Оценка пространственной автокорреляции основных показателей - Пространственное взаимодействие российских городов
Россия простирается на 10 000 км с запада на восток, и на 4 000 км с юга на север. Одни регионы и города растут и развиваются быстрее других. Визуальный анализ карт не позволяет выявить наличие или отсутствие пространственной автокорреляции по исследуемому показателю между российскими городами.
Для выявления пространственных взаимодействий широко используется индекс Морана, который определяется по формуле:
Где N - объем выборки, - элемент матрицы W пространственного взаимодействия регионов i и j, - значение показателя y в регионе i, - среднее значение y.
Матрица пространственных весов задается экзогенно, поэтому ее спецификация является наиболее сложным и спорным вопросом в моделировании пространственных взаимосвязей. В текущем исследовании будут использоваться матрицы обратных географических расстояний между городами, стандартизированные по строкам (расчет матриц производился в STATA). Первая матрица включает в себя все города; вторая матрица построена по выборке городов, из которой исключены Москва и Санкт-Петербург; при построении третьей матрицы также исключены Москва и Санкт-Петербург и использовано пороговое значение расстояния в 1000 км, то есть предполагаем, что города, которые находятся на расстоянии более 1000 км не влияют друг на друга; четвертая матрица идентична третьей, за исключением того, что используется пороговое значение в 1 500 км.
Индексы Морана были рассчитаны для двух показателей - логарифм численности населения (приложение А), динамика индекса Морана изображена на рис.7 и логарифм темпа роста численности населения (приложение Б), динамика индекса изображена на рис. 8. В обоих случаях все рассчитанные значения являются значимыми на 5% уровне значимости, наибольшие значения индекса наблюдаются при использовании матрицы весов с порогом в 1000 км и исключении Москвы и Санкт-Петербурга из выборки.
Рисунок 7 Динамика индексов Морана по логарифму численности населения городов, рассчитанных по различным пространственным матрицам
Рисунок 8 Динамика индексов Морана по логарифму темпа роста численности населения городов, рассчитанных по различным пространственным матрицам
Диаграмма рассеивания Морана показывает наличие пространственной кластеризации по исследуемому показателю. Пространственная диаграмма рассеяния позволяет наглядно визуализировать разброс значений исследуемого показателя относительно пространственного лага. Диаграмма рассеяния делится на четыре квадранта: High - High (HH), High - Low (HL), Low - High (LH), Low - Low (LL). Квадранты соответствуют определенным видам местоположения:
- - Левый верхний квадрант диаграммы (LH) характеризуется группировкой объектов с низким значением показателя в окружении объектов с высоким значением показателя; - Правый верхний (HH) - объекты с высоким значением показателя находятся в окружении объектов так же с высокими значениями исследуемого показателя; - Левый нижний (LL) - объекты с низким значением окружены объектами так же с низкими значениями показателя; -Правый нижний (HL) - объекты с высоким значением окружены объектами с низким значением показателя.
Квадрантам LH и HL соответствует отрицательная пространственная автокорреляция, что свидетельствует о кластеризации различающихся значений показателя. Квадрантам LL и HH соответствует положительная пространственная автокорреляция, свидетельствующая о группировке объектов с близкими значениями показателя.
На рис. 9-11 приведены диаграммы рассеивания, построенные по показателю логарифм численности населения для 1897, 1926, 2013 гг. соответственно. Значения исследуемого показателя равномерно распределены по всем четырем квадрантам, что не позволяет сделать вывод о наличии/отсутствии пространственной автокорреляции, при этом положительный наклон линии пространственного лага говорит о наличии пространственной автокорреляции по исследуемому показателю.
Рисунок 9 Диаграмма рассеивания Морана по логарифму численности населения в 1897г.
Рисунок 10 Диаграмма рассеивания Морана по логарифму численности населения в 1926г.
Рисунок 11 Диаграмма рассеивания Морана по логарифму численности населения в 2013г.
Рисунок 12 Диаграмма рассеивания Морана по логарифму темпа роста численности населения за период 1897-1926 гг.
Рисунок 13 Диаграмма рассеивания Морана по логарифму темпа роста численности населения за период 2000-2013 гг.
На рис. 12-13 приведены диаграммы рассеивания, построенные по показателю логарифм темпа роста численности населения за периоды 1897-1926 гг. и 2000-2013 гг. соответственно. Значения исследуемого показателя равномерно распределены по всем четырем квадрантам, что не позволяет сделать вывод о наличии/отсутствии пространственной автокорреляции, при этом положительный наклон линии регрессии, построенной по исходным данным и их пространственным лагом, говорит о наличии пространственной автокорреляции по исследуемому показателю.
Определение пространственной корреляции, включающее подсчет коэффициента общей пространственной автокорреляции и построение диаграмм рассеяния, является первым шагом в анализе пространственных данных. Вычисленные индексы Морана I, а также анализ их динамики, указывают на то, что значения исследуемой переменной пространственно кластеризованы в большей степени, в отличие от случайного распределения, и существует устойчивая пространственно обусловленная (объясняемая описанными с помощью рассмотренных весовых матриц ) взаимосвязь но не объясняют каковы причины такого явления. Поэтому следующим этапом анализа является проверка гипотез о характере пространственных взаимодействий.
Похожие статьи
-
На основе данных из свободной энциклопедии Wikipedia был произведен сбор географических координат российских городов. На рис. 1, рис. 2 и рис. 3...
-
Существует немало эмпирических исследований в рамках пространственной экономики, в которых используются российские данные регионального уровня. К....
-
Введение - Пространственное взаимодействие российских городов
Вопрос пространственного взаимодействия различных географических объектов (стран, регионов, городов) является популярным в зарубежных и российских...
-
Исследования городов России становятся популярными лишь в последние годы, во многом это объясняется скудностью статистических данных на городском уровне....
-
Описание базы данных В исследовании используются данные городского уровня. В ходе работы над ВКР была составлена уникальная база данных, включающая в...
-
Эмпирические исследования о роли пространственного взаимодействия городов В работе (Eaton, Eckstein, 1994) рассматривается устойчивость распределения...
-
Динамика основных показателей статистики населения По оценке территориального органа Росстата по Пермскому краю городского округа Пермь на 1 января 2011...
-
Оценка социально-демографических и сельскохозяйственных показателей Показатели, которые были проанализированы ранее, требуют их группировки для...
-
Анализ половозрастного состава и структуры населения Государство проводит перепись населения, для того чтобы ставить перед собой необходимые задачи для...
-
Каждый коэффициент неоднородности используется для определения отдельных параметров пласта, которые сами по себе очень важны, но мало информативны, так...
-
Основные подходы и допущения В данном разделе приведен расчет экономической эффективности трех вариантов, Проекта разработки месторождения Сазанкурак,...
-
В наше время социальная статистика представляет собой одно из важнейших приложений статистического метода. Она дает количественную характеристику...
-
В качестве исходных данных для статистического анализа взяты ежегодные цены на нефть Urals c 1999 по 2007года в России (см. таблицу №1). Источник:...
-
Обработка данных показателей свойств грунтов с применением методов математической статистики дополняет качественный анализ инженерно-геологической...
-
Как же изменилась концентрация промышленных отраслей в России за постсоветские годы? Действительно, по мерам Дюрантона-Овермана и промышленность в целом,...
-
Полученное, после регистрации 15 планшетов топографической карты масштаба 1 : 500 растровое поле о использовано для создания цифровой модели местности....
-
Самые высокие сж и р у пород, содержащих большое количество кварца (диориты, кварциты), а более низкие значения у дунитов, поскольку они...
-
Прочностные свойства - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Прочностные свойства горных пород не относятся к показателям, которые создают геофизические поля. В то же время эти свойства характеризуют крепость...
-
Комплексный показатель неоднородности отражает расчлененность и глинистость пласта, а, следовательно, и коллекторские свойства (пористость, проницаемость...
-
Завершающим этапом выполнения практической работы является расчет технико-экономических показателей территории в пределах проектируемого участка. В...
-
Анализ показателей разработки Сугмутского месторождения На 1.01.2014 г. добыча нефти с начала разработки составила 129868 тыс. т. Достигнут коэффициент...
-
Краткая характеристика основных технико-экономических показателей НГДУ "Чекмагушнефть" Основные месторождения, разрабатываемые НГДУ "Чекмагушнефть",...
-
Сбор исходных данных Найти описание экологической обстановки на территории города новосибирска Оценка экологической ситуации с использованием...
-
Показатели экономической оценки - Разработка месторождения
Суторминское месторождение находится в разработке с 1982 года. На начало расчетного периода на месторождении находилось в эксплуатации 1260 скважин, из...
-
Расчет структуры себестоимости 1 тонны угля сводим таблицу. Структура себестоимости определяется по формуле: (5.49) Таблица 5.9 - Расчет структуры...
-
Интенсивное развитие города Алматы, выражающееся в изменении его планировки, появлением новых крупных объектов и сооружений в городской черте, расширение...
-
Необходимое количество блоков на руднике находящихся в одновременной очистной выемки: No=Ko*Kp*((Aр/n)/Nд*Рд*nсм. д.), шт. где: (18) Ko - доля очистных...
-
Осадочные породы - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Характеристику диэлектрической проницаемости е осадочных пород целесообразно первоначально рассмотреть на примере мономинеральной водонасыщенной породы,...
-
Электрические свойства - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Электрические свойства - это физические свойства, характеризующиеся способностью природных объектов создавать и распространять электромагнитные поля. Под...
-
Нейтронные свойства - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Нейтроны представляют собой электронейтральные частицы. Их свойство - беспрепятственно проникать в ядра веществ. Происходит упругое и неупругое...
-
Понятия и основные показатели состава и структуры населения Статистика состава человеческого общества является важнейшим разделом статистики населения,...
-
Геоэкология - Это область географической науки, занимающаяся изучением географической среды и слагающих ее природных и природно-антропогенных геосистем с...
-
Земельные ресурсы - это земная поверхность, на которой размещены разные объекты как природного происхождения, так и антропогенные объекты, т. е....
-
В 2013 году Россия достигла самого высокого в истории страны показателя продолжительности жизни женщин -- 76,5 лет (что превышает и показатели советского...
-
Магматические породы - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Теплопроводность обусловлена в основном твердой фазы ввиду большой и малых kп. ср 2,34,3 Вт/(мК). Закономерных изменений в ряду кислые-ультраосновные не...
-
Петрофизические исследования проводятся с целью установления связей между физическими свойствами и геофизическими параметрами. Для количественной оценки...
-
Твердая фаза - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Коэффициент теплопроводности зависит от минерального состава, формы, размеров и пространственных ориентации кристаллов или зерен, а также температуры и...
-
Теплофизические свойства - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Теплофизические свойства горных пород являются показателями теплового поля Земли, формирование которого обусловлено тремя основными источниками: А)...
-
Жидкая фаза - Основные понятия и сведения о физических показателях горных пород
Вода и нефть - диамагнитны. Воды =0,9Ч10-5 ед. СИ; нефти= - 1,04Ч10-5 ед. СИ. Минерализация вод практически не влияет на, так как соли диамагнитны....
-
Определяющим фактором качества воздуха в республике Башкортостан является поступление в атмосферу загрязняющих веществ в результате деятельности...
Оценка пространственной автокорреляции основных показателей - Пространственное взаимодействие российских городов