Mettiti in comunicazione con noi

Economia & lavoro

Il Divario Reddituale tra Ricchi e Poveri nelle Regioni Italiane

In media il 20% delle famiglie italiane più ricche guadagna 5 volte l’ammontare di reddito netto del 20% delle famiglie italiane più povere.

Pubblicato

su

Di Angelo Leogrande

In media il 20% delle famiglie italiane più ricche guadagna 5 volte l’ammontare di reddito netto del 20% delle famiglie italiane più povere.

L’Istat misura la disuguaglianza di reddito per il tramite della misura “Disuguaglianza del reddito netto (s80/s20)”[1]. Tale misura confronta il reddito annuo al netto delle imposte del 20% delle famiglie più ricche rispetto al 20% delle famiglie più povere. Per esempio, un valore di s80/s20 uguale a 10 significa che il 20% delle famiglie più ricche percepisce un reddito netto 10 volte più alto del 20% delle famiglie più povere. Se il rapporto s80/s20 aumenta allora aumenta la diseguaglianza. Se il rapporto s80/s20 diminuisce allora la disuguaglianza diminuisce.  Se s80/s20=1 allora esiste una perfetta parità nella distribuzione dei redditi. I dati utilizzati sono Istat-BES.

Ranking delle regioni per valore della disuguaglianza del reddito netto s80/s20. La Sicilia è al primo posto per valore della diseguaglianza s80/s20 nel 2018 con un ammontare pari a 8,7 unità, seguita dalla Campania con un valore di 7,9 unità seguita dalla Puglia con un ammontare pari a 6,2 unità. A metà classifica vi sono Lombardia con un ammontare pari a 5,1 unità insieme con il Piemonte a parimerito, seguite entrambe dalla Liguria con un ammontare pari 4,9 unità e dalla Toscana con un valore di 4,8 unità. Chiudono la classifica l’Umbria con un ammontare pari a 4,1 unità, seguita dal Veneto con un valore pari a 4 unità e dalla Valle d’Aosta con un ammontare pari a 3,7 unità.

Ranking delle regioni per variazione percentuale del valore della diseguaglianza del reddito netto s80/s20 nel periodo 2004-2018. È possibile creare un ranking delle regioni per valore della variazione percentuale dell’ammontare della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 tra il 2004 ed il 2018. Nello specifico la regione nella quale la diseguaglianza in termini di reddito netto s80/s20 è aumentata di più tra il 2004 ed il 2018 è stata la Campania con un valore pari a 27,42% ovvero pari a 1,7 in valore assoluto, seguita dal Molise con un ammontare della variazione percentuale pari ad un valore di 27,27% ovvero pari ad un valore di 1,2 unità, e dalla Sicilia con un ammontare della variazione percentuale pari a 26,09% ovvero pari ad un valore assoluto di 1,8 unità. A metà classifica vi sono il Trentino-Alto Adige con un ammontare pari a 4,65% equivalente ad una variazione di 0,2 unità in valore assoluto, seguito dall’Abruzzo con un valore di 4,44% con un valore pari a 0,2 unità, e dalla Lombardia con un valore di 4,08% pari a 0,2 unità. Agli ultimo posti troviamo la Calabria dove il valore della disuguaglianza è diminuita di un ammontare pari a 6,56% pari a-0,4, seguito dalla Basilicata con un ammontare di -10,2% pari a -0,5 unità.

Clusterizzazione. Di seguito viene ad essere presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato mediante il coefficiente Silhouette con rappresentazione t-SNE. L’analisi a cluster viene condotta per verificare se vi sono dei raggruppamenti che possano in un qualche modo essere rappresentativi della divisione tra le macro-regioni italiane ovvero Nord, Sud e Centro. In base all’analisi che è stata svolta sono stati trovati due diversi clusters così individuati ovvero:

  • Cluster 1: Marche, Toscana, Emilia-Romagna, Veneto, Trentino-Alto Adige, Umbria, Piemonte, Abruzzo, Valle d’Aosta, Friuli-Venezia Giulia, Lombardia, Molise, Liguria, Basilicata, Puglia, Sardegna;
  • Cluster 2: Campania, Sicilia, Calabria, Lazio.

Occorre considerare che, come evidente, risulta due clusters dei quali uno è particolarmente caratterizzato dal fenomeno della disuguaglianza misurata secondo l’indicatore s80/s20. Nello specifico risulta che il Centro-Nord Italia con l’aggiunta di Puglia, Basilicata, Abruzzo, e Sardegna hanno dei livelli medio-bassi di disuguaglianza s80/s20 mentre 3 regioni del Sud ovvero Campania, Sicilia e Calabria con l’aggiunta del Lazio hanno dei valori della disuguaglianza crescenti. Occorre tuttavia sottolineare che vi sono notevoli differenze tra i due clusters in termini di disuguaglianza in termini di reddito netto. Infatti, nelle regioni del Cluster 1 in media il 20% delle famiglie ricche guadagna 4,78 volte il valore delle famiglie povere, mentre questo valore arriva a 7,03 nel caso del Cluster 2. Ovvero il valore della disuguaglianza del Cluster 2 è circa del 146% più alto del valore della disuguaglianza del Cluster 1.

Utilizzo di algoritmi di machine learning per la predizione. Attraverso l’utilizzo degli algoritmi di machine learning è possibile predire in modo efficiente la variable costituita dalla disuguaglianza s80/20 per le regioni italiane. Gli algoritmi utilizzati sono indicati di seguito:

  • Random Forest;  
  • Tree Ensemble;
  • Artificial Neural Network-ANN Multilayer;
  • Probabilistic Neural Network-PNN;
  • Gradient Boosted Tree;
  • Simple Regression Tree;  
  • Polynomial Regression;
  • Linear Regression.

Nello specifico per scegliere il migliore algoritmo sono state realizzate delle classifiche relative di efficienza in base alla minimizzazione dei seguenti criteri ovvero: Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, Mean Signed Difference. È stata valutata l’efficienza di ciascun algoritmo ed in seguito i risultati sono confluiti in un general ranking basato sul payoffs ottenuto nei rankings. In base alle analisi svolte pertanto risulta che i migliori algoritmi di machine learning per la predizione del valore della diseguaglianza del reddito netto s80/s20 nelle regioni italiane sono: Random Forest al primo posto con un payoff di 5, seguito da Tree Ensemble al secondo con un payoff di 7 e Artificial Neural Network-ANN Multilayer con un payoff di 11. In base all’analisi realizzata l’algoritmo di machine learning Random Forest predice delle variazioni nel valore della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 soltanto per alcune regioni italiane ovvero:

  • Trentino-Alto Adige: è predetta una riduzione del valore della disuguaglianza da 4,5 a 4,22 ovvero pari ad una variazione di -0,28 unità pari a -6,24%;
  • Valle D’Aosta: è predetta una crescita della disuguaglianza da 3,7 fino ad un valore pari a 4,29 ovvero una variazione pari ad un valore di 0,59 unità pari a 15,86%;
  • Marche: è predetta una crescita della disuguaglianza di 0,07 unità da 4,4 fino a 4,47 ovvero pari ad una variazione di 1,52%;
  • Piemonte: è predetta una riduzione della disuguaglianza da un ammontare pari a 5,1 unità fino ad un valore pari a 4,70 ovvero pari ad una variazione di -0,40 unità pari a -7,84%.
  • Molise: è predetta una riduzione della disuguaglianza da un ammontare pari a 5,6 fino ad u valore di 5,02 ovvero pari ad una variazione di -0,58 unità pari a -10,30%;
  • Campania: è predetta una riduzione del valore della disuguaglianza da un valore pari a 7,9 fino ad un valore pari a 6,87 ovvero pari ad una variazione di -1,03 unità pari a -13,01%.

Nelle altre regioni italiane il valore della disuguaglianza è predetto costante a livelli precedenti. Ne deriva che nella predizione dell’algoritmo Random Forest il valore della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 dovrebbe diminuire in media per le regioni italiane da un ammontare pari a 5,23 fino ad un valore pari a 5,14 ovvero una riduzione di 0,08 pari a -1,56%.

Conclusioni. In sintesi, nelle regioni italiane in media il 20% delle famiglie più ricche guadagna circa 5 volte di più del 20% delle famiglie più povere anche se tale valore può arrivare fino a 8,7 volte nel caso della Sicilia. L’analisi a cluster mostra che vi sono delle regioni nelle quali la disuguaglianza dei redditi risulta essere maggiormente marcata ovvero Sicilia, Campania, Calabria e Lazio. In questo caso la disuguaglianza dei redditi è anche associata a redditi pro-capite, comunque, bassi e bassa crescita economica. Tuttavia, tra il 2004 ed il 2018 complessivamente la disuguaglianza è sostanzialmente cresciuta in media nelle regioni italiane di 0,3 punti pari in media ad una crescita del 6,00%. Vi sono comunque delle regioni che hanno ridotto significativamente il livello di disuguaglianza tra il 2004 ed il 2018 e tra queste i risultati più rilevanti sono stati prodotti dalla Basilicata, Valle d’Aosta e Calabria. L’analisi con gli algoritmi di machine learning ed in particolare Random Forest, indica una riduzione marginale della disuguaglianza, presente soprattutto in alcune regioni come Campania, Piemonte e Trentino-Alto Adige. I policy makers sensibili alla questione dell’eguaglianza e dell’equità dovrebbero settare un livello di disuguaglianza s80/s20 da targetizzare in modo tale da operare, mediante politiche economiche attive del lavoro e delle opportunità, forme di redistribuzione che attraverso il riconoscimento del merito e dei talenti possano offrire, soprattutto ai territori meridionali, delle nuove chances di crescita e sviluppo liberandosi dalle classi dirigenti estrattive verso forme maggiormente democratiche di governance delle istituzioni pubbliche.


[1] https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/file_import/european-semester_thematic-factsheet_addressing-inequalities_it.pdf

RIPRODUZIONE RISERVATA © 

is Assistant Professor at the LUM University-Giuseppe Degennaro in Casamassima-Bari, where he is also researcher for the LUM Enterprise S.r.l. a firm oriented to develop digitalization services for SMEs. He worked at Dyrecta Lab Research Institute, a research institute officially recognized by the Italian Minister of University and Research-MIUR, where he acquired professional hard skills on the economic consequences of Industry 4.0, Big Data, Machine Learning and Artificial Intelligence. His research interests include Cooperative Banking, Business Ethics, Innovation Technology, Knowledge, and R&D.