АНАЛИЗ ПАССАЖИРОВ МОРСКОГО ПОРТА В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 658(075)

Эдуард Анатольевич Пиль Eduard Anatolyevich Pil

Академик РАЕ, д.т.н., профессор Academician RAHN, Dr. Sc., professor Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

АНАЛИЗ ПАССАЖИРОВ МОРСКОГО ПОРТА В САНКТ-ПЕТЕРБУРГЕ

ANALYSE OF PASSENGERS FOR THE SEAPORT IN SAINT PETERSBURG

Аннотация: В статье представлен анализ пассажиров морского порта г. Санкт-Петербурга и его прогноз с применением программы Линия Тренда, входящей в качестве программного обеспечения базы данных MS Excel. Этот анализ был основан на статистических данных за период с 1994 по 2019 гг. Полученные девять уравнений показали, что при прогнозе следует применять линейное и полиномиальное уравнение второго порядка на основе которых был произведен анализ до 2030 года.

Abstract: The article presents an analysis of passengers at the seaport of Saint Petersburg and its forecast using the Trend Line programmer, which is included as the MS Excel database software. This analysis was based on statistics from 1994 to 2019. The resulting nine equations showed that the forecast should use a linear and polynomial equation of the second order on the basis of which the analysis was made until 2030.

Ключевые слова: пассажиры, морской порт, анализ, прогноз.

Keywords: passengers, seaport, analysis, forecast.

Город Санкт-Петербург является "Мировой жемчужиной", а также "Морским фасадом" и поэтому входит в двадцатку городов мира по посещению иностранными туристами. Это можно наглядно видеть из рисунка 1, в котором показана статистика крупнейших круизных морских зарубежных компаний, привезших около 5,29 млн. туристов в наш город с 2008 по 2019 годы [1]. Как видно из рисунка на первое место вышла компания Carnival

Corporation & plc., которая привезла в наш город 43,47% от общего количества пассажиров, что составило 2,3 млн. человек.

International and Celebrity Cruises.

827591 чел.: 15.64%

Рисунок 1. Статистика пассажиров крупнейших круизных морских

зарубежных компаний

В монографии Н.Н. Майорова была произведена большая работа по анализу пассажиров морских пассажирских терминалов г. Санкт-Петербурга с 2009 по 2017 годы [1]. В представленной ниже статье был произведен более глубокий анализ пассажиров за период в 26 лет.

В таблице 1 сведена статистика количества и пассажиров, прибывших в пассажирский порт Санкт-Петербурга, начиная с 1994 года и заканчивая 2019 годом [2, 3, 4. 5].

Таблица 1.

Статистика количества пассажиров, прибывших в пассажирский порт

г. Санкт-Петербурга в период с 1994 по 2019 годы

№ Год Количество № Год Количество пассажиров,

п/п пассажиров, тыс. чел. п/п тыс. чел.

1 1994 64,1 14 2007 299,3

2 1995 65,0 15 2008 394,6

3 1996 75,7 16 2009 428,6

4 1997 82,2 17 2010 429,3

5 1998 102,4 18 2011 455,5

6 1999 114,5 19 2012 415,2

7 2000 147,1 20 2013 503,2

Продолжение таблицы 1

8 2001 163,9 21 2014 483,4

9 2002 142,6 22 2015 491,8

10 2003 195,3 23 2016 456,5

11 2004 224,7 24 2017 562,7

12 2005 267,5 25 2018 623,1

13 2006 305,8 26 2019 647,6

На основе представленной табл. 1 был построен график зависимости количества пассажиров, посетивших наш город по годам. Как видно из рис. 1 построенная кривая показывает постоянный рост туристов по годам. На данном графике также можно выделить четыре года, когда поток туристов падал, это: 2002, 2007, 2012 и 2016 годы. В процентном отношении этот спад по отношению к предыдущему году составил следующие значения, представленные в таблице 2. Спад пассажиров в 2007 году можно объяснить началом развития нового мирового экономического кризиса, который разразился в 2008 году, но, не смотря на это, в 2008 году количество пассажиров не только уменьшилось, а наоборот даже увеличилось на 30%. Из рисунка 1 можно видеть, что кризис 1998 года также не повлиял на посещаемость туристами г. Санкт-Петербург.

Годы

Рисунок 2. График зависимости количества пассажиров по годам

Таблица 2. Спад пассажиров

№ Годы Количество Спад

п/п пассажиров, тыс. чел. пассажиров, %

1 2002 142,6 -13,0

2 2007 142,6 -2,1

3 2012 415,2 -8,8

4 2016 456,5 -7,2

Теперь произведем анализ пассажиров, используя Линию Тренда в MS Excel, на основе которой были построены следующие девять графиков, изображенные на рисунках 3-11. Для лучшего восприятия вида полученных уравнений они были сведены в отдельную таблицу 3 по степени уменьшения достоверности величины аппроксимации R2 Для выбора уравнения, позволяющего произвести прогноз пассажиров на следующие годы, были также произведены такие расчеты как: среднее значение всех расчетов по девяти уравнениям, среднеквадратичное отклонение s и коэффициент вариации V.

с

о

750

500

250

y = 23,639x - 7,549 R2 = 0,9612

11

16

21

26

Рисунок 3. Линейное уравнение

900

о 600

y = 67,033e R2 = 0,939

с

о

300

У У -

11

16

21

26

Рисунок 5. Экспоненциальное уравнение

y = 187,37Ln(x) - 134,96 R2 = 0,776

зт 750

о

л

500

0 а.

1 250

о -250

* ж"

/ , 1 11 62 12

о 750 л

° 500 s И га

8 250

с

о

Рисунок 4. Логарифмическое уравнение

y = 33,219x08509 R2 = 0,9122

sNr

11

16

21

26

Рисунок 6. Степенное уравнение

0

0

6

0

0

1

6

6

6 750 л

8 250 го с о

1? 0

с

о

= 0,1158х2 + 20,629х + 5,9951 К2 = 0,9622

11

16

21

Рисунок 7. Полиномиальное уравнение п = 2

750

26

т

о

| 500

* С

2 I

о -1

25 250

с; о

= -0,0533х3 + 2,196Х2 - 1,4321х + 58,418 К2 = 0,9702

-г1 ""у ""

и* ▼

11

16

21

26

Рисунок 7. Полиномиальное уравнение п = 3

т У

О)

т

О 750

= 0,0062х4 - 0,3741х3 + 7,6298х2 - 34,306х + 108,64 К2 = 0,9744

т

И го

8 250 го

„у*

с

о

11

16

21

Рисунок 9. Полиномиальное уравнение п = 4

26

с

О) Т

6

I 750

| 500

*

го

о 250 го

с о

у = 0,0016х5 - 0,0967х4 + 2,0283х3 - 16,539х2 + 62,907х + 1,2729 К2 = 0,9847

■V

11

16

21

26

Рисунок 10. Полиномиальное уравнение п = 5

3 750

о. 500 ^

И го

8 250 го с о

1? 0

с

о

20,085х + 72,907 К2 = 0,9871

11

16

21

26

Рисунок 11. Полиномиальное уравнение п = 6

У

у

о 500

0

1

6

6

500

0

0

1

6

1

6

у = 0,0001х6 - 0,0082х5 + 0,1937х4 - 2,0974х3 + 11,759х2 -

6

Таблица 3.

Сводная таблица уравнений и величин аппроксимации R2

по степени уменьшения

№ Уравнение Вид уравнения величины

п/п аппроксимации R2

1 полиномиальное П = 6 у = 0,0001x6 - 0,0082x5 + 0,1937x4 - 2,0974x3 + 11,759x2 -20,085x + 72,907 0,9871

2 полиномиальное П = 5 у = 0,0016x5 - 0,0967x4 + 2,0283x3 - 16,539x2 + 62,907x + 1,2729 0,9847

3 полиномиальное П = 4 у = 0,0062x4 - 0,3741x3 + 7,6298x2 - 34,306x + 108,64 0,9744

4 полиномиальное П = 3 у = -0,0533x3 + 2,196x2 -1,432^ + 58,418 0,9702

5 полиномиальное п = 2 у = 0,1158x2 + 20,629x + 5,9951 0,9622

6 линейное у = 23,639x - 7,549 0,9612

7 экспоненциальное у = 67,033e0,0979x 0,9390

8 степенное у = 33,219x0,8509 0,9122

9 логарифмическое у = Ш^ЬПх) - 134,96 0,7760

Как видно из табл. 3, на первых пяти местах расположены

полиномиальные уравнения по степени уменьшения значений R2 Произведенные расчеты при прогнозировании значений пассажиров до 2030 года показали, что целесообразно применять два следующих уравнения: линейное и полиномиальное п = 2, т.к. они показали более реальные цифры, чем все остальные уравнения. Полученные расчеты прогноза пассажиров показаны в таблице 4 и на рис. 12. На рисунке 12 получилась область, в которой могут варьировать возможные значения количества пассажиров, планирующие посетить Санкт-Петербург в следующие годы.

Но здесь следует сразу оговориться, что представленные расчеты прогноза являются теоретическими, т.к. жизнь вводит свои коррективы в виде короновируса и периодических экономических кризисов. Так, например, никто не предполагал, что в начале 2020 года начнет быстро распространяться короновирус, который сразу же внес свою отрицательную лепту в

экономическое состояние большинства стран мира, в особенности на туристическую индустрию, которая из-за закрытия границ в странах прекратила свою существование на неопределенный срок. Такие непредвиденные варианты влияния на различные ситуации были хорошо описаны автором Талебом Н.Н. в своей монографии "Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости" [6]. На основе сделанного прогноза, подготовленного аналитиками Bloomberg Economics следует, что Мировая экономика может недополучить из-за коронавируса до 2,7 трлн. долларов в 2020 году. При этом Россия может недосчитаться 4,35 трлн. рублей. В нем они составили четыре сценария развития ситуации с коронавирусом и дали свою оценку того, как тот или иной сценарий повлияет на экономический рост разных стран. Причем при двух сценариях из четырех в России будет наблюдаться рецессия [7].

Кроме того, следует учесть о периодичности возникновения мировых экономических кризисов в соответствии с чем, в наступившем 2020 году должен развиться очередной из них. Таким образом, складывается очень серьезная экономическая ситуация, что в 2020 году мир накроет супер-кризис [8]. Поэтому правдивость расчетов по прогнозу пассажиров для морского пассажирского порта можно будет оценить только после того, как все страны мира выйдут из очередного экономического кризиса и в них восстановится полностью туристическая структура.

Таблица 4.

Прогноз численности пассажиров в г. Санкт-Петербург

№ п/п Год Линейная тыс. чел Полиномиальное n = 2 тыс. чел Среднее значение тыс. чел

1 2020 630,70 647,40 639,05

2 2021 654,34 674,39 664,37

3 2022 677,98 701,62 689,80

Продолжение таблицы 4

4 2023 701,62 729,09 715,35

5 2024 725,26 756,78 741,02

6 2025 748,90 784,70 766,80

7 2026 772,54 812,86 792,70

8 2027 796,18 841,25 818,71

9 2028 819,82 869,87 844,84

10 2029 843,46 898,72 871,09

11 2030 867,09 927,80 897,45

§ 1000

б

£ 600 А-----

* 2020 2022 2024 2026 2028 2030

Рисунок 12. Область прогноза пассажиров до 2030 года

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК:

1. Майоров, Н. Н. Прогнозирование развития морских пассажирских терминалов: монография / Н. Н. Майоров. - СПб.: ГУАП, 2018. - 151 с.

2. Государственно-частное партнерство как механизм развития инфраструктуры морских пассажирских перевозок в Санкт-Петербурге -Режим доступа: http://www.transportpath.ru/palons-184-1.html (дата обращения 17.04.2020)

3. Крупнейшие круизные компании: пассажиропоток 2008-2019 гг.-Режим доступа: https://www.portspb.ru/O_porte/about/stat_new (дата обращения 17.04.2020)

4. Морской пассажирский порт Санкт-Петербург установил очередной рекорд. - Режим доступа: https://sdelanounas.ru/blogs/113345/ (дата обращения 17.04.2020)

5. Пресс-релиз: Пассажирский порт Санкт-Петербург подводит итоги навигации 2019 года - Режим доступа: https://www.portspb.ru/press_center/news26_old/postid/ own_news/9411 (дата обращения 17.04.2020)

6. Талеб Н.Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости / Пер. с англ. В.Сонькина, А. Бердичевского, М. Костионовой, О. Попова под редакцией М.Тюнькиновой. - М.: Издательство Колибри, 2009. - 528 с.

7. Сколько потеряет Россия на пандемии коронавируса - Режим доступа: https://brodv.ru/2020/03/07/skolko-poteryaet-rossiya-na-pandemii-koronavirusa/ (дата обращения 19.04.2020)

8. 10 доказательств того, что в 2020 году мир накроет супер-кризис -Режим доступа: http://kopilkaidei.ru/10-dokazatelstv-togo-chto-v-2020-godu-mir-nakroet-super-krizis/ (дата обращения 19.04.2020)