PGT - Documento Di Piano - parte III e IV (Bozza)

8/9/2019 PGT - Documento Di Piano - parte III e IV (Bozza)

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Parte III

Il trattamento dei dati per la costruzione del piano di governo del territorio

1. Lesplorazione delle banche dati esistenti e disponibili

Il governo del territorio, nella sua accezione estesa, costituisce una delle funzioni pi evolute della macchina

pubblica per promuovere lerogazione dei propri servizi, allinsegna sussidiaria dellincentivo alle attivit

private e allevoluzione dellindividuo mediante una decisione assistita dallinformazione; e, rispetto al pas-

sato, due fattori rappresentano ora il presupposto di un vero e proprio salto tecnologico/culturale nel tratta-

mento informativo: lormai ampia disponibilit di dati di diversa tipologia1 e la possibilit dintegrare tali ar-

chivi dentro strumenti come i Geographic information Systems, associando linformazione alle coordinate

geografiche corrispondenti; inoltre, gli ingenti investimenti operati negli ultimi anni dalle Amministrazioni

lombarde (soprattutto regionali e provinciali) hanno generato la formazione di un rilevante patrimonio di dati

territoriali anche se, occorre ricordarlo, lo sfruttamento generalizzato di tali opportunit non n immediato

n automatico: serve, quindi, innanzitutto esplorare gli archivi recuperati, riconoscendo la necessit di utiliz-

zarli o meno, e tutti o alcuni dessi, e talvolta dovendoli ottimizzare giacch, se il processo non adeguata-

mente orientato, si rischia dassistere al reperimento di dati non del tutto ed efficacemente utilizzati o utiliz-

zabili.Tale particolare gestione dellinformazione spaziale indubbiamente rivolta a formare Sistemi informativi

territoriali che permettano il trattamento della conoscenza in termini relazionali, per potere, cio, variamente

intersecarla, interrogarla, consultarla, trattarla e anche manipolarla, in maniera da rispondere ai quesiti che di

volta in volta sorgono tanto dalle analisi del Piano come dai diversi utenti del territorio (operatori economici,

proprietari, cittadini, legittimi portatori dinteresse).

La costruzione e lutilizzo di un Sistema informativo territoriale consente quindi dampliare, in maniera e-

sponenziale, la capacit interpretativa dei fenomeni urbani nella redazione degli strumenti di governo del ter-

ritorio, producendo e scambiando informazioni svariate per origine, tipologia, campi di applicazione e gene-

rando cos spunti ed elementi, da cui poi non sar pi possibile prescindere nella formulazione delle scelte di

governo del territorio.

1.1. Labaco dei materiali, riorganizzati per lesplorazione e il successivo trattamento informativoA seguito dellattivit esplorativa, i dati sono stati suddivisi in cinque grandi categorie:

i) strati informativi immediatamente utilizzabili (per cui non si rende necessario alcun trattamento com-plesso del dato ai fini dellutilizzo in ambiente Gis);ii) strati informativi utilizzabili previo trattamento complesso per lutilizzo in ambiente Gis;iii) dati non utilizzabili per le analisi in ambiente Gis, in quanto non trattabili;iv) dati non utili a fini analitici;v) dati non immediatamente utilizzabili (per formato raster).


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1.2. Il riordino della disponibilit dei materiali rispetto alle necessit del PgtQuando ci si ritrova a trattare dati molteplici e di genesi differente, occorre affrontare analisi multivariate (omultidimensionali) per stratificare su ununica carta la stima delle interdipendenze di differenti variabili tra

loro correlate, con lobiettivo di determinare le propensioni di un territorio a ricevere una trasformazione.

Adottare tale impostazione sistemica nellindagine non esclude, dunque, di poter riconoscere e indagare le

parti singole del sistema, ma obbliga a ricordare come esse non siano isolate, e la correlazione di molteplici

strati informativi permette di creare una mappatura dinamica in modo che suggerisca le esigenze di recupero

e le funzioni di riequilibrio territoriale, per avanzare ipotesi dintervento ecologico di contenimento dei rischi

e delle incertezze ambientale: sono analisi che generano una serie di simulazioni in ausilio alla capacit in-

terpretativa del pianificatore, il cui compito principale fornire al decisore (politico, ma non necessariamen-

te) gli spunti decisionali pi coerenti e oggettivamente costruiti per assumere provvedimenti sostenibili.

Gi allart. 3 la legge per il governo del territorio lombardo (12/2005) prevede che gli strumenti di pianifi-

cazione e di programmazione territoriale a diverso livello e i relativi studi conoscitivi territoriali sono riferiti

a basi geografiche e cartografiche congruenti, per potersi tra loro confrontare, in maniera da consentire la

costituzione di banche dati complete e dimmediata accessibilit, facendovi confluire informazioni prove-

nienti dagli enti pubblici e dalla comunit scientifica; ma la rilevanza di un Sistema informativo territoriale

viene altres amplificata dalla situazione in cui lurbanistica opera, con una disponibilit quasi sempre parzia-le dei dati e con la necessit di appoggiarsi a strumenti informativi dedicati, sicch le analisi urbane e territo-

riali affrontate con un Sit sono in grado di apprezzare ed esplorare le molteplici interdipendenze tra i differen-

ti fattori, non trattando isolatamente linformazione posseduta ma facendola interagire in un quadro conosci-

tivo integrato e multidimensionale, dal momento che un Sit appare appieno in grado di trattare al contempo,

mediante lapplicazione overley, molteplici livelli informativi.

In base al Decreto regionale lombardo, DG Territorio e Urbanistica, 10 novembre 2006, n. 12520 2 sono state

promulgate le linee guida del Sit integrato per la pianificazione locale ex art. 3 della Lr. 12/2005 dove viene

evidenziata, non ultima, la necessit deleggere a supporto cartografico del Piano di governo del territorio lacosiddetta Tavola delle previsioni di piano, descritta nella Dgr. 29 dicembre 2005, n. 8/1681 (recante Moda-

lit per la pianificazione comunale), rappresentativa della sintesi informativa dello strumento comunale3, la

cui redazione va necessariamente basata su differenti banche dati dorigine sia regionale e/o provinciale (li-

vello A4), sia comunale (livello B5), in base a un contenuto minimo schematizzato con chiarezza al punto 2

(Il sistema informativo territoriale della pianificazione locale)dellAllegato B della Dduo 12520/2006:

lelaborato devessere depositato in Regione in formato vettoriale, insieme alle informazioni relative: i) agli

atti di adozione, pubblicazione e approvazione; ii) agli elaborati in formato digitale, opportunamente georefe-renziati; iii) alle informazioni sui metadati.

Gli estremi tecnici di predisposizione delle banche dati sono sinteticamente evidenziati nel Decreto 10 no-

vembre 2006, n. 12520 prima richiamato; si ricorda inoltre che la Lr. 12/2005, accanto allesplicitazione de-

gli obiettivi generali di sviluppo, miglioramento e conservazione, chiarisce limportanza di costruire nel

processo di piano il quadro conoscitivo da assumere come studio approfondito della natura sistemica dei


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qnue, necessariamente interdisciplinare, fondata sulla valutazione delle risorse, opportunit e fattori di critici-

t sulla cui base definire obiettivi e contenuti del Piano.

Di conseguenza, nel nostro caso i dati acquisiti sono stati riordinati rispetto agli atti del Pgt (e in base al loropotenziale utilizzo) attraverso cinque tipologie: i) strati informativi immediatamente utilizzabili (per cui non

si rende necessario alcun trattamento complesso del dato per lutilizzo in ambiente Gis); ii) strati informativi

utilizzabili previo trattamento complesso per lutilizzo in ambiente Gis; iii) dati non utilizzabili per le analisi

in ambiente Gis, in quanto non trattabili; iv) dati non utili ai fini analitici; v) dati non immediatamente utiliz-

zabili (in quanto in formato raster), come segue.


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Pgt 14 2 2008 2006 Fotografie dei parcheggi (Da Immagine 001 a Immagine 055), Foto del comune di Seveso

durante il sopraluogo del 2006, Foto del comune di Seveso durante il sopraluogo del 6 06 06 (Da Immagine 013 a Immagine 090), Foto della sezione censuaria di Barruccana durante

il sopraluogo di luglio 2006 (Da Immagine 001 a Immagine 055)

Ras (.jpeg)

X

Pgt 14 2 2008 2005 Foto del comune di Seveso durante il sopraluogo del 8 11 2005 Ras (.jpeg)Pgt 14 2 2008 2007 Foto del comune di Seveso durante il sopraluogo del 17 5 2007 (Da Immagine 001 a

Immagine 187), Foto del comune di Seveso durante il sopraluogo del 26 07 07 (Da Im-magine 001 a Immagine 055)

Ras (.jpeg)

Pgt 14 2 2008 / Foto del comune di Seveso durante il sopraluogo del 23 3, Foto della sezione censuaria di

Altopiano durante il sopraluogo (Da 11 a 39), Foto della sezione censuaria di Baruccana du-rante il sopraluogo (Da 200 a 242), Foto della sezione censuaria di Centro durante il sopra-

luogo (Da 100 a 158)

Ras (.jpeg)

Mastroeni Antonio 1999 Estratti cartografici al 1999 Ras (.jpeg) X

Sentiero Oasi fosso del Ronchetto (foto di Mirco Cappelli in http://www.panoramio.com) Autunno nel Parco delle Groane (foto di Renato Galli tratta da http://www.panoramio.com)


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1.3. I principali elementi ostativi di unimmediata trattabilitDagli esiti della ricognizione emerge come buona parte del materiale informativo acquisito presso il Comunedi Seveso, di nodale importanza per lanalisi e per le elaborazioni cartografiche, sia disponibile solo in for-

mato Cad *.dwg; di conseguenza, si rendono necessarie assai laboriose operazioni di conversione, trattamen-

to e restituzione dei dati, prima di poterli utilizzare in ambiente Gis; nel seguito, quindi, sillustrano i proble-

mi riscontrati nel trattamento degli archivi forniti dagli Uffici comunali e le procedure utilizzate per la loro

soluzione, in quanto sono emersi molteplici elementi critici per la trattabilit del dato (rendendo necessaria

una sua modifica o un suo aggiornamento): il primo dessi la mancanza di correlazione tra lo strato delle

sezioni di censimento e quello delle localit, i due strati non combaciano con estrema difficolt di ricondu-

zione delluno allaltro (nellimmagine seguente si evidenzia la discrepanza tra i due strati, quello delle se-zioni di censimento in verde e quello delle localit in viola).

Sovrapposizione tra le sezioni di censimento e le localit

Altro elemento ostativo rappresentato dallo strato del Prg vigente, che non appare perfettamentesovrappo-

nibile al fotogrammetrico (cfr. nella successiva immagine lo scostamento caratterizzante della sovrapposi-

zione dei due strati).

Sovrapposizione tra lo strato del Prg e il fotogrammetrico


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Proprio riguardo allo strato del Prg s reso necessario, per calcolare lIndice di Consumo di Suolo6 derivante

dallart. 84 delle Nda del Ptcp della provincia di Milano, trasformare la base informativa lineare delle strade

esistenti e di progetto in uno shp di tipologia poligonale, in modo da poter computare la superficie territorialeoccupata dalle strade; nel seguito, dunque, viene rappresentato a sinistra lo strato informativo lineare del Prg

e, a destra, la ricostruzione dei poligoni del medesimo strato.

Strato lineare Strato poligonale

Riguardo al fotogrammetrico, invece, stato necessario integrare il primo strato ricevuto7 con la digitalizza-

zione di alcuni edifici che non apparivano presenti; tutte le costruzioni sono poi state suddivise in edifici resi-

denziali, industriali, pubblici e altri.

Tutte le modifiche sono presenti nella directory Invio 12 10 2009 Fotogrammetrico con aggiornamen-

to manuale in formato .dwg, successivamente trasformato in uno strato informativo .shp.

Fotogrammetrico .dwg Fotogrammetrico .shp


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Tabella attributi della base fotogrammetrica aggiornata (edifici pubblici)

Un altro elemento critico, che va considerato allinterno del Documento di piano allatto della determinazio-ne degli indici premiali da unire a quello derivante dalla stima dellindice di consumo di suolo8, ha riguardato

la puntuale localizzazione delle aree despansione residenziale, commerciale e direzionale, in quanto stato

possibile reperire i dati solamente in formato cartaceo (rappresentato in basso a sinistra) anzich nella loro

digitalizzazione in Gis; ci ha imposto in un primo momento la scansione in .pdf delle carte, in un secondo la

loro georeferenzazione nel sistema di riferimento Monte Mario e, da ultimo, la loro digitalizzazione (in basso

a destra)) per ottenere lo strato informativo delle aree di trasformazione del prg vigente.

Formato cartaceo Formato digitale


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corrispondere a uno e un sol soggetto, viene ripetuto pi duna volta, generando cos un errore di ripetizione

poich ad ogni individuo va correlato un sol codice univoco, corrispondente a un record; perci sono stati e-

liminati i codici individui ripetuti, lasciandone solo uno e ottenendo cos lunivocit della voce.Esempio di ripetizione del codice individuo in 2 o pi record nellanagrafe comunale

.

In secondo luogo stata rilevata una discrepanza tra i dati presenti nellanagrafe comunale e quelli Istat: ai

residenti stato assegnato un codice di posizione anagrafica pari a 0, ma tutti i soggetti con codice diverso da

0 non sono stati considerati come residenti ma come emigrati (codice 1), morti (codice 2), individui non i-

dentificati (codice 5) o irreperibili (codice 6).

In evidenza la posizione anagrafica dei residenti e degli emigrati


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Una volta depurata la banca dati, eliminando appunto i soggetti con codice di posizione anagrafica diverso da

0, sono stati scaricati per ogni anno9 i dati della popolazione residente per fasce det e sesso, col bilancio dei

nati e morti per sesso, in maniera da stimare il tra i dati ufficiali dellIstat e quelli anagrafici10

.

Confronto tra i dati anagrafici e quelli Istat al 2009

Anno 2009 Anagrafe Istat

Residenti 21.114 22.249 1.135

Maschi 10.372 11.001 629

Femmine 10.742 11.248 506

N. nati 207 163 44Maschi 119 101 18

Femmine 88 62 26

N. morti 151 112 39

Maschi 78 60 18

Femmine 73 52 21

Effettuate le dovute correzioni, s reso necessario spazializzare la banca dati anagrafica sui numeri civicidegli edifici presenti (a loro volta in precedenza georeferenziati nello stradario digitale), creando un campo

univoco nelle tabelle dellanagrafe e negli shape dei civici, composto dallunione tra il codice via, il civico e

un eventuale barrato se presente; per lanagrafe stata necessaria unulteriore elaborazione prima di creare il

campo univoco (IDj), correggendo alcuni codici via, creando poi una colonna per inserire i numeri civici ed

estraredno manualmente, dal campo Indirizzo, i barrati per farli corrispondere al proprio civico in un nuo-

vo campo, generando infine il campo univoco (IDj) necessario per legare le tabelle dellanagrafe ai civici.

Creazione della colonna ID_J (successione di Codice_Via, Civico, Barrato) in tabella attributi anagrafici


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Per completare lunione tra le tabelle dellanagrafe e i civici stato generato il campo univoco IDj composto

dalla successione tra codice via, civico e barrato anche nella tabella dei civici.

Creazione della colonna ID_J (successione di Codice_Via, Civico, Barrato) nella tabella attributi dei civici

Per spazializzare lanagrafe connessa ai civici stato utilizzato il comando Create Feature Class di ArcCata-

log, che utilizza le coordinate X e Y presenti nei civici creando un nuovo shape.

Spazializzazione delle tabelle dellanagrafe attraverso lattribuzione delle coordinate XY in ArcCatalog


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Esempio di stralcio fotogrammetrico con i civici collegati allanagrafe (arancio) e non (verde)

I problemi riscontrati durante la procedura di spazializzazione erano dovuti o alla mancanza di alcuni civici odal fatti che essi risultassero barrati nello shape dei civici e, pertanto, una volta verificata la loro esistenza, il

civico stato aggiunto manualmente compilando i record mancanti, per ripetere poi la procedura della spa-

zializzazione sino al completo mach tra le tabelle dellanagrafe e i civici.

Infine, lultima operazione compiuta sullanagrafe ha riguardato il calcolo dellet di ogni individuo sottra-

endo allanno, relativo allanagrafe considerata, quello di nascita di ogni individuo (per esemplificare:

2009 1974= 35 anni); inoltre, per ogni anno dal 1999 al 2009 (intervallo temporale decennale) stata

divisa la popolazione per sesso e per fasce det con intervallo di 5 anni; in tabella viene rappresentata partedello schema utilizzato per sintetizzare i risultati ottenuti11.

Suddivisione della popolazione in fascia det.


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Banca dati Tarsu originale Banca dati Tarsu adeguatamente corretta rendendo

congruente la dicitura loc indirizzo

Una volta strutturata la colonna loc indirizzo in maniera coerente con i dati contenuti, sono state create le

due nuove colonne tipo via e nome via, necessarie per lidentificazione del codice via, del numero civicoe del barrato in maniera da creare poi il campo univoco IDj (poi utilizzato per allacciare la banca dati Tarsu ai

numeri civici e procedere alla loro spazializzazione).

La seconda operazione svolta sulla banca dati Tarsu ha riguardato la correzione di diversi codici via, indi-

spensabili per la strutturazione del campo univoco IDj (il campo cod contiene i codici via forniti dagli Uf-

fici, che tuttavia contenevano degli errori corretti grazie alla consultazione del campo nome via creato in

precedenza), generando cos un nuovo campo codice via con i i codici corretti.


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Abbiamo detto, quindi, che per spazializzare la banca dati Tarsu sui civici stato necessario creare in en-

trambe le tabelle due colonne univoche IDj, caratterizzate dallunione in successione tra il codice via, il nu-

mero civico e il barrato; per i numeri civici forniti dagli Uffici comunali stata effettuata una prima ricogni-

zione sullo shape per verificare che non vi fossero anomalie o problemi di ripetizione (gi verificatisi nel

procedimento di spazializzazione dellanagrafe sui civici), e lanalisi ha evidenziato effettivamente la presen-

za di alcune ripetizioni nei civici; perci sono stati eliminati manualmente i doppioni, per evitare il doppio

allaccio alle informazioni Tarsu.12Poi, dopo tale laboriosa operazione, stata creata la colonna univoca IDj1 composta dal codice via, dal nu-

mero civico e dal barrato; a tal punto stata effettuata una prima prova di unione tra le Tarsu e i civici me-

diante il procedimento di join attraverso il campo univoco generato in entrambe le tabelle: ma cos molti re-

cord delle Tarsu non trovavano allaccio e dunque sarebbero andati persi.

Per ovviare al problema stato creato un nuovo campo univoco IDj2 (unione tra il codice via e il numero ci-

vico) tralasciando linformazione del barrato sia nello shape dei civici sia nella tabella della Tarsu e, proce-

dendo in tal modo, stato ottenuto lintero allaccio tra le informazioni delle Tarsu e i civici permettendone laspazializzazione.

La tabella della Tarsu caratterizzata dalla doppia colonna IDj2 utilizzate per lallaccio con i civici


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La tabella dei civici caratterizzata dalla doppia colonna IDj2 utilizzata per lallaccio con le Tarsu

Una volta effettuato lallaccio tra i civici e le Tarsu, il dato spazializzabile mediante le coordinate dei civici

X e Y col pakage ArcCatalog, grazie al comando Create Feature Class: in tal modo si genera un nuovo sha-

pe, espressivo appunto della spazializzazione della Tarsu sui civici.

Spazializzazione delle tabelle delle Tarsu attraverso lattribuzione delle coordinate XY in ArcCatalog.


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Arrivati a questo punto s riscontrata la presenza di numerosi record della tabella Tarsu, che non si spazia-

lizzavano rispetto ai civici a causa dellassenza informativa nello corrispondente shape; per ovviare al pro-

blema, si sono inserite manualmente nello shape dei civici le informazioni mancanti, ripetendo poi lallaccioalla banca dati Tarsu; ora, grazie alla correzione ogni record presente trova una puntuale spazializzazione nel

territorio di Seveso, e lintero procedimento stato ripetuto per ogni anno tributi delle tabelle Tarsu dal 1999

al 2009. per poter poi effettuare un confronto per sezioni di censimento prima per ogni anno, poi per triennio

e, infine, per lintero arco temporale del decennio.

Le Tarsu spazializzate hanno presentato alcuni problemi legati allidentificazione delle diverse attivit nelle

varie localit, in quanto si sono riscontrate codifiche incoerenti e non uniformi; perci s resa necessaria una

ulteriore correzione individuando singolarmente le codifiche non coerenti, analizzando i documenti inerenti

alle categoria e ricodificando in modo uniforme linformazione ottenuta13.

Considerando la colonna anno tribut (indispensabile per individuare lanno di riferimento per il conteggio

dei quantitativi dei rispettivi anni14) e la colonna cat tarsu (che mostra le codifiche non coerenti), sono state

apportate le opportune modifiche per coerenziare le informazioni; oltre a tali procedure per rendere utilizza-

bile il dato sono emerse ulteriori difficolt durante lanalisi socio economica:


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Stralcio del percorso della pedemontana in formato .dwf

Da tale conversione, per, si giunti a un file dove non era pi presente la suddivisione in livelli, ma tutte le

linee risultavano unite in un unico livello e, dunque, ha dovuto essere effettuata una lunga e difficoltosa ripu-

litura del disegno lasciando solamente il tratto di pedemontana e le misure di compensazione e mitigazione.

Stralcio del percorso della pedemontana in formato .shp

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1.4. Lesame di ulteriori banche dati disponibiliUtile alle analisi stata la rivisitazione di ulteriori banche dati, non presenti allinterno dellabaco dei mate-

riali ma presenti allinterno della versione di Piano di governo del territorio mai posta in adozione; tale

directory viene disaggregata in tre sottocartelle corrispondenti al Documento di piano, al Piano dei servizi e

al Piano delle eegole, i cui dati sono stati suddivisi nelle cinque seguenti categorie: i) strati informativi imme-

diatamente utilizzabili (per cui non si rende necessario alcun trattamento complesso del dato per il suo utiliz-

zo in ambiente Gis); ii) strati informativi utilizzabili previo trattamento complesso per lutilizzo in ambiente

Gis; iii) dati non utilizzabili per le analisi in ambiente Gis, in quanto non trattabili; iv) dati non utili ai fini

analitici; v) dati non immediatamente utilizzabili, in formato raster, come segue:

i) Strati informativi immediatamente utilizzabili e trattabili in ambiente Gis

Directory di rife-

rimento

Anno File (s) Formato

DdPdwg 2007 Schede informative e di attestazione per la valutazione di compatibilit con il Ptcp della pro-

vincia di Milano (da pag 16 a pag 21)

Vet (.dwg)

DdPdwg 2007 Tavole del Documento di Piano (da Tav 1 a Tav 17), Cartiglio del Documento di piano Vet (.dwg)PdSdwg 2007 Cartiglio Piano dei Servizi Vet (.dwg)PdRdwg 2007 Tavole del Piano delle Regole ( da Tav 1 a Tav 6), Cartiglio Piano delle Regole Vet (.dwg)

iii) dati non utilizzabili per le analisi in ambiente Gis, in quanto non trattabili

Directory di rife-

rimento


DdPdwg 2007 Relazione del Documento di Piano Met (.doc)DdPdwg 2007 Studio di Incidenza delle previsioni del Pgt di Seveso sul SIC boschi delle Groane Met (.doc)

PdSdwg 2007 Relazione del Piano dei Servizi Met (.doc)

PdRdwg 2007 Norme Tecniche di Attuazione Met (.doc)

v) dati non immediatamente utilizzabili, in formato raster

Directory di rife-

rimento


DdPdwg 2007 Schede informative e di attestazione per la valutazione di compatibilit con il Ptcp della pro-vincia di Milano (da pag 16 a pag 21)

Ras (.jpeg)

Si tratta peraltro di materiali non immediatamente utilizzabili, in quanto non integrabili nelle specifiche del

Sistema informativo territoriale lombardo (Dgr 1562/2005 e Dduo 12520/2006)


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Parte IV

Il quadro ricognitivo e programmatorio di riferimento

per lo sviluppo economico e sociale del Comune ex art. 8, c. 1, lett. a) della Lr. 12/2005

1. Linterazione dei differenti piani: il quadro metodologicoIl quadro dello sviluppo economico e sociale di Seveso viene esaminato leggendo i termini interattivi dei dif-ferenti piani produttivi, coesistenti e dialoganti: da qui muove lintenzione di questo impianto dindagine, chetenta di restituire una rappresentazione plausibile di un sistema cos intricato come quello brianteo.

Il principio di competitivit nelleconomia urbana e territorialeNellindagine dei fattori di competitivit dello spazio comunale si fa riferimento a Camagni, 20021 e, nel se-guito, si considerano alcuni modelli utili a restituire la variet di fattori interagenti, distinguendo tra le fun-zioni rivolte alla domanda esterna e quelle rivolte invece a soddisfare i bisogni della popolazione residente:

proprio dallassunzione di tale differenza diverge lapplicabilit di modelli di economia regionale, orientatialla scala territoriale, rispetto invece a modelli che approfondiscano lorganizzazione di un sistema urbano inottica competitiva2: sono le funzioni della domanda esterna, infatti, a plasmare i caratteri specifici della citt,la sua specializzazione e il suo ruolo nella divisione spaziale del lavoro, in modi solo in parte dipendenti dallelogiche organizzative dei residenti e dalle dinamiche interne dellassetto insediativo.

Lapplicabilit dei modelli delleconomia regionale a un contesto urbano

I modelli di sviluppo regionale muovono spesso dalla necessit di considerare come si strutturino nel sistemaurbano le cosiddette attivit di complemento, che non riguardano lorganizzazione dellassetto insediativoin s quanto la produzione di beni che rendano la citt competitiva in termini di produzione e commercializ-zazione nel mercato sovralocale3; dimensione e dinamiche quantitative sono quindi gli unici parametri a cui

si ricorre, nel presupposto che la citt sopravviva solo ed esclusivamente producendo beni o servizi4

e, alcontempo, viene riconosciuto alle realt esaminate un implicito grado di elevata competitivit esterna laddo-ve risulti garantita la presenza di attivit di base, che divengono quindi il vero e proprio motore della di-namica urbana: senza un quadro di piccole e medie attivit in grado di rendere, di per s, competitiva unarealt territoriale, ogni presupposto di competitivit esterna del sistema urbano verrebbe immediatamentemeno5.In sintesi gi nei modelli di sviluppo regionale si riconosce intrinsecamente il fondamentale ruolo ricopertodal sistema locale inteso, non solo come occupazione e reddito di chi vi lavora, ma anche come effetto dei

meccanismi vari dinterdipendenza nella produzione e nei consumi, nelloccupazione e nella produzione direddito delle attivit collegate, a monte delle attivit desportazione.

I limiti dei modelli delleconomia urbana

Numerosi sono i modelli di economia urbana avanzati nel tempo: tra gli altri, un primo esempio il modello

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Un modello successivo, illustrato in Camagni (2002), quello di Czamansky che introduceva, accanto alletradizionali attivit di base e di servizio, le attivit complementari alle funzioni di base e la stima dei ritarditemporali con cui le relazioni si realizzavano nel modello.Ma, senza dedicare eccessiva attenzione alla puntuale disamina di tutti i modelli evolutisi nei decenni se-guenti, basti ricordare che essi hanno sempre mostrato unattenzione sostanzialmente nulla alla reale configu-razione del territorio con lunica variabile considerata, in aggiunta alla configurazione occupazionale, della

popolazione dedotta, in alcuni casi, dallapplicazione di un fittizio (per quanto verosimile) tasso dattivit.In relazione invece alla domanda e allofferta e, quindi, alla conseguente ricchezza derivante dal sistema ur-

bano, fondamentali nella stima della competitivit sul mercato delle aree urbane erano i modelli export led e input output: ma, anche in questo caso, lassenza di riguardo alla configurazione dellassetto terri-

toriale inficiava lutilizzabilit di tali modelli nella previsione evolutiva delle condizioni socio/economiche estrutturali del tessuto.

Le determinanti della competitivit alla scala comunale

Alla luce delle considerazioni fin qui espresse, si consideri allora una nuova serie di modelli economici urba-ni: non solo i modelli prima richiamati mancano quasi totalmente di ripercussioni sulla configurazione terri-toriale reale degli assetti urbani, ma muovono anche dallassunto che uno o pi settori economici siano com-

petitivi e si mantengano tali per un lasso di tempo indefinito; sono dunque modelli di tipo statico, non assu-mibili a riferimento nellapprofondimento di una realt comunale come quella sevesina, e pi consoni risul-tano i modelli generali di sviluppo urbano e uso del suolo che simulano la struttura interna della citt, la suaevoluzione in periodi successivi e distinti, la localizzazione delle diverse attivit, la loro interazione e la con-seguente domanda di trasporto; nel seguito, si considereranno a partire da quello di Lowry il modellosviluppato di Ritchie & Crouch6, nellottica di derivare utili stimoli allimpostazione di una mappa logicadella potenziale struttura dei fattori e variabili sevesini, derivabili dalla banca dati a disposizione.

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Riferimento alle teorie della competitivite alla corrispondente modellizzazione

Obiettivo

Modellistica

Determinare la competi-tivit degli assetti urbani

Modelli dieconomiaregionale

Fattori chiave

Citt consideratacome unico apparato

produttivo

Criticit rispetto allobiettivo

Modelli dieconomia

urbanaAttenzioneai diversi tipi di attivitproduttive

Modelli diHoyt e

Czamanski

Modelli Ex-port Lede Input Output

Visione limitata e par-ziale della complessit

urbana

Assenza di considera-zioni sulla configurazio-ne della dimensione ter-

ritoriale

Modelli ge-nerali:

Interazione tra le di-verse tipologie di atti-

vit lavorative

Riconoscimentodellinterazione, non

univoca, nelle relazio-ni tra citt ed esterno

Attenzione per le ri-percussioni del siste-

ma economico sul

Visione limitata e delsistema economico alla

sola produzione

Assenza di relazioni tracomponente economica

e demografica

Staticit temporale delmodello, basato su

unorganizzazione degli

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Dal modello di Lowry alla concettualizzazione delle determinanti della competitivit

Il capostipite dei modelli di tipo generale stato individuato in quello di Lowry, risalente alla prima met de-gli anni 60, che si propone di simulare la struttura degli usi del suolo urbano in un momento dato sulla basedi un limitato numero di informazioni (quali lentit e localizzazione delle attivit industriali nella citt) e at-traverso la matrice delle distanze e dei tempi di trasporto fra zona e zona; si tratta, in ogni caso, di un modellomolto limitato rispetto alla molteplicit di fattori caratterizzanti di una realt cos complessa quale quella ur-

bana, soprattutto alla luce della straordinaria trasformazione pi recente del tessuto sociale ed economico, si-no a considerare il ridisegno profondo degli impianti produttivi e delleconomia dei paesi occidentali.Dunque, nonostante una limitatezza intrinseca il modello stima: i) la dimensione della popolazione urbana

totale e la sua localizzazione nelle n zone in cui ripartita la citt; ii) la dimensione occupazionale di servi-zio alla popolazione e la sua localizzazione nelle zone; iii) il pattern (modello, schema) degli spostamenti ca-sa lavoro e casacommercio e, pertanto, la domanda complessiva di trasporto nella citt.

Nonostante la limitatezza del modello per la lettura dei fenomeni urbani, nella simulazione di uno stato in unmomento specifico senza considerare tendenze o possibili evoluzioni, in esso si ritrova il fattore positivo del-la riconduzione delle dinamiche economiche a fattori spazializzabili sul territorio, individuando laccessiblitai luoghi di lavoro come fattore determinante della residenza. Va, comunque, osservato come le logiche lo-calizzative residenziali e le loro dinamiche siano mutate nel tempo col miglioramento e infittimento delle reti

di trasporto collettivo, cos come col diffondersi dei mezzi di trasporto privato, fattori tutti che limitano moltolapporto effettivo oggi derivabile dalla pedissequa applicazione di Lowry su realt significative in termini di

popolazione ma assai meno in estensione spaziale quale il comune di Seveso.Un ulteriore ambito analitico pu derivare (ma lesperienza corrente in questo caso non ancora diffusa) daimodelli di tipo potenziale: proprio la particolarit del caso di Seveso, nella sua porzione non solo geografi-camente pi centrale, si presta alla loro applicazione e un utile apporto, in tal senso, deriva dal modello di Ri-tchie & Crouch (2000, 2003)7 adattato a definire i fattori configuranti di un sistema socio/economico urbano,

per cui possibile affermare che la competitivit di una porzione di territorio derivi dai vantaggi sia compa-rati, che riflettono la dotazione di risorse (umane, fisiche, storiche, culturali), sia competitivi, che dipendonodalla capacit di usare e valorizzare la dotazione di risorse (efficienza ed efficacia); per ulteriori approfondi-menti si rimanda al seguito (in particolare il par. 2.6.) dove gli stimoli operativi deducibili trovano infatticampo applicativo associata alla distribuzione delle attivit extraresidenziali individuate nel caso di Seveso

dalla spazializzazione dei dati Tarsu (Tassa sui rifiuti solidi urbani), linkati rispetto ai numeri civici comu-nali: proprio dalla localizzazione delle attivit che non solo offrono servizi di diverso genere alla popolazio-ne, quali beni di prima necessit piuttosto che secondari, ma al tempo stesso attirano flussi, sono deducibili

geografie di centralit urbana connesse quindi tanto alle attivit definibili di base, quanto a quelle di spe-cializzazione.

Nel caso delle elaborazioni condotte sul territorio comunale sevesino, il principio della competitivit nonviene approfondito nella sola ottica della disposizione spaziale delle attivit extraresidenziali8 ma, anche, ri-guardo: i) alla dimensione demografica, per determinare come si componga la popolazione residente non so-

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Il tema della competitivit quindi affrontato da due differenti ottiche:x) in un caso si considera nel suocomplesso il sistema insediativo e la sua costituzione in variabili e indicatori interagenti (ed il caso della ri-flessione generale approfondita nel paragrafo seguente,y) mentre nel secondo caso sono riflessioni mirate adeterminare la geografia delle centralit locale, derivanti dalla distribuzione delle attivit extraresidenziali.

La concettualizzazione dei blocchi logici dindagine della realt socio/economica e territoriale di Seveso

Ipotesi interpretativa: individuazione della

competitivit nel territorio sevesino Pieno utilizzo del database

informativo a disposizione

Riflessioni me-todologiche

Individuazione dei blocchilogici descrittori

f Aspetti inerenti lacentralit urbana

a Aspetti

socio economici

c Aspetti

demografici

d Limitiinsediativi

e Attuazione strumen-

to urbanistico

b Vivacit extraresidenziale

Trattamento del dato per la finalizzazione in indici sintetici autoesplicativi

Finalit della ricerca:reperimento di bacini a omoge-

nea competitivit so-cio/economica urbana

Formalizzazione delle relazioni trablocchi logici tramite analisi multi-

variata (software Addati)

Diversi tipi di ap-porti alla compe-titivit: fattori so-ciali, economici,

teritoriali

Distinzione tra

indicatori di tipo:a) contingenteb) incidente;

c) di previsione

Determinanti del-la competitivit(modello di Ri-

tchie & Crouch).Vantaggi e svan-taggi di tipo:

a) comparatob) competitivo

Ricorso allinsiemistica perillustrare le possibili relazioni

tra i blocchi logici

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iii) indicatori di previsione: lultimo gruppo, che coinvolge eventi probabilmente verificabili se le condizio-ni dello stato attuale debbano perpetuarsi in futuro senza variazione alcuna.

Al tempo stesso, tali indicatori sintetici possono configurarsi differentemente rispetto alla seconda classifica-zione interna di Ritchie & Crouch, distinguendo quelli significativi di vantaggi comparati (cm) dagli altri ine-renti invece vantaggi competitivi (cp): onde restituire la complessa serie di indicatori utilizzati, sillustra nelseguito la tabella di corrispondenza tra i blocchi di indicatori e le classi sopra definite ma, prima di riportarela tabella, si presentano tali blocchi dindicatori, per rendere pi immediata la comprensione delle ricondu-zioni a classi operate nel seguito:a. il sistema socio/economico: lapprofondimento iniziale definisce i principali caratteri socio/economici,

con particolare attenzione alla scelta degli indici sintetici per quantificare lindice dellinstabilit dettata

da monofunzionalit (per propensione degli isolati urbani a caratterizzarsi per fasce di popolazione pro-blematiche e per scarsa presenza di funzioni extraresidenziali, fattori concorrenti a introdurre instabilitin tali porzioni dellassetto insediativo comunale); un indicatore che assume caratteri sia di contingen-za, giacch presenta la situazione alloggi, sia di previsione in quanto le analisi, condotte sulla serie tem-

porale 1999 2009, evidenziano la variazione avvenuta e fanno individuare una tendenza che potrebbecontinuare nel breve periodo.; , infine, avvisaglia di uno svantaggio competitivo in quanto derivadallinterpolazione di variabili e risorse date (quelle che, invece, caratterizzano i vantaggi comparati)9;

b. le dinamiche e la vivacit delle attivit extraresidenziali: si tratta di unindagine mirata sulla disposizio-ne delle attivit economiche rinvenute nella banca dati Tarsu, e approfondibile nellottica dei modelli

potenziali: il possibile intervento sullinterramento della tratta delle Ferrovie Nord Milano, in corrispon-denza del territorio sevesino, aprirebbe scenari significativi di ridisegno e riconnessione tra due porzionicomunali oggi divise dal passaggio dellinfrastruttura e, proprio in termini di stima dei benefici ottenibi-li, il modello potrebbe venire adattato alla stima del guadagno derivante dalla nuova attrattivit e, quindi,di competitivit degli assi, contesti e aree limitrofe; come nel caso precedente, si tratta di un indicatore ditipo contingente e di previsione giacch, dallapplicazione dello scenario dellinterramento ferroviario,

pu emergere un nuovo scenario in grado di restituire una visione alterata, rispetto allesistente, dellacompetitivit del tessuto locale; in termini di determinanti alla competitivit, si tratta invece di un indica-tore di tipo comparato poich concerne una variabile di tipo economico, le attivit dedotte da Tarsu;

c. il sistema demografico: lapprofondimento che descrive come, in base al modello delle corti di so- pravvivenza, potrebbe verosimilmente svilupparsi lassetto sevesino nel decennio proiettivo rivolto al2019, e riguarda la stima dei residenti e del numero di famiglie; proprio in quanto tratta dati rivolti allacaratterizzazione di uno stato futuro, tale indicatore viene considerato nellesclusiva ottica previsionale,oltre che caratterizzante la competitivit urbana in termini comparata in quanto considera direttamente

ed esclusivamente risorse umane;d. i limiti insediativi: si tratta di un indicatore sintetico esito dellindividuazione dei limiti posti dalla piani-

ficazione sovraordinata al territorio sevesino e, di conseguenza, si pu individuare il medesimo bloccologico come indicatore dincidenza, poich proviene dallesterno del sistema comunale e determina intermini comparativi la competitivit poich afferisce alla natura particolare e ai caratteri di specifiche

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f. la configurazione delle centralit: in ultimo, la forma degli assetti derivanti dalla stima della propensio-ne alla centralit, particolarmente complessa poich vi confluiscono differenti indici e variabili per de-sumerne bacini a omogenea intervenibilit nelle diverse aree del tessuto insediativo, avvalendosi di sofi-sticate applicazioni geostatistiche; un blocco logico di contingenza in quanto viene calcolato su fattoriinterni allassetto comunale e, al contempo, classificabile come blocco competitivo poich deriva dallaottimale combinazione tra caratteri del contesto e possibile intervento sullesistente.

Determinante di competitivit: Indicatore di:Indicatore

comparativa competitiva contingenza incidenza previsionea. Il sistema socio/economico X X X

b.Le dinamiche e la vivacitdelle attivit extraresiden-

ziali

X X X

c. Il sistema demografico X Xd. I limiti insediativi X X

e.Il grado dattuazione dello

strumento urbanistico vi-

gente

X X X

f.La configurazione

delle centralitX X

Ricorrendo alla logica insiemistica, sindividuano altres le seguenti relazioni tra i blocchi logici:;ab ;ac ;af ;ae ;fb ;dc ed , rese nello schema seguente:

a.

b.

c.

f.

e. d.

8


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2.Il sistema socio economico della citta di Seveso: le risorse storiche e le nuove dinamiche

Lanalisi degli assetti socio economici sviluppatisi nel tempo a Seveso direttamente connessa alla partico-larit di questo territorio: il distretto del mobile della Brianza uno dei pi radicati nel territorio lombardo,generando specifiche dinamiche economiche e sociali e, dunque, prima di trattare nello specifico la questionedel distretto del mobile, operiamo qualche riflessione sui caratteri dei distretti industriali, nella particolare ot-tica dapprofondire come si siano sviluppati e quali siano i loro caratteri di base.Come distretto industriale sintende unagglomerazione dimprese, in genere di piccola e media dimensione,localizzate in un ambito territoriale circoscritto, specializzate in una o pi fasi di un processo produttivo e in-

tegrate mediante una rete complessa dinterdipendenze di natura economica e sociale; nonostante il modellodi sviluppo distrettuale non si sia sviluppato esclusivamente nel contesto italiano, ad oggi sono attivi e rico-nosciuti circa 150 distretti sul territorio nazionale10 e lultimo rilievo dellIstat11, in occasione dell8 Censi-mento generale dellindustria e dei servizi, aveva individuato lesistenza di 156 distretti, intesi come entitsocio territoriali in cui una comunit di persone e una popolazione di imprese industriali si integrano re-

ciprocamente. Le imprese del distretto appartengono prevalentemente a uno stesso settore industriale, che

ne costituisce quindi lindustria principale. Ciascuna impresa specializzata in prodotti, parti di prodotto o

fasi del processo di produzione tipico del distretto. Le imprese del distretto si caratterizzano per essere nu-

merose e di modesta dimensione12: in quel caso, in accordo con la disciplina comunitaria13 recepita dal Go-verno italiano14, stato fatto riferimento come piccola e media impresa alle unit locali con meno di 250 ad-detti 15 e, in particolare, la Legge 140/199916 ha introdotto i sistemi produttivi locali, fornendo una nuovadefinizione di distretti industriali e affidando alle Regioni il compito di individuarne le aree.Si definiscono come sistemi produttivi locali i contesti produttivi omogenei, caratterizzati da unelevataconcentrazione di imprese, prevalentemente di piccole e medie dimensioni, e da una peculiare organizzazio-

ne interna, mentre sono distretti industriali i sistemi produttivi locali caratterizzati da unelevata concen-trazione di imprese industriali nonch dalla specializzazione produttiva di sistemi di imprese: i distretti in-dustriali corrispondono, per i modi con cui sono stati individuati, a sistemi locali del lavoro (SLL) con na-tura prevalentemente manifatturiera.Ciascuno dei 686 SLL del 2001 stato, perci, analizzato attraverso i dati relativi agli addetti, alle unit localie alle attivit economiche tratti dall8 Censimento generale dellindustria e dei servizi 200117, e il numero didistretti sul territorio italiano andato progressivamente diminuendo dal 1991, quando erano 199, ad oggi,segno che la generale crisi dei sistemi produttivi ha colpito anche queste forme particolari di organizzazioneterritoriale; peraltro, il fenomeno resta comunque assai significativo: la popolazione che vive in distretti indu-

striali rappresenta il 22,1% dellintera popolazione italiana, mentre i comuni distrettuali italiani sono 2.215,pari al 27,3% del totale, corrispondendo al 20,6% della superficie nazionale (62.113,83 mq) con una densitabitativa di 209 ab/kmq18.

10 Fonte: www distretti org I distretti italiani la lista dei 150 distretti in riferimento alla Guida 2005/2006

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Indicatori Distretti industriali Altri SLL Italia % distretti su ItaliaDistretti 156 530 686 22,7

Numero di comuni 2.215 5.886 8.101 27,3Superficie (kmq) 62.114 239.215 301.328 20,6Popolazione residente 12.591.475 44.404.269 56.995.744 22,1Famiglie 4.817.413 16.993.263 21.810.676 22,1Abitazioni 5.655.293 21.636.700 27.291.993 20,7Unit locali 1.180.042 3.575.594 4.755.636 24,8Addetti alle unit locali 4.929.721 14.480.835 19.410.556 25,4Unit locali manufatturiere 212.410 378.363 590.773 36,0Addetti alle unit locali manu-

fatturiere

1.928.602 2.977.713 4.906.315 39,3

Densit occupazionale 39,1 32,6 34,1 Densit imprenditoriale 9,4 8,0 8,3 Principali indicatori sui distretti industriali italiani19

In quanto a ripartizione territoriale, la pi parte dei distretti si localizza nel centro nord, in numero di 130pari all83,3% del totale: da rilevazioni Istat, le regioni italiane pi distrettuali risultano la Lombardia e leMarche, entrambe con 27 distretti (17,3% dei distretti italiani), seguono il Veneto con 22 (14,1%), la Tosca-

na con 15 (9,6%) e lEmilia Romagna con 13 (8,3%); viceversa, le regioni dove il modello distrettuale meno presente sono il Lazio, il Molise, la Sicilia (2 distretti ciascuna), la Basilicata e la Sardegna (un solo di-stretto).

Sistemi Locali del Lavoro Distretti industrialiRegioni Distretti

industriali

SLL manufattu-

rieriSistemi Locali

Distretti industriali

(%)

% su SLL ma-

nufatturieri

Piemonte 12 27 37 7,7 44,4Valle dAosta 0 0 3 0,0 0,0

Lombardia 27 38 58 17,3 71,1Trentino Alto Adige 4 4 33 2,6 100,0Bolzano 0 0 16 0,0 0,0Trento 4 4 17 2,6 100,0Veneto 22 26 34 14,1 84,6Friuli Venezia Giulia 3 6 11 1,9 50,0Liguria 0 1 16 0,0 0,0Emilia Romagna 13 24 41 8,3 54,2Toscana 15 22 53 9,6 68,2Umbria 5 7 17 3,2 71,4Marche 27 30 33 17,3 90,0Lazio 2 6 25 1,3 33,3Abruzzi 6 14 19 3,8 42,9Molise 2 3 9 1,3 66,7

10


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Distretti industriali individuati dal Ccensimento Istat, nel 2001, per tipologia produttiva21

I dati fin qui considerati sono quelli rilevati a scala nazionale, ma per quanto riguarda rilievi invece pi recen-ti, e a scala regionale, gli esiti sono parzialmente differenti da quelli considerati: a fronte dei 156 distretti e-mersi nel 2001 dal rilievo nazionale, sono invece 168 quelli derivanti da individuazioni puntuali compiutedalle Regioni (16 sono quelli lombardi: 7 nel tessile ed abbigliamento, 2 nei prodotti per larredamento;lavorazioni di minerali non metalliferi, 5 nella meccanica, 1 nelle pelli, cuoio, calzature e 1 in altre at-tivit industriali).Oltre alle implicazioni di carattere strutturale sul sistema produttivo il fenomeno dei distretti industriali pre

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pi per la configurazione territoriale che per artificialit dimpresa, e i caratteri principali appaiono cos rias-sumibili: i) i territori in cui si sviluppano i distretti sono spesso spazi in passato coinvolti da rapporti di lavoro

parzialmente autonomo in agricoltura: le famiglie contadine hanno cos sviluppato capacit organizzative e

propensione allindipendenza e allintrapresa, fondamentali per avvicinarsi ad attivit autonome di tipo ma-nufatturiero; ii) la consistente forza lavoro interna alle famiglie numerose permette un accumulo di capitaleche rende poi possibile la diversificazione delle fonti di reddito e una maggiore adattabilit a lavori flessibilinel nucleo familiare; iii) la dislocazione nel territorio di nuclei insediativi di medio piccola dimensione haimpedito il concentrarsi in grandi citt delle attivit manufatturiere, situazione che invece, proprio nei grandiaggregati urbani, ha comportato spesso sradicamento dei soggetti dalla propria realt, e conflitti sociali; iv)una struttura sociale caratterizzata da forte presenza di piccola borghesia imprenditrice e da unelevata mobi-

lit sociale: ci ha comportato lo sviluppo di unetica del lavoro e del sacrificio, con conseguente propensio-ne al rischio imprenditoriale; v) una densa trama di relazioni extramercantili tra gli attori economici, fonda-mentale per rapporti economici stabili, bassi costi di acquisto e transazione, circolazione di informazioni; vi)un sistema articolato di valori, improntato a spirito dintrapresa, inclinazione al risparmio, propensione a in-novare, etica del lavoro, ricerca di unoccupazione pi adatta; vii) una fiducia generalizzata che rende possi-

bile una cooperazione anche nella gestione di beni collettivi locali, oltre che una cooperazione generale traimprese e tra imprenditori; viii) un ambiente politico amministrativo locale amichevole, orientato a so-stenere il modello di sviluppo distrettuale attraverso politiche di agevolazione e supporto.

In questo senso, la sociologia economica22 s pronunciata sul fenomeno dei distretti in termini decisi: il di-stretto industriale un caso emblematico di radicamento delleconomia nella societ (Granovetter), neldistretto industriale coesistono principalmente due meccanismi di regolazione delle attivit economiche: il

mercato e la reciprocit (Polanyi) e, infine, nel distretto industriale il capitale sociale, inteso come rete direlazioni chiuse e dense (Coleman) e come fiducia generalizzata (Putnam) riveste un ruolo basilare.Per tutti questi motivi, nel proseguimento dellanalisi dei caratteri socio/economici del territorio sevesino, si

prester particolare attenzione alle dinamiche che hanno caratterizzato negli ultimi decenni lo spazio comu-

nale, per verificare se, e secondo quali modalit, oggi Seveso presenti ancora i caratteri propri di un ambitodistrettuale; perci, va esaminato nella sua completezza il distretto industriale che interessa per intero il terri-torio sevesino.

2.1. Le peculiarit del tessuto socio economico sevesino: dal Distretto del mobile della Brianza al Pro-gramma dintervento di Brio in centro

Sviluppare unanalisi mirata sui tratti socio/economici che caratterizzano oggi (e hanno caratterizzato nel

tempo) il comune di Seveso implica anzitutto riferirsi a uno dei distretti pi affermati e rinomati dellinteroterritorio lombardo, quello del mobile: un distretto che conta pi di 4.500 imprese e il cui fatturato saggira,in media, sui 50 milioni di euro, di cui la met circa derivante da attivit di export23.Come nel caso del tessile da altre parti (su tutte, il comasco e il lecchese), la vicinanza alla grande piazza diMilano ha agito da volano di sviluppo del distretto, e lindotto della produzione artigianale del mobilio ha si-

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La formazione del personale, i processi produttivi, logistici, gestionali e commerciali rappresentano solo al-cune delle aree dintervento su cui si sono concentrati gli investimenti delle imprese, peraltro limitati per la

particolare struttura imprenditoriale, caratterizzata da unentit elevatissima di imprese dalle limitate dimen-

sioni aziendali e finanziarie; e, cos, proprio per corrispondere alle significative esigenze manifestatesi, fon-damentali per mantenere elevata la competitivit del sistema/territorio, nacque il Clac (Centro Legno ArredoCant), fondato grazie alla Lr. 72/198924 e che, dal 1992, svolge la propria attivit a favore delle piccole emedie imprese e delle aziende artigiane del settore legno arredamento, proponendo servizi per lo sviluppo

delle loro attivit nel campo dellinnovazione tecnologica, del design, della formazione professionale, del

marketing, della promozione commerciale in forma collettiva e su richiesta specifica25; in tal modo, la real-t distrettuale ha mostrato reattivit nellautorganizzazione e tutela, facendo fronte comune alle necessit nel

tempo insorte per mantenere competitivo lintero sistema/distretto, e il Clac opera sia in collaborazione conle (e al servizio delle) Istituzioni e delle realt associative e di categoria, progettando e realizzando azionidinteresse generale per il comparto legno arredamento, sia in cooperazione col mondo del progetto e deldesign per favorire lincontro col sistema delle imprese e per valorizzarne gli apporti innovativi alla produ-zione: un esempio dato dallorganizzazione di ricerche e mostre per valorizzare la produzione mobiliera,dalledizione di volumi, dalla partecipazione a societ o associazioni coerenti col proprio scopo sociale (ilche include collaborazioni col mondo della ricerca, della formazione, della progettazione e della valorizza-zione del design).

Ad oggi ben il 90,7% delle imprese del settore Legno Arredamento impiega meno di dieci addetti, control82,9% dellintera industria manifatturiera26, fattore questo, insieme allassenza di economie di scala signifi-cative e alla necessit di elevata specializzazione dei differenti momenti di lavorazione del prodotto, ha fatto

propendere verso il decentramento della produzione; tuttavia la piccola dimensione delle attivit e la loro fittadistribuzione sul territorio non ha impedito la crescita di un sistema produttivo di successo, che ha basato la

propria competitivit su caratteri quali linnovazione, la flessibilit, le competenze tecniche, la qualit produt-tiva e progettuale: la risposta offerta dal distretto del legno e del mobile, anche attraverso lorganizzazione

del Clac, significativa della volont e capacit del territorio (e degli attori che lalimentano) di reagire almutamento delle condizioni ambientali, intervenuto proprio negli ultimi decenni in modo significativo.Tuttavia nella Brianza occidentale, in cui Seveso ricade, si sono introdotte nel tempo variabili destabilizzatri-ci dellassetto distrettuale dei decenni passati:x)forze esogene come lemersione di sistemi/paesi in grado di

produrre beni di consumo a prezzi inferiori, e quindi pi competitivi sul mercato, e la presenza negli ultimidecenni di congiunture economiche negative, che hanno portato a una contrazione della domanda di beni;y)

forze endogene come il processo di nuclearizzazione delle famiglie, che ha ridotto la capacit di sostenere laflessibilit del sistema produttivo distrettuale e daffrontare il rischio imprenditoriale, oltre allindebolimento

del senso di appartenenza locale e alla crescita dellindividualismo, fattori penalizzanti per un ambiente coo-perativo e solidale come quello brianteo, insieme allallontanamento delle nuove generazioni dal sistema divalori di quelle precedenti, che implica il problema di un difficile ricambio generazionale.A fronte di tali problemi e della sostanziale contrazione delle condizioni favorevoli, tre sono le modalit concui il territorio avrebbe potuto rispondere: i) con sostanziale inerzia, nel caso in cui ai mutamenti della societ

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del distretto diffuso della Brianza occidentale27: nel nostro caso, attraverso il Distretto Diffuso del Commer-cio BRI.O. (Brianza Ovest) IN CENTRO.

Attiv it ma nifa ttu riere

17,6%

Costruzioni 18,2%

Alb erghi e risto ra nt i 3,5%

Trasp orto ,

ma ga zzina ggio e

costruzioni 3,5%

Intermed ia zione

mone ta ria e fina nzia ria

2,5%

Attiv it immob ilia ri,

noleggio, informa tica ,

ricerca 19,8%

Sa nit e serv izi soc ia li

0,7%

Altri serv izi p ub b lic i 4,3%

Com merc io (ingr e d ett )

26,1%

Macrosettori di appartenenza delle imprese brianteeDati CCIAA Monza e Brianza I trim. 2009

Il territorio distrettuale di Barlassina/Meda/Seveso, i tre comuni promotori del Distretto Diffuso del Com-mercio, copre circa 19 kmq (il 5% della provincia) con una popolazione residente di 51.618 unit (il 7% del-

la provincia), cresciuta di 5.900 unit nel decennio 1998/2008 (+ 13% di residenti, superiore allaumento del-la popolazione lombarda del + 9%), con la maggior densit abitativa a Seveso (3.009 ab./kmq), seguita daMeda (2.761 ab./kmq) e Barlassina (2.097 ab./kmq); significativo lincremento di 3.281 abitanti di Seveso(+ 18%), mentre Barlassina sattesta al + 14% (816) e Meda, con 1.803 nuovi abitanti, sallinea ai tassi dicrescita regionali.

ANDAMENTO POPOLAZIONE DEL DISTRETTO

2004

2006

2008

Barlassina

Meda

14


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Si veda il grafico seguente sullandamento dei valori assoluti nel DDC nel ristretto periodo temporale2005/2008: laumento significativo su incrementi medi del 15%28 e, oltre a tali dinamiche, si consideri an-che il saldo migratorio positivo (dovuto sia al movimento migratorio, sia agli esiti della regolarizzazione di

cittadini extracomunitari).

Residenti al Movimenti naturali Movimenti migratori Residenti al 31/12Comuni

1 gennaio Nati vivi Morti Iscritti Cancellati Totali di cui mi-

norenni

Barlassina 302 5 0 84 49 342 80Meda 1.033 28 2 265 93 1.231 312Seveso 814 17 1 196 73 953 210Totale comuni selezionati 2.149 50 3 545 215 2.526 602

Cittadini stranieri. Bilancio demografico nellarea del DDC, 2007 (Dati Istat)

Si nota nella tabella come lapporto maggiore sia dovuto a Meda (51,8%), cui segue Seveso col 34,4% eBarlassina col 13,8%29.

0

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

2005 2006 2007 2008

Ba rla ssina Me da Se v eso

Popolazione straniera residente dal 2005 al 2008 (Dati Istat)

15


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Dipendenza

Comuni Vecchiaia

Totale Giovanile Anziani

Ricambio po-

polazione in

et lavorativa

Quota popo-

lazione 65 e +

Barlassina 137,6 51,7 21,7 29,9 137,7 19,7Meda 133,8 48,0 20,5 27,5 126,9 18,6Seveso 127,1 47,4 20,9 26,5 121,0 18,0Media distretto 132,8 49,0 128,5Totale Lombardia 143,1 50,9 20,9 30,0 133,3 19,9

Indicatori di struttura della popolazione residente nei Comuni del DDC al 31/12/2008 (Dati Istat)

Per quanto riguarda lindice di vecchiaia (popolazione 65 anni rapportata a quella 14 anni), il distrettopresenta tassi dinvecchiamento significativi ma decisamente inferiori dei valori regionali: nel distretto, al 31dicembre 2008, la popolazione anziana superava quella giovanile del 32,8% circa (133 anziani ogni 100 gio-vani), in Lombardia del 42,5%; altro indice significativo quello di dipendenza, che rapporta la popolazionein et non lavorativa (la fascia giovanile fino a 14 anni e quella anziana 65 anni) a quella in et da lavoro(dai 15 ai 64 anni): nel distretto, in media circa 49 persone ogni 100 sono in et da lavoro, un dato legger-mente inferiore a quello complessivo della Lombardia (50,9); infine, lindice di ricambio della popolazionein et lavorativa (calcolato rapportando le persone in uscita dalla vita attiva, det compresa tra 60 e 64 anni,con quelle in entrata tra i 15 e i 19 anni) evidenzia nellarea distrettuale un elevato squilibrio: a fronte di 100nuovi ingressi nella vita attiva si riscontrano 128 uscite, valore comunque inferiore a quello lombardo (133uscite ogni 100 ingressi); i tre indici considerati mostrano come Barlassina sia il contesto demograficamente

pi squilibrato, a fronte di una maggior similarit tra i contesti medese e sevesino, dove i dati appaiono piconfortanti soprattutto per le potenzialit di ricambio della popolazione in et lavorativa; lultimo dato ri-guarda la ripartizione della popolazione nel distretto: come rappresenta il successivo grafico a barre, tra i 30

e i 59 anni che si concentra la popolazione in tutti i tre comuni del distretto.

-1.203

-1.601

-11.925

-1.389

-3.993

1.179

1.603

11.696

1.463

5.403

20-24

25-29

30-59

60-64

65 e +

16


49/591

particolare nella classe degli ultra 65 enni); ii) uninsufficiente e drammatica significativit del dato riferitoalle classi giovani, incapaci di soddisfare il ricambio generazionale negli anni avvenire; iii) una ripresa di na-talit nei tre comuni del Distretto (classe et 0 5), dovuta per lo pi a residenti stranieri.

Per quanto riguarda la struttura economica distrettuale, alla fine del 2008 il tessuto economico risultava com-posto da 4.138 aziende, per lo pi ripartite tra settore manifatturiero (26%), attivit commerciali (23%) ed e-dilizia costruzioni (20%); anche nel sistema economico del Distretto Diffuso del Commercio della BrianzaOccidentale rilevante la presenza dimprese operanti nel legno mobile (produzione e commercio), situa-zione questa propria anzitutto del territorio medese, ma in grado (come sempre accade nei distretti partico-larmente affermati, rinomati e competitivi) di creare un indotto commerciale significativo per tutto il territo-rio, e quindi anche per i limitrofi comuni di Barlassina ma, soprattutto, Seveso; il grafico successivo resocon-

ta la ripartizione per settore delle attivit presenti nel distretto diffuso.CO M PO SIZIO N E DELLE A TTIV ITA ' ECO N O M ICH E

0

200

400

600

800

1.000

1.200

Attivit

ma

nifatturiere

Costruzioni

C

ommercio

(

ingredett)

Alberghie

ristoranti

Tr

asporto,

mag

azzinaggio

ec

ostruzioni

Interm

ediazione

mo

netaria

e

fin

anziaria

Attivit

immobiliari,

noleggio,

San

it

eservizi

sociali

Altriservizi

pubblici

BARLASSINA M EDA SEVESO

17

DIMENSIONE DEGLI ESERCIZI COMMERCIALI


50/591

0

50

100

150

200

250

ESERCIZI DI

VICINATO

MEDIE

STRUTTURE

GDO

DIMENSIONE DEGLI ESERCIZI COMMERCIALI

Seveso

Meda

Barla ssina

Proprio dal programma Brio in centro sestraggono i dati della tabella successiva: i caratteri del tessutocommerciale distrettuale vedono la presenta di numerosi esercizi di vicinato in sede fissa, alcune medie strut-ture di vendita (radicate da molto tempo nel territorio) e nessun esercizio della grande distribuzione organiz-zata.

NUMEROSIT DEL DISTRETTO SUPERFICIE DEGLI ESERCIZITipologia degliesercizi

Seveso Meda Barlassina Totale % Seveso Meda Barlassina Totale % Sup. media

Vicinato ali-mentare

36 26 6 68 13% 1.987 1.484 233 3.704 5% 54

Vicinato nonalimentare

170 175 32 377 73% 13.840 15.667 1.985 31.492 45% 84

Vicinato misto 0 19 3 22 4% 0 1.578 197 1.775 3% 81

Totale esercizidi vicinato

206 220 41 467 90% 15.827 18.729 2.415 36.971 53% 79

Media superfi-cie alimentare

5 6 3 14 3% 4.628 4.219 2.468 11.315 16% 808

Media superf.

non alimentare

7 25 4 36 7% 4.858 15.266 1.481 21.605 31% 600

Totale mediestrutture

12 31 7 50 10% 9.486 19.485 3.949 32.920 47% 658

Grande super-fi i Mi t

0 0 0 0 0% 0 0 0 0 0% 0

18

i i di i i d l 11% d ( i l i d ll di 19 i i di i


51/591

sina s registrata una diminuzione del 11% a Meda (parzialmente attutita dallapertura di 19 attivit di vi-cinato miste), con un incremento invece del + 22% a Seveso: proprio la presenza di un numero significativodi esercizi misti sembrerebbe derivare dallincompleta evoluzione del commercio verso forme distributive

moderne e sintomo di tentativi dadattamento alle mutate esigenze della popolazione nel sistema locale; lasuperficie di vendita appare ripartita quasi equamente tra esercizi di vicinato e medie strutture di vendita, coni piccoli negozi alimentari sempre pi ridotti nel numero.La successiva tabella evidenzia la situazione distrettuale confrontata coi valori regionali: gli esercizi di vici-nato alimentare del distretto sono numericamente e dimensionalmente inferiori al dato medio regionale, ilche conferma la loro debolezza strutturale: il comparto infatti contraddistinto dalla presenza di un numerosignificativo di medie strutture di vendita alimentari e dalla vicinanza di grandi centri commerciali misti nelle

aree territoriali limitrofe, che hanno contribuito a ridurre numero e dimensione dei negozi di vicinato di que-sto comparto, mentre situazione diametralmente opposta quella degli esercizi di vicinato non alimentare:sia la loro numerosit sia la loro superficie media risulta percentualmente maggiore del dato regionale; perquanto riguarda infine le medie strutture di vendita del distretto, alimentari e non, esse sono pi numerose eampie rispetto ai dati medi regionali.

Tipologia degli esercizi Area N. % Superficie % Sup. mediaDistretto 68 13% 3.704 5% 54

Vicinato alimentare

Lombardia 18.922 15% 1.434.532 9% 76Distretto 377 73% 31.492 45% 84Vicinato non alimentare

Lombardia 86.539 70% 5.749.769 37% 66Distretto 22 4% 21.605 31% 600

Vicinato MistoLombardia 8.731 7% Nd. Nd. Nd.Distretto 14 3% 11.315 16% 808

Media superficie alimentareLombardia 2.479 2% 1.705.577 11% 688Distretto 36 7% 21.605 31% 600

Media superficie non alimentareLombardia 5.539 4% 3.186.932 21% 575Distretto 0 0% 0 0% 0

Grande superficie mistaLombardia 822 1% 3.330.117 22% 4.051

Totale del Distretto 517 100% 69.891 100% 135Totale della Lombardia 123.032 100% 15.406.927 100% 125Consistenza, superficie e superficie media degli esercizi commerciali rispetto alla Regione (rielaborazione su dati Osscom regionale)

Oltre allaspetto quantitativo, importante considerare la localizzazione delle attivit e il loro rapporto con ladislocazione della popolazione.

Seveso Meda BarlassinaAb./esercizio vic. 100,32 91,65 140,52

19


52/591

CentroDue sono gli assi commerciali che si dispongono nel

centro storico del comune, parallelamente al traccia-to ferroviarioche interseca longitudinalmente il cen-tro sevesino: una riguarda corso Matteotti e via A-dua, laltra invece corrisponde al nucleo storico cit-tadino e interessa via San Fermo della Battaglia, cor-so Marconi, vicolo Giani e via Milite Ignoto.

BaruccanaPer quanto riguarda la frazione di Baruccana, lamaggior concentrazione di attivit commerciali rinvenibile in corrispondenza di via Treno e Trieste.

Altopiano di SevesoNellAltopiano, larteria di riferimento del commer-cio di vicinato la via Cacciatori delle Alpi.

20

S Pietro


53/591

S. PietroInfine sono particolarmente significative, in localitSan Pietro, le vie commerciali Montello, Dante Ali-

ghieri, Cardinal Federigo Borromeo.

Mantenendo lattenzione sul territorio di Seveso emerge come il tessuto commerciale sia articolato in variepolarit, conseguenza della particolare conformazione urbana, della presenza di due importanti reti viarie adalta frequentazione e dellinfrastruttura delle Ferrovie Nord che taglia in due parti il centro storico cittadino.A differenza degli altri due comuni partner, infatti, Seveso non presenta una particolare concentrazione di ne-gozi lungo poche vie, al punto che le sette arterie caratterizzate da elevata presenza di negozi concentrano so-lo il 35,2% del totale cittadino di attivit commerciali.

21

NUMEROSITA' PER VIA SEVESO


54/591

NUMEROSITA PER VIA - SEVESO

7,5%

14,2%

19,8%

24,9%

28,9%

32,4%

35,2%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

C.SO

M ARCO NI

GUGLIELMO

C.SO

GARIBALDI

GIUSEPPE

C.SO ISONZO VIA CACC.

DELLE ALPI

VIA TRENTO E

TRIESTE

VIA

BORROM EO

FEDERIC O

VIA MO NTI

ANTONIO

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

Per quanto riguarda poi lassortimento merceologico, Seveso caratterizzata da unelevata numerosit di e-sercizi di artigianato di servizio: lavanderie, ferramenta, colorifici, parrucchieri, estetiste, etc., che raggiungo-no il 23% del totale delle attivit commerciali presenti in citt; altrettanto significativa la presenza di localidi ristoro, che sattestano al 21% del totale e, sempre inerente al settore alimentare, buona lincidenza degliesercizi di vicinato, pari al 14% del totale e frutto di una rete distributiva ben radicata da tempo nel territorio.In complesso i negozi del settore accessori casa raggiungono il 15%, di cui quasi la met rappresentata damobilifici e negozi darredo per la casa, un naturale indotto della produzione distrettuale del legno mobile.

ASSORTIM ENTO MERCEOLOGICO - SEVESO

LOC ALI DI RISTORO

21%ACCESSO RI PERSONA

10%

CULTURA E TEMPO

LIBERO10%

ACC ESSORI CASA

8%

ACCESSORI CASA -

M OBILI

6%ARTIG IANATO DI SERVIZIO

23%VARIE

8%

22

C C Gi i C iVia Fe-

i A l


55/591

ViaCorso

GuglielmoMarconi

Corso Giu-seppe Ga-

ribaldi

CorsoIsonzo

Via Cac-ciatori

delle Alpi

ViaTrento e

Trieste

Via FederigoBorro-

meo

Via An-tonio

MontiAltre vie

Totalecomples-

sivo

Accessori casa 2 1 1 13 17Accessori casa mobili 1 6 1 6 14Accessori persona 2 2 1 1 1 15 22Alimentari generico 2 2 1 2 24 31Artigianato di servizio 5 1 1 3 3 1 4 35 53Autoveicoli e servizi 3 1 3 7Cultura e tempo libero 3 1 1 3 1 1 12 22

Locali di ristoro 2 5 4 4 2 3 28 48

Monopoli 1 1 0 2Salute e cura della persona 2 1 5 8Servizi 1 1 8 10Varie 2 1 1 15 19Totale complessivo 19 17 14 13 10 9 7 164 253

Se molto capillare risulta la distribuzione degli esercizi del settore alimentare, garanzia di un rapporto costan-te e fedele con la clientela locale, altrettanto non si pu affermare per i negozi appartenenti al settore acces-

sori per la persona (abbigliamento), segno dellincapacit della struttura commerciale locale di opporsi effi-cacemente alla concorrenza tanto dei grandi punti di vendita, quanto dei negozi di qualit presenti nei comunilimitrofi (Seregno) o del capoluogo provinciale.

1

2.2. Il metodo dindagine e le banche dati di riferimento: il modello assunto


56/591

2.2. Il metodo d indagine e le banche dati di riferimento: il modello assunto

Dopo linquadramento sullassetto socio economico in cui sinserisce il territorio sevesino rispetto al di-

stretto del legno arredo e al distretto diffuso del commercio, sillustra ora il metodo utilizzato per condurrele analisi sulla realt produttiva di Seveso, contenute negli ulteriori paragrafi.

Lo schema della pagina successiva contiene i blocchi logici considerati e le applicazioni effettuate: intanto, il

lavoro stato impostato in modo da indagare la realt comunale a tre differenti scale spaziali: dellintero co-

mune, di 8 localit significative in Seveso (Altopiano, Bosco delle quercie, Baruccana, Cavalla, Centro, Dos-

si, Meredo, S. Pietro Martire) e, infine, delle 57 sezioni censuarie; dunque lanalisi, vertendo sui tre livelli,

stata indirizzata a cogliere a ognuno dessi livello le dinamiche pi significative dellevoluzione temporale

dei caratteri del territorio sevesino e, in tale ottica, un peso fondamentale rivestono quei fattori e tendenze che

nel tempo hanno mostrato maggior significato per lo sviluppo socio/economico; proprio per questo gli obiet-

tivi analitici, strutturati a livello comunale, sono stati poi riconsiderati nellindagine di dettaglio sulle localit

e, in modo indiretto, per la disamina del comportamento delle sezioni censuarie.

Lo schema illustrato nella pagina seguente significativo della triplice struttura dellesplorazione dellassetto

socio/economico: ogni livello analitico identificabile con determinati obiettivi ricognitivi, a loro volta quan-

tificati e restituiti tramite set dindicatori e, considerando il differente livello daggregazione informativa e le

differenze riscontrate nelle banche dati per le soglie temporali di riferimento, ognuno dei tre livelli presenta

caratteri e aspetti particolari, considerati nel seguito.


57/591

3

2.1.1. Limpostazione analitica e le banche dati utilizzate per lindagine alla scala comunale: le tendenze


58/591

dal 1981 al 2001

Le indagini socio economiche muovono dalla ricognizione delle banche dati alfanumeriche presenti a livel-lo nazionale, per riconoscere come siano state elaborate, quali siano i loro principali caratteri, in che termini

abbiano avuto luogo i corrispondenti metodi di rilevazione: solo con tale operazione preliminare possibile

articolare nel suo insieme la variet di dati (e banche dati) raccolti a vario titolo da differenti enti e autorit

pubbliche o private.

La principale fonte da cui si tratta la pi parte delle informazioni dellanalisi rappresentata dallIstituto

Nazionale di Statistica1; altra preziosa banca dati disponibile per lanalisi socio economica il Sistema In-

terattivo per lEstrazione delle Informazioni (Sintesi)2, elaborato dallUniversit Iuav di Venezia e disponibi-

le presso il Circe (Centro di Rilievo, Cartografia e Elaborazioni) che nellambito dei servizi offerti per atti-

vit didattica e di ricerca pone a disposizione degli utenti uninterfaccia grafica web per lestrazione di dati

e la creazione interattiva di carte tematiche; il servizio permette allutente, che si collega via web, di accedere

a banche dati, estrarre e salvare informazioni sotto forma di file Ascii e utilizzare i dati estratti per costruire e

visualizzare interattivamente carte tematiche scaricando poi le elaborazioni in formato Pdf3.

Le banche dati presenti in Sintesi risiedono su un database MySql e sono organizzate secondo la classica

struttura tabellare, costituita da righe (o record) e colonne (o campi); in ogni tabella ciascuna riga rappresenta

ununit statistica, vale a dire un oggetto (nel nostro caso i Comuni) descritto da un insieme di caratteri (attri-buti o variabili), e ogni unit statistica descritta da un ugual numero di variabili di tipo numerico; a titolo

esemplificativo, nella banca dati del Censimento Popolazione e Abitazioni del 1981 per ogni unit statistica

1 Istituto Nazionale di Statistica; www.istat.it. Presente nel Paese dal 1926, il principale produttore di statistica ufficiale a supporto

dei cittadini e dei decisori pubblici. Opera in piena autonomia e in continua interazione con il mondo accademico e scientifico. Com-

pito istituzionale dellIstat produrre e diffondere informazioni affidabili, imparziali, trasparenti, accessibili e pertinenti, capaci di de-

scrivere le condizioni sociali, economiche e ambientali del Paese e i cambiamenti che avvengono in esso, con il vincolo del pi rigo-

roso rispetto della privacy. Tra i suoi impegni pi rilevanti, la realizzazione dei censimenti generali: popolazione e abitazioni, indu-stria e servizi, agricoltura. AllIstat spetta anche lesecuzione della maggior parte delle indagini comprese nel Programma statistico

nazionale, linsieme di rilevazioni ed elaborazioni considerate indispensabili per il Paese. Dal 1989 lIstat svolge un ruolo di indiriz-

zo, coordinamento, assistenza tecnica e formazione allinterno del Sistema statistico nazionale (Sistan). Il Sistema stato istituito con

il decreto legislativo 322/1989 per razionalizzare la produzione e diffusione delle informazioni e ottimizzare le risorse destinate alla

statistica ufficiale. Del Sistan fanno parte lIstat, gli uffici di statistica centrali e periferici delle amministrazioni dello Stato, degli enti

locali e territoriali, delle Camere di Commercio, di altri enti e amministrazioni pubbliche, e altri enti e organismi pubblici di informa-

zione statistica. Nellambito del Sistan, la Commissione per la Garanzia dellInformazione Statistica (CGIS) un organo collegiale

indipendente, istituito presso la Presidenza del Consiglio dei ministri, chiamato a vigilare sullimparzialit e completezza

dellinformazione statistica e sulla qualit delle metodologie statistiche impiegate nella raccolta, nella conservazione e nella diffusio-ne dei dati. LIstituto pienamente coinvolto nella costruzione del sistema statistico europeo (regolamento CE 322/97) e produce sta-

tistiche che si ispirano ai principi fondamentali della statistica ufficiale: imparzialit, affidabilit, pertinenza, efficienza, riservatezza e

trasparenza. Ad ulteriore garanzia di elevata qualit, nel 2005 la Commissione europea ha adottato il Codice delle statistiche europee

che fissa 15 principi chiave cui gli istituti di statistica devono attenersi nella produzione e diffusione dellinformazione statistica. I

Censimenti svolti con cadenza decennale costituiscono un momento conoscitivo di grande rilievo poich consentono di costruire un

4

(Comune) sono riportati i valori numerici di 527 variabili caratterizzanti (il numero dei residenti, il numero


59/591

delle persone laureate, ecc.) e alcuni attributi alfanumerici, quali il codice Istat e la denominazione comunale,

della Provincia e della Regione dappartenenza. Successivamente lutente chiamato a impostare i parametri

e le condizioni che determinano la selezione delle unit statistiche e dei loro attributi, con una procedura intre fasi successive, a ciascuna delle quali corrisponde una pagina web.

Rispetto ai servizi offerti e ai principi che sottendono loperato di questi enti, si ricorda che le organizzazioni

pubbliche di produzione statistica e gli organismi internazionali, dopo aver concordato e stabilito le defini-

zioni, le classificazioni, i metodi e gli standard generali per favorire la comparabilit fra le statistiche dei vari

paesi, hanno comunque il precipuo fine di raccogliere, elaborare e diffondere i dati; non sempre tuttavia la lo-

ro disponibilit immediata, e non sempre chi avvia unindagine su un determinato comparto territoriale di-

spone di informazioni congrue: spesso losservazione risulta inefficace a causa dellincongruenza/incoerenza

tra banche dati differenti, o pi semplicemente perch linformazione risulta incompleta o di limitata accura-

tezza informativa.

La qualit dei dati diviene quindi caratteristica fondamentale per intraprendere qualsiasi indagine: i dati, sui

quali lesplorazione ha luogo, devono essere pensati in termini di rilevanza, accuratezza, tempestivit e ac-

cessibilit: solo un dato che rispetti tutti i fattori individuati in possesso dei requisiti che portano al soddi-

sfacimento delle esigenze, esplicite e implicite, dellutente.

In questottica, per acquisire e completare le banche dati fin qui richiamate, oltre a diversificare le analisi po-

tenzialmente conducibili, si presentano di seguito i database significativi dai quali sono state tratte le infor-mazioni per lo svolgimento dellanalisi socio economica in questione; naturalmente, la disponibilit di dati

a soglie storiche radicalmente differenti rispetto a quanto elaborato da Iuav, Istat e annuario statistico regio-

nale complica la possibilit dutilizzare, allinterno delle nostre elaborazioni, dati cos differenti.

In conseguenza delle considerazioni fin qui formulate, sillustra nel seguito una matrice significativa degli

indicatori che si ritengono significativi per lesame dei fenomeni, espressi da mirati e selettivi obiettivi rico-

gnitivi: tale matrice stata strutturata in modo tale da indicare per ogni indicatore/variabile la modalit di cal-

colo, la fonte principale di riferimento, le date di aggiornamento.

Obiettivo ricognitivo A. Le dinamiche di sviluppo del settore terziario

Scala di analisi ComunaleCod Indice / variabile Descrizione Unit di misu-

raSoglie tem-porali

Fonte

A1 Indice di mascolinit della

popolazione

Rapporto percentuale tra il quantitativo di individui maschi

presenti in uno specifico ambito territoriale e il quantitativo di

individui totale

Percentuale 1881, 1991,

2001

Istat e GeoDe-

mo

A2 Indice di presenza delle

imprese su base settoriale

Sommatoria di imprese appartenenti ai corrispondenti settori

di attivit economica, per sottosezione economica

Quantitativo di

imprese

1881, 1991,

2001

Istat e Iuav

A3 Indice di terziarizzazione Rapporto percentuale tra gli addetti al settore terziario pre-

senti in uno specifico ambito territoriale e il quantitativo di

residenti presenti nel medesimo territorio

Percentuale 1881, 1991,

2001

Istat e Iuav

A4 Indice di presenza degli Sommatoria del quantitativo di addetti dipendenti presenti in Quantitativo di 1881 1991 Istat e Iuav

5

ne quantitativo di residenti 2001

B5 Indice di dimensionalit Rapporto tra il quantitativo di addetti presenti in uno specifi Quantitativo 1881 1991 Istat e Iuav


60/591

B5 Indice di dimensionalit

dimpresa

Rapporto tra il quantitativo di addetti presenti in uno specifi-

co ambito territoriale ed il quantitativo di imprese presenti nel

medesimo ambito

Quantitativo

medio di addetti

1881, 1991,

2001

Istat e Iuav

B6 Job ratio Rapporto tra il quantitativo di addetti presenti in uno specifi-co ambito territoriale e il quantitativo di popolazione attiva

nel medesimo ambito

Percentuale 1881, 1991,2001

Istat e Iuav

Obiettivo ricognitivo C. Landamento del settore primario

Scala di analisi ComunaleCod Indice / variabile Descrizione Unit di misu-

ra

Soglie tem-

porali

Fonte

C1 Indice di estensione Sau in

base alla tipologia di utiliz-zo

Il quantitativo di Sau per tipologia di utilizzo dei terreni agri-

coli

Ettaro 1980, 1990,

2000

Istat, sede Mi-

lano, e Iuav

C2 Indice di dimensionalit

delle aziende agricole

Rapporto tra il quantitativo di Sau esistente in uno specifico

ambito territoriale e il quantitativo di aziende

Ettaro per a-

zienda

1980, 1990,

2000

Istat, sede Mi-

PGT - Documento Di Piano - parte III e IV (Bozza)

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