Обнаружение пространственных торговых кластеров с использованием геоинформационных технологий
Автор: Королв А.В., Ярош О.Б.
Журнал: Региональная экономика. Юг России @re-volsu
Рубрика: Условия, ресурсы, факторы и механизмы развития Юга России
Статья в выпуске: 4 т.12, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье разработана методика разграничения пространственно распределенных по территории торговых кластеров на основе функции «плотность ядер», реализованной в среде ГИС-технологий. Для определения оптимальных параметров размещения торговых предприятий применяются интерполяционное расстояние оценки плотности точечных объектов и минимальный порог концентрации, что позволяет выделить торговые кластеры различных типов в Республике Крым. Цель статьи - выявить наличие доказательств существования пространственно распределенных торговых кластеров разного типа на территории региона, определить их концентрацию, экономическую роль и возможные перспективы функционирования. В работе использованы методы пространственного моделирования с применением ГИС-технологий. Показано, что торговые объекты могут быть различных морфологических типов, такие как: маршалловые, узловые, спутниковые и отраслевые. Проведена классификация торговых кластеров на территории Республики Крым и рассчитан потенциальный вес каждого из типов кластеров. Построены тепловые карты распределения плотности населения для оценки потенциальных зон для развития торговли. С помощью функции плотности ядра выявлены пространственно распределенные по территории торговые кластеры разных типов на исследуемом полигоне. Данный подход применяется для обнаружения горячих точек, основываясь на экстраполяционных оценках данных о количестве магазинов и их распределении по районам. Картографирование выполнено с использованием программного инструмента ArcGIS. Анализ подтверждает существование пространственно распределенных торговых кластеров различной морфологии на полуострове, а также показывает преимущества и недостатки. Выделена роль кластеров разной морфологии в развитии региона. Результаты статьи могут быть полезны при разработке региональных стратегий, способствующих развитию различных форм торговых отношений в регионе.
Торговые кластеры, плотность ядер, геоинформационные технологии, республика крым, регион, пространственное развитие
Короткий адрес: https://sciup.org/149147586
IDR: 149147586 | DOI: 10.15688/re.volsu.2024.4.17
Список литературы Обнаружение пространственных торговых кластеров с использованием геоинформационных технологий
- База данных Крымстата, 2024 // Крымстат. URL: https://82.rosstat.gov.ru/folder/191232
- Дунец А. Н., Крупочкин Е. П., Табакаева Е. М., Котельникова А. В., 2023. Анализ поведения туристов в условиях развития комплекса «Бирюзовая Катунь»: использование беспилотных аппаратов // Региональные геосистемы. Т. 47, № 1. С. 88–100. DOI: 10.52575/2712-7443-2023-47-1-88-100
- Киселев В. В., Корнилов А. Г., Голеусов П. В., Выродова Я. В., 2023. Геоинформационная модель для оценки воздействия животноводческой отрасли на окружающую среду Белгородской области // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. № 3. С. 122–131. DOI: 10.17308/geo/1609-0683/2023/3/122-131
- Королев А. В., Ярош О. Б., 2024. Теоретический подход к исследованию региональных торговых кластеров // Экономическая среда. Т. 13, № 1. С. 81–86. DOI: 10.36683/ee241.81-86
- Кравченко Е. И., Блох А. И., Пасечник О. А., 2024. Возможности применения геоинформационных технологий в эпидемиологическом надзоре за COVID-19 на региональном уровне // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. № 23 (1). С. 33–40. DOI: https://doi:10.31631/2073-3046-2024-23-1-33-40
- Постановление Главного государственного санитарного врача РФ № 44 от 24.12.2020 «Об утверждении санитарных правил СП 2.1.3678-20 “Санитарно-эпидемиологические требования к эксплуатации помещений, зданий, сооружений, оборудования и транспорта, а также условиям деятельности хозяйствующих субъектов, осуществляющих продажу товаров, выполнение работ или оказание услуг”», 2020 // Роспотребнадзор. URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/files/news/SP2.1.3678-20_uslugi.pdf
- Сибирская Е. В., Буханцева С. Н., Щуров М. Ю., 2024. Анализ размещения экономических ресурсов в субъектах Российской Федерации на основе применения современных ГИС // Региональная экономика. Юг России. Т. 12, № 2. С. 4–18. DOI: https://doi.org/10.15688/re.volsu.2024.2.1
- Черкасов А. А., Махмудов Р. К., Сопнев Н. В., 2021. Пространственный анализ городов и агломераций: интеграция технологий ГИС и Big Data // Наука. Инновации. Технологии. № 4. С. 95–112. DOI: 10.37493/2308-4758.2021.4.6
- Cheruiyot K., 2022. Detecting spatial economic clusters using kernel density and global and local Moran’s I analysis in Ekurhuleni metropolitan municipality. South Africa // Regional Science Policy & Practice. Vol. 14 (2). P. 307–327. DOI: https://doi.org/10.1111/rsp3.12526
- Cressie N. A., 2015. Spatial Point Patterns // Statistics for Spatial Data. New Jersey, USA. John Wiley & Sons. P. 575–723.
- Ellison G., Glaeser E. L., 1997. Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach // Journal of Political Economy. Vol. 105 (5). P. 889–927. DOI: https://doi.org/10.1086/262098
- ESRI, 2021. How Kernel Density Works. URL: https://pro.arcgis.com/en/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/how-kernel-density-works.htm
- ExportBase, 2024. URL: https://export-base.ru/
- Feldman M. P., Kogler D. F., 2010. Stylized Facts in the Geography of Innovation // Handbook of the Economics of Innovation. Vol. 1. P. 381–410.
- Krugman P. R., 1991. Geography and Trade. MIT Press. 146 p.
- Malecki E. J., 2014. The Geography of Innovation // Handbook of Regional Science / ed. by M. Fischer, P. Nijkamp. Berlin: Springer. P. 375–389.
- Marshall A., 1920. Principles of Economics. London: Macmillan Co. 626 p.
- Porter M. E., 1998. Clusters and the new economics of competition // Harvard Business Review. Vol. 76 (6). P. 77–90.
- Silverman B. W., 1986. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. L. ; N. Y.: Chapman and Hall. 175 p.
- Smith M. J., Goodchild M.-F., Longley P. A., 2015. Geospatial analysis: a Comprehensive Guide to Principles. Techniques and Software Tools. Winchelsea: The Winchelsea Press. 618 p.
- Spencer G. M., Vinodrai T., Gertler M. S., Wolfe D. A., 2010. Do Clusters Make a Difference? Defining and Assessing Their Economic Performance // Regional Studies. Vol. 44 (6). P. 697–715.
- Stek P. E., 2020. Identifying Spatial Technology Clusters from Patenting Concentrations Using Heat Map Kernel Density Estimation // Scientometrics. Vol. 126 (2). P. 911–930. DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-020-03751-8
- Van Egeraat C., Morgenroth E., Kroes R., Curran D.,
- Gleeson J., 2018. A Measure for Identifying Substantial Geographic Concentrations // Papers in Regional Science. Vol. 97 (2). P. 281–300.
