Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Нетребин Ю.Ю. 1

---

1 ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»

В статье исследуются ограничения ресурсного потенциала коллективных средств размещения, которые существуют в регионе на услуги КСР Московской области. Ресурсный потенциал организаций имеет ограничения как по наличию внутренних ресурсов, так внешние ограничения. К внешним ограничениям относится существующий размер рынка, который определяется объемом спроса на соответствующие виды услуг. Автором предложено использование различных подходов как к определению фактических ограничений ресурсного потенциала по спросу, так и методику прогнозирования ограничений будущих периодов. Один из предложенных подходов к прогнозированию будущих ограничений ресурсного потенциала КСР был рассчитан при помощи надстройки «Анализ данных» программы MS Excel на основе анализа статистических данных. Структура спроса на услуги анализируется по различным ресурсным категориям. Представлена сводная таблица прогнозируемых ограничений ресурсного потенциала по спросу на различные группы услуг КСР по четырем ресурсным категориям. В описании результатов исследования представлены особенности изменения ресурсных ограничений по спросу будущего периода.

Статья в формате PDF

106 KB

: ресурсные ограничения коллективных средств размещения (КСР)

ограничения ресурсного потенциала КСР по спросу

методы определения ограничений

1. Ананьев А. Н., Нетребин Ю. Ю. Исследование признаков ресурсного потенциала коллективных средств размещения Московской области // Электронное периодическое издание «Сервис в России и за рубежом», 2012, 3(30), URL: http://www.rguts.ru/electronic_journal/number29/ (дата обращения: 29.03.12).

2. База данных показателей муниципальных образований Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. - URL: http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst.htm (дата обращения 15.03.2012).

3. Бухтоярова И. В. Статистический анализ рынка туристских услуг в России: автореф. дис. канд. экон. наук. - М., 2003. - 24 с.

4. Общая теория статистики: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, С. М. Проява

5. Сайт агентства «Росбизнесконсалтинг» [Электронный ресурс]. - URL: http://marketing.rbc.ru (дата обращения 15.03.2012).

6. Сайт комитета по физической культуре, спорту, туризму и работе с молодежью Московской области [Электронный ресурс]. - URL: http://www.kfs.mosreg.ru (дата обращения 15.03.2012).

Для определения ограничений спроса на различные услуги КСР четырех ресурсных категорий необходимо правильно выбрать методику. Если использовать какие-либо универсальные методики, то результат анализа может получиться общего характера и не будет отражать специфики отрасли и региона. Кроме этого, следует учесть качество информации в доступных источниках. Источниками информации в данном случае будут являться отчеты органов государственной статистики, отраслевые справочники, готовые исследования консалтинговых и маркетинговых агентств и базы публикаций в средствах массовой информации. Качество информации в заявленных источниках удовлетворяет поставленным в исследовании задачам. При выборе источников информации также учтено, что для получения достоверных результатов необходимы как натуральные показатели, так и показатели, измеряемые в денежных единицах.

Ввиду того, что динамика спроса в текущей конъюнктуре предсказуема, определить потенциальный спрос возможно показателями предыдущего периода. Одним из способов определения объема рынка является метод по определению объемов реализации услуг. С помощью этого метода вполне возможно получить результаты, обладающие достоверностью. Точность результатов обеспечивается тем, что на рынке услуг КСР ограниченное число игроков, и невозможно незаметно органам государственного и муниципального управления вести свою деятельность.

Данные исследования направлены на изучение не только объема спроса услуг всех КСР, но и изучается спрос на отдельные виды, как услуг размещения, так и дополнительных услуг КСР. Кроме этого, одной из актуальных потребностей в аналитических данных является уровень цен на различные услуги КСР. Такие данные необходимы по большей части не органам государственной статистики, а отдельным игрокам рынка услуг КСР для построения своей конкурентной политики.

Кроме фактического определения объема спроса, для выявления ограничений ресурсного потенциала коллективных средств размещения по спросу необходимо использовать методы прогнозирования. Так как повышение эффективности использования ресурсного потенциала КСР только на основе фактических показателей использования ресурсов менее актуально, чем на основе данных прогноза величин ресурсного потенциала.

Основными направлениями работы при прогнозировании изменения ограничений ресурсного потенциала по спросу является: выявление тенденций развития спроса и закономерностей изменения его структуры по отдельным видам услуг [3, с.18]. В данном случае подразумевается изменение ограничений ресурсного потенциала по спросу на различные услуги КСР, в частности, размещения, питания, спортивно-развлекательного характера и другие. Так как система ограничений по спросу в различных ресурсных категориях КСР имеет различную структуру, прогнозирование необходимо проводить по каждой категории КСР отдельно.

Прогнозирование показателей ограничений ресурсного потенциала подразумевает под собой определение перспектив развития спроса. Основа прогноза на данном этапе исследования - это будущее состояние системы ограничений ресурсного потенциала, определяемое при помощи преимущественно различных подходов к экстраполяции. Основной формой прогнозирования является получение эконометрической модели, что достигается при выполнении следующих этапов: формирование корреляционного поля, определение вида регрессии, нахождение параметров регрессии, проверка качества уравнения регрессии, использование уравнения регрессии для прогноза изменения показателей [4, с.192].

Одним из инструментов, позволяющих выполнить прогноз при помощи экстраполяции, является [4, с.206] надстройка «Пакет анализа» программы MS Excel из пакета программ MS Office. Данная надстройка предназначена для прогнозирования результатов научных экспериментов, определения будущих значений необходимых переменных. Значения прогноза автоматически вычисляются как при линейной и экспоненциальной зависимостях рядов значений переменных.

В качестве выбора корелляционного поля были использованы данные по объемам реализации услуг КСР с 2001 по 2011 г. Ввиду того, что в рамках исследования рассматриваемые объекты КСР были разделены на четыре ресурсные категории, то и анализ услуг был проведен в соответствии с принятой классификацией.

Для удобства анализа результатов полученные результаты прогноза по четырем ресурсным категориям представлены в отдельных таблицах. Ресурсные ограничения по спросу на все виды оказываемых услуг представлены базисными показателями 2011 года и показателями, рассчитанными при помощи предложенной методики прогнозирования. Коэффициенты, полученные на основе анализа данных за период с 2001 по 2011 г. представлены как по группам услуг отдельно, так и рассчитан коэффициент изменения валового объема оказанных услуг, который является ограничением ресурсного потенциала по спросу.

В таблице 1 представлены результаты расчетов по КСР первой ресурсной категории. Основными признаками принадлежности к первой ресурсной категории являются КСР, доля прибыли в общей выручке от услуг которых - более 35 %, доля использования пространственных ресурсов в общих затратах ресурсов - около 32 %, доля использования компетентностных ресурсов в общих затратах ресурсов - 20 %. Согласно данным исследования [1, с.6], к этой категории относятся загородные КСР, которые располагают большими площадями, предназначенными для оказания услуг оздоровления, питания и спортивно-развлекательных услуг. КСР, относящиеся к этой ресурсной категории, принадлежат к дорогому ценовому сегменту.

Таблица 1. Результаты прогноза показателей ресурсных ограничений по спросу КСР первой ресурсной категории (на примере Московской области)

Согласно коэффициентам, полученным предложенным методом, у КСР данной ресурсной категории ожидается рост спроса на их услуги размещения и услуги оздоровления. Тем не менее прогнозируется сокращение валового объема оказанных услуг до 94,4 %, что в денежном измерении подразумевает снижение более чем на 83 млн руб., из которых 67,9 млн руб. произойдет за счет сокращения спроса на услуги размещения в номерах третьей ценовой категории [1, с.5]. Несмотря на общее сокращение спроса на услуги КСР данной категории, ожидается изменение предпочтений потребителей по поводу потребления услуг размещения. Согласно прогнозу спрос на услуги номеров первой и второй ценовой категории вырастет на 8,2 млн руб. и 17,9 млн руб. соответственно. Спрос на все остальные виды услуг будет ниже по сравнению с базовым годом. Далее, в таблице 2, представлены результаты расчетов аналогичных показателей по КСР второй ресурсной категории.

Таблица 2. Результаты прогноза показателей ресурсных ограничений по спросу КСР второй ресурсной категории (на примере Московской области)

Основными признаками принадлежности КСР ко второй ресурсной категории являются КСР, доля прибыли в общей выручке от услуг которых по средневзвешенным показателям составляет около 24 %, доля использования пространственных ресурсов в общих затратах ресурсов - до 45 %, доля использования компетентностных ресурсов в общих затратах ресурсов - 25 %. Согласно данным исследования [1, с.5], к этой категории относятся загородные КСР, которые располагают большими площадями, предназначенными для оказания услуг оздоровления, питания и спортивно-развлекательных услуг. КСР, относящиеся к этой ресурсной категории, принадлежат к среднему и дешевому ценовому сегменту.

Согласно полученным данным прогноза, рост оказания услуг произойдет во второй и третьей ценовой категории услуг размещения, также увеличится спрос на услуги спортивно-развлекательного характера. Следует обратить внимание на то, что ожидается резкое падение спроса на услуги оздоровления КСР второй ресурсной категории. На остальные услуги падение спроса ожидается незначительное. Все вышесказанное вызовет структурные сдвиги в использовании ресурсного потенциала КСР в сторону использования тех ресурсов, которые необходимы для оказания услуг спортивно-развлекательного характера. Далее, в таблице 3, представлены результаты расчетов по предложенному методу определения ресурсных ограничений по спросу будущих периодов по КСР третьей ресурсной категории. Повышение спроса на услуги КСР данной ресурсной категории позволит увеличить валовой объем оказанных услуг на 481 млн руб.

Таблица 3. Результаты прогноза показателей ресурсных ограничений по спросу КСР третьей ресурсной категории (на примере Московской области)

Основными признаками принадлежности КСР к третьей ресурсной категории являются КСР, доля прибыли в общей выручке от услуг которых - не более 16 %, доля использования пространственных ресурсов в общих затратах ресурсов - около 20 %, доля использования компетентностных ресурсов в общих затратах ресурсов - 20 %. Согласно данным исследования [1, с.5], к этой категории относятся как загородные КСР, так и находящиеся в черте города, которые не располагают большими площадями, предназначенными для оказания услуг оздоровления, питания и спортивно-развлекательных услуг. Отстутствие больших площадей под дополнительные услуги также обуславливается тем, что оказание всех дополнительных услуг предусмотрено не на прилегающих территориях, а внутри сооружений. КСР, относящиеся к этой ресурсной категории, принадлежат к дорогому ценовому сегменту [1, с.7].

В целом рост валового объема оказанных услуг прогнозируется примерно на 6 %. Вместе с тем снижается уровень ресурсных ограничений для номеров третьей ценовой категории, так как рост спроса на данную категорию номеров предполагается до 24 % или на 56 млн руб. Кроме этого, прогнозируется увеличение спроса на услуги спортивно-развлекательно характера и соизмеримое сокращение потребления услуг размещения номеров первой и второй ценовой категории. Данную ситуации можно интерпретировать тем, что основная цель посещения КСР - это проведение досуга. Соответственно, для реализации такой структуры услуг потребуется более интенсивное использование необходимых для этого ресурсов. Возможно, рост спроса на услуги этой категории КСР был вызван изменением покупательской способности, как клиентов второй категории, так и четвертой категории, данные по которой представлены в таблице 4.

Таблица 4. Результаты прогноза показателей ресурсных ограничений по спросу КСР четвертой ресурсной категории (на примере Московской области)

Основными признаками принадлежности КСР к четвертой ресурсной категории являются КСР, доля прибыли в общей выручке от услуг которых по средневзвешенным показателям составляет не более 12 %, доля использования пространственных ресурсов в общих затратах ресурсов - до 20 %, доля использования компетентностных ресурсов в общих затратах ресурсов - около 5 % [1, с.7]. КСР, относящиеся к этой ресурсной категории, принадлежат к среднему и дешевому ценовому сегменту. В прогнозируемом периоде ожидается усиление ограничений ресурсного потенциала по спросу на 252,3 млн руб., что существенно снизит эффективность использования ресурсного потенциала КСР данной категории. Такая тенденция определенно влечет за собой снижение уровня загруженности номерного фонда, а в частности, первой и третьей ценовых категорий, что видно из данных таблицы 4. Но, тем не менее, ожидается рост спроса на услуги второй ценовой категории.

Ввиду того, что эффективное использование ресурсного потенциала зависит не только от внутренних ограничений, но и от внешних, то необходимо использовать актуальные методики для определения необходимых показателей ограничений. Использование предложенной методики позволяет определять ограничения ресурсного потенциала по спросу КСР всех ресурсных категорий. Результаты, полученные от применения данного подхода, позволяют заранее определить предстоящие изменения ограничений ресурсного потенциала КСР, связанных с возможным объемом потребления услуг.

Рецензенты:

• Данилин Валентин Николаевич, доктор экономических наук, профессор кафедры политической экономии и международных отношений Российского государственного социального университета, г. Москва.
• Мингалиев Газиз Фуатович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления на предприятии КНИТУ-КАИ, г. Казань.

Библиографическая ссылка