ҚЫТАЙ ҚАЛАЛАРЫНДА ТУРИЗМ МЕН АЙМАҚТЫҚ ЭКОНОМИКАЛЫҚ ТЕҢСІЗДІКТІ БАҒАЛАУ: POI ҮЛКЕН ДЕРЕКТЕРІ МЕН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУҒА НЕГІЗДЕЛГЕН КЕҢІСТІКТІК ТАЛДАУ
DOI:
https://doi.org/10.26577/JGEM202579410Кілттік сөздер:
қалалық туризм, теңсіздік, POI деректері, машиналық оқыту, ҚытайАннотация
Бұл мақалада Қытай мысалында аймақтық саясат, туризм және экономикалық теңсіздік арасындағы өзара байланыстар кешенді түрде талданады. Зерттеудің мақсаты - Батысты дамыту стратегиясының (Western Development Strategy - WDS) туризмге әсерін себеп-салдарлық тұрғыдан бағалау және Бейжің қаласы деңгейінде туризм инфрақұрылымының кеңістіктік үлгілерін заманауи деректер мен әдістер арқылы сипаттау. Осы мақсатта зерттеу екі өзара толықтырушы эмпирикалық бағытты қамтиды. Бірінші бағытта WDS аясындағы аймақтық саясаттың туризм дамуына тигізетін әсері кеңістіктік регрессиялық дисконтинуум дизайны (spatial Regression Discontinuity Design - RDD) әдісімен бағаланды. Бұл тәсіл географиялық шекара бойында орналасқан қалаларды «емделуші» (WDS аясында) және «бақылау» (WDS сыртында) топтарға бөліп салыстыру арқылы саясаттың таза әсерін анықтауға мүмкіндік береді. Эмпирикалық нәтижелер WDS-тің туризм секторының дамуына оң және статистикалық тұрғыда мәнді әсері бар екенін көрсетті: туризм кірісінің жалпы өңірлік өнімдегі үлесі шамамен 5,9-6,7 % аралығында артқан, ал әсер 2013 жылға дейін тұрақты сақталған. Механизмдік талдау WDS-тің туризмді инфрақұрылымға инвестицияларды ұлғайту және салықтық ынталандырулар жүйесін кеңейту арқылы жанама қолдайтынын көрсетті. Екінші бағытта Бейжің қаласының негізгі қалалық аудандарындағы туризм және демалыс нысандарының кеңістіктік үлгілері POI (Point of Interest) үлкен деректері, демографиялық көрсеткіштер және көлік инфрақұрылымы деректері негізінде зерттелді. Машиналық оқыту әдістері, соның ішінде шешім ағашы моделі, туристік нысандарды орналастырудың оңтайлы аймақтарын анықтау үшін қолданылды; модельдің болжамдық дәлдігі 83,5 %-ды құрады. Туризм инфрақұрылымының шоғырлануына қонақүйлердің тығыздығы, сауда орталықтарының жақындығы, көлік қолжетімділігі және халық тығыздығы басты факторлар ретінде айқындалды. Зерттеу нәтижелері туризм экономикасында RDD әдісін қолдану арқылы себеп-салдарлық талдаудың эмпирикалық стандартына үлес қосып, POI үлкен деректері мен машиналық оқытуды біріктірудің аймақтық теңсіздікті азайту және қалалық жоспарлауды оңтайландыру үшін практикалық мүмкіндіктерін көрсетеді.
