ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Моделювання зон впливу підприємств роздрібної торгівлі: геоінформаційний підхід
Поморцева О. Є., Петрова А. Ю.

Поморцева О. Є., Петрова А. Ю. Моделювання зон впливу підприємств роздрібної торгівлі: геоінформаційний підхід. Бізнес Інформ. 2026. №4. C. 136–144.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-4-136-144

Розділ: Інформаційні технології в економіці

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 332.7+338.5

Анотація:
У статті розглядається актуальна проблема моделювання зон впливу торговельних підприємств. Предметом дослідження є мережа аптек АНЦ у місті Харкові. Метою статті є розробка та апробація геоінформаційного підходу до визначення потенційних зон впливу торгових точок на основі побудови полігонів Вороного. У ході дослідження було розроблено та апробовано геоінформаційний підхід до визначення ближніх зон впливу торгових точок на прикладі мережі аптек АНЦ у місті Харкові. Завданням статті є дослідження можливості застосування методу полігонів Вороного (Тіссена) для моделювання зон впливу торговельних об’єктів. Було проаналізовано закономірності формування меж і просторових параметрів зон впливу торгових точок, розглянуто можливості використання геоінформаційних систем для просторового аналізу розміщення підприємств роздрібної торгівлі. Залучення просторової складової для аналізу зон впливу було виконано за допомогою безкоштовного програмного забезпечення – геоінформаційної системи Quantum GIS. За допомогою цієї геоінформаційної системи було побудовано діаграму Вороного для мережі аптек АНЦ у місті Харкові та визначено потенційні ближні зони впливу торгових точок. Завдяки візуалізації конкурентного середовища та відображення на карті, тобто введення просторового чинника, стала зрозуміла ситуація що склалася в цій мережі. У разі необхідності керівництво зможе прийняти вірне управлінське рішення щодо просторової організації мережевого бізнесу або більш докладного вивчення ситуації за допомогою методу ізохрон, що враховує транспортну мережу або використання гравітаційних моделей. Отримані результати можуть стати корисними для власників підприємств роздрібної торгівлі та при аналізі просторової структури торговельних мереж, визначенні потенційних зон впливу торгових точок та обґрунтуванні рішень щодо їх подальшого розвитку.

Ключові слова: геоінформаційна система; моделювання; просторовий розподіл; торговельна міська географія; геомаркетинг; зона обслуговування.

Рис.: 4. Формул: 7. Бібл.: 13.

Поморцева Олена Євгенівна – кандидат технічних наук, доцент, доцент, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]
Петрова Анжела Юріївна – кандидат фізико-математичних наук, доцент, кафедра економічної кібернетики та прикладної економіки, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна (пл. Свободи, 4, Харків, 61022, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Verhetsel A., Beckers J., Cant J. Regional retail landscapes emerging from spatial network analysis. Regional Studies. 2022. Vol. 56. Iss. 11. P. 1829–1844. DOI: https://doi.org/10.1080/00343404.2021.2014444
Liang Y., Gao S., Cai Y., Foutz N. Z., Wu L. Calibrating the dynamic Huff model for business analysis using location big data. Transactions in GIS. 2020. Vol. 24. Iss. 3. P. 681–703. DOI: https://doi.org/10.1111/tgis.12624
Luo X., Che Rose R. A., Awang A. GIS-based analysis of retail spatial distribution and driving mechanisms in a resource-based transition city. ISPRS International Journal of Geo-Information. 2025. Vol. 14. Iss. 12. Art. 483. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi14120483
Pangarkar N. Location capture by oligopolists: Evidence from the Singapore supermarket industry. Journal of Strategy and Management. 2018. Vol. 11. Iss. 1. P. 131–146. DOI: https://doi.org/10.1108/JSMA-07-2017-0052
Boots B., South R. Modeling retail trade areas using higher-order, multiplicatively weighted Voronoi diagrams. Journal of Retailing. 1997. Vol. 73. Iss. 4. P. 519–536. DOI: https://doi.org/10.1016/S0022-4359(97)90033-6
Mota D. R., Takano M., Gonzales Taco P. W. A Method Using GIS Integrated Voronoi Diagrams for Commuter Rail Station Identification: A Case Study from Brasilia (Brazil). Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2014. Vol. 162. P. 477–486. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.12.229
Long X., Zhang Y., Chen Y. Using Voronoi Diagram in Construction the Scope of Logistics Park Hinterland: An Engineering Application. Systems Engineering Procedia. 2011. Vol. 2. P. 69–76. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sepro.2011.10.009
Lee I., Torpelund-Bruin С., Lee K. Map segmentation for geospatial data mining through generalized higher-order Voronoi diagrams with sequential scan algorithms. Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. Iss. 12. P. 11135–11148. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.03.042
Widaningrum D. L. A GIS-based Approach for Catchment Area Analysis of Convenience Store. Procedia Computer Science. 2015. Vol. 72. P. 511–518. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.158
Jiao Y., Azri S., Ujang U. Graph-based community detection in convenience store networks using Voronoi partitioning and multi-weights. Discover Computing. 2025. Vol. 28. Art. 339. DOI: https://doi.org/10.1007/s10791-025-09874-x
Antonio A., Fabris-Rotelli I., Thiede R., Stander R. Spatial linear network Voronoi analysis to quantify accessibility of police stations in South Africa. Crime Science. 2026. Vol. 15. Art. 3. DOI: https://doi.org/10.1186/s40163-025-00262-w
Поморцева О. Є., Наливайко Т. А., Козиренко В. П., Паньків В. В. Геоінформаційне моделювання торговельних зон з використанням баз даних та програмно-аналітичного підходу. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна. Серія «Міжнародні відносини. Економіка. Країнознавство. Туризм». 2025. Вип. 22. С. 126–133. DOI: https://doi.org/10.26565/2310-9513-2025-22-13
Поморцева О. Є., Наливайко Т. А., Козиренко В. П., Козиренко С. І. Впровадження моделі маркетингової стратегії у поєднанні з базами геоданих. Здобутки економіки: перспективи та інновації. 2025. № 21. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.17150772

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ