un approccio multivariato per valutare il benessere a livello...
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Un approccio multivariato per valutare il benessere a livello territoriale
CRISTINA DAVINO
UNIVERSITÀ DI MACERATA
STEFANIA TARALLI
ISTAT
C r e s c i t a E c o n o m i c a e B e n e s s e r e E q u o e S o s t e n i b i l eS f i d a e o p p o r t u n i t àM a c e r a t a , 1 7 m a g g i o 2 0 1 7
Contesto dello studio
Macerata, 17 maggio 2017DAVINO, C., TARALLI, S.
UN APPROCCIO MULTIVARIATO PER VALUTARE IL BENESSERE A LIVELLO TERRITORIALE 2
Studio progettuale ‘‘Analisi e ricerche per la valutazione del benessere Equo e Sostenibile delle province’’ (PSN 2011-2013, PSU – 00003) condotto dall’Ufficio Statistica della Provincia di Pesaro ed Urbino con la compartecipazione metodologica e tecnica dell’Istat.
Estensione dello studio progettuale (accordo Istat-Cuspi): nasce il progetto Bes delle province
Sistema Informativo Statistico “Bes delle province” (PSN 2014-2016 - PSU-00004), a co-titolarità della Provincia di Pesaro e Urbino e delle Città metropolitane di Roma, Genova e Bologna e compartecipazione dell’Istat. Nel 2017 le Province e Città metropolitane aderenti sono 26
Sistema Informativo Statistico “Misure del Benessere Equo e Sostenibile nei territori" a titolarità Istat
2011
2013
2015
2016
Obiettivi e strategia di analisiObiettivi
Far emergere e apprezzare il ruolo delle singole determinanti di benessere
Misurare l’importanza del contributo fornito da ciascuna componente al livello complessivo di benessere
Valutare le differenze di benessere tra i territori in termini di livello e di struttura
Strategia di analisi
Costruire indicatori compositi a livello parziale e globale
Misurare direzione e forza delle relazioni tra indicatori elementari e compositi
Valutare il contributo degli indicatori elementari ai compositi parziali e globali sia nel complesso che per diversi livelli di benessere globale e per diversi gruppi di unità di analisi pre-definiti
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Il metodo
Hierarchical construct model
Partial Least Squares Path Modeling (PLS-PM)
Quantile Composite-based Path Modeling (QC-PM)
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Le informazioni di base
Indicatori di benessere per dominio e dettaglio territoriale
Indicatori di benessere a livello provinciale (NUTS3):• Coincidenti con le misure di
Bes nazionali• Proxy delle misure di Bes
nazionaliSelezionati dalla base informativa disponibile nel 2015 in base a criteri:• Teorici: indicatori di
outcome; indicatori non sostituibili; massima coerenza del modello con il Bes
• Statistici: inconsistenza; extravariabilità; multicollinearità
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Qualità dei servizi
Ricerca e innovazione
Ambiente
Paesaggio e patrimonio culturale
Benessere soggettivo
Sicurezza
Politica e istituzioni
Relazioni Sociali
Benessere economico
Lavoro e conciliazione dei tempi di vita
Istruzione e formazione
Salute
Nazionale Regionale Provinciale
133
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Rapporto Bes delle province 2015 82
Rapporto Bes 2015
Il modello teorico
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Indicatori e temi per dimensione
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DOMINIO TEMI IND.RI
SALUTE 2 6
ISTRUZIONE E COMPETENZE 3 6
LAVORO E CONCILIAZIONE 3 5
BENESSERE ECONOMICO 2
RELAZIONI SOCIALI 2
SICUREZZA 2
PAESAGGIO E PATR. CULT. 3
AMBIENTE 2 4
DOMINIO TEMI IND.RI
RICERCA E INNOVAZIONE 2
QUALITA’ DEI SERVIZI 5
POLITICA E ISTITUZIONI 2 4
DOMINI DI OUTCOME DOMINI DI CONTESTO
DOMINI: 11TEMI: 12INDICATORI: 41
Risultati - pesi per dominio (modello globale; Bes=1)
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Lavoro e conciliazione
Benessere economico
Salute
Relazioni sociali
Istruzione e formazione
Paesaggio e patrimonio
Sicurezza
Ambiente
Qualità dei servizi
Politica e Istituzioni
Ricerca e InnovazioneOutcome= 0,66 Context= 0,34
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Risultati – Bes per provincia e area geografica
Risultati – Bes per area geografica
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AREA GEOGRAFICA
BES(MEDIA)
VARIABILITA’ (CV)
CONTESTO(MINIMO E MASSIMO)
OUTCOME(MINIMO E MASSIMO)
CENTRO 0,38 1,36 -0,74 1,20 -0,73 1,30
NORDEST 0,94 0,34 0,15 2,30 0,05 1,93
NORDOVEST 0,71 0,40 0,07 1,53 0,20 1,53
SUD E ISOLE -1,14 0,47 -2,14 -0,06 -2,18 0,05
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Q. Pattern
1Svantaggio relativoe peso elevato
2Svantaggio relativoe peso moderato
3Vantaggio relativo e peso moderato
4Vantaggio relativo e peso elevato
Risultati: pattern compositi e pesi Domini di outcomedistribuzione per area geografica
PES
I PER
DO
MIN
IO
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4
CENTRO
NORDEST
NORDOVESTSUD E ISOLE
Lavoro e conciliazione
Benessere economicoSalute
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Relazioni sociali
Istruzione
Paesaggio e patrimonio culturale
Sicurezza
Ambiente+
VALORI MEDI DELL’INDICE DI DOMINIO
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Q. Pattern
1Svantaggio relativoe peso elevato
2Svantaggio relativoe peso moderato
3Vantaggio relativo e peso moderato
4Vantaggio relativo e peso elevato
Risultati: pattern compositi e pesi Domini di contestodistribuzione per area geografica
CENTRONORDEST
NORDOVESTSUD E ISOLE
Qualità dei servizi
Politica e istituzioni
Ricerca e Innovazione
PES
I PER
DO
MIN
IO
VALORI DELL’INDICE DI DOMINIO
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Risultati – analisi multigruppo
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LIVELLO
GLO
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LE
0,66
0,34
QC-PM – domini di outcome: pesi per quantile
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Lavoro e conciliazione
Benessere economico
Salute
Relazioni sociali
Istruzione e formazione
Paesaggio e patrimonio
Sicurezza
Ambiente
10% delle province con Bes più alto10% delle province con Bes più basso Media della distribuzione
Risultati – domini di contesto: pesi per quantile
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10% delle province con Bes più altoMedia della distribuzione
Qualità dei servizi
Politica e Istituzioni
Ricerca e Innovazione
10% delle province con Bes più basso
Risultati – andamento dei pesi nei domini
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Primo ordine del modello (temi): pesi a livello globale (sinistra) e per quantile (destra)
Lavo
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PARTECIPAZIONE GENERE SICUREZZA
PARTECIPAZIONE
SICUREZZA
GENERE
Risultati – andamento dei pesi nei domini
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ASPETTATIVADI VITA
MORTALITA’ SPECIFICA ED
EVITABILE
Salu
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ASPETTATIVA DI VITA
MORTALITA’ SPECIFICA ED EVITABILE
Primo ordine del modello (temi): pesi a livello globale (sinistra) e per quantile (destra)
Risultati – andamento dei pesi nei domini
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Ben
esse
re e
cono
mic
o
Indicatori elementari: pesi a livello globale (sinistra) e per quantile (destra)
Legenda:
IV.1: reddito medio disponibile per famiglia
IV.6: ammontare medio del patrimonio familiare
Risultati – andamento dei pesi nei domini
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Ric
erca
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nova
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Indicatori elementari: pesi a livello globale (sinistra) e per quantile (destra)
Legenda:
X.1: tasso di brevettazione
X.3: specializzazione produttiva in settori ad alta intensità di conoscenza
ConclusioniL’analisi conferma che l’impatto dei domini e degli indicatori sul benessere equo e sostenibile si differenzia in base ai livelli complessivi di benessere dal momento che le single componenti hanno effetti diversi sui territori con alte o base performance.
Da questo punto di vista la possibilità di applicare congiuntamente un unico modello di analisi sia a livello locale che nazionale - basandosi sulla stessa distribuzione - offre l’opportunità di valutare approfonditamente se e quanto il ruolo giocato dalle singole determinanti del benessere cambia nel territorio.
Questo tipo di informazione può guidare il policy design a vari livelli indirizzando verso la scelta delle leve caso per caso più appropriate ed efficaci su cui agire per migliorare il livello di benessere complessivo: a questo scopo è importante anche indagare la struttura del benessere a livello locale per enfatizzare i vantaggi o gli svantaggi specifici dei territori e le differenze tra gli stessi.
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Utilità del PLS-PMNon richiede la formulazione di ipotesi ex-ante sulle relazioni tra le componenti del benessere;
Aiuta a individuare le determinanti più importanti sia a livello globale sia in relazione a segmenti della distribuzione o a stratificazioni pre-definite;
Evidenzia anche i trade-off tra alcune componenti del benessere;
Può essere applicato all’analisi dell’interazione tra componenti del benessere e altri fenomeni (per esempio economici).
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Utilità del QC-PML’Analisi Multigruppo e l’Approccio Quantile (QC-PM) consentono:
di andare oltre gli effetti medi;
di esplorare l’intera struttura di dipendenza e le interrelazioni a tutti i livelli definiti nel modello teorico;
di stratificare le analisi in base alla struttura della distribuzione oppure in base a ipotesi distributive formulate ex-ante;
di valutare la significatività delle differenze osservate;
e quindi di far emergere ruoli specifici e differenti delle determinanti del benessere in funzione della segmentazione operata sulla distribuzione.
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Prossimi passiFacendo affidamento anche su una base dati ulteriormente implementata e più solida sia sul piano della teoria del benessere che come capacità di misurazione:
Verificare la persistenza delle relazioni trovate attraverso l’analisi di dati in serie storica;
Inserire variabili economiche nel modello per esplorare le relazioni tra crescita economica e benessere a livello territoriale;
Nel medio periodo integrare misure di sostenibilità in modo da poterle leggere congiuntamente alle altre componenti del Bes.
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Gruppo di lavoro
Cristina Davino, Università di Macerata
Pasquale Dolce, Università di Napoli
Stefania Taralli, Istat
Vincenzo E. Vinzi, ESSEC Business School
Referenza principale
A Quantile Composite-Indicator Approach for the Measurement of Equitable and Sustainable Well-Being: A Case Study of the Italian Provinces
Accepted: 14 September 2016Social Indicators ResearchDOI 10.1007/s11205-016-1453-8
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