ОЦЕНКА ТУРИЗМА И РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО НЕРАВЕНСТВА В ГОРОДАХ КИТАЯ: ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ POI-БОЛЬШИХ ДАННЫХ И МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (Journal of Geography and Environmental Management, 2025)
В статье комплексно анализируются взаимосвязи между региональной политикой, туризмом и экономическим неравенством на примере Китая. Цель исследования - причинно-следственная оценка влияния стратегии развития Запада (Western Development Strategy - WDS) на туризм и описание пространственных моделей туристской инфраструктуры на уровне города Пекин с использованием современных данных и методов. Для достижения этой цели работа включает два взаимодополняющих эмпирических направления. В первом направлении влияние региональной политики в рамках WDS на развитие туризма оценивается с помощью метода пространственного регрессионного дисконтинуум-дизайна (spatial Regression Discontinuity Design - RDD). Этот подход позволяет выявить чистый эффект политики за счёт сравнения городов, расположенных вдоль географической границы, отнесённых к «лечебной» (внутри WDS) и «контрольной» (вне WDS) группам. Эмпирические результаты показывают положительное и статистически значимое влияние WDS на развитие туристского сектора: доля доходов от туризма в валовом региональном продукте увеличивается примерно на 5,9-6,7 %, при этом эффект сохраняется до 2013 года. Механизмный анализ демонстрирует, что WDS косвенно поддерживает туризм за счёт увеличения инвестиций в инфраструктуру и расширения системы налоговых стимулов. Во втором направлении исследуются пространственные паттерны размещения туристских и рекреационных объектов в основных городских районах Пекина на основе данных POI (Point of Interest), демографических показателей и информации о транспортной инфраструктуре. Методы машинного обучения, включая модель решающего дерева, использованы для выявления оптимальных зон размещения туристских объектов; прогностическая точность модели составляет 83,5 %. В качестве ключевых факторов концентрации туристской инфраструктуры выявлены плотность гостиниц, близость торговых центров, транспортная доступность и плотность населения. Результаты исследования вносят вклад в формирование эмпирического стандарта причинно-следственного анализа в экономике туризма с применением RDD и демонстрируют практический потенциал сочетания больших данных POI и машинного обучения для снижения регионального неравенства, и оптимизации городского планирования.
Keywords: городской туризм; неравенство; данные POI; машинное обучение; Китай