Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Helena Nemec Rudež Založba Univerze na Primorskem Uredniški odbor Katarina Babnik Štefan Bojnec Aleksandra Brezovec Boris Horvat Dejan Hozjan Alenka Janko Spreizer Alen Ježovnik Lenka Kavčič Alan Orbanič Gregor Pobežin Andraž Teršek Jonatan Vinkler Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Helena Nemec Rudež Znanstvena monografija Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Helena Nemec Rudež Recenzenta Tanja Mihalič Sonja Sibila Lebe Lektura: Davorin Dukič Prelom in grafična priprava: Jonatan Vinkler Izdala in založila Založba Univerze na Primorskem Titov trg 4, SI-6000 Koper Glavni urednik dr. Jonatan Vinkler Vodja založbe Alen Ježovnik Koper 2016 isbn 978-961-6984-61-4 (spletna izdaja: pdf) http://www.hippocampus.si/isbn/978-961-6984-61-4.pdf isbn 978-961-6984-62-1 (spletna izdaja: html) http://www.hippocampus.si/isbn/978-961-6984-62-1/index.html © 2016 Založba Univerze na Primorskem Izdaja je sofinancirana po pogodbi ARRS za sofinanciranje izdajanja znanstvenih monografij v letu 2016. CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 338.48(497.4)(0.034.2) NEMEC Rudež, Helena Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije [Elektronski vir] : [znanstvena monografija] / Helena Nemec Rudež. - El. knjiga. - Koper : Založba Univerze na Primorskem, 2016 Način dostopa (URL): http://www.hippocampus.si/isbn/978-961-6984-61-4.pdf Način dostopa (URL): http://www.hippocampus.si/isbn/978-961-6984-62-1/index.html ISBN 978-961-6984-61-4 (pdf) ISBN 978-961-6984-62-1 (html) 1. Gl. stv. nasl. 287141632 Kazalo Kazalo tabel in slik • 7 Uvod • 11 Turistično povpraševanje in turistična ponudba • 13 Turistično povpraševanje • 13 Dejavniki turističnega povpraševanja • 14 Elastičnost turističnega povpraševanja • 18 Direktna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja • 18 Križna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja • 22 Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja • 23 Ponudbena stran turističnega trga • 26 Dejavniki turistične ponudbe • 27 Cenovna elastičnost turistične ponudbe • 29 Preučevanje turističnega povpraševanja • 33 Kvalitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja • 35 Kvantitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja • 36 Napovedovanje turističnega povpraševanja z metodo časovnih vrst • 39 Napovedovanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnimi modeli • 42 Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom 43 Specifikacija modela in spremenljivke regresijskih modelov • 44 Cena proizvoda oz. cena destinacije • 45 Cena nadomestkov • 47 Dohodek potrošnikov • 48 Neprave spremenljivke • 48 Druge spremenljivke • 49 Funkcijske oblike regresijskih modelov • 49 Statični in dinamični model • 51 Preverjanje ustreznosti in natančnosti modela • 55 Kratek pregled izbranih študij turističnega povpraševanja Slovenije • 59 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije • 61 Spremenljivke modela in viri podatkov • 65 Specifikacija in ocena modela • 71 Ocena modela italijanskega izvornega trga • 71 Ocena modela avstrijskega izvornega trga • 75 Ocena modela nemškega izvornega trga • 79 Ocena modela nizozemskega izvornega trga • 82 Sklep • 85 Priloge • 89 Viri in literatura • 95 Viri • 95 Literatura • 95 Recenziji • 101 Imensko kazalo • 103 Kazalo tabel in slik Tabela 1: Turisti in prenočitve domačih in tujih turistov v Sloveniji v letih 1950, 1960, 1970, 1980 in v obdobju 1990–2014 • 61 Tabela 2: Število prenočitev turistov najpomembnejših izvornih trgov v Sloveniji med letoma 2008 in 2014 • 63 Tabela 3: Rast BDP Italije v stalnih cenah, število prenočitev italijanskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014 • 67 Tabela 4: Rast BDP Avstrije v stalnih cenah, število prenočitev avstrijskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014 • 68 Tabela 5: Rast BDP Nemčije v stalnih cenah, število prenočitev nemških turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014 • 69 Tabela 6: Rast BDP Nizozemske v stalnih cenah, število prenočitev nizozemskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014 • 70 Tabela 7: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Italijanov v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 72 Tabela 8: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP • 74 Tabela 9: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu • 74 Tabela 10: Absolutna procentualna napaka ex post napovedi za leto 2014 za oceno natančnosti modela • 75 Tabela 11: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 75 Tabela 12: Ocena popravljenega regresijskega modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 po izločitvi slamnate spremenljivke • 77 Tabela 13: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP • 78 Tabela 14: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu • 78 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 15: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post za leto 2014 za oceno natančnosti modela • 79 Tabela 16: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Nemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 79 Tabela 17: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP • 81 Tabela 18: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu • 81 Tabela 19: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post za leto 2014 za oceno natančnosti modela • 82 Tabela 20: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Nizozemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 82 Tabela 21: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu • 84 Tabela 22: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post napovedi 8 za leto 2014 za oceno natančnosti modela • 84 Tabela P1: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo italijanskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014 • 89 Tabela P2: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo avstrijskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014 • 90 Tabela P3: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo nemškega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014 • 91 Tabela P4: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo nizozemskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014 • 92 Slika 1: Krivulja povpraševanja • 17 Slika 2: Sprememba količine (obsega) povpraševanja in sprememba povpraševanja • 17 Slika 3: Direktna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja • 21 Slika 4: Povpraševanje v turizmu glede na dohodek pri različnih vrstah proizvodov • 25 Slika 5: Krivulja ponudbe • 28 Slika 6: Sprememba količine ponudbe (zgoraj) in sprememba ponudbe (spodaj) • 29 Slika 7: Cenovna elastičnost turistične ponudbe. 30 Slika 8: Kvantitativne metode za napovedovanje turističnega povpraševanja • 37 Slika 9: Časovni horizont napovedovanja ex post in ex ante • 39 Slika 10: Deleži prenočitev turistov iz preučevanih izvornih trgov v Sloveniji leta 2013 • 64 Slika 11: Dinamika prenočitev italijanskih, avstrijskih, nemških in nizozemskih turistov v Sloveniji v obdobju 1980–2014 • Slika 12: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Italijanov v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 73 Kazalo tabel in slik Slika 13: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 76 Slika 14: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Nemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 80 Slika 15: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Nizozemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 • 83 9 Uvod Naraščajoče povpraševanje po turističnih potovanjih v zadnjih desetletjih se odraža tudi v čedalje intenzivnejšem preučevanju turističnega povpra- ševanja. Analiziranje turističnega povpraševanja in njegovih dejavnikov močno pripomore k uspešnosti turizma kot gospodarske dejavnosti. Ravno tako je pomembno tudi ustrezno načrtovanje bodočega turističnega povpraševanja. Pregled literature s področja turističnega povpraševanja nakazuje, da se na tem področju uporabljajo različne ekonometrične metode in da je to področje v zadnjih desetletjih močno napredovalo na področju iz-računov oz. modeliranja turističnega povpraševanja. Modeliranje turističnega povpraševanja se nanaša na posamezne destinacije, najpogosteje države. Pričujoča monografija se usmerja v preučevanje turističnega povpraševanja v Sloveniji iz pomembnejših izvornih trgov – Italije, Avstrije, Nemčije in Nizozemske. Slovenija kot majhna in neiz-postavljena država na turističnem trgu ni bila predmet preučevanja turističnega povpraševanja oz. najdemo le eno študijo v mednarodnem prosto-ru, ki je zajela tudi Slovenijo (Smeral 2004). V pričujoči monografiji bomo na kratko pogledali različne načine modeliranja turističnega povpraševanja, usmerili pa se bomo v modeliranje, ki zajema že preverjeno metodo regresijskega modela. Pri tem bomo za potrebe regresijske analize uporabili daljšo časovno vrsto, saj so ugotovitve v tem primeru manj občutljive na trenutne spremembe turističnega povpra- ševanja. Pred preučevanjem samega turističnega povpraševanja je potrebno opredeliti, kdo je turist in kaj pravzaprav predstavlja turizem. Kdor potuje izven kraja svojega bivališča, je namreč obiskovalec. Planina in Miha- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije lič (2002, 26 v Nemec Rudež in Mihalič 2002, 5) pravita, da se po defini-ciji Združenih narodov iz leta 1994 potniki delijo na obiskovalce in druge potnike, ki jih ne zajema turistična statistika (kot so maloobmejni delavci, imigranti, nomadi, tranzitni potniki begunci, pripadniki oboroženih sil, predstavniki konzulatov, diplomati). Obiskovalci se delijo na enodnevne obiskovalce in turiste. Turisti so po opredelitvi Svetovne turistične organizacije obiskovalci, ki v obiskovani destinaciji ostanejo vsaj eno noč, vendar manj kot leto dni. Za turizem obstaja več opredelitev, kot so opredelitev Hunziker in Krapfa iz leta 1942, kasnejša Kasparjeva opredelitev in opredelitev Svetovne turistične organizacije (Planina in Mihalič 2002). SURS (2015) opredeljuje turizem kot »splet dejavnosti oseb, ki potujejo in bivajo v kraju zunaj svojega običajnega okolja, da bi tako preživele svoj prosti čas, se sprostile, 12 zaradi poslov ali iz drugih razlogov. Turizem vključuje tako enodnevne iz-lete, kot tudi potovanja, na katerih turisti vsaj enkrat prenočijo.« Dejavnost turizma je torej širša in ne zajema le turistov in njihovega povpraševanja. Preučevanje turističnega povpraševanja v monografiji se usmerja na prenočitve in torej le na turiste. Natančneje, usmerjamo se v preučevanje dejavnikov povpraševanja receptivnega mednarodnega turizma Slovenije, ki se po svojem pomenu za plačilno bilanco države razlikuje od domače-ga turizma. V monografiji sta v prvem poglavju predstavljena turistično povpraševanje kot tudi turistična ponudba, druga stran turističnega trga. Med dejavniki povpraševanja najdemo namreč tudi takšne, ki izhajajo iz ponudbene strani, kot ugotavljajo Lorenzini, Pisati in Pompili (2014). V drugem poglavju je prikazano napovedovanje turističnega povpraševanja tako s kvalitativnimi kot s kvantitativnimi metodami. Tretje poglavje se usmerja v napovedovanje turističnega povpraševanja z regresijskim modelom, zajemanje spremenljivk v model, funkcijske oblike regresijskih modelov, razli-kovanje med statičnim in dinamičnim modelom ter podaja načine preverjanja ustreznosti in natančnosti modela. Kratek pregled izbranih raziskav turističnega povpraševanja, v katerih je zajeta Slovenija, je podan v četr-tem poglavju. Peto poglavje se usmerja v raziskovanje turističnega povpra- ševanja turistov iz Italije, Avstrije in Nemčije, ki po številu nočitev turistov predstavljajo najpomembnejše tuje izvorne trga slovenskega turizma. V zadnjem poglavju so podani iz raziskave izhajajoči zaključki. Monografija je namenjena vsem, ki se želijo poglobiti v delovanje turističnega povpraševanja na ravni destinacije, saj skuša poudariti specifike turističnega povpraševanja in raznolikost izvornih trgov destinacije v pog-ledu turističnega povpraševanja. Turistično povpraševanje in turistična ponudba Turistični trg je v zadnjih desetletjih beležil visoko rast povpraševanja in ponudbe, kar se je odražalo na gospodarski rasti številnih držav. Na to je vplivalo veliko dejavnikov. Pričujoče poglavje se ukvarja s turističnim povpraševanjem in turistično ponudbo ter predstavlja njune značilnosti. To je podlaga za širše razumevanje in raziskovanje turističnega povpraševanja. Turistično povpraševanje Turistično povpraševanje predstavljajo sile na trgu, ki delujejo preko kupcev. Dwyer et al. (2010, 37) ga opredeljujejo kot želje in sposobnosti kupcev za nakup različnega obsega turističnega proizvoda po različnih cenah v katerem koli obdobju. Page (2005) loči med efektivnim ali dejanskim turističnim povpraševanjem in zatrtim (angl. suppressed) turističnim povpraševanjem. Slednjega predstavljajo tisti, ki ne kupijo turističnega proizvoda ali skupine turističnih proizvodov zaradi določenih okoliščin (npr. premajhna kupna moč, pomanjkanje časa za počitnice), lahko pa bodo v prihodnje predstavljali dejansko turistično povpraševanje. Merili za merjenje turističnega povpraševanja sta običajno število prihodov turistov in raven turistične potrošnje oz. raven turistične potrošnje po osebi; v zadnjem obdobju pa se poudarja tudi število prenočitev turistov (Song et al. 2012), ki odraža – za razliko od števila prihodov turistov – dobo bivanja turistov. Takšno merjenje turistične povpraševanja je usmer-jeno v povpraševanje po destinaciji. Dwyer et al. (2010, 38) poudarjajo, da se povpraševanje po posameznem turističnem proizvodu meri s številom obiskovalcev, prodanih vstopnic, prodanih hotelskih sob, letalskih potni-kov, izposojenih avtomobilov. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije V okviru turističnega povpraševanja je smiselno ločiti med povpraševanjem po turistični destinaciji in povpraševanjem po turističnem proizvodu. Ti dve obliki povpraševanja se razlikujeta po dejavnikih, ki vplivajo na-nju in so obrazloženi v nadaljevanju. Dejavniki turističnega povpraševanja Modeli turističnega povpraševanja se naslanjajo na teorijo potrošnje, ki med najpomembnejše dejavnike potrošnje uvršča dohodek, cene turistič- nih proizvodov in z njimi povezanih proizvodov – nadomestkov in dopolnjujočih proizvodov (Fuleky, Zhao in Bonham 2014, 133). Samuelson in Nordhaus (2001, 49) navajata sledeče dejavnike povpraševanja v razmerah popolne konkurence: 14 - cena proizvoda, - dohodek potrošnikov, - obseg prebivalstva, - cene in razpoložljivosti povezanih vrst proizvodov, kot so nadomestki ali dopolnjujoči proizvodi, - subjektivni elementi posameznikov, - posebni vplivi (npr., vreme, naravne danosti, pričakovane cene). V razmerah nepopolne konkurence se pojavljajo še drugi dejavniki, ki so povezani z diferenciacijo proizvodov (sledenje modi, različni okusi, pre-feriranje posameznih proizvodov). Dejavniki potrošnje so lahko objektivni, dani in na katere posamezen kupec turističnega proizvoda nima vpliva, in subjektivni, ki so odvisni od posameznika (njegovih želja, potreb, okusa, tradicija, mode itd.) in njegove izbire turističnega proizvoda. Dejavniki turistične potrošnje so tudi taki, ki se ne spreminjajo s časom, ampak se pojavijo v določenem časovnem obdobju; sem lahko uvrstimo športne in kulturne dogodke, pojave bolezni, terorizma, krize itd. Middleton in Clark (2001) dejavnike turističnega povpraševanja v razmerah nepopolne konkurence delita na kar devet skupin: - gospodarske dejavnike, - primerjalne cene, - demografske dejavnike, - geografske dejavnike, - socio-kulturno naravnanost do turizma, - mobilnost, - regulatorne ukrepe, Turistično povpraševanje in turistična ponudba - komuniciranje z mediji in - informacijsko-komunikacijsko tehnologijo. Podoben je Tribeov model turističnega povpraševanja (Tribe 2005, 46–54), ki med dejavnike turističnega povpraševanja tako uvršča: - dohodek, - cene drugih proizvodov, - kakovost turističnega proizvoda, - modo in okuse, - oglaševanje, - priložnosti za potrošnjo (prosti čas) - število in sestavo prebivalstva, - druge dejavnike. Čeprav Tribe (Ibid.) navaja oglaševanje, pa je pomemben dejavnik pov-15 praševanja v turizmu celotno trženje destinacije, kar v novejši študiji ugotavljajo Balli, Balli in Tangaroa (2015) na primeru Cookovih otokov. Vlaga-nja v trženje destinacije namreč pozitivno in statistično značilno vplivajo na število obiskovalcev. Planinov model turističnega povpraševanja (Planina in Mihalič 2002) razmejuje med povpraševanjem v kraju bivanja in povpraševanjem v turistični destinaciji. Med dejavnike turističnega povpraševanja tako uvršča: - obstoj potrebe po potovanju in turistični rekreaciji, - obstoj privlačnosti v določeni turistični destinaciji, - dohodek, ki je na voljo za turistično potrošnjo, - prosti čas, - ceno turističnega proizvoda, - iracionalne ali subjektivne dejavnike. Podobno kot Planina se tudi Bull usmerja na kraj povpraševanja oz. vidik destinacije in domačega kraja. Bull (1997, 29) nakazuje, da je treba pri preučevanju turističnega povpraševanja upoštevati tudi vidik destinacije, in tako dejavnike turističnega povpraševanja razdeli glede na kraj ustvarja-nja turističnega povpraševanja: - dejavnike, vezane na domači kraj turista (razpoložljiv dohodek, razporeditev dohodkov, izbira počitnic, vrednost domače valute, davčna politika in kontrola nakupov turistov), - dejavnike, vezane na turistično destinacijo (splošna raven cen v destinaciji, stopnja konkurence ponudnikov v destinaciji, kvalite-ta turističnih proizvodov in ekonomske regulacije za turiste), in Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije - dejavnike, vezane na odnos med domačim krajem turista in turi- stično destinacijo (relativne cene, promocija turistične destinaci-je v domačem kraju turista, devizni tečaj, čas in stroški potovanja med domačim krajem turista in turistično destinacijo). Nekoliko bolj se na povpraševanje po destinaciji usmerijo Dwyer et al. (2010, 38), ki ločijo med dejavniki povpraševanja po turistični destinaciji in dejavniki povpraševanja po turističnem proizvodu. Med dejavniki povpra- ševanja po turistični destinaciji ločijo tiste, ki so cenovno pogojeni, in tiste, ki niso. Med cenovno pogojenimi dejavniki ločijo (Ibid.): - stroške prevoza v destinacijo in iz destinacije, - stroške v destinaciji (nastanitev, prehrana, obisi znamenitosti, zaba-va …). 16 Med necenovno pogojene dejavnike povpraševanja po destinaciji Dwyer et al. (Ibid.) uvrščajo dohodek, prosti čas in njegovo razpoložljivost, izobrazbo in zaposlitveni status, vize in druge pogoje vstopa v destinacijo, različne kvalitativne dejavnike, ki lahko pozitivno ali negativno vplivajo na turistično povpraševanje. Različne klasifikacije dejavnikov kažejo na to, da so ekonomski dejavniki, povezani s kupno močjo posameznega proizvoda, ključni za turistič- no povpraševanje in se pojavljajo pri vseh razvrščanjih dejavnikov turistič- nega povpraševanja. Turistično povpraševanje (D) je funkcija različnih dejavnikov (F), kar se običajno zapiše z naslednjo enačbo: D = f (F1, F2, F3. .Fn). Odnos med ceno proizvoda in obsegom povpraševanja po proizvodu se običajno prikazuje s krivuljo povpraševanja (glejte Sliko 1), ki odraža splo- šni zakon povpraševanja. Le-ta pravi, da se cena proizvoda na trgu in obseg povpraševanja po njem gibljeta v nasprotni smeri, ob vseh ostalih pogojih nespremenjenih ( ceteris paribus). Krivuljo povpraševanja pojasnjujeta zakon padajoče mejne koristnosti in teorija učinka realnega dohodka in substitucije. Zakon padajoče mejne koristnosti pojasnjuje ravnanje posameznikov pri nakupu neke dobrine. Ko potrošnik povečuje nakup oz. potrošno neke dobrine, je koristnost vsake nadaljnje enote (mejna koristnost) dobrine manjša od prejšnje enote. Pri nakupu posamezne dobrine se zato posameznik odloča tako, da upo- števa načelo izenačenja mejnih koristnosti (angl. Equimarginal Principle) (Samuelson in Nordhaus 2010, 87). Teorija učinka realnega dohodka in Turistično povpraševanje in turistična ponudba Slika 1: Krivulja povpraševanja. substitucije pojasnjuje, da je pri višji ceni proizvoda, ki je predmet povpraševanja, realni dohodek kupcev nižji, dobrina pa dražja v primerjavi s 17 substituti ceteris paribus in obratno. Sprememba cene turističnega proizvoda, po katerem povprašujemo ceteris paribus, sproži spremembo v obsegu povpraševanja (Slika 2 zgoraj), sprememba drugega dejavnika turističnega povpraševanja spremeni turistično povpraševanje in vodi do premika krivulje povpraševanja (Slika 2 spodaj). Slika 2: Sprememba količine (obsega) povpraševanja (zgoraj) in sprememba povpraševanja (spodaj). Turistično povpraševanje oz. potrošnja se v literaturi intenzivno raziskuje že desetletja, in sicer zaradi njegovega/njenega pomena za ustvarjanje dohodka oz. bruto domačega proizvoda, gospodarske rasti, investicij, de- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije lovnih mest zaradi delovnointenzivne narave turizma, visokega multipli-kativnega učinka in vpliva na plačilno bilanco. Funkcija turističnega povpraševanja, ki odraža odnos med turističnim povpraševanjem in njegovimi dejavniki (cena in drugi), je v študijah obi- čajno predmet opazovanja v času; le malo študij se pri preučevanju turistič- nega povpraševanja usmerja v presečno opazovanje podatkov (angl. cross- -section data), kot ugotavlja tudi Lim (2006, 50). Medtem ko je prednost trendov časovnih serij v ugotavljanju sprememb v času in napovedovanju prihodnjega gibanja turističnega povpraševanja za določeno državo, regijo oz. destinacijo, presečno opazovanje omogoča opazovanje, razumevanje in primerjave turističnega povpraševanja in njegovih dejavnikov med različ- nimi destinacijami, gospodinjstvi, podjetji v istem času. 18 Elastičnost turističnega povpraševanja Odziv povpraševanja na spremembe dejavnikov turističnega povpraševanja ceteris paribus merimo z elastičnostjo turističnega povpraševanja. Poznavanje elastičnosti turističnega povpraševanja je pomembno za načrtovanje turističnega razvoja in sprejemanje določenih ukrepov na področju turistič- ne politike. Elastičnost turističnega povpraševanja se torej lahko analizira ob upoštevanju različnih dejavnikov povpraševanja. V literaturi največkrat srečamo preučevanje direktne cenovne elastičnosti, križne cenovne elastič- nosti in dohodkovne elastičnosti. Planina in Mihalič (2002) omenjata tudi pomen elastičnosti turističnega povpraševanja glede na prosti čas, Dwyer et al. (2010) pa marketinško elastičnost turističnega povpraševanja, ki meri odzivnost prodaje glede na spremembe potrošnje za marketing. Elastičnost turističnega povpraševanja glede na spremembo izbranega dejavnika (E) se izračuna na naslednji način: Direktno cenovno, križno in dohodkovno elastičnost turističnega povpraševanja sta nazorno prikazala Nemec Rudež in Bojnec (2007). Direktna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja Spremembo količine turističnega povpraševanja po določenem turistič- nem proizvodu zaradi spremembe cene tega turističnega proizvoda ceteris paribus merimo z direktno cenovno elastičnostjo turističnega povpraševanja. Koeficient direktne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja (E )je v ekonomski literaturi opredeljen sledeče: P Turistično povpraševanje in turistična ponudba Spremembo obsega na določenem intervalu med začetno vrednostjo cene (P ) in obsegom povpraševanja (Q ) ter končno vrednostjo cene (P ) 1 1 n in obsegom povpraševanja (Q ) imenujemo intervalna (angl. arc) direktna n cenovna elastičnost turističnega povpraševanja. Njen koeficient je določen na intervalu med začetno in končno ceno in je opredeljen na naslednji na- čin: pri čemer je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti povpraševanja, 19 P - %ΔQ odstotna sprememba obsega povpraševanja, - ΔQ absolutna sprememba obsega povpraševanja, - Q začetna vrednost obsega povpraševanja, 1 - Q končna vrednost obsega povpraševanja, n - %ΔP odstotna sprememba cene proizvoda, - ΔP absolutna sprememba cene proizvoda, - P začetna cena proizvoda, 1 - P končna cena proizvoda. n Kadar gre za infinitezimalno majhne spremembe v ceni in obsegu povpraševanja, se lahko uporablja tudi točkovno (angl. point) direktno cenovno elastičnost turističnega povpraševanja, ki predstavlja enostavnejši način izračuna. Absolutno spremembo obsega turističnega povpraševanja kot absolutno spremembo cene turističnega proizvoda primerjamo z začetno ali s končno vrednostjo: pri tem je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti povpraševanja, P - δ Q absolutna sprememba obsega povpraševanja, - δ ΔP absolutna sprememba cene proizvoda, - Q začeten obseg povpraševanja, 1 - P začetna cena proizvoda. 1 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Če je povpraševanje močno odzivno na spremembo cene in se proporcionalno bolj spremeni kot cena sama, je koeficient cenovne elastičnosti povpraševanja manjši od -1 in govorimo o direktni cenovni elastičnosti turističnega proizvoda. Če se obseg turističnega povpraševanja proporcionalno spremeni manj kot cena, je direktno cenovno neelastično povpraševanje in je koeficient med -1 in 0. Če se obseg turističnega povpraševanja spremeni proporcionalno s ceno govorimo o usklajeni direktni cenovni elastič- nosti takega povpraševanja in je koeficient cenovne elastičnosti turistične-ga povpraševanja -1. Če pa se obseg turističnega povpraševanja popolnoma spremeni zaradi spremembe cene turističnega proizvoda, govorimo o direktno cenovno popolnoma elastičnem turističnem povpraševanju (koeficient direktne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja je minus neskončno). To pomeni, da pri postavljeni višji ceni povpraševanja ne bo, 20 pri nižji ceni pa bodo potrošniki kupili katero koli količino. Nadalje, če se obseg turističnega povpraševanja ni spremenil navkljub spremembe cene, govorimo o direktno cenovno popolnoma neelastičnem turističnem povpraševanju (koeficient direktne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja je nič). Gooroochurn in Sinclair (2003, 9) omenjata primere direktno cenovno zelo neelastičnega turističnega povpraševanja, kot so piramide v Egiptu, Taj Mahal in Grand Canyon v ZDA, saj sprememba cene zelo malo ali nič spremeni obseg povpraševanja po njih. Na vrednost direktne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja vplivajo (Samuelson in Nordhaus 2001, 68; Dwyer et al. 2010, 43–4): - razpoložljivost nadomestkov proizvoda; več kot ima proizvod na- domestkov, višja je direktna cenovna elastičnost, - relativna cena proizvoda glede na dohodek, saj so dražji in luksuzni proizvodi (npr., golf turizem) bolj cenovno elastični kot nor- malni proizvodi (npr. običajne poletne počitnice, verski turizem, poslovni turizem), - čas, ki ga imajo potrošniki na voljo za prilagoditev spremembi cene, zato je direktna cenovna elastičnost nižja v kratkem obdob- ju in višja v daljšem obdobju, - začasnost ali stalnost cenovne spremembe; krajše spremembe cene (npr. popusti) izzovejo drugačne spremembe v povpraševanju kot stalne spremembe cene. Razlike v direktni cenovni elastičnosti turističnega povpraševanja se kažejo na krivulji povpraševanja in so prikazane na Sliki 3. Krivulja povpraševanja v primeru nizke direktne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja relativno strmo pada, medtem ko je krivulja povpraševanja v Turistično povpraševanje in turistična ponudba primeru visoke stopnje direktne cenovne elastičnosti turističnega povpra- ševanja blago padajoča. Slika 3: Direktna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja. Poletne obmorske počitnice imajo na splošno višjo cenovno elastičnost turističnega povpraševanja, saj so manj diferencirane, kot ugotavljata Gooroochurn in Sinclair (2003, 9). Na trgu, kjer so dobri nadomestki in višja 21 stopnja konkurence, kot velja tudi za destinacije na sredozemskih otokih, so zato ponavadi cene relativno nižje kot v drugih destinacijah. Poznavanje in razumevanje direktne cenovne elastičnosti turistične-ga povpraševanja je relevantno za poslovanje ponudnikov turističnih proizvodov in za turistično destinacijo. Odločitve o zvišanju ali znižanju cene turističnih proizvodov morajo biti namreč osnovane na stopnji cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja. Direktno cenovno elastično turistično povpraševanje povzroči, da se dohodek ponudniku poveča takrat, ko le-ta zniža ceno turističnega proizvoda, in obratno. Direktno cenovno elastično turistično povpraševanje namreč pomeni, da se je obseg povpra- ševanja po turističnem proizvodu povečal za več kot 1 %, če se je cena tega turističnega proizvoda znižala za 1 %. Dohodek ponudnika, ki se izraču-na kot zmnožek tržne cene in količine, se zato poveča, saj je proizvajalec s prodano količino pridobil več, kot je izgubil zaradi znižanja cene. Nasprotno pa velja, da zvišanje cene pri cenovno elastičnem turističnem povpraševanju zmanjša dohodek, saj se je prodana količina bolj zmanjšala, kot pa je ponudnik pridobil na račun zvišanja cene. Cenovna elastičnost turističnega povpraševanja je v obdobju 1966– 1996, s strani turistov iz ZDA, znašala v Italiji 2,08, v Franciji 1,76, v Španiji 1,56 in v Veliki Britaniji 0,89 (Han, Durbarry in Sinclair 2006). To pomeni, da so Italija, Francija in Španija lahko povečale zaslužek od turistov iz ZDA z znižanjem cen, medtem ko je za Veliko Britanijo v preučevanem obdobju veljalo, da se je njen zaslužek od turistov iz ZDA lahko povečal z zvišanjem cen turističnih proizvodov v destinaciji (Nemec Rudež, Bojnec 2007, 59). Veblen pa je opozoril na proizvode, ki imajo status razkazovalne potrošnje (angl. conspicuous consumption) (Shoemaker, Lewis in Yesawich Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije 2007, 390). Te proizvode se kupuje, ko je cena višja in obratno. Zanje je torej značilna pozitivna direktna cenovna elastičnost. Nekateri t. i. Veblenovi proizvodi imajo običajno negativno direktno cenovno elastičnost pri nižjih cenah in pridobijo pozitivno direktno cenovno elastičnost šele pri višjih cenah. V tem primeru je krivulja povpraševanja pri nižjih cenah padajoča, pri višjih cenah pa naraščajoča. Križna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja Pri preučevanju nakupa turističnega proizvoda je treba upoštevati tudi cene z njim povezanih proizvodov (nadomestkov in dopolnilnih proizvodov) (Nemec Rudež, Bojnec 2007, 60). Podobno velja za turistične destinacije, ki so nekatere med sabo boljši, druge pa slabši nadomestki. Spremembo turističnega povpraševanja po turističnem proizvodu A zaradi spremembe 22 cene proizvoda B ceteris paribus pove križna cenovna elastičnost turistične-ga povpraševanja. Koeficient križne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja med proizvodoma ali destinacijama A in B (E ) je torej: AB Intervalno križno cenovno elastičnost oz. njen koeficient se izračuna podobno kot direktno cenovno elastičnost. Spremembo obsega na določenem intervalu med začetno vrednostjo cene proizvoda A (P ) in obsegom A1 povpraševanja proizvoda B (Q ) ter končno vrednostjo cene proizvoda A B1 (P ) in obsegom povpraševanja proizvoda B (Q ) imenujemo intervalna An Bn (angl. arc). Koeficient je opredeljen sledeče: pri tem je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti povpraševanja, AB - %ΔQ odstotna sprememba povpraševanja, B - ΔQ absolutna sprememba povpraševanja, B - Q začetna vrednost povpraševanja, B1 - Q končna vrednost povpraševanja, Bn - %ΔP odstotna sprememba cene proizvoda, A - ΔP absolutna sprememba cene proizvoda, A - P začetna cena proizvoda, A1 - P končna cena proizvoda. An Turistično povpraševanje in turistična ponudba Točkovna križna cenovna elastičnost povpraševanja se izračuna ob upoštevanju začetnih oz. končnih vrednosti kot pri direktni cenovni elastičnosti: pri tem je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti povpraševanja, AB - δQ odstotna sprememba povpraševanja, B1 - Q začetna vrednost povpraševanja, B1 - δ P odsotna sprememba cene proizvoda, A1 - P začetna cena proizvoda, A1 V primeru, ko sta proizvoda A in B dopolnjujoča, bo zvišanje cene pro-23 izvoda B (ki ni nujno turistični proizvod) povzročila zmanjšanje turistič- nega povpraševanja po proizvodu A ceteris paribus in obratno (Nemec Ru-dež, Bojnec 2007, 61). Koeficient križne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja je zato med dopolnjujočimi proizvodi negativen. Kadar pa sta turistična proizvoda A in B nadomestka, bo zvišanje cene proizvoda B povzročilo zvišanje povpraševanja po proizvodu A ceteris paribus. Zato je koeficient križne cenovne elastičnosti turističnega povpraševanja pozitiven. Boljša nadomestka kot sta proizvoda ali destinaciji, višja bo pozitivna križ- na elastičnost turističnega povpraševanja. Za proizvode, ki med sabo niso povezani, velja, da je križna cenovna elastičnost povpraševanja enaka nič. Dojemanje nadomestnih destinacij izhaja iz potrošnikov. Mangion, Durbarry in Sinclair (2005) ugotavljajo visoko stopnjo križne elastičnosti turističnega povpraševanja za počitnice na Malti v obdobju med letoma 1973 in 2000 za turiste iz Velike Britanije, in sicer kar 4,12 glede na spremembo cen v Španiji, hkrati pa so ti turisti le malo spremenili svoje povpra- ševanje po Španiji zaradi spremembe cen na Malti in na Cipru (koeficient križne cenovne elastičnosti je v teh primerih znašal 0,18 oz. 0,28), kot pov-zemata že Nemec Rudež in Bojnec (2007, 63). Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja meri, kako sprememba dohodka, ki je na razpolago za turistično porabo, vpliva na turistično povpraševanje ceteris paribus. Koeficient dohodkovne elastičnosti turistič- nega povpraševanja (E ) je torej: I Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Povečanje dohodka prebivalstva daje večje možnosti za zadovoljevanje turističnih potreb, zato se z rastjo dohodka povečuje tudi turistično povpraševanje ceteris paribus. Dohodek in turistično povpraševanje se običaj-no gibljeta v isti smeri. Koeficient intervalne dohodkovne elastičnosti turističnega povpraševanja izračunamo tako, da upoštevamo spremembo na intervalu med za- četno vrednostjo dohodka (I ) in obsegom povpraševanja (Q ) ter končno 1 1 vrednostjo dohodka (I ) in obsegom povpraševanja (I ): n n pri tem je: 24 - E koeficient dohodkovne elastičnosti povpraševanja, I - %ΔQ odstotna sprememba povpraševanja, - ΔQ absolutna sprememba povpraševanja, - Q začetna vrednost povpraševanja, 1 - Q končna vrednost povpraševanja, n - %ΔI odstotna sprememba dohodka, - ΔI absolutna sprememba dohodka, - I začetna vrednost dohodka, 1 - I končna vrednost dohodka. n Tudi v primeru dohodkovne elastičnosti turističnega povpraševanja lahko pri majhnih spremembah izračunamo koeficient točkovne dohod- kovne elastičnosti na osnovi začetnih ali končnih vrednosti dohodka in povpraševanja, kakor to velja za direktno cenovno in križno cenovno elastičnost turističnega povpraševanja. pri tem je: - E koeficient dohodkovne elastičnosti povpraševanja, I - δ Q absolutna sprememba povpraševanja, - Q začetna vrednost povpraševanja, 1 - δ I absolutna sprememba dohodka, - I začetna vrednost dohodka 1 Turistično povpraševanje in turistična ponudba Proizvode bi lahko glede na dohodkovno elastičnost povpraševanja razvrstili na naslednji način: - normalni proizvodi, ki imajo pozitiven koeficient dohodkovne elastičnosti povpraševanja; med njimi ločimo nujne proizvode, ki imajo koeficient med 0 in 1, in luksuzne proizvode, ki imajo koeficient višji od 1, - manjvredni proizvod, katerih koeficient dohodkovne elastičnosti je negativen. Zelo elastično turistično povpraševanje glede na dohodek torej najdemo pri luksuznih turističnih proizvodih, pri nujnih oblikah turizma oz. proizvodov je dohodkovna elastičnost povpraševanja neelastična (Sinclair in Stabler 1997, 23). To je prikazano na Sliki 4. Podobno velja za destinacije. Han, Durbarry in Sinclair (2006) so ugotovili, da je bilo v obdob-25 ju 1966–1996 turistično povpraševanje ameriških turistov dohodkovno elastično za počitnice v Franciji (koeficient 1,32) in Italiji (koeficient 1,25), medtem ko je bilo dohodkovno neelastično za počitnice v Španiji (koeficient 0,72) in Veliki Britaniji (koeficient 0,77), kot navajata Nemec Rudež in Bojnec (2007, 65). Pri manjvrednih proizvodih je dohodkovna elastičnost povpraševanja negativna, saj se jih pri višjem dohodku kupuje manj in obratno. Mangion, Durbarry in Sinclair (2005) so ugotovili, da je imelo povpraševanje po po- čitnicah na Malti s strani britanskih turistov v obdobju 1973–2000 negativno dohodkovno elastičnost turističnega povpraševanja (-0,74). Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja ni višja le na razvi-jajočih se izvornih (emitivnih) trgih, temveč tudi pri povpraševanju na bolj oddaljenih destinacijah (Song, Kim in Jang 2010, 394). Slika 4: Povpraševanje v turizmu glede na dohodek pri različnih vrstah proizvodov. Vir: prirejeno po Dwyer et al. 2010, 48. Odvisnost elastičnosti povpraševanja od vrste proizvoda je že v 19. sto-letju prvi ugotovil statistik in ekonomist Ernst Engel in postavil štiri za-kone, ki so osnova za napovedovanje potrošnje (Wyand 1938 v Loeb 1955): Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije 1. Engelov zakon pravi, da se z rastjo dohodka zmanjšuje delež potrošnje za hrano. 2. Engelov zakon pravi, da z rastjo dohodka delež potrošnje za najem, gorivo in razsvetljavo ostaja enak. 3. Engelov zakon pravi, da z rastjo dohodka delež potrošnje za obla- čila ostaja enak. 4. Engelov zakon pravi, da se z rastjo dohodka delež potrošnje za izobrazbo, nego in zdravje, udobje in rekreacijo hitro povečuje. Višji razpoložljivi dohodek povzroča nižjo dohodkovno elastičnost turističnega povpraševanja (Alegre in Pou 2004, 139). Zato se, skladno s 4. Engelovim zakonom, dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja z razvojem znižuje. Zviševanje življenjskega standarda namreč omogoča, da se vse manjši del povečanega dohodka potroši za dodatno turistično pov-26 praševanje. Posledično se prebivalstvo pri čedalje višjem dohodku čedalje manj odziva na spremembo turističnega povpraševanja zaradi spremembe dohodka. Ponudbena stran turističnega trga Ponudbena stran turističnega trga (kot so turistične kapacitete, privlač- nosti prostočasnega in poslovnega turizma, kakovost turističnih storitev) vpliva na turistično povpraševanje (Lim 1997; Naude in Saayman 2005; Massidda in Etzo 2012; Lorenzini, Pisati in Pompili, 2014). Ponudba namreč lahko spodbuja ali zavira povpraševanje. Turistično ponudbo predstavljajo sile na trgu, ki delujejo preko prodajalcev in odločajo o proizvo-dnji ter prodaji določenega turističnega proizvoda po določeni ceni. Dwyer et al. (2010, 136) poudarjajo, da turizem oz. njegovo ponudbo ne opredeljuje proizvod, ki je proizveden, ampak vrsta potrošnika (kupca), ki mu je proizvod namenjen. Tako lahko vidimo, da je na področju prehrambnega gostinstva proizvod velikokrat namenjen lokalnim prebivalcem in ne turi-stom kot potrošnikom. Planina (1966 v Planina in Mihalič 2002) je turistično ponudbo razdelil na: - primarno turistično ponudbo, za katero je značilno, da je ni pro-izvedel človek (naravne privlačnosti) ali pa jo je ustvaril človek v preteklosti in je danes ne bi mogel več ustvariti z enako uporabno vrednostjo (kulturne in zgodovinske privlačnosti), - sekundarno turistično ponudbo, ki jo lahko ljudje proizvedejo z zahtevano kakovostjo in v določeni količini. Turistično povpraševanje in turistična ponudba Za turistične proizvode oz. storitve veljajo specifične lastnosti, ki jih je treba izpostaviti v povezavi s povpraševanjem (Shoemaker, Lewis in Yesawich 2007, 40–7; Dwyer et al., 2010, 137–8): - neotipljivost proizvoda, - turistično izkustvo, ki ne obstaja, preden je storitev izvedena, zato obstajata določeno tveganje in negotovost, še posebej pri potovanjih, - nepovratnost, saj storitve ne moremo vrniti, - neločljivost med potrošniki in proizvajalci, ki morajo biti v nepos-rednem stiku pri izvedbi storitve, - minljivost proizvoda, saj ga ne moremo shraniti na zalogo; če proizvoda ne prodamo v tistem dnevu oz. tistem trenutku, se z njim povezan dohodek ne ustvari, kar sproža cenovne vojne, - medsebojna odvisnost ponudnikov različnih delnih proizvodov, 27 po katerih povprašuje turist, - sezonska spremenljivost, ki vodi v cenovne prilagoditve, - geografska stalnost nastanitev, privlačnosti in drugega, ki zahteva potovanje v destinacijo. Na ponudbeni strani Lorenzini, Pisati in Pompili (2014) ločijo sledeče dejavnike, ki opredeljujejo turistično povpraševanje: - privlačnosti prostočasnega turizma, med katerimi lahko ločimo naravne in kulturne privlačnosti (merjeno, npr., s številom muze- jev, restavracij, področji zaščitenih parkov), - privlačnosti poslovnega turizma in kakovost storitev, - zmogljivost turističnih storitev, - dostopnost v destinaciji, ki jo lahko merimo z gostoto prebivalstva; višja gostota namreč pomeni nižjo kakovost, zaznano skozi gneče in zastoje. Lorenzini, Pisati in Pompili (2014, 4) ugotavljajo, da modeli turistič- nega preučevanja, ki se usmerjajo le v dejavnike povpraševanja, zanemarja-jo značilnosti proizvoda, medtem ko modeli, ki se usmerjajo le v ponudbo, ne zajemajo značilnosti izvornih trgov turistov. Zato je potrebno smiselno vključiti tako dejavnike, ki delujejo na strani povpraševanja, kot dejavnike, ki delujejo na strani ponudbe. Dejavniki turistične ponudbe Na turistično ponudbo vplivajo številni dejavniki. Samuelson in Nordhaus (2001, 52–3) ločita naslednje dejavnike ponudbe v pogojih popolne konkurence: Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije - cena ponujenega proizvoda, - cene proizvodnih dejavnikov (delovne sile, kapitala in zemljišča oz. drugih naravnih virov), - tehnološki napredek, - cene drugih proizvodov istega ponudnika, pri čemer kapacitete usmerja v dejavnosti, kjer so cene višje, - politika (davki, subvencije, omejitve, posegi na trg delovne sile …), - posebni vplivi (vreme, naravne danosti, pričakovane cene …). Turistična ponudba (S) je torej funkcija različnih dejavnikov (F), kar zapišemo: S = f (F1, F2, F3. .Fn) 28 Splošen zakon ponudbe pravi, da se cena proizvoda na trgu in količi-na ponujenega turističnega proizvoda na trgu gibljeta v isti smeri, ob vseh ostalih pogojih nespremenjenih ( ceteris paribus). To nazorno prikazuje krivulja ponudbe (glejte Sliko 5). Slika 5: Krivulja ponudbe. Spremeba cene turističnega proizvoda ceteris paribus sproži spremembo obsega ponudbe (Slika 6 zgoraj), sprememba kakega drugega dejavnika ponudbe pa sproži spremembo ponudbe, kar je grafično prikazano s premi-kom krivulje ponudbe (Slika 6 spodaj). Turistično povpraševanje in turistična ponudba 29 Slika 6: Sprememba količine ponudbe (zgoraj) in sprememba ponudbe (spodaj). Cenovna elastičnost turistične ponudbe Spremembo količine turistične ponudbe kot posledico spremembe cene turističnega proizvoda ceteris paribus razloži cenovna elastičnost turistične ponudbe. Koeficient direktne cenovne elastičnosti turističnega ponudbe (Ep) je opredeljen kot: Kadar je zadevni koeficient ponudbe višji od 1, govorimo o cenovni elastičnosti turističnega ponudbe (glejte Sliko 7). To pomeni, da je obseg ponudbe turističnega proizvoda močno odvisen od spremembe cene. Nasprotno pa koeficient cenovne elastičnosti turistične ponudbe med 0 in 1 pomeni cenovno neelastično turistično ponudbo. Pri usklajeni cenovni elastičnosti ponudbe je koeficient elastičnosti 1. Poznamo tudi dva skrajna primera cenovne elastičnosti turistične ponudbe, in sicer primer, ko se turistična ponudba sploh ne spremeni zaradi spremembe cene, tj. cenovno popolnoma neelastična turistična ponudba (koeficient cenovne elastičnosti ponudbe je 0), in primer, ko se obseg turistične ponudbe popolnoma spremeni zaradi spremembe cene turističnega proizvoda, tj. cenovno popolno- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije ma elastična turistična ponudba (koeficient cenovne elastičnosti ponudbe je neskončno). Slednje pomeni, da pri kateri koli nižji ceni ponudniki ne bodo ponujali ničesar, pri višji ceni pa bodo ponujali katero koli količino, kot razlagata že Nemec Rudež in Bojnec (2007, 82–83). 30 Slika 7: Cenovna elastičnost turistične ponudbe. Primarna turistična ponudba je cenovno popolnoma neelastična (koe- ficient cenovne elastičnosti turistične ponudbe je enak 0), saj primarne turistične ponudbe praviloma ne moremo proizvesti z delom in s kapitalom. Obseg primarne turistične ponudbe se ne spreminja skupaj s ceno, ampak zaradi svoje narave ostaja vedno enak. Lahko pa se poveča obseg primarne turistične ponudbe, in sicer v določenih primerih, ki jih navajata Planina in Mihalič (2002, 218–20): - pretvarjanje naravnih dobrin, ki še niso bile ponujene na turistič- nem trgu, v primarno turistično ponudbo v že obstoječih ali no- vih turističnih krajih, - podaljševanje sezone, ko je na voljo primarna turistična ponudba, - dostop do kulturnih in zgodovinskih privlačnosti, ki do tedaj niso bile ponujene zaradi hranjenja v prostorih, nedostopnih jav- nosti, ali zaradi odsotnosti infrastrukture oz. sekundarne turistič- ne ponudbe, - ponudba do tedaj nepoznanih kulturnih in zgodovinskih privlač- nosti. Spremembo obsega na določenem intervalu med začetno vrednostjo cene (P ) in obsegom ponudbe (Q ) ter končno vrednostjo cene (P ) in ob-1 1 n segom ponudbe (Q ) imenujemo intervalna (angl. arc) cenovna elastičnost n turistične ponudbe. Koeficient je opredeljen sledeče: Turistično povpraševanje in turistična ponudba pri tem je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti ponudbe, P - %ΔQ odstotna sprememba obsega ponudbe, - ΔQ absolutna sprememba obsega ponudbe, - Q začetna vrednost obsega ponudbe, 1 - Q končna vrednost obsega ponudbe, n - %ΔP odstotna sprememba cene proizvoda, - ΔP absolutna sprememba cene proizvoda, - P začetna cena proizvoda, 1 - P končna cena proizvoda. n 31 Pri infinitezimalno majhnih spremembah obsegu ponudbe lahko iz- računamo točkovno (angl. point) cenovno elastičnost turistične ponudbe. Tako absolutno spremembo obsega turističnega povpraševanja kot absolutno spremembo cene turističnega proizvoda primerjamo z začetno ali končno vrednostjo: pri tem je: - E koeficient direktne cenovne elastičnosti ponudbe, P - δ Q absolutna sprememba obsega ponudbe, - δ ΔP absolutna sprememba cene proizvoda, - Q začeten obseg ponudbe, 1 - P začetna cena proizvoda. 1 Na stopnjo cenovne elastičnosti turistične ponudbe vplivajo različni dejavniki (Samuelson in Nordhaus 2001, 75; Dwyer et al. 2010, 141–2): - obseg stroškov; podjetja ne želijo povečati ponudbe, kadar mar- ginalni stroški proizvodnje naraščajo hitreje kot povečanje cene proizvoda, - obstoj prostih kapacitet; v primeru prostih kapacitet bo cenovna elastičnost ponudbe višja, saj ponudniki zlahka povečajo proizvodnjo; Durbarry in Sinclair (b .l., 67) pravita, da je zato cenovna elastičnost turistične ponudbe nižja v času visoke sezone oz. visoke zasedenosti zmogljivosti in obratno, Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije - obseg zalog; večji obseg zalog pomeni, da ni potrebno takoj, ko se poveča povpraševanje, povečati zalog, to velja za fizične proizvode, kot so v turizmu, npr., razglednice, spominki, vodniki, - zmožnost proizvodnje nadomestnih proizvodov; zaradi spre- memb cen na trgu si lahko ponudniki želijo zamenjati proizvo- dnjo proizvodov in preiti na proizvodnjo nadomestkov, če je to možno, - časovno obdobje, v katerem se proizvajalci s ponudbo lahko od- zovejo na spremembo cene; daljše časovno obdobje omogoča do- seganje višje stopnje cenovne elastičnosti ponudbe, medtem ko v kratkem in zelo kratkem obdobju obstajajo omejitve proizvodnih dejavnikov in zato nižja stopnja cenovne elastičnosti turistične ponudbe. 32 Preučevanje turističnega povpraševanja Preučevanje turističnega povpraševanja je bilo od šestdesetih let prejšnjega stoletja dalje predmet velikega zanimanja med akademiki. Archer (1987, 87) je že v osemdesetih letih prejšnjega stoletja opomnil, da je napovedovanje turističnega povpraševanja pomembno zlasti zaradi minljivosti turističnega proizvoda, ki ga ne moremo spraviti na zalogo. Frechtling (2011, 21) pravi, da je napovedovanje »sistematičen način organizacije informacij iz preteklosti za sklepanje o dogodkih v prihodnosti«. Na turistično povpraševanje vpliva zelo veliko dejavnikov, nepravilne napovedi pa povzroča-jo nepravilno alokacijo virov, predvsem investicij. Napovedovanje turistič- nega povpraševanja je temelj načrtovanja in odločanja o turistični ponudbi (Dwyer et al. 2010, 86). Predvsem je pomembno za dolgoročno načrtovanje, to je obdobje, daljše od pet let, čeprav je pomembno tudi za kratkoroč- ne tekoče odločitve (do enega leta) za, npr., načrtovanje kadra ter srednjeročne investicijske odločitve (med dvema in petimi leti). Napovedovanje turističnega povpraševanja je uporabno, kot pravijo Witt in Witt (1995, 447–8), Frechtling (2011, 10–1) in Dwyer et al. (2010, 87), za: - tržnike v turizmu: za določanje strateških in operativnih ciljev tr- ženja, raziskovanje potencialnih trgov, simuliranje vplivov pri- hodnjih dogodkov na povpraševanje; - managerje: za določanje operativnih zahtev, kot so kadri, ponud-ba, kapacitete, promocije (npr., brošure); - načrtovalce in javne agencije: za napovedovanje gospodarskih, družbeno-kulturnih, okoljskih učinkov, ocenjevanje potencialne- ga vpliva regulacije na turizem, načrtovanje javnih prihodkov iz Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije turizma za namene proračuna, zagotavljanje ustreznih kapacitet in ponudbe javne infrastrukture idr. Pri preučevanju povpraševanja v turizmu se lahko usmerimo na agregatno (skupno) povpraševanje na ravni destinacije ali na povpraševanje, razčlenjeno glede na namen potovanja (npr. poslovni turizem), izvorni trg in drugo. Razčlenjeno oz. neagreagatno povpraševanje ponuja boljši vpogled v posamezne oblike povpraševanja, velikokrat pa se pojavlja problem razpoložljivih podatkov za preučevanje neagregatnega povpraševanja destinacije (Song in Li 2008, 216). Za namen raziskovanja turističnega povpraševanja so nastale različne metode, ki so bile aplicirane na različne destinacije in različne izvorne trge turistov. V literaturi srečamo veliko študij o raziskovanju turističnega povpraševanja. Li, Song in Witt (2005) navajajo kar 420 študij s tega področja 34 v obdobju med leti 1960 in 2000. Pri tem so se uporabljale različne metode, tako kvalitativne kot kvantitativne. Frechtling (2011, 11–4) navaja proble-matiko napovedovanja povpraševanja v turizmu: - pomanjkanje podatkov o gibanju povpraševanja v preteklosti, ne- katera mesta, regije in včasih tudi države nimajo zbranih podat- kov o prihodu turistov, potrošnji itd., - volatilnost pojava; večja je, težje je zaznati vzorec, ki bo pomagal napovedovati prihodnje gibanje pojava, - občutljivost povpraševanja na negativne dogodke (naravne in družbene), - kompleksnost vedenja turistov; turisti potujejo zaradi različnih vzrokov in imajo tako različne vzorce vedenja (celo isti človek se vede različno, ko potuje iz različnih razlogov); kadar se napoveduje agregatno turistično povpraševanja turistov, ki potujejo iz raz-ličnih vzrokov, lahko pride do poenotenja različnih vzorcev in to ne vodi v oblikovanje dobrih modelov za napovedovanje priho- dnosti pojava, - velik izbor spremenljivk za merjenje povpraševanja (število prihodov turistov, število skupin turistov, število prenočitev, turistična potrošnja in druge). Na splošno ločimo kvalitativne in kvantitativne metode za napovedovanje turističnega povpraševanja. Turistično povpraševanje preučuje veliko odmevnih študij, ki pa se usmerjajo na povpraševanje na ravni destinacije, in sicer običajno države. Preučevanje turističnega povpraševanja Kvalitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja Kvalitativne metode so običajno zasnovane na osnovi mnenj, presoj, izku- šenj ljudi, navadno strokovnjakov s področja (Frechtling 2011, 210). Še leta 1995 sta Witt in Witt (1995, 460) ugotavljala, da je na področju turizma zelo majhno število študij, ki uporabljajo kvalitativne metode. Podobno ugotavljata kasneje Song in Li (2008, 204), tj. da le dve izmed 121 preučevanih študij, objavljenih med letoma 2000 in 2007, uporabljata kvalitativne metode pri napovedovanju turističnega povpraševanja. Dwyer et al. (2010, 93) pa kasneje že ugotavljajo, da se povečuje uporaba kvalitativnih študij na področju napovedovanja v turizmu, še posebno kot dopolnjevanje kvantitativnih napovedi. Frechtling (2011, 211–2) ugotavlja, da se kvalitativne metode običajno uporabljajo, kadar: 35 - nimamo preteklih podatkov, - so razpoložljive časovne vrste nezanesljive ali neveljavne, - se makro okolje hitro spreminja ali so pričakovane večje spremem-be (družbene ali naravne), - želimo dolgoročno napoved, saj kvantitativne metode omogoča- jo napovedi za 3–5-letno obdobje zaradi mnogih dejavnikov, ki na napovedovanje povpraševanja v turizmu vplivajo dolgoročno. Med kvalitativne metode, ki se uporabljajo za napovedovanje turistič- nega povpraševanja, Frechtling (2001, 210–34) uvršča: - ocenjevanje s presojo managerjev (angl. jury of executive opinion), ki je najpogosteje uporabljen pristop napovedovanja in v svoji najenostavnejši izvedbi poteka v obliki srečanja strokovnjakov (ma- nagerjev podjetij in vladnih uradnikov, zunanjih strokovnjakov), ki skušajo doseči sporazum o ključnih spremenljivkah v priho- dnosti, - subjektivno verjetnostno ocenjevanje (angl. subjective probability assessment), kjer so člani skupine naprošeni, da predlagajo verjetnostno distribucijo napovedane spremenljivke, kar je enostavne- je kot specificirati prihodnjo vrednost; skupino lahko predstavlja-jo strokovnjaki z zadevnega področja, - metodo delfi (angl. delphi): to je pristop, pri katerem skupina strokovnjakov interaktivno napove spremenljivke povpraševanja v dveh ali več korakih oz. krogih; le-ti se ponavljajo, dokler ne dose- žemo določeno stopnjo strinjanja, - raziskavo o nameri potrošnikov (angl. the consumer intentions survey), ki se za razliko od predhodnih treh metod usmerja na po- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije trošnike; med preučevano populacijo se izbere osebe, ki bodo v raziskavi sodelovale. Podobno deli kvalitativne raziskave o turističnem napovedovanju Dwyer et al. (2010, 90–93), in sicer na: - raziskave prodajnega osebja, - mnenje strokovnjakov, - panelno raziskavo konsenza, ki se izvaja v časovnih intervalih in v kateri sodelujejo strokovnjaki, dokler ne dosežejo določene ravni konsenza, - ankete, - metodo delfi, - pisanje scenarijev, ki ni metoda napovedovanja sama po sebi, am-36 pak lahko poda srednjeročne in dolgoročne scenarije. Členitve kvalitativnih metod za napovedovanje turističnega povpra- ševanja se med avtorji nekoliko razlikujejo. Ne glede na to se raziskovalci usmerijo v tiste, ki jih imajo glede na posamezno situacijo za najustreznej- še. Pri tem jih lahko kombinirajo med sabo ali s kvantitativnimi metodami. Kvalitativne metode niso predmet pričujoče monografije, zato se z njimi v nadaljevanju ne ukvarjamo. Kvantitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja Kvantitativne metode uporabljajo pretekle podatke o gibanju pojavov in matematična pravila (Frechtling 2001, 20). Frechtling (Ibid.) ter Song in Li (2008) ločijo dve glavni vrsti kvantitativnih metod: - ekstrapolativne metode oz. metode časovnih vrst (ang. time series methods), ki slonijo na univariatni analizi, saj zajemajo napoved gibanja spremenljivke na osnovi njenih preteklih vrednosti oz. gi- banj, - vzročno-posledične metode oz. ekonometrične metode, ki anali- zirajo odnose med različnimi spremenljivkami, ki so podani z do- ločenim matematično zapisanim odnosom. Obstajajo tudi metode umetne inteligence (Song in Li 2008, 212), ki se uporabljajo za napovedovanje turističnega povpraševanja in jih v svoji študiji opisuje Wang (2004). Njihov opis presega namen pričujoče monografije, zato se vanje ne usmerjamo. Kvantitativne metode lahko zato delimo na tri skupine (glejte Sliko 8). Preučevanje turističnega povpraševanja 37 Slika 8: Kvantitativne metode za napovedovanje turističnega povpraševanja. Song in Li (2008, 204–05) ugotavljata, da med 121 študijami o turistič- nem napovedovanju, ki so nastale po letu 2000: - samo 2 študiji uporabljata kvalitativne metode, - 72 študij uporablja metode časovnih vrst, - 71 študij uporablja ekonometrične metode; pri tem več kot 30 študij uporablja tako metode časovnih vrst kot ekonometrične mo- dele, - 11 študij uporablja metode umetne inteligence. Za kvantitativne študije so v zvezi s točnostjo napovedovanja turistič- nega povpraševanja Peng, Song in Crouch (2014, 184–9) ugotovili naslednje: - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je odvisna od metode, ki se za napovedovanje uporablja; dinamični ekonome- trični modeli izkazujejo največjo točnost pri napovedovanju, - točnost napovedanega turističnega povpraševanja zavisi od iz- vornega trga turistov, ki se preučuje; napake pri napovedovanju so manjše na zrelejših trgih, ki so stabilnejši (kot je npr. severna Amerika), - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je odvisna od preučevane destinacije in stabilnosti njenega povpraševanja; av- torji ugotavljajo, da je točnost napovedovanja višja pri mednaro- dnih turističnih tokovih za edinstvene destinacije (npr. afriške destinacije), napake pri napovedovanju pa so višje pri evropskih Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije destinacijah, saj v evropske destinacije največ potujejo turisti iz drugih evropskih destinacij, ki so bolje seznanjeni o spremembah sosednjih destinacij, poleg tega lahko spremembe cen v evropskih destinacijah povečajo prihode turistov v času gospodarske nego- tovosti, napovedovanje je občutno težje tudi v destinacijah (drža- vah), kjer je visoka rast turističnega povpraševanja (npr. na Kitaj-skem), - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je odvisna od preučevanega časovnega obdobja; avtorji namreč ugotavljajo, da so napovedi točnejše za določena obdobja (sedemdeseta in osem- deseta leta prejšnjega stoletja in prvo desetletje tega stoletja) in slabša za druga (šestdeseta in devetdeseta leta prejšnjega stoletja), - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je odvisna od 38 frekventnosti uporabljenih podatkov; težje je napovedovati me- sečno in kvartarno povpraševanje kot pa letno, poleg tega sezon- ske spremembe povečujejo volatilnost podatkov, kar predstavlja dodaten izziv za točnost napovedovanja, - točnost napovedanega turističnega povpraševanja se povečuje, kadar je v raziskovanje vključenih več pojasnjevalnih (neodvisnih) spremenljivk in kadar so vključene v preučevanje časovno odlože- ne spremenljivke, - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je odvisna od oddaljenosti izvornega trga; tako so napake pri napovedovanju značilno večje za turistične tokove med kontinenti oz. za daljša potovanja kot za turistične tokove znotraj kontinenta oz. za krajša potovanja, - ni potrjeno (ugotovljeno), da bi različne spremenljivke za merjenje turističnega povpraševanja (potrošnja ali fizični kazalci) vplivale na točnost napovedanega turističnega povpraševanja, - točnost napovedanega turističnega povpraševanja je višja pri merjenju celotnega turističnega povpraševanja v destinaciji kot pa pri merjenju povpraševanja določenih turističnih proizvodov (npr. poslovnega turizma, počitniškega trga itd.), - točnost napovedanega turističnega povpraševanja se je povečala s časom oz. z razvojem metodologije in izkušnjami preteklih študij, - točnost napovedanega turističnega povpraševanja se ne nujno po- večuje s povečevanjem vzorca, ki je predmet raziskave; pri tem Song et al. (2010, 73) kot vzorec obdobja preučevanja navajajo ob- dobje preučevanja, Preučevanje turističnega povpraševanja - daljše kot je obdobje napovedovanja turističnega povpraševanja v prihodnje, več negotovosti je prisotnih in manjša je točnost napovedanega turističnega povpraševanja. Pri napovedovanju ločimo napovedovanje ex post in ex ante (Song in Witt 2000, 159; Louvieris 2012, 32–4). Ex post se nanaša na preteklo obdobje in zato omogoča ugotoviti pojasnjevalno moč modela, torej, ali so napovedane vrednosti skladne z realiziranimi. Pri napovedovanju ex ante, ki se nanaša na prihodnje obdobje, ne poznamo pojasnjevalnih spremenljivk, zato jih moramo najprej napovedati, šele nato pa lahko napovemo turistič- no povpraševanje. Razlika med obdobjema, na katerega se nanašata napo-vedovanji ex post in ex ante, je prikazana na Sliki 9. 39 Slika 9: Časovni horizont napovedovanja ex post in ex ante. Prirejeno po: Song in Witt 2000, 159. Za merjenje natančnosti napovedovanja se uporabljajo različni kazalci. Song in Witt (2000, 160) navajata povprečno absolutno procentualno napako (angl. mean absolute percentage error) ali krajše MAPE in koren povprečne kvadratne procentualne napake (angl. root mean square percentage error) ali krajše RMSPE. Witt in Witt (1992 v Song in Witt 2000, 161) pravita, da sta tako MAPE kot RMSPE »dobri merili za uporabo pri ocenjevanju napovedovanja modelov turističnega povpraševanja«. Te kazalce uporabljajo študije (npr., Song et al., 2010; Peng, Song in Crouch 2014) za primerjanje natančnosti napovedovanja različnih modelov. Napovedovanje turističnega povpraševanja z metodo časovnih vrst Metode časovnih vrst oz. ekstrapolativne metode se nanašajo na niz podatkov ene spremenljivke v zaporednih časovnih trenutkih. Pri časovnih vrstah opazujemo povezavo med vrednostjo opazovane spremenljivke (odvisne spremenljivke) in časom (neodvisno spremenljivko). Pri časovnih Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije vrstah ekstrapoliramo1 pretekle podatke za nekaj časa vnaprej. Predpostavlja se, da je preteklo gibanje spremenljivke ključno za napovedovanje njenih prihodnih vrednosti (Frechtling 2001, 20). Običajno so podatki spremenljivke pri časovni vrsti izmerjeni v enakih časovnih intervalih. Časovne vrste lahko razgradimo na (Wilton in Wirjanto 1998, 14; Frechtling 2001, 69; Dwyer et al. 2010, 99): a) dolgoročni (osnovni) trend, ki odraža osnovno smer gibanja poja-va (spremenljivke), kot je npr. 25- ali 30-letno gibanje prihodov turistov, in ni odvisen od cikličnih ali sezonskih vplivov, zato pravimo, da je najpomembnejša sestavina časovne vrste, b) ciklične spremembe, ki so običajno povezane s poslovnimi cikli in trajajo dlje kot leto, c) sezonsko gibanje pojava, ki se nanaša na ponavljajoče se spremem-40 be zaradi sezonskih pojavov, d) nesistematične vplive, ki so posledica posebnih dogodkov. Upoštevanje sezonskih in cikličnih vplivov lahko močno izboljša napovedovanje, še posebno kratkoročno (Dwyer et al. 2010, 130). Kadar se časovni trend nanaša na vrednost opazovane spremenljivke, izražene v denarnih enotah, lahko opazujemo posamezne vrednosti zadevne spremenljivke (npr. BDP, prilive od turizma) v tekočih cenah ali v stalnih cenah. Slednje izračunamo z deflacioniranjem nominalnih podatkov oz. izločanjem stopnje inflacije iz časovne vrste. Osnovni trend se lahko računa v različnih funkcijskih oblikah, kot so linearna, potenčna in druge. Pri tem se potrebuje samo spremenljivko, ki je funkcija časa. Da je turistično povpraševanja (D) funkcija časa (T), zapiše-mo v linearni obliki: D = a + b * T pri čemer: - je D vrednost turističnega povpraševanja, - T pomeni čas, - a pove vrednost trenda v izhodiščni časovni enoti, - je b smerni koeficient linearnega trenda, ki pove spremembo vrednosti linearnega trenda v vsaki časovni enoti. 1 Ekstrapolirati – prenesti vrednost podatkov, spoznanj iz znanega dela česa v neznani del (SSJK 2002, 194). Preučevanje turističnega povpraševanja Polinomski trend prikazuje obdobja naraščanja in padanja. V okviru polinomskega trenda je najpreprostejša kvadratna funkcija, ki prikazuje obdobje naraščanja in padanja, značilno tudi za življenjski cikel destinacije. Kvadratno funkcijo trenda zapišemo na naslednji način: D = a + b T + b * T2 1 * 2 Pri hitrih spremembah s konstantno naraščajočo ali padajočo stopnjo se smiselno uporabi eksponentni trend: D = a * bT Poznamo še druge trende, kot so logaritemski in pollogaritemski tren-di. Pri izboru trenda je treba upoštevati, kateri funkciji se spremembe naj-41 bolj prilegajo. Ekstrapolacija trenda oz. napovedovanje na osnovi časovne vrste teme-lji na predpostavki, da se bodo pogoji, na katere se trend nanaša, nadaljeva-li tudi v prihodnje. Song, Wong in Chon (2003, 437) kot glavno omejitev časovnih vrst vi-dijo to, da jih ne moremo uporabljati za ocenjevanje politik, saj ne bazira-jo na teoriji oz. procesu vedenja turistov. V literaturi najdemo več metod za analiziranje časovnih vrst. Peng, Song in Crouch (2014, 182) jih delijo na: - osnovne (angl. basic), kamor uvrščajo najenostavnejše metode (Naive 1, Naive 2, ARIMA in druge), - napredne (angl. advanced), kamor uvrščajo Brownov model DES, Holtov model DES, model BSM in druge. Song in Li (2008, 210) ugotavljata, da večina študij, ki napovedujejo turistično povpraševanje na osnovi časovnih vrst, za napovedovanje uporablja sofisticirano metodo ARIMA2 (angl. Autoregressive Integrated Moving Average), ki omogoča dobro napovedovanje prihodnjih gibanj na osnovi preteklih vrednost; ker pa mnoge odločevalce v turizmu zanimajo sezonske spremembe turističnega povpraševanja, se sezonski model ARIMA (angl. seasonal ARIMA) SARIMA uspešno uporablja tudi za sezonske časovne serije, dodajata Song in Li (Ibid.). Peng, Song in Crouch (2014, 190) ugotavljajo, da se napredni mode- li časovnih vrst najpogosteje uporabljajo za napovedovanje mednarodnega turističnega povpraševanja, kljub temu je njihova izvedba slabše rangirana 2 Metodo sta leta 1970 predlagala Box in Jenkins. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije kot izvedba dinamičnih vzročno-posledičnih modelov in modelov umetne inteligence. Napovedovanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnimi modeli Vzročno-posledični model oz. ekonometrični model zajema sistem povezav med različnimi ekonomskimi kategorijami. Ekonometrični modeli imajo dve glavni prednosti pred metodami časovnih vrst za napovedovanje turističnega povpraševanja in zato lahko odločevalcem pomagajo pri obli-kovanju ustreznih strategij. Ti prednosti sta (Song, Wong in Chon 2003, 437): - ekonometrični modeli so zasnovani na ekonomski teoriji in zato raziskovalcem zagotavljajo dober vpogled v odločitve turistov, 42 - ekonometrični model z določanjem elastičnosti povpraševanja omogoča ocenitev smeri in moči odziva turistov na spremembe dejavnikov. Peng, Song in Crouch (2014, 183–4) med ekonometričnimi modeli lo- čijo: - statične ekonometrične modele, kot so tradicionalne regresijske metode, modeli gravitacije, statični model AIDS, - dinamične ekonometrične modele, kamor se uvrščajo model VAR, model TVP, model ECM, model ADLM, dinamični mo- del AIDS. Z ekonometričnimi modeli ugotavljamo povezanost (odvisnost) med različnimi časovnimi vrstami. Ločimo enostavnejše modele z eno enačbo (angl. single-equation model) in modele z več enačbami (angl. multiple- -equation model), kar se imenuje tudi sistem simultanih enačb. Oceniti je treba, ali je primerneje uporabiti metodo ene ali več enačb. Če je med spremenljivkami prisotna multikolinearnost, je smiselno uporabiti sistem simultanih enačb (Li et al. v Dwyer et al. 2010, 121). Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Turistično povpraševanje lahko napovedujemo z vzročno-posledičnim modelom agregatno ali ločeno za različne izvorne trge, npr., domači trg, mednarodni trg, posamezne tržne segmente. Pogoj za preučevanje dolo- čenega izvornega trga je dostopnost potrebnih podatkov. Modeli, ki pri-kazujejo in analizirajo turistično povpraševanje, so poenostavljen prikaz kompleksne realnosti in ne morejo vključevati vseh dejavnikov (Frechtling, 2001 184). V okviru vzročno-posledičnih modelov ločimo (Ibid., 141–2): - regresijske metode, pri katerih napovedujemo odvisno spremen- ljivko, ki jo pojasnjuje ena ali več neodvisnih spremenljivk; v te vrste metod se usmerjamo v monografiji, - niz več regresijskih enačb, ki so povezane z odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami. Prednosti regresijske analize so (Ibid., 142–3): - jasna opredelitev vzročno-posledičnih povezav, ki so razvidne tudi v realnem okolju, - pomoč pri ocenjevanju alternativnih poslovnih načrtov, ki pose- gajo na področje, npr., trženjskih načrtov ali vladnih politik, - zagotavljanje različnih statističnih meril natančnosti modela, - vključevanje širokega nabora odnosov, ki zajema linearne in nelinearne povezave. Po drugi strani pa Frechtling (Ibid.) navaja tudi omejitve regresijskih modelov in pri tem izpostavlja: Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije - regresijski modeli lahko zahtevajo veliko časa in finančnih stro- škov za oblikovanje, - razvoj pravilnega odnosa zahteva dobre spretnosti s tega področja, - velikokrat je treba pojasnjevalne spremenljivke napovedati, kar povečuje možnost napake pri napovedovanju, - predpostavljanje, da na pojasnjevalne spremenljivke ne vpliva odvisna spremenljivka. Specifikacija modela in spremenljivke regresijskih modelov Specificiranje modela turističnega povpraševanja zajema identificiranje spremenljivk, ki vplivajo na turistično povpraševanje (Dwyer et al. 2010, 55). Vzročno-posledični ekonometričnimi modeli raziskujejo, kako je turistično povpraševanje kot odvisna spremenljivka povezano (odvisno) od po-44 jasnjevalnih (neodvisnih) spremenljivk. Song in Li (2008, 214–5) ugotavljata, da se pri ekonometričnih mode-lih uporabljajo pretežno letni podatki. Razlog naj bi bil v tem, da je velikokrat težko dobiti vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk za krajša obdobja. Tako naj bi med 71 preučevanimi študijami avtorja (Ibid.) uporabo kvar-talnih podatkov ugotovila le pri 18 študijah in uporabo mesečnih podatkov pri 6 študijah, večkrat pa naj bi se mesečni podatki uporabljali pri časovnih vrstah, kjer ne potrebujemo pojasnjevalnih spremenljivk. Turistično povpraševanje kot odvisno spremenljivko se lahko meri na različne načine (Song in Witt 2000, 3; Song et al. 2010, 65): - s številom prihodov turistov v destinacijo, pri čemer se lahko upo- števa le turiste, ki prihajajo izven destinacije (države), to je tuje turiste, ali tiste, ki prihajajo tudi iz destinacije (države), ali oboje; kadar se meri turistično povpraševanje s številom tujih turistov, se lahko zajame le določen izvorni trg (državo); število prihodov turistov se običajno zajema z registriranimi prihodi turistov v nastanitvenih obratih, kar pa izloča enodnevne obiskovalce in tiste, ki niso registrirani v nastanitvenih obratih (pri čemer gre lahko za nastanitve pri prijateljih in sorodnikih, za sivo ekonomijo ali tako imenovano ekonomijo souporabe), manj primerno pa je štetje pre-hodov turistov na meji, saj ne zajema le turistov, - s številom prenočitev turistov, ki se lahko gleda z različnih zornih kotov, tako kot število prihodov turistov, - povprečna doba bivanja turistov v destinaciji, ki jo izračunamo tako, da število prenočitev turistov primerjamo s številom prihodov turistov, Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom - s turistično potrošnjo, ki se običajno ne meri za potrebe turizma; ti podatki so za mednarodna gibanja turistov zbrani v okviru pla- čilne bilance, kjer so zbrani le v agregatni obliki; za domači turizem takšna merjenja omogočajo turistični satelitski računi, ki pa se običajno ne izvajajo redno, - z anketiranjem turistov o njihovem povpraševanju, kar se redkeje uporablja. Song et al. (2010, 65) ugotavljajo, da se v študijah, ki so potekale od za- četka šestdesetih let prejšnjega stoletja do leta 2004, največ uporablja spremenljivka števila prihodov turistov, sledi ji turistična potrošnja. Druge spremenljivke so v teh študijah precej manj zastopane. Pojasnjevalne spremenljivke turističnega povpraševanja se izbirajo glede na (Song in Witt 2000, 145): 45 - pričakovano pomembnost opredelitve turističnega povpraševanja (odvisne spremenljivke) in - razpoložljivost podatkov, saj je nekatere podatke težko dobiti, predvsem v manj razvitih državah. Podatke za pojasnjevalne spremenljivke je težko dobiti za države oz. destinacije, kjer se določenih podatkov ne spremlja ali se jih ne spremlja redno. Nekateri podatki, kot so izdatki za trženje, so lahko tudi nerazpolo- žljivi ali imajo različne metodološke omejitve. Song, Wong in Chon. (2003, 438) ugotavljajo, da so, skladno z ekonomsko teorijo, najpomembnejši dejavniki turističnega povpraševanja (pojasnjevalne spremenljivke): - cena proizvoda (destinacije) po katerem povprašujemo, - cena nadomestnih (substitutnih) proizvodov oz. destinacij in - dohodek potrošnikov. Ponudbena stran trga pri tem ni zaznana med najpomembnejšimi de- javniki povpraševanja v turizmu. Enkratne posebnosti ponudbene strani pa so lahko zajete tudi s strani nepravih (slamnatih) spremenljivk. Cena proizvoda oz. cena destinacije »Primeren kazalec za merjenje cene proizvoda je težko dobiti,« ugotavljata Song in Witt (2000, 4). Ceno proizvoda v turizmu sestavljajo stroški bivanja v destinaciji in stroški prevoza v destinacijo (npr., s stroški letalskih vozovnic, železniškega prometa, goriva). Stroškov prevoza v destinacijo običajno empirične študije ne zajemajo zaradi potencialne kolinearnosti s stroški bivanja v destinaciji, dodajata Song in Witt (Ibid.). Za merjenje stroškov bivanja oz. turizma v destinaciji se kot približek običajno jemlje Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije indeks cen potrošnih dobrin (angl. consumer price indeks ali krajše CPI). Prednost tega kazalca je v dostopnosti podatkov. Po drugi strani pa velja, da stroški bivanja za rezidente niso enaki stroškom bivanja turistov, kar je še posebej značilno za revne destinacije/države (Ibid.). Smiselno je uporabljati relativne cene, torej indeks cen potrošnih dobrin v destinaciji glede na indeks cen na izvornem trgu (državi): pri tem je: - P spremenljivka relativnih cen destinacije j glede na izvorni trg i, ij - CPI indeks cen potrošnih dobrin v destinaciji j, j - CPI indeks cen potrošnih dobrin v državi izvora turistov (izvor-46 i nem trgu) i. Najbolje bi bilo sicer uporabiti indeks cen vseh dobrin, ki jih turisti kupujejo v destinaciji, vendar je takšne podatke težko pridobiti, saj se jih običajno ne spremlja (Kliman 1981 v Ibid., 5). Garin-Munoz (2006) je v študiji o mednarodnem turizmu na Kanarskih otokih upoštevala indeks cen dobrin, ki jih kupujejo turisti (turistični indeks cen); podatke za to so prejeli od španskega nacionalnega statističnega instituta. V tem primeru se spremenljivka relativnih cen izračuna na naslednji način: pri tem: je - P spremenljivka relativnih cen destinacije j glede na izvorni trg i, ij - TPI indeks cen potrošnih dobrin v destinaciji j, j - CPI indeks cen potrošnih dobrin v državi izvora turistov (izvor-i nem trgu) i. Analiza cen je kompleksna naloga, ki zahteva veliko informacij, zato mora biti razvijanje indeksov cen, ki odsevajo realnost okolja, priorite-ta ne le na ravni destinacije, temveč tudi na ravni turističnih ponudnikov in posrednikov, ugotavljata Alegre in Sard (2015, 383), ko preučujeta vpliv cene na potrošnjo nemških in britanskih turistov na Balearskih otokih v času krize. Cene proizvodov v mednarodnem turizmu, kjer se v destinaciji upo- rablja druga valuta kot v državi izvora turistov (torej izven evroobmočja), so povezane tudi z deviznim tečajem med valuto izvornega trga in valuto Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom destinacije. Devizni tečaj je lahko samostojna pojasnjevalna spremenljivka, vendar je njena pomanjkljivost v tem, da znižanje vrednosti valute destinacije ne rezultira nujno v večjem povpraševanju v destinaciji, saj lahko niž- ja vrednost valute vodi v inflacijo in torej izniči vplive ugodnega deviznega tečaja. Zato je najbolje uporabljati spremenljivko, ki združuje raven cen in devizni tečaj v destinaciji, to je indeks relativnih cen potrošnih dobrin, prilagojen deviznemu tečaju (angl. exchange-rate-adjusted consumer price index) kot predlagata Song in Witt (2010, 5). Enačba te spremenljivke je: pri tem je: 47 - P spremenljivka relativnih cen destinacije j glede na izvorni trg i, ij - CPI indeks cen potrošnih dobrin v destinaciji j, j - CPI indeks cen potrošnih dobrin v državi izvora turistov (izvor-i nem trgu) i, - EX devizni tečaj med valuto destinacije j in valuto izvornega trga ji trga i. Cena nadomestkov Cene nadomestkov se merijo tako, da se upošteva indeks cen potrošnih dobrin (ali turističnih proizvodov, če so podatki na voljo) v nizu zbranih destinacij, ki predstavljajo dobre nadomestne proizvode oz. konkurenčne destinacije. Pri upoštevanju relativnih cen nadomestkov se indeks cen v destinaciji primerja z indeksom cen nadomestnih (konkurenčnih) destinacij. Enačba spremenljivke relativnih cen substituta je: pri tem je: - P spremenljivka relativnih cen destinacije j glede na nadomestne ij destinacije s, - CPI indeks cen potrošnih dobrin v destinaciji j, j - CPIs indeks cen potrošnih dobrin v izbranih nadomestnih desti- nacijah, ki je izračunan kot tehtano povprečje cen nadomestnih destinacij. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije CPIs se kot uteženo povprečje indeksa cen potrošnih dobrin v n-tih substitutnih destinacijah izračuna na naslednji način (Song et al. 2010, 72): pri čemer je: - w utež nadomestne destinacije a; merjena je z deležem turistič- a nega povpraševanja določene države i v nadomestni destinaciji a (Dj), kar zapišemo: - EX js je devizni tečaj med valuto določene nadomestne destinacije 48 a in valuto izvornega trga i. Dohodek potrošnikov Odnos med dohodkom in povpraševanjem je eden najpomembnejših od- nosov, ki se preučujejo v ekonomiji. Dohodek se lahko meri z razpolo- žljivim dohodkom gospodinjstev, kadar preučujemo le prostočasne oblike turizma. Kadar se zajame celotno turistično povpraševanje, torej tudi poslovni turizem, pa je smiselno zajeti bruto domači proizvod (BDP) izvornega trga kot spremenljivko dohodka (Song in Witt 2000, 4). To je še posebej pomembno takrat, ko je delež poslovnega turizma v turističnem povpraševanju visok. Pri merjenju BDP kot dohodka lahko upoštevamo nominalen ali realen BDP, BDP per capita ali druge kategorije (npr., bruto nacionalni dohodek). Neprave spremenljivke Za razumevanje turističnega povpraševanja je potrebno poznati tudi neprave ali slamnate spremenljivke (angl. dummy variable), ki lahko moč- no spremenijo povpraševanje po določeni destinaciji. Te spremenljivke predstavljajo kvalitativne učinke enkratnih dogodkov, ki lahko na turistič- no povpraševanje vplivajo pozitivno (npr. kulturni ali športni dogodki) ali negativno (naravne nesreče, politična nestabilnost). Preko slamnatih spremenljivk se tako v model vključi tudi značilnosti (posebnosti) ponudbene strani, ki v modelu med dejavniki sicer lahko ni zajeta. Vrednosti slamnate spremenljivke kodiramo z 1, ko je prisoten preučevan pojav, in z 0, ko pojav ni prisoten. Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Druge spremenljivke Med pojasnjevalnimi spremenljivkami turističnega povpraševanja se uporabljajo različni drugi dejavniki, ki so vezani na izvorne trge ali na samo destinacijo (ponudbeno stran), kot so promocija destinacije, različni družbe-ni dejavniki (npr. priljubljenost neke destinacije), pričakovanja turistov in drugi. Za njihovo vključitev v model je potrebno dobiti razpoložljive podatke, kar je včasih težko. Funkcijske oblike regresijskih modelov Funkcijo turističnega povpraševanja lahko izrazimo v linearni obliki. Pri tem predpostavljamo, da se turistično povpraševanje spreminja enakomer-no s spreminjanem dohodka. Linearno funkcijo turistične potrošnje zapi- šemo: 49 D = b + b * F + b * F + ,… + b * F + u 0 1 1 2 2 n n pri čemer je: - D odvisna spremenljivka oz. turistično povpraševanje, - b regresijski koeficient i, i - F pojasnjevalna spremenljivka i oz. dejavnik povpraševanja, i - u spremenljivka slučajnih vplivov. Kadar se uporabljata dve ali več pojasnjevalnih spremenljivk, govorimo o multivariatnem regresijskem modelu. V kolikor pa je pojasnjevalna spremenljivka le ena, gre za bivariaten regresijski model. Song in Witt (2000, 9) navajata dva razloga za priljubljenost uporabe linearne funkcije: - empirične raziskave kažejo, da se veliko dejavnikov turističnega povpraševanje lahko pojasni z linearno povezanostjo, - koeficiente v linearni funkciji se relativno zlahka oceni. Na osnovi regresijskega koeficienta b izbranega dejavnika linearne funkcije lahko izračunamo elastičnost turističnega povpraševanja izbranega dejavnika. Koeficient elastičnosti je opredeljen kot zmnožek med odvo-dom funkcije in razmerjem med neodvisno ter odvisno spremenljivko, kar uporabimo za izračun elastičnosti iz linearne funkcije. Elastičnost turistič- nega povpraševanja za izbran dejavnik se izračuna takole (Nemec Rudež in Mihalič 2002, 34): Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije saj je: Med nelinearnimi regresijskimi funkcijami turističnega povpraševa- nja se navadno uporablja potenčna funkcijska oblika. Zapišemo jo kot: D = b * F b1 * F b2*… * F bn * u 0 1 2 n pri čemer je: - D odvisna spremenljivka oz. turistično povpraševanje, - b regresijski koeficient i, i - F pojasnjevalna spremenljivka i oz. dejavnik povpraševanja, 50 i - u spremenljivka slučajnih vplivov. Song in Witt (2000, 10–1) poudarjata tri pomembne lastnosti potenč- ne funkcije. Le-te obrazlagamo v nadaljevanju z ustreznimi izpeljavami. Prvič, marginalni učinki vsake neodvisne spremenljivke niso konstantni, ampak so odvisni od vrednosti spremenljivke ter vrednosti drugih spremenljivk v enačbi. Drugič, potenčna funkcija se lahko pretvori v dvojno logaritemsko funkcijo (krajše imenovno tudi funkcijska oblika log-log ali funkcijska oblika log-linear) in tako omogoča lažje ocenjevanje. Potenčno funkcijo: D = b * Fb logaritmiramo1 in dobimo dvojno logaritemsko funk-0 cijo: log D = log b + * b log F 0 1 1 Tretjič, pri potenčni funkciji je regresijski koeficient b izbrane pojasnjevalne spremenljivke koeficient elastičnosti turističnega povpraševanja te spremenljivke na obravnavanem intervalu. To z izpeljavo nazorno prika- žeta tudi Nemec Rudež in Mihalič (2002, 34): če je: D = b * Fb 0 potem je: saj je D΄(F) = b0 * b * Fb-1 1 Pri tem je treba regresijsko konstanto b0 po potrebi kasneje antilogaritmirati. Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Različne študije kažejo na večvrednost potenčnih funkcij nad linearnimi z vidika statistične značilnosti ocenjenih koeficientov (Crouch 1993 in Vanegas in Croes, 2000 v Li, Song in Witt 2005, 88). Pri potenčni funkciji se regresijski koeficient slamnate spremenljivke ne interpretira kot koeficient elastičnosti (York, Rosa and Dietz 2003, 357). Z antilogarimitanjem regresijskega koeficienta slamnate spremenljivke pa lahko interpretiramo dobljeni rezultat. Če je antologarimirana vrednost slamnate spremenljivke nad 1, nam pove, koliko (v %) so vplivi slamnate spremenljivke, ko zaseda vrednost 1, večji kot takrat, ko ima spremenljivka vrednost 0. Nasprotno, če je antilogaritmirana vrednost slamnate spremenljivke nižja od 1, nam pove, da so vplivi nižji, ko je vrednost spremenljivke 1, kot ko je vrednost spremenljivke 0 za toliko odstotkov, kolikor je antilogaritmirana vrednost nižja od 1. Kot funkcijska oblika modela napovedovanja turističnega povpraševa-51 nja se uporablja tudi pollogaritemske (angl. semi-log) funkcijske oblike, kadar se spreminjanje spremenljivk bolj prilega takšni funkcijski obliki. V zvezi s pollogaritemskimi funckijskimi oblikami so študije uporabile tako linearno obliko funkcije (npr. De Mello, Pack in Sinclair 2000; Divisekera 2003; Durbarry in Sinclair 2003; Lanza, Temple and Urga 2003; Li, Song in Witt 2004) kot nelinearno obliko funkcije (npr. Bakkal 1991; Lyssiotou 2001). Pollogaritemska funkcijska oblika, ki uporablja logaritemsko lestvico za odvisno spremenljivko in linearno lestvico za pojasnjevalne spremenljivke, je: log D = b0 + b1 * F1 + b2 * F2 + ,… + bn * Fn + u Izbor ustrezne funkcijske oblike se določi na osnovi enostavnosti oce-njevanja, interpretacije in prileganja podatkom (Song in Witt 2000, 17–8). Statični in dinamični model Pojasnjevalne in odvisna spremenljivka, vključene v model, so lahko sočasne ali odložene. Kadar so vse spremenljivke v ekonometričnem modelu so- časne, govorimo o statičnem modelu. Dejavniki turističnega povpraševanja (D) so tako npr.: D = f (It, P , PS ) t t t kjer je/so: Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije - D turistično povpraševanje v obdobju t, t - I dohodek v obdobju t, t - P cene proizvoda (destinacije) v obdobju t, t - PS cene nadomestkov v obdobju t. t Večina študij s področja napovedovanja turističnega povpraševanja uporablja tudi odložene spremenljivke (angl. lagged variables). Pri tem lo- čimo: - odložene pojasnjevalne spremenljivke, ko se vrednost pojasnjeval-ne spremenljivke odrazi v odvisni spremenljivki v določenem ča- sovnem odlogu, - odloženo odvisno spremenljivko, ki odraža navado potovanja iz- vornega trga; na odvisno spremenljivko vplivajo njene vrednosti v 52 določenem predhodnem obdobju. Garin-Munoz (2007, 17) izpostavlja dva razloga za vključitev odložene odvisne spremenljivke v model in njeno poimenovanje kot oblikovanje navad turistov ali vzajemne preference. Razloga sta: - manjša negotovost počitnic v kraju, ki je turistu že poznana v primerjavi s potovanjem v neznane destinacije, - turisti, ki destinacijo poznajo, širijo vedenje o njej, kar zmanjšu-je negotovost potencialnih turistov destinacije, ko se odločajo za obisk. Kadar je v model vključena ena ali več odloženih spremenljivk (angl. lagged variables), govorimo o dinamičnem modelu. Odložena spremen- ljivka iz določenega predhodnega obdobja lahko izboljša model. Ponazarja namreč, da je potreben določen čas, da se spremenljivka odrazi v odvisni spremenljivki. Massidda in Etzo (2012, 607) tako v študiji domačega italijanskega turističnega povpraševanja med letoma 2004 in 2007 poudarjata, da vključitev odložene časovne spremenljivke (s časovnim odlogom enega leta) omogoča zajetje težnje turistov, da se vrnejo v regijo na počitnice. Koeficient odložene odvisne spremenljivke v njuni študiji znaša 0,7976, kar kaže prisotnost močnih navad turistov, da se vrnejo v destinacijo, ki so jo obiskali prejšnje leto. Obdobje odloga se lahko nanaša na mesec, kvartal, polletje, leto, dve leti. Ustrezen čas odloga spremenljivk lahko v modelu določimo z ekspe-rimentiranjem (Song in Witt 2000, 29). Nekateri avtorji (Morley 1998 v Garin-Munoz 2007, 17) izpostavljajo pomanjkanje dinamičnih modelov v empiričnih raziskavah turističnega povpraševanja. Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Dinamični model, ki zajema odloženo odvisno in odloženo neodvisno spremenljivko je npr.: D = f (D It, I , I , P, PS) t t-1, t-1 t-2 t t kjer je/so: - D turistično povpraševanje v obdobju t, t - D turistično povpraševanje v obdobju t-1, t-1 - I dohodek v obdobju t, t - I dohodek v obdobju t-1, t-1 - I dohodek v obdobju t-2, t-2 - P cene proizvoda (destinacije) v obdobju t, t - PS cene nadomestkov v obdobju t. t 53 Linearna funkcija turističnega povpraševanja, ki vključuje zgornje od-ložene odvisne spremenljivke: D = b + b * D + b * I + b * I + b * I + b * P ,+ b * PS + u t 0 1 t-1 2 t 3 t-1 4 t-2 5 t 6 t Song in Witt (2000, 28–32) podajata pregled nad različnimi oblikami dinamičnih modelov, ki se med sabo razlikujejo po vključitvi pojasnjevalnih ali odvisnih odloženih spremenljivk; med njimi jih omenjamo nekaj: - ADLM (Autoregressive Distributed Lag model) je eden izmed pogosto uporabljenih dinamičnih modelov, ki zajema eno ali več odloženih pojasnjevalnih spremenljivk in odloženo odvisno spre- menljivko, kar prikazuje tudi zgornja enačba, in ne zahteva nobe- nih omejitev, - avtoregresijski (AR) model, ki zajema odloženo odvisno spremen- ljivko, ne vključuje pa nobene pojasnjevalne spremenljivke; model je poseben primer modela ARIMA, ki preučuje časovne vrste, - model vodilnega kazalca (angl. leading indicator model) uporablja le odložene pojasnjevalne spremenljivke, - model delnega prilagajanja (angl. partial adjustment model) uporablja sočasne pojasnjevalne spremenljivko in odloženo odvisno spremenljivko, kar je predvsem primerno pri preučevanju navad in družbenih dejavnikov (osebnih preferenc, pričakovanj, kultur- nega statusa), - model končno distribuiranih odlogov (angl. finite distributed lag model) zajema sočasne pojasnjevalne spremenljivke in čim več Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije odloženih pojasnjevalnih spremenljivk, medtem ko ne vključuje odloženih odvisnih spremenljivk, - model mrtvega začetka (angl. dead-start model), ki zajema odlo- žene pojasnjevalne in odloženo odvisno spremenljivko, ne pa so- časnih pojasnjevalnih spremenljivk, saj se jih ima za irelevantne. V okviru dinamičnih modelov je pomemben tudi model AIDS (angl. almost ideal demand system). Ta se od modelov z eno enačbo razlikuje po tem, da uporablja sistem enačb. Običajno se uporablja za preučevanje turističnega povpraševanja v različnih konkurenčnih destinacijah z vidika izvornega trga, deleže turistične potrošnje pa uporablja kot odvisno spremenljivko (Song et al., 2012, 1657). Dinamični ekonometrični modeli so se izkazali kot zelo dobri za napovedovanje turističnega povpraševanja, kadar se turistično povpraševanje 54 meri s številom prihodov turistov, in dobri, kadar se meri s potrošnjo; medtem ko so se statični ekonometrični modeli izkazali za zelo dobre, kadar se turistično povpraševanje meri ts potrošnjo, ugotavljajo Peng, Song in Crouch (2014, 190). Kot primer študije ADLM modela lahko navedemo študijo Song et al. (2010), ki so raziskovali turistično povpraševanje v Hong Kongu med letoma 1981 in 2006 s strani avstralskih, britanskih in ameriških turistov. Oli-kovali so dinamični model ADLM, ki je zajemal naslednje spremenljivke: - turistično povpraševanje v predhodnem obdobju (v predhodnem letu), - turistično povpraševanje v predpredhodnem letu (pred dvema le- toma), - dohodek v tekočem obdobju, - dohodek v predhodnem obdobju (v predhodnem letu), - dohodek v predpredhodnem obdobju (pred dvema letoma), - cene destinacije v tekočem obdobju, - cene destinacije v predhodnem obdobju (v predhodnem letu), - cene destinacije v predpredhodnem obdobju (pred dvema letoma), - cene nadomestnih destinacij v tekočem obdobju, - cene nadomestnih destinacij v predhodnem obdobju (v predho- dnem letu), - cene nadomestnih destinacij v predpredhodnem letu (pred dvema letoma), - slamnate spremenljivke, 1997 azijsko finančno krito, leta 2001 na-pad 11. septembra v ZDA, 2003 bolezen SARS in leta 2004 bole- zen ptičje gripe. Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Prednost dinamičnega modela je, da omogoča izračun kratkoročnih in dolgoročnih elastičnosti povpraševanja (Garin-Munoz 2007, 18). Garin- -Munoz (Ibid., 19) poudari, da se pri vključitvi odložene odvisne spremenljivke v model ocenjeni koeficienti nanašajo na kratkoročne elastičnosti. Razmerje med kratkoročnim koeficientom elastičnosti izbrane pojasnjevalne spremenljivke in koeficientom prilagajanja (angl. adjustment coeffi-cient) spremembam omogoča izračun dolgoročne elastičnosti izbrane pojasnjevalne spremenljivke (Garin-Munoz, Ibid., 20–1)2. Torej, koeficient dolgoročne elastičnosti izbrane pojasnjevalne spremenljivke je: kjer: 55 - b pomeni koeficient elastičnosti izbrane pojasnjevalne spremen-LR ljivke v dolgem obdobju, - b pomeni koeficient elastičnosti izbrane pojasnjevalne spremen-SR ljivke v kratkem obdobju, - b pomeni koeficient odložene odvisne spremenljivke povpraše- Dt-1 vanja. Preverjanje ustreznosti in natančnosti modela Za preverjanje modela se uporablja več kazalcev. Poleg statistične značilnosti regresijskega modela (F statistike), vrednosti determinacijskega koeficienta (R2), vrednosti in predznakov regresijskih koeficientov, ki morajo biti skladni z ekonomsko teorijo, in njihove statistične značilnosti, Song in Witt (2000, 34–43) predstavljata še druge kazalce: testiranje avtokorelacije, testiranje heteroskedastičnosti, testiranje normalnosti, testiranje nepravilne specifikacije (angl. testing form mis-specification), testiranje strukturne nestabilnosti oz. multikolinearnosti, testiranje eksogenosti in testiranje za-jemanja (angl. emcompassing test). V nadaljevanju predstavljamo tiste, ki jih uporabljamo v monografiji in so običajno predmet preverjanja ustreznosti modela v raziskavah o turističnem povpraševanju. Avtokorelacija se lahko pojavi pri regresijskem modelu, ki uporablja časovne vrste, če obstaja odvisnost oz. korelacija med členi iste časovne vrste (Rogelj 2002, 241). Avtokorelacijo lahko prikažemo grafično. Za preverjanje prisotnosti avtorekorelacije pri regresijski analizi se uporabljajo različ- ni kazalniki, med njimi najpogosteje Durbin-Watsonova statistika (DW) 2 Pri tem koeficient prilagajanja izračunamo tako, da koeficient odložene odvisne spremenljivke povpraševanja Dt-1 odštejemo od 1. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije (Song in Witt 2000, 34). Vrednosti DW so med 0 in 4, pri čemer vrednost 2 nakazuje, da avtokorelacije ni, vrednost 0 nakazuje močno pozitivno avtokorelacijo, vrednost 4 pa močno negativno avtorekorelacijo (Song in Witt 2000, 35). Običajno se ima v študijah vrednosti okoli 2 oz. v razponu med 1,5 in 2,5 za sprejemljive oz. se v tem primeru meni, da v večini primerov ni resne avtokorelacje (Frechtling 2001, 181). Kadar je v modelu vključena odložena odvisna spremenljivka kot pojasnjevalna spremenljivka, je DW nagnjen proti 2 (Song in Witt 2000, 35). Zato je v tem primeru potrebno izbrati drug kazalnik (npr. Durbinov h-test). Durbinov h-test izračunamo na naslednji način (Durbin, 1970 v Asteriou in Hall 2011, 162): 56 pri čemer je: - DW vrednost Durbin-Watsonovega koeficienta, - n število opazovanih enot, - seY standardna napaka koeficienta odložene odvisne spremenljivke. Če je vrednost Durbinovega h-testa ob 5-% stopnji značilnosti višja od +/-1,96, ničelno hipotezo, da avtokorelacija ni prisotna, zavrnemo. In obratno, če je vrednost h nižja od +/-1,96, ničelno hipotezo sprejmemo in sklepamo, da avtokorelacija v modelu ni prisotna (Asteriou in Hall 2011, 162). Prisotnost heteroskedastičnosti pomeni kršitev linearnega regresijskega modela, ko imajo slučajne napake enako varianco (Frechtling 2001, 181). To pomeni, da se varianca slučajne spremenljivke spreminja skupaj z vrednostjo neodvisnih spremenljivk. Heteroskedastičnost se preverja z različ- nimi testi. V ta namen bomo v raziskavi uporabili Parkov test, ki kot odvisno spremenljivko uporablja kvadrat ostankov regresije; stopnja značilnosti regresijskih koeficientov pokaže, ali je v modelu prisotna heteroskedastič- nost. Multikolinearnost pomeni, da med dvema ali več neodvisnimi spremenljivkami v regresijskem modelu obstaja visoka korelacija. Prisotnost oz. odsotnost multikolinearnosti se preverja z različnimi kazalci. Zelo razšir-jena je uporaba testa VIF (variance inflation rate). Če je njegova vrednost nad 10, se meni, da v modelu obstaja problem multikolinearnosti (O’Brien 2007). Odpravimo ga z izločanjem ene izmed spremenljivk, med katerima obstaja korelacija iz modela, če spremenljivki merita isto aktivnost; če pa na spremenljivki vplivajo različni dejavniki, je potrebno spremenljivke ustrezno preoblikovati in jih ne izločiti (Frechtling 2001, 162). Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Natančnost modela se preverja s povprečno absolutno procentualno napako MAPE, ki je opredeljena na naslednji način: pri čemer je: - R realizirana vrednost, - N napovedana vrednost, - |R-N| absolutna vrednost napake napovedi, - |R-N|/R je absolutna procentualna napaka napovedi, - n število opazovanj. Vrednost MAPE običajno izrazimo v odstotkih. Predlagana interpre- tacija vrednosti MAPE je sledeča (Lewis 1982 v Witt in Witt 1992, 40 v Tideswell, Mules in Faulkner 2001, 166): 57 - vrednost MAPE, nižja od 10 %, pomeni zelo natančno napoved, - vrednost med 10 in 20 % pomeni dobro napoved, - vrednost med 2 in 50 % pomeni razumno napoved, - vrednost 50 % ali več pomeni nenatančno napoved. Čeprav obstajajo tudi drugi kazalci za merjenje natančnosti (npr. RMSPE), Frechtling (2001, 30) trdi, da je MAPE boljši kazalec natančnosti napovedovanja kot RMSPE. MAPE je »lažji za izračun, lažji za razumevanje in se lahko uporablja za primerjanje metod napovedovanja med različnimi serijami« (Ibid.). Kratek pregled izbranih študij turističnega povpraševanja Slovenije Turistično povpraševanje in njegove dejavnike preučuje veliko študij. Crouch (1995, 116) je že sredi devetdesetih let prejšnjega stoletja opozoril, da se bo rast števila študij modeliranja povpraševanja nadaljevala zaradi želje po razumevanju in napovedovanju povpraševanja v čedalje bolj konkurenčnem mednarodnem okolju. Pri tem vsaka študija ostaja edinstvena in naravnana na konkretne okoliščine (Ibid). Peng, Song in Crouch (2014) so tako izdelali pregled nad 262 študijami, ki se ukvarjajo z modeliranjem in napovedovanjem turističnega povpraševanja na osnovi meta analize. Pred tem so pomemben prispevek k pregledu študij opravili Witt in Witt (1995), Crouch (1995), Lim (1997), ki so pomembno prispevali k primerjanju metodologije in ugotovitev različnih študij. Medtem ko so nekatere države bolj izpostavljene tovrstnemu preuče- vanju in analizi, ostajajo druge države manj raziskane. To velja tudi za Slovenijo kot majhno in manj prepoznano destinacijo. Med študijami, ki v mednarodno odmevnih revijah preučujejo daljše obdobje (25 let in več) turističnega povpraševanja, povezanega s Slovenijo, smo pri pregledu literature zaznali le eno (Smeral, 2004). Pri preučevanju mednarodnega povpraševanja destinacije oz. regije/države moramo ločiti med študijami, ki se nanašajo na receptivni turizem, in tistimi, ki se nanašajo na emitivni turizem. Z ekonometričnim modelom, ki omogoča napovedovanje turistične-ga povpraševanja, so bili koeficienti dohodkovne elastičnosti mednarodnega turizma za Slovenijo izračunani v Smeralovi študiji (ibid.) za obdobje med leti 1975 in 1999. Natančneje, študija, ki je zajela 25 držav, je ugotovila, da je bila dohodkovna elastičnost tujih turistov v Sloveniji v preučevanem obdobju 2,41, torej dohodkovno zelo elastična. To pa je bilo tudi blizu Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije povprečja (2,45) v študiji preučevanih držav. Nadalje je študija ugotovila, da je bila cenovna elastičnost slovenskih turistov v tujini v obravnavnem obdobju tudi cenovno elastična in je znašala -2,89, kar kaže na najbolj cenovno elastično povpraševanje po tujini izmed preučevanih držav. Cenovna elastičnost tujih turistov v Sloveniji pa v študiji ni bila izračunana. Dohodkovna elastičnost tujih turistov v Sloveniji je bila izračunana za štiri izvorne trge turistov za krajše obdobje med leti 1996 in 2006; v študiji je bilo ugotovljeno, da je dohodkovna elastičnost za izvorni trg Avstrije in Nemčije, izračunana na osnovi potenčne funkcije, negativna, medtem ko je za izvorni trg Italije in Velike Britanije pozitivna in elastična in sicer 2,89 za Italijo oz. 2,61 za Veliko Britanijo (Nemec Rudež, 2011). Gre za razmeroma kratko obdobje preučevanja na katerega rezultate lahko močno vplivajo enkratni dogodki. Daljše obdobju preučevanja izbranih izvornih trgov bi vse-60 kakor podalo boljši vpogled v turistično povpraševanje. Med študijami povpraševanja mednarodnega turizma ločimo tiste, ki se nanašajo na receptivni turizem in torej preučujejo turistično povpraševanje turistov v Sloveniji, in tiste, ki se nanašajo na izvorne trge in torej analizirajo turistično povpraševanje Slovencev v drugih destinacijah. Dohodkovna elastičnost slovenskih turistov v tujini v obdobju med leti 1994 in 2006 je znašala 1,34 (Nemec Rudež, 2008) in tako odraža dohodkovno elastično turistično povpraševanje. Vsekakor so za slovenski turizem potrebna nadaljnja raziskovanja turističnega povpraševanja. To je tudi predmet raziskave pričujoče monografije, ki se usmerja na štiri pomembne tuje izvorne trge slovenskega turizma. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Najuspešnejše leto z vidika prihodov turistov in prenočitev turistov do vključno leta 2014 je bilo v Sloveniji leto 1986. Leta 1986 je imela Slovenija tako 2.821.396 prihodov turistov, od tega 1.051.082 tujih, in 9.213.434 prenočitev turistov, od tega 3.663.951 tujih (Zavod SRS za statistiko 1987). Upad števila turistov v začetku 90-ih let prejšnjega stoletja gre pripi-sati osamosvojitvi in politični nestabilnosti, zastareli ponudbi, neustrezni promociji, recesiji v Evropi v začetku devetdesetih let. Po letu 1995 se je slovenski turizem počasi začel približevati številu prihodov turistov in številu prenočitev pred letom 1990 (glejte Tabelo 1). Rast obsega turizma po letu 2000 in njegovo oživljanje je posledica razmeroma mirnih razmer na Balkanu, povečanja investicij v turizmu, boljše turistične ponudbe ter tudi večje prepoznavnosti Slovenije z njenim vstopom v Evropsko unijo. Tabela 1: Turisti in prenočitve domačih in tujih turistov v Sloveniji v letih 1950, 1960, 1970, 1980 in v obdobju 1990–2014. Domači turisti Prenočitve domačih Prenočitve tujih turistov Leto Tuji turisti (v tisoč) (v tisoč) turistov (v tisoč) (v tisoč) 1950 249 13 1434 40 1960 629 158 2558 489 1970 973 807 2525 2301 1980 1509 869 4977 2795 1990 1442 1095 4283 3673 1991 1127 299 3916 970 1992 751 616 3083 2015 1993 826 624 3372 2012 1994 830 748 3385 2481 1995 845 732 3448 2435 1996 826 832 3282 2551 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Domači turisti Prenočitve domačih Prenočitve tujih turistov Leto Tuji turisti (v tisoč) (v tisoč) turistov (v tisoč) (v tisoč) 1997 849 974 3306 3078 1998 822 977 3233 3062 1999 865 884 3315 2741 2000 868 1090 3315 3404 2001 867 1219 3316 3813 2002 860 1302 3300 4021 2003 873 1373 3327 4175 2004 842 1499 3226 4363 2005 840 1555 3173 4399 2006 868 1617 3233 4489 2007 930 1751 3393 4869 2008 1126 1958 3963 5351 2009 1161 1824 4077 4937 2010 1137 1869 3909 4997 62 2011 1181 2037 3924 5464 2012 1142 2156 3733 5777 2013 1126 2259 3617 5962 2014 1113 2411 3500 6090 Vir: SURS 2015. Kriza je leta 2009 nekoliko zmanjšala število prihodov turistov in število prenočitev domačih turistov, vendar se je kljub temu že naslednje leto rast nadaljevala. Tako se je število prihodov turistov povečalo s 3,08 milijona leta 2008 na 3,52 milijona v letu 2014, vendar izključno na račun tujih turistov. To velja tudi za prenočitve turistov, ki so se povečale z 9,31 milijona v letu 2008 na 9,58 milijona v letu 2014, izključno na račun tujih turistov. Največjo rast prenočitev turistov med slovenskimi tradicionalno pomembnejšimi izvornimi trgi beležita od začetka krize (to je od leta 2008) Avstrija in Nizozemska. Višjo rast prenočitev od leta 2008 do leta 2014 be-ležijo v Sloveniji le še prenočitve turistov Ruske federacije, in sicer s približno 166.000 leta 2008 na približno 319.000 v letu 2014 (SURS, 2015), vendar Ruska federacija predstavlja veliko novejši in predvsem veliko vola-tilnejši trg (zaradi vpliva deviznega tečaja, oddaljenosti), kar lahko močno zmanjša točnost turističnega napovedovanja. V pričujoči raziskavi oblikujemo model turističnega povpraševanja avstrijskih, italijanskih, nemških in nizozemskih turistov po Sloveniji. Prenočitve avstrijskih turistov v Sloveniji so od leta 2008 (tj. začetka gospodarske krize) do leta 2014 beležile visoko rast, in sicer se je število prenočitev avstrijskih turistov v tem obdobju povečalo od 655.565 na 754.018, kar kaže na 15-% rast prenočitev avstrijskih turistov v Sloveniji v celotnem obdobju gospodarske krize (glejte Tabelo 2). Prenočitve nizozemskih turistov pa Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije so se povečale z 244.645 prenočitev na 290.829 prenočitev v letu 2014, kar predstavlja skoraj 19-% rast prenočitev. Rast prenočitev avstrijskih in nizozemskih turistov je še pomembnejša za slovenski turizem, če jo primerjamo z gibanjem prenočitev turistov drugih najpomembnejših izvornih trgov Slovenije v tem obdobju. Število prenočitev nemških gostov v Sloveniji se je v tem obdobju povečalo za 5 %, medtem ko se je število nočitev italijanskih turistov zmanjšalo za 2,5 % (SURS 2015). Zmanjšalo pa se je tudi število prenočitev domačih in hrvaških turistov v tem obdobju. Navkljub temu ostaja Italija po številu prenočitev najpomembnejši tuji izvorni trg. Tabela 2: Število prenočitev turistov najpomembnejših izvornih trgov v Sloveniji med letoma 2008 in 2014. Izvorni trg 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Slovenija 3.962.756 4.077.480 3.909.368 3.924.164 3.733.459 3.616.782 3.500.233 Avstrija 6.555.65 642.242 619.259 674.194 695.555 699.850 754.018 63 Hrvaška 335.403 288.170 274.380 291.186 297.647 296.966 284.087 Italija 987.617 1.004.783 987.268 1.005.222 957.027 929.327 962.835 Nemčija 658.714 577.961 578.262 646.696 692.648 690.687 695.935 Nizozemska 244.645 233.539 208.654 234.390 295.679 314.860 290.829 Ruska 166.119 163.903 208.341 257.173 350.319 348.098 318.592 federacija Vir: SURS 2015. Če kot kazalec turističnega povpraševanja upoštevamo število prihodov turistov (SURS 2015), vidimo, da se je število prihodov italijanskih turistov v tem obdobju tudi povečalo, vendar pa je število prenočitev turistov boljši kazalec povpraševanja in bližji turistični potrošnji. Turistične potro- šnje za posamezen izvorni trg namreč ne merimo zaradi nerazpoložljivosti podatkov. Pri preučevanju najpomembnejših izvornih trgov nismo zajeli Ruske federacije, Hrvaške in domačega trga, saj so se v teh državah od leta 1980 dogajale spremembe, ki ne omogočajo smiselnih primerjav (otežena potovanja v tujino, merjenje BDP oz. družbenega produkta v socialističnih dr- žavah). Pomembnost preučevanih izvornih trgov prikazujemo tudi na Sliki 10, iz katere je razvidno, da ti trgi tvorijo skupno 55,81 % prenočitev tujih turistov v Sloveniji v preučevanem zadnjem letu obdobja (letu 2013). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije 64 Slika 10: Deleži prenočitev turistov iz preučevanih izvornih trgov v Sloveniji leta 2013. Vir: SURS 2015. Na Sliki 11 lahko razberemo dinamiko spreminjanja prenočitev in sicer je bila med izbranimi štirimi izvornimi trgi različna dinamika preno- čitev v proučevanem obdobju. Tradicionalno je bilo v Sloveniji več prenočitev nemških turistov kot pa italijanskih, od leta 2004 prevladujejo prenočitve italijanskih gostov. Pri prenočitvah nemških turistov lahko vidimo tudi, da število prenočitev nemških turistov v Sloveniji iz leta 1986 ni bilo več doseženo (do vključno leta 2014). Prenočitve avstrijskih in nizo-Slika 11: Dinamika prenočitev italijanskih, avstrijskih, nemških in nizozemskih turistov v Sloveniji v obdobju 1980–2014. Vir: SURS 2015. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije zemskih turistov pa imajo bolj umirjeno dinamiko, od leta 2006 pa v Sloveniji beležimo več avstrijskih turistov kot nemških. Kot izpostavljajo redke študije (Athanasopoulos et al. 2014), je pomembno tudi raziskovanje domačega turističnega povpraševanja, kljub temu, da k njemu pristopijo le redki raziskovalci (npr. Massidda in Etzo 2007; Marrocu in Paci 2013; Athanasopoulos et al. 2014). Gledano posamezne izvorne trge turistov ločeno, je domači izvorni trg najpomembnej- ši za slovenski turizem, saj ustvari največ turistov (upoštevaje izvor turistov glede na države). V pričujoči raziskavi domači trg ni zajet. V raziskavi želimo odgovoriti, kateri dejavniki in kako (v kolikšni meri) vplivajo na turistično povpraševanje izbranih izvornih trgov Slovenije. V ta namen najprej oblikujemo model, ki zajema odvisno in neodvisne (pojasnjevalne) spremenljivke na osnovi ekonomske teorije. Nato zberemo potrebne podatke za analizo. Pri tem se poslužujemo publikacije In-65 ternational Financial Statistics, ki jo izdaja Mednarodni denarni sklad, in podatkov SURS. Podatke uredimo za analizo, ki jo izvedemo v programu SPSS. Za izračun uporabimo multiplo regresijsko analizo, ki je multivaria-tna metoda in kaže odvisnost odvisne spremenljivk od več neodvisnih spremenljivk. Za vključevanje pojasnjevalnih spremenljivk v model uporabimo sočasno metodo (angl. enter), pri kateri so vključene vse pojasnjevalne spremenljivke hkrati. Regresijski koeficienti v multipli regresijski analizi pokažejo, kako po-samezna pojasnjevalna spremenljivka vpliva na odvisno spremenljivko ob ostalih pogojih nespremenjenih. Za vsak regresijski koeficient moramo ugotoviti teoretično spremenljivost in statistično zanesljivost. Funkcijo turističnega povpraševanja nato ustrezno obrazložimo. Spremenljivke modela in viri podatkov V študijah turističnega povpraševanja ekonometričnih modelov prevladujejo ekonomski dejavniki, ki nastajajo na strani povpraševanja, in ne ekonomski ali družbeni dejavniki, ki so vezani na ponudbeno stran. Temu sledimo tudi v pričujočem modelu, vključujemo pa enkratne dogodke, ki nastajajo na destinaciji, v okviru dveh slamnatih spremenljivk. Turistično povpraševanje merimo s številom prenočitev turistov. Podatki so zajeti iz Statističnega urada RS (SURS, 2015). Odvisna spremenljivka je tako merjena s fizičnimi enotami in ne vrednostno s potrošnjo. Slednja predstavlja sicer boljši kazalec povpraševanja, vendar ne razpolaga-mo s podatki potrošnje za posamezne izvorne trge. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Spremenljivke so v modelu izbrane glede na svojo pomembnost, izhajajoč iz preteklih študij, in glede na razpoložljivost podatkov. Spremenljivke, ki so, poleg odvisne spremenljivke, zajete v modelu, so: - število prenočitev turistov v predhodnem obdobju (letu); gre za odloženo odvisno spremenljivko; časovni odlog je eno leto, - dohodek izvornega trga, kot kazalec zanj je uporabljen bruto do-mači proizvod izvornega trga; s tem lažje pojasnimo povpraševa- nje po vseh oblikah turizma v Sloveniji, ne le prostočasnega, am- pak tudi poslovnega; spremenljivka je merjena z indeksom rasti bruto domačega proizvoda v stalnih cenah (kot pri Song et al. 2010, 73) in je zajeta z indeksom bruto domačega proizvoda v stal- nih cenah iz leta 2010 po podatkih Mednarodnega denarnega sklada1 (IMF 2014; IMF 2003; IMF 2002), 66 - dohodek izvornega trga v predhodnem letu, gre za odloženo po- jasnjevalno spremenljivko; časovni odlog je eno leto, - slamnata spremenljivka, ki se navezuje na osamosvojitev Slovenije leta 1991 (D1), - slamnata spremenljivka, ki se navezuje na politično nestabilnost na Balkanu leta 1999 (D2). Cena turističnega proizvoda oz. cena destinacije, merjena z relativnimi cenami v destinaciji glede na cene na izvornem trgu, korigiranimi z deviznim tečajem, ni zajeta v modelu. Razlog za to je, da je uvedba evra leta 2007 v Sloveniji vplivala na časovno vrsto izračuna relativnih cen, korigira-nih z deviznim tečajem. Iz istega razloga v modelu ni zajeta pojasnjevalna spremenljivka relativnih cen substitutov. V tabelah 3, 4, 5 in 6 so prikazani indeksi rasti BDP izvornih trgov v stalnih cenah in število prenočitev turistov izbranih izvornih trgov v Sloveniji v obdobju med letoma 1980 in 2013. Dodani so podatki za leto 1979, ker se v modelu upošteva tudi odložena spremenljivka. Podatki za BDP Nemčije se do leta 1990 nanašajo na Zvezno Republiko Nemčijo, od leta 1990 naprej pa za Združeno Nemčijo (IMF, 2002). V Tabeli P1, Tabeli P2, Tabeli P3 in Tabeli P4 so prikazane logaritmirane vrednosti BDP in števila prenočitev turistov, ki so potrebne za izračun modela. Število prenočitev se je od leta 2008 zajemalo po novi Metodologiji SURS (SURS 2015). 1 V različnih letnikih publikacij Mednarodnega denarnega sklada so na razpolago podatki različnih časovnih vrst, ki se razlikujejo po baznem letu; zato so bile časovne vrste preračunane na skupno ba-zno leto (2010). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 3: Rast BDP Italije v stalnih cenah, število prenočitev italijanskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014. Leto Rast BDP Rast BDP Število prenočitev turistov (1995 = 100)* (100 = 2010)** v Sloveniji*** 1979 72,8 63,8 256.421 1980 75,4 66,1 289.530 1981 75,8 66,4 289.050 1982 76,1 66,7 279.598 1983 77,1 67,6 300.832 1984 79,2 69,4 364.203 1985 81,5 71,4 391.252 1986 83,6 73,3 389.397 1987 86,1 75,5 400.254 1988 89,5 78,4 481.622 1989 92,1 80,7 632.022 1990 93,9 82,3 713.837 1991 95,2 83,4 250.017 67 1992 95,9 84,1 440.779 1993 95,1 83,3 409.561 1994 97,2 85,2 454.586 1995 100,0 87,6 387.804 1996 101,1 88,6 445.969 1997 103,1 90,4 537.412 1998 105,0 92,0 550.302 1999 106,7 93,5 489.696 2000 110,1 96,5 650.566 2001 112,1 98,2 688.227 2002 112,5 98,6 718.384 2003 98,7 729.181 2004 100,2 786.549 2005 101,3 855.796 2006 103,6 899.147 2007 105,2 911.150 2008 104,0 960.369 2009 98,3 1.004.783 2010 100,0 967.268 2011 100,6 1.005.222 2012 98,1 957.027 2013 96,2 929.327 2014 95,9 962.835 * Vir: IMF (2002) in IMF (2003). ** Vir: IMF (2014) za obdobje med letoma 2002 in 2013; IMF (2015) za leto 2014; podatki med letoma 1979 in 2001 so preračunani iz podatkov s stalno osnovo v letu 1995 iz predhodnega stolpca. *** Vir: Zavod SRS za statistiko (različni letniki), Zavod RS za statistiko (različni letniki), SURS (2015). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 4: Rast BDP Avstrije v stalnih cenah, število prenočitev avstrijskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014. Rast BDP Rast BDP Število prenočitev turistov Leto (1995 = 100)* (100 = 2010) ** v Sloveniji*** 1979 70,9 53,6 318.392 1980 72,6 54,8 294.983 1981 72,5 54,8 306.205 1982 73,9 55,8 271.625 1983 76 57,4 295.657 1984 76,2 57,6 349.175 1985 77,9 58,8 398.060 1986 79,8 60,3 399.741 1987 81,1 61,3 398.190 1988 83,7 63,2 397.081 1989 87,2 65,9 388.627 1990 91,2 68,9 333.952 68 1991 94,3 71,2 138.751 1992 95,6 72,2 334.665 1993 96,1 72,6 403.043 1994 98,3 74,3 480.452 1995 100 75,5 440.749 1996 102 77,1 438.158 1997 103,4 78,1 483.472 1998 106,7 80,6 457.656 1999 110,6 83,5 443.408 2000 114,5 86,5 526.996 2001 115,3 87,1 619.822 2002 116,5 88,0 677.043 2003 88,7 690.827 2004 91,0 691.509 2005 93,2 674.090 2006 96,6 666.585 2007 100,2 668.907 2008 101,6 655.565 2009 97,7 642.242 2010 100,0 619.259 2011 102,5 674.194 2012 103,2 695.555 2013 103,5 699.850 2014 104,5 754.018 * Vir: IMF (2002) in IMF (2003). ** Vir: IMF (2014) za obdobje med letoma 2002 in 2013; IMF (2015) za leto 2014; podatki med letoma 1979 in 2001 so preračunani iz podatkov s stalno osnovo v letu 1995 iz predhodnega stolpca. *** Vir: Zavod SRS za statistiko (različni letniki), Zavod RS za statistiko (različni letniki), SURS (2015). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 5: Rast BDP Nemčije v stalnih cenah, število prenočitev nemških turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014. Leto Rast BDP Rast BDP Število prenočitev turistov (1995 = 100)* (100 = 2010) ** v Sloveniji*** 1979 66,5 55,8 918.894 1980 67,2 56,4 993.191 1981 67,3 56,5 1.001.102 1982 66,6 55,9 864.226 1983 67,7 56,8 832.443 1984 69,6 58,4 970.666 1985 71,2 59,8 1.060.517 1986 72,9 61,2 1.001.576 1987 73,9 62,0 981.950 1988 76,5 64,2 958.176 1989 79,3 66,6 900.517 1990 83,9 70,4 752.338 1991 95,0 79,7 165.927 69 1992 97,1 81,5 242.984 1993 96,0 80,6 374.472 1994 98,3 82,5 525.058 1995 100,0 83,9 571.601 1996 100,8 84,6 595.464 1997 102,2 85,8 782.128 1998 104,1 87,4 747.737 1999 106,1 89,1 607.316 2000 109,3 91,7 772.833 2001 109,9 92,2 877.795 2002 110,2 92,5 848.418 2003 92,1 813.241 2004 92,8 771.747 2005 93,5 693.371 2006 97,2 624.490 2007 100,5 641.225 2008 101,3 658.714 2009 96,1 577.961 2010 100,0 578.262 2011 103,1 646.696 2012 104,1 692.648 2013 104,7 690.687 2014 105,8 695.935 * Vir: IMF (2002) in IMF (2003). ** Vir: IMF (2014) za obdobje med letoma 2002 in 2013; IMF (2015) za leto 2014; podatki med letoma 1979 in 2001 so preračunani iz podatkov s stalno osnovo v letu 1995 iz predhodnega stolpca. *** Vir: Zavod SRS za statistiko (različni letniki), Zavod RS za statistiko (različni letniki), SURS (2015). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 6: Rast BDP Nizozemske v stalnih cenah, število prenočitev nizozemskih turistov v Sloveniji v obdobju med letoma 1979 in 2014. Rast BDP Rast BDP Število prenočitev turistov Leto (1995 = 100)* (100 = 2010) ** v Sloveniji*** 1979 71,2 50,2 313.825 1980 73,5 51,8 305.773 1981 72,2 50,9 385.433 1982 71,5 50,4 249.381 1983 72,8 51,3 208.950 1984 74,9 52,8 295.791 1985 77,4 54,6 363.284 1986 79,7 56,2 355.200 1987 80,9 57,0 317.524 1988 82,9 58,4 394.471 1989 86,8 61,2 367.813 1990 90,3 63,7 336.814 70 1991 92,3 65,1 24.992 1992 94,1 66,3 37.833 1993 94,7 66,8 49.949 1994 97,7 68,9 89.310 1995 100 70,5 83.457 1996 103,1 72,7 97.385 1997 106,9 75,4 151.470 1998 110,8 78,1 130.511 1999 120,4 84,9 81.320 2000 124,7 87,9 125.210 2001 126,1 88,9 139.385 2002 126,8 89,4 150.345 2003 89,7 195.356 2004 91,5 215.200 2005 93,5 190.971 2006 96,7 177.835 2007 100,5 199.183 2008 102,3 244.645 2009 98,6 233.539 2010 100 208.654 2011 101 234.390 2012 98,7 295.679 2013 99,0 314.860 2014 103,8 290.829 * Vir: IMF (2002) in IMF (2003). ** Vir: IMF (2014) za obdobje med letoma 2002 in 2013; IMF (2015) za leto 2014; podatki med letoma 1979 in 2001 so preračunani iz podatkov s stalno osnovo v letu 1995 iz predhodnega stolpca. *** Vir: Zavod SRS za statistiko (različni letniki), Zavod RS za statistiko (različni letniki), SURS (2015). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Specifikacija in ocena modela Funkcija turističnega povpraševanja izbranega izvornega trga v Sloveniji je kot potenčna funkcija oblikovana takole: D = b * D b1 * I b2 * I b3 * D1 * D2 t 0 t-1 t -1t pri čemer je: - D turistično povpraševanje, merjeno s številom prenočitev turi-t stov, - D navada potovanja izvornega trga v Slovenijo oz. turistično t-1 povpraševanje v predhodnem letu, - I rast BDP izvornega trga, t - I rast BDP izvornega trga v predhodnem letu, t-1 71 - D1 slamnata spremenljivka, ki ponazarja vojno v Sloveniji leta 1991 in posledično hipen upad povpraševanja po počitnikovanju v Sloveniji, - D2 slamnata spremenljivka, ki odraža politično nestabilnost na Balkanu leta 1999. Ker je uporabljena potenčna funkcija, regresijski koeficienti predstavljajo koeficiente elastičnosti turističnega povpraševanja. Z modelom turističnega povpraševanja ocenjujemo in preverjamo: - statistično značilnost regresijskega modela (statistika F), - vrednost determinacijskega koeficienta modela, - vrednost regresijskih koeficientov, njihovo statistično značilnost in skladnost z ekonomsko teorijo, - prisotnost avtokorelacije na osnovi razsevnega grafikona in z Durbinovim h-testom, - prisotnost heteroskedastičnosti v modelu s Parkovim testom, - prisotnost multikolinearnosti v modelu, pri tem se naslonimo na VIF. Natančnost napovedovanja modela bomo preverjali ex post z absolutno procentualno napako napovedi za leto 2014. Povprečno absolutno procentualno napako MAPE namreč ne moremo izračunati, saj imamo na voljo le podatke za leto 2014, ki se nahaja izven preučevanega obdobja (1980–2013). Ocena modela italijanskega izvornega trga Pri vključitvi štirih pojasnjevalnih spremenljivk (D I I , D1 in D2) se je t-1, t , -1t pojavila visoka vrednost VIF (za I je znašala 81,460, za I pa 91,355), zato t t-1 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije smo pojasnjevalno spremenljivko I izločili iz nadaljnjega modeliranja. V t-1 Tabeli 7 so prikazani rezultati regresijskega modela s pojasnjevalnimi spremenljivkami, ki smo jih uporabili v nadaljevanju, in vrednosti VIF. Tabela 7: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Italijanov v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vrednost regresijske- Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja VIF ga koeficienta Konstanta 1,042 1,785 0,085 I 0,821 3,108 0,004 4,375 t D 0,649 7,283 0,000 4,393 t-1 D1 -0,947 -8,518 0,000 1,111 D2 -0,240 -2,156 0,039 1,023 Popravljen R2 = 0,938 F test = 125,306 Stopnja tveganja = 0,000 n = 34 72 DW = 1,684 se D = 0,089 t-1 Vir: izračuni avtorice monografije. Nizke vrednosti VIF kažejo, da multikolinearnost v modelu ni prisotna. F-test kaže, da je model kot celota statistično značilen (p = 0,000). Popravljen determinacijski koeficient je visok; 93,8 % sprememb turistič- nega povpraševanja italijanskih turistov v Sloveniji, merjenega s številom prenočitev, lahko pojasnimo s spremenljivkami, vključenimi v model (rast BDP, povpraševanje v predhodnem obdobju in slamnati spremenljivki), preostalih 6,2 % sprememb povpraševanja pa je rezultat drugih dejavnikov, ki niso vključeni v model (verjetno so to cene, promocija Slovenije kot destinacije in drugo). Vrednost regresijskega koeficienta je pri vseh pojasnjevalnih spremenljivkah statistično značilna in skladna z ekonomsko teorijo. Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja, izražena z regresijskim koeficientom I , kaže, da se je turistično povpraševanje povečalo za 0,821 %, če je t bila rast BDP 1-%. To nakazuje, da je za italijanske turiste potovanje v Slovenijo zaznano kot normalna dobrina (torej ne luksuzna in ne inferiorna). Kljub temu, da je povpraševanje dohodkovno neelastično (vrednost koeficienta je manjša od 1), to kaže na pomembnost spremljanja gospodarske-ga dogajanja na italijanskem trgu za načrtovanje povpraševanja italijanskih turistov v Sloveniji. Odložena odvisna spremenljivka, ki zajema število prenočitev v predhodnem obdobju, kaže, da so navade obiska Slovenije za italijanske turiste pomembne. Na podlagi regresijskega koeficienta D ugotavljamo, da se t-1 je turistično povpraševanje italijanskih turistov po Sloveniji povečalo kar za 0,649 %, če se je v predhodnem letu povečalo za 1 %. Lahko rečemo, da Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije povpraševanje predstavljajo turisti, ki so Slovenijo že obiskali. Na osnovi koeficienta prilagajanja izračunamo2, da je dolgoročna dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja italijanskih turistov v Sloveniji 2,34. To nakazuje, da je turistično povpraševanja italijanskih turistov v Sloveniji na dolgi rok močno odzivno na rast italijanskega BDP. Negativna vrednost regresijskega koeficienta slamnate spremenljivke odraža zmanjšanje obiska v tem letu zaradi psihološkega učinka vojne na obiskovalce destinacije. Vrednost, ki jo dobimo z antilogaritmiranjem na-ravnega logaritma regresijskega koeficienta slamnate spremenljivke D1 (e-0,987), je 0,373, zato ugotovimo, da je bilo zaradi vojne v Sloveniji turistično povpraševanje leta 1991 manjše za 62,7 %. Rezultati spremenljivke D2 pa kažejo, da se je povpraševanje zaradi nemirov na Balkanu leta 1999 zmanj- šalo za 21,1%, saj znaša (e-0,240) 0,781. Za presojanje prisotnosti avtokorelacije v modelu smo uporabili razsev-73 ni grafikon (Slika 12), ki prikazuje ostanke regresije v odvisnosti od časa (v letih). Iz njega ni zaznati prisotnost cikličnega gibanja vrednosti ostankov regresije v odvisnosti od časa. Slika 12: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Italijanov v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vir: izračuni avtorice monografije. 2 Izračun dolgoročne vrednosti koeficienta turističnega povpraševanja glede na rast BDP: 0,821/(1-0,649) = 2,339. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Avtokorelacijo preverimo z Durbinovim h-testom, pri čemer uporabimo podatke (n, DW in se D ,) iz Tabele 7. Vrednost Durbinovega h-testa t-1 znaša: Vrednost h je nižja od 1,96, zato ničelne hipoteze, da avtokorelacija ni prisotna, ne zavrnemo. Sklepamo torej, da avtokorelacija v modelu ni prisotna. Za preverjanje heteroskedastičnost uporabimo Parkov test, v katerem za pojasnjevalno spremenljivko uporabimo naravni logaritem rasti BDP I (Ta-t bela 8) in naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu D , (Ta-t-1 bela 9), kot odvisno spremenljivko pa naravni logaritem kvadratov ostan-74 kov regresije (ln u2). Tabela 8: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta Konstanta 7,064 0,795 0,432 I t -1,391 -0,700 0,489 Vir: izračuni avtorice monografije. Tabela 9: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta Konstanta 15,428 1,812 0,079 Dt-1 -1,105 -1,713 0,096 Vir: izračuni avtorice monografije. Regresijska koeficienta pojasnjevalnih spremenljivk sta v obeh primerih statistično neznačilna, zato sklepamo, da heteroskedastičnost v modelu ni prisotna. Oceno natančnosti modela preverimo ex post z absolutno procentualno napako napovedi za leto 2014 (glejte Tabelo 10). Z antilogaritmiranjem lnD izračunamo načrtovano število prenočitev: t ln D = 1,042 + 0,821 * lnI + 0,649 lnD t t t-1 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 10: Absolutna procentualna napaka ex post napovedi za leto 2014 za oceno natančnosti modela. Napovedana vred- Absoluten odmik Leto Realna vrednost (R) nost (N) vrednosti |R-N| 2014 962.835 893.606 69.229 7,190 % Vir: izračuni avtorice monografije. Absolutna procentualna napaka ex post napovedi števila prenočitev italijanskega izvornega trga za leto 2014 znaša 7,190 %; razlog za to lahko pripišemo predvsem realnemu znižanju rasti BDP v zadnjih letih. Ocena modela avstrijskega izvornega trga Podobno kot pri preučevanju italijanskega izvornega trga smo tudi pri preučevanju avstrijskega izvornega trga vključili pet pojasnjevalnih spremen-75 ljivk (D I I , D1 in D2) in podobno ugotovili visoko vrednost VIF (za t-1, t , -1t I znaša 208,455 za I pa 204,263). Po izključitvi spremenljivke I smo iz-t t-1 t-1 računali regresijski model s preostalimi pojasnjevalnimi spremenljivkami (glejte Tabelo 11). Tabela 11: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja VIF koeficienta Konstanta 5,004 8,802 0,000 I 0,896 7,695 0,000 2,787 t D 0,321 4,729 0,000 2,822 t-1 D1 -1,069 -12,153 0,000 1,029 D2 -0,151 -1,732 0,094 1,011 Popravljen R2 = 0,947 F-test = 147,742 Stopnja tveganja = 0,000 n = 34 DW = 1,195 se D = 0,068 t-1 Vir: izračuni avtorice monografije. Vrdnosti VIF so vse nižje od 3, kar kaže, da multikolinearnost v modelu ni prisotna. Razsevni grafikon, ki je uporabljen za preverjanje avtokorelacije, je prikazan na Sliki 13. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije 76 Slika 13: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vir: izračuni avtorice monografije. Iz Slike 13 se nakazuje možnost cikličnega gibanja vrednosti ostankov regresije; to preverimo z avtokorelacijo z Durbinovim h-testom. Pri tem iz-hajamo iz podatkov v Tabeli 11. Vrednost Durbinovega h-testa znaša: Avtokorelacija je v modelu prisotna, saj je vrednost Durbinovega h-testa višja od 1,96. Avtokorelacijo smo odpravili z izločitvijo slamnate spremenljivke D1 in slamnate spremenljivke D2, ki je tudi statistično neznačil-na. Po njuni izključitvi smo ponovno izračunali regresijski model z dvema pojasnjevalnima spremenljivkama (glejte Tabelo 12). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 12: Ocena popravljenega regresijskega modela turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013 po izločitvi slamnate spremenljivke. Vrednost regresijske- Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja VIF ga koeficienta Konstanta 3,819 2,843 0,008 I 0,764 2,757 0,010 2,741 t D 0,453 2,827 0,008 2,741 t-1 Popravljen R2 = 0,694 F-test = 38,392 Stopnja tveganja = 0,000 n = 34 DW = 1,970 se D = 0,160 t-1 Vir: izračuni avtorice monografije. Iz F-testa izhaja, da je regresijski model statistično značilen (p = 0,000). Popravljen determinacijski koeficient je visok in znaša 0,694; to kaže, da 77 je 69,4 % sprememb preučevanega turističnega povpraševanja posledica sprememb preučevanih spremenljivk (rasti BDP, števila prenočitev v predhodnem obdobju), medtem ko je preostalih 30,6 % sprememb turistične-ga preučevanja posledica drugih dejavnikov, ki v modelu niso pojasnjeni. Iz Tabele 12 izhaja, da sta vrednosti regresijskih koeficientov statistič- no značilni. Vrednosti regresijskih koeficientov sta tudi skladni z ekonomsko teorijo. Natančneje, dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja avstrijskih turistov v Sloveniji je v preučevanem obdobju 0,764. Gre torej za dohodkovno neelastično turistično povpraševanje. Za avstrijske turiste je potovanje v Slovenijo, podobno kot za italijanske turiste, zaznano kot t. i. normalna dobrina, za katero je značilno, da je dohodkovna elastič- nost turističnega povpraševanja med 0 in 1. Navade obiska Slovenije za avstrijske turiste niso zelo pomembne, saj je regresijski koeficient odložene odvisne spremenljivke (D ) le 0,453. Pov-t-1 praševanje avstrijskih turistov po Sloveniji se poveča za 0,45 %, če se je v predhodnem letu povečalo za 1 %. Slovenija za avstrijske turiste ni destinacija, v kateri bi zelo pogosto ponavljali obisk. Dolgoročna dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja, ki jo izračunamo na podlagi koeficienta prilagajanja3, znaša za avstrijske turiste v Sloveniji 1,395. Na dolgi rok je turistično povpraševanje avstrijskih turistov po Sloveniji dohodkovno elastično, vendar precej manj, kot to velja za italijanske turiste. Multikolinearnost v modelu ni prisotna, saj je vrednost VIF 2,742. Vrednost Durbinovega h-testa dopolnjenega regresijskega modela po izlo- čitvi slamnate spremenljivke kaže, da v modelu avtokroelacija ni prisotna. 3 Izračun dolgoročne vrednosti koeficienta dohodkovne elastičnosti turističnega povpraševanja: 0,763/(1 – 0,453) = 1,395. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Vrednost Durbinovega h-testa je tako: Tudi pri preučevanju avstrijskega izvornega trga uporabimo Parkov test. Tabela 13 prikazuje izračun Parkovega testa s pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP (I ), Tabela 14 pa Parkov test, izračunan t na osnovi pojasnjevalne spremenljivke naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu (D ). Odvisna spremenljivka je naravni logaritem kva-t-1 dratov ostankov regresije (ln u2). Tabela 13: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta 78 Konstanta 14,736 1,811 0,080 I t - 4,023 -2,152 0,039 Vir: izračuni avtorice monografije. Tabela 14: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta Konstanta 33,012 2,410 0,022 Dt-1 -2,747 -2,612 0,014 Vir: izračuni avtorice monografije. Pri obeh pojasnjevalnih spremenljivkah (Tabela 13 in Tabela 14) je regresijski koeficient pojasnjevalne spremenljivke statistično značilen. Zato zavrnemo hipotezo o homoskedastičnosti. Iz Parkovega testa torej izhaja, da je v modelu prisotna heteroskedastičnost. Gujarati (1995, 355 v Triplet 2006, 192) navaja Mankiwa, da prisotnost heteroskedastičnosti ni razlog za zavrnitev sicer dobrega modela. Zato smo presodili, da je model ustrezen in ocenimo njegovo natančnost. Oceno natančnosti modela preverimo ex post z absolutno procentualno napako napovedi za leto 2014 (glejte Tabelo 15). Z antilogaritmiranjem lnD izračunamo načrtovano število prenočitev: t ln D = 3,819 + 0,763 * lnI + 0,453 * lnD t t t-1 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 15: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post za leto 2014 za oceno natančnosti modela. Napovedana vred- Absoluten odmik Leto Realna vrednost (R) nost (N) vrednosti |R-N| 2014 754018 726967 27051 3,588% Vir: izračuni avtorice monografije. Izračunana absolutna procentualna napaka na osnovi napovedovanja ex post za leto 2014 je 3,588 %, kar kaže na veliko natančnost napovedi za eno leto vnaprej. Ocena modela nemškega izvornega trga Regresijski model nemškega izvornega trga, ki je tudi zajemal pet pojasnjevalnih spremenljiv (D I I , D1 in D2), je enako kot model povpraševat-1, t , -1t 79 nja italijanskih in avstrijskih turistov pokazal zelo visoko vrednost VIF (za I 129,866, za I pa 130,882). Zato smo izključili spremenljivko I in izraču-t t-1 t-1 nali regresijski model z ostalimi pojasnjevalnimi spremenljivkami. Tabela 16 prikazuje ocene regresijskega modela turističnega povpraševanja Nemcev v Sloveniji. Vrednosti VIF so med 1,001 in 1,186, zato sklepamo, da v modelu ni prisotna multikolinearnost. Tabela 16: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Nemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vrednost regresijske- Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja VIF ga koeficienta Konstanta 5,143 6,177 0,000 I -0,174 -2,070 0,047 1,198 t D 0,678 14,859 0,000 1,192 t-1 D1 -1,530 -15,971 0,000 1,002 D2 -0,208 -2,164 0,039 1,014 Popravljen R2 = 0,942 F-test = 133,777 Stopnja tveganja = 0,000 n = 34 DW = 1,617 se D = 0,046 t-1 Vir: izračuni avtorice monografije. Iz F-testa izhaja, da je model kot celota statistično značilen (p = 0,000). Iz popravljenega determinacijskega koeficienta, ki znaša 0,942, izhaja, da 94,2 % sprememb turističnega povpraševanja nemških turistov v Sloveniji v preučevanem obdobju izhaja iz pojasnjevalnih spremenljivk, ki so vklju- čene v model, medtem ko preostalih 5,8 % sprememb povpraševanja izhaja iz drugih, nepojasnjenih dejavnikov. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Regresijski koeficienti pojasnjevalnih spremenljivk so statistično zna- čilni. Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja Nemcev, ki jo odraža regresijski koeficient I , kaže, da povečanje BDP Nemčije za 1 % v t preučevanem obdobju vodi v zmanjševanje povpraševanja nemških turistov v Sloveniji za 0,174 %. Slovenija kot destinacija je za nemške turiste torej zaznana kot manjvredna (inferiorna) destinacija, ker je koeficient dohodkovne elastičnosti negativen, čeprav nizek. Odložena odvisna spremenljivka število prenočitev v predhodnem ob- dobju kaže, da so navade obiska Slovenije s strani nemških turistov pomembne navkljub temu, da je v očeh turistov zaznana kot manjvredna. Število prenočitev nemških turistov se je povečalo za 0,68 %, če se je v predhodnem obdobju povečalo za 1 %. To kaže pomembnost poznavanja destinacije za njen ponoven obisk. 80 Dolgoročna dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja4 nem- ških turistov v Sloveniji je -0,54. Dolgoročno torej 1-% povečanje BDP Nem- čije zmanjša povpraševanje Nemcev po potovanjih v Slovenijo za 0,54 %. Slika 14: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Nemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vir: izračuni avtorice monografije. Koeficient slamnate spremenljivke D1 kaže močno zmanjšanje obiska Slovenije v letu 1991. Antilogaritmiran koeficient slamnate spremenljivke 4 Dolgoročna vrednost koeficienta turističnega povpraševanja = -0,174/ (1 – 0,678) = - 0,540. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije (e-1,530) znaša 0,217, kar pomeni, da se je povpraševanje Nemcev zaradi vojne leta 1991 zmanjšalo za 78,3 %. Leta 1999 pa je bilo zaradi nemirov na Balkanu povpraševanje v Sloveniji nižje za 18,8%, saj e-0,208 znaša 0,812. Nadalje, avtokorelacija v modelu ni prisotna. Za presojanje o prisotnosti avtokorelacije je uporabljen razsevni grafikon (glejte Sliko 14). Poleg razsevnega grafikona je izračunan tudi Durbinov h-test za preverjanje avtokorelacije: Vrednost Durbinovega h-testa je 0,3796, torej precej nižja od 1,96. Zato sklepamo, da avtokorelacija v modelu ni prisotna. Parkov test za preverjanje heteroskedastičnosti je za nemški izvorni trg prikazan v Tabeli 17 za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem ras-81 ti BDP (I ) in v Tabeli 18 za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem t števila prenočitev v predhodnem letu (D ). Odvisna spremenljivka je na-t-1 ravni logaritem kvadratov ostankov regresije (ln u2). Tabela 17: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem rasti BDP. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta Konstanta 0,695 0,167 0,869 I t 0,036 0,038 0,970 Vir: izračuni avtorice monografije. Tabela 18: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu. Vrednost regresijskega Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja koeficienta Konstanta 6,212 0,903 0,373 Dt-1 -0,398 -0,780 0,441 Vir: izračuni avtorice monografije. Iz Parkovega testa torej izhaja, da v modelu heteroskedastičnost ni prisotna, saj sta regresijska koeficienta obeh pojasnjevalnih spremenljivk statistično neznačilna. V Tabeli 19 je prikazana absolutna procentualna napaka napovedi ex post za leto 2014 za nemški izvorni trg. Število prenočitev za izbrana leta je izračunano sledeče: ln D = 5,143 - 0,174 * lnI + 0,678 * lnD t t t-1 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela 19: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post za leto 2014 za oceno natančnosti modela. Napovedana Absoluten odmik Leto Realna vrednost (R) vrednost (N) vrednosti |R-N| 2014 695.935 694.717 1.218 0,175 % Vir: izračuni avtorice monografije. Kot izhaja iz Tabele 19, je bila absolutna procentualna napaka napovedi ex post števila prenočitev za leto 2014 1,18 %, kar kaže na zelo natančno napoved modela nemškega izvornega trga za eno leto vnaprej. Ocena modela nizozemskega izvornega trga Podobno kot pri predhodnih treh regresijskih analizah drugih izvornih trgov se je tudi v tem primeru pojavila visoka vrednost VIF (za It 74,920, 82 za It-1 pa 72,938). Zato smo tudi v tem primeru izločili spremenljivko It-1 iz nadaljnjega preučevanja. V Tabeli 20 so prikazane vrednosti regresijske analize skupaj z vrednostmi VIF. Tabela 20: Ocena regresijskega modela turističnega povpraševanja Nizozemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Vrednost regresijske- Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja VIF ga koeficienta Konstanta 2,491 2,848 0,008 I -0,012 -0,095 0,925 1,055 t D 0,806 16,946 0,000 0,933 t-1 D1 -2,574 -13,883 0,000 1,032 D2 -0,627 -3,410 0,002 1,014 Popravljen R2 = 0,930 F-test = 111,186 Stopnja tveganja = 0,000 n = 34 DW = 2,327 se D = 0,048 t-1 Vir: izračuni avtorice monografije. Model kot celota je statistično značilen (p = 0,000). 93,0 % sprememb turističnega povpraševanja nizozemskih turistov v Sloveniji v preučevanem obdobju izhaja iz pojasnjevalnih spremenljivk, ki so vključene v model, medtem ko preostalih 7,0 % sprememb povpraševanja izhaja iz drugih dejavnikov. Regresijski koeficienti pojasnjevalnih spremenljivk so statistično zna- čilni, z izjemo regresijskega koeficienta BDP. Posledično tudi dolgoročna dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja nizozemskih turistov v Sloveniji ni izračunana. Odložena odvisna spremenljivka število prenočitev v predhodnem obdobju kaže, da so navade obiska Slovenije s strani ni- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije zozemskih turistov pomembne. Število prenočitev nemških turistov se je povečalo za 0,8 %, če se je v predhodnem obdobju povečalo za 1 %. To nakazuje, da je za Nizozemce zelo pomembno poznavanje destinacije, medtem ko BDP oz. življenjski standard Nizozemcev ne igra bistvene vloge pri obisku Slovenije. Koeficient slamnate spremenljivke D1 kaže močno zmanjšanje obiska Slovenije v letu 1991. Antilogaritmiran koeficient slamnate spremenljivke D1 (e-2,574) znaša 0,076, kar pomeni, da se je povpraševanje zaradi vojne leta 1991 zmanjšalo za 92,4 %. Antilogaritmiran koeficient slamnate spremenljivke D2 (e-0,627) pa je 0,534, kar pomeni, da se je zaradi nemirov na Balkanu leta 1999 povpraševanje Nizozemcev v Sloveniji zmanjšalo za 46,6 %. Avtokorelacija v modelu ni prisotna, kar kaže razsevni grafikon (glejte Sliko 15). 83 Slika 15: Razsevni grafikon za oceno avtokorelacije modela turističnega povpraševanja Nizozemcev v Sloveniji v obdobju 1980–2013. Durbinov h-test potrjuje, da avtokroelacija v modelu ni prisotna, saj je vrednost h med kritičnima mejama -1,96 in +1,96: Parkov test za preverjanje heteroskedastičnosti je v Tabeli 21. Kot pojasnjevalna spremenljivka je uporabljen naravni logaritem števila prenoči- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije tev v predhodnem letu (D ). Odvisna spremenljivka je naravni logaritem t-1 kvadratov ostankov regresije (ln u2). S Parkovim testom nismo preverjali spremenljivke naravni logaritem rasti BDP (I ), ker je statistično nezna-t čilna. Tabela 21: Parkov test za pojasnjevalno spremenljivko naravni logaritem števila prenočitev v predhodnem letu. Vrednost regresijskega koe- Regresijski koeficient T-test Stopnja tveganja ficienta Konstanta 0,563 0,172 0,864 Dt-1 0,024 0,089 0,930 Vir: izračuni avtorice monografije. Iz Parkovega testa torej izhaja, da v modelu heteroskedastičnost ni prisotna, saj je regresijski koeficient statistično značilne pojasnjevalne spre-84 menljivke statistično neznačilen. Oceno natančnosti modela preverimo ex post kot za prejšnje tri izvorne trge z antilogaritmiranjem ln D (glejte Tabelo 22): t ln D = 2,491 + 0,806 * lnD t t-1 Tabela 22: Absolutna procentualna napaka napovedi ex post napovedi za leto 2014 za oceno natančnosti modela. Napovedana Absoluten odmik Leto Realna vrednost (R) vrednost (N) vrednosti |R-N| 2014 290829 326068 35239 12,12% Vir: izračuni avtorice monografije. Kot izhaja iz Tabele 22, je bila absolutna procentualna napaka napovedi ex post števila prenočitev za leto 2014 12,12 %, kar kaže na dobro napoved modela nizozemskega trga za eno leto vnaprej. Sklep Monografija je razdeljena na teoretični in empirični (raziskovalni) del. V teoretičnem delu sta obravnavana tako turistično povpraševanje kot po-nudbena stran, katere obseg in razvitost se tudi odraža v povpraševanju po destinaciji. Obrazložena je odzivnost turističnega povpraševanja na dejavnike povpraševanja, kar je nujno za razumevanje povpraševanja. Po pregledu metod preučevanja turističnega povpraševanja se monografija usmeri v preučevanje turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije z vzročno-posledičnim modelom. V ta namen je izvedena regresijska analiza o vplivu izbranih dejavnikov na turistično povpraševanje v obdobju med letoma 1980 in 2013, kar je dovolj dolgo obdobje. Pri tem se v ponudbeno stran destinacije, ki lahko spodbuja ali zavira povpraševanje, usmerjamo le skozi dve slamnati spremenljivki. Za italijanski izvorni trg ugotavljamo, da se dohodkovna elastičnost povpraševanja Italijanov doma in v Sloveniji občutno razlikuje. Medtem ko znaša za domači turizem celotne Italije kar 1,43, za domači turizem se-verne Italije – od koder v Slovenijo prihaja največ turistov – pa nekoliko manj, in sicer 1,27 (Massidda in Etzo 2012), pričujoča raziskava kaže, da je dohodkovna elastičnost italijanskih turistov v Sloveniji dohodkovno neelastična (koeficient elastičnosti znaša 0,82). Dohodkovne elastičnosti turističnega povpraševanja Avstrijcev v Sloveniji je tudi pozitivna in neelastična (koeficient elastičnosti znaša 0,76), kar je v nasprotju s predhodno študijo avstrijskega povpraševanja po Sloveniji (Nemec Rudež 2008). Slednja je zaznala negativno dohodkovno elastičnost turističnega povpraševanja za sicer precej krajše časovno obdobje (med letoma 1996 in 2006), kar je verjetno razlog za razliko. Nadalje, raz- Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije iskava kaže, da je Slovenija zaznana s strani nemških turistov kot manjvredna destinacija (koeficient dohodkovne elastičnosti povpraševanja je negativen in znaša -0,174), resda pa je relativno nizek. To je skladno s predhodno študijo povpraševanja nemških turistov po Sloveniji, ki meri le obdobje med letoma 1996 in 2006 (Nemec Rudež 2008) in nakazuje, da naj bi nemški turisti slabše vrednotili Slovenijo kot destinacijo kot pa italijanski in avstrijski. Nadaljnje preučevanje bi lahko odgovorilo, zakaj se zazna-vanje nemških turistov tako razlikuje od avstrijskih turistov in ali vpliva na drugačno dojemanje Slovenije tudi večja geografska oddaljenost Nem- čije in posledično slabše poznavanje Slovenije. Posledično je za italijanski in avstrijski trg značilno dolgoročno dohodkovno elastično povpraševanje (nekaj nad 1). Povečevanje kupne moči na teh trgih pa bo pripomoglo k takšni odzivnosti povpraševanja le, če na po-86 nudbeni strani ne bodo prisotna ozka grla na področju kapacitet oz. investicij vanje. Dolgoročno negativno dohodkovno elastično povpraševanje s strani nemških trgov pa se lahko izboljša z več vlaganji v promocijo in prepoznavnost na nemškem trgu. Navade obiska so se izkazale kot pomembne za obiskovanje Slovenije. Za italijanske turiste so navade obiska Slovenije pomembne (koeficient elastičnosti znaša 0,65). Študija (Massidda in Etzo 2012), ki je raziskovala elastičnost domačega turističnega povpraševanja Italijanov, je ugotovila nekoliko višji koeficient elastičnosti, ki meri navade obiska (koeficient odložene odvisne spremenljivke), in sicer 0,8. To nakazuje, da imajo italijanski turisti drugačne navade obiskovanja Slovenije kot Italije. Skladno z ugotovitva-mi Garin-Munoz (2006, 290) tako visok koeficient odložene odvisne spremenljivke kaže na zvestobo destinaciji in na pomembnost učinka govoric »od ust do ust«, ki vplivajo na izbor destinacije. Navade obiska Slovenije nemških turistov (koeficient znaša 0,678) so, presenetljivo, podobne italijanskim, navkljub temu, da imajo nemški turisti Slovenijo za manjvredno destinacijo. Po drugi strani pa so, presenetljivo, navade obiska Slovenije s strani avstrijskih turistov manj pomembne navkljub bližini Slovenije (koeficient znaša 0,453). Najmočnejše navade obiska so izražene med preučevanimi trgi na ni- zozemskem izvornem trgu (koeficient 0,81). Gre za specifičen trg za Slovenijo, saj zanj ne moremo trditi, da rast BDP vpliva na tamkajšnje povpra- ševanje po Sloveniji, hkrati pa so navade obiska močne. To pomeni, da je promocija Slovenije, ki se zrcali tudi v neformalnih načinih, na tem trgu še toliko pomembnejša. Italijani, Nemci in Nizozemci so se močno odzvali na negativne do- godke v Sloveniji leta 1991, medtem ko model avstrijskega trga ne zajema Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije te spremenljivke. Nizozemci so se tudi najmočneje odzvali na politično nestabilnost na Balkanu leta 1999, kar verjetno izhaja iz oddaljenosti izvornega trga in posledično slabšega poznavanje razmer v Sloveniji. Slednje po-raja vprašanje, kaj je za bolj oddaljene izvorne trge Slovenije pomembneje – kupna moč izvornega trga na eni strani ali navade obiska oz. poznavanje in domačnost destinacije na drugi. Natančnost posameznih modelov je bila preverjena z napovedovanjem ex post za leto 2014, torej za eno leto po preučevanem obdobua. Absolutna procentualna napaka je za leto 2014 pokazala vrednosti med 0,18 % za Nemčijo in 12,12 % za Nizozemsko. To kaže na zelo natančno napoved za Avstrijo, Nemčijo in Italijo, na primeru Nizozemske pa na dobro napoved. Kazalec MAPE namreč ni izračunan, saj za leto 2015 še ni na razpolago potrebnih podatkov. Omejitev raziskanih modelov je v odsotnosti izračuna cenovne elastič- 87 nosti turističnega povpraševanja, ki je sicer pomembna za turistične ponu-dnike zaradi svojega vpliva na prihodke ponudnikov. Model tudi ne zajema dejavnikov, ki izhajajo iz ponudbene strani destinacije (promocija, privlač- nosti, kakovost storitev), kar bi bilo potrebno nadgraditi v prihodnje. Ugotovitve, do katerih smo prišli, so specifične za Slovenijo, zato jih ne moremo posplošiti na podobne ali sosednje destinacije kot tudi ne na vedenje turistov iz preučevanih izvornih trgov na drugih destinacijah. Nadaljnje preučevanje turističnega povpraševanja bi se lahko razširilo na sezonsko spremenljivost turističnega povpraševanja izvornih trgov Slovenije kot tudi na druge izvorne trge in raziskavo morebitnih razlik med manj in bolj oddaljenimi trgi Slovenije. Omejitev študije predstavlja tudi zajemanje agregatnega povpraševanja izvornih trgov. Zaradi tega namreč pride do poenotenja različnih motivov za potovanje znotraj širšega geografskega izvornega trga. Preučevanje odzivnosti turističnega povpraševanja za ožje skupine turistov oz. vrste turizma bi doprineslo nadaljnja dognanja na tem področju. Priloge Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela P1: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo italijanskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014. Ln Leto Ln rast BDP Ln rast BDP predhodnega leta Ln št. prenoč. št. prenoč. predh. leto 1980 4,19 4,16 12,58 12,45 1981 4,20 4,19 12,57 12,58 1982 4,20 4,20 12,54 12,57 1983 4,21 4,20 12,61 12,54 1984 4,24 4,21 12,81 12,61 1985 4,27 4,24 12,88 12,81 1986 4,29 4,27 12,87 12,88 1987 4,32 4,29 12,90 12,87 1988 4,36 4,32 13,08 12,90 90 1989 4,39 4,36 13,36 13,08 1990 4,41 4,39 13,48 13,36 1991 4,42 4,41 12,43 13,48 1992 4,43 4,42 13,00 12,43 1993 4,42 4,43 12,92 13,00 1994 4,45 4,42 13,03 12,92 1995 4,47 4,45 12,87 13,03 1996 4,48 4,47 13,01 12,87 1997 4,50 4,48 13,19 13,01 1998 4,52 4,50 13,22 13,19 1999 4,54 4,52 13,10 13,22 2000 4,57 4,54 13,39 13,10 2001 4,59 4,57 13,44 13,39 2002 4,59 4,59 13,48 13,44 2003 4,59 4,59 13,50 13,48 2004 4,61 4,59 13,58 13,50 2005 4,62 4,61 13,66 13,58 2006 4,64 4,62 13,71 13,66 2007 4,66 4,64 13,72 13,71 2008 4,64 4,66 13,78 13,72 2009 4,59 4,64 13,82 13,78 2010 4,61 4,59 13,78 13,82 2011 4,61 4,61 13,82 13,78 2012 4,59 4,61 13,77 13,82 2013 4,57 4,59 13,74 13,77 2014* 4,56 13,74 * Podatki za napoved ex post (izračun absolutne procentualne napake napovedi). Priloge Tabela P2: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo avstrijskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014. Ln Leto Ln rast BDP Ln rast BDP predhodnega leta Ln št. prenoč. št. prenoč. predh. leto 1980 4,00 3,98 12,59 12,67 1981 4,00 4,00 12,63 12,59 1982 4,02 4,00 12,51 12,63 1983 4,05 4,02 12,60 12,51 1984 4,05 4,05 12,76 12,60 1985 4,07 4,05 12,89 12,76 1986 4,10 4,07 12,90 12,89 1987 4,12 4,10 12,89 12,90 1988 4,15 4,12 12,89 12,89 1989 4,19 4,15 12,87 12,89 91 1990 4,23 4,19 12,72 12,87 1991 4,27 4,23 11,84 12,72 1992 4,28 4,27 12,72 11,84 1993 4,28 4,28 12,91 12,72 1994 4,31 4,28 13,08 12,91 1995 4,32 4,31 13,00 13,08 1996 4,34 4,32 12,99 13,00 1997 4,36 4,34 13,09 12,99 1998 4,39 4,36 13,03 13,09 1999 4,43 4,39 13,00 13,03 2000 4,46 4,43 13,17 13,00 2001 4,47 4,46 13,34 13,17 2002 4,48 4,47 13,43 13,34 2003 4,49 4,48 13,45 13,43 2004 4,51 4,49 13,45 13,45 2005 4,53 4,51 13,42 13,45 2006 4,57 4,53 13,41 13,42 2007 4,61 4,57 13,41 13,41 2008 4,62 4,61 13,39 13,41 2009 4,58 4,62 13,37 13,39 2010 4,61 4,58 13,34 13,37 2011 4,63 4,61 13,42 13,34 2012 4,64 4,63 13,45 13,42 2013 4,64 4,64 13,46 13,45 2014* 4,65 13,53 *Podatki za napoved ex post (izračun absolutne procentualne napake napovedi). Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Tabela P3: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo nemškega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014. Ln Leto Ln rast BDP Ln rast BDP predhodnega leto Ln št. prenoč. št. prenoč. predh. leto 1980 4,03 4,02 13,81 13,73 1981 4,03 4,03 13,82 13,81 1982 4,02 4,03 13,67 13,82 1983 4,04 4,02 13,63 13,67 1984 4,07 4,04 13,79 13,63 1985 4,09 4,07 13,87 13,79 1986 4,11 4,09 13,82 13,87 1987 4,13 4,11 13,80 13,82 1988 4,16 4,13 13,77 13,80 92 1989 4,20 4,16 13,71 13,77 1990 4,25 4,20 13,53 13,71 1991 4,38 4,25 12,02 13,53 1992 4,40 4,38 12,40 12,02 1993 4,39 4,40 12,83 12,40 1994 4,41 4,39 13,17 12,83 1995 4,43 4,41 13,26 13,17 1996 4,44 4,43 13,30 13,26 1997 4,45 4,44 13,57 13,30 1998 4,47 4,45 13,52 13,57 1999 4,49 4,47 13,32 13,52 2000 4,52 4,49 13,56 13,32 2001 4,52 4,52 13,69 13,56 2002 4,53 4,52 13,65 13,69 2003 4,52 4,53 13,61 13,65 2004 4,53 4,52 13,56 13,61 2005 4,54 4,53 13,45 13,56 2006 4,58 4,54 13,34 13,45 2007 4,61 4,58 13,37 13,34 2008 4,62 4,61 13,40 13,37 2009 4,57 4,62 13,27 13,40 2010 4,61 4,57 13,27 13,27 2011 4,64 4,61 13,38 13,27 2012 4,65 4,64 13,45 13,38 2013 4,65 4,65 13,45 13,45 2014* 4,66 13,45 *Podatki za napoved ex post (izračun absolutne procentualne napake napovedi). Priloge Tabela P4: Logaritmirane vrednosti za regresijsko analizo nizozemskega izvornega trga in vhodni podatki za izračun absolutne procentualne napake napovedi za leto 2014. Ln Leto Ln rast BDP Ln rast BDP predhodnega leto Ln št. prenoč. št. prenoč. predh. leto 1980 3,95 3,92 12,63 12,66 1981 3,93 3,95 12,86 12,63 1982 3,92 3,93 12,43 12,86 1983 3,94 3,92 12,25 12,43 1984 3,97 3,94 12,60 12,25 1985 4,00 3,97 12,80 12,60 1986 4,03 4,00 12,78 12,80 1987 4,04 4,03 12,67 12,78 1988 4,07 4,04 12,89 12,67 1989 4,11 4,07 12,82 12,89 93 1990 4,15 4,11 12,73 12,82 1991 4,18 4,15 10,13 12,73 1992 4,19 4,18 10,54 10,13 1993 4,20 4,19 10,82 10,54 1994 4,23 4,20 11,40 10,82 1995 4,26 4,23 11,33 11,40 1996 4,29 4,26 11,49 11,33 1997 4,32 4,29 11,93 11,49 1998 4,36 4,32 11,78 11,93 1999 4,44 4,36 11,31 11,78 2000 4,48 4,44 11,74 11,31 2001 4,49 4,48 11,84 11,74 2002 4,49 4,49 11,92 11,84 2003 4,50 4,49 12,18 11,92 2004 4,52 4,50 12,28 12,18 2005 4,54 4,52 12,16 12,28 2006 4,57 4,54 12,09 12,16 2007 4,61 4,57 12,20 12,09 2008 4,63 4,61 12,41 12,20 2009 4,59 4,63 12,36 12,41 2010 4,61 4,59 12,25 12,36 2011 4,62 4,61 12,36 12,25 2012 4,59 4,62 12,60 12,36 2013 4,60 4,59 12,66 12,60 2014* 4,64 12,66 *Podatki za napoved ex post (izračun absolutne procentualne napake napovedi). Viri in literatura Viri IMF. International Financial Statistics Yearbook. International Moneta-ry Fund, 2002. IMF. International Financial Statistics Yearbook. International Moneta-ry Fund, 2003. IMF. International Financial Statistics Yearbook. International Moneta-ry Fund, 2015. SSJK. Slovar slovenskega knjižnega jezika. Ljubljana: DZS, 2002. SURS. Statistični urad RS. Podatkovni portal, dne 16.6.2015, 2015. Zavod SRS za statistiko (različni letniki). Letni pregled turizma, 1980– 1984, 1986–1990. Zavod RS za statistiko (različni letniki). Letni pregled turizma, 1991–1994. Literatura Alegre, J., and L. Pou. »Micro-Economic Determinants of the Probability Of Tourism Consumption.« Tourism Economics 10, no. 2 (2004): 125–44. Alegre, J., and M. Sard. »When Demand Drops and Prices Rise. Tourist Packages in the Balearic Islands During the Economic Crisis.« Tourism Management 46 (2015): 375–85. Archer, B. H. »Forecasting demand: Quantitative and intuitive techniques.« International Journal of Tourism Management 1, no. 1 (1980): 5–12. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Asteriou, D., and S. G. Hall. Applied Econometrics. New York: Palgrave Macmillan, 2011. Athanasopoulos, G., M. Deng, G. Li, and H. Song. »Modelling Substitu-tion between Domestic and Outbound Tourism in Australia: A Sys- tem-of-Equations Approach.« Tourism Management 45 (2014): 159– 70. Bakkal, I. »Characteristics of West German Demand for International Tourism in the Northern Mediterranean Region.« Applied Economics 23, no. 2 (1991): 295–304. Balli, F., H. O. Balli, and N. Tangaroa. »The Impact of Marketing Expenditure on International Tourism Demand for the Cook Islands.« Tourism Economics 21, no. 6 (2015): 1331–43. 96 Bull, A. The Economics of Travel and Tourism. Melbourne: Longman, 1997. Crouch, G. I. »A Meta-Analysis of Tourism Demand.« Annals of Tourism Research 22, no. 1 (1995): 103–118. De Mello, M., A. Pack, and M. T. Sinclair. »A System of Equations Model of UK Tourism Demand in Neighboring Countries.« Applied Economics 34 (2002): 509–21. Divisekera, S. »A Model of Demand for International Tourism.« Annals of Tourism Research 3, no. 1 (2003): 31–49. Durbarry, R., and M. T. Sinclair. »Market Shares Analysis: The Case of French Tourism Demand.« Annals of Tourism Research 30, no. 4 (2003): 927–41. Durbarry, R., and T. M. Sinclair. »Tourism Taxation in the UK.« Accessed June 21, 2006. http://www.nottingham.ac.uk/ttri/pdf/taxation. pdf. Dwyer, L., Forsyth, P., and W. Dwyer. Tourism Economics and Policy. Bris-tol, Buffalo, Toronto: Channel View Publications, 2010. Frechtling, D. C. Forecasting Tourism Demand: Methods and Strategies. Oxford etc.: Butterworth-Heinemann, 2011. Fuleky, P., Q. Zhao, and C. S. Bonham. »Estimating Demand Elasticities in Non-Stationary Panels: The Case of Hawaii Tourism.« Annals of Tourism Research 44, no. 1 (2014): 131–42. Garin-Munoz, T. »Inbound International Tourism to Canary Islands: A Dynamic Panel Data Model.« Tourism Management 27, no. 2 (2006): 281–91. Priloge Garin-Munoz, T. »German Demand for Tourism in Spain.« Tourism Management 28, no. 1 (2007): 12–22. Gooroochurn, N., and T. Sinclair. »The Welfare of Tourism Taxation.« 2003. Accessed June 26, 2006. http://www.nothingham.ac.uk/ttri. Gujarati, D. N. Basic Econometrics. New York: McGraw-Hill, 1995. Han, Z., R. Durbarry, and T. Sinclair. »Modelling US Demand for Eu-ropean Destinations.« Tourism Management 27, no. 1 (2006): 1–10. Lanza, A., P. Temple, and G. Urga. »The Implications of Tourism Speciali-sation in the Long Run: An Econometric Analysis for 13 OECD Eco- nomies.« Tourism Management 24, no. 3 (2003): 315–21. Li, G., H. Song, and S. F. Witt. »Modelling Tourism Demand: A Dy- namic Linear AIDS Approach.« Journal of Travel Research 43, no. 2 (2004): 141–50. 97 Li, G., H. Song, and S. F. Witt. »Recent Developments in Economet- ric Modeling and Forecasting.« Journal of Travel Research 44, no. 1 (2005): 82–99. Lim, C. »Review of International Tourism Demand Models.« Annals of Tourism Research 24, no. 4 (1997): 835–49. Lim, C. »A Survey of Tourism Demand Modelling Practice: Issues and Implications.« In International Handbook on the Economics of Tourism, edited by L. Dwyer and P. Forsyth, 45–72. Northampton: Edward Elgar Publishing, 2006. Loeb, B. S. »The Use of Engel's Laws as a Basis for Predicting Consumer Expenditures.« Journal of Marketing 20, no. 1 (1955): 20–7. Lorenzini, E., M. Pisati, and T. Pompili. »Determinants of International Tourist Choices in Italian Provinces: A Joint Demand-Supply Approach with Spatial Effects.« Paper presented at 54th Congress of the Eu-ropean Regional Science Association »Regional development & globa-lisation: Best practices«, St. Petersburg, Russia, August 26–29, 2014. Louvieris, P. »Forecasting International Tourism Demand for Greece: A Contingency Approach.« In Tourism Forecasting and Marketing, edited by K. K. F. Wong and H. Song, 21–42. New York. Routledge, 2012. Lyssiotou, P. »Dynamic Analysis of British Demand for Tourism Abro-ad.« Empirical Economics 15 (2001): 421–36. Mangion, D., R. Durbarry, and T. Sinclair. »Tourism Competitiveness Price and Quality.« Tourism Economics 11, no. 1 (2005): 45–68. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Marrocu, E., and R. Paci. »Different Tourists to Different Destinations. Evidence from Spatial Interaction Models.« Tourism Management 39 (2013): 71–83. Massidda, C., and I. Etzo. »The Determinants of Italian Domestic Tourism: A panel Data Analysis.« Tourism Management 33, no. 3 (2012): 603–10. Middleton, V. T. C., and J. Clarke. Marketing in Travel and Tourism. Oxford: Butterworth-Heinemann, 2001. Naude, W. A., and A. Saayman. »Determinants of Tourist Arrivals in Af-rica: A Panel Data Regression Analysis.« Tourism Economics 11, no. 3 (2005): 365–91. Nemec Rudež, H., and Š. Bojnec. Ekonomika turizma. Portorož: Turisti-98 ca, 2007. Nemec Rudež, H. »The GDP Impact on International Tourism Demand: A Slovenia Based Case.« Tourism and Hospitality Management 14, no. 2 (2008): 217–28. Nemec Rudež, H. »Factors of Inbound Tourism Demand: The Case of Slovenia.« In Tourism Management: Perspectives and Opportunities, edited by A. Brezovec and T. Jere Lazanski, 79–90. Portorož: UP Fakulteta za turistične študije – Turistica, 2010. Nemec Rudež, H., and T. Mihalič. Ekonomika turizma, gradivo za vaje. Portorož: Turistica, 2002. O’Brien, R. M. »A Caution Regarding Rules of Thumb for Variance Inflation Factors .« Quality & Quantity 41, no. 5 (2007): 673–90. Page, S. J. Tourism Management: Managing for Change. Amsterdam: Elsevier Butterworth Heinemann, 2005. Peng, B., H. Song, and G. I. Crouch. » A Meta-Analysis of International Tourism Demand Forecasting and Implications for Practice.« Tourism Management 45 (2014): 181–93. Planina, J., and T. Mihalič. Ekonomika turizma 1. Ljubljana: Ekonomska fakulteta, 2002. Rogelj, R. Statistka 2. Ljubljana: Ekonomska fakulteta, 2002. Samuelson, P. A., and W. D. Nordhaus. Economics. New York: McGraw-Hill, 2001. Samuelson, P. A., and W. D. Nordhaus. Economics. New York: McGraw-Hill, 2010. Priloge Shoemaker, S., R. C. Lewis, and P. C. Yesawich. Marketing Leadership in Hospitality and Tourism. New Jersey: Pearson Education, 2007. Sinclair, M. T., and M. Stabler. The Economics of Tourism. London. New York: Routledge, 1997. Smeral, E. »Long-Term Forecasts for International Tourism.« Tourism Economics 10, no. 2 (2004): 145–66. Song, H., and G. Li. »Tourism Demand Modelling and Forecasting – A review of Recent Research.« Progress in Tourism Management 29, no. 2 (2008): 203–20. Song, H., and S. F. Witt. Tourism Demand Modelling and Forecasting: Mo-dern Econometric Approach. Amserdam: Pergamon, 2000. Song, H., J. H. Kim, and S. Yang. »Confidence Intervals for Tourism Demand Elasticity.« Annals of Tourism Research 37, no. 2 (2010): 377–96. 99 Song, H., K. K. F. Wong, and K. K. S. Chon. »Modelling and Forecasting the Demand for Hong Kong Tourism.« International Journal of Hospitality Management 22, no. 4 (2003): 435–451. Song, H., L. Dwyer, G. Li, and Z. Cao. »Tourism Economics Research: A Review and Assessment.« Annals of Tourism Research 39, no. 3 (2012): 1653–82. Song, H., G. Li, S. F. Witt, and B. Fei. »Tourism Demand Modelling and Forecasting: How Should Be Measured?« Tourism Economics 16, no. 1 (2010): 63–81. Tideswell, C., T. Mules, and B. Faulkner. »An Integrative Approach to Tourism Forecasting: A Glance in the Review Mirror.« Journal of Travel Research 40, no. 2 (2001): 162–71. Tribe, J. The Economics of Recreation, Leisure and Tourism. Amsterdam: Elsevier, 2005. Triplet, J. Handbook on Hedonic Indexes and Quality Adjustments in Price Indexes. Paris: OECD, 2006. Wang, C.-H. »Predicting Tourism Demand Using Fuzzy Time Series and Hybrid Grey Theory.« Tourism Management 25, no. 3 (2004): 367–74. Wilton, D., and T. Wirjanto. »An Analysis of the Seasonal Variation in the National Tourism Indicators.« A Report Prepared for the Canadian Tourism Commission. 1998. http:// canadatourism.com/ctx/ files/ publication/data/. ./SeasonalVariation.pdf. Witt, S. F., and C. A. Witt, C. »Forecasting Tourism Demand: A Review of Empirical Research.« International Journal of Forecasting 11, no. 3 (1995): 447–75. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije York, R., E. A. Rosa, and T. Dietz. »STIRPAT, IPAT and ImPACT: Ana-lytic Tools for Unpacking the Driving Forces of Environmental Im- pacts.« Ecological Economics 46, no. 3 (2003): 351–65. 100 Recenziji I Monografija avtorice dr. Helene Nemec Rudež Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije je analitično-raziskovalno delo, razdeljeno na teoretični in empirični del. V teoretičnem delu avtorica predstavi osnove turističnega povpraševanja in ponudbe ter koncepta njune elastičnosti. Po pregledu metod proučevanja turističnega povpraševanja prikaže empirične modele turističnega povpraševanja po Sloveniji iz izbranih držav: Italije, Avstrije, Nemčije in Nizozemske v letih 1980 do 2013. Avtorica uporabi potenčno funkcijo turističnega povpraševanja, ki meri odvisnost števila prenočitev turistov iz proučevane države od rasti bruto domačega proizvoda v državi izvora v tekočem letu in predhodnem letu, od potovalnih navad turistov in upošteva vpliv vojne v Sloveniji v letu 1991 in družbeno politične nestabilnosti na Balkanu leta 1999. Monografija je referenčno branje za tiste, ki želijo poglobiti metodolo- ško in analitično znanje s področja napovedovanja turističnega povpraševanja in interpretacije numeričnih in slamnatih odvisnih spremenljivk na konkretnih primerih. dr. Tanja Mihalič II V času, ko postaja konkurenca med turističnimi destinacijami ostrejša kot kadarkoli prej, je poznavanje dejavnikov turističnega povpraševanja ključ- nega pomena za obstoj na tržišču. Temu namenja pozornost pričujoča monografija, ki jo ocenjujem kot pomemben prispevek k osvetlitvi aktualnih Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije gibanj turističnega povpraševanja v Sloveniji, torej ekonomskih vidikov turizma. Kljub temu da je bilo narejenih že veliko raziskav na področju analize turističnega povpraševanja, zahtevajo neprestane spremembe sprotno raziskovanje tega področja. V monografiji, ki zajema kombinacijo teoretičnih in aplikativnih vsebin turističnega povpraševanja, avtorica nazorno prikazuje gibanje turističnega povpraševanje po Sloveniji na štirih pomemb-nih izvornih trgih (italijanskem, avstrijskem, nemškem in nizozemskem). Problematiko postavi v odvisnost od gibanja BDP na izvornih trgih, navad obiska destinacije in drugih spremenljivk. Monografija se prične s prikazom teoretičnih podlag turističnega povpraševanja; predstavi tudi turistično ponudbo, ki lahko vzpodbudi turistično povpraševanje. Nadaljuje se z orisom raziskovanja turističnega pov-102 praševanja in se nato usmeri v analizo turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije ter poda spoznanja o tem, kako na teh trgih zazna-vajo Slovenijo kot destinacijo in kako se med njimi razlikujejo navade glede obiska Slovenije. Monografija tako omogoča nove vpoglede in podaja nove izzive za raziskovalce na področju turizma - in seveda za vse druge, ki jih to področje zanima. Slog pisanja monografije je jasen, jedrnat in sistematičen; besedilo je lahko berljivo, s čimer skuša avtorica svoja dognanja na čim bolj enostaven način približati bralcu. Metodologija raziskovanja je razložena enostavno in sočasno znanstve-no ter strokovno utemeljeno, zato bo bralec zlahka sledil raziskavi tudi za svoje lastne raziskovalne potrebe. Monografijo ocenjujem kot primerno za vse, ki jih zanima raziskovanje ekonomskih vidikov turističnega povpraševanja, kakor tudi za izobraževalne namene – menim, da je lahko v dragoceno pomoč pri njihovem razi-skovalnem delu predvsem študentom turizma. dr. Sonja Sibila Lebe Imensko kazalo A E Alegre, J. 26, 46 Etzo, I. 26, 52, 65, 85, 86 Archer, B. H. 33 Asteriou, D. 56 F Athanasopoulos, G. 65 Faulkner, B. 57 Frechtling, D. C. 33, 34, 35, 36, 40, 43, B 56, 57 Bakkal, I. 51 Fuleky, P. 14 Bal i, F. 15 Bal i, H. O. 15 G Bojnec, Š. 18, 21, 22, 23, 25, 30 Garin-Munoz, T. 46, 52, 55, 86 Bonham, C. S. 14 Gooroochurn, N. 20, 21 Bull, A. 15 Gujarati, D. N. 78 C H Chon, K. K. S. 41, 42, 45 Hal 56 Clark, J. 14 Han, Z. 21, 25 Crouch, G. I. 37, 39, 41, 42, 54, 59 Hunziker 12 D J De Mello, M. 51 Jang, S. 25 Dietz, T. 51 Divisekera, S. 51 K Durbarry, R. 21, 23, 25, 31, 51 Kim, J. H. 25 Dwyer, L. 13, 16, 18, 20, 25, 26, 27, 31, 33, 35 Krapfa 12 , 36, 40, 42, 44, 97, 99 Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije L S Lanza, A. 51 Saayman, A. 26 Lewis, R. C. 21, 27 Samuelson, P. A. 14, 16, 20, 27, 31 Li, G. 34, 35, 36, 37, 41, 42, 44, 51 Sard, M. 46 Lim, C. 18, 26, 59 Shoemaker, S. 21, 27 Loeb, B. S. 25 Sinclair, M. T. 20, 21, 23, 25, 31, 51 Lorenzini, E. 12, 26, 27 Smeral, E. 11, 59 Louvieris, P. 39 Song, H. 13, 25, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 41, Lyssiotou, P. 51 42, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 59, 66 M Stabler, M. 25 Mangion, D. 23, 25 Marrocu, E. 65 T Massidda, C. 26, 52, 65, 85, 86 Tangaroa, N. 15 104 Middleton, V. T. C. 14 Temple, P. 51 Mihalič, T. 12, 15, 18, 26, 30, 49, 50 Tideswell, C. 57 Mules, T. 57 Tribe, J. 15 Triplet, J. 78 N Naude, W. A. 26 U Nemec Rudež, H. 12, 18, 21, 22, 23, 25, 30, Urga, G. 51 49, 50, 60, 85, 86 Nordhaus, W. D. 14, 16, 20, 27, 31 W Wang, C.-H. 36 O Wilton, D. 40 O’Brien, R. M. 56 Wirjanto, T. 40 Witt, C. A. 33 P Witt, S. F. 33, 34, 35, 39, 44, 45, 47, 48, Paci, R. 65 49, 50, 51, 52, 53, 55, 56, 57, 59 Pack, A. 51 Wong, K. K. F. 41, 42, 45 Page, S. J. 13 Wyand 25 Peng, B. 37, 41, 42, 54 Pisati, M. 12, 26, 27 Y Planina, J. 11, 12, 15, 18, 26, 30 Yesawich, P. C. 21, 27 Pompili, T. 12, 26, 27 York, R. 51 Pou, L. 26 Z R Zhao, Q. 14 Rogelj, R. 55 Rosa, E. A. 51 Založba Univerze na Primorskem Document Outline Nemec Rudež, Helena, 2016. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije. Koper: Založba Univerze na Primorskem (naslovnica) Nemec Rudež, Helena, 2016. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije. Koper: Založba Univerze na Primorskem (naslovna stran) Kolofon Kazalo Kazalo tabel in slik Uvod Turistično povpraševanje in turistična ponudba Turistično povpraševanje Dejavniki turističnega povpraševanja Elastičnost turističnega povpraševanja Direktna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja Križna cenovna elastičnost turističnega povpraševanja Dohodkovna elastičnost turističnega povpraševanja Ponudbena stran turističnega trga Dejavniki turistične ponudbe Cenovna elastičnost turistične ponudbe Preučevanje turističnega povpraševanja Kvalitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja Kvantitativne metode napovedovanja turističnega povpraševanja Napovedovanje turističnega povpraševanja z metodo časovnih vrst Napovedovanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnimi modeli Preučevanje turističnega povpraševanja z vzročno-posledičnim modelom Specifikacija modela in spremenljivke regresijskih modelov Cena proizvoda oz. cena destinacije Cena nadomestkov Dohodek potrošnikov Neprave spremenljivke Druge spremenljivke Funkcijske oblike regresijskih modelov Statični in dinamični model Preverjanje ustreznosti in natančnosti modela Kratek pregled izbranih študij turističnega povpraševanja Slovenije Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije Spremenljivke modela in viri podatkov Specifikacija in ocena modela Ocena modela italijanskega izvornega trga Ocena modela avstrijskega izvornega trga Ocena modela nemškega izvornega trga Ocena modela nizozemskega izvornega trga Sklep Priloge Viri in literatura Viri Literatura Recenziji Imensko kazalo A B C D E F G H J K L M N O P R S T U W Y Z