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2011
520

Analisi del valore aggiunto pro capite: una tassonomia dei Sistemi Locali del Lavoro italiani attraverso la shift-share analysis con struttura spaziale

Analysis of value added per capita: a taxonomy of Italian local labor market systems through the shift-share analysis with spatial structure.
Analyse de la valeur ajoutée per capita : l'utilisation de l'analyse shift-share avec une structure spatiale pour obtenir une taxonomie du système local du travail en Italie.
Massimo Pasquariello

Résumés

L'analyse économique des contextes micro-territoriaux suscite un intérêt grandissant en sciences sociales car elle contribue à l'interprétation de mécanismes sociaux et économiques complexes et dynamiques. Cet article analyse l'influence du territoire dans les dynamiques de croissance de la valeur ajoutée per capita sur les systèmes locaux du travail en Italie. L'auteur a utilisé la méthode non-paramétrique dite “shift-share analysis” avec une matrice de poids spécifique. Il a ensuite appliqué l'approche de Jacobs pour évaluer l'influence des externalités sur l'évolution temporelle de cette valeur ajoutée.

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Texte intégral

Introduzione

1Negli ultimi anni diversi economisti hanno dato nuovo impulso agli studi sul territorio tenendo conto sia dei tradizionali elementi di natura temporale, sia di quelli di natura spaziale. Se i lavori di A. Marshall (1920) hanno posto le basi soprattutto per lo studio della concentrazione industriale, le teorie della localizzazione e della crescita regionale hanno contribuito all’apparato teorico di riferimento. In tale contesto i classici riferimenti sono rappresentati da A.Weber (1929) relativamente alla localizzazione delle imprese e da H. Hotelling (1929) e A. Lösch (1954) per la definizione delle aree di mercato.

2Altri filoni principali sono quelli riguardanti la specializzazione e distribuzione territoriale studiata da W. Christaller (1933), la teoria dei poli di sviluppo di F. Perroux (1950) e le aree di produzione analizzate da W. Alonso (1964). Un contributo specifico è da attribuire a Walter Isard (1949 e 1960), fondatore della branca di economia definita economia spaziale. Infine i recenti lavori di P. Krugman (1991) e della nuova geografia economica, hanno creato i presupposti per una robusta attività di ricerca circa i temi della relazione spaziale.

3In questo studio si è adottato uno strumento d’analisi utilizzato frequentemente per lo studio delle dinamiche territoriali: la shift-share analysis.

4E’ possibile ricondurre questa tecnica a J. H. Jones (1940) anche se particolarmente interessanti sono i lavori di E.S. Dunn (1959, 1960). Nella sua forma classica con la shift and share analysis viene analizzata l’evoluzione temporale di determinati fenomeni, attraverso una scomposizione degli stessi in diverse componenti, per valorizzarne i differenti contributi. In particolare il modello classico individua tre componenti: una componente tendenziale, una strutturale ed una locale.

5Le diverse critiche alla metodologia hanno portato ad una serie di proposte di miglioramento da parte, tra gli altri, di J.M. Esteban-Marquillas (1972, 2000), G.J.D Hewings (1976) e F.J. Arcelus (1984). In Italia S. Biffignandi (1993) ha eseguito un corposo lavoro di confronto delle diverse metodologie ed approfondimento della tecnica.

6La critica al modello tradizionale si basa sulla mancanza di relazioni tra “territori contigui”: vengono valutate, solitamente, le relazioni con il livello superiore. Tale critica ha trovato recentemente una risposta nei lavori di S. Nazara e G.J.D Hewings (2003, 2004). Gli autori integrano la tecnica tradizionale con matrici di natura geospaziale fornendo nuovi spunti di ricerca (M. Mayor e A. J. Lòpez, 2007; in Italia: Zaccomer, 2006, 2008; Faramondi, 2007).

7L’ambito spaziale considerato nel presente lavoro, è stato quello dei Sistemi Locali del Lavoro (SLL) italiani, individuati dall’ISTAT (Istituto Nazionale di Statistica Italiano) nel 14° Censimento della popolazione e delle abitazioni del 2001.

8I principi utilizzati per la definizione di Sistema Locale del Lavoro sono:

  • l’autocontenimento;

  • la contiguità;

  • la relazione spazio tempo.

  • 1 Istat, 1997, "I sistemi locali del lavoro 1991", Argomenti n. 10, Roma.

9L’autocontenimento rappresenta la capacità di un territorio di concentrare attività produttive e di servizi in quantità tali da offrire opportunità di lavoro e residenziali alla maggior parte della popolazione che vi è insediata. La contiguità richiede che i comuni contenuti all'interno dell’area individuata siano fisicamente confinanti. La relazione spazio-tempo ha come riferimento la distanza ed il tempo di percorrenza tra la località di residenza e la località di lavoro1. Un particolare contributo è stato fornito da F. Sforzi (1997, 2008, 2009) relativamente la formulazione degli algoritmi volti a determinare i Sistemi Locali del Lavoro.

10Se è vero che il Sistema Locale del Lavoro (da ora in avanti SLL) riesce ad autocontenersi, riteniamo anche ragionevole pensare che vi siano delle interazioni tra SLL contigui che permettono una contaminazione di natura economica, sia essa positiva o negativa.

11Diversi lavori trattano i SLL italiani (Coppola, 2001; Rangone, 2002; Barbieri e Causi, 2005; Bracalante e Cossignani, 2006; Davì e Barbaccia, 2008: Russo, 2008) ed alcuni utilizzano anche lo strumento della shift and share analysis (Russo e Pirani, 2005). In pochi casi si sono applicate matrici di contiguità (Zaccomer, 2006, 2008).

  • 2 Ultimo dato utile ISTAT.

12Il presente lavoro, attraverso una shift-share analysis fornisce un contributo a questa linea di ricerca, analizzando la composizione della variazione del valore aggiunto pro capite nei SLL italiani tra gli anni 2001 e 20052. L’uso delle componenti spaziali ci permette di rilevare, oltre alle tradizionali componenti, le influenze dei “vicini più vicini” sull’andamento del valore aggiunto pro capite, creando una tassonomia dei SLL. Sarà infine verificata la bontà della teoria delle esternalità alla Jacobs (1969) sui gruppi di SLL individuati.

13L’articolo è organizzato come segue: il paragrafo 2 introduce la metodologia applicata. Il paragrafo 3 evidenzia i risultati ottenuti attraverso l’utilizzo dell’analisi shift-share con componenti spaziali. Il paragrafo 4 esegue un focus sui gruppi di SLL individuati, avendo come chiave di lettura le esternalità alla Jacobs. Il paragrafo 5 riporta alcune considerazioni conclusive.

La metodologia di analisi

14La shift and share analysis ha come scopo di scomporre e quantificare il diverso effetto di determinati elementi quali la tipologia settoriale, l’insieme delle aree considerate e le caratteristiche delle unità territoriali osservate, su una variabile oggetto di analisi in uno specifico lasso di tempo. Si individuano nell’approccio tradizionale tre componenti di cui si vogliono valutare il diverso contributo alla variazione di un fenomeno sia esso di natura sociale, economico, demografico, ambientale (diffusione della criminalità, distribuzione degli stranieri, inquinamento dei siti, ecc.).

15Se ci concentriamo su una variabile di natura economica ed indichiamo con X il fenomeno oggetto di studio, con i i settori produttivi e con j le unità territoriali, è possibile scomporre la variazione intercorsa in un intervallo di tempo (t e t+1) in tre componenti:

  • una componente tendenziale che identifica la variazione del fenomeno nell’intera area (intesa come macroarea di analisi del fenomeno oggetto di studio, regione o nazione ad esempio);

  • una componente strutturale o settoriale che rappresenta la variazione dovuta alla presenza a livello locale di settori produttivi con una maggiore o minore crescita rispetto alla media dell’intera area;

  • una componente locale o competitiva che rileva la maggiore o minore competitività, rispetto la propria struttura produttiva, tra il livello locale e l’area di riferimento.

16Per tanto possiamo scrivere il tasso di variazione di X dal tempo t al tempo t+1:

dove

e
g.. = variazione media della componente tendenziale;
g.i = variazione media settoriale;
gji = variazione del settore i-esimo nella regione j-esima.
Moltiplicando entrambi i membri per Xji e con le opportune semplificazioni, otteniamo il tasso di variazione:

17Nel modello classico dell’analisi shift-share si sommano, in maniera ponderata rispetto al proprio peso, tutti i settori della regione j-esima per ricostruirne il tasso di crescita:

18Il modello classico presenta alcuni limiti sia di carattere teorico, poiché presenta un’analisi descrittiva senza un modello d’analisi economica di riferimento, sia metodologico, poiché tiene conto solamente delle relazioni tra il livello locale e quello tendenziale.

19Si è cercato nel lavoro di rispondere sia al primo problema, avendo come riferimento teorico le esternalità alla Jacobs (1969), sia al secondo, introducendo una matrice di contiguità tra le unità locali ( Nazara e Hewings, 2004) abbinata ad un’ ulteriore modifica del modello classico proposta da A. Faramondi (2007).

Lo spazio e le matrici

20E’ possibile partire da due importanti riflessioni a proposito del concetto di spazio: la prima è che ciascuna unità spaziale è soggetta ad effetti positivi o negativi trasmessi dalle regioni vicine (Isard, 1960); la seconda è che i punti più prossimi sono maggiormente correlati rispetto a quelli più distanti (prima legge della geografia di Tobler, 1970). Risulta evidente che accettando queste ipotesi, si rifiuta l’assunzione, spesso usata in statistica, circa l’indipendenza delle rilevazioni e si ipotizza una correlazione tra le unità oggetto di analisi inversamente proporzionale allo loro distanza.

  • 3 Nazara e Hewings, 2004, p. 478.

21Poiché quindi “a particular region does not exist in isolation from other regions, and a single region’s economic performance may depend in large part on the performance of a subset of other regions more than on the nation as a whole3”, Nazara e Hewings propongono una variazione al modello classico dell’analisi shift and share, introducendo una matrice di contiguità standardizzata che rileva la prossimità fisica dei territori. Le unità di analisi risultano essere non più indipendenti tra loro: il risultato è un’analisi shift and share con struttura spaziale. Si crea una nuova unità intermedia tra l’unità di analisi locale e l’aggregazione territoriale massima di riferimento (nazione, regione o altro): si potranno calcolare i tassi di variazione del fenomeno economico studiato, sia per l’intera economia, sia per i differenti settori produttivi. Questa nuova componente viene definita neighbor-region sectoral regional-shift effect (Nazara e Hewings, 2004).

22La nuova struttura proposta è così formulata:

nella quale

ji è il tasso di variazione del settore i-esimo della macroarea di vicinato della regione j-esima.

23Quest’ultimo tasso sostituisce il tasso settoriale complessivo ed è dato da

dove wjs definisce la relazione tra la regione j-esima e la regione s-esima di una matrice di pesi W con dimensione (J x J), dove j rappresenta il numero di unità territoriali considerate.

24La costruzione della matrice e dei pesi da applicare, richiedono alcune riflessioni di carattere sia teorico, sia metodologico.

25Dal punto di vista teorico è possibile creare matrici di pesi spaziali il cui grado di influenza può essere più o meno stringente in base sia all’oggetto di studio, sia al tipo di relazione che si vuole mettere in evidenza.

26Dal punto di vista metodologico è possibile seguire o il criterio di contiguità fisica tra le unità, o il criterio della distanza attraverso alcune metodologie di misurazione (tempi di percorrenza, distanza euclidea) tra diversi punti dei territori. E’ utile ricordare, senza soffermarci troppo sui diversi orientamenti adottabili, che la scelta di tecniche diverse può influenzare i risultati ottenuti.

Il modello di dipendenza spaziale

27Il contesto metodologico e teorico fin qui descritto è stato sviluppato come segue. Dal punto di vista metodologico si è utilizzata una matrice W di dimensione (J x J) dove j rappresenta il numero di unità territoriali (nel nostro caso SLL) e che evidenzia tutte le relazioni di contiguità che ogni unità ha con le altre.

28La matrice è stata costruita tenendo in considerazione il criterio sopra evidenziato della contiguità fisica (confine amministrativo adiacente almeno in un punto) tra le J unità (SLL), attraverso una rappresentazione di tipo binario:

29“0” quando le località j e s non sono fisicamente contigue;

30“1” quando le località j e s sono fisicamente contigue (hanno almeno un tratto di confine comune).

31Per quanto riguarda la multidirezionalità della dipendenza spaziale, si è adottato uno schema del tipo “queen”, ponendo in relazione i diversi SLL senza una direzione privilegiata ma considerando la loro naturale adiacenza fisica. Relativamente alla contiguità territoriale, si è scelto di considerare le relazioni sino al primo ordine territoriale. Data la complessità delle relazioni dovute dalla numerosità delle unità di analisi (una matrice 686 X 686), si è ritenuto opportuno questo tipo di rappresentazione.

32Dal punto di vista teorico si sono condivise le riflessioni di A. Faramondi (2007) in un suo recente lavoro sul valore aggiunto delle regioni italiane. In particolare la decomposizione step by step del modello classico shift-share proposta da Nazara e Hewings, fa sì che la dipendenza spaziale si presenti sia per la componente strutturale, sia per la componente locale. Faramondi sottolinea come l’attribuzione di una dipendenza spaziale tra territori limitrofi comprensiva della componente strutturale, possa far nascere alcuni dubbi di natura teorica. Alla stessa stregua, anche in questo lavoro, si integra la dipendenza spaziale al modello classico solo per la parte di componente locale. Inoltre la matrice utilizzata, a differenza di quanto proposto nel lavoro di Nazara e Hewings, riporta sulla bisettrice il valore “1”, a testimonianza del fatto che ciascuna unità contribuisce alla variazione del valore aggiunto della componente sovra-locale alla quale essa stessa appartiene.

33Il modello utilizzato è il seguente (Faramondi, 2007):

dove

misura il differenziale di crescita tra l’area di vicinato (comprensivo dell’area j-esima) e il massimo livello di aggregazione;

misura il differenziale di crescita tra l’area j-esima e l’area di vicinato.

34e gli altri simboli hanno il significato in precedenza specificato.

35Il modello scompone la componente locale classica in due nuove componenti, così da analizzare separatamente l’influenza della correlazione spaziale dell’ aggregato d’area dalla variazione dovuta esclusivamente all’unità osservata.

SLL e shift-share analysis

  • 4 La metodologia e la procedura per l’individuazione dei Sistemi Locali del Lavoro sono descritti in (...)

36Il modello sopra descritto è stato applicato ai SLL italiani. A seguito nel 14° Censimento della popolazione e delle abitazioni del 2001, l’ISTAT ha individuato 686 partizioni territoriali, denominati appunto, Sistemi Locali del Lavoro. I SLL sono stati poi classificati dall’ISTAT in base alla loro specializzazione produttiva a partire dai dati del Censimento dell’industria e dei servizi del 2001. L’ISTAT ha compiuto una complessa procedura basata sull’analisi delle corrispondenze semplici, seguita da una cluster analysis. Infine ha calcolato degli indici di specializzazione per ogni SLL4.

37Diversi lavori hanno come oggetto di studio il valore aggiunto (pro capite o per addetto) ma, solitamente, le loro unità di analisi sono le province (Dall’Aglio, 1999; Rinaldi, 2006; Patacchini, 2008), le regioni o le macroaree di Italia (Aristei e Pieroni, 2006; Perugini, 2008; Quatraro, 2009). L’obiettivo è spesso quello di rilevare eventuali convergenze (o divergenze) nei valori dei diversi territori nel tempo (Dunford, 2002; Aiello e Scoppa, 2008; Daniele, 2009). L’ ISTAT (2008) ha prodotto recentemente un report sulle dinamiche del valore aggiunto a livello di SLL.

38Se si applica il modello di shift-share analysis con effetti spaziali evidenziato precedentemente per analizzare la variazione del valore aggiunto pro capite, si individueranno 4 componenti:

  • una tendenziale, che misura la variazione percentuale del valore aggiunto a livello paese tra il 2001 ed il 2005;

    • 5 Ogni SLL è caratterizzato da una particolare specializzazione. La variazione del valore aggiunto è (...)

    una strutturale, che misura la differenza tra la specializzazione produttiva del SLL5 rispetto alla componente tendenziale;

  • una di macroarea, che misura i differenziali di crescita tra il livello di aggregazione definito (risultante dalla media della variazione del j-esimo SLL più i SLL confinanti) ed il livello paese;

  • una locale, che misura i differenziali di crescita tra il SLL e la macroarea di riferimento.

La tassonomia dei SLL

  • 6 La metodologia adottata per le stime del valore aggiunto a livello di SLL è descritta in: ISTAT, 20 (...)
  • 7 Valore aggiunto a prezzi base (valutazione effettuata in base ai prezzi della produzione al netto d (...)

39La variazione del valore aggiunto6 pro capite tra il 2001 ed il 2005 a livello paese, è stata del 10,63%7. I diversi SLL presentano risultati differenti con variazioni che vanno da -17,78% (SLL Lacedonia, Campania), a +59,06% (SLL Regalbuto, Sicilia). I risultati sono evidenziati dalla cartina n. 2.

Cartina 1: Cartina toponomastica regioni d’Italia

Cartina 1: Cartina toponomastica regioni d’Italia

Cartina 2: var. % del v.a. dei SLL 2005 -2001

Cartina 2: var. % del v.a. dei SLL 2005 -2001

40Si evidenzia ora il posizionamento in valore assoluto dei SLL rispetto a questa variabile. Questo poiché sono possibili performance di crescita migliori per i SLL che, in valore assoluto, presentano valori di partenza bassi rispetto a questa variabile; viceversa i SLL virtuosi nella creazione di valore aggiunto possono presentare maggiori difficoltà a migliorare i già notevoli risultati raggiunti.

41Diverse aree del Sud del paese, ad esempio, hanno mostrato una buona crescita del valore aggiunto pro-capite. Esse sono però caratterizzate da valori di partenza nettamente più bassi rispetto ad altre aree. Le cartine 3 e 4 riportano la graduatoria dei SLL rispetto al valore aggiunto pro capite (decrescente da 1 a 686) per gli anni 2001 e 2005. La graduatoria è suddivisa in 10 quantili evidenziati da una diversa intensità di colorazione.


Cartina 4: Ranking SLL 2005

Cartina 4: Ranking SLL 2005

42Si distingue ora la variazione avvenuta nel valore aggiunto (d’ora in poi v.a.), nelle diverse componenti da cui è composto. La componente spaziale, inserita sulla struttura tradizionale per il solo livello locale, ha individuato un nuovo livello di analisi (la macroarea di contiguità per ciascuno SLL, che denominiamo area attigua).

43Per facilitare la lettura delle tre componenti individuate (escludendo quella tendenziale), si costruisce una griglia d’osservazione che evidenzia il contributo (positivo o negativo) di ciascuna di esse.

Gruppo

Segno componente settoriale

Segno componente di area attigua

Segno componente locale

1

+

+

+

2

+

-

+

3

+

+

-

4

-

+

+

5

-

+

-

6

-

-

-

7

+

-

-

8

-

-

+

Gruppo 1:

v.a. della componente settoriale a livello locale più dinamico che a livello generale; v.a. di area attigua più accelerato rispetto al livello generale; v.a. in crescita del livello locale rispetto l’area attigua.

Gruppo 2:

v.a. della componente settoriale a livello locale più dinamico che a livello generale; v.a. di area attigua in declino; v.a. in crescita a livello locale rispetto l’area attigua.

Gruppo 3:

v.a. della componente settoriale a livello locale più dinamico che a livello generale; v.a. di area attigua in crescita; v.a. locale in fase recessiva rispetto la macroarea di contiguità.

Gruppo 4:

v.a. della componente settoriale a livello locale in declino rispetto al livello generale; v.a. dell’area attigua maggiormente dinamico rispetto al livello generale; v.a. locale in fase espansiva rispetto l’area attigua.

Gruppo 5:

v.a. della componente settoriale a livello locale in declino rispetto al livello generale; v.a. dell’area attigua in fase di espansione; v.a. locale in declino rispetto la macro area di contiguità.

Gruppo 6:

v.a. della componente settoriale a livello locale in declino rispetto al livello generale; v.a. di area attigua in recessione rispetto il livello tendenziale; v.a. locale in declino rispetto l’area attigua.

Gruppo 7:

v.a. della componente settoriale locale in espansione rispetto il livello generale; v.a. di area attigua in recessione; v.a. locale in declino rispetto all’area attigua.

Gruppo 8:

v.a. della componente settoriale locale in declino rispetto il livello generale; v.a. di area attigua in recessione; v.a. locale in fase espansiva rispetto l’area attigua.

I risultati

44Prima di analizzare nel dettaglio i risultati, si descrivono le caratteristiche di specializzazione dei SLL italiani.

  • 8 Si ricorda che l’ ISTAT ha classificato i SLL per specializzazione produttiva a partire dai dati de (...)

45ISTAT ripartisce i 686 SLL in 4 grandi gruppi8:

  • “Sistemi senza specializzazione” (220 SLL), caratterizzati da mancanza di peculiare specializzazione o comunque non legati a fattori di localizzazioni specifici;

  • “Sistemi non manifatturieri” (178 SLL) suddivisi a loro volta in “Sistemi Urbani” (46) ed “Altri sistemi non manifatturieri” (132) questi ultimi caratterizzati da attività di tipo turistico o connesse con l’agricoltura;

    • 9 Oltre alla novella normativa relativa al marchio Made in Italy (art. 16 D.L. 135 del 25/09/2009: "M (...)

    “Sistemi del made in Italy9” (232 SLL) ripartiti tra “Sistemi del tessile, delle pelli e dell’abbigliamento” (100) e “Altri sistemi del made in Italy”(132 SLL tra cui i settori del legno, occhialeria, fabbricazione macchine), si caratterizzano per attività di natura manifatturiera molte delle quali legate alla tipicità della produzione leggera italiana;

  • “Sistemi della manifattura pesante” (56 SLL), caratterizzati da attività industriali con dimensioni aziendali medio/grandi ed intensivo impiego di forza lavoro (mezzi di trasporto, chimica e petrolio, costruzioni, lavorazione e produzione metalli).

  • 10 In allegato elenco dei SLL suddivisi negli 8 gruppi.

46Utilizzando la tassonomia sopra esposta relativa alla scomposizione della variazione del v.a., la tabella che segue evidenzia il numero di SLL appartenenti10 a ciascuno Gruppo e la percentuale rispetto al totale.

Tabella 1: Gruppo SLL in base alla composizione della variazione del v.a. .

Gruppo

Numero

di SLL

Percentuale

1 (+ + +)

107

15,60%

2 (+ - +)

39

5,69%

3 (+ + -)

157

22,89%

4 (- + +)

67

9,77%

5 (- + -)

43

6,27%

6 (- - - )

78

11,37%

7 (+ - -)

82

11,95%

8 (- - +)

113

16,47%

Totale

686

100,00%

47E’ possibile individuare la posizione geografica dei gruppi di SLL individuati utilizzando le seguenti cartine tematiche.

Cartina 5: SLL appartenenti al gruppo 1 (+++)

Cartina 5: SLL appartenenti al gruppo 1 (+++)

Cartina 6: SLL appartenenti al gruppo 2 (+-+)

Cartina 6: SLL appartenenti al gruppo 2 (+-+)

Cartina 7: SLL appartenenti al gruppo 3 (++-)

Cartina 7: SLL appartenenti al gruppo 3 (++-)

Cartina 8: SLL appartenenti al gruppo 4 (-++)

Cartina 8: SLL appartenenti al gruppo 4 (-++)

Cartina 9: SLL appartenenti al gruppo 5 (-+-)

Cartina 9: SLL appartenenti al gruppo 5 (-+-)

Cartina 10: SLL appartenenti al gruppo 6 (- - -)

Cartina 10: SLL appartenenti al gruppo 6 (- - -)

Cartina 11: SLL appartenenti al gruppo 7 (+- -)

Cartina 11: SLL appartenenti al gruppo 7 (+- -)

Cartina 12: SLL appartenenti al gruppo 8 (- -+)

Cartina 12: SLL appartenenti al gruppo 8 (- -+)

48Dal punto di vista della distribuzione geografica sul territorio italiano e delle specializzazioni produttive è possibile affermare che:

  • il gruppo 1 (+ + +) con 107 SLL pari al 15,6% del totale si concentra maggiormente nelle regioni insulari, in Calabria ed a ridosso del confine tosco-laziale. Altra caratteristica morfologica è la presenza di svariati SLL dell’arco alpino e della fascia costiera. Circa le specializzazioni, il gruppo 1 presenta solamente SLL non manifatturieri o senza specializzazione. In particolare sono presenti circa il 30% del totale delle aree portuali e dei “Sistemi a vocazione agricola” ed il 25% di tutti i SLL turistici e di quelli urbani a bassa specializzazione;

  • il gruppo 2 (+ - +) con 39 SLL pari al 5,69% del totale si distribuisce a macchia di leopardo, interessando solo alcune regioni italiane. Per quanto riguarda le specializzazioni, si rileva la presenza di circa il 30% dei SLL definiti “Aree urbane a bassa specializzazione”. Il gruppo 2, inoltre, non presenta alcun SLL di tipo manifatturiero;

  • il gruppo 3 (+ + -) con 157 SLL pari al 22,89% del totale ha una concentrazione nelle regioni insulari, in Calabria, Basilicata, nel Lazio e in Campania; anche in questo caso alcune regioni del Nord (Piemonte, Lombardia, Friuli e Veneto) e del litorale adriatico (Emilia, Marche e Abruzzo) non sono quasi interessate. Sono presenti in questo gruppo oltre il 47% del totale dei SLL di tipo turistico, oltre il 41% dei sistemi a vocazione agricola ed oltre il 40% dei “Sistemi senza specializzazione”. Non sono presenti SLL manifatturieri;

  • il gruppo 4 (- + +) con 67 SLL pari al 9,77% del totale ha anch’esso una distribuzione a macchia di leopardo e con maggiore presenza nel nord del paese, con polarizzazioni all’estremo est ed ovest. Sono presenti quasi esclusivamente sistemi dei diversi comparti manifatturieri. In particolare si registra oltre il 45% del totale dei “Sistemi integrati della pelle e del cuoio” ed oltre il 42% dei “Sistemi della chimica e del petrolio”.

  • il gruppo 5 (- + -) con 43 SLL pari al 6,27% del totale è presente soprattutto nelle Marche e in alcune zone dell’arco alpino (in particolare in Piemonte). Per quanto riguarda le specializzazioni, il gruppo presenta quasi esclusivamente sistemi del comparto manifatturiero con una prevalenza dei “Sistemi del made in Italy”. In particolare si segnalano oltre il 30% del totale dei “Sistemi delle calzature” e quasi il 30% dei “Sistemi dei materiali da costruzione”.

  • il gruppo 6 (- - -) con 78 SLL pari all’11,37% del totale è localizzato prevalentemente nel lombardo-veneto e nella dorsale appenninica settentrionale e centrale. Il gruppo presenta esclusivamente (tranne un caso) sistemi manifatturieri. In particolare si segnalano oltre il 45% del totale dei “Sistemi integrati della pelle e del cuoio”, quasi il 36% dei “Sistemi della produzione e lavorazione dei metalli” e circa il 30% dei sistemi del settore agroalimentare e della fabbricazione di macchine.

  • il gruppo 7 (+ - -) con 82 SLL pari all’11,95% del totale si concentra nelle regioni Calabria, Campania e Trentino Alto Adige. Questo gruppo di SLL è caratterizzato dalla presenza di soli “Sistemi non manifatturieri” o senza specializzazione. In particolare sono presenti quasi un quarto del totale dei “Sistemi turistici” e dei “Sistemi delle aree urbane prevalentemente portuali”;

  • il gruppo 8 (- - +) con 113 SLL pari al 16,47% del totale si concentra soprattutto nel nord dell’Italia (Lombardia, Emilia Romagna ) e nel centro nelle regioni Toscana, Marche e Abruzzo. Il gruppo 8 è caratterizzato, per quanto riguarda le categorie di specializzazione, dai “Sistemi manifatturieri” con un peso rilevante dei “Sistemi del made in Italy”. In particolare sono presenti quasi il 55% del totale dei “Sistemi della fabbricazione di macchine” e dei “Sistemi del legno e dei mobili”, il 50% dei “Sistemi dell’industria tessile” e il 40% dei “Sistemi dell'abbigliamento”. Infine il 55% circa delle “Aree urbane senza specializzazione” sono presenti in questo raggruppamento.

49Si pone ora a confronto i risultati relativi alla componente locale dell’analisi, nel caso in cui ci si fosse limitati all’utilizzo della tecnica shift-share nella sua versione classica. I risultati delle analisi restituiscono una dinamica della componente locale differente sia in valore assoluto, sia relativamente al suo segno ed in particolare:

  • 291 SLL (pari al 42,4% del totale) presentano una componente locale negativa sia se si considera l’effetto spaziale, sia nella formulazione tradizionale (caso A);

  • 69 SLL (pari al 10,06% del totale) non sarebbero stati evidenziati come sistemi con componente locale negativa. L’analisi spaziale ha permesso di valorizzare con più precisione i diversi apporti (caso B);

  • 58 SLL (pari a 8,45% del totale) sarebbero stati evidenziati come sistemi con componente locale negativa. L’analisi spaziale al contrario ha permesso di evidenziare il valore positivo della componente locale (caso C);

  • 268 SLL (pari al 39,07% del totale) presentano una componente locale positiva sia se si considera l’effetto spaziale, sia nella formulazione tradizionale (caso D).

50Quasi un caso su cinque avrebbe valori differenti per quanto riguarda il segno della componente locale. Le cartine seguenti agevolano il confronto dei risultati per i SLL ricorrendo ai due diversi metodi.

Cartina 13: variazione v.a. della componente componente locale negativa con entrambi i metodi.

Cartina 13: variazione v.a. della componente componente locale negativa con entrambi i metodi.

Cartina 14: variazione v.a. della locale negativa solo con analisi spaziale.

Cartina 14: variazione v.a. della locale negativa solo con analisi spaziale.

Cartina 15: variazione v.a. della componente locale positiva solo con analisi spaziale

Cartina 15: variazione v.a. della componente locale positiva solo con analisi spaziale

Cartina 16: variazione della componente locale positiva con entrambi i metodi

Cartina 16: variazione della componente locale positiva con entrambi i metodi

La componente locale e le Jacobs externalities

51Esiste un ampio dibattito in letteratura circa il tema delle esternalità locali, intese come quei benefici o danni che sorgono come conseguenza delle interazioni tra i soggetti economici di una stessa area e che, poiché non rimangono confinati nello stesso soggetto, contaminano lo spazio circostante. L’analisi di queste esternalità, siano esse di carattere tecnologico o pecuniario (Scitovsky, 1954), ha spesso aiutato a spiegare fenomeni di concentrazione spaziale delle attività economiche.

  • 11 Un altro approccio è quello di Porter (1990). Per un’esauriente rassegna sui diversi contributi e r (...)

52Su questo tema si sono confrontati due approcci in particolare11.

  • 12 Marshall - Arrow - Romer.

53Un primo approccio, definito “MAR12” nel lavoro di Glaeser ed altri (1992), argomenta a favore della concentrazione per specializzazione. Questa dinamica favorirebbe significativi spillovers di conoscenza tra le imprese con aumento di benefici anche per il mercato del lavoro. La struttura economica che viene a crearsi influenza in maniera positiva la crescita e la produttività.

54Un secondo approccio (Jacobs, 1969) argomenta che è la varietà delle attività all’interno di un’area a sviluppare esternalità e quindi condurre ad una crescita. Le esternalità si formano all’esterno delle imprese e pertanto maggiore sarà la diversificazione, più grandi saranno i benefici per le imprese del territorio. Lo scambio di competenze complementari crea una fertilizzazione incrociata tra i diversi attori economici che se ne giovano in termini di innovazione e sviluppo.

55In questo lavoro si vuole verificare la tesi di Jacobs focalizzando l’attenzione in particolare sui SLL del gruppo 3 (+ + -) che con 157 SLL pari al 22,89% risulta essere il raggruppamento più numeroso ed i SLL del gruppo n. 8 (- - +) che con 113 SLL pari al 16,47% del totale rappresenta il secondo raggruppamento per ampiezza (in totale quasi il 40% dei SLL).

56I due gruppi risultano essere opposti: i SLL del gruppo 8 evidenziano la componente locale come unico elemento positivo nella composizione della variazione del v.a.; i SLL del gruppo 3 evidenziano la componente locale come unico elemento negativo.

57Verifichiamo se la presenza o l’assenza di Jacobs externalities possano giustificare il valore positivo o negativo nella componente locale.

  • 13 L’indice utilizzato aumenta più che proporzionalmente al crescere della concentrazione e risulta pe (...)

58Per fare questo si utilizza come primo elemento di indagine, un indicatore di concentrazione di Herfindahl13 del tipo:

con

dove H = 1/n rappresenta il massimo grado di diversificazione e
e H = 1 assenza di diversificazione.

  • 14 Si è utilizzato la banca dati sulle imprese ASIA dell’ISTAT che conteggia 25 settori di attività.

59La variabile considerata per valutare la concentrazione (nell’equazione identificata con la lettera Q) è il numero di occupati per settore economico14. Valori più bassi dell’indice segnalano una minore concentrazione e, di conseguenza, una maggiore ripartizione della forza lavoro nei differenti settori produttivi all’interno di ciascun SLL.

Tabella 2: Indice di concentrazione di Herfindahl degli occupati rispetto ai settori.

Gruppo

Indice Herfindahl

8

0,107353074

6

0,111099953

5

0,118138071

4

0,122278004

2

0,137694891

7

0,141888838

1

0,149131716

3

0,155365892

60Il gruppo 8 (- - +) che ha come unica componente positiva quella locale, presenta il più basso indice di concentrazione e pertanto il maggior grado di diversificazione a livello di numero di addetti impiegati nei diversi settori produttivi.

61Il gruppo 3 (+ + -) che ha come unica componente negativa la componente locale, restituisce un dato esattamente opposto, presentando il più alto indice di concentrazione.

  • 15 Per un approfondimento si veda il cap. 3 “Sviluppo locale e specializzazioni produttive” in Rapport (...)

62Poniamo ora la nostra attenzione su altri due elementi di particolare interesse per un’analisi delle Jacobs externalities: il grado di urbanizzazione e la dimensione territoriale. Relativamente al primo elemento si evidenzia come non vi sia una relazione sincronica tra la specializzazione produttiva individuata dall’ISTAT (Aree Urbane) ed il grado di urbanizzazione. Ciò avviene poiché un SLL altamente urbanizzato può comunque risultare specializzato in un particolare settore. Inoltre il fenomeno dell’urbanizzazione, negli ultimi anni, risulta essere sempre più complesso, molto differenziato sul territorio italiano con sviluppi diversificati tra aree residenziali, industriali, terziarie e reti infrastrutturali al loro servizio. Poiché le esternalità alla Jacobs maturano con maggiore facilità da contaminazione nei tessuti urbani, si utilizzano gli studi prodotti dall’ISTAT per l’individuazione delle aree urbane al fine di verificare se vi siano degli elementi che possano rafforzare o smentire la loro presenza. Per definire i SLL urbanizzati ISTAT utilizza il concetto di località: una zona la cui popolazione censuaria supera le duemila unità e nella quale i gruppi di popolazione vivono in costruzioni e manufatti umani che non distano tra loro più di 200 metri. Vengono poi eseguiti i seguenti passaggi : 1) individuazione dei centri e dei nuclei abitati, escludendo pertanto le località produttive e le sezioni di case sparse; 2) calcolo di due quozienti di localizzazione relativi all’intensità della popolazione urbanizzata e alla intensità di superficie urbanizzata; 3) aggregazione dei dati per sistema locale15. Il “Rapporto annuale 2008” (ISTAT, 2009) sottolinea relativamente alle aree urbanizzate la “..impressionante copertura, quasi senza soluzioni di continuità, dell’area pedemontana lombardo-veneta, che costituisce una delle più vaste conurbazioni europee”. Lo stesso testo evidenzia come “…I confini tra le località abitate e il territorio circostante tendono ad essere poco definiti: gli agglomerati urbani si nidificano nel territorio…”con riferimento al triangolo lombardo-veneto-romagnolo e per poi procedere verso il Friuli ad est o a sud lungo la costa adriatica e raggiungere l’Abruzzo.

63Questa descrizione geografica ben si sovrappone al gruppo 8. Inoltre è opportuno evidenziare la presenza, proprio in questo raggruppamento, di molti capoluoghi di provincia che per vocazione funzionale sono spesso luogo di compresenza di attività industriali e di servizi (soprattutto nel nord dell’Italia). Il gruppo 3, che si ricorda presentarsi al nord in alcune zone montane (e quindi a basso grado di urbanizzazione) ed al sud soprattutto nelle isole, presenta solo pochi casi di sovrapposizione con i SLL individuati dall’ISTAT come aree urbanizzate.

64Per facilitare il confronto si riporta qui di seguito la cartina prodotta dall’ISTAT relativa ai SLL urbanizzati insieme alle cartine dei due gruppi in esame. Relativamente ai SLL urbanizzati sono evidenziati in giallo (caso A) i SLL che rispondono solo al quoziente di localizzazione per intensità di popolazione, in verde (caso B) quelli che rispondono solo al quoziente di localizzazione per intensità di superficie, in blu (caso C) quelli che rispondono ad entrambi i quozienti.

Cartina 17:Confronto SLL urbanizzati di fonte ISTAT – gruppo 8 – gruppo 3.

Cartina 17:Confronto SLL urbanizzati di fonte ISTAT – gruppo 8 – gruppo 3.

65Relativamente alla dimensione territoriale dei SLL è opportuno ricordare che le specializzazioni produttive, nonostante gli sviluppi dell’Information and Communication Technology (I.C.T.), sono spesso state riscontrate in territori contenuti dal punto di vista geografico e che offrono delle esternalità positive di agglomerazione. Si applica questa chiave di lettura per i gruppi individuati. Si esegue quindi una media, complessiva e per ogni gruppo, delle superfici dei SLL. Si rileva come il gruppo 8 sia quello geograficamente più ampio (+16,17%) rispetto alla media generale. Il gruppo 3, con un valore inferiore dell’8,20% rispetto alla media complessiva, si posiziona penultimo come estensione media territoriale rispetto agli otto raggruppamenti individuati.

66I tre fattori esaminati (la diversificazione della forza lavoro nelle attività produttive tramite l’indice di concentrazione di Herfindahl, il grado di urbanizzazione e la dimensione territoriale) rapportati alla composizione della variazione del v.a. con un particolare focus sulla componente locale, forniscono elementi a favore di una presenza di esternalità alla Jacobs.

67Soffermandosi sulle specializzazioni produttive che caratterizzano i due gruppi in esame si evidenzia:

68Gruppo 8

  • la presenza di circa il 55% delle aree urbane non specializzate (non caratterizzate e pertanto tipicamente diversificate nella loro struttura produttiva). Queste aree presentano comunque una vocazione industriale con una dimensione media di impresa, nel comparto manifatturiero, maggiore rispetto alla media paese (ISTAT, 2006). A questa peculiarità si affianca una presenza forte dei servizi dovuta anche al fatto che diversi SLL sono sede di capoluogo di provincia o di regione. I sistemi urbani, in generale, sono il comparto con il più alto valore aggiunto medio per abitante;

  • la presenza di circa il 55% dei sistemi del legno e dei mobili. Questo raggruppamento è particolarmente articolato. In particolare sono presenti all’interno di questo gruppo alcuni SLL nei quali vi è una presenza massiccia di imprese impegnate nel settore dell’oreficeria e della produzione di gioielli ed indotto;

  • la presenza di circa il 55% dei sistemi della fabbricazione di macchine. Questi sistemi sono caratterizzati da dimensione medie aziendali che risultano essere superiori alla media paese sia per quanto riguarda l’insieme delle attività economiche, sia per il solo comparto manifatturiero. Meno frequente, in questi SLL, è la presenza di imprese di grandi dimensioni. Si presenta pertanto una struttura dinamica e nel contempo potenzialmente competitiva poiché non sofferente di eccessivo “nanismo industriale”;

  • la presenza del 50% dei sistemi dell’industria tessile e di circa il 40% dei sistemi dell’abbigliamento. Questi SLL sono caratterizzati oltre che dalla presenza manifatturiera, da diversificate attività di servizio ad essa collegata (ricerca e sviluppo, design, commercializzazione e trasporto). Inoltre alcuni SLL in questo raggruppamento vedono la presenza di aziende con marchi storici e posizionamento sul mercato di tipo medio-alto;

  • la presenza di circa il 30% del totale dei SLL agro-alimentari. Risultano inoltre essere la terza componente del raggruppamento in valore assoluto. Questi SLL sono principalmente presenti in Emilia Romagna, Toscana ed Umbria.

69Si ricorda che dal punto di vista geografico, questo gruppo si concentra nel nord dell’Italia (Lombardia, Emilia Romagna ) e nelle regioni Toscana, Marche e Abruzzo.

70Gruppo 3

  • la presenza di oltre il 47% dei sistemi turistici. Questi sistemi sono riconosciuti dall’ISTAT come particolarmente specializzati date le caratteristiche territoriali (vincolo di localizzazione) e quindi con una naturale “vocazione industriale”. Sono SLL solitamente di piccole dimensioni;

  • oltre il 42% dei sistemi a vocazione agricola. Questi sistemi, solitamente di piccole dimensioni, si caratterizzano per le ridotte dimensioni aziendali con un numero medio di dipendenti tra i più bassi tra i SLL (solo i sistemi senza specializzazione risultano avere una media addetti leggermente più bassa). Geograficamente sono concentrati nel mezzogiorno;

  • circa il 40% dei sistemi senza specializzazione. Questi sistemi a differenza delle aree urbane non specializzate, non hanno le stesse caratteristiche né per quanto riguarda le prestazione di servizi, né per la presenza e diffusione delle attività industriali. Le eventuali “specializzazioni” presenti non sono determinate da fattori di localizzazione specifici ma seguono una distribuzione sul territorio proporzionale alla popolazione residente. Le dimensioni territoriali sono spesso molto ridotte ed hanno la media addetti più bassa tra i SLL;

  • circa il 35% delle aree urbane prevalentemente portuali. Sono SLL ibridi nei quali la componente manifatturiera (particolarmente caratterizzata), convive con alcuni elementi distintivi del tessuto urbano. Le imprese hanno dimensioni inferiori alla media nazionale generale, con un netto distacco se comparate con il solo comparto industriale.

71Si ricorda che dal punto di vista geografico questo gruppo è presente soprattutto nelle regioni insulari, in Calabria, Basilicata, nel Lazio e in Campania.

72Per comprendere meglio quanto evidenziato sino ad ora, è importante inquadrare in un contesto congiunturale di più ampio respiro i risultati ottenuti e le specificità dei gruppi. Nel periodo oggetto di studio l’economia mondiale è in una fase di crescita. Tra il 2001 ed il 2005 il PIL mondiale è in crescita anche se con andamenti differenti a seconda dell’area geo-economica. In particolare si presenta una forbice circa la velocità di crescita tra le economie avanzate e quelle emergenti (con particolare riferimento alla Cina, India ma anche Russia e diversi paesi del Medio Oriente, questi ultimi trainati dal mercato dell’energia in continua ascesa). L’area dell’Euro in particolare presenta una crescita debole e discontinua. Nell’U.E.M., in media, il tasso di disoccupazione è in lieve crescita. L’attività produttiva presenta un ciclo espansivo con ritmi vivaci sia nelle economie emergenti, sia in quelle in via di sviluppo, grazie anche ad elevati prezzi delle materie prime ed al permanere di condizioni finanziarie apparentemente stabili.

73Per quanto riguarda il commercio internazionale dopo la contrazione registrata a fine 2001, è iniziata una fase di espansione che si è protratta negli anni con una punta di più 10,7% rispetto all’anno precedente nel 2004, seguito da una crescita di più 7,6% l’anno seguente. I paesi emergenti hanno dato il maggiore contributo a questo risultato mentre i paesi dell’area euro e gli Stati Uniti hanno evidenziato maggiori difficoltà.

74La situazione economica italiana nei primi anni del nuovo millennio si presenta con un ritmo di crescita del prodotto interno lordo particolarmente contenuto, pari a circa un terzo di quello sviluppato nell’area dell’euro. Con riferimento al ciclo generale dell’U.E.M., si è accentuato nel periodo considerato il divario con l’Italia ed il differenziale risulta essere particolarmente significativo (1,1 punti percentuali nel trimestre finale del 2005). La crescita è stata particolarmente debole in alcune aree tradizionalmente individuate come forza motrice del paese (Nord Est e Nord Ovest). Nel Sud del paese il Pil cresciuto sino al 2003, presenta nel 2004 e nel 2005 una crescita inferiore alla media nazionale.

75Nel quinquennio preso in esame la produttività del lavoro, per molti settori dell’economia, ha avuto una leggera crescita nel meridione e non ha praticamente subito variazioni nel Centro-Nord. La produttività si è ridotta in quasi tutte le aree del paese in specifico per quanto riguarda il comparto manifatturiero. Le motivazioni più rilevanti possono essere rintracciate in un mutato e sempre più evoluto contesto tecnologico e nella dinamica del mercato internazionale.

76Il Sistema Italia, in questo contesto, evidenzia alcuni limiti.

  • 16 Si veda la differenza nelle dimensioni di impresa tra i due gruppi analizzati.

77Un primo limite è la dimensione delle imprese italiane (nanismo) con media addetti16 e spese di investimento in ricerca e sviluppo inferiore agli altri paesi industrializzati (R&S: 2% di media rispetto al PIL nell’Unione Europea contro circa un 1% dell’Italia). Inoltre nelle tecnologie dell’informazione, l’Italia, con riferimento al periodo 2002-2005, evidenzia un forte ritardo con una spesa che si attesta intorno al 2% del PIL, rispetto al 3% medio dell’Ue15. Questi fattori ostacolano le possibilità di economie di scala, lo sviluppo tecnologico-informativo, la capacità di aggredire i mercati nei quali le imprese sono già presenti e rende maggiormente difficile la penetrazione in nuovi mercati.

78Un secondo limite è dettato dalla tipologia di tipo tradizionale di una buona parte delle attività industriali. Queste attività produttive sono fortemente esposte alla concorrenza da parte di diversi paesi emergenti ( soprattutto per i contenuti costi del lavoro presenti in queste economie). Negli ultimi anni vi è stato un parziale riposizionamento verso comparti a più alto contenuto tecnologico dovuto soprattutto alla maggiore domanda mondiale. Contemporaneamente anche molti paesi emergenti si sono impegnati su segmenti di mercato più elevati con buoni risultati e con maggiori performance a livello di quote di mercato.

  • 17 Banca d’Italia, Bollettino Economico –n. 46 - Marzo 2006.

79I dati sull’esportazione confermano questa chiave di lettura poiché sebbene tra il 2001 ed il 2005 a livello Italia si registrino dati positivi, la crescita risulta essere inferiore rispetto al valore del commercio mondiale in beni, con significative perdite di quote di mercato sia in area Euro, sia extra-euro (con un calo medio dello 0,6% annuo). Questi dati sono dovuti anche alla difficoltà nel comprendere ed inserirsi nelle nuove aree di sviluppo (Cina, Brasile, India), al di là dei tradizionali partner (più dei 2/3 dell’esportazioni italiane sono rivolte ai paesi dell’U.E. più U.S.A.17).

  • 18 L’ISTAT ha inglobato alcuni centri votati alla lavorazione orafa e alla produzione di gioielli tra (...)

80Il comparto industriale ha registrato segnali di crisi soprattutto concentrati nel Nord-Ovest (mezzi di trasporto e indotto) e nel Nord-Est e Centro nei settori tradizionali (abbigliamento, cuoio e calzature, tessile), nell’industria meccanica, in quella delle apparecchiature elettriche e ottiche. Qualche segnale positivo si evidenzia nei settori alimentari, del legno18 e dei prodotti in metallo. I servizi, con alcune differenze a seconda dei settori insieme ad una continua e lenta crescita del settore delle costruzioni, hanno permesso variazioni positive nel PIL.

81Le rilevazioni sulla forza lavoro segnalano una crescita degli occupati a livello Italia ma con una differenziazione tra il Nord, positivo, ed il mezzogiorno, negativo.

Osservazioni conclusive

82In questo lavoro si sono analizzati gli effetti della prossimità spaziale sulla composizione della variazione del valore aggiunto pro capite a livello di SLL. In particolare si è utilizzata la tradizionale tecnica shift and share modificata con una matrice di pesi delle distanze. Questo metodo ha permesso di rilevare le contaminazioni dei territori limitrofi sulle unità oggetto d’analisi. E’ stato possibile creare una tassonomia dei SLL in base all’apporto delle diverse componenti alla variazione del valore aggiunto nel periodo di tempo tra il 2001 ed il 2005. Sono venuti a crearsi otto differenti gruppi di SLL. La tecnica così modificata ha permesso di rispondere alle critiche circa la non considerazione, nella sua versione tradizionale, delle influenze dei territori attigui. La bontà dell’uso della struttura spaziale è stata confermata dal confronto dei risultati ottenuti nel caso in cui non si fosse ricorsi a questa modifica. Circa il 20% dei SLL avrebbero restituito dati opposti relativamente all’apporto della componente locale alla variazione del valore aggiunto pro capite.

83Inoltre, ai fini di un’interpretazione dei risultati ottenuti, si sono verificate le tesi di Jacobs per rilevare le influenze di esternalità. A tal proposito si è fatto uso di un indicatore di diversificazione degli addetti nelle attività produttive, unito ad un indicatore relativo all’ estensione territoriale ed alcune riflessioni sul grado di urbanizzazione dei SLL sia a livello di intensità di superficie urbanizzata, sia di intensità di abitanti. In particolare i risultati hanno evidenziato come una maggiore diversificazione produttiva, un territorio urbanizzato ed una maggiore dimensione territoriale dei SLL, possano influenzare l’apporto positivo della componente locale nella variazione del valore aggiunto a dispetto di un possibile contributo negativo sia della componente settoriale, sia della componente d’area limitrofa.

84Nell’ultima parte dell’articolo ci si è concentrati sulla situazione congiunturale sia a livello internazionale, che ha visto particolarmente brillanti alcune economie (in specifico quelle emergenti), sia a livello Italia, che ha invece registrato delle difficoltà soprattutto nel comparto manifatturiero e dato qualche segnale positivo nel comparto dei servizi con differenze sul territorio nazionale.

85Proprio la situazione congiunturale ha offerto ulteriori spunti di riflessione. In un mercato internazionale ove molte paesi riescono a migliorare i livelli di produttività con contenuti costi del lavoro, l’eccessiva specializzazione in comparti a basso contenuto tecnologico, molte volte di tipo tradizionale, è difficilmente sostenibile. Le contaminazioni positive dei contesti urbani, lo sviluppo dei servizi (spesso di supporto alle attività industriali – ricerca, marketing, ecc.) ed il posizionamento su target produttivi ad alto contenuto tecnologico uniti ad una diversificazione delle attività produttive accompagnate da dimensioni aziendali non piccole, possono invece essere una efficace risposta. I risultati ottenuti devono essere contestualizzati nella congiuntura economica evidenziata e valutati comunque con cautela dato il breve lasso di tempo osservato.

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Annexe

Allegato 1: SLL italiani divisi per gli 8 gruppi

GRUPPO 1

Troppa, Arzachena, San Teodoro, Vieste, La tisana, Bardonecchia, Courmayeur, Moena, Levanto, Tortolì, Orosei, Diano Marina, Fiera Di Primiero, Pinzolo, Cortina D'ampezzo, Vipiteno/Sterzino, Pula, Ventimiglia, Alberga, Muravera, Rosario, Leonforte, Oppido Mamertina, Bova Marina, Marina Di Gioiosa Ionica, Latronico, Castellammare Di Stabia, Santo Stefano, Quisquina, Tempio Pausania, Castel Del Piano, Ales, Sant'eufemia D'aspromonte, Tuscanica, Lauro, Ostini, Copertino, Plaghe, Torre Del Greco, Piazza Armerina, Mogoro, Viterbo. Acquapendente, Cuglieri, Melendugno, Ghilarza, Ribera, Marsicovetere, Nola, Nicosia, Regalbuto, Gangi, Sorgono, Fara In Sabina, Cirò Marina, Corleto Perticara, Crotone, Guspini, Menfi, Barrafranca, Chiesi, Ragusa, Monte Sant'angelo, Modica, Isili, Bugnato, Casteltermini, Alghero, Atina, Naro, Stilo, Castelnuovo Di Garfagnana, Maglie, Magliano, Sabina, Senise, Bronte, Corleone, Petilia, Policastro, Bitti, Polizzi, Generosa, Ravanusa, Isernia, Acireale, Moliterno, Trieste, Ivrea, Civitavecchia, Gioia Tauro, Livorno, Pisa, Caserta, Messina, Palermo, Catanzaro, Grosseto, Carrara, Rimini, Bolzano/Bozen, Sondrio, Cuneo, Siena, Sciacca, Terralba, Castelsardo, Bosa, Serra San Bruno, Porto Viro, Stradella.

GRUPPO 2

Bleggio Inferiore, Bagno Di Romagna, Bobbio, Canicatti, Pontremoli, Giarre, Formia, Lamezia Terme, Iglesias, Riccia, Apricena, Genzano Di Lucania, Butani, Massa Marittima, Lucera, Guardia Sanframondi, Pieve Torina, Castelvetrano, Muro Lucano, Trapani, San Marco Argentano, Spezzano Albanese, Bovino, Ascoli Satriano, Reggiano, Scalea, Salerno, Rieti, Genova, Vercelli, Ferrara, Foligno, Perugina, Spoleto, Cremona, Volterra, Pescara, Santo Stefano Belbo, Cosenza.

GRUPPO 3

La Maddalena, Santa Teresa Gallura, Valledoria, Ischia, Forio, Tarvisio, Sorrento, Olbia, Amalfi, Capri, Porto Azzurro, Portoferraio, San Candido/Innichen, Orbetello, Badia/Abtei, Andora, Nova Ponente/Deutschnofen, Manciano, Ortisei/St. Ulrich, Montalto Di Castro, Cefalù, San Quirico D'orcia, Campofelice Di Roccella, Cavalese, Castelrotto/Kastelruth, Finale Ligure, Chiesa In Valmalenco, Bressanone/Brixen, Campo Tures/Sand in Taufers, Maiori, Montepulciano, Fiuggi, Malcesine, Castel Di Sangro, Saint-Vincent, Limone Sul Garda, Taormina, Camerata, Peio, Nicotera, San Calogero, Troina, Polistena, Tarquinia, Locri, Siniscola, Gioiosa Ionica, Roccella Ionica, Oristano, Montefiascone, Bianco, Velletri, Dinami, Enna, Nuoro, Jerzu, Sant'arcangelo, Sarno, Vibo Valentia, Lanusei, Melito Di Porto Salvo, Bonorva, Ristretta, Grammichele, Palagonia, Nocera Inferiore, Soriano Calabro, Pitigliano, Subiaco, Mazzarino, Castelbuono, Vittoria, Caltagirone, San Giovanni In Fiore, Mandria, Terracina, Lercara Freddi, Ozieri, Galatina, Bisacquino, Tortrici, Francavilla Fontana, Agnone, Aulla, Montesarchio, Stigliano, Brolo, Poliporo, Noto, Agrigento, Noverato, Lauria, San Giuseppe Jato, Cava de' Tirreni, Randazzo, Botricello, Baronia, Villafrati, Orvieto, Palazzolo, Acreide, Mormanno, Partanna, Adrano, Capo D'orlando, Partitico, Santadi, Patti, Petralia Sottana, Sanluri, Bono, Teano, Sessa Aurunca, Tricarico, Silius, Irsina, Mussomeli, Brienza, Chiaravalle Centrale, Girifalco, Sersale, Caltanissetta, Sapri, Bisognano, Norcia, Paternò, Campobasso, Sala Consilina, Francavilla, Marittima, Roma, Sassari, La Spezia, Lecce, Napoli, Brindisi, Imperia, Villacidro, Avezzano, Cagliari, Massa, Rovigo, Aosta, Viareggio, Venezia, Fondi, Terni, Chiavari, San Remo, Santa Fiora, Montalcino, Reggio Di Calabria, Cagnano Varano, Pachino, Porto Empedocle, Cariati, Bagheria, Gallipoli, Lipari.

GRUPPO 4

Cesenatico, Aversa, Modigliana, Arcevia, Monte San Pietrangeli, Montegiorgio, Piancastagnaio, Montegranaro, Civitanova Marche, Latina, Frosinone, Follonica, Sondalo, Gela, Sannazzaro de' Burgundi, Pisticci, Cairo Montenotte, Colleferro, Termini Imprese, Termoli, Rivarolo Canadese, Mondovì, Portogruaro, Sinalunga, Montagnana, Montenero Di Bisaccia, Este, Ceglie Messapica, Fasano, Adria, Nardò, Veglie, Triveneto, San Pietro Vernotico, Sora, San Benedetto Del Tronto, Badia Polesine, Cervignano Del Friuli, San Donà Di Piave, Tirano, Santa Sofia, Vilminore Di Scalve, Voghera, Gemona Del Friuli, Tione Di Trento, Alba, Varzi, Tolmezzo, Darfo Boario Terme, Ala, Pietrasanta, Custonaci, Padova, Forlì, Tortona, Bra, Casale Monferrato, Fossano, Copparo, Ciriè, Macomer, Sinagra, Praia A Mare, Barga, Taranto, Carbonia, Auronzo Di Cadore.

GRUPPO 5

Talentano, Mogliano, Comunanza, Macerata, Lucca, Sarnano, Offida, Fermo, Ceva, Robbio, Milazzo, Susa, Cassino, Torino, Pontedera, Calangianus, Verzuolo, Gorizia, Senigallia, Ascoli Piceno, Elusone, Filottrano, Vasto, Edolo, Brunico/Bruneck, Rocca San Casciano, Dogliani, Chiusi, Novafeltria, Rogliano, Frosolone, Faenza, Arco, Civita Castellana, Grezzana, Cesena, Udine, Pinerolo, Riesi, Biella, Crescentino, Agordo, Pieve Di Cadore.

GRUPPO 6

Tolentino, Montebelluna, Guardiagrele, Trifase, Solfora, Santa Croce Sull'arno, Castrano, Arzignano, San Giovanni Ilarione, Codogno, Pomarance, Morcone, Grottaminarda, Melfi, Cento, Legnago, Recanati, Conegliano, Gioia Del Colle, Pordenone, Vicenza, Urbino, Teramo, Pieve Santo Stefano,Treviso, Pratovecchio, Pergola, Città Di Castello, Bibbiena, San Severino Marche, Umbertide, Pineto, San Marco Dei Cavoti, Montecalvo Irpino, Montorio Al Vomano, Calitri, Marradi, Acqui Terme, Luino, Chiavenna, Borgo Valsugana, Canelli, Sant'Agata de' Goti, Argenta, Cortemilia, Gualdo Cattaneo, Mezzolombardo, Firenzuola, Poggibonsi, Paternopoli, Sant'angelo Dei Lombardi, Zocca, Pavullo Nel Frignano, Fidenza, Ortona, Villa Minozzo, Sassuolo, Parma, Fabriano, Premana, Manerbio, Gualdo Tadino, Zogno, Borgomanero, Schio, Calvisano, Guastalla, Omegna, Como, Prato, Cetraro, Castel Goffredo, Novi Ligure, Lumezzane, Dongo, Piombino, Vestone, Mirandola.

GRUPPO 7

Fabro, Bormio, San Leonardo in Passiria/St. Leonhard in Passeier, Taggia, Fondo, Toscolano-Maderno, Malè, Pievepelago, Castellabate, Asiago, Cannobio, Rapallo, Silandro/Schlanders, Malles Venosta/Mals, Fanano, Merano/Meran, Bellagio, Menaggio, San Fedele Intelvi, Castagneto Carducci, Ginosa, Rotonda, Piedimonte Matese, Buddusò, Cascia, Alcamo, Barcellona Pozzo Di Gotto, Potenza, Oliveto Citra, Francavilla Di Sicilia, Amantea, San Giovanni Rotondo, Lentini, Castrovillari, Santa Ninfa, Soveria Mannelli, Pescina, Diamante, Vallo Della Lucania, Mandatoriccio, Postiglione, Santa Croce Di Magliano, Senorbì, Capaccio, Cassano Allo Ionio, San Severo, Sant'agata Di Militello, Salemi, Borgo Val Di Taro, Benevento, Cerignola, Monopoli, Longobucco, Nocera Terinese, Telese Terme, Bisceglie, Acropoli, Roccadaspide, Rocca Imperiale, San Sosti, Ariano Irpino, Lacedonia, Lungro, Rossano, Vallata, Milano, Ancona, Paola, Catania, L'aquila, Foggia, Bari, Trento, Savona, Pavia, Ravenna, Verbania, Mesola, Corigliano Calabro, Cles, Manfredonia, Marsala.

GRUPPO 8

Montecatini-Terme, Torre Orsaia, Barletta, Montevarchi, Castelfiorentino, Rutigliano, Alessano, Novara, Siracusa, Lodi, Cecina, Domodossola, Popoli, Avellino, Atessa, Sulmona, Alessandria, Arezzo, Pistoia, Matera, Pieve Di Soligo, Seregno, Treia, Bovolone, Altamura, Sassocorvaro, Belvedere Marittimo, Fano, Pesaro, Bassano Del Grappa, Piandimeleto, Cingoli, Otranto, Poggio Rusco, Cortona, Castelfranco Veneto, Sansepolcro, Marsciano, Putignano, Empoli, Circello, Corato, Giulianova, Assisi, San Bartolomeo In Galdo, Apice, Presicce, Sant'angelo In Vado, Penne, Cagli, Saluzzo, Egna/Neumarkt, Castiglione Del Lago, Morbegno, Ovada, Buccino, Todi, Cattolica, Lugo, Comacchio, Viadana, Castelnovo ne' Monti, Borgo San Lorenzo, Imola, Gubbio, Langhirano, Celano, Fiorenzuola D'arda, Bedonia, Rovereto, Verona, Mantova, Piacenza, Firenze, Bologna, Modena, Asti, Varese, Jesi, Chiari, Bergamo, Orzinuovi, San Bonifacio, Sesto Calende, Vigevano, Thiene, Maniago, Crema, Lecco, Suzzara, Castiglione Delle Stiviere, Gaggio Montano, Castelleone, Reggio Nell'emilia, Brescia, Busto Arsizio, Borgosesia, Albino, Taviano, Asola, Varallo, Basciano, Castilenti, Carpi, San Marcello Pistoiese, Costa Volpino, Piazza Brembana, Salò, Storo, Belluno, Feltre, Ampezzo, Naturno/Naturns.

Allegato 2: Ranking v.a. SLL 2001 e 2005 (primi 25 e ultimi 25)

Allegato 3: Descrizione delle specializzazioni produttive ISTAT dei SLL italiani per Sotto-classe e Gruppo

Classe

SOTTO-CLASSE

Descrizione SOTTO-CLASSE

GRUPPO

Descrizione GRUPPO

SISTEMI SENZA SPECIALIZZAZIONE

A

Sistemi senza specializzazione

A01

Sistemi senza specializzazione

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BA

Sistemi urbani

BA01

Aree urbane ad alta specializzazione

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BA

Sistemi urbani

BA02

Aree urbane a bassa specializzazione

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BA

Sistemi urbani

BA03

Aree urbane non specializzate

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BA

Sistemi urbani

BA04

Aree urbane prevalentemente portuali

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BB

Altri sistemi non manifatturieri

BB01

Sistemi turistici

SISTEMI NON MANIFATTURIERI

BB

Altri sistemi non manifatturieri

BB03

Sistemi a vocazione agricola

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CA

Sistemi del tessile, delle pelli e dell'abbigliamento

CA01

Sistemi integrati della pelle e del cuoio

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CA

Sistemi del tessile, delle pelli e dell'abbigliamento

CA02

Sistemi delle calzature

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CA

Sistemi del tessile, delle pelli e dell'abbigliamento

CA03

Sistemi dell'industria tessile

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CA

Sistemi del tessile, delle pelli e dell'abbigliamento

CA04

Sistemi dell'abbigliamento

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CB

Altri sistemi del made in Italy

CB01

Sistemi del legno e dei mobili

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CB

Altri sistemi del made in Italy

CB02

Sistemi dell'occhialeria

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CB

Altri sistemi del made in Italy

CB03

Sistemi della fabbricazione di macchine

SISTEMI DEL MADE IN ITALY

CB

Altri sistemi del made in Italy

CB04

Sistemi dell'agroalimentare

SISTEMI DELLA MANIFATTURA PESANTE

D

Sistemi della manifattura pesante

D01

Sistemi della produzione e lavorazione dei metalli

SISTEMI DELLA MANIFATTURA PESANTE

D

Sistemi della manifattura pesante

D02

Sistemi dei mezzi di trasporto

SISTEMI DELLA MANIFATTURA PESANTE

D

Sistemi della manifattura pesante

D03

Sistemi dei materiali da costruzione

SISTEMI DELLA MANIFATTURA PESANTE

D

Sistemi della manifattura pesante

D04

Sistemi della chimica e del petrolio

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Notes

1 Istat, 1997, "I sistemi locali del lavoro 1991", Argomenti n. 10, Roma.

2 Ultimo dato utile ISTAT.

3 Nazara e Hewings, 2004, p. 478.

4 La metodologia e la procedura per l’individuazione dei Sistemi Locali del Lavoro sono descritti in Istat, 1997, I sistemi locali del lavoro 1991.

5 Ogni SLL è caratterizzato da una particolare specializzazione. La variazione del valore aggiunto è stata calcolata prendendo questa come base di riferimento.

6 La metodologia adottata per le stime del valore aggiunto a livello di SLL è descritta in: ISTAT, 2008, “Valore aggiunto e occupati interni per Sistema Locale del Lavoro Anni 2001-2005”, Statistiche in breve.

7 Valore aggiunto a prezzi base (valutazione effettuata in base ai prezzi della produzione al netto dei contributi e imposte sui prodotti ed al lordo delle imposte e contributi sulla produzione), valori a prezzi correnti (variabili di anno in anno).

8 Si ricorda che l’ ISTAT ha classificato i SLL per specializzazione produttiva a partire dai dati del Censimento dell’industria e dei servizi del 2001. E’ stata eseguita una complessa procedura basata sulla analisi delle corrispondenze semplici, seguita da una cluster analysis. Infine sono stati calcolati degli indici di specializzazione. Per una discrezione completa si veda l’allegato n. 3.

9 Oltre alla novella normativa relativa al marchio Made in Italy (art. 16 D.L. 135 del 25/09/2009: "Made in Italy e prodotti interamente italiani") con questa definizione si intendono i settori nei quali il sistema Italia possiede particolari competenze tali da costituire un valore aggiunto nel panorama internazionale. In particolare il riferimento è al comparto tessile/abbigliamento, calzature, arredo, lusso e moda, fabbricazione di macchinari spesso legati all’indotto dei precedenti settori. Il made in Italy è caratterizzato dall’unione della tradizione e delle peculiarità artigiane ad elevati standard qualitativi e di estetica.

10 In allegato elenco dei SLL suddivisi negli 8 gruppi.

11 Un altro approccio è quello di Porter (1990). Per un’esauriente rassegna sui diversi contributi e ricerche riguardo al tema delle esternalità si veda: Beaudry C., Schiffauerova A., 2009, “Who’s right, Marshall or Jacobs? The localization versus urbanization debate”, Research Policy, vol. 38.

12 Marshall - Arrow - Romer.

13 L’indice utilizzato aumenta più che proporzionalmente al crescere della concentrazione e risulta perciò utile allo scopo.

14 Si è utilizzato la banca dati sulle imprese ASIA dell’ISTAT che conteggia 25 settori di attività.

15 Per un approfondimento si veda il cap. 3 “Sviluppo locale e specializzazioni produttive” in Rapporto annuale 2006 dell’ISTAT

16 Si veda la differenza nelle dimensioni di impresa tra i due gruppi analizzati.

17 Banca d’Italia, Bollettino Economico –n. 46 - Marzo 2006.

18 L’ISTAT ha inglobato alcuni centri votati alla lavorazione orafa e alla produzione di gioielli tra i SLL della lavorazione del legno e dei mobili. Il mercato dei preziosi pur in difficoltà a livello di volumi è particolarmente sensibile alle variazioni di prezzo dell’oro sul mercato internazionale che è in continuo aumento. Questo elemento influenza fortemente l’andamento del valore aggiunto.

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Titre Cartina 1: Cartina toponomastica regioni d’Italia
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Titre Cartina 2: var. % del v.a. dei SLL 2005 -2001
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Titre Cartina 4: Ranking SLL 2005
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Titre Cartina 5: SLL appartenenti al gruppo 1 (+++)
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Titre Cartina 6: SLL appartenenti al gruppo 2 (+-+)
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Titre Cartina 7: SLL appartenenti al gruppo 3 (++-)
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Titre Cartina 8: SLL appartenenti al gruppo 4 (-++)
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Titre Cartina 9: SLL appartenenti al gruppo 5 (-+-)
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Titre Cartina 10: SLL appartenenti al gruppo 6 (- - -)
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Titre Cartina 11: SLL appartenenti al gruppo 7 (+- -)
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Titre Cartina 12: SLL appartenenti al gruppo 8 (- -+)
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Titre Cartina 13: variazione v.a. della componente componente locale negativa con entrambi i metodi.
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Titre Cartina 14: variazione v.a. della locale negativa solo con analisi spaziale.
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Titre Cartina 15: variazione v.a. della componente locale positiva solo con analisi spaziale
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Titre Cartina 16: variazione della componente locale positiva con entrambi i metodi
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Titre Cartina 17:Confronto SLL urbanizzati di fonte ISTAT – gruppo 8 – gruppo 3.
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Pour citer cet article

Référence électronique

Massimo Pasquariello, « Analisi del valore aggiunto pro capite: una tassonomia dei Sistemi Locali del Lavoro italiani attraverso la shift-share analysis con struttura spaziale », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Systèmes, Modélisation, Géostatistiques, document 520, mis en ligne le 17 mars 2011, consulté le 22 mai 2025. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/23502 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.23502

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Auteur

Massimo Pasquariello

Università degli Studi del Piemonte Orientale - Dipartimento di Politiche Pubbliche e Scelte Collettive – Italy - massimo.pasquariello@sp.unipmn.it

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