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Effetti spaziali o settoriali? Una analisi della crescita della dimensione media delle Unità Locali in Italia.
No full textUtilizzando una recente versione della shift-share con struttura spaziale, in questo contributo scomponiamo il cambiamento della dimensione media delle imprese nelle province italiane rispetto a componenti di natura sia spaziale (di regione e di vicinato) che settoriale. L?analisi, condotta con riferimento al periodo 2004-2009, mette in risalto differenze di rilievo rispetto la classe dimensionale considerata. In particolare, si registra una netta demarcazione Nord-Sud nella distribuzione provinciale degli effetti spaziali e settoriali se consideriamo le micro imprese (1-10 addetti), mentre la geografia appare molto più complessa per le piccole imprese (11-50 addetti
Combining Multiple Imputation and Hidden Markov Modeling to Obtain Consistent Estimates of Employment Status
Full text linkRecently, a method was proposed that combines multiple imputation and latent class analysis (MILC) to correct for misclassification in combined data sets. A multiply imputed data set is generated which can be used to estimate different statistics of interest in a straightforward manner and can ensure that uncertainty due to misclassification is incorporated in the estimate of the total variance. In this article, MILC is extended by using hidden Markov modeling so that it can handle longitudinal data and correspondingly create multiple imputations for multiple time points. Recently, many researchers have investigated the use of hidden Markov modeling to estimate employment status rates using a combined data set consisting of data originating from the Labor Force Survey (LFS) and register data; this combined data set is used for the setup of the simulation study performed in this article. Furthermore, the proposed method is applied to an Italian combined LFS-register data set. We demonstrate how the MILC method can be extended to create imputations of scores for multiple time points and thereby show how the method can be adapted to practical situations
Valutazione dell'efficacia del sistema di trattamento mediante lampade UV su vari impianti del consorzio di bonifica tevere agro-romano
No full textOBIETTIVI: Scopo di questo lavoro è stato valutare l’efficacia del trattamento
mediante raggi ultravioletti in tre impianti di depurazione del Consorzio
di Bonifica Tevere e Agro Romano che utilizzano tale sistema di disinfezione
per il recupero di acque a prevalente scopo irriguo.
METODI: I campioni di acqua prelevati da un rubinetto in acciaio posto sopra
i moduli, dove sono posizionate le lampade UV, sono stati raccolti in contenitori
idonei e trasportati refrigerati in laboratorio. I prelievi sono stati eseguiti
sia prima che dopo la messa in funzione delle lampade (tempo di disinfezione
>30 minuti). Nei campioni prima del trattamento, sono stati rilevati i valori
della trasmittanza e dei solidi sospesi totali, fondamentali per questo tipo di
disinfezione. Le analisi batteriologiche eseguite su tutti i campioni raccolti
sono state condotte ricercando i batteri indicatori di contaminazione fecale
(coliformi totali, fecali, enterococchi) e carica batterica totale.
RISULTATI: I valori relativi alla trasmittanza (media 66,5%) ed ai solidi
sospesi totali (media 34,2mg/L) sono sempre risultati superiori a quelli
ritenuti ottimali per questo tipo di impianti. Le acque raccolte prima della
disinfezione, hanno mostrato un elevato grado di inquinamento di origine
fecale con concentrazioni medie pari a 6,3x104UFC/100ml per i Coliformi
totali, 2,1x104UFC/100ml per i Coliformi fecali, 1,0x104UFC/100ml per gli
Enterococchi e 8,3x104UFC/ml per la Carica batterica totale, mentre nelle
acque trattate sono risultate più basse: 5,1x102UFC/100ml per i Coliformi
totali, 6,9x102UFC/100ml per i Coliformi fecali 3,4x102UFC/100ml per gli
Enterococchi e 3,6x103UFC/ml per la Carica batterica totale.
CONCLUSIONI: Analizzando i risultati si osserva una riduzione della contaminazione
microbica nelle acque dopo il trattamento di disinfezione, ma
non sufficiente a renderle idonee per il loro riutilizzo. Pertanto, in presenza
di un elevato carico organico, un pre-trattamento con filtri a sabbia, prima
della disinfezione mediante UV, ridurrebbe le impurità organiche aumentando
la trasmittanza favorendo così l’attività battericida delle lampade
Estimation of land cover parameters when some covariates are missing
No full textLand cover information is growing more and more important for the implementation and evaluation of environmental policies, and high precision is expected of it. AGRIT is an Italian point frame sample survey the purpose of which is to produce area estimates of the main crops, with a predetermined sample error for the different crops (see also Chapter 22 of this book).
When auxiliary information is available, the design-based regression estimator (Hansen et al., 1953; Cochran, 1977) is a classical technique used to improve the precision of a sample estimator. This technique has been widely applied to improve the efficiency of crop area estimates since the early days of satellite image data (Allen, 1990; Flores and Martnez, 2000; see also Chapter 12 of this book)
Decomposing regional business change at plant level in Italy. A novel spatial shift-share approach
No full textIn this paper, spatial shift-share decomposition is analysed when applied to Italian
data on regional business change at plant level, over the period 2004–2009. A new type of spatial
decomposition, which looks more effectively at neighbourhood influence, is introduced here.
Notable results emerge from the empirical investigation. First, it can be seen that the spatial level
of aggregation greatly affects results. Second, evidence of neighbourhood advantage in the
Southern NUTS 3 regions is found, together with opposite results for the Central-Northern
NUTS 3 regions. Finally, evidence of positive industrial mix effects is only found in CentralNorthern Ital
Population Size Estimation Using Multiple Incomplete Lists with Overcoverage
Full text linkThe quantity and quality of administrative information available to National Statistical Institutes have been constantly increasing over the past several years. However, different sources of administrative data are not expected to each have the same population coverage, so that estimating the true population size from the collective set of data poses several methodological challenges that set the problem apart from a classical capture-recapture setting. In this article, we consider two specific aspects of this problem: (1) misclassification of the units, leading to lists with both overcoverage and undercoverage; and (2) lists focusing on a specific subpopulation, leaving a proportion of the population with null probability of being captured. We propose an approach to this problem that employs a class of capturerecapture methods based on Latent Class models. We assess the proposed approach via a simulation study, then apply the method to five sources of empirical data to estimate the number of active local units of Italian enterprises in 2011
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