Кластерний аналіз країн Європи за туристичною привабливістю
Анотація. У цьому дослідженні розроблено моделі кластерного аналізу для оцінки рівня туристичної привабливості країн, які територіально знаходяться в Європі. Використані методи аналізу дозволяють об’єднати країни з подібними туристичними характеристиками, що сприяє більш точному плануванню розвитку галузі.
Згідно Закону України «Про туризм», «туризм – тимчасовий виїзд особи з місця проживання в оздоровчих, пізнавальних, професійно-ділових чи інших цілях без здійснення оплачуваної діяльності в місці, куди особа від’їжджає». Туризм у сучасному світі все більше накопичує головного змісту, оскільки туристи є потенційним джерелом доходів кожної країни. Більшість туристів відчувають необхідність у комфорті, стабільності та захищеності, тому вони є стимулятором удосконалення певних сфер діяльності країни. Сьогодні туризм виступає однією з високодохідних галузей господарювання, яка в сучасних умовах глобалізації безперервно та динамічно розвивається, сприяючи вирішенню цілого комплексу життєво важливих соціально-економічних проблем.
Метою даної роботи є побудова моделі класифікації країн, розташованих на території Європи, за рівнем туристичної привабливості на основі методів кластерного аналізу. Вихідні дані представлені на рис. 1.
До обраних факторів класифікації належать:
- Середні витрати за ніч, євро.
- Чи наявне море та температура влітку більше 25 градусів, dummy-змінна, де 1 – так, 0 – ні.
- Індекс людського розвитку, %.
- Рівень інфраструктури для туризму, % .
Реалізацію моделі було здійснено за допомогою RStudio. Оптимальна кількість кластерів була визначена за допомогою методу «ліктя». Результат представлений на рис. 2.
За результатами методу «ліктя» видно, що четверта точка – точка, після якої додаткове розділення на кластери не приносить суттєвого зниження внутрішньокластерної варіації, тому можна припускати, що 4 – це найоптимальніша кількість кластерів, яка найкраще відображає структуру даних. На наступному кроці дослідження було проведено кластеризацію методом Уорда на основі евклідової відстані. Результат представлений на рис. 3.
Таким чином, можна зробити висновок, що до першого кластеру увійшли Австрія, Бельгія, Нідерланди, Швеція та Швейцарія (номери 2, 3, 15, 21, 5). В усіх цих країнах низький рівень температури влітку або відсутність моря. Високий рівень індексу людського розвитку свідчить про те, що ці країни демонструють стабільну економіку, високу якість життя та добре розвинені соціальні інститути. Показник туристичної інфраструктури коливається в межах 85.17 – 87.51, що свідчить про хороші умови для подорожей та відпочинку. Також в цих країнах високі середні витрати за ніч.
До другого увійшли Албанія, Болгарія та Україна (номери 23, 1, 4). В усіх цих країнах рівень температури влітку більше за 25 градусів, наявне море. Індекс людського розвитку достатньо високий. Показник туристичної інфраструктури коливається в межах 71.98 – 79.42, що звісно гірше, ніж в інших країнах, але все одне свідчить про хороші умови для подорожей та відпочинку. Середні витрати за ніч в цих країнах найнижчі, серед усіх. До третього кластеру увійшли Чехія, Естонія, Угорщина, Латвія, Польща, Сербія, Словаччина та Словенія (номери 14, 19, 9, 20, 18, 12, 6, 16). До четвертого кластеру увійшли Туреччина, Іспанія, Греція, Хорватія, Італія, Португалія, Туреччина та Франція (номери 7, 13, 24, 11, 22, 8, 10, 17).
Таким чином, побудована модель класифікації краї Європи за рівнем туристичної привабливості дозволяє визначити групи країн, які за своєю туристичною привабливістю схожі одна на одну, тим самим, розуміючи, які саме фактори суттєво впливають на розбиття на кластери.
Література
- Про туризм : Закон України від 15.09.1995 № 324/95-ВР. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/324/95-%D0%B2%D1%80#Text
- Державна служба статистики України. URL: http://www.ukrstat.gov.ua/
- Our World in Data. URL: https://ourworldindata.org/grapher/consumer-priceindex?time=2000..latest&country=~BGR