Le variabili di input e l’albero decisionale

Le variabili di input (Tabella 4.2) dell’albero decisionale fuzzy sono state raccolte per tutti i territori NUTS 3 dei 27 Stati Membri dell’Unione Europea, nonostante i vincoli derivanti dalla loro effettiva disponibilità34. Esse consentono di cogliere al meglio i

34 . La presenza di eventuali valori mancanti è stata risolta ricorrendo alle informazioni più simili a disposizione. In particolare, i seguenti aggiustamenti si sono resi necessari:

- territori NUTS 3 di Germania (DE) e Granducato di Lussemburgo (LU000): i dati relativi al valore aggiunto e all’occupazione in agricoltura fanno riferimento alla classificazione NACE, rev. 1.1.;

- territori NUTS 3 di Francia (FR) e Italia (IT): il tasso di occupazione del settore agricolo fa riferimento alle persone occupate nell’anno 2006, secondo la classificazione NACE, rev. 1.1;

- territori NUTS 3 di Grecia (GR) e Regno Unito (UK): tutti i dati relativi alla copertura del suolo fanno riferimento al database Corine 2000 (CLC-200) e sono tratti dal Rural Development Report (DG-AGRI), 2011;

- territori NUTS 3 della Scozia (livello NUTS 1 – UKM): la densità della popolazione è calcolata a partire da dati relativi alla superficie territoriale tratti dal Censimento del Regno Unito (anno 2001)

principali aspetti legati alla ruralità delle regioni europee e in particolare: assetto della popolazione, uso dei suoli, ruolo del settore primario e dotazione infrastrutturale.

Tabella 4.2 – Variabili di input utilizzate nell’analisi: nomi e descrizioni

Nome Descrizione Definizione Fonte Anno

Densità Densità della

Popolazione Abitanti / kmq Eurostat 2009

VA_agri Valore aggiunto lordo del settore agricolo

Percentuale del valore aggiunto lordo del settore A (classif. NACE, rev 2) sul valore aggiunto lordo totale35.

Il valore aggiunto lordo (GVA, Gross value

added in inglese) è qui calcolato a prezzi base.

Si tratta del risultato netto dell’output prodotto e valutato a prezzi base meno i consumi intermedi (valutati a prezzi dell’acquirente).

Eurostat 2008

Occ_agri Tasso di occupazione nel settore agricolo

Percentuale di occupazione nel settore A

(classif. NACE, rev 2) sull’occupazione totale. Eurostat 2008

Multi_ Access

Indice di Accessibilità Potenziale Multimodale

L’indice corrisponde all’Indice di accessibilità potenziale proposto da Eskelinnen et al. [2000; 2002]. L’indice descrive quanto facilmente le persone in una regione riescono a raggiungere le persone che vivono in altre regioni. L’indice si basa su due elementi: 1) la popolazione residente nelle singole regioni NUTS 3; 2) il tempo necessario per raggiungere tali persone. L’accessibilità multimodale misura il tempo minimo di viaggio tra tutte le regioni NUTS 3, combinando vari mezzi di trasporto (stradale, ferroviaria, area).

L’accessibilità potenziale è calcolata sommando la popolazione in tutte le regioni Europee, pesate per il tempo necessario per raggiungerla. L’indice è poi standardizzato rispetto all’accessibilità media della UE-27 (UE-27 = 100). Progetto ESPON 1.1.1 2006 Multi_ access_ naz Indice di Accessibilità Potenziale Multimodale, espresso rispetto all’indice di accessibilità medio della nazione

L’indicatore è costruito a partire dall’indicatore Multi_access, ma in questo caso i singoli valori sono espressi rispetto al valore di accessibilità medio di ogni singola nazione. L’indice dunque restituisce il grado di centralità rispetto alla singola nazione. Progetto ESPON 1.1.1 2006 Aree_ artificiali % di superficie territoriale coperta da aree artificiali

Percentuale di superficie coperta da fabbricati urbani, unità commerciali o industriali, strade e ferrovie, aree portuali, aree aeroportuali, cave, discariche e siti di costruzioni

Eurostat- Corine 2006 Aree_agr i % di superficie territoriale coperta da aree agricole

Percentuale di superficie territoriale coperta da aree agricole (aree arabili non irrigate, aree ad irrigazione permanente, risaie, vigne, frutteti, oliveti, pascoli, raccolti permanenti, pattern di coltivazioni complesse, aree agroforestali)

Eurostat- Corine 2006 Foreste % di superficie territoriale coperta da foreste e superfici semi-naturali

Percentuale di superficie territoriale coperta da foreste e da superfici semi-naturali.

Eurostat-

Corine 2006

Fonte: elaborazione personale

- territori NUTS 3 dell’Irlanda del Nord (livello NUTS 1 – UKN): per quanto riguarda i dati relativi al tasso di occupazione in agricoltura, a ciascun territorio è stato attribuito il valore medio del territorio NUTS 1 (UKN).

35. I dati relativi all’incidenza del settore primario utilizzati nella presente analisi sono tratti dalle statistiche relative ai conti economici regionali di Eurostat. Dall’analisi di questi dati in serie storica, è tuttavia emersa la presenza di possibili incongruenze, in particolare per alcune osservazioni (circa 10) in Romania e Svezia. In attesa di un riscontro da Eurostat, si è comunque deciso di continuare a fare riferimento a tali dati ufficiali.

Relativamente a ciascuna variabile di input, in Tabella 4.3 sono riportate la principali statistiche descrittive: oltre al valore medio e alla deviazione standard, sono anche indicati il valore minimo e massimo; il primo quartile, la mediana e il terzo quartile.

Tabella 4.3 – Statistiche descrittive variabili di input

Densità VA_agri Occ_agri

Multi_ access Multi_acc ess_naz Aree_ artificiali Aree_ agri Foreste Media 463,84 2,9415 7,220 95,65 101,25 0,129 0,513 0,328 Dev.St. 1073,96 3,3568 9,425 38,54 29,04 0,172 0,207 0,219 Minimo 1,86 0,0035 0,000 15,70 38,64 0,002 0,000 0,000 1° Qu. 69,75 0,6859 1,633 66,53 81,08 0,035 0,375 0,145 Mediana 138,34 1,8063 4,129 96,50 97,90 0,061 0,527 0,307 3° Qu. 356,71 3,9199 7,885 122,90 118,37 0,130 0,672 0,481 Massimo 21.258,06 23,7826 63,612 200,60 235,97 0,977 0,933 0,921 Numero di osservazioni: 1288 Fonte:elaborazione personale

Le variabili appena descritte rappresentano le variabili di input del sistema fuzzy, il quale può essere descritto mediante un albero decisionale (Figura 4.1). Tale grafico indica le modalità attraverso cui avviene il passaggio dalle otto variabili di input all’unico indicatore di output (RURALITA’), che rappresenta l’elemento radice, nella parte destra dell’albero.

Figura 4.1 – Struttura del sistema fuzzy: l’albero decisionale

Fonte:elaborazione personale, software FuzzyTECH

L’aggregazione delle variabili di input consente anche di calcolare alcuni sotto- indici che vengono definiti “intermedi”, rispetto all’indicatore di output. La possibilità di

analizzare gli indici intermedi è altrettanto importante rispetto all’analisi dell’output finale. In tal modo, infatti, è possibile evidenziare singoli aspetti legati alla ruralità che concorrono comunque a determinare l’output complessivo.

Si ricorda inoltre che le 8 variabili di input utilizzate (così come l’output finale del sistema e le variabili intermedie), sono costituite da numeri reali (numeri crisp). Le relazioni che legano le variabili di input alle variabili di output passano, invece, per la definizione di insiemi fuzzy. In particolare, le 8 variabili iniziali sono state trasformate in insiemi fuzzy, elaborati sulla base di alcuni blocchi di regole. Infine, attraverso la tecnica della defuzzificazione, i risultati così ottenuti (ed espressi in termini di insiemi fuzzy) possono essere trasformati nuovamente in numeri reali, che rappresentano l’output finale dell’intero sistema.

In particolare, nei prossimi paragrafi, saranno esaminate le le tre principali fasi del processo: la fuzzificazione, l’inferenza, la defuzzificazione.