Fabbisogni informativi delle politiche di
sviluppo territoriale e risposte della
statistica pubblica
Giovanni A. Barbieri
Roma, 14 marzo 2006
Sommario


Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie d’analisi territoriale






La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
Strumenti informativi, statistiche e indicatori




Misurabilità
Rilevanza
Modello
Statistica
Misurabilità


Misura: Il valore numerico attribuito a una grandezza, ottenuto ed
espresso come rapporto tra la grandezza data e un’altra della
stessa specie assunta come unità (unità di misura), e determinato
con opportuni metodi o strumenti di misurazione
Misurazione: L’operazione del misurare, consistente nel
confrontare una determinata grandezza fisica con la sua unità di
misura, allo scopo di determinare il valore (o misura) della
grandezza stessa […]
 diretta (o fondamentale, o relativa), quella che consente di
determinare direttamente la misura di una grandezza (senza
quindi far ricorso alla misurazione di altre grandezze),
confrontandola con un campione (per es., la misurazione
della massa di un corpo mediante una bilancia, sull'altro
piatto della quale vengono poste masse campione)
 indiretta (o derivata), quella in cui la grandezza da misurare
dipende, secondo una relazione funzionale nota, da altre
grandezze misurate direttamente (per es., la misurazione
della velocità media di un corpo come rapporto tra lo spazio
percorso e il tempo impiegato a percorrerlo)
Rilevanza


Il fatto, la caratteristica di essere rilevante, cioè di notevole
importanza o anche gravità, soprattutto riguardo a determinati fini
Relevance is term used to describe how pertinent, connected, or
applicable some information is to a given matter
 Concetto importante ma elusivo:



La soluzione di un problema richiede l’individuazione ex ante
degli elementi rilevanti che possono concorrere alla sua soluzione
Ma la logica convenzionale non lo cattura (una proposizione falsa
implica tutte le altre proposizioni, ma non tutte sono rilevanti)
La rilevanza è funzione di un obiettivo (goal dependent): un
elemento (oggetto o proposizione) è rilevante per un
obiettivo se e solo se è essenziale all’interno di un piano per
conseguirlo (Gorayska e Lindsay)


Soddisfa sia le esigenze della logica sia quelle delle attività di
problem-solving
È definita empiricamente, non sulla base dello stato delle
conoscenze o delle credenze
Modello
 Un modello astratto (o concettuale) è una costruzione
teorica che rappresenta processi fisici, biologici o
sociali, con un insieme di variabili e un insieme di
relazioni logiche e quantitative tra loro
 In questa accezioni, il modello consente di ragionare
all’interno di uno schema logico astratto e
semplificato:
 Astratto (idealizzato) perché il modello può
formulare ipotesi esplicite di cui è noto che – a un
certo livello di dettaglio – sono false
 Semplificato perché ciò consente di pervenire a
soluzioni ragionevolmente accurate, trascurando la
complessità implicita nel grande numero di
variabili e attori del processo modellizzato
Statistica

Scienza che ha per oggetto lo studio dei fenomeni collettivi suscettibili di
misurazione e di descrizione quantitativa

Specialmente quando il numero degli individui interessato è talmente
elevato da escludere la possibilità o la convenienza di seguire le vicende di
ogni singolo individuo

Si perviene alla formulazione di leggi di media che governano tali
fenomeni, dette leggi statistiche




basandosi sulla raccolta di un grande numero di dati inerenti ai fenomeni
in esame, e partendo da ipotesi più o meno direttamente suggerite
dall'esperienza o da analogie con altri fenomeni già noti
mediante l'applicazione di metodi matematici fondati sul calcolo delle
probabilità
Spesso la raccolta dei dati viene limitata a un campione più ristretto,
opportunamente predeterminato in modo da rappresentare fedelmente le
caratteristiche generali
Concepita inizialmente come attività descrittiva di certi fatti sociali e in
particolare come attività amministrativa dello Stato, ha via via ampliato i suoi
confini, fino a diventare una vera e propria «scienza del collettivo», disciplina
con finalità non solo descrittive dei fenomeni sociali e naturali, ma orientata
anche a finalità di ricerca
Il livello territoriale
 Analisi delle caratteristiche sociali ed economiche per
“zoomate” successive
 coerenza tra i livelli (“gerarchia”)
 “definizione” dell’informazione territoriale (qualità
e riservatezza)
 Elemento costitutivo del modo in cui la società e
l’economia si organizzano (bottom up vs. top down)
 Basi territoriali
La dimensione territoriale come dimensione delle
politiche
 Programmazione, monitoraggio e valutazione
(“governo”) delle politiche
 al livello del “governo” complessivo della strategia
 in ambiti per i quali sono disponibili statistiche e
indicatori
 in ambiti per i quali gli indicatori vanno costruiti

al livello locale (principalmente delle iniziative di
sviluppo locale)
La dimensione locale delle politiche
 Sviluppo locale implica governo locale delle politiche
 Statistiche e indicatori vanno commisurati:
 all’area specifica (griglia territoriale predefinita e
con valenza economica)
 agli obiettivi e politiche di quello specifico
programma locale
 Un’esigenza in più: la formazione di “statistici del
territorio”
Sommario


Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie per l’analisi territoriale

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
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
La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
Griglie per l’analisi territoriale
 Regioni “normative” e regioni funzionali
 Regioni normative: espressione di una volontà
politica; i loro limiti sono fissati a seconda dei
compiti attribuiti alle comunità territoriali, della
consistenza demografica necessaria per effettuare
tali compiti in modo efficace ed economico e dei
fattori storici, culturali e di altro genere
 Regioni analitiche (o funzionali): definite in base a
requisiti analitici; raggruppano zone utilizzando
criteri geografici (ad esempio, altitudine o tipo di
terreno) o socio-economici (ad esempio,
omogeneità, complementarità o polarità delle
economie regionali)
 Classificazioni gerarchiche/non gerarchiche
Esempi: Finlandia e Francia
Employment area
Employment area
La nomenclatura NUTS
 Nomenclatura delle unità territoriali per la
statistica (NUTS)
 Elaborata da Eurostat più di 25 anni fa
 Scopo: ripartizione unica e uniforme delle unità
territoriali per la compilazione di statistiche
regionali per l'Unione europea
 Base normativa: Regolamento (CE) n. 1059/2003
del Parlamento europeo e del Consiglio, del 26
maggio 2003, relativo all'istituzione di una
classificazione comune delle unità territoriali per
la statistica (NUTS) (Gazzetta ufficiale n. L 154
del 21/06/2003)
Nomenclatura NUTS: obiettivi e principi di base
 Obiettivi:
 Raccolta, elaborazione e armonizzazione delle
statistiche regionali comunitarie
Analisi socio-economiche delle regioni
Inquadramento delle politiche regionali comunitarie


 Principi di base:
 Privilegia le partizioni istituzionali (vs. funzionali)
 Privilegia unità regionali di carattere generale (vs.

settoriali)
È una classificazione gerarchica a tre livelli
Criteri di costruzione della classificazione
 Il raggruppamento di unità comparabili in ogni
livello della NUTS implica l'istituzione, per ogni
Stato membro, di un ulteriore livello regionale,
che si aggiunge ai due livelli principali sopra
menzionati.
 Questo livello supplementare corrisponde quindi
ad una struttura amministrativa meno importante
o addirittura inesistente
 Il suo livello di classificazione varia tra i primi 3
livelli della NUTS, a seconda dello Stato membro:
NUTS 1 per la Francia, l'Italia, la Grecia e la
Spagna, NUTS 2 per la Germania, NUTS 3 per il
Belgio, …
Soglie adottate
Livello
Minimo
Massimo
NUTS 1
3 milioni
7 milioni
NUTS 2
800.000
3 milioni
NUTS 3
150.000
800.000
Sommario
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Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie per l’analisi territoriale

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La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
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
Nadine CATTAN, Redefining Territories: Functional Regions,
OCSE 2002
(http://www.oecd.org/dataoecd/42/60/15181241.doc)
Studio sperimentale sulle regioni funzionali, basato su un
questionario compilato da 22 Paesi
Functional region: a territorial unit resulting from the
organisation of social and economic relations in that its
boundaries do not reflect geographical particularities or
historical events
Soltanto in 5 casi non sono basate sui mercati locali del lavoro
Modalità di aggregazione

Aggregazione gravitazionale (12 casi)




Area metropolitana (CA, DE, US)
Area urbana (FR)
Area geografica di gravitazione (PT)
Aggregazione non gravitazionale (10 casi: US, FR, FI, IT)
Compatibilità con le zonizzazioni amministrative



Con i livelli superiori/inferiori della classificazione
gerarchica amministrativa
(http://www.oecd.org/dataoecd/41/17/15236001.pdf)
Per le modalità di costruzione, la compatibilità
(gerarchica) con il livello superiore è rara
 In 14 casi, no (rigorosamente pendolarismo)
 In 8, sì (a costo di perdita di rigore)
 A volte, la compatibilità è garantito al livello
regionale, non a quello di maggiore dettaglio (FR
A livello inferiore, in genere sì (municipalità)
Sommario
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Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Sistemi informativi statistici
 Griglie d’analisi territoriale




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La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
I Sistemi locali del lavoro
 Aggregazione di due o più comuni contigui sulla base
dell’auto-contenimento dei flussi pendolari quotidiani
tra luogo di residenza e luogo di lavoro
 La griglia copre l’intero territorio nazionale
 Auto-contenimento: massima interazione umana tra
(concentrazione di) luoghi di produzione (lavoro) e di
riproduzione sociale (residenza)
La fonte censuaria
 1971: introduzione del quesito, spoglio lasciato
all’iniziativa delle Regioni (Irpet Toscana 1978)
 Dal 1981 elaborazione dei SLL
 955 nel 1981
 784 nel 1991
 686 nel 2001
SLL (2001)
Aspetti statistici
 Reperimento delle informazioni sugli spostamenti
quotidiani
 Algoritmo di regionalizzazione
 Determinazione del valore-soglia per l’autocontenimento
 Vincolo di contiguità
Il quesito sul pendolarismo
 Denominazione e indirizzo del luogo di studio o
lavoro
 Rientro giornaliero?
 Soltanto se sì, per il mercoledì precedente:
 Orario d’uscita da casa
 Tempo complessivo impiegato (soltanto
andata)
 Mezzo utilizzato per il tragitto più lungo (in
termini di distanza)
 Incrocio con condizione professionale (soltanto
occupati)
 Codifica del comune di origine/destinazione
1.
Raccolta delle informazioni sul pendolarismo
 Matrice origine-destinazione di dimensione pari al
numero delle unità territoriali di base
 Codifica del comune di destinazione
 Codifiche particolari:
 Quelli che escono di casa ma lavorano nello stesso
comune (600000)
 Quelli che lavorano in casa (700000)
 Quelli che non hanno luogo fisso di lavoro (800000)
 Persone occupate (che hanno lavorato nella settimana
precedente al censimento) che non lavorano
all’interno della propria abitazione e che hanno un
luogo fisso di lavoro (possibile distorsione)
2.

Algoritmi di regionalizzazione
Algoritmi single-step
 INTRAMAX (tavole di
contingenza)
 MFPT (catene di
Markov)
 IPFP (aggiustamento
proporzionale
iterativo)
 FACTOR (analisi
fattoriale)

Algoritmi multi-step (non
manipolano matrice O-D,
ma utilizzano sequenza di
regole decisionali)





travel-to-work areas
local labour markets
standard metropolitan
labour areas
daily urban systems
functional urban
regions
I passi del processo




Individuazione delle località potenziali
Consolidamento delle località potenziali
Proto-sistemi locali
Individuazione dei sistemi locali
a)
Individuazione delle località potenziali
 Funzione di centralità:
(Wa – RWa) / (Ra – RWa)
 Funzione di autocontenimento:
RWa / Ra
 Ordinamento decrescente (per entrambe)
 Quelle nel primo 20 per cento vengono candidate
b)
Consolidamento delle località potenziali (1)
 Ordinamento decrescente delle candidate sulla base
del valore del flusso netto in entrata
 Soglia di autocontenimento di 0,50
 Dal lato della domanda
RWa / Wa
 Dal lato dell’offerta
RWa / Ra
 Min RWa / Wa, RWa / Ra ≥ 0,50  località centrale
b)

Consolidamento delle località potenziali (2)
Altrimenti: esistono località aggregabili?
 Tutte quelle che presentono un flusso verso la candidata
 Criteri (da soddisfare simultaneamente)
Fij ≥ 0,1 Oi
Fji ≥ 0,01 Oj
F2ij / OiDj + F2ji / OjDi ≥ 0,002
 Se i criteri non sono soddisfatti, si passa alla successiva
 Se soddisfatti, verifica di autocontenimento (vedi slide
precedente)



Se soddisfatti, si passa alla successiva
Se no, si cercano altre località aggregabili
Alla fine del processo, un certo numero di località potenziali
consolidate (singole o unificate) + località non autocontenute
c)
Proto-sistemi locali
 Calcolo della seguente funzione:
min (min (SCA, SCB) / 0,75, 1) * min (Wa /1000, 1)
 Ordinamento decrescente
 Quelle che superano la soglia di autocontenimento
sono “congelate”
 Per le altre, si cercano (in ordine) località con
flussi superiori al 10 per cento (vedi fase b)
 Se condizione non soddisfatta si passa alla
successiva
 Se soddisfatto, si assegna a quello che massimizza
criterio:
F2ij / OiDj + F2ji / OjDi
 Si verifica autocontenimento (vedi fase b)
 Se supera la soglia di autocontenimento si “congela”
d)





Individuazione dei sistemi locali
Si ordinano le località non ancora assegnate per numero
decrescente di posti di lavoro
Si individuano i proto-sistemi cui sono diretti flussi
Si assegna a quello che massimizza il criterio:
F2ij / OiDj + F2ji / OjDi
Si verifica se il sistema locale soddisfa il criterio:
min (min (SCA, SCB) / 0,75, 1) * min (Wa /1000, 1)
Se non lo soddisfa, lo si smonta in località isolate
3.






Soglia di auto-contenimento
Concetto geografico: entità socio-economica che compendia
occupazione, acquisti, ricreazione e opportunità sociali
Diversi gradi di apertura
Lato della domanda di lavoro (quota degli occupati che
risiedono e lavorano nel Sll sugli occupati totali del
Sll)/dell’offerta (quota degli occupati che risiedono e
lavorano nel Sll sui residenti occupati totali)
Non esiste valore ottimo
Empiricamente 75 per cento
Stringente solo domanda
4.





Vincolo di contiguità
Matrice di contiguità (1 o 0 se confina o no)
Imporre il vincolo significa escludere a priori flussi
significativi di pendolarismo tra comuni non contigui
Costo in termine di perdita di informazione
Comuni il cui territorio non è continuo e aree contese
In Italia non è stato utilizzato, ma ha comportato
la”calibratura fine” di poco meno dell’1 per cento dei
comuni e ha investito circa il 6 per cento dei SLL
Aspetti economici
 Perché i Sll sono interessanti per l’analisi economica e
la geografia dello sviluppo?
 Auto-organizzazione delle relazioni sociali ed
economiche
 Perfetta mobilità del lavoro entro i loro
confini/poca o nulla al di fuori
 Perfetto arbitraggio all’interno (le differenze
nell’occupazione o nella disoccupazione non
possono essere durature)
 I confini dei Sll corrispondono a barriere (di fatto)
alla mobilità del fattore lavoro
Aspetti di politica economica
 Studio degli effetti di shock esogeni sulla domanda e
sull’offerta, dovuti a fattori non controllabili o a
decisioni di policy
 Studio dei distretti produttivi
 Presenza di una domanda di lavoro, espressa dai
distretti produttivi esistenti
 Disponibilità di un’offerta di lavoro dotata di
determinate esperienze professionali, profili di
istruzione, competenze (skill) e attitudini
Una digressione: il gerrymandering
 Ridefinire i confini dei distretti in
modo da predeterminare il
risultato delle elezioni
 Inventato nel 1812 da Elbridge
Gerry, governatore del
Massachusetts
 Un distretto assomigliava a una
salamandra e fu deriso dai
giornali
Tecniche di gerrymandering
 Packing: concentrare il voto dell’opposizione in pochi
collegi in cui ha una maggioranza schiacciante e
diluirlo di conseguenza negli altri
 Cracking: diluire il voto dell’opposizione in un grande
numero di collegi, in modo che non abbia quasi mai la
maggioranza
 Stacking: creare confini bizzarri, in modo da
concentrare il potere del partito di maggioranza
collegando aree distanti

WASTED VOTE
Un esempio
Sommario


Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie d’analisi territoriale

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

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La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
I sistemi informativi statistici
 Informativo, non informatico (il modo in cui sono
organizzate le informazioni, non la tecnologia)
 Statistico (riferimento a un sistema specifico di metainformazione)
 Integrato (integrazione di fonti diverse entro il sistema
di meta-informazione, pluralità di ambiti d’uso)
Sommario


Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie d’analisi territoriale
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La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
Le fonti
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

I censimenti
Gli altri dati con dettaglio comunale
I dati con dettaglio provinciale e regionale
Le banche dati
Sommario
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Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale
 Strumenti informativi, statistiche e indicatori
 Le scale territoriali
 Dimensione territoriale delle politiche nazionali
 Dimensione locale delle politiche
Risposte della statistica ufficiale
 Griglie d’analisi territoriale

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
La nomenclatura NUTS
Le regioni funzionali nei Paesi OCSE
I sistemi locali del lavoro
Sistemi informativi statistici
Fonti statistiche: statistiche ufficiali e altre fonti statistiche
Informazione statistica come strumento di supporto alle decisioni
Dati ufficiali e stime



Differenza tra statistica pubblica come sede di produzione e
diffusione di informazioni ufficiali e statistica pubblica come
metodo e procedimento che garantisce la controllabilità dei
processi che conducono all’elaborazione di stime
Qualità più come processo che come risultato
Processi di stima
 Individuazione di statistiche e indicatori (pertinenza)
 Individuazione della griglia territoriale
 Formulazione e condivisione del modello statistico di
riferimento (stime per piccole aree)
 Analisi e individuazione delle variabili ausiliarie
 Elaborazione e validazione delle stime
Conclusioni: La statistica come strumento a sostegno
delle decisioni
 Il contributo che la statistica pubblica e gli statistici
che operano nelle amministrazioni possono dare ai
decisori politici per operare le scelte in modo più
trasparente e sostenuto da evidenze di natura
quantitativa
 È in gioco la possibilità stessa dell’autonomia e del
decentramento, l’avvicinamento delle scelte pubbliche
ai cittadini