Un indicatore di sviluppo umano delle regioni d’Europa

P. De Muro, M. Mazziotta, A. Pareto, V. Talucci

Un indicatore di sviluppo umano delle regioni d’Europa

XVLIII Riunione Scientifica SIEDS - Roma, 28 maggio 2011


Introduzione Un indicatore di sviluppo

umano delle regioni d’Europa

Introduzione

Definizione del problema

La sintesi degli indicatori

Risultati empirici

Conclusioni

Scopo del lavoro

Il presente lavoro ha diversi obiettivi: - costruire un indice di sviluppo umano (ISU) per le regioni UE; - confrontare diversi metodi di aggregazione degli indicatori elementari che compongono l’ISU; - esplorare la relazione tra l’ISU regionale e il PIL pro capite regionale; - infine, applicare un’analisi multivariata agli indicatori elementari per classificare le regioni.

Definizione del problema Un indicatore di sviluppo



Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Quadro teorico

C’è ormai un largo consenso internazionale sia a livello scientifico sia a livello politico, che la misurazione e la valutazione del livello di sviluppo o di benessere delle società non possono essere più effettuate basandosi esclusivamente o principalmente sul Prodotto interno lordo (pro capite).

Infatti, bisogna considerare che:

1) lo sviluppo e il benessere (ed altri concetti simili come il progresso, la quali tà del la vita, …) sono fenomeni mul t id imensional i che non possono essere valutat i semplicemente con il PIL;

2) il PIL non misura adeguatamente nemmeno il reddito personale, e inoltre costituisce tutt’al più un mezzo per raggiungere maggiore sviluppo e benessere e non una misura di questi fenomeni.

Definizione del problema Un indicatore di sviluppo



Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

L’indice di sviluppo umano

Fra i vari indicatori alternativi al PIL che sono stati proposti negli ultimi decenni, l’ISU è certamente uno dei più interessanti, poiché, a differenza di molti altri, ha una solida base teorica (il capability approach di Sen) unita ad una relativa semplicità di calcolo e interpretazione.

Tuttavia, l’ISU originale è stato costruito allo scopo di fare confronti e classifiche tra nazioni a livello globale. Pertanto, volendolo applicare a livello europeo e regionale, si rende necessario un triplice adattamento (del resto previsto dagli ideatori dell’ISU):

-  un adattamento per tener conto del contesto europeo, con livelli di sviluppo umano generalmente elevati;

-  un adattamento per tener conto che l’analisi è regionale;

-  un adattamento per tener conto della disponibilità dei dati.


Un indicatore di sviluppo umano delle regioni

d’Europa Definizione del problema

La fonte dei dati Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni



d’Europa Definizione del problema

La lista degli indicatori Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni



d’Europa Definizione del problema: Indicatori e dimensioni

Indice di sviluppo umano (ISU) per le regioni UE

DIMENSIONI Una vita lung e sana

INDICATORI Aspettativa di vita alla

nascita

Tasso di sopravvivenza

Conoscenza

Tasso di istruzione

secondaria adulti

Tasso di accesso famiglie

ad internet

Condizioni di vita dignitose

Reddito delle

famiglie

Tasso di occupazione

ISU Regioni UE

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

RAPPORTO SULLO SV ILUPPO UMANO 2007-2008 413

NOTA TECNICA 1

Calcolo degli indici di sviluppo umano

I seguenti diagrammi presentano una sintesi del modo in cui sono costruiti i cinque indici di sviluppo umano usati nel Rapporto sullo sviluppo umano, ponendo in risalto le analogie e le di!erenze esistenti tra loro. Nelle pagine successive è fornita una spiegazione dettagliata.

I problemi

ü  Rappresentatività dei dati ü  Arbitrarietà del ricercatore per:

•  selezione degli indicatori elementari •  standardizzazione e ponderazione •  scelta della funzione di sintesi

Rischi

ü  Perdita di informazioni ü  Trattamento dei dati ü  Conclusioni semplicistiche (graduatorie)

Vantaggi

ü  Misurazione unidimensionale del fenomeno ü  Immediata fruibilità ü  Semplificazione dell’analisi territoriale dei dati

La sintesi degli indicatori Un indicatore di sviluppo



Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

La standardizzazione dei dati

Si trasforma ciascun indicatore in una variabile standardizzata con media=100 e s.q.m.=10; i valori così ottenuti saranno compresi, all’incirca, nell’intervallo 70-130 (100=valore media).

Ciò consente di superare il problema della definizione di un vettore di valori ‘obiettivo’, sostituendo tale vettore con l’insieme dei valori medi.

In tal modo, risulta agevole individuare le regioni che hanno un livello di sviluppo al di sopra di quello medio (valori maggiori di 100) e quelle che hanno un livello di sviluppo al di sotto della media (valori minori di 100).

Nel caso di indicatori che si ‘muovono’ in senso contrario rispetto allo sviluppo (polarità negativa), si effettua una ‘inversione’ dei valori standardizzati.

La sintesi degli indicatori Un indicatore di sviluppo



Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

La standardizzazione dei dati

Data la matrice X = {xij} di n righe (regioni) e m colonne (indicatori elementari), si passa alla matrice dei valori standardizzati Z = {zij} in cui:

dove ; .

Il segno ± dipende dalla relazione tra l’indicatore j e il livello di sviluppo (polarità).

10S

)M(100

j

j

x

xijij

xz

!±=

n

xn

iij

x j

!== 1M

n

xn

ixij

x

j

j

!=

"

= 1

2)M(S


d’Europa La sintesi degli indicatori

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni


L’aggregazione dei dati

1)  Media aritmetica

2)  Media geometrica

3)  Indice MPI- (Mazziotta-Pareto Index)

dove:

; .


d’Europa La sintesi degli indicatori

m

zm

jij

i

!== 1M

iiii cvSMMPI- !=

mm

jiji z

1

1Mg !

!"

#$$%

&= '

=

i

ii MScv =

m

zm

jiij

i

!=

"

= 1

2)M(S

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni


Le correlazioni tra indicatori

Risultati empirici Un indicatore di sviluppo



Life_exp

Income_hou

25-64_edu

Employ_rate

Death_rate

Internet_hou

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Le prime 20 regioni




M MPI Mg M-MPI M-Mg MPI-Mg

NL31 Utrecht 1 1 1 0 0 0NL23 Flevoland 2 2 2 0 0 0NL32 Noord-Holland 3 3 3 0 0 0AT34 Vorarlberg 5 4 5 1 0 1SE11 Stockholm 4 5 4 1 0 1NL41 Noord-Brabant 7 6 7 1 0 1NL21 Overijssel 6 7 6 1 0 1NL33 Zuid-Holland 8 8 8 0 0 0NL22 Gelderland 9 9 9 0 0 0AT33 Tirol 10 10 10 0 0 0DE21 Oberbayern 11 11 11 0 0 0AT32 Salzburg 12 12 12 0 0 0NL34 Zeeland 14 13 13 1 1 0DE11 Stuttgart 15 14 15 1 0 1DE14 Tübingen 17 15 16 2 1 1DE13 Freiburg 16 16 17 0 1 1FR10 Île de France 13 17 14 4 1 3NL13 Drenthe 18 18 18 0 0 0AT31 Oberösterreich 19 19 19 0 0 0DE27 Schwaben 20 20 20 0 0 0

Cod. RegioneRango Diff. assoluta rango

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Le ultime 20 regioni





RO12 Centru 210 215 211 5 1 4RO21 Nord-Est 209 216 212 7 3 4PL43 Lubuskie 218 217 217 1 1 0PL33 Swietokrzyskie 219 218 219 1 0 1PL51 Dolnoslaskie 220 219 220 1 0 1LT00 Lietuva 222 220 221 2 1 1RO22 Sud-Est 217 221 218 4 1 3RO42 Vest 223 222 223 1 0 1RO11 Nord-Vest 221 223 222 2 1 1HU23 Dél-Dunántúl 224 224 224 0 0 0HU33 Dél-Alföld 226 225 225 1 1 0RO31 Sud - Muntenia 225 226 226 1 1 0RO41 Sud-Vest Oltenia 227 227 227 0 0 0HU32 Észak-Alföld 230 228 229 2 1 1BG42 Yuzhen tsentralen 228 229 228 1 0 1BG34 Yugoiztochen 229 230 230 1 1 0HU31 Észak-Magyarország 232 231 231 1 1 0BG33 Severoiztochen 231 232 232 1 1 0BG32 Severen tsentralen 233 233 233 0 0 0BG31 Severozapaden 234 234 234 0 0 0


Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Le maggiori differenze





FR93 Guyane (FR) 135 160 146 25 11 14ES30 Comunidad de Madrid 79 96 89 17 10 7FR94 Réunion (FR) 146 162 158 16 12 4ES63 Ciudad Autónoma de Ceuta (ES)174 188 180 14 6 8DK01 Hovedstaden 35 48 40 13 5 8IE02 Southern and Eastern 73 85 79 12 6 6FR91 Guadeloupe (FR) 136 147 139 11 3 8CY00 Kypros/Kibris 44 54 51 10 7 3BE35 Prov. Namur 157 148 150 9 7 2ES53 Illes Balears 122 130 127 8 5 3BE34 Prov. Luxembourg (BE) 145 137 141 8 4 4ITG1 Sicilia 172 180 175 8 3 5GR24 Sterea Ellada 192 184 189 8 3 5FI19 Länsi-Suomi 83 76 78 7 5 2FR25 Basse-Normandie 89 82 85 7 4 3ES64 Ciudad Autónoma de Melilla (ES)164 171 166 7 2 5ES61 Andalucía 189 196 194 7 5 2RO21 Nord-Est 209 216 212 7 3 4BE24 Prov. Vlaams-Brabant 46 52 49 6 3 3DEE0 Sachsen-Anhalt 106 112 107 6 1 5


Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Le regioni italiane





ITD1 P. A. Bolzano 49 53 52 4 3 1ITD2 P. A. Trento 74 74 73 0 1 1ITC4 Lombardia 78 78 77 0 1 1ITD3 Veneto 99 98 100 1 1 2ITD5 Emilia-Romagna 104 103 104 1 0 1ITE4 Lazio 113 113 113 0 0 0ITC2 Valle d'Aosta 114 114 114 0 0 0ITC1 Piemonte 121 121 121 0 0 0ITD4 Friuli - V. Giulia 125 122 122 3 3 0ITE1 Toscana 128 126 128 2 0 2ITG2 Sardegna 123 127 125 4 2 2ITE3 Marche 131 131 131 0 0 0ITE2 Umbria 147 145 147 2 0 2ITF1 Abruzzo 156 150 152 6 4 2ITC3 Liguria 154 153 155 1 1 2ITF5 Basilicata 150 154 151 4 1 3ITF4 Puglia 162 165 164 3 2 1ITF6 Calabria 166 170 167 4 1 3ITG1 Sicilia 172 180 175 8 3 5ITF2 Molise 187 191 191 4 4 0ITF3 Campania 203 205 204 2 1 1


Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Confronto tra le graduatorie




Metodo di sintesi M MPI Mg

M - 2.61 1.41

MPI - 1.39Mg -

M 1 0.9982 0.9994

MPI 1 0.9995

Mg 1

Indice di cograduazione

Differenza media assoluta di rango

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Sviluppo umano vs PIL




7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 11,5

log(PIL pro capite)

75

80

85

90

95

100

105

110

115

120

MP

I-

Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Area delle prime 20 regioni ad alto livello di sviluppo umano

Area delle ultime 20 regioni a basso livello di sviluppo umano

Regioni del sud Italia

Regioni italiane del centro nord


d’Europa Risultati empirici

Un approccio multivariato: la Cluster Analysis

Conclusioni

Misurare l’intensità dello sviluppo umano, attraverso un indice composito, presenta senza dubbio numerosi rischi dovuti all’arbitrarietà del ricercatore nella scelta degli indicatori e nel trattamento dei dati. Le scelte fatte, sia nella scelta delle dimensioni che della funzione di sintesi, hanno disegnato una geografia europea dello sviluppo umano che sembra ben rappresentare la realtà. Il livello territoriale regionale consente di poter confrontare aree sub-nazionali nelle quali il contenuto informativo è certamente meno dispersivo del dettaglio nazionale.


Introduzione



Risultati empirici

Conclusioni

Riferimenti bibliografici

Chiappero-Martinetti E., Pareglio S. (2009). Sviluppo umano sostenibile e qualità della vita: modelli economici e politiche pubbliche, Carocci, Roma.

De Muro P., Mazziotta M., Pareto A. (2010). Composite Indices of Development and Poverty: An Application to MDGs. Social Indicators Research. doi: 10.1007/s11205-010-9727-z

OECD (2008). Handbook on Constructing Composite Indicators. Methodology and user guide. OECD Publications, Paris

UNDP (2010). Human Development Report 2010. The Real Wealth of Nations: Pathways to Human Development. Palgrave Macmillan, New York


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