ШЫҢЖАҢ ТУРИЗМІН ДАМЫТУҒА ЫҚПАЛ ЕТЕТІН ФАКТОРЛАРДЫ РЕГРЕССИЯЛЫҚ ТАЛДАУ АРҚЫЛЫ ЗЕРТТЕУ

Main Article Content

Бахаергүл Нұлахемет
Иманалы Акбар

Аңдатпа

Қытай экономикасының жедел дамуына байланысты Шыңжаңдағы туризм секторы да айтарлықтай өсіп, өңірлік экономиканың маңызды қозғаушы күшіне айналды. Осыған байланысты туризм экономикасының даму деңгейін ғылыми тұрғыда бағалау аса маңызды. Бұл зерттеуде 2009–2020 жылдар аралығындағы мәліметтерге регрессиялық талдау жүргізу арқылы Шыңжаң туризмінің негізгі қозғаушы факторлары анықталды. Тәуелді айнымалы ретінде Туризмнен түскен жалпы кіріс (Y), ал тәуелсіз айнымалылар ретінде: туристер саны (X₁), жолаушылар ағыны (X₂), туристік адам-күндер саны (X₃), туристік айналым көлемі (X₄) және шетелдік түнеген келушілер саны (X₅) алынды. Алғашқы регрессиялық модельде X₁, X₂ және X₄ айнымалылары арасында күшті мультиколлинеарлық (VIF > 10) байқалып, модельді нақтылау үшін қадамдық регрессия әдісі қолданылды. Қорытынды модель туристер саны (β = 1,108, p<0,001) және туристік айналым көлемі (β = 0,409, p<0,001) кірісті болжауда ең ықпалды факторлар екенін көрсетті, жалпы кірістің 91%-ын түсіндіреді (Түзетілген R² = 0,91, F = 56,696, p<0,001). Бұл нәтижелер туризмдегі көлем мен қозғалыстың басты экономикалық қозғаушы күштер екенін көрсетеді. Алайда, 2009–2019 жылдар аралығында туристер саны 898%-ға артқанымен, туристік адам-күндер саны 71,5%-ға төмендегені байқалды, бұл туристердің сапар ұзақтығының қысқарғанын және әлсіз қатысушылықты меңзейді. Сонымен қатар, туристік кіріс пен жолаушылар ағыны арасында теріс корреляция (r = -0.489) байқалды, бұл инфрақұрылымға жүктеменің артқанын көрсетеді. Жалпы, Шыңжаң туризмі жоғары қарқынмен дамып жатқанына қарамастан, ол әлі де көлемге негізделген, бұл экологиялық қысым мен жан басына шаққандағы табыстың төмендеуіне әкелуі мүмкін. Сонымен қатар, инфрақұрылымдық теңсіздіктер мен жоғары құнды туризм сегменттерінің жеткіліксіз дамуы байқалады. Осыған орай, сапаға бағытталған дамуға көшу қажет: көлік жүйесін оңтайландыру, бай туристік тәжірибе арқылы сапар мерзімін ұзарту, қысқы туризмді дамыту және жаңартылатын энергия көздерін пайдалану – өңірлік туризмнің тұрақты әрі инклюзивті дамуына негіз бола алады.

Article Details

Бөлім
Рекреационная география и туризм
##submission.authorBiographies##

##submission.authorWithAffiliation##

Доцент (Математика және статистика мектебі, Іле педагогикалық университеті, Шыңжаң, Қытай; 2423883975@qq.com)

##submission.authorWithAffiliation##

PhD, доцент м.а. (Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, Алматы, Қазақстан; yimanaili_akebaier@yahoo.com)

##submission.citations##

Geng, Siqi. (2022). A Study on the Relationship Between Tourism and Economic Growth in Xinjiang. Journal of Xianyang Normal University, 37(6), 48–56.

He, Shuang. (2019). Construction and Application of Mathematical Models in Regression Analysis. Tiangong, (2), 146–147.

Yang, Xueqi. (2016). A Study on the Performance of the Tourism Industry in Xinjiang and Its Influencing Factors (Master’s thesis). Beijing Jiaotong University.

Mayila·Mutailipu. (2010). Analysis of Major Factors Affecting the Tourism Economy in Xinjiang. Heilongjiang Science and Technology Information, (11), 87–165.

Feng, Ying & Zhang, Junmin. (2017). Spatial Differentiation and Influencing Factors of Tourism Economy: A Discussion Based on Statistical Work in Xinjiang. Regional Research and Development, 36(4), 99–104.

Zhang, Wanbo. (2021). Spatial–Temporal Evolution and Influencing Factors of Tourism Efficiency in Xinjiang (Master’s thesis). Xinjiang University.

Yang, Shuangwu & Zhao, Xianhui. (2022). Analysis of Influencing Factors of Tourism Economy: A Case Study of Dali. China Collective Economy, (6).

He, Xiaoqun. (2019). Fundamentals and Applications of Regression Analysis [Book]. Beijing: Renmin University of China Press.

Xu, Suxu. (2022). Regression Analysis of Tourism Industry Revenue in China. Fortune Times, (3), 153–155.

Huang, Wenxia & Li, Min. (2019). Analysis of Key Factors Influencing Tourism Development Based on SPSS Data Analysis. Journal of Electromechanical Engineering, Kunming University of Science and Technology, (1).