I l modello dI rIferImento

Il modello di indagine è finalizzato a produrre una rappresentazione del sistema insediativo urbano regionale, sulla base di una batteria di indicatori in grado di stimare la capacità di polarizzazione territoriale dei comuni toscani, a partire dalla distribuzione dei servizi (amministrativi, finanziari, commerciali, ecc.) nel territorio regionale.

Tale modello è stato elaborato per pervenire ad una rappresentazione del sistema insediativo italiano nel suo complesso e prevede l’attribuzione di un punteggio a ciascun centro sulla base della dotazione di servizi di livello urbano presenti. Presupposto di tale metodologia è che i servizi rari (in termini di diffusione territoriale) siano servizi di rango più elevato, quindi in grado di esercitare una polarità più intensa. È evidente, infatti, che un servizio diffuso sul territorio necessiti, per la sua attivazione, di una più ridotta soglia minima di utenti e che, viceversa, determinati servizi rari siano prerogativa delle principali realtà urbane. Per questo motivo, i servizi diffusi, definiti banali, vengono considerati servizi a portata locale, mentre per i servizi rari si presuppone la capacità di attivare una polarità regionale o nazionale.

Per pervenire al calcolo del punteggio funzionale per ciascun centro si è utilizzato l’Indice di rarità, elaborato da Lemmi nel 1994 (Lemmi, 1994). Tale indice prevede l’attribuzione, a ciascun centro, di un punteggio inversamente proporzionale alla presenza dei servizi in questione nel territorio in esame. La formula base di tale indice è la seguente: Ir=Ctot/Cs, dove Ctot è il numero di comuni studiati e Cs è il numero di comuni con presenza del servizio. Per la Tosca- na, pertanto, l’indice sarà Ir=287/Cs: un ipotetico servizio presente in un solo centro, di conseguenza, farà attribuire al centro un punteggio pari a 287; un servizio presente in due centri 143,5 e un servizio presente in tutti i centri un punteggio pari a 1.

Tale procedimento è stato ripetuto per una nutrita serie di servizi1_{, catalogati in più funzioni urbane: amministra-}

1 _{Come detto, le funzioni urbane studiate sono 5: Amministrazione, Bancaria, Servizi, Istruzione, Sanità, Turismo. Il calcolo del punteggio ha previsto la scom-} posizione di ciascuna funzione in più sottoinsiemi. Ad esempio, per pervenire al calcolo della funzione Servizi, sono stati analizzati sia i Servizi alle famiglie (valu- tando, per ciascun comune, la presenza di “cooperative di consumo”; “supermercati, grandi magazzini e centri commerciali”; “mercati generali e concessionarie di mercato”; “alimenti dietetici e macrobiotici, vendita al dettaglio”; “abbigliamento sportivo, jeans e casual, vendita al dettaglio”; “pelliccerie”; “orologerie”; valigerie e articoli da viaggio + borse e borsette”; “abiti da sposa e cerimonia”; “abbigliamento alta moda e stilisti” – boutiques”; “automobili – commercio”) sia i Servizi alle Imprese. I servizi alle imprese sono stati analizzati procedendo ad una catalogazione preliminare in Servizi più frequenti (“consulenza finanziaria e commerciale”; “pubblicità – agenzie e studi”; “trasporti”; “magazzinaggio e logistica industriale – servizio conto terzi”; “elaborazione dati – servizio conto terzi”; “riproduzione disegni – servizio”; “cooperative produzione – lavoro e servizi”; “traduttori ed interpreti”; “personal computer e accessori”), Servizi mediani (“designers – studi”; “relazioni pubbliche”; “recapito pacchi plichi e lettere – agenzie”; “ricerca scientifica – laboratori”; “fotografia industriale”; “vigilanza e sorveglianza”; “etichet- tatura e marcatura macchine e sistemi”; “stands progettazione allestimento e noleggio”), Servizi meno frequenti (“brevetti d’invenzione – consulenza tecnica e legale”; “ricerca e selezione del personale”; “pubblicità su automezzi realizzazione”; “trasporti macchinari”; “aerotaxi”; “controlli non distruttivi – servizio”; “reti trasmissione dati installazione e manutenzione”; “manutenzioni tecnologiche industriali”; “uffici arredati e servizi”). Per una disamina completa degli indicatori, della metodologie e delle fonti utilizzate, si rimanda al lavoro di Lemmi, 1994.

192 – PARTE X: PER UN’INTERPRETAZIONE GEOGRAFICA DELLA MOBILITÀ SANITARIA

tiva, finanziaria, commerciale, istruzione, sanità e turismo. Le prime 5 categorie sono già state utilizzate nelle indagini

condotte in precedenza2 _{e vengono qui riproposte con variazioni minime, funzionali ad eliminare possibili distorsioni}

introdotte da una differente ripartizione amministrativa nel governo del territorio e/o una diversa catalogazione dei

dati nelle banche dati3 _{utilizzate per raccogliere le informazioni necessarie. La funzione turismo, invece, è di recente}

introduzione e ha previsto un punteggio attribuito a ciascun centro sulla base della presenza e numerosità di posti let-

to in strutture alberghiere e extra alberghiere4_{. Si è ritenuto necessario introdurre questa nuova categoria per meglio}

interpretare l’attivazione di polarità urbane connessa con la diffusione di servizi, sia ad uso della popolazione turistica sia ad uso della popolazione impiegata nel settore.

I punteggi calcolati per ciascuna funzione, op- portunamente standardizzati, sono infine confluiti in un punteggio finale attribuito a ciascun centro; tale punteggio ha permesso di valutare, come detto, l’importanza relativa di ciascun comune nel sistema insediativo regionale.

La carta rappresentata in figura (fig. 1) mostra il risultato di tale analisi. Come si può osservare, i centri che ottengono un valore più elevato sono Fi- renze, Pisa e Siena: si tratta, come facilmente intu- ibile, delle città dove sono presenti i servizi più rari (come, ad esempio, la sede centrale degli atenei o le Aziende Ospedaliere), seguite, in generale, dalle altre città capoluogo di provincia e poi dai centri allineati lungo le direttrici urbane regionali. In effetti, la di- stribuzione territoriale dei centri rispecchia un mo- dello più volte osservato e analizzato negli studi di geografia urbana: tale modello, definito sistema ur- bano a T, si presenta articolato in due assi principali, l’asse costiero e l’asse che da Pisa prosegue lungo la valle dell’Arno fino a Firenze. Studi successivi pro- pongono una variazione a tale modello e descrivono un modello insediativo ad H: in questo caso, i nodi del sistema insediativo regionale vengono identificati in Pisa e Firenze, mentre gli assi si allineano uno lungo la costa, l’altro lungo la direttrice Firenze-Arezzo e l’ultimo - che congiunge i due - interessa la valle dell’Arno fra Pisa e Firenze (Caforio, Cori, Inglis, 1992; Da Pozzo, Pierotti, 1992; Cori, Lazzeroni, 1995; Cori, Lemmi, 2004). Da segnalare, nella ripartizione territoriale in Zone Socio Sanitarie, come non tutte le Zone presentino dei centri inseriti nelle categorie a maggior punteggio: si tratta, quasi sempre, di aree periferiche rispetto al tessuto urbano regionale (Lunigiana, Valle del Serchio, Mugello, Amiata Grossetana, Amiata Senese, ecc.).

Benché l’indagine sia stata condotta per comune, e dunque significativa solo a tale livello di analisi, è tuttavia possibile ottenere una stima della polarità di ciascuna Zona attraverso una interpolazione dei dati rilevati. Tale procedimento si basa sul presupposto che l’indice di rarità – per come è stato costruito – restituisce un punteggio proporzionale alla portata complessiva dei servizi presenti in ciascun centro. La carta rappresentata in figura (fig. 2) è stata ottenuta attraverso l’inter- polazione dei dati relativi ai comuni. Tale procedimento permette di ottenere una stima delle aree maggiormente soggette

alle polarità urbane attivate dalle funzioni centrali ubicate nei comuni.5 _{Scopo di tale procedimento è fornire un modello in}

2 _{Oltre allo studio di Lemmi del 1994, si segnalano, fra gli altri: Mori, Cori, 1969; Costa, Da Pozzo, Bartaletti, 1976.}

3 _{Ad esempio, la banca dati SEAT – Pagine Gialle (www.paginegialle.it) ha modificato la titolatura di alcune categorie nel corso degli anni (da “marchi di fabbri-} ca – consulenza tecnico-legale” a “brevetti d’invenzione – consulenza tecnica e legale”)

4 _{Il calcolo dell’indice presentava, anche nella versione originale, alcuni correttivi: in particolare, al posto della formula base (Ir=Ctot/Cs) venivano utilizzate} alcune varianti (Ir=(Xc/Xtot)*100 oppure Ir= [Xc/Xmax)/Cs]*1000) in grado di rappresentare con maggiore precisione l’importanza relativa dei centri per determi- nate funzioni urbane. In questi casi, Xc rappresenta il dato riferito al centro X, Xtot il dato complessivo, Xmax il numero massimo raggiunto per un dato servizio nel centro X e Cs il numero di centri con presenza del servizio.

5 _{Il metodo di interpolazione utilizzato (Inverse distance weight) attribuisce i valori pesati sulla base delle caratteristiche rilevate per i capoluoghi comunali.} In questo caso, il valore rilevato in ciascun comune è stato assegnato al centroide del poligono che rappresenta la delimitazione amministrativa comunale. Si tratta, come già detto, di fornire un'indicazione spaziale della progressiva riduzione della capacità di polarizzazione territoriale all’aumentare della distanza dai centri. Tale stima intende evidenziare le Zone interessate da più marcati fenomeni di polarità urbana: quanto rappresentato, pertanto, ha il solo scopo di fornire un modello interpretativo della polarizzazione urbana regionale.

!"#$%&%'%()"*+",-%+"%./."01%2-.%"%,345*"%+-66/%738,/*/!

a cura di Mirco De Leo – 193 grado di rappresentare l’estensione teorica della polarità generata dai centri urbani; il modello, sarà utilizzato per segnalare eventuali anomalie nella distribuzione dei flussi sanitari.

!"#$%9%'%()"*+",-%+"%./."01%2-.%"%,345*"%+-66/%738,/*/%:+/;%"*-.236/;<%

!"#$%&'()"*"++,-$./$#/(&#*,$0$&)*#"$,)),$#,((#"."1*,+/&1"$2"/$(31*"44/$

&5"13*,$,5#,6"#.&$)7/1*"#(&),+/&1"$2"/$2,8-$,1%9"$/)$(31*"44/&$

,5#/:3/*&$,$%/,.%31$%"1*#&;$<,)"$2,*&$=$.*,*&$#,>43#,*&$%&1$31$

2/,4#,'',$,#",)"$2/$.3("#?%/"$(,#/$,)$(31*"44/&$&5"13*&$@/1$A'BC;$D"$

)/1""$4/,))"$."41,),1&$/$(318$,/$B3,)/-$*#,'/*"$)7/1*"#(&),+/&1"$2"/$2,8-$=$

.*,*&$,.."41,*&$/)$'"2"./'&$(31*"44/&;!

Fig. 2 - L’indice di rarità per i comuni della Toscana (dati interpolati)

Per completezza, si riporta - oltre alla rappresentazione dei punteggi ottenuta attraverso l’interpolazione dei dati, anche il punteggio attribuito a ciascun centro. Tale dato è stato raffigurato con un diagramma areale di superficie

pari al punteggio ottenuto (in km2_{). Le linee gialle segnalano i punti ai quali, tramite l’interpolazione dei dati, è stato}

194 – PARTE X: PER UN’INTERPRETAZIONE GEOGRAFICA DELLA MOBILITÀ SANITARIA

2. p

:

’

,

Una prima verifica del modello può essere effettuata analizzando i flussi in entrata sulle Aziende Ospedaliere, con- siderando la percentuale di dimessi per Zona Socio Sanitaria di residenza, rapportati al totale dei dimessi in Aziende Ospedaliere.

I cartogrammi riportati in figura (fig. 3a; fig. 3b; fig. 3c) rappresentano, rispettivamente, le dimissioni erogate presso le Aziende Ospedaliere di Firenze (AO Careggi + AO Meyer), di Pisa (AO Pisana) e di Siena (AO Senese). Come si può osservare, è possibile delineare, per ciascuna sede, un bacino d’utenza piuttosto circoscritto e definito. Prediligono l’Azienda Ospedaliera Pisana i residenti nelle Zone della Toscana costiera, con l’esclusione dei residenti nella Zona Grossetana e Colline dell’Albegna; inoltre – coerentemente con quanto stimato - si segnala un’eleva- ta percentuale di dimessi a Pisa anche per i residenti nella Zone Valle del Serchio, Piana di Lucca e Valdera. Le due AO fiorentine estendono il proprio bacino di utenza ai residenti nell’intera ASL fiorentina e, con intensità diffe- renti, in quella Pistoiese, Pratese ed Empolese. Per quanto riguarda le dimissioni erogate dall’AO Senese si segnala una forte propensione ad utilizzare le strutture dell’Azienda per i residenti nella ASL Senese e, in parte, per i residenti in alcune Zone della ASL di Arezzo e di Grosseto. In merito a questi ultimi dati, deve essere registrata un’anomalia rispetto a quanto previsto dal modello: dall’analisi dei dati non emerge una polarità diffusa fra Siena e Arezzo e, solo in parte, fra le Zone Grossetana - Colline Metallifere e l’area senese. Tale discontinuità verrà approfondita nel corso dei successivi paragrafi, in modo da evidenziare, dove possibile, i fattori in grado di spiegare tale anomalia.

Infine, deve essere segnalato il dato delle Zone a gravitazione incerta, vale a dire le Zone Socio Sanitarie che fanno registrare una percentuale di dimessi superiore al 25% da più di un’Azienda Ospedaliera. Come si può riscontrare dal confronto dei tre cartogrammi, per i residenti nelle Zone Valdarno Inferiore e Valdinievole si riscontrano percentuali considerevoli di dimessi sia da parte dell’AO Pisana che da parte delle AO fiorentine; per le Zone Valdarno, Aretina e Val di Chiana Aretina si registrano percentuali considerevoli di dimessi sia dalle AO fiorentine che dall’AO Senese, mentre la Zona Colline Metallifere viene segnalata per quanto riguarda la sovrapposizione delle aree di influenza dell’AO Pi- sana e dell’AO Senese. Viene confermato, per queste Zone, quanto stimato attraverso il modello: la polarità dei centri, combinata con il fattore distanza, è dunque in grado di spiegare tali situazioni.

!"#$%=/%'%>"4"88"3*"%-.3#/0-%2.-883%6-%?@%+"%A/.-##"%-%B-C-.%:D<! !"#$%=/%'%>"4"88"3*"%-.3#/0-%2.-883%6-%?@%+"%A/.-##"%-%B-C-.%:D<!

!"#$%=,%'%>"4"88"3*"%-.3#/0-%2.-883%6)?@%E-*-8-%:D<!

Fig. 3a - Dimissioni erogate presso le AO di Careggi e

Meyer (%) Fig. 3b - Dimissioni erogate presso le AO Pisane (%)

a cura di Mirco De Leo – 195