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ENTI LOCALI E SVILUPPO SOSTENIBILE - Centri di Ricerca

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7.3 La costruzione degli in<strong>di</strong>catori<br />

Il punto <strong>di</strong> partenza per la costruzione degli in<strong>di</strong>catori <strong>di</strong> sostenibilità è stato<br />

l’analisi delle variabili raccolte, attraverso la tecnica nota come Analisi delle<br />

Componenti Principali (ACP), perché in grado <strong>di</strong> sod<strong>di</strong>sfare tutti gli obiettivi proposti.<br />

Essa infatti consente <strong>di</strong>:<br />

• sintetizzare numerose variabili in un numero più ridotto<br />

• calcolare i valori <strong>di</strong> queste nuove variabili <strong>di</strong> sintesi<br />

• costruire rappresentazioni grafiche delle relazioni tra le variabili <strong>di</strong> sintesi<br />

• or<strong>di</strong>nare i territori analizzati sulla base dei valori <strong>di</strong> queste nuove variabili <strong>di</strong><br />

sintesi<br />

L’impiego dell’ACP per la costruzione degli in<strong>di</strong>catori <strong>di</strong> sviluppo sostenibile a<br />

livello locale costituisce un contributo originale <strong>di</strong> questa ricerca, perché molti degli<br />

in<strong>di</strong>catori <strong>di</strong> sostenibilità, usati per stilare graduatorie <strong>di</strong>ffuse presso l’opinione<br />

pubblica, sono calcolati con altre tecniche, che contengono rilevanti elementi <strong>di</strong><br />

soggettività e dunque maggiori margini <strong>di</strong> arbitrarietà. Il riferimento è, ad esempio, agli<br />

in<strong>di</strong>catori calcolati dal Sole 24Ore. Altri enti, ad esempio l’ISSI, sembra che si<br />

avvalgano dell’ACP, ma non hanno ancora reso note le metodologie applicate, e<br />

comunque calcolano in<strong>di</strong>catori riferiti all’intero territorio nazionale.<br />

7.3.1 Le variabili dei territori<br />

La matrice costruita raccoglie i dati relativi a circa 100 variabili. Ma l’analisi è<br />

stata opportunamente limitata alle variabili che presentano bassi livelli <strong>di</strong><br />

inter<strong>di</strong>pendenza reciproca (in<strong>di</strong>viduati attraverso l’analisi dei coefficienti <strong>di</strong><br />

correlazione), al fine <strong>di</strong> evitare, per quanto possibile, <strong>di</strong> usare variabili che sono<br />

espressione del medesimo fenomeno (Del Colle ed Esposito [2000]; Zani, [2000]).<br />

Le variabili utilizzate sono un<strong>di</strong>ci e sono descritte nella tavola 7.3.<br />

Esse si riferiscono, come è stato già accennato, ad ambiti territoriali <strong>di</strong> varia<br />

<strong>di</strong>mensione:<br />

• densità impren<strong>di</strong>toriale e tasso <strong>di</strong> <strong>di</strong>soccupazione si riferiscono ai sistemi<br />

locali del lavoro (aggregazioni <strong>di</strong> comuni in base ai movimenti <strong>di</strong><br />

pendolarismo dei residenti)<br />

• valore aggiunto pro-capite e propensione all'export sono dati provinciali<br />

• zone a traffico limitato, concentrazione <strong>di</strong> pm10 e capacità <strong>di</strong> depurazione<br />

delle acque sono riferite ai comuni capoluogo <strong>di</strong> provincia.<br />

Solo in questo modo è stato possibile <strong>di</strong>sporre <strong>di</strong> dati ed informazioni<br />

sufficientemente significative e rilevanti per tutte e tre le <strong>di</strong>mensioni della sostenibilità<br />

(economia, società, ambiente) riferibili a Comuni capoluogo.<br />

Le statistiche descrittive delle 11 variabili selezionate, <strong>di</strong>sponibili per i 103<br />

comuni, sono riportate nella tabella 7.1.<br />

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