Jacopo Faitanini - Effetti della Legge 488/92 turismo sull‟economia del Mezzogiorno
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dal 1996 ad oggi sono state concesse agevolazioni per quasi 17.000 milioni
di euro (circa il 30 percento del totale degli aiuti alle imprese), di cui l'88
percento nel Mezzogiorno. Le domande approvate sono state oltre 30.000 (i
due terzi al Sud). I programmi agevolati dovrebbero attivare circa 56.000
milioni di euro di investimenti e 432.000 nuovi posti di lavoro (324.000, il
75 percento al Sud). In media, quindi, ogni posto di lavoro creato dalla 488
costerebbe 39.000 euro (45.000 nel Mezzogiorno). L'agevolazione media è
del 30 per cento, più elevata al Sud (38 per cento). Alla metà del 2002 erano
stati erogati oltre 9.000 milioni di euro. Gli investimenti conclusi erano pari
a oltre 20.000 milioni di euro, con una creazione di quasi 150.000 nuovi
posti di lavoro (88.000 nel Mezzogiorno).
Si analizzerà, quindi, in questa indagine, l‟impatto derivante
dall‟introduzione di tale decreto nell‟economia dell‟Italia meridionale, con
particolare riferimento al settore turistico.
L‟obiettivo è quello di costruire modelli econometrici capaci di
catturare le variazioni dell‟occupazione sia nel settore manifatturiero che in
quello turistico, cercando di verificare se ce ne sono le differenze, in termini
di occupazione indicati come valori medi, apportati dalla Legge 488.
La tesi è così suddivisa:
ξ Nel primo capitolo vengono trattati i modelli usati per
l‟analisi territoriale. Nel capitolo vengono introdotti i
principali concetti circa l‟analisi territoriale dei fenomeni
economici e i principali indicatori utilizzati per la misura
della correlazione. Infine viene fatta una rassegna dei
modelli econometrici utilizzati per l‟analisi spaziale:
OLS, Spatial Lag e Error Lag.
ξ Nel secondo capitolo viene illustrata la Legge 488/92, in
che ambito viene applicata, quali sono i termini per poter
accedere alle agevolazioni, le modifiche apportate alla
Introduzione
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Legge in questi ultimi anni. Sono poi commentati i dati
risultati dei bandi per settore: Industriale, Turismo e
Commercio.
ξ Nel terzo capitolo viene presentata un‟analisi sintetica
delle principali variabili strutturali del settore turistico
nel mezzogiorno e delle informazioni relative alla Legge
488/92 Turismo. L‟obiettivo principale è quello di
comprendere come si distribuiscono gli occupati e le
imprese sul territorio per agricoltura, industria, servizi, e
turismo. Viene inoltre descritta la distribuzione nel
mezzogiorno dei contributi statali, degli investimenti
richiesti e il numero delle imprese che hanno fatto
domanda di agevolazione.
ξ Il quarto capitolo verifica se la Legge 488 ha avuto un
riscontro positivo dell‟occupazione nel settore Turismo,
per quanto riguarda il Mezzogiorno. Il lavoro di analisi
spaziale parte da una prima valutazione delle stime OLS.
Successivamente, nel caso in cui la diagnostica abbia
rilevato una dipendenza spaziale, i modelli usati per le
stime sono Error Lag e/o Spatial Lag. I dati utilizzati
sono gli SLL censiti nel 1991 nel mezzogiorno.
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Capitolo primo: L‟analisi spaziale: metodi e modelli
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Capitolo primo
L’ ana l i s i s p a z i a l e : me t od i e
m o d e l l i
Nel capitolo vengono introdotti i principali concetti circa l‟analisi
territoriale dei fenomeni economici. Segue una discussione sui principali
indicatori utilizzati per la misura della correlazione spaziale. Una breve
rassegna dei modelli econometrici per l‟analisi spaziale completa il capitolo.
1.1 La prima legge della geografia
Nella teoria della interazione spaziale che studia i comportamenti che
sono condizionati dalle azioni degli agenti economici nel territorio, si
evidenzia la tendenza da parte degli agenti stessi, ad assumere
comportamenti che sono condizionati dalle azioni degli agenti più prossimi
geograficamente.
In tal senso, lo studio dell‟interazione spaziale si configura come lo
studio delle regolarità evidenziate da una determinata variabile, osservata su
un insieme di punti distribuiti nel piano.
Dal punto di vista della sua misura statistica il fenomeno della
interazione spaziale rappresenta un caso più generale del concetto di
correlazione spaziale, per cui il verificarsi in una particolare area, rende più
(o meno) probabile il suo verificarsi in aree circonvicine [ARB96].
In letteratura si ritrovano diverse definizioni della correlazione
spaziale. Fingleton, ad esempio, definisce la correlazione spaziale come la
proprietà che possiede una mappa di punti ogni volta che mostra una
distribuzione organizzata del fenomeno osservato [FIN85]
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Cliff e Ord parlano dell‟autocorrelazione spaziale, osservando come
una qualsiasi variabile si realizzi nelle aree vicine. Può realizzarsi in modo
più o meno collegato, e se i valori si influenzano, allora esiste una sorta di
autocorrelazione [CLO73].
Alla base dei contributi che afferiscono a questa branca di studi è la
così detta “prima legge geografica”, la quale afferma:
“tutto è correlato con tutto, ma le cose vicine sono più correlate delle
cose lontane” [TOB70].
Due unità i e j disposte nello spazio, avranno quindi una correlazione
inversamente proporzionale alla loro distanza dij. Se nelle serie storiche la
correlazione aveva un‟unica direzione (ovvero quella indietro nel tempo),
nello spazio la correlazione è multidirezionale. Se nella dimensione tempo
una variabile “x” dipende dal suo valore precedente, nello spazio “x” può
dipendere da tutti i valori che la circondano, in infinite direzioni.
1.1.1 Definizione operativa della contiguità
La misura della correlazione spaziale è una relazione (come già stato
detto nel paragrafo 1.1) che riguarda coppie di unità; date quindi n unità le
relazioni di contiguità delle n2 possibili coppie ordinate di unità, possono
essere rappresentate con una matrice W, di ordine n*n detta matrice di
contiguità, costituita da elementi wij che assumono valore 1 o 0,
rispettivamente nel caso che le unità i e j siano contigue o non contigue (con
wii= 0).
Nella forma generalizzata, gli elementi wij sono numeri non negativi
che esprimono l‟intensità con cui la circostanza della contiguità agisce sulle
determinazioni del fenomeno nelle unità i e j. Generalmente è wij = wji e
quindi la matrice W è simmetrica.
Per quanto riguarda la definizione operativa di contiguità, nel caso
più semplice in cui le unità territoriali sono individuate da un griglia
Capitolo primo: L‟analisi spaziale: metodi e modelli
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regolare con celle quadrate, la contiguità spaziale tra due celle può essere
definita o dall‟avere uno dei lati in comune (cosiddetto “caso della torre”)
mostrata in Fig.1,
Fig.1 Caso della Torre
oppure dall‟avere o uno dei lati o uno dei vertici in comune (cosiddetto
“caso della regina”) mostrata in Fig.2.
Fig.2: Caso della Regina
Nel caso di unità di forma irregolare la contiguità tra due unità può
essere data dall‟esistenza di un confine in comune, oppure può essere
espressa in funzione della lunghezza di tale confine o dalla distanza tra i
baricentri geografici (o tra i centri abitati principali). Tale distanza può
essere misurata in lunghezza d‟aria oppure seguendo le strade di
collegamento o essere espressa da una funzione che tenga conto di più
elementi insieme, come ad esempio, la funzione:
()
abg D B w
ij ij i j ij
(a,b > 0)
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Proposta da Cliff e Ord, dove Dij è la distanza tra le unità i e j,
misurata tra due opportuni punti e Bi(j) è la proporzione del confine
dell‟unità i che è anche confine dell‟unità j [CLO73].
Nel definire una funzione g, si potrebbe tenere conto anche di
elementi di natura non spaziale come il tempo di percorrenza per recarsi da
un‟unità all‟altra. Ma si può dire che nel contesto di uno studio sulla
distribuzione spaziale di un fenomeno, ogni circostanza di qualsiasi natura
che si ritenga capace di interagire col fenomeno, dovrebbe essere
considerata e fatta intervenire ai fini di un analisi dell‟autocorrelazione.
Se dall‟analisi condotta non emerge la presenza di autocorrelazione
vuol dire che il comportamento del fenomeno nelle unità interconnesse non
si differenzia da quello riguardante il complesso delle coppie di unità, e
questo può indicare sia assenza di autocorrelazione sia la non adeguatezza
nel contesto di indagine dello schema di interconnessioni introdotto. Da ciò
consegue l‟importanza che nello studio dell‟autocorrelazione assume la
definizione della matrice W.
Indici semplici di autocorrelazione spaziale, così come quelli più
sofisticati noti in letteratura come l‟indice I di Moran (1950) e l‟indice di
Geary (1954), derivano in genere da un indice elementare della correlazione
spaziale, definito “Prodotto incrociato” (Cross -Product):
∗ = 6i 6j Wij Cij
Dove Wij è la matrice di contiguità (funzione di una delle contiguità
precedentemente menzionate) e Cij è una matrice contenente la misura della
correlazione (ovvero della distanza statistica) tra il valore i e j.
Per la misura di tale differenza si possono utilizzare le diverse misure
della distanza conosciute in statistica. Utilizzando ad esempio la più
comune distanza Euclidea, il generico elemento cij sarà dato dal valore
(xi-xj)
2
e quindi:
∗ = 6i 6j Wij ( xi – xj )2
Capitolo primo: L‟analisi spaziale: metodi e modelli
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L‟indice permette di selezionare solo le relazioni dove vi è contiguità
(elemento della matrice W =1), e per queste misurano se i due valori siano o
meno correlati ( si sommano i quadrati delle differenze).
1.2 Misure di autocorrelazione spaziale
1.2.1 Analogie con le serie storiche
L‟indice I di Moran è l‟esatta trasposizione dell‟indice di
correlazione seriale in ambito spaziale.
In base alla legge di Tobler (già citata nel paragrafo 1.1), se nel
tempo la correlazione è inversamente proporzionale all‟arco temporale che
corre tra le osservazioni, nello spazio la correlazione seriale è inversamente
legata alla distanza dij esistente tra i punti i e j di osservazione [TOB70]. La
distanza dij,, quindi, ha la stessa funzione del ritardo temporale in ambito
seriale. Da questo scaturiscono poi tutti i passaggi che dall‟indice seriale
conducono a quello spaziale [ARB96].
Nel caso di serie storiche la correlazione seriale tra due osservazioni
separate da k istanti temporali è definita a partire dal concetto generale di
correlazione e, pertanto, è data dal rapporto:
Υ(k) = Corr (XtXt-k) = ()
( ) ( )
t t k
t t k
Cov X X
Var X Var X
; (t=1,……..T)
Tale formula si può semplificare definendo un operatore di ritardo
temporale Rk, che avrà la funzione di ritardare di k istanti la variabile X , in
questo modo :
RkXt = Xt-k
Applicando tale operatore alla formula di correlazione si ottiene: