Verso un indicatore sintetico delle misure di deprivazione a partire dall'indagine EU-SILC

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1 Verso un indicatore sintetico delle misure di deprivazione a partire dall'indagine EU-SILC Claudia Rinaldelli ISTAT Direzione Centrale per le indagini su condizioni e qualità della vita

2 Introduzione al lavoro Questo lavoro presenta l esperienza maturata in Istat al fine di costruire un indicatore sintetico/composito di deprivazione materiale a partire dall indagine EU-SILC In particolare, sono presentati: lo studio effettuato in Istat per la costruzione di un indicatore composito di deprivazione a partire da un core di indicatori elementari di deprivazione materiale l approccio di EUROSTAT per il calcolo di misure sintetiche di deprivazione materiale

3 Il contesto: l indagine EU-SILC (European Statistics on Income and Living Conditions survey) L indagine EU-SILC, eseguita per la prima volta dall Istat nell anno 2004, si inserisce in un contesto internazionale EU-SILC è sotto Regolamento Europeo; è stata progettata ed è eseguita a livello europeo con lo scopo di ottenere la produzione sistematica di statistiche sul reddito e le condizioni di vita, sulla povertà e l esclusione sociale degli individui e delle loro famiglie, a livello nazionale ed europeo EU-SILC coinvolge ogni anno circa famiglie (circa persone) ed è basata su disegno di campionamento complesso (comuni, famiglie) con componente longitudinale; ogni famiglia è infatti rilevata per quattro anni consecutivi

4 La produzione sistematica dell indagine La produzione sistematica dell indagine riguarda: gli aggregati dei redditi (netti, lordi,..) gli indicatori di povertà relativa e disuguaglianza, noti come indicatori di Laeken, quale ad esempio at Risk-of-Poverty Rate gli indicatori di deprivazione materiale

5 Il core degli indicatori di deprivazione di EU-SILC 1 = % di famiglie non in grado di far fronte ad una spesa imprevista di 750 euro 2 = % famiglie che non si può permettere almeno una settimana di ferie l anno lontano da casa 3 = % di famiglie che non si può permettere di riscaldare adeguatamente l abitazione 4 = % di famiglie che non si può permettere un pasto completo almeno una volta ogni due giorni

6 Il core degli indicatori di deprivazione di EU-SILC 5 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente le bollette 6 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente il mutuo 7 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente l affitto 8 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente debiti/prestiti diversi dal mutuo

7 Il core degli indicatori di deprivazione di EU-SILC 9 = % di famiglie che non si può permettere la lavatrice 10 = % di famiglie che non si può permettere la televisione 11 = % di famiglie che non si può permettere il telefono (incluso il cellulare) 12 = % di famiglie che non si può permettere l automobile

8 Una misura sintetica della deprivazione: l approccio di EUROSTAT Gli Istituti di Statistica, che eseguono l indagine EU-SILC, calcolano due misure sintetiche di deprivazione a partire dagli indicatori appena descritti: l indicatore sintetico di deprivazione e l indicatore sintetico di deprivazione severa. L approccio in oggetto, secondo l indirizzo di EUROSTAT, è di tipo micro Per stimare i due indicatori sintetici, le operazioni di calcolo sono infatti eseguite su ogni singolo record rilevato per l indagine EU-SILC

9 Una misura sintetica della deprivazione: l approccio di EUROSTAT In particolare: su ogni unità, vengono contate le deprivazioni presenti, ossia: 1) non riuscire a sostenere spese impreviste 2) non potersi permettere una settimana di ferie lontano da casa in un anno 3) non potersi permettere un pasto adeguato almeno ogni due giorni 4) non potersi permettere di riscaldare adeguatamente l abitazione non potersi permettere: 5) lavatrice 6) televisione 7) telefono 8) automobile 9) avere almeno un arretrato (mutuo, affitto, bollette, debiti diversi dal mutuo)

10 Una misura sintetica della deprivazione: l approccio di EUROSTAT L indicatore sintetico di deprivazione è stimato come percentuale di famiglie che presenta almeno 3 eventi di deprivazione L indicatore sintetico di deprivazione severa è stimato come percentuale di famiglie che presenta almeno 4 eventi di deprivazione

11 L approccio macro alla sintesi Un altro tipo di approccio per ottenere misure sintetiche è di tipo macro La sintesi viene effettuata, non sulla singola unità statistica, ma bensì su misure già aggregate, ossia a partire da un insieme di indicatori già stimati con riferimento a determinati domini o aree

12 Micro e Macro A. B. Atkinson and E. Marlier Background paper on Beyond GDP, Measuring well-being and EU-SILC, March 2010 The reduction of a multi-dimensional phenomenon to a single number raises a number of issues. To begin with, it is important to distinguish two different forms of aggregation. The first aggregation combines characteristics at the individual level, which are summed over individuals to form an aggregate index. The focus is then on multiple deprivation at individual (or household) level, which requires micro-datasets containing information covering the relevant domains.

13 Micro e Macro The second approach does not aggregate across characteristics for an individual and then across individuals, but instead aggregates first across people and then across characteristics. This second approach is thus a combination of aggregate indicators, as with the HDI, or what we refer as a composite index ; our focus here is on this approach..

14 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro In Istat è stata eseguita una sperimentazione sugli indicatori elementari di deprivazione, al fine di ottenere una misura sintetica secondo l approccio macro Gli indicatori elementari di deprivazione dell indagine EU-SILC sono stati stimati a livello di regione geografica La scelta della regione dipende da: l attendibilità campionaria degli indicatori medesimi il dominio di campionamento pianificato nell indagine EU-SILC

15 Due fasi importanti per la costruzione di un indicatore composito sono: la ponderazione l aggregazione o sintesi I pesi servono ad attribuire un importanza proporzionale agli indicatori elementari che concorrono alla formazione dell indicatore composito e possono essere individuati in maniera oggettiva o soggettiva

16 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Gli indicatori di deprivazione presentano una elevata correlazione E stata applicata l Analisi delle Componenti Principali all insieme degli indicatori di deprivazione stimati rispetto alle regioni Italiane

17 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Il primo autovalore assume un valore elevato La prima componente spiega l 80% della varianza totale; si realizza una significativa riduzione delle dimensioni I pesi (loadings) assunti dagli indicatori elementari sulla prima componente sono simili tra loro; i singoli indicatori pesano pressochè allo stesso modo sulla prima componente I coefficienti di correlazione tra gli indicatori elementari e la componente principale sono elevati

18 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Un primo indicatore composito di deprivazione è stato costruito ponderando gli indicatori elementari con i loading individuati L indicatore composito di deprivazione è calcolato come media ponderata degli indicatori elementari

19 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Aggiungendo la seconda componente principale, si spiega l 86% della varianza totale Utilizzando i loading della prima e seconda componente principale, è stato costruito un secondo indicatore composito di deprivazione

20 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro L indicatore composito di deprivazione è calcolato come media ponderata degli indicatori elementari; i pesi attribuiti ad ogni indicatore elementare sono ottenuti ponderando i loading (della prima e seconda componente principale) con la quota di varianza totale spiegata dalle singole componenti Si veda: Paolo Giudici, Fabio Avrini Modelli statistici per la costruzione di indicatori della qualità della vita: aspetti metodologici Rivista di Statistica Ufficiale, 1, 2002.

21 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro ANNO 2008 A B C Piemonte Valle A Lombardia Trentino AA Veneto Friuli VG Liguria Emilia R Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna ITALIA A=primo indicatore composito, B=secondo indicatore composito, C=equal weighting

22 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Analisi rispetto al tempo L Analisi in Componenti Principali sugli indicatori elementari di deprivazione è stata ripetuta anche con riferimento agli altri anni di rilevazione. Si conferma quanto già osservato: gli indicatori elementari di deprivazione presentano una elevata correlazione la prima componente spiega una elevata percentuale della varianza totale i pesi assunti dagli indicatori elementari sono simili tra loro i coefficienti di correlazione tra gli indicatori elementari e la prima componente principale sono elevati

23 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Piemonte Valle A Lombardia Trentino AA Veneto Friuli VG Liguria Emilia R Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna Secondo indicatore composito

24 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro I ranghi delle regioni secondo l indicatore composito di deprivazione, per gli anni 2006, 2007, 2008, sono simili; la cograduazione (coefficiente di Spearman) misura un valore non inferiore al 96%

25 Un esperienza Istat di sintesi secondo l approccio macro Analisi rispetto allo spazio L Analisi in Componenti Principali è stata eseguita anche sugli indicatori elementari stimati a livello provinciale con lo scopo, non di costruire l indice composito a livello provinciale, ma al fine di verificare quanto osservato a livello regionale Si conferma quanto già evidenziato a livello regionale

26 Micro e Macro Le differenti modalità di calcolo delle misure sintetiche di deprivazione secondo l approccio micro e macro esprimono il diverso risalto che si vuole dare alla deprivazione L approccio micro dà rilievo al numero di eventi di deprivazione che sono subiti dalle famiglie; infatti, entrano nell indicatore sintetico solo le famiglie che hanno subito almeno tre o quattro eventi di deprivazione L approccio macro dà rilievo ai domini statistici

27 Micro e Macro L approccio macro consente di sintetizzare indicatori elementari stimati da indagini diverse o comunque disponibili da fonti diverse; questo non è possibile attraverso l approccio micro L approccio macro non necessita della definizione di soglie, generalmente definite in maniera soggettiva, come nel caso degli indicatori di deprivazione e deprivazione severa di EUROSTAT, dove viene stabilito il numero di eventi di deprivazione (3 e 4)

28 L indicatore composito di deprivazione per i Paesi che eseguono EU-SILC L approccio macro per la costruzione dell indicatore composito di deprivazione è stato applicato ai dati dei paesi che eseguono l indagine EU-SILC L Analisi in Componenti Principali è stata quindi eseguita sugli indicatori elementari di deprivazione stimati dai singoli paesi Si conferma quanto già evidenziato dallo studio eseguito sui dati italiani

29 L indicatore composito di deprivazione per i Paesi che eseguono EU-SILC BG-Bulgary RO-Romania LV-Lettonia HU-Hungary PL-Poland LT-Lituania SK-Slov.Republic PT-Portugal CY-Cyprum GR-Greece CZ-Cec.Republic IT-Italy EE-Estonia IE-Irland AT-Austria FR-France DE-Germany BE-Belgium FI-Finland ES-Spain UK-Un.Kindom DK-Denmark NL-Netherlands SE-Sweden IS-Islanda NO-Norwey LU-Luxemburg

30 L indicatore composito di deprivazione per i Paesi che eseguono EU-SILC I ranghi dei paesi secondo l indicatore composito di deprivazione, per gli anni 2007 e 2008 sono simili; la cograduazione (coefficiente di Spearman) misura un valore non inferiore al 97%