Spatial agglomeration of the Italian mechanical industry, 1981-2001. Theory and possible implications for the empirical analysis
di Elena Pirani e Margherita Russo
3.1. Premessa: reti di competenze, spillover, agglomerazione spaziale
3.2. Lindice di agglomerazione spaziale di Ellison e Glaeser
3.3. Fonti statistiche e problemi metodologici
3.4. Confronto fra le stime dei vantaggi di agglomerazione spaziale: i dati per SLL e per provincia
3.5. Agglomerazione spaziale nellindustria meccanica in Italia, 1981-2001: i risultati per provincia
3.6. Agglomerazione spaziale nellindustria meccanica in Italia, 1981-2001: i risultati per comparto e cluster di SLL
3.7. Conclusioni
3.8. Appendice
Abstract
Nellambito della nuova geografia economica si è sviluppata unampia letteratura che cerca di misurare i fenomeni di agglomerazione spaziale utilizzando lindice di agglomerazione spaziale proposto da Ellison e Glaeser (1997).L'applicazione all'industria meccanica in Italia, proposta in questo capitolo, evidenzia che, sebbene rimangano rilevanti, per molti dei comparti dellindustria meccanica, i vantaggi localizzativi sono diminuiti nel corso dei venti anni considerati.
Le cause di tale diminuzione non possono essere analizzate attraverso lindice di Ellison e Glaeser, ma possiamo fare ricorso alle ricerche empiriche che evidenziano come negli ultimi venti anni in Italia la produzione meccanica sia stata caratterizzata da intrecci produttivi tra imprese, specializzate in fasi, localizzate in un ambito territoriale ristretto (Brusco, 1989, 2008; Russo, Pirani, 2002; Bonomi, Marenco, 2006; IPL, 2005; Ginzburg, Bigarelli, 2005). Le reti di relazioni tra le imprese di un sistema produttivo locale rendono possibile la crescita delle imprese, che spesso non aumentano la dimensione in termini di addetti grazie a unampia esternalizzazione di fasi prima realizzate allinterno dellimpresa.
La comparazione dei risultati ottenuti dalle elaborazioni dei dati relativi ai SLL e alle province ci ha consentito di porre in luce un altro aspetto problematico nel computo dellindice di agglomerazione spaziale: la scelta dellunità territoriale a cui riferire lanalisi comparata dei vantaggi di agglomerazione delle attività produttive. Un aspetto questo a cui si presta poca attenzione, e che invece potrebbe rendere sostanzialmente inutilizzabile lindice di Ellison e Glaeser ai fini di quella comparazione tra settori e paesi nel tempo, che è lobiettivo di Ellison e Glaeser nel proporre un modello di scelte localizzative. Dalle ricerche empiriche sullindustria meccanica emerge che la base territoriale più appropriata per poter esaminare gli effetti di spillover sarebbe la trama di SLL identificati dallISTAT, ma lindice d risulta sovrastimato in oltre la metà dei comparti.
Nellapplicare allItalia lindice di agglomerazione spaziale di Ellison e Glaeser la provincia risulta lunità territoriale che, con una classificazione a quattro cifre, consente di raggiungere un compromesso accettabile tra non distorsione dellindice d (che risulta non distorto nel 90% dei comparti) e disaggregazione territoriale rilevante per lanalisi. Se lanalisi venisse condotta utilizzando i comuni e non i SLL come unità territoriali, lindice sarebbe sovrastimato in 95 comparti su 99.
Due riflessioni, quindi, che invitano alla massima cautela nellutilizzo dellindice di agglomerazione spaziale proposto da Ellison e Glaeser e che, a nostro avviso, riaprono la discussione sulla necessità di individuare altri strumenti per lanalisi dei vantaggi di agglomerazione spaziale.