Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale e risposte della statistica pubblica...

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Fabbisogni informativi delle politiche di sviluppo territoriale e risposte

della statistica pubblica

Giovanni A. BarbieriRoma, 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

Risposte della statistica ufficiale Griglie per l’analisi territoriale

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

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

Risposte della statistica ufficiale Griglie per l’analisi territoriale

decisioni

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)

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

Risposte della statistica ufficiale Sistemi informativi statistici Griglie d’analisi territoriale

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’auto-

contenimento 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’offertaRWa / 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 + F2

ji / 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: F2

ij / 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 + F2

ji / 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

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 meta-informazione)

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

Sommario

decisioni

Le fonti

I censimenti Gli altri dati con dettaglio comunale I dati con dettaglio provinciale e regionale Le banche dati

Sommario

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

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