R语言实战(4)

探索美国的失业率

R
ggplot2
Barplot
Boxplot
Author

Lee

Published

March 10, 2023

1 探索工具

使用ggplot2、sf、tigris、tidycensus、tmap、leaflet进行空间数据的绘制。

还有一些辅助作图的 R 包，常用的有处理中文字体的 showtext，提供丰富层次的调色板 viridisLite，制作动态图形的 gganimate、echarts4r和 plotly 等。

2 数据获取

  • maps包内置的美国各县失业数据，tigris包获取美国最新地图数据。

  • tidycensus包获取美国人口调查局发布的社会经济数据。

  • wbstats包获取世界银行发布的发展数据。

3 初步探索

library(maps)
op <- par(mar = c(0, 0, 0, 0))
map("state", projection = "polyconic")
map("county", projection = "polyconic")
par(op)

(a) 郡

(b) 州

图 1: 美国州、郡地图

从图 图 1 可以看出，此地图数据缺少了阿拉斯加和夏威夷的数据。

此外，maps包内置的数据集county.flips记录了美国各郡县的行政代码及州郡名称；内置的unemp数据集记录了2009年美国各郡县的失业率。但这两个数据集的行数不同，后者大于前者。

str(county.fips)
'data.frame':   3085 obs. of  2 variables:
 $ fips    : int  1001 1003 1005 1007 1009 1011 1013 1015 1017 1019 ...
 $ polyname: chr  "alabama,autauga" "alabama,baldwin" "alabama,barbour" "alabama,bibb" ...
str(unemp)
'data.frame':   3218 obs. of  3 variables:
 $ fips : int  1001 1003 1005 1007 1009 1011 1013 1015 1017 1019 ...
 $ pop  : int  23288 81706 9703 8475 25306 3527 8884 52055 13726 11583 ...
 $ unemp: num  9.7 9.1 13.4 12.1 9.9 16.4 16.7 10.8 18.6 11.8 ...

初步推测及处理思路：

  • 相对失业率数据集 unemp 来说，美国州、郡县级地图数据不完整，各郡县 FIPS 代码数据集 county.fips 不完整。
  • 相对unemp数据，county.fips数据缺少了哪些地区：将两个数据集连接后，查看polyname列有哪些缺失值，即可得知缺少哪些郡县的代码。
  • 进一步，我们统计各州缺失郡县代码的数量。
library(tidyverse)
# 统计缺失郡县代码总数
tmp <- unemp %>%
  left_join(county.fips)
tmp2 <- tmp %>%
  filter(is.na(polyname))
dim(tmp2)
[1] 143   4
# 统计各州缺失代码数量-fips列前两个数字代表州，具体来说：
# 20-Kansas 堪萨斯州、21-Kentucky 肯塔基州、22-Louisiana 路易斯安那州、15-Hawaii 夏威夷州、51-Virginia 弗吉尼亚州、72-Puerto Rico 波多黎各（领地）
tmp2 <- tmp2 %>%
  mutate(state_fips = str_sub(fips, start = 1, end = 2))
tmp2 %>%
  group_by(state_fips) %>%
  count()
# A tibble: 6 × 2
# Groups:   state_fips [6]
  state_fips     n
  <chr>      <int>
1 15             4
2 20             8
3 21            10
4 22             9
5 51            34
6 72            78
Note

值得注意的是，unemp和county.fips两个数据集均采用整数型来储存FIPS代码，但实际应该采用字符型来储存才合适。 本例中，没有关联上的州代码均在10以上，所以才能使用str_sub()函数进行代码抽取，否则需要另想办法。

4 数据探索

对于区域数据，描述其空间分布采用的常见图形是地区分布图（Choropleth maps）。也叫围栏图，一个个多边形围成的区域就好比大草原上的一个个围栏。也叫面量图，一块块区域加上该区域的属性、度量指标（经济的、人文的、社会的）。

一般初步探索我们会采用绘图的形式，图形可以直观的对数据进行展示。我们采用熟悉的ggplot2包进行绘图。

library(maps)
library(mapproj)
library(ggplot2)
# 获取地图数据
library(sf)
us_state_map <- readRDS(file = "D:/Myblog/datas/us_state_map.rds")
us_county_map <- readRDS(file = "D:/Myblog/datas/us_county_map.rds")
us_county_map
Simple feature collection with 3220 features and 9 fields
Geometry type: GEOMETRY
Dimension:     XY
Bounding box:  xmin: -3112200 ymin: -1697728 xmax: 2258154 ymax: 1558935
Projected CRS: USA_Contiguous_Albers_Equal_Area_Conic
First 10 features:
   STATEFP COUNTYFP COUNTYNS       AFFGEOID GEOID       NAME LSAD      ALAND
1       29      227 00758566 0500000US29227 29227      Worth   06  690564983
2       31      061 00835852 0500000US31061 31061   Franklin   06 1491355860
3       36      013 00974105 0500000US36013 36013 Chautauqua   06 2746047476
4       37      181 01008591 0500000US37181 37181      Vance   06  653713542
5       47      183 01639799 0500000US47183 47183    Weakley   06 1503107848
6       44      003 01219778 0500000US44003 44003       Kent   06  436581658
7       08      101 00198166 0500000US08101 08101     Pueblo   06 6179964847
8       17      175 00424288 0500000US17175 17175      Stark   06  746156170
9       29      169 00758539 0500000US29169 29169    Pulaski   06 1417013177
10      19      151 00465264 0500000US19151 19151 Pocahontas   06 1495047191
       AWATER                       geometry
1      493903 MULTIPOLYGON (((114835.6 34...
2      487899 MULTIPOLYGON (((-267685.1 3...
3  1139407865 MULTIPOLYGON (((1324221 647...
4    42178610 MULTIPOLYGON (((1544260 322...
5     3707114 MULTIPOLYGON (((625934.5 -9...
6    50693232 MULTIPOLYGON (((1977965 726...
7    30219283 MULTIPOLYGON (((-783174.5 1...
8      684784 MULTIPOLYGON (((500559 4247...
9    11314125 MULTIPOLYGON (((312851.7 46...
10    3666530 MULTIPOLYGON (((88185.95 60...
# 地理区域唯一标识
us_county_map$GEOID <- as.integer(us_county_map$GEOID)
# 将失业率数据和地图数据合并
us_county_data <- us_county_map %>%
  left_join(unemp, by = c("GEOID" = "fips"))

ggplot() +
  geom_sf(
    data = us_county_data, aes(fill = unemp),
    colour = "grey80", linewidth = 0.05
  ) +
  geom_sf(
    data = us_state_map,
    colour = "grey80", fill = NA, linewidth = 0.1
  ) +
  scale_fill_viridis_c(
    option = "plasma", na.value = "white"
  ) +
  theme_void() +
  labs(
    fill = "失业率", caption = "数据源：美国人口调查局"
  )

以一个百分点为间隔，统计美国各郡县的失业率分布情况

us_county_data %>%
  filter(!is.na(unemp)) %>%
  ggplot(aes(x = unemp)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, fill = "steelblue", color = "white") +
  theme_classic() +
  labs(x = "失业率", y = "郡县数量")

图 2: 2009 年美国失业率分布

由 图 2 可知，除人口较多、经济较发达的郡县失业率远高于其他郡县，剩余的呈现正态分布的趋势，失业率集中于8%左右。

5 数据分析

2019 年新冠疫情席卷全球，对全世界的经济造成不可估量的影响，对中国来说也不例外。2022 年 11 月 15 日至 16 日，二十国集团领导人第十七次峰会在印度尼西亚的巴厘岛举行，峰会主题为「共同复苏、强劲复苏」。G20 包含 中国、韩国、印度、美国、英国、加拿大、德国、意大利、法国、俄罗斯、日本、欧洲联盟、印度尼西亚、墨西哥、南非共和国、沙特阿拉伯、土耳其、澳大利亚、阿根廷、巴西。首先看看 G20 各个国家的整体失业率情况。

# 使用世界银行数据库获取最近30年宏观进行数据
wb_world_indicator <- wbstats::wb_data(
  indicator = c(
    "SL.UEM.TOTL", # 失业人数 Number of people unemployed
    "SL.UEM.TOTL.ZS", # 失业率 Unemployed (%) (modeled ILO estimate)
    "SL.UEM.TOTL.NE.ZS", # 失业率 Unemployed (%) national estimate

    "NY.GDP.PCAP.KD.ZG", # 人均 GDP 增速
    "NY.GDP.MKTP.CD", # GDP 总量
    "NY.GDP.MKTP.KD.ZG", # GDP 增速

    "FP.CPI.TOTL", # 消费价格指数（以 2010 年为对比基数 100）
    "FP.CPI.TOTL.ZG", # 通货膨胀率
    "SI.POV.GINI", # Gini 指数

    "SP.DYN.LE00.IN", # 预期寿命
    "NY.GDP.PCAP.CD", # 人均 GDP
    "SP.POP.TOTL" # 人口总数
  ),
  country = "countries_only",
  return_wide = FALSE,
  start_date = 1991, end_date = 2021
)
saveRDS(wb_world_indicator, file = "D:/Myblog/datas")

从G20中选取11个国家：中国、印度、美国、英国、德国、法国、俄罗斯、日本、南非共和国、沙特阿拉伯、澳大利亚，分别对比各国失业率、通货膨胀、基尼（GINI)系数数据三个维度数据的差别。

wb_world_indicator <- readRDS("D:/Myblog/datas/wb_world_indicator.rds")
wb_world_df <- wb_world_indicator %>%
  filter(iso3c %in% c("CHN", "SAU", "USA", "AUS", "DEU", "IND", "JPN", "RUS", "ZAF", "SGP", "GBR")) %>%
  filter(date >= 1991 & date <= 2021)
wb_world_df %>%
  filter(indicator_id == "SL.UEM.TOTL.NE.ZS") %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  ggplot(aes(x = date, y = value, color = country)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  scale_color_brewer(palette = "Spectral") +
  coord_cartesian(xlim = c(1990, 2022)) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "年份", y = "失业率", color = "国家")

图 3: 失业率数据

由 图 3 可知，除南非外，其他国家的失业率均在15%以下，且相对较为平稳。且2019年后，由于新冠疫情的影响，各国的失业率均有一定程度上涨。

wb_world_df %>%
  filter(indicator_id == "FP.CPI.TOTL.ZG" & !is.na(value)) %>%
  ggplot(aes(x = date, y = value, color = country)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  scale_color_brewer(palette = "Spectral") +
  # 由于俄罗斯2000年之前通胀率很高，导致图形无法展示变化率，故对y轴显示的极值进行调整
  coord_cartesian(xlim = c(1990, 2022), ylim = c(0, 30)) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "年份", y = "通货膨胀率", color = "国家")

图 4: 通货膨胀率数据
wb_world_df %>%
  filter(indicator_id == "SI.POV.GINI" & !is.na(value)) %>%
  ggplot(aes(x = date, y = value, color = country)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  scale_color_brewer(palette = "Spectral") +
  coord_cartesian(xlim = c(1990, 2022)) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "年份", y = "基尼 (GINI) 系数", color = "国家")

图 5: 基尼（GINI)系数

基尼 (GINI) 系数数据不太多，南非有很高的基尼系数，贫富差距巨大，大部分在 30% - 40% 之间。中国贫富差距比美国小，比俄罗斯大，整体属于高位。

那么，美国各郡县的失业情况怎么样呢？

# 读取数据
us_unemp_county <- readRDS(file = "D:/Myblog/datas/us_unemp_county.rds")
us_unemp_state <- readRDS(file = "D:/Myblog/datas/us_unemp_state.rds")
# 绘图
ggplot() +
  geom_sf(
    data = us_unemp_state,
    aes(fill = estimate / 10000), colour = NA
  ) +
  scale_fill_viridis_c(option = "plasma", na.value = "grey80") +
  coord_sf(crs = st_crs("ESRI:102003")) +
  labs(
    fill = "失业人口\n（万）",
    title = "2016-2020 年度美国各州失业人口",
    caption = "数据源：美国人口调查局"
  ) +
  theme_void(base_size = 13) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
    legend.direction = "horizontal",
    legend.position = "bottom",
    legend.justification = "right",
    legend.title = element_text(size = 10),
    plot.caption = element_text(hjust = 0, vjust = 10)
  )

# 绘图
ggplot() +
  geom_sf(
    data = st_geometry(us_unemp_county), fill = "grey80", colour = NA
  ) +
  geom_sf(
    data = us_unemp_county[us_unemp_county$estimate > 0,],
    aes(fill = estimate), colour = NA
  ) +
  geom_sf(
    data = us_unemp_state,
    colour = alpha("gray80", 1 / 4), fill = NA, size = 0.15
  ) +
  scale_fill_viridis_c(option = "plasma", 
                       na.value = "grey80", trans = "log10") +
  coord_sf(crs = st_crs("ESRI:102003")) +
  labs(
    fill = "失业人口\n", 
    title = "2016-2020 年度美国各郡县失业人口",
    caption = "数据源：美国人口调查局"
  ) +
  theme_void(base_size = 13) +
  theme(
    plot.title = element_text(hjust = 0.5),
    legend.direction = "horizontal",
    legend.position = "bottom",
    legend.justification = "right",
    legend.title = element_text(size = 10),
    plot.caption = element_text(hjust = 0, vjust = 10)
  )