夜間光の衛星画像を地域所得の推計に変換し、各国の地域間格差を測定する方法を学びます。Pythonで一歩ずつ、国の発展に伴って地域間格差が一度拡大し、その後縮小するかを検証します。
国が発展するにつれて、豊かな地域と貧しい地域の格差はまず広がり、その後縮まるのでしょうか？既存の研究を再現した56か国のシミュレーションデータを使い、地域間格差を測って所得とともにどう上下するかを、簡単な方法からより柔軟な方法までたどります。R のチュートリアルで、ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
貧しい国は豊かな国に追いつきつつあるのでしょうか？各国の所得データを使い、貧しい国ほど速く成長しているか、世界の所得格差が縮まっているかを検証し、2000年以降に答えがどう変わったかを見ます。Stata のチュートリアルで、ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
数十年にわたって取り残されてきた貧しい国が、2000年ごろから豊かな国より速く成長しているのはなぜでしょうか？Kremer、Willis、You による2021年の研究を再現し、成長を左右する政策、制度、教育の水準そのものが国々の間で近づいてきたことを示します。Stata のチュートリアルで、ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
国が豊かになるにつれて、地域間格差はまず広がってから縮まるのでしょうか、それとも最も豊かな段階で再び広がるのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、約180か国の夜間光の衛星画像を用いて各国を時間を通じて自国自身と比べ、N字型のパターンを見いだします。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
インドネシアの貧しい地区は、どこでも同じ速さで豊かな地区に追いついているのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、514の地区を対象に、それぞれの関係が場所ごとに、しかも変数ごとに異なる地理的な広がりで変化することを認める地理的な回帰分析を用います。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
南米の地図上で、人間開発の水準が高い地域や低い地域は固まって分布しているのでしょうか、そしてその集まりは2013年から2019年にかけて変化したのでしょうか？このPythonチュートリアルでは、153の地域を地図にし、空間統計を用いて隣り合う地域が偶然以上に似ているかを検証します。ウェブブラウザで動くインタラクティブなアプリが付いています。
空間クラスターと外れ値を調べるためのインタラクティブなジオコンピュテーション・ノートブックです。
Pythonを用いて地方レベルの人間開発をモニタリングするための地理計算ノートブックです。探索的データ分析に加えて、地理空間マッピング、空間的依存、空間的不平等を紹介します。
本書は、近年のクラブ収束の文献を簡潔にレビューし、先進国と発展途上国の比較的な視点を提供し、StataとRでクラブ収束の枠組みを実装する方法のチュートリアルを掲載しています。