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La distribuzione del reddito e della ricchezza nelle regioni italiane

Authors:

Abstract and Figures

Information from the Survey of Italian Household Income and Wealth (SHIW) is not normally used as a basis for regional estimates on account of the small sample size. This paper presents an experimental estimation of regional aggregates for the period 1995-2000, obtained by combining several surveys. The variability of estimates is reduced not only by means of a wider sample but also through estimators that limit the impact of extreme values and merge survey data with external sources. The results confirm the traditional scenario: northern and central regions show greater average values for both income and wealth than their southern counterparts. Concentration of the two variables appears greater in the South, less in the North and even less in the Centre: therefore if measured with the Sen welfare index, which simultaneously considers average equivalent income and a distributional index, the gap between southern regions and northern and central ones grows even larger. The difference in the social and demographic composition of the population explains a significant share of the disparity in mean incomes between regions and helps to shed light on inequality within regions as well; the effects vary according to the region and the variable. However, these features appear to influence nation-wide inequality only to a moderate degree.
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Temi di discussione
del Servizio Studi
La distribuzione del reddito e della ricchezza
nelle regioni italiane
di L. Cannari e G. D’Alessio
Numero 482 - Giugno 2003
La serie “Temi di discussione” intende promuovere la circolazione, in versione provvi-
soria, di lavori prodotti all’interno della Banca d’Italia o presentati da economisti
esterni nel corso di seminari presso l’Istituto, al fine di suscitare commenti critici e sug-
gerimenti.
I lavori pubblicati nella serie riflettono esclusivamente le opinioni degli autori
e non impegnano la responsabilità dell’Istituto.
Comitato di redazione:
S
TEFANO SIVIERO, EMILIA BONACCORSI DI PATTI, MATTEO BUGAMELLI, FABIO BUSETTI, FABIO FOR-
NARI, RAFFAELA GIORDANO, MONICA PAIELLA, FRANCESCO PATERNÒ, ALFONSO ROSOLIA,
RAFFAELA BISCEGLIA (segretaria)
LA DISTRIBUZIONE DEL REDDITO E DELLA
RICCHEZZA NELLE REGIONI ITALIANE
di Luigi Cannari
*
e Giovanni D'Alessio
*
Sommario
Le informazioni tratte dall’indagine sui bilanci delle famiglie italiane non vengono usualmente
utilizzate per stime regionali a causa della ridotta numerosità campionaria. Nel presente lavoro viene
sperimentata la stima di aggregati regionali sul quinquennio 1995-2000, in modo da utilizzare
congiuntamente più indagini. La maggiore numerosità campionaria così disponibile, unitamente
all’applicazione di stimatori che riducono l’effetto dei valori estremi e consentono di integrare
l’informazione campionaria con quella proveniente da fonti esterne, permettono di ridurre la
variabilità delle stime. Il quadro che emerge dai risultati conferma il tradizionale divario tra le regioni
del Centro Nord e quelle del Mezzogiorno, in termini sia di reddito sia di ricchezza. Per entrambe
queste variabili la concentrazione appare più elevata nelle regioni del Sud e minore nel Nord e
soprattutto nel Centro: utilizzando l’indice di benessere di Sen, che tiene conto sia del livello medio
del reddito equivalente sia della sua distribuzione, il gap tra le regioni meridionali e quelle del Centro
e del Nord è pertanto maggiore di quello riferito al solo reddito. La differente composizione socio-
demografica della popolazione regionale spiega una parte significativa dei divari tra le medie
regionali. I fattori socio-demografici contribuiscono inoltre a spiegare la disuguaglianza interna alle
singole regioni, con effetti differenziati a seconda della regione e della variabile considerata. Essi
incidono tuttavia in misura contenuta sulla disuguaglianza osservata a livello nazionale.
JEL classification: J1, C42, C43, D31, D63, R10.
Keywords: stime regionali, famiglia, reddito, ricchezza, disuguaglianza.
Abstract
Information from the Survey of Italian Household Income and Wealth (SHIW) is not
normally used as a basis for regional estimates on account of the small sample size. This paper
presents an experimental estimation of regional aggregates for the period 1995-2000, obtained by
combining several surveys. The variability of estimates is reduced not only by means of a wider
sample but also through estimators that limit the impact of extreme values and merge survey data
with external sources. The results confirm the traditional scenario: northern and central regions show
greater average values for both income and wealth than their southern counterparts. Concentration of
the two variables appears greater in the South, less in the North and even less in the Centre: therefore
if measured with the Sen welfare index, which simultaneously considers average equivalent income
and a distributional index, the gap between southern regions and northern and central ones grows
even larger. The difference in the social and demographic composition of the population explains a
significant share of the disparity in mean incomes between regions and helps to shed light on
inequality within regions as well; the effects vary according to the region and the variable. However,
these features appear to influence nation-wide inequality only to a moderate degree.
*
Banca d’Italia, Servizio Studi.
Indice
1. Introduzione..........................................................................................................................9
2. L’indagine sui bilanci delle famiglie italiane .....................................................................11
3. Il metodo impiegato per le stime regionali.........................................................................15
3.1. Il pooling di indagini e lo stimatore utilizzato.............................................................16
3.2. Post-stratificazione ......................................................................................................19
3.3. Il trattamento degli outliers..........................................................................................20
4. La distribuzione del reddito e della ricchezza nelle regioni italiane ..................................22
5. Differenze nelle caratteristiche socio-demografiche ..........................................................33
6. I fattori socio-demografici spiegano la disuguaglianza? ....................................................36
6.1. Le diverse componenti della disuguaglianza...............................................................36
6.2. La disuguaglianza tra le medie regionali.....................................................................38
6.3. Effetti socio-demografici e disuguaglianze regionali..................................................42
6.4. Effetti socio-demografici e disuguaglianza complessiva ............................................44
7. Conclusioni.........................................................................................................................45
Riferimenti bibliografici..........................................................................................................47
1. Introduzione
1
Buona parte della letteratura sulla distribuzione del reddito in Italia, sulla
disuguaglianza e sulla povertà, si concentra su dati nazionali o, al più, su disaggregazioni per
grandi aree territoriali
2
.
Le analisi a livello subnazionale, oltre a essere meno frequenti di quelle la cui unità di
analisi è l’intero paese, sono spesso basate su indagini ad hoc, difficilmente comparabili tra
di loro, in quanto utilizzano questionari e a metodologie tra loro differenti
3
.
La carenza di studi subnazionali non sembra peraltro connessa né con un limitato
interesse sull’andamento di questi fenomeni, né con una modesta variabilità degli stessi tra
differenti regioni. La differenziazione delle strutture economiche regionali, la concentrazione
di alcune industrie in certe aree del paese, le differenti condizioni del mercato del lavoro, la
varietà delle caratteristiche demografiche della popolazione residente possono determinare
marcate differenze nella distribuzione dei redditi e nelle condizioni di povertà.
L’analisi delle regioni italiane, inoltre, si presenta come un interessante case study;
l’Italia è uno dei paesi con le maggiori differenze tra i tassi di povertà regionali, quando si
adotta una linea di povertà nazionale; utilizzando una linea di povertà regionale le differenze
di riducono, ma non si annullano, suggerendo la rilevanza della componente di variabilità
infra-regionale nella distribuzione dei redditi.
1
Si ringraziano per gli utili commenti Andrea Brandolini, L. Federico Signorini, Massimo Omiccioli e due
anonimi referees.
2
Per l’Italia, Brandolini e D’Alessio (2001) esaminano l’evoluzione della distribuzione dei redditi tra il 1977 e
il 1995 e valutano gli effetti del cambiamento della struttura demografica sulle misure di disuguaglianza; per
analisi sulla distribuzione del reddito in Italia si vedano anche Brandolini e Sestito (1994, 2001).
3
Esempi di indagini regionali sono quella sui Redditi e Risparmio delle Famiglie Umbre (Bracalente et al.,
1990) e l’Indagine sulle Condizioni di Vita in Toscana, recentemente promossa dall’Istituto Regionale per la
Programmazione Economica della Toscana (IRPET).
10
Questo lavoro si pone un duplice obiettivo: (i) effettuare stime sulla distribuzione del
reddito e della ricchezza a livello regionale, fornendo indicazioni sul grado di
disuguaglianza, e (ii) valutare se e in che misura le caratteristiche socio-demografiche della
popolazione, variabili tra una regione e l’altra, sono in grado di spiegare le differenze
riscontrate.
L’analisi viene condotta utilizzando l’indagine della Banca d’Italia sui bilanci delle
famiglie italiane. Questa indagine ha il vantaggio di coprire tutto il territorio nazionale e di
assicurare quindi la comparabilità dei risultati ottenuti per le varie regioni, basati sullo stesso
questionario e sulla medesima metodologia di rilevazione. Essa ha tuttavia lo svantaggio di
una numerosità campionaria complessiva insufficiente per stimare il reddito e la ricchezza a
livello regionale in singoli anni di indagine. Oltre a livelli di precisione modesti, soprattutto
per le regioni più piccole, le stime risentono della forte asimmetria positiva che caratterizza
la distribuzione del reddito, e più ancora della ricchezza, cui si associa – in generale – la
presenza nel campione di valori “anomali” (outlier), che influenzano pesantemente le stime e
di cui è difficile valutare la corrispondente frequenza nella popolazione. Conseguentemente
gli stimatori campionari del reddito e della ricchezza risultano in generale non adeguati per
le stime a livello regionale, a causa della loro eccessiva variabilità.
Per ovviare a questi problemi, in questo lavoro si sperimenta la stima di aggregati
regionali raggruppando più indagini contigue. La maggiore numerosità campionaria così
disponibile, unitamente all’applicazione di stimatori che riducono l’effetto dei valori estremi
e integrano l’informazione campionaria con quella proveniente da fonti esterne, consentono
di ridurre la variabilità delle stime a livelli più accettabili.
Il lavoro si articola nel modo seguente. Nel paragrafo 2 si descrivono le caratteristiche
salienti dell’indagine sui bilanci delle famiglie italiane e si dà una misura dell’impatto che la
disaggregazione a livello regionale ha sulla variabilità delle stime. Nel paragrafo 3 vengono
illustrati gli strumenti metodologici utilizzati per ottenere stime regionali. Nel paragrafo 4 si
presentano le stime regionali dei livelli di reddito e di ricchezza familiare e se ne valuta la
relativa concentrazione. Nel paragrafo 5 si analizzano le differenze nelle caratteristiche
socio-demografiche delle famiglie a livello regionale; nel paragrafo 6 si valuta in che misura
le differenze nei livelli medi e nella concentrazione sono attribuibili alla diversa
11
composizione della popolazione secondo alcune caratteristiche demografiche e
occupazionali. Nel paragrafo 7 si traggono le principali conclusioni sui risultati ottenuti.
2. L’indagine sui bilanci delle famiglie italiane
Dal 1962 la Banca d’Italia conduce una indagine sui bilanci delle famiglie italiane allo
scopo di acquisire una più approfondita conoscenza dei comportamenti economici delle
famiglie.
Il campione, pari nelle ultime indagini a circa 8.000 famiglie, viene determinato
utilizzando un disegno campionario a due stadi. Nel primo stadio vengono selezionati, con
criteri di casualità, circa 300 comuni italiani, adottando una stratificazione per regione e
ampiezza demografica del comune. Nel secondo stadio si provvede a estrarre dalle liste
anagrafiche dei comuni selezionati nel primo stadio i nominativi delle famiglie che saranno
oggetto della rilevazione.
A partire dall’indagine sul 1989 una parte del campione (intorno al 50 per cento nelle
ultime indagini) è costituita da famiglie che hanno già partecipato a precedenti rilevazioni
(famiglie panel). In questo modo è possibile studiare l’evoluzione dei fenomeni, come ad
esempio, la mobilità delle famiglie tra classi di reddito o di ricchezza o degli individui tra i
diversi stati occupazionali.
Il questionario raccoglie stabilmente informazioni sulla struttura della famiglia e sulle
caratteristiche dei componenti, sul reddito, il consumo e il risparmio, la ricchezza, le
caratteristiche dell’abitazione di residenza
4
. La crescente richiesta di informazioni per lo
studio di temi microeconomici ha suggerito, dalla metà degli anni novanta, l’inserimento nel
questionario di sezioni monografiche, variabili di volta in volta, per l’approfondimento di
specifici argomenti.
Rinviando a Banca d’Italia (2002) per ulteriori dettagli sulle caratteristiche
4
La fase operativa di rilevazione presso le famiglie viene effettuata, per conto della Banca d’Italia, da una
società specializzata. Alle famiglie disposte a concedere l’intervista (la partecipazione all’indagine è volontaria)
viene somministrato, mediante interviste face to face, un questionario con il quale vengono raccolte le
informazioni fornite dall’intervistato. Nelle ultime indagini una quota rilevante delle interviste, oltre il 50 per
cento, è stata effettuata con l’ausilio del computer (metodologia CAPI).
12
dell’indagine, nel seguito del paragrafo si illustrano gli aspetti più strettamente collegati con
la questione della disaggregazione territoriale dei risultati
5
.
La tavola 1 mostra in che modo i campioni di famiglie rilevate nel periodo 1989-2000
si ripartiscono nelle diverse regioni. La numerosità campionaria risulta più elevata (sempre
oltre le 500 unità) in Lombardia, Emilia-Romagna, Piemonte Val-d’Aosta, Campania e
Sicilia. Su livelli intermedi si colloca nelle altre regioni con l’eccezione del Molise e della
Basilicata, dove il numero di famiglie campione è decisamente esiguo (quasi sempre
inferiore a 100 unità)
6
.
Per una valutazione dell’adeguatezza del campione rispetto a una stima regionale va
tuttavia tenuto conto dello schema di campionamento a due stadi adottato
7
. La tavola 2
mostra in che modo le unità di primo stadio (i comuni campione) si ripartiscono nei diversi
strati (regioni per ampiezza demografica), per semplicità con riferimento alla sola indagine
sul 2000.
Tutti i 6 comuni con oltre 500.000 abitanti sono presenti nel campione, essendo questo
uno strato autorappresentativo. Dei 181 comuni con popolazione compresa tra 40.000 a
500.000 abitanti, che pure dovrebbero essere teoricamente inclusi totalmente tra le unità di
primo stadio, 14 non sono stati considerati nella rilevazione, a causa di problemi connessi
alla disponibilità delle liste anagrafiche. Negli altri strati, la numerosità è sempre inferiore a
10 e in taluni casi solo di poche unità. Nessuno strato risulta comunque privo di unità di
primo stadio (a eccezione della Basilicata che non presenta unità campione tra 20.000 e
40.000 abitanti in quanto assenti nella stessa popolazione).
5
I dati utilizzati nel presente lavoro derivano dall’archivio storico dell’indagine sui bilanci delle famiglie
italiane (Banca d’Italia, CD-ROM, versione 2.0, febbraio 2002), che contiene le informazioni raccolte presso le
famiglie italiane nelle indagini che vanno dal 1977 al 2000 (per gli anni anteriori al 1977 non sono disponibili
le informazioni elementari).
6
A livello di macroarea, nelle ultime indagini, la numerosità campionaria è compresa tra 1.500 e 2.000 unità,
eccetto che nelle Isole, per le quali si riscontrano campioni di poco inferiori alle 1.000 famiglie.
7
Lo schema a due stadi è reso necessario dalla modalità di intervista face to face, che esige – per ovvi motivi di
costo - di limitare i punti di campionamento.
13
Tavola 1
NUMEROSITÀ DEL CAMPIONE (1989-2000)
(numero di famiglie)
Regioni
1989 1991 1993 1995 1998 2000
Piemonte – Val d’Aosta................
639 622 680 662 577 757
Lombardia ....................................
796 780 820 824 820 860
Trentino – Alto Adige ..................
182 171 205 220 146 161
Veneto ..........................................
385 421 435 476 351 439
Friuli – Venezia Giulia .................
182 243 257 313 270 255
Liguria ..........................................
550 473 407 386 306 316
Emilia – Romagna ........................
611 691 741 725 526 751
Toscana ........................................
656 643 592 589 477 598
Umbria ..........................................
372 247 307 288 263 271
Marche .........................................
356 371 366 373 324 328
Lazio .............................................
471 401 431 411 460 425
Abruzzo ........................................
225 339 273 311 275 228
Molise ..........................................
44 44 78 85 85 83
Campania ......................................
582 733 682 709 687 815
Puglia ............................................
790 658 591 520 463 471
Basilicata ......................................
74 103 95 127 89 95
Calabria.........................................
219 232 302 262 218 210
Sicilia.............................................
880 748 539 559 598 630
Sardegna........................................
260 268 288 295 212 308
Totale Italia...................
8.274 8.188 8.089 8.135 7.147 8.001
Le stime campionarie del reddito e della ricchezza netta elaborate per i singoli anni
presentano errori standard ragguardevoli (tavola 3)
8
. Oltre l’intrinseca variabilità del reddito
e della ricchezza, va considerato che la stratificazione delle unità di primo stadio (comuni)
non riesce a compensare la perdita di precisione dovuta al disegno a due stadi, che riflette la
8
Nel calcolo degli errori standard è stata utilizzata la formula per il piano di campionamento a due stadi, con
stratificazione delle unità di primo stadio (comuni) e numerosità costante delle unità di secondo stadio
(famiglie). Quest’ultima condizione, che rende più agevole il calcolo, è nei fatti solo approssimativamente
soddisfatta. Nei comuni con meno di 20.000 abitanti il numero di famiglie intervistate è pari a circa 25,
discostandosi da questo numero a causa della maggiore o minore propensione delle famiglie a partecipare
all’indagine. La stima degli errori standard non dovrebbe tuttavia risentire in modo significativo di tale
approssimazione.
14
circostanza che le famiglie residenti all’interno dello stesso comune presentano una relativa
omogeneità
9
.
Tavola 2
NUMEROSITÀ DEI COMUNI CAMPIONE PER
AMPIEZZA DEMOGRAFICA (2000)
(numero di comuni, percentuali)
Fino a 20.000
ab.
Da 20.000 a
40.000 ab.
Da 40.000 a
500.000 ab.
Oltre 500.000
ab.
Totale
Regioni
n n/N n n/N n n/N n n/N n n/N
Piemonte – Val d’Aosta............................. 8 0,6 8 42,1 11 100,0 1 100,0 28 2,2
Lombardia
.................................................
9
0,6
6
20
100,0
1
100,0
36
2,3
Trentino – Alto Adige
...............................
4
1,2
2
100,0
2
100,0
-
-
8
2,4
Veneto
.......................................................
7
1,3
8
7
-
-
22
3,8
Friuli – Venezia Giulia
..............................
6
2,8
2
100,0
3
100,0
-
-
11
5,0
Liguria
.......................................................
5
2,2
3
4
100,0
1
100,0
13
5,5
Emilia – Romagna
.....................................
6
1,9
7
13
-
-
26
7,6
Toscana
.....................................................
4
1,6
4
15
-
-
23
8,0
Umbria
......................................................
6
7,2
2
3
100,0
-
-
11
Marche
......................................................
6
2,6
4
6
-
-
16
6,5
Lazio
.........................................................
4
1,2
2
8,0
11
1
100,0
18
4,8
Abruzzo
....................................................
3
1,0
4
4
-
-
11
3,6
Molise
.......................................................
1
0,8
2
100,0
1
100,0
-
-
4
2,9
Campania
..................................................
6
1,2
5
22
1
100,0
34
6,2
Puglia
........................................................
4
1,9
3
15
-
-
22
8,5
Basilicata
...................................................
2
1,6
-
-
2
100,0
-
-
4
3,1
Calabria
......................................................
2
0,5
2
5
100,0
-
-
9
2,2
Sicilia
.........................................................
2
0,6
3
8,6
18
1
100,0
24
6,2
Sardegna
.....................................................
4
1,1
4
5
100,0
-
-
13
3,4
Totale Italia .......................... 89 1,2 71 24,3 167 92,3 6 100,0 333 4,1
Il livello di precisione delle stime, inoltre, è inferiore per la ricchezza rispetto al
reddito. A parità di ambito territoriale, si osservano errori standard in percentuale della
stima, costantemente superiori, a causa della sua maggiore intrinseca variabilità.
9
Il design effect, coefficiente che misura l’effetto del disegno (cioè l’impatto sull’errore standard del disegno
campionario rispetto al campionamento casuale semplice), risulta pari a 1,56 per il reddito e a 1,58 per la
ricchezza, cui corrispondono coefficienti di correlazione intraclasse (che misurano il grado di omogeneità delle
famiglie all’interno dei rispettivi comuni di residenza) approssimativamente pari a 0,056 e 0,058
rispettivamente.
15
Tavola 3
STIME CAMPIONARIE E ERRORI STANDARD DEL REDDITO E
DELLA RICCHEZZA FAMILIARE (2000)
(migliaia di lire, percentuali)
Reddito Ricchezza
Regioni
Media
(a)
Errore
standard
(b)
b/a
(%)
Media
(a)
Errore
standard
(b)
b/a
(%)
Piemonte – Val d’Aosta................ 52,662 1,803 3,4 276,221 37,617 13,6
Lombardia .................................... 61,394 2,651 4,3 424,275 44,516 10,5
Trentino – Alto Adige .................. 61,855 4,455 7,2 716,727 116,659 16,3
Veneto .......................................... 58,785 2,640 4,5 449,105 42,044 9,4
Friuli – Venezia Giulia ................. 64,807 2,924 4,5 402,641 61,395 15,2
Liguria .......................................... 57,487 2,571 4,5 423,804 59,847 14,1
Emilia – Romagna ........................ 65,396 3,692 5,6 521,527 61,531 11,8
Toscana ........................................ 59,548 1,957 3,3 420,623 34,375 8,2
Umbria ......................................... 52,103 1,915 3,7 320,159 25,317 7,9
Marche ......................................... 55,709 3,234 5,8 361,895 41,245 11,4
Lazio ............................................ 46,834 2,847 6,1 230,988 24,751 10,7
Abruzzo ....................................... 52,338 7,814 14,9 344,858 70,974 20,6
Molise .......................................... 44,856 4,945 11,0 337,387 77,731 23,0
Campania ..................................... 35,276 1,585 4,5 209,006 27,275 13,0
Puglia ........................................... 42,241 1,996 4,7 200,877 13,798 6,9
Basilicata ...................................... 31,934 2,165 6,8 204,904 29,336 14,3
Calabria......................................... 33,761 2,848 8,4 137,356 14,779 10,8
Sicilia............................................ 33,717 1,728 5,1 193,637 39,748 20,5
Sardegna........................................ 46,459 2,335 5,0 240,481 19,124 8,0
Totale Italia ................................ 51,087 0,721 1,4 332,147 11,392 3,4
3. Il metodo impiegato per le stime regionali
Come mostrato nel precedente paragrafo, le stime regionali basate su singole indagini
presentano intervalli di confidenza piuttosto ampi, soprattutto per le regioni di minore
dimensione, per le quali la numerosità campionaria è modesta.
Per ottenere indicazioni sulla distribuzione del reddito e della ricchezza a livello
regionale si è dunque fatto ricorso a un accorpamento delle osservazioni provenienti da
indagini contigue in modo da effettuare stime con un maggior numero di osservazioni. Si
sono inoltre utilizzati metodi di stima robusti alla presenza di outliers e si è corretta la
struttura regionale del campione sulla base di informazioni di fonte esterna.
Nel valutare i risultati va inoltre tenuto presente che sia il reddito sia la ricchezza sono
soggetti a fenomeni di under-reporting di intensità variabile a seconda delle fonti di reddito e
16
delle componenti della ricchezza. Non disponendo delle informazioni necessarie per
apportare correzioni che tengano conto delle specificità regionali, l’analisi è basata sui dati
dichiarati dagli intervistati. Alcuni esperimenti per valutare la robustezza dei risultati sono
stati comunque condotti utilizzando metodi di correzione elaborati per il complesso del
Paese.
3.1. Il pooling di indagini e lo stimatore utilizzato
Il periodo di riferimento prescelto è il 1995-2000, che comprende complessivamente
tre indagini (sul 1995, sul 1998 e sul 2000). Sotto il profilo macroeconomico la
disuguaglianza tra le regioni misurate sulla base del coefficiente di variazione del prodotto
pro capite è rimasta sostanzialmente invariata. Inoltre, rispetto alle differenze riscontrate tra
le medie regionali in tutto il periodo, la variabilità temporale del prodotto per abitante delle
singole regioni è di dimensione pressoché trascurabile. Dal punto di vista microeconomico, i
coefficienti di variazione del reddito e della ricchezza calcolati sulle tre indagini non
mostrano apprezzabili variazioni nel tempo. Le analisi che verranno condotte utilizzando il
pooling di indagini si riferiscono dunque a situazioni che presentano una sostanziale
omogeneità.
L’accorpamento di queste tre rilevazioni consente di ottenere campioni regionali di
dimensione superiore alle 1.000 unità in 11 regioni, di numerosità compresa tra 500 e 1.000
in 6 regioni e inferiore alle 500 unità nelle restanti 2
10
.
Poiché nonostante l’accorpamento, in alcune regioni la numerosità campionaria
continua a essere ridotta, si è ritenuto di raggruppare alcune regioni sulla base di un criterio
di distanza geografica
11
: Friuli Venezia Giulia e Trentino Alto Adige; Molise e Abruzzo;
10
La Valle d’Aosta è considerata insieme al Piemonte.
11
Per queste regioni, un miglioramento del livello di precisione delle stime richiederebbe l’accorpamento di
ulteriori indagini, soluzione che tuttavia può risultare penalizzante sotto il profilo interpretativo. In alternativa
si potrebbero impiegare metodi di stima più cautelativi, come gli stimatori composti che combinano la stima di
un effetto locale (stimatore diretto) con quello ottenuto tramite uno stimatore indiretto (che ad esempio esprime
il comportamento della relativa area geografica). Questi stimatori presentano tuttavia un trade-off tra
correttezza e varianza, la cui valutazione richiede approfondimenti ad hoc, che esulano dagli obiettivi del
presente lavoro.
17
Basilicata e Calabria. Con queste aggregazioni la numerosità campionaria delle aree
risultanti supera le 500 unità nei tre anni d’indagine.
Limitando l’attenzione a una generica regione, e omettendo il corrispondente indice
per semplicità, le stime relative alla media della variabile y
it
(dove i rappresenta l’i-esima
osservazione della t-esima indagine) nel periodo che include T indagini di numerosità n
t
(t=1,…, T) possono essere ricavate come media semplice delle stime annuali nell’intervallo
considerato
12
:
Y = Σ
it
(y
it
/ n
t
) / T per i = 1, …, n
t
e t=1, …, T (1)
Lo stimatore, combinazione lineare di stimatori corretti, è esso stesso corretto e
ottimale, in termini di errore standard, quando le stime annuali sono tra loro indipendenti.
Questa condizione non è soddisfatta nel caso in esame. Una parte delle famiglie del
campione viene reintervistata da un indagine all’altra, per cui la varianza di Y, V(Y), risente
della correlazione tra le risposte che le stesse famiglie hanno fornito in più rilevazioni. Per il
reddito e la ricchezza questa correlazione è positiva e dell’ordine di 0,5-0,7; V(Y) è dunque
maggiore rispetto a una situazione in cui i campioni annuali sono indipendenti.
È inoltre semplice mostrare che, in presenza di una correlazione non nulla tra i
fenomeni osservati in due indagini contigue, lo stimatore (1) presenta un’efficienza inferiore
a quella di stimatori alternativi che di quella correlazione tengono conto.
Si consideri, per semplicità, una situazione riferita a due periodi (T=2), con campioni
di uguale numerosità (n), caratterizzati da una quota di unità reintervistate pari a p.
Si definisca lo stimatore Y’ come:
Y’ = ½ {α
1
Σ
i
[y
i1
P
/ (np)] + (1-α
1
) Σ
i
[y
i1
Q
/ (nq)] } +
+ ½ {β
1
Σ
i
[y
i2
P
/ (np)] + (1-β
1
) Σ
i
[y
i2
Q
/ (nq)]} (2)
dove y
it
P
rappresenta la misurazione della variabile y per l’i-esima unità del panel al
tempo t e y
it
Q
la misurazione riferita alle unità non panel (complessivamente pari, in ciascun
12
Nelle elaborazioni dei paragrafi successivi i valori riscontrati sono stati rapportati alla media nazionale di
ciascun anno, in modo da ottenere indici che non risentono, tra l’altro, della variazione dei prezzi.
18
anno, a (n-np)=n(1-p)=nq). Inoltre α
1
e β
1
rappresentano i pesi da assegnare alle parti panel
rispettivamente al tempo t=1 e t=2. La correttezza delle stime relative a ciascun anno
richiede che i pesi delle parti non panel siano pari rispettivamente a (1-α
1
) e a (1-β
1
).
Minimizzando la varianza della (2) rispetto a α
1
e β
1
, nell’ipotesi di uguaglianza tra le
varianze di y
it
nei due periodi, si ottiene:
α
1
= β
1
= p/(1+ ρq) (3)
dove ρ rappresenta la correlazione tra le y nei due periodi.
L’utilizzo della (3) equivale ad assegnare a ciascuna unità del panel un peso pari a
1/(1+ρ) normalizzando poi la somma dei pesi in modo tale che essi sommino all’unità in
ciascun anno. Si tratta quindi di un’operazione semplice dal punto di vista computazionale
13
.
Quando le indagini considerate sono più di due, la quota di unità panel è variabile nel
tempo e alcune unità sono intervistate in più di due periodi, diviene più complesso
individuare, per via analitica, i pesi che minimizzano la varianza della media riferita
all’intero periodo.
La soluzione può essere comunque ottenuta per via numerica, con algoritmi iterativi.
Si può, ad esempio, ricorrere all’algoritmo di Newton-Raphson, che consente di individuare
il minimo della funzione f(x) come limite della successione:
x
(n)
= x
(n-1)
– {f’’[x
(n-1)
]}
-1
f’[x
(n-1)
] (4)
dove f’(.) e f’’(.) rappresentano rispettivamente la derivata prima e la derivata seconda
della funzione f(.) rispetto al vettore di parametri x.
Per il periodo 1995-2000, i pesi da assegnare alle componenti panel e a quelle non
panel del campione, calcolati sulla base della (4) non presentano tuttavia differenze marcate
rispetto a quelli basati sul metodo, più semplice dal punto di vista computazionale, di
13
In un disegno campionario a due stadi, le considerazioni sopra riportate valgono anche, mutatis mutandis, per
le unità di primo stadio; i comuni oggetto di rilevazione più volte nel corso del tempo, in presenza di
autocorrelazione positiva tra le rispettive medie, dovrebbero contribuire meno alla stima della media di strato.
Nel caso in esame tuttavia, essendo i comuni in larga parte tenuti fissi da una indagine all’altra per consentire la
rilevazione delle famiglie panel, il guadagno che è possibile ottenere tramite una ponderazione alternativa delle
unità è modesto.
19
dividere le osservazioni panel presenti in indagini consecutive per un valore che è funzione
del livello di autocorrelazione
14
, normalizzando poi la somma dei pesi all’unità per ciascun
anno d’indagine. In termini di varianza della media riferita al complesso delle tre indagini le
differenze tra i due metodi sono trascurabili, suggerendo dunque l’utilizzo di quest’ultimo
approccio.
3.2. Post-stratificazione
Per migliorare la qualità delle stime regionali sono state inoltre utilizzate tecniche di
stratificazione a posteriori. Sebbene in linea teorica le operazioni di post stratificazione non
assicurino necessariamente un aumento dell’efficienza degli stimatori, di norma questo si
realizza
15
.
In termini formali, se si definisce con W
ah
la proporzione di unità appartenenti all’area
a che ricadono nello strato (o post-strato) h-esimo, lo stimatore diretto post-stratificato
assume la forma:
=
=
H
h
ahah
ps
a
yWy
1
(3.2)
Nel caso in esame le fonti esterne utilizzabili per la stima sono costituite dalle
statistiche della popolazione, per la ripartizione della stessa sul territorio, e le statistiche sulle
forze di lavoro, che pervenendo da un’indagine campionaria assai più numerosa, dovrebbero
meglio rappresentare la composizione della popolazione per alcune sue caratteristiche
importanti ai fini del reddito e della ricchezza.
Data la limitata numerosità di alcuni campioni regionali, piuttosto che limitare
notevolmente il numero dei caratteri da tenere sotto controllo, si è ritenuto preferibile fare
14
Le osservazioni presenti in due indagini (necessariamente contigue, non essendo previsti rientri delle
famiglie che escono dal panel) sono state divise per (1+ρ); quelle presenti in tutte e tre le indagini sono state
invece divise per [1+ (4/3) ρ + (2/3)ρ
2
], assumendo che la correlazione tra t
1
e t
3
sia uguale al prodotto delle
correlazioni tra t
1
e t
2
e tra t
2
e t
3
, uguali tra di loro.
15
Tali stimatori, che preservano la proprietà di non distorsione, realizzano in generale un modesto guadagno di
efficienza, essendo gran parte della variabilità dovuta all’imprecisione nella stima dei valori medi per i singoli
strati del disegno di campionamento, per i quali – a livello regionale - sono spesso presenti poche unità. Il
guadagno di efficienza è tanto più elevato quanto più alta è la correlazione tra la variabile di studio e quella di
post-stratificazione (si veda per esempio Cicchitelli et al., 1994).
20
ricorso a una post-stratificazione sulle sole distribuzioni marginali, tramite tecniche di
raking
16
17
.
In particolare, si sono allineate le caratteristiche del campione pooled a quelle della
popolazione (desunte dalle statistiche sulla popolazione e dall’indagine sulle forze di lavoro)
secondo la distribuzione per sesso, classe di età, occupazione e titolo di studio, oltre che per
classe dimensionale del comune di residenza. Nella post-stratificazione è stato inoltre
introdotto il vincolo di uguaglianza della somma dei pesi relativi ai campioni provenienti da
indagini diverse.
3.3. Il trattamento degli outliers
In tutte le indagini sul reddito e la ricchezza è necessario confrontarsi con il problema
degli outliers, vale a dire i valori estremi presenti nel campione in grado di influenzare
pesantemente la stima. Questi in alcuni casi derivano da errori di misura (di risposta, di
codifica, ecc.)
18
; in altri casi si tratta di unità effettivamente presenti nella popolazione, sia
pure in una percentuale molto ridotta.
Lo stimatore della media è notoriamente sensibile alla presenza di outliers; pochi casi
estremi possono condizionare la stima, portando a consistenti sovrastime o sottostime
rispetto al parametro della popolazione
19
.
16
L'Iterative Proportional Fitting (o Raking) è una tecnica che consente di allineare in modo simultaneo i pesi
campionari alla distribuzione di alcune caratteristiche note da fonti esterne. Si veda per esempio V. Verma
(2000).
17
Si tenga presente che i vincoli sono definiti a livello individuale mentre il calcolo dei pesi è a livello
familiare; ciò comporta una maggiore difficoltà di convergenza negli algoritmi iterativi di raking.
18
Nelle fasi di predisposizione del questionario, di acquisizione e di controllo dei dati si predispongono una
serie di accorgimenti al fine di intercettare questi tipi di errore, in particolare quelli corrispondenti a valori
anomali che comportano maggiori problemi in fase di stima. Naturalmente nessun processo di controllo di
qualità, per quanto accurato, può assicurare la totale assenza di errori.
19
In presenza di outliers il particolare campione estratto potrebbe condurre a stime assai lontane dal parametro
di interesse, nonostante le proprietà teoriche dello stimatore (ad esempio di non distorsione). Come osserva
D.T. Searls, (1966) “the client is not interested in what happens in the long run; he wants an estimate as close to
the population parameter as possible for that particular case, and may even feel that a better estimate would be
obtained if the offending observations were discarded”.
21
Per ridurre l’impatto di queste osservazioni sulla stima è stata adottata la tecnica nota
come winsorizzazione, che consiste nel riportare verso un valore limite tutte le osservazioni
che eccedono il limite che identifica i valori anomali. I valori soglia sono stati identificati
come il 5° e il 95° percentile delle distribuzioni regionali.
Applicando questo metodo l’errore standard delle stime si riduce, in media, di circa il
20 per cento per il reddito e il 40 per la ricchezza. Va peraltro segnalato che, essendo le
distribuzioni del reddito e della ricchezza caratterizzate da asimmetria positiva, il trattamento
degli outliers incide più pesantemente sulla coda destra della distribuzione. Si osserva
pertanto una riduzione del valore medio, che per il totale nazionale è pari a circa il 5 per
cento per il reddito e il 20 per cento per la ricchezza.
Le medie winsorizzate, come gli altri stimatori robusti alla presenza di outlier, non
garantiscono che la stima a livello regionale sia consistente con quella nazionale o di
macroarea (cioè non godono della proprietà structure preserving estimation – SPREE), né
ovviamente con la media nazionale dello stimatore campionario tradizionale.
In simili condizioni, la coerenza tra le stime può essere ottenuta tramite una procedura
di riproporzionamento, utilizzando gli stimatori alternativi come numeri indice da applicare
alla stima nazionale (o di macroarea)
20
. In particolare si sono adottati gli stimatori S°°
r
,
ottenuti dagli stimatori alternativi
r
definiti in precedenza, moltiplicando questi per un
coefficiente pari al rapporto tra la stima campionaria S e quella S° data dalla combinazione
lineare delle stime alternative
r
:
S°°
r
=
r
S / S°
Da un punto di vista interpretativo ciò equivale a ipotizzare che l’andamento nelle code
della distribuzione sia, a livello regionale, legato in misura proporzionale a quello osservato
per le parti centrali della distribuzione. Questa ipotesi non è necessariamente soddisfatta: in
particolare è possibile che la metodologia descritta possa determinare una riduzione dei
valori medi delle variabili esaminate più accentuata nelle regioni con maggiore
20
Questa procedura riduce il guadagno derivante dall’applicazione di questi stimatori, introducendo, sia pure in
modo omogeneo tra le regioni, un’altra componente di varianza.
22
disuguaglianza. Esperimenti condotti per valutare la rilevanza di questo effetto sono riportati
nei successivi paragrafi.
4. La distribuzione del reddito e della ricchezza nelle regioni italiane
Applicando la metodologia descritta nel precedente paragrafo, si perviene a stime
regionali del reddito familiare disponibile, al netto di imposte e contributi, che confermano
per il periodo 1995-2000 il tradizionale dualismo dell’economia italiana. In tutte le regioni
del Centro Nord il reddito familiare supera la media nazionale; in tutte quelle del
Mezzogiorno si riscontrano valori più bassi della media.
La regione con il reddito familiare più elevato risulta l’Emilia Romagna, con un indice
pari a 126 (posto pari a 100 il totale Italia); seguono la Toscana (118) e la Lombardia (117),
il Trentino-Friuli (115) e le altre regioni del Centro-Nord. Le regioni con reddito familiare
più basso risultano la Sicilia (68) e la Basilicata-Calabria (69), seguite dalle altre regioni
meridionali (tavola 4, figura 1).
Le stime richiedono una certa cautela sia per le possibili distorsioni introdotte dalla
procedura di winsorizzazione, sia perché il grado di under reporting può differire tra le
regioni, anche in relazione alla tipologia dei redditi percepiti (cfr. Brandolini, 1999)
21
.
Per quanto riguarda il primo aspetto, le stime tradizionali ottenute includendo anche le
osservazioni anomale presenti nel campione, risultano molto simili a quelle winsorizzate
(coefficiente di correlazione pari a 0,99); le differenze appaiono debolmente correlate con il
livello di concentrazione del reddito (coefficiente di correlazione pari a 0,17).
Quanto al secondo, la correzione per l’under-reporting
22
comporta una marcata
differenza in termini di livello del reddito medio ma modeste variazioni nei numeri indici
21
Va inoltre tenuto presente che l’ampiezza degli intervalli di confidenza, soprattutto nelle regioni più piccole,
sono piuttosto elevati.
22
La correzione è basata sul seguente metodo: i redditi da lavoro autonomo sono stati rivalutati
proporzionalmente sulla base del rapporto tra il dato di contabilità nazionale e quello medio dell’indagine; i
redditi da immobili sono stati incrementati per tenere conto degli immobili non dichiarati (prevalentemente
seconde case), come descritto in Brandolini, Cannari, D’Alessio e Faiella (2002); i redditi da attività finanziarie
sono stati rivalutati sulla base del metodo descritto in Cannari e D’Alessio (1993; adjustment 2).
23
analizzati. La correlazione tra le stime presentate nella tavola 4 e quelle corrette per l’under-
reporting è pari a 0,99.
Gli indici riferiti al reddito pro capite mostrano una variabilità territoriale ancora
superiore, giacché le regioni meridionali più povere sono anche quelle con maggior numero
medio di componenti per famiglia. Il rapporto tra il valore minimo e massimo riscontrato tra
le medie regionali, pari a 1,85 a livello familiare, risulta pari a 2,28 se misurato sui valori
medi pro capite.
Tavola 4
REDDITO FAMILIARE COMPLESSIVO,
PRO CAPITE ED EQUIVALENTE, 1995-2000
(Indice Italia=100)
Regioni
Reddito
familiare
Reddito pro
capite
Reddito
equivalente
Piemonte – Val d’Aosta................. 101 116 107
Lombardia ..................................... 117 128 122
Trentino e Friuli............................. 115 122 116
Veneto ........................................... 109 109 106
Liguria ........................................... 102 120 113
Emilia – Romagna ......................... 126 140 130
Toscana ......................................... 118 120 118
Umbria ........................................... 107 106 105
Marche .......................................... 104 101 99
Lazio .............................................. 102 104 103
Abruzzo e Molise........................... 92 87 86
Campania ....................................... 79 64 69
Puglia ............................................. 81 71 75
Basilicata e Calabria....................... 69 61 64
Sicilia.............................................. 68 65 68
Sardegna......................................... 88 82 85
Totale Italia ................................. 100 100 100
Se, per tenere conto delle economie di scala che si realizzano al variare della
dimensione della famiglia, il reddito familiare viene diviso per il numero di adulti
equivalenti
23
il profilo regionale dei redditi si colloca in una posizione intermedia tra quella
che emerge dall’analisi del reddito familiare complessivo e quella del reddito pro capite. Le
regioni con un più elevato livello di benessere economico continuano a essere quelle del
Centro Nord; il rapporto tra il valore minimo e quello massimo riscontrato tra le medie
23
In questa sede è stata utilizzata la scala di equivalenza dell’OCSE modificata che, nel calcolo degli adulti
equivalenti, prevede un coefficiente pari a 1 per il capofamiglia, 0,5 per gli altri componenti con 14 anni e più e
0,3 per i soggetti con meno di 14 anni.
24
regionali supera il corrispondente valore calcolato per il reddito familiare complessivo ed è
inferiore a quello calcolato per il reddito pro capite.
Figura 1
REDDITO FAMILIARE, 1995-2000
(intervalli di confidenza al 95 per cento)
60 70 80 90 100 110 120 130 140
Piemonte - Val d’Aosta
Lombardia
Trentino e Friuli
Veneto
Liguria
Emilia - Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo e Molise
Campania
Puglia
Basilicata e Calabria
Sicilia
Sardegna
Per il periodo considerato, non sono disponibili dati sul reddito disponibile netto delle
famiglie a livello regionale comparabili con quelli dell’indagine della Banca d’Italia. Alcuni
confronti con stime meno recenti e con altri indicatori di benessere “economico” possono
tuttavia essere condotti, utilizzando in particolare le informazioni presentate dall’Istat nei
Conti regionali (tavola 5).
Le stime del reddito disponibile pro capite delle famiglie, riferite al 1992 (Istat, 1996),
presentano complessivamente un buon accostamento con le stime desunte dall’indagine della
Banca d’Italia (coefficiente di correlazione pari a 0,98). Differenze di un certo rilievo si
riscontano tuttavia per il Trentino e Friuli, Emilia Romagna e Toscana, per le quali le stime
della contabilità regionale forniscono valori dell’indice più contenuti, e Campania,
Basilicata-Calabria e Sicilia, dove si riscontra un divario in senso opposto. Il diverso periodo
di riferimento delle stime poste a confronto non consente di valutare appieno quanta parte sia
attribuibile a errori di misura.
25
Le stime campionarie presentano un buon accostamento anche con la spesa pro capite
per consumi finali delle famiglie e con quelle relative al PIL pro capite della contabilità
regionale, con coefficienti di correlazione pari rispettivamente a 0,97 e 0,96.
Tavola 5
REDDITO FAMILIARE COMPLESSIVO,
PRO CAPITE ED EQUIVALENTE, 1995-2000
(Indice Italia=100)
Stime di Contabilità Regionale
Regioni
Spesa pro
capite per
consumi finali
delle famiglie
(1995-2000)
Prodotto
interno lordo
pro capite
(1995-2000)
Reddito
disponibile pro
capite delle
famiglie (1992)
Reddito pro
capite
(1995-2000)
Piemonte – Val d’Aosta................. 109 117 118 116
Lombardia ...................................... 115 131 124 128
Trentino e Friuli.............................. 120 122 112 122
Veneto ............................................ 112 118 109 109
Liguria ............................................ 117 106 118 120
Emilia – Romagna ......................... 121 127 124 140
Toscana .......................................... 111 110 113 120
Umbria ........................................... 98 97 99 106
Marche ........................................... 104 102 104 101
Lazio .............................................. 107 109 105 104
Abruzzo e Molise........................... 88 84 84 87
Campania ....................................... 73 63 72 64
Puglia ............................................. 79 66 74 71
Basilicata e Calabria....................... 76 63 70 61
Sicilia.............................................. 79 66 73 65
Sardegna......................................... 84 75 80 82
Totale Italia .................................. 100 100 100 100
Anche in questo caso emergono alcune differenze. Mentre nei dati della contabilità
regionale la Lombardia è la prima regione in termini di prodotto pro capite seguita a poca
distanza dall’Emilia Romagna, nelle stime dell’indagine l’Emilia Romagna presenta i valori
più elevati. Anche le stime della Liguria, dell’Umbria e della Toscana presentano valori
dell’indicatore che segnalano una situazione più favorevole rispetto a quella che emerge
dalla contabilità regionale. Va al riguardo segnalato che la stima del reddito, al contrario di
quella del prodotto, tiene conto dell’intervento redistributivo pubblico, attraverso le imposte
e i trasferimenti. Pare utile osservare che le regioni sopra citate che presentano le maggiori
discrepanze tra le due stime sono anche quelle con la maggiore incidenza di popolazione
anziana e che, dai dati dell’indagine, risultano avere la quota di redditi da pensione più
elevata.
26
Tavola 6
CONCENTRAZIONE DEL REDDITO FAMILIARE COMPLESSIVO,
PRO CAPITE ED EQUIVALENTE, 1995-2000
Indice di Gini Deviazione logaritmica media
Regioni
Reddito
complessivo
Reddito pro
capite
Reddito
equivalente
Reddito
complessivo
Reddito pro
capite
Reddito
equivalente
Piemonte – Val d’Aosta................... 0,308 0,256 0,245 0,163 0,108 0,099
Lombardia
........................................ 0,305 0,275 0,261 0,156 0,122 0,108
Trentino e Friuli
................................ 0,304 0,257 0,246 0,159 0,108 0,100
Veneto
.............................................. 0,288 0,252 0,243 0,141 0,100 0,094
Liguria
.............................................. 0,304 0,274 0,267 0,152 0,120 0,112
Emilia – Romagna
........................... 0,288 0,246 0,228 0,134 0,098 0,082
Toscana
............................................ 0,280 0,248 0,234 0,130 0,100 0,088
Umbria
............................................. 0,249 0,228 0,204 0,101 0,083 0,066
Marche
............................................. 0,276 0,230 0,218 0,127 0,085 0,076
Lazio
................................................ 0,301 0,281 0,265 0,148 0,127 0,112
Abruzzo e Molise
............................. 0,327 0,274 0,268 0,179 0,121 0,115
Campania
......................................... 0,339 0,342 0,315 0,211 0,215 0,182
Puglia
............................................... 0,316 0,323 0,292 0,170 0,184 0,148
Basilicata e Calabria
......................... 0,323 0,320 0,291 0,184 0,191 0,147
Sicilia
................................................ 0,357 0,378 0,345 0,214 0,250 0,203
Sardegna
........................................... 0,290 0,304 0,266 0,144 0,161 0,122
Totale Italia.....................
0,322 0,318 0,289 0,180 0,184 0,147
Il livello di concentrazione dei redditi familiari, misurato con l’indice di Gini e con la
deviazione logaritmica media, risulta assai variabile tra le regioni
24
. In generale esso è più
elevato nelle regioni meridionali, in particolare in Sicilia e in Campania. I livelli più bassi di
concentrazione si registrano invece in Umbria e in altre regioni dell’Italia centrale (figura 2,
tavola 6)
25
. In termini qualitativi questi risultati non variano se si utilizzano tecniche di stima
tradizionali (che includono i valori anomali) o se si correggono i dati per i fenomeni di
under-reporting.
Il livello di concentrazione del reddito pro capite per il complesso del Paese si colloca
su valori pressoché equivalenti a quelli del reddito complessivo. Nel passaggio da reddito
complessivo a reddito pro capite, l’indice di Gini e la deviazione logaritmica media tendono
24
In gran parte dei casi, la concentrazione a livello regionale è inferiore a quella misurata a livello nazionale,
che risente delle marcate differenze tra i valori medi regionali.
25
Anche gli indici di Theil confermano l’indicazione di un maggior grado di disuguaglianza nelle regioni del
Mezzogiorno.
27
ad aumentare nelle regioni meridionali e a ridursi in quelle centro settentrionali; ciò riflette il
diverso legame tra numero di componenti e reddito familiare nelle differenti aree del Paese
26
.
Figura 2
CONCENTRAZIONE DEL REDDITO FAMILIARE, 1995-2000
(indice di Gini)
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40
Piemonte - Val d’Aosta
Lombardia
Trentino e Friuli
Veneto
Liguria
Emilia - Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo e Molise
Campania
Puglia
Basilicata e Calabria
Sicilia
Sardegna
Italia
Reddito equivalente
Reddito familiare
La concentrazione del reddito equivalente, calcolata utilizzando gli indici di Gini e la
deviazione logaritmica media e le scale di equivalenza dell’OCSE, si attesta su valori
costantemente inferiori a quelli relativi al reddito familiare. La riduzione tuttavia è
relativamente inferiore nelle regioni meridionali. Anche gli indici di Theil confermano questi
fenomeni: nel passaggio dal reddito familiare complessivo a quello equivalente, il grado di
disuguaglianza si riduce; la riduzione è però inferiore nelle regioni del Mezzogiorno rispetto
a quelle del Centro Nord. Anche per il reddito equivalente le regioni meridionali presentano,
nel periodo 1995-2000, un maggiore grado di disuguaglianza rispetto alle regioni centro
settentrionali; a livello sezionale emerge dunque un legame inverso tra livello del reddito e
disuguaglianza. Questo aspetto assume una particolare rilevanza se si tiene conto che il
26
La correlazione tra dimensione della famiglia e reddito familiare risulta superiore nelle aree del Centro e del
Nord rispetto al Meridione.
28
benessere sociale può dipendere non solo dal livello medio del reddito ma anche da come le
risorse vengono ripartite fra i membri della collettività.
Esistono diversi modi per inserire gli aspetti distributivi nella valutazione del
benessere
27
. Sen, in particolare, ha mostrato come, adottando una struttura delle preferenze
sociali in cui il peso attribuito alla stessa quantità di risorse dell’i-esima persona più ricca è
pari alla sua posizione i nella graduatoria dei redditi, si possa giungere a un ordinamento in
termini di benessere sociale a partire dall’indicatore W µ (1-G), dove µ è il reddito medio e
G è l’indice di concentrazione di Gini
28
. Confrontando due economie con lo stesso reddito
pro capite, l’economia in cui la distribuzione è più egualitaria (G è minore) è anche quella in
cui il benessere è maggiore. Interpretando il risultato di Sen in modo cardinale, W è a tutti gli
effetti una funzione di benessere sociale e G rappresenta la perdita (proporzionale) di
benessere provocata da una distribuzione diseguale delle risorse.
Sebbene l’ordinamento delle regioni in base all’indice di Sen mostri modifiche
relativamente contenute rispetto all’ordinamento basato sul reddito equivalente, per alcune
regioni le differenze sono marcate. La Sicilia, in particolare, passa dal penultimo all’ultimo
posto in graduatoria, la Toscana, le Marche e soprattutto l’Umbria migliorano le proprie
posizioni; l’Emilia Romagna mantiene la prima posizione in graduatoria, accrescendo la
distanza rispetto alla Lombardia. Buona parte delle regioni del Mezzogiorno vedono
peggiorare il proprio indicatore di benessere sociale rispetto a quanto si desume dal solo
livello medio del reddito (figura 3).
27
Cfr. Sen (1976, 1979).
28
Le preferenze devono anche essere convesse e strettamente monotone, devono fornire un ordinamento
completo e non devono mutare nel tempo. L’approccio di Sen è generale e modificando l’assioma sulla
struttura di ponderazione si potrebbe ottenere un’espressione alternativa a W con un altro indice di
disuguaglianza al posto di G. Cfr. Sen (1976, p. 30 e successive).
29
Figura 3
REDDITO EQUIVALENTE MEDIO E INDICE DI SEN, 1995-2000
(numero indice: Italia=100)
L’ordinamento delle regioni in termini di ricchezza familiare media si presenta nel
complesso simile a quello basato sul reddito, confermando e in molti casi rendendo più
evidente il consistente divario tra le regioni meridionali e quelle centrali e settentrionali
(tavola 7, figura 4).
Anche per la ricchezza le stime puntuali vanno comunque interpretate con cautela; gli
intervalli di confidenza sono più ampi di quelli del reddito, i fenomeni di under reporting
sono più accentuati e l’impatto delle tecniche di winsorizzazione può essere più rilevante che
per il reddito, data la maggiore asimmetria che caratterizza la distribuzione della ricchezza.
Come per il reddito, le stime tradizionali effettuate includendo anche le osservazioni
anomale presenti nel campione, risultano molto simili a quelle winsorizzate: il coefficiente di
correlazione tra le due serie è pari a 0,98. Rispetto a quanto accade per il reddito, le
differenze appaiono maggiormente correlate con il livello di concentrazione (coefficiente di
correlazione pari a 0,48).
Sardegna
Sicilia
Basilicata e Calabria
Puglia
Campania
Abruzzo e Molise
Lazio
Marche
Umbria
Toscana
Emilia - Romagna
Liguria
Veneto
Trentino e Friuli
Lombardia
Piemonte - Val d’Aosta
55
75
95
115
135
55 65 75 85 95 105 115 125 135 145
Reddito equivalente
30
Se si correggono i dati per tenere conto dei fenomeni di under-reporting, il livello
medio della ricchezza familiare aumenta sensibilmente rispetto ai dati non corretti; in termini
di numeri indice (ponendo cioè pari a 100 la media nazionale) le stime sono generalmente
molto simili a quelle basate sui dati non corretti (la correlazione è pari a 0,97); differenze un
po’ più marcate si osservano per le regioni caratterizzate da una maggiore quota di attività
finanziarie (oggetto di una più intensa rivalutazione per tenere conto dei fenomeni di under-
reporting) sul totale della ricchezza, e in particolare per la Lombardia.
Nei dati non corretti per i fenomeni di under-reporting, la regione con maggiore
ricchezza familiare risulta l’Emilia Romagna (con un indice pari a 162) seguita dalla
Toscana (136), dal Trentino e Friuli (127) e dal Veneto (124); poco sopra il livello medio
risulta la Lombardia (107) mentre al di sotto di tale livello risulta il Lazio (91). Le regioni
con il più basso valore dell’indice risultano ancora la Basilicata e Calabria (62) e la Sicilia
(62) e la Campania (64). In termini relativi, il rapporto tra il valore massimo e quello minimo
dell’indice, pari a 1,85 per il reddito familiare, risulta 2,61 per la ricchezza familiare.
Tavola 7
RICCHEZZA FAMILIARE COMPLESSIVA E PRO CAPITE, 1995-2000
(Indice Italia=100)
Regioni
Ricchezza
complessiva
Ricchezza pro
capite
Piemonte – Val d’Aosta.......................................... 86 99
Lombardia .............................................................. 107 117
Trentino e Friuli...................................................... 127 139
Veneto .................................................................... 124 122
Liguria .................................................................... 117 133
Emilia – Romagna .................................................. 162 184
Toscana .................................................................. 136 137
Umbria ................................................................... 112 111
Marche ................................................................... 109 106
Lazio ...................................................................... 91 94
Abruzzo e Molise ................................................... 95 92
Campania ............................................................... 64 50
Puglia ..................................................................... 76 66
Basilicata e Calabria ............................................... 62 54
Sicilia ..................................................................... 62 62
Sardegna ................................................................. 90 81
Totale Italia .......................................... 100 100
31
Figura 4
RICCHEZZA FAMILIARE, 1995-2000
(intervalli di confidenza al 95 per cento)
40 60 80 100 120 140 160 180
Piemonte - Val d’Aosta
Lombardia
Trentino e Friuli
Veneto
Liguria
Emilia - Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo e Molise
Campania
Puglia
Basilicata e Calabria
Sicilia
Sardegna
Tavola 8
CONCENTRAZIONE DELLA RICCHEZZA
FAMILIARE COMPLESSIVA E PRO CAPITE, 1995-2000
Indice di Gini Deviazione logaritmica media
Regioni
Ricchezza
familiare
Ricchezza pro
capite
Ricchezza
familiare
Ricchezza pro
capite
Piemonte – Val d’Aosta
................................................... 0,549 0,525 0,947 0,854
Lombardia
........................................................................ 0,534 0,536 0,894 0,828
Trentino e Friuli
................................................................ 0,561 0,547 1,083 0,889
Veneto
.............................................................................. 0,530 0,497 0,984 0,786
Liguria
.............................................................................. 0,579 0,559 1,144 0,995
Emilia – Romagna
........................................................... 0,549 0,536 0,849 0,800
Toscana
............................................................................ 0,507 0,504 0,837 0,764
Umbria
............................................................................. 0,453 0,435 0,592 0,501
Marche
............................................................................. 0,503 0,477 0,805 0,618
Lazio
................................................................................ 0,571 0,568 1,108 1,025
Abruzzo e Molise
............................................................. 0,544 0,502 0,955 0,728
Campania
......................................................................... 0,597 0,603 1,289 1,330
Puglia
............................................................................... 0,540 0,542 1,033 1,051
Basilicata e Calabria
......................................................... 0,559 0,544 0,965 0,902
Sicilia
................................................................................ 0,592 0,614 1,114 1,166
Sardegna
........................................................................... 0,504 0,527 0,796 0,899
Totale Italia ....................................................
0,565 0,568 1,032 1,007
32
In termini di ricchezza pro capite, la situazione migliora ulteriormente per l’Emilia
Romagna, che con un indice di 184 risulta ancora la regione più agiata, e per gran parte delle
regioni centro settentrionali, tra cui in particolare la Liguria (133) e la Lombardia (117); le
regioni meridionali, a causa dell’elevata ampiezza media familiare, mostrano invece un
arretramento della loro posizione. Il rapporto tra il valore massimo e quello minimo
dell’indice risulta pari a 3,68.
In tutte le regioni il grado di disuguaglianza nella distribuzione della ricchezza è più
elevato di quello del reddito. Il profilo regionale è simile a quello riscontrato per il reddito
(coefficiente di correlazione pari a 0,81 per l’indice di Gini e 0,77 per la deviazione
logaritmica media) (figura 5, tavola 8). Come per il reddito, le regioni meridionali mostrano
un più elevato grado di disuguaglianza
29
. Risultati sostanzialmente analoghi si riscontrano
per la ricchezza pro capite.
Figura 5
CONCENTRAZIONE DELLA RICCHEZZA FAMILIARE PRO-CAPITE, 1995-2000
(indice di Gini)
0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70
Piemonte - Val d’Aosta
Lombardia
Trentino e Friuli
Veneto
Liguria
Emilia - Romagna
Toscana
Umbria
Marche
Lazio
Abruzzo e Molise
Campania
Puglia
Basilicata e Calabria
Sicilia
Sardegna
Italia
29
Anche per la ricchezza, la correzione per i fenomeni di under-reporting e/o l’inclusione dei valori anomali
nelle stime conduce a risultati qualitativamente simili a quelli qui presentati.
33
5. Differenze nelle caratteristiche socio-demografiche
Come osservano Brandolini e D’Alessio (2001), c’è un legame tra le caratteristiche
socio-demografiche di una popolazione e la distribuzione del reddito tra i suoi membri. La
struttura per età influenza sia l’ammontare sia la composizione del reddito; i redditi tendono
ad aumentare con la crescita dell’esperienza lavorativa; si riducono dopo il pensionamento;
risentono delle condizioni economiche del periodo in cui gli individui entrano nel mercato
del lavoro e delle norme che regolano i trattamenti pensionistici nel momento in cui si
ritirano.
Le distribuzioni dei redditi familiari e/o equivalenti sono influenzate dal numero dei
componenti la famiglia, dal numero dei figli, dal numero di percettori di reddito; risentono
delle scelte sulla partecipazione al mercato del lavoro, delle condizioni del mercato del
lavoro, delle decisioni dei genitori sul numero desiderato di figli, delle decisioni dei figli
riguardo al periodo di distacco dalla famiglia di origine, per creare a loro volta nuove
famiglie. Questi comportamenti, a loro volta, sono influenzati dalla distribuzione del reddito.
Nell’esaminare le differenze tra le regioni in termini di reddito e di ricchezza appare quindi
opportuno tenere conto della varietà delle strutture socio-demografiche.
In Italia, le caratteristiche socio-demografiche e occupazionali della popolazione
differiscono tra le regioni. Nel periodo 1995-2000, la famiglia risulta mediamente formata da
2,78 componenti; è più numerosa nelle regioni meridionali (oltre 3 componenti per famiglia
in Campania, Puglia, Basilicata-Calabria e Sardegna) rispetto a quelle settentrionali
(soprattutto Liguria e Piemonte-Val d’Aosta).
Il numero medio di percettori di reddito per famiglia, pari per l’Italia a 1,74, sfiora il
valore di 2 per regioni come Umbria e Marche (che combinano una elevata età media della
popolazione, cui si collegano i redditi da pensione, con elevati tassi di occupazione e
dimensioni familiari non ristrette), mentre si aggira su valori di poco superiori a 1,50 per
Sicilia, Campania, Puglia e Basilicata-Calabria, a causa dei modesti tassi di occupazione e
della particolare struttura demografica e nonostante l’elevato numero di componenti per
famiglia (figura 6, tavola 9).
34
L’età media dei componenti della famiglia è maggiore nel Centro e nel Nord rispetto al
Sud, con un divario di circa 10 anni tra la regione più giovane (la Campania) e quella più
anziana (Liguria).
Anche il livello di istruzione appare assai variabile sul territorio; la quota di
capifamiglia senza titolo di studio risulta pari al 21,7 per cento in Basilicata e Calabria
contro una media nazionale del 9,3; all’estremo opposto la quota di capifamiglia diplomati o
laureati risulta del 34,8 per cento nel Lazio rispetto alla media nazionale di 24,5 per cento
(tavola 10).
Figura 6
NUMERO MEDIO DI COMPONENTI, DI PERCETTORI E ETÀ MEDIA, 1995-2000
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Componenti Percettori Età media
35
Tavola 9
NUMERO MEDIO DI CAMPONENTI E DI PERCETTORI PER
FAMIGLIA E ETÀ MEDIA DEI COMPONENTI
Regioni
Numero medio di
componenti
Numero medio di
percettori di reddito
Età media dei
componenti
(anni)
Piemonte – Val d’Aosta................ 2,43 1,73 42,5
Lombardia ..................................... 2,55 1,78 40,8
Trentino e Friuli............................. 2,62 1,84 41,6
Veneto ........................................... 2,77 1,88 40,5
Liguria ........................................... 2,33 1,62 45,1
Emilia – Romagna ........................ 2,51 1,91 43,4
Toscana ......................................... 2,72 1,88 43,5
Umbria .......................................... 2,80 1,97 43,1
Marche .......................................... 2,84 1,98 42,3
Lazio ............................................. 2,73 1,67 40,2
Abruzzo e Molise.......................... 2,93 1,82 40,8
Campania ...................................... 3,39 1,65 35,9
Puglia ............................................ 3,18 1,65 36,9
Basilicata e Calabria...................... 3,15 1,63 38,0
Sicilia............................................. 2,92 1,50 37,3
Sardegna........................................ 3,02 1,78 38,6
Totale Italia................ 2,78 1,74 40,1
Tavola 10
TITOLO DI STUDIO E CONDIZIONE PROFESSIONALE DEI CAPIFAMIGLIA
Titolo di studio Condizione professionale
Regioni
Senza
titolo
Licenza
ele-
mentare
Licenza
media
inferiore
Diploma
Laurea
Dipen-
dente
Indi-
pendente
Condi-
zione
non
profes-
sionale
Totale
Piemonte – Val d’Aosta....... 6,3 34,0 38,0 16,9 4,8 33,4 15,8 50,8 100,0
Lombardia
........................... 4,9 32,4 37,5 19,3 5,9 34,6 16,6 48,8 100,0
Trentino e Friuli
................... 2,7 34,5 41,1 17,6 4,1 34,5 15,5 49,9 100,0
Veneto
................................. 8,1 33,1 37,5 17,0 4,2 36,8 18,0 45,1 100,0
Liguria
................................. 5,3 32,4 36,3 20,7 5,3 27,8 15,5 56,7 100,0
Emilia – Romagna
............... 5,7 37,8 33,7 18,6 4,1 31,5 19,4 49,2 100,0
Toscana
............................... 5,9 41,0 29,6 18,5 4,9 29,8 18,7 51,4 100,0
Umbria
................................ 10,5 30,4 27,9 25,9 5,2 35,0 14,7 50,3 100,0
Marche
................................ 11,7 34,7 30,4 18,3 4,8 31,3 20,5 48,1 100,0
Lazio
................................... 8,1 25,3 31,8 26,9 7,9 41,2 14,9 43,9 100,0
Abruzzo e Molise
................. 11,8 35,7 24,9 22,4 5,1 31,0 17,0 52,0 100,0
Campania
............................ 12,2 30,8 33,3 18,6 5,1 31,6 14,8 53,6 100,0
Puglia
.................................. 13,1 32,4 33,6 17,0 3,9 35,7 15,1 49,2 100,0
Basilicata e Calabria
............. 21,7 28,1 27,2 18,2 4,7 34,1 14,8 51,0 100,0
Sicilia
................................... 18,6 26,8 30,2 17,6 6,8 31,5 13,7 54,9 100,0
Sardegna
............................... 14,2 32,5 32,9 16,8 3,6 28,6 14,8 56,6 100,0
Totale Italia........ 9,3 32,3 33,9 19,2 5,3 33,7 16,2 50,1 100,0
36
6. I fattori socio-demografici spiegano la disuguaglianza?
6.1. Le diverse componenti della disuguaglianza
Il rapporto tra fattori socio-demografici e disuguaglianza può essere affrontato da
diverse prospettive. In primo luogo è possibile scegliere come oggetto di analisi la
disuguaglianza tra i valori medi del reddito e della ricchezza nelle diverse aree territoriali,
valutando in che misura i divari osservati riflettono la composizione della popolazione nelle
varie regioni.
Un ulteriore punto di osservazione pone l’accento sulle singole regioni, nell’intento di
valutare l’impatto della struttura socio-demografica sul livello di disuguaglianza regionale.
Infine, l’attenzione può essere rivolta alla disuguaglianza osservata per l’Italia nel suo
complesso, ponendola in relazione ai divari osservati tra le regioni, alla disuguaglianza
interna a esse e all’effetto che la struttura socio demografica determina su queste
componenti.
Questi punti di vista offrono informazioni per certi versi complementari su vari aspetti
della disuguaglianza.
Nei successivi paragrafi si analizzeranno questi aspetti utilizzando prevalentemente
l’indice di disuguaglianza calcolato sulla base della deviazione logaritmica media, definito
come:
L= - (1/n) Σ
i=1,n
log(y
i
/µ) (5.1)
dove y
i
indica il reddito (o la ricchezza) dell’unità i, µ è la media di y e n il numero di unità
considerate
30
.
30
L’utilizzo di questo indicatore richiede che i fenomeni analizzati assumano valori strettamente positivi,
circostanza talvolta non verificata nel caso dei redditi e soprattutto della ricchezza. In questo lavoro il ricorso a
metodi di winsorizzazione fa sì che tutte le osservazioni siano caratterizzate da valori positivi del reddito e della
ricchezza.
37
Suddividendo le unità in G gruppi sulla base di una prescelta caratteristica, la
disuguaglianza complessiva può essere scomposta nelle due componenti L
W
(disuguaglianza
entro i gruppi) e L
B
(disuguaglianza tra i gruppi):
L = L
W
+ L
B
=Σ
g=1, G
w
g
L
g
- Σ
g =1,G
w
g
log(µ
g
/µ) (5.2)
dove w
g
, µ
g
e L
g
rappresentano rispettivamente la quota di popolazione, il valore medio di y e
la deviazione logaritmica media del gruppo g-esimo.
Se le quote di popolazione vengono fissate pari a quelle di una popolazione di
riferimento (ovvero w
g
= w
g0
), la (5.2) può essere riscritta come:
L = L
0
W
+ L
0
B
+ L
0
P
= Σ
g=1, G
w
go
L
g
- Σ
g =1,G
w
go
log(µ
g
/µ
0
) + L
0
P
(5.3)
dove µ
0
= Σ
g=1, G
w
go
µ
g
rappresenta la media complessiva di y calcolata sulla base dei pesi
relativi alla popolazione di riferimento. Nella (5.3) L
0
W
e L
0
B
misurano la disuguaglianza
entro e tra i gruppi che si otterrebbe se la struttura della popolazione fosse quella della
popolazione di riferimento. Il termine L
0
P
è ottenuto a residuo e misura l’impatto sulla
disuguaglianza determinato dalla differente struttura demografica della popolazione in esame
rispetto alla popolazione di riferimento.
È il caso di sottolineare che la scomposizione ha un carattere necessariamente
ipotetico, misurando, ad esempio, quale sarebbe la disuguaglianza in Campania se questa
regione avesse la distribuzione delle variabili socio-demografiche riscontrata per l’intera
Italia. Come sottolineano Brandolini e D’Alessio (2000) che applicano il metodo tra paesi,
“questo tipo di analisi non è esente da inconvenienti, poiché ricostruire il livello di
disuguaglianza in un paese sulla base della composizione demografica di un altro significa
assumere, tra l’altro, che i redditi medi dei gruppi siano indipendenti dalla loro numerosità.”
Al di là dell’aspetto meccanico e artificioso, l’esercizio è comunque utile per giudicare,
almeno in prima approssimazione, quanto contino nei confronti distributivi le differenze
nelle strutture demografiche.
38
6.2. La disuguaglianza tra le medie regionali
Nei precedenti paragrafi sono stati messi in evidenza divari regionali consistenti, sia in
termini di reddito e ricchezza media, sia per quanto riguarda la composizione socio-
demografica della popolazione. Nel presente paragrafo si esamina in che misura i divari tra
le medie regionali di reddito e ricchezza possono essere spiegati dalle caratteristiche socio
demografiche.
Utilizzando la scomposizione della deviazione logaritmica media (tavola 11) si nota
che l’indicatore di disuguaglianza del reddito equivalente, pari per il complesso del Paese a
0,1471, è per il 17,6 per cento attribuibile alla disuguaglianza tra le medie delle regioni; in
altri termini, annullando i divari regionali ma non la variabilità interna alle regioni, la
disuguaglianza scenderebbe del 18 per cento circa. La parte restante, pari a circa l’82 per
cento della disuguaglianza complessiva, è attribuibile alla disuguaglianza interna alle singole
regioni.
I fattori socio demografici considerati, presi singolarmente, spiegano una parte non
trascurabile dei divari regionali. L’impatto più rilevante si riscontra per il numero di
percettori, ovviamente legato alle condizioni del mercato del lavoro, e il numero di
componenti. Se tutte le regioni fossero caratterizzate da una distribuzione delle famiglie per
numero di percettori uguale a quella media nazionale, la disuguaglianza delle medie
regionali sarebbe inferiore di circa il 20 per cento. Tenendo sotto controllo il numero di
componenti la riduzione sarebbe dell’ordine del 10 per cento; per gli altri fattori l’effetto
appare meno pronunciato.
Nella tavola 12 si mostra come varierebbero le medie regionali qualora si allineasse
la distribuzione regionale di ciascuna delle variabili socio-demografiche considerate alla
corrispondente distribuzione nazionale. Ad esempio allineando la distribuzione per numero
di percettori a quella media nazionale il reddito equivalente della Campania aumenterebbe
del 5,5 per cento; quello della Sicilia del 7,8. Nel Lazio, se la distribuzione per titolo di
studio del capofamiglia fosse uguale a quella media nazionale, il reddito equivalente si
ridurrebbe invece di circa il 5 per cento; un effetto simile si osserverebbe controllando per
l’ampiezza demografica del comune di residenza (-7 per cento). I risultati variano quindi al
variare della distribuzione considerata e della regione e non si prestano a semplici
39
generalizzazioni, se non per il fatto che il reddito medio equivalente tende frequentemente ad
aumentare nelle regioni meridionali mentre l’opposto si osserva nelle regioni del Centro
Nord.
Volendo valutare i vari fattori socio-demografici nel loro insieme, sarebbe necessario
prendere in considerazione le distribuzioni congiunte delle variabili di controllo a livello
regionale. Tale operazione presenta difficoltà operative, dovute alla limitata numerosità
campionaria che si riscontra soprattutto nelle regioni più piccole, che non permettono di
ottenere stime stabili a un tale livello di disaggregazione. Per ovviare a tale limitazione si è
fatto ricorso a tecniche di raking, che consentono di allineare le distribuzioni marginali
regionali a quelle riscontrate per l’intero paese. Tale procedura è stata applicata ai quattro
fattori che, singolarmente considerati, mostrano una maggiore influenza sui valori medi
regionali (numero di componenti, numero di percettori, titolo di studio del capofamiglia e
ampiezza demografica del comune di residenza). In questo caso i risultati forniscono solo
indicazioni di larga massima, dal momento che la tecnica non permette di tenere pienamente
sotto controllo le interazioni tra i fattori considerati. Va inoltre tenuto presente che anche se
l’allineamento dei quattro fattori considerati alle corrispondenti distribuzioni nazionali fosse
effettuato in base alla densità congiunta e non con tecniche di raking, l’effetto complessivo
risulterebbe diverso dalla somma dei singoli effetti a causa delle interazioni.
Considerando congiuntamente i fattori socio-demografici prescelti, la riduzione dei
divari regionali in termini di reddito equivalente risulta pari al 39,3 per cento (la deviazione
logaritmica between L
B
scende da 0,0260 a 0,0158; tavola 11). In particolare tende ad
accrescersi il reddito medio equivalente delle regioni meridionali, soprattutto Campania,
Puglia e Basilicata-Calabria. In Lombardia, Emilia Romagna e Lazio, per contro, il reddito
medio equivalente si riduce di circa il 5 per cento.
La ricchezza pro capite presenta un grado di disuguaglianza, per il complesso del
paese, superiore a quello del reddito equivalente (1,0076 contro 0,1471). I divari regionali
spiegano una quota della disuguaglianza complessiva della ricchezza pro capite inferiore
rispetto a quanto osservato per il reddito equivalente (6,8 contro 17,6 per cento).
Anche in questo caso i fattori cui è riconducibile una parte consistente dei divari tra
le medie regionali sono il numero di componenti (circa 20 per cento) e il numero di
40
percettori (circa 10 per cento). Gli effetti sono comunque differenziati a seconda delle
regioni e dei fattori. Nel complesso, tenendo sotto controllo l’effetto congiunto dei fattori
socio-demografici si rileva un incremento della ricchezza pro capite delle regioni
meridionali, in particolare Campania, Basilicata e Puglia, e un calo di quella delle regioni del
Centro Nord, soprattutto Emilia Romagna, Lombardia e Piemonte-Val d’Aosta (tavola 12).
Tavola 11
SCOMPOSIZIONE DEL REDDITO E DELLA RICCHEZZA PER ALCUNE
CARATTERISTICHE SOCIO-DEMOGRAFICHE
(deviazione logaritmica media)
Valori assoluti Composizione percentuale
Fattore considerato L
B
L
W
L
P
L L
B
L
W
L
P
L
Reddito equivalente
Nessuno.......................................................... 0,0260 0,1212 0,0000 0,1471 17,6 82,4 0,0 100,0
Classi di età..................................................... 0,0257 0,1209 0,0006 0,1471 17,5 82,1 0,4 100,0
Condizione professionale del capofamiglia.... 0,0251 0,1210 0,0010 0,1471 17,1 82,2 0,7 100,0
Istruzione del capofamiglia............................. 0,0249 0,1222 0,0001 0,1471 16,9 83,0 0,1 100,0
Numero di componenti................................... 0,0237 0,1203 0,0031 0,1471 16,1 81,8 2,1 100,0
Numero di percettori....................................... 0,0205 0,1197 0,0070 0,1471 13,9 81,3 4,7 100,0
Ampiezza comunale........................................ 0,0270 0,1216 -0,0015 0,1471 18,3 82,7 -1,0 100,0
Tutti i precedenti 4 fattori .............................. 0,0158 0,1210 0,0103 0,1471 10,7 82,3 7,0 100.0
Ricchezza pro capite
Nessuno.......................................................... 0,0687 0,9389 0,0000 1,0076 6,8 93,2 0,0 100,0
Classi di età..................................................... 0,0660 0,9356 0,0060 1,0076 6,5 92,9 0,6 100,0
Condizione professionale del capofamiglia.... 0,0646 0,9370 0,0059 1,0076 6,4 93,0 0,6 100,0
Istruzione del capofamiglia............................. 0,0658 0,9431 -0,0014 1,0076 6,5 93,6 -0,1 100,0
Numero di componenti................................... 0,0553 0,9341 0,0181 1,0076 5,5 92,7 1,8 100,0
Numero di percettori....................................... 0,0618 0,9330 0,0128 1,0076 6,1 92,6 1,3 100,0
Ampiezza comunale........................................ 0,0683 0,9345 0,0048 1,0076 6,8 92,7 0,5 100,0
Tutti i precedenti 4 fattori............................... 0,0609 0,9410 0,0057 1,0076 6,0 93,4 0,6 100.0
Tavola 12
IMPATTO DI ALCUNI FATTORI SOCIO-DEMOGRAFICI SUI VALORI MEDI
DEL REDDITO EQUIVALENTE E DELLA RICCHEZZA PRO CAPITE
(variazioni percentuali)
Fattori tenuti sotto controllo
Regione
Età Condizione
professionale
Titolo di
studio
Numero di
componenti
Numero di
percettori
Ampiezza
demografica
del comune
Tutti i
precedenti 4
fattori
Reddito equivalente
Piemonte – Val d’Aosta........ 0,3 0,2 0,3 0,4 0,0 0,5 -3,2
Lombardia
............................ -0,3 -0,3 -1,6 -0,3 -1,6 2,0 -5,8
Trentino e Friuli
.................... 0,3 0,1 -0,7 -0,3 -1,5 0,1 -1,0
Veneto
.................................. 0,2 -0,5 1,1 -0,8 -2,6 0,9 0,7
Liguria
.................................. -0,3 0,8 -1,0 -1,7 0,8 -0,2 -3,2
Emilia – Romagna
................ 0,2 -0,6 0,1 -0,2 -3,1 -0,2 -5,1
Toscana
................................ 0,6 0,1 0,4 -0,4 -1,7 0,0 -2,1
Umbria
................................. 0,1 0,1 -0,2 -0,5 -1,0 -0,2 -3,7
Marche
................................. 0,1 0,0 1,1 -0,1 -3,0 0,3 -1,8
Lazio
.................................... -0,3 -1,3 -4,9 -0,2 1,0 -7,4 -5,9
Abruzzo e Molise
.................. 0,5 0,5 0,1 -0,5 -1,5 4,8 4,5
Campania
............................. 1,0 0,6 0,6 3,8 5,5 1,3 16,3
Puglia
................................... 0,0 -0,1 2,1 2,1 2,3 -1,4 13,5
Basilicata e Calabria
.............. 0,3 0,2 1,3 1,6 2,8 4,2 17,0
Sicilia
.................................... 0,0 1,6 -1,0 1,3 7,8 -4,0 3,5
Sardegna
................................ 0,0 0,6 2,6 1,6 -0,2 2,7 9,7
Ricchezza pro capite
Piemonte – Val d’Aosta........ -0,1 -0,8 0,3 -2,9 -0,3 -0,2 -8,6
Lombardia
............................ 0,2 0,5 -1,6 -2,7 -0,3 1,6 -9,4
Trentino e Friuli
.................... 0,2 0,4 -0,7 -1,3 0,0 -6,5 -5,9
Veneto
.................................. 0,8 -0,5 1,1 -2,1 0,0 -2,2 -3,9
Liguria
.................................. -3,3 -2,0 -1,0 -8,4 1,3 3,4 -6,4
Emilia – Romagna
................ -1,6 -4,0 0,1 -2,6 0,2 0,5 -11,9
Toscana
................................ -1,9 -1,7 0,4 -1,3 2,2 -0,1 -2,0
Umbria
................................. 0,1 1,0 -0,2 -0,1 3,5 -0,5 -4,2
Marche
................................. -0,8 -2,1 1,1 0,6 -0,5 1,6 -1,1
Lazio
.................................... 0,0 1,6 -4,9 -1,0 1,2 -6,3 -6,3
Abruzzo e Molise
.................. 0,2 -1,6 0,1 0,5 -0,4 1,8 2,5
Campania
............................. 1,6 0,1 0,6 12,2 7,0 3,9 29,2
Puglia
................................... 0,4 0,7 2,1 7,1 3,0 0,2 14,7
Basilicata e Calabria
.............. -0,6 1,0 1,3 5,0 4,1 -0,5 19,1
Sicilia
.................................... 2,0 3,3 -1,0 4,0 8,3 -3,6 5,6
Sardegna
................................ -0,7 -2,0 2,6 5,8 -0,6 1,6 11,1
42
6.3. Effetti socio-demografici e disuguaglianze regionali
L’effetto della composizione socio-demografica può essere analizzato con riferimento
al livello della disuguaglianza osservato in ciascuna regione.
Nella tavola 13 è riportata la differenza percentuale tra la disuguaglianza osservata in
ciascuna regione e quella che si osserverebbe allineando la distribuzione delle variabili
socio-demografiche alla corrispondente distribuzione nazionale.
Adottando la scomposizione mostrata in precedenza, si può verificare che in alcune
specifiche realtà regionali i fattori socio-demografici spiegano in misura rilevante la
disuguaglianza (tavola 13).
Il numero di percettori e la dimensione del comune di residenza sono le variabili che
maggiormente spiegano la disuguaglianza di alcune regioni del Centro e del Mezzogiorno. Il
loro effetto sulla disuguaglianza regionale assume segni e intensità diverse a seconda di
quanto la distribuzione di quel fenomeno differisce dalla media nazionale, del profilo dei
redditi relativi e della disuguaglianza interna a ciascun gruppo considerato.
Ad esempio, l’indicatore di disuguaglianza della Campania calcolato allineando la
distribuzione delle famiglie per numero di percettori risulterebbe inferiore di oltre il 10 per
cento all’indicatore di disuguaglianza effettivamente osservato. La differenza tra i due indici
supera la metà del divario che si osserva tra la disuguaglianza della Campania e quella media
nazionale. In Campania infatti, sono più frequenti le famiglie con un più basso numero di
percettori a loro volta caratterizzate da una maggiore disuguaglianza interna al gruppo.
Considerazioni simili si applicano alla Basilicata-Calabria e alla Sicilia.
In Umbria e nelle Marche, al contrario, l’allineamento della distribuzione delle
famiglie per numero di percettori a quella media nazionale porterebbe a un aumento della
disuguaglianza di circa l’8 per cento. In queste regioni, infatti, sono più frequenti della media
nazionale le famiglie con più elevato numero di percettori, caratterizzate da una minore
disuguaglianza.
La disuguaglianza sarebbe maggiore in Sardegna (del 10,6 per cento) qualora la
popolazione si distribuisse sul territorio come nel resto del Paese; in questa regione infatti
larga parte della popolazione vive in piccoli centri caratterizzati da una minore
43
disuguaglianza. Nel Lazio, al contrario, l’elevata quota di popolazione residente nella
capitale, dove la disuguaglianza dei redditi è più elevata che altrove, contribuisce ad
aumentare la disuguaglianza complessiva del 7,4 per cento rispetto all’ipotetica situazione di
riferimento considerata.
Tavola 13
IMPATTO DI ALCUNI FATTORI SOCIO-DEMOGRAFICI SULLA DISUGUAGLIANZA
DEL REDDITO EQUIVALENTE E DELLA RICCHEZZA PRO CAPITE
Variazione percentuale della deviazione logaritmica media ottenuta tenendo costanti i
fattori di composizione socio-demografica
Regione
Numero di
componenti
Classi di età Ampiezza
comunale
Istruzione
del capo-
famiglia
Numero di
percettori
Condizione
professiona-
le del capo-
famiglia
Tutti i
precedenti 4
fattori
Reddito equivalente
Piemonte – Val d’Aosta........ -1,2 0,1 0,2 1,2 0,7 -0,1 5,1
Lombardia
............................ 2,2 0,3 2,3 0,8 3,0 -0,1 9,3
Trentino e Friuli
.................... -0,6 -0,4 3,2 -1,6 3,9 0,7 8,9
Veneto
.................................. 0,0 0,4 -1,9 1,9 2,1 -0,9 0,0
Liguria
.................................. -3,2 0,2 1,2 0,1 0,2 -0,8 -1,8
Emilia – Romagna
................ 1,4 0,2 -0,6 2,1 4,7 -1,5 11,0
Toscana
................................ -0,3 0,5 -2,8 1,4 3,8 -1,5 3,4
Umbria
................................. 0,1 0,0 0,4 1,4 8,2 1,2 9,1
Marche
................................. 1,3 -0,2 0,4 0,4 8,7 -0,7 10,5
Lazio
.................................... 0,2 -0,3 -7,4 -4,9 -0,5 1,3 -8,0
Abruzzo e Molise
.................. 0,4 0,4 3,8 -0,1 1,1 0,0 5,3
Campania
............................. -3,3 -1,8 -0,4 0,4 -11,1 -1,3 -17,6
Puglia
................................... -2,2 0,5 2,2 2,3 -3,2 0,5 -6,8
Basilicata e Calabria
.............. -3,2 -0,3 3,9 7,2 -5,6 0,4 1,4
Sicilia
.................................... -1,0 -0,9 0,4 1,0 -4,8 0,4 -2,0
Sardegna
................................ -1,9 -0,2 10,6 1,0 3,8 0,1 3,3
Ricchezza pro capite
Piemonte – Val d’Aosta........ -0,2 -0,3 0,6 1,5 2,2 0,8 5,9
Lombardia
............................ 1,1 -1,2 0,8 3,2 1,9 -0,1 8,8
Trentino e Friuli
.................... 0,5 -0,9 1,4 -0,3 3,3 -0,1 3,1
Veneto
.................................. 2,9 -0,3 5,1 -0,6 5,4 0,6 8,7
Liguria
.................................. -2,8 1,8 -3,6 1,9 1,3 -0,4 -5,9
Emilia – Romagna
................ 3,3 1,4 -0,5 1,6 6,4 0,3 12,0
Toscana
................................ 0,0 2,0 -2,6 2,3 3,8 1,0 1,4
Umbria
................................. 0,4 -0,4 0,3 2,8 9,0 -0,7 14,1
Marche
................................. 1,1 0,6 1,1 0,5 7,1 2,9 3,6
Lazio
.................................... 0,5 0,0 -5,6 0,7 -0,4 -1,2 -8,5
Abruzzo e Molise
.................. 2,3 0,5 6,7 4,0 3,7 1,5 14,7
Campania
............................. -2,9 -1,0 -4,2 -1,7 -6,3 -1,0 -17,7
Puglia
................................... -0,7 0,1 1,0 -1,9 -5,0 -0,1 -11,7
Basilicata e Calabria
.............. -4,7 -1,1 1,4 0,1 -6,7 -0,1 -11,0
Sicilia
.................................... -3,0 -1,8 0,3 -0,2 -5,4 -0,9 -13,4
Sardegna
................................ -0,8 0,7 4,1 -2,4 -0,7 -0,7 0,1
44
Tenendo sotto controllo congiuntamente i vari fattori socio-demografici con tecniche
di raking si osservano modifiche piuttosto rilevanti sui livelli di disuguaglianza del reddito
equivalente. Ad esempio per la Campania l’indice di disuguaglianza si ridurrebbe del 17 per
cento; per il Lazio e la Puglia la riduzione della disuguaglianza sarebbe minore ma
comunque marcata (rispettivamente 8 e 7 per cento). Per converso, a parità di struttura socio-
demografica della popolazione, la disuguaglianza delle regioni settentrionali tenderebbe a
crescere; in particolare l’incremento si collocherebbe intorno al 10 per cento per Emilia
Romagna, Marche, Lombardia, Trentino e Friuli e Umbria.
Per quanto riguarda la ricchezza pro capite, i legami che emergono tra i fattori socio-
demografici e la disuguaglianza a livello di singola regione sono qualitativamente simili a
quelli che si osservano nel caso del reddito equivalente. L’effetto congiunto dei fattori
considerati risulta però più marcato, in particolare nelle regioni del Sud e delle Isole.
6.4. Effetti socio-demografici e disuguaglianza complessiva
Nei paragrafi precedenti si è mostrato che i fattori socio-demografici spiegano quote
significative sia dei divari tra le medie regionali sia della disuguaglianza interna ad alcune
regioni, in particolare quelle che presentano distribuzioni delle variabili socio-demografiche
più dissimili rispetto alla media nazionale. In questo paragrafo si fornisce una valutazione
complessiva degli effetti determinati dai fattori socio demografici sulla disuguaglianza
calcolata a livello nazionale.
Qualora le regioni presentassero distribuzioni dei caratteri socio-demografici simili a
quella dell’intero Paese, la disuguaglianza complessiva del reddito equivalente risulterebbe
inferiore di circa il 7 per cento (tavola 11), un valore relativamente contenuto. Per valutare
questo risultato occorre tenere presente due aspetti:
a) i fattori socio-demografici spiegano buona parte della disuguaglianza tra le medie
regionali, ma questa componente (L
B
) incide per meno di un quinto sul totale
della disuguaglianza (tavola 11);
45
b) il legame tra le variabili socio-demografiche e la disuguaglianza interna alle
regioni differisce a seconda delle variabili e delle regioni considerate;
l’allineamento della struttura demografica regionale a quella media nazionale può
determinare effetti di segno diverso sulla disuguaglianza interna delle regioni.
L’effetto congiunto sulla componente within a livello nazionale (L
W
) è dunque
complessivamente modesto.
Queste considerazioni valgono a maggior ragione per la ricchezza pro capite, dove la
componente between della disuguaglianza (L
B
) spiega meno del 7 per cento della
disuguaglianza complessiva (tavola 11).
7. Conclusioni
In questo lavoro sono state effettuate stime sulla distribuzione del reddito e della
ricchezza a livello regionale, si sono fornite indicazioni sul grado di disuguaglianza tra le
regioni e all’interno delle regioni e si è valutato in che misura le caratteristiche socio-
demografiche della popolazione, variabili tra una regione e l’altra, sono in grado di spiegare
le differenze riscontrate. L’analisi è stata condotta utilizzando l’indagine della Banca d’Italia
sui bilanci delle famiglie italiane, raggruppando più indagini contigue per ottenere campioni
di maggiore numerosità e applicando stimatori che riducono l’effetto dei valori estremi.
Le stime regionali del reddito familiare per il periodo 1995-2000 confermano il
tradizionale dualismo dell’economia italiana. In tutte le regioni del Centro Nord il reddito
familiare supera la media nazionale; in tutte quelle del Mezzogiorno si riscontrano valori più
bassi della media. Il livello di concentrazione dei redditi risulta più elevato nelle regioni
meridionali. Utilizzando l’indice di benessere di Sen, che tiene conto sia del livello medio
del reddito sia della sua distribuzione, il gap tra le regioni meridionali e quelle del Centro e
del Nord si allarga a sfavore del Mezzogiorno.
L’ordinamento delle regioni in termini di ricchezza familiare media si presenta simile a
quello basato sul reddito, con poche eccezioni. In tutte le regioni il grado di disuguaglianza
nella distribuzione della ricchezza è più elevato di quello del reddito. Anche in questo caso le
regioni meridionali mostrano un più elevato grado di disuguaglianza.
46
La disuguaglianza tra i valori medi regionali del reddito e della ricchezza risente in
misura marcata della differente composizione della popolazione per caratteristiche socio-
demografiche, a loro volta in parte connesse con le condizioni del mercato del lavoro. Al
fine di valutare questo nesso è stato condotto il seguente esperimento: si è posta in ogni
regione la distribuzione delle famiglie per ciascuna variabile socio-demografica rilevante
(numero di componenti, numero di percettori di reddito, dimensione del comune di
residenza, età, istruzione e condizione professionale del capofamiglia) uguale a quella media
nazionale. Tale esperimento non tiene ovviamente conto dei possibili fenomeni di
retroazione tra la struttura della popolazione e i processi di formazione e di distribuzione del
reddito. Esso è comunque utile per giudicare, almeno in prima approssimazione, quanto
contino nei confronti distributivi le differenze nelle strutture socio-demografiche.
I risultati mostrano che se le regioni fossero caratterizzate da una distribuzione delle
variabili socio-demografiche uguale a quella media nazionale, i divari tra le medie regionali
si ridurrebbero, a parità di tutte le altre condizioni, di circa il 40 per cento per i redditi
equivalenti e di circa il 10 per cento per la ricchezza pro capite.
La disuguaglianza interna alle singole regioni risente in varia misura delle
caratteristiche socio-demografiche della popolazione. Nel complesso, i fattori socio-
demografici contribuiscono a spiegare la maggiore disuguaglianza delle regioni meridionali,
sia per il reddito sia per la ricchezza.
La disuguaglianza osservata a livello nazionale è influenzata in misura contenuta dalle
variabili socio-demografiche. A esse è riconducibile buona parte della disuguaglianza tra le
medie regionali, ma questa componente incide relativamente poco sul totale della
disuguaglianza; l’allineamento della struttura demografica regionale a quella media
nazionale ha inoltre effetti di segno diverso sulle disuguaglianze interne delle regioni, che
tendono a compensarsi.
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No. 470 Testing against stochastic trend and seasonality in the presence of unattended
breaks and unit roots, di F. B
USETTI e A. M. R. TAYLOR (marzo 2003).
No. 471 Tax credit policy and firms’ behaviour: the case of subsidies to open-end labour
contracts in Italy, di P. C
IPOLLONE e A. GUELFI (aprile 2003).
No. 472 Gaussian inference on certain long-range dependent volatility models,
di P. Z
AFFARONI (giugno 2003).
No. 473 Revisiting the implications of heterogeneity in financial market participation for the
C-CAPM, di M. P
AIELLA (giugno 2003).
No. 474 Identifying the sources of local productivity growth, di F. C
INGANO e
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CHIVARDI (giugno 2003).
No. 475 The Italian overnight market: microstructure effects, the martingale hypothesis and
the payment system, di E. B
ARUCCI, C. IMPENNA e R. RENÒ (giugno 2003).
No. 476 Tests of seasonal integration and cointegration in multivariate unobserved
component models, di F. B
USETTI (giugno 2003).
No. 477 La composizione familiare e l’imposta sul reddito delle persone fisiche: un’analisi
degli effetti redistributivi e alcune considerazioni sul benessere sociale, di
M.R. M
ARINO e C. RAPALLINI (giugno 2003).
No. 478 Dealing with unexpected shocks to the budget, di E. G
ENNARI, R. GIORDANO e
S. M
OMIGLIANO (giugno 2003).
No. 479 The effects of bank mergers on credit availability: evidence from corporate data,
di E. BONACCORSI DI PATTI e G. GOBBI (giugno 2003).
No. 480 Cost efficiency in the retail payment networks: first evidence from the Italian credit
card system, di G. ARDIZZI (giugno 2003).
No. 481 Bank competition and firm creation, di E. B
ONACCORSI DI PATTI e G. DELLARICCIA
(giugno 2003).
(*) I “Temi” possono essere richiesti a:
Banca d’Italia – Servizio Studi – Divisione Biblioteca e pubblicazioni – Via Nazionale, 91 – 00184 Roma
(fax 0039 06 47922059). Essi sono disponibili sul sito Internet www.bancaditalia.it.
PUBBLICAZIONE ESTERNA DI LAVORI APPARSI NEI "TEMI"
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USETTI e A. M. ROBERT TAYLOR, Testing against stochastic trend and seasonality in the presence of
unattended breaks and unit roots, Journal of Econometrics, TD No. 470 (febbraio 2003).
... The postcrisis recession has severely exacerbated inequality particularly in the southern regions, and education can serve as a barrier to further deterioration (Mussida and Parisi 2020). It is known that southern regions are not only poorer but also much more unequal (Cannari and D'Alessio 2003). This article contributes to the existing literature on the effect of human capital on income inequality, providing a comparison of two divergent macro-areas that are internally homogeneous and distant from each other in socioeconomic terms (Brida, Garrido, and Mureddu 2014) but that have the same institutions and educational systems. ...
Article
Human capital is a fundamental economic resource in the knowledge economy era, and improvements in education are usually associated with both economic development and the reduction of inequality. In Italy, these relationships are empirically controversial due to structural weaknesses (e.g., low improvements in labour productivity) and a poor capacity to leverage the returns from education. At the same time, the strong North-South dualism in the country suggests that there are inequalities in human capital endowment that may be exacerbated by the different responses of the regions to common problems. We test the effect of labour force human capital in Italy (observed through worker education level) on income inequality in the 2004–2016 period using regional data. The results suggest that the hypothesized mechanism works as expected in the more developed Centre-North, while structural difficulties hamper the reduction of inequality in the South, where, however, social capital plays a positive role in reducing the income inequalities.
... As is shown in Cannari D'Alessio (2003), given a panel component and phenomena that are correlated across time, this problem should be taken into account at the weighting stage. Panel households that are interviewed twice should be weighted by a function that is inversely proportional to the correlation of income and wealth across time: (1+), where is the correlation. ...
Article
Full-text available
The Bank of Italy’s Survey of Household Income and Wealth (SHIW) is widely used to study the economic behavior of Italian households. Like most similar surveys, the SHIW is biased downward in its estimates by the lesser propensity of wealthy families to participate and by the tendency to underreport income and wealth. This work assesses the various techniques for correct the bias, applying them to the period 1995-2012. Calibration techniques, which produce estimates consistent with the macro-economic information available from other sources, are also employed.
... The range of variation of this index is between 0 and 1 (where 0 means perfect income distribution and 1 means maximum inequality). The value of Gini index was computed from data in Cannari and D'Alessio [7]. The adjusted private consumption (D) is the basis to which all other positive and negative items are added or subtracted. ...
Conference Paper
The Index of Sustainable Economic Welfare (ISEW) introduced by H. Daly and J. Cobb in 1989, can be used to have comprehensive knowledge of the characteristics of the economic system: in fact, items included in the ISEW allow this accounting method to make a more recognisable picture of reality. This case study presents an analysis of the ISEW calculated for the Province of Siena, Central Italy. The main aim is to quantify significant benefits when policies designed to reduce the use of fossil fuels are applied to the local economy. Discussion focuses on the role of ISEW as an indicator able to evaluate the usefulness of a given energy project/policy. Keywords: sustainability assessment, ISEW, energy policy, local level.
Article
Our goal is to participate in the debate on regional well‐being. To this end, we explore the relationship between prosperity and the cooperative movement at the regional level in Italy between 2010 and 2019. We summarize prosperity through an index originally proposed by Amartya Sen and we apply it to classify Italian regions. We then perform panel analyses showing that there is a positive and significant association between such an index and the cooperative presence. We detect that, and explain why, the cooperative movement contributes to the regional prosperity more through its employment than in terms of the added value it generates.
Article
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Il lavoro descrive l’evoluzione dell’indagine sui bilanci delle famiglie dalla sua origine nei primi anni sessanta fino ad oggi, illustrando in che modo le innovazioni che si sono susseguite nel corso del tempo hanno consentito di migliorare la qualità dei dati raccolti e ampliare le possibilità di analisi. Il lavoro esamina inoltre estesamente in che modo i dati dell’indagine si rapportano a quelli desumibili da altre fonti (conti nazionali, dati fiscali, censimenti, altre indagini campionarie e così via), riassumendo i principali risultati dei numerosi lavori svolti su questo aspetto. Nelle conclusioni si rammentano le principali linee evolutive dell’indagine, che mettono in evidenza la necessità di perseguire una sempre maggiore integrazione dell’indagine con altre rilevazioni sul piano internazionale, con altre fonti campionarie e amministrative nel nostro Paese e con le statistiche aggregate.
Article
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In this paper, estimates of net fiscal flows for Italian macro-regions from 2000 to 2014 are presented. Inspection of data allows to observe a declining trend in the interregional redistribution. The dynamics of net fiscal flows are discussed in a long-run perspective, refuting the argument that excessive redistribution from Northern to Southern regions should be regarded as the main cause of the accumulation of national public debt. The weak link between size of interregional redistribution and intensity of regional policies is also discussed. Finally, the possibility to compute net fiscal flows accounting for interest payments on public debt is explored, and estimates including interests are presented.
Research
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Nel lavoro si esamina la relazione tra le condizioni socio economiche, lo stato di salute e la mortalità, facendo ricorso ai dati dell’indagine sui bilanci delle famiglie italiane condotta dalla Banca d’Italia. L’approfondimento di queste relazioni è di interesse non solo sotto il profilo demografico, sociologico ed epidemiologico, ma anche sotto quello economico. L’omissione dei differenziali di mortalità per condizioni economiche conduce a stime (cross-section) distorte del profilo della ricchezza per età in quanto all’aumentare dell’età tenderà a crescere la quota dei soggetti più abbienti. L’analisi dei differenziali di mortalità può essere utile anche per valutare la progressività del sistema pensionistico: se le persone a più alto reddito tendono a vivere più a lungo, esse potranno beneficiare in misura maggiore delle prestazioni sociali rispetto agli individui a più basso reddito e a più elevato rischio di morte. Dalle analisi emerge un significativo legame tra queste variabili: in particolare, la bassa istruzione e l’appartenenza alle fasce meno abbienti della popolazione accrescono i rischi di cattiva salute e di mortalità. A una migliore qualità dei servizi sanitari pubblici (così come percepita dai soggetti intervistati) sono associati minori rischi di cattiva salute e di mortalità; l’effetto di questa variabile appare più rilevante per i soggetti in stato di povertà, che plausibilmente non hanno la possibilità di ricorrere a strutture private. Pur non escludendo la possibile esistenza di un effetto dello stato di salute sulle condizioni socio economiche, i risultati avvalorano l’ipotesi che la povertà sia causa di un innalzamento dei rischi di cattiva salute e di mortalità. Vi è infine scarsa evidenza che la disuguaglianza nella distribuzione dei redditi possa costituire un fattore di rischio di mortalità.
Article
Full-text available
Nel presente lavoro si effettua una ricostruzione della ricchezza reale e finanziaria delle famiglie nelle regioni italiane nel periodo 1991-2001. Il metodo è basato sulla disaggregazione a livello regionale di stime nazionali tratte, per le attività finanziarie, dai conti finanziari e, per le attività reali, da Brandolini, Cannari, D’Alessio e Faiella (2002). I risultati confermano il tradizionale dualismo dell’economia italiana. In quasi tutte le regioni del Centro Nord la ricchezza netta pro capite supera la media nazionale; è invece inferiore in tutte le regioni meridionali. Nelle regioni meridionali è inoltre maggiore la quota di ricchezza detenuta in attività reali e in depositi bancari e postali; nelle regioni del Centro-Nord è maggiore la quota di attività finanziarie rischiose. In termini di ricchezza pro capite i divari tra le regioni hanno mostrato una tendenza alla riduzione fino alla metà degli anni novanta, si sono riaperti fino alla fine del decennio e sono tornati a scendere nel 2001. Nella prima parte degli anni novanta il profilo della disuguaglianza appare dominato dalla componente reale della ricchezza e in particolare dalla riduzione della dispersione territoriale dei prezzi al metro quadrato delle abitazioni. Nella seconda metà degli anni novanta, il profilo della disuguaglianza risente principalmente dell’andamento della ricchezza finanziaria attribuibile in larga misura alla variazione dei corsi azionari. Per quanto riguarda la composizione della ricchezza, le analisi multivariate condotte indicano che, nel periodo analizzato, non si è manifestato complessivamente un processo di avvicinamento tra le regioni. Ciò è dovuto sia all’entità nei cambiamenti osservati nel periodo, in generale modesta se rapportata ai divari territoriali, sia al fatto che mentre alcune regioni del Nord Est e del Centro si sono avvicinate, in termini di composizione della ricchezza e in particolare della componente finanziaria, alle principali regioni del Nord Ovest, larga parte delle regioni del Sud e delle Isole hanno mantenuto e in alcuni casi accentuato la loro distanza dal resto del Paese.
Article
Full-text available
This paper examines the relationship between inequality and growth in the Italian regions in the period 1990-2004. Our results support the conjecture, formulated by the most recent economic theory, that greater inequality in the distribution of personal incomes reduces real growth. Furthermore, a detailed examination of the possible influence mechanisms of inequality on growth shows that both the credit rationing and the social instability channel are relevant in explaining the empirical evidence considered. Our analysis ultimately suggests that a decrease in income inequality in the Southern regions, achieved through adequate redistributive policies in the area, might contribute to reducing the lag in the economic development of the Mezzogiorno.
Article
Full-text available
AVAILABLE AT: http://econpapers.repec.org/paper/salcelpdp/0117.htm In this paper we appraise the existence of a negative relationship between the wage level and the unemployment rate (the wage curve) across Italian regions, using data from the Bank of Italy’s Survey on Household Income and Wealth. The main advantage of this data-set is the availability of information on human capital characteristics of individuals (such as gender, age and education) and, more importantly, on hours worked. Our main finding is that, even though a wage curve exists in Italy, at least after the 1992-93 wage reforms, for annual and monthly wages, no such relationship exists for hourly wages. Consistently, after the reforms we find a negative elasticity of annual hours and months worked with respect to the unemployment rate.