CC BY
11
Вестник Евразийской науки / The Eurasian Scientific Journal https://esi.today 2019, №6, Том 11 / 2019, No 6, Vol 11 https://esj.today/issue-6-2019.html URL статьи: https://esj.today/PDF/102ECVN619.pdf Ссылка для цитирования этой статьи:
Шмидт Ю. Д., Шакра Муайяд Методика оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса // Вестник Евразийской науки, 2019 №6, https://esj.today/PDF/102ECVN619.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
For citation:
Shmidt Yu.D., Shakra Moayyad (2019). Methodology for assessing the sustainability of the development of a regional tourist complex. The Eurasian Scientific Journal, [online] 6(11). Available at: https://esj.today/PDF/102ECVN619.pdf (in Russian)
УДК 330.4 ГРНТИ 06.35.51
Шмидт Юрий Давыдович
ФГБНУ «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия Заведующий кафедрой «Бизнес-информатики и экономико-математических методов»
Доктор экономических наук, профессор E-mail: shmidt.yud@dvfu.ru РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author profile.asp?id=171545
Шакра Муайяд
ФГБНУ «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия
Аспирант
Аспирант кафедры «Бизнес-информатики и экономико-математических методов»
E-mail: shakra.m@dvfu.ru
Методика оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса
Аннотация. В данной статье исследуются экономические, социальные и экологические факторы, влияющие на устойчивость развития регионального туристского комплекса. Используя методы факторного анализа, выделяются наиболее значимые факторы, влияющие на устойчивое развитие регионального туристского комплекса Приморского края, из которых формируются субиндексы устойчивости развития по экономическим, социальным и экологическим факторам в отдельности. Целью учета экологических и социальных факторов является предотвращение потери качества окружающей среды и уровня жизни населения, особенно для будущего поколения, в результате истощения и ухудшения природных и экономических ресурсов. Развитие, которое преследует только экономический рост без какого-либо отношения к экологической и социальной устойчивости, может негативно повлиять на удовлетворение основных потребностей будущих поколений, которые имеют те же права, что и поколение, которое живет сегодня. В качестве исходных данных используются статистические данные, представленные территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Приморскому краю с 2000 года по 2017 году. Цель данного исследования - разработать инструментарий для оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса. Разработан интегральный индекс устойчивого развития регионального туристского комплекса в виде взвешенной суммы сформированных субиндексов с весовыми коэффициентами, вычисленными на основе метода анализа иерархий с учетом значимости экономических, социальных и экологических факторов для устойчивого развития комплекса. Разработанный инструментарий позволяет в динамике оценивать устойчивость развития
регионального туристского комплекса Приморского края. Разработка такого инструментария является актуальной научной задачей для дальнейших исследований.
Ключевые слова: устойчивое развитие; показатели; регион; туристский комплекс; факторный анализа; индекс; интегрированный индикатор
Введение
В последние десятилетия, с углублением противоречий между бурным развитием экономических систем и ограниченными возможностями природной среды, все активнее исследуются вопросы устойчивого развития, гармонизации экономических, социальных и экологических процессов в развитии человеческой цивилизации. В концептуальных документах, подготовленных ООН, Всемирным банком, ОЭСР, ЕС и другими, устойчивость трактуется как единая система социальных, экономических и экологических процессов [1]. Важное решение ООН в последнее время в этом направлении - признание необходимости разработать совокупность целей устойчивого развития и соответствующие показатели для оценки их достижения [2].
В настоящее время имеется целый ряд работ, в которых предлагаются индикаторы и показателя устойчивого развития разных экономических систем. Международные организации и отдельные коллективы предлагают разнообразные индикаторы и их совокупности.
Можно выделить следующие виды индикаторов, используемых при оценке устойчивости развития различных экономических систем:
• интегральные индикаторы, агрегирующие различные экономические, социальные и экологические показатели для получения одного индекса;
• совокупность индикаторов, объединяющих частные индикаторы, которые отражают отдельные аспекты устойчивости.
В настоящее время среди ученых нет единого мнения относительно универсального списка индикаторов, способных характеризовать уровень устойчивого развития различных экономических систем [3; 4]. В работе [5] отмечалось, что идеального числа индикаторов не существует, но оптимальным количеством индикаторов является 12-24, поскольку использование лишь небольшого числа индикаторов нереально, так как имеется реальная опасность не учесть все важные аспекты, а использование более 100 показателей нецелесообразно, в следствие большого объема информации, в котором могут быть заглушены сигналы и значения индивидуальных показателей.
Для туристского комплекса на уровне стран и регионов также разрабатываются отдельные частные индикаторы, характеризующие те или иные аспекты устойчивого развития. В работе [6] отмечалось, что «если устойчивое развитие является одной из основных современных задач индустрии туризма, то отрасль должна иметь возможность измерять свои результаты и воздействия в этой области».
Материал и методы исследования
Основываясь на анализе предыдущих исследований российских и зарубежных ученых по формированию индикаторов устойчивого развития, были выделены показатели, которые характеризуют разные аспекты устойчивого развития регионального туристского комплекса, в количестве 31, в соответствии с рекомендациями [5] и [7]. В качестве исходных данных используются статистические данные, представленные территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Приморскому краю с 2000 года по 2017
году В таблице 1 представлены выделенные показатели, объединенные в соответствующие группы.
Таблица 1
Показатели характеризующие разные аспекты, устойчивого развития регионального туристского комплекса
№ Размеры начальные
Показатели
1 Блок экономической устойчивости
Блок социальной устойчивости
VI - Валовой региональный продукт на душу; У2 - Инвестиции в основной капитал; V3 - Внешнеторговый оборот; V4 - Индекс потребительских цен;
V5 - Профицит, дефицит (-) консолидированного бюджета; V6 - Сальдированный финансовый результат (прибыль минус убыток); V? - Потребление электроэнергии;
V8 - Объем отгруженной инновационной продукции организаций, осуществлявших технологические инновации; V9 - Продукция сельского хозяйства;
V10 - Объем промышленной продукции в фактически действовавших ценах;
VII - Транспорт и связь; V12 - Строительство.
- Число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения; Б2 - Умершие в возрасте до 1 года на 1000 родившихся живыми; Б3 - Внутренние текущие затраты на исследования и разработки; Б4 - Общее число легковых автомобилей на тысячу человек; Б5 - Численность населения; Б6 - Уровень безработицы; ¥7 - Ожидаемая продолжительность жизни; Б8 - Число больничных коек на 10 000 человек населения; Б9 - Численность студентов, обучающихся по образовательным программам высшего образования;
Б10 - Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.
в1 - Использование и обезвреживание отходов производства и потребления; в2 - Общая площадь лесных земель; в3 - Площадь заповедников и национальных парков; в4 - Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух; в5 - Использование свежей воды; в6 - Сброс загрязненных сточных вод; в7 - Объем сброса сточных вод в природные водоемы; в8 - Текущие затраты на основные производственные фонды по охране окружающей среды;
в9 - Инвестирование в охрану окружающей среды. Источник: подготовлено исследователем
Поскольку показатели, представленные в таблице 1, имеют разные единицы измерения, приводим их к единой размерности с помощью нормировки. Рассмотрим детально процедуру нормировки на примере показателей Блока 3. Пусть Оу - ] -ое значение показателя О;, который принимает одно значение каждый год в период с 2000 по 2017 год, т. е. ] принимает значения от 1 до 18 включительно. Если показатель Оц такой, что чем больше его значения, тем лучше характеризуемое им свойство, то нормируем значения показателя по следующей формуле:
Блок экологической устойчивости
GO _ Gij—Gimi
lj--
(1)
где С1т1П - наименьшее значение из С^ при значениях ] от 1 до 18, С1тах - наибольшее значение из С^ при значениях ] от 1 до 18, С^ - текущее значение показателя.
Если показатель Оц такой, что чем больше его значения, тем хуже характеризуемое им свойство, то формула имеет следующий вид:
^Q _ Gimax Gij
bij = т.—_r. .. (2)
uimax uimin
Аналогично нормируем значения показателей блоков 1 и 2 таблицы 1. Выбранные выше показатели характеризуют, с нашей точки зрения, устойчивое развития регионального туристского комплекса. В работе [9] предлагает ряд альтернативных методов агрегации исходных данных. Далее применим метод главных компонент (факторный анализ), состоящий в переходе от исходной системы показателей к новому набору p показателей, называемых главными компонентами. Значение p определяется по критерию Кайзера (критерию собственных чисел). Подробное описание метода главных компонент можно найти в работе [10]. В этой статье кратко описывается применение этой методики в нашем исследовании, основные акценты сосредоточены на агрегации показателей выделенных блоков устойчивого развития регионального туристического комплекса. Вычисления проводились с помощью пакета статистической обработки данных Statistica.
1. Экономический Блок. Из 12 переменных, выделенных в этом блоке, на основе статистических данных по Приморскому краю с 2000 года по 2017 год с помощью метода главных компонент были получены три фактора (таблица 2), на основе которых будем формировать индекс устойчивости для экономического блока (Y1).
Результаты вычислений показывают, что статистическое значение Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) составляет 0.632. Вероятность значимости теста сферичности Бартлетта составляет 0.000 < 0.01, что отвергает нулевую гипотезу о связанности показателей, поэтому они подходят для факторного анализа. С помощью критерия «каменистой осыпи» (scree plot) и критерия Kaiser, были выделены 3 наиболее значимых фактора, описывающие 89.158 % дисперсии. Результаты вычислений приведены в таблице 2.
Таблица 2
Результаты факторного анализа для экономического блока в Приморском крае
Rotated components matrix from PCA (factor loadings)
Component
Variable Z1 Z2 Z3
V9 0.968522 0.175861968 0.083596209
V11 0.957016 0.236845553 0.118253096
V1 0.944413 0.293677721 0.124426273
V10 0.941258 0.201343656 0.228389759
V6 0.901071 0.143334062 -0.208530204
V7 0.812919 0.434955812 0.158159569
V4 0.63803 -0.50890165 0.09805539
V3 0.63238 0.301036303 0.586913906
V8 0.023641 0.9040719 -0.040672416
V12 0.385525 0.842388669 0.161225907
V2 0.492161 0.805769533 0.170865065
V5 0.017828 -0.01432194 0.937053935
Eigenvalues (Spreadsheet^ Extraction: Principal components
Value Eigen values % Total variance Commulative %
1 7.895683 65.797362 65.797362
2 1.535664 12.797202 78.594564
3 1.267619 10.563495 89.158059
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.631867818
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 395.2164992
df 66
Sig. 0.000
Источник: разработано автором на основании статистика программа
Для получения более интерпретируемых объяснений этих факторов было произведено варимакс вращение. Первый фактор Zi (65,8 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: ВРП на душу населения (V1), сальдированный финансовый результат (V6), потребление электроэнергии (V7), объем продукции сельского хозяйства (V9), объем промышленной продукции в фактически действовавших ценах (V10), объем услуг транспорта и связи (V11). Данный фактор может быть интерпретирован как «уровень экономического развития региона».
Второй фактор Z2 (12,8 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: инвестиции в основной капитал (V2), объем отгруженной инновационной продукции организаций, осуществлявших технологические инновации (V8), объем продукции отрасли «Строительство» (V12). Данный фактор может быть интерпретирован как «уровень инновационной и инвестиционной активности в регионе».
Третий фактор Z3 (10,56 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателем профицита или дефицита консолидированного бюджета (V5). Этот фактор может быть интерпретирован как «уровень сбалансированности консолидированного бюджета региона».
Индекс устойчивости экономического блока Y1 можно сформировать в виде взвешенной суммы выделенных наиболее значимых факторов этого блока:
Yl = Zj=1CLj Zj (3)
где aj - весовой коэффициент, вычисленный на основе значений собственных векторов соответствующих выделенным наиболее значимым факторам экономического блока, по следующей формуле:
eigenvalue j
üi
Yj3;=1eigenvalue j
(4)
где eigenvalue j - собственное значение фактора Zj.
Для приведения значений факторов Zj в интервал [0; 1] нормируем их так же как показатели таблицы 1, но используем только формулу (1).
Таким образом, индекс устойчивости экономического блока имеет следующий вид:
Y1 = 0.738 Z1 + 0.144 Z2 + 0.118 Z3 (5)
где Z1 - нормированное значение фактора «уровень экономического развития региона», Z2 - нормированное значение фактора «уровень инновационной и инвестиционной активности в регионе», Z3 - нормированное значение фактора «уровень сбалансированности консолидированного бюджета региона».
2. Социальный блок. Из 10 переменных, выделенных в этом блоке, на основе статистических данных по Приморскому краю с 2000 года по 2017 год с помощью метода главных компонент были получены два фактора (таблица 3), на основе которых будем формировать индекс устойчивости для социального блока (Y2).
Результаты вычислений показывают, что статистическое значение Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) составляет 0.77. Вероятность значимости теста сферичности Бартлетта составляет 0.000 < 0.01, что отвергает нулевую гипотезу о связанности показателей, поэтому они подходят для факторного анализа. С помощью критерия «каменистой осыпи» (scree plot) и критерия Kaiser, были выделены 2 наиболее значимых фактора, описывающие 83.482 % дисперсии. Результаты вычислений приведены в таблице 3.
Таблица 3
Результаты факторного анализа для социального блока в Приморском крае
Rotated components matrix from PCA (factor loadings)
Component
Variable Z4 Z5
F3 -0.97964841 0.06895897
F4 0.961713862 0.211007525
F7 0.935071377 -0.232438198
F5 0.900533622 0.348352056
F10 0.878595447 0.396936271
F2 0.837537639 -0.002626738
F6 0.777977650 0.106609812
F8 -0.320734899 -0.871367104
F9 -0.242351500 0.863301964
F1 0.138129117 0.787881399
Eigenvalues (Spreadsheetl) Extraction: Principal components
Value Eigen values % Total variance Commulative %
1 6.030344869 60.30344869 60.30344869
2 2.31782738 23.1782738 83.4817225
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.77
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 245.36
df 45
Sig. 0.000
Источник: разработано автором на основании статистика программа
Первый фактор Z4 (60,3 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: умершие в возрасте до 1 года на 1000 родившихся живыми (F2), внутренние текущие затраты на исследования и разработки (F3), общее число легковых автомобилей на тысячу человек (F4), уровень безработицы (F6), ожидаемая продолжительность жизни (F7), численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (F1). Этот фактор имеет высокую отрицательную корреляцию с показателем численность населения (F5). Данный фактор может быть интерпретирован как «негативные социальные условия жизни населения».
Второй фактор в этом блоке Z5 (23,18 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: число зарегистрированных преступлений н 100 000 человек населения (F1), число больничных коек на 10 000 человек населения (F8) и высокую отрицательную корреляцию с показателем: численность студентов, обучающихся по образовательным программам высшего образования (F9). Данный фактор может быть интерпретирован как «уровень медицинского обслуживания и социальной защищенности населения».
Формируем индекс устойчивости социального блока (Y2), аналогично индексу устойчивости экономического блока:
Y2 = 0.722 Z4 + 0.278 Z5 (6)
где Z4 - нормированное значение фактора «негативные социальные условия жизни населения», Z5 - нормированное значение фактора «уровень медицинского обслуживания и социальной защищенности населения».
3. Экологический блок. В этом блоке на основе метода главных компонент было выделено 3 наиболее значимых факторов из 9 исходных переменных, включенных в этот блок. Результаты вычислений показывают, что статистическое значение Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) составляет 0.68. Вероятность значимости теста сферичности Бартлетта составляет 0.000 < 0.01, что отвергает нулевую гипотезу о связанности показателей, поэтому они подходят
для факторного анализа. С помощью критерия «каменистой осыпи» (scree plot) и критерия Kaiser, были выделены 3 наиболее значимых фактора, описывающие 84.184 % дисперсии. Результаты вычислений приведены в таблице 4.
Таблица 4
Результаты факторного анализа для экологического блока в Приморском крае
Rotated components matrix from PCA (factor loadings)
Component
Variable Z6 Z7 Z8
G7 0.9096289 0.099916723 -0.350594858
G2 -0.8407086 -0.328167116 -0.207075175
G6 0.7703914 0.602685957 -0.08688697
G4 0.7218107 0.596884547 0.108370933
G3 0.15233174 0.93685185 -0.041599456
G8 0.35448428 0.89341074 0.101921961
G5 0.19424396 -0.147080634 -0.898519286
G9 0.39822129 -0.007755535 0.7481175
G1 -0.09265466 -0.051077082 0.687380756
Eigenvalues (Spreadsheet!) Extraction: Principal components
Value Eigen values % Total variance Commulative %
1 4.4835939 49.81770992 49.81770992
2 2.062493 22.91658875 72.73429867
3 1.0304746 11.44971746 84.18401614
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.6803924358
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 129.75111066
df 36
Sig. 0.000
Источник: разработано автором на основании статистика программа
Первый фактор Z6 (49.8 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух (G4), сброс загрязненных сточных вод (G6), объем сброса сточных вод в природные водоемы (G7). Этот фактор имеет высокую отрицательную корреляцию с показателем общая площадь лесных земель (G2). Данный фактор может быть интерпретирован как «негативная экологичность окружающей среды».
Второй фактор Z7 (22.92 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: площадь заповедников и национальных парков (G3), текущие затраты на основные производственные фонды по охране окружающей среды (G8). Данный фактор может быть интерпретирован как «текущие затраты на охрану окружающей среды».
Третий фактор Z8 (11.45 % от общей дисперсии выборки) имеет высокую положительную корреляцию с показателями: использование и обезвреживание отходов производства и потребления (G1), инвестирование в охрану окружающей среды (G9). Этот фактор имеет высокую отрицательную корреляцию с показателем:» использование свежей воды» (G5). Данный фактор может быть интерпретирован как «инвестиционные затраты в охрану окружающей среды».
Формируем индекс устойчивости экологического блока (Y3), аналогично индексу устойчивости экономического блока:
Y3 = 0.592 Z6 + 0.272 Z7 + 0.136 Z8 (7)
где Z6 - нормированное значение фактора «негативная экологичность окружающей среды», Z7 - нормированное значение фактора «текущие затраты на охрану окружающей
среды», 28 - нормированное значение фактора «инвестиционные затраты в охрану окружающей среды».
Для оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса сформируем интегральный индекс й, характеризующий уровень устойчивости комплекса:
3
И^а^ (8)
1=1
где а.1 - весовые коэффициенты, которые вычисляются методом анализа иерархий, У^ -индекс устойчивости /-го блока показателей.
Для количественного определения весовых коэффициентов в формуле (9) используется метод анализа иерархий, который достаточно подробно описан в литературе [11]. Этот метод будет использован для определения относительной важности каждого выделенного блока устойчивого развития регионального туристического комплекса.
Для вычисления коэффициентов необходимо решить следующие задачи:
1. Декомпозиция задачи в виде иерархии элементов, влияющих на главную цель -определение уровня устойчивости развития регионального туристского комплекса.
2. Организация и проведение анкетирования экспертов для последовательного попарного сравнения всех элементов иерархии по уровню влияния на элементы предыдущего уровня иерархии.
3. Представление экспертных суждений в виде обратно симметричных матриц и проверка их на согласованность.
4. Проведение количественных расчетов в компьютерной программе «Метод анализа иерархий».
5. Определение среднего итогового вектора - коэффициентов значимости выделенных блоков показателей оценки уровня устойчивости развития регионального туристского комплекса.
Иерархия, построенная для решения этой задачи, состоит из трех уровней. В вершине главная цель - оценка уровня устойчивости развития регионального туристского комплекса, на втором уровне - основные элементы регионального туристского комплекса, на третьем уровне - условия функционирования регионального туристского комплекса, а на четвертом уровне -выделенные блоки показателей для оценки уровня устойчивости развития регионального туристского комплекса.
В качестве экспертов выступили специалисты предприятий регионального туристского комплекса и исследователи в этой области. Общее количество экспертов - 10 человек. Результаты обработки мнений экспертов представлены в таблице 5.
Таблица 5
Результаты обработки мнений экспертов
Эксперт Экономический блок Вес Социальный блок Экологический блок
№ 1 0.439 0.439 0.122
№ 2 0.656 0.166 0.178
№ 3 0.498 0.323 0.179
№ 4 0.444 0.332 0.224
№ 5 0.607 0.253 0.140
№ 6 0.489 0.149 0.362
№ 7 0.501 0.306 0.193
Вестник Евразийской науки 2019, №6, Том 11 ISSN 2588-0101
The Eurasian Scientific Journal 2019, No 6, Vol 11 https://esj.today
Эксперт Экономический блок Вес Социальный блок Экологический блок
№ 8 0.377 0.378 0.245
№ 9 0.594 0.264 0.141
№ 10 0.552 0.131 0.317
среднее 0.516 0.274 0.210
Источник: разработано автором на основании результаты опроса экспертов
Иерархия задачи оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса на рисунке 2.
Рисунок 2. Иерархия задачи оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса
Используя вычислительные процедуры метода анализа иерархий, вычислены весовые коэффициенты а^. Формула (9) принимает следующий вид:
Я = 0.516 У1 + 0.274 У2 + 0.210 Уз (9)
где: И - интегральный индекс устойчивости развития регионального туристского комплекса, У1 - индекс устойчивости экономического блока, У2 - индекс устойчивости социального блока, Уэ - индекс устойчивости экологического блока.
Чтобы найти индекс устойчивости развития регионального туристского комплекса в Приморском крае по формуле (9) необходимо вычислить индексы устойчивости экономического, социального и экологического блока по формулам (5)-(7). Результаты вычислений представлены в таблице 6.
Таблица 6
Значения индекса устойчивости развития регионального туристского комплекса Приморского края
Год Экономический Блок Социальный блок Экологический блок Устойчивого развития
Y1 Y2 Y3 Индекс R
2000 0.078766 0.277645 0.135395 0.145151
2001 0.063813 0.352543 0.095833 0.149649
2002 0.092758 0.39687 0.17777 0.193937
2003 0.11703 0.437151 0.249846 0.232635
2004 0.162462 0.379394 0.38043 0.267675
2005 0.156966 0.365017 0.511089 0.288338
2006 0.20447 0.392469 0.566591 0.332027
2007 0.293827 0.464377 0.559576 0.396365
2008 0.312419 0.520512 0.552231 0.419797
2009 0.289931 0.532499 0.551593 0.411344
2010 0.393998 0.580922 0.530121 0.473801
2011 0.472741 0.668803 0.623896 0.558205
2012 0.525347 0.744264 0.754034 0.633354
2013 0.585532 0.74664 0.684716 0.650504
2014 0.609897 0.816838 0.658656 0.676838
2015 0.68785 0.869697 0.656002 0.730988
2016 0.759566 0.919455 0.597194 0.769277
2017 0.796841 0.975645 0.682289 0.821777
Источник: разработано автором
Значения интегрального индекса устойчивого развития регионального туристского комплекса Приморского края в период с 2000 года по 2017 год монотонно увеличивались, т. е. в целом устойчивость комплекса в этот период повышалась. Однако значения индексов экономической, социальной и экологической устойчивости имели разные, не всегда совпадающие, периоды снижения и соответствующая устойчивость в эти периоды снижалась.
Заключение
В результате проведенного исследования разработан инструментарий для оценки устойчивости развития регионального туристского комплекса, который позволяет формировать интегральную оценку с учетом не только экономических, но и социальных и экологических факторов развития комплекса. Целью учета экологических и социальных факторов является предотвращение потери качества окружающей среды и уровня жизни населения, особенно для будущего поколения, в результате истощения и ухудшения природных и экономических ресурсов. Развитие, которое преследует только экономический рост без какого-либо отношения к экологической и социальной устойчивости, может негативно повлиять на удовлетворение основных потребностей будущих поколений, которые имеют те же права, что и поколение, которое живет сегодня.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бобыль С., Зубаревич Н., Солавьева С. Вызовы кризиса: как измерить устойчивость развития // Вопросы экономики, 2015, №1. С. 147-160.
2. The Future We Want, Our Common Vision. Outcome Document of the 8 Rio + 20 Conference. N.Y. United Nations.
3. Cernat L., Gourdon J. Paths to success: Benchmarking cross-country sustainable tourism // Tourism Management. 2012. № 33. C. 1044-1056.
4. Fernández J., Rivero M. Measuring tourism sustainability: Proposal for a composite index // Tourism Economics. 2009. № 15. Vol. 2. C. 277-296.
5. World Tourism Organization. Indicators of sustainable development for tourism destinations: A guidebook. Spain, 2004. 506 p.
6. Ko, T. Development of a tourism sustainability assessment procedure: A conceptual approach // Tourism Management. 2005. № 26. Vol. 3. C. 431-445.
7. Sors J. Measuring progress towards sustainable development in Venice: A comparative assessment of methods and approaches, 2001. 29 p.
8. Нестеров, А.Н. Устойчивое развитие как приоритет городской социально-экономической политики // Экономика региона: проблемы и перспективы развития. 2009. № 2(48). C. 48-55.
9. Joint Research Centre-European Commission. Handbook on constructing composite indicators: methodology and user guide. OECD publishing; 2008. 158 p.
10. Фомина Е.Е. Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования // Журнал гуманитарный вестник. 2017. № 10. С. 1-16.
11. Саати Т.Л. Принятие решений Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 314 с.
Shmidt Yuriy Davydovich
Far Eastern federal university, Vladivostok, Russia E-mail: shmidt.yud@dvfu.ru
Shakra Moayyad
Far Eastern federal university, Vladivostok, Russia E-mail: shakra.m@dvfu.ru
Methodology for assessing the sustainability of the development of a regional tourist complex
Abstract. This article examines the economic, social and environmental factors affecting the sustainability of the development of a regional tourist complex. Using the methods of factor analysis, the most significant factors are identified that affect the sustainable development of the regional tourist complex of the Primorsky Territory, from which sub-indexes of development sustainability are formed separately for economic, social and environmental factors. The purpose of taking into account environmental and social factors is to prevent the loss of environmental quality and living standards, especially for the next generation, as a result of depletion and deterioration of natural and economic resources. Development that pursues only economic growth without any relation to environmental and social sustainability can adversely affect the basic needs of future generations who have the same rights as the generation that lives today. As the source data, statistical data provided by the territorial body of the Federal State Statistics Service for the Primorsky Territory from 2000 to 2017 is used. The purpose of this study is to develop tools for assessing the sustainability of the development of a regional tourist complex. An integral index of sustainable development of the regional tourist complex has been developed in the form of a weighted sum of formed sub-indices with weighting coefficients calculated on the basis of the hierarchy analysis method taking into account the importance of economic, social and environmental factors for the sustainable development of the complex. The toolkit allows you to dynamically assess the sustainability of the development of the regional tourist complex of Primorsky Territory. The development of such tools is an urgent scientific task for further research.
Keywords: sustainable development; indicators; region; tourist complex; factor analysis; Index; integrated indicator
102ECVN619
