результати розрахунків багатофакторної моделі

Результати розрахунку	Х₁	Х₂	Х₃	Х₄	Х₅	Х₇	Х₁₁	Х₁₂	Х₀
m_n	-1,2027	-0,5426	1,15979	1,3143	2,2628	-0.0925	-0,5115	0,0592	-217,19
σ_т	0,4335	0.9059	0,7035	0,2513	1.2079	0,0497	1,3062	0,0636	149,60
b_п	-2,7739	-0,5989	1,6485	5,2290	1,8733	-1,8600	-0,3916	0,9307	-1,4559

За результатами табл. 3.1 рівняння (3.3) буде мати такий вигляд: У=-217,798-1,202x1-0,542бx2+1,1598x3+13143x4+2,2628 x5- -0,0925x7-0,5115 x11-0,0592x12. (3.4)

Крім коефіцієнтів рівняння регресії з допомогою стандартної функції ЛІНІЙНА розраховуємо:

- стандартні похибки оцінки параметрів рівняння (σ b1), які представлені у табл. 3.2; - коефіцієнт детермінації (R2 =0,8443 F=9,4914); - F-статистику та стандартну похибку (σy =149,б).

Таблиця 3.2.

Стандартні похибки оцінки параметрів регресійного рівняння

Стандартні похибки	σ_b1	σ_b2	σ_b3	σ_b4	σ_b5	σ_b7	σ_b11	σ_b12
Значення	0,4336	0,9059	0,7035	0,2513	1,2079	0,0498	1,3062	0,0636

Для оцінювання значущості знайдених коефіцієнтів регресії Ь, використаємо t-критерій Стьюдента. Розраховуємо tpозр для усіх факторів за формулою (3.5) [57, с.125]:

bi tipoзp = ---- (3.5) σbi

де tipoзp - розрахункове значення t-розподілу Стьюдента для i-ої ознаки; bi - значення i-го параметра; σbi - середня квадратична похибка i-го коефіцієнта регресії. Результати розрахунків зведемо у табл. 3.3.

Таблиця 3.3.

Розрахункові значення t-статистики коефіцієнтів рівняння регресії

t-статистики	t⁰_розр	t¹_розр	t²_розр	t³_розр	t⁴_розр	t⁵_розр	t⁷_розр	t¹¹_розр	t¹²_розр
Значення	-1,4558	-2,7739	-0,5989	1,6485	5,2290	1,8733	-1,8601	-0,3916	0,9307

Обчислений коефіцієнт детермінації R2 =0,8443 свідчить про дуже щільний зв'язок між кількістю туристів та чинниками, які на цей результуючий показник впливають.

З таблиці F-розподілу [57, с.247] для α = 0,05 та V1 =т = 8; V2 = п-т - 1=25-8 - 1=16 ступенів вільності знаходимо Fкpum = 2,59. Оскільки Fрозр = 9,4914 значно більше за Fкpum то можна стверджувати, що побудована модель статистично значима.

Вибравши рівень значимості α = 0,05, за таблицями розподілу Стьюдента [57, с.247] для V = n-m-1 = 25-8-1 = 16 ступенів вільності (n - кількість спостережень; т - кількість чинників) знаходимо tкpum = 2,12. Якщо tpoзp > tкpum, то відповідні параметри моделі статистично значимі з ймовірністю 0,95.

У нашому дослідженні більше за tкpum, така t-статистика: t4poзp = 5,2290. Решту показників відсіюємо як статистично незначимі.

В результаті, враховуючи статистично значимий фактор, яким є х4, визначаємо остаточне рівняння множинної регресії, що набуває вигляду:

У = b0+b4 x 4. (3.6)

Розрахувавши рівняння (3.6) з допомогою методу найменших квадратів отримаємо його у вигляді:

У = 34,2672+0,910бx4, (3.7)

тобто включаємо у модель (3.7) лише залишені після перевірки на статистичну значимість показники bi та хi.

Рівняння (3.7) є математичною характеристикою досліджуваної нами проблеми - комплексної оцінки рівня туристичної привабливості території - і мала б відображати вплив чинників, що формують його. Незважаючи на те, що ми дотримались усіх вимог до використання методу найменших квадратів, за результатами розрахунків множинної регресії за цим методом відсіялись усі, крім одного чинники, що суперечить економічному змісту досліджуваної проблеми - формування рівня туристичної привабливості території, на який справляють вплив багато чинників, серед яких: природні туристичні ресурси; історико-культурні пам'ятки; засоби розміщення туристів; інвестиції в основний капітал готелів; ціни на туристичні послуги; доходи на душу населення; кількість економічно зайнятого населення; кількість підприємств у регіоні; щільність автодоріг; рівень злочинності у регіоні; кількість шкідливих викидів у атмосферу; витрати на охорону довкілля.

Очевидно, що крім інвестицій на туристичну привабливість території справляють вплив набагато більше чинників, а розрахунки на базі моделі не підтверджують цього факту. Можливо має вплив такий аспект, що регресивний аналіз як метод статистичного аналізу дає можливість оцінити внесок чинника у варіації узагальнюючого показника лише в межах середнього рівня, а не в результат остаточного рівня показника.

Після проведених нами досліджень можна зробити такі висновки:

- багатофакторна кореляційно-регресійна модель не відображає вплив кожного окремого чинника туристичної привабливості території, а лише вплив середніх значень кожного показника із їх сукупності;
- решта факторів, крім інвестицій в основний капітал готелів та ресторанів, не використовуються у реальній ситуації у достатній мірі, настільки, щоб дія їх справляла вплив на підвищення рівня туристичної привабливості регіону. Це свідчить про те, що на практиці у туристичної галузі є невикористаний потенціал, який можна розкрити, використовуючи усі наведені нами чинники туристичної привабливості території;
- визначальну роль для характеристики існуючої туристичної привабливості регіону відіграє саме той показник, що залишився у результаті розрахунку багатофакторної моделі, а саме: інвестиції в основний капітал готелів та ресторанів;
- статистичні дані, які використані нами у розрахунках багатофакторної регресійно-кореляційної моделі оцінки туристичної привабливості території, не відображають реальний стан функціонування туристичної галузі;
- вибрана сукупність показників недостатньо відображає процес підвищення туристичної привабливості території.

За розрахунками багатофакторної моделі залежності туристичної привабливості території від формуючих його факторів автором отримано негативний результат, за яким з дванадцяти чинників, що спочатку були вибрані, статистично значимим залишився лише один.

Отже, для визначення ступеня впливу численних чинників формування туристичної привабливості території слід використовувати математично-статистичну модель зв'язку визначених чинників та результуючої ознаки. Оцінка параметрів багатофакторної моделі нами проводилася з допомогою методу найменших квадратів.

В результаті використання методу найменших квадратів розрахунок багатофакторної моделі впливу чинників на формування туристичної привабливості території статистично значимим залишився лише один чинник -інвестиції в основний капітал готелів та ресторанів. Хоча економічний зміст процесу формування туристичної привабливості регіону, підказує, що цих факторів набагато більше, як от туристичні ресурси, без яких неможливе існування самого туризму. Можливо, метод найменших квадратів не підходить для оцінювання впливу різноманітних чинників, які формують туристичну привабливість території або визначальну роль для характеристики існуючої туристичної привабливості регіону відіграє саме той показник, що залишився у результаті розрахунку багатофакторної моделі. Решта факторів не використовується у реальній ситуації у достатній мірі, настільки, щоб дія їх справляла вплив на підвищення туристичної привабливості регіону. Це свідчить про те, що на практиці у туристичної галузі є невикористаний потенціал, який можна розкрити, використовуючи усі наведені нами чинники туристичної привабливості.

Так як використання методу найменших квадратів не дало очікуваних результатів, для оцінювання та прогнозування туристичної привабливості території доцільно використовувати експертно-статистичний метод, в процесі якого визначається регіон з максимальним рівнем туристичної привабливості.

<<< назад | зміст | вперед >>>

Музиченко-Козловська О.В. Економічне оцінювання туристичної привабливості території

РОЗДІЛ 3. ШЛЯХИ УДОСКОНАЛЕННЯ СПОСОБІВ ОЦІНЮВАННЯ ТА УПРАВЛІННЯ ТУРИСТИЧНОЮ ПРИВАБЛИВІСТЮ ТЕРИТОРІЇ

3.1. Використання чинних статистичних даних для оцінювання туристичної привабливості території