CC BY
30Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского Серия «Экономика». Том 20 (59). 2007 г. № 1. С. 29-36.
УДК 338.48:339.138
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В РЕГИОНАЛЬНОМ РАЙОНИРОВАНИИ Бузни А.Н., Солдатов М.А., Ильясова М.К.
Рассмотрено применение метода кластерного анализа при решении проблемы регионального районирования гостиничных услуг в Крыму. Проанализированы факторы, влияющие на оказание услуг по размещению в административных и агрегированных районах, составляющих гостиничную агломерацию АРК.
Ключевые слова: Кластерный анализ, гостиничная агломерация, услуги по размещению, регулирование рынка услуг
В региональном районировании определённое значение имеет определение множества объектов, близких между собой по некоторой мере сходства, т.е. их кластеризация. Этот метод используется с целью организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, т.е. развернуть таксономии. В последнее время он получил довольно широкое применение в научных исследованиях [1-4].
Для более содержательного описания различий между рекреационными регионами (в частности по размещению гостиничных услуг) мы применили кластерный анализ, позволяющий перейти от пообъектного к групповому представлению совокупности объектов размещения в регионе, что существенно упрощает оперирование ими и позволяет принимать наиболее возможное значимое решение. По утверждению В.Чевгановой и И.Брижань, «Концепция кластера создает новую картину национальных, региональных и локальных экономических конфигураций и объясняет, какие новые задачи появляются у предприятий, правительств и других учреждений. Существование кластеров показывает, что конкурентные преимущества не обязательно появляются у какого-либо отдельного предприятия или отрасли, а зависят от местонахождения его деловых единиц» [4].
При кластеризации объекты исследования распределяются по группам таким образом, чтобы внутригрупповые отличия были минимальными, а межгрупповые — максимальными. Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или классы). По сути это задача многомерной классификации данных.
Для наших исследований задача состоит в объединении гостиничных предприятий по регионам в достаточно большие кластеры, используя некоторую меру сходства или расстояние между объектами и в построении соответствующего иерархического дерева.
Существует около 100 разных алгоритмов кластеризации, однако наиболее часто используются иерархический кластерный анализ и кластеризация методов к-средних.
В качестве основных критериев кластеризации гостиничных услуг мы приняли 9 показателей: количество гостиничных предприятий, суммарную в регионе ёмкость средств размещения, количество гостиничных номеров и их общую площадь, количество принятых туристов и общее время их пребывания, полученные доходы, произведенные операционные затраты и балансовую стоимость основных фондов (табл. 1). То есть речь идёт о кластеризации в девятимерном пространстве.
29
Таблица 1
Характеристика деятельности районов Крыма по предоставлению гостиничных услуг в 2000 г.
] [оказав. м, >арак] еризук>ище;юя гельноегь 1 ю прсдос! ав. юнию ус;р-1 ■
Районы ч 3 | а * к « £ 5 о 5 .а С- С и я £ 3> ^ ¡О § 5 1 | 3 а 2 X 1 0 ^ 1 £ < | ' ь. к я =5 % 1 11 I а Р 1 | | ц | В 5 ~ ч в. ° | 1 £ £ 5 ^ 'хН Си 3 1 Й - § = £ Ц М 5 | * у
Крым 84 12676 5570 255398.0 204469 1163680 96031.7 92010.1 189820,8
Алушта б 1528 708 23161.0 13437 111303 4832.7 3915.1 13406.7
Армянек 1 36 18 622.0 1898 8859 104,1 66,1 32,1
Джаикой 1 94 61 1340.0 7712 10797 107.8 99,1 369,0
Евпатория 7 1078 731 32798,0 11998 96089 3284,8 2688,1 13008,8
Керчь 3 415 188 8492,0 5867 15864 409.1 518.6 3247,2
Красноперекопек 1 94 60 2893,0 2952 8265 1693 108.5 93,6
Саки 1 104 68 1537,0 1499 5282 65,9 89,5 325.4
Симферополь 15 2053 927 47836,0 74409 394447 5282,1 4288,1 17978,7
Судак 2 440 227 6675,0 5700 33633 1824.0 1434,1 2588.2
Феодосия 12 2279 595 17819.0 20893 79708 14883 1464.7 5945,3
Ялта 18 3653 1571 88307,0 52096 255464 77562.3 76463,2 129276,7
Бахчисарайский 7 538 88 2194.0 2619 8311 83.2 85,5 934.5
Белогорский 1 110 76 2566.0 39 14088 60,2 79,6 607,2
Кировский 2 53 32 1101.0 665 2112 17.1 45.0 12,3
Крш км вардейс кий 1 31 10 392,0 291 927 63 7,4 430,9
11ижиегорский - - 55 2074,0 7 118 0,2 9,1 295,3
Первомайский 2 34 12 280.0 77 10873 21,2 23.7 42.1
Раздольиенский 1 20 23 419.0 314 834 4.8 13,9 66.7
Сакский 1 14 16 439.0 153 1987 103 2.5 139.9
Симферопольский - - 32 1643,0 • - - 75,5 690,1
Советский 1 53 32 2486,0 431 91803 34,0 29.0 155.0
Черноморский 1 49 40 10621,0 1412 12916 664.0 503,8 175.1
Данные Крымстат> правления
В свят с этим для определения расстояния между объектами применили формулу вычисления взвешенного эвклидова расстояния:
30
где: Х^Х. - сравниваемые регионы;
х* - критерий кластеризации с индексом к . к = 1.9 для региона /; сок - весовой коэффициент для критерия кластеризации с индексом к .
В целях сопоставимости данных нормирование осуществлялось путём деления абсолютного значения признака для административного района на значение этого же признака в целом по Крыму. В результате построили гистограмму (рис 1). позволившую наглядно сопоставить параметры функционирования гостиничных предприятии по административным районам
5 0,45
Р
■г
£
Е- 0,35 в
*Г
£ 0,3 £ 2
§ |0,25
| " с,2 | 0'15
С
I
£ °.°5 о
12 3 4 5 6 7 8 9 И) И 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
административные районы Крыма
Рис. 1. Распределение районов по интегрированному показателю, характеризующему деятельность регионов по предоставлению гостиничных услуг
Расположение районов. \ - Симферопольский р-н. 2 - Красногвардейский р-н, 3 -Нижнегорский р-н. 4 - Раздольненский р-н, 5 - Сакс кий р-н. 6 - г. Армянск. 7 -Первомайский р-н. 8 - Кировский р-н. 9 - г. Саки. 10 - Белогорский р-н,. ! I - г. Джанкой. 12 - г Красноперекопск. 13 - Черноморский р-н, 14 - Бахчисарайский р-н. ] 5 - г. Керчь. 16 - Советский р-н, 17 - г. Судак, 18 - г. Евпатория. 19 - г. Феодосия, 20 -г. Алушта. 21 - г. Симферополь. 22 - г. Ялта
п
_____ПППППППППП!
31
Логическим продолжением стало построение дсндограмм для наглядного определения степени сходства районов по всем показателям и вычленения группировок административно-хозяйственных единиц.
При этом существенным представляется ранжирование показателей по предоставлению гостиничных услуг. Очевидно, что показатель количества гостиничных хозяйств в регионе менее значим для эффективности предоставляемых услуг, чем показатель одноразовой емкости, поскольку одинаковая ёмкость может быть у нескольких гостиниц и у одной. Тем не менее, значим и показатель количества гостиниц, поскольку иногда две-три небольших гостиницы работают эффективнее одной крупной. Столь же различны по значимости и другие показатели. Экспертным путём мы получили следующие весовые коэффициенты значимости показателей;
>Х Р Ье — 11 э | 1 9 и —^ О ;<а £ 5 о а! * а К у ¡¿2 5 'и 1 1 1 1 1 8 '4. ё % ъ £ '■ 1 * Р - =Е * В 5 £ - КС Ь >3 Й 2. £ 1 = ? 1 - и и = ¡5 5 - а --О ? г а £ 3 Д ^ а = У 5 М з * 1 § 1 3 . 1 §
2 6 4 3 8 9 10 7 1
Принимая во внимание значительность интервалов между объектами, объединение рассматриваемых объектов осуществляли по методу полной связи, или методу наиболее удаленных соседей.
Кластеризацию провели по каждому году анализируемого периода для сопоставления районирования гостиничных услуг во временном аспекте (рис. 2-7).
Рис. 2. Дендограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 1998 г.
32
1__ --}• г-**
£ ж >а ■X из * — а •в £ з: а ж - с
г § 5 & К и 5 ? и ? £ с. г* С. д » 3
о с а 5 ■й се о V 3 о я;
о. ;Х О а о .а о р. р. о £ и о я -о к ф и к РС < 3 & И к
О 5 2 "й О
и
Рис, 3, Дсндограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 2000 г.
Рис 4. Дсндограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 2002 г.
33
Рис. 5. Дсндограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 20(0 г.
-■ ' Ли Л
Рис. 6. Дсндограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 2004 г.
34
3,5 3 2,5 2 1,5 1
0,5
0
Рис 7. Дсидограмма сходства районов Крыма по функционированию гостиничных
предприятий в 2005 г.
Сопоставление дендограмм показывает отсутствие какой-либо устойчивой тенденции в соотношении функционирования гостиничных хозяйств по районам. Гостиничные хозяйства административных районов по-разному реагировали на изменения внешней среды по годам, оказывавшей то отрицательное, то положительное влияние на количество приезжающих в Крым. Только Ялта сохраняла относительную устойчивость интегрированного показателя на уровне выше 3.3, а в 2000 - 3.5. Следующим по уровню интегрированного показателя оказывался Симферополь, однако в 2005 г, он уступает уже Феодосии и Евпатории и сравнивается с Алуштой. Впрочем, в числе активных районов по предоставлению средств размещения и их использованию оказываются в основном Ялта. Симферополь. Феодосия. Евпатория, Алушта. Судак. Керчь и Бахчисарайский район, хотя местами они в рейтинговом ряду год от года меняются, за исключением Ялты. Изменение рейтинга происходит и в депрессивных районах. Но какой-либо закономерности в этом не прослеживается.
5 я
¿g д
я £
е *
2 2
35
Вьшо/ды. Лишь в самом общем плане по результатам кластеризации можно отметить, что районирование гостиничных услуг во многом зависит не от пространственно-географического положения и не от административного деления, а от спроса на гостиничные услуги в том или ином районе. Так в дендограммах отчётливо выделяется Южный район и в числе явно депрессивных оказываются 13-15 административных районов, входящих во все другие пространственно-географические районы, кроме Центрального, который чаще приближается к Южному. В основном эти районы с большим количеством гостиничных предприятий и их ёмкостью характеризуются многократным превышением приёма посетителей и значительной длительностью их пребывания, а также высоким уровнем доходов гостиничных хозяйств.
Список литературы
I Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика. 1988. 342 с.
2. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1988. 176 с.
3. Черномаз П. Экономическое развитие регионов Украины и процесс регионообразоваиия // Per ион, 1999. - № 1 С 40-43.
4. Чевганова В., Крижант» И. Кластеры и их экономическое значение И Экономика Украины, 2002.-№11. С. 35.
Поступила в редакцию 29.05.2007 г.
Byj/ii А.Н., Саддамов М.О.. /лчясова М.К. Класгерний аналп у per ¡опальному рай он у наши // Вчеш записки II ГУ. Cepin: Кконтнка. 2007. Т. 20 (59). № I. С. 29-36.
Роз г ля ну ю застосувания метолу кластерного анализу у рппеши проблем и регионального районування готельних послуг у Криму. Проанал1зовано фактори, що нплинаюгь на наличия послуг щодо розмнцення в адмшЬтративних i агрегованих районах, що складакпь готсльну агломерашю АРК. Клю'нш слова: кдастерний аналЬ, готельна агломерашя, нослуги щодо розмщення, регулювання ринку послуг.
Вишну A.N., Soldatov М.А., Ilfyasova М.К. Cluster Analysis at Region aliz a tion // Uchenye zapiski TNU. Series: Economy, 2007. - Vol. 20 (59). U 1. - P. 29-36.
Cluster analysis application to solve the problem of district regional ization of hotel serv ices in Crimea is under consideration. Factors affecting accommodation services in administrative and aggregative areas which make up the hotel agglomeration of the Crimean Autonomous Republic have been analysed. Key words: cluster analysis, hotel agglomeration, accommodation services, accommodation market controls.
36
