EQUITÀ E BENESSERE LOCALE

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1 REGIONE LIGURIA Analisi finalizzata all attuazione del sistema integrato dei servizi sociali e socio-sanitari (Ai sensi del disciplinare d incarico della Regione Liguria - 30/12/2005) EQUITÀ E BENESSERE LOCALE Ricchezza e spesa sociale nei comuni della Liguria Roma Febbraio 2007

2 INDICE PARTE PRIMA: BENESSERE LOCALE 1. L indice di ricchezza comunale: il metodo di calcolo p L Indice di Ricchezza Comunale (IRC): una prima graduatoria dei Comuni liguri 7 3. Analisi del pendolarismo rispetto all IRC La spesa sociale nei comuni liguri 16 PARTE SECONDA: EQUITÀ SOCIALE 5. Introduzione L indice di fragilità sociale (IFS) Equità sociale: un analisi territoriale per gruppi 32 APPENDICE STATISTICA 36 IN FONDO AL PRESEMTE REPORT È ALLEGATO IL CD-ROM CONTENENTE LE BANCHE DATI UTILIZZATE 2

3 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE PARTE PRIMA: BENESSERE LOCALE 1. L Indice di Ricchezza Comunale (IRC): il metodo di calcolo L indice di ricchezza comunale è stato costruito seguendo una particolare procedura di sintesi degli indicatori elementari denominata Sintesi mediante componenti principali [F. Del vecchio, Scale di misura e indicatori sociali, Bari, Cacucci, 1995, pp ] 1. Nello specifico, la costruzione dell IRC si è articolata rispetto a tre distinte fasi operative: normalizzazione degli indicatori, sintesi degli stessi, ponderazione dell indice. La lista completa degli indicatori grezzi con le relative fonti di provenienza è riportata in appendice (v. allegato 2, p.20). 1.1 Fase di normalizzazione degli indicatori Attraverso la procedura di normalizzazione 2 è stato eliminato l effetto dimensionale, vale a dire gli squilibri connessi alla diversa ampiezza demografica dei Comuni, consentendo così la costruzione di un set omogeneo e comparabile di variabili ecologiche [F. Pintaldi, I dati ecologici nella ricerca sociale. Usi e applicazioni, Roma, Carocci, 2003, pp ]. Peraltro, sempre in questa fase si è realizzato un ulteriore controllo di omogeneità attraverso l analisi degli zeri strutturali. Difatti, i Comuni di piccole dimensioni 3, su diverse variabili, erano contraddistinti dalla presenza di valori nulli. In questi casi, il valore zero può dipendere non tanto dall effettiva distribuzione del fenomeno, quanto dall influenza esercitata dalla dimensione del centro abitato. A titolo di esempio, in tutti i Comuni piccoli il numero di sportelli bancari per abitante o il numero dei depositi bancari sulla popolazione risulta essere sempre pari a zero 4. In questi casi, tali indicatori sono stati esclusi dall analisi in quanto risentivano dell effetto popolazione. In particolare, sono stati scartati tutti quegli indicatori che registravano una percentuale di zeri superiore al 90%. A conclusione di questa fase sono state selezionati gli indicatori elencati in tabella 1. 1 Tale metodo prevede l utilizzo di tecniche di analisi multivariate. In particolare, data la natura dei dati, di tipo metrico, è stata utilizzata la tecnica dell Analisi delle Componenti Principali (ACP). L ACP consente di sintetizzare l informazione raccolta con un numero elevato di variabili fra loro correlate, attraverso un numero inferiore di nuove variabili (dette Componenti) le quali sono una combinazione lineare delle variabili originarie. 2 Per normalizzazione si intende solitamente il rapporto fra due grandezze in cui al numeratore è posta la variabile di interesse (ad esempio, il numero di occupati nell industria), mentre al denominatore la popolazione di riferimento (numero di occupati). In sostanza, tale procedura consente di relativizzare i valori assoluti di un dato indicatore, consentendo così di eliminare l effetto popolazione. 3 Sono stati selezionati i Comuni con popolazione inferiore ai 500 abitanti (47 Comuni). 4 È evidente in questi esempi che la piccola dimensione del comune incide sulle scelte dei gruppi bancari di attivare sportelli in loco, vista l esiguità dei correntisti e quindi dei ricavi, a fronte di spese di gestione degli sportelli (costi di struttura, di personale) alquanto elevate. In altri termini, la dimensione dei centri abitati influisce sulle strategie di collocazione delle filiali. 3

4 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE Tab. 1 Variabili per l analisi dell IRC N. Fonte Ann Dimensione Variabile Unita di misura o V_98 Ancitel 2004 Dotazione strutturale U.L.comm./ U.L. tot. [ds_comme] % V_115 Ancitel 2001 Dotazione strutturale Cens.ind.serv. Add.ind./UL ind. % [sp_indu] V_118 Ancitel 2001 Dotazione strutturale Cens.ind.serv. add.terz/ul terz. % [sp_terzi] V_124 Ancitel 2001 Dotazione strutturale Cens.ind.serv. add.tot./ul tot. % [sp_totol] V_131 Osserv. Immob 2005 Ricchezza Valore Immobili Val-Min [i_min_ve] Euro/mq immobiliare V_132 Osserv. Immob 2005 Ricchezza Valore Immobili Val-Max [i_max_ve] Euro/mq immobiliare V_133 Osserv. Immob 2005 Ricchezza Valore Immobili Loc_Min [i_min_lo] Euro/mq immobiliare V_134 Osserv. Immob 2005 Ricchezza Valore Immobili Loc_max [i_max_lo] Euro/mq immobiliare V_149 Osserv. Immob 2005 Ricchezza residenziale/imi edilizia ordinaria % immobiliare V_203 Ancitel 2003 Sviluppo economico Aut.>2000/ tot.autov. [c_auto] % V_216 Ancitel 2002 Sviluppo economico Abb.Tv/ famiglie [c_tv] % V_219 Ancitel 1999 Sviluppo economico Cons.en.elett./ utenze famiglie Kwh [c_elettr] V_222 Ancitel 1999 Sviluppo economico Cons.en.elett./ ut. usi gen. [c_elet_g] Kwh V_244 Elaborazione Iref 2004 Dotazione strutturale UL Artigiana/UL totale [ds_artig] % su dati Ancitel V_245 Istat 2001 Ricchezza locale Reddito pro capite Euro*abitante V_246 Elaborazione Iref su dati Ancitel 2002 Ricchezza locale Contribuenti/popolazione [contribu] % Tali indicatori sono stati standardizzati 5 per attenuare le distorsioni di calcolo dovute alla differente unità di misura e alla variabilità interna delle singole variabili. Anche la standardizzazione rientra nella fase di normalizzazione dei dati Fase di sintesi degli indicatori Terminata la fase di normalizzazione, gli indicatori sono stati importati in uno specifico ambiente di calcolo 6, dando così avvio alle operazioni di sintesi del data-set. Tuttavia, prima di procedere alla costruzione dell IRC si è proceduto ad un ulteriore controllo delle variabili selezionate, attraverso la correlazione per aree tematiche tra le variabili e 5 La standardizzazione consiste nella trasformazione di un dato in un punto standard z, ossia un valore numerico che non risente sia delle differenze delle scale di valore (unità di misura) sia dell effetto delle diverse dispersioni dei dati, rendendo la distribuzione più compatta, attenuando le distorsioni connesse ai valori anomali (out-layer). Formalmente, la standardizzazione è un rapporto tra lo scarto di un valore dalla rispettiva media aritmetica sullo scarto tipo [A. Marradi, L analisi monovariata, Milano, FrancoAngeli, 2002, pp ). 6 Per il calcolo delle IRC è stato utilizzato il Package statistico SPSS (ver. 13). 4

5 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE la popolazione residente; ciò al fine di verificare in termini statistici l effetto dell ampiezza demografica nelle diverse variabili 7. A conclusione dell analisi sono state selezionate le seguenti variabili: Tab. 2 Variabili scelte per la costruzione dell IRC V_98 Ancitel 2004 Dotazione strutturale U.L.comm./ U.L. tot. [ds_comme] % V_132 Osserv. Immob 2005 Ricchezza immobiliare Valore Immobili Val-med [i_cen_v] Euro/mq V_134 Osserv. Immob 2005 Ricchezza immobiliare Valore Immobili Loc-med [i_cen_lo] Euro/mq V_149 Osserv. Immob 2005 Ricchezza immobiliare residenziale/imi edilizia ordinaria % V_203 Ancitel 2003 Sviluppo economico Aut.>2000/ tot.autov. [c_auto] % V_245 Istat 2001 Ricchezza locale Reddito pro capite [reddito] Euro*abitante V_219 Ancitel 1999 Sviluppo economico Cons.en.elett./ utenze famiglie [c_elettr] Kwh V_246 Elaborazione Iref su dati Ancitel 2002 Ricchezza locale Contribuenti/popolazione [contribu] % Tali variabili hanno costituito la base sulla quale è stato costruito l IRC. Per rendere l indice il più possibile robusto, si è proceduto ad una analisi delle correlazioni delle variabili. In questo caso sono state eliminate gli indicatori con correlazioni non significative (sign.<0,05) e, inoltre, non sono state considerate le correlazioni negative. In aggiunta, al fine di prevenire casi di multicollinearità 8 sono state eliminate le variabili che presentavano correlazioni elevate (r >0,9 come nel caso della correlazione tra il valore centrale del prezzo di vendita di alloggi residenziali e il valore centrale del prezzo di locazione delle abitazioni vedi allegato 1). Nel caso di multicollinearità, è stata preferita la variabile che presenta dei valori del coefficiente di correlazione r maggiori nelle altre variabili di riferimento (nel caso specifico, il prezzo di vendita). In base ai criteri di selezione summenzionati, il processo iterativo di affinamento dell indice ha consentito di isolare le seguenti variabili: - il reddito pro capite (area ricchezza locale); - l incidenza dell autovetture immatricolate con una cilindrata superiore a c.c. sul totale auto immatricolate (area consumo); - l incidenza delle Unità di Lavoro del commercio sul totale delle Unità di lavoro (area dotazione strutturale); 7 In questo caso, la scelta delle variabili si è fondata sull assunto che correlazioni con un livello di significatività inferiore a 0,01 non risentissero dell effetto popolazione ed erano, quindi, idonee per la costruzione dell IRC. Nel caso in cui la correlazione, pur non significativa, presentava comunque un segno negativo, nelle diverse variabili a confronto, tale situazione è stata considerata come indicatore della presenza di altre dimensioni latenti non riconducibili alla ricchezza dei comuni e quindi, in questi casi, si è proceduto alla loro eliminazione. In allegato 1, p.15, le tabelle riportate illustrano i valori di correlazione delle variabili rispetto alla popolazione: i valori cerchiati indicano le variabili selezionate per la sintesi dell IRC. 8 Per multicollinearità si intende una o più relazioni caratterizzate da valori di correlazione r che rasentano un associazione lineare perfetta (r = ± 1) o quasi perfetta r > ± 0,9. Per tale motivo in letteratura si parla di perfetta multicollinearità o quasi-multicollinearità. La presenza di tali relazioni produce delle distorsioni in termini di interpretazione dei dati, della stima dei parametri (stime inefficienti) e problemi di rappresentazione grafica nei casi di analisi multivariata. Cfr. C. Barbaranelli, Analisi dei dati, Edizioni LED, Milano, 2003, PP

6 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE - infine, il valore centrale delle quotazioni delle abitazioni di carattere residenziale (area ricchezza immobiliare) 9. Queste quattro variabili formano l ossatura di calcolo dell IRC. Attraverso un Analisi delle Componenti Principali (ACP) è stata isolata una componente che da sola spiega il 57% della varianza totale, un valore questo estremamente significativo, che testimonia il grado di omogeneità interna dell IRC. Al termine dell ACP sono stati salvati i punteggi fattoriali (component score), che rappresentano la posizione di ogni singolo comune rispetto all IRC. Formula generica della componente principale Cin = W1Zi1 + W2Zi2+ +WnZin dove z sono i punteggi standardizzati degli i-esimi Comuni sulle v variabili e W sono i coefficienti componenziali (component loading). I coefficienti componenziali indicano quanto ogni variabile concorre alla costruzione della componente principale. Tuttavia, questa misura, oltre a determinare l effetto di ogni singola variabile, è formata anche di una parte di varianza comune a tutte le variabili (detta comunalità) Fase di ponderazione dell IRC Per tale ragione, al fine di assicurare una maggiore rispondenza dell indice rispetto all importanza di ciascuna variabile processata, attraverso la tecnica della Regressione Multipla 10 (RML) sono state pesate le quattro variabili in base ai rispettivi coefficienti beta calcolati dalla RML. Questi pesi, rispetto ai valori delle correlazione delle variabili sulla componente (component loading), hanno il pregio di offrire una misura al netto della comunalità. Pertanto, i coefficienti beta sono stati utilizzati come pesi con K=1, realizzando un indice di ricchezza comunale di tipo additivo: Formula di calcolo dell IRC IRC = 1,368* ZscoreUL_comm/UL.Tot + 1,371*Zscore(I_CEN_V)+1,304*ZscoreReddito pro_capite+1,246*zscoreauto>2000 coefficienti Beta 9 I valori centrali sono stati ottenuti dalle variabili V131, V132, V133, V134, applicando la seguente formula (Valore max + Valore min)/2; cfr. tab La regressione multipla rientra nella famiglia della tecniche di analisi multivariata. In particolare, la RML è un estensione della regressione lineare semplice il cui assunto di fondo è basato su un rapporto di causalità. Si assume, infatti, che una o più variabili indipendenti siano causa (spieghino) di una variabile dipendente. La retta di regressione, nel caso di una relazione bivariata, è espressa dalla seguente funzione: Y = α+βx, dove y è la variabile dipendente, α rappresenta il punto in cui la retta incontra l asse della ordinata e, infine, β (coefficiente di regressione) è il coefficiente angolare della retta di regressione e misura la variazione della variabile X all aumentare di una unità di Y. In altri termini, tale coefficiente esprime l intensità dell effetto della variabile indipendente su quella dipendente. Nel nostro caso specifico, nell RML sono state utilizzate 4 variabili indipendenti, ottenendo altrettanti coefficienti di regressione parziale βxyw,z. Cfr. P. Corbetta et al, Statistica per la ricerca sociale, Bologna, Il Mulino, 2001, pp

7 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 2. L Indice di Ricchezza Comunale (IRC): una prima graduatoria dei Comuni liguri In conclusione, per consentire una maggiore lettura degli scarti nella classifica dei Comuni, i punteggi dell IRC sono stati trasformati in indici intermedi, ossia valori compresi da 0 (che indica il comune più povero della Liguria) a 100 (valore assegnato al Comune più ricco della Liguria). Di seguito presentiamo la classifica dei Comuni liguri rispetto all IRC. Tab. 3 Classifica dei Comuni liguri rispetto all IRC Rango Comune Valore dell IRC 1 PORTOFINO 100,00 2 ALASSIO 67,59 3 LAIGUEGLIA 57,80 4 DIANO MARINA 55,22 5 MONTEROSSO AL MARE 55,19 6 SPOTORNO 53,22 7 LOANO 53,16 8 PIEVE LIGURE 52,38 9 VERNAZZA 49,81 10 NOLI 49,68 11 SANTA MARGHERITA LIGURE 49,45 12 FINALE LIGURE 49,26 13 CHIAVARI 49,07 14 CELLE LIGURE 48,84 15 PIETRA LIGURE 48,45 16 PORTOVENERE 48,00 17 VARAZZE 47,91 18 BONASSOLA 47,84 19 BORGIO VEREZZI 47,55 20 CAMOGLI 47,39 21 ANDORA 46,91 22 BOGLIASCO 46,71 23 ARENZANO 46,36 24 ALBISOLA MARINA 45,72 25 LERICI 44,04 26 BERGEGGI 43,72 27 LAVAGNA 42,94 28 SESTRI LEVANTE 42,88 29 OSPEDALETTI 42,72 30 ALBENGA 42,46 31 RIOMAGGIORE 41,98 32 SAN BARTOLOMEO AL MARE 41,72 33 SAVONA 40,95 34 GENOVA 40,56 35 ZOAGLI 40,30 7

8 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 36 RECCO 40,17 37 SORI 40,17 38 CERVO 39,85 39 MONEGLIA 39,69 40 RAPALLO 39,34 41 FASCIA 39,08 42 DEIVA MARINA 39,05 43 BORDIGHERA 38,79 44 SARZANA 38,79 45 SESTA GODANO 38,76 46 COGOLETO 38,66 47 ALBISOLA SUPERIORE 38,47 48 CERIALE 38,47 49 SAN REMO 37,95 50 AMEGLIA 37,92 51 LEVANTO 37,63 52 GORRETO 37,37 53 TIGLIETO 37,18 54 IMPERIA 36,05 55 LA SPEZIA 35,34 56 BORGHETTO SANTO SPIRITO 35,28 57 BRUGNATO 35,15 58 SAN LORENZO AL MARE 34,99 59 TRIORA 34,54 60 PORNASSIO 34,34 61 MILLESIMO 34,12 62 CISANO SUL NEVA 34,09 63 CICAGNA 33,86 64 VADO LIGURE 33,86 65 ALTARE 33,25 66 URBE 32,99 67 ZUCCARELLO 32,99 68 TAGGIA 32,57 69 BUSALLA 32,44 70 SANTO STEFANO AL MARE 32,25 71 ROVEGNO 32,15 72 CARASCO 31,70 73 BARDINETO 31,48 74 VOBBIA 31,19 75 CARCARE 31,09 76 COGORNO 30,96 77 VENTIMIGLIA 30,64 78 MOCONESI 30,28 79 RONCO SCRIVIA 30,12 80 CASELLA 29,86 81 PIEVE DI TECO 29,70 82 BOISSANO 29,25 83 VILLANOVA D'ALBENGA 29,22 84 TORRIGLIA 29,16 85 FRAMURA 29,12 86 STELLA 28,90 87 MONTOGGIO 28,83 8

9 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 88 CAIRO MONTENOTTE 28,80 89 VEZZANO LIGURE 28,64 90 TOIRANO 28,54 91 MIGNANEGO 28,51 92 BORGHETTO DI VARA 28,32 93 CALIZZANO 28,32 94 CHIUSAVECCHIA 28,25 95 CAMPO LIGURE 28,13 96 SERRA RICCO' 27,96 97 VALLECROSIA 27,71 98 MENDATICA 27,61 99 SAVIGNONE 27, RIVA LIGURE 27, FONTANIGORDA 27, REZZOAGLIO 26, CASARZA LIGURE 26, LEIVI 26, BARGAGLI 25, DIANO CASTELLO 25, CALICE LIGURE 25, ORCO FEGLINO 25, BOLANO 25, CAMPOMORONE 25, SEBORGA 25, GARLENDA 25, MASONE 25, ROCCHETTA DI VARA 25, BORZONASCA 25, CARPASIO 25, COSSERIA 25, SASSELLO 24, SANTO STEFANO D'AVETO 24, CASTELNUOVO MAGRA 24, LUMARZO 24, AVEGNO 24, MIOGLIA 24, PONTINVREA 23, CARAVONICA 23, ROCCAVIGNALE 23, OSIGLIA 23, FOLLO 23, USCIO 23, CROCEFIESCHI 23, MELE 23, MONTEBRUNO 23, ORTONOVO 23, SANTO STEFANO DI MAGRA 23, CERANESI 23, QUILIANO 23, CAMPOROSSO 23, ISOLA DEL CANTONE 23, MAGLIOLO 23,32 9

10 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 140 CENGIO 23, OLIVETTA SAN MICHELE 23, VEZZI PORTIO 23, BALESTRINO 22, SANT'OLCESE 22, BAIARDO 22, ROSSIGLIONE 22, DEGO 22, NE 22, SAN COLOMBANO CERTENOLI 22, BORMIDA 22, CARRO 22, MOLINI DI TRIORA 21, MALLARE 21, CARRODANO 21, ORTOVERO 21, TOVO SAN GIACOMO 21, ARCOLA 21, RICCO' DEL GOLFO DI SPEZIA 20, PALLARE 20, NEIRONE 20, CASTEL VITTORIO 20, FAVALE DI MALVARO 20, VALBREVENNA 20, COSIO DI ARROSCIA 20, ORERO 20, TESTICO 19, GIUSTENICE 19, COSTARAINERA 19, MEZZANEGO 19, CASTELBIANCO 19, CALICE AL CORNOVIGLIO 18, DAVAGNA 18, VARESE LIGURE 18, BORGOMARO 18, PONTEDASSIO 18, STELLANELLO 18, CASTIGLIONE CHIAVARESE 18, DOLCEACQUA 18, PIETRABRUNA 17, CASANOVA LERRONE 17, CASTELVECCHIO DI ROCCA BARBENA 17, BEVERINO 17, ERLI 17, ISOLABONA 16, NASINO 16, BADALUCCO 16, TRIBOGNA 16, CIPRESSA 16, PIGNA 16, MONTEGROSSO PIAN LATTE 16, RONDANINA 16,04 10

11 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 192 PIGNONE 15, VASIA 15, ARNASCO 15, BORGHETTO D'ARROSCIA 15, VILLA FARALDI 15, DIANO ARENTINO 14, PIANA CRIXIA 14, LUCINASCO 14, VESSALICO 14, ONZO 14, ZIGNAGO 14, APRICALE 13, PROPATA 13, GIUSVALLA 13, CASTELLARO 13, MURIALDO 13, VENDONE 13, RIALTO 12, RANZO 12, TERZORIO 12, MONTALTO LIGURE 12, CIVEZZA 11, REZZO 11, CHIUSANICO 11, POMPEIANA 11, DIANO SAN PIETRO 11, CERIANA 11, COREGLIA LIGURE 11, MASSIMINO 10, PRELA' 10, DOLCEDO 10, MAISSANA 10, PLODIO 10, AURIGO 9, LORSICA 9, ROCCHETTA NERVINA 9, VALLEBONA 9, CESIO 9, SOLDANO 7, AIROLE 7, PERINALDO 5, SAN BIAGIO DELLA CIMA 5, ARMO 3, AQUILA DI ARROSCIA 0,00 11

12 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE 3. Analisi del pendolarismo rispetto all IRC 3.1 Perché il pendolarismo Oltre all indice di ricchezza territoriale dei Comuni, è stato utilizzato un indicatore relativo al pendolarismo. Per comprenderne le ragioni, occorre tornare alle motivazioni che hanno spinto a realizzare tale ricerca. Tra gli scopi di quest ultima, vi è la realizzazione di un indice che permetta di quantificare la ricchezza di un territorio comunale, al fine di redistribuire le risorse della Regione secondo criteri di maggiore equità. Tuttavia, la ricchezza di un territorio non è esprimibile unicamente in termini di risorse prodotte, ma è necessario prendere in considerazione anche le risorse allocate. In parole povere, occorre tenere a mente gli spostamenti geografici della forza lavoro (il pendolarismo), giacché la ricchezza prodotta in un comune può essere consumata e risparmiata in un altro comune, apportando benefici soprattutto a quest ultimo. A partire da questa scelta di fondo, si è proceduto a realizzare un analisi che tenga conto di entrambi gli aspetti: quello relativo alla ricchezza prodotta e quello relativo alla ricchezza distribuita. In particolare, l asse orizzontale del grafico a dispersione (fig. 1) esprime i valori relativi all indice di ricchezza comunale; mentre l asse verticale indica l incidenza del pendolarismo in entrata, ovvero quanta forza lavoro proviene dall esterno del comune oggetto di analisi. Indirettamente, esso indica sia l attrattività economica dello stesso che la fuoriuscita di reddito prodotto al suo interno. I due assi si incrociano sui valori medi di entrambi gli indicatori. 12

13 IREF- EQUITÀ E BENESSERE LOCALE Fig. 1 Ampiezza demografica dei comuni liguri, per indice di ricchezza comunale e per incidenza del pendolarismo in entrata Pendolarismo Centri industriali a bassa residenzialità Casarza ligure Ceranesi Cosseria Mele San colombano certenoli Sant'olcese Poli industriali Altare Brugnato Busalla Cairo montenotte Campo ligure Carasco Casella Cicagna Millesimo Moconesi Ronco scrivia Savignone Vado ligure Vezzano ligure Villanova d'albenga Poli turistici (incluso Portofino) Alassio Bergeggi Bordighera Borgio verezzi Ceriale Cervo Diano marina Finale ligure Lavagna Loano Monterosso al mare Ospedaletti Pietra ligure Portovenere San bartolomeo al mare Santa margherita ligure Spotorno Comunità montane a vocazione agricola e ad occupazione fragile 17-1 Carrodano Casanova lerrone 12 Castel vittorio Castelvecchio di rocca barbena Erli 7 Comuni residenziali Maissana Mioglia 2 Albisola superiore Nasino Agrituristico o Bogliasco Olivetta san michele invernale Cogoleto Osiglia -3 Cogorno Prela' Aquila Sori Rezzo Bardineto Taggia Vasia Fontanigorda -8 Toirano Villa faraldi S.Stefano d'aveto Ventimiglia Zignago Ricchezza territoriale 13

14 Dalla combinazione delle due misure, prendono forma diversi tipi di Comuni. Sul quadrante che annovera valori positivi (in alto a destra) troviamo i Comuni caratterizzati da un grado di ricchezza positivo, associato ad un incidenza del pendolarismo anch essa positiva. In sostanza, si tratta di Comuni che producono ricchezza anche grazie all attività dei pendolari, che vi si recano in virtù delle opportunità lavorative presenti. Il quadrante inferiore, in basso a destra, comprende quei Comuni che mostrano un elevato livello di ricchezza territoriale, caratterizzati tuttavia da un pendolarismo inferiore alla media. In sostanza, la ricchezza prodotta non sembra fuoriuscire dal comune attraverso la mobilità della forza lavoro. Il terzo quadrante, in basso a sinistra, rappresenta il settore dei valori negativi. Ad una ricchezza comunale inferiore alla media dei Comuni liguri si associa un pendolarismo relativamente inferiore. Sono Comuni a ridotta trazione economica, il che giustifica la scarsa attrattività che esercitano presso la forza lavoro regionale. Infine il quarto quadrante, in alto a sinistra, annovera quei Comuni che, pur avendo una ricchezza manifesta tendenzialmente uguale o inferiore alla media dei Comuni liguri, evidenziano tuttavia un elevata capacità attrattiva, dovuta alla loro capacità di generare comunque posti di lavoro. 3.2 Brevi note sulla tipologia dei Comuni Una volta definite in generale le peculiarità dei Comuni appartenenti ai singoli quadranti, si sono proiettate su questi ultimi le coppie di valori relativi alla ricchezza e al pendolarismo dei Comuni liguri. Sono stati esclusi i quattro capoluoghi di provincia e il comune di Portofino perché presentavano valori eccessivi, che avrebbero sbilanciato l intera analisi effettuata 11. Nel grafico troviamo, dunque, la distribuzione dei Comuni liguri per ampiezza demografica dei centri, ripartiti per ricchezza territoriale e incidenza del pendolarismo. Si noterà immediatamente una tendenza relativa all ampiezza demografica. In particolare, il numero di abitanti per comune cresce mano a mano che ci si sposta dal lato sinistro del grafico al lato destro, con una lieve tendenza verso l alto della distribuzione. Ciò significa che le opportunità di sviluppo economico, e la ricchezza derivante, sono maggiori nei centri abitati più grandi; al tempo stesso, tali opportunità favoriscono fenomeni di inurbamento. Ma quali sono le caratteristiche principali dei Comuni a trazione integrale, ovvero i bacini di sviluppo economico della Regione? E quali sono, viceversa, quelli che vivono una fase di inviluppo e di scarsa attrattività lavorativa? Allo scopo di meglio caratterizzarne i tratti, sono state inserite nell analisi alcune variabili di contesto, quali il settore occupazionale prevalente, il tasso comunale di occupazione, il rilievo altimetrico: di seguito, si illustreranno brevemente alcune proprietà dei gruppi di Comuni evidenziati nel grafico. 11 Tali Comuni saranno oggetto di trattazione a parte. 14

15 Poli turistici Nell immaginario collettivo, la regione Liguria è spesso identificata con i suoi poli turistici, come ad esempio Portofino e Alassio. Si tratta dei Comuni che si collocano nel primo quadrante del grafico a dispersione e non a caso: giacché mostrano una maggiore ricchezza territoriale, unitamente ad un pendolarismo medio-alto. Inoltre, l incidenza dell occupazione nel settore terziario è superiore alla media, cosiccome il numero di posti letto in albergo per abitante. Nella quasi totalità, si tratta di Comuni rivieraschi. Comuni residenziali Sono simili ai precedenti, ma non sono caratterizzati da pendolarismo in entrata. Sembrano piuttosto Comuni ricchi, ma di una ricchezza non prodotta da flussi di lavoratori in entrata, quanto piuttosto consumata all interno, da abitanti la cui permanenza assume i tratti della residenzialità. Comunità montane a vocazione prevalentemente agricola E il gruppo che mostra la maggiore eterogeneità tra quelli presentati. Ciò che accomuna questi centri è l ampiezza demografica, spesso minima, e la loro collocazione geografica, prevalentemente montana. In linea di massima, sono comunità a vocazione agricola, sebbene nel gruppo si trovino Comuni in cui gli abitanti che vi risiedono lavorano per lo più nell industria. Tra di essi troviamo, inoltre, alcuni Comuni in cui la riconversione dell economia ha assunto una vocazione turistico-ambientale. In generale, sono centri la cui ricchezza territoriale è inferiore alla media, come inferiore alla media è il tasso di occupazione dei suoi abitanti. Presentano, infine, una scarsa attrattività in termini di pendolarismo in entrata. Centri industriali a bassa residenzialità Sono Comuni di ampiezza medio-piccola, ma a differenza dei precedenti, mostrano un livello di pendolarismo maggiore. La loro attrattività è probabilmente dettata dalla presenza di unità locali di produzione industriale, che ne fanno dei micro-bacini di occupazione locale. L alto grado di pendolarismo in entrata viene confermato dalla bassa residenzialità dei lavoratori, cosicché il dinamismo interno del comune è basato fondamentalmente sui tempi di lavoro delle unità produttive. Poli industriali I Comuni raggruppati sotto l etichetta Poli industriali sono accomunati ai precedenti da una quota rilevante di residenti addetti al settore industriale. Non stupisce, dunque, la loro capacità di attrarre lavoratori in entrata. Rispetto ai precedenti, li distingue la maggiore ampiezza demografica: si tratta, infatti, di Comuni con un grado superiore di residenzialità. Inoltre, la ricchezza comunale si attesta su valori medi rispetto alla totalità dei Comuni liguri. 15

16 4. La spesa sociale nei comuni liguri Nei paragrafi precedenti sono stati illustrati l indice di ricchezza comunale e l indice di pendolarismo. Essi contribuiscono a costruire una tipologia di comuni, suddividendoli in gruppi tendenzialmente omogenei. A questo lavoro si aggiunge ora un tassello non meno importante, quello relativo alla spesa sociale sostenuta nei diversi comuni. Infatti, la finalità ultima della ricerca consiste nel costruire una mappa della spesa sociale in Liguria che tenga conto del contesto socio-economico in cui tale spesa va ad innestarsi; ciò al fine di garantire un riparto della stessa che risponda a criteri di maggior equità nei trasferimenti dalla Regione ai Comuni in materia di spesa sociale. Per quantificare la spesa effettuata dai Comuni liguri sono stati presi in considerazione gli impegni di spesa corrente; occorre infatti considerare gli esborsi effettivamente certificati dagli enti locali nella loro comunicazione dei Conti di bilancio al Ministero degli Interni. I servizi di carattere socio-assistenziale sono molteplici. In particolare, sono state considerate le seguenti tipologie di servizi di cura: spese per asili nido, infanzia e per i minori; a seguire, spese di assistenza, beneficenza pubblica e servizi diversi alla persona; infine, spese per strutture residenziali e di ricovero per anziani. In sostanza, sono annoverati i grandi ambiti di rilievo delle attuali politiche di welfare, alla luce del contesto generale di pressione demografica e di criticità dei servizi per l infanzia che caratterizzano l attuale sistema sociale italiano. Sono state escluse le spese per servizio necroscopico e cimiteriali, perché non attinenti direttamente allo scopo della ricerca. Una volta convenuti sulle voci di spesa sociale da scegliere al fine di procedere all analisi, sono stati costruiti due indicatori, utili a sintetizzare le informazioni e soprattutto a permetterne la comparabilità tra Comuni. Il primo è costituito dall importo in Euro della spesa sociale per abitante. Esso permette di misurare in modo intuitivo quanto viene speso dai comuni per ogni abitante ivi residente, eliminando le differenze dovute all ampiezza demografica dei Comuni. Il secondo indicatore utilizzato misura l incidenza degli impegni di spesa sociale sul totale degli impegni di spesa sostenuti dal Comune. In sostanza, mentre il primo indicatore permette una comparabilità prendendo in considerazione gli abitanti, il secondo effettua una comparazione prendendo come unità di misura i Comuni, o meglio le politiche di spesa dei comuni. In tal modo, dallo sguardo d insieme dei due indicatori è possibile ottenere un quadro di riferimento sia in tema di politiche sociali dell Ente locale sia in tema di reale sostegno alle esigenze di benessere della popolazione locale. I due indicatori sono stati quindi innestati nel precedente impianto di analisi, arricchendolo di ulteriori caratterizzazioni. Ci si è posti la domanda di fondo se le politiche di spesa sociale tengano conto o meno della ricchezza prodotta ed espressa nei territori comunali. Nello specifico, ci si chiede se esista una relazione tra le due dimensioni rilevate. Per dare seguito ad tale interrogativo, si è effettuata un analisi, con l ausilio di un grafico a dispersione (fig. 2) 16

17 Fig. 2 Spesa sociale pro-capite (in euro) nei Comuni e nelle Comunità montane, per indice di ricchezza comunale e incidenza della spesa sociale sul totale degli impegni (in puntii standard) Incidenza della spesa sociale 4,50 SAN REMO 3,50 2,50 CERVO DIANO MARINA SAN BARTOLOMEO AL MARE 1,50 SAN LORENZO AL MARE SANTA MARGHERITA LIGURE BORDIGHERA Pollupice GENOVA 0,50 Ingauna RECCO LERICI OSPEDALETTI ZOAGLI SANTO STEFANO AL MARE PORTOVENERE CAMOGLI Riviera spezzina Giovo RAPALLO IMPERIA Argentina Armea Argentea -1,5-0,5 LA SPEZIA 0,5 1,5 2,5 3,5 Alta Val Bormida AMEGLIA SAVONA SARZANA CHIAVARI DIANO CASTELLO PIEVE LIGURE RIVA LIGURE Aveto Graveglia Sturla -0,50 Val Petronio LAVAGNA BOGLIASCO VALLECROSIA Alta Valle Scrivia TORRIGLIA Intemelia SORI Media e bassa Val di Vara CASTEL. MAGRA Valli Stura e Orba Fontanabuona S. STEF MAGRA VEZZANO LIGURE ARCOLA Alta Val Polcevera ORTONOVO -1,50 Indice di ricchezza comunale 17

18 Per leggere il grafico e comprenderne il significato è necessario tener conto delle tre dimensioni di cui si compone. La prima riguarda l indice di ricchezza comunale, ed è raffigurata graficamente sull asse orizzontale, come illustrato in precedenza; per la precisione, a destra si posizionano i comuni con ricchezza territoriale maggiore, mentre a sinistra troviamo i comuni con ricchezza inferiore. La seconda dimensione, lungo l asse verticale, riguarda invece l incidenza della spesa sociale sul totale delle spese impegnate: in alto, incontriamo i Comuni e le Comunità montane 12 che spendono importi maggiori in relazione al totale delle spese sostenute; in basso troviamo Comuni e Comunità montane che hanno una spesa relativa inferiore 13.La terza dimensione è data dalla grandezza delle bolle riprodotte nel grafico e si riferisce alla spesa sociale procapite in euro sostenuta dai Comuni e dalle Comunità montane. In sostanza, maggiore è l area delle bolle e maggiore è la spesa pro-capite che i Comuni sostengono per i loro residenti. Ebbene, dalla lettura congiunta dei tre indicatori la risposta alla domanda precedente sembra essere tendenzialmente positiva. In sostanza, pur con le riserve derivanti da un analisi d insieme, si nota una relazione, di segno positivo, tra la ricchezza prodotta dai Comuni e dalle Comunità montane e gli esborsi degli enti in tema di politiche sociali. In effetti, all aumentare della ricchezza territoriale, aumenta l incidenza degli impegni di spesa sociale sul totale degli impegni di spesa. Nondimeno, la stessa relazione appare contenuta nel momento in cui si tirano in ballo gli esborsi procapite riguardanti la spesa sociale. In particolare, si notano sì alcune differenze tra Comuni e Comuni; pur tuttavia, tali differenze non sembrano attribuibili ad una relazione lineare tra ricchezza e ammontari di spesa. Per sciogliere il dubbio, è necessario effettuare un supplemento di analisi: in altre parole, occorre approfondire le relazioni ora indicate raggruppando i Comuni per indice di ricchezza e verificando, al loro interno, se vi siano elementi di omogeneità o di eterogeneità in tema di spesa sociale. Per tale ragione, i Comuni liguri sono stati raggruppati in decili e si è monitorata, al loro interno, sia la spesa pro-capite che l incidenza di spesa L accorgimento di raggruppare la quasi totalità dei Comuni in Comunità montane si è reso necessario per rendere più robusta l analisi. In sostanza, si è deciso di rappresentare le diciannove Comunità liguri (in minuscolo, nel grafico) e i Comuni rimanenti e non appartenenti a Comunità (in maiuscolo) giacché non tutti i Comuni presentano dati significativi o attendibili in materia di spesa socioassistenziale. Basti pensare che l 80% degli enti locali territoriali non sostiene spese per il mantenimento di strutture residenziali per anziani; un dato evidentemente anomalo, alla luce del fatto che i beneficiari di tali strutture provengono spesso anche dai Comuni limitrofi. Elevare il livello di analisi a raggruppamenti inter-comunali permette di avvicinarsi maggiormente alla logiche di ripartizione (e di fruizione) degli investimenti di carattere socio-assistenziale. 13 Il punto d incontro dei due assi rappresenta la media di entrambe le distribuzioni di valore. La loro unità di misura è rappresentata dai punti standard. Per il processo di trasformazione delle variabili utilizzate in variabili standardizzate si veda la precedente nota Il decile è una misura di posizione che suddivide una distribuzione di valori in dieci parti. Nel primo decile troviamo il gruppo che presenta i valori più bassi nella distribuzione; viceversa, nel decimo decile troviamo il gruppo che presenta i valori più alti; nel mezzo, ovvero dal secondo al nono gruppo, incontriamo gruppi di unità di analisi che presentano valori via via crescenti rispetto alla variabile utilizzata. Nel nostro caso, ogni tabella è costituita da un gruppo di enti locali accomunati da un quadro di ricchezza territoriale sostanzialmente omogeneo: il numero posto in testa ad ogni tabella (12,17 per la prima; 16,60 per la seconda, etc.) ne riassume la consistenza quantitativa in termini di Indice di ricchezza territoriale. 18

19 Tab.4 - Spesa sociale pro-capite e incidenza della spesa sociale sul totale di spesa corrente dei Comuni, per gruppi di Comuni (in decili di Irc) PRIMO DECILE SECONDO DECILE TERZO DECILE 12,17 16,60 20,18 Spesa sociale pro-capite (euro) Incidenza spesa sociale (%) Spesa sociale pro-capite (euro) Incidenza spesa sociale (%) Spesa sociale pro-capite (euro) PLODIO ,3 PIGNA ,9 BEVERINO ,4 CERIANA 90 11,6 PIGNONE 43 5,0 DAVAGNA ,6 DIANO SAN PIETRO 37 5,6 APRICALE 43 4,3 MEZZANEGO ,1 SAN BIAGIO DELLA CIMA 19 3,5 DIANO ARENTINO 25 3,4 PONTEDASSIO ,7 SOLDANO 17 3,3 VENDONE 22 3,0 VARESE LIGURE 74 10,6 POMPEIANA 20 2,6 VESSALICO 14 2,1 CASTIGLIONE CHIAVARESE 55 7,3 PERINALDO 19 2,5 GIUSVALLA 14 1,9 PIETRABRUNA 39 5,1 AIROLE 24 2,5 CASTELLARO 13 1,8 DOLCEACQUA 33 4,9 PRELA' 16 1,9 ONZO 15 1,8 CALICE AL CORNOVIGLIO 33 4,1 DOLCEDO 12 1,7 RIALTO 13 1,8 STELLANELLO 25 3,3 MONTALTO LIGURE 18 1,7 ZIGNAGO 15 1,7 CASANOVA LERRONE 25 3,0 CHIUSANICO 15 1,7 VILLA FARALDI 14 1,7 COSTARAINERA 29 3,0 CIVEZZA 13 1,6 MURIALDO 10 1,6 BORGOMARO 19 2,5 MAISSANA 13 1,1 MONTEGROSSO PIAN LATTE 21 1,6 BADALUCCO 18 2,5 CESIO 6 0,8 VASIA 11 1,1 CASTELBIANCO 20 2,1 REZZO 7 0,8 CIPRESSA 12 1,1 TRIBOGNA 10 1,5 AURIGO 6 0,7 PROPATA 13 1,0 ERLI 12 1,4 ARMO 4 0,4 RANZO 5 0,7 ISOLABONA 11 1,3 MASSIMINO 3 0,3 TERZORIO 7 0,7 TESTICO 15 1,3 AQUILA DI ARROSCIA 2 0,2 BORGHETTO D'ARROSCIA 3 0,4 GIUSTENICE 8 1,2 VALLEBONA 1 0,1 ARNASCO 1 0,2 NASINO 12 1,0 LORSICA 1 0,1 LUCINASCO 2 0,2 ORERO 3 0,4 ROCCHETTA NERVINA 1 0,1 PIANA CRIXIA 0 0,0 CASTELVECCHIO DI ROCCA BARB. 0 0,0 COREGLIA LIGURE 0 0,0 RONDANINA 0 0,0 Incidenza spesa sociale (%) Media primo decile 19 2,5 Media secondo decile 39,9 3,4 Media terzo decile

20 QUARTO DECILE QUINTO DECILE SESTO DECILE 23,16 24,97 28,18 Spesa sociale Incidenza Spesa sociale Incidenza Spesa sociale Incidenza pro-capite (euro) spesa sociale (%) pro-capite (euro) spesa sociale (%) pro-capite (euro) spesa sociale (%) SANT'OLCESE ,1 CAMPOROSSO ,4 BOLANO ,0 ARCOLA 93 16,4 ORTONOVO 83 18,9 BARGAGLI ,7 CARRODANO 100 9,4 CASTELNUOVO MAGRA ,4 CAMPOMORONE ,8 NE 56 8,4 SANTO STEFANO DI MAGRA 81 12,7 CAMPO LIGURE ,4 SAN COLOMBANO CERTENOLI 38 6,0 CENGIO 63 12,3 SERRA RICCO' ,2 ROSSIGLIONE 23 4,8 MELE 71 11,8 VALLECROSIA ,3 RICCO' DEL GOLFO DI SPEZIA 24 4,2 QUILIANO 81 9,7 MASONE 82 16,1 CARRO 28 3,1 CROCEFIESCHI 84 8,9 SAVIGNONE ,8 NEIRONE 15 2,7 CERANESI 54 8,7 REZZOAGLIO ,7 VEZZI PORTIO 14 2,3 LUMARZO 56 8,1 BORZONASCA ,6 BALESTRINO 19 2,2 SASSELLO 82 7,2 RIVA LIGURE 87 10,2 VALBREVENNA 16 2,1 FOLLO 40 6,8 CASARZA LIGURE 49 9,2 BAIARDO 24 2,1 USCIO 31 5,8 DIANO CASTELLO 31 3,5 DEGO 15 2,0 SANTO STEFANO D'AVETO 47 4,9 FONTANIGORDA 33 3,1 CASTEL VITTORIO 14 1,9 AVEGNO 19 4,0 COSSERIA 24 2,6 TOVO SAN GIACOMO 9 1,5 MAGLIOLO 16 1,4 ROCCHETTA DI VARA 17 2,4 MOLINI DI TRIORA 16 1,4 MIOGLIA 9 1,1 SEBORGA 15 2,1 BORMIDA 11 1,4 CARAVONICA 8 0,9 ORCO FEGLINO 15 2,0 MALLARE 6 1,0 OSIGLIA 7 0,8 CALICE LIGURE 12 2,0 PALLARE 5 0,7 ROCCAVIGNALE 5 0,7 GARLENDA 18 1,7 ORTOVERO 3 0,4 OLIVETTA SAN MICHELE 6 0,6 LEIVI 8 1,2 FAVALE DI MALVARO 1 0,1 MONTEBRUNO 4 0,4 CARPASIO 9 0,9 COSIO DI ARROSCIA 0 0,0 PONTINVREA 2 0,3 MENDATICA 3 0,2 ISOLA DEL CANTONE 1 0,1 Media quarto decile 29 4 Media quinto decile 47,6 7,2 Media sesto decile

21 SETTIMO DECILE OTTAVO DECILE NONO DECILE 32,06 38,47 45,05 Spesa sociale Incidenza Spesa sociale Incidenza spesa sociale Spesa sociale Incidenza pro-capite (euro) spesa sociale (%) pro-capite (euro) (%) pro-capite (euro) spesa sociale (%) COGORNO ,2 BUSALLA ,5 SARZANA ,1 MIGNANEGO ,8 MILLESIMO ,0 SAVONA ,2 RONCO SCRIVIA 95 14,5 SANTO STEFANO AL MARE ,6 RAPALLO ,5 VENTIMIGLIA 89 11,8 VADO LIGURE ,2 SESTRI LEVANTE ,6 CARCARE 80 11,4 SAN LORENZO AL MARE ,5 LAVAGNA ,4 CALIZZANO 93 10,6 LEVANTO ,2 LERICI ,4 CAIRO MONTENOTTE 65 10,3 LA SPEZIA ,7 COGOLETO ,0 STELLA 61 9,5 CICAGNA ,9 GENOVA ,9 PIEVE DI TECO 102 9,4 IMPERIA ,2 SORI 71 10,3 VILLANOVA D'ALBENGA 82 9,0 ALBISOLA SUPERIORE 42 9,7 DEIVA MARINA 96 9,2 VEZZANO LIGURE 49 8,9 TAGGIA 90 9,1 RIOMAGGIORE 172 9,0 CARASCO 31 5,9 SAN REMO 234 8,9 RECCO 88 8,2 ROVEGNO 61 5,2 BORGHETTO SANTO SPIRITO 126 8,4 OSPEDALETTI 112 8,0 BORGHETTO DI VARA 43 5,0 AMEGLIA 62 7,1 ALBENGA 71 7,1 MOCONESI 25 4,4 CERIALE 103 6,9 BORDIGHERA 82 6,4 BOISSANO 27 3,9 TIGLIETO 47 5,0 SESTA GODANO 41 4,9 MONTOGGIO 16 2,9 CISANO SUL NEVA 42 4,7 ZOAGLI 50 4,0 CASELLA 15 2,8 TRIORA 66 4,5 BERGEGGI 66 3,8 TORRIGLIA 14 2,0 ALTARE 27 3,5 MONEGLIA 30 2,7 TOIRANO 17 1,8 URBE 23 2,1 SAN BARTOLOMEO AL MARE 38 2,2 FRAMURA 23 1,7 BRUGNATO 8 0,9 CERVO 35 1,7 BARDINETO 15 1,5 ZUCCARELLO 8 0,8 FASCIA 0 0,0 CHIUSAVECCHIA 9 1,0 GORRETO 5 0,3 VOBBIA 2 0,2 PORNASSIO 0 0,0 Media settimo decile 52,2 7,0 Media ottavo decile 116,5 10,8 Media nono decile 96,2 9,1 21

22 DECIMO DECILE 100 Spesa sociale Incidenza pro-capite (euro) spesa sociale (%) ALBISOLA MARINA ,6 SPOTORNO ,4 LOANO ,6 CHIAVARI ,7 PIETRA LIGURE ,3 BOGLIASCO ,2 FINALE LIGURE ,9 SANTA MARGHERITA LIGURE ,1 DIANO MARINA ,0 ALASSIO 150 9,9 VARAZZE 98 9,5 PORTOVENERE 105 9,4 ARENZANO 92 9,2 NOLI 105 8,7 CAMOGLI 81 7,1 PIEVE LIGURE 59 6,5 MONTEROSSO AL MARE 76 4,6 CELLE LIGURE 49 4,5 BORGIO VEREZZI 74 4,4 PORTOFINO 204 4,1 ANDORA 46 3,2 BONASSOLA 57 2,8 LAIGUEGLIA 50 2,7 VERNAZZA 22 1,6 Media decimo decile 127,3 9,2 I dieci gruppi sono stati ordinati al proprio interno per incidenza percentuale di spesa sociale, partendo dal Comune più munifico fino ad arrivare a quello più fragile. Ad un primo sguardo nei vari gruppi, emerge come vi siano Comuni apparentemente più attrezzati di altri sul fronte delle spese sociali. Gli enti locali colorati di grigio spendono in media più degli enti locali evidenziati in bianco. Ovviamente, la media si riferisce ai valori espressi all interno di ogni gruppo, ciò al fine di rendere più attendibile l illustrazione dei dati presentati. Ciò porta a concludere, pur senza abbandonarsi a generalizzazioni fuorvianti che, a parità di ricchezza territoriale, siamo in presenza di una diversa declinazione delle politiche sociali da parte degli enti locali, il cui impatto in termini di spesa sociale procapite è ben evidente gettando uno sguardo sugli importi elencati nelle prime colonne delle tabelle. Tuttavia, i risultati non devono trarre in inganno, giacché molti enti locali in testa alla classifica dei singoli gruppi sono in realtà Comuni capofila di distretti, nell ambito 22

23 della legge sui piani sociali di zona: per tale ragione, beneficiano dei trasferimenti monetari della Regione per lo sviluppo dei servizi sociali, e ciò ne amplifica inappropriatamente - lo sforzo in termini di investimenti sulla spesa sociale. A titolo di esempio, ben nove dei dieci Comuni che risultano al primo posto nei decili usufruiscono di tali trasferimenti. Al fine di confrontare le politiche di spesa sociale tra i Comuni liguri, non sfugge quindi la necessità di affinare ulteriormente il percorso di analisi fin qui tracciato, adottando quegli accorgimenti di metodo che permettano una comparazione quanto più corretta delle logiche gestionali adottate dagli enti locali. In ragione di ciò, nelle successive tappe di ricerca proporremo nuove letture delle politiche sociali, affinando l analisi con un accorgimento di metodo ed integrando la stessa con un nuovo indice. L affinamento dell analisi avverrà scorporando dalle spese sociali dei Comuni i trasferimenti dalla Regione. In tal modo, si darà seguito ad un nuovo ranking degli enti locali, che potrebbe permettere una migliore lettura del fenomeno. Peraltro, la proposta di affinamento rientra all interno dello spazio di collaborazione avviato con la dirigenza della Regione Liguria. Infine, il nuovo indice suggellerà il percorso di analisi avviato, ponendo un ulteriore tassello nel mosaico della ricostruzione delle politiche sociali in Liguria. Si tratta di un indice di fragilità sociale, e verrà costruito sulla base di indicatori di pressione sociodemografica. Essi saranno legati alla domanda di servizi di cura per fasce di popolazione particolarmente esposte al problema: gli anziani ultrasettantacinquenni; gli infanti fino a tre anni; infine, le famiglie esposte alla fragilità delle separazioni e dei divorzi. Dunque, il terzo quadro caratterizzerà in senso demografico l analisi fin qui prodotta: esso disegnerà il fronte del potenziale di domanda dei servizi socio-assistenziali, in un ottica di valutazione degli interventi di politica sociale e di razionalizzazione delle risorse, prospettiva che appare oggi quanto mai necessaria. 23

24 PARTE SECONDA: EQUITÀ SOCIALE 5. Introduzione Nella prima parte di questo studio sono emerse alcune fratture alquanto evidenti nella produzione e distribuzione della ricchezza nei Comuni liguri. Una prima linea di discontinuità è in relazione all ampiezza dei centri abitati: sono soprattutto i Comuni di piccole dimensioni a segnare bassi livelli di ricchezza locale. Questa sperequazione di risorse si accentua nel confronto tra Comuni montani e rivieraschi. In tal senso molti Comuni dell entroterra ligure sono caratterizzati da una limitata ricchezza locale e, si osserverà nelle pagine seguenti, da elevati livelli di fragilità sociale. All opposto, nei grandi Comuni della costa, la maggiore disponibilità di risorse economiche consente di attenuare i rischi connessi ad una fragilità sociale, comunque elevata. In conclusioni, queste prime anticipazioni consentono di tratteggiare un primo quadro d insieme delle diverse configurazioni territoriali della fragilità sociale e della ricchezza locale. A ben vedere, si tratta di una preliminare caratterizzazione del contesto ligure che sarà ulteriormente specificata nelle prossime pagine, inserendo nel modello d analisi indicatori riguardanti la spesa sociale e la gestione dei bilanci comunali, che consentiranno di offrire una prima valutazione delle politiche locali. Di seguito, verrà illustrato il procedimento statistico per la definizione dell indice di fragilità sociale, con la relativa distribuzione nei Comuni della Liguria (par. 6). Infine, l indice di fragilità sociale insieme all indice di ricchezza comunale, all indicatore della spesa sociale e a quello della pressione finanziaria, costituiranno la base empirica per la realizzazione di un analisi per gruppi (par. 7). Quest ultimo processo d analisi permetterà di sintetizzare i principali risultati emersi nella prima e nella seconda parte del presente lavoro, fornendo altresì delle indicazioni sul versante delle politiche sociali e, in generale, dello stato dell arte dei modelli di governance regionali. 24

25 6. L indice di fragilità sociale (IFS) L indice di fragilità sociale è il prodotto di un procedimento di sintesi di indicatori mediante somma di valori 15. Gli indicatori che compongono l IFS sono: - il rapporto della popolazione minore di cinque anni e superiore ai 75 anni sulla popolazione attiva (15-64 anni); - il rapporto tra il numero di persone separate e divorziate e il totale delle famiglie; - infine, il rapporto tra il numero di assegni di invalidità civile sul totale delle pensioni erogate dall INPS. Nella fattispecie, questi tre indicatori rappresentano una proxy della domanda potenziale di servizi socio-sanitari. In altri termini, ciascun indicatore, in modo indiretto, sottintende tanto possibili situazioni di esclusione e di rischio socio-sanitario quanto di pressione sociale connessa alla domanda di servizi. Si pensi, ad esempio, alle ricadute di tipo socio-sanitario connesse all invecchiamento della popolazione, soprattutto per quella coorte anagrafica di età superiore ai 75 anni in cui i rischi di perdita di autosufficienza sono alquanto sostenuti 16. O ancora, il fabbisogno di servizi pubblici per la prima infanzia risultano essere stringenti per le famiglie a doppio reddito. In questo senso va letto anche l indicatore connesso al numero di separazioni e divorzi, ovvero un indicatore di disgregazione dell unità familiare che ha delle ricadute sulle famiglie, a volte drammatiche, sia rispetto il tenore e la qualità della vita, sia rispetto la domanda di servizi a sostegno della genitorialità. Infine, anche gli assegni di invalidità sono un valido indicatore della pressione sociale che insiste in un dato contesto tanto dal lato dei servizi dedicati, quanto dal lato del carico familiare. Nella tabella cinque è riportata la classifica dell indice di fragilità sociale nei comuni liguri 17, ordinati in senso decrescente: dal comune con il valore dell IFS più elevato (Maissana, provincia di La Spezia), al comune con il valore dell IFS più basso (Castellaro Imperia). 15 Nello specifico, sono stati trasformati gli indicatori dell IFS in variabili con range (0-100), assegnando per ogni comune i valori corrispondenti sulle variabili prese in esame. L IFS è la media dei punteggi comunali nelle tre variabili. Cfr. F. Delvecchio, Scale di misura e indicatori sociali, Cacucci, Bari, 1995, pp A tal proposito, diversi risultati di indagine indicano i 75 anni come la soglia temporale oltre la quale la probabilità di andare incontro a patologie degenerative è, rispetto al periodo di vita precedente, 3-4 volte superiore. Inoltre, è stato evidenziato dall Istat un aumento delle patologie connesse all invecchiamento (parkinsonismo, ictus cerebrale e demenza senile): entro il 2010 l incremento previsto per questo genere di malattie rispetto alla popolazione degli ultra sessantacinquenni sarà del 47%. (ISTAT, Indagine Multiscopo sulle Famiglie, Famiglie, Popolazione e Abitazioni, Roma, 1993, vol. 2.; ISIS, Una analisi su tre patologie dell invecchiamento, 1990). 17 Dall analisi è stato scorporato il comune di Gorreto in quanto registrava, soprattutto sul rapporto di dipendenza e sull incidenza degli assegni di invalidità, valori estremamente elevati rispetto alla media regionale. Questa anomalia poteva comportare una distribuzione dell IFS condizionata sui valori estremi di Gorreto. 25