CC BY
18
УДК 910.4(470.62)
ГЕОМАРКЕТИНГОВЫЙ ПОДХОД В КУРОРТНО-ТУРИСТСКОЙ ОТРАСЛИ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА-КУРОРТА АНАПЫ)
© 2010 г. В.А. Рудой
Кубанский государственный университет, Kuban State University,
ул. Ставропольская, 149, г. Краснодар, 350040, Stavropolskaya St., 149, Krasnodar, 350040,
rector@kubsu.ru rector@kubsu.ru
Дается краткий анализ влияния географического расположения объекта (земельного участка) на формирование стоимости земли.
Ключевые слова: расстояние, пространственное расположение, топология, степень влияния, центры влияния, интерполяция.
A short analysis of the object's (land) geographical location, which render an influence on lands cost forming. Keywords: distance, spatial location, topology, influence degree, centers of the influence, interpolation.
Геомаркетинг - новое направление маркетингового анализа с применением геоинформационных технологий, представляющих собой совокупность методов, приемов и средств сбора, обработки, хранения и эффективного анализа больших объемов разнородных пространственных данных [1]. Именно возможность интегрировать массивы данных, различающихся по происхождению, техническим форматам, метрикам, пространственной точности и пр., в единой информационной среде делает применение геоинформационных систем столь эффективным.
Предметом настоящего исследования выступают факторы формирования реальной стоимости земельных участков на Черноморском побережье России, учет которых в ценообразовании зачастую трудно формализуем.
Привлекательность районов побережья с точки зрения выбора участка для каждого сегмента потенциальных покупателей будет разная. Для местных покупателей определяющим является фактор местоположения участка по отношению к центру города. Среди других значимых факторов стоит отметить близость школ, детских садов, объектов торговли и т.д. Для сегмента покупателей из других регионов главными факторами являются близость к курортной зоне и пляжам, престижность района, развитая курортная инфраструктура. При строительстве курортных объектов и жилья важную роль играет близость участка к морю и зонам рекреации, а также расположение участка вблизи крупных транспортных магистралей. Перечисленные показатели привлекательности можно характеризовать как местные центры влияния [2]. Таким образом, на первый план при выборе выходит геотопология земельного участка.
Основным обстоятельством, влияющим на стоимость земельного участка, является его пространственное расположение по отношению к указанным центрам влияния. В практике геомаркетинговых исследований локализация объекта, как правило, описывается его географическими координатами. При использовании этого подхода необходимо установить все центры влияния, их координаты, условные радиусы влияния и виды зависимости их влияния от расстояния до них. Для задач, связанных с пространственно-временным изучением быстро меняющейся окружающей среды, в последнее время маркетологи все чаще прибегают к геомаркетинговым исследованиям. Последние превращают статистические и географические данные в простую для восприятия (в виде карт, пространственных моделей) информацию, повышающую эффективность принятия решений [3].
Главным критерием при формировании стоимости земли в Анапе является расстояние до моря и основных пляжей, являющихся основными центрами влияния. Для описания степени влияния расстояния на
цену земельного участка предлагается проверенная практикой и достаточно универсальная экспоненциальная зависимость интуитивно понятными параметрами: V=W exp[-(R/R0)n], где V - степень влияния; W -условный вес данного центра (важно не численное значение W, а его соотношение с весом других центров влияния); R - расстояние от объекта до центра (независимая переменная); R0 - условный радиус влияния (на этом расстоянии от центра влияние составляет 37 % от максимума при любых значениях других параметров); n - крутизна кривой [4]. Поскольку основной центр влияния - расстояние до моря, W данного центра примем за единицу.
Из формулы видно, что для расчета зависимости в первую очередь необходимо определить расстояние. Центр города, парковые и промышленные зоны, рынки, транспортные магистрали являются дополнительными центрами влияния. Для описания степени влияния расстояния на цену земельного участка предлагается апробированная и достаточно универсальная экспоненциальная зависимость стоимости и расстояний от земельных участков до центров влияния. Выполнение данной задачи возможно с использованием ГИС-технологий, так как традиционные картометри-ческие методы расчетов на основе бумажных карт имеют высокую трудоемкость при относительно невысокой точности измерений.
Расчет расстояний в городе-курорте Анапа производился с помощью программного комплекса ArcGIS (ESRI Inc., США). В первую очередь было вычислено местоположение основных и дополнительных центров влияния. Для этого в отдельном слое электронной карты были созданы полигоны промышленных зон, центрального парка и центрального района города, а также определено местоположение главных пляжей.
Следующий шаг - измерение кратчайшего расстояния до основных и дополнительных центров влияния. Особенность расчета расстояния при этом состоит в том, что из нескольких объектов необходимо выбрать ближайший (например, ближайшая промышленная зона). При использовании стандартных методов расчетов значительно увеличиваются временные затраты, а также вероятность появления ошибок в измерениях. Применение инструмента Analysis Tools в модуле ArcToolBox позволяет рассчитать расстояния достаточно быстро и, что самое главное, ошибки при этом исключены. Некоторые результаты расчетов представлены на рис. 1.
Полученные величины используются для определения степени влияния любого из расстояний на стоимость участка. В качестве примера взят земельный участок, расположенный на пересечении улиц Крымской и Ленина, и расстояние до основных пляжей (рис. 2).
ID Расст ЦР Расст парк Ргот 1 Ргот 2 Вход на пляж Пром ¡она Расст норе
26 3280,397357 4052,175617 2184,366355 3630,019319 5 2184,366355 3711,260756
42 2691,365293 2166,039911 2815,410977 1006,345919 2 1006,345919 699,759973
27 3048,222606 3880,27871 2077,350325 3735,291 422 5 2077,350325 3389,452043
43 2931,286576 3739,170512 1901,234232 3501,66599 5 1901,234232 3319,084085
49 2850,705891 3646,167673 1796,372828 3371,416897 5 1796,372828 3259,635786
44 1421,40621 7 2300,353792 934,669157 2748,718138 5 934,669157 1695,31 5777
20 2398,330701 3235,616027 1468,259157 3214,956961 5 1468,259157 2748,511831
21 2742,907628 3552,535741 1720,310476 3350,783249 5 1720,310476 31 33,039864
53 456,13799В 1339,986019 896,713314 2167,4114 5 896,713314 883,499781
31 3002,891781 3775,704197 1909,526719 3395,261 489 5 1909,526719 3438,546699
8 2546,715512 1892,04356 2881,355212 1235,777998 2 1235,777998 230,65111
37 1312,066455 1800,25573 469,985928 1401,040281 1 469,985928 1831,509871
62 1113,223926 631,315492 1688,019674 1145,1 45381 1 1145,145381 1113,558238
51 2317,080785 1661,858493 2688,251 032 1129,801 997 2 1129,801 997 367,667511
28 1704,654024 1112,113546 2132,256141 926,728479 1 926,728479 961,233699
6 1313,51419 1376,744043 1149,485593 739,358014 1 739,358014 1644,675329
33 2244,022898 1850,650249 2273,734572 467,260927 1 467,260927 1027,679706
18 849,009797 1736,055825 944,907264 2498,608436 5 944,907264 1088,01685
63 1236,684682 1471,216423 891,283787 964,953708 1 891,283787 1647,694575
15 2122,874741 1264,13765 2873,79063 1815,952883 3 1815,952883 672,394764
30 2555,063559 1961,87861 5 2797,599324 1076,911796 2 1076,911796 441,383247
60 715,485746 1602,696093 908,325643 2384,622834 5 908,325643 1006,116746
39 1710,944751 885,477788 2443,133261 1533,638429 3 1533,638429 959,103787
19 1728,302506 847,564946 2686,898219 2095,965754 4 2095,965754 437,159336
25 2228,957881 1453,706513 2799,461 243 1478,456658 2 1478,456658 529,303191
1 660,104555 1521,066071 686,868027 2145,285861 5 686,868027 1117,712567
2 2030,447511 2917,279956 1534,273971 3374,477605 5 1534,273971 2183,26523
46 1308,745461 505,884999 2368,825322 2146,080931 4 2146,080931 790,250531
29 1508,05929 837,380056 2086,641 373 1154,1 29673 1 1154,129673 1142,381767
32 641,352929 787,682048 1131,849287 1344,35477 1 1131,849287 934,9024
41 1733,341236 1748,467438 1391,846154 479,359529 1 479,359529 1894,300921
47 813,833499 706,301536 1317,377572 1213,781 344 1 1213,781 344 992,696416
34 469,469594 1141,921964 749,913072 1700,51153 6 749,913072 1015,582503
Рис. 1. Расчет расстояния, м, от земельных участков до центра города, парков, промышленных зон и основных пляжей
Рис. 2. Местоположение земельного участка в городе-курорта Анапа
В первую очередь необходимо определить условный радиус влияния R0. Максимальное влияние непосредственно зависит от местоположения участка относительно пляжа, поэтому радиус влияния будет равен 37 % от расстояния между участками, которые расположены ближе и дальше от него. Данные для расчета берутся из полученной ранее таблицы: R0 = 0,37х х(3818 - 54) = 1393 м. Поскольку расстояние до пляжа определяется по прямой, крутизна кривой принимается равной 1. Таким образом, степень влияния расстояния до пляжа на стоимость данного земельного участка составляет: V = 1exp[-(980/1392,68)1] = 0,49.
Используя опцию Field Calculator в таблице атрибутов, производится расчет для каждого земельного участка. Аналогичным способом производится расчет переменной V для дополнительных центров влияния.
Полученные результаты могут быть применены не только в формуле, предназначенной для эмпирического описания степени влияния каждого из расстояний на цену, но и для визуализации полученных данных. Величины расстояний преобразованы в модели поверхностей распределения расстояний. При их построении использованы модули Geostatistical Analyst и Spatial Analyst. Реализован метод Ordinary Kriging, имеющий наиболее гибкий аппарат интерполяции на базе автокорреляцин-ных функций. По данным расчетов отчетливо видно, что географический центр города на самом деле достаточно сильно удален от основных пляжей (рис. 3), что не может не отразиться на формировании стоимости земельных участков. Однако в расчетах необходимо учесть и расстояние до дополнительных центров влияния, что может внести определенные коррективы при распределении стоимости земли на территории города (рис. 4).
Рис. 3. Фрагмент модели расстояний до моря с учетом выбора ближайшего расстояния. Способ визуализации - количественный фон
Для учета результирующего влияния нескольких центров фактор «местоположение» можно выразить следующим образом:
V =Îtyi exp[- (Ri / Roi )n | i=1
где V - степень влияния; к - количество центров влияния; Wi,Ri,Roi_ ni - параметры /-го центра влияния (/=1,..., к) [5].
Метод учета расстояний до центров влияния - один из самых трудоемких, но позволяет на небольшой выборке получить качественную и удобную в применении модель. В результате построена карта (или поверх-
ность) распределения цен земельных участков, интегрирующая ряд критериев. Достоинствами метода являются высокая точность, плавность и непрерывность распределения показателей, относительная простота в применении и требование небольшого числа аналогов (в данном случае земельных участков). Недостатки -трудоемкость моделирования, сильная зависимость результата от отдельных аналогов, субъективность в определении центров и видов зависимостей. Однако использование ГИС-технологий, а также комбинирование с другими методами (например, с зонированием) позволяют повысить точность без существенного усложнения расчетов [6].
Рис. 4. Фрагмент модели стоимости земли, построенной методом Ordinary Kriging с использованием информации о стоимости земельных участков. Способ визуализации - количественный фон
Литература
1. Алаев Э.Б. Социально-экономическая география: поня-
тийно-терминологический словарь. М., 2003. 350 с.
2. Moutinho L. Expert systems in tourism marketing, Rout-
ledge. N.Y., 1996. P. 57.
3. Bernard S. Geomarketing - the key optimization factor for a
business. Paris, 2001. P. 4.
Поступила в редакцию
4. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и об-
работки информации о рынке недвижимости: пособие риэлтору. М., 1997. С. 96.
5. Стерник Г.М. Методические рекомендации по анализу
рынка недвижимости. М., 2002. С. 130.
6. Иголкин М.В., Громкова О.Н. Управление развитием
территории // Моделирование стоимости недвижимости. 2007. № 2. С. 51.
2 ноября 2009 г.
