I punti di forza del nuovo metodo utilizzato per la predisposizione dei sistemi locali 2001 e 2011

Luisa Franconi e Michele D’Alò

Istat, Direzione centrale per lo sviluppo dei sistemi informativi e dei prodotti integrati, la gestione del patrimonio informativo e la valutazione della qualità, DCIQfranconi@istat.it

Istat, Dipartimento per l’integrazione, la qualità e lo sviluppo delle reti di produzione e ricerca, DIQRdalo@istat.it

1. Sistemi locali: una geografia funzionale2. Principi di predisposizione condivisi a livello europeo3. Possibili approcci e la scelta effettuata4. L’algoritmo adottato: caratteristiche5. Punti di forza6. Conclusioni e sviluppi futuri

I punti di forza del nuovo metodo utilizzato per la predisposizione dei sistemi locali 2001 e 2011 – Franconi e D’Alò – Roma, 6 Novembre 2015

Indice

Sistemi locali: una geografia funzionale

I punti di forza del nuovo metodo utilizzato per la predisposizione dei sistemi locali 2001 e 2011 – Franconi e D’Alò – Roma, 6 Novembre 2015

• Le regioni funzionali sono definite attraverso relazioni orizzontali nella forma di flussi spaziali

• Nel caso dei sistemi locali tali flussi spaziali sono i flussi del pendolarismo giornaliero tra luogo di residenza e luogo di lavoro

• Le regioni funzionali sono identificate tramite metodi quantitativi

• Tali metodi intendono massimizzare la relazione funzionale all’interno della regione e minimizzarla al di fuori dei suoi confini

Principi condivisi a livello europeo per definire Sl

Obiettivi, vincoli e criteri per predisporre Sl condivisi nella task force Eurostat

1. Scopo: aree appropriate per la diffusione di statistiche territoriali e per definizione di policy : i Sl rappresentano mercati del lavoro;

2. Rilevanza: diffusione di informazione statistica affidabile;

3. Completezza: partizione della superficie totale dello stato (con il corollario che ciascun comune può appartenere ad

una sola zona);

4. Contiguità: i comuni di ciascuna regione sono contigui;

5. Coerenza: ciascun SLL è costituito da un insieme di comuni non frazionati;

6. Confrontabilità: consistenza nell’applicazione di metodi/parametri;

7. Conformità: a volte si richiede il rispetto dei confini amministrativi; ma la tf ha ribadito la supremazia delle regioni funzionali su quelle amministrative;

8. Omogeneità: le zone non devono essere troppo estese territorialmente o troppo numerose in termini di occupati.

Cui si aggiungono trasparenza e replicabilitàI punti di forza del nuovo metodo utilizzato per la predisposizione dei sistemi locali 2001 e 2011 – Franconi e D’Alò – Roma, 6 Novembre 2015

Possibili approcci per la definizione di Sl

Scopo: definire una partizione del territorio sulla base di relazioni funzionali (flussi di pendolarismo) che soddisfino il principio di coesione interna e separazione esterna.

Flussi tra 8092 comuni italiani dal comune di residenza h al comune di lavoro k per un totale di circa 540.000 tratte Metodi di regionalizzazione: metodi cluster (agglomerativi)

a. Rule based UK: (Coombes et al. 1986,Coombes e Bond, 2007)

IT: (Istat e IRPET, 1989, Istat (1997)FR: zone d’emploi (Durieux, 2012,

Semecurbe e Timoteo, 2013)b. Core based Paesi nordici: (Nordregio, 2012)

Metodi di ottimizzazione stocastici: Flórez–Revuelta et al. 2008, Martínez–Bernabeu et al.2012

Reti neurali / Network analysis: Farmer e Fotheringhamg, 2011

Modelli statistici: Chakraborty et al. (2013), Pauli, Torelli e Zaccarin (2015)I punti di forza del nuovo metodo utilizzato per la predisposizione dei sistemi locali 2001 e 2011 – Franconi e D’Alò – Roma, 6 Novembre 2015

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La geografia dei Sl in Europa

Per creare una partizione in modo da massimizzare le relazioni interne occorre quantificare tali relazioni: il concetto di Auto-Contenimento

Residenti nella località i

Posti di lavoro nella località i i

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Concetto di auto-contenimento

AC dal lato dell’offerta

• Ogni località ha un numero di occupati, SZ, e un auto-contenimento minimo, SC.• Rule-based => una località è Sl se verifica la Condizione di validità che definisce

un trade-off tra occupati e auto-contenimento

Funzione di validità f(SZ, SC)

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Caratteristiche dell’algoritmo

-

1,00

0

2,00

0

3,00

0

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0

5,00

0

6,00

0

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0

9,00

0

10,00

0

11,00

0

12,00

0

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0

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0

16,00

0

17,00

0

18,00

0

19,00

0

20,00

0 0.50

0.55

0.60

0.65

0.70

0.75

0.80

0.85

0.90

0.95

1.00

Aut

o-co

nten

imen

to m

inim

o

• L’algoritmo ha 4 parametri: Dimensione minima (minSZ) Dimensione target (tarSZ) AC minimo (minSC) AC target (tarSC);

• Sl di dimensioni ridotte si accettano solo a fronte di valori elevati del minimo SC mentre per Sl di dimensioni maggiori la soglia di accettazione del SC diminuisce

Struttura dell’algoritmo

• Algoritmo deterministico iterativo; inizialmente ogni comune è un «possibile Sl»

• Scopo: aggregare comuni per formare sistemi locali ovvero raggruppamenti di comuni (località) che soddisfano la condizione di validità;

1. Identificare il comune da aggregare Calcola la funzione di validità e individua la località che la minimizza; se la località è un gruppo di comuni lo disaggrega nei singoli comuni costituenti e si sceglie un comune all’interno;

2. Identificare la località «dominante» che attrae il comune selezionato Identifica la località che massimizza la funzione di coesione (Smart, 1974)

3. Assegnare il comune alla località dominante e ricalcolare la validità(ulteriore flessibilità della «lista di riserva»)

• L’algoritmo si reitera fino a quando esistono località che non soddisfano la condizione di validità.

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Sl in Piemonte: morfologia e infrastrutture

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Punti di forza

Mantiene l’auto-contenimento dei flussi di pendolarismo (sia domanda che offerta) sopra soglie prestabilite;

Evita Sl di piccole dimensioni con valori non elevati del minimo auto-contenimento;

Assicura la confrontabilità delle aree; Acconsente solo miglioramenti della funzione di validità

(accantonando comuni nella lista di riserva); Non richiede definizioni esterne (quali la definizione di core); E’ un algoritmo single-step; Istat ha implementato il metodo in un pacchetto R (software

open source) che permette la riproducibilità dei risultati e che sarà rilasciato nel 2016.

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Conclusioni

Alla luce dei risultati l’algoritmo fornisce:

partizioni robuste;

partizioni in grado di cogliere le relazioni esistenti sul territorio;

risultati che in prospettiva permetteranno la confrontabilità con altri paesi Europei;

L’investimento effettuato renderà possibili:

ulteriori innovazioni metodologiche in questo ambito;

forte coinvolgimento a livello europeo per una soluzione condivisa;

adattamenti e revisioni in vista del censimento continuo e dell’utilizzo di dati amministrativi.

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Riferimenti bibliograficiChakraborty A., Beamonte M.A., Gelfand A.E., Alonso M.P., Gargallo P., Salvador M., 2013. Spatial interaction models with individual–level data for explaining labor flows and developing local labor markets. Computational Statistics and Data Analysis. 58: 392–307.

Coombes M., Bond S., 2008. Travel-to-Work Areas: the 2007 review. London. Office for National Statistics.

Coombes M.G., Green A.E., Openshow S., 1986. An efficient algorithm to generate official statistics report areas: the case of the 1984 Travel-to-Work Areas in Britain. The Journal of Operational Research Society. 37(10): 943–953.

Durieux E., 2012. Application ANABEL (Analyse Bilocalisée pour les Études Locales): Méthode et guide d’utilisation. PSAR Analyse Territoriale.

Farmer C. J.Q., Fotheringhamg S.A., 2011. Network-based functional regions. Environment and Planning. A, 43: 2723–2741.

Flórez–Revuelta F., Casado–Díaz J.M., Martínez–Bernabeu L., 2008. An evolutionary approach to the delineation of functional areas based on Travel–to–work flows. International Journal of Automation and Computing. 05(1): 10–21.

Istat, 1997. I Sistemi Locali del Lavoro 1991. Pagg. 235–242. Istituto Poligrafico e Zecca dello Stato. Roma.

Istat, IRPET, 1989. I Mercati Locali del Lavoro. Franco Angeli. Milano.

Martínez–Bernabeu L., Flórez–Revuelta F., Casado–Díaz J. M., 2012. Grouping Genetic Operators for the Delineation of Functional Areas Based on Spatial Interaction. Expert Systems with Applications. 39(8): 6754–6766.

Pauli F., Torelli N., Zaccarin S., 2015. A model for clustering a spatial network with application to local labour system identification. 10th Scientific Meeting of Classification and Data Analysis Group of Italian Society of Statistics. Cladag 2015.

Semecurbe F., Timoteo J., 2013. Package ttwa. https://cran.r-project.org/web/packages/ttwa/index.html. Smart M., 1974. Labour market areas: uses and definitions. Progress in Planning. 2: 239-353

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Grazie

Per ulteriori informazioni:Luisa Franconi franconi@istat.itMiche D’Alò dalo@istat.it

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