Этот набор данных содержит экономические показатели для регионов с населением более 250 000 человек, включая ВВП, ВВП на душу населения, рабочие места и производительность труда.
Источники данных и методология
Когда экономическая статистика недоступна на более детальном уровне, чем FUA (например, на муниципальном уровне), показатели оцениваются путем приведения региональных значений (регионы TL2 и TL3 ОЭСР) в соответствие с границами FUA на основе распределения населения в каждом регионе. Региональные значения (ВВП и рабочие места) в регионах TL3 используются в качестве входных данных и объединяются с данными о населении с привязкой к сетке (Европейская комиссия, пакет данных GHSL за 2023 год). Границы FUA пересекаются с границами TL3 для расчета доли населения региона, проживающего в пределах FUA в каждом регионе. Затем эта доля применяется к интересующей переменной (например, ВВП) и распределяется по FUA. В случае, если FUA пересекают несколько регионов, суммируются скорректированные значения для пересекающихся регионов. Для стран, где данные на уровне TL3 недоступны, используются данные для регионов TL2. Этот подход предполагает, что интересующая переменная имеет такое же пространственное распределение, как и численность населения. Поэтому смоделированные показатели следует интерпретировать с осторожностью.
При наличии более детализированного уровня данные агрегируются для каждого FUA. Например, в Соединенных Штатах оценки ВВП доступны на уровне округов (Бюро экономического анализа США), а затем агрегируются с помощью FUA.
Определение FUA и городов
ОЭСР в сотрудничестве с ЕС разработала согласованное определение функционального урбанизма areas (FUAS), чтобы охватить экономический и функциональный охват городов на основе ежедневных поездок на работу (OECD, 2012). FUAS состоят из:
Город – определяется городскими центрами по степени урбанизации, адаптированными к ближайшим местным административным единицам для определения города.
Транспортная зона – включает все районы, в которых по меньшей мере 15% занятых жителей работают в городе.
Процесс определения границ включает:
Присвоение этому FUA муниципалитетов, окруженных одним FUA.
За исключением несмежных муниципалитетов.
В определении указаны 1 285 FUA и 1 402 города во всех странах - членах ОЭСР, за исключением Коста-Рики и трех присоединяющихся стран.
Процитируйте этот набор данных
База данных о регионах, городах и локальных зонах ОЭСР (Economy - FUAs), http://oe.cd/geostats
Дополнительная информация
По любым вопросам или комментариям, пожалуйста, пишите по адресу RegionStat@oecd.org
Статистику FUA и городов можно более подробно изучить с помощью интерактивного веб-инструмента Статистический атлас регионов и городов ОЭСР.
Датасет содержит следующие поля:
- Поток данных (
DATAFLOW) — Идентификатор потока данных SDMX
- Страна/Регион (
REF_AREA) — Код страны или региона по ISO 3166
- Частота (
FREQ) — Частота данных (A - годовая, Q - квартальная, M - месячная)
- Временной период (
TIME_PERIOD) — Период времени наблюдения
- Значение (
OBS_VALUE) — Численное значение показателя
- Единица измерения (
UNIT_MEASURE) — Единица измерения показателя
- Статус наблюдения (
OBS_STATUS) — Статус или качество данных
This dataset provides economic indicators for FUAs of more than 250 000 inhabitants, including GDP, GDP per capita, jobs and labour productivity.
Data sources and methodology
When economic statistics are unavailable at a more granular level than the FUA (e.g. municipal level), indicators are estimated by adjusting regional (OECD TL2 and TL3 regions) values to FUA boundaries, based on the population distribution in each region. Regional values (GDP and jobs) in TL3 regions are used as data inputs and combined with gridded population data (European Commission, GHSL Data Package 2023). FUA boundaries are intersected with TL3 borders to compute the share of the regional population that lives within FUAs in each region. This share is then applied to the variable of interest (e.g. GDP) and allocated to the FUA. In case several regions intersect the FUA, the adjusted values of intersecting regions are summed. For countries where TL3-level data is not available, data for TL2 regions is used. This approach assumes that the variable of interest has the same spatial distribution as population. Therefore, the modelled indicators should be interpreted with caution.
When a more granular level is available, data is aggregated for each FUA. For example in the United States, GDP estimates are available at the county-level (US Bureau of Economic Analysis), and then aggregated by FUA.
Defining FUAs and cities
The OECD, in cooperation with the EU, has developed a harmonised definition of functional urban areas (FUAs) to capture the economic and functional reach of cities based on daily commuting patterns (OECD, 2012). FUAs consist of:
A city – defined by urban centres in the degree of urbanisation, adapted to the closest local administrative units to define a city.
A commuting zone – including all local areas where at least 15% of employed residents work in the city.
The delineation process includes:
Assigning municipalities surrounded by a single FUA to that FUA.
Excluding non-contiguous municipalities.
The definition identifies 1 285 FUAs and 1 402 cities in all OECD member countries except Costa Rica and three accession countries.
Cite this dataset
OECD Regions, cities and local areas database (Economy - FUAs), http://oe.cd/geostats
Further information
For any question or comment, please write to RegionStat@oecd.org
FUA and City Statistics can be further explored with the interactive OECD Regions and Cities Statistical Atlas web-tool.
