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Descrizione

Il lavoro svolto dal gruppo mira ad approfondire e applicare a livello regionale i metodi della statistica spaziale soprattutto a livello economico, ma non solo. Infatti, si tratta di argomenti molto complessi che implicano conoscenze interdisciplinari tra la statistica economica, la geografia economica e l’economia regionale. Un primo filone di studio riguarda i metodi di costruzione delle matrici dei pesi spaziali (o matrici geografiche) e il loro confronto ex-ante. Un secondo filone riguarda invece l’impiego di simili matrici all’interno della Shift-Share Analysis, utilizzo che ha permesso il superamento del principale limite di tale modello di scomposizione, ossia quello di non considerare la struttura territoriale dell’ambito su cui insiste il fenomeno considerato. Solo così si può parlare di una vera e propria Spatial Shift-Share Analysis (SSSA). All’interno di quest’ultima è poi possibile procedere anche a un confronto ex-post dei diversi metodi di costruzione delle matrici dei pesi spaziali. L’approfondimento dell’autocorrelazione spaziale ha, più recentemente, portato all’integrazione e al miglioramento dell’algoritmo A Multidirectional Optimum Ecotope‐Based Algorith (AMOEBA) all’interno della SSSA. Un terzo filone di ricerca riguarda i metodi di riorganizzazione territoriale (o zonizzazione), che parte prima dai metodi “classici” di statistica multivariata applicati ai dati territoriali, compresa l’individuazione del ruolo esercitato delle direzioni privilegiate del fenomeno all’interno dei metodi di clusterizzazione, più recentemente ha chiamato in causa anche l’impiego della teoria degli indicatori compositi al fine dell’interpretazione dei cluster ottenuti. Le applicazioni portate a termine sono delle più svariate (distretti industriali, fasce per carburanti scontati, ambiti di paesaggio, ecc.) e sono prevalentemente riferite al Friuli Venezia Giulia. Questo perché è opinione condivisa nel gruppo che con applicazioni di livello territoriale aggregato (ad es. nazionale o europeo) sia possibile studiare come si comporta uno strumento spaziale solo in “condizioni favorevoli”, ma solo con un dettaglio territoriale più fine (come quello comunale all’interno di una regione, che implica spesso la mancanza di dati e la loro estrema variabilità) si può studiare il comportamento dello strumento statistico in “condizioni estreme” al fine di acquisire una padronanza consapevole dei suoi limiti.

Linee di ricerca

Studio sulla diversa costruzione delle matrici geografiche (o spaziali) dei pesi
Studio del ruolo dell’autocorrelazione spaziale nella costruzione dei pesi spaziali
Proposte di nuovi modelli di scomposizione shift-share spaziale (SSSA)
Adattamento dell’algoritmo AMOEBA all’interno della SSSA
La cartografia come strumento di interpretazione dei risultati di un modello spaziale
Studio dei metodi di zonizzazione a livello regionale
Individuazione delle direzioni privilegiate del fenomeno ai fini di clusterizzazione
Applicazione degli indicatori compositi a livello spaziale