Quad.34 infrastr

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CONFINDUSTRIA
Area Mezzogiorno
Area Politiche Territoriali
ANALISI DELLA DOTAZIONE
DI INFRASTRUTTURE NEI PRINCIPALI
PAESI EUROPEI
n.34
A cura di Ecoter
Roma, novembre 2000
INDICE
1.
PREMESSA ..........................................................................................................................................1
2.
IMPOSTAZIONE DELL’ANALISI.................................................................................................3
3.
2.1.
TIPOLOGIE INFRASTRUTTURALI E AMBITI TERRITORIALI CONSIDERATI ......................... 3
2.2.
FONTI E INDICATORI DI BASE ................................................................................................. 7
2.3.
CRITERI DI SINTESI DEGLI INDICATORI ............................................................................... 11
IL LIVELLO DI DOTAZIONE INFRASTRUTTURALE NELLE REGIONI
EUROPEE...........................................................................................................................................15
4.
3.1.
LA DOTAZIONE COMPLESSIVA ............................................................................................. 15
3.2.
LA DOTAZIONE PER SINGOLA CATEGORIA INFRASTRUTTURALE .................................... 27
3.3.
LA DIFFUSIONE DELLE INFRASTRUTTURE NEI PAESI EUROPEI ........................................ 34
LA DOTAZIONE DI INFRASTRUTTURE NELLE REGIONI EUROPEE TRA IL
1985 ED IL 1995................................................................................................................................44
4.1.
PROBLEMI DI COMPARABILITÀ............................................................................................ 44
4.2.
CONFRONTO TRA LE DOTAZIONI INFRASTRUTTURALI REGIONALI NEL
DECENNIO 1985-95................................................................................................................ 47
5.
LA RELAZIONE INFRASTRUTTURALE-SVILUPPO...........................................................58
5.1.
IMPOSTAZIONE TEORICA E APPROCCIO EMPIRICO ............................................................ 58
5.2.
A NALISI DELLA RELAZIONE TRA SVILUPPO E DOTAZIONE INFRASTRUTTURALE ......... 64
5.3.
A NALISI DELLA RELAZIONE SVILUPPO-INFRASTRUTTURE ATTRAVERSO LA
FUNZIONE DI QUASI -PRODUZIONE ....................................................................................... 74
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI..............................................................................................................82
APPENDICE STATISTICA .........................................................................................................................85
3
1.
PREMESSA
Il presente Rapporto contiene i risultati di una ricerca condotta sui livelli di
dotazione infrastrutturale nelle regioni dei paesi più rilevanti dell’Unione
Europea: Francia, Germania, Italia, Regno Unito e Spagna 1 .
La ricerca è stata svolta da un gruppo di lavoro costituito da esperti per ciascun
paese considerato, con il coordinamento di Ecoter in collaborazione con
Confindustria. 2 .
Il lavoro qui presentato si inserisce nell’ambito di un più vasto progetto di ricerca
che ha prodotto le seguenti analisi:
a)
quantificazione di indicatori fisici di dotazione infrastrutturale, calcolati
a livello regionale e provinciale (rispettivamente NUTS 2 e NUTS 3) per
l’Italia al 1995 3 e successivamente aggiornati al 1997;
1
Si ricorda che questi 5 paesi (per brevità: UE5) rappresentano circa l’80% dell’intera
Unione Europa nell’attuale assetto a 15 membri, in termini sia di popolazione che di
prodotto lordo.
2
In particolare, hanno collaborato i seguenti esperti: Deutschland: Dieter Biehl, Philip
Nimmermann, Elke Stellbrink; France: Rémy Prud’homme, Bernard-Marie Fritsch; Italy:
Maurizio Di Palma, Claudio Mazziotta, Alice Cacciamani, Carlo Del Castello, Stefano
Delfino, Francesca Magarò; Spain: María Jesús Delgado Rodríguez; United Kingdom:
Peter Jackson, Mark Burridge. Il coordinamento è stato assicurato da Maurizio Di Palma e
Claudio Mazziotta (Ecoter) e da Giuseppe Rosa (Confindustria).
3
Come già detto in precedenti occasioni, le date di riferimento delle quantificazioni
infrastrutturali sono orientative. Si tratta, in pratica, di “intorni” temporali, che scontano il
riferimento degli indicatori considerati ad anni precedenti o successivi alla data assunta
come mediamente indicativa. D’altra parte, è ovvio che le dotazioni infrastrutturali –
b)
quantificazione di indicatori fisici di dotazione infrastrutturale, calcolati
a livello regionale (NUTS 2) per i principali paesi dell’Unione Europea
(intorno al 1995);
c)
analisi del contributo offerto dalle infrastrutture ai processi di sviluppo
dei sistemi territoriali italiani ed europei, attraverso la quantificazione di
opportune relazioni tra indicatori di livello infrastrutturale e indicatori di
livello economico;
d)
individuazione di indicatori qualitativi sul livello di servizio offerto dalle
diverse tipologie infrastrutturali considerate, in Italia e in Europa.
I risultati dell’analisi sub a) hanno fatto oggetto di un apposito Rapporto 4 per
quanto riguarda i dati al 1995 e di un successivo aggiornamento per i dati relativi
al 1997.
L’analisi sub b) costituisce l’oggetto principale del presente Rapporto.
L’analisi sub c) viene anch’essa illustrata nel presente Rapporto per ciò che
riguarda il riscontro tra livello infrastrutturale e livello di sviluppo nelle regioni
europee.
Infine, l’analisi sub d) ha condotto ad un documento di sintesi sull’attuale stato di
disponibilità nei diversi paesi di indicatori “qualitativi” per le diverse categorie
infrastrutturali considerate, edito in contemporanea con il presente Rapporto.
soprattutto se calcolate a livello di territori piuttosto ampi, come sono le regioni europee del
livello NUTS 2 – non sono soggette a variazioni brusche da un anno all’altro, dipendendo
eventuali modificazioni di rilievo da investimenti in genere pluriennali e di costo elevato.
4
Cfr. Confindustria-Ecoter (1998).
2
2.
IMPOSTAZIONE DELL’ANALISI
2.1.
Tipologie infrastrutturali e ambiti territoriali considerati
L’impostazione dell’analisi ? per quanto riguarda la raccolta dei dati di base e la
metodologia di trattamento statistico degli indicatori ? segue per quanto possibile
la linea già tracciata in analoghi studi svolti in passato sullo stesso argomento 5 . In
particolare, data l’esigenza di confrontare elaborazioni quanto più possibile
omogenee, si è fatto esplicito riferimento alla ricerca svolta da Ecoter per conto
del Centro Studi Confindustria alla fine degli anni ‘80 6 . La quantificazione di
indicatori di dotazione infrastrutturale omogenei e comparabili con i precedenti
consente in tal modo di rendere possibile il confronto tra la situazione attuale
(1995) e quella del 1985 .
Le categorie infrastrutturali principali prese in considerazione sono quattro, tre
delle quali (trasporti, energia, telecomunicazioni) appartenenti al sottoinsieme
delle infrastrutture cosiddette economiche e la quarta (istruzione) facente parte
delle infrastrutture cosiddette sociali. Naturalmente, per giungere alla
quantificazione di indicatori di sintesi per ciascuna categoria principale è stato
necessario disporre di indicatori per una decina di categorie cosiddette intermedie,
di seguito elencate:
5
Oltre allo studio citato nella nota precedente, si vedano: Biehl (1986), Di Palma ed. (1990),
Biehl et al. (1990), Bracalente (1993).
6
Cfr. Biehl et al. (1990), op. cit.
3
Trasporti
Strade
Ferrovie
Aeroporti
Porti
Energia
Oleodotti
Gasdotti
Elettricità
Telecomunicazioni
Telefoni
Istruzione
Scuole medie superiori
Università
In realtà, le serie di dati raccolti sono molto più numerose, facendo riferimento ad
una ventina circa di categorie infrastrutturali elementari: l’insieme delle categorie
considerate e la loro struttura “gerarchica” sono riportate nel Prospetto 1.
L’articolazione territoriale della base di informazione statistica corrisponde, come
già detto, al livello NUTS 2 di Eurostat per tutti i paesi considerati. Ciò introduce
una sensibile novità migliorativa rispetto alle quantificazioni effettuate nel 1985,
dato che in quell’occasione alla Gran Bretagna fu possibile fornire informazioni
di base solo a livello di Nuts 1. Le regioni complessivamente considerate nel
presente lavoro ammontano quindi a 132, così suddivise per appartenenza
nazionale:
Paese7
N. regioni NUTS 2
Germania
38
Spagna
17
Francia
22
7
L’ordine di elencazione dei paesi, nel prospetto del testo così come in generale nelle tabelle
successive, corrisponde all’ordine alfabetico dei 5 paesi, ciascuno espresso nella propria
lingua nazionale: Deutschland, España, France, Italy, United Kingdom.
4
Italia
20
Regno Unito
35
Totale (UE5)
132
Sotto il profilo dell’omogeneità e della comparabilità delle informazioni di base
su cui l’analisi in oggetto è stata costruita, occorre rilevare che si è in presenza di
un duplice ordine di problemi: da un lato, la diversa ampiezza delle aree
considerate e, dall’altro, il modo in cui in ciascun paese è stato possibile
procedere alla definizione ed alla rilevazione dei vari indicatori considerati per
ciascuna categoria infrastrutturale.
Quanto al primo problema, è del tutto evidente che differenze nella dimensione ?
ed anche nelle caratteristiche di densità e di concentrazione ? delle unità
territoriali considerate possono influire negativamente sulla comparabilità dei
risultati. Laddove, ad esempio, una regione includa un centro altamente
agglomerato – composto di un centro urbano in senso stretto e di un hinterland - ,
è facile constatare che il livello dell’indicatore di dotazione infrastrutturale sarà
verosimilmente molto più alto per il centro che non per l’hinterland. Questa è la
ragione per cui regioni molto piccole e densamente popolate, come quelle di
Amburgo, Berlino, Brema, Île de France, Greater London, Madrid ed altre,
esaurendosi quasi esclusivamente in centri densamente popolati e urbanizzati,
risultano avere livelli di dotazione infrastrutturale molto elevati.
5
Prospetto 1
Categorie principali, intermedie ed elementari di dotazione infrastrutturale
considerate nell’analisi a livello di regioni NUTS 2 (UE5)
Categoria infrastrutturale
Pesi
TRASPORTI
Strade
-
Autostrade (km)
ampiezza carreggiata
-
Strade statali (km)
-
Strade provinciali (km)
Ferrovie
-
Ferrovie elettrificato binario doppio (km)
4,5
-
Ferrovie non elettrificato binario doppio (km)
3,0
-
Ferrovie elettrificato binario semplice (km)
1,5
-
Ferrovie non elettrificato binario semplice (km)
1,0
Aeroporti
-
Superficie piste aeroporti principali (mq)
Porti
-
Lunghezza totale accosti (m)
TELECOMUNICAZIONI
Telefoni
-
Collegamenti telefonici affari (n.)
-
Elettrodotti 200/220 kv (km)
-
ENERGIA
Elettrificazione
-
1/10 tensione in kv
-
1/10 tensione in kv
Petrolio
-
Oleodotti (km)
Gas
-
Gasdotti (km)
ISTRUZIONE
Scuole medie superiori
-
Studenti iscritti
professionale (n.)
a
scuole
superiori
di
tipo
Università
-
Studenti universitari (n.)
6
2.2.
Fonti e indicatori di base
Il secondo problema rilevante è stato quello della disponibilità e della qualità dei
dati di base, problema acuito dall’eterogeneità delle fonti statistiche nei diversi
paesi, laddove esse non confluiscano in sistemi integrati e uniformati, quali quelli
organizzati da Eurostat o da altre fonti ufficiose che operano per ricondurre ad
omogeneità informazioni relative a determinati settori specifici (ad esempio,
aeroporti e porti).
Di seguito si forniscono sintetiche indicazioni su fonti e indicatori di base per
ciascuna categoria infrastrutturale considerata.
Strade
Le informazioni di base sono state raccolte dagli esperti nazionali presso le fonti
specifiche disponibili in ciascun paese.
L’indicatore elementare per questa categoria infrastrutturale è stato ottenuto con il
seguente procedimento: rilevazione della lunghezza delle strade per ciascuna
classe considerata (autostrade, strade statali, strade extraurbane di minor livello,
con esclusione delle strade comunali); ponderazione dell’estensione stradale con
l’ampiezza della carreggiata prevalente in ciascuna classe considerata (diversa nei
paesi considerati), con il risultato di ottenere tre indicatori, uno per classe; somma
dei dati ponderati ottenuti per ciascuna classe, in modo da ottenere un indicatore
unico dell’estensione (ponderata) delle strade in ciascuna regione.
Poiché il dato relativo all’ampiezza delle carreggiate in Spagna non era
disponibile, all’estensione stradale esistente in questo paese per ciascuna classe è
stato attribuito un peso desunto dall’ampiezza media delle carreggiate rilevata
negli altri paesi.
7
Ferrovie
Le informazioni di base sono state raccolte dagli esperti nazionali presso le fonti
specifiche disponibili in ciascun paese.
Anche in questo caso sono state considerate diverse tipologie infrastrutturali:
ferrovie elettrificate o non elettrificate e ferrovie a binario semplice o a binario
doppio. Per tener conto del diverso livello di servizio fornito agli utenti, si è
proceduto alla ponderazione dei dati di estensione chilometrica dei binari, con il
seguente 8 sistema di pesi: binario semplice non elettrificato: 1,0; binario semplice
elettrificato:1,5; binario non elettrificato doppio: 3,0; binario elettrificato doppio:
4,5.
Aeroporti
Le informazioni elementari per questa categoria infrastrutturale ? in particolare
per l’indicatore ritenuto significativo, cioè la superficie complessiva delle piste
degli aeroporti principali ? sono state desunte dalle indicazioni riportate nella
pubblicazione specializzata dell’International Civil Aviation Organisation (ICAO)
“Airport Characteristic Data Bank”, la quale riporta dati aggiornati al 1998.
8
Il sistema di pesi di cui nel testo è stato assunto identico a quello già utilizzato nel
precedente lavoro del 1990 (Biehl et al., 1990, op. cit.), in modo da rendere possibili e
significativi i confronti tra i livelli di dotazione infrastrutturale del 1995 e del 1985. Va
tuttavia rilevato che poiché tali pesi riflettono in sostanza la “potenzialità di circolazione”
(numero massimo dei treni transitabili in un giorno) delle varie linee, è possibile che in
realtà i pesi non siano gli stessi nei diversi paesi considerati, date le non uniformi
condizioni istituzionali ed operative in essi esistenti.
8
Porti
Anche per questa categoria infrastrutturale si è preferito far riferimento ad una
fonte comune, anziché alle singole fonti nazionali. Tale fonte è stata identificata
nella pubblicazione specializzata dei Lloyds of London “Ports of the World”, la
quale riporta dati aggiornati al 1998, tra cui anche per l’indicatore elementare qui
assunto, la lunghezza totale degli accosti.
Telecomunicazioni
I dati di base relativi a questa categoria infrastrutturale (in pratica, alcune
tipologie di collegamenti telefonici) sono stati rilevati a livello di ciascun paese
considerato, sulla base delle fonti di informazione ivi disponibili.
In realtà, per la Gran Bretagna non è stato possibile reperire alcun dato
(analogamente a quanto già verificatosi nel 1985), mentre per la Francia la base
informativa si è rivelata incompleta. Per colmare tali lacune si è proceduto nel
modo seguente: nel caso della Gran Bretagna utilizzando il dato relativo alla
popolazione residente si è ripartito a livello di regione il numero complessivo di
linee principali del paese (dato disponibile presso la banca dati QUID elaborata
dalla DG XVI della Commissione Europea); per la Francia si è operato
ipotizzando che il totale nazionale desumibile dalla banca QUID per la categoria
delle telecomunicazioni si distribuisca a livello regionale secondo la struttura dei
dati (pur incompleti) rilevati dalle fonti nazionali 9 .
9
Naturalmente, la mo dalità di costruzione dell’indicatore per la Gran Bretagna ha in pratica
coinciso con l’attribuzione di una stessa dotazione pro-capite – quella nazionale – a tutte le
regioni del paese. L’attribuzione di un valore anche per questa categoria, invece che la pura
e semplice omissione della quantificazione a livello regionale, si è resa necessaria per poter
poi calcolare l’indicatore complessivo di sintesi come media tra le diverse categorie
considerate.
9
Energia
I dati di base sono stati rilevati da fonti nazionali per 3 distinte categorie
infrastrutturali: elettricità, gas e petrolio.
In particolare, per quanto riguarda l’elettrificazione sono state considerate le serie
relative alle categorie dell’alta tensione (200/220kv e 380/400kv), che
identificano le linee di trasmissione a lunga distanza di questa fonte energetica,
nell’ipotesi che la rilevazione di linee di più bassa tensione rifletta soltanto un
diverso impiego della rete all’interno di ciascun paese considerato. Occorre
peraltro rilevare che mentre in Italia ed in Gran Bretagna linee di tensione
inferiore ai 110kv sono considerate di distribuzione e non di trasmissione, in altri
paesi, come la Germania, le linee di 110kv costituiscono la parte più rilevante
della rete di trasmissione interregionale. Per ottenere, infine, un indicatore
rappresentativo dell’intera categoria dell’elettrificazione i dati precedentemente
rilevati sono stati sommati dopo avere attribuito a ciascuna linea di diversa
tensione un peso pari ad 1/10 del relativo voltaggio.
Per i gasdotti, il dato di base è costituito dalla lunghezza della rete di trasmissione
ad alta pressione, che si riferisce specificamente al sistema di trasmissione di
livello nazionale.
Analogamente, per misurare la dotazione in termini di oleodotti si è provveduto a
rilevare i dati di base costituiti dall’estensione chilometrica delle relative
tubazioni.
Istruzione
Si tratta di una categoria per la quale sarebbe stato opportuno elaborare indicatori
riferiti all’esistenza di strutture finalizzate al miglior svolgimento dell’attività
didattica, ed eventualmente di quella di ricerca per le Università. Purtroppo la
scarsa disponibilità di informazioni specifiche nei paesi considerati non ha
10
consentito di ricorrere a tali indicatori ottimali. Si è pertanto dovuto far
riferimento ad un indicatore d’uso, assunto come proxy di un indicatore di
dotazione: l’indicatore è il numero di studenti iscritti ad istituti professionali
(scuola superiore) ed Università, rapportato alla popolazione di età compresa tra i
15 e i 24 anni. Tale indicatore è stato costruito sulla base dei dati statistici
pubblicati da Eurostat nella pubblicazione “Annuario Statistico – Regioni”,
edizione 1997.
2.3.
Criteri di sintesi degli indicatori
Una volta effettuata la rilevazione degli indicatori elementari, si pone il problema
della loro aggregazione in livelli via via più sintetici: dalle categorie elementari
(ad esempio, autostrade) a quelle intermedie (ad esempio, strade) e da queste alle
categorie principali (trasporti), fino all’indicatore che esprime in sintesi il livello
complessivo di dotazione infrastrutturale dell’unità territoriale considerata.
Tale problema è stato affrontato secondo un approccio sperimentato e
perfezionato in precedenti lavori10 , il quale ha prodotto risultati soddisfacenti e
affidabili, anche se ovviamente perfettibili11 .
In breve, la procedura adottata per l’aggregazione e la sintesi degli indicatori
infrastrutturali risulta articolata nelle seguenti fasi:
i)
costruzione degli indicatori elementari di dotazione per le singole
categorie infrastrutturali;
ii)
normalizzazione degli indicatori elementari;
10
Si vedano i lavori citati nelle note 2 e 3.
11
Sui problemi – e sulle eventuali alternative – che l’aggregazione degli indicatori presenta si
veda Mazziotta (1998).
11
iii)
standardizzazione degli indici normalizzati;
iv)
aggregazione degli indicatori standardizzati in un indicatore di sintesi
rappresentativo della dotazione infrastrutturale complessiva.
Rinviando ai lavori citati per maggiori dettagli, si richiamano di seguito i tratti
essenziali delle diverse fasi.
Costruzione degli indicatori elementari
Gli indicatori elementari sono assunti come indicatori di dotazione fisica, quindi
costruiti secondo le definizioni e le unità di misura specifiche delle singole
categorie; ad esempio: chilometri per le strade, numero di collegamenti telefonici
per le telecomunicazioni, e così via.
Normalizzazione degli indicatori elementari
Poiché i dati ottenuti nella fase precedente sono riferiti ad unità territoriali di
dimensione demografica e superficie diverse, essi non consentono una adeguata
comparazione della reale dotazione di infrastrutture tra le regioni considerate. A
tal fine si procede a rapportare gli indicatori elementari ad un opportuno
numerario, in modo da fornire dati “pro capite”, svincolati dalla dimensione delle
aree in questione. Tale numerario viene individuato distintamente a seconda che
si tratti di infrastrutture a rete (space serving ) o di infrastrutture puntuali
(population serving ): nel primo caso esso coincide con la superficie territoriale,
nel secondo, con la popolazione.
Standardizzazione degli indici normalizzati
Gli indicatori così ottenuti non sono ancora comparabili, in quanto espressi in
unità di misura diverse (ad esempio, chilometri di strade per chilometro quadrato
12
di superficie oppure numero di collegamenti telefonici per abitante). Occorre
quindi procedere alla costruzione di indicatori depurati dalle diverse unità di
misura, in modo tale da poter predisporre graduatorie ? specifiche per ogni
categoria infrastrutturale ? dalle quali risulti chiaro il livello relativo di dotazione
di ciascuna regione considerata. Il metodo utilizzato è stato quello di rapportare
gli indici normalizzati al loro valore massimo e moltiplicare per cento, ottenendo
in tal modo scale della medesima ampiezza (tra 0 e 100, per l’appunto) e quindi
immediatamente comparabili. In pratica, ciò significa scegliere come numerario
per la standardizzazione la regione che risulta la prima per livello di dotazione in
una determinata categoria: tale regione avrà, per definizione, un valore pari a 100,
mentre tutte le altre risulteranno da essa distanti in proporzione della loro minore
dotazione.
Aggregazione degli indicatori standardizzati
In pratica, i problemi che si pongono nell’operazione di aggregazione sono di due
ordini: il tipo di sintesi, in genere identificato con una qualche media, e
l’introduzione di un sistema di pesi, ovvero la ricerca di una ponderazione non
arbitraria che rifletta il diverso rilievo delle categorie infrastrutturali considerate.
Seguendo un approccio consolidato in precedenti lavori, si é optato per una
procedura articolata nei seguenti termini:
?
gli indicatori standardizzati per le categorie intermedie compresi nella
medesima categoria principale sono stati aggregati mediante media
aritmetica;
?
ponderazioni sono state introdotte solo nei casi in cui si disponeva di
criteri sufficientemente oggettivi per la determinazione dei pesi (ad
esempio, ampiezza della carreggiata per i diversi tipi di strade, oppure
potenzialità di circolazione dei treni a seconda della tipologia delle linee,
etc.);
13
?
per passare dagli indicatori di sintesi ottenuti per le quattro categorie
principali ad un unico indicatore di dotazione infrastrutturale
complessiva si è proceduto attraverso il calcolo di una media geometrica
non ponderata.
Il diverso procedimento adottato per calcolare, da un lato, gli indicatori di sintesi
delle categorie principali (media aritmetica) e, dall’altro, l’indicatore di sintesi
complessivo (media geometrica) si giustifica con la considerazione che
all’interno della stessa categoria principale può essere ragionevolmente ammesso
un certo grado di sostituibilità tra i servizi forniti dalle diverse tipologie di
infrastruttura (ad esempio, una strada e una ferrovia sono in qualche misura
fungibili dato che entrambe puntano alla soddisfazione dello servizio di
mobilità), mentre tale sostituibilità appare molto più remota tra categorie
principali diverse (ad esempio, fra i trasporti e le telecomunicazioni).
L’applicazione del procedimento sopra richiamato ha condotto ai risultati
presentati nei paragrafi successivi. Al riguardo occorre sottolineare che, pur
avendo effettuato l’operazione di standardizzazione utilizzando come numerario il
livello massimo della serie degli indicatori normalizzati, in fase di presentazione
dei risultati si è preferito esprimere la dotazione di ciascuna regione in termini di
numero indice rispetto alla dotazione media dei cinque paesi fatta pari a 100
(UE5=100). I risultati presentati in tal modo – anziché come rapporti rispetto al
valore massimo – offrono infatti il pregio di essere immediatamente
rappresentativi della situazione di vantaggio o di svantaggio che caratterizza
ciascuna regione rispetto a tutte le altre.
14
3.
IL LIVELLO DI DOTAZIONE INFRASTRUTTURALE NELLE
REGIONI EUROPEE
3.1.
La dotazione complessiva
I risultati dell’analisi svolta, se esaminati a livello di paese (Tab. 1), disegnano un
quadro della dotazione infrastrutturale complessiva che vede Gran Bretagna e
Germania nettamente al di sopra degli altri tre paesi considerati. Tra questi ultimi
la Francia risulta sostanzialmente in linea con la media dei cinque paesi (UE5),
mentre l’Italia mostra un livello complessivo di dotazione leggermente inferiore
alla media e la Spagna, infine, appare ancora attestata su un livello nettamente al
di sotto (di circa il 30%) rispetto alla media UE5.
Se si esamina la graduatoria a livello di regioni europee, ordinate sulla base
dell’indice (decrescente) di dotazione complessiva (Tab. 2) 12 , è la regione tedesca
di Hamburg – come già nel 1985, peraltro - ad occupare il primo posto, seguita
dalle regioni britanniche di Merseyside e Greater London. Più in generale,
nell’ambito delle prime 10 posizioni figurano 5 regioni appartenenti al Regno
Unito, 4 regioni tedesche ed una regione francese (Île de France, la regione di
Parigi). All’estremo opposto della classifica si collocano due regioni spagnole
(Canarias e Extremadura); tra le ultime 10 in graduatoria, inoltre, figurano
complessivamente 5 regioni spagnole, 3 italiane, ed una ciascuna per Francia e
Regno Unito.
12
Nella Tav. A.1 dell’Appendice statistica si forniscono i livelli dell’indicatore
infrastrutturale sintetico ordinati per nazione e per regione, anziché per valore decrescente.
15
Tab. 1.
Livelli di infrastrutturazione complessiva nei 5 paesi
europei (media UE5 = 100)
Paese
Indice sintetico di dotazione
infrastrutturale
Germania
115,9
Spagna
71,4
Francia
101,8
Italia
95,0
Regno Unito
117,9
In effetti, più che ad una graduatoria ordinale che assegna un preciso rango (posto
in graduatoria) ad ogni regione, conviene far riferimento ad un ordinamento in
classi, ciascuna delle quali risulta individuata sulla base di prefissati valori
estremi dell’indicatore di dotazione infrastrutturale: ciò semplifica la lettura
sintetica dei risultati e al tempo stesso attenua la rigidità di una classifica
posizionale, dato che l’importante non è conoscere l’esatto posto in graduatoria di
una determinata regione, quanto piuttosto di sapere se una regione presenta una
dotazione di infrastrutture alta o bassa o media.
16
Tab. 2.
Code
DE6
UK84
UK55
DE5
DE3
UK73
UK82
UK81
FR1
DEA1
UK24
DEA2
UK51
IT13
DEA5
UK83
UK56
UK72
ES3
UK57
DE71
UK32
UK54
DE12
UK23
DEB3
DEC
UK53
UK71
FR23
DE13
UK92
DE11
FR42
FR3
DEA3
DEA4
IT6
UK21
ES21
DEB2
UK52
DEDOI
UK31
DE21
UK61
IT2
DE91
UK11
DE72
FR71
DE14
DE92
IT32
UKA1
DE73
Graduatoria decrescente delle regioni europee UE5 secondo l'indicatore
di dotazione infrastrutturale complessiva (media UE5 = 100)
Regione
Hamburg
Merseyside
Greater London
Bremen
Berlin
West Midlands (County)
Greater Manchester
Cheshire
Ile-de-France
Düsseldorf
West Yorkshire
Köln
Bedfordshire, Hertfordshire
Liguria
Arnsberg
Lancashire
Hampshire, Isle of Wight
Shropshire, Straffordshire
Madrid
Kent
Darmstadt
Leicestershire, Northhamptonshire
Essex
Karlsruhe
South Yorkshire
Rheinhessen-Pfalz
Saarland
Surrey, East-West Sussex
Hereford & Worcester, Warwickshire
Haute-Normandie
Freiburg
Gwent, Mid-South-West Glamorgan
Stuttgart
Alsace
Nord-Pas-de-Calais
Münster
Detmold
Lazio
Humberside
Pais Vasco
Trier
Berkshire, Buckingamshire, Oxfords
Leipzig
Derbyshire, Nottingamshire
Oberbayern
Avon, Gloucestershire, Wiltshire
Lombardia
Braunschweig
Cleveland, Durham
Gießen
Rhône-Alpes
Tübingen
Hannover
Veneto
Borders-Central-Fife-Lothian-Tayside
Kassel
Indice generale
374,3
295,9
288,2
268,2
233,4
222,0
215,6
203,3
197,1
188,5
175,4
169,6
165,3
163,6
156,0
155,9
153,0
150,8
149,5
148,1
144,8
144,5
144,1
144,0
142,3
141,0
135,6
135,4
135,1
134,4
132,1
131,1
130,8
130,3
129,6
129,4
128,5
124,7
124,5
124,0
123,8
122,8
121,7
121,7
121,3
120,7
118,6
117,6
117,2
116,7
114,6
113,3
112,6
112,6
112,5
112,4
Rango
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
(continua)
17
(segue)
Code
UKA4
UK91
FR82
DE25
DE94
IT4
IT11
DEF
DEDOY
IT33
DEB1
UK13
UK63
UK22
ES51
FR41
UK62
UKA2
DE23
IT51
FR22
DE24
DE27
FR43
FR24
FR25
FR52
FR21
DEDOE
UK4
FR51
IT8
DE26
DEE
UK33
FR81
FR26
FR61
UK12
DE93
FR63
IT53
DEG
DE4
FR53
IT71
FR62
DE22
ITA
Regione
Grampian
Clwyd, Dyfed, Gwinedd, Powys
Provence-Alpes-Côte-d'Azur
Mittelfranken
Weser-Ems
Emilia Romagna
Piemonte
Schleswig-Holstein
Dresden
Friuli
Koblenz
Northumberland, Tyne and Wear
Dorset, Somerset
North Yorkshire
Cataluna
Lorraine
Cornwall, Devon
Dumfries & Galloway, Strathclyde
Oberpfalz
Toscana
Picardie
Oberfranken
Schwaben
Franche-Comté
Centre
Basse-Normandie
Bretagne
Champagne-Ardenne
Chemnitz
East Anglia
Pays-de-la-Loire
Campania
Unterfranken
Sachsen-Anhalt
Lincolnshire
Languedoc-Roussillon
Bourgogne
Aquitaine
Cumbria
Lüneburg
Limousin
Marche
Thüringen
Brandenburg
Poitou-Charentes
Abruzzo
Midi-Pyrénées
Niederbayern
Sicilia
Indice Generale
111,4
109,7
109,3
109,0
107,4
105,8
105,1
104,9
104,2
102,0
102,0
101,6
101,3
101,2
100,9
100,7
99,9
98,2
98,1
98,1
98,0
97,4
97,3
95,1
94,7
94,7
94,0
93,3
92,9
92,6
92,2
92,2
91,7
91,6
91,0
89,9
88,9
87,6
87,4
86,9
86,4
85,3
85,0
84,9
84,5
84,4
83,1
82,6
82,3
Rango
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
(continua)
18
(segue)
Code
IT12
IT91
ES52
DE8
FR72
ES13
UKB
ES12
ES41
ES23
IT52
ES11
ES53
ES22
IT93
IT92
ES24
IT31
ITB
ES61
IT72
UKA3
ES62
ES42
FR83
ES43
ES7
Regione
Valle d'Aosta
Puglia
Valencia
Mecklenburg-Vorpomm.
Auvergne
Cantabria
Northern Ireland
Asturias
Castilla Leon
Rioja
Umbria
Galicia
Baleares
Navarra
Calabria
Basilicata
Aragon
Trentino Alto Adige
Sardegna
Andalucia
Molise
Highland, Islands
Murcia
Castilla-Mancha
Corse
Extremadura
Canarias
Indice generale
82,1
80,1
78,6
76,7
76,3
75,6
75,0
73,0
72,7
72,2
71,5
70,2
69,8
69,7
68,6
65,9
64,6
64,5
58,7
57,5
57,1
55,6
55,4
54,8
49,7
47,3
40,4
Rango
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
Codice paesi: DE = Germania; FR = Francia; IT = Italia; ES = Spagna
UK = Regno Unito
In analogia con le analisi svolte in precedenza sono state individuate 6 classi di
dotazione infrastrutturale, ciascuna individuata da un estremo inferiore e da un
estremo superiore dell’indicatore sintetico, secondo il prospetto di seguito
riportato.
19
Classe
Dotazione infrastrutturale
Indicatore sintetico*
I
Molto alta
150,00 e oltre
II
Alta
125,00 – 149,99
III
Medio-alta
100,00 - 124,99
IV
Medio-bassa
75,00 - 99,99
V
Bassa
50,00 - 74,99
VI
Molto bassa
fino a 49,99
* Livelli complessivi di dotazione infrastrutturale (Media UE5 = 100)
In termini complessivi, ossia per l’insieme dei 5 paesi considerati, si rileva (si
vedano la Tab. 3 e la Fig.1) che oltre la metà delle 132 regioni trova collocazione
nelle due classi medie, con leggera prevalenza della classe medio-bassa sulla
medio-alta. Della restante metà circa due terzi si situano nella zona alta della
classifica (indicatore di sintesi oltre 125), mentre un terzo nella parte più bassa
(indicatore di sintesi al di sotto di 75).
Naturalmente, se si passa ad esaminare la distribuzione per paese ( si veda anche
il Graf. 1), si notano differenze rimarchevoli:
?
nessuna regione tedesca si trova al di sotto della classe medio-bassa ed
anche Gran Bretagna e Francia hanno pochissime regioni nelle due classi
di più bassa dotazione (rispettivamente, 2 il Regno Unito ed 1 la
Francia). Ciò significa, evidentemente, che sono di nazionalità spagnola
ed italiana la quasi totalità delle regioni appartenenti alle ultime due
classi: delle 21 regioni ivi situate, infatti, sono spagnole circa il 60% ed
italiane poco meno del 30%;
20
Fig. 1 - Dotazione complessiva di
infrastrutture, 1995, UE5,
Regioni NUTS 2
UE5 = 100
> 150
125 – 150
100 – 125
75 – 100
50 – 75
< 50
21
Distribuzione delle regioni europee per classe di dotazione infrastrutturale
complessiva, 1995 (media UE5=100)
n. regioni (%)
Graf. 1.
70
60
50
40
30
20
10
0
DE
ES
FR
IT
UK
>150
125150
100- 75-100 50-75
125
<50
Classe di dotazione
?
all’opposto, le prime due classi sono composte per quasi l’85% da
regioni tedesche e britanniche, queste ultime più numerose in assoluto
nella classe di eccellenza (su 18 regioni appartenenti alla prima classe 10
sono britanniche, contro 6 tedesche ed una ciascuna per Francia e Italia);
?
nessun paese presenta almeno una regione in ogni classe. La
distribuzione è infatti spostata verso l’alto (Germania e Regno Unito) o
verso il basso (Spagna), mentre Francia e Italia presentano una forte
22
concentrazione nelle due classi medie (in particolare, oltre i tre quarti
delle regioni francesi si collocano in queste classi e quasi i due terzi si
trovano nella sola classe medio-bassa).
Tab. 3.
Classificazione delle regioni europee per livello di dotazione infrastrutturale
complessiva e per paese, 1995 (UE5=100)
Distribuzione delle regioni per classe di dotazione infrastrutturale
Paesi
Molto
bassa
Bassa
Mediobassa
Medioalta
Alta
Molto
alta
Totale
Germania
-
-
11
13
8
6
38
Spagna
2
10
2
2
1
0
17
Francia
1
-
14
3
3
1
22
Italia
-
6
7
6
-
1
20
Regno Unito
-
2
5
11
7
10
35
Totale
3
18
39
35
19
18
132
Più specificamente, per ciascun paese possono farsi, in sintesi, le considerazioni di
seguito riportate.
Per la Germania si osserva che tutte le sue regioni hanno una dotazione
complessiva di infrastrutture superiore al 75% della media UE5. In particolare, 27
regioni su 38 (il 71%) si situano nelle due classi di migliore dotazione, mentre 11
regioni si trovano nella classe medio-bassa, dunque appena al di sotto della media.
Da rilevare che 5 di queste 11 appartengono alla ex Repubblica Democratica
Tedesca (Mecklenburg-Vorpommern, Thuringen, Brandenburg, Sachsen-Anhalt e
Chemnitz).
23
La Spagna si conferma come il paese – tra i cinque considerati – tuttora meno
dotato dal punto di vista infrastrutturale: 12 regioni su 17 hanno infatti una
dotazione di oltre un quarto inferiore alla media UE5 e due di esse, Canarie ed
Extremadura, non raggiungono neppure la metà del livello medio di dotazione
complessiva. Madrid, unica regione del paese con un livello di dotazione
classificabile come alto (indicatore superiore a 125 e 19^ posto della graduatoria
decrescente), appare dunque come un’eccezione, che si distacca nettamente
rispetto al resto del paese.
Guardando alla Francia, si nota che le regioni appartenenti a questa nazione sono
fortemente concentrate nelle due classi medie (per oltre i tre quarti), ed in
particolare in quella medio-bassa (per circa i due terzi). Al di fuori di queste due
classi compaiono, in positivo, le regioni Île de France (nella classe di dotazione
più elevata), Alsace, Haute-Normandie e Nord-Pas-de-Calais (classe alta); mentre,
all’opposto, nella classe di dotazione più bassa figura la Corsica.
Venendo all’Italia, va innanzitutto sottolineato il caso della Liguria, che si
conferma (come già nel 1985) la regione italiana con la migliore dotazione
infrastrutturale: indicatore di sintesi 164 (superiore dunque di circa due terzi alla
media UE5), unica regione italiana che si situa nella classe molto alta, 14^
posizione nella graduatoria decrescente delle 132 regioni europee considerate. Va
altresì rilevato che nessuna regione italiana risulta collocata nella classe di
dotazione più bassa, a differenza di quanto registrato nel 1985, in cui invece 3
regioni (tutte meridionali) figuravano in tale classe. Per il resto, si rileva una
situazione infrastrutturale così sintetizzabile:
-
6 regioni (circa il 30% del totale) si situano nella classe di dotazione
medio-alta (indicatore di sintesi tra 100 e 125): Piemonte, Lombardia,
Veneto, Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna e Lazio;
-
7 regioni (il 35% del totale) si trovano nella fascia medio-bassa (classe
75-100): tra queste figurano 3 regioni del Centro-nord (Toscana, Marche
24
e Valle d’Aosta) e 4 del Mezzogiorno (Campania, Abruzzo, Sicilia e
Puglia);
-
infine, delle restanti 6 regioni che risultano collocate nella classe di
dotazione bassa (indicatore di sintesi tra 50 e 75) 4 appartengono alla
ripartizione meridionale (in ordine decrescente di dotazione: Calabria,
Basilicata, Sardegna e Molise), mentre 2 sono localizzate nel Centronord del paese (Umbria e Trentino Alto Adige)13 .
Quanto al Regno Unito, si nota innanzitutto che nessuna regione figura nella
classe di dotazione più bassa. La regione infrastrutturalmente meno attrezzata è
quella scozzese delle Highland Islands, la cui dotazione ammonta al 55% della
media UE5. Altre 6 regioni del paese fanno comunque registrare una dotazione
infrastrutturale inferiore a tale media. Ma il tratto caratteristico della situazione
britannica – che fa considerare questa nazione nettamente avvantaggiata rispetto
alle altre quattro sotto il profilo infrastrutturale ? va rinvenuto nel fatto che quasi i
4/5 delle regioni hanno un livello di dotazione superiore alla media UE5 e che,
cosa ancora più significativa, più della metà delle regioni appartenenti alla classe
di dotazione massima appartengono al Regno Unito.
I risultati ottenuti possono essere esaminati anche sotto il profilo della consistenza
dei due opposti fenomeni della sottodotazione e della sovradotazione
infrastrutturale, tale consistenza venendo misurata in termini di incidenza
13
È interessante notare che l’analisi recentemente svolta per le regioni e le province italiane
(cfr. Confindustria-Ecoter, 1998, op. cit.) conferma sostanzialmente, pur avendo utilizzato
un più ampio ed in parte diverso set di categorie infrastrutturali, le risultanze relative alla
modesta performance delle 2 regioni del Centro-nord (cui nell’analisi in questione si
aggiungeva anche la Val d’Aosta). L’analisi condotta a livello nazionale confermava inoltre
l’ottima situazione infrastrutturale della Liguria e, più in generale, convalidava nella
sostanza la configurazione delle regioni italiane sotto il profilo infrastrutturale che risulta
dall’analisi qui svolta a livello delle 132 regioni europee.
25
demografica o territoriale delle regioni interessate rispetto alla media dei cinque
paesi (Tab.4).
Tab. 4.
Sintesi del livello di dotazione infrastrutturale complessiva delle regioni europee
per paese di appartenenza, 1995
Incidenza percentuale delle regioni europee – in termini di numero, popolazione e
superficie - a seconda del livello di dotazione infrastrutturale
Paese di
appartenenza
Dotazione inferiore alla media UE5
Dotazione superiore alla media UE5
Regioni
(%)
Popolazione
(%)
Superficie
(%)
Regioni
(%)
Popolazione
(%)
Superficie
(%)
Germania
28,9
23,5
43,9
71,1
76,5
56,1
Spagna
82,4
66,3
90,6
17,6
33,7
9,4
Francia
68,2
47,0
73,5
31,8
53,0
26,5
Italia
65,0
48,3
60,1
35,0
51,7
39,9
Regno Unito
20,0
15,6
41,4
80,0
84,4
58,6
Totale
45,5
37,1
66,5
54,5
62,9
33,55
Mediamente, nell’insieme dei cinque grandi paesi europei poco più della metà
delle regioni ? corrispondente a circa il 63% della popolazione ? fruiscono di un
livello adeguato di infrastrutture.
A livello di singolo paese, si rileva che in Germania e Gran Bretagna circa 80
abitanti su 100 risiedono in regioni con dotazione infrastrutturale superiore al
livello medio UE5; in Francia e Italia tale percentuale scende a poco più del 50%;
mentre in Spagna soltanto un terzo della popolazione usufruisce di un livello di
infrastrutturazione in linea con la media europea.
26
3.2.
La dotazione per singola categoria infrastrutturale
Esaminando separatamente la dotazione di infrastrutture delle 132 regioni e dei 5
paesi nel campo dei Trasporti, dell’erogazione di Energia, delle
Telecomunicazioni e dell’Istruzione ? ossia delle quattro categorie principali
analizzate ? , si è in grado di definire con maggior precisione la situazione di
deficit o di soddisfazione che le diverse realtà territoriali considerate presentano.
Innanzitutto, può essere interessante osservare il grado di variabilità che risulta
associato alle serie di indicatori calcolati per ciascuna delle categorie considerate,
nell’ipotesi che un’elevata variabilità evidenzi una persistente disparità nei livelli
di dotazione per le regioni dei 5 paesi europei presi in esame.
A tal fine si può far riferimento a semplici indici di dispersione, quali il rapporto
tra valore massimo e minimo della serie considerata (MMR), lo scarto quadratico
medio (SE), il coefficiente di variazione (CV). Il calcolo di tali indici di
dispersione (Tab. 5) evidenzia come all’interno delle 4 serie siano presenti
squilibri tra regioni piuttosto consistenti per quanto riguarda la dotazione di
infrastrutture di trasporto ed energetiche, mentre la situazione è molto più
equilibrata nel campo delle reti di telecomunicazione e delle infrastrutture per
l’istruzione.
Tab. 5.
Indici di dispersione regionale per le 4 categorie infrastrutturali principali
Indici di
dispersione
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Istruzione
In complesso
MMR
60,8
322,7
2,1
3,2
9,4
SE
199,7
119,8
13,6
22,0
49,8
CV
1,1
0,9
0,1
0,2
0,4
27
Quanto ai livelli di dotazione riscontrabili in ciascuna delle quattro categorie
infrastrutturali principali, essi sono riepilogati a livello di paese nella Tab. 6
inserita nel testo, mentre il dettaglio a livello delle 132 regioni è riportato nella
Tav. A.2 dell’Appendice statistica.
Nel settore dei trasporti il paese con la migliore dotazione risulta essere la Gran
Bretagna, la quale supera dell’85% il livello medio dei 5 paesi. Tali performance
dipendono, in buona parte, dalla presenza nella regione londinese (prima in
assoluto nella graduatoria regionale per questa infrastruttura) ed in quelle ad esse
adiacenti, di una fitta rete stradale, oltre che dalla disponibilità, nella stessa zona,
del 18% del totale delle infrastrutture aeroportuali del paese per una superficie di
appena il 10%. La rete dei trasporti britannica può comunque considerarsi
territorialmente ben articolata e diffusa, visto che quasi tutte le sue regioni (la sola
eccezione é rappresentata da Highland Islands) raggiungono un livello di
dotazione superiore a quello medio UE5.
Tab. 6.
Livelli di dotazione per categoria infrastrutturale principale nei paesi europei,
1995 (dotazione media UE5 = 100)
Categorie infrastrutturali principali
Paesi
Trasporti
Energia
Telecomunicaz.
Istruzione
120,1
153,5
96,6
101,2
Spagna
48,6
65,0
95,7
86,1
Francia
98,4
104,0
115,2
90,9
Italia
97,1
92,9
92,2
98,0
184,9
85,4
100,1
122,4
Germania
Regno Unito
28
È proprio in questo settore che, probabilmente, si fanno maggiormente sentire le
distorsioni dovute alla diversa dimensione delle unità territoriali sulle quali è stata
condotta la rilevazione. Infatti, a fianco alle regioni inglesi, sono le città-stato
tedesche (Berlino, Amburgo, Brema) ad essere in testa alla graduatoria costruita
secondo il livello di dotazione di infrastrutture di trasporto (cfr. Tav. A.2).
La Germania, in ogni caso, detiene il primato per capacità della rete ferroviaria ed
è senza dubbio ben equipaggiata nel settore aeroportuale (Tab. 7). In quest’ultimo
settore, peraltro, si registra il divario più forte tra le regioni occidentali ed orientali
del paese; infatti, la dotazione di infrastrutture aeroportuali è di appena il 23,5%
della media comunitaria per l’area orientale, contro il 147,5% registrato per il
resto del paese.
Tab. 7.
Livelli di dotazione infrastrutturale nelle categorie intermedie del settore
trasporti, per paese, 1995 (dotazione media UE5 = 100)
Categorie intermedie del settore trasporti
Paesi
Ferrovie
Strade
159,3
101,5
110,1
83,4
Spagna
35,8
51,4
67,9
74,0
Francia
109,3
94,6
92,2
68,9
91,6
94,5
127,5
115,5
Gran Bretagna
136,0
218,2
135,8
229,8
UE
100,0
100,0
100,0
100,0
Germania
Italia
Aeroporti
Porti
29
Italia e Francia non sembrano presentare problemi di rilievo per nessuna delle
sottocategorie di infrastrutture di trasporto analizzate (strade, ferrovie, aeroporti,
porti). Al riguardo è bene comunque ricordare che gli indicatori qui analizzati
sono indicatori fisici di dotazione e solo in via di prima approssimazione essi
possono essere ritenuti significativi del livello di servizio effettivamente fornito
alla popolazione ed al sistema produttivo, a tale automatica estensione ostando la
diversa “produttività” (efficienza e qualità) di ciascuna infrastruttura considerata.
Se dal livello nazionale l’analisi scende a quello regionale (Tav. A.3
dell’Appendice statistica), si ravvisano situazioni molto più differenziate e per
qualche regione preoccupanti: questo sembra essere il caso, ad esempio, di regioni
italiane quali Valle d’Aosta, Trentino Alto Adige, Basilicata e Sardegna. È pur
vero, tuttavia, che considerando le caratteristiche proprie di queste regioni, il
grado di sottodotazione appare meno grave di quanto potrebbe apparire dalla
semplice osservazione del basso livello dell’indicatore (intorno alla metà del
livello medio UE5). Si tratta infatti di regioni che presentano una densità di
popolazione molto più bassa della media nazionale, anche a motivo di una
superficie territoriale in gran parte montuosa: entrambe queste condizioni – scarsa
popolazione e intensa orografia – concorrono dunque a spiegare lo scarso
sviluppo delle infrastrutture di trasporto in tali regioni.
La Spagna risulta indubbiamente il paese che fa registrare il ritardo più
consistente nell’adeguamento della rete ferroviaria e stradale agli standard dei
maggiori partner europei, come viene evidenziato dal fatto che 13 regioni
spagnole su 17 non raggiungono per questa categoria infrastrutturale la soglia del
75% del livello registrabile nella media UE5.
Per quanto riguarda le infrastrutture relative al settore dell’energia, è la Germania
la nazione che risulta in media la più dotata ed è una regione tedesca – quella di
Hamburg – a far registrare la migliore prestazione tra le 132 regioni europee. Più
in generale, l’indicatore di sintesi per il settore energetico risulta elevato per tutte
30
le regioni che ospitano centri urbani di grandi dimensioni: Bremen, Dusseldorf,
Greater London, Berlin, Madrid, Île de France, Lombardia ed altre.
Le differenze di dotazione tra paesi sembrano inoltre potersi far dipendere anche
dalla tipologia prevalente di infrastruttura energetica: rete elettrica, gasdotti o
oleodotti (Tab. 8). Infatti, se si esclude la Germania, il cui equipaggiamento per
tutte e tre le tipologie analizzate risulta consistentemente superiore alla media
(seppure anche qui si può individuare un maggiore peso della rete dei gasdotti),
per gli altri paesi l’erogazione di energia avviene prevalentemente tramite uno o al
massimo due vettori principali. Questo significa che, a seconda di quale sia il
canale di distribuzione impiegato, muta il livello di efficienza della rete a parità di
superficie territoriale coperta.
Tab. 8.
Livelli di dotazione infrastrutturale nelle categorie intermedie del settore
dell’energia, per paese, 1995
Categorie intermedie del settore energia
Paesi
Elettricità
Oleodotti
Gasdotti
Germania
141.5
126.5
308.6
Spagna
74.4
57.8
15.3
Francia
110.6
98.9
69.9
Italia
82.1
118.2
107.4
Regno Unito
77.9
129.0
28.7
UE
100.0
100.0
100.0
Le disparità interregionali in questo settore sono particolarmente pronunciate,
come evidenzia chiaramente il Graf. 2 (per il dettaglio dei dati si veda la Tav. A.4
dell’Appendice statistica). Infatti, se si esclude la Germania che presenta in tutte
le aree una capacità superiore al 75% della media e una elevata concentrazione di
regioni nella classe di dotazione più alta, negli altri paesi si registrano
31
contestualmente sia casi di grave arretratezza nell’adeguamento della rete di
distribuzione dell’energia, sia situazioni di forte vantaggio infrastrutturale.
Graf. 2.
Sottodotazione (livello <50) e sovradotazione (livello >150) regionale di
infrastrutture energetiche, per paese, 1995 (Media UE=100)
60
n. regioni (%)
50
40
30
20
10
0
DE
ES
FR
IT
UK
Paese
<50
>150
Nella categoria della sottodotazione, identificata sulla base di un livello
dell’indicatore inferiore al 50% della media UE5, rientrano:
-
le regioni spagnole Canarias, Murcia, Andalucia, Asturias, Baleares;
-
Corsica e Auvergne in Francia;
-
in Italia, le regioni Molise, Umbria, Basilicata, Sardegna, Calabria,
Marche, Trentino Alto Adige;
-
in Gran Bretagna, regioni come Cumbria, Lincolnshire, East Anglia,
Cornwall, ed altre.
32
Quanto alle regioni che presentano una situazione di sovradotazione, identificata
con un livello dell’indicatore sintetico superiore al 150% della media UE5, esse
sono:
-
in Spagna, le regioni di Madrid e Pais Vasco;
-
in Francia, Rhone-Alpes, Nord Pas de Calais, Alsace, Haute Normandie,
e Île de France;
-
in Italia, Liguria, Lombardia e Veneto;
-
in Gran Bretagna le regioni di Grampian, West Midlands, North West,
oltre naturalmente alla già menzionata regione di Londra.
Per le infrastrutture appartenenti alla categoria delle telecomunicazioni, la
nazione più dotata risulta essere la Francia, e francese è anche la regione più
equipaggiata (Île de France), con una dotazione pari a 132,7. Nel complesso,
comunque, la diffusione del sistema di comunicazioni (telefoniche) appare
piuttosto equilibrata, come risulta chiaramente dagli indici di dispersione calcolati
(Tab. 5), e come viene confermato dal fatto che il livello di dotazione delle regioni
più carenti per questa categoria infrastrutturale ? quelle della ex Repubblica
Democratica Tedesca ? non scende mai comunque al di sotto del 60% del valore
medio UE5 14 .
La quarta categoria principale di infrastrutture analizzata è quella dell’istruzione .
Per la costruzione dell’indicatore relativo a questo settore è stata considerata
14
Considerando che il valore massimo per questa categoria è 132 (nella già richiamata
regione francese Île de France), si è in presenza di un’escursione tra massimo e minimo di
poco superiore a 2. Per avere un termine di confronto, si pensi che nel settore dei trasporti il
livello minimo fatto registrare (sempre in rapporto alla media UE5) dall’indicatore sintetico
è pari a 22 (Extremadura in Spagna) mentre quello massimo raggiunge 1380 (Greater
London nel Regno Unito), con una escursione di oltre 60 volte tra massimo e minimo.
33
significativa la sola capacità di istruzione professionale ed universitaria, che, in
assenza di valide informazioni sulle strutture e sui livelli di servizio, è stata
espressa come numero di studenti iscritti, rapportato alla popolazione di età
compresa tra i 15 e i 24 anni.
Anche in questo caso si rileva la presenza di disparità tra le dotazioni a livello
nazionale e soprattutto regionale, ma, come già per le telecomunicazioni, in
misura decisamente meno sensibile che per le categorie dei trasporti o
dell’energia. Tra le nazioni, è il Regno Unito a far registrare il livello di dotazione
più elevato, ed anche a livello regionale è britannica la regione che presenta il
valore massimo dell’indicatore relativo all’istruzione (North Yorkshire, con un
livello pari a 157). La Germania è l’altra nazione che fa registrare un livello
dell’indicatore superiore alla media UE5, ed in essa è Brema la regione con il
maggior numero di studenti rispetto alla popolazione nei gruppi di età interessati.
Italia e Francia figurano entrambe al di sotto della media UE5, in misura più lieve
l’Italia, più accentuata la Francia. Al loro interno, le regioni più dotate sono
rispettivamente l’Emilia Romagna e l’Île de France. La Spagna resta anche per
questa categoria infrastrutturale il paese più svantaggiato, anche se in questo caso
il distacco è relativamente contenuto, ponendosi al di sotto del 15% della media
dei 5 paesi. Sono comunque spagnole le regioni che presentano i livelli più bassi
dell’indicatore di sintesi per questo settore (Baleares e Castilla-Mancha).
3.3.
La diffusione delle infrastrutture nei paesi europei
Per avere una misura di più diretta comprensione dei divari interni a ciascuna
nazione, le dotazioni infrastrutturali delle regioni NUTS 2 sono stati espresse in
termini di rapporto rispetto alla corrispondente dotazione media nazionale, fatta
pari a 100.
Il grado di diffusione infrastrutturale all’interno dei cinque paesi è stato inoltre
evidenziato facendo riferimento alla popolazione e/o alla superficie di ciascuna
34
regione, oltre che al loro numero. Le 132 regioni, infatti, sono piuttosto
disomogenee quanto a dimensioni territoriali e demografiche; di conseguenza, il
numero di esse presente nelle differenti classi di dotazione non fornisce una
misura completa del grado in cui le infrastrutture riescono a servire le varie zone
del paese e la popolazione in esse residente.
Per fare un esempio, in Germania vi sono ben tre regioni con una dotazione più
che doppia rispetto alla media europea; ma esse raccolgono complessivamente
solo il 7% della popolazione del paese. Da ciò si deduce: i) che il loro peso nel
contesto nazionale non è rilevante; ii) che, inoltre, la misura della loro dotazione
infrastrutturale è verosimilmente sovrastimata, essendo la superficie territoriale
pertinente a queste regioni occupata quasi interamente da grandi centri
metropolitani.
In quest’ottica va, per converso, rivalutato il peso di altre regioni, il cui indicatore
infrastrutturale va inteso come livello medio di dotazione di aree
demograficamente e dimensionalmente più estese, che comprendono sia centri
urbani ad elevata concentrazione infrastrutturale, sia zone poco urbanizzate, in cui
la concentrazione è nettamente inferiore. Una di queste è l’Île de France, in cui
risiede circa un quinto della popolazione del paese e che dispone di una dotazione
infrastrutturale quasi doppia rispetto a quella media europea.
I risultati dell’analisi condotta all’interno dei cinque paesi considerati sono
riportati in sintesi nella Tab. 9: in essa, fissati cinque livelli di dotazione
successivi (dal 75% al 125% della dotazione media nazionale), sono state riportate
le quote di popolazione, superficie e numero di regioni la cui dotazione ricadeva
al di sotto del livello considerato. Una quota più bassa nei livelli di dotazione
estremi suggerisce l’esistenza di una minore sperequazione territoriale nella
dotazione infrastrutturale.
Guardando alla percentuale di popolazione residente in regioni comprese entro il
livello del ± 10% rispetto alla media nazionale, la Francia è sicuramente il paese
in cui gli squilibri risultano più contenuti; in questa fascia, infatti, ricade il 36%
35
della popolazione francese, contro il 24% di quella di Germania e Spagna ed
appena il 20% e il 18%, rispettivamente per Italia e Gran Bretagna. Per l’Italia, in
particolare, questa stessa popolazione si colloca in un’area molto ristretta,
corrispondente ad appena il 15% della superficie nazionale.
Tab. 9
Distribuzione di popolazione, superficie e regioni per livello di dotazione
infrastrutturale complessiva nei 5 paesi europei, 1995
(valori percentuali)
Livello di dotazione infrastrutturale complessiva
(media del paese = 100)
< 75
< 90
< 100
< 110
< 125
Germania
% popolazione
9,8
27,5
42,0
52,2
72,1
% superficie
22,2
48,4
66,3
77,6
91,6
% regioni
10,5
34,2
50,0
63,2
81,6
Spagna
% popolazione
6,7
31,9
45,1
56,4
66,3
% superficie
9,7
45,0
63,3
86,0
90,6
11,8
29,4
52,9
76,5
90,6
% regioni
Francia
% popolazione
0,4
22,6
51,0
58,6
68,2
% superficie
1,6
40,9
77,8
83,6
91,8
% regioni
4,5
36,4
72,7
77,3
81,8
Italia
% popolazione
9,8
32,1
42,2
50,4
88,0
% superficie
22,3
48,0
52,5
62,7
92,5
% regioni
25,0
55,0
60,0
70,0
90,0
4,1
21,3
29,3
41,3
58,2
21,3
49,6
68,9
77,7
88,1
8,6
28,6
40,0
51,4
68,6
Gran Bretagna
% popolazione
% superficie
% regioni
36
Germania ed Italia hanno la quota maggiore, circa il 10%, di popolazione
residente nelle zone infrastrutturalmente meno dotate, seguite da Spagna con il
6,7%, Gran Bretagna con il 4,1% e Francia con appena lo 0,4%.
Quanto alle regioni che presentano un livello superiore a 125, la situazione nei
vari paesi è altrettanto disomogenea. Da un lato la Gran Bretagna raccoglie in
queste aree più del 40% della popolazione, dall’altro l’Italia ha appena il 12%
degli abitanti residente in regioni ad alta densità infrastrutturale. In Spagna le
infrastrutture si concentrano nel nord est della penisola e nella zona di Madrid,
aree che godono anche di un grande dinamismo economico e presentano elevati
livelli di reddito e di densità di popolazione, tanto che su una superficie pari ad
appena il 10% di quella nazionale raccolgono ben il 34% della popolazione
complessiva.
Il paese in cui lo squilibrio verso il basso risulta più evidente è senza dubbio
l’Italia, dove il rapporto tra la popolazione collocata al di sopra e al di sotto,
rispettivamente, del ± 25% della media nazionale è quasi di 1 a 1; laddove negli
altri paesi, per ogni abitante in regioni con un livello infrastrutturale inferiore a
75, quelli residenti in zone con dotazione superiore a 125 sono 2,8 in Germania, 5
in Spagna, 10,2 in Gran Bretagna e ben 79,5 in Francia.
Nella Tabella 10 sono riportati alcuni semplici indici di dispersione (rapporto tra
massimo e minimo della serie, scarto quadratico medio, coefficiente di variazione)
per le principali categorie infrastrutturali, espresse in percentuale del
corrispondente livello medio nazionale. Tali indici consentono di verificare quali
tipologie infrastrutturali risultino più concentrate in alcune zone del paese
piuttosto che in altre e quali invece siano distribuite più equamente sul territorio
nazionale.
37
Come già constatato nell’analisi svolta a livello complessivo di UE5, la presenza
nelle varie regioni delle infrastrutture riguardanti le telecomunicazioni e
l’istruzione è abbastanza uniforme; per le altre due categorie infrastrutturali,
invece, gli squilibri sembrano più consistenti.
Per la Gran Bretagna, in particolare, si segnala un’accentuata concentrazione tanto
di reti di trasporto quanto di infrastrutture energetiche nelle aree forti del paese,
costituite essenzialmente dalle zone attorno a Greater London e dagli altri grandi
centri urbani presenti nelle regioni di Greater Manchester, del Merseyside e del
West Midlands.
In Spagna, in Italia ed in misura meno consistente in Francia i divari più rilevanti
possono in gran parte essere attribuiti ad una distribuzione squilibrata delle
infrastrutture per l’approvvigionamento energetico.
In Germania, invece, è l’elevata concentrazione di infrastrutture di trasporto nei
grandi centri metropolitani la principale causa degli squilibri registrati nella
dotazione infrastrutturale complessiva.
38
Tab. 10.
Code
DE11
DE12
DE13
DE14
DE21
DE22
DE23
DE24
DE25
DE26
DE27
DE3
DE4
DE5
DE6
DE71
DE72
DE73
DE8
DE91
DE92
DE93
DE94
DEA1
DEA2
DEA3
DEA4
DEA5
DEB1
DEB2
DEB3
DEC
DEDOE
DEDOI
DEDOY
DEE
DEF
DEG
Indicatori di dotazione infrastrutturale, per categoria principale e per regione:
Germania, 1995 (media nazionale=100)
Regione
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Educazione
Indice
generale
Stuttgart
Karlsruhe
Freiburg
Tübingen
Oberbayern
Niederbayern
Oberpfalz
Oberfranken
Mittelfranken
Unterfranken
Schwaben
Berlin
Brandenburg
Bremen
Hamburg
Darmstadt
Gießen
Kassel
Mecklenburg-Vorpomm.
Braunschweig
Hannover
Lüneburg
Weser-Ems
Düsseldorf
Köln
Münster
Detmold
Arnsberg
Koblenz
Trier
Rheinhessen-Pfalz
Saarland
Chemnitz
Leipzig
Dresden
Sachsen-Anhalt
Schleswig-Holstein
Thüringen
129,9
135,8
116,4
78,2
103,9
66,6
66,4
90,7
121,0
66,8
71,3
735,1
68,0
734,1
845,6
189,3
84,7
87,0
58,5
106,8
112,0
60,1
78,6
298,7
179,3
99,7
96,8
174,3
88,7
88,3
107,9
169,5
86,1
131,9
107,8
76,6
91,6
74,7
141,8
133,2
120,3
127,1
92,2
60,7
75,2
60,7
60,7
62,7
87,7
162,2
93,8
218,1
681,1
115,8
102,3
93,7
58,1
78,3
66,4
79,3
98,9
228,3
181,3
159,4
148,4
145,6
102,7
103,3
168,8
95,8
103,1
127,9
103,1
101,8
73,7
62,0
101,6
106,8
112,0
89,6
114,9
90,3
108,0
101,7
106,4
100,9
102,4
110,9
72,3
120,8
131,4
110,6
89,8
110,6
73,2
106,3
106,9
98,0
98,3
108,1
106,1
99,8
103,0
103,7
98,3
126,6
105,9
103,4
66,0
72,0
66,4
68,9
107,1
79,8
86,9
123,4
107,7
102,5
109,3
70,8
95,2
89,1
100,1
92,8
77,7
124,6
62,5
148,6
143,9
100,8
132,4
98,1
77,3
119,5
112,3
67,8
96,7
95,1
133,1
98,0
102,2
125,0
66,9
113,1
113,7
111,6
70,5
100,3
88,5
72,7
93,0
78,5
112,9
124,3
114,0
97,8
104,7
71,3
84,6
84,1
94,0
79,1
84,0
201,5
73,3
231,5
323,1
125,0
100,7
97,0
66,2
101,5
97,2
75,0
92,7
162,7
146,4
111,7
110,9
134,7
88,0
106,9
121,7
117,0
80,2
105,1
89,9
79,0
90,6
73,4
14,46
185,29
1,16
11,72
100,54
0,80
1,99
15,84
0,16
2,38
21,44
0,21
4,88
48,23
0,43
MMR
Deviazione standard
Coefficiente di variazione
39
Tab. 10.
Spagna, 1995 (media nazionale=100)
Code
Regione
ES11
ES12
ES13
ES21
ES22
ES23
ES24
ES3
ES41
ES42
ES43
ES51
ES52
ES53
ES61
ES62
ES7
Galicia
Asturias
Cantabria
Pais Vasco
Navarra
Rioja
Aragon
Madrid
Castilla Leon
Castilla-Mancha
Extremadura
Cataluna
Valencia
Baleares
Andalucia
Murcia
Canarias
MMR
Deviazione standard
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Educazione
Indice
generale
137,1
127,6
141,9
300,0
94,4
80,2
65,5
306,0
84,9
66,7
46,8
159,1
131,7
274,5
86,2
96,3
248,9
78,3
71,5
91,9
274,0
79,9
117,5
78,1
441,1
110,2
83,5
79,8
203,2
103,5
45,7
71,6
49,4
5,0
86,8
101,3
92,4
102,5
99,5
109,2
107,0
121,5
95,1
87,2
72,8
121,3
105,7
127,3
78,2
82,0
87,8
100,2
117,8
104,2
107,7
121,1
101,5
122,2
117,0
120,6
71,1
70,6
101,4
101,5
57,1
87,2
92,8
93,7
98,3
102,2
105,9
173,5
97,6
101,1
90,5
209,3
101,8
76,7
66,2
141,2
110,0
97,7
80,5
77,6
56,5
6,54
82,80
0,57
88,49
100,37
0,86
1,75
15,17
0,15
2,14
18,54
0,19
3,70
37,04
0,35
40
Tab. 10.
Code
FR1
FR21
FR22
FR23
FR24
FR25
FR26
FR3
FR41
FR42
FR43
FR51
FR52
FR53
FR61
FR62
FR63
FR71
FR72
FR81
FR82
FR83
Francia, 1995 (media nazionale=100)
Regione
Ile-de-France
Champagne-Ardenne
Picardie
Haute-Normandie
Centre
Basse-Normandie
Bourgogne
Nord-Pas-de-Calais
Lorraine
Alsace
Franche-Comté
Pays-de-la-Loire
Bretagne
Poitou-Charentes
Aquitaine
Midi-Pyrénées
Limousin
Rhône-Alpes
Auvergne
Languedoc-Roussillon
Provence-Alpes-Côte-d'Azur
Corse
MMR
Deviazione standard
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Educazione
Indice
generale
293,9
91,6
122,3
144,4
91,1
114,1
94,9
194,8
105,2
129,9
82,6
90,5
99,4
89,4
75,7
78,2
80,6
105,6
78,6
92,7
86,4
76,1
357,8
98,1
107,8
256,4
98,2
77,8
70,4
165,5
105,8
217,6
110,9
84,8
74,0
58,4
74,2
51,0
59,9
155,3
41,9
64,0
139,8
10,2
115,1
90,3
84,9
92,1
97,2
96,3
99,5
81,7
88,0
91,5
89,5
94,3
95,7
97,2
100,0
98,6
103,7
99,9
98,4
103,3
112,6
114,8
116,2
87,3
76,8
89,1
86,2
87,6
87,8
99,9
98,1
103,9
92,9
93,2
103,7
93,6
97,7
113,2
103,9
98,1
97,7
99,6
98,0
63,9
193,7
91,7
96,3
132,1
93,1
93,0
87,4
127,4
99,0
128,0
93,4
90,6
92,4
83,0
86,1
81,7
84,9
112,6
75,0
88,4
107,4
48,8
3,88
48,36
0,44
35,14
77,38
0,69
1,41
8,59
0,09
1,82
11,05
0,12
3,97
27,38
0,28
41
Tab. 10.
Code
IT11
IT12
IT13
IT2
IT31
IT32
IT33
IT4
IT51
IT52
IT53
IT6
IT71
IT72
IT8
IT91
IT92
IT93
ITA
ITB
Italia, 1995 (media nazionale=100)
Regione
Piemonte
Valle d'Aosta
Liguria
Lombardia
Trentino Alto Adige
Veneto
Friuli
Emilia Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo
Molise
Campania
Puglia
Basilicata
Calabria
Sicilia
Sardegna
MMR
Deviazione standard
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Educazione
Indice
generale
106,2
36,0
198,4
111,9
54,2
120,2
113,2
94,5
101,1
85,8
109,4
136,6
99,8
77,3
132,4
95,9
59,8
105,3
104,5
51,4
138,2
159,9
319,7
207,2
46,0
167,9
94,9
109,1
85,8
32,1
47,9
152,2
58,5
24,8
103,7
73,2
51,5
47,8
64,1
32,3
109,8
138,4
132,2
109,3
104,8
100,8
111,2
113,9
109,4
94,5
96,7
110,9
95,2
85,9
77,7
83,2
91,3
77,7
88,4
86,4
92,9
69,9
104,8
95,8
81,5
96,9
111,0
130,8
119,4
123,1
128,0
128,4
111,7
78,9
82,9
86,4
81,9
69,3
94,7
101,2
110,6
86,4
172,2
124,8
67,9
118,5
107,3
111,3
103,2
75,2
89,8
131,2
88,8
60,0
97,0
84,3
69,3
72,2
86,5
61,7
5,51
34,57
0,35
12,87
71,33
0,71
1,78
16,06
0,16
1,89
19,08
0,19
2,87
26,82
0,28
42
Tab. 10.
Gran Bretagna, 1995 (media nazionale=100)
Code
UK11
UK12
UK13
UK21
UK22
UK23
UK24
UK31
UK32
UK33
UK4
UK51
UK52
UK53
UK54
UK55
UK56
UK57
UK61
UK62
UK63
UK71
UK72
UK73
UK81
UK82
UK83
UK84
UK91
UK92
UKA1
UKA2
UKA3
UKA4
UKB
Regione
Cleveland, Durham
Cumbria
Northumberland, Tyne and Wear
Humberside
North Yorkshire
South Yorkshire
West Yorkshire
Derbyshire, Nottingamshire
Leicestershire, Northhamptonshire
Lincolnshire
East Anglia
Bedfordshire, Hertfordshire
Berkshire, Buckingamshire, Oxfords
Surrey, East-West Sussex
Essex
Greater London
Hampshire, Isle of Wight
Kent
Avon, Gloucestershire, Wiltshire
Cornwall, Devon
Dorset, Somerset
Hereford & Worcester, Warwickshire
Shropshire, Straffordshire
West Midlands (County)
Cheshire
Greater Manchester
Lancashire
Merseyside
Clwyd, Dyfed, Gwinedd, Powys
Gwent, Mid-South-West Glamorgan
Borders-Central-Fife-Lothian-Tayside
Dumfries & Galloway, Strathclyde
Highland, Islands
Grampian
Northern Ireland
MMR
Deviazione standard
Trasporti
Energia
Educazione
Indice
generale
115,1
87,5
91,5
126,0
66,2
158,0
213,3
124,7
113,8
83,5
97,3
165,2
122,9
186,8
130,9
746,8
151,1
180,8
125,8
108,5
103,6
113,7
117,3
373,2
195,6
323,9
138,2
551,8
76,7
157,0
69,2
69,8
31,1
55,5
75,2
90,1
33,9
64,9
86,9
63,9
128,5
202,4
101,7
208,0
45,1
47,4
202,8
87,0
83,8
169,7
452,7
177,4
127,3
95,6
52,4
55,0
133,3
211,0
319,9
377,2
340,9
206,8
672,4
108,6
107,6
144,9
82,9
19,8
187,9
26,6
94,1
101,3
92,8
113,2
128,1
104,3
113,2
89,3
95,3
94,1
82,4
115,2
109,8
111,1
100,4
105,5
105,5
108,1
91,0
90,5
95,5
113,4
107,9
105,1
119,6
101,1
106,8
106,8
89,9
90,4
82,6
83,1
80,3
76,5
81,8
99,4
74,1
86,1
105,5
85,8
120,6
148,7
103,2
122,6
77,2
78,5
140,2
104,1
114,8
122,2
244,4
129,7
125,6
102,3
84,7
85,9
114,5
127,8
188,2
172,4
182,8
132,2
250,9
93,0
111,2
95,4
83,3
47,2
94,5
63,6
24,02
139,62
0,87
33,94
134,03
0,85
1,67
12,29
0,12
5,32
44,44
0,38
43
4.
LA DOTAZIONE DI INFRASTRUTTURE NELLE REGIONI
EUROPEE TRA IL 1985 ED IL 1995
4.1.
Problemi di comparabilità
Obiettivo di questa parte della ricerca è di verificare l’andamento nel tempo dei
livelli di dotazione infrastrutturale nelle regioni dei cinque paesi considerati.
Il periodo di confronto è stato identificato con il decennio delimitato, da un lato,
dall’ultimo anno di disponibilità dei dati (il 1995, secondo le quantificazioni
sintetizzate nel precedente paragrafo 3) e, dall’altro, con l’anno di riferimento
delle analisi già svolte in argomento (il 1985, oggetto delle quantificazioni della
precedente ricerca Confindustria-Ecoter 15 ). Naturalmente, come sempre in analisi
del genere, si tratta di due anni “convenzionali”, che rappresentano una sorta di
media tra valutazioni riferite in realtà a periodi antecedenti o successivi, a seconda
della specifica disponibilità di informazioni per le singole categorie considerate.
Il perseguimento di tale obiettivo ha richiesto la preliminare soluzione di alcuni
problemi di comparabilità dei dati e di uniformità delle elaborazioni. In
particolare, le questioni di maggior rilievo affrontate sono state le seguenti:
?
15
in via di principio, si è proceduto con la stessa metodologia seguita nella
precedente ricerca per quanto riguarda il procedimento di costruzione
degli indicatori di sintesi per categoria principale sulla base degli
indicatori elementari. Alcuni accorgimenti, tuttavia, sono stati adottati
Cfr. Biehl et al., (1990), op. cit.
44
per ovviare alle inevitabili differenze della presente analisi rispetto alla
precedente. Al riguardo vanno esplicitate le avvertenze di seguito
indicate;
?
in primo luogo, si deve considerare che nella precedente ricerca furono
costruiti indicatori elementari e sintetici per tutti i 12 paesi componenti
l’allora Comunità, mentre l’analisi qui svolta si è concentrata sui 5 paesi
di maggior dimensione demografica ed economica (come già detto, essi
rappresentano l’80% dell’attuale Unione Europea a 15 componenti, e
quasi l’85% se rapportati all’allora Comunità a 12). Si è reso pertanto
necessario provvedere ad effettuare una nuova stima al 1985 degli
indicatori e dei relativi “numerari” (valore massimo o valore medio) con
riferimento ai 5 paesi considerati, riconducendo la media generale CE12
a quella UE5;
?
si è inoltre provveduto ad uniformare la base territoriale di riferimento,
dato che le regioni considerate nella ricerca riferita al 1985 non
coincidono esattamente con le 132 prese a riferimento nella presente
analisi. In particolare, per la Gran Bretagna le informazioni di base ed i
relativi indicatori infrastrutturali erano stati precedentemente calcolati
solo a livello delle 11 regioni NUTS 1, mentre nella presente ricerca,
come già detto, si è potuto far riferimento alle regioni di livello NUTS 2,
che sono in numero di 35. Si rileva inoltre che in Francia le due regioni
(attualmente distinte) Provence - Côte d’Azur e Corsica formavano dieci
anni fa una sola unità territoriale. Anche per la Germania si è dovuto
procedere a rendere comparabili le informazioni attualmente disponibili
per 38 regioni con quelle del 1985, relative a 31 regioni. Italia e Spagna
non presentano invece modificazioni sotto questo profilo. In complesso,
le regioni su cui si è potuto istituire il confronto tra 1985 e 1995 risultano
essere 107, contro le 132 dell’analisi condotta nella attuale ricerca al
1995;
45
?
l’uniformità dei dati, sostanzialmente conseguita per quanto riguarda le
unità territoriali di riferimento (secondo le indicazioni appena
richiamate), si è rivelata molto più difficile da raggiungere per ciò che
concerne l’omogeneità delle specifiche categorie elementari considerate
nell’analisi. Per alcune categorie, infatti, è emersa l’impossibilità di fare
attualmente riferimento agli stessi indicatori utilizzati nell’analisi del
1985; né, d’altra parte, è stato possibile ricostruire la situazione del 1985
con le definizioni del 1995. Difficoltà di tal genere si sono manifestate,
in particolare, per le categorie degli aeroporti, dei gasdotti e
dell’elettrificazione, ma hanno parzialmente interessato anche la
categoria delle telecomunicazioni.
Le considerazioni sopra riportate ? ed in particolare le difficoltà relative
all’omogeneità degli indicatori per categoria ? non hanno dunque consentito di
istituire confronti puntuali nel decennio considerato per i livelli di dotazione di
tutte le categorie 16 . Le informazioni disponibili con riferimento ai due periodi
possono invece ritenersi sicuramente sufficienti a consentire un confronto tra le
posizioni relative assunte dalle nazioni e regioni considerate nelle graduatorie
rispettivamente calcolate per il 1985 ed il 1995. A maggior ragione, se si fa
riferimento all’inclusione di regioni e paesi nelle predefinite classi di dotazione
infrastrutturale (anziché alla loro posizione ordinale in graduatoria) si può ritenere
che il relativo confronto sia sufficientemente significativo, dato che esso viene in
questo modo basato su più stabili classi di ampiezza e non su livelli puntuali.
In definitiva, il confronto illustrato nel seguito di questo capitolo ha natura di
analisi di statica comparata, piuttosto che di analisi dinamica. Le valutazioni che
verranno effettuate sull’avanzamento o sull’arretramento delle diverse unità
16
Naturalmente per le categorie per le quali il confronto tra un periodo e l’altro è stato
ritenuto più affidabile si forniscono nel seguito di questo stesso capitolo informazioni e
valutazioni.
46
territoriali considerate – nazioni e regioni – vanno dunque ricondotte a questo
contesto metodologico, trattandosi in realtà di giudizi su avanzamenti o
arretramenti rispetto alla media UE5 calcolata per ciascuno dei due anni presi in
considerazione. Si tratta, peraltro, di valutazioni nient’affatto trascurabili, dato
che esse consentono di aver conoscenza – quantificata – dei miglioramenti e dei
peggioramenti delle diverse realtà territoriali europee nei confronti dalla dinamica
complessiva fatta registrare dall’insieme dei paesi considerati (che rappresentano,
come si ricorda, circa l’80% dell’intera UE15).
4.2.
Confronto tra le dotazioni infrastrutturali regionali nel decennio
1985-95
I risultati del confronto in questione sono riportati a livello nazionale nella Tab.
11 e per il dettaglio regionale nella Tab. A.5 dell’Appendice statistica.
Per quanto attiene alle performance presentate dai 5 paesi nei due periodi
considerati, distanti circa un decennio, la prima considerazione che i risultati
rendono evidente è il sensibile avvicinamento dei livelli di dotazione
infrastrutturale: la distanza tra la migliore e la peggiore dotazione nazionale, pari
a 2,3 nel 1985, si riduce dieci anni dopo ad 1,6, a riprova del fatto che i paesi
meno dotati (Spagna e Italia) migliorano la loro posizione relativa nei confronti
delle nazioni tradizionalmente più forti17 . Tra queste ultime, peraltro, si nota una
rimarchevole divaricazione tra la situazione di Germania e Regno Unito, da un
lato, e della Francia, dall’altro. Le prime due, infatti, avanzano comunque e fanno
registrare un aumento della loro dotazione generale rispetto all’insieme dei 5
17
Naturalmente, se si prendono in esame i dati della dotazione infrastrutturale a livello
regionale la dispersione risulta molto ampliata a causa della maggiore numerosità delle aree
considerate, ma il fenomeno della riduzione delle distanze nel tempo viene comunque
confermato: il rapporto tra massimo e minimo scende infatti anche in questo caso, anche se
in misura meno forte (da 12 nel 1985 a 9 nel 1995).
47
paesi (lo scarto positivo rispetto alla media UE5 era tra il 5 e l’8% nel 1985 e si
situa tra 16 ed il 18% nel 1995); la Francia, al contrario, perde la posizione di
netta primazia che aveva dieci anni prima (indicatore generale pari a 131) e si
attesta dieci anni dopo appena al di sopra della media UE5 (indicatore pari 102).
Tab. 11.
Paese
Livelli di dotazione infrastrutturale nelle categorie principali, per paese, 1985 e
1995 (UE5 = 100)
Trasporti
Energia
Telecomunic.
Istruzione
Indice
sintetico
1985
Germania
125,4
72,5
108,3
125,4
105,4
Spagna
61,4
23,9
70,4
107,1
57,7
Francia
127,8
204,9
128,3
87,5
130,9
Italia
101,6
56,3
73,7
100,5
80,7
Regno Unito
149,5
117,6
107,8
72,7
108,4
UE5
100,0
100,0
100,0
100,0
100,0
Anno 1995
Germania
120,1
153,5
96,6
101,2
115,8
Spagna
48,6
65,0
95,7
86,1
71,4
Francia
98,4
104,0
115,2
90,9
101,7
Italia
97,2
93,0
92,2
98,0
95,0
Regno Unito
184,9
85,4
100,1
122,4
117,9
UE5
100,0
100,0
100,0
100,0
100,0
Con riferimento alle categorie infrastrutturali per le quali è stato possibile istituire
un raffronto significativo tra i livelli fatti registrare nei due periodi considerati dai
48
relativi indicatori di sintesi (v. supra, par. 4.1), si possono avanzare le seguenti
considerazioni:
?
la Spagna, pur permanendo nell’ultima posizione rispetto agli altri 4
paesi, fa comunque registrare un miglioramento relativo di grande
rilevanza in quasi tutti i settori infrastrutturali. Di particolare evidenza la
performance nelle strade: l’indicatore di dotazione raddoppia nel
decennio, contro un aumento di poco più di un terzo della media dei 5
paesi; rilevante anche il progresso per le infrastrutture portuali e per il
trasporto di petrolio;
?
all’opposto, si segnala la posizione della Francia, che perde posizioni
relative nei trasporti (strade, soprattutto), nelle comunicazioni e negli
oleodotti e ne guadagna sensibilmente soltanto nelle infrastrutture
portuali. Il risultato complessivo, come già detto, è comunque un netto
arretramento nei confronti della media UE5;
?
meno rilevanti le variazioni di dotazione che si registrano per Germania
(salvo che per un miglioramento nel trasporto energetico), Gran Bretagna
(ma si segnalano buone performance per trasporti stradali e istruzione) e
Italia (perde terreno per strade e porti, resta più o meno in media per gli
altri settori).
I risultati regionali della dinamica decennale (per il cui dettaglio si veda la Tav.
A.5 in Appendice) possono essere efficacemente sintetizzati in termini di
posizioni perdute o guadagnate dalle singole regioni nella graduatoria costruita
sulla base dell’indice sintetico di dotazione infrastrutturale. In effetti, come già in
precedenza, anziché alla singola posizione in graduatoria si fa riferimento alla
inclusione di ciascuna regione in una delle classi di dotazione infrastrutturale
sopra definite e dunque, nel caso specifico, alla variazione o permanenza nella
classe rispetto a quanto registrato nel 1985 (Tab.12).
49
A livello complessivo si rileva che oltre il 50% delle regioni considerate hanno
migliorato la loro posizione relativa, risalendo da una classe di dotazione inferiore
ad una superiore, a riprova di un generale miglioramento nella dotazione
infrastrutturale europea nel decennio considerato.
Tab. 12.
Posizioni perdute e guadagnate tra il 1985 e il 1995 dalle regioni europee UE5
in termini di appartenenza ad una classe di dotazione infrastrutturale
Regioni per tipologia di mutamento
Paesi
Hanno perso
posizioni
Sono rimaste
stabili
Hanno
guadagnato
posizioni
Totale regioni
Germania
0
14
24
38
Spagna
0
7
10
17
Francia
11
9
1
21
Italia
0
5
15
20
Regno Unito
1
5
5
11
12
40
55
107
Totale
Osservando poi gli spostamenti a livello di ciascun paese, si rileva innanzitutto
che Italia e Spagna fanno registrare miglioramenti relativi delle proprie regioni in
misura molto consistente (passa ad una classe superiore il 75% delle regioni
italiane ed il 60% di quelle spagnole), come del resto era da attendersi, dato che
entrambi i paesi si trovavano agli ultimi posti della graduatoria UE5 nel 1985 e
non potevano dunque che migliorare le loro posizioni (al massimo rimanere
stabili, comunque non peggiorare).
Per le stesse ragioni ? sia pure rovesciate, trattandosi dei paesi che presentavano
nel 1985 le migliori performance ? ci si poteva attendere una sostanziale stabilità
50
nell’appartenenza alle diverse classi di dotazione infrastrutturale delle regioni
francesi, tedesche e britanniche. In effetti tale stabilità si verifica in termini
abbastanza uniformi nei tre paesi in questione, interessando tra il 37 ed il 45%
delle relative regioni; ma per il restante 55-63% si rilevano comportamenti
radicalmente diversificati nei tre paesi: in Gran Bretagna e soprattutto in
Germania le regioni che non sono stabili si spostano infatti verso le classi
superiori di dotazione, mentre in Francia oltre la metà del totale delle regioni (in,
pratica, tutte quelle non stabili) scendono in classi di dotazione inferiori.
Naturalmente, queste considerazioni sul posizionamento delle regioni nelle classi
di dotazione vanno temperate con l’osservazione dei livelli che assume
l’indicatore sintetico. Considerando quest’ultimo si rileva, ad esempio, che pur
avendo perso posizioni relative, tutte le regioni francesi si attestano ancora oggi
su un livello di dotazione superiore al 75% della media dei 5 paesi; all’opposto, le
regioni spagnole, pur mostrando un deciso miglioramento delle posizioni relative,
fanno registrare tuttora un ritardo consistente rispetto agli altri quattro paesi.
L’analisi dei mutamenti intervenuti nel livello infrastrutturale delle regioni
considerate tra il 1985 ed il 1995 può giovarsi dell’osservazione degli
“slittamenti” tra una classe e l’altra di dotazione, quale è possibile desumere da
apposite matrici di transizione, costruite sulla base della permanenza o della
variazione delle singole regioni nei due anni considerati.
L’osservazione di tale matrice di transizione, costruita sulla base delle posizioni
occupate dalle province nelle classi di dotazione infrastrutturale tra l’inizio e la
fine del periodo considerato (Tab. 13), consente di dare conferma alla tendenza,
già riscontrata, verso la riduzione delle disparità regionali. La presenza, infatti, di
valori più consistenti nelle caselle al di sopra della diagonale principale è un
chiaro segnale dello spostamento della distribuzione verso le classi di dotazione
più alte.
51
Tab. 13.
Matrice di transizione delle regioni europee tra il 1985 e il 1995 secondo
l’appartenenza alle classi di dotazione infrastrutturale. Incidenza percentuale
delle regioni in ciascuna classe rispetto alla distribuzione totale dell’anno
iniziale.
1995
1985
< 50
50 - 75
75 - 100
100 - 125
125 - 150
> 150
Totale regioni
< 50
50 - 75
11,8
64,7
26,1
2
17
> 150
Totale
regioni
4,0
25,9
28,6
22,2
7,4
28,6
77,8
17
23
25
27
7
9
12
11
108
75 - 100 100 - 125 125 - 150
23,5
56,5
48,0
25,9
14,3
17,4
48,0
40,7
28,6
37
29
Si rileva, inoltre, che la dinamica degli spostamenti verso le classi di dotazione
superiori tende ad accentuarsi se ci si sposta progressivamente dai livelli di
dotazione più alti verso quelli inferiori, segno anche questo di tendenziale
avvicinamento dei livelli di dotazione a standard medi a livello europeo.
La Tab. 14 mostra poi come tale andamento sia ancora più evidente se misurato in
termini di popolazione coinvolta, anziché di numero di regioni. Ciò potrebbe
essere un segnale del fatto che la crescita infrastrutturale maggiore ha interessato
le regioni più densamente popolate, dove problemi di congestione e di ordine
sociale rendono più urgente la necessità di un adeguamento dei servizi pubblici ai
bisogni della popolazione.
Dai dati di dettaglio (riportati per tutte le 107 regioni prese in esame nella Tav.
A.5) si possono estrarre, con riferimento ad entrambi gli anni considerati, le
informazioni relative alle prime ed alle ultime 10 regioni che compaiono nelle
rispettive graduatorie, ordinate in senso decrescente sulla base del livello
dell’indicatore sintetico (Tab.15).
52
Tab. 14. Matrice di transizione della popolazione delle regioni europee tra il 1985 e il 1995
secondo l’appartenenza alle classi di dotazione infrastrutturale. Incidenza
percentuale della popolazione regionale in ciascuna classe rispetto alla
distribuzione totale dell’anno iniziale.
1995
1985
< 50
< 50
50 - 75
7,3
50 - 75
57,2
15,1
75 - 100
100 - 125
125 - 150
> 150
% popolazione
0,9
9,1
75 - 100 100 - 125 125 - 150
35,4
58,4
26,5
42,9
20,3
6,8
53,8
44,4
23,9
27,9
30,2
> 150
%
popolaz.
12,3
15,7
3,3
24,1
15,9
10,7
11,0
19,9
27,3
14,0
10,8
11,3
53,3
89,3
20,9
100,0
La regione che si trova al primo posto della graduatoria è in entrambi i casi
Hamburg, che fa registrare un largo distacco rispetto alle regioni successive: la
seconda regione in graduatoria (Bremen in entrambi i casi) presenta infatti una
dotazione di circa il 30% inferiore a quella di Hamburg; inoltre, sono appena 5 –
sia nel 1985 che nel 1995 - le altre regioni che presentano una dotazione superiore
al 50% del livello massimo di Hamburg, e sono le stesse in entrambi i periodi:
Bremen, Berlin e Duesseldorf per la Germania, Île de France per la Francia, North
West per il Regno Unito 18 .
18
Va rilevato che la graduatoria commentata nel testo (tratta dalla Tav. A.5) non coincide
perfettamente con quella già considerata nella Tab. 2, inserita nel precedente paragrafo 3.1.
Ciò trova spiegazione nella diversa numerosità delle unità territoriali considerate nelle due
elaborazioni: da un lato, 132 regioni (tutte di livello NUTS 2) nell’analisi svolta con
riferimento al 1995; dall’altro, 107 regioni, numero imposto dalle esigenze di uniformità
del confronto 1985-95 (per il Regno Unito si tratta di regioni di livello NUTS 1). Ciò
spiega anche il fatto che nella graduatoria più ristretta (Tab. 15) tra le 10 migliori unità
territoriali figura una sola regione britannica, mentre nella classifica allargata (Tab. 2) ne
figuravano 5.
53
Tab. 15.
Prime ed ultime 10 regioni in graduatoria secondo l’indicatore sintetico di
dotazione infrastrutturale, 1985 e 1995 (UE5=100).
Posizione
Regione
Indice di
dotazione
Posizione
Regione
1985
Indice di
dotazione
1995
1
Hamburg
100,0
1
Hamburg
100,0
2
Bremen
73,5
2
Bremen
71,7
3
Île de France
73,0
3
Berlino
62,4
4
Berlin
69,5
4
North West
52,7
5
Duesseldorf
56,2
5
Île de France
52,7
6
North West
51,6
6
Duesseldorf
50,4
7
Haute Normandie
49,8
7
Koeln
45,3
8
Liguria
49,7
8
Liguria
43,7
9
Alsace
47,2
9
South East
41,7
10
Prov.-Alpes-Côte d’Az.
44,9
10
Arnsberg
41,7
98
Sardegna
11,7
98
Basilicata
17,6
99
Navarra
11,7
99
Aragona
17,3
100
Galicia
11,6
100
Trentino Alto Adige
17,2
101
Murcia
11,6
101
Sardegna
15,7
102
Calabria
11,1
102
Andalucia
15,4
103
Molise
9,7
103
Molise
15,2
104
Castilla La Mancha
9,5
104
Murcia
14,8
105
Extremadura
8,8
105
Castilla-La Manca
14,6
106
Trentino Alto Adige
8,6
106
Extremadura
12,6
107
Basilicata
8,3
107
Canarias
10,8
In sintesi, delle 10 regioni che figuravano prime nella graduatoria del 1985 solo 3
non compaiono più tra le prime 10 del l995: si tratta di tre regioni francesi (Haute
Normandie, Alsace e Provence-Alpes-Côte d’Azur) che vengono sostituite dieci
54
anni dopo da due regioni tedesche (Koeln e Arnsberg) e da una britannica (South
West).
Più stabile e uniforme, almeno in termini di paesi interessati, risulta essere la
situazione in coda alle due graduatorie: in entrambi i casi, infatti, sono soltanto
Spagna e Italia i paesi le cui regioni figurano in questa parte della classifica,
anche se con un progressivo minor coinvolgimento dell’Italia; in termini di
regioni, si rileva che 7 delle 10 regioni che figuravano ultime nel 1985
permangono in questa posizione anche dieci anni dopo, mentre le tre regioni che
escono dalla coda della graduatoria (due spagnole e una italiana) vengono
sostituite da altre tre regioni tutte spagnole (Aragón, Andalucía e Canarias).
Nel complesso, anche da tale analisi trova conferma la considerazione generale
che in Europa il divario tra regioni arretrate e regioni avanzate sotto il profilo
della dotazione fisica infrastrutturale sembra essersi ridotto nel decennio
considerato (altra questione, come si è detto, sarebbe il giudizio sui livelli di
servizio offerti nei diversi paesi dalle dotazioni infrastrutturali esistenti). Si pensi,
al riguardo, che nel 1985 erano ben 17 le regioni NUTS 2 che non raggiungevano
il 50% del livello medio di dotazione dei 5 paesi, mentre nel 1995 si sono ridotte
ad appena 2. Del resto, un chiaro riscontro di questo spostamento della
distribuzione dalle classi più basse verso quelle superiori emerge dall’esame del
Graf. 3, che rende visivamente evidente la collocazione nei due anni di
riferimento delle 107 regioni nelle 6 classi di dotazione.
Infine, utili indicazioni possono trarsi dall’esame contestuale degli indicatori
sintetici di infrastrutturazione e dei livelli del PIL pro capite nei due periodi di
riferimento (Tab. 16).
55
In particolare, si può osservare come:
-
per Germania, Spagna e Italia nell’arco di questi 10 anni si è avuta una
crescita relativa della dotazione infrastrutturale, cui ha fatto riscontro una
analoga tendenza positiva del PIL pro capite;
-
per la Gran Bretagna, la crescita infrastrutturale verificatasi non é stata
accompagnata da un analogo andamento nei livelli relativi di sviluppo;
-
la Francia, infine, ha visto peggiorare la sua posizione relativa sia in
termini di dotazione infrastrutturale che di PIL pro capite, più nettamente
la prima che la seconda.
Tab. 16.
Livelli complessivi di dotazione infrastrutturale e PIL pro capite nei 5 paesi
europei, 1985 e 1995 (UE5=100)
Dotazione infrastrutturale
1985
Paesi
Pil pro capite
1995
1985
1995
v. a.
c. v.
v. a.
c. v.
v. a.
c. v.
v. a.
c. v.
105,4
0,467
116,0
0,435
124,1
0,190
142,9
0,266
Spagna
57,7
0,386
71,6
0,352
61,0
0,198
63,5
0,186
Francia
130,9
0,288
102,1
0,276
129,1
0,149
116,1
0,178
80,7
0,498
94,4
0,280
70,6
0,264
82,3
0,253
Gran Bretagna
108,4
0,285
117,6
0,278
95,2
0,110
83,4
0,103
UE5
100,0
0,507
100,0
0,422
100,0
0,378
100,0
0,350
Germania
Italia
N.B.
V.A. =
C.V. =
valore assoluto
coefficiente di variazione
56
Graf. 3. Dotazione complessiva di infrastrutture nelle regioni UE5. Anni 1985 e 1995
n. regioni
GERMANIA
FRANCIA
14
14
12
12
10
10
n. regioni
8
6
8
6
4
4
2
2
0
0
<50
50-75 75-100 100-125 125-150
>150
<50
50-75
Classe di dotazione
75-100 100-125 125-150 >150
Classe di dotazione
SPAGNA
ITALIA
10
7
9
6
8
5
7
n. regioni
n. regioni
6
5
4
3
4
3
2
2
1
1
0
0
<50
50-75
75-100 100-125 125-150 >150
<50
50-75
Classe di dotazione
75-100 100-125 125-150 >150
Classe di dotazione
GRAN BRETAGNA
UE5
4
40
35
30
25
n. regioni
n. regioni
3
2
20
15
1
10
5
0
<50
50-75
75-100 100-125 125-150
0
>150
<50
Classe di dotazione
50-75
75-100 100-125 125-150
>150
Classe di dotazione
1985
1995
57
5.
LA RELAZIONE INFRASTRUTTURE-SVILUPPO
5.1.
Impostazione teorica e approccio empirico
Dal punto di vista teorico, le infrastrutture possono essere considerate come una
parte dello stock di capitale totale di una economia, l’altra parte essendo costituita
dal capitale privato: teoricamente, queste due componenti devono essere presenti
in una combinazione ottima per assicurare un’efficiente allocazione delle risorse,
ma ciò si verifica ben di rado nella realtà. Da ciò consegue che uno degli obiettivi
di maggior rilievo da perseguire per assicurare una crescita equilibrata si
identifica con una dotazione elevata di capitale collettivo di base (le
infrastrutture), tale che sia compatibile con lo stock di capitale privato
(l’accumulazione direttamente produttiva).
Una tra le ipotesi teoriche di maggior interesse al riguardo è quella che fa
riferimento all’approccio del “potenziale di sviluppo regionale”, secondo il quale
una migliore dotazione di infrastrutture incrementa la produttività degli
investimenti privati e riduce i costi di produzione 19 . Di conseguenza, migliore è la
dotazione regionale di infrastrutture (anche se, ovviamente, non è questo il solo
elemento rilevante), più alti saranno reddito e occupazione potenziale.
Poiché lo sviluppo potenziale, secondo l’approccio in questione, è funzione dello
stock di capitale “pubblico”, le risorse private, i tradizionali fattori produttivi
come il capitale privato e il lavoro qualificato, sono necessari per sfruttare
19
Per un riscontro recente, si vedano soprattutto i contributi di Biehl (1991, 1994); tra i lavori
più lontani nel tempo, è tuttora di grande rilievo quello pionieristico di Hirschman (1958).
58
pienamente questo sviluppo potenziale, ma non lo determinano. Più alta è la
dotazione di capitale pubblico, maggiori sono le possibilità di remunerare
adeguatamente i fattori mobili di produzione e quindi di trattenerli o attirarli in
quella regione. Una combinazione ottima di risorse pubbliche e private permette
ad una regione di raggiungere un livello di output reale uguale a quello
potenziale.
Conformemente a tale impostazione, nell’ambito di molte applicazioni
modellistiche sui meccanismi di crescita il capitale pubblico viene spesso inserito
nella funzione aggregata di produzione 20 ed inoltre viene ritenuta una rilevante
fonte di esternalità positive sullo sviluppo endogeno.
La relazione-tipo a questo riguardo può considerarsi la seguente:
Y = A ƒ (K p, L, Kg)
in cui: Y è il prodotto; A è il livello medio della tecnologia; Kp è lo stock di
capitale privato (produttivo); L è il lavoro impiegato; Kg è lo stock di capitale
pubblico (infrastrutturale).
Assumendo la forma di una Cobb-Douglas generalizzata, la funzione diventa:
Y = A e? t (Kp)? (L)? (K g)??
la cui trasformata logaritmica si presenta come una funzione lineare:
logY = logA + ? t + ? logK p + ? logL + ?logK g
20
Dopo il ben noto lavoro di Aschauer (1989), si vedano, tra gli altri, i contributi di Argimón
et al. (1993); Barro (1990); Evans e Karras (1994); Futagami et al. (1993); Holtz-Eakin e
Schwartz (1994); Munnell (1993), Chang (1997). Per analisi sul caso italiano basate sulla
espressione in valore della variabile “capitale pubblico” (o capitale infrastrutturale), si
vedano, tra gli altri, Paci e Pigliaru (1995) e, da ultimo, Picci (1997).
59
e consente di individuare nei parametri ? ??? ?e ? le elasticità parziali della
produzione rispetto ai fattori di input, rispettivamente: capitale produttivo, lavoro,
capitale infrastrutturale.
Per la verità, funzioni di questo tipo non sono esenti da critiche e rilievi sia di
carattere generale sulla correttezza delle funzioni aggregate di produzione (per
tutti, Sylos Labini, 1996); sia di carattere specifico su questioni quali: la non
stazionarietà della serie considerata (Aaron, 1990; Tatom, 1991); la
indeterminatezza della direzione del legame causale tra prodotto (o capitale
produttivo) e capitale infrastrutturale (Eberts, 1990; Eberts e Fogarty, 1987); la
preferenza da accordare a funzioni di costo anziché a funzioni classiche di
produzione (Morrison e Schwartz, 1992; Nadiri e Mamuneas, 1994); e altre
ancora. Pur non sottovalutando il rilievo teorico e metodologico di queste critiche,
è tuttavia innegabile che le verifiche empiriche ispirate alla modellistica in
questione convergono largamente nell’avvalorare la tesi che il capitale
infrastrutturale produce effetti sul prodotto (o sul capitale privato) “ampi, positivi
e statisticamente significativi” (Munnell, 1993).
Il riscontro empirico dell’impostazione teorica sopra richiamata presuppone
naturalmente che sia analizzata e quantificata la relazione intercorrente tra
dotazione infrastrutturale e livello di sviluppo, ovvero che sia in qualche modo
verificata l’esistenza di una correlazione significativa tra dotazione di
infrastrutture e produttività del settore privato.
Al riguardo, l’indicatore relativo al capitale infrastrutturale (o al capitale
pubblico) è spesso definito in termini monetari: o come quota dello stock di
capitale complessivo o come quota dell’investimento totale realizzato nel corso
degli anni; altri lavori meno frequenti, per la verità, soprattutto per la difficoltà di
60
disporre di dati adeguati - prendono invece in considerazione indicatori “fisici” di
dotazione infrastrutturale 21 .
Con riferimento al primo dei due approcci, nel Prospetto 1 sono riportati i livelli
delle elasticità del prodotto rispetto al capitale infrastrutturale (o capitale
pubblico): tali livelli fanno riferimento, salvo diversa indicazione, ad una
funzione Cobb-Douglas del tipo di quella precedentemente richiamata, stimata su
serie temporali; pertanto, essi assumono il significato di contributo relativo del
fattore considerato - il capitale pubblico, per l’appunto - alla crescita del prodotto.
Dai risultati in questione possono trarsi alcune considerazioni:
21
-
a scala territorialmente rilevante (nazione o complesso di più paesi) il
livello dell’elasticità si attesta mediamente intorno a 0,35, il che significa
che ogni incremento relativo del capitale infrastrutturale comporterebbe
un incremento del prodotto pari ad oltre un terzo;
-
tale livello di elasticità viene tuttavia ritenuta da alcuni autori (per tutti,
da Munnell, 1993) “troppo elevato per essere pienamente credibile”, e
ciò viene attribuito, almeno in parte, alla scala di analisi troppo
aggregata. Questa osservazione sembrerebbe trovare conferma nel fatto
che restringendo l’analisi ad ambiti territoriali più limitati (“regioni” per
i paesi europei e il Giappone, “stati” per nazioni federali come gli USA) i
A quest’ultimo riguardo si possono ricordare: a livello internazionale, il Rapporto
monografico sulle infrastrutture della World Bank (1994); per l’Europa, diversi lavori
svolti a livello di regioni Nuts 2 (Biehl ed., 1986; Biehl, 1991, 1994); per l’Italia, alcuni
lavori che elaborano indicatori di sintesi per il complesso delle infrastrutture (Biehl et al.
1990; Bracalente, Di Palma e Mazziotta, 1993; Barbieri e Causi, 1996; Di Palma,
Mazziotta e Rosa 1998); e altri che prendono in considerazione indicatori di alcune
specifiche categorie infrastrutturali (Canning, Fay e Perotti, 1992; Fabiani e Pellegrini,
1997; Ferri e Mattesini, 1997). Per la Spagna si ricorda il lavoro di Delgado (1998), basato
su indicatori di sintesi della dotazione infrastrutturale complessiva.
61
Prospetto 1 - Elasticità del prodotto rispetto al capitale pubblico in alcune funzioni di
produzione calcolate a diversi livelli di aggregazione territoriale
2
Paese
considerato
Livello territoriale
dell’analisi
Specificazione
funzionale
Aschauer (1989)
USA
Nazione
CB, log
0,39
Munnell (1990a)
USA
Nazione
CB, log
0,34
Argimòn et al. (1993)
Spagna
Nazione
CB, log
0,60
Evans e Karras (1994)
7 paesi svil.
In complesso
CB, log
0,18
Costa et al. (1987)
USA
Stati
Translog
0,20
Munnell (1990b)
USA
Stati
CB, log
0,15
Eisner (1991)
USA
Stati
CB, log
0,17
Mera (1973)
Giappone
Regioni
CB, log
0,20
Francia
Regioni
CB, log
0,08
Eberts (1986)
USA
Aree Urbane
Translog
0,03
Duffy-Deno e Eberts (1991)
USA
Aree Urbane
Translog
0,08
Autore
1
Prud’homme (1993)
Elasticità
1
Sono stati presi in considerazione lavori con le seguenti caratteristiche: inserimento della
variabile complessiva “capitale pubblico” (non di singole categorie); valutazione in termini
monetari; univocità dei risultati ottenuti.
2
CB: funzione di produzione Cobb-Douglas; log: regressione applicata ai logaritmi delle
variabili; translog: funzione di produzione translogaritmica.
-
livelli dell’elasticità si riducono a valori mediamente oscillanti tra 0,15 e
0,20; scendendo ancora di scala (aree urbane) le elasticità si situano al di
sotto dello 0,10;
-
in ogni caso, assumendo la scala regionale (in senso lato) come il livello
territorialmente più significativo per l’analisi del ruolo del capitale
62
infrastrutturale sulla crescita del prodotto, elasticità dell’ordine dello 0,2
sono tutt’altro che trascurabili 22 .
Se invece si esaminano gli studi appartenenti alla seconda categoria menzionata,
ossia quelli che fanno riferimento a stime del capitale infrastrutturale in termini di
indicatori fisici, ed in particolare gli studi condotti con analisi cross-section sulla
realtà delle regioni europee, si possono avanzare le seguenti considerazioni:
-
la correlazione tra dotazione infrastrutturale complessiva 23 e sviluppo
economico è sempre piuttosto alta. Per le singole categorie, si rileva: una
forte correlazione, mediamente, per le infrastrutture di trasporto e per
quelle energetiche, e più in generale per tutte le infrastrutture
“economiche”, mentre più ambigui sono i risultati per ciò che riguarda le
infrastrutture “sociali” (il che è anche logico, se si pensa che queste
ultime sono riferibili piuttosto alla dislocazione della popolazione che
non allo sviluppo economico regionale);
-
l’esistenza di notevole significatività nella relazione tra prodotto per
abitante e indicatore sintetico infrastrutturale (livello del coefficiente di
determinazione pari o maggiore a 0,65, da ritenere abbastanza elevato
per analisi di tipo cross-section) induce a ritenere che la dotazione
infrastrutturale è un potente predittore del livello del PIL pro-capite
regionale (elasticità tra 0,30 e 0,50). Anche se certamente, in una
22
Un’esemplificazione certamente un pò “naïve” indicherebbe che un aumento del capitale
infrastrutturale dell’ordine del 10% l’anno nelle regioni italiane in ritardo porterebbe, dopo
un decennio, ad un aumento del prodotto e della produttività dell’ordine del 20%, ossia
dello stesso ordine di grandezza cui si commisura il divario tra Nord e Sud del paese,
calcolato in termini di produttività del lavoro (Masera, 1995).
23
Le procedure statistiche abitualmente seguite per il calcolo di indicatori di sintesi delle
infrastrutture sono illustrate, ad esempio, in Biehl ed. (1986). Per una rassegna critica di
metodi alternativi si veda Mazziotta (1998).
63
relazione così semplificata, una parte della varianza del PIL pro-capite,
che appare spiegata dalle infrastrutture, dipende in realtà dalla mancata
considerazione di altri possibili fattori dello sviluppo regionale, l’elevata
correlazione che lega le infrastrutture ai livelli di sviluppo è comunque
indicativa della notevole rilevanza del loro ruolo;
-
5.2.
analogamente, un buon risultato statistico si ottiene mediamente anche
per le “funzioni di quasi–produzione”, in cui la variabile relativa alla
dotazione infrastrutturale non è la sola variabile esplicativa del livello di
sviluppo, ma si accompagna ad altre variabili, rappresentative di ulteriori
fattori di competitività 24 . Anche in questo caso la componente
infrastrutturale, pur vedendo ridursi il proprio contributo alla spiegazione
dello sviluppo (rispetto al tipo di relazioni di cui al punto precedente), fa
comunque registrare livelli di elasticità dell’ordine dello 0,20 rispetto
all’evoluzione del prodotto.
Analisi della relazione tra sviluppo e dotazione infrastrutturale
Tenuto conto delle considerazioni richiamate nel paragrafo precedente, si è
proceduto anche nell’ambito del presente lavoro alla verifica quantitativa della
relazione infrastrutture-sviluppo. A tal fine sono stati utilizzati, da un lato, gli
indicatori sintetici di dotazione infrastrutturale precedentemente costruiti e,
24
In effetti, viene spesso suggerito di affiancare alla dotazione infrastrutturale altri fattori
ritenuti determinanti del livello di competitività complessiva dei sistemi economici
considerati. Biehl (1991) indica, ad esempio, l’ubicazione, la struttura produttiva e
l’agglomerazione; Ferri e Mattesini (1997) mettono in evidenza il rilievo del capitale
umano; Fabiani e Pellegrini (1997) sottolineano anch’essi l’importanza di fattori geografici
(ubicazione), di ambiente (criminalità) e di struttura produttiva; Chang (1997) sottolinea la
diversità del contributo delle infrastrutture allo sviluppo a seconda della prevalenza
settoriale nella struttura produttiva; Scandizzo (1997) sostiene che per apprezzare la
crescita endogena si debba far riferimento ai cosiddetti “beni relazionali”; e così via.
64
dall’altro, indicatori alternativi del livello di sviluppo regionale (tratti dalla
documentazione EUROSTAT disponibile - anno di riferimento 1995), quali:
-
il PIL pro capite (PILAB), quale misura del livello medio di sviluppo
delle regioni considerate;
-
il PIL per occupato (PILOC), che attraverso la misura della produttività
media del lavoro si presta a fornire una ragionevole approssimazione
(proxy) dell’efficienza del sistema produttivo;
-
il valore aggiunto industriale (DVAIN) per unità di superficie, che in
quanto misura del grado di diffusione di attività industriali nella
regione 25 può essere assunto come espressione della competitività dei
sistemi industriali locali.
Nelle Tabb. 17 e 18 sono sintetizzati i risultati di una prima quantificazione,
effettuata tramite l’analisi di correlazione tra infrastrutture e PIL pro capite
regionale, condotta per il 1985 e il 1995, sia separatamente per ciascuno dei 5
paesi considerati, sia a livello del loro insieme. Tale analisi ha riguardato le 132
regioni NUTS 2 per il secondo anno, mentre per il primo ci si è limitati alle 107
regioni per le quali era disponibile l’indicatore infrastrutturale, secondo quanto
già illustrato in precedenza.
25
Poiché l’informazione sul valore aggiunto industriale non è disponibile per Germania e
Gran Bretagna in forma completa, per questi paesi l’indicatore si riferisce alle regioni
NUTS 1 (11 per la Gran Bretagna e 10 per la Germania, per la quale manca anche il dato
sulle regioni orientali). Le analisi di correlazione che seguiranno, dunque, saranno
effettuate in questo caso su numero di osservazioni inferiore, pari a 80 regioni.
65
Tab. 17.
Coefficienti di correlazione tra PIL pro capite ed indicatori di dotazione
infrastrutturale (per categoria e complessivi). Regioni UE5, 1985.
Categorie infrastrutturali
Trasporti
Energia
Telecom.
Germania
0,65
0,69
0,86
0,67
Indice
sintetico
0,77
Spagna
0,29
0,43
0,84
0,38
0,65
Francia
0,60
0,82
0,81
0,46
0,80
Italia
0,00
0,48
0,90
0,35
0,59
Gran Bretagna (Nuts 1)
0,44
0,44
0,56
0,20
0,73
UE5
0,56
0,52
0,87
0,46
0,76
Paese
Tab. 18.
Educazione
Coefficienti di correlazione tra PIL pro capite ed indicatori di dotazione
Paese
Trasporti
Energia
Telecom.
Educazione
Germania
0,54
0,58
0,76
0,61
Spagna
0,56
0,46
0,89
0,28
Indice
sintetico
0,67
0,59
Francia
0,83
0,89
0,30
0,43
0,89
Italia
0,13
0,56
0,84
0,37
0,57
Gran Bretagna (Nuts2)
0,31
0,20
0,12
0,25
-
Gran Bretagna (Nuts1)
0,34
0,10
0,21
0,25
UE5 (con UK-Nuts2)
0,27
0,56
0,48
0,20
0,49
UE5 (con UK-Nuts1)
0,50
0,65
0,52
0,39
0,69
-
66
I risultati ottenuti suggeriscono le seguenti considerazioni:
26
-
prendendo in esame l’indicatore sintetico di dotazione infrastrutturale, la
correlazione (calcolata nel 1995 considerando per la Gran Bretagna sia le
regioni NUTS 2 sia, per ragioni di omogeneità col dato del 1985, le sole
NUTS 1) risulta piuttosto elevata per tutti i paesi ed in entrambi gli anni
di riferimento, ad eccezione proprio della Gran Bretagna, per la quale il
coefficiente nel 1995 è pari a 0,25;
-
la bassa correlazione riscontrata per la Gran Bretagna può dipendere dal
fatto che in questo paese, come già detto, si è verificato nell’ultimo
decennio un andamento difforme tra dotazione infrastrutturale (in
aumento) e sviluppo economico (in diminuzione). Ciò sembra aver
“sconvolto” la tradizionale compresenza nelle regioni più avanzate di alti
livelli di sviluppo e di elevate dotazioni infrastrutturali. La crescita della
dotazione infrastrutturale degli ultimi 10 anni è stata infatti
accompagnata da una profonda recessione, che ha colpito più duramente
alcune aree, come lo Yorkshire e il North West. La ragione del basso
livello di reddito va ricercata, in genere, nel processo di ristrutturazione e
contemporanea modernizzazione del sistema industriale, spesso
accompagnato (come nel caso del Merseyside) anche da problemi di
natura sociale. In particolare, il South Yorkshire e il Merseyside sono
passati da un livello del PIL pro capite nel 1986 pari all’86% della media
europea a livelli sensibilmente inferiori (73-74%) dieci anni dopo 26 ;
-
un’altra ragione, di natura più “statistica”, della bassa correlazione
registrata per il Regno Unito può farsi risalire al fatto che per questo
Cfr. Commissione Europea, 6 th Periodic Report on the social and economic situation and
development of regions in the EU, Lussemburgo, 1999.
67
paese non era disponibile, a livello regionale, il dato del 1995 relativo
alle infrastrutture di telecomunicazione, le quali mediamente
sembrerebbero essere proprio la categoria più fortemente correlata con il
livello di sviluppo. Infatti, per i tre paesi (Germania, Spagna e Italia) per
i quali il dato a livello regionale è disponibile in forma completa 27 i
livelli di correlazione, in entrambi i periodi, sono dell’ordine dello 0,80;
27
-
nel settore dei trasporti l’Italia si conferma come un caso anomalo, come
già sottolineato in altre sedi, essendo la dotazione di tale tipologia
infrastrutturale quasi totalmente svincolata dal livello di sviluppo
raggiunto nelle diverse regioni. Ciò autorizza ad ipotizzare una
situazione di sostanziale squilibrio sotto il profilo del rapporto tra
sviluppo produttivo e condizioni di accessibilità; detto in altri termini,
l’indifferenza del grado di dotazione trasportistica rispetto al livello di
attività economico-produttiva evidenzia una situazione di sottodotazione
nelle aree più sviluppate del paese e di sovradotazione in quelle meno
sviluppate;
-
elevati sono in generale i coefficienti registrati nel settore
dell’approvvigionamento energetico (fatta eccezione anche in questo
caso per il valore al 1995 del Regno Unito), il che fa ritenere che
l’infrastruttura di distribuzione energetica segua abbastanza fedelmente
la dislocazione e lo sviluppo delle attività produttive sul territorio;
-
nel caso dell’istruzione, la correlazione mediamente non è molto elevata.
Ciò può dipendere dal fatto che tale infrastruttura fornisce un servizio di
utilità sociale, legato più ai bisogni della popolazione che non a quelli
Per quanto riguarda la Francia, si è già detto (cfr. supra, par. 2.2.) che i valori regionali di
tale infrastruttura sono ricavati attraverso stime indirette non del tutto coerenti con quelle
relative ai 3 paesi menzionati nel testo.
68
dell’apparato produttivo; ma può dipendere anche dalla scarsa qualità
dell’indicatore utilizzato, che è solo una proxy della consistenza delle
strutture scolastiche ed univeritarie 28.
Per quanto riguarda gli altri indicatori di sviluppo (Tab. 19), nel caso del PIL per
occupato la correlazione con le singole categorie infrastrutturali e con l’indicatore
sintetico è leggermente più bassa rispetto a quanto verificato con il PIL per
abitante; viene comunque confermata l’esistenza di un legame più forte con i
settori dell’energia e delle telecomunicazioni.
Tab. 19.
Coefficienti di correlazione tra indicatori di sviluppo e indicatori di dotazione
Indicatori di
sviluppo
Trasporti
Energia
Telecom.
Istruzione
Indice
sintetico
PILAB
0,27
0,56
0,48
0,20
0,49
PILOC
0,17
0,48
0,49
-0,02
0,34
DVAIN
0,95
0,83
0,29
0,56
0,89
Quanto alla diffusione dell’apparato industriale, il suo legame con la dotazione
infrastrutturale appare in assoluto nettamente maggiore di quello osservato per gli
altri indicatori di sviluppo (con parziale eccezione per la categoria delle
telecomunicazioni), come viene evidenziato da un valore all’incirca doppio del
coefficiente con l’indice sintetico di infrastrutturazione.
28
Come già rilevato, il numero di studenti sembra un indicatore più adeguato a descrivere
l’uso (la domanda) dell’infrastruttura di istruzione che non la sua dotazione (l’offerta). E la
domanda, oltre certi livelli di sviluppo, può essere tanto più elevata quanto meno dinamico
è il sistema economico regionale, a causa delle maggiori difficoltà per le classi di lavoratori
più giovani di trovare un impiego immediato.
69
Ciò può farsi risalire al fatto che la concentrazione di insediamenti industriali non
può prescindere dalla presenza di un livello adeguato di servizi infrastrutturali,
soprattutto di quelli per il trasporto e l’approvvigionamento energetico. D’altra
parte, la mancata considerazione delle regioni della Germania orientale ed il fatto
di aver limitato l’analisi per le regioni tedesche ed inglesi a livello NUTS 1 senza
dubbio contribuisce alla riduzione del numero di osservazioni anomale che
tendono ad abbassare il grado di correlazione tra le serie.
La relazione che lega le infrastrutture al livello di sviluppo, tuttavia, non è
necessariamente di tipo lineare. Al contrario, volendo stimare una cosiddetta
“funzione di quasi produzione”, in cui il livello di sviluppo venga spiegato da
opportuni indicatori sintetici di dotazione infrastrutturale e da altri fattori di
sviluppo (come la struttura settoriale dell’attività produttiva, le caratteristiche
socio-demografiche della popolazione, ecc.) risulta più opportuno ricorrere ad una
funzione di tipo esponenziale, espressa in termini di variabili logaritmiche, in cui i
coefficienti esprimono l’elasticità del prodotto rispetto a ciascuna delle variabili
esplicative, tra cui quella rappresentativa della dotazione infrastrutturale.
Lo scattogramma che evidenzia la relazione tra il logaritmo del livello di sviluppo
(rispettivamente rappresentato dalle variabili LNPILAB, LNPILOC e LNDVAIN)
ed il logaritmo dell’indicatore di dotazione infrastrutturale (LNINFR), per tutte le
regioni dei 5 paesi considerati, fornisce una prima attendibile approssimazione
dell’esistenza di una relazione non lineare tra le due variabili.
La stima di una semplice relazione funzionale del tipo:
LNSVIL = f (LNINFR)
(dove “SVIL” si riferisce ad uno degli indicatori di sviluppo considerati),
conferma tale ipotesi, anche se probabilmente, come già accennato, sovrastima il
reale contributo delle infrastrutture allo sviluppo regionale, dal momento che
trascura la possibile influenza di fattori diversi.
70
Graf. 4.
Scattogramma di correlazione tra LNPILAB e LNINFR
6,0
5,5
5,0
4,5
4,0
3,5
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
LNINFR
Graf. 5.
Scattogramma di correlazione tra LNPILOC e LNINFR
6,0
5,5
5,0
4,5
4,0
3,5
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
LNINFR
Graf. 6.
Scattogramma di correlazione tra LNDVAIN e LNINFR
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
3,5
4,0
4,5
5,0
5,5
6,0
6,5
LNINFR
71
Nella Tab. 20 sono riportate le specificazioni funzionali stimate per ciascuno dei
tre indicatori di sviluppo. In tutte le regressioni il coefficiente della variabile
infrastrutturale è significativo e presenta il segno atteso. Il grado di adattamento
del modello, esprimibile tramite il coefficiente di determinazione R2 , è buono per
l’indice di diffusione industriale (LNDVAIN), mentre risulta molto più basso nel
caso del PILAB e del tutto irrilevante per il PILOC.
Tab. 20.
Stima della relazione funzionale tra livello di sviluppo e indicatore di dotazione
infrastrutturale. Regioni UE5, 1995
Indicatori del livello di sviluppo
(variabili dipendenti)
LNPILAB
LNPILOC
LNDVAIN
C
2,449 **
( 8,117 )
3,608 **
( 12,578 )
-10,734 **
( -13,859 )
LNINFR
0,441 **
( 6,842 )
0,193 **
( 3,1470 )
3,127 **
( 18,487 )
Osservazioni:
130
130
80
R-squared
0,268
0,072
0,814
Adjusted R-squared
S.E.
0,262
0,277
0,065
0,263
0,812
0,557
F-statistic
Prob (F-statistic)
**
46,81
9,904
( 0,000 )
( 0,002 )
341,77
( 0,000
)
significativo al livello del 99%
Se, per le ragioni già illustrate, si escludono dalla stima le regioni del Regno
Unito, il coefficiente di determinazione migliora sensibilmente, come illustrato
nella Tab. 21.
72
Tab. 21.
Stima della relazione funzionale tra livello di sviluppo e
indicatore di dotazione infrastrutturale. Regioni UE4
(esclusa la Gran Bretagna), 1995.
LNPILAB
LNPILOC
C
1,164 **
( 3,811 )
2,472 **
( 10,53 )
LNINFR
0,739 **
( 11,14 )
0,465 **
( 9,117 )
96
96
Osservazioni:
R-squared
Adjusted R-squared
S.E.
F-statistic
Prob (F-statistic)
0,569
0,564
0,232
124,0
( 0,000 )
0,469
0,464
0,178
83,12
( 0,000 )
** significativo al livello del 99%
Questi risultati confermano dunque il ruolo di grande rilievo della dotazione
infrastrutturale quale fattore in grado di “spiegare” il livello di sviluppo regionale.
73
5.3.
Analisi della relazione sviluppo-infrastrutture attraverso la funzione
di quasi-produzione
Secondo la teoria del potenziale di sviluppo regionale 29 , esistono altri fattori che,
assieme alle infrastrutture, influenzano le possibilità di sviluppo di un’economia
regionale nel medio-lungo periodo. I più importanti tra questi (Biehl, 1991)
vengono ritenuti: i) la localizzazione rispetto ai principali centri di svolgimento
dell’attività economica; ii) la consistenza agglomerativa dei diversi territori
considerati; iii) la struttura settoriale dell’apparato produttivo locale; iv) il tasso di
attività delle rispettive popolazioni regionali.
Queste variabili identificano e sintetizzano, in sostanza, la potenzialità produttiva
di un determinato sistema economico territoriale. In altre parole, è grazie alla loro
presenza che i fattori privati di produzione, lavoro e capitale, possono essere
sfruttati in modo efficiente al fine di accrescere la competitività di un’area in
ambito nazionale ed internazionale.
La localizzazione geografica, ovvero la posizione rispetto alle aree
economicamente più forti in cui si concentra una grossa fetta della domanda
complessiva, determina i costi di trasporto e comunicazione da sostenere per
accedere ai mercati di sbocco della produzione regionale. Per questa ragione le
aree più periferiche, a parità di altri fattori, saranno meno competitive di quelle
localizzate vicino ai centri economicamente più attivi.
Altro fattore importante sono le dimensioni e la struttura agglomerativa della
popolazione. La concentrazione territoriale della popolazione facilita lo scambio
di merci, servizi ed informazioni e consente la formazione di un vasto e
differenziato mercato della forza lavoro. Il raggiungimento di livelli ottimali di
agglomerazione consentirà di avere una produttività più elevata dei fattori privati
29
Cfr. i riferimenti citati nel precedente par. 5.1.
74
di produzione; d’altra parte, occorre considerare che quando l’agglomerazione
supera certi limiti un ulteriore incremento degli insediamenti non si traduce in un
risparmio, ma in un aumento dei costi, dovuto a problemi di inquinamento,
congestione e tensioni sociali.
Va inoltre considerato l’atteggiamento della popolazione nei confronti del lavoro,
ossia la propensione all’attività lavorativa misurata attraverso il tasso di attività:
se tale propensione è elevata l’esistenza di bacini di forza lavoro può agire da
fattore di attrazione dei capitali privati e, tramite questi, stimolare lo sviluppo
dell’area.
La capacità di crescita di una regione dipende inoltre direttamente e marcatamente
dalla composizione settoriale della produzione. Una regione, infatti, crescerà
tanto più rapidamente quanto maggiore è il peso nella sua economia di settori ad
elevato valore aggiunto ed in fase di espansione a livello nazionale o
internazionale.
Se nella funzione di quasi-produzione vengono inseriti indicatori capaci di
esprimere tali caratteristiche regionali, il grado di adattamento del modello di
stima del livello di sviluppo migliora sensibilmente. Gli indicatori usati per
rappresentare i fattori che incidono sullo sviluppo regionale sono quelli che
seguono.
Infrastrutture
INFR
Indicatore sintetico della dotazione complessiva di
infrastrutture
Localizzazione
PER
Distanza (in km) delle diverse regioni dal centro
caratterizzato dalla maggior densità di attività
economica (Francoforte)
75
Agglomerazione
DPOP
Densità di popolazione (abitanti per kmq) a livello di
regioni NUTS II
Forze di lavoro
ATT
Tasso di attività (forze di lavoro 15-65 anni su
popolazione regionale di età corrispondente)
Struttura settoriale
OINSER
Quota di occupati in attività extragricole sul totale
degli occupati
OIND
Quota di occupati nell’industria sul totale degli
occupati
OSER
Quota di occupati nei servizi sul totale degli occupati
Osservando la Tab. 22, che riporta la matrice dei coefficienti di correlazione tra le
variabili sopra elencate, si possono avere informazioni aggiuntive circa il legame
tra la dotazione infrastrutturale e le altre caratteristiche regionali.
La correlazione positiva e piuttosto elevata tra livello di infrastrutturazione soprattutto nei settori dell’energia e dei trasporti - e densità di popolazione,
conferma la presenza più diffusa di tali servizi nei centri urbani altamente
agglomerati, dove la concentrazione di attività produttive e popolazione genera un
livello di domanda tale da rendere conveniente la loro produzione.
La localizzazione periferica risulta accompagnata da una bassa dotazione
infrastrutturale, una minor quota di occupati in attività extragricole, in particolare
in quelle di tipo industriale, e un più basso tasso di attività. Tale relazione
evidenzia, ancora una volta, l’accentuato dualismo interregionale presente in paesi
76
come Italia e Spagna, le cui regioni meridionali stentano ad allinearsi sui livelli di
sviluppo economico e sociale del resto d’Europa, anche a causa dell’assenza di
una struttura industriale forte e diffusa.
Tab. 22.
Matrice di correlazione tra le variabili considerate nella funzione di quasiproduzione
DPOP
TRAS
TELE
ENER
ISTR
INFR
OIND
OSER OINSER ATT
DPOP
1,000
TRAS
0,933
1,000
TELE
0,136
0,190
ENER
0,616
0,699
0,289
1,000
ISTR
0,414
0,530
0,194
0,361
1,000
INFR
0,799
0,890
0,333
0,885
0,627
1,000
OIND
-0,159
-0,211
-0,152
0,041
0,019
-0,027
1,000
OSER
0,404
0,495
0,352
0,266
0,312
0,432
-0,782
1,000
OINSER
0,390
0,456
0,322
0,472
0,511
0,629
0,262
0,396
1,000
ATT
0,220
0,304
0,127
0,204
0,406
0,376
0,127
0,282
0,623
1,000
PER
-0,125
-0,147
-0,263
-0,351
-0,176
-0,365
-0,454
0,077
-0,550
-0,433
PER
1,000
1,000
Nella Tab. 23 sono riportati i risultati delle stime della “funzione di quasi
produzione”, anch’essa espressa in forma doppio-logaritmica, in cui sono state
inserite le variabili sopra identificate. Sono state inoltre inserite variabili
“dummy” per le regioni della Germania orientale e della Gran Bretagna.
Per le regioni tedesche considerazioni di carattere storico possono giustificare il
fatto che il livello di sviluppo sia significativamente più basso, rispetto a quello
che ci si potrebbe attendere osservando le loro caratteristiche regionali. Quanto
alle regioni britanniche il minore livello di reddito va attribuito probabilmente alla
riconversione ancora in atto nelle aree di declino industriale, dove le condizioni
per la localizzazione delle attività produttive, nel medio-lungo periodo, sono
comunque favorevoli.
77
Tab. 23.
Stima della funzione di quasi-produzione con riferimento a tre distinte variabili
dipendenti
LNPILAB
LNPILOC
LNDVAIN
C
-8,360 **
( -4,533 )
1,628 **
( 3,057 )
-2,837 *
( -2,502 )
LNINFR
0,386 **
( 5,276 )
0,351 **
( 5,545 )
1,139 **
( 5,026 )
LNDPOP
-0,074 **
( -3,152 )
-0,054 *
( -2,609 )
0,774 **
( 9,833 )
LNOINSER
1,552 **
( 3,527 )
LNOSER
0,540 **
( 4,308 )
LNPER
-0,076 **
( -4,449 )
-0,088 **
( -6,393 )
LNATT
1,258 **
( 7,042 )
DUMUK
-0,496 **
( -11,34 )
-0,468 **
( -15,20 )
DUMDEE
-0,412 **
( -6,419 )
-0,329 **
( -6,053 )
Osservazioni:
R-squared
Adjusted R-squared
S.E.
F-statistic
Prob (F-statistic)
130
0,826
0,816
0,138
82,85
( 0,000 )
130
0,789
0,778
0,128
76,54
( 0,000 )
-0,387 **
( -5,238 )
80
0,921
0,918
0,368
296,4
( 0,000 )
* significativo al livello del 95%
** significativo al livello del 99%
78
In generale il coefficiente di determinazione (R2 ) rivela un alto grado di
adattamento del modello, con un valore attorno allo 0,8 sia per l’indicatore di
sviluppo (PIL per abitante) sia per quello relativo all’efficienza complessiva (PIL
per occupato). La stima risulta ancora migliore nel caso si prenda come variabile
dipendente la densità di attività industriali nell’area (coefficiente di
determinazione al di sopra dello 0,9).
In tutte e tre le funzioni considerate – dunque indipendentemente dalla variabile
dipendente assunta come espressione del livello regionale di sviluppo – il grado di
dotazione infrastrutturale si rivela una potente variabile esplicativa (si veda anche
il valore sempre elevato della t-Student) del corrispondente livello di sviluppo
regionale.
Sotto il profilo della quantificazione della variabile rappresentativa della
dotazione infrastrutturale, peraltro, sono possibili anche altre modalità di
rappresentazione, ad esempio quella che fa riferimento all’applicazione di analisi
multivariate (analisi per componenti principali, analisi delle corrispondenze, etc.).
Al riguardo, si ricorda che alcuni approcci in tal senso sono già stati applicati30
agli indicatori infrastrutturali considerati, con risultati che tuttavia non sembrano
aver apportato significativi miglioramenti alla qualità dell’analisi svolta.
Conformemente all’impostazione metodologica inizialmente assunta dal gruppo
di lavoro, si è dunque preferito anche in occasione del presente lavoro affidarsi ad
una specificazione della funzione di quasi-produzione che consideri le variabili
indipendenti (in particolare, quelle infrastrutturali) di per sé, senza trasformazioni
30
Si tratta di tentativi già effettuati in occasione del lavoro inizialmente condotto per la
Commissione all’inizio degli anni ’80, poi ripresi in analisi più circoscritte riferite a singole
realtà nazionali. Si ricordano, tra gli altri, i lavori di Bracalente e Di Palma (1982) per le
regioni italiane e, più recentemente, quelli di Delgado (1997) per le regioni spagnole.
79
“statistiche” che, se non giustificate da sostanziali miglioramenti, rischiano di
rendere meno agevolmente interpretabili i risultati ottenuti.
In particolare, considerando la funzione in cui variabile dipendente è il PIL per
abitante, le variabili selezionate sono quelle relative alla localizzazione, alla
struttura settoriale (calcolata come quota di occupati in attività extragricole), alla
dotazione di infrastrutture, al tasso di attività e alla densità di popolazione. Tutte
le variabili, all’infuori dell’ultima menzionata, presentano il segno atteso e sono
significative al livello del 99%.
Il fatto che il grado di agglomerazione non sembri influire in maniera consistente
sul livello di sviluppo e che il suo coefficiente presenti addirittura segno negativo
può dipendere dall’esistenza di una forte correlazione tra dotazione
infrastrutturale e densità di popolazione (quale risulta dalla citata Tab. 22), per cui
la prima variabile, inglobando parte degli effetti positivi della struttura insediativa
sul livello di sviluppo, “nasconde” in una certa misura il contributo diretto della
seconda. L’elasticità del prodotto pro capite rispetto alle infrastrutture, ovvero il
contributo relativo del capitale pubblico alla crescita del prodotto, risulta elevata,
attestandosi su livelli di poco inferiore allo 0.4.
La funzione in cui variabile dipendente è la produttività del lavoro non presenta
caratteristiche molto diverse dalla precedente, sia per quanto riguarda il grado di
adattamento del modello, sia per i valori assunti dai coefficienti delle variabili
esplicative. L’unica differenza di rilievo riguarda l’indicatore della struttura
settoriale, che sottolinea la presenza di livelli di produttività più elevati nelle
economie maggiormente orientate verso il settore dei servizi.
Infine, particolarmente buoni sono i risultati della funzione che considera quale
variabile dipendente il livello di concentrazione industriale. Come peraltro ci si
poteva attendere, tale livello aumenta al crescere della dotazione infrastrutturale,
della densità di popolazione e della vicinanza al centro economico principale.
80
In conclusione, la specificazione della “funzione di quasi-produzione” supporta,
per le regioni dei maggiori paesi europei, l’esistenza di una relazione diretta e
consistente tra livello di sviluppo e dotazione di infrastrutture. La presenza di altri
importanti condizioni localizzative, rappresentate dalle altre variabili inserite nella
funzione in esame, migliora complessivamente la capacità esplicativa della
funzione stessa e conferma comunque sostanzialmente il ruolo rilevante svolto
dalla componente infrastrutturale.
81
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APPENDICE STATISTICA
86

Quad.34 infrastr

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