Rozwój ruchu turystycznego na wyspie Isle of Man Inną wyspą, która jest interesującym przykładem rozwoju obszaru

opisanego za pomocą modelu logistycznego, jest irlandzka wyspa Isle of Man. Model rozwoju tej wyspy nie jest wprawdzie oparty na tak długim szeregu czasowym, jak ten zaobserwowany przy okazji analizy wyspy Bornholm. Charaketryzuje go jednak większa intensywność wzrostu licz-by turystów.

ZASTOSOWANIE MODELI LOGISTYCZNYCH W OPISIE...

35

Ruch turystyczny na Isle of Man zwiększał się z roku na rok od połowy XIX wieku, aby ustabilizować się na poziomie 600 tys. osób pod koniec dru-giej dekady XX wieku. Pierwsze dane dotyczące ruchu pasażerów przypły-wających na wyspę pochodzą z roku 1884, a zatem z okresu, w którym rozwój turystyczny obszaru był zaawansowany. Jednak jak udowaniają S. Lundtorp i S. Wanhill, nie jest to żadna przeszkoda. Możliwe jest opisanie rozwoju obszaru za pomocą funkcji logistycznej, a następnie dokonanie wstecznej ekstrapolacji oszacowanej funkcji. Funkcja uzyskana na podstawie danych z okresu 1884–1912 ma postać:

(3) Jak wynika z ryciny 4, podział zaproponowany przez S. Lundtorpa i S. Wanhilla osiąga maksimum na poziomie 610 tys. osób, a minimum – na poziomie 140 tys. osób. Nie jest jasne, dlaczego S. Lundtorp i S.

Wanhill przyjęli właśnie taki poziom początkowy funkcji. Wobec braku danych sprzed roku 1884, założenie, iż cykl rozpoczął się od poziomu 140 tys. osób jest mniej prawdopodobne niż od poziomu 0. Przyjęcie tego zało-żenia narzuciło w konsekwencji kąt nachylenia krzywej, a jak to udowod-niono na przykładzie rozwoju wyspy Bornholm, struktura danych w

po-Ryc. 3. Liczba pasażerów odwiedzających wyspę Isle of Man w latach 1884–1980 Żródło: Opracowanie własne na podstawie [Lundtorp, Wanhill 2001, s. 947–964].

0 100 200 300 400 500 600 700

1880 1885 1890 1895 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980

Liczba pasaĪerów przybywających na wyspĊ Isle of Man (w tys. osób)

FIMLW = 140 + 470 1 + e –0,11(t–1900)

36

czątkowych fazach rozwoju może się charakteryzować inną dynamiką wzrostu liczby odwiedzających niż w fazach mających miejsce w drugiej części cyklu.

Ryc. 4. Funkcja logistyczna liczby pasażerów odwiedzających wyspę Isle of Man w latach 1884–1980

Żródło: Opracowanie własne.

Oszacowana funkcja pozwoliła również na wprowadzenie hipotetyczne-go podziału cyklu na poszczególne fazy rozwojowe. Krzywa S. Lundtorpa i S. Wanhilla wskazuje na występowanie fazy eksploracji do roku 1879 oraz niespełna dziesięcioletniej fazy wprowadzenia, po której nastąpił stabil-ny wzrost liczby odwiedzających (1879–1911). W latach 1911–1921 miała miejsce faza konsolidacji, jednak nie odnotowano tu charakterystycznego zahamowania tempa wzrostu liczby odwiedzających, a wręcz zmniejszenie populacji odwiedzających. Po roku 1921 rejestruje się fazę rozkwitu, której jednak nie sposób określić za pomocą analizy technicznej szeregu czasowego pasażerów przypływających na Isle of Man.

Analiza wykonana przez S. Lundtorpa i S. Wanhilla wzbudza jednak kilka wątpliwości związanych z pewnymi cechami określającymi poszczegól-ne fazy oraz sposobem dopasowania funkcji logistyczposzczegól-nej. Jedna z wątpliwo-ści dotyczy kąta nachylenia funkcji. Obserwując jej dopasowanie do danych rejestrowanych po roku 1920 trudno oprzeć się stwierdzeniu, iż jest ona umieszczona zbyt wysoko (poszczególne wartości z tego okresu nie oscylują

ZASTOSOWANIE MODELI LOGISTYCZNYCH W OPISIE...

37

wokół niej, ale zwykle wypełniają przestrzeń poniżej funkcji). Może to wy-nikać z podstawy przyjętej przy szacowaniu parametrów funkcji. Stąd też wynikają wątpliwości, co do słuszności przyjęcia wysokości podstawy funkcji na poziomie 140 tys. osób bez uzasadnienia historycznego.

Dokonując aproksymacji funkcji logistycznej dla podstawy wynoszącej 0 uzyskano funkcję (zobrazowaną na ryc. 5), której postać jest następująca:

(4)

Ryc. 5. Funkcja logistyczna liczby pasażerów odwiedzających wyspę Isle of Man w latach 1884–1980

Żródło: Opracowanie własne.

FIMS = 544,2 1 + 3,49e ^–0,14t

Warto zauważyć, iż maksymalna wartość funkcji to 544,2 tys. osób, natomiast początek cyklu rozpoczyna się znacznie niżej niż w przypadku funkcji Lundtorpa-Wanhilla. Zmiana kąta nachylenia krzywej spowodowała również skrócenie faz wprowadzenia i konsolidacji, a także przesunięcie ich w czasie.

Analiza cech dla ponownie wyznaczonych faz wykazuje większą zgod-ność z koncepcją TALC. Świadczy o tym m.in. postać krzywej w fazie konso-lidacji, w której można zauważyć zahamowanie tempa wzrostu, a następnie wejście w fazę rozkwitu, kiedy to liczba odwiedzających początkowo jeszcze

38

wzrasta, ale stopniowo zmienia kierunek i w końcu maleje. Faza spadku chatakteryzuje się wyraźnym zmniejszeniem popularności wyspy w latach 1920–1927. Trzeba jednak wspomnieć, iż dalsza część okresu badawcze-go jest trudna do wyjaśnienia, gdyż liczba odwiedzających oscyluje wokół poziomu maksymalnego funkcji (544,2 tys. osób). Interesujące wydają się jednak okresy gwałtownego wzrostu zainteresowania wyspą, po których następuje powolne zmniejszenie liczby odwiedzających. Taka sytuacja mia-ła miejsce w latach 1927–1931, 1936–1945, 1948–1965. O ile wyjaśnienie spadku liczby zainteresowanych odwiedzeniem wyspy w okresie II wojny światowej jest zrozumiałe, o tyle pozostałe dwa okresy spadkowe są już trudne do wyjaśnienia.

Zakończenie

Przedstawiona powyżej analiza logistycznych modeli opisujących rozwój obszaru turystycznego ukazuje cenne narzędzie pozwalajace na przybliżoną ocenę rozwoju funkcji turystycznej obszaru. Połączenie faktów historycz-nych i modeli ilościowych, które powstały na podstawie zmiennej obrazują-cej zmiany symptomatycznego wskaźnika wielkości popytu turystycznego w postaci liczby odwiedzających obszar, umożliwia ich wzajemną aproksy-mację celem zweryfikowania hipotetycznych etapów rozwoju.

Możliwości deskryptywne funkcji logistycznych w objaśnianiu zja-wisk ekonomicznych nie są ostatecznym spełnieniem ich roli, gdyż to zdolność prospektywna nadałaby im większą użyteczność. Jak dowodzą wspomniane prace S. Lundtorpa i S. Wanhilla, ich modele nie umożliwia-ją trafnej predykcji zjawiska. Wydaje się jednak, iż przyjęcie niewielkie-go marginesu tolerancji, związaneniewielkie-go z przyspieszeniem lub opóźnieniem niektórych zmian, a także prace nad uchwyceniem cech charakteryzuja-cych początkowe fazy rozwoju, mogą dać podstawę do udanego zastoso-wania tych narzędzi.

Wciąż nierozstrzygalną kwestią wydaje się jednak wyjaśnienie natu-ry zjawisk ekonomicznych rozwijających się zgodnie z kształtem krzywej logistycznej. Być może w przypadku obszarów turystycznych jest to kwe-stia zmiany postrzegania (walorów, atrakcyjności) obszaru przez turystów, a może szybkości przekazywania informacji o obszarze wśród potencjalnych turystów. Może to być również efekt syntezy rozkładu liczby turystów przy-bywających na określony obszar tylko raz (rozkład normalny) oraz tych, którzy obszar ten wybrali jako swoje stałe miejsce wypoczynku (postać lo-gistyczna). Być może zmiana profilu turysty pociąga za sobą taki a nie inny kształt krzywej rozwoju?

ZASTOSOWANIE MODELI LOGISTYCZNYCH W OPISIE...

39

Mimo opublikowania wielu koncepcji ewolucji obszaru turystycznego, bazujących na wymienionych powyżej pytaniach i sugestiach, które sformu-łowano w celu wyjaśnienia powodów zachodzących zmian, wciąż nie sposób wskazać na precyzyjną metodę przewidywania rozwoju obszarów turystycz-nych. Być może opinia R.W. Butlera o nieprzewidywalności zachodzących zmian przez globalizację i złożoność zjawiska jest słuszna. Wydaje się jed-nak, iż wraz z postępem cywilizacyjnym oraz upowszechnianiem się pozy-tywnych aspektów globalizacji, czyli transferu informacji i wiedzy, zdolności współczesnych badaczy także rosną. Niewiadomą pozostaje odpowiedź na pytanie, czy znajdziemy metodę prognozowania rozwoju obszarów turystycz-nych, ale z pewnością podejmowanie badań w tym zakresie pogłębia wiedzę o poszczególnych fazach rozwoju i o istniejących między nimi zależnościach, dlatego każda inicjatywa z tym związana jest warta uwagi, jako przyczynek do dokładniejszego opisu zjawiska ewolucji obszarów turystycznych.

Piśmiennictwo

Butler R.W. (1980) The Concept of the Tourism Area Cycle Evolution: Im-plications for Management of Resources, “The Canadian Geographers”, vol. 24/1, s. 5–12.

Butler R.W. (2009) Tourism in the Future: Cycles, Waves or Wheels?, “Futu-res”, nr 41, s. 346–352.

Cole S. (2009) A logistic tourism model. Resort Cycles, Globalization, and Chaos. “Annals of Tourism Research”, vol. 36, nr 4, s. 689–714.

Denmarks Statistik (2010) Baza Urzędu Statystycznego Danii. [online] http://

www.statbank.dk/statbank5a/default.asp?w=1024 [dostęp: 22.10.2010].

Fischbach J. (1989) Funkcja turystyczna jednostek przestrzennych i program jej badania. Funkcja turystyczna. Acta Universitatis Lodziensis, „Tu-ryzm” 5, s. 7.

Kopaliński W. (1989) Słownik Wyrazów Obcych i Zwrotów Obcojęzycznych PWN, Warszawa.

Kowalczyk A. (2002) Geografia turyzmu, PWN Warszawa.

Lagiewski R.M. (2006) The application of the TALC model: A literature su-rvey [w:] R.W. Butler (red.), The tourism area life cycle, Channel View Publications, Clevedon, Buffalo, Toronto, s. 27.

Liszewski S., red., (1989) Funkcja turystyczna Augustowa, Instytut Tury-styki, Warszawa.

Lundtorp S., Wanhill S. (2001) The resort lifecycle theory. Generating Pro-cesses and Estimation. “Annals of Tourism Research”, vol. 28, nr 4, s. 947–964.

40

Lundtorp S., Wanhill S. (2006) Time Path Analysis and TALC Stage Demar-cation [w:] R.W. Butler ed., The tourism area life cycle. Vol. 2 Conceptu-al and theoreticConceptu-al issues. Chanel View Publications. Clevedon, BuffConceptu-alo, Toronto, s. 146.

Matczak A. (1982) Funkcja wypoczynkowa strefy podmiejskiej Łodzi (maszy-nopis niepublikowany), Zakład Geografii Miast i Turyzmu. UŁ, Łódź.

Moore W., Whitehall P. (2005) The tourism area lifecycle and regime switch-ing models. “Annals of Tourism Research”, vol. 32, nr 1, s. 112–126.

Oppermann M. (1998) What is new with the resort cycle? Comment. “Tour-ism Management” 19, vol. 2, Elsevier, s. 179–180.

Pearce D. (1997) Tourism today. A geographical analysis. Second edition.

Longman Publishing Group, Essex.

Szromek A.R. (2006) Model R.W. Butlera, jako podstawa kreowania strategii rozwoju rynku polskich uzdrowisk XXI wieku, „Marketing i Rynek”, nr 5/2006, PWE, Warszawa, s. 36–39.

Szromek A.R. (2007) Wskaźniki ilościowe w ocenie sprawności operacyjnej sanatoriów, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice.

Szromek A.R. (2010) Cykliczność rozwoju uzdrowisk na przykładzie uzdro-wisk polskich [w:] A.R. Szromek red., Uzdrouzdro-wiska i ich znaczenie w go-spodarce turystycznej. Proksenia, Kraków, s. 17–40.

Abstract

Application of logistic models in the description of the tourist function of area. The case of Bornholm and Isle of

Man islands

The main aim of the article is to show the importance of logistics models, which are useful in describing the development of tourism area and identification of area development phases. The basis in division of tourism development scheme is the concept of R.W. Butler (Tourism Area Life Cycle). The author compares the changes of curve of the number of tourists and historical events that occurred during this period. The subject of analysis contained in the paper are two islands – Bornholm and the Isle of Man.

Keywords: tourist function, tourism development, TALC, logistic model

NR 26 FOLIA TURISTICA 2012

TURYSTA KULTUROWY