indicatore sintetico di deprivazione - Istat.it

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indicatore sintetico di deprivazione - Istat.it

Verso un indicatore sintetico delle

misure di deprivazione a partire

dall'indagine EU-SILC

Claudia Rinaldelli

ISTAT

Direzione Centrale per le indagini su condizioni

e qualità della vita

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

fenomeni

multidimensionali: indici

sintetici ed esperienze a

confronto

Introduzione al lavoro

Questo lavoro presenta l’esperienza maturata in Istat al fine

di costruire un indicatore sintetico/composito di deprivazione

materiale a partire dall’indagine EU-SILC

In particolare, sono presentati:

lo studio effettuato in Istat per la costruzione di un indicatore

composito di deprivazione a partire da un “core” di indicatori

elementari di deprivazione materiale

l’approccio di EUROSTAT per il calcolo di misure sintetiche di

deprivazione materiale

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

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multidimensionali: indici

sintetici ed esperienze a

confronto

Il contesto: l’indagine EU-SILC (European Statistics on

Income and Living Conditions survey)

L’indagine EU-SILC, eseguita per la prima volta dall’Istat

nell’anno 2004, si inserisce in un contesto internazionale

EU-SILC è sotto Regolamento Europeo; è stata progettata ed

è eseguita a livello europeo con lo scopo di ottenere la

produzione sistematica di statistiche sul reddito e le condizioni

di vita, sulla povertà e l’esclusione sociale degli individui e

delle loro famiglie, a livello nazionale ed europeo

EU-SILC coinvolge ogni anno circa 21.000 famiglie (circa

53.000 persone) ed è basata su disegno di campionamento

complesso (comuni, famiglie) con componente longitudinale;

ogni famiglia è infatti rilevata per quattro anni consecutivi

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La misurazione di

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sintetici ed esperienze a

confronto

La produzione sistematica dell’indagine

La produzione sistematica dell’indagine riguarda:

gli aggregati dei redditi (netti, lordi, ……..)

gli indicatori di povertà relativa e disuguaglianza, noti come

indicatori di Laeken, quale ad esempio at Risk-of-Poverty Rate

gli indicatori di deprivazione materiale

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La misurazione di

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Il “core” degli indicatori di deprivazione di EU-SILC

1 = % di famiglie non in grado di far fronte ad una spesa

imprevista di 750 euro

2 = % famiglie che non si può permettere almeno una

settimana di ferie l’anno lontano da casa

3 = % di famiglie che non si può permettere di riscaldare

adeguatamente l’abitazione

4 = % di famiglie che non si può permettere un pasto

completo almeno una volta ogni due giorni

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Il “core” degli indicatori di deprivazione di EU-SILC

5 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente le

bollette

6 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente il

mutuo

7 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente

l’affitto

8 = % di famiglie che non riesce a pagare regolarmente

debiti/prestiti diversi dal mutuo

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Il “core” degli indicatori di deprivazione di EU-SILC

9 = % di famiglie che non si può permettere la lavatrice

10 = % di famiglie che non si può permettere la televisione

11 = % di famiglie che non si può permettere il telefono

(incluso il cellulare)

12 = % di famiglie che non si può permettere l’automobile

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Una misura sintetica della deprivazione: l’approccio di EUROSTAT

Gli Istituti di Statistica, che eseguono l’indagine EU-SILC,

calcolano due misure sintetiche di deprivazione a partire dagli

indicatori appena descritti:

l’indicatore sintetico di deprivazione e l’indicatore sintetico di

deprivazione severa.

L’approccio in oggetto, secondo l’indirizzo di EUROSTAT, è

di tipo micro

Per stimare i due indicatori sintetici, le operazioni di calcolo

sono infatti eseguite su ogni singolo record rilevato per

l’indagine EU-SILC

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Una misura sintetica della deprivazione: l’approccio di EUROSTAT

In particolare:

su ogni unità, vengono contate le deprivazioni presenti, ossia:

1) non riuscire a sostenere spese impreviste

2) non potersi permettere una settimana di ferie lontano da casa

in un anno

3) non potersi permettere un pasto adeguato almeno ogni due

giorni

4) non potersi permettere di riscaldare adeguatamente

l’abitazione

non potersi permettere: 5) lavatrice 6) televisione 7) telefono 8)

automobile

9) avere almeno un arretrato (mutuo, affitto, bollette, debiti

diversi dal mutuo)

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Una misura sintetica della deprivazione: l’approccio di EUROSTAT

L’indicatore sintetico di deprivazione è stimato come

percentuale di famiglie che presenta almeno 3 eventi di

deprivazione

L’indicatore sintetico di deprivazione severa è stimato

come percentuale di famiglie che presenta almeno 4 eventi di

deprivazione

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L’approccio macro alla sintesi

Un altro tipo di approccio per ottenere misure sintetiche

è di tipo macro

La sintesi viene effettuata, non sulla singola unità statistica,

ma bensì su misure già aggregate, ossia a partire da un

insieme di indicatori già stimati con riferimento a determinati

domini o aree

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Micro e Macro

A. B. Atkinson and E. Marlier “Background paper on Beyond

GDP, Measuring well-being and EU-SILC”, March 2010

“The reduction of a multi-dimensional phenomenon to a single

number raises a number of issues. To begin with, it is

important to distinguish two different forms of aggregation.

The first aggregation combines characteristics at the individual

level, which are summed over individuals to form an

aggregate index. The focus is then on multiple deprivation at

individual (or household) level, which requires micro-datasets

containing information covering the relevant domains.

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Micro e Macro

The second approach does not aggregate across characteristics

for an individual and then across individuals, but instead

aggregates first across people and then across

characteristics. This second approach is thus a combination of

aggregate indicators, as with the HDI, or what we refer as a

“composite index”; our focus here is on this approach…..”

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

In Istat è stata eseguita una sperimentazione sugli indicatori

elementari di deprivazione, al fine di ottenere una misura

sintetica secondo l’approccio macro

Gli indicatori elementari di deprivazione

dell’indagine EU-SILC sono stati stimati a livello di regione

geografica

La scelta della regione dipende da:

• l’attendibilità campionaria degli indicatori medesimi

• il dominio di campionamento pianificato nell’indagine EU-SILC

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Due fasi importanti per la costruzione di un indicatore

composito sono:

la ponderazione

l’aggregazione o sintesi

I pesi servono ad attribuire un’importanza proporzionale agli

indicatori elementari che concorrono alla formazione

dell’indicatore composito e possono essere individuati in

maniera oggettiva o soggettiva

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Gli indicatori di deprivazione presentano una elevata

correlazione

E’ stata applicata l’Analisi delle Componenti Principali

all’insieme degli indicatori di deprivazione stimati rispetto

alle regioni Italiane

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Il primo autovalore assume un valore elevato

La prima componente spiega l’ 80% della varianza totale;

si realizza una significativa riduzione delle dimensioni

I pesi (loadings) assunti dagli indicatori elementari sulla prima

componente sono simili tra loro; i singoli indicatori “pesano”

pressochè allo stesso modo sulla prima componente

I coefficienti di correlazione tra gli indicatori elementari e la

componente principale sono elevati

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Un primo indicatore composito di deprivazione è stato

costruito ponderando gli indicatori elementari con i loading

individuati

L’indicatore composito di deprivazione è calcolato come

media ponderata degli indicatori elementari

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Aggiungendo la seconda componente principale,

si spiega l’ 86% della varianza totale

Utilizzando i loading della prima e seconda componente

principale, è stato costruito un secondo indicatore composito

di deprivazione

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

L’indicatore composito di deprivazione è calcolato come

media ponderata degli indicatori elementari;

i pesi attribuiti ad ogni indicatore elementare sono ottenuti

ponderando i loading (della prima e seconda componente

principale) con la quota di varianza totale spiegata dalle

singole componenti

Si veda: Paolo Giudici, Fabio Avrini “Modelli statistici per la

costruzione di indicatori della qualità della vita: aspetti

metodologici” Rivista di Statistica Ufficiale, 1, 2002.

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

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sintetici ed esperienze a

confronto

Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

ANNO 2008

A B C

Piemonte 10.0 9.9 9.5

Valle A. 8.0 7.9 7.6

Lombardia 8.4 8.3 8.0

Trentino AA 7.3 7.2 6.9

Veneto 10.0 9.8 9.5

Friuli VG 10.2 10.0 9.6

Liguria 10.1 10.0 9.6

Emilia R. 8.9 8.7 8.4

Toscana 10.1 9.9 9.5

Umbria 11.4 11.2 10.8

Marche 12.2 12.0 11.6

Lazio 12.6 12.4 12.0

Abruzzo 13.5 13.2 12.8

Molise 12.9 12.6 12.2

Campania 19.8 19.6 18.8

Puglia 19.5 19.2 18.5

Basilicata 17.4 17.2 16.6

Calabria 18.8 18.4 17.8

Sicilia 21.6 21.2 20.4

Sardegna 17.6 17.3 16.6

ITALIA 12.9 12.7 12.2

A=primo indicatore composito, B=secondo indicatore composito, C=equal weighting

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Analisi rispetto al tempo

L’Analisi in Componenti Principali sugli indicatori elementari di

deprivazione è stata ripetuta anche con riferimento agli altri

anni di rilevazione. Si conferma quanto già osservato:

gli indicatori elementari di deprivazione presentano una

elevata correlazione

la prima componente spiega una elevata percentuale della

varianza totale

i pesi assunti dagli indicatori elementari sono simili tra loro

i coefficienti di correlazione tra gli indicatori elementari e la

prima componente principale sono elevati

Roma, 2 marzo 2011


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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

2008 2007 2006

Piemonte 9.9 6 9.3 10 8.1 8

Valle A. 7.9 2 5.6 1 5.1 1

Lombardia 8.3 3 7.3 3 6.3 3

Trentino AA 7.2 1 5.8 2 6.0 2

Veneto 9.8 5 8.9 7 7.9 7

Friuli VG 10.0 8 9.3 8 7.9 7

Liguria 10.0 9 8.8 6 8.2 9

Emilia R. 8.7 4 8.2 4 6.9 4

Toscana 9.9 7 8.5 5 7.0 5

Umbria 11.2 10 9.3 9 8.5 10

Marche 12.0 11 10.9 11 9.8 13

Lazio 12.4 12 12.0 12 9.5 11

Abruzzo 13.2 14 12.7 13 9.7 12

Molise 12.6 13 13.9 14 10.6 14

Campania 19.6 19 17.3 17 17.1 18

Puglia 19.2 18 19.0 18 16.7 17

Basilicata 17.2 15 14.9 15 14.3 15

Calabria 18.4 17 19.2 19 17.3 19

Sicilia 21.2 20 19.8 20 18.8 20

Sardegna 17.3 16 16.0 16 14.6 16

Secondo indicatore composito

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

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sintetici ed esperienze a

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Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

I ranghi delle regioni secondo l’indicatore composito di

deprivazione, per gli anni 2006, 2007, 2008, sono simili; la

cograduazione (coefficiente di Spearman) misura un valore

non inferiore al 96%

Roma, 2 marzo 2011


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confronto

Un’esperienza Istat di sintesi secondo l’approccio macro

Analisi rispetto allo spazio

L’Analisi in Componenti Principali è stata eseguita

anche sugli indicatori elementari stimati a livello

provinciale con lo scopo, non di costruire l’indice

composito a livello provinciale, ma al fine di verificare

quanto osservato a livello regionale

Si conferma quanto già evidenziato a livello

regionale

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

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sintetici ed esperienze a

confronto

Micro e Macro

Le differenti modalità di calcolo delle misure sintetiche di

deprivazione secondo l’approccio micro e macro esprimono il

diverso risalto che si vuole dare alla deprivazione

L’approccio micro dà rilievo al numero di eventi di

deprivazione che sono subiti dalle famiglie; infatti, entrano

nell’indicatore sintetico solo le famiglie che hanno subito

almeno tre o quattro eventi di deprivazione

L’approccio macro dà rilievo ai domini statistici

Roma, 2 marzo 2011


La misurazione di

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sintetici ed esperienze a

confronto

Micro e Macro

L’approccio macro consente di sintetizzare indicatori

elementari stimati da indagini diverse o comunque disponibili

da fonti diverse; questo non è possibile attraverso l’approccio

micro

L’approccio macro non necessita della definizione di soglie,

generalmente definite in maniera soggettiva, come nel caso

degli indicatori di deprivazione e deprivazione severa di

EUROSTAT, dove viene stabilito il numero di eventi di

deprivazione (3 e 4)

Roma, 2 marzo 2011


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L’indicatore composito di deprivazione per i Paesi che

eseguono EU-SILC

L’approccio macro per la costruzione dell’indicatore

composito di deprivazione è stato applicato ai dati dei paesi

che eseguono l’indagine EU-SILC

L’Analisi in Componenti Principali è stata quindi eseguita

sugli indicatori elementari di deprivazione stimati dai singoli

paesi

Si conferma quanto già evidenziato dallo studio eseguito sui

dati italiani

Roma, 2 marzo 2011


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sintetici ed esperienze a

confronto

L’indicatore composito di deprivazione per i Paesi che

eseguono EU-SILC

--

--

27

31.2

BG-Bulgary

--

--

26

30.2

RO-Romania

24

28.5

25

23.3

LV-Lettonia

23

24.4

24

22.8

HU-Hungary

22

24.3

23

20.8

PL-Poland

21

22.2

22

20.0

LT-Lituania

20

20.7

21

18.4

SK-Slov.Republic

18

18.2

20

17.5

PT-Portugal

19

19.1

19

15.2

CY-Cyprum

17

16.4

18

15.6

GR-Greece

15

13.3

17

12.7

CZ-Cec.Republic

14

12.0

16

11.7

IT-Italy

16

15.6

15

12.1

EE-Estonia

9

9.6

14

10.7

IE-Irland

7

9.1

13

10.3

AT-Austria

13

10.5

12

9.6

FR-France

11

9.9

11

9.1

DE-Germany

10

9.7

10

9.0

BE-Belgium

8

9.3

9

9.0

FI-Finland

12

10.1

8

8.6

ES-Spain

6

7.8

7

7.9

UK-Un.Kindom

5

7.4

6

6.5

DK-Denmark

4

6.5

5

5.8

NL-Netherlands

3

5.8

4

5.1

SE-Sweden

6

7.8

3

4.8

IS-Islanda

2

4.8

2

4.5

NO-Norwey

1

2007

4.3

1

2008

4.0

LU-Luxemburg


La misurazione di

fenomeni

multidimensionali: indici

sintetici ed esperienze a

confronto

L’indicatore composito di deprivazione per i Paesi che

eseguono EU-SILC

I ranghi dei paesi secondo l’indicatore composito

di deprivazione, per gli anni 2007 e 2008 sono simili;

la cograduazione (coefficiente di Spearman) misura

un valore non inferiore al 97%

Roma, 2 marzo 2011

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