R数据分析|空间基尼系数

空间基尼系数主要用于衡量地理要素的空间分布差异，是地理学研究中一个常见指标。本文主要介绍如何利用R语言计算空间基尼系数。

1、公式介绍

公式主要参考冯亚芬等（2017）
在地理科学发表的《广东省传统村落空间分布特征及影响因素研究》 一文。演示数据来自文中表2数据。数据可在后台回复【20220525】获取。具体如下：

2、指标计算

setwd("C:\\Users\\Acer\\Desktop")
library(dplyr)
gini_data <- readxl::read_xlsx("基尼系数.xlsx")
gini_data
# A tibble: 4 x 2
#  region value
#  <chr>  <dbl>
#1 粤北      58
#2 珠三角    45
#3 粤西      14
#4 粤东       9

gini_data %>% 
  mutate(prop = value/sum(value)) %>% #计算占比
  summarise(index = -(sum(prop*log(prop)))/(log(nrow(gini_data)))) #计算指标
# 0.835  

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计算结果为0.835，与原文结果一致。需要注意的是，由于涉及对数运算，数据中不能包含0值。

3、其他

此外，基尼系数还有其他不同形式的计算公式，本文只是其中一种，不同形式的计算公式结果往往不相同。

其他方法可参考如下文章
：

• R语言数据分析|赫芬达尔−赫希曼指数（HHI）。
• R语言数据分析|季节集中指数、地理集中指数与变异系数的计算。
• R语言与Stata绘制洛伦兹曲线（Lorenz curve）。
• R语言数据分析|耦合协调度模型。
• R语言数据分析|地理探测器（Geographical detectors）。
• R语言绘图 | 多期核密度图绘制。
• Stata绘图 | Stata绘制多期（年）核密度图。