Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia 152

Quando si considera l’analisi di fenomeni quantitativi spazialmente distribuiti, come quelli di carattere economico, è necessario adottare strumenti specifici in grado di trattare il problema autocorrelazione spaziale. Negli ultimi dieci anni, grazie alla diffusione di software per l’analisi di dati spaziali, e di strumenti per la visualizzazione grafica dei dati, il numero di studi economici territoriali sta progressivamente crescendo. Nella maggior parte dei casi gli strumenti disponibili consentono una rappresentazione efficiente sia dei dati “grezzi” sia dei risultati finali delle analisi. Questo lavoro mostra invece come la cartografia possa fungere da risultato intermedio, ma fondamentale, nell’analisi shift-share di tipo spaziale. Un’osservazione grafica preliminare del vicinato, condotta considerando un algoritmo basato sulla autocorrelazione spaziale, può essere utile per ottenere non solo risultati significativi, ma anche più facilmente interpretabili. Nel presente articolo saranno dapprima sviluppati alcuni risultati teorici riguardanti la modifica del ben noto metodo di ricerca del vicinato AMOEBA. Successivamente, l’analisi spaziale sarà applicata ai dati sull’occupazione del Friuli Venezia Giulia raccolti nell’Archivio delle Imprese Attive (ASIA) gestito dall’Istituto Nazionale di Statistica (ISTAT). Sia la cartografia intermedia sia gli algoritmi di scomposizione sono stati sviluppati in R integrando le librerie già disponibili per la visualizzazione dei dati spaziali con uno script sviluppato per l’occasione.