LIBRI DI GIUSEPPE ESPA

Il volume nasce nell’ambito di un vasto progetto di ricerca sulle regioni alpine che, superando le visioni stereotipate della montagna come luogo marginale rispetto allo sviluppo, ha messo in luce le caratteristiche di territori che partecipano appieno della crescita del paese, come pure delle sue difficoltà e contraddizioni. L’idea di fondo del testo è di leggere lo sviluppo regionale nel decennio 2003-2012 alla luce dei modelli di convergenza/divergenza dei livelli di benessere delle regioni europee.

La maggior parte degli studi campionari sulle imprese si fondano sulla selezione di campioni quanto più possibile rappresentativi della popolazione oggetto di indagine. Tale popolazione può, per esempio, essere costituita dalle imprese di un certo settore di attività economica o dagli impianti produttivi (unità locali) che insistono in una determinata regione del paese di interesse per l’analisi. La prassi standard in quest’ambito è quella di affidarsi a disegni campionari stratificati, scelta dovuta sia alla grande adattabilità e velocità computazionale di questo metodo, sia al-l’alto livello di rappresentatività che esso garantisce. In alcune circostanze, però, la stratificazione della popolazione risulta difficoltosa, soprattutto in presenza di un alto numero di strati o, al limite, di strati vuoti. In questi casi, un’alternativa al campionamento stratificato può essere l’utilizzo delle recenti metodologie di campionamento spaziale. Mediante uno studio simulato condotto a partire da dati reali, in questo lavoro verrà valutata l’efficienza delle metodologie di campionamento spaziale per la conduzione di indagini su imprese e si discuterà dell’alta rappresentatività dei campioni così selezionati e delle condizioni che tale rappresentatività garantiscono.

In questo lavoro gli autori analizzano le economie delle regioni alpine nel contesto delle altre economie regionali europee a livello NUTS 3, prendendo in considerazione sia gli aspetti strutturali, sia le performance in termini di crescita economica, sia le dinamiche di interazione tra le economie delle regioni confinanti e i processi di convergenza del reddito pro capite. Con riferimento al primo aspetto le regioni vengono confrontate rispetto al contributo dato al valore aggiunto lordo da sei macro settori (agricoltura; costruzioni; industria; trasporti, distribuzione e ristorazioni; finanza e altri servizi; servizi non di mercato) distinguendo tra regioni alpine e non alpine e, all’interno di esse, tra le regioni a basso, medio e alto grado di urbanizzazione. Secondo la medesima disaggregazione le performance delle regioni vengono analizzate rispetto ai tassi di crescita settoriali del valore aggiunto lordo e al contributo che questi danno alla crescita economica complessiva. Rilievo particolare è riservato alle economie delle provincie autonome di Trento e Bolzano, essendo le due maggiori provincie italiane interamente alpine. Le dinamiche di convergenza tra le regioni europee sono analizzate mediante un’analisi longitudinale sulla β-convergenza che tiene conto sia dell’in¬terazione tra le economie geograficamente vicine (dipendenza spaziale), sia della presenza di ritardi e inerzia nelle variabili economiche (dipendenza spaziale). Viene quindi illustrata un’analisi di tipo panel sul tasso di crescita del PIL reale pro capite con componente autoregressiva spaziale della variabile dipendente e autocorrelazione temporale nell’errore. Infine, viene proposta un’analisi sul grado di interdipendenza delle economie regionali.

Utilizzando una recente versione della shift-share con struttura spaziale, in questo contributo scomponiamo il cambiamento della dimensione media delle imprese nelle province italiane rispetto a componenti di natura sia spaziale (di regione e di vicinato) che settoriale. L’analisi, condotta con riferimento al periodo 2004-2009, mette in risalto differenze di rilievo rispetto la classe dimensionale considerata. In particolare, si registra una netta demarcazione Nord-Sud nella distribuzione provinciale degli effetti spaziali e settoriali se consideriamo le micro imprese (1-10 addetti), mentre la geografia appare molto più complessa per le piccole imprese (11-50 addetti).

La concentrazione spaziale delle attività economiche, a causa delle implicazioni che può avere per la crescita economica locale e le disparità territoriali, è un fenomeno di grande interesse per l’economia e le scienze regionali. È stato tuttavia riconosciuto che un ostacolo rilevante allo studio di tale fenomeno è rappresentato dalla mancanza di metodi appropriati per la sua misurazione (Combes, Overman, 2004; Combes et al., 2008). Un recente approccio alla misurazione, basato sulle metodologie della point pattern analysis, utilizza dati micro-geografici e considera le imprese come punti privi di dimensione distribuiti nello spazio economico. Rispetto alle misure di concentrazione tradizionali tale approccio non soffre del problema dell’arbitrarietà dei confini regionali. Tuttavia, in circostanze pratiche, i punti (imprese) osservati nello spazio economico non possono essere considerati privi di dimensione e sono, al contrario, caratterizzati da dimensioni diverse in termini di numero di occupati, fatturato, capitale ecc. L’approccio basato sulla point pattern analysis trascura l’aspetto della diversa dimensione delle imprese e quindi ignora il fatto che un grado elevato di concentrazione spaziale possa essere dovuto, per esempio, sia a un numero elevato di imprese di piccole dimensioni localizzate in un’area geografica ristretta e sia a poche imprese di grandi dimensioni localizzate vicine. In questo articolo, facendo riferimento alla teoria dei processi di punto marcati (Penttinen, 2006), il problema viene affrontato adattando la funzione K di Ripley in modo tale che tenga conto della dimensione dei punti. Per illustrare il metodo proposto, viene presentata un’applicazione empirica all’analisi della distribuzione spaziale delle imprese manifatturiere ad alta e medio-alta intensità tecnologica nei comuni di Milano e Torino