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126 Volume LXIII nn. 3-4 – Luglio-Dicembre 2009 Tabella 1 – Indicatori per la misurazione dell’equità sociale. Indicatore Area Rischio di povertà per il totale della popolazione Deprivazione Disuguaglianza dei redditi (coefficiente di Gini) Deprivazione Famiglie senza figli a carico, famiglie con due adulti, almeno un 65+ Famiglia Famiglie con figli a carico, famiglie con due adulti, 3 o più bambini Famiglia Persone di 25-64 anni con basso livello d'istruzione (%) Istruzione Disparità di accesso alle cure sanitarie. Insoddisfazione rispetto al bisogno di cure da parte del quintile di reddito più basso per 3 motivi: troppo costoso, tempo d'attesa troppo lungo, troppo distante Salute Spesa sanitaria pro capite Salute/Welfare Limitazioni autopercepite nell'attività quotidiana a causa di problemi di salute. Gravemente ostacolata, 1° quintile Salute Prestazioni di protezione sociale per la malattia e le cure sanitarie (%) Welfare Prestazioni di protezione sociale per la disoccupazione (%) Welfare Prestazioni di protezione sociale per l'anzianità (%) Welfare Prestazioni di protezione sociale per l'abitazione e l'esclusione sociale (%) Welfare Tasso di disoccupazione a lungo termine Lavoro Rischio di povertà per i pensionati Lavoro Nella tabella 2 sono presentate le graduatorie ottenute dalle tre metodologie. I casi in cui si manifestano le maggiori differenze tra i ranking sono quelli in cui la penalità dell’MPI agisce spingendo i valori verso l’alto (penalità positiva). Paesi Tabella 2 – Graduatorie degli Stati Membri secondo i 3 metodi di sintesi. MPI Rang o MPI Indice Rizzi Rang o Rizzi Media ponderata fattori Rang o MPF Portugal 115,67 1 -6,75 1 -0,19 9 Latvia 109,45 2 -4,84 3 -1,58 1 Romania 108,75 3 -4,33 4 -1,42 2 Bulgaria 105,67 4 -4,08 5 -0,86 5 Cyprus 105,19 5 -5,36 2 0,43 18 Lithuania 104,69 6 -3,18 7 -1,22 3 Estonia 104,23 7 -2,88 10 -1,06 4 Italy 103,63 8 -2,96 9 -0,59 7 Greece 103,04 9 -2,55 12 -0,13 10 Poland 102,71 10 -3,71 6 -0,69 6 Spain 102,55 11 -3,06 8 0,25 15 Hungary 101,62 12 -1,66 14 -0,53 8 Malta 101,10 13 -2,71 11 0,36 17 Slovakia 101,05 14 3,18 26 -0,09 11 United Kingdom 100,12 15 -2,41 13 0,05 13 Belgium 98,39 16 2,41 21 0,92 26 Ireland 98,24 17 1,99 16 0,34 16 Finland 97,43 18 2,34 20 0,55 20 Germany 96,75 19 2,11 18 0,67 22 Slovenia 96,43 20 2,10 17 0,21 14 Luxembourg 96,04 21 2,59 22 0,67 21 Austria 96,01 22 1,96 15 0,49 19 Czech Republic 95,52 23 2,87 24 -0,07 12 France 95,50 24 2,12 19 0,74 24 Sweden 94,05 25 2,76 23 0,69 23 Denmark 93,12 26 3,66 27 1,30 27 Netherlands 92,56 27 3,11 25 0,78 25
Rivista Italiana di Economia Demografia e Statistica 127 Cipro, ad esempio, è un paese con alta variabilità “orizzontale” degli indicatori e, infatti, risulta penalizzato di tredici posizioni: in tal caso, o il livello degli indicatori è sempre molto alto (a forte disegualità) oppure l’andamento degli stessi è particolarmente variabile e disomogeneo, per cui il valor medio viene penalizzato dalla funzione di correzione. I metodi multivariati si basano sulla compensazione delle variabili e, di conseguenza, avviene una sorta di “aggiustamento” tra le componenti. Sui ranghi ottenuti è stato calcolato l’indice di cograduazione ρ di Spearman. Il risultato più elevato si è riscontrato tra l’MPI e il metodo di Rizzi (0,90); mentre tra l’MPI e la media ponderata dei fattori si ha ρ=0,81. Il valore più basso (0,70) si presenta tra l’Indice di Rizzi e la media ponderata dei fattori, in quanto il primo metodo non pesa le componenti in base alla loro importanza. Il calcolo delle differenze medie assolute di rango conferma l’andamento delle misure di cograduazione, evidenziando degli spostamenti medi, tra i metodi, che vanno da 2,6 a 4 posizioni (tabella 3). Tabella 3 – Indice di Spearman e differenze medie assolute di rango. Metodo MPI RIZZI MPF MPI - Indice di Spearman 1 0,90 0,81 - D ifferenza media assoluta 0 2,59 3,48 RIZZI - Indice di Spearman . 1 0,70 - D ifferenza media assoluta . 0 4,07 MPF - Indice di Spearman . . 1 - D ifferenza media assoluta . . 0 Nel complesso, si può affermare che le metodologie di sintesi conducono a risultati simili, nonostante la differente ipotesi di non sostituibilità su cui si basa l’indice MPI. Le differenze tra le due metodologie possono essere così riassunte: nell’ACP le variabili hanno un peso derivante dalla struttura delle relazioni lineari e sono sostituibili; nell’MPI le variabili, oltre a non essere sostituibili, hanno peso uguale; tuttavia non sembra che le differenti metodologie configurino geografie dell’equità così dissimili. Certamente è difficile confrontare, pur usando indicatori normalizzati, paesi così diversi per storia, struttura geografica e dimensione demografica ma l’Europa che vuol arrivare ad essere un soggetto unico non può rinunciare, comunque, allo studio ed all’analisi delle singole realtà specialmente in un’ottica di continuo e costante allargamento. Le politiche di intervento a livello europeo e nazionale non possono prescindere dall’informazione statistica degli indicatori sociali che sono, da sempre, uno strumento imparziale per comprendere e decidere. È altresì vero
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