La distribuzione del benessere in Italia: diversità tra famiglie urbane e rurali

La distribuzione del benessere in Italia: diversità tra famiglie urbane e rurali

Introduzione

Nell’attuale crisi economica e sociale è importante comprendere la stretta concatenazione esistente tra redditi, consumi e ricchezza e come i costi e le opportunità siano distribuiti tra le classi sociali e sul territorio. In Francia, la Commissione Fitoussi (Stiglitz, Sen, Fitoussi, 2010) voluta dal Governo per identificare nuovi strumenti per misurare la performance economica e il progresso sociale, sostiene che “i tempi sono maturi per spostare l’attenzione dalla misurazione della produzione economica alla misurazione del benessere delle persone”.
Per valutare il benessere materiale, la Commissione propone che il reddito, i consumi e la ricchezza, piuttosto che la produzione, siano valutati congiuntamente, nella prospettiva di ampliare le misure per sostenere il reddito delle famiglie, contemplando anche le attività non di mercato. La misura del benessere è pertanto il risultato di un processo di valutazione multidimensionale, non più legato ad un solo indicatore, come generalmente avviene con la misurazione del Pil pro-capite. La qualità della vita dipende dalle condizioni delle persone, quali lo stato di salute, le possibilità di accedere all’istruzione, di sviluppare attività personali, di fruire di condizioni ambientali sufficienti e di investire sul capitale sociale.
L’obiettivo del nostro lavoro può essere sintetizzato nel cercare di dare una prima e parziale risposta alla seguente domanda: in Italia esiste una relazione tra benessere e territorio? A questa domanda ne seguono altre. Esiste un legame tra la povertà delle famiglie e il risiedere in zone rurali? Come le aree urbane e rurali differiscono in termini di tenore di vita nei confronti di indicatori quali l’occupazione, l’istruzione e la cura della salute? Il benessere familiare dipende dalla qualità di un territorio e della sua sostenibilità ambientale?
Le prospettive di analisi, com’è evidente, sono molto ampie e interessanti sotto il profilo delle conoscenze utili per implementare politiche dirette a quelle fasce di popolazione, o territori più sensibili a questi interventi e che possono trarne benefici. L’analisi sarà sviluppata sia a livello micro, le famiglie, sia macro, con riferimento alle regioni italiane. I dati utilizzati sono estratti dal campione dell’indagine EU-Silc (European Statistics on Income and Living Conditions) sul reddito e le condizioni di vita delle famiglie italiane. Si tratta di un campione panel rilevato a livello europeo e rappresentativo di tutte le famiglie italiane; l’indagine raccoglie in modo dettagliato informazioni sull’entità e sulla composizione del reddito delle famiglie e su di un’ampia serie di indicatori di benessere: salute, abitazione, istruzione, benessere individuale percepito, ecc. (Rocchi, Sacco, Pizzoli, 2011). Le informazioni per l’analisi macro sono tratte da molteplici fonti, quali il Rapporto Istat-Cnel sul Benessere equo e sostenibile in Italia (Istat, 2013).

Il benessere urbano e rurale: un approccio territoriale

Cosa s’intende per urbano e per rurale?

La lettura delle numerose indagini condotte sullo sviluppo rurale, non solo in Italia, evidenzia una pluralità di approcci, sotto un profilo degli obiettivi assunti dai singoli ricercatori o dalle istituzioni. Il “rurale” assume connotazioni differenti, non solo nei paesi sviluppati in rapporto a quelli sottosviluppati, ma soprattutto nelle economie industrializzate. La stessa definizione di rurale è legata alle caratteristiche di sviluppo e di vita di ciascun paese. L’ampia ed eterogenea gamma degli scenari ha spinto alcuni ricercatori a confinare la ruralità ad alcune porzioni di territori, generalmente, marginali o svantaggiati, indicando le loro possibili traiettorie di sviluppo. In altri casi il problema della ruralità è stato affrontato in rapporto alla dicotomia tra urbano e rurale, pur affermando la necessità di superare questa distinzione. Toccaceli (2010) evidenzia come la ridefinizione dei rapporti tra città e campagna conduce a un mosaico di tipologie, che dipendono dalle peculiarità dei singoli territori.
Nel corso degli anni il mondo rurale è stato attraversato da numerosi mutamenti, quali:

  • le dinamiche demografiche. Da un lato vi sono i processi di deurbanizzazione e di crescita demografica in alcune aree, dall’altro quelli di desertificazione in altre. Ciò conduce a considerare in modo nuovo la ruralità, che sempre più sembra il frutto di scelte individuali, piuttosto che di costrizioni e vincoli;
  • le trasformazioni sociali delle famiglie e la diversificazione del mercato di lavoro. Queste trasformazioni si accompagnano a un calo dell'occupazione agricola e spesso anche di quella dei settori industriali tradizionali, che potrebbe dimostrare come la questione del lavoro nel mondo rurale assuma aspetti critici. L'evidenza statistica contrasta questa convinzione; la creazione di nuove imprese, soprattutto di piccole e medie dimensioni, prima dell’attuale crisi economica e finanziaria, ha presentato spesso un saldo positivo in molte aree rurali, ad eccezione dei territori marginali. Le risorse umane e finanziarie e i servizi si sono spostati gradualmente nelle aree rurali peri-urbane, generando nuove dinamiche tra urbano e rurale, con un ulteriore spopolamento dei territori rurali più marginali (Sotte, 2008);
  • la plurifunzionalità degli spazi rurali. Elemento fondamentale nelle riorganizzazioni territoriali è stata ed è la globalizzazione dell’economia. Anche lo spazio rurale con un’agricoltura più ricca e integrata può essere debole o comunque instabile nella competizione internazionale sotto un profilo settoriale, anche per la minore intensità dei servizi. Da tempo i policy makers della UE stanno cercando nuove strategie per uno sviluppo sostenibile nei territori rurali, attraverso la valorizzazione di altre funzioni (ambientali, paesaggistiche, residenziali ecc.) per diminuire la dipendenza di questi territori dalla sola funzione produttiva agricola, valorizzando nuovi vantaggi comparativi, valorizzando le caratteristiche dei singoli spazi rurali.

Sotto un profilo istituzionale degli interventi, data la necessità di individuare comunque le aree in cui interventi omogenei possono essere efficacemente attuati, rurale è stato definito come residuale rispetto all’urbano piuttosto che essere espressamente specificato da una propria identità. Le griglie territoriali sono state in gran parte definite in base alla dimensione della popolazione e all’indice di densità demografica, integrando in alcuni casi altri indicatori quali la contiguità e vicinanza, con l’eccezione di alcuni Paesi che hanno preferito altri percorsi. Questo approccio che può essere utile per enucleare il rurale rispetto alla componente urbana di un territorio, deve essere però inteso come un punto di partenza per ulteriori miglioramenti, perché non sufficientemente esaustivo (Rocchi e Turchetti, 2013).
In questa direzione lo schema di classificazione Ocse è il più utilizzato nei confronti internazionali. Si basa sulla densità di popolazione rilevata a livello comunale, mentre a livello provinciale (Nuts3) sono definiti i territori prevalentemente rurali, quelli significativamente rurali e le zone prevalentemente urbane.
L’indagine sul reddito e le condizioni di vita nell’UE (EU - Silc) segue un percorso analogo basato sulla densità di popolazione (Grado di urbanizzazione), distinguendo tra “aree densamente popolate”, “aree intermedie” e “aree scarsamente popolate”, oltre a tenere conto della contiguità e vicinanza ad aree più o meno popolate. Le zone densamente popolate (in seguito Urban) sono un insieme contiguo di aree locali (comuni), con una densità di popolazione di almeno 500 abitanti per chilometro quadrato e una popolazione totale di 50.000 o più abitanti, mentre le aree intermedie (Rural 1) comprendono un insieme contiguo di aree locali (comuni) con una densità di popolazione di almeno 100 abitanti per chilometro quadrato e una popolazione totale di 50.000 o più abitanti o aree adiacenti ad una zona densamente popolata. Ne consegue che le zone scarsamente popolate (Rural 2) sono tutte quelle che non ricadono all’interno delle griglie precedenti. Questo percorso, condiviso anche da Eurostat, è stato adottato in questo studio.

Tabella 1 - Incidenza della superficie territoriale e della popolazione residente secondo la classificazione EU-Silc

Secondo la classificazione EU-Silc, il 3% (Tabella 1) del territorio italiano è prevalentemente urbano, il 27,8% si classifica come area intermedia e il 69,2% è prevalentemente rurale. Nelle aree urbane vive il 34,1% della popolazione, mentre il 41,2% e il 24,7% vivono, rispettivamente, nelle aree rurali con alta e bassa densità di popolazione.

Come misurare il benessere: non solo reddito?

Il benessere di che cosa?

Secondo la relazione della Commissione Fitoussi, come detto, l’approccio da seguire per la stima del benessere individuale, o, al contrario del grado di povertà, deve essere multidimensionale, criterio laborioso ma oggi certamente percorribile, date le moderne tecnologie informatiche. A tale proposito, sempre nella citata relazione, sono fatte alcune importanti raccomandazioni:

  • la considerazione congiunta dei consumi, del reddito e della ricchezza;
  • l’attribuzione di un valore al lavoro non retribuito, ovvero al tempo impiegato nella produzione di beni non di mercato, come la cura delle persone o la preparazione del cibo;
  • la valutazione della situazione familiare, non trascurandone le differenze, quali lo stato di salute e il grado di istruzione dei singoli componenti, la sua stabilità e la sua struttura;
  • la considerazione del contributo di beni pubblici (paesaggio, salubrità e sicurezza dell’ambiente);
  • la valorizzazione del capitale sociale, attraverso anche le relazioni sociali e il peso politico;
  • la non sottovalutazione delle percezioni soggettive dei singoli soggetti.

Queste raccomandazioni, che abbiamo scelto di applicare nella nostra ricerca, originano dalla teoria economica della famiglia (Becker 1965, 1978) e dello sviluppo (Singh, Squire e Strauss, 1986). Secondo questi riferimenti teorici, la famiglia massimizza il proprio benessere tenendo conto delle opportunità d’impiego in attività lavorative extra-aziendali remunerate a valori di mercato, nelle attività aziendali e in attività domestiche e di cura. Il livello d’impiego dipende anche dalle disponibilità di reddito e di patrimonio e di capacità intrinseche alle famiglie.
Ogni membro di una famiglia, agricola e non, può ripartire la sua dotazione di tempo tra diverse attività: T = (fi + oi + hi + li) + Ii, dove fi è il tempo in ore dedicate all’attività lavorativa all’interno dell’azienda agraria o di imprese, quali esercizi commerciali, piccole e medie industrie, a conduzione familiare; oi è il tempo dedicato al lavoro (pagato al salario di mercato) al di fuori dell’azienda di famiglia, sia in agricoltura sia negli altri settori, sia negli spostamenti casa-lavoro; hi è il tempo dedicato alle attività casalinghe non retribuite; li è il tempo dedicato al tempo libero, quali le attività ricreative; Ii è il tempo dedicato al riposo e alla cura personale. Infine, la quantità di tempo disponibile è: di = fi + oi + hi + li1.
Gli economisti definiscono come “lavoro non retribuito” il tempo dedicato ai lavori domestici o alla produzione di beni e servizi per la famiglia, quali la cura dei figli e delle persone. Allo stesso modo per i componenti delle famiglie agricole impiegati in azienda, il loro lavoro è remunerato a un salario implicito, pertanto “non retribuito” con un salario di mercato (Huffman, 1996). La disponibilità di dati sull’uso del tempo permette di distinguere le attività lavorative retribuite con un salario di mercato da attività domestiche retribuite in modo implicito e da attività prettamente ricreative.

Tabella 2 - Definizioni di reddito e loro formulazioni

La disponibilità di queste informazioni consente di stimare diverse categorie di reddito: il reddito disponibile, il reddito esteso e il reddito pieno. Come riportato nella tabella 2, il reddito totale familiare, Ym, corrisponde alla somma dei redditi di ciascuno degli N membri della famiglia: per attività prestate nell’azienda di famiglia (agricola e non), Yf; per attività esercitate al di fuori dell’azienda di famiglia, Yo; non legati ad una attività lavorativa, Ynl; dei trasferimenti sociali, Ytr.
Il reddito disponibile familiare si ottiene deducendo dal reddito totale familiare, cui sono aggiunti gli autoconsumi Ya, t, che comprende i contributi sociali a carico dei lavoratori, le ritenute alla fonte delle imposte e dei contributi, la tassazione netta sul reddito imponibile (Istat, 2013). Successivamente, il così detto reddito esteso, Yh, si ricava detraendo dal reddito disponibile familiare il valore delle produzioni domestiche familiari (preparazione del cibo, faccende domestiche, cura delle persone), Yh. Il valore del reddito pieno, Yf, si ottiene sommando al reddito esteso il valore monetizzato del tempo libero, Yl.
Infine il reddito corrente, disponibile, esteso e pieno, CYn,e,f, si ottiene aggiungendo al reddito disponibile, esteso e pieno, Yn,e,f, gli interessi relativi al patrimonio netto, rNW. Il reddito corrente totale disponibile CY è definito come la somma dei redditi da lavoro, Yt, e degli interessi derivanti dal patrimonio netto rNW, dove r corrisponde al tasso annuo medio di rendimento (Castagnini et al., 2004). Il patrimonio netto (o la ricchezza) di un individuo esprime il valore del patrimonio finanziario e immobiliare dell’impresa o della famiglia al netto delle passività. Questa informazione è rilevante se si intende misurare in modo corretto il grado di esposizione reale di una famiglia al rischio di povertà. Riveste, infatti, particolare importanza in periodi prolungati di crisi economica, perché consente alle famiglie più vulnerabili rispetto a condizioni di precarietà del mercato del lavoro e alla perdita di potere di acquisto dei salari in termini reali di poter mantenere un livello di consumo, e quindi di benessere materiale, pressoché costante per tutti i membri della famiglia anche grazie all’accesso al mercato del credito di breve periodo maggiormente coperto da garanzie collaterali. Una famiglia povera nella dimensione del reddito e povera a livello patrimoniale, con un livello di benessere relativo inferiore e spesso fatica ad intraprendere strategie efficaci di uscita da situazioni di crisi (Brandolini, Magri, Smeeding, 2010). Tenere conto della posizione patrimoniale di una famiglia è anche fondamentale per operare confronti di benessere appropriati tra le famiglie di città e quelle di campagna. E’ noto al riguardo il detto che gli agricoltori “vivono poveri, ma muoiono ricchi”, in quanto sono meglio attrezzati per poter affrontare lunghi periodi crisi grazie alla loro posizione patrimoniale generalmente favorevole e alla redditività spesso anticiclica di molti prodotti agricoli (Mishra et al., 2002).
Il sistema di welfare italiano utilizza una misura composita del benessere, cioè l’indicatore della situazione economica equivalente (Isee). Questa misura somma un indicatore della situazione reddituale lavorativa con un indicatore della situazione patrimoniale netta corrente pesato per una scala di equivalenza familiare (ES) che tiene conto delle differenze nella composizione e nei bisogni delle famiglie. Nella nostra analisi costruiamo un indicatore del benessere molto simile all’Isee per confrontare il livello di benessere tra famiglie urbane e rurali poiché adottiamo lo stesso indicatore della misura reddituale Yn e le stesse scale di equivalenza, ma utilizziamo la definizione di patrimonio netto corrente adottata da Brandolini, Magri, Smeeding (2010). Per comprendere l’importanza relativa di ogni singola voce nel modello familiare urbano e rurale che oggi, rispetto a un tempo, possiedono connotati demografici molto simili nella dimensione, nel livello di istruzione, nella longevità, sia, infine, nella stabilità del nucleo è possibile affiancare alle misure tradizionali basate sul reddito e reddito e ricchezza, quali gli indicatori Isee1=(Yn)/ES e Isee2=(Yn+rNW)/ES, la dimensione estesa, in cui è considerato il valore del tempo lavorativo non retribuito Ye, Isee3=(Yn+ Ye +rNW)/ES, e il valore del tempo libero Yf, Isee4=(Yn+ Ye + Yf + rNW)/ES.
Le dimensioni aggregate nell’indicatore composito della situazione economica equivalente sono, in linea con la definizione stessa dell’indicatore, di natura economica, non considerando altri aspetti rilevanti di natura sociale quale la presenza di entrambi i genitori, disponibilità di tempo per la cura di figli e anziani, il livello d’istruzione della famiglia, e la condizione lavorativa (Atkinson, 1987, Atkinson e Bourguignon, 1982, Bourguignon e Chakravarty, 2003). Si è dunque cercato di estendere l’analisi al fine di includere anche queste dimensioni di deprivazione seguendo una tecnica di aggregazione multidimensionale introdotta da Alkire e Foster (2007) e Alkire e Santos (2010) che tratta inizialmente ogni dimensione separatamente, assegnando ad ognuna una linea di povertà specifica e aggregandole successivamente secondo un criterio di unione o intersezione delle diverse dimensioni di deprivazione.

L’Indice di povertà multidimensionale

L’Indice di povertà multidimensionale (Ipm) tiene conto delle privazioni di servizi di base e delle peculiarità di ogni singolo individuo che possono variare dalla deprivazione di beni elementari, alla deprivazione relativa a dimensioni della qualità della vita quali un buono stato di salute, un lavoro possibilmente non precario, oppure ad aspetti più complessi, come il livello di felicità, il rispetto di sé, o una certa tranquillità. Quest’approccio sottintende un modello di povertà che cerca di superare la definizione di povertà tradizionale basata sulla sola dimensione del reddito. La lista delle possibili dimensioni di deprivazione è molto lunga e potrebbe includere anche aspetti riguardanti la qualità delle relazioni familiari, la presenza di situazioni di violenza domestica e sociale, varie forme di emarginazione ed esclusione e altri aspetti che influenzano la qualità della vita e il benessere soggettivo della famiglia e dei suoi membri. Nel presente studio ci siamo limitati alle dimensioni osservate dalle inchieste utilizzate, possibilmente confrontabili anche con gli altri indicatori disponibili a livello territoriale, di interesse per la progettazione e l’implementazione di efficaci politiche di welfare e di prevenzione sociale, volte a correggere le situazioni di cui l’individuo non è responsabile.
L’Ipm adottato nel nostro studio contempla 6 diverse dimensioni, pesate in modo eguale:

  • povertà di reddito: reddito disponibile equivalente: Isee1=Yn/ES;
              ES: scala di equivalenza. Tiene conto della dimensione e composizione della famiglia e della presenza di familiari
              con invalidità certificata superiore al 66%;
  • povertà di beni: Isee2=(Yn+rNW)/ES;
  • povertà di tempo (se una madre è impiegata a tempo pieno);
  • povertà dei genitori (presenza di un solo genitore in famiglia);
  • povertà di istruzione (livello di istruzione medio dei genitori);
  • povertà di lavoro (se il capofamiglia è disoccupato).

Una famiglia è definita povera secondo un criterio multidimensionale se nella combinazione dei 6 indicatori utilizzati, almeno 3 indicano contemporaneamente uno stato di privazione. L’Ipm è la risultante del prodotto di due misure: il numero dei componenti familiari e la percentuale degli stessi componenti in stato di povertà, tenuto conto dell’intensità media delle privazioni, che riflette il numero di dimensioni di privazione delle famiglie. In tale maniera l’Ipm si può ritenere una misura corretta dell’incidenza della povertà.
Per implementare questo approccio a livello delle singole famiglie abbiamo associato le informazioni relative ai consumi dell’inchiesta Istat sui consumi delle famiglie italiane nel 2010 (Istat, 2010a) con i dati sui redditi e patrimoni provenienti dall’Inchiesta sulle condizioni di vita degli italiani (EU-Silc, 2010) e i dati sull’uso del tempo dell’inchiesta multiscopo Istat (2010b) sull’uso del tempo delle famiglie italiane, attuando un matching statistico attraverso l’utilizzo di variabili comuni nelle diverse banche dati basato sulla tecnica del Propensity Score. Il data base congiunto permette di calcolare le misure multidimensionali a livello di ogni famiglia2. Queste misure sono state aggregate anche su base territoriale al fine di confrontare le stime sul benessere ottenute da micro dati anche con le misurazioni territoriali ottenibili da dati macroeconomici com’è descritto nel prossimo paragrafo.

L’Indice di sviluppo umano a livello territoriale

A livello macro, per cercare di stimare, a livello territoriale, le condizioni che possono favorire il miglioramento del benessere degli individui è possibile utilizzare un indicatore sintetico, quale l’Indice di Sviluppo Umano (Isu). L’Isu è stato introdotto nel 1990 nel primo Rapporto sullo sviluppo umano (Hdr), dal Programma di Sviluppo delle Nazioni Unite (Undp) ed è stato creato per sottolineare come le persone e le loro capacità, a differenza della sola crescita economica, dovrebbero essere i criteri utilizzati per la valutazione dello sviluppo di un paese (Undp, 1990). L’Isu, ampiamente utilizzato per misurare il grado dello sviluppo umano nelle diverse nazioni, è un numero composito con valori compresi tra 0 e 1. Un maggior valore di Isu indica un relativamente migliore grado di sviluppo umano. Inizialmente l’Isu era calcolato come media della misura di tre dimensioni: i) indice di longevità basato sulle speranza di vita, ii) indice di istruzione in base alla percentuale di alfabetizzazione della popolazione adulta e al tasso di iscrizione scolastica dei bambini e iii) sulla base del Pil pro-capite in Ppp3.

Tabella 3 - Indicatori utilizzati per misurare l’Isu

(*) Per maggiori dettagli: CE (2010), TaskForce on Indicators to Supplement the Ilo Unemployment Rate, Final report

Nel nostro caso gli indicatori utilizzati sono sette (Tabella 3): i) il Pil per abitante in Ppp, ii) la speranza di vita in buona salute, iii) la percentuale di abbandoni scolatici nella prima classe delle scuole superiori, iv) il numero medio delle separazioni per 1000 matrimoni, v) il tasso di occupazione della popolazione da 15 a 64 anni, vi) la forza lavoro potenziale, vii) il tasso di mancata partecipazione al lavoro.
Nel procedimento di calcolo dell’Isu, alle diverse componenti viene assegnato un peso uguale; alcuni autori sostengono che questo procedimento potrebbe dar luogo a distorsioni indesiderate, dovute principalmente ai gradi di correlazione esistenti tra le variabili utilizzate e dovrebbe essere rivisto in modo da garantire l’interdipendenza tra le variabili (Kovacevic, 2010; McGillivray, 1991).
Una tecnica frequentemente utilizzata per ovviare ai problemi di costruzione di un indice con variabili fortemente correlate è l’analisi delle componenti principali (Pca). In letteratura esistono diversi esempi dell’applicazione della Pca per la costruzione dell’Isu (Njong e Ningaye, 2008, Nguefack-Tsague, Klasen, Zucchini, 2011). Per cercare di dare maggiore robustezza alla nostra analisi, l’Isu è stato stimato anche ricorrendo alla Pca.

Il benessere familiare multidimensionale a livello territoriale

Una prima informazione sulle differenze che esistono a livello territoriale tra i redditi delle famiglie è ricavabile dalla tabella 4, dove per le tre grandi circoscrizioni (Nord, Centro e Sud) e per le tre tipologie di aree indagate (Urban, Rural 1 e Rural 2) sono riportati i valori del reddito medio disponibile, Yn, del reddito disponibile equivalente, Yn/ES, del patrimonio netto, NW, dell’incidenza di quest’ultimo sul reddito disponibile e del rapporto tra il saggio di rendimento annuale del patrimonio netto e il reddito disponibile. Come ci si poteva attendere, vi sono sensibili differenze, procedendo da Nord e Sud sia per i valori del reddito disponibile, sia, ancor di più, per quelli del patrimonio netto. All’interno delle tre circoscrizioni le differenze tra i redditi familiari prodotti nelle tre griglie territoriali sono invece abbastanza contenute, ad eccezione dell’area Rural 2 nel Sud; lo stesso avviene per il patrimonio netto con l’eccezione, in questo caso, dell’area Rural 1 nel Centro. Il dato più critico è la forte differenza nei valori del patrimonio netto tra Nord e Sud, con un rapporto di oltre 2 a 1, che riduce fortemente la possibilità di integrazione del reddito familiare dato dall’apporto del rendimento del patrimonio, specialmente in alcune aree del Sud, Urban e Rural 2.

Tabella 4 - Valori medi del reddito disponibile familiare e del patrimonio netto per cirscocrizione in euro e loro rapporti

Fonte: indagine EU-Silc, 2010

Una visione sintetica degli indici multidimensionali di povertà, per il totale e per le tre aree di ciascuna regione, è possibile osservando la tabella 5. Il valore dell’indice totale è abbastanza stabile nelle regioni del Nord, con le eccezioni di Piemonte e Liguria, dove si rilevano valori leggermente più alti. Nel Centro i valori legati alla povertà sono in progressiva crescita, dalla Toscana al Lazio, mentre aumentano significativamente nel Sud, in particolare in Campania, Calabria e Sicilia, con l’eccezione dell’Abruzzo. All’interno delle singole circoscrizioni gli andamenti dell’indice non sono omogenei, anche se la tendenza generale è quella di una progressiva crescita passando da Urban a Rural 2. Infatti, in alcune regioni, Veneto e Liguria, il valore dell’indice si raddoppia tra Rural 1 e Rural 2; in altre, Toscana e Umbria il valore dell’indice in Rural 1 è superiore, contrariamente alla tendenza generale, a quello presente in Rural 2.

Tabella 5 - Indice di povertà multidimensionale per regione (%)

I risultati del calcolo dell’Isu per le regioni italiane, secondo gli indicatori individuati, sono riportati nelle colonne 1-2 della tabella 6, mentre nelle colonne 2-3 sono riportati i valori dell’Isu ottenuti utilizzando la Pca; la figura 1 mostra il collegamento tra gli assi 1 e 2, che corrispondono alle prime due componente della Pca, con le variabili utilizzate nell’analisi multivariata e la posizione delle singole Regioni. L’asse 1, che separa chiaramente le regioni del Centro-Nord italiano dalle regioni del Sud Italia è positivamente correlato con la forza lavoro potenziale e il tasso di mancata partecipazione al lavoro, negativamente correlato con le speranze di vita in buona salute, con il tasso di occupazione e il Pil, mentre il secondo asse è fortemente correlato con gli abbandoni scolastici e le separazioni. La validità della stima è rilevata dall’elevata capacità delle componenti estratte con la Pca di rappresentare il contenuto informativo dei dati originali: la varianza totale spiegata dalla prime due componenti della Pca è pari al 75,9% e al 14,4%, rispettivamente. Sempre in tabella 6 è possibile notare come la posizione delle regioni non muti in modo sostanziale, confrontando i risultati ottenuti con la procedura classica per la misura dell’Isu e quelli ottenuti con la Pca.

Tabella 6 - Indice di sviluppo umano per regione: (a) Isu, (a1) classifica Isu, (b) Isu (Pca), (b1) classifica Isu (Pca)

Figura 1 - Indice di Sviluppo Umano (Pca), posizione delle variabili e delle regioni rispetto agli assi delle due prime componenti

Per consentire una sintesi territoriale tra i risultati dell’analisi micro, relativi alla misurazione del benessere familiare, e quelli macro, relativi alla misurazione dell’Isu, si sono costruite le mappe di figura 2 e 3. La prima è costruita utilizzando il valore dell’Ipm regionale, la seconda il valore dell’Isu, ricavato con la Pca. La scala dei colori utilizzata, dal verde scuro al rosso, rispecchia valori crescenti dell’indice di povertà multidimensionale e decrescenti dell’Isu. La prima impressione è di una forte omogeneità delle due mappe che è supportata da un elevato indice di correlazione spaziale dei valori mappati (I di Moran = 0,760 con p < 0,001).

Figura 2 - Mappa regionale dell’indice di povertà multidimensionale

Figura 3 - Mappa regionale dell’indice di sviluppo umano

Dal confronto emerge non solo il tradizionale dualismo Nord-Sud, ma anche un’evidente frattura nelle regioni del Mezzogiorno, escludendo la Sardegna, che si può riassumere nell’esistenza di un Sud Est, Abruzzo, Molise, Puglia e Basilicata con maggiori livelli di benessere familiare e territoriale, e di un Sud Ovest, Campania, Calabria e Sicilia.

Conclusioni

Questo studio si è proposto, in primo luogo, seguendo le raccomandazioni della commissione Fitoussi (Stiglitz, Sen, Fitoussi, 2010), di dare alcune risposte sul livello di benessere delle famiglie italiane a livello regionale e sulle differenze che esistono tra le famiglie che risiedono nelle aree urbane e nelle aree rurali, con differenti gradi di ruralità. In secondo luogo, si è cercato di verificare se, e dove, esista una corrispondenza tra benessere familiare e condizioni territoriali favorevoli, entrambi definiti con un approccio multidimensionale. Ciò al fine di identificare le aree dove le istituzioni statali e regionali sono chiamate a rimuovere gli ostacoli che limitano lo sviluppo umano, che non sono imputabili a responsabilità individuali e che potenzialmente possono creare le condizioni per migliorare il livello di benessere individuale, affinché sia adeguato e comparabile.
L’analisi ha indagato la relazione che esiste tra territorio e benessere, inteso come la risultante di numerose componenti, e non dipendente, dal solo reddito. I risultati mostrano che all’interno delle regioni i livelli di benessere delle famiglie tendono a decrescere passando dalle aree urbane a quelle pienamente rurali; tuttavia, tranne in pochi casi, queste differenze sono contenute.
Il tentativo di confrontare il livello di benessere individuale, misurato dall’indice multidimensionale di povertà, con quello territoriale, rappresentato dall’indice di sviluppo umano, ha fornito alcuni riscontri interessanti: condizioni territoriali più favorevoli sottintendono maggiori valori di benessere familiare. Tale risultato può, inoltre, essere interpretato come una reciproca validazione degli approcci di analisi micro e macro seguiti nella nostra analisi. In altri termini, l’analisi macro può essere considerata come un’analisi esplorativa, quella micro come confermativa. Purtroppo, oggi, questi confronti sono possibili solo operando a livello regionale per la difficoltà a reperire i dati necessari a livelli territoriali più disaggregati. Così come la possibilità di disporre dei micro dati dell’indagine sul reddito e le condizioni di vita delle famiglie italiane potrebbe consentire una ridefinizione delle aree urbane e rurali che contempli criteri più flessibili e maggiormente rispondenti alle esigenze di conoscenze delle differenti realtà territoriali.

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  • Undp (1990), Human Development Report 1990, Oxford University Press, New York

  • 1. Informazioni sull’impiego del tempo nelle famiglie si trovano nelle inchieste multiscopo condotte dall’Istat.
  • 2. Il campione EU-Silc ha una doppia stratificazione. La prima è geografica e corrisponde alle regioni amministrative di livello Nuts II europeo. La seconda prevede il raggruppamento dei comuni all’interno di ciascuna regione Nuts II in base al grado di densità della loro popolazione, come descritto al par. 2.
  • 3. Il Pil è un indicatore del livello del reddito nazionale; per una migliore comparabilità nei confronti internazionali è utilizzato il Pil a parità di potere di acquisto (Ppp) per eliminare le distorsioni indotte dai differenti livelli dei prezzi ed è calcolato tenendo conto di un paniere di beni e servizi omogenei, comparabili e rappresentativi di ciascun paese.
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