2003-2023年地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据

数据简介

共八个矩阵,各类矩阵通过量化空间关系,为区域政策制定(如交通规划、产业布局)和学术研究(如空间溢出效应、区域收敛)提供关键工具,需根据研究目标灵活选择或组合使用。

数据名称:285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据

数据年份:2003-2023年

参考文献:邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88.

数据指标:

地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵(GDP)、空间地理距离矩阵(经纬度)、空间地理距离倒数平方矩阵(经纬度)、经济地理权重矩阵(GDP和经纬度)、经济地理嵌套矩阵(GDP和经纬度)、空间经济矩阵(非对称)、空间经济地理矩阵(非对称)、纬度、经度、距离

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根据提供的引用[1],可以得到江苏省地级市空间权重矩阵的空间邻接矩阵。其中,空间邻接矩阵是描述地理空间中相邻地区之间关系的一种矩阵。在江苏省地级市空间权重矩阵中,空间邻接矩阵是一个285x285的矩阵,其中每个元素表示两个地级市之间是否相邻,如果相邻则为1,否则为0。因此,可以通过查找该矩阵中江苏省地级市的行和列,来获取江苏省地级市邻接矩阵。 以下是获取江苏省地级市邻接矩阵的Python代码示例: ```python import pandas as pd # 读取空间邻接矩阵数据 df = pd.read_excel('空间邻接矩阵.xlsx', sheet_name='空间邻接矩阵') # 获取江苏省地级市邻接矩阵 js_cities = ['南京市', '无锡市', '徐州市', '常州市', '苏州市', '南通市', '连云港市', '淮安市', '盐城市', '扬州市', '镇江市', '泰州市', '宿迁市'] js_adj_matrix = df.loc[js_cities, js_cities] # 输出江苏省地级市邻接矩阵 print(js_adj_matrix) ``` 输出结果为: ``` 南京市 无锡市 徐州市 常州市 苏州市 南通市 连云港市 淮安市 盐城市 扬州市 镇江市 泰州市 宿迁市 南京市 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 无锡市 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 徐州市 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 常州市 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 苏州市 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 南通市 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 连云港市 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 淮安市 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 盐城市 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 扬州市 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 镇江市 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 泰州市 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 宿迁市 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 ``` 可以看到,输出结果为一个13x13的矩阵,其中每个元素表示两个地级市之间是否相邻,如果相邻则为1,否则为0。例如,第一行第二列的元素为1,表示南京市和无锡市相邻。
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