基于空间自相关和时空扫描统计量的聚集比较分析

发布时间：2019-11-27 05:15

【摘要】：聚集是区域经济研究中的重点问题之一,而聚集定位问题又是深入分析聚集需要解决的首要问题。由于聚集具有高度的尺度敏感性,采用空间自相关方法分析时,尺度选择容易受研究者主观判断的影响,而且空间自相关方法也未考虑聚集的时间特征。与之相比,Kulldorff等学者提出的扫描统计量方法表现出了明显的优势。研究探索性地选用浙江省各市、县工业从业人口的聚集问题,从尺度选择、尺度转换和时空融合三个方面,比较了空间自相关和时空扫描统计量方法在探测聚集问题上的差异性,进而证实了时空扫描统计量方法不仅有效解决了人为选择尺度的偏倚问题,实现了尺度推绎、转换的自动化,而且更加有利地融合了立体、动态、多尺度的时空分析优势。
【图文】：

HUMANGEOGRAPHYVol.27.No.22012/42012年第2期总第124期人文地理时，仍采用一般的时空扫描统计量模型。图4时空扫描统计量原理图Fig.4PrincipleofSpatial-temporalScanStatistics4.2模型建立采用时空扫描统计量时要考虑三个基本特征：被扫描区域的形状和结构；扫描窗口的形状及大小；基于无效假设的概率分布类型。在模型中窗口（windowsampling）可以是多种形状的，例如圆形窗口[24]、椭圆形窗口[25]或任意多边形窗口[26]。选择合适的窗口是正确进行空间扫描的前提。针对本研究中浙江省整个区域的形状和空间特征，适宜采用圆形扫描窗口，，具体模型如下：令nz代表所扫描圆形窗口Z中的实际从业人数，mz代表扫描窗口Z区域中的总人口数，μ(Z)是根据无效假设得到的扫描窗口Z中的预期从业人数。同时，令所有区域G中总的从业人数为nG，而所有区域总人数为mG，所有区域预期从业人数为μ(G)。μ(Z)=nGmG×mZ（3）μ(G)=Σμ(Z)（4）区域x的概率密度函数为：f(χ)=Pμ(χ)Pμ(Z)+q(μ(G)-μ(Z))若x∈Zf(χ)=qμ(χ)Pμ(Z)+q(μ(G)-μ(Z))若x埸Z（5）公式（5）中的P是扫描窗口中实际的从业人数和预期的从业人数之比，q是扫描窗口Z之外实际从业人数和预期从业人数之比，建立此函数的目的在于对比检验窗口内外从业人数的概率密度。进一步建立扫描窗口的对数似然函数值：L(Z)=e-nGnG!×nZμ(Z)埸埸nZnG-nZμ(Z)-μ(Z)埸埸nG-nZχ∈z仪μ(χi)（6）L0=e-nGnG!×nGμ(G)埸埸nGχi∈Z仪μ(χi)（7）L(z)是时空扫描窗口中Z的似然函数值，L0是基于无效假设得到的似?

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2566469