Диссертация (1136936), страница 21
Текст из файла (страница 21)
Для того чтобы попытатьсяучесть распределение населения по территории регионов, была построена еще однаматрица «пяти ближайших соседей», где расстояние между регионами определялоськак кратчайшее расстояние по автомобильным дорогам между самыми населеннымигородами регионов. В большинстве регионов России крупнейший город являетсяодновременно административнымцентром(столицей)составляют Вологодская область (Череповецрегиона.Исключение– самый населенный городВологодской области, тогда как Вологода является столицей области), Кемеровскаяобласть – Новокузнецк/Кемерово, Ханты-Мансийский автономный округСургут/Ханты-Мансийск,Ямало-Ненецкийавтономныйокруг––НовыйУренгой/Салехард, республика Ингушетия (Назрань/Магас).
Для Московской иЛенинградской областей расстояния до ближайших крупнейших городов соседнихрегионов считались от г.Москва и г.Санкт-Петербург соответственно. ДляКостромской, Ярославской и Ивановской областей 5-ым и 6-ым под удаленностирегионами оказались Московская область и г.Москва, поэтому для этих трехобластей в матрице весов было задано по 6 связей. Так как автомобильноесообщение Анадыря и Петропавловска-Камчатского с городами в других регионахстраны отсутствует, для Чукотского автономного округа и для Камчатского краясвязи с другими регионами не были назначены. Как и матрица 2, данная матрица неявляется симметричной.1184.
Матрица обратных расстояний между самыми населенными городамирегионов.,1, если ≠ и , ≤ 1000= { ,0,если , > 1000Где , – кратчайшее расстояние между самыми населенными городамирегионов i и j по автомобильной дороге. В отличие от предыдущих матриц, которыезадавались как бинарные, в этой матрице веса , могут принимать любые значенияна промежутке от 0 до 1. Было установлено пороговое значение в 1000 км.
Есликратчайшее расстояние по автомобильной дороге между самыми населеннымигородами региона i и региона j превышает 1000 км, то связь между регионами быларавна 0, то есть отсутствовала.Расстояние между Москвой и Московской областью, а также между СанктПетербургом и Ленинградской областью было задано как 1 км. В этой матрице, каки в матрице 3, у Чукотского автономного округа и Камчатского края отсутствуютсвязи с другими регионами ввиду отсутствия автомобильного сообщения. Такжесвязи не были назначены Ненецкому автономному округу, Магаданской области,республике Саха (Якутия), Сахалинской области, так как кратчайшее расстояние открупнейших городов этих регионов до крупнейших городов соседних регионов поавтомобильной дороге превышает 1000 км.
У трех регионов (Владимирской,Нижегородской и Рязанской областей) при заданных параметрах нашлось по 33региона-«соседа» (при этом теснота связи отличалась в зависимости от степениудаленности).Четыремрегионам(Ямало-Ненецкомуавтономномуокругу,Забайкальскому краю, Иркутской и Мурманской областям) было назначено всего поодному региону-соседу.Матрица 4 является симметричной: расстояние от региона i до региона jравняется расстоянию от региона j до региона i.1195.
Матрица миграционного обмена между регионамиДляпостроенияматрицысвязирегионовнаосноведанныхомежрегиональных перемещениях была использована форма АТ-2 «Распределениемигрантов по регионам приема и выхода в пределах Российской Федерации»,полученная от Федеральной Службы Государственной Статистики за период 20092012 гг.Так как в 2011 году изменились правила учета миграции в статистике[Мкртчян и Карачурина, 2014], матрицы были составлены не за каждый год, но былаиспользована одна общая матрица, где веса были рассчитаны на основе суммарныхзначений межрегиональных перемещений за весь период 2009-2012гг. Та же матрицабыла применена для расчета индекса Морана для периодов 2007-2008 и 2013-2014 гг.Веса матрицы рассчитывались по следующей формуле:, = {(, + , )/ , если ≠ и (, + , )/ ≥ 0,001,0, если (, + , )/ < 0,001где , – число людей, приехавших из региона j в регион i в 2009-2012 гг.;, – число людей, уехавших из региона i в регион j в 2009-2012гг, – числочеловеко-лет, прожитых населением региона i за период 2009-2012 гг.Наибольшее количество связей было у Чукотского автономного округа (35регионов), наименьшее – у города Москва (одна связь с Московской областью).Данная матрица не является симметричной.
Численность населения регионовзначительно разнится, поэтому, хотя общее количество межрегиональных мигрантовдля пары регионов i и j всегда равно (т.е. , + , = , + , ), присоотнесении численности мигрантов с населением регионов i и j, связь региона i срегионом j и связь региона j с регионом i могут существенно отличаться по степенитесноты. Например, для 68 регионов связь с Московской областью оказалась вышеустановленного порога, тогда как для Московской области было образовано лишь 11связей с другими регионами. Также для двух регионов были сформированы лишь120односторонние связи – так, Ненецкий автономный округ и республика Мордовия нестали «соседом» ни одному другому региону России, тогда как число регионов«соседей» Ненецкого автономного округа получилось равным 13, республикиМордовия – 5.На рисунке 19 представлено изменение индекса Морана для показателяожидаемой продолжительности жизни при рождении с 1989 по 2014 гг.0,8Мужчины0,60,85 ближайших(центроид)5 ближайших(город)0,4обратныерасстояния0,2Женщинысмежности0,60,40,22013201020072004200119981995199219891978-19792013201020072004200119981995199219891978-197901969-197001969-1970миграционныхпотоковРисунок 19.
Изменение индексов пространственной автокорреляции, рассчитанных с помощьюзаданных матриц весов, для ожидаемой продолжительности жизни при рождении по регионам(вертикальные линии обозначают изменения административно-территориального деления илидоступности данных по регионам – см. параграф 2.3)Начиная со второй половины 1990-х гг. самые большие значения индексапространственной автокорреляции получаются при использовании для расчетовматрицы смежных границ.
Очень близкие оценки индекса Морана получаются такжепри использовании матрицы «5 ближайших соседей», где расстояние междурегионами рассчитывалось от центроидов. Использование остальных матриц хужеобъясняетпространственнуюдифференциациюсмертностивРоссиинарегиональном уровне. Самые низкие оценки были получены при использованииматрицы миграционных потоков. Тем не менее, во всех случаях индекс Мораназначимо больше 0, что говорит о наличии положительной пространственнойавтокорреляции – то есть регионы с более высоким (низким) значением признака121чаще связаны (на основании признака, выбранного для определения весовсвязанности регионов) с регионами, где значения признака также выше (ниже).Динамика индексов Морана, рассчитанных с помощью четырех матриц,основанных на расположении регионов в пространстве, схожа между собой.
Уженщин заметно ослабевание связи между регионами в течение рассматриваемогопериода.Умужчиннаблюдалосьснижениеиндексовпространственнойавтокорреляции во второй половине 2000-х гг., но после 2010 года значенияиндексоввновьвыросли.Динамикаизмененияиндексапространственнойавтокорреляции продолжительности жизни по регионам обратно скоррелирована созначениемпродолжительностижизнинанациональномуровнеипрямоскоррелирована с межрегиональным неравенством в продолжительности жизни. Тоесть периоды роста продолжительности жизни, которые, как было показано в главе3.4вцеломсопровождалисьснижениеммежрегиональногонеравенства,одновременно приводили к увеличению мозаичности региональной карты.4.2.2. Локальная пространственная автокорреляцияТак как при анализе на наличие глобальной автокорреляции наибольшиезначения индекса Морана были получены при использовании матрицы смежности,то расчет локальных индексов был произведен с помощью именно этой матрицы.На Рисунке 21 представлены карты с обозначенными цветом регионами, длякоторых локальные индексы автокорреляции оказались значимо отличны от нуля (p<0.05).
Карты были построены за 1990, 2005 и 2015 года.В 1990 году положительная и статистически значимая связь в уровняхпродолжительности жизни с регионами-соседями была найдена у мужчин длянекоторых регионов юга Приволжского федерального округа, Ставропольского края,республики Кабардино-Балкария.
В этих регионах наблюдались относительно122высокие уровни продолжительности жизни, и среднее значение продолжительностижизни в окружающих их регионах было также достаточно высоким. Такжеположительные индексы локальной автокорреляции, но уже для регионов с низкойпродолжительностью жизни были найдены для ряда регионов Сибирскогофедерального округа и республики Коми. Для некоторых регионов были найденыстатистически значимые отрицательные индексы пространственной автокорреляции,то есть пониженному уровню продолжительности жизни в регионе соответствуетвысокий уровень регионов соседей (в 1990 году у мужчин такими регионами былиКраснодарский край, Чечено-Ингушская республика, республика Калмыкия) илинаоборот (Архангельская Курганская, Омская, Томская области).Мужчины199020052015Женщины1990НезначимВысокий-ВысокийНизкий-Низкий20052015Низкий-ВысокийВысокий-НизкийРисунок 21. Индексы локальной автокорреляции Морана для показателя ожидаемаяпродолжительность жизни при рождении в 1990, 2005 и 2015 году («Высокий-Высокий» - регион свысоким уровнем продолжительности жизни соседствует с регионами, где продолжительностьжизни также выше; «Низкий-Низкий» - регион с низким уровнем продолжительности жизнисоседствует с регионами с низкой продолжительностью жизни; «Высокий-Низкий» - регион свысоким уровнем продолжительности жизни соседствует с регионами с низкойпродолжительностью жизни; «Низкий-Высокий» - регион с низкой продолжительностью жизнисоседствует с регионами с высокой продолжительностью жизни)123В 1990 году пространственные кластеры у женщин были в целом достаточнопохожи на те, что наблюдались у мужчин, но кластер низкой продолжительностижизни распространялся в том числе на регионы Дальневосточного федеральногоокруга.
На фоне своих соседей, как и у мужчин, выделялись республики Калмыкия иЧечено-Ингушетия – продолжительность жизни женщин в этих регионах была нижесреднего, тогда как их соседи – напротив – выделялись более высоким ее уровнем. Вположительную сторону на фоне своих соседей отличался Алтайский край.К 2005 году кластер пониженной смертности на юге европейской части Россиистал более заметен и у мужчин, и у женщин. При этом у мужчин такжесформировался кластер повышенной смертности в северо-западных регионах.К 2015 году кластеры регионов, образующих компактные зоны повышенной(Восточная Сибирь и Дальний Восток) и пониженной (регионы Кавказа) смертности,остаются прежними, хотя кластер пониженной смертности заметно уменьшился ивключает в себя меньшее число регионов. Также больше не выявляетсястатистически значимая пространственная автокорреляция высокой смертности длясеверо-западных регионов у мужчин.Можно заключить, что пространственные закономерности смертности вРоссии, описанные еще в 1970-1980-х годах [Андреев, 1979; Школьников, 1987],сохраняются: кластер пониженной смертности образуют регионы юга России,кластер повышенной смертности – регионы Восточной Сибири и Дальнего Востока.4.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
