CC BY
50
08.00.05
УДК 330.45 + 51-77
ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СУБЪЕКТОВ ТУРИСТСКОЙ ОТРАСЛИ РЕГИОНА
© 2017
Старкова Надежда Олеговна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Мировая экономика и менеджмент» Прилюбченко Мария Александровна, магистр кафедры «Мировая экономика и менеджмент» ФГБОУ ВО «Кубанский государственный университет», Краснодар (Россия)
Аннотация
Введение. В условиях функционирования современной российской экономики под влиянием внешних факторов сложились абсолютно уникальные условия для развития сфер, которые ранее не являлись приоритетными с точки зрения повышения экономической безопасности государства и его регионов, а потому не заслуживали пристального внимания исследователей. К одной из таких сфер относится туризм, которому в новых экономических условиях отведена достаточно важная роль. В частности, в антикризисных планах некоторых регионов именно данная отрасль обозначена в качестве одной из приоритетных основ регионального развития. Данные обстоятельства обусловили рост актуальности данной сферы и определили необходимость исследования механизмов ее функционирования и развития.
Материалы и методы. В работе выявлено, что одним из основополагающих элементов эффективного функционирования туристской отрасли является ее инфраструктура. Для реализации системного исследования процесса формирования модели совершенствования инфраструктуры туристического сектора региона осуществлена попытка интегрированного использования математических методов АВС- и XYZ- анализа, традиционно применяемых в системе производственного менеджмента.
Результаты. На основе данных методов осуществлен анализ и ранжирование на группы фондов средств размещения отдыхающих по признаку их заполняемости и доходности.
Обсуждение. Исследование проводилось на базе доступных статистических данных Министерства курортов, туризма и олимпийского наследия Краснодарского края, а также сведениям, собранных в результате самостоятельно проведенного опроса. В целях достоверности и обоснованности данных в дальнейшем рекомендуется организовать сбор данных для проведения данного анализа на официальном уровне.
Заключение. В результате проведенного анализа дана характеристика каждой группы средств размещения и обозначены основные направления развития, в рамках которых в дальнейшем могут быть сформулированы конкретные цели и разработаны мероприятия по их достижению.
Ключевые слова: АВС-анализ, XYZ-анализ, доходность, интеграция, математические методы, регион, рентабельность, средства размещения, туристская отрасль.
Для цитирования: Старкова Н. О., Прилюбченко М. А. Применение математических методов для формирования аналитического инструментария оценки эффективности субъектов туристской отрасли региона // Вестник НГИЭИ. 2017. № 4 (71). С. 84-93.
APPLICATION OF MATHEMATICAL METHODS FOR FORMING OF ANALYTICAL TOOLS OF ASSESSMENT EFFICIENCY OF SUBJECTS OF THE TOURIST INDUSTRY OF THE REGION
© 2017
Starkova Nadezhhda Olegovna, candidate of economical science, associate professor of the chair «International economics and management» Prilyubchenko Mariya Aleksandrovna, postgraduate of the chair «International economics and management»
Kuban State University, Krasnodar (Russia)
Annotation
Introduction. In conditions of functioning of the modern Russian economy under the influence of external factors there were absolutely unique conditions for development of spheres which weren't priority from the point of view of increase in an economic safety of the state and its regions earlier, and therefore didn't deserve of close attention of researchers. Tourism to which in new economic conditions rather important part is assigned belongs to one of such spheres. In particular, in anti-crisis plans some regions this industry is designated as one of priority bases of regional development. These circumstances caused growth of relevance of this sphere and determined need of a research of mechanisms of its functioning and development.
Materials and methods. In work it is revealed that one of core elements of effective functioning of a tourist industry is its infrastructure. For implementation of a system research of process of forming of model of enhancement of infrastructure of tourist sector of the region the attempt of the integrated use of the ABC-and XYZ-mathematical methods of the analysis which are traditionally applied in system of production management is performed.
Results. On the basis of these methods the analysis and ranging on groups of funds of means of accommodation of vacationers on the basis of their fillability and profitability is performed.
Discussion. The research was conducted based on available statistical data of the ministry of resorts, tourism and the Olympic heritage of Krasnodar region, and also to the data collected as a result of independently conducted survey. For the purpose of reliability and justification of data further it is recommended to organize data collection for carrying out this analysis at the official level.
Conclusion. As a result of the carried-out analysis the characteristic of each group of means of placement is this and the main directions of development within which specific purposes can be formulated further are designated and actions for their achievement are developed.
Keywords: ABC analysis, XYZ analysis, integration, mathematical methods, means of placement, tourist industry, region, profitability.
Введение
Одной из приоритетных отраслей развития отечественной экономики и повышения экономической безопасности России в современных условиях является туристический комплекс [2; 4; 8]. Стоит отметить, что на протяжении длительного периода эта сфера не привлекала к себе внимания потенциальных потребителей из России и зарубежья и также незаслуженно оставалась на периферии приоритетных научных исследований. Однако в последние годы ситуация начала резко меняться. Прежде всего, таким изменениям способствовала планомерно проводимая государственная политика, направленная на развитие курортов и туризма в РФ [20], прошедшие в 2014 году зимние Олимпийские игры в Сочи, для которых на южном побережье страны было возведено много спортивных и туристских объектов [21], а также изменившиеся макроэкономические параметры российской экономической системы, произошедшие в связи с санкционной политикой, проводимой рядом зарубежных держав в отношении РФ начиная с 2014 г. [6; 9; 11; 18]. В настоящее время эта сфера объединяет в себе множество предприятий различных по объемам и формам собственности, при этом их число с каждым годом увеличивается [17; 24]. Однако развитию туристического сектора в нашей стране препятствуют не только внешние, но и внутренние факторы, важнейшими из которых является низкий уровень развития туристской инфраструктуры [13], отсутствие эффективного маркетинга предприятий туристской сферы [19], несогласованная со стратегией развития отрасли ценовая политика отдельных субъектов, отсутствие адекватных методов прогнозирования конкретных параметров [5; 22; 25]. Указанные условия сдерживают эффективное развитие туристской отрасли в РФ, что обосновывает необходимость их корректировки как с точки зрения развития
туристской отрасли, так и туристских регионов. На этом основании исследование состояния и направлений развития инфраструктуры туристического комплекса региона в контексте повышения его экономической безопасности приобретает наибольшую актуальность именно в современный кризисный период, когда регионы должны максимально мобилизовать свой уникальный потенциал, являющийся залогом стабильного экономического роста и конкурентоспособности [12; 14].
Материалы и методы
Для реализации системного исследования процесса формирования модели совершенствования инфраструктуры туристического сектора региона осуществлена попытка интегрированного использования математических методов, традиционно применяемых в системе производственного менеджмента.
АВС-анализ оказывается одним из самых несложных методов группировки объектов по заданному критерию. Но несмотря на то, что однопара-метрические методы постоянно имеют ряд ограничений, АВС-анализ в настоящее время приобрел достаточно большую популярность в сфере управления товарными запасами и стал, пожалуй, одним из наиболее часто используемых аналитических инструментов современного производственного менеджмента [1].
Идея метода АВС состоит в том, чтобы из всего множества однотипных объектов можно было выделить наиболее значимые группы с точки зрения обозначенной цели. Таких объектов, как правило, немного, и именно на них необходимо сосредоточить основное внимание и силы. Благодаря АВС-анализу можно дифференцировать номенклатуру запасов на предприятии по величине вклада в будущий результат [3].
Метод XYZ-анализа подразумевает деление всего ассортимента товаров (ресурсов) компании на три класса в зависимости от уровня равномерности
спроса, а это является основой для дальнейшего точного планирования и прогнозирования действий всех членов цепи снабжения [10].
Для того чтобы использовать этот метод необходимо применение следующих формул:
1. Формула для расчета среднеквадратическо-го отклонения вариационного ряда:
о =
(1)
где Х( - 1-й уровень спроса по изучаемой единице товара за все периоды; х - среднее значение спроса по исследуемой позиции за все периоды; п - количество периодов.
Значение среднеквадратического отклонения дает возможность посмотреть меру разброса величин вариантов относительно среднего арифметического. Чем меньше значение среднеквадратического отклонения, тем ближе к среднему оно находится.
Если при расчете среднеквадратическое отклонение расхода одного товара - 10, а другого -20, то это подразумевает, что объёмы потребления первого товара в месяц ближе к среднемесячному значению, и они более стабильны, чем для другого товара.
2. Значение среднеарифметического вычисляется по формуле:
х =
£¿=1Х1
(2)
Коэффициент вариации спроса по определенной товарной позиции это признак, на основе которого эта позиция относится к определенной группе. Одним из часто применяемых показателем относи-
тельной колеблемости является коэффициент вариации [4].
V = -• 100 %
X
(3)
где а - среднее среднеквадратическое вариационного ряда; х - среднеквартальное значение спроса по оцениваемой позиции за все периоды (кварталы).
Здесь все товары, которые подлежат анализу, в зависимости от вычисленных значений коэффициента вариации, делятся на 3 группы. В первую группу X входят значения, принадлежащие промежутку 0 < V < 10 %; к группе У относятся значения - 10 < V < 25 %; и в группу Ъ - 25 % < V <
Кривая ХУЪ-анализа представлена на рисунке 1. Где V - коэффициент вариации спроса, а т - номенклатурные единицы, расположены в порядке уменьшения доли в общем запасе.
Рисунок 1 - Кривая XYZ-анализа
В таблице 1 приведены группы товаров АВС-и XYZ-анализа
Таблица 1 - Товарные группы АВС- и XYZ-анализа
п
п
АВС-анализ ХУЪ-анализ
Группа А содержит ограниченное количество необходимых видов товаров, нуждающихся в постоянном контроле и учете, а также тщательном планировании. Товары данной группы является основной частью бизнеса компанию Группа Х товары, величина спроса на которые остается на одном уровне либо подвержена небольшим изменениям, легко прогнозируемы с высокой точностью. Удельный вес данной группы товаров составляет не больше 50-55 %.
Группа В в данную группу входят ресурсы, значение которых для компании не так велико и нуждаются в обычном контроле, налаженном учете Группа Y товары, спрос на которые происходит периодически или имеет вид уменьшающейся или увеличивающейся тенденции. Прогнозирование данной группы может быть со средней степенью точности. Удельный вес составляет около 30 %.
Группа С в данную группу входит большой ассортимент маловажных товаров, которые характеризуются поверхностными методами контроля, планирования и учета запасов Группа Z товары группы Z не поддаются каким-либо прогнозам, так как для них невозможно найти какую-либо закономерность. Удельный вес данной группы составляет 15 % в общей номенклатуре
Таблица 2 - Матрица АВС-XYZ
AX AY AZ
Нужно разработать особые методы управления запасами. Для АХ определить оптимальные размеры заказа; обдумать вероятность применения способа поставки товаров «Точно в срок», для А2 необходим ежедневный
контроль и, по возможности, предусмотреть страховой запас
BX BY BZ
Регулирование запасов может происходить индивидуальными и одинаковыми технологиями (сроки планирования, способы доставки)
CX CY CZ
Планирование уровня запасов может происходить на большой промежуток времени, только если будет про-
водиться еженедельная проверка фактического запаса на складе
В большинстве случаев практика показывает, что совместное применение методов ABC- и XYZ-анализа дает лучшей эффект, чем их отдельное применение. Совмещение анализов помогает в планировании количества запасов и их эффективного управления. Для этого составляют матрицу АВС-XYZ, таблица 2, затем определяют по каждой позиции материальных запасов соответствующую группу и необходимые для данной группы технологии управления запасами [10].
Данные методы не новы, они достаточно давно известны в теории и широко применяются в практике производственного менеджмента. В прикладной сфере чаще всего они используются в организациях, занимающихся распределением и реализацией товаров, либо на предприятиях, имеющих склад, на котором хранятся различного рода готовые продукты и комплектующие. Математические методы помогают установить учет за движением материальных ресурсов, оптимизировать интервал поставок и их периодичность, уменьшить уровень расходов на управление запасами.
Однако суть данных методов не исключает возможность их внедрения в совершенно иных сферах общественного производства, где по заранее выбранным оценочным критериям, можно получить данные о более эффективном использовании
ресурсов и рационализировать производственный процесс. На этом основании предлагается использовать АВС-XYZ-методы для выявления наиболее перспективных с точки зрения возможности роста рентабельности группы субъектов отрасли. При этом подразумевается, что рост рентабельности может быть достигнут как за счет повышения эффективности использования уже существующих основных производственных фондов [13], так и за счет грамотного проведения инвестиционной политики региональной сферы туризма [7].
В качестве объекта исследования предлагается использовать туристическую отрасль Краснодарского края.
Результаты
Идея АВС-анализа строится на основе принципа Парето, который формулируется следующим образом: «За большинство возможных результатов отвечает относительно небольшое число причин». В настоящее время принцип широко известен как «правило 20 на 80» [23].
С помощью АВС-анализа можно провести оценку значимости каждой конкретной группы туристов по признаку доходности. Для этого, прежде всего, были использованы данные официальной статистики о распределении отдыхающих по группам средств размещения.
Таблица 3 - ABC-анализ показателей размещения отдыхающих Краснодарского края
Показатель Количество отдыхающих, тыс. чел. Итого Доля отдыхающих в регионе, %
2008 2009 2010 2011 2012
Коллективные средства размещения, всего 2 634 2 801 2 815 2 496 2 726 13 472 19,8
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 862 889 922 749 939 4 361 6,4
Специализированные средства размещения 1 772 1 913 1 893 1 747 1 786 9 111 13,4
Индивидуальные средства размещения 5 181 5 682 5 698 5 249 4 365 26 175 38,4
Сезонные кемпинги 271 279 320 305 294 1 469 2,2
Однодневные посетители 2 409 2 688 2 998 2 938 2 513 13 546 19,9
Итого: 13 129 14 252 14 646 13 484 12 623 68 134
Таблица 4 - Доходность средств размещения отдыхающих по группам
Показатель Стоимость издержек на 1 отдыхающего, тыс. руб. Кол-во отдыхающих за 20082012 гг, тыс. чел. Выручка от средств размещения за 2008-2012гг, тыс. руб. 4 (гр.2хгр.3 1000)
Коллективные средства размещения, всего 15 13 472 202 080 000,00
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 30 4 361 130 830 000,00
Специализированные средства размещения 50 9 111 455 550 000,00
Индивидуальные средства размещения 6 26 175 157 050 000,00
Сезонные кемпинги 2,5 1 469 3 672 500,00
Однодневные посетители 0,5 13 546 6 773 000,00
Итого: х 68 134 955 955 500,00
Проведя анализ всего количества туристов и всех возможных вариантов отдыха, мы приходим к выводу, что наибольшим спросом у приезжих пользуются индивидуальные средства размещения (38,4).
Так же следует отметить, что значительную долю занимают однодневные посетители курортов края (19,9 %) и туристы, пользующиеся услугами коллективных средств размещения (19,8 %).
Затем в целях дальнейшего исследования был осуществлен сбор недостающих данных на основе проведенного опроса посетителей каждой из представленных групп средств размещения. После обработки данных получены следующие результаты об объеме издержек 1 отдыхающего за сезон (условно 10 дней) (табл. 4).
Исходя из логики и критериев АВС-анализа разделим все категории на группы, исходя из оценочных значений затрат по каждой категории отдыхающих в регионе (табл. 5).
Из полученных данных видно, что показатели, которые входят в группу С приносят минимальную прибыль. Объяснением этому является сезонный
фактор и специфика размещения в кемпинге, не подразумевающая его использование только в теплый период [16]. На этом основании кемпинги используются только 3,5 - 4 месяца в году, а в течение остального периода простаивают.
Метод XYZ позволяет провести классификацию показателей размещения отдыхающих в регионе в зависимости от изменения их количества. На основании XYZ-метода возможно оценить потенциал отрасли, выявить точки роста, то есть те, показатели, которые являются приоритетными для развития отрасли. На основании результатов анализа определяются весовые значения конкретных групп объектов туристической отрасли (табл. 6). Исходя из этого, определяются те, на совершенствование управления которыми стоит, прежде всего, обратить особенное внимание, как бизнес-структур, так и региональных органов власти.
Эти показатели будут разделены на группы: X, Y и Z с величиной коэффициента вариации V <10 % группа X, 10 % <у <25 % группа Y и у> 25 % группа Z.
Таблица 5 - Распределение показателей размещения отдыхающих на группы, исходя из доходности
Показатель Группа Доля доходности по отдыхающим в регионе, %
Специализированные средства размещения А 47,7
Коллективные средства размещения, всего 21,1
Индивидуальные средства размещения 16,4
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего В 13,7
Однодневные посетители С 0,7
Сезонные кемпинги 0,4
Таблица 7 - Расчеты среднеквадратического отклонения и среднеарифметического
Показатель Год / Изменение числа отдыхающих, тыс. чел. V, % Группа
2008 2009 2010 2011 2012
Коллективные средства размещения, всего 2 634 2 801 2 815 2 496 2 726 9,8 X
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 862 889 922 749 939 17,2 Y
Специализированные средства размещения 1772 1 913 1 893 1 747 1 786 8,3 X
Индивидуальные средства размещения 5 181 5 682 5 698 5 249 4 365 20,7 Z
Сезонные кемпинги 271 279 320 305 294 13,4 Y
Однодневные посетители 2 409 2 688 2 998 2 938 2 513 19,0 Y
Для расчета коэффициента вариации потребовались вспомогательные расчеты среднеквадратического отклонения и среднеарифметического. Эти расчеты представлены в таблице 7.
60,0 50,0 40,0 30,0 20,0 10,0 0,0
20,5 20,5
56,1
1
У
X
г
/
23,4
Y
Z
Рисунок 2 - Доля показателей XYZ в общем объеме размещения
Проведя группировку показателей
размещения отдыхающих, видно, что преобладающей является доля показателей с высоким отклонением спроса (группа Y). На этом основании данная группа подлежит более внимательному исследованию со стороны владельцев, инвесторов, региональных органов власти, как обладающая наибольшим потенциалом для роста. Определение основных направлений развития перспективной группы при грамотном определении целей и мероприятий, которые должны быть реализованы в рамках стратегии развития, позволят повысить эффективность использования потенциала объектов избранной группы и увеличить поток туристов за счет увеличения уровня заполняемости средств размещения в гостиницах, сезонных кемпингах и местах однодневного размещения.
Для того чтобы грамотно сформулировать направления развития отрасли, необходимо выявить также категорий отдыхающих, которые являются целевой аудиторией для избранных по результатам проведенного анализа групп субъектов туристской сферы региона. Реализовать данную цель предлагается путем интеграции двух рассмотренных методических подходов.
Для того чтобы провести совмещенный АВС-ХУЪ-метод необходимо объединить полученные результаты после проведения АВС-анализа показателей доходности средств размещения отдыхающих и XYZ-анализ, вы-явивший наиболее перспективную с точки зрения развития группу средств размещения (табл. 8).
Далее для наглядности следует составить таблицу, в которой приведены данные по совмещённому АВС-ХУЪ-анализу (табл. 9).
Структурированные в табличной форме данные о количестве показателей размещения отдыхающих, которые входят в каждую группу классификации, позволяют легко ориентироваться направлениям корректировки каждого показателя.
Так в результате анализа по совмещенному ЛБС-ХУЪ-методу исследуемых данных о результатах функцио-нирования туристской отрасли Краснодарского края можно сделать вывод о том, что субъекты, вошедшие в группу АХ, то есть специализированные и коллективные средства размещения, характеризуются стабильным спросом.
Это означает, что спрос со стороны потребителей на данные средства размещения достаточно легко спрогнозировать, ориентируясь на данные предыдущих периодов. Анализ уровня заполняе-мости номерного фонда данных средств размещения позволит выявить наиболее высокий и наиболее низкий спрос в зависимости от сезона. По этим данным можно будет осуществлять корректировку заполняемости номеров в прогнозируемых периодах путем манипуляций с ценой путевок.
Таблица 8 - ABC-XYZ-анализ по показателям размещения отдыхающих
Показатель Доля доходности по отдыхающим в регионе, % Группа V, % Группа
Коллективные средства размещения, всего 21,1 А 9,8 X
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 13,7 В 17,2 Y
Специализированные средства размещения 47,7 А 8,3 X
Индивидуальные средства размещения 16,4 А 20,7 Z
Сезонные кемпинги 0,4 С 13,4 Y
Однодневные посетители 0,7 С 19 Y
Таблица 9 - Общая статистика ABC-XYZ классификации
Показатель X Y Z Всего:
вариация<10 % вариация<25 % вариация>25 %
А доля доходности 15 - 100 % 2 0 1 3
В доля доходности 5 - 15 % 0 1 0 1
С доля доходности <5 % 0 2 0 2
Всего: 2 3 1 6
Спрос на гостиницы и аналогичные средства размещения, входящие в группы ВY, нестабилен даже в «жаркий» сезон, однако учитывая, что места в гостиницах могут пользоваться повышенным спросам, их владельцам стоит планировать свой бизнес, осознавая, что если, допустим, с июня по сентябрь им нужно будет предоставить потребителям дополнительные номера, то с октября по май часть номеров могут быть невостребованными. На этом основании для сохранения требуемого уровня рентабельности на протяжении всего года планирование загрузки фондов гостиниц нужно осуществлять с применением всего набора марке -тинговых коммуникаций [15], а именно грамотно планировать ценовую политику [13], осуществлять рекламную деятельность, направленную на расширение целевой аудитории (командировочные, арендаторы жилья, прибывшие в регион по различным нуждам в «не сезон»), а также развивать связи с общественностью (проводить различные мероприятия на собственной базе, сдавать помещения в аренду для проведения мероприятий сторонних организаций).
Сезонные кемпинги, группа СY, характеризуется нестабильностью, так как изначально ориентирована исключительно на получение прибыли только в сезон. Использовать ее фонды в холодный период времени просто не представляется возможным. При этом и расходы на строительство и содержание фондов кемпинга в холодный сезон минимальны, в силу их специфики. Учитывая эти обстоятельства, собственникам данных средств размещения стоит наиболее тщательно проводить
мониторинг спроса, для того, чтобы, ориентируясь на прогнозируемый спрос, успевать возводить дополнительные фонды, позволяющие получить дополнительную прибыль в «горячий сезон».
Группа индивидуальных средств размещения, AZ, даже при высоком уровне использования показателей размещения отдыхающих отличается нестабильностью спроса. Поэтому здесь могут быть те же самые рекомендации, как и для группы CY, с той лишь только разницей, что в связи с более высокими издержками на содержание фондов индивидуальных средств размещения, ее собственникам для сохранения заданного уровня рентабельности придется еще более активно действовать для обеспечения роста загруженности мест размещения посетителей на протяжении всего года.
Обсуждение
На основе проведенного исследования особенностей и возможностей применения двух достаточно популярных методов производственного менеджмента, ABC и XYZ, предложен механизм их интегрированного использования в сфере анализа и планирования рентабельности и использования фондов туристской отрасли.
Заключение
Выявлено, что применение данных методов может быть вполне оправданным и информативным. Однако для достижения большей убедительности и обоснованности в расчетах должны быть использованы актуальные и достоверные данные не только о количестве отдыхающих, посещающих конкретные группы средств размещения, но и сведения, на
основе которых можно рассчитать их реальную доходность (среднегодовую стоимость путевок, среднегодовые издержки по содержанию фордов, уровень налоговых отчислений и т. д.). Для этого на региональном уровне необходимо обеспечить сбор таких данных, которые помогут избежать не только погрешности применения АВС-ХУЪ-метода, но и основных показателей состояния и развития туристской отрасли региона.
Предложенная методика представляет интерес и имеет потенциал для дельнейшего развития в качестве эффективного аналитического инструмента туристской отрасли региона.
На основе ее внедрения в регионе может быть создан единый аналитический центр, занимающийся исследованием потенциала средств размещения отдыхающих, а также разработкой перспективных направлений повышения их эффективности и развития.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Алесинская Т. В. Основы логистики. Функциональные области логистического управления. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ. 2012. 79 с.
2. Вукович Г. Г. Компаративистский анализ исследования факторов эффективного функционирования региональной экономики // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2014. № 2 (34). С. 9-14.
3. Горностаев Д. В. Управление товарными запасами предприятия розничной торговли продуктами питания как способ повышения финансовой устойчивости // Финансы, налоги, кредит: Сборник научных трудов / Под ред. проф.
B.В. Степаненко. Вып. 3. Саратов: СГСЭУ. 2007.
C.62-66.
4. Гущина Е. Г. Концепция структурной модели устойчивого регионального развития // Экономика: теория и практика. 2015. № 3 (39). С.23-28.
5. Джуха В. М., Гагай М. С. Статистическая модель мультипликатора туристических расходов в Российской Федерации и Ростовской области // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 14. С. 37-43.
6. Дудин С. Г., Толстова А. З., Суровцева Е. С. Доверие в макроэкономике // Экономика: теория и практика. 2015. № 2 (38). С. 44-49.
7. Данилова З. А., Жамьянова Ю. Б. Социальная безопасность региона: оценка регулирующего воздействия государства // Научное обозрение. 2016. № 5. С. 87-90
8. Зенченко С. В., Кобрянов С. В. Формирование стратегии конкурентоспособного
развития экономики региона // Экономика: теория и практика. 2015. № 1 (37). С. 14-20.
9. Игнатьев С. В. Российская экономика в контексте мировой динамики развития // Экономика: теория и практика. 2016. № 1 (41). С. 3-9.
10. Ильина Т. А. Анализ АВС-XYZ как один из действенных инструментов бережливого производства на промышленных предприятиях // Российское предпринимательство. 2013. № 7 (242). С. 49-55.
11. Козырь Н. С., Злыденко Н. И. Валютные войны или конкурентная девальвация: сценарные перспективы // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 30 (315). С. 48-60.
12. Гетманова А. В., Козырь Н. С. Анализ показателей экономической безопасности региона // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 10 (66). С. 180-183.
13. Кизим А. А., Жабин В. В. Финансовой сопровождение субъектов региональной инфраструктуры и инфраструктурных проектов // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление. 2014. № 2 (45). С. 13-21.
14. Кизим А. А., Вальвашов А. Н., Сайдашева О. В. Развитие конкурентных преимуществ территории на основе формирования туристских дестинаций и их пространственных сетей: региональный аспект. Краснодар. 2013.
15. Котлер К. Л. Келлер Маркетинг менеджмент: [пер. с англ. С. Жильцова, М. Жильцова, Д. Раевской; науч. ред. А. М. Немчин, В. А. Дубалазов]. 12-е изд. Москва [и др.]: Питер. 2012.
16. Лапочкина В. В., Косарева Н. В., Адашова Т. А. Экологический туризм в России: тенденции развития // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 5-1 (47). С. 100-105.
17. Левочкина Н. А. Региональная идентичность: понятие и сущность // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 1-3. С. 446-453.
18. Невская Н. А. Экономические индикаторы рыночной конъюнктуры / Научный доклад / Москва. 2014.
19. Никулина О. В., Зазирняя Н. В. Разработка эффективных маркетинговых коммуникаций туристских услуг // Экономика: теория и практика. 2011. № 1 (21). С. 55-59.
20. Плешакова М. В. Новая стратегия развития региональной экономики: драйверы роста
и экономическая политика юга России // Экономика: теория и практика. 2016. № 4 (44). С. 103-105.
21. Рзун И. Г., Толстова А. З., Подложнова Н. В. Рынок туристских услуг Краснодарского края // Научные меридианы 2015: сборник материалов I Международной научно-практической конференции. 2015. С.265-268.
22. Аксенов Д. А. Ретроспективный анализ динамики расходования международных резервов Российской Федерации в условиях кризисных явлений в экономике // Вестник экономической безопасности. 2011. № 1. С. 5-7.
23. Иванов Д. А.Управление цепями поставок. СПб. : Политехнический институт. 2011. 660 с.
24. Шамин А. Е., Чернов В. А. Территориальные кластеры как основа развития инновационной инфраструктуры региона // Инновации и инвестиции. 2015. № 8. С. 2-5.
25. Шевченко И. В., Боштек А. А. Обоснованные риски предприятий санаторно-курортного комплекса. Особенности оптимизации денежных потоков компании // Экономика: теория и практика. 2012. № 1 (25). С. 46-52.
26. Шавандина И. В., Шамин Е. А. Развитие организаций потребительской кооперации // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. № 4 (13). С. 67-73.
REFERENCES
1. Alesinskaja T. V. Osnovy logistiki. Funkcion-al'nye oblasti logisticheskogo upravlenija (Fundamentals of logistics. Functional fields of logistic management), Taganrog, Izd-vo TTI JuFU, 2012, 79 p.
2. Vukovich G. G. Komparativistskij analiz issle-dovanija faktorov jeffektivnogo funkcionirovanija re-gional'noj jekonomiki (Komparativistsky analysis of a research of factors of effective functioning of regional economy), Vestnik Altajskoj akademii jekonomiki i prava, 2014, No. 2 (34), pp. 9-14.
3. Gornostaev D. V. Upravlenie tovarnymi zapa-sami predprijatija roznichnoj torgovli produktami pitan-ija kak sposob povyshenija finansovoj ustojchivosti (Management of commodity stocks of the enterprise of home shopping service of food as way of increase in financial stability), Finansy, nalogi, kredit: Sbornik nauchnyh trudov, Pod red. prof. V. V. Stepanenko, Vyp. 3, Saratov, SGSJeU, 2007, pp. 62-66.
4. Gushhina E. G. Koncepcija strukturnoj modeli ustojchivogo regional'nogo razvitija (Concept of structural model of sustainable regional growth), Jekonomi-ka: teorija ipraktika, 2015, No. 3 (39), pp. 23-28.
5. Dzhuha V. M., Gagaj M. S. Statisticheskaja model' mul'tiplikatora turisticheskih rashodov v Ros-
sijskoj Federacii i Rostovskoj oblasti (Statistical model of the animator of tourist expenses in the Russian Federation and the Rostov region), Jekonomicheskij analiz: teorija i praktika, 2012, No. 14, pp. 37-43.
6. Dudin S. G., Tolstova A. Z., Surovceva E. S. Doverie v makrojekonomike (Trust in macroeconomic),
Jekonomika: teorija i praktika, 2015, No. 2 (38), pp.44-49.
7. Danilova Z. A., Zham'janova Ju. B. Social'naja bezopasnost' regiona: ocenka regulirujushhego vozdejstvija gosudarstva (Social safety of the region: an assessment of the regulating influence of the state), Nauchnoe obozrenie, 2016, No. 5, pp. 87-90
8. Zenchenko S. V., Kobijanov S. V. Formiro-vanie strategii konkurentosposobnogo razvitija jekonomiki regiona (Formation of strategy of competitive development of economy of the region), Jekonomi-ka: teorija i praktika, 2015, No. 1 (37). pp. 14-20.
9. Ignat'ev S. V. Rossijskaja jekonomika v kontekste mirovoj dinamiki razvitija (The Russian economy in the context of world dynamics of development), Jekonomika: teorija i praktika, 2016, No. 1 (41), pp. 3-9.
10. Il'ina T. A. Analiz AVS-XYZ kak odin iz dej stvennyh instrumentov berezhlivogo proizvodstva na promyshlennyh predprijatijah (The analysis of ABC-XYZ as one of effective instruments of economical production at the industrial enterprises), Rossijskoe predprinimatel'stvo, 2013, No. 7 (242), pp. 49-55.
11. Kozyr' N. S., Zlydenko N. I. Valjutnye vojny ili konkurentnaja deval'vacija: scenarnye perspektivy (Currency wars or competitive devaluation: scenario prospects), Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost', 2015, No. 30 (315), pp. 48-60.
12. Getmanova A. V., Kozyr' N. S. Analiz poka-zatelej jekonomicheskoj bezopasnosti regiona (Analysis of indicators of economic security of the region), Sov-remennye nauchnye issledovanija i innovacii, 2016, No. 10 (66), pp. 180-183.
13. Kizim A. A., Zhabin V. V. Finansovoj so-provozhdenie sub#ektov regional'noj infrastruktury i infrastrukturnyh proektov (Financial escort of subjects of regional infrastructure and infrastructure projects), Nauka i obrazovanie: hozjajstvo i jekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie, 2014, No. 2 (45), pp. 13-21.
14. Kizim A. A., Val'vashov A. N., Sajdashe-va O. V. Razvitie konkurentnyh preimushhestv territorii na osnove formirovanija turistskih destinacij i ih pros-transtvennyh setej : regional'nyj aspect (Development of competitive advantages of the territory on the basis of formation of tourist destination and their spatial networks: regional aspect), Krasnodar, 2013.
15. Kotler K. L. Keller Marketing menedzhment (Marketing management), [per. s angl. S. Zhil'cova, M.
Zhil'cova, D. Raevskoj; nauch. red. A. M. Nemchin, V. A. Dubalazov]. 12-e izd. Moskva [i dr.]: Piter, 2012.
16. Lapochkina V. V., Kosareva N. V., Adashova T. A. Jekologicheskij turizm v Rossii: tendencii razvitija (Ecological tourism in Russia: development tendencies), Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhur-nal, 2016, No. 5-1 (47). pp. 100-105.
17. Levochkina N. A. Regional'naja identichnost': ponjatie i sushhnost' (Regional identity: concept and essence), Mezhdunarodnyj zhurnal prikladnyh i funda-mental'nyh issledovanij. 2016. No. 1-3. pp. 446-453.
18. Nevskaja N. A. Jekonomicheskie indikatory rynochnoj kon#junktury (Economic indicators of market conditions), Nauchnyj doklad, Moskva, 2014.
19. Nikulina O. V., Zazirnjaja N. V. Razrabotka jeffektivnyh marketingovyh kommunikacij turistskih uslug (Development of effective marketing communications of tourist services), Jekonomika: teorija i praktika, 2011, No. 1 (21), pp. 55-59.
20. Pleshakova M. V. Novaja strategija razvitija regional'noj jekonomiki: drajvery rosta i jekonomich-eskaja politika juga Rossii (New strategy of development of regional economy: drivers of growth and economic policy of the South of Russia), Jekonomika: teorija i praktika, 2016, No. 4 (44), pp. 103-105.
21. Rzun I. G., Tolstova A. Z., Podlozhnova N. V. Rynok turistskih uslug Krasnodarskogo kraja (Market of tourist services of Krasnodar Krai), Nauchnye merid-iany 2015: sbornik materialov I Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii, 2015, pp. 265-268.
22. Aksenov D. A. Retrospektivnyj analiz dina-miki rashodovanija mezhdunarodnyh rezervov Ros-
sijskoj Federacii v uslovijah krizisnyh javlenij v jekonomike (The retrospective analysis of dynamics of an expenditure of the international reserves of the Russian Federation in the conditions of the crisis phenomena in economy), Vestnik jekonomicheskoj bezopasnosti, 2011, No. 1, pp. 5-7.
23. Ivanov D. A.Upravlenie cepjami postavok (Supply chain management), SPb, Politehnicheskij institut, 2011, 660 p.
24. Shamin A. E., Chernov V. A. Territorial'nye klastery kak osnova razvitija innovacionnoj infra-struktury regiona (Territorial clusters as basis of development of innovative infrastructure of the region), In-novacii i investicii, 2015, No. 8, pp. 2-5.
25. Shevchenko I. V., Boshtek A. A. Obosno-vannye riski predprijatij sanatorno-kurortnogo kom-pleksa. Osobennosti optimizacii denezhnyh potokov kompanii (Reasonable risks of the enterprises of health resort. Features of optimization of cash flows of the company), Jekonomika: teorija i praktika, 2012, No. 1 (25), pp. 46-52.
26. Shavandina I. V., Shamin E. A. Razvitie or-ganizacij potrebitel'skoj kooperacii (Development of the organizations of consumer cooperation), Azimut nauch-nyh issledovanij: jekonomika i upravlenie, 2015, No. 4 (13), pp. 67-73.
Дата поступления статьи в редакцию 26.01.2017, принята к публикации 1.03.2017.
08.00.05 УДК 338.46
СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ИНФОРМАТИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ НИЖЕГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ
© 2017
Шамина Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов»
Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация
Введение. За прошедшие десятилетия произошли глобальные изменения в сфере инфокоммуникаций, сопровождающиеся лавинообразным ростом объемов услуг инфокоммуникационного сектора мировой и национальной экономик и широким распространением ИКТ. Главной задачей информационно-коммуникационных технологий в современной экономике является задача управления информацией и формирования новой инновационной среды. Это обуславливает необходимость изучения информатизации общества.
Материалы и методы. Статистика информационного общества - это новейшее направление российской социально-экономической статистики, нацеленной на исследование всех аспектов деятельности, связанной как с производством и распространением информационных и коммуникационных технологий, так и их применением в экономике, социальной сфере, общественной и частной жизни. Система показателей статистики информационного общества включает шесть групп показателей.
