Введение (Introduction). В современной парадигме регионального развития туристическая индустрия трансформировалась из вспомогательного сектора в стратегический инструмент обеспечения устойчивого развития экономики. Сегодня цифровые технологии рассматриваются как инструмент для интеграции экономических, социальных и экологических целей развития, который будет способствовать повышению уровня и качества жизни населения.

В то же время естественная убыль населения, структурное старение и миграционный отток молодежи из периферийных территорий не позволяют реализовать цель устойчивого развития экономики. При этом развитие кластеров способно стимулировать занятость, повышать качество городской среды и формировать привлекательный территориальный бренд, что способствует устойчивому развитию экономики.

Сегодня в отечественной и зарубежной литературе практически отсутствуют количественные модели, которые оценивают влияние проектов туристического развития на миграционные потоки и возрастную структуру населения. Этот пробел обуславливает необходимость проведения полноценного исследования.

Цель исследования (Theaimofthework). Целью данного исследования является количественная оценка влияния туристических кластеров на демографическую ситуацию в субъектах Российской Федерации за период 2015–2024 гг.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Оценить причинно-следственное влияние проектов туристического развития на показатели чистой миграции, возрастной структуры населения и занятости в сфере услуг;
2. Выявить пространственные эффекты (spillover effects) распространения демографического влияния туристических кластеров;
3. Сформулировать практические рекомендации для органов государственного управления по использованию туристической политики.

Рабочая гипотеза исследования базируется на предположении, что высокий уровень зрелости туристической сервисной экосистемы оказывает статистически значимое положительное воздействие на демографическую ревитализацию регионов, в то же время эффект наиболее выражен в малых и средних городах с высоким культурно-природным потенциалом.

Материалы и методы исследования (Materials and Methods). В основе исследования заложены панельные данные по 85 субъектам Российской Федерации за период 2015–2024 гг. (n = 850 наблюдений). Источники информации – сборники Росстата «Регионы России. Социально-экономические показатели» (2015–2024), данные формы федерального статистического наблюдения № 1-турфирма, региональные стратегии развития туризма и паспорта национальных проектов.

В данном исследовании применяется индекс зрелости туристической сервисной экосистемы (Destination Ecosystem Maturity Index, DEMI), рассчитываемый по формуле (Новикова, 2019; Пискун, Хохлов, 2025):

где DEMI – индекс зрелости туристической сервисной экосистемы (Destination Ecosystem Maturity Index), начение индекса варьируется от 0 до 100 баллов;

i – порядковый номер региона в выборке (в исследовании охвачено 85 субъектов Российской Федерации);

t – временной период, год наблюдения (в исследовании рассматривается период с 2015 по 2024 гг.);

k – номер критерия оценки (в формуле пять критериев, значения k от 1 до 5);

w – вес фактора;

w_k– вес k-го критерия, который отражает его относительную значимость в интегральном индексе, так, в данной статье стратегическое управление 0,25, управление данными 0,20, вовлечение стейкхолдеров 0,25, устойчивость 0,20, мониторинг результатов 0,10;

X_kit – нормированное значение k-го критерия для i-го региона в t-м году;

∑w_k = 1 обеспечивает корректность расчёта интегрального индекса и его интерпретируемость.

Так, в экспериментальную группу вошли преимущественно регионы Европейской части России, крупные агломерации и субъекты с традиционно развитой туристической специализацией (Республика Татарстан, Краснодарский край, Калининградская область, Ярославская область). Контрольная группа включает регионы Сибири, Дальнего Востока, Северного Кавказа, а также ряд субъектов Центральной России, где туризм не является приоритетом стратегического развития.

Классификация регионов на экспериментальную и контрольную группы основана на прозрачной, воспроизводимой методологии расчёта индекса DEMI с пороговым значением 60 баллов (Фролова, Коренко, 2023; Захарова, Сураев, 2024). Валидация через тесты параллельных трендов и анализ чувствительности подтверждает корректность данного подхода для причинно-следственного анализа (Куттубаева, Петрова, Куттубаев, 2021; Потемкин, 2025; Sakharova, 2017).

Обоснование порога 60 баллов:

1. Статистическое: значение соответствует 60-му процентилю распределения DEMI по всем регионам, что обеспечивает баланс между размером групп;
2. Содержательное: порог 60 баллов отражает переход от «фрагментарного» к «системному» уровню развития экосистемы (по аналогии с международными практиками оценки зрелости);
3. Методологическое: данное значение минимизирует риск ошибочной классификации регионов пограничного уровня.

На основе расчёта интегрального индекса зрелости туристической сервисной экосистемы все 85 субъектов Российской Федерации были классифицированы на две группы в рамках квазиэкспериментального дизайна (Kerdpitak, Hotrawaisaya, Khaengkhan, 2019; Gupta, Al Busaidi, Al Hinaai, Al-Busaidi, 2020; Sabou, Onder, Brasoveanu, Scharl, 2016) с применением пространственных эконометрических моделей (таблица 1).

Таблица 1

Сравнение групп регионов

Table 1

Comparison of regional groups

Источник: расчёты авторов по данным Росстата

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion). Исходя из данных таблицы 1, видно, что разрыв между средними значениями DEMI в экспериментальной (72,4) и контрольной (38,1) группах составляет 34,3 балла, что превышает три стандартных отклонения контрольной группы, что свидетельствует о высокой степени дискриминантной валидности выбранного порогового значения (60 баллов) и минимизирует риск «размытия» эффекта за счёт включения пограничных наблюдений (Mukhopadhyay, Jain, Modgil, Singh, 2023; Li, Cao, Wen, Zhu, Liu, Zhang, Zhu, 2022; Haris, Mutalib, Malik, Abdul-Rahman, 2023; Popova, Marinova, Popov, 2023; Thomas, Thampy, Anjusha, Harish, Niyas, Kottekkadan, Vipin, Sebastian, 2024; Botha, Saayman, 2024; Prasetyo, Mariel, Ermawan, Pramana, 2024).

Стандартное отклонение DEMI в экспериментальной группе (8,3) существенно ниже, чем в контрольной (11,7), а значит регионы с высоким уровнем зрелости экосистемы демонстрируют более унифицированные практики управления туризмом, тогда как в контрольной группе наблюдается значительная вариативность – от регионов с зачатками системного подхода (DEMI ≈ 55–59) до территорий с фрагментарной туристической политикой (DEMI < 30).

Заключение (Conclusions). Демографический эффект от развития туристических экосистем наиболее выражен в регионах с высоким культурно-природным потенциалом, где туризм способен стать ядром стратегии устойчивого развития. В депрессивных регионах необходимы предварительные инвестиции в базовую инфраструктуру для активации туристического потенциала.

Итак, высокий уровень зрелости туристической сервисной экосистемы оказывает статистически значимое, экономически содержательное и методологически устойчивое положительное влияние на ключевые демографические показатели регионов. Эффекты проявляются системно, образуя положительную обратную связь, и имеют чёткие механизмы реализации через качество среды, занятость и имидж территории.

Представленные результаты предоставляют эмпирическую базу для перехода от интуитивного к доказательному планированию туристических инвестиций как инструмента демографической безопасности регионов.

Информация о конфликте интересов: авторы не имеют конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: authors have no conflict of interests to declare.