【摘要】：聚集是區(qū)域經(jīng)濟研究中的重點問題之一,而聚集定位問題又是深入分析聚集需要解決的首要問題。由于聚集具有高度的尺度敏感性,采用空間自相關(guān)方法分析時,尺度選擇容易受研究者主觀判斷的影響,而且空間自相關(guān)方法也未考慮聚集的時間特征。與之相比,Kulldorff等學(xué)者提出的掃描統(tǒng)計量方法表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。研究探索性地選用浙江省各市、縣工業(yè)從業(yè)人口的聚集問題,從尺度選擇、尺度轉(zhuǎn)換和時空融合三個方面,比較了空間自相關(guān)和時空掃描統(tǒng)計量方法在探測聚集問題上的差異性,進而證實了時空掃描統(tǒng)計量方法不僅有效解決了人為選擇尺度的偏倚問題,實現(xiàn)了尺度推繹、轉(zhuǎn)換的自動化,而且更加有利地融合了立體、動態(tài)、多尺度的時空分析優(yōu)勢。
【圖文】：

HUMANGEOGRAPHYVol.27.No.22012/42012年第2期總第124期人文地理時，仍采用一般的時空掃描統(tǒng)計量模型。圖4時空掃描統(tǒng)計量原理圖Fig.4PrincipleofSpatial-temporalScanStatistics4.2模型建立采用時空掃描統(tǒng)計量時要考慮三個基本特征：被掃描區(qū)域的形狀和結(jié)構(gòu)；掃描窗口的形狀及大小；基于無效假設(shè)的概率分布類型。在模型中窗口（windowsampling）可以是多種形狀的，例如圓形窗口[24]、橢圓形窗口[25]或任意多邊形窗口[26]。選擇合適的窗口是正確進行空間掃描的前提。針對本研究中浙江省整個區(qū)域的形狀和空間特征，適宜采用圓形掃描窗口，，具體模型如下：令nz代表所掃描圓形窗口Z中的實際從業(yè)人數(shù)，mz代表掃描窗口Z區(qū)域中的總?cè)丝跀?shù)，μ(Z)是根據(jù)無效假設(shè)得到的掃描窗口Z中的預(yù)期從業(yè)人數(shù)。同時，令所有區(qū)域G中總的從業(yè)人數(shù)為nG，而所有區(qū)域總?cè)藬?shù)為mG，所有區(qū)域預(yù)期從業(yè)人數(shù)為μ(G)。μ(Z)=nGmG×mZ（3）μ(G)=Σμ(Z)（4）區(qū)域x的概率密度函數(shù)為：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是掃描窗口中實際的從業(yè)人數(shù)和預(yù)期的從業(yè)人數(shù)之比，q是掃描窗口Z之外實際從業(yè)人數(shù)和預(yù)期從業(yè)人數(shù)之比，建立此函數(shù)的目的在于對比檢驗窗口內(nèi)外從業(yè)人數(shù)的概率密度。進一步建立掃描窗口的對數(shù)似然函數(shù)值：L(Z)=e-nGnG!×nZμ(Z)埸埸nZnG-nZμ(Z)-μ(Z)埸埸nG-nZχ∈z儀μ(χi)（6）L0=e-nGnG!×nGμ(G)埸埸nGχi∈Z儀μ(χi)（7）L(z)是時空掃描窗口中Z的似然函數(shù)值，L0是基于無效假設(shè)得到的似?

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本文編號：2566469