Полимасштабный анализ и моделирование пространственной неравномерности распределения доходов в странах мира

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается распределение уровня социально-экономического развития и регионального неравенства по территории стран мира. Предложено обоснование уровня социально-экономического развития стран при пересчете показателя валового регионального продукта на единицу площади и проведено картографирование с использованием показателя удельного ВРП на км2. Анализ распределения удельного ВРП по странам мира показывает, что страны делятся на развитые и развивающиеся не только по уровню социально-экономического развития, но и по характеру регионального неравенства. Установлено, что распределение значений показателя удельного ВРП в развитых странах имеет более плавный характер, в то время как в развивающихся странах происходит концентрация экономических ресурсов в столицах. Расчет коэффициента географической генерализации показал, что для развитых стран (США, страны зарубежной Европы) наибольший прирост информации о гетерогенности пространства отмечается на верхнем масштабном уровне, в то время как для большинства исследованных развивающихся стран (Китай, Мексика, Бразилия, Аргентина) наибольший прирост происходит на более низких масштабных уровнях. Анализ пространственной автокорреляции и построение модели пространственной регрессии позволили количественно охарактеризовать различия между развитыми и развивающимися странами по характеру территориального неравенства: на основании разницы фактических и модельных значений пространственной автокорреляции. Предложенная методика пространственного анализа распределения показателей экономического благополучия может выступать в качестве альтернативы традиционно принятым в экономике критериям определения развитых и развивающихся стран мира.

Об авторах

А. С. Гладкий

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет,
кафедра социально-экономической географии зарубежных стран

Автор, ответственный за переписку.
Email: antony.gladky@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Антонов Е.В. Территориальная концентрация экономики и населения в странах Европейского союза и в России и роль глобальных городов // Региональные исследования. 2019. № 3 (65). С. 26–41.
  2. Баранский Н.Н. Научные принципы географии. М.: Мысль, 1980. 239 с.
  3. Василевский Л.И., Полян П.М. Системно-структурный подход и экономическая география // Системные исследования: Ежегодник. М.: Издательство “Наука”, 1978. С. 242–260.
  4. Голубченко И.В. Полимасштабная модель изучения территории: подходы к созданию. Уфа: БГПУ им. М. Акмуллы, 2016. 11 с.
  5. Григорьев Л.М., Салмина А.А. Структура социального неравенства современного мира: проблемы измерения // Социологический журн. 2013. № 3. С. 5–21.
  6. Полян П.М., Трейвиш А.И. Территориальные структуры в науке и практике. М.: Знание, 1988. 46 с.
  7. Самсонов Т.Е. Визуализация и анализ географических данных на языке R. М.: Географический факультет МГУ, 2021. https://tsamsonov.github.io/r-geo-course (дата обращения 01.07.2021).
  8. Самсонов Т.Е., Юрова Н.Д. Применение картограмм и картодиаграмм на мультимасштабных социально-экономических картах // Геодезия и картография. 2014. № 11. С. 30–38.
  9. Типология зарубежных стран: учебно-методическое пособие / под ред. А.С. Наумова. М.: Типография “Пеликан”, 2019. 336 с.
  10. Трейвиш А.И. Географическая полимасштабность в развитии России // География. 2006. № 11. С. 3–8.
  11. Трейвиш А.И. Принцип полимасштабности в географии и страноведении // Вопросы экономической и политической географии зарубежных стран. Смоленск: Ойкумена, 2007. Т. 17. С. 50–65.
  12. Трейвиш А.И. География и развитие // География мирового развития. М.: ИГ РАН, 2009. Т. 1. С. 8–43.
  13. Шевчук Е.И., Кириллов П.Л., Петросян А.Н. Проблема генерализации данных в исследованиях пространственной неоднородности социально-экономических явлений на разных масштабных уровнях // Региональные исследования. 2019. № 3 (65). С. 4–15.
  14. Almeida E. Econometria espacial aplicada. Campinas: Editora Alínea, 2012. 498 p.
  15. Grekousis G. Spatial Autocorrelation // Spatial Analysis Methods and Practice: Describe – Explore – Explain through GIS. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2020. P. 207–274.
  16. Krugman P.R., Venables A.J. Globalization and the Inequality of Nations // The Quarterly J. of Economics. 1995. Vol. 110. № 4. P. 857–880.
  17. Kuznets S. Economic growth and income inequality // American Economic Review. 1953. Vol. 45. № 1. P. 1–28.
  18. Milanovic B. Worlds Apart. Measuring International and Global Inequality. Princeton: Princeton Univ. Press, 2005. 240 p.
  19. Piketty T. Capital in the Twenty-First Century. Cambridge: Harvard Univ. Press, 2014. 686 p.
  20. Reddit: Map of world GDP density. https://www.reddit.com/r/russia/comments/4ze0ou/map_of_world_gdp_density/ (дата обращения 01.09.2021).
  21. Shorrocks A. Inequality decomposition by factor components // Econométrica. 1982. Vol. 50. № 1. P. 193–211.

Дополнительные файлы


© А.С. Гладкий, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».