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L’impiego di algoritmi AMOEBA per lo studio delle variazioni temporali di un fenomeno economico: prime evidenze generalizzabili da un caso di studio
The use of AMOEBA algorithms for studying time-variations of an economic phenomenon: first generalizable evidences from a case study
Zaccomer, Gian Pietro
Grassetti, Luca
2016
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e-ISSN
2282-572X
Abstract
Il presente lavoro utilizza la spesa sanitaria come pretesto per illustrare
come analizzare, su scala comunale, non il valore assoluto ma
la variazione temporale di una qualsiasi voce di un bilancio regionale
come, ad esempio, quella delle spese sostenute per il restauro,
la manutenzione e la conservazione dei beni culturali. Infatti, ogni
fenomeno economico diffuso sul territorio risente in modo pesante,
anche nelle sue variazioni, delle relazioni esistenti tra unità territoriali
considerate “vicine”. In questo intento l’aspetto più importante,
dal punto di vista dell’analisi geografica, è superare definitivamente
la tradizionale tendenza della teoria economica classica a trascurare
l’influenza del territorio sui fenomeni economici: è quindi necessario
predisporre nuovi strumenti analitici capaci di sfruttare l’informazione
sulla struttura territoriale al fine di spiegare in modo più realistico
le variazioni temporali di tali fenomeni. Uno dei metodi tradizionalmente
utilizzati per analizzare la variazione temporale di un fenomeno
è quello della Shift-Share Analysis che, per più di un mezzo
secolo, è stata considerata dalla letteratura, statistica ed economica,
uno strumento territoriale finché la ricerca geografica, in un’ottica
sistemica, ha puntualizzato l’idea che non basta considerare dati
riferiti ad unità amministrative, o celle diversamente costruite, per
parlare di “modello territoriale”, ma è invece necessario tenere conto
anche delle relazioni che si vengono a formare tra di esse. Allo stato
attuale, la struttura relazionale viene ipotizzata a priori dallo stesso
ricercatore. In questo contributo si vuole mostrare come sia possibile
rimuovere tale ipotesi, rendendo il modello sottostante più generale di quanto già proposto in letteratura, individuando la struttura territoriale
direttamente in sede di analisi attraverso un originale adattamento
dell’algoritmo AMOEBA (A Multidirectional Optimum Ecotope-
Based Algorithm) che assume come guida la ben nota “Prima
legge della geografia” di Tobler.
Every economic phenomenon presenting a spatial diffusion is strongly
affected, even in its variations, by the relationships existing among
neighbouring territorial units. The present work represents an example
of the analyses of the changes in the different kinds of expenditure
in the regional budget (as, for instance, the restoration, maintenance,
and preservation of cultural heritage). In particular, the analysis focuses
on the healthcare expenditures observed at the municipality
level. This work aims at overcoming the traditional tendency of
classical economic theory to neglect the influence of the territory on
economic phenomena. In particular, new analytical tools capable of
exploiting information on the territorial structure must be used in the
practice in order to explain the temporal variations of these phenomena.
A classical approach to the analysis of the temporal variations
of an economic phenomenon is the so-called Shift-Share Analysis.
For over half a century, this methodology has been considered by the
statistical and the economic literatures as a tool for territorial analysis.
The geographic literature pointed out that also the relationships
among the territorial units must be considered in order to define a
“territorial model”. Typically, the relational structure (neighbouring
system) is assumed ex-ante by the researchers. The present contribution
aims to show how this hypothesis can be removed. In particular,
the use of a modified version of the AMOEBA algorithm (A Multidirectional
Optimum Ecotope-Based Algorithm) in the Spatial Shift-Share
Analysis is proposed to account for the spatial structure in accordance
with the well-known Tobler's "First Law of Geography".
Publisher
EUT Edizioni Università di Trieste
Source
Gian Pietro Zaccomer, Luca Grassetti, “L’impiego di algoritmi AMOEBA per lo studio delle variazioni temporali di un fenomeno economico: prime evidenze generalizzabili da un caso di studio”, in: Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia, 158 (2016), pp. 131-144
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it
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