knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

library(tidyverse)

devtools::load_all()

data("dat_pendelointi")

kuntakoodit <- readRDS(here::here("data/kuntakoodit2017.rds")) %>% 
               rename(kunta = Knro, alue = Kunta) 
kuntakoodit$alue <- as.character(kuntakoodit$alue)

Huomioi, että pendelöintitiedot ovat julkaisuvuoden eli vuoden 2017 kuntajaolla, joten karttana tulee käyttää vuoden 2017 karttaa.

pendelointi_kunnittain <- dat_pendelointi %>%
        filter(vuosi == 2016) %>%
        group_by(alue) %>%
        summarize(tulopendelointi = sum(tulopendelointi),
                  lahtopendelointi = sum(lahtopendelointi),
                  asuinkunnassaan_tyossakayvat = sum(asuinkunnassaan_tyossakayvat)) %>%
        mutate(kunnassa_tyossakayvat = tulopendelointi + asuinkunnassaan_tyossakayvat)

pendelointi_kunnittain$alue <- as.character(pendelointi_kunnittain$alue)

pendelointi_kunnittain <- left_join(pendelointi_kunnittain, kuntakoodit, by = "alue")

Romani et al. 2003 use the measures "openness index" and "commuting balance". Compute these for municipalities an plot on map. Openness_index mittaa kuinka paljon kuntien rajojen yli ylipäätään tapahtuu pendelöintiä ja commuting_balance arvioi myös pendelöinnin suuntaa.

pendelointi_kunnittain <- pendelointi_kunnittain %>%
              mutate(commuting_balance = (tulopendelointi - lahtopendelointi)/asuinkunnassaan_tyossakayvat,
                     openness_index = (tulopendelointi + lahtopendelointi)/asuinkunnassaan_tyossakayvat,
                     ln_commuting_balance = log(commuting_balance),
                     ln_openness_index = log(openness_index))

commuting_balancelle pitäisi tehdä punaiset sävyt negatiivisille ja vihreän positiivisille ja mahdollisesti log-transformaatio.

draw_map(pendelointi_kunnittain, 2017, "kunta", "commuting_balance")
draw_map(pendelointi_kunnittain, 2017, "kunta", "openness_index")


pttry/KT162R documentation built on Jan. 28, 2020, 1:16 a.m.