Il cambiamento della ruralità nell'Unione Europea. Tipologie, evoluzione e risposte alle politiche

Obiettivo del lavoro è migliorare la lettura della ruralità europea. A fronte delle profonde trasformazioni avvenute, oggi non è più possibile analizzare i territori rurali adottando un mero approccio dicotomico che semplicemente li distingua dalle città. Al contrario, il lavoro integra l’analisi degli aspetti socio-economici con quella degli elementi territoriali, esaltando le principali dimensioni che caratterizzano le tante tipologie di ruralità oggi presenti in Europa. Muovendo dal dibattito sulla classificazione delle aree rurali, si propone dapprima un indicatore sintetico di ruralità che, adottando la logica fuzzy, considera congiuntamente aspetti demografici (densità), settoriali (rilevanza dell’attività agricola), territoriali e geografici (accessibilità e uso del suolo). Tale tecnica permette di ricostruire un continuum di gradi di ruralità, distinguendo così, all’interno dell’Unione Europea (circa 1.300 osservazioni), le aree più centrali da quelle progressivamente più rurali e periferiche. Successivamente, attraverso un’analisi cluster vengono individuate tipologie di aree omogenee in termini di struttura economica, paesaggio, diversificazione dell’attività agricola. Tali cluster risentono anche della distribuzione geografica delle aree stesse: vengono infatti distinti gruppi di regioni centrali da gruppi di regioni più periferiche. Tale analisi evidenzia soprattutto come il binomio ruralità-arretratezza risulti ormai superato: alcune aree rurali, infatti, hanno tratto vantaggio dalle trasformazioni che hanno interessato l’Unione Europea negli ultimi decenni (diffusione dell’ICT o sviluppo della manifattura). L’ultima parte del lavoro offre strumenti di analisi a supporto dell’azione politica comunitaria, analizzando la diversa capacità delle regioni europee di rispondere alle sfide lanciate dalla Strategia Europa 2020. Un’analisi in componenti principali sintetizza le principali dimensioni di tale performance regionale: i risultati sono poi riletti alla luce delle caratteristiche strutturali dei territori europei. Infine, una più diretta analisi spaziale dei dati permette di evidenziare come la geografia influenzi ancora profondamente la capacità dei territori di rispondere alle nuove sfide del decennio.

This work is aimed at providing a better analysis about EU rural areas. Lately, those regions have widely changed: thus, a dichotomous approach, simply distinguishing rural areas from cities, cannot take into account the increasing complexity affecting EU regions. Actually, the research is based on a multidimensional approach, by including within the analysis both socio-economic and geographical characteristics. Moving from the wide debate on the classification of rural areas, a comprehensive rurality index is computed by applying fuzzy logic to the whole set of EU regions (about 1,300 observations). This continuous index highlights the different extents of rurality, according to demographic aspects (e.g., density), economic features (e.g., relevance of the agricultural sector) and geographical characteristics (e.g., accessibility and remoteness). Then, a cluster analysis is applied. According to the regional economic structure, the diversification of the agricultural activities and the land use characteristics, homogeneous clusters are identified. They are also geographically defined. Actually, some groups of more central rural regions have taken advantage from the major transformations having affected the EU (e.g., the improvement in the ICT, the diffusion of manufacturing activities across rural areas,…). Thus, the link between rurality and underdevelopment can be considered almost outdated. Lastly, some tools for the analysis of the EU political actions are provided. The regional performance in achieving Europe 2020 Strategy targets is analysed. First, this performance at the regional level is summed up by adopting a principal component analysis. Then, the main results are linked with the comprehensive rurality index and the main evidences from the cluster analysis. Moreover, this performance is also analysed according to an exploratory spatial data analysis approach. Actually, geography still affects the way each region faces the new challenges for the next decade.