衛星夜間光から、インドの貧しい地区がどのように格差を縮めるかを調べます。近隣地区とのつながりを考慮すると推定される収束速度が高まり、格差の半分を縮めるために必要な期間は約23年から13年になります。
国が豊かになると肥満は減るのでしょうか。84か国のデータは、単一の所得水準を境に変化するのではなく、複数の転換点をもつ、より複雑な関係を示しています。
インドネシアでは、経済成長が失業を減らす効果は地域によって大きく異なります。成長によって失業が大きく減る県もあれば、ほとんど変わらない県もあります。さらに、ある県の成長は近隣の県の雇用にも影響するため、雇用政策は地域の実情に合わせ、近隣地域と連携して進めることが効果的です。
ジャカルタ首都圏では、多くの人が住んでいる県とは別の県で働いており、最低賃金は県ごとに定められています。近隣の県の最低賃金が高いほど、労働者がその県へ通勤する傾向が強まることがわかりました。県境に沿って決まる賃金制度が、人々の通勤先を左右しているのです。
夜間光の衛星画像から中国の各省の成長を追跡できますが、光と所得の関係は時期によって変化し、景気後退期には弱まります。新しい衛星データは古いデータよりも経済活動を正確に捉え、特に工業とサービス業で優れています。
カンボジアでは、最新の貧困データが不足しています。私たちは家計調査と夜間光などの衛星データ、機械学習を組み合わせ、安全な水、衛生設備、電気、教育といった基本的なサービスが不足している場所を世帯レベルまで地図化しました。
国が豊かになるにつれて、国内の地域間格差は一度広がり、その後縮まるのでしょうか。この逆U字型のパターンが成り立つことに加え、天然資源、農地、民族間の不平等も地域間格差を最も確実に説明する要因であることがわかりました。
マルチスケール地理的加重回帰（MGWR）と更新された推測の枠組みを通じて、政治的・社会経済的要因が暴力に影響を及ぼす空間スケールを評価します。
本研究は、夜間光、農地、気候のデータを機械学習の手法を通じて統合することで、ベトナムの新しいサブナショナルGDPデータセットを構築します。
本論文は、衛星夜間光画像をどのように処理・分析するかを示す、扱いやすい地理計算ノートブックを紹介します。