ИНДЕКС ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЗАВИСИМОСТИ: МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТА СОСЕДСТВА В СОЦИАЛЬНЫХ НАУКАХ

Авторы

  • Игорь Окунев / Igor Okunev Московский государственный институт международных отношений (Университет) МИД РФ http://orcid.org/0000-0003-3292-9829
  • Мария Тисленко / Mariya Tislenko Российский университет дружбы народов http://orcid.org/0000-0003-3424-7856

Ключевые слова:

политическая география, пространственный анализ, пространственная зависимость, пространственная автокорреляциия, пространственная эконометрика, индекс пространственной зависимости, эффект соседства

Аннотация

Представлены результаты разработки и применения усовершенствованного методологического инструментария, основанного на аппарате пространственной эконометрики. В качестве отправной точки исследователи проанализировали пространственное распределение двух социальных явлений – уровня демократизации и распространения самоубийств среди населения. Для каждого индикатора были проведены следующие процедуры: отбор достоверных, регулярно собираемых и публикуемых данных, дазиметрическое районирование на основании диаграммы и картограммы размаха, расчеты локальных индикаторов пространственной автокорреляции (метод LISA) и предлагаемого авторами индекса пространственной зависимости для выявления и интерпретации аномальных значений пространственной зависимости различных явлений. Аномальные значения, свидетельствующие о предположительно существенной роли географических факторов (ИПЗ>0,1) были получены:для уровня политических режимов – это слабость государства, свобода прессы и степень защиты политических прав населения;для уровня распространения самоубийств среди населения – это индекс автономии и уровень религиозности в обществе.Авторы, не претендуя на всеобъемлемость выводов, приходят к следующему заключению: инструменты пространственной эконометрики, будучи экстраполированными и применимыми, наряду с другими традиционными методами политических и социальных наук, являются полезными для поиска логически не всегда очевидных выводов о пространственных отношениях и распределении тех или иных социально-экономических и политических феноменов. Кроме того, предложенный алгоритм анализа основывается на открытых данных и отличается методологической ясностью и относительной простотой, а потому может быть использован и для анализа иных квантифицируемых и статистически отслеживаемых явлений. DOI: 10.17072/2218-1067-2020-3-82-95

Биографии авторов

Игорь Окунев / Igor Okunev, Московский государственный институт международных отношений (Университет) МИД РФ

кандидат политических наук, ведущий научный сотрудник, директор Центра пространственного анализа международных отношений Института международных исследований

Мария Тисленко / Mariya Tislenko, Российский университет дружбы народов

стажер-исследователь кафедры региональной экономики и географии экономического факультета

Библиографические ссылки

Окунев, И. Ю. и др. (2020) Атлас международных отношений: пространственный анализ индикаторов мирового развития. Москва: Аспект-Пресс, 447 с. [Okunev, I. Yu. (2020) Atlas of International Relation: spatial analysis of global development indicators [Atlas mezhdunarodnyh otnoshenij: prostranstvennyj analiz indikatorov mirovogo razvitiya]. Moscow: Aspect Press, 447 p. (In Russ.)].

Окунев, И. Ю. (2020) Основы пространственного анализа. Москва: Аспект Пресс, 255 с. [Okunev, I. Yu. (2020) Spatial Analysis Fundamentals [Osnovy prostranstvennogo analiza]. Moscow: Aspect Press, 255 p. (In Russ.)].

Anselin, L. (1995) ‘Local Indicators of Spatial Association’, LISA – Geographical Analysis, 27, рр. 93–115.

Anselin, L. (1996) ‘The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association, Spatial Analytical, London: Routledge, рр. 111–126.

Chen, G., Gu, C. L., Wu, F. L. (2004) ‘Spatial analysis of urban poverty in Nanjing, Scientia Geographica Sinica, Vol. 5.

Cliff, Andrew, and J. Keith, Ord. (1973) Spatial Autocorrelation. London: Pion.

Dantas, A. P. et al. (2018) ‘Analysis of suicide mortality in Brazil: spatial distribution and socioeconomic context’, Revista Brasileira de Psiquiatria, Vol. 40, 1, pp. 12–18.

Del Mar López, T., Aide, T. M., Thomlinson, J. R. (2001) ‘Urban expansion and the loss of prime agricultural lands in Puerto Rico’, Ambio: a Journal of the Human environment, Vol. 30, 1, pp. 49–55.

Hsu, C. Y. et al. (2015) ‘Geography of suicide in Hong Kong: spatial patterning, and socioeconomic correlates and inequalities’, Social science & medicine, Vol. 130, pp. 190–203.

Jian, F. (2002) ‘Modeling the spatial distribution of urban population density and its evolution in Hangzhou’, 地理研究., Vol. 21, 5, pp. 635–646.

Lee, S. I. (2001) ‘Developing a bivariate spatial association measure: an integration of Pearson's r and Moran's I’, Journal of geographical systems, Vol. 3, 4, pp. 369–385.

Liu, X. H. (2003) ‘Estimation of the spatial distribution of urban population using high spatial resolution satellite imagery’, Dis-sertation Abstracts International, Vol. 64–08, Section: A, 175 p.

Moran, P. A. P. (1948) ‘The interpretation of statistical maps’, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), Vol. 10, 2, pp. 243–251.

Oh, K., Jeong, S. (2007) ‘Assessing the spatial distribution of urban parks using GIS’, Landscape and urban planning, Vol. 82, 1–2, pp. 25–32.

O’Loughlin, J. (2001) Geography and democracy: The spatial diffusion of political and civil rights – The territorial factor: Political geography in a globalising world. Amsterdam: Vossiuspers, pp. 77–96.

Schlenkrich, O. (2019) ‘Identifying profiles of democracies: A cluster analysis based on the democracy matrix dataset from 1900 to 2017’, Politics and Governance, Vol. 7, 4, pp. 315–330.

Qi, X., Tong, S., Hu, W. (2010) ‘Spatial distribution of suicide in Queensland, Australia’, BMC psychiatry, Vol. 10, 1, 106 p.

Yuan, Y., Wu, F., Xu, X. (2009) ‘The spatial pattern of poverty and deprivation in transitional Chinese city: Analysis of areabased indicators and individual data’, Acta Geographica Sinica, Vol. 64, 6, pp. 753–763.

Загрузки

Опубликован

2020-10-20

Как цитировать

Igor Okunev И. О. /, & Mariya Tislenko М. Т. /. (2020). ИНДЕКС ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЗАВИСИМОСТИ: МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТА СОСЕДСТВА В СОЦИАЛЬНЫХ НАУКАХ. Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science, 14(3), 82–95. извлечено от http://press.psu.ru/index.php/polit/article/view/3841