книги из ГПНТБ / Сербенюк С.Н. Применение математико-статистических моделей для картографирования географических комплексов

нить динамику изменения уровней специализации промыш­ ленности отдельных воеводств. Но более наглядно это мож­ но представить на специальной карте, характеризующей изме­ нение компонентных весов за определенный период времени.

были представлены на р и с .23 . Практически единственным их значительным отличием является смещение центра поло­ жительных изменений из Варшавского воеводства в Лодзинское.

Анализ выявленных закономерностей свидетельствует: при изучении отраслевой структуры промышлен­ ности во временном разрезе следует учитывать, что вели­

чины главных компонент в каждом варианте расчетов характеризуют динамически меняющуюся структуру отрас­ лей промышленности воеводств и страны в целом, которая может служить базой для сравнения ка каждый год периода исследования. Поэтому для изучения результатов расчетов полезно привлекать и результаты изучения изменения от­ раслевой структуры каждого воеводства и страны в целом /как это было сделано при проведении корреляционного анализа/.

В общем случае карты, характеризующие веса компо­ нент, ' ~ показывают тенденцию углубления мекзееведоких различий в отраслевой структуре промышленности, преоб­ ладание тенденций промышленной диИфепенциэшч', отрасле­ вой специализация. Минимальные изменения, отмеченные

I9601970 гг.

для Катовицкого и Лодзинского воеводств, свидетельствуют о том, что эти воеводства продолжают оставаться центра­ ми наибольших различий в отраслевой структуре промышлен­ ности, ярко выраженной специализации промышленных произ­ водств.

Если карты, характеризующие первые главные компонен­ ты, показывают степень выраженности общих свойств геогра­

фических комплексов, то на картах, характеризующих вто­

рые и третьи компоненты, отражаются основные осо­

бенности, специфические черты территориального распреде­ ления промышленных производств. При этом вторые компонен­

го развития. Для трактовки выделяемых теми или иными ком­ понентами групп отраслей промышленности можно проводить совместный анализ исходных статистических данных, характеризуюіда структуру воеводств по численности занятых в отдельных отраслях, и результатов компонентного анализа. При этом можно предложить следующую последовательность, обеспечивающую объективность трактовки результатов мате- матико-статистичеокого моделирования. Вначале по карте определяют воеводства, характеризующиеся наибольшими ве­ личинами компонентных весов /как положительными, так и отрицательными/, Далее путем анализа статистических данных устанавливают, . какие отрасли в данных воеводствах име­ ют удельный вес,в наибольшей степени отличающийся от

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