Giovanni A. Barbieri Roma, 14 marzo 2006

1. Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale e risposte della statistica pubblica Giovanni A. Barbieri Roma, 14 marzo 2006

2. 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

3. Strumenti informativi, statistiche e indicatori • Misurabilità • Rilevanza • Modello • Statistica

4. 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)

5. 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

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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)

10. 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”

11. 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 • 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

12. 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

13. Esempi: Finlandia e Francia

14. 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)

15. 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

16. 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, …

17. Soglie adottate

18. 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 • 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

19. Le regioni funzionali nei Paesi OCSE • 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)

20. 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)

21. 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 • Sistemi informativi statistici • Griglie d’analisi territoriale • 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

22. 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)

23. 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

24. SLL (2001)

25. Aspetti statistici • Reperimento delle informazioni sugli spostamenti quotidiani • Algoritmo di regionalizzazione • Determinazione del valore-soglia per l’auto-contenimento • Vincolo di contiguità

26. 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

27. 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)

28. 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 Algoritmi di regionalizzazione

29. I passi del processo • Individuazione delle località potenziali • Consolidamento delle località potenziali • Proto-sistemi locali • Individuazione dei sistemi locali

30. 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

31. 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 domandaRWa / Wa • Dal lato dell’offertaRWa / Ra • Min RWa / Wa, RWa / Ra≥ 0,50  località centrale

32. 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 OiFji ≥ 0,01 OjF2ij / 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

33. 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”

34. 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

35. 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

36. 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

37. 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

38. 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

40. 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

42. 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

43. Un esempio

44. 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

45. 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 meta-informazione) • Integrato (integrazione di fonti diverse entro il sistema di meta-informazione, pluralità di ambiti d’uso)

46. 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

47. Le fonti • I censimenti • Gli altri dati con dettaglio comunale • I dati con dettaglio provinciale e regionale • Le banche dati

48. 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

49. 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

50. 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