Metodi Quantitativi per le Scienze Economiche ed Aziendali

scomposizione degli indici di uniformità e di disuguaglianza di Zenga, basate sul rapporto tra medie
inferiori e superiori, recentemente proposta da Radaelli (2006, 2008). Si vogliono in primo luogo
evidenziare tratti comuni e differenze nella determinazione delle componenti within e between.
Successivamente si vuole indagare sulla possibilità di ottenere, anche per le misure proposte da
Zenga, una scomposizione in tre termini che rappresentino rispettivamente la componente within,
la componente between ed una misura di overlapping (transvariazione) tra i sottogruppi così come
accade per l’indice di Gini.
Titolo: “Capitale umano da fonti amministrative”
Componenti: GIORGIO VITTADINI, Piergiorgio Lovaglio
La presente proposta di ricerca mira a sperimentare e a consolidare il modello di stima del capitale
umano familiare (e la sua distribuzione) basato su metodologie con variabili latenti e completati
con metodi di natura attuariale su un piano più generale, attraverso una revisione critica sia di
contenuto (identificazione degli indicatori del capitale umano e delle basi dati più appropriate), sia
di metodo (metodologia statistica). Infatti, la stima dell’ammontare e della distribuzione del capitale
umano (CU) è suscettibile di miglioramenti che ne aumentino la capacità di interpretare la realtà;
a tale scopo tre sono i principali filoni da perseguire.
Nella fattispecie, tre sembrano essere le questioni fondamentali cui è necessario cercare di
rispondere:
- Quali fattori concorrono al CU ovvero, quali sono le variabili che definiscono il capitale
umano (quantità e qualità) in cui vale la pena di investire per favorire i risultati lavorativi,
ma anche quelli finalizzati alla acquisizione di ulteriore capitale umano nonché alla crescita
del singolo e più generale della crescita economica?
- Quali strategie metodologiche appaiono più promettenti nell’analisi del capitale umano,
sezionali o longitudinali?
- Quali fonti informative sono utili in tal senso?
Partendo dall’ultima, è necessario indagare basi dati più ampie e valide rispetto alle fonti di indagini
campionarie esistenti le cui esiguità campionaria impedisce la comprensione di complessi fenomeni
quali la relazione redditi - occupabilità - scolarità specie in contesti territoriali circoscritti: una strada
percorribile, a nostro avviso, riguarda l’esplorazione di banche dati da archivi amministrativi
esistenti. In secondo luogo, rispetto agli indicatori che determinano il capitale umano (formativi) e
di esito (riflessivi), tra i primi vanno identificati opportunamente gli indicatori di effettivo investimento
in capitale umano (specialmente le informazioni sulla formazione e condizione lavorativa) e tra i
secondi indicatori di esito di capitale umano che superino il reddito come unica variabile risposta.
Parimenti la metodologia statistica deve tener conto e separare il contributo degli indicatori di
effettivo investimento in CU da indicatori di contesto. In particolare, questi ultimi indicatori verranno
specificati nel modello in quanto è noto che il valore attuale dell’investimento in capitale umano
è significativamente influenzato da fattori “personali” e ambientali, che non costituiscono tuttavia
fattori di investimento in capitale umano. Nel modello verranno considerati un set di indicatori
di natura quali-quantitativa: non solo gli anni di formazione, gli anni di esperienza lavorativa a
tempo pieno e part-time, le condizioni di salute; ma anche lo stato civile, il genere, la regione di
appartenenza e l’età, come indicatori di controllo/contesto individuale. È inoltre fondamentale
avere a disposizione indicatori formativi e riflessivi che descrivano tutto il percorso lavorativo della
persona di cui si vuole calcolare il CU, e dunque valutati anche longitudinalmente.
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