CC BY
29
УДК: 332.15 ББК: 65.433
Пашенцев А.И., Шахова Н.В., Гармидер А.А.
ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА КЛАСТЕРИЗAЦИИ ТУРИСТИЧЕСКОЙ СФЕРЫ РЕГИОНОВ КРЫМА: МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Pashentsev A.I., Shakhova N. V., Garmider A.A. THE ESTIMATION OF THE POTENTTONAL OF CLUSTERING IN THE TOURISM SPHERE OF REGIONS OF THE CRIMEA: METHODOLOGICAL APPROACH AND SOFTWARE
Ключевые слова: туристический кластер, туристическая сфера, потенциал, локализация, специализация, душевое производство, гетерогенность, язык программирования, среда визуального программирования, скриншот.
Keywords: tourism cluster, tourism sphere, potential, localization, specialization, per capita production, heterogeneity, programing language, visual programming environment, screenshot.
Аннотация: предложен методический подход с программным обеспечением для оценки потенциала кластеризации туристической сферы региона. В основе методики находится интегральный метод определения обобщающего показателя, на основе которого делается заключение о целесообразности кластеризации туристической сферы региона. Расчет данного показателя проводится по четырем группам показателей: локализации, специализации, душевого производства, гетерогенности, каждая из которых включает в себя пять показателей. Для оперативности расчета разработано программное обеспечение на языке С++ в среде визуального программирования Borland C+ + Builder.
Abstract: the article suggests methodological approach with software to estimation of the potential of clustering in the tourism sphere of the region. At the heart of the methods is integral method for determination of generalizing indicator, upon which you can make conclusion about expediency of the clustering of tourism sphere of the region. Computation of this indicator is carried out by using four groups of indicators: localization, specialization, per capita production, heterogeneity, either of which includes five indicators. For operational efficiency of computation it is developed the software at programing language С++ in visual programming environment Borland C++ Builder.
Формирование кластеров в туристической сфере Крыма направлено на повышение конкурентоспособности предлагаемых туристических услуг, модернизацию существующего долгие годы на полуострове подхода к развитию этой сферы, что способствует развитию устойчивых межотраслевых кооперационных связей, обеспечивающих совместное ведение хозяйственной деятельности, позволяет эффективно использовать совокупный потенциал участников кластера, повышать эффективность его функционирования, обеспечить синергетический эффект в экономике региона. Учитывая это, первоочередной задачей является исследование потенциальных возможностей формирования туристического кластера, что требует применения определенного методического подхода, включающего установленные критерии оценки. Его применение позволит провести оперативную оценку имеющегося потенциала кластеризации туристической сферы с выделением позитивных и негативных характеристик, позволяющих сделать заключение о целесообразности формирования кластера и возможности получения си-
нергетического эффекта, что подчеркивает актуальность рассматриваемого вопроса. Целью настоящей научной статьи является обоснование методического подхода к формированию туристического кластера региона с предложением разработанного программного обеспечения, который включает в себя оценку потенциала кластеризации на основе показателей локализации, специализации, душевого производства, гетерогенности. Для достижения поставленной цели решены задачи: проведено исследование существующих теоретических подходов к оценке потенциала кластеризации в туристической сфере с выделением их особенностей, предложен авторский подход к оценке формирования туристического кластера, разработано и предложено программное обеспечение по расчету интегрального показателя потенциала кластеризации туристической сферы Крыма.
Следует отметить, что сегодня для большинства отечественных и зарубежных ученых характерна идентичность суждений относительно методики оценки потенциала кластеризации, которая основывается на использовании коли-
чественной оценки c применением коэффициентов локализации, специализации, душевого производства и определении интегрального показателя, т.е. многие ученые предлагают идентичный подход, но различную интерпретацию полученных результатов, что отражено в работах А.А. Батталовой [1], М.В. Винокуровой [2], А.В. Ермишиной [4], Е.А. Смирновой [5], М.Л. Сомко [6]. Принципиальным отличием является представление градации интервальных оценок, используемых для определения потенциала кластеризации туристической сферы, что свидетельствует об отсутствии единого мнения в расчетном процессе. Обращает на себя внимание предложение использовать разноудаленные интервалы в интерпретации полученных результатов [1], что требует дополнительного обоснования на основе расширенной характеристики интервала. При этом применение интегрального метода в определении обобщающего показателя потенциала кластеризации оправдано, поскольку он позволяет объединить воедино показатели разных групп и получить усредненное значение, отличающееся объективностью. Следует учитывать отсутствие качественной оценки потенциала кластеризации туристической сферы на основе системы показателей, позволяющих представить обоснованные выводы относительно ее позитивности или негативности. При этом целесообразно отметить, что предложение оценивать потенциал кластеризации туристической сферы с помощью качественной оценки не является абсолютно новым. Данная точка зрения обосновывается российским ученым М.Л. Сомко, который предлагает осуществлять качественную оценку потенциала кластеризации с помощью SWOT- анализа, что, на наш взгляд, не лишено субъективности и прямо зависит от точки зрения восприятия действительности ученого [6].
Авторская точка зрения здесь заключается в применении расчетной базы, определении группы показателей, использование которых в дальнейшем позволит обосновать окончательные выводы о наличии потенциала кластеризации туристической сферы. Российский ученый А.А. Батталова разделяет точку зрения М.Л. Сомко относительно необходимости проведения количественной и качественной оценки потенциала кластеризации видов экономической деятельности региона и обосновывает целесообразность расчета социально-экономичес-ких показателей, характеризующих деятельность предприятий отрасли (объем выручки, стоимость основных фондов, сальдированный финансовый результат, среднегодовая численность занятого населения, среднемесячная номинальная зара-
ботная плата работников анализируемой отрасли), на основании которых определяются коэффициенты локализации по параметрам, отражающим роль отрасли в экономике региона, интегральный показатель потенциала кластеризации видов экономической деятельности региона [1]. При этом ученым предложена градация полученных результатов: значение интегрального показателя потенциала больше единицы свидетельствует о высоком потенциале кластеризации в данной отрасли, значение в границах от 0,4 до 0,9 - отрасль обладает средним потенциалом кластеризации, значение менее 0,4 свидетельствует о нецелесообразности формирования кластера ввиду низкого потенциала кластеризации в отрасли. Качественная оценка потенциала кластеризации видов экономической деятельности региона предусматривает оценку географического положения и природно-ресурсного потенциала региона, факторов производства, уровней квалификации персонала и спроса на продукцию (услуги) исследуемой отрасли экономики, удаленность предприятий сопутствующей инфраструктуры от ядра кластера [3. C. 116]. На наш взгляд, выделенные интервалы должны быть равноудаленными, что можно обосновать с помощью применения современного математического аппарата. В противном случае это способствует тривиальности обоснования окончательных результатов.
Заслуживает внимания предложение российского ученого А.В. Ермишиной, где оценка потенциала кластеризации видов экономической деятельности характеризуется комплексностью расчетно-аналитической базы и включает в себя три этапа, а именно количественный анализ конкурентной устойчивости, анализ условий конкурентной устойчивости и анализ кластеров [4]. Первый этап - основывается на определении коэффициентов локализации, душевого производства, специализации региона в исследуемой отрасли. Второй этап предполагает оценку условий конкурентной устойчивости отрасли: ресурсной базы (природные, материальные, трудовые ресурсы, инфраструктура), спроса на внутреннем рынке, поставщиков. При этом количественная оценка ресурсной базы включает расчет относительных показателей структуры этой базы и коэффициентов обеспеченности отрасли ресурсами. Количественная оценка спроса на внутреннем рынке осуществляется посредством расчета доли продукции (услуг) отрасли, реализуемой в пределах региона, страны с последующим проведением анализа полученных коэффициентов в динамике. Количественная оценка поставщиков предполагает расчет доли поставщиков отрасли, расположен-
ных в пределах региона, страны. Третий этап подразумевает принятие решения о формировании кластера на основании результатов, полученных при выполнении первых двух этапов. Отличительной особенностью этого этапа является анализ состава участников и определение их конкурентных позиций, оценки степени структурированности кластера. Данный подход отличается детализацией расчетного процесса на каждом этапе и взаимосвязанностью полученных результатов, что позволяет утверждать о минимизации ошибочных суждений на этапах исследования [3, С. 116]. Однако вызывает некоторое сомнение установление ученым граничных оценок для сравнения с полученными значениями по показателям. На наш взгляд, они недостаточно обоснованы, что способствует завышению требований к абсолютным значениям показателей, определяемых при проведении количественного и качественного анализа кластеров. В данном случае целесообразно провести дифференциацию абсолютных значений показателей с выделением равноудаленных интервалов и представлением расширенной характеристики каждого из них, что повысит объективность принимаемых решений о формировании кластера.
Интерес представляет подход российского ученого Е.А. Смирновой, предусматривающий расчет частных показателей кластеризации интегрального показателя, который характеризует уровень потенциала кластеризации [5]. При этом информационно-аналитической базой их расчета являются доля отрасли в структуре производства региона, количество организаций отрасли в общем количестве действующих организаций в промышленности региона, доля малых предприятий в общем объеме промышленных предприятий, динамика инвестиций в основной капитал, динамика финансовых результатов основной деятельности отрасли, объем валового регионального продукта, численность занятого населения в регионе. Потенциал кластеризации Е.А. Смирнова предлагает определять на основе интегрального показателя, который рассматривается как среднее значение частных коэффициентов.
Необходимо отметить, что предлагаемые учеными подходы к оценке потенциала кластеризации отрасли отличаются адекватностью информационной базы, этапностью расчетного процесса, но отсутствием подхода к определению обобщающего показателя, характеризующегося аддитивностью расчетной базы. Это позволяет предложить авторам свой подход оценки потенциала кластеризации туристической сферы, в основе которого находится интеграль-
ный метод определения обобщающих показателей, включающий в себя расширенную расчетную базу с идентификацией полученных результатов на каждом этапе исследования, что принципиально отличает его от подходов, представленных другими учеными. На наш взгляд, именно такое направление исследования позволит получить объективный результат на каждом этапе, включая заключительный - принятие решения о формировании туристического кластера. Необходимо обратить внимание на последовательный характер расчетного процесса, что способствует определению интегрального показателя на каждом этапе и позволяет провести его идентификацию с представлением предварительных выводов. При этом наличие негативного результата на предыдущем этапе исключает целесообразность проведения расчетов на последующем, что способствует своевременному проведению ротации составляющих элементов кластера. Группы показателей, участвующих в расчетном процессе, включают в себя равное их количество, что исключает проявление эффекта рассеивания интегрального показателя в результате нарушения весовой значимости групповых показателей. Также их количество определяется пределом целесообразности, согласно которому оптимальным считается 4-6 показателей в группах, 20-25 показателей по группам, количество групп 3-5. При этом следует выдерживать равное количество групп по направлениям, что позволяет исключить неравномерность распределения значимости как по группам, так и по частным показателям. Таким образом, представленная методика отвечает формальным требованиям ее построения.
Исследование потенциала формирования кластера в туристической сфере осуществляется в три этапа, каждый из которых включает в себя расчетную базу и идентификацию полученных результатов. Показатели, участвующие в математических зависимостях, подобраны таким образом, чтобы получить безразмерные коэффициенты, что облегчит расчет интегрального показателя и его идентификацию.
Потенциал кластеризации рассматривается с позиции наличия совокупности составляющих элементов, взаимодействие которых с учетом специфических особенностей туристической сферы позволяет достигнуть позитив ных изменений в различных направлениях развития общества (экономическом, социальном, экологическом). Его оценка основывается на определении показателей локализации, специализации, душевого производства, а также гетерогенности, учет которой отличает авторскую точку зрения от научных взглядов других ученых.
Локализация туристической сферы рассматривается с позиции изменения ее концентрации в регионе относительно страны, оценивать которую предлагается по показателям, характеризующим удельный вес кредитов в туристической сфере, инвестиций в туристическую сферу, малых предприятий, среднемесячной заработной платы, объема производства отрасли.
Специализация отрасли рассматривается с позиции концентрации на территории региона туристической отрасли, удовлетворяющей потребностям рекреантов других регионов в восстановлении их физических сил. В расчетном процессе предлагается задействовать показатели, характеризующие долю объема услуг пансионатов, домов отдыха, кэмпингов, гостиниц, санаторных учреждений в объеме услуг аналогичных учреждений Российской Федерации.
Душевое производство рассматривается как отношение удельного веса туристической отрасли региона в соответствующей структуре отрасли страны к удельному весу рекреантов региона в численности рекреантов страны и включает в себя показатели, которые характеризуют объем производства, выручку одного кой-ко-дня, прибыль туристической отрасли, ресторанов, экскурсионного обслуживания, розничного товарооборота в данной отрасли региона.
Гетерогенность характеризует тенденцию развития туристической сферы в определенном периоде времени, которая оказывает сдерживающее влияние на организацию кластера в случае проявления негативной тенденции и усиливающее влияние в случае позитивной тенденции. В расчетном процессе предлагается использовать показатели, отражающие удельный вес пассажироперевозок, объектов досуга, экскурсионных бюро, количества иностранных туристов и врачей санаторно-курортных учреждений.
Тогда, принимая во внимание вышеизложенное, обобщающий интегральный показатель потенциала кластеризации туристической сферы можно определить:
!п„= 4
•К • К К •
интлок AV интсп AV интдп -^ингет?
(1)
где Iинлок, 1 ингет иНтеграЛьные
показатели, характеризующие локализацию, специализацию, душевое производство, гетерогенность туристической сферы.
Однако определение потенциала кластеризации представляет собой достаточно трудоемкий процесс, предусматривающий расчет групп вышеуказанных показателей, каждая из
которых включает в себя 5 единичных коэффициентов. В этом случае целесообразно применение программного обеспечения, что позволит существенно облегчить данный процесс и оперативно оценить возможность кластеризации любого региона с идентификацией полученного результата.
Программа оценки потенциала кластеризации туристической сферы региона разработана на языке С++, в среде визуального программирования Borland C++ Builder. Приложение состоит из 4 форм: главной формы, двух расчетных форм и справочной формы. Графический интерфейс программы выдержан в едином стиле по цвету, используемым элементам, он лаконичен, что соответствует современным требованиям программирования. Размеры форм оптимизированы таким образом, что они полностью отображаются на экране монитора с любым используемым в настоящее время разрешением. В программе предусмотрен контроль ввода данных то есть, в случае ошибки пользователя появляется предупреждающее сообщение, которое блокирует дальнейшие действия до ее исправления.
После разработки приложения был создан дистрибутив (объемом 1,78 Мбайт), содержащий инсталляционную программу, с помощью генератора дистрибутивов Install Shield Express. Инсталляционное приложение создает программную группу, пиктограммы и модифицирует меню операционной системы MS Windows. Оно предоставляет пользователю возможность выбора параметров установки, в частности каталога, в котором находится приложение. Результатом работы инсталляционного приложения является установка приложения «Расчет обобщающего интегрального показателя потенциала кластеризации туристической сферы региона» (файл Claster) и необходимых для его работы файлов на компьютер пользователя, создание программной группы, внесение необходимых ключей в реестр. Запуск программы Claster после инсталляции осуществляется из меню кнопки «ПУСК». Приложение включает в себя формы:
- № 1 - «Оценка потенциала кластеризации туристической сферы региона Крыма» (рисунок 1);
- № 2 - «Расчет коэффициентов локализации и специализации туристической сферы региона» (рисунок 2);
- № 3 - «Расчет коэффициентов душевого производства и гетерогенности» (рисунок 3);
- № 4 - «Шкала оценки потенциала кластеризации туристической сферы» - справочная форма, выполненная в виде таблицы идентифи-
кации полученного результата. В ней показана корреляция между количественными значениями обобщающего интегрального показателя потенциала кластеризации туристической сферы региона и качественными показателями туристической инфраструктуры. Обратиться к таблице можно с любой из приведенных форм с помощью кнопки «Кластеризация».
На рисунке 1 показан скриншот главной формы приложения (форма № 1), в которой представлены сведения об авторах, назначение программы, пояснения по порядку расчетов, а также используемые на последующих формах обозначения. Эта форма обеспечивает начало расчета путем выбора региона Крыма из списка всех зарезервированных регионов для исследования.
Оценка потенциала кластеризации туристическом с<реры региона Крыме [
Программа разработана д.з.н., проф. Пашенцевым АИ, к.ф - м. 11 . дои. Шаховой I I П и ассист. Гармидер A.A.
Рассчитывается интегральный показатель, который зависит от коэффициентов локализации, специализации.
душевого производства, гетерогенности. Он позволяет оценить потенциал кластеризации туристической сферы
региона Крыма.
Используемые ооозначе КЛ - коэффициенты локализ an и и КС - коэффициенты специализации У- III - ф ф нцненты д^шесого
ПрОИЗБОДСТБа ЪЛГ - ко з ф ф нциешы гетерогенности Iii 111 - интегральный поки^тель потенциала кластеризации (■п-рнстнческой сферы региона)
Выберите регион
3]
На следующей форме последовательно вводите в ячейки двух таблиц исходные данные для расчета: между целой и дробной частью числа ставится запятая.
Перемещаться по ячейкам таблиц можно с использованнием клавиши ХаЬ. Каждый коэффициент рассчитывается с помощью соответствующей кнопки.
Затем нажимаете кнопку "Продолжение" и аналогично завершаете расчет на третьей форме.
Кластеризация
ДАЛ I
Рисунок 1 - Главная форма приложения - форма № 1
Рисунок 2 - Расчет коэффициентов локализации и специализации туристической
сферы региона - форма № 2
Для удобства пользователя предварительный расчет интегральных показателей локализации, специализации, душевого производства и гетерогенности разделен на две формы, соответственно формы № 2, № 3 по две группы показателей в каждой. Кроме того, в форме № 3 рассчитывается итоговый обобщающий инте-
Для выполнения расчетов необходимо ввести исходные данные в первые два столбца таблиц, а значения в столбцах «Коэффициенты» появляются после нажатия кнопок «Расчет». Чтобы подчеркнуть независимость каждого из рассчитываемых показателей друг от друга, предоставить возможность пользователю моделировать различные ситуации, проводить более осознанный анализ целесообразности кластеризации туристической сферы региона, в процессе работы программы предусмотрена возможность свободной навигации между формами № 2 и №3, т.е. можно в любой момент вернуться к любой из заполняемых таблиц и внести любые исправления при вводе исходных данных для расчета. Кроме того, чтобы избежать непроизвольных неточностей, т.е., значения исправлены, а конечные коэффициенты остались прежними, в программе предусмотрено обнуление всех величин, которые зависят от корректируемого значения, что создает обозримую видимость того, какие именно коэффициенты следует пересчитать заново. На формах №2, №3 используются стандартные интерфейсные элемен-
гральный показатель. На рисунках 2 и 3 показаны скриншоты форм с результатами расчетов для одного из регионов Крыма, в частности г. Евпатория с определением интегрального показателя потенциала кластеризации туристической сферы в регионе.
ты: таблицы для ввода исходных значений, кнопки для выполнения расчетов, снабженные соответствующими подписями для расчета конкретного коэффициента. В программе предусмотрена блокировка дальнейшей работы в случае, если внесены не все исходные данные, или они вносятся в неправильном формате (случайные опечатки пользователя). При этом появляются соответствующие надписи, которые помогают пользователю исправить ошибку. В конце расчета, в соответствии с полученным числовым значением интегрального показателя потенциала кластеризации, визуализируется форма, в которой предоставлена краткая характеристика интервалов потенциала кластеризации туристической сферы. Ознакомиться с более детальной характеристикой каждого из них можно, обратившись к справочной таблице с помощью кнопки «Кластеризация».
Таким образом, предложенная методика с программным обеспечением оценки потенциала кластеризации туристической сферы региона в отличие от существующих позволяет оперативно получить объективные результаты на основе
3. Расчет коэффициентов душевого производства туристической сферы региона
Душевое производство Коэффициенты
I Расчет коэффициентов душевого производства и гетерогенности
КРЫМА В РФ шев, при в: в
Чпслевностъ рекреантов 5,6 = 4,-133
_ урвствч. отраслв •,414 232,6В 0,00В
Выручка 1 коеко-днд 537.61 5В9.В1 3.9В6
Ре а л н: о в а н н ы е у слугк зз,925 12В.34 1,156
Рошечеыё товарооборот 17,233 45,562 1,654
Экскурсионное о£елу1ееб. 3,951 6,766 2,554
Расчет коэффициентов гетерогенности туристической сферы региона
Коз ф ф гадненты
В КРЫМУ В РФ г етерогенн□ стн
Пассажнр(шерев(нкЕ 5,971 43,369 0,54
Мяьленность врачей В432 53 КОВ 0,бВ5
Ооьекты досуга 606 11564 0,229
Экскурсионное онзро 57 364 0.635
ИЕОстраЕые турЕсты 0£01 8,55 0,103
Расчет КДП
0,680
Интегральный показатель Расчет КГ |
гетерогенности туристической |о.350 сферы региона
Интегральный показатель душевого производства туристической сферы региона
Обобшаншпп интегральный
показатель потенциала кластеризации В регионе Евпатория ИЛИ = 0.61+ туристической сферы региона
7 Кластеризации
Расчет ИПП
Выход
Рисунок 3 - Расчет коэффициентов душевого производства и гетерогенности - форма № 3
расширенной базы исходных данных, включающих в себя показатели локализации, специализации, душевого производства, гетероген-
ности, идентификация которых осуществляется в автоматическом режиме.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Батталова, А.А. Оценка потенциала кластеризации отрасли / А.А Батталова // Интернет-журнал «Науковедение». - 2013. - № 6. - С. 1-8.
2. Винокурова, М.В. Конкурентоспособность и потенциал кластеризации отраслей экономики Иркутской области / М.В. Винокурова // Всероссийский экономический журнал «ЭКО».- 2006. -№12. - С. 73-91.
3. Гармидер, А.А. Систематизация подходов к оценке потенциала кластеризации в туристической сфере / А.А. Гармидер // Вестник АГТУ. - 2014. - № 4. - С. 114-120.
4. Ермишина, А.В. Конкурентоспособность региона [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http ://www. ecsocman. edu. ru
5. Смирнова, Е.А. Кластерный подход к оценке региональной инновационной системы / Е.А. Смирнова // Экономика и управление.- 2010. - № 6. - С. 117- 124.
6. Сомко, М.Л. Региональный потенциал кластеризации: отособы выявления и методика оценки / М.Л. Сомко // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2013. - № 1. - С. 11-13.
