L’impiego di algoritmi AMOEBA per lo studio delle variazioni temporali di un fenomeno economico: prime evidenze generalizzabili da un caso di studio

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