Состояние и перспективы развития ресторанного бизнеса в современном мире и в Республике Беларусь

Источник: [13]

Как видно из таблицы, все  проанализированные показатели растут. Это указывает на явный рост научно-технического потенциала нашей страны. А стабильное научно-техническое развитие всегда способствует развитию экономики, в  т.ч. развитию сферы ресторанных  услуг.

 

4. Культурная среда

 

Таблица 1.5 - Показатели культурной среды

Годы	Численность иностранных  туристов, посетивших Республику Беларусь
	Всего	в том числе из
		иностранных государств	Стран СНГ
2002	63 484	55 177	8 307
2003	64 289	56 600	7 689
2004	67 517	54 505	13 012
2005	90 811	61 980	28 831
2006	89 524	62 790	26 734
2007	105 410	66 523	38 887
2008	91 587	38 715	52 872
2009	95 463	35 580	59 883
2010	120 073	36 641	83 432

Источник:[13]

Таблица 1.6 - Субъекты малого предпринимательства

субъекты малого предпринимательства	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
гостиницыи рестораны	-	-	-	-	672	993	1243	1772	1948	2123
транспорт и связь	-	-	-	-	2466	4731	6654	7380	7825	8147
операции снедвижимым имуществом	-	-	-	-	4130	5418	6647	8161	9520	10625
Пассажирооборот всех видов транспорта	29281	28165	28171	24354	24108	23906	21620	19818	23416	23585

Источник:[13]

Таблица показывает статистику посещения иностранными туристами  Республики Беларусь и направление  туристов за рубеж. По этим данным прослеживается то, что до 2007 года численность иностранных туристов, посетивших Республику Беларусь, стабильно росло, потом упало, и к 2010 годы вновь возросло. И, в общем, за 10 лет число туристов, посетивших Беларусь, увеличило почти в два раза.

До 2007 года большая часть  посетителей приезжала из иностранных  государств, а, начиная с 2008, ситуация поменялась и более многочисленными  стали посетители со стран СНГ.

Касательно выезда туристов РБ за рубеж можно сказать, что  с каждым годом количество белорусов, посещающих иностранные государства, снижается, в частности в страны СНГ.

Сложившаяся ситуация может  послужить хорошим стартом для  развития  ресторанного бизнеса , и  раз есть такая возможность, то необходимо более тщательное исследования и  проведение различных мероприятий, повышающих интерес к национальным достопримечательностям.

 

5. Природная среда

 

Таблица 1.7 - Показатели природной среды

Годы	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Число заповедников	2	2	2	2	2	2	2	2	2	2
Число национальна парков	4	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Выбросы загрязняющих веществ  в атмосферный воздух  всего, тыс. тонн	379,2	371,8	415,3	403,7	423,3	408,2	397,0	457,2	377,1	370,9
Окончание таблицы 1.7
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Совокупные расходы на охрану окружающей среды, млрд.	374	578	786	967	914	1253	1519	1744	2002	3485

Источник:[13]

 

Из таблицы видно, что  выбросы загрязняющих веществ в  атмосферный воздух с каждым годом  уменьшатся. И уровень загрязнения  на 2011 году, хоть и незначительно, но уменьшилось даже по сравнению с 2002 годом. Также хорошо видно, что  расходы на охрану окружающей среды  увеличивается большими темпами. Улучшения  окружающей среды может оказать  хорошее влияние на ресторанный  бизнес.

 

6. Политическая среда

 

Соответствие  международным и национальным стандартам качества:

-ГОСТ РБ 50690-2000 « Туристские услуги. Общие требования ».

-ГОСТ Р 51074-97 Продукты  пищевые. Информация для потребителя.  Общие требования.

-ГОСТ 30602-97/ГОСТ Р 50647-94 Общественное питание. Термины и определения.

-ГОСТ РБ 50645-94 «Туристско-экскурсионное обслуживание / Классификация гостиниц»

-СанПиН 42-123-4117-86 Санитарные  правила. Условия, сроки хранения  особо скоропортящихся продуктов

-СанПиН 2.3.2.560-96 Гигиенические  требования к качеству и безопасности  продовольственного сырья и пищевых  продуктов.[5].

 

 

1.3 Корреляционно–регрессионный  анализ влияния факторов маркетинговой  среды на деятельность отрасли

 

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа сформируем ряд из 10 показателей  внешней среды  за десять лет результирующего  показателя деятельности отрасли (прибыль  отрасли). Исходные данные для корреляционного  анализа представлены в пункте 1.1.1.

На основе имеющихся данных определим линейный коэффициент  корреляции с помощью пакета АНАЛИЗ ДАННЫХ – корреляция MS Excel.

Показатели тесноты связи, исчисленные по данным сравнительно небольшой статистической совокупности, могут искажаться действием случайных причин. Это вызывает необходимость проверки их существенности.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t-критерий Стьюдента. Коэффициент детерминации рассчитывается как квадрат коэффициента корреляции. Он показывает, на сколько процентов изменение результата (в нашем случае прибыли) объясняется изменением данного фактора. Все расчёты представлены в ПРИЛОЖЕНИИ А.   Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 1.8.

 

Таблица 1.8 - Результаты корреляционного  анализа

Показатель	Коэффициент корреляции, r	Показатель t- статистики	Коэффициент детерминации, R2	Теснота и направление связи
1	2	3	4	5
Всего население Беларуси (Х1)	-0,73	-3,1	0,55	Обратная, очень высокая
Прибывшие в Беларусь (Х2)	-0,22	-0,6	0,048	Обратная, заметная
Затраты на рекламу  (Х3)	0,90	6,2	0,83	Прямая, очень высокая
Денежные доходы населения (Х4)	0,88	5,5	0,79	Прямая, очень высокая
Приобретение новых технологий (Х5)	-0,03	-0,1	0,0009	Обратная, слабая
Инфляция % (Х6)	-0,41	-1,3	0,17	Обратная, очень высокая
Субъекты малого предпринимательства   (Х7)	0,86	4,9	0,76	Прямая, очень высокая
Число пользователей Интернет     (Х8)	0,85	4,6	0,72	Прямая, очень высокая
Индекс потребительских  цен (Х9)	0,78	3,5	0,61	Прямая, очень высокая
Количество людей с высшим образованием тыс.чел (Х10)	0,74	3,1	0,55	Прямая, очень высокая

Источник: собственная разработка

 

На основании выводов, представленных в ПРИЛОЖЕНИИ А, выбираем три самых значимых фактора для  регрессионного анализа. Этими факторами  являются денежные доходы населения, субъекты малого предпринимательства в ресторанной отрасли и затраты на рекламу. На их основании проведём регрессионный анализ.

 

Таблица 1.9 - Результаты регрессионного анализа влияния факторов на результативность деятельности отрасли

Переменная (фактор) уравнения  регрессии	Значение  переменной	t- значение	p- уровень
1	2	3	4
Общая статистика регрессионной  модели
1. Множественный R:	0,92
2. Коэффициент детерминации  – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	0,84 0,704	-	-
3. F-статистика – фактическое значение (1/F) –нормативное (табличное) значение	0,09 4,76	–	0,009 0,05
Переменные регрессионной  модели
4. Y-пересечение – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	49722,1 -	0,91 2,44	0,39 0,05
5. Фактор маркетинговой   среды
5.1. Затраты на рекламу (Х3) – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	2502,27 -	1,17 2,44	0,28 0,05
5.2. Денежные доходы населения (Х4) – фактическое значение –нормативное (табличное) значение	0,72 -	0,25 2,44	0,81 0,05
5.3. Субъекты малого предпринимательства (Х7)  – фактическое значение  –нормативное (табличное) значение	21,99 -	0,27 2,44	0,79 0,05

Источник: собственная разработка

 

Оценка уравнения регрессии  представлена в ПРИЛОЖЕНИИ Б. Полученное уравнение регрессии значимо  и  может быть использовано в дальнейших расчетах.

Интерпретация результатов.

Если  обратиться к нашему примеру, то коэффициент детерминации R² (Excel его подает как R-квадрат) равен 0,92, что составляет 92 %. Этот результат следует толковать так: все исследуемые воздействующие факторы х3, х4 и х7 объясняют 92% вариации анализируемой функции (Y). Остальное же (8%) остается необъясненным и может быть связано с влиянием других, неучтенных факторов. 

В этом случае имеющуюся  расчетную величину R²расч необходимо сравнить с табличными (критическими) значениями R²крит  для соответствующего уровня значимости . R²расч > R²крит, значит, со  степенью вероятности 95 % можно утверждать, что анализируемая регрессия является значимой. 

Проведем проверку по F-критерию. Обычно F-тест проводится путем сопоставления  вычисленного значения F-критерия с  эталонным (табличным) показателем  Fтабл для соответствующего уровня значимости. Если выполняется неравенство Fрасч < Fтабл, то с уверенностью, например на 95 %, можно утверждать, что рассматриваемая  зависимость у = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ +…+ b_kx_k является статистически значимой.

Для анализа уравнения  будем пользоваться величиной Fрасч, обратной представленной Excel. Отыщем по эталонной таблице  критическую  величину Fкрит  при условии, что  для числителя степень свободы f1 = k, т.е. составит 3 (число воздействующих факторов равно 3), а для знаменателя f2 = n − k− 1 = 10 − 3 − 1= 6. Тогда будем  иметь следующие значения для Fкрит: 4,76 (для α = 0,05).

Соотношение Fрасч < Fкрит выполняется, значит уверенно можно говорить о  высокой степени адекватности анализируемого уравнения. В нашем случае оно адекватно 0,09<4,76.

Из этого следует, что  данное уравнение представленное в  ПРИЛОЖЕНИИ Б действительно характеризуется  очень высокой степенью значимости. И мы понимаем что существует взаимосвязь  между параметрами  y и переменными xk. Однако не понятно, каково влияние конкретных факторов Х3, Х4 и Х7 на исследуемую функцию. Поэтому нужно определить значимость отдельных коэффициентов регрессии. Для этого используем t-критерия

Использование t-критерия. Необходимые  расчеты делает Excel, который выдает соответствующую компьютерную распечатку с обозначением значений показателя t. Анализируемый коэффициент считается  значимым, если его t-критерий по абсолютной величине превышает 2,447 что соответствует  уровню значимости 0,05. В нашем примере  коэффициенты  уравнения оказываются  незначимыми.