Статистическое наблюдение и анализ в туризме: комплексное исследование методологии, практики и перспектив (на примере Российской Федерации)

В условиях стремительной глобализации и постоянных социально-экономических трансформаций, туризм выступает одной из наиболее динамично развивающихся отраслей мировой экономики. Его вклад в валовой внутренний продукт многих стран, создание рабочих мест и стимулирование регионального развития неоспорим. Однако для эффективного управления этим многогранным сектором, для принятия обоснованных стратегических решений на всех уровнях — от государственного регулирования до планирования деятельности отдельных предприятий — необходима надежная, актуальная и всесторонняя информационная база. Именно здесь на первый план выходит статистическое наблюдение и последующий анализ данных.

Настоящая курсовая работа посвящена комплексному академическому исследованию теоретических основ, методологических аспектов, классификации, анализа ошибок и практического применения статистических методов в сфере туризма. Целью исследования является глубокий анализ сущности и роли статистического наблюдения, выявление ключевых программно-методологических и организационных принципов, систематизация видов наблюдения, изучение типичных ошибок и методов их минимизации, а также демонстрация практического применения статистических инструментов для обработки и интерпретации данных. Особое внимание уделяется актуальным вызовам и перспективным направлениям развития статистики туризма, включая инновационные подходы, такие как использование больших данных.

Данная работа ориентирована на студентов и аспирантов экономических, статистических и туристических факультетов. Она призвана не только углубить их понимание статистических концепций, но и продемонстрировать их практическую значимость для формирования научно обоснованной информационной базы, необходимой для успешного планирования и развития туристской индустрии, в том числе на примере Российской Федерации.

Теоретические основы статистического наблюдения в сфере туризма

Сущность и значение статистического наблюдения для туристской индустрии

Статистическое наблюдение — это не просто сбор информации, это тщательно спланированный, научно организованный процесс регистрации фактов, отражающих сущность социально-экономических явлений и процессов, в основе которого лежит системный подход к получению первичных данных, которые впоследствии станут фундаментом для глубокого анализа и формирования выводов. Главная цель этого процесса в туризме — создание надежной, научно обоснованной информационной базы, критически важной для всесторонней оценки состояния и динамики развития туристского комплекса страны.

Представьте себе, что вы управляете крупной туристической дестинацией. Без точных данных о количестве прибывающих туристов, их предпочтениях, продолжительности пребывания, демографическом составе и расходах, любое планирование превращается в догадки. Статистическое наблюдение позволяет установить факт присутствия той или иной единицы изучаемого явления (например, туриста или турфирмы) в определенное время и в конкретном месте, а также зафиксировать все необходимые признаки, предусмотренные программой исследования. Это дает возможность не только оценить текущую ситуацию, но и выявить скрытые тенденции, предвидеть изменения спроса и предложения, а также контролировать выполнение поставленных стратегических задач. В итоге, благодаря статистическому наблюдению, туристская индустрия получает объективные и достоверные сведения, без которых невозможно представить эффективное управление и устойчивое развитие, что делает его неотъемлемым элементом стратегического планирования.

Экономическое значение туризма и роль статистики

Вклад туризма в глобальную и национальную экономику сложно переоценить. Это не просто отдых и развлечения, но и мощный мультипликатор, стимулирующий развитие смежных отраслей: транспорта, гостиничного бизнеса, общественного питания, розничной торговли, культурных и досуговых услуг. Достоверные статистические данные о движении туристских потоков, изменении потребительского спроса и предложения на туристические услуги становятся ключевым инструментом для количественной оценки этого вклада.

Рассмотрим динамику вклада туризма в ВВП России. Так, в 2018 году этот показатель составлял 2,7%, в 2019 году он немного вырос до 2,8%, однако пандемия COVID-19 привела к сокращению до 2,4% в 2020 году. Последующее восстановление позволило достичь 2,6% в 2021 и 2022 годах, а к 2023 году показатель снова вырос до 2,8%. Правительством Российской Федерации поставлена амбициозная задача – увеличить этот показатель до 5% к 2030 году. Для достижения такой цели требуется не только развитие инфраструктуры и повышение качества услуг, но и постоянный, глубокий статистический анализ. Достоверные сведения позволяют точно оценить валовую добавленную стоимость, генерируемую всеми видами деятельности, относящимися к группировке «Туризм» по ОКВЭД (Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности), тем самым давая возможность принимать своевременные и эффективные решения, направленные на стимулирование роста отрасли. Без точной статистики эти цифры оставались бы лишь декларациями, а не основой для реального экономического планирования, что ставит под вопрос целесообразность любых инвестиций.

Оценка антропогенной нагрузки и экологическая емкость в туризме

Устойчивое развитие туризма невозможно без учета его воздействия на окружающую среду. Рост туристских потоков, особенно в уникальных природных зонах, неизбежно приводит к так называемой антропогенной нагрузке. Статистическое наблюдение играет здесь критическую роль, предоставляя инструменты для измерения и анализа этого воздействия.

Оценка антропогенной нагрузки осуществляется через ряд метрик. Исследователи анализируют густоту тропиночной сети, ее ширину и глубину, что напрямую указывает на интенсивность передвижения туристов. Состояние почвенного покрова, наличие краснокнижных и сорных растений, встречаемость мусора и костровищ — все это количественные показатели, которые фиксируются в процессе наблюдения. На основе этих данных определяется устойчивость природного комплекса к внешнему воздействию и его потенциал к восстановлению.

Для более точной оценки используются стадии дигрессии — степени деградации природной среды, выражаемые как отношение площади вытоптанного напочвенного покрова к общей площади участка. Например, I стадия соответствует вытаптыванию до 1,0%, в то время как V стадия означает, что более 25% площади вытоптано, что свидетельствует о критическом состоянии экосистемы.

Таблица 1. Стадии дигрессии напочвенного покрова

Стадия дигрессии	Процент вытоптанной площади	Характеристика
I	До 1,0%	Слабая деградация
II	1,0% – 5,0%	Умеренная деградация
III	5,0% – 15,0%	Значительная деградация
IV	15,0% – 25,0%	Сильная деградация
V	Свыше 25,0%	Критическая деградация

Важным концептуальным понятием в этой области является экологическая емкость туризма (tourism carrying capacity), определённая Всемирной туристской организацией (ВТО). Это максимальное количество посетителей, которое может одномоментно находиться на территории туристической дестинации без разрушения её физических, экономических и социально-культурных условий. Статистические данные, полученные в ходе наблюдения за антропогенной нагрузкой, позволяют рассчитать эту емкость и разработать стратегии управления потоками туристов для сохранения уникальных природных и культурных объектов. Без таких данных любая попытка обеспечить устойчивый туризм будет неполной и неэффективной, рискуя необратимо повредить ценнейшие природные объекты.

Программно-методологические и организационные основы статистического наблюдения в туризме

Цели, объект и единица наблюдения

Прежде чем приступить к сбору данных, необходимо четко определить, что именно мы хотим узнать, о ком и с какой целью. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения являются фундаментом любого исследования, обеспечивая его логическую стройность и научную обоснованность. В туризме, как и в любой другой отрасли, успех наблюдения напрямую зависит от качества подготовительной работы.

Во-первых, формулировка цели и задач. Цель должна быть предельно ясной, развернутой и конкретной, чтобы не оставлять места для двусмысленности. Например, целью может быть «определение числа прибытий/выбытий иностранных туристов по странам происхождения и анализ их социально-демографического состава (возраст, пол) и целей поездок за определенный период». От этой цели проистекают конкретные задачи, которые необходимо решить в ходе исследования.

Во-вторых, определение объекта статистического наблюдения. Это та статистическая совокупность, о которой мы собираем информацию. В контексте туризма объектом может быть совокупность всех гостиниц определенного города, всех туроператоров, действующих в регионе, или всех посетителей национального парка за летний сезон. Важно, чтобы объект был четко ограничен во времени и пространстве.

В-третьих, выбор единицы наблюдения. Единица наблюдения – это первичный элемент исследуемой совокупности, несущий информацию по каждому учетному признаку. В туризме это может быть:

• Отдельно взятый посетитель: При прямых опросах или регистрации в средствах размещения.
• Глава путешествующей группы (семьи): В случае, когда один респондент предоставляет данные за всех сопровождающих его лиц, что позволяет оптимизировать процесс сбора данных при сохранении репрезентативности.

Тщательное определение этих параметров позволяет сфокусировать исследование, избежать избыточного сбора данных и обеспечить их релевантность поставленным задачам.

Программа и организационные формы статистического наблюдения

Когда цели и объекты определены, следующим шагом становится разработка программы наблюдения и выбор адекватных организационных форм. Программа статистического наблюдения — это своего рода «дорожная карта» для сборщика данных. Она представляет собой детальный перечень вопросов, на которые должны быть получены ответы, с учетом их точной формулировки, логической последовательности и формы фиксации. Качество программы напрямую влияет на полноту и точность собранных данных. Например, при опросе туристов вопросы о цели поездки должны быть сформулированы таким образом, чтобы исключить многозначность ответов: «Отдых», «Бизнес», «Посещение родственников», «Лечение» и т.д.

Организационные формы статистического наблюдения в туризме традиционно делятся на две основные категории:

1. Отчетность. Эта форма является неотъемлемой частью государственной статистики. Предприятия и организации туристского сектора (гостиницы, туроператоры, санатории) в установленные сроки предоставляют в статистические органы обязательные данные, основанные на их оперативном и бухгалтерском учете. Отчетность обеспечивает регулярность и сравнимость данных, что критически важно для макроэкономического анализа и государственного регулирования. Например, Росстат собирает данные о числе размещенных лиц в коллективных средствах размещения или об объеме оказанных туристских услуг.
2. Специально организуемые обследования. Эти наблюдения проводятся по мере возникновения потребности в получении более детальной или специфической информации, которую нельзя получить из регулярной отчетности. Они могут принимать формы:
   • Переписей: Полный охват всех единиц совокупности, например, перепись всех гостиниц и отелей в регионе для оценки их номерного фонда и инфраструктуры.
   • Выборочных опросов: Изучение части совокупности для распространения результатов на всю совокупность. Это могут быть опросы туристов на выезде, в аэропортах или гостиницах, позволяющие собрать данные о расходах, удовлетворенности услугами или демографическом профиле.
   • Монографических наблюдений: Глубокое изучение отдельных, наиболее типичных или, наоборот, уникальных единиц для выявления их особенностей и лучших практик.

Важным аспектом при сборе данных о международных туристах является выбор оптимального момента для анкетирования или регистрации. Предпочтительнее собирать информацию при выезде туриста из страны. На обратном пути туристы, как правило, могут предоставить более точные и полные сведения о своих расходах, впечатлениях и продолжительности пребывания, чем при въезде, когда планы еще могут быть неопределенными. Такой подход минимизирует потенциальные ошибки и повышает достоверность собранных данных.

Классификация видов статистического наблюдения, применимых в туризме

Статистическое наблюдение, будучи первой и одной из самых ответственных стадий статистического исследования, может быть организовано по-разному в зависимости от поставленных целей, имеющихся ресурсов и специфики изучаемого явления. Для туристической отрасли такая классификация помогает выбрать наиболее адекватный и эффективный подход к сбору данных.

Классификация по способу организации и полноте охвата

Разнообразие туристских процессов требует гибких подходов к их изучению. В зависимости от способа организации, статистическое наблюдение подразделяется на:

1. Отчетность. Как было упомянуто ранее, это систематический сбор данных от юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в обязательном порядке. В туризме это данные, предоставляемые гостиницами, туроператорами, экскурсионными бюро в государственные статистические органы (например, Росстат) о численности размещенных лиц, объеме оказанных услуг, численности персонала. Эта форма обеспечивает непрерывность и сопоставимость данных во времени.
2. Специально организованные статистические наблюдения. Это исследования, проводимые ad hoc — по конкретной задаче или проблеме. Они могут быть:
   • Переписями: Полный охват всех единиц изучаемой совокупности. Например, проведение единовременной переписи всех объектов размещения (гостиниц, кемпингов, санаториев) в стране для получения полной картины номерного фонда и инфраструктуры. Такие масштабные исследования дают исчерпывающую информацию, но требуют значительных ресурсов.
   • Различного рода обследованиями: Более гибкая форма, которая может быть как сплошной, так и несплошной.

По полноте охвата единиц совокупности статистическое наблюдение делится на:

1. Сплошные наблюдения. Они охватывают абсолютно все без исключения единицы изучаемой совокупности. Примером может служить перепись населения, где фиксируются данные о каждом жителе страны. В туризме сплошное наблюдение может применяться для изучения всех официально зарегистрированных туроператоров или всех гостиниц в определенном регионе. Преимуществом является высокая точность, недостатком — высокая стоимость и трудоемкость.
2. Несплошные наблюдения. В отличие от сплошных, они охватывают лишь часть изучаемой совокупности, но делают это таким образом, чтобы полученные результаты можно было распространить на всю совокупность с определенной степенью надежности. Несплошные наблюдения подразделяются на:
   • Наблюдение основного массива: Фокусировка на наиболее крупных, значимых единицах, которые формируют большую часть исследуемого явления. Например, для изучения динамики цен на туристические услуги можно ограничиться анализом предложений от крупнейших туроператоров или гостиничных сетей в ведущих туристических городах, поскольку их поведение во многом определяет общую рыночную тенденцию.
   • Выборочное наблюдение: Наиболее распространенный вид несплошного наблюдения, при котором отбор единиц осуществляется по специальным правилам, обеспечивающим их репрезентативность. Примером может быть опрос 1000 туристов из общего потока в 100 000 человек для изучения их предпочтений и расходов. Результаты такого опроса, при правильной выборке, могут быть экстраполированы на весь туристический поток.
   • Монографическое наблюдение: Глубокое, детальное изучение одной или нескольких отдельных единиц совокупности. Например, подробный анализ деятельности одного успешного эко-отеля или инновационного туроператора для выявления лучших практик и их потенциального тиражирования. Цель — не обобщение, а глубокое понимание уникальных особенностей.

Классификация по времени регистрации фактов и специфические методы

Время, в течение которого ведется наблюдение, также является важным критерием классификации.

1. Текущее наблюдение. Осуществляется систематически, непрерывно или через короткие, равные промежутки времени. Примером служит ежедневная или ежемесячная регистрация прибытий и выбытий в средствах размещения. Это позволяет отслеживать динамику туристских потоков в реальном времени, выявлять сезонные колебания и оперативно реагировать на изменения.
2. Период��ческое наблюдение. Проводится через определенные, как правило, более длительные промежутки или периоды времени (например, ежегодно, раз в пять лет). Примером может быть периодическое обследование уровня доходов населения от туристической деятельности или анализ использования земельных ресурсов для развития туризма.
3. Единовременное наблюдение. Осуществляется по мере возникновения потребности в сборе данных, которые не охватываются текущей статистикой. Например, это может быть учет предприятий, занимающихся туризмом без лицензий, или оценка ущерба от стихийных бедствий для туристической инфраструктуры.

В контексте туризма существуют и специфические методы статистического наблюдения:

• Учет на границе. Это один из ключевых методов для сбора данных о международных туристах. Он осуществляется посредством иммиграционного контроля при въезде и выезде из страны. Используются специальные регистрационные формы (въездные/выездные карточки), а также данные из заграничных паспортов и виз. Этот метод позволяет получить точные сведения о гражданстве, цели поездки, продолжительности пребывания и маршруте.
• Регистрация прибытий в средствах размещения. Этот метод удачно дополняет пограничную статистику, а в некоторых странах, где пограничный контроль затруднен или менее детализирован, он может служить основным источником информации. Гостиницы, хостелы, санатории и другие коллективные средства размещения регистрируют всех своих гостей, собирая данные о гражданстве, возрасте, цели поездки и количестве ночевок. Полнота и достоверность этой информации зависят от строгости национального законодательства и добросовестности предприятий.

Сочетание различных методов и форм наблюдения позволяет сформировать наиболее полную и достоверную картину туристских процессов, что является основой для принятия взвешенных управленческих решений.

Типичные ошибки статистического наблюдения в туризме и методы повышения точности данных

В любой сфере сбора информации существует риск возникновения ошибок, и статистическое наблюдение в туризме не исключение. Эти ошибки, или погрешности, представляют собой отклонения между зафиксированными при наблюдении значениями изучаемого признака и его действительными, истинными величинами. Достоверность результатов статистического исследования напрямую зависит от минимизации таких погрешностей.

Виды ошибок статистического наблюдения

Ошибки наблюдения можно классифицировать по различным признакам, что помогает лучше понять их природу и разработать эффективные стратегии по их предотвращению.

1. Преднамеренные ошибки (сознательные). Эти ошибки являются наиболее опасными для статистического исследования, поскольку они возникают в силу сознательного стремления респондентов или лиц, ответственных за сбор данных, исказить истину. Причины могут быть разными: стремление уклониться от налогов (например, занижение оборота туристской фирмы), желание представить себя в более выгодном свете, страх перед негативными последствиями раскрытия реальных данных. Такие ошибки обычно носят систематический характер и могут существенно исказить общую картину.
2. Непреднамеренные ошибки. Возникают не по злому умыслу, а вследствие различных факторов, которые могут быть как случайными, так и систематическими.
   • Случайные ошибки регистрации: Это мелкие неточности, возникающие из-за невнимательности, описок, оговорок, нечеткости формулировок вопросов в анкетах, незнания респондентом точной информации. Например, турист может случайно ошибиться в указании продолжительности своего пребывания на один день. При широкомасштабном наблюдении такие ошибки имеют свойство взаимно погашаться, то есть их положительные и отрицательные отклонения от истины уравновешиваются.
   • Непреднамеренные систематические погрешности: Эти ошибки не погашаются и имеют направленный характер. Они могут возникать, например, при опросах за счет округлений количественных показателей. Распространенное явление – «аккумуляция возрастов», когда респонденты склонны округлять свой возраст до круглых чисел (30, 40, 50 лет), что приводит к искусственному увеличению частоты этих значений в распределении. Такие погрешности могут быть исправлены на этапе обработки материала с помощью специальных статистических методов.
3. Ошибки репрезентативности (представительности). Эти ошибки характерны исключительно для несплошного наблюдения, в частности, для выборочных исследований. Они возникают, когда состав отобранной для обследования части массового явления (выборки) недостаточно полно и адекватно отражает особенности всей изучаемой совокупности (генеральной совокупности). Например, если опрос туристов проводился только среди посетителей люксовых отелей, а результаты были распространены на всех туристов в регионе, это приведет к искажению данных о среднем уровне расходов или предпочтениях. Ошибки репрезентативности могут быть как случайными (из-за неоптимальной процедуры отбора), так и систематическими (из-за смещения в выборке).

Методы предупреждения и устранения ошибок

Эффективная борьба с ошибками наблюдения требует комплексного подхода на всех этапах статистического исследования.

1. Тщательно разработанный план статистического наблюдения. Это основа всего: четко сформулированные цели, объект, единица наблюдения, детализированная программа сбора данных, учитывающая все нюансы и потенциальные источники ошибок. Вопросы должны быть однозначными, понятными и не вызывать затруднений у респондентов.
2. Качественное обучение персонала. Лица, проводящие наблюдение (интервьюеры, регистраторы), должны быть хорошо подготовлены. Они должны понимать цели исследования, уметь четко объяснять вопросы, корректно фиксировать ответы и быть беспристрастными. Регулярные тренинги и инструктажи значительно снижают количество непреднамеренных ошибок.
3. Постоянный контроль и редактирование собранных первичных данных. Контроль начинается непосредственно в момент сбора информации и продолжается на этапах её обработки.
   • Арифметический контроль: Проверка соответствия числовых данных. Например, сумма расходов по отдельным статьям должна совпадать с общей суммой расходов.
   • Логический контроль: Проверка на внутреннюю непротиворечивость и соответствие здравому смыслу. Например, если турист указал цель поездки «деловой туризм» и одновременно «продолжительность пребывания 30 дней в палаточном лагере», это вызывает вопросы.
   • Выборочный контроль: Проверка небольшой части данных более глубоким способом, иногда с повторным обращением к респондентам.
4. Использование вероятностных (стохастических) методов. В случаях, когда обнаружены ошибочные или отсутствующие значения, для их исправления могут применяться методы статистического замещения (импутации) на основе вероятностных моделей, которые позволяют восстановить недостающие или скорректировать неверные данные с учетом общего распределения признака.
5. Сочетание различных методов сбора информации. Для повышения полноты и достоверности данных о туристских потоках и расходах рекомендуется комбинировать несколько источников:
   • Регистрация прибытий на границе: Обеспечивает точные данные о пересечении границ.
   • Регистрация в средствах размещения: Детализирует информацию о продолжительности пребывания и типе размещения.
   • Банковский метод: Анализ транзакций по иностранным картам или данным о снятии наличных позволяет оценить реальные расходы туристов, особенно в условиях, когда прямые опросы могут быть неточными.
6. Круглогодичное наблюдение. Для получения полной картины туристских потоков и их динамики наблюдение должно вестись непрерывно, не ограничиваясь только высоким сезоном. Это позволяет учесть сезонность, влияние праздников и другие факторы, формирующие полную картину. Также важно охватывать всех гостей средств размещения, а не только часть, чтобы избежать систематических смещений.
7. Применение международных рекомендаций. Всемирная туристская организация (ВТО) совместно с ООН разработала «Международные рекомендации по статистике туризма, 2008 год» (МРСТ-2008), которые содержат методики расчета недостающих первичных данных и стандарты для получения обобщающей информации о международном туризме. Следование этим рекомендациям обеспечивает сопоставимость данных на международном уровне и повышает их достоверность.

В совокупности эти меры позволяют значительно повысить точность и достоверность статистических данных в туризме, превращая их в мощный инструмент для анализа, планирования и управления, а также заложив прочную основу для практического применения статистического анализа.

Практическое применение методов статистического анализа для обработки данных в туризме

После того как статистическое наблюдение завершено и данные собраны, начинается следующий, не менее важный этап — их обработка и анализ. Именно здесь сырые факты превращаются в осмысленную информацию, позволяющую выявить закономерности, оценить тенденции и принять обоснованные управленческие решения. Научно организованная обработка материалов дает возможность по данным, относящимся к отдельным единицам наблюдения, получить характеристику совокупности в целом.

Основные этапы статистического исследования, таким образом, включают:

1. Определение целей и задач, составление плана и программы.
2. Наблюдение (сбор данных).
3. Сводка и группировка полученных статистических материалов.
4. Математико-статистическая обработка данных.
5. Анализ полученных результатов и формулирование выводов.

Рассмотрим практическое применение ключевых методов статистического анализа.

Этапы статистического исследования и построение вариационных рядов

Построение вариационных рядов является одним из первых шагов после сбора и сводки данных. Вариационный ряд – это упорядоченное распределение единиц совокупности по значениям какого-либо признака. Он позволяет наглядно представить, как изменяется признак в изучаемой совокупности.

В туризме часто возникает необходимость построения интервального вариационного ряда, особенно когда исследуемая величина (например, возраст туристов, продолжительность пребывания, сумма расходов) принимает слишком много различных значений или является непрерывной характеристикой.

Шаги для составления интервального вариационного ряда:

1. Определение минимального (X_min) и максимального (X_max) значения выборки.
   Пример: Мы собрали данные о расходах 1000 туристов. Минимальные расходы составили 5 000 руб., максимальные – 150 000 руб.
2. Определение размаха вариации (R).
   Размах вариации рассчитывается как разность между максимальным и минимальным значениями признака:
   R = Xmax - Xmin
   Пример: R = 150 000 руб. - 5 000 руб. = 145 000 руб.
3. Определение количества интервалов (K).
   Для определения оптимального количества интервалов часто используют формулу Стерджеса:
   K = 1 + 3.322 ⋅ log10n
   где n — общее количество наблюдений.
   Пример: Если n = 1000, то K = 1 + 3.322 ⋅ log10(1000) = 1 + 3.322 ⋅ 3 = 1 + 9.966 ≈ 11 интервалов.
4. Вычисление длины интервала (Δ).
   Длина интервала рассчитывается как размах вариации, деленный на количество интервалов:
   Δ = R / K
   Пример: Δ = 145 000 руб. / 11 ≈ 13 181,82 руб. (Округлим до 13 000 или 15 000 для удобства). Пусть будет 15 000 руб.
5. Построение интервалов и подсчет частот.
   Начинаем с минимального значения, добавляя длину интервала. Для каждого интервала подсчитываем, сколько единиц совокупности попадает в него.

Таблица 2. Пример интервального вариационного ряда по расходам туристов

Интервал расходов (руб.)	Количество туристов (частота, f)
5 000 – 20 000	150
20 001 – 35 000	250
35 001 – 50 000	300
50 001 – 65 000	180
65 001 – 80 000	70
80 001 – 95 000	30
95 001 – 110 000	10
110 001 – 125 000	5
125 001 – 140 000	3
140 001 – 155 000	2
Итого	1000

На основе такого ряда можно построить гистограмму, которая наглядно покажет распределение расходов.

Расчет средних величин

Средние величины — это обобщающие показатели, характеризующие типичные значения признака в статистической совокупности. Они позволяют получить единую, синтетическую характеристику всей совокупности.

1. Средняя арифметическая простая (для несгруппированных данных).
   Используется, когда данные представлены в виде отдельных значений.
   X̄ = ΣX / N
   где X — отдельные значения признака, N — общее количество значений.
   Пример: Продолжительность пребывания 5 туристов в днях: 3, 5, 4, 7, 6.
   X̄ = (3 + 5 + 4 + 7 + 6) / 5 = 25 / 5 = 5 дней.
2. Средняя арифметическая взвешенная (для сгруппированных данных).
   Применяется для данных, сгруппированных в вариационные ряды с частотами.
   X̄ = Σ(X ⋅ f) / Σf
   где X — значения признака (или середины интервалов для интервального ряда), f — частоты (количество наблюдений в группе).
   Пример: Используем середины интервалов из Таблицы 2 для расчета средних расходов:
   X1 = (5000+20000)/2 = 12500, f1 = 150.
X2 = (20001+35000)/2 = 27500.5 ≈ 27500, f2 = 250.
   Вычислив средние точки для каждого интервала и умножив на соответствующие частоты, затем просуммировав и разделив на общее количество туристов (1000), мы получим средние расходы.
   Для упрощенного примера:
   Предположим, у нас есть данные о количестве туродней:

   Продолжительность (X, дней)	Количество туристов (f)
   3	100
   5	200
   7	150

   X̄ = (3 ⋅ 100 + 5 ⋅ 200 + 7 ⋅ 150) / (100 + 200 + 150) = (300 + 1000 + 1050) / 450 = 2350 / 450 ≈ 5.22 дня.

3. Мода (M_o).
   Значение признака, которое чаще всего встречается в ряду распределения. Для интервального ряда мода определяется как середина интервала с наибольшей частотой или более точно с помощью формулы. В нашем примере (Таблица 2), модальный интервал — 35 001 – 50 000 руб., поскольку в нем 300 туристов.
4. Медиана (M_e).
   Значение признака, которое делит упорядоченный ряд пополам, так что половина значений меньше медианы, а половина — больше.
   • Если ряд имеет нечетное число членов, медиана — центральное значение.
   • Если ряд имеет четное число членов, медиана — средняя арифметическая двух срединных значений.

   Пример: Ряд продолжительности пребывания: 3, 4, 5, 6, 7. Медиана = 5.
   Ряд: 3, 4, 5, 6. Медиана = (4+5)/2 = 4.5.
   В туризме медиана может быть полезна, например, для определения типичной продолжительности пребывания, которая не сильно искажается экстремальными значениями (очень короткие или очень длинные поездки).

5. Пример расчета количества туродней (Д) в туризме:
   Этот показатель часто используется для оценки нагрузки на инфраструктуру и общей активности.
   Д = Ч × tср
   где Ч — количество туристов (чел.); tср — средняя продолжительность пребывания одного туриста в данном регионе (дней).
   Пример: Если в регион прибыло 100 000 туристов, и средняя продолжительность их пребывания составила 5 дней, то общее количество туродней = 100 000 × 5 = 500 000 туродней.

Показатели вариации

Вариация — это различие значений какого-либо признака у разных единиц совокупности. Измерение вариации позволяет понять, насколько однородна или разнородна изучаемая группа, и как далеко отклоняются отдельные значения от среднего.

1. Среднее линейное отклонение (d).
   Это средний модуль отклонения вариантов признака от средней арифметической величины.
   • Для несгруппированных данных: d = Σ|X - X̄| / N
   • Для сгруппированных данных: d = Σ(|X - X̄| ⋅ f) / Σf

   Линейное отклонение легко интерпретируется, но не так широко используется, как дисперсия, из-за использования абсолютных значений.

2. Дисперсия (σ²).
   Это средняя величина квадратов отклонений индивидуальных значений признака от их средней арифметической.
   • Для несгруппированных данных: σ2 = Σ(X - X̄)2 / N
   • Для сгруппированных данных: σ2 = Σ((X - X̄)2 ⋅ f) / Σf

   Дисперсия является важной мерой разброса, но её единица измерения отличается от единицы измерения самого признака (квадрат единиц).

3. Среднее квадратическое отклонение (σ).
   Это квадратный корень из дисперсии: σ = √σ2.
   Среднее квадратическое отклонение выражается в тех же единицах измерения, что и исходный признак, что делает его удобным для интерпретации. Оно показывает, насколько в среднем каждое значение отклоняется от среднего. Чем больше σ, тем больше разброс данных.
4. Коэффициент вариации (V).
   Относительный показатель, используемый для оценки интенсивности вариации и однородности совокупности. Он позволяет сравнивать разброс данных для разных совокупностей или признаков, выраженных в разных единицах измерения.
   V = (σ / X̄) × 100%
   • Если V < 33%, совокупность считается однородной.
   • Если V > 33%, совокупность считается неоднородной, что указывает на существенный разброс данных и, возможно, необходимость дополнительной группировки или анализа. Высокий коэффициент (более 100%) может свидетельствовать об очень большой неоднородности или даже о наличии выбросов.

   Пример применения в туризме: Анализ коэффициента вариации расходов туристов может показать, насколько однородны их бюджеты. Если V очень высокий, это может говорить о наличии как бюджетных, так и люксовых туристов в одной группе, что требует сегментации рынка.

5. Коэффициенты неравномерности туристского потока.
   Используются для характеристики сезонности и неравномерности распределения туристов во времени.
   • Kнер = Дmax / Дmin (отношение максимального числа туродней в пиковый период к минимальному в низкий сезон).
   • Kнер = Дгод / Дсм (отношение годового числа туродней к среднемесячному).

   Высокие значения этих коэффициентов указывают на ярко выраженную сезонность и необходимость разработки мер по ее сглаживанию (например, создание всесезонных предложений).

Показатели асимметрии

Показатели асимметрии характеризуют степень несимметричности распределения данных относительно среднего значения. Симметричное распределение означает, что данные равномерно распределены по обе стороны от центра, тогда как асимметричное — имеет «хвост» в одну из сторон.

1. Коэффициент асимметрии (Skewness).
   Числовая характеристика степени несимметричности распределения данной случайной величины. В основе его расчета лежит третий центральный момент.
   AS = μ3 / σ3
   где μ3 — третий центральный момент, σ — стандартное отклонение.
2. Выборочный коэффициент асимметрии (SK).
   Для практических расчетов по выборке часто используется следующая формула:
   SK ≈ (1/n) Σ(Xi - X̄)3 / s3
   где n — количество наблюдений, Xi — индивидуальные значения, X̄ — выборочное среднее, s — стандартное отклонение выборки.
3. Интерпретация коэффициента асимметрии:
   • Если A_S = 0: Распределение симметрично. Данные равномерно распределены вокруг среднего. Например, идеальное нормальное распределение.
   • Положительная асимметрия (A_S > 0): Указывает на правостороннюю асимметрию, то есть распределение имеет более длинный «правый хвост». Большая часть данных сосредоточена в левой части распределения (ниже среднего), а редкие, но большие значения «вытягивают» хвост вправо.
   • Отрицательная асимметрия (A_S < 0): Указывает на левостороннюю асимметрию, то есть распределение имеет более длинный «левый хвост». Большая часть данных сосредоточена в правой части распределения (выше среднего), а редкие, но малые значения «вытягивают» хвост влево.

   Пример применения в туризме: Анализ асимметрии распределения доходов туристов. Если распределение имеет положительную асимметрию, это может означать, что большинство туристов имеют средние или низкие доходы, а небольшое количество очень богатых туристов «вытягивают» среднее значение вправо. Это важно для целевого маркетинга и разработки продуктов.

Применение этих методов позволяет не только количественно описать явления в туризме, но и глубже понять их сущность, выявить скрытые тенденции и принять более обоснованные стратегические решения.

Ключевые статистические показатели и оценка рынка в туристическом секторе

Для всесторонней оценки состояния и динамики туристического сектора используются разнообразные статистические показатели, которые можно классифицировать на абсолютные, относительные и средние. Их комплексный анализ позволяет получить полную картину объемов продаж, доли рынка, эффективности деятельности и вклада туризма в экономику.

Классификация и примеры абсолютных, относительных показателей

Абсолютные показатели напрямую измеряют количество или объем объектов, явлений и процессов в туризме, выражаясь в натуральных, стоимостных или трудовых единицах. Они дают представление о масштабах отрасли.

Примеры абсолютных показателей в российском туризме (по состоянию на 2023-2024 гг.):

• Количество турфирм: На начало сентября 2024 года, число зарегистрированных туристических компаний в России достигло 45,2 тыс., что на 2,5% больше, чем в 2023 году. Отдельно: 2,4 тыс. туроператоров (рост на 8,2% к февралю 2023 г.) и 24,6 тыс. турагентств (снижение на 3,1%). Эти данные показывают изменения в структуре рынка.
• Число ночевок: В 2023 году в коллективных средствах размещения России зафиксировано 57 285,6 тыс. ночевок, что является важным индикатором загрузки объектов размещения.
• Площадь номеров и общее число номеров: В 2023 году общее число номеров в коллективных средствах размещения составило 1 058 709, что дает представление о потенциальной вместимости рынка.
• Численность размещенных лиц: В 2023 году в коллективных средствах размещения России было размещено 10 640,2 тыс. человек, что на 6,8% больше, чем в 2022 году, отражая рост внутреннего туристского потока.

Относительные показатели выражают соотношение между различными абсолютными величинами, характеризуя структуру, динамику, интенсивность, эффективность и другие аспекты туристической деятельности.

Примеры относительных показателей:

• Рост цен на отдельные виды услуг в сфере туризма и отдыха: Индекс потребительских цен на туристические услуги показывает изменение стоимости турпакетов, проживания, экскурсий.
• Динамика потребительских расходов населения на туризм: Процентное изменение расходов домохозяйств на туристические цели за определенный период.
• Доля определенного сегмента рынка: Например, доля въездного туризма в общем объеме туристских потоков или доля экотуризма в общем предложении турпродуктов.
• Коэффициенты загрузки средств размещения: Отношение фактически занятых номеров к общему количеству номеров, выраженное в процентах.

Показатели туристских потоков, доходов и объема рынка

Туристские потоки — это ключевые метрики, отражающие движение людей с туристическими целями.

• Количество прибытий (убытий): Число зарегистрированных туристов, прибывших в страну (или выбывших из нее) за определенный период времени. Это основной показатель интенсивности международного туризма.
• Продолжительность пребывания: Среднее количество дней, которое турист проводит в дестинации. Этот показатель важен для оценки объемов потребления услуг и экономической отдачи.

Доходы от международного туризма являются прямым индикатором экономического эффекта въездного туризма.

• В 2023 году доходы от международного туризма в мире достигли $1,5 трлн, что свидетельствует о восстановлении до 97% от допандемийного уровня 2019 года (с учетом инфляции).
• Европа лидирует по доходам, получив $660 млрд в 2023 году, что на 7% превышает уровень 2019 года.
• По оценкам UN Tourism, иностранные туристы принесли России около $6,7 млрд дохода в 2023 году.

Объем мирового туристического рынка:

• По итогам 2024 года, прогнозируется, что объем мирового туристического рынка достигнет $10,9 трлн, что на 8,5% больше, чем в 2023 году, и на 6% выше предыдущего пикового значения 2019 года, составляя около 10% мировой экономики. Это подчеркивает фундаментальную значимость отрасли.

Объем услуг туристической отрасли в России:

• В 2023 году объем услуг туристической отрасли в России составил более 4,3 трлн рублей, что в 1,5 раза больше, чем в допандемийном 2019 году (2,8 трлн рублей). Это свидетельствует о значительном росте внутреннего рынка.
• Внутренний туристический поток в России в 2023 году достиг рекордных 78 млн поездок, что на 20% больше, чем в 2022 году.

Вспомогательный счет туризма (ВСТ)

Для более глубокой и достоверной оценки экономического вклада туризма в национальную экономику, а также для измерения потребительского спроса в этой сфере, используется Вспомогательный счет туризма (ВСТ). ВСТ представляет собой стандартизированную статистическую методологию, разработанную Всемирной туристской организацией (UNWTO), ОЭСР и Евростатом, которая интегрирует туристические данные в национальные счета.

ВСТ позволяет:

1. Измерить экономическую значимость туризма: Определить его долю в ВВП, занятости, инвестициях, потреблении.
2. Анализировать потребительский спрос: Детализировать расходы туристов по различным категориям товаров и услуг.
3. Сравнивать данные: Обеспечить сопоставимость статистической информации о туризме между странами и регионами.

Внедрение и развитие ВСТ является критически важным для России, так как позволяет с высокой степенью достоверности оценить реальный вклад туризма в экономику, выявить его мультипликативный эффект и разработать более точные и целенаправленные программы развития отрасли. Росстат активно работает над развитием методологии ВСТ, что способствует повышению прозрачности и аналитических возможностей национальной статистики туризма.

Актуальные вызовы и перспективные направления развития статистического наблюдения и анализа данных в мировом и российском туризме

Туристическая индустрия, будучи одним из самых чувствительных к внешним факторам секторов экономики, постоянно сталкивается с новыми вызовами, требующими адекватных статистических инструментов и аналитических подходов. Одновременно с этим, стремительное развитие технологий открывает беспрецедентные возможности для совершенствования сбора и обработки данных.

Актуальные вызовы и проблемы

1. Полнота и достоверность статистической информации: Несмотря на значительные успехи, проблема сбора исчерпывающих и надежных данных о туризме остается актуальной. Это особенно касается неорганизованного туризма, который сложно учесть из-за отсутствия официальной регистрации. Неполнота данных затрудняет комплексную оценку туризма как сложного общественно-экономического явления.
2. Недостаток данных о роли туризма в национальной экономике: Хотя в рамках Национального проекта «Туризм и индустрия гостеприимства» к 2030 году поставлена цель увеличить долю туристской отрасли в ВВП России до 5%, точная и детализированная оценка этого вклада всё ещё требует совершенствования методологии. Отсутствие стандартизированных подходов затрудняет проведение эффективной государственной политики и демонстрацию значимости отрасли для широкой общественности.
3. Сложность учета внутренних туристских поездок: В отличие от международного туризма, где есть пограничный контроль, учет внутренних поездок, особенно неорганизованных, представляет серьезную методологическую проблему из-за отсутствия четкого факта пересечения границ или обязательной регистрации.
4. Влияние внешних факторов: Последние годы показали, насколько сильно геополитические факторы и глобальные кризисы, такие как пандемия COVID-19, могут трансформировать рынок. В 2020 году объем туристских услуг в России снизился на 48,9%, что потребовало оперативной адаптации статистических систем для отражения этих изменений.
5. Экономические факторы: Сохраняющаяся инфляция, высокие процентные ставки, нестабильные цены на топливо и перебои в торговле приводят к увеличению расходов на транспорт и проживание. Это напрямую влияет на потребительское поведение туристов, заставляя их пересматривать планы и выбирать более бюджетные варианты, что, в свою очередь, изменяет структуру туристских потоков.
6. Проблема стандартизации в туризме: Глобальный рынок часто предлагает стандартизированные продукты, что снижает уникальность предложений и может привести к "commoditization" услуг, делая дестинации менее привлекательными. Это также усложняет дифференцированный статистический учет.

Перспективные направления и инновационные подходы

1. Совершенствование системы статистического наблюдения в сфере туризма: Актуализация методологии в соответствии с международными рекомендациями, такими как «Международные рекомендации по статистике туризма, 2008 год» (МРСТ-2008) от UNWTO и ООН, является приоритетом. Росстат уже в 2014 году актуализировал официальную статистическую методологию оценки количества въездных и выездных туристских поездок. В 2015 году Министерством культуры РФ утверждена собирательная группировка «Туризм» на основе ОКВЭД, что позволило получать более обобщенную статистику.
2. Развитие вспомогательного счета туризма (ВСТ): Продолжение работы по развитию ВСТ имеет решающее значение для получения достоверных и сопоставимых оценок вклада туризма в экономику России и ее отдельных регионов. Это позволит принимать более обоснованные решения на всех уровнях управления.
3. Использование новых «нетрадиционных источников больших данных»: Это одно из наиболее перспективных направлений. Данные мобильного позиционирования, банковских транзакций, социальных сетей, поисковых запросов и онлайн-бронирований могут предоставить беспрецедентную детализацию о туристских потоках, предпочтениях, маршрутах и расходах во времени и пространстве.
   • Пример в российском туризме: Аналитика от «МегаФона», основанная на обезличенных данных абонентов, уже помогла обосновать строительство гостиничного комплекса в Забайкальском крае и выявить драйверы роста турпотока на 68% за три года в Приморском крае.
   • В России также разрабатывается проект «цифровой профиль туриста». Он будет формироваться на основе обезличенных данных от телеком-компаний, банков, операторов фискальных данных, перевозчиков и других источников. Такой профиль позволит с высокой точностью определять потребности и нереализованный спрос туристов, персонализировать предложения и оптимизировать инфраструктуру.
4. Комплексная работа по улучшению инфраструктуры и развитию туристических объектов: Это включает в себя стимулирование участников рынка, повышение качества услуг, а также широкое применение информационных технологий и платформ для продвижения и управления туристическими продуктами.
5. Государственная поддержка внутреннего туризма: Правительство России активно реализует меры поддержки:
   • Освобождение туроператоров от уплаты НДС до 2027 года.
   • Субсидии на создание и модернизацию туристической инфраструктуры.
   • Государственная программа «Развитие туризма» до 2030 года: Общий объем финансового обеспечения до 2024 года составил 724 млрд рублей (федеральные, региональные, внебюджетные средства). Цели программы включают увеличение количества путешествий внутри страны до 140 млн поездок в год к 2030 году, создание не менее 1,7 млн новых рабочих мест и повышение вклада отрасли в экономику до 8,3 трлн рублей. В рамках этой программы инвесторам предоставляются льготные кредиты на строительство отелей (более 19,5 тыс. новых номеров к 2024 году, по сравнению с 14 тыс. в 2021 году) и гранты предпринимательским инициативам (не менее 2,5 тыс. в ближайшие три года, по сравнению с 452 проектами в 2021 году).
6. Необходимость обновления нормативно-правовой базы: Для опережающего развития туротрасли требуется постоянное совершенствование законодательства, которое должно учитывать новые реалии рынка, технологические инновации и международные стандарты.

Решение этих вызовов и активное внедрение перспективных направлений позволит значительно повысить эффективность статистического наблюдения и анализа данных в туризме, обеспечивая устойчивый рост и развитие отрасли в долгосрочной перспективе, но не стоит ли нам задуматься, насколько быстро законодательство сможет адаптироваться к стремительным технологическим изменениям?

Заключение

Проведенное комплексное исследование показало, что статистическое наблюдение и последующий анализ данных являются не просто вспомогательными инструментами, но и фундаментом для эффективного управления и устойчивого развития туристической индустрии. От планомерного и научно организованного сбора информации зависит глубина понимания текущих процессов, точность прогнозирования будущих тенденций и обоснованность принимаемых решений.

Мы рассмотрели сущность статистического наблюдения, подчеркнув его фундаментальную роль в формировании информационной базы для оценки вклада туризма в экономику, которая в России, по данным на 2023 год, составляла 2,8% ВВП, с амбициозной целью достичь 5% к 2030 году. Особое внимание было уделено экологическим аспектам, таким как оценка антропогенной нагрузки и концепция экологической емкости, что является критически важным для устойчивого туризма.

Детально изучены программно-методологические и организационные основы наблюдения, включая важность четкой постановки целей, определения объекта и единицы наблюдения, а также разработку программы и выбор оптимальных форм (отчетность, специально организуемые обследования). Классификация видов наблюдения позволила систематизировать подходы к сбору данных в зависимости от их полноты, временной привязки и специфики туризма.

Критически важным блоком стал анализ типичных ошибок наблюдения — от преднамеренных искажений до случайных и систематических погрешностей, а также ошибок репрезентативности. Предложенные методы их предупреждения и устранения, такие как тщательная разработка плана, обучение персонала, многоступенчатый контроль и сочетание различных источников данных, подчеркивают необходимость комплексного подхода к обеспечению достоверности статистической информации.

Практическое применение методов статистического анализа, включая построение вариационных рядов, расчет средних величин (средняя арифметическая, мода, медиана), показателей вариации (дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации) и асимметрии, продемонстрировало, как сырые данные превращаются в ценные аналитические выводы. Конкретные формулы и примеры из туристской практики сделали эти концепции более осязаемыми.

Наконец, мы проанализировали ключевые статистические показатели, используемые для оценки объемов продаж и доли рынка, и рассмотрели актуальные вызовы, стоящие перед мировым и российским туризмом. В ответ на эти вызовы были выделены перспективные направления развития, среди которых особую роль играет внедрение новых «нетрадиционных источников больших данных», таких как мобильное позиционирование и «цифровой профиль туриста», а также совершенствование вспомогательного счета туризма (ВСТ) и активная государственная поддержка отрасли.

В заключение, можно утверждать, что в условиях динамично развивающейся туристической индустрии, возрастает роль не только сбора, но и глубокого, многоаспектного анализа данных. Постоянное совершенствование методологической базы, внедрение инновационных подходов и использование всех доступных информационных ресурсов критически важны для получения актуальных и достоверных данных. Проведенное исследование вносит свой вклад в понимание и решение проблем статистики туризма, предоставляя студентам и аспирантам необходимый инструментарий для дальнейшего изучения и практического применения.

Список использованной литературы

1. Курс социально-экономической статистики / под ред. М. Г. Назарова. М.: Финансы и статистика, 1985.
2. Леоргиев, С. Ф. Туризм в экономике открытого типа / С. Ф. Леоргиев, К. Лайл, Дж. Хьюз, Р. Хэбиб // Вестник МГУ. Серия Экономика. 1994.
3. Кулагина, Г. Д. Статистика туризма / Г. Д. Кулагина, С. В. Попелева, В. С. Сенин. М.: МЭСИ, 1996.
4. Харченко, Л. П. Статистика. М: ИНФРА, 1997.
5. Ефимова, М. Р. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1999.
6. Статистика / под ред. В. Г. Ионина. М.: ИНФРА-М, 2001.
7. Елисеева, И. И. Общая теория статистики: Учебник / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2001.
8. Социальная статистика: Учебник. М: Финансы и статистика, 2001.
9. Теория статистики: Учебник / под ред. проф. Г. Л. Громыко. М.: ИНФРА-М, 2002. 414 с.
10. Соболева, Е. А. Статистика туризма: Учебное пособие. М.: ФИНАНСЫ И СТАТИСТИКА, 2004.
11. Международные рекомендации по статистике туризма, 2008 год. United Nations Statistics Division. URL: https://unstats.un.org/unsd/publication/SeriesM/SeriesM_83rev1r.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
12. Мельникова, И. А. Статистические наблюдения как основа развития сферы туристских услуг. 2012. URL: https://www.guu.ru/files/dissertations/2012/2012-09-28/d_2012-09-28_melnikova.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
13. Суслов, А. Е. Статистический анализ в сфере туризма. 2013. URL: https://www.hse.ru/data/2013/11/08/1330389332/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%20%D0%B2%20%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%20%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%BC%D0%B0.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
14. Смирнов, С. Н. Статистические оценки туризма: проблемы и решения // Проблемы теории и практики управления. 2014. № 5. URL: https://www.dis.ru/library/manag/archive/2014/5/7268.html (дата обращения: 04.11.2025).
15. Шариков, В. И. Организация статистического наблюдения в туризме в современных условиях // Вестник РМАТ. Экономические науки. 2015. №4. С. 47-53. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/organizatsiya-statisticheskogo-nablyudeniya-v-turizme-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 04.11.2025).
16. Гельман, В. Я. Статистика туризма. URL: https://academy.ru/upload/iblock/c38/c388270505b2257d0774a3875ec82f6e.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
17. Овчаров, А. О. Статистика туризма к вопросу о совершенствовании статистического учета туристских поездок в условиях кризиса // Вопросы статистики. 2021. Т. 28, №2. С. 67–79. URL: https://vostat.ru/download/1242/ (дата обращения: 04.11.2025).
18. Бикеева, М. В. Туризм в России: статистический анализ основных тенденций // Наука. Общество. Государство. 2023. № 18. URL: https://nauka.esrae.ru/18-2023/50-1376 (дата обращения: 04.11.2025).
19. Игнатенко, М. Н. Особенности статистической информации в сфере туризма / М. Н. Игнатенко, Н. Г. Прудникова, О. М. Маслова. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-statisticheskoy-informatsii-v-sfere-turizma (дата обращения: 04.11.2025).
20. Использование различных методов статистического сбора и анализа пространственно-временных данных в туризме как способ повышения уровня экономической безопасности государства. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-razlichnyh-metodov-statisticheskogo-sbora-i-analiza-prostranstvenno-vremennyh-dannyh-v-turizme-kak-sposob-povysheniya (дата обращения: 04.11.2025).
21. Забаева, М. Н. Статистика туризма: Учебник. URL: https://www.unn.ru/site/images/archive/metod/statistika-turizma.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
22. Мироненко, Н. В. Основы статистического анализа в индустрии туризма. Практический курс: Учебное пособие для вузов. URL: https://books.google.ru/books?id=01hYEAAAQBAJ (дата обращения: 04.11.2025).
23. Мироненко, Н. В. Основы статистического анализа в индустрии туризма. Практический курс. URL: https://urait.ru/book/osnovy-statisticheskogo-analiza-v-industrii-turizma-prakticheskiy-kurs-521199 (дата обращения: 04.11.2025).
24. Никоноров, С. М. Проблемы статистического измерения и оценки функционирования. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=12857476 (дата обращения: 04.11.2025).
25. Организация статистического наблюдения в туризме. URL: https://studfile.net/preview/9355551/page:4/ (дата обращения: 04.11.2025).
26. Ошибки статистического наблюдения и контроль над материалами наблюдения. URL: https://bstudy.net/952516/turizm/oshibki_statisticheskogo_nablyudeniya_kontrol_nad_materialami_nablyudeniya (дата обращения: 04.11.2025).
27. Показатели асимметрии и эксцесса распределений. URL: https://studref.com/391062/turizm/pokazateli_asimmetrii_ekstsess_raspredeleniy (дата обращения: 04.11.2025).
28. Показатели вариации. URL: https://studfiles.net/preview/6684074/page:5/ (дата обращения: 04.11.2025).
29. Показатели развития туризма. URL: https://tourlib.net/stati_tourism/pokazateli.htm (дата обращения: 04.11.2025).
30. Построение интервального вариационного ряда. URL: https://infourok.ru/3-postroenie-intervalnogo-variacionnogo-ryada-3343169.html (дата обращения: 04.11.2025).
31. Программно-методологические вопросы статистического наблюдения. URL: https://studref.com/391062/turizm/programmno_metodologicheskie_voprosy_statisticheskogo_nablyudeniya (дата обращения: 04.11.2025).
32. Розанова, Т. П. Характеристика основных проблем статистики туризма / Т. П. Розанова, Р. Ю. Стыцюк. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/harakteristika-osnovnyh-problem-statistiki-turizma (дата обращения: 04.11.2025).
33. Российский туристический рынок: текущая ситуация, тренды и перспективы. URL: https://expomitt.ru/ru/articles/rossiyskiy-turisticheskiy-rynok-tekushchaya-situatsiya-trendy-i-perspektivy-na-mitt/ (дата обращения: 04.11.2025).
34. Симметрия и асимметрия в распределениях доходности. URL: https://fin-accounting.ru/cfa-symetria-i-asimetria-v-raspredeleniah-dohodnosti/ (дата обращения: 04.11.2025).
35. Специально организованные наблюдения в сфере туризма. URL: https://bstudy.net/952516/turizm/spetsialno_organizovannye_nablyudeniya_sfere_turizma (дата обращения: 04.11.2025).
36. Статистика туризма. URL: https://tourlib.net/stati_tourism/stat_tur.htm (дата обращения: 04.11.2025).
37. Статистика туризма: Учебник. URL: https://lib.nnasu.ru/file/statistika_turizma_uchebnik (дата обращения: 04.11.2025).
38. Статистическое наблюдение. URL: https://studopedia.ru/9_118431_statisticheskoe-nablyudenie.html (дата обращения: 04.11.2025).
39. Средние статистические показатели (величины): средние степенные. URL: https://studref.com/391062/turizm/srednie_statisticheskie_pokazateli_velichiny_srednie_stepennye (дата обращения: 04.11.2025).
40. Средние статистические показатели (величины): средние структурные. URL: https://studref.com/391062/turizm/srednie_statisticheskie_pokazateli_velichiny_srednie_strukturnye (дата обращения: 04.11.2025).
41. Средние величины и показатели вариации / Чалиев А.А. URL: https://chalyi.ru/statistika/srednie-velichiny-i-pokazateli-variacii (дата обращения: 04.11.2025).
42. Тема 5. Показатели вариации. Общая теория статистики. URL: https://infourok.ru/tema-pokazateli-variacii-obschaya-teoriya-statistiki-2688040.html (дата обращения: 04.11.2025).
43. Типичные ошибки наблюдений и способы их устранения. Первичный анализ данных. URL: https://studfiles.net/preview/6684074/ (дата обращения: 04.11.2025).
44. Туризм (мировой рынок). URL: https://www.tadviser.com/index.php/Статья:Туризм_(мировой_рынок) (дата обращения: 04.11.2025).
45. Шесть направлений развития туризма в России. URL: https://csr.ru/news/shest-napravlenij-razvitiya-turizma-v-rossii/ (дата обращения: 04.11.2025).
46. Коэффициент асимметрии. URL: https://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 04.11.2025).
47. Основные показатели туристской активности. URL: https://tourism.academic.ru/588/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B9_%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8 (дата обращения: 04.11.2025).
48. Основные направления совершенствования статистики международного туризма. URL: https://tourlib.net/stati_tourism/sovershenst.htm (дата обращения: 04.11.2025).
49. Методы статистического учета в туризме. URL: https://tourlib.net/stati_tourism/metody.htm (дата обращения: 04.11.2025).
50. Методы статистического учета в сфере туризма. URL: https://bstudy.net/6703080/ekonomika/metody_statisticheskogo_ucheta_sfere_turizma (дата обращения: 04.11.2025).
51. Интервальный вариационный ряд. Гистограмма относительных частот. URL: https://mathprofi.net/intervalnyy-variatsionnyy-ryad-gistogramma-otnositelnykh-chastot (дата обращения: 04.11.2025).
52. Интервальный вариационный ряд – просто и кратко. URL: https://mathprofi.net/inter-var-ryad (дата обращения: 04.11.2025).