Differentiation of regional tourist-recreational systems using self-organizing neural networks

Abstract

Results. The theoretical foundations and practical experience of differentiating socioeconomic systems of different levels is analyzed in the research. Taking into account the availability and quality of statistical data characterizing the state of the regional tourism sector of Ukraine, the optimal tools for differentiating the relevant regions were identified. The analysis made it possible to divide the regions of Ukraine into 3 clusters and establish the key factors of their differentiation, which vary significantly from region to region. Natural and cultural-historical conditions, such as the presence of nature reserves, environmental threats and climatic features, and the presence of outstanding historical and cultural monuments, have a significant impact on the differentiation of regions. Результати. Проаналізовано теоретичні засади та практичний досвід диференціації соціально-економічних систем різного рівня. Враховуючи наявність та якість статистичних даних, які характеризують стан регіональної туристичної сфери України, визначено оптимальні інструменти для диференціації відповідних регіонів. Проведений аналіз дозволив розділити регіони України на три кластери і встановити ключові фактори їхньої диференціації, які істотно варіюються від регіону до регіону. Значний вплив на диференціацію регіонів мають природні та культурно-історичні умови, а саме: існування природоохоронних територій, екологічні загрози та кліматичні особливості, наявність видатних пам’яток історії та культури.