Abstract
Questo working paper costruisce una baseline empirica ex ante all’apertura della linea AV/HSR Napoli–Bari, con l’obiettivo di misurare lo “stato di integrazione” tra i due poli lungo tre canali complementari: collaborazione scientifica, mobilità studentesca e reti professionali. Sul piano cognitivo, un’analisi bibliometrica su Web of Science (1985–2024) documenta un rafforzamento persistente delle co-pubblicazioni tra istituzioni di Bari e Napoli, suggerendo la presenza di legami già consolidati che l’HSR potrebbe intensificare. Sul piano formativo, i microdati MUR mostrano che nel 2024/2025 Puglia e Campania presentano elevata ritenzione (73,7% e 87,2%), flussi bilaterali contenuti (Puglia→Campania 192, Campania→Puglia 76), e un ruolo centrale della Basilicata come bacino di uscita (self-flow 24,1%, con Basilicata→Puglia 611 e Basilicata→Campania 293). Sul piano professionale, si è sperimento l’uso del webscraping su LinkedIn attraverso Proxy URL, enrichment e classificazioni LLM vincolate. Si è costruito un DF con 105 profili LinkedIn con connessioni effettive Bari–Napoli e 1.328 eventi: le traiettorie risultano raramente “a due nodi”, con il resto d’Italia come hub (destinazione finale 57% in stage4) e connessone spesso mediata dall’università (Bari 57,4%, Napoli 45,5). Nei passaggi lavorativi diretti emergono asimmetrie qualitative: Bari→Napoli più tecnico-accademico, Napoli→Bari più orientato a impresa e funzioni economico-manageriali. Nel complesso, i risultati indicano una relazione già connessa ma non pienamente integrata, e forniscono una base di riferimento multidimensionale per future valutazioni causali degli effetti post-AV/HSR, tenendo conto dei potenziali rischi di polarizzazione.
Introduzione
Lo sviluppo della linea ferroviaria ad Alta Velocità (AV/HSR) Napoli–Bari rappresenta uno dei più significativi investimenti infrastrutturali per il Mezzogiorno, inserendosi nel quadro più ampio della rete transeuropea dei trasporti (TEN-T) lungo il Corridoio Scandinavo-Mediterraneo (Commissione Europea, 2021; Cascetta et al., 2020). La sua realizzazione porta con sé l’ambizione implicita di ridurre la distanza economica tra i sistemi urbani, migliorare l’accessibilità e favorire nuove forme di integrazione territoriale in una regione storicamente frammentata (Pagliara et al., 2021). onnettere Adriatico e Tirreno significa quindi collocare l’infrastruttura all’interno di una strategia di sviluppo orientata alla crescita e alla coesione, che necessita di un coordinamento esplicito con le politiche territoriali e di specializzazione intelligente per evitare effetti polarizzanti e massimizzare le complementarità tra sistemi locali (Prota & Viesti, 2022).
In letteratura, l'HSR è interpretata come una tecnologia abilitante capace di ridurre i costi generalizzati di trasporto, rafforzare le interazioni face-to-face e, in determinate condizioni, sostenere processi di policentrismo e diffusione della conoscenza (Gutiérrez, 2001; Cheng, Loo, & Vickerman, 2015, Bosurgi et al., 2025). Tuttavia, l'evidenza empirica suggerisce risultati eterogenei e fortemente dipendenti dal contesto: è documentato il rischio di un "effetto sifone" (siphon effect), in cui i poli principali vengono rafforzati a scapito di quelli secondari, amplificando potenzialmente gli squilibri spaziali qualora le complementarità locali e la connettività dell'ultimo miglio risultino deboli (Chen & Haynes, 2015; Zhang, Wan, & Yang, 2019; Albano & Pagliara, 2025).
In questo quadro, un limite ricorrente negli studi ex-ante e nelle valutazioni di impatto territoriale è la difficoltà di misurare l'effettivo "stato di integrazione" tra le città prima che l'infrastruttura diventi operativa. Ciò è particolarmente vero per le dimensioni immateriali dell'integrazione, legate alla circolazione della conoscenza e del capitale umano. Questo lavoro muove dalla premessa che, per comprendere in modo credibile i futuri impatti della Napoli–Bari, sia essenziale costruire una baseline empirica multidimensionale. Tale base di riferimento deve osservare, attraverso fonti di dati diverse ma coerenti, tre canali chiave attraverso i quali l'HSR influenza lo sviluppo: (i) la cooperazione scientifica e la capacità innovativa; (ii) la mobilità studentesca e la formazione del capitale umano; (iii) le reti professionali e i segnali di mobilità del lavoro qualificato.
In primo luogo, la letteratura suggerisce che l'aumento della velocità di trasporto faciliti la collaborazione tra lavoratori altamente qualificati distribuiti nello spazio, specialmente nelle attività knowledge-intensive dove la qualità e la frequenza delle interazioni influenzano direttamente la produttività (Dong, Zheng, & Kahn, 2020). Evidenze recenti indicano che i collegamenti HSR possono stimolare la performance innovativa degli attori accademici e rafforzare i meccanismi di trasferimento tecnologico, migliorando il processo di matching tra università e imprese (Li et al., 2024). In linea con questo filone, e adottando un approccio bibliometrico per misurare l'integrazione scientifica (Katz & Martin, 1997), lo studio integra un'analisi basata su Web of Science. Ciò permette di ricostruire l'evoluzione di lungo periodo della produzione scientifica e delle co-pubblicazioni tra gli atenei delle due aree (1985–2024), evidenziando un marcato incremento delle collaborazioni nell'ultimo decennio e una crescente densità di rete che potrebbe costituire un terreno fertile per ulteriori sinergie dopo l'apertura della linea.
In secondo luogo, il capitale umano si forma e si redistribuisce attraverso la mobilità studentesca. I collegamenti HSR possono influenzare le scelte di iscrizione — incidendo sull'attrattività, sulla ritenzione e sul pendolarismo a lunga distanza — interagendo al contempo con le differenze strutturali tra i sistemi urbani e universitari (Delaplace et al., 2014). Nel caso Bari–Napoli, il sistema accademico appare eterogeneo, con differenze significative nella dimensione degli atenei, nella loro composizione e nel peso delle università telematiche. Questi fattori sono potenzialmente decisivi per interpretare i flussi "reali" di mobilità rispetto ai semplici dati di iscrizione. Di conseguenza, il paper include un'analisi dei flussi di immatricolazione dai dataset del MUR (Ministero dell'Università e della Ricerca), ricostruendo matrici origine-destinazione e indicatori sintetici di scambio formativo, con un focus specifico sulle traiettorie interregionali e sui pattern di concentrazione/dispersione.
In terzo luogo, la misurazione dell'integrazione territoriale richiede l'osservazione della dimensione "post-formazione", ovvero la mobilità e l'interazione professionale. Parallelamente alla letteratura emergente che utilizza tracce digitali e reti spaziali — come i segnali derivanti dai social media — per interpretare le interazioni tra i luoghi (Wu et al., 2023), proponiamo una strategia basata sui dati di LinkedIn. Attraverso tecniche di scraping e arricchimento dei dati (data enrichment) per estrarre segnali sulle traiettorie educative e di carriera collegate ai nodi di Bari e Napoli, ci allineiamo alle recenti tendenze metodologiche nell'uso dei "Big Data" per l'analisi del mercato del lavoro (Zherdev, 2020; Stateva et al., 2021). L'obiettivo non è sostituire le fonti amministrative sul lavoro, ma costruire indicatori esplorativi e replicabili sulla struttura delle reti professionali e sulle direzioni della mobilità.
Il contributo di questo working paper è dunque duplice. Sul piano sostantivo, fornisce una baseline integrata della "capacità di connessione" tra Bari e Napoli lungo tre dimensioni (scienza, formazione e lavoro qualificato) che vengono spesso analizzate separatamente. Come evidenziato da Prota e Calò (2021), i sistemi di monitoraggio e valutazione delle politiche territoriali risultano decisivi per orientare gli investimenti verso traiettorie effettivamente trasformative e per evitare che le risorse si disperdano in interventi non coordinati.
Sul piano metodologico, propone un disegno multi-sorgente che combina bibliometria, dati amministrativi e tracce digitali. Questo approccio mira a rendere osservabili i meccanismi di integrazione e i potenziali trade-off distributivi, in coerenza con l'evidenza che gli effetti dell'HSR possono essere allo stesso tempo abilitanti e polarizzanti (Albano & Pagliara, 2025; Zhang, Wan, & Yang, 2019; Chen & Haynes, 2015).