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Title: La cartografia come strumento di interpretazione dei risultati di un modello di scomposizione spaziale: nuove proposte con applicazione al caso dell’occupazione in Friuli Venezia Giulia
Cartography as a tool for interpreting the results of spatial decomposition: new proposals with application to the analysis of employment in Friuli Venezia Giulia
Authors: Zaccomer, Gian Pietro
Grassetti, Luca
Keywords: analisi di scomposizione spazialepesi spazialivicinatoAMOEBAecotopeoccupazione regionaleregistro statistico delle impresecartografiaFriuli Venezia GiuliaSpatial Shift-Share Analysisspatial weightsneighborhoodAMOEBAecotoperegional employmentStatistical Business RegistercartographyFriuli Venezia Giulia
Issue Date: 2014
Publisher: EUT Edizioni Università di Trieste
Source: Gian Pietro Zaccomer, Luca Grassetti, "La cartografia come strumento di interpretazione dei risultati di un modello di scomposizione spaziale: nuove proposte con applicazione al caso dell’occupazione in Friuli Venezia Giulia = Cartography as a tool for interpreting the results of spatial decomposition: new proposals with application to the analysis of employment in Friuli Venezia Giulia", in: Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia, 152 (2014), pp. 56-72
Series/Report no.: Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia
152
Abstract: 
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.

In the framework of the analysis of spatially distributed quantitative
phenomena, as for instance the economic ones, it is necessary to
adopt specific tools able to deal with the spatial autocorrelation issue.
In the last decade, thanks to the deployment of software for spatial
data analysis and visualization, the number of spatial economic
studies progressively increased. In the most of cases the available
software allow for efficient data representation. The present work
aims at introducing cartography as an intermediate but crucial result
in the Spatial Shift Share Analysis. A preliminary graphical analysis
of the neighborhood, conducted by considering an algorithm based
on the spatial autocorrelation, can be fundamental in order to obtain
meaningful and interpretable results.
Theoretical results regarding the modification of the well-known
AMOEBA neighboring method are developed here and the spatial
analysis is applied to the occupation data observed in Friuli Venezia
Giulia. Data are collected in the Statistical Business Register, socalled
ASIA, administered by the Italian National Statistical Institute
(ISTAT). Both the intermediate cartography and the spatial decomposition
algorithms are developed in R integrating the available spatial
libraries with an ad-hoc script.
URI: http://hdl.handle.net/10077/11026
ISSN: 0044-9733
eISSN: 2282-472X
Appears in Collections:Bollettino dell'Associazione Italiana di Cartografia 152

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