Indici sintetici di benessere per le province italiane. Matteo Mazziotta e Adriano Pareto Istituto nazionale di Statistica

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Miranda Corsini
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1 Indici sintetici di benessere per le province italiane Matteo Mazziotta e Adriano Pareto Istituto nazionale di Statistica

2 Indice 1. Introduzione 2. Gli indicatori elementari 3. Il calcolo degli indici sintetici 4. La matrice di correlazione 5. L Analisi in Componenti Principali 6. Indici sintetici vs PIL 7. Conclusioni

3 Introduzione Da diversi anni la discussione in merito al ruolo del PIL rispetto alla misurazione del benessere e della qualità della vita dei cittadini è ampia, continua e coinvolge studiosi di discipline diverse a livello internazionale. Mentre nel passato il dibattito era focalizzato principalmente sui paesi in via di sviluppo e, comunque, relegato al mondo accademico, negli ultimi anni l attenzione si è spostata verso i paesi ad alto reddito e ha coinvolto istituzioni nazionali e internazionali. Molti istituti di statistica, così come organizzazioni non governative, gruppi di riflessione e centri di ricerca hanno proposto nuovi indicatori che superano la visione tradizionale economicista di benessere. 1

4 Introduzione Si abbandona l assunto, discusso in letteratura, che PIL e benessere siano correlati positivamente e, invece, aumenta la convinzione che all aumentare dell uno può corrispondere una contrazione dell altro. O che, ancora meglio, i due spieghino aspetti diversi della realtà socioeconomica di un area geografica o di una specifica sotto-popolazione. La pubblicazione da parte dell Istat, nel dicembre del 2015, del terzo rapporto sul Benessere Equo e Sostenibile (BES) ha segnato un precedente unico nella statistica ufficiale internazionale poiché sono state utilizzate metodologie, note in letteratura come indici compositi, per sintetizzare gli indicatori elementari di ciascun dominio di outcome. 2

5 Obiettivo Obiettivo dello studio è: calcolare indici compositi del benessere per le province italiane; analizzare i legami d influenza reciproca tra gli indici compositi dei domini; analizzare quanto il PIL non riesca a spiegare del fattore latente benessere, basandosi non sulle teorie economiche ma utilizzando modelli multivariati: in tal modo è possibile misurare e quantificare proprio la percentuale di tale divergenza. 3

6 Gli indicatori elementari Inserire la tabella con gli indicatori elementari della Giommi 4

7 Il calcolo degli indici sintetici Il metodo utilizzato per la costruzione degli indici sintetici è quello applicato dall Istat nel Rapporto BES 2015, ovvero l Adjusted Mazziotta- Pareto Index (AMPI). L indice sintetico di ciascuna dimensione Di (i=1,,11) è stato calcolato, nell ipotesi di non-sostituibilità delle componenti, mediante l AMPI - con penalità negativa - degli indicatori elementari. Analogamente, l indice globale di benessere BES è stato ottenuto, nell ipotesi di non-sostituibilità delle componenti, mediante l AMPI - con penalità negativa - degli 11 indici sintetici. In tal modo, è stata costruita una graduatoria delle province per ciascuna delle 11 dimensioni di benessere e una graduatoria complessiva. 5

8 La matrice di correlazione D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 6

9 L Analisi in Componenti Principali 6 Scree-plot 47,22% 5 4 Autovalore ,30% 1 8,01% 6,66% 5,47% 4,63% 3,96% 3,05% 1,99% 1,65% 1,07% Fattore

10 L Analisi in Componenti Principali 1,0 Proiezione delle variabili sul 1 piano fattoriale Fattore 2 : 16,30% 0,5 0,0 D10 D6 D11 D2 D3 D1 D8 D4-0,5 D5 D7 D9-1,0 8-1,0-0,5 0,0 0,5 1,0 Fattore 1 : 47,22% Indice sintetico

11 L Analisi in Componenti Principali 5 Proiezione delle province sul 1 piano fattoriale 4 MI NA 3 BO PR TO RM Fattore 2: 16,30% MORE CRBS MB NOBG LO PD RN LI RA VA AL FI FE VR VE AN PO VI LC PV PI FC AT MN CO SV TV RO PC TS VC PU AR BI FM LU PG TR PN GO CN SI PTGR AP UD MC AO SOVB BZ TN BL GE MS IMSP PE BA CZ BT PA CE CH SABN ME TP VS TA CS FG BR VV CA AV RG TE SS LE VT RC OT OG CI KR AQ RI IS EN NU CBPZ AG OR MT LT FR CT SR CL Fattore 1: 47,22%

12 Fattore 1 vs PIL Fattore :Fattore 1: r = -0,8133, p = 00,

13 Fattore 2 vs PIL Fattore :Fattore 2: r = 0,2646, p = 0,

14 Indici sintetici vs PIL D :D1: r = 0,6300, p = 0,0000

15 Indici sintetici vs PIL D :D2: r = 0,6319, p = 0,0000

16 Indici sintetici vs PIL D :D3: r = 0,8481, p = 00,0000

17 Indici sintetici vs PIL D :D4: r = 0,3021, p = 0,0013

18 Indici sintetici vs PIL D :D5: r = 0,5498, p = 0,0000

19 Indici sintetici vs PIL D :D6: r = 0,4717, p = 0,

20 Indici sintetici vs PIL D :D7: r = -0,1148, p = 0,2323

21 Indici sintetici vs PIL D :D8: r = 0,5491, p = 0,0000

22 Indici sintetici vs PIL D :D9: r = -0,2567, p = 0,0068

23 Indici sintetici vs PIL D :D10: r = 0,7385, p = 00,0000

24 Indici sintetici vs PIL D :D11: r = 0,7481, p = 00,0000

25 Indici sintetici vs PIL Indice globale di benessere (BES) PN SI TN PU LC BL FC AO UDTV CN PDRE MO FI BO PG AN AR PI BI CO MB RA GO VA SO PR AP FM MCFE CR VB MN VI PC BS VR TR PT AT NO RN GR VC LI VEBG LU PV LOAL SV PO MS SP RO TO TS MT TE RI IM GE CH AQ IS PZ CB PE LE SS AV OR NU VT BA CA RM OG OT SA VS BN ME TA BR LT CSKR EN CZ CI BT AG RG VV TP FG RC CT CE PA CL SR BZ MI 85 NA :BES: r = 0,7641, p = 00,0000

26 Conclusioni La pubblicazione del BES delle province è sembrata un occasione istituzionalmente e metodologicamente valida per provare a quantificare quanto (dal punto di vista numerico) il PIL non possa spiegare il benessere come fattore latente. Tale quota è pari al 50%. Non deve essere un punto di arrivo ma un punto di partenza per proseguire l attività di definizione del benessere dal punto di vista teorico e di misurazione delle diverse componenti (dimensioni) che meglio possano rappresentarlo. La possibilità di misurare performance sociali ed economiche ad un livello di dettaglio sempre più disaggregato costituisce un ausilio fondamentale per il policy maker che vuole indirizzare in modo più efficace gli interventi/azioni sul territorio. 24

27 Bibliografia DUNTEMAN G. H., Principal Components Analysis. Newbury Park: Sage Publications. ISTAT, Il benessere equo e sostenibile delle province, azionale.pdf ISTAT, Rapporto Bes 2015: il benessere equo e sostenibile in Italia, MAZZIOTTA M., PARETO A., On a Generalized Non-compensatory Composite Index for Measuring Socio-economic Phenomena. Social Indicators Research, doi: DOI /s , Springer. OECD, Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide. Paris: OECD Publications.

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