Файл: Сербенюк С.Н. Применение математико-статистических моделей для картографирования географических комплексов.pdf

среднего по стране. Затем долю этих отраслей сопостав­

ляют в остальных воеводствах страны и сравнивают . с

величинами компонентных весов. При этом следует указать, что полного сходства не получим, так как часть информа­ ции об анализируемых отраслях вошла в характеристику пер­ вой главной компоненты.

Такой анализ, проведенный для второй и третьей ком­

понент, показал, что вторая компонента в основном харак­ теризует черную металлургию и топливную промышлс ность— отрасли, имеющие наиболее неравномерное распределение по воеводствам страны. Все воеводства, имеющие развитую металлургию и топливную промышленность,на карте, состав­

ленной по данным 1970 г . /рис. 30/, имеют значительные по­ ложительные веса для второй компоненты. Наиболее зна­

чительные отрицательные величины компонентных весов отмечаются для наименее развитых в промышленном отно­ шении воеводетв/Кощалинского, Ольштынского и Белостокского/, имеющих слабо развитое топливно-энергетическое хозяйство и не имеющих предприятий черной и цветной металлургии.

Анализ географического размещения весов для треть­

легкой промышленности. Наибольшие положительные значе­ ния отмечаются для тех воеводств, в которых отрасли легкой промышленности развиты больше, чем отраош ма­ шиностроения /Лодзинское воеводство^ или же примерно

вравных пропорциях /Катовицкое и Краковское воеводст­

ва /. Наибольшие же отрицательные значения компонентных

17 -233І

весов характерны для тех воеводств, где развитие маши­ ностроения значительно опережает развитие отраслей лег­ кой промышленности /Щецинское, Люблинское, Жешувское и другие воеводства/.

Таким же способом можно проанализировать и другие

главные компоненты, не включенные в анализ. Каждая из них будет характеризовать группы отраслей, имеющие раз­ личия в распределении по воеводствам. При этом, с увели­ чением номера главной компоненты, в анализ будут вовле­

каться отрасли, имеющие все менее выраженную неравномер­ ность территориального распределения и развития.

Наряду с картами, характеризующими значения компо­ нентных -весов на отдельные даты, могут быть составлены

и проанализированы карты, отражающие изменение величин

компонентой отраслей /металлургии и топливной промыш­ ленности/ - Катовицкого и Краковского воеводств харак­ терно весьма небольшое изменение компонентных весов. Значительное увеличение компонентных весов произошло

уменьшение компонентных весов отмечается для воеводств,

- ІЗ І -

воеводства/. Исключение составляет лишь Варшавское вое­ водство, где произошло значительное увеличение числен­ ности занятьи в черной металлургии, но значения второй компоненты существенно уменьшились. Объяснение этого сле­ дует искать в том, что в Варшавском воеводстве.за десяти­ летие произошли значительные изменения отраслевой структу­ ры промышленности, причем это изменение шло в сторону сближения с отраслевой структурой промышленности стра­ ны в делом. Такое привлечение результатов анализа из­ менения отраслевой структуры промышленности и его направ­ ления рекомендуется широко применять при анализе всех главных компонент, что позволит избежать субъективизма в трактовке результатов математических расчетов и их кар­ тографического изображения.

§3. Анализ регрессий ■

Выявленные.при анализе отраслевой структуры промыш­ ленности по данным за последовательный ряд лет закономер­ ности и устойчивые тенденции позволяют с определенной степенью вероятности судить о возможностях их изменения в ближайшем будущем, т .е . давать экстраполяционный прог­ ноз будущего развития отраслевой структуры промышленнос­ ти. Расчет будріего изменения показателей можно вести, используя данные статистики по численности занятых в от­ дельных отраслях, данные анализа корреляционных зависи­ мостей и данные анализа -весов главных компонент.

Прогноз изменения численности занятых по отраслям

можно вести с высокой степенью точности для достаточно крупных территориальных единиц: страны в целом или круп­ ных экономических районов. Для отдельных воеводств, а также для более дробных единиц административного деле­ ния и промышленных центров прогнозировать можно на не­ большие отрезки времени. Прогноз на более длительные сроки потребует включейия в анализ данных не только, например, по численности занятых, но и по другим пара­ метрам промышленного развития и прежде всего по 'гчпи~ тальным вложениям. При этом более достоверным будет прогноз для тех отраслей, где производство в значитель­ ной степени коррелируется с численностью населения или другими основными показателями, а также для отраслей и воевоіцств, где на прогнозный период не планируется круп­ ных инвестиций, повлияющих на темпы развития отраслей и их структуру.

Значительной достоверностью может отличаться и экстраполяционный прогноз изменения корреляционных зави­ симостей, отражающих изменения в отраслевой структуре промышленности воеводств и страны в целом. Как прави­ ло, изменения корреляционных зависимостей для воеводств носят довольно равномерный характер, хорошо описываемый регрессионными уравнениями 2-4 порядка. Здесь прежде всего можно исследовать, как будут расти изменения в корреляционных зависимостях от базового, исходного года. Таким годом в первом параграфе данной главы послужил I960 г . , поэтому его целесообразно использовать и для экстраполяционного прогноза возможного изменения кор­

реляционных зависимостей в будущем. Учитывая короткий

лирования, Решение уравнений 3-го порядка показали, что для страны в целом будет характерно дальнейшее уменьше­

о вероятности продолжения процесса последовательного из­ менения отраслевой структуры страны в целом. Расчеты

I

в будущем будет характерно продолжение процесса изменения отраслевой структуры промышленности, выражающееся в умень­ шение значений коэффициентов корреляции. Сопоставление результатов расчетов с данными по капиталовложениям в. промышленность и т .п . показывает, что для некоторых во­

еводств прогнозные темпы изменения отраслевой структуры

ь

вряд ли оправдаются. Так трудно ожидать значительного изменения в I97I-I975 г г . отраслевой структуры промышлен­ ности Варшавского воеводства. Значительные изменения в структуре промышленности, наблюдавшиеся здесь в 19601970 гг.,были вызваны крупными изменениями в области нефтехимии, черной металлургии и некоторых других от­ раслей, развитие которых в будущем ожидается в более

умеренных темпах. Для Гданьского воеводства, напротив, следует ожидать более крупных изменений, чем указано в

экстраполяционном прогнозе, в связи со значительным раз­ витием судостроительной, нефтехимической и других отрас- . лей. Внесение подобных корректив может привести к созда­

нию на базе экстраполяционного прогноза экспертной прог­ нозной модели развития отраслевой структуры промышлен­ ности, имеющей самостоятельное научное и практическое значение.

Аналогичную методику можно применить, например, при

прогнозировании отличий отраслевой структуры промышлен'і-

Ц.. ..

ности воеводств от структуры страны в целом. Результаты.- такого прогнозирования могут' быть представлены на картах* характеризующих степень отличия воеводских структур про» мышленности от структуры промышленности страны на отдель­ ные даты прогнозного периода, а также на карте, отображав ющей общую величину изменений'корреляционных зависимостей

привлекать карты,' характеризующие. изменение корреляци­ онных показателей в базовом периоде /І9 6 0 -І9 7 0 гг. / и т .п .

Определенное значение имеют и расчеты регрессионных уравнений для весов главных компонент, по результатам которых может быть составлена серия карт, характеризую­ щих отдельные компоненты и их комплексы на отдельные даты прогнозного периода или отображающих ожидаемые изменения ■компонентных весов в течение всего прогнозного периода.

Примером первых карт является рис.34 , характеризу­ ющий ожидаемые значения первой компоненты в 1975 г . Ана-

лиз этой карты, проведенный с использованием карт, ха­ рактеризующих корреляционные зависимости в базовом и прогнозном периоде исследования, компонентные веса в базовом периоде,и других материалов, показал, что к

1975 г . ожидается увеличение отраслевой специализации промышленности воеводств. При этом ранее выявленные

центры пониженных значений компонентных весов /Лодзинокое и Катовицкое воеводства/ практически не изменяют

своих значений, что объясняется малыми изменениями в отраслевой структуре, прогнозируемыми в 1970-1975 г г .

Сохранят свое значение другой центр низких значений — Ольштынское воеводство, а также центры повышенных зна­

чений компонентных весов, несмотря на ожидаемую значи­ тельную перестройку их отраслевой структуры. Такого

же рода выводы можно сделать и по картам, характери­

зующим остальные главные -компоненты. При э'том следует

теризуемых групп отраслей. Поэтому при трактовке гео­ графического смысла главных компонент следуе"’ псвтсрять

определение набора отраслей, характеризуемых главными компонентами через определенные периоды времени после­

дования /например, через 5- летия/.

Составление и анализ комплексных карг, характеризу­ ющих группы главных компонент в прогнозный период, дает

возможность оценить динамику изменения всех анализируе­

мых компонент вместе и дать комплексную трактовку