ODLEGŁOŚĆ OD CENTRUM MIASTA JAKO DETERMINANTA CEN USŁUG HOTELOWYCH



Podobne dokumenty
Marcin Hundert, Adam Pawlicz Wybrane czynniki wpływające na ceny usług hotelarskich w polskich miastach wojewódzkich

Pokój z widokiem: hedoniczne modele cen mieszkań. dr hab. Emilia Tomczyk Instytut Ekonometrii SGH

Przestrzenne zróżnicowanie cen usług noclegowych w Łódzkim Obszarze Metropolitalnym

Zmiany w lokalizacji hoteli w Budapeszcie

Ewa Pancer-Cybulska, tukasz Olipra, Leszek Cybulski, Agata Suröwka TRANSPORT LOTNICZY A REGIONALNE RYNKI PRACY W POLSCE THE IMPACT OF AIR TRANSPORT

Metody Ilościowe w Socjologii

BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Pozycja jednostki ICHOT w zakresie konkurencji ogólnopolskiej zdeterminowana jest siłą przyciągania miejsca, w tym przypadku miasta.

Zmienne zależne i niezależne

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE

Regresja logistyczna (LOGISTIC)

Ryc. 1 Liczba hoteli w Poznaniu w 2017 roku według kategorii Źródło: opracowanie własne

Analiza wydajności pracy w rolnictwie zachodniopomorskim

W A R S Z A W A

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

wersja elektroniczna - ibuk

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Charakterystyka rozmieszczenia hoteli sieciowych w Polsce

Etapy modelowania ekonometrycznego

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Analiza ekonomiczna w instytucjach publicznych analiza organizacji i projektów

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

Rynek wynajmu mieszkań - raport kwartalny za IV kw. 2008

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII

KSZTAŁTOWANIE MIKROKLIMATU W STREFIE PRZEBYWANIA LUDZI W OBIEKTACH SAKRALNYCH

Cracow University of Economics Poland

Analiza zdarzeń Event studies

ACTA UNIVERSITATIS LODZIENSIS KSZTAŁTOWANIE SIĘ WIELKOŚCI OPADÓW NA OBSZARZE WOJEWÓDZTWA MIEJSKIEGO KRAKOWSKIEGO

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

THE INVESTMENT AREAS - BYTOM, LEŚNA STREET TERENY INWESTYCYJNE - BYTOM, ULICA LEŚNA

HOTEL ORBIS PROSNA KALISZ. Teresa Kucharska Wrocław, 4th July 2006

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

ANALIZA SZCZECIŃSKIEGO RYNKU NIERUCHOMOŚCI W LATACH

BADANIA U&A ANALIZA PRZYKŁADOWA

ORGANIZACJA PROCESÓW DYSTRYBUCJI W DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW PRODUKCYJNYCH, HANDLOWYCH I USŁUGOWYCH

STRESZCZENIE. rozprawy doktorskiej pt. Zmienne jakościowe w procesie wyceny wartości rynkowej nieruchomości. Ujęcie statystyczne.

4 Szczegóły dotyczące konstrukcji portfela aktywów przedstawiono w punkcie 4. 5 Por. Statman M., How Many Stocks Make a Diversified

Warszawa. * mediana Źródło: Wynajem.pl. Źródło: Wynajem.pl

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Departament Badań Społecznych. Wykorzystanie bazy noclegowej 1 w 2008 roku

Turystyka w województwie małopolskim w 2016 r.

EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ Ewa Dziawgo WYCENA POTĘGOWEJ ASYMETRYCZNEJ OPCJI KUPNA

Badanie krajowego i zagranicznego ruchu turystycznego w Województwie Zachodniopomorskim w roku 2014 Streszczenie raportu wyniki desk research

ANALIZA REGRESJI SPSS

Rynek. nieruchomości. komercyjnych. Market. Presentation. February 2010 we Wrocławiu. Konferencja Prospects in Dolnośląskie 13 maja 2010 r.

Instytucje gospodarki rynkowej w Polsce

NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Część A

ANALIZA ROZKŁADU POLA MAGNETYCZNEGO W KADŁUBIE OKRĘTU Z CEWKAMI UKŁADU DEMAGNETYZACYJNEGO

PRACA DYPLOMOWA. Wydział Architektury. Częstochowa jako ośrodek regionalny Czestochowa as a regional centre. Robert Szmigiel

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Aglomeracje miejskie w Polsce na przełomie XX i XXI wieku

Sustainable mobility: strategic challenge for Polish cities on the example of city of Gdynia

ANALIZA DYNAMIKI DOCHODU KRAJOWEGO BRUTTO

ANALIZY DYSTANSU. Spatial analyst Network analyst. Anna Dąbrowska, Sylwia Książek, Arleta Soja, Miłosz Urbański

ANALIZA PORÓWNAWCZA KONIUNKTURY WOJEWÓDZTW POLSKI W LATACH

Statystyka matematyczna i ekonometria

dr Anna Matuszyk PUBLIKACJE: CeDeWu przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych Profile of the Fraudulelent Customer

Dorota Kościelniak Knight Frank 16 Listopad 2016

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED.

UKŁAD TERYTORIALNY I CECHY AGLOMERACJI A PRODUKTYWNOŚĆ W GOSPODARCE MIAST I REGIONÓW

Polski rynek hotelowy w 2013 r. ciężka konkurencja na rynku

TURYSTYKA I WYPOCZYNEK W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM W 2004 R.

STYCZEŃ 2009 RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ W WYBRANYCH MIASTACH POLSKI RYNEK WTÓRNY I RYNEK NAJMU MIESZKAŃ W WYBRANYCH MIASTACH POLSKI

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ

TURYSTYKA W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM W 2011 ROKU

Warszawa 5 listopada 2009 roku

CZY UCZNIOWIE POWINNI OBAWIAĆ SIĘ NOWEGO SPOSOBU OCENIANIA PRAC EGZAMINACYJNYCH?

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

48,6% Turystyka w Unii Europejskiej INFORMACJE SYGNALNE r.

Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci

TURYSTYKA W WOJEWÓDZTWIE OPOLSKIM W 2011 R.

O ewolucji interpretacji przewag komparatywnych w gospodarce światowej

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO STATYSTYCZNA ANALIZA ZMIAN LICZBY HOTELI W POLSCE W LATACH

B. Gabinet M. Zawadzka Wroclaw University of Economic

Komitet Organizacyjny XVII Ogólnopolskiego Zjazdu Socjologicznego Ja, My, Oni? Podmiotowość, tożsamość, przynależność Wrocław, września 2019 r.

KARTA KURSU. Zagospodarowanie turystyczne i rekreacyjne

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

strona 1 / 5 Specjalizacja: B4. Analiza kointegracyjna Publikacje:

Turystyka i rekreacja

ROZWÓJ PRZEMYSŁU KULTUROWEGO SZANSĄ DLA MAŁOPOLSKI?

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

Cracow University of Economics Poland. Overview. Sources of Real GDP per Capita Growth: Polish Regional-Macroeconomic Dimensions

Logistyka - nauka. Sytuacja na rynku pracy w transporcie. dr Paweł Antoszak Wyższa Szkoła Gospodarki w Bydgoszczy

Żłobki i kluby dziecięce w 2012 r.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

Próba formalizacji doboru parametrów generalizacji miejscowości dla opracowań w skalach przeglądowych

R-PEARSONA Zależność liniowa

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,

Transkrypt:

STUDIA OECONOMICA POSNANIENSIA 2014, vol. 2, no. 3 (264) Tomasz Napierała, Maciej Adamiak Uniwersytet Łódzki, Wydział Nauk Geograficznych, Instytut Geografii Miast i Turyzmu Autor do korespondencji: Tomasz Napierała, tomnap1979@gmail.com ODLEGŁOŚĆ OD CENTRUM MIASTA JAKO DETERMINANTA CEN USŁUG HOTELOWYCH Streszczenie: W badaniach cen usług oferowanych przez hotele w miastach częstokroć dyskutuje się wpływ odległości od centrum na wysokość cen. Celem niniejszego artykułu jest analiza wyników badań zrealizowanych w latach 2009 i 2013 dla czterech miast: Krakowa, Poznania, Warszawy i Wrocławia. Są to miasta, w których przemysł hotelarski rozwinął się najpełniej: zlokalizowanych jest tutaj najwięcej hoteli, miasta te dysponują największą liczbą pokoi hotelowych. Autorzy oceniają znaczenie bliskości centrum miasta dla cen pokoi hotelowych sprzedawanych w Krakowie, Poznaniu, Warszawie i Wrocławiu, w wybrane dni robocze i dni wolne od pracy, latem i jesienią. Porównują uzyskane wyniki z rezultatami badań podjętych przez innych badaczy dla różnych miast europejskich i azjatyckich. Porównanie to jest kluczowe ze względu na to, że współcześnie konkurencja między miastami jest realizowana na poziomie międzynarodowym. Zatem zrozumienie specyfiki cen pokoi hotelowych w Krakowie, Poznaniu, Warszawie i Wrocławiu może pomóc w definiowaniu międzynarodowej przewagi konkurencyjnej wymienionych miast. Słowa kluczowe: miasto, odległość od centrum, hotel, cena, determinanta cen. Klasyfikacja JEL: C31, L83, R32. DISTANCE FROM THE CITY CENTRE AS A DETERMINANT OF HOTEL ROOM RATES Abstract: A number of recent studies have examined the impact of a hotel s distance from the city centre on room rates. The aim of this paper is to present the findings

42 Tomasz Napierała, Maciej Adamiak of research conducted by the authors in 2009 and 2013 in four Polish cities: Cracow, Poznan, Warsaw and Wroclaw. The hotel industry in these metropolises is the most developed in Poland: the greatest number of hotels is located in these cities and they have the largest number of hotel rooms. The authors assess the influence of a hotel s distance from the city centre on the rates charged for hotel rooms in Cracow, Poznan, Warsaw and Wroclaw on selected weekdays and weekends in the summer and autumn of 2009 and 2013. The authors findings are compared with the results of studies carried out by other researchers for several European and Asian cities. Such a comparison seems to be crucial in view of the international aspect of cities competitiveness. Therefore, understanding the mechanisms behind the hotel room rates offered in Cracow, Poznan, Warsaw and Wroclaw might be useful in building a global competitive advantage for the analysed cities. Keywords: city, distance to the centre, hotel, price, price determinant Wprowadzenie Celem niniejszego opracowania jest rozstrzygnięcie, czy odległość od centrum determinuje wysokość cen usług noclegowych oferowanych w największych polskich metropoliach, o najlepiej rozwiniętej bazie hotelowej: Krakowie, Poznaniu, Warszawie i Wrocławiu. Warto podkreślić, że w dotychczasowych pracach badawczych podnoszono zagadnienie przestrzennej zmienności cen, w tym cen usług hotelowych. Dyskutowano również kwestie determinant owego zróżnicowania cen. W badaniach odnoszono się do założeń ogólnych teorii cen w warunkach przestrzennej koncentracji działalności gospodarczej [Chamberlin 1933; Salop i Stiglitz 1977; Carlson i McAfee 1983]. Jak wskazuje Lee [2011], aktualne badania zostały zogniskowane na szacowaniu modeli ekonometrycznych wyjaśniających zmienność cen. W tym celu wykorzystywane są liczne metody statystyczne. Do najbardziej popularnych należą: regresja liniowa (modele liniowe oraz semilogarytmiczne), regresja logistyczna, regresja ważona geograficznie oraz wieloczynnikowa analiza wariancji. Dla wymienionych prac badawczych należy odnotować podobieństwo w doborze zmiennych niezależnych. Do najczęściej wykorzystywanych zmiennych objaśniających zmienność cen hotelowych należą: kategoria obiektu jest związana ze standardem usług podstawowych oraz różnorodnością usług dodatkowych oferowanych przez hotele; ma bezpośrednie przełożenie na cenę pokoju,

Odległość od centrum miasta jako determinanta cen usług hotelowych 43 liczba pokoi lub miejsc noclegowych świadczy o rozmiarze prowadzonej działalności; może być również wyznacznikiem ekskluzywności [Zhang i in. 2011], albowiem hotele luksusowe to najczęściej obiekty duże, o dużej liczbie pokoi; zmienna jedynie częściowo wyjaśnia rozkład cen [Hung, Shang i Wang 2010], działalność w ramach łańcucha hotelowego przynależność do sieci i łańcuchów hotelowych może istotnie determinować politykę cenową, a w konsekwencji ceny [Becerrai, Santaló i Silva 2013], występowanie i rodzaj usług dodatkowych podobnie jak liczba pokoi, zmienna ta jest skorelowana z kategorią obiektu, długość operowania hotelu na rynku wiąże się z doświadczeniem w prowadzeniu działalności gospodarczej; przekłada się na większą rozpoznawalność i wartość marki hotelu [Hung, Shang i Wang 2010], odległość od centrum wyznaczana w różnoraki sposób: 1) jako odległość rzeczywista między punktami w przestrzeni geograficznej, 2) jako przybliżona odległość kątowa, między punktami na modelu kuli ziemskiej, lub 3) jako przybliżona odległość euklidesowa, odczytana z mapy. Lokalizacja jest jednym z ważniejszych atrybutów działalności hoteli. Badacze zwracają uwagę przede wszystkim na silny wpływ lokalizacji w centrach miast na kształtowanie się cen usług oferowanych przez analizowane obiekty. Centralna lokalizacja w miastach warunkuje dostęp do komplementarnych usług, rynków zbytu oraz węzłów transportowych [Balaguer i Pernias 2013; Egan i Nield 2000]. W związku z powyższym, centra miast są obszarami koncentracji hoteli oraz najwyższych cen za oferowane przez hotele usługi noclegowe [Adamiak i Napierała 2013; Schamel 2012]. W poniższej tabeli zaprezentowano przegląd artykułów, w których przestrzenną zmienność cen usług noclegowych oferowanych przez hotele autorzy wyjaśniali za pomocą odległości hoteli od centrów miast lub innych punktów w mieście. Warto podkreślić, że zarówno cytowani badacze, jak i autorzy niniejszego artykułu korzystali z modeli cen hedonicznych. Jak chce Rosen [1974], cena hedoniczna wynika z ukrytych wartości różnorodnych własności produktu. Rozpoznanie tychże wartości jest możliwe dzięki obserwacji cen różnych (o odmiennej strukturze własności) produktów danego typu.

Tabela 1. Lokalizacja jako zmienna objaśniająca wysokość cen usług hotelowych, w świetle literatury Autorzy Obszar badań Próba Metody analizy Adamiak i Napierała [2013] Andersson [2010] obszar metropolitalny Łodzi, Polska 155 obiektów noclegowych Singapur 563 respondentów, 69 hoteli statystyka opisowa regresja liniowa (model semilogarytmiczny) Zmienne reprezentujące lokalizację hotelu odległość od centrum metropolii odległość od centrum miasta, odległość od MRT (z ang. Mass Rapid Transit, kolej miejska), czy obiekt znajduje się w obrębie Orchard Road (bulwar, główna ulica handlu i rozrywki w Singapurze) Sposób pomiaru odległości Wnioski odległość kątowa koncentracja najwyższych cen usług noclegowych w rdzeniu metropolii: w centrum miasta metropolitalnego oraz w centrach miast satelickich nie określono lokalizacja w obrębie CBD (Central Business District) oraz Orchard Road ma silny, dodatni wpływ na ceny usług hotelowych [44]

Balaguer i Pernias [2013] Becerra, Santaló i Silva [2013] Chen i Rothschild [2010] Egan i Nield [2000] obszar metropolitalny Madrytu, Hiszpania 314 hoteli regresja liniowa (model semilogarytmiczny) Hiszpania 1490 hoteli regresja liniowa (model liniowy) Tajpej, Tajwan 73 hotele regresja liniowa (model semilogarytmiczny) Tajwan 59 hoteli regresja liniowa (model liniowy) odległość od centrum metropolii, odległość od portu lotniczego odległość między bezpośrednimi konkurentami czy hotel znajduje się w centrum miasta odległość od centrum miasta odległość euklidesowa ceny usług hotelowych maleją wraz ze wzrostem odległości od centrum metropolii oraz portu lotniczego; większe przestrzenne natężenie konkurencji skutkuje mniejszym rozrzutem cen usług hotelowych odległość kątowa odległości między bezpośrednimi konkurentami nie mają istotnego wpływu na ceny usług hotelowych nie dotyczy koncentracja najwyższych cen usług hotelowych w centrum miasta nie określono odległość od centrum ma wpływ nie tyle na ceny usług hotelowych, co na strukturę hoteli [45]

Schamel [2012] Thrane [2007] Urtasun i Gutiérrez [2006] Zhang i in. [2011] Bolzano, Włochy 911 turystów regresja liniowa (model semilogarytmiczny) Oslo, Norwegia 74 hotele regresja liniowa (model semilogarytmiczny) Madryt, Hiszpania 240 hoteli funkcjonujących w latach 1938 1998 regresja liniowa (model liniowy), ANOVA Pekin, Chiny 228 hoteli regresja liniowa (model liniowy i semilogarytmiczny), regresja logarytmiczna, regresja geograficznie ważona odległość od centrum miasta odległość od głównego dworca kolejowego w mieście odległość od najbliższego konkurenta odległość od najbliższego punktu o wysokiej atrakcyjności turystycznej, odległość od najbliższego węzła transportowego nie określono ceny usług hotelowych maleją wraz ze wzrostem odległości od centrum miasta; zależność jest silniejsza dla cen pokoi dwuosobowych w weekendy nie określono ceny usług hotelowych maleją wraz ze wzrostem odległości od centrum miasta odległość euklidesowa odległość euklidesowa różnice w odległości między konkurującymi hotelami nie przekładają się na różnice cen ceny usług hotelowych nie zależą od odległości od punktów o wysokiej atrakcyjności turystycznej; ceny usług hotelowych maleją wraz ze wzrostem odległości od najbliższego węzła transportowego [46]

Odległość od centrum miasta jako determinanta cen usług hotelowych 47 1. Metodologia badań Autorzy wykorzystali wyniki własnych badań empirycznych zrealizowanych w 2009 roku [Napierała 2013] oraz wyniki badań zrealizowanych w 2013 roku, wspólnie ze studentami kierunku turystyka i rekreacja prowadzonego w Instytucie Geografii Miast i Turyzmu Uniwersytetu Łódzkiego, w ramach seminarium licencjackiego. Badania zrealizowano dla czterech polskich metropolii, w których baza hotelowa jest najlepiej rozwinięta: Krakowa, Poznania, Warszawy i Wrocławia. W wybranych dniach roboczych i wolnych od pracy, latem i jesienią, dla każdego hotelu określono najniższą dostępną cenę (Best Available Rate) pokoju dwuosobowego. Poszukując informacji o najniższych cenach, porównywano dane dostępne w systemach rezerwacyjnych hoteli, na stronach internetowych hoteli, w systemach rezerwacyjnych pośredników. W przypadku braku informacji o cenach we wskazanych wyżej źródłach, kontaktowano się z pracownikami recepcji hotelowych telefonicznie lub mailowo. Z perspektywy badania istotne było określenie nie tylko cen usług noclegowych oferowanych przez hotele, ale również najkrótszej odległości hoteli od centrów wybranych metropolii. Aby zapewnić porównywalność wyników, za punkt centralny każdego z wymienionych miast przyjęto historyczne centrum rynek staromiejski. Warto nadmienić, że współcześnie w miastach postsocjalistycznych centralny punkt miasta odnajdywany jest na powrót w historycznej, najczęściej gotyckiej tkance miasta [Wolaniuk 2012]. Dla każdego z hoteli wyznaczono kątową (po ortodromie) odległość od punktu centralnego. Odległość kątową wymnożono przez średnią długość jednego stopnia szerokości geograficznej kuli ziemskiej. Warto wskazać, że inni autorzy, oceniając odległość rzeczywistą, często korzystają z odległości euklidesowej [Balaguer i Pernias 2013; Urtasun i Gutiérrez 2006; Zhang i in. 2011]. Jest to odległość mierzona między dwoma punktami w kartezjańskim układzie współrzędnych. Należy jednak podkreślić, że błąd oceny rzeczywistej odległości jest mniejszy w przypadku wyznaczenia odległości kątowej niż w przypadku odległości euklidesowej. 2. Wyniki i analiza Centrum każdego z badanych miast było najbardziej atrakcyjnym miejscem dla prowadzenia działalności hotelowej. W Krakowie, Poznaniu i Wrocławiu, w promieniu do 2 km od punktu centralnego zlokalizowano działalność większości hoteli (odpowiednio 55,6, 36,7 i 56,4% w 2009 roku oraz 57,8,

[zł] [zł] hotele ogółem, 2009 hotele trzygwiazdkowe, 2009 400 400 300 300 200 200 100 100 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] [zł] 700 600 500 400 300 200 100 hotele ogółem, 2013 [zł] hotele trzygwiazdkowe, 2013 700 600 500 400 300 200 100 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] Kraków Poznań Warszawa Wrocław Rysunek 1. Ceny za pokój dwuosobowy w hotelach, w wybranych miastach Polski, jesienią w dzień roboczy, w latach 2009 i 2013, według odległości od centrum miasta Źródło: Badania własne [48]

Odległość od centrum miasta jako determinanta cen usług hotelowych 49 32,2 i 53,3% w 2013 roku). Hotele te oferowały większość pokoi hotelowych (odpowiednio 56,4, 65,7 i 56,4% w 2009 roku oraz 57,8, 53,7 i 53,3% w 2013 roku). W Warszawie, odsetki te były niższe zarówno w odniesieniu do liczby hoteli (24,6% w 2009 roku oraz 20,5% w 2013 roku), jak i liczby pokoi hotelowych (26,8% w 2009 roku oraz 22,0% w 2013 roku). Jednakże w przypadku stolicy obszar koncentracji usług hotelowych nie był związany wyłącznie z historycznym centrum miasta. Rozciągnięty był w kierunku od Śródmieścia w stronę Mokotowa i Woli. Warto zauważyć, że w stolicy, w promieniu do 4 km od centrum, zlokalizowanych było aż 50,8% hoteli w 2009 roku. Odsetek ten był niższy w 2013 roku i wynosił 43,8% wszystkich stołecznych obiektów. Hotele zlokalizowane na omawianym obszarze oferowały aż 67,5% dostępnych w stolicy pokoi hotelowych w 2009 roku (62,2% w 2013 roku). Niezależnie od badanej metropolii, wysokość cen za usługi noclegowe hoteli w zależności od odległości od centrum nie ma charakteru malejącej funkcji. Jest to szczególnie widoczne w przypadku analizy danych względnych, gdy za 100% przyjęto wartość cen usług noclegowych hoteli w centrum, jak również w przypadku analizy danych dla hoteli o zbliżonym standardzie (tej samej kategorii). Różna struktura hoteli w różnych częściach miast skutkuje tym, że w niektórych metropoliach (przede wszystkim w Warszawie, ale również w Krakowie) wraz z oddalaniem się od centrum ceny za usługi noclegowe hoteli ogółem rzeczywiście maleją. Nie odnotowano natomiast wyraźnych prawidłowości dla zmian cen hoteli jednej kategorii wraz ze zmianą odległości hoteli od centrum każdego badanego miasta. Korzystając z metody regresji liniowej oszacowano modele, w których wysokość cen każdego hotelu tłumaczono jego kategorią oraz odległością od centrum. Zamiarem autorów była jedynie ocena istotności wpływu odległości hotelu od centrum na ceny. W związku z powyższym zrezygnowano z doboru innych zmiennych objaśniających. Dzięki zastosowaniu semilogarytmicznej postaci analitycznej modelu, możliwa była ocena relatywnego wpływu odległości hoteli od centrum miast na ceny za pokój dwuosobowy [Halvorsen i Palmquist 1980]. Oszacowane modele dość dobrze tłumaczyły zmienność badanych cen. Dopasowanie modeli do zaobserwowanej zmienności cen wahało się od 31,0% (model wyjaśniający ceny w Krakowie, latem 2009 roku w dzień roboczy), do 74,6% (model wyjaśniający ceny w Warszawie, jesienią 2013 roku w dzień roboczy). Warto jednak podkreślić, że o wysokości cen decydowało przede wszystkim zaklasyfikowanie hoteli do poszczególnych kategorii. Istotność statystyczna wpływu odległości od centrum na wysokość cen była zdecydowanie mniejsza, w niektórych wypadkach wręcz znikoma.

[50] 30 Poznań 2 4 2 4 Warszawa 0 2 0 2 6 8 6 8 Wrocław 4 6 4 6 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] hotele trzygwiazdkowe, 2013 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] hotele trzygwiazdkowe, 2009 Źródło: Badania własne Rysunek 2. Względne ceny za pokój dwuosobowy w hotelach, w wybranych miastach Polski, jesienią w dzień roboczy, w latach 2009 i 2013, według odległości od centrum miasta Kraków 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] 30 6 8 50 50 4 6 70 70 2 4 90 90 0 2 110 110 [%] 130 hotele ogółem, 2013 130 [%] 30 8 10 10 12 12 14 14 16 [km] 30 6 8 50 50 4 6 70 70 2 4 90 90 0 2 110 [%] 110 hotele ogółem, 2009 130 [%] 130

Odległość od centrum miasta jako determinanta cen usług hotelowych 51 Tabela 2. Współczynniki determinacji dla modeli uzależniających ceny za pokój dwuosobowy od kategorii hotelu i odległości hotelu od centrum miasta (zmienna objaśniająca: odległość od centrum miasta (w km), w danym roku, zmienna objaśniana: cena) Cena Miasta latem jesienią dzień roboczy dzień wolny dzień roboczy dzień wolny Kraków 2009 0,4388 0,4151 0,4780 0,4560 2013 0,3098 0,3443 0,3381 0,3417 Poznań 2009 0,5741 0,6048 0,6012 0,5419 2013 0,4359 0,4194 0,4530 0,4283 Warszawa 2009 0,5536 0,4782 0,6186 0,4830 2013 0,6241 0,4250 0,7463 0,4331 Wrocław 2009 0,5797 0,4583 0,5416 0,3954 2013 0,6374 0,6161 0,6378 0,6296 Źródło: Badania własne. Tabela 3. Relatywny wpływ odległości hotelu od centrum miasta na ceny za pokój dwuosobowy (zmienna objaśniająca: odległość od centrum miasta (w km), w danym roku, zmienna objaśniana: cena) Cena Miasta latem jesienią dzień roboczy dzień wolny dzień roboczy dzień wolny Kraków 2009 3,2%**** 3,7%**** 2,6%*** 3,1%**** 2013 3,9%*** 4,0%*** 3,8%*** 3,6%*** Poznań 2009 2,7%*** 2,8%*** 1,9%* 1,5%* 2013 2,0%** 1,6%* 2,0%** 1,4%* Warszawa 2009 0,5%* 0,4%* 1,3%* 0,0%* 2013 1,0%* 0,1%* 3,0%**** 0,2%* Wrocław 2009 3,8%*** 2,8%* 3,6%** 2,4%* 2013 3,1%** 1,7%* 5,1%*** 1,9%* Uwagi: **** oznacza, że poziom istotności zmiennej objaśniającej mieści się w przedziale 0,00 0,01, *** 0,01 0,05, ** 0,05 0,10, * 0,10 1,00. Źródło: Badania własne.

52 Tomasz Napierała, Maciej Adamiak Jedynie w przypadku Krakowa, niezależnie od okresu obowiązywania cen, wraz ze zwiększaniem się odległości od Rynku Głównego ceny usług noclegowych hoteli malały. Przyjmując, że standard usługi hotelowej jest niezmieniony, oddalając się o 1 km od centrum Krakowa, ceny usług hotelowy spadały o 2,6 4,0%, zależnie od okresu obowiązywania cen. W wypadku pozostałych metropolii, znaczenie odległości od centrum miast dla cen oferowanych przez hotele usług noclegowych było nieco wyższe w dni robocze, szczególnie jesienią. Dyskusja i podsumowanie Odległość od centrum miasta nie musi być jedyną lokalizacyjną determinantą wysokości cen usług hotelowych. Wyjaśnienie zmienności przestrzennej cen przez zmiany odległości od centrum miasta nie zawsze jest satysfakcjonujące [Adamiak i Napierała 2013; Andersson 2010; Egan i Nield 2000]. Powyższy wniosek odnotowali również autorzy w niniejszym opracowaniu. Dla badanych cen mogą mieć znaczenie również inne punkty przestrzeni miejskiej: węzły drogowe, porty lotnicze, dworce kolejowe czy atrakcje turystyczne [Andersson 2010; Balaguer i Pernias 2013; Thrane 2007; Zhang i in. 2011]. Ocenie może być poddana również odległość od najbliższego konkurenta [Becerra, Santaló i Silva 2013; Urtasun i Gutiérrez 2006]. W analizach podkreśla się, że centrum miasta nie jest jedynym obszarem, w którym jest uzasadnione stosowanie wyższych cen. Analiza cen wyłącznie w funkcji odległości od centrum jest niezwykle przejrzysta, jednak często niekompletna, mało zbieżna z rzeczywistością. Analiza wykorzystująca jako zmienne objaśniane odległości od wielu punktów, mimo że trudniejsza w interpretacji, jest znacząco bardziej efektywna. Dla porównania, w wielomianowych modelach stosowanych przez Anderssona [2010], stopień dopasowania do rzeczywistości sięgał 89,4%. W wielomianowych modelach oszacowanych metodą regresji geograficznie ważonej, stosowanych przez Zhanga i in. [2011], współczynnik determinacji sięgał aż 92,2%. Niektórzy z badaczy, w tym autorzy niniejszego badania, diagnozowali sytuacje, w których na wysokości cen usług noclegowych nie wpływała odległość hotelu od centrum bądź innego punktu w mieście. Wyższe ceny wynikały nie z odległości, a z samej lokalizacji hotelu w określonej przestrzeni. Przede wszystkim dla cen nie było istotne, jak daleko hotel znajduje się od punktu centralnego w mieście. Miało natomiast znaczenie, czy hotel znajduje się w centrum, czy poza centrum miasta [Adamiak i Napierała 2013; Andersson 2010; Chen i Rothschild 2010; Urtasun i Gutiérrez 2006].

Odległość od centrum miasta jako determinanta cen usług hotelowych 53 W koncentrycznych modelach lokalizacji odległość geograficzna od centrum miała często decydujące znaczenie dla działalności gospodarczej różnych podmiotów, w tym dla podejmowanych decyzji cenowych. Na podstawie wyników badań podjętych przez autorów i innych badaczy można twierdzić, że znaczenie odległości od centrum miasta dla cen usług hotelowych nie może być oceniane jednoznacznie. Konieczne jest więc kontynuowanie badań nad znaczeniem różnorakich determinant lokalizacyjnych dla cen usług noclegowych oferowanych przez hotele w miastach. W przekonaniu autorów, konieczne jest również redefiniowanie pojęcia odległości geograficznej i jej wpływu na ceny. Bibliografia Adamiak, M., Napierała, T., 2013, Przestrzenne zróżnicowanie cen usług noclegowych w Łódzkim Obszarze Metropolitalnym, Prace Geograficzne, 134, s. 37 50. Andersson, D.E., 2010, Hotel Attributes and Hedonic Prices: An Analysis of Internet- -based Transactions in Singapore s Market for Hotel Rooms, The Annals of Regional Science, 44 (2), s. 229 240. Balaguer, J., Pernias, J.C., 2013, Relationship between Spatial Agglomeration and Hotel Prices: Evidence from Business and Tourism Consumers, Tourism Management, 36, s. 391 400. Becerra, M., Santaló, J., Silva, R., 2013, Being Better vs. Being Different: Differentiation, Competition, and Pricing Strategies in the Spanish Hotel Industry, Tourism Management, 34, s. 71 79. Carlson, J.A., McAfee, R.P., 1983, Discrete Equilibrium Price Dispersion, The Journal of Political Economy, 91, s. 480 493. Chamberlin, E.,1933,The Theory of Monopolistic Competition, Harvard University Press, Cambridge. Chen, C., Rothschild, R., 2010, An Application of Hedonic Pricing Analysis to the Case of Hotel Rooms in Taipei, Tourism Economics, 16 (3), s. 685 694. Egan, D.J., Nield, K., 2000, Towards a Theory of Intraurban Hotel Location, Urban Studies, 37 (3), s. 611 621. Halvorsen, R., Palmquist, R., 1980, The Interpretation of Dummy Variables in Semilogarithmic Equations, American Economic Review, 70 (3), s. 474 475. Hung, W., Shang, J., Wang, F., 2010, Pricing Determinants in the Hotel Industry: Quantile Regression Analysis, International Journal of Hospitality Management, 29 (3), s. 378 384.

54 Tomasz Napierała, Maciej Adamiak Lee, C., 2011, The Determinants of Hotel Room Rates: Another Visit with Singapore s Data, International Journal of Hospitality Management, 30 (3), s. 756 758. Lockyer, T., 2005, Understanding the Dynamics of the Hotel Purchase Decision, International Journal of Contemporary Hospitality Management, 17 (6), s. 481 492. Napierała, T., 2013, Przestrzenne zróżnicowanie cen usług hotelowych w Polsce, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. Rosen, S., 1974, Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition, Journal of Political Economy, 82 (1), s. 34 55. Salop, S., Stiglitz, J., 1977, Bargains and Ripoffs: A Model of Monopolistically Competitive Price Dispersion, The Review of Economic Studies, 44, s. 493 510. Schamel, G., 2012, Weekend vs. Midweek Stays: Modelling Hotel Room Rates in a Small Market, International Journal of Hospitality Management, 31 (4), s. 1113 1118. Thrane, C., 2006, Examining the Determinants of Room Rates for Hotels in Capital Cities: The Oslo Experience, Journal of Revenue and Pricing Management, 5 (4), s. 315 323. Urtasun, A., Gutiérrez, I., 2006, Hotel Location in Tourism Cities: Madrid 1936 1998, Annals of Tourism Research, 33(2), s. 382 402. Wolaniuk, A., 2012, Centra miast, w: Liszewski, S. (red.), Geografia urbanistyczna, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 303 341. Zhang, H., Zhang, J., Lu, S., Cheng, S., Zhang, J., 2011, Modelling Hotel Room Price with Geographically Weighted Regression, International Journal of Hospitality Management, 30 (4), s. 1036 1043.