Анализ внедрения креативных кластеров в сферу туризма на региональном уровне

Дарья Михайловна Кумова

doi:10.5281/zenodo.10426434

Авторы

Дарья Михайловна Кумова Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону, РФ)

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.10426434

Ключевые слова:

туризм, креативные технологии, туристический кластер, искусственный интеллект, инновации

Аннотация

Креативные технологии оказывают прямое влияние на развитие цифровой экономики стран. Помимо данного фактора творческие индустрии оказывают положительный эффект на развитие туризма. Так согласно международным исследованиям, креативные отрасли влияют на рост туризма локально, а именно творческий контент, цифровой маркетинг формируют имидж туризма в регионах, снижается уровень модели традиционного туризма, тренд смещается на создание «уникального» продукта. При этом бизнес, инфраструктура и власти регионального уровня оказывают влияние на продвижение турпродукта. Значительные отличия во внедрении и функционировании креативных индустрий наблюдается в странах с развитой экономикой и развивающейся. В России креативные технологии изначально внедрялись как дотационные секторы. В Европе рассматриваемые индустрии выступали «ядром» создания инновационных продуктов на стыке творчества, информационных технологий и бизнеса. В статье проведён анализ внедрения креативных индустрий в России и за рубежом, изучен рейтинг инновационной и туристической привлекательности городов. Рассмотрены индексы инновационных городов. Представлена упрощённая модель взаимодействия творческой сферы с бизнесом, городской средой и туризмом. Проведён анализ возможности создания туристических креативных кластеров в Ростовской области, на основе уже созданных кластеров креативных индустрий. Рассмотрены креативные специализации, представленные в городах, которые являются центрами туризма. Представлена модель управления туристическим креативным кластером, на основе технологий искусственного интеллекта.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Дарья Михайловна Кумова , Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону, РФ)

преподаватель

Библиографические ссылки

Бокова А.В. Креативные индустрии: административный и научный подходы к определению понятия // Вестник Томского гос. ун-та. 2014. 389. С. 98-101.

Лавриненко А.С. Актуальные вопросы государственного регулирования творческих индустрий // Вопросы государственного и муниципального управления. 2015. №4. С. 135-159.

Коргожа Н.С. Креативные индустрии как фактор развития городской культурной среды // Труды Санкт-Петербургского гос. ин-та культуры. 2018. №216. С. 79-84.

Гизатуллина О.М. Система показателей для оценки туристической деятельности в РФ // Экономические науки. 2021. №8(201). С. 169-174. DOI: 10.14451/1.201.169.

Молчанов И.Н. Творческие индустрии: механизмы развития человеческого потенциала // Экономика. Налоги. Право. 2022. №2(15). С. 52-62. DOI: 10.26794/1999-849Х-2022-15-2-52-62.

Бенидзе К.С. Кластерный подход в развитии сферы туризма // Российское предпринимательство. 2017. №18(6). С. 895-908.

Стасев М.А., Кумова Д.М. Кластерный подход к системе экономической безопасности туризма // Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики). 2022. №3(13). С. 65-72. DOI: 10.17835/2078-5429.2022.13.3.065-072.

Kiroff L. The Power of Place: A Case Study of Auckland’s Design Creative Industries // Urban Studies Research. 2017. DOI: 10.1155/2017/8952965.

Fang Y., Xiong Y., Jincheng Z., Xinli Z., Ruihua Z., Ebuka I. Tourism cloud management system: the impact of smart tourism // Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications. 2022. Vol.11. Iss.1. DOI: 10.1186/s13677-022-00316-3.

Jia R., Tang X., Eldosoky M.A. An Empirical Study on the Evolutionary Mechanism of Tourism Enterprises in Computer System Data Analysis // In book: Cyber Security Intelligence and Analytics. 2022. Pp.3-11. DOI: 10.1007/978-3-030-97874-7_1.

Edi Noersasongko, Fenty Tristanti Julfia, Abdul Syukur, Purwanto, Ricardus Anggi Pramunendar, Catur Supriyanto. A Tourism Arrival Forecasting using Genetic Algorithm based Neural Network // Indian Journal of Science and Technology. 2016. Vol.9. Iss.4. DOI: 10.17485/ijst/2016/v9i4/78722.