Resilienza e attrattività dei territori italiani: nuovo studio e dataset di UniBa e Polimi per la pianificazione strategica.

Molti dataset esistenti forniscono dati solo a livello regionale o provinciale, ma le analisi territoriali complesse richiedono una maggiore granularità. 

Questo nuovo dataset risponde a questa esigenza offrendo dati a livello NUTS3 e comunale, permettendo in questo modo una visione approfondita delle caratteristiche territoriali italiane. 

"Si tratta di 133 variabili, di cui 97 a livello comunale, per un totale complessivo di oltre 9,6 milioni di osservazioni - commenta la prof.ssa Angela Stefania Bergantino, co-autrice dello studio: 57 variabili riguardano il capitale economico, 2 il capitale sociale, 57 il capitale fisico e 17 il capitale umano; a livello comunale, sono presenti inoltre 22 variabili per il capitale economico, 4 per il capitale sociale, 34 per il capitale fisico e 32 per il capitale umano. Un patrimonio di dati che ha reso possibile la creazione del set di indicatori complessi descritti in questo lavoro".

Alla base del dataset vi è il concetto di capitale territoriale, che descrive/comprende le risorse e le capacità che permettono a un territorio sia di attrarre investimenti, persone e imprese, sia di resistere a shock economici, sociali o ambientali. Per misurare queste capacità, il dataset include 31 indicatori suddivisi nelle quattro dimensioni del capitale. Ad esempio: 

• capitale economico: PIL, valore aggiunto lordo, reddito disponibile, occupazione;
• capitale umano: tasso di natalità, speranza di vita, livello di istruzione, servizi sanitari;
• capitale sociale: partecipazione elettorale, qualità della governance, integrazione culturale;
• capitale fisico: qualità dell'aria, emissioni, copertura verde, accesso ai trasporti, qualità degli alloggi.

“Grazie alla ricchezza di dati - continua Bergantino -, il dataset può essere impiegato per monitorare nel tempo la resilienza e l'attrattività dei territori, valutare l’impatto delle politiche territoriali e affrontare domande di ricerca interdisciplinare. Il nostro set di indicatori, infatti, consente - anche a persone con limitate competenze digitali - un attento monitoraggio nel tempo dell’efficacia delle politiche e degli interventi che si realizzano o che sono pianificati a livello comunale. Si pensi, ad esempio, alla Strategia europea delle città a impatto climatico zero, che può essere monitorata su molte dimensioni, ponendo in relazione gli investimenti e gli interventi con i risultati in termini di indicatori ambientali nelle città target, oppure alla Strategia Nazionale Aree Interne (SNAI), che può essere monitorata nella sua capacità di contrasto del declino demografico dei comuni localizzati nelle aree marginali. O ancora, che può consentire ai responsabili di specifiche misure o ai responsabili di Enti locali esercizi di confronto tra comuni nelle stesse aree di riferimento o in territori geograficamente distanti ma colpiti dalle stesse problematiche”

Il dataset è stato costruito a partire da dati provenienti da fonti aperte come ISTAT, Eurostat, il Ministero dell'Economia e delle Finanze e Legambiente. Dopo la raccolta, i dati sono stati uniformati con un’attenta gestione dei valori mancanti e la creazione di indicatori sintetici per garantire consistenza e comparabilità.

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L'analisi ha messo in luce, ancora una volta, un’Italia che si muove a diverse velocità, con differenze significative nelle performance dei territori. 

Città come Roma e Milano emergono come centri di eccellenza in diversi indicatori economici, sociali e ambientali, confermandosi traini dello sviluppo nazionale e punti di riferimento per innovazione, infrastrutture e attrattività. In queste aree la concentrazione di capitale umano qualificato, l'alta densità di servizi avanzati e le reti infrastrutturali moderne alimentano un circolo virtuoso di crescita e competitività.

Altre zone d’Italia, in particolare in regioni meridionali o nelle aree rurali e montane, mostrano performance più contenute. Qui, la carenza di investimenti strutturali, la minore disponibilità di servizi e una rete di trasporti più limitata si traducono in una capacità attrattiva ridotta. La fuga di giovani e professionisti verso le città più dinamiche e una debole diversificazione economica accentuano queste differenze, portando a un divario che influenza la qualità della vita e le opportunità economiche locali.

Questa dicotomia tra “aree a più alta velocità” e “aree in rallentamento” non è solo geografica, ma anche funzionale: nelle città più performanti, l’interazione tra innovazione tecnologica, servizi alla persona e cultura imprenditoriale spinge verso lo sviluppo sostenibile e l’inclusività, con benefici che si estendono anche alle regioni circostanti. D'altro canto, i territori meno performanti richiedono un approccio mirato che combini investimenti in infrastrutture, potenziamento del capitale umano e politiche per la crescita inclusiva, capaci di valorizzare le specificità locali.

Le informazioni raccolte nel dataset aiutano a individuare aree di miglioramento e punti di forza, su cui intervenire con politiche di sviluppo equilibrate e orientate al territorio. Una strategia che riconosca e sappia leggere in modo sempre più analitico queste diverse velocità potrebbe permettere all’Italia di ridurre i divari regionali e di promuovere un modello di crescita più uniforme e sostenibile.

Il primo Work Package dello Spoke 7 di Grins, “Misurazione e monitoraggio delle carenze di infrastrutture e servizi”, frutto del lavoro congiunto soprattutto dei gruppi di ricerca UNIBA e POLIMI, coordinato in stretto raccordo dalla prof.ssa Bergantino dell’Università di Bari e dalla prof.ssa Marika Arena del Dipartimento di Ingegneria Gestionale del Politecnico di Milano, sta lavorando alla creazione di una dashboard di indicatori sintetici che darà modo di misurare l'attrattività e la resilienza dei territori italiani, a partire da dati che coprono un ampio spettro temporale e spaziale, dal livello comunale a quello regionale. 

La dashboard fa uso anche degli indicatori realizzati nello studio, che comprendono variabili come il reddito e la spesa pubblica pro capite, la disponibilità di servizi finanziari, l'accesso ai servizi sanitari, il grado di urbanizzazione, il livello dei servizi territoriali, l’accessibilità, e molto altro. Lo scopo è fornire una base per l'analisi data driven delle disuguaglianze territoriali e l'identificazione delle aree più vulnerabili.

“Stiamo producendo indicatori definiti ed elaborati ad hoc, che non si trovano in banche dati già esistenti, e che garantiscono un alto livello di originalità e personalizzazione delle informazioni prodotte - conclude la prof. Angela Stefania Bergantino. I dati utilizzati variano tra open source, dati esclusivi e dati originali, con livelli di accesso differenziati a seconda della natura delle informazioni. Lavoriamo quindi per dare una rappresentazione dettagliata e personalizzata dei territori attraverso l'elaborazione di modelli di analisi e interpretazione avanzati. Il nostro lavoro, una volta completato, alimenterà un Decision Support System - deliverable dello Spoke 7 - che potrà contribuire ad arricchire il patrimonio della piattaforma Amelia.”