World Regional Studies ›› 2021, Vol. 30 ›› Issue (2): 245-256.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2021.02.2019430
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Ziyue DING1(), Haiyan LIU1(), Xiaohui CHEN1, Hongchuan MA2
Received:
2019-09-04
Revised:
2020-01-07
Online:
2021-03-30
Published:
2021-04-09
Contact:
Haiyan LIU
通讯作者:
刘海砚
作者简介:
丁梓越(1990-),女,博士研究生,研究方向为恐怖袭击事件时空演变分析,E-mail: dingziyue0513@126.com。
基金资助:
Ziyue DING, Haiyan LIU, Xiaohui CHEN, Hongchuan MA. Spatial and temporal evolution of terrorism index in Middle East and the spatial-temporal heterogeneity of its influencing factors[J]. World Regional Studies, 2021, 30(2): 245-256.
丁梓越, 刘海砚, 陈晓慧, 麻洪川. 中东地区恐怖主义指数时空演变及其影响因素的时空异质性[J]. 世界地理研究, 2021, 30(2): 245-256.
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URL: https://sjdlyj.ecnu.edu.cn/EN/10.3969/j.issn.1004-9479.2021.02.2019430
指标名称 | 指标等级 | 权重因子 |
---|---|---|
事件总数 | 未分级 | 1 |
死亡人数 | 未分级 | 3 |
受伤人数 | 未分级 | 0.5 |
财产损失 | 未知级别,财产损失=0 | 0 |
较轻级别,财产损失 < $1million | 1 | |
重大级别,$1million <财产损失< $1billion | 2 | |
灾难级别,财产损失 > $1billion | 3 |
Tab.1 Weighting factors of terrorism index indicators
指标名称 | 指标等级 | 权重因子 |
---|---|---|
事件总数 | 未分级 | 1 |
死亡人数 | 未分级 | 3 |
受伤人数 | 未分级 | 0.5 |
财产损失 | 未知级别,财产损失=0 | 0 |
较轻级别,财产损失 < $1million | 1 | |
重大级别,$1million <财产损失< $1billion | 2 | |
灾难级别,财产损失 > $1billion | 3 |
指标类型 | 指标名称(数据来源) | 变量表示 | 取值范围 | 指标含义 | VIF |
---|---|---|---|---|---|
经济社会 | 人均GDP(a) | log GDP | > 0 | 数值越大,水平越高 | 2.09*** |
青年失业率(b) | U | 0 - 1 | 0为最低,1为最高 | 1.45*** | |
民族分异指数(c) | EF | 0 - 1 | 0为分异程度最低,1为最高 | 1.71*** | |
基督教人口比例(d) | RC | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 1.76*** | |
伊斯兰教人口比例(d) | RI | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 2.58*** | |
政治 | “自由”等级(e) | FL | 1 - 7 | 1为等级最低,7为最高 | 2.12*** |
国家脆弱性指数(f) | SFI | 0 - 25 | 0为不脆弱,25为极端脆弱 | 1.88*** | |
地理 | 国土面积比例(g) | LC | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 2.54** |
Tab.2 Factor description of terrorism index in Middle East
指标类型 | 指标名称(数据来源) | 变量表示 | 取值范围 | 指标含义 | VIF |
---|---|---|---|---|---|
经济社会 | 人均GDP(a) | log GDP | > 0 | 数值越大,水平越高 | 2.09*** |
青年失业率(b) | U | 0 - 1 | 0为最低,1为最高 | 1.45*** | |
民族分异指数(c) | EF | 0 - 1 | 0为分异程度最低,1为最高 | 1.71*** | |
基督教人口比例(d) | RC | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 1.76*** | |
伊斯兰教人口比例(d) | RI | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 2.58*** | |
政治 | “自由”等级(e) | FL | 1 - 7 | 1为等级最低,7为最高 | 2.12*** |
国家脆弱性指数(f) | SFI | 0 - 25 | 0为不脆弱,25为极端脆弱 | 1.88*** | |
地理 | 国土面积比例(g) | LC | 0 - 1 | 0为比例最低,1为最高 | 2.54** |
国家名称 | ZMK | TADF | 趋势 | 显著性 | 国家名称 | ZMK | TADF | 趋势 | 显著性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
阿尔及利亚 | -4.9064*** | -0.3404 | 下降 | 显著 | 摩洛哥 | -0.6768 | -5.3434*** | 稳定 | — |
巴林 | 1.5227 | -1.9549 | 上升 | 不显著 | 阿曼 | 0 | — | 稳定 | — |
塞浦路斯 | 0.4794 | -3.1883** | 稳定 | — | 卡塔尔 | 0.1974 | -4.8999*** | 稳定 | — |
埃及 | 1.4381 | -1.5394 | 上升 | 不显著 | 沙特阿拉伯 | 1.4381 | -2.7240 | 上升 | 不显著 |
伊朗 | 1.9739** | -2.2507 | 上升 | 显著 | 叙利亚 | 2.9608*** | -1.2585 | 上升 | 显著 |
伊拉克 | 3.9477*** | -0.8572 | 上升 | 显著 | 突尼斯 | 2.2840** | -2.3044 | 上升 | 显著 |
以色列 | -0.8459 | -3.0343** | 稳定 | — | 土耳其 | 0.7895 | -2.8280 | 上升 | 不显著 |
约旦 | 0.9869 | -3.5073** | 稳定 | — | 阿联酋 | 0.1974 | -5.0668*** | 稳定 | — |
科威特 | 0.1974 | -3.5607** | 稳定 | — | 巴勒斯坦 | 0.9023 | -2.1163 | 上升 | 不显著 |
黎巴嫩 | 0.5922 | -2.2799 | 上升 | 不显著 | 西撒哈拉 | 0.0564 | -4.5826*** | 稳定 | — |
利比亚 | 2.5096** | -0.3201 | 上升 | 显著 | 也门 | 4.5117*** | -1.1377 | 上升 | 显著 |
Tab.3 Results of time evolution trend testing for terrorism index in Middle East, 1995-2016
国家名称 | ZMK | TADF | 趋势 | 显著性 | 国家名称 | ZMK | TADF | 趋势 | 显著性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
阿尔及利亚 | -4.9064*** | -0.3404 | 下降 | 显著 | 摩洛哥 | -0.6768 | -5.3434*** | 稳定 | — |
巴林 | 1.5227 | -1.9549 | 上升 | 不显著 | 阿曼 | 0 | — | 稳定 | — |
塞浦路斯 | 0.4794 | -3.1883** | 稳定 | — | 卡塔尔 | 0.1974 | -4.8999*** | 稳定 | — |
埃及 | 1.4381 | -1.5394 | 上升 | 不显著 | 沙特阿拉伯 | 1.4381 | -2.7240 | 上升 | 不显著 |
伊朗 | 1.9739** | -2.2507 | 上升 | 显著 | 叙利亚 | 2.9608*** | -1.2585 | 上升 | 显著 |
伊拉克 | 3.9477*** | -0.8572 | 上升 | 显著 | 突尼斯 | 2.2840** | -2.3044 | 上升 | 显著 |
以色列 | -0.8459 | -3.0343** | 稳定 | — | 土耳其 | 0.7895 | -2.8280 | 上升 | 不显著 |
约旦 | 0.9869 | -3.5073** | 稳定 | — | 阿联酋 | 0.1974 | -5.0668*** | 稳定 | — |
科威特 | 0.1974 | -3.5607** | 稳定 | — | 巴勒斯坦 | 0.9023 | -2.1163 | 上升 | 不显著 |
黎巴嫩 | 0.5922 | -2.2799 | 上升 | 不显著 | 西撒哈拉 | 0.0564 | -4.5826*** | 稳定 | — |
利比亚 | 2.5096** | -0.3201 | 上升 | 显著 | 也门 | 4.5117*** | -1.1377 | 上升 | 显著 |
年份 | 最低 | 较低 | 一般 | 较高 | 最高 |
---|---|---|---|---|---|
1995 | 10 | 4 | 6 | 2 | 0 |
1998 | 13 | 5 | 3 | 1 | 0 |
2001 | 14 | 4 | 2 | 2 | 0 |
2004 | 14 | 1 | 6 | 0 | 1 |
2007 | 11 | 3 | 6 | 1 | 1 |
2010 | 14 | 4 | 2 | 1 | 1 |
2013 | 7 | 3 | 6 | 4 | 2 |
2016 | 7 | 3 | 5 | 5 | 2 |
Tab.4 Number of countries with different terrorism index levels in Middle East from 1995 to 2016
年份 | 最低 | 较低 | 一般 | 较高 | 最高 |
---|---|---|---|---|---|
1995 | 10 | 4 | 6 | 2 | 0 |
1998 | 13 | 5 | 3 | 1 | 0 |
2001 | 14 | 4 | 2 | 2 | 0 |
2004 | 14 | 1 | 6 | 0 | 1 |
2007 | 11 | 3 | 6 | 1 | 1 |
2010 | 14 | 4 | 2 | 1 | 1 |
2013 | 7 | 3 | 6 | 4 | 2 |
2016 | 7 | 3 | 5 | 5 | 2 |
变量 | 最小值 | 下四分位数 | 中位数 | 上四分位数 | 最大值 | OLS |
---|---|---|---|---|---|---|
log GDP | -1.153 | 1.790 | 2.092 | 2.217 | 4.491 | 0.907*** |
U | -0.202 | 0.123 | 0.140 | 0.169 | 0.301 | 0.045*** |
EF | -8.397 | -5.601 | -2.981 | -1.480 | 118.876 | -2.786*** |
RC | -48.168 | -5.440 | -2.958 | 4.222 | 77.372 | -4.346*** |
RI | -60.689 | -2.010 | -0.570 | 0.262 | 1.840 | -3.922*** |
FL | -2.971 | -0.084 | 0.007 | 0.377 | 1.744 | 0.220*** |
SFI | -0.164 | 0.327 | 0.374 | 0.417 | 0.431 | 0.364*** |
LC | -59.257 | -1.032 | -0.611 | 0.149 | 0.989 | -1.420** |
Constant | -15.521 | -9.515 | -5.562 | -3.996 | 18.508 | 0.183 |
R2 | 0.7003 | 0.5377 | ||||
R2 Adjusted | 0.6953 | 0.5299 | ||||
AICc | 1834.92 | 1987.12 | ||||
RSS | 1076.19 | 1656.78 |
Tab.5 Results of variable coefficient estimation in GWR and OLS model
变量 | 最小值 | 下四分位数 | 中位数 | 上四分位数 | 最大值 | OLS |
---|---|---|---|---|---|---|
log GDP | -1.153 | 1.790 | 2.092 | 2.217 | 4.491 | 0.907*** |
U | -0.202 | 0.123 | 0.140 | 0.169 | 0.301 | 0.045*** |
EF | -8.397 | -5.601 | -2.981 | -1.480 | 118.876 | -2.786*** |
RC | -48.168 | -5.440 | -2.958 | 4.222 | 77.372 | -4.346*** |
RI | -60.689 | -2.010 | -0.570 | 0.262 | 1.840 | -3.922*** |
FL | -2.971 | -0.084 | 0.007 | 0.377 | 1.744 | 0.220*** |
SFI | -0.164 | 0.327 | 0.374 | 0.417 | 0.431 | 0.364*** |
LC | -59.257 | -1.032 | -0.611 | 0.149 | 0.989 | -1.420** |
Constant | -15.521 | -9.515 | -5.562 | -3.996 | 18.508 | 0.183 |
R2 | 0.7003 | 0.5377 | ||||
R2 Adjusted | 0.6953 | 0.5299 | ||||
AICc | 1834.92 | 1987.12 | ||||
RSS | 1076.19 | 1656.78 |
变量 | 最小值 | 下四分位数 | 中位数 | 上四分位数 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
log GDP | -7.237 | -0.176 | 0.384 | 1.302 | 31.823 |
U | -1.207 | 0.006 | 0.090 | 0.132 | 0.402 |
EF | -28.630 | -5.415 | -3.178 | -1.062 | 31.004 |
RC | -273.740 | -6.265 | -4.130 | -0.669 | 1476.344 |
RI | -114.385 | -3.209 | -1.626 | -0.700 | 29.753 |
FL | -5.161 | -0.056 | 0.130 | 0.252 | 1.972 |
SFI | -0.288 | 0.233 | 0.372 | 0.454 | 0.861 |
LC | -22.444 | -1.259 | -0.529 | 0.827 | 3.350 |
Constant | -13.715 | -2.626 | 1.363 | 3.440 | 13.512 |
R2 | 0.8273 | ||||
R2 Adjusted | 0.8244 | ||||
AICc | 1676.39 | ||||
RSS | 620.203 |
Tab.6 Results of variable coefficient estimation in GTWR model
变量 | 最小值 | 下四分位数 | 中位数 | 上四分位数 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
log GDP | -7.237 | -0.176 | 0.384 | 1.302 | 31.823 |
U | -1.207 | 0.006 | 0.090 | 0.132 | 0.402 |
EF | -28.630 | -5.415 | -3.178 | -1.062 | 31.004 |
RC | -273.740 | -6.265 | -4.130 | -0.669 | 1476.344 |
RI | -114.385 | -3.209 | -1.626 | -0.700 | 29.753 |
FL | -5.161 | -0.056 | 0.130 | 0.252 | 1.972 |
SFI | -0.288 | 0.233 | 0.372 | 0.454 | 0.861 |
LC | -22.444 | -1.259 | -0.529 | 0.827 | 3.350 |
Constant | -13.715 | -2.626 | 1.363 | 3.440 | 13.512 |
R2 | 0.8273 | ||||
R2 Adjusted | 0.8244 | ||||
AICc | 1676.39 | ||||
RSS | 620.203 |
1 | Li Z, Sun D, Chen H, et al. Identifying the socio-spatial dynamics of terrorist attacks in the Middle East. IEEE Conference on Intelligence and Security Informatics. Piscataway: IEEE, 2016:175-180. |
2 | Siebeneck L K, Medina R M, Yamada I, et al. Spatial and temporal analyses of terrorist incidents in Iraq, 2004-2006. Studies in Conflict and Terrorism, 2009, 32(7):591-610. |
3 | LaFree G, Dugan L, Xie M, et al. Spatial and temporal patterns of terrorist attacks by ETA 1970 to 2007. Journal of Quantitative Criminology, 2012, 28(1):7-29. |
4 | 韩增林,王雪,彭飞,等.基于恐袭数据的"一带一路"沿线国家安全态势及时空演变分析.地理科学,2019,39(7):1037-1044. |
Han Z, Wang X, Peng F, et al.Security situation and spatio-temporal evolution along Belt and Road based on terrorist attack data. Scientia Geographica Sinica, 2019, 39(7):1037-1044. | |
5 | Bahgat K, Medina R M. An overview of geographical perspectives and approaches in terrorism research.Perspectives on Terrorism, 2013, 7(1):38-72. |
6 | Braithwaite A, Li Q. Transnational terrorism hot spots: Identification and impact evaluation. Conflict Management and Peace Science, 2007, 24(4):281-296. |
7 | Abadie A. Poverty, political freedom, and the roots of terrorism. American Economic Review, 2006, 96(2):50-56. |
8 | Krueger A B. Introduction to what makes a terrorist: Economics and the roots of terrorism. Introductory Chapters, 2007, 132(14):393-394. |
9 | Benmelech E, Berrebi C, Klor E F. Economic conditions and the quality of suicide terrorism. The Journal of Politics, 2012, 74(1):113-128. |
10 | Krueger A B, Maleckova J.Education, poverty and terrorism: Is there a causal connection.Journal of Economic Perspectives, 2003, 17(4):119-144. |
11 | 宫玉涛. "一带一路"场域中恐怖主义与民族宗教关系辨析. 国际关系研究, 2016, 1(1):92-105. |
Gong Y. Discrimination between terrorism and ethnic and religious relations in the field of "One Belt and One Road". Journal of International Relations, 2016, 1(1):92-105. | |
12 | Pilat J F. The causes of terrorism. Organisational Transformation & Social Change, 2013, 1(6): 171-182. |
13 | Young J K, Findley M G. Terrorism and civil war: A spatial and temporal approach to a conceptual problem. Perspectives on Politics, 2012, 10(2):285-305. |
14 | Kurrild-Klitgaard P, Justesen M K, Klemmensen R. The political economy of freedom, democracy and transnational terrorism. Public Choice, 2006, 128(1-2):289-315. |
15 | Gallup JL, Sachs JD, Mellinger AD.Geography and economic development. Cid Working Papers, 1999, 22(2):179-232. |
16 | Kendall M G. Rank correlation methods. British Journal of Psychology, 1990, 25(1):86–91. |
17 | 章诞武, 丛振涛, 倪广恒. 基于中国气象资料的趋势检验方法对比分析. 水科学进展, 2013, 24(4):490-496. |
Zhang D, Cong Z, Ni G. Comparison of three Mann-Kendall methods based on the China's meteorological data. Advances in Water Science, 2013, 24(4):490-496. | |
18 | Dickey D A, Fuller W A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 1979, 74(366):427-431. |
19 | Krämer W. Fractional integration and the augmented Dickey-Fuller test. Economics Letters, 1998, 61(3):269-272. |
20 | 徐建华. 现代地理学中的数学方法. 北京:高等教育出版社, 2016:149-158. |
Xu J. Mathematical methods in modern geography. Beijing: Higher Education Press, 2016:149-158. | |
21 | Brunsdon C, Fotheringham A S, Charlton M E. Geographically weighted regression: A method for exploring spatial nonstationarity. Geographical Analysis, 2010, 28(4):281-298. |
22 | Huang B, Wu B, Barry M. Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(3):383-401. |
23 | Zhang X, Huang B, Zhu S. Spatiotemporal influence of urban environment on taxi ridership using geographically and temporally weighted regression. International Journal of Geo-information, 2019, 8(1):23-44. |
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Abstract |
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