The use of spatial autocorrelation in the study of internal migration
cytuj
pobierz pliki
RIS BIB ENDNOTEChoose format
RIS BIB ENDNOTEZastosowanie autokorelacji przestrzennej w badaniach migracji wewnętrznych
Publication date: 10.2022
Geographical Studies, 2022, Issue 167, pp. 7 - 27
https://doi.org/10.4467/20833113PG.22.005.16218Authors
Zastosowanie autokorelacji przestrzennej w badaniach migracji wewnętrznych
The use of spatial autocorrelation in the study of internal migration
Spatial redistribution of the population in Poland results in migration outflow from some units and migration inflow to others. The uneaven spatial distribution of this process results in different migration characteristics of communes in Poland. In the literature this issue has often been the subject of research and works in this area were based on traditional research methods, based on statistical data analysis. In the paper below the author describes the possibilities of conducting migration studies using spatial autocorrelation methods. The commonly used coefficients of migration turnover and migration efficiency were analysed using Moran’s global and local I statistics. The results obtained by the author lead to the conclusion that the application of spatial autocorrelation tools allows for a new perspective in the study of internal migration, making it possible to determine the spatial distribution of the phenomenon under study in spatial units, taking into account the situation in neighbouring units. The analysis with the use of spatial autocorrelation tools may replace or supplement the research methods used so far, mainly with regard to indicating clusters of high and low values of a given variable, which allows to identify clusters of a specific migration character. It also allows to unambiguously determine whether the similarity of municipalities in terms of migration behaviour is statistically significant or random. Additionally, the juxtaposition of the results with the conclusions drawn from the literature search also allowed for comparison with traditional methods of studying migration processes.
Keywords: internal migration, spatial autocorrelation, I Moran’s global statistic, LISA
Zarys treści: Redystrybucja przestrzenna ludności w Polsce powoduje odpływ migracyjny z jednych jednostek oraz napływ migracyjny do drugich. Nierównomierny rozkład przestrzenny tego procesu powoduje odmienną charakterystykę migracyjną gmin w Polsce. W literaturze zagadnienie to często było przedmiotem badań, a prace z tego zakresu bazowały na wykorzystaniu tradycyjnych metod badawczych opartych na analizie danych statystycznych. W poniższym opracowaniu autor opisuje możliwości prowadzenia badań migracyjnych, stosując metody autokorelacji przestrzennej. Powszechnie używane współczynniki obrotu migracyjnego oraz efektywności migracji zostały przeanalizowane z zastosowaniem statystyki globalnej i lokalnej I Morana. Uzyskane przez autora wyniki pozwalają stwierdzić, że stosowanie narzędzi autokorelacji przestrzennej umożliwia nowe spojrzenie w badaniach migracji wewnętrznych, ułatwiając określanie rozkładu przestrzennego badanego zjawiska w jednostkach przestrzennych przy uwzględnieniu sytuacji w jednostkach sąsiadujących z nimi. Analiza z wykorzystaniem narzędzi autokorelacji przestrzennej może zastępować lub uzupełniać dotychczas stosowane metody badawcze, głównie w zakresie wskazywania skupisk wysokich i niskich wartości danej cechy, co daje możliwość identyfikacji klastrów o określonym charakterze migracyjnym. Pozwala również jednoznacznie stwierdzić, czy podobieństwo gmin w zakresie zachowań migracyjnych jest istotne statystycznie czy też losowe. Dodatkowo zestawienie wyników z wnioskami płynącymi z kwerendy literatury umożliwiło też porównanie z tradycyjnymi metodami badań procesów migracyjnych.
Information: Geographical Studies, 2022, Issue 167, pp. 7 - 27
Article type: Original article
Titles:
Zastosowanie autokorelacji przestrzennej w badaniach migracji wewnętrznych
The use of spatial autocorrelation in the study of internal migration
Uniwersytet Wrocławski, Instytut Geografii I Rozwoju Regionalnego, pl. Uniwersytecki 1, 50-137 Wrocław, Polska
Published at: 10.2022
Article status: Open
Licence: CC BY
Percentage share of authors:
Article corrections:
-Publication languages:
PolishView count: 761
Number of downloads: 416