Posted by Francesco Giubileo
di Giubileo Francesco
Il presente rapporto è una vera novità nel palcoscenico nazionale e può certamente rappresentare un modello per eventuali sperimentazioni di vasta scala a livello comunitario, in grado di permettere all’attore pubblico di diventare un fornitore avanzato di informazioni, un centro nevralgico dove decisori politici, parti sociali e servizi per l’impiego possono trovare informazioni fondamentali per il collocamento dei soggetti più svantaggiati.
Alla base di questo strumento, vi è una tecnica dei Geographic Information Systems (GIS), nota come mappa di densità, in grado di realizzare modelli spaziali che permettano di conoscere il livello di concentrazione di un determinato fenomeno “socio-economico” a livello di singolo comune, sezione di censimento e numero civico.
L’analisi dello spazio è diventata un elemento centrale della ricerca nelle scienze economiche, sociali e politiche. Tuttavia, solo negli ultimi anni, grazie allo sviluppo tecnologico e alla disponibilità di enormi quantità di dati archiviabili e immagazzinabili in modo rapido ed efficiente, si sono potute realizzare importanti applicazioni scientifiche.
Il primo passo da compiere è quello di effettuare una geolocalizzazione dei dati, in questo caso tutte le persone che hanno trovato lavoro in provincia di Monza e Brianza nel 2012 (Mappa 1). Successivamente è possibile utilizzare un’elaborazione di questi dati, in modo da creare la mappa di densità è osservare come i nuovi rapporti di lavoro si concentrano prevalentemente intorno e nel centro di Monza (Mappa 2).
Mappa 1 – Opportunità di lavoro create in Provincia di M B– Anno 2012
Fonte: Nostre elaborazioni su dati della Provincia di Monza e della Brianza.
Mappa 2 – Lavoratori Avviati in aziende con sede operativa in Brianza
Fonte: Nostre elaborazioni su dati della Provincia di Monza e della Brianza.
Grazie alla geo-localizzazione è inoltre possibile rappresentare coloro che si sono dichiarati disponibili al lavoro (cioè i disoccupati) nel 2011 (Mappa 3).
Risulta chiaro come una soluzione del genere è in grado di rappresentare una vera rivoluzione per le politiche del lavoro, dato che ai policy-makerviene indicata l’area dove andrebbe realizzato l’intervento Ad esempio, nel comune di Limbiate si segnalano alcuni quartieri dove il livello di concentrazione dei disoccupati (oltre 250 persone svantaggiate) è rilevante rispetto alla popolazione residente e rappresentano un possibile indicatore di “criticità” nel territorio. Ovviamente è possibile realizzare dei focus molto dettagliati a secondo dell’interesse del ricercatore in grado di evidenziare l’informazione a livello di quartiere o indirizzo (Mappa 4).
Mappa 3– Distribuzione Disponibili al lavoro residenti in Brianza
Fonte: Nostre elaborazioni su dati della Provincia di Monza e della Brianza. Anno di riferimento 2011.
Mappa 4 – Distribuzione Did residenti in Brianza (Micro – sezione)
Fonte: Nostre elaborazioni su dati della Provincia di Monza e della Brianza. Anno di riferimento 2011.
Accanto alla possibilità di indicare dove sono i problemi maggiori (in modo da evitare di destinare le risorse a “caso” sul territorio, ma indirizzarli con precisioni verso determinati quartieri), è anche possibile mettere queste informazioni in relazione con quelle delle comunicazioni obbligatorie è quindi conoscere nel dettaglio la carriera occupazionale dei disoccupati. La mappa 5 evidenzia come le città di Milano e Monza abbiano rappresentato dei luoghi di approdo lavorativo nel 2012 dei disoccupati registrati nel 2011 ai Centri per l’impiego.
Mappa 5 – Luogo di lavoro dei disponibili 2011
Fonte: Nostre elaborazioni su dati della Provincia di Monza e della Brianza.
Infine, il vero valore aggiunto è la capacità di estrarre dalle mappe, nei punti di massima concentrazione i nomi delle aziende che hanno assunto di più e in modo costante negli ultimi anni.
L’obiettivo è quello di sfruttare queste informazioni per l’aggiornamento dei contatti con le aziende dei servizi per l’impiego, ovvero è possibile costruire un nuovo network di contatti sulla base di indicatori legati alle performance delle aziende più attive del territorio (definito Star Rating System).
Tab. 1 – Esempio di un eventuale elenco di aziende con Star Rating System
| Nome società | Settore | Rating | Numero Lavoratori assunti | Indice di flessibilità |
| Monza 1 | Altre attività dei servizi connessi alle tecnologie dell’informatica. | **** | 2890 | Basso |
| Monza 2 | Altri servizi di sostegno alle imprese. | *** | 570 | Medio |
| Monza 3 | Pulizia generale di edifici. | * | 76 | Basso |
Fonte: Nostre elaborazioni.
E’ bene ricordare che per il successo dello strumento, le informazioni dovranno essere sfruttate da personale con un “spiccato orientamento al lato commerciale”. Inoltre, lo strumento delle mappe di densità e la relativa analisi delle fonti amministrative non creano lavoro e non forniscono un quadro sulle vacancies disponibili.
In altre parole, la mappa di densità permette la “geolocalizzazione” delle crisi aziendali, l’eventuale localizzazione di potenziali opportunità formative da creare nel territorio e ancora la possibilità di avviare attività di scouting aziendale in maniera più mirate, ma solo se esiste un concreto interesse da parte dei decisori politici e dei servizi pubblici per l’impiego.
I principali vantaggi utilizzando le informazioni ricavate dal sistema informativo sono:
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