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Economia & lavoro

La Bassa Intensità Lavorativa nelle Regioni Italiane

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Credit foto ISTAT

Di Angelo Leogrande

In diminuzione in tutte le regioni italiane tra il 2004 ed il 2019 tranne che in Molise, Sardegna, Sicilia, Basilicata e Toscana.

La bassa intensità di lavoro in Italia. L’Istat calcola il valore della bassa intensità di lavoro in Italia. L’andamento della bassa intensità di lavoro è definito come indicato di seguito: “Percentuale di persone che vivono in famiglie per le quali il rapporto tra il numero totale di mesi lavorati dai componenti della famiglia durante l’anno di riferimento dei redditi (quello precedente all’anno di rilevazione) e il numero totale di mesi teoricamente disponibili per attività lavorative è inferiore a 0,20. Ai fini del calcolo di tale rapporto, si considerano i membri della famiglia di età compresa tra i 18 e i 59 anni, escludendo gli studenti nella fascia di età tra i 18 e i 24 anni. Le famiglie composte soltanto da minori, da studenti di età inferiore a 25 anni e da persone di 60 anni o più non sono considerate nel calcolo dell’indicatore”.

Ranking della bassa intensità di lavoro nelle regioni italiane nel 2019. La Sicilia è al primo posto per valore della bassa intensità di lavoro nelle regioni italiane nel 2019 con un ammontare pari a 25,00%, seguito dalla Campania con un ammontare pari a 18,60% e dalla Sardegna con un ammontare pari a 15,60%. A metà classifica sono presenti il Piemonte con un ammontare pari a 7,00%, seguito dalla Toscana e dall’Abruzzo con un ammontare pari a 6,90% e dalle Marche con un ammontare pari a 6,20%. Chiudono la classifica l’Umbria con un ammontare pari a 4,00%, seguita dalla Veneto con un ammontare pari a 3,60% e dalla Valle d’Aosta con un valore pari a 3,50%. Il valore medio della bassa intensità lavorativa nelle regioni italiane è pari a 9,23%.  Le regioni che sono sopra la media sono Sicilia, Campania, Sardegna, Molise, Puglia, Calabria e Basilicata. Le regioni che sono sotto la media sono: Lazio, Liguria, Piemonte, Toscana, Abruzzo, Marche, Friuli-Venezia Giulia, Lombardia, Emilia-Romagna, Trentino-Alto Adige, Umbria, Veneto, Valle d’Aosta.

Ranking delle regioni italiane per variazione percentuale della bassa intensità lavorativa nel periodo tra il 2004 ed il 2019. Al primo posto per valore della variazione percentuale della bassa intensità lavorativa nelle regioni italiane vi è il Molise con un ammontare pari a 65,00% ovvero pari ad una variazione di 5,2 unità, seguita dalla Sardegna con un ammontare pari a 18,20% equivalente ad un ammontare di 2,4 unità, e dalla Sicilia con un valore pari a 11,10% pari a 2,5 unità. A metà classifica vi sono il Piemonte con un ammontare pari a -21,30% pari ad un valore assoluto di -1,9, seguito dalle Marche con un valore pari a -22,50% pari ad un ammontare di -1,8 unità e dalla Puglia con una variazione pari ad un ammontare di -23,70% pari ad un valore di -4,1%. Chiudono la classifica il Veneto con un ammontare pari a -48,60% ovvero pari ad un valore di -3,4 unità, seguita dalla Valle d’Aosta con un ammontare pari a -52,70% pari a -3,9 unità e dall’Umbria con un ammontare pari a -59,60% pari ad un valore di -5,9 unità. Il valore medio della variazione percentuale della bassa intensità lavorativa nelle regioni italiane tra il 2004 ed il 2019 è pari ad un ammontare di -17,92% ovvero pari ad una variazione di -1,86 unità. Tuttavia, vi sono delle regioni nelle quali il valore della bassa intensità lavorativa è stato superiore al valore della media Molise, Sardegna, Sicilia, Basilicata, Toscana, Campania, Trentino-Alto Adige, Abruzzo. Infine, ci sono delle regioni per le quali il valore della variazione percentuale è stato inferiore alla media ovvero Piemonte, Marche, Puglia, Emilia-Romagna, Lombardia, Friuli-Venezia Giulia, Lazio, Liguria, Calabria, Veneto, Valle d’Aosta, Umbria.

Cluster analysis. Di seguito viene realizzata una cluster analysis con l’utilizzo dell’algoritmo k-Means per l’analisi non supervisionata con ottimizzazione attraverso il coefficiente Silhouette. Attraverso l’applicazione dell’algoritmo k-Means sono stati rilevati 2 clusters ovvero:

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

Occorre considerare che il valore della mediana della bassa intensità lavorativa nel cluster 1 è pari a 5,95 mentre nel cluster 2 è pari a 14,4. Ne deriva pertanto che l’ordinamento dei clusters in termini di bassa intensità lavorativa è indicato di seguito: C1>C2. Ovviamente il dato sta a significare che nel cluster 1, corrispondente alle regioni del Centro-Nord, circa 6 lavoratori su 100 hanno una bassa intensità lavorativa, un valore che viene più che raddoppiato nelle regioni del cluster 2 che sono sostanzialmente meridionali.

Macro-regioni italiane. Il valore della bassa intensità lavorativa nel Nord Italia è diminuito nel passaggio tra il 2015 ed il 2019 da un ammontare pari a 6,00 fino a 5,30 ovvero una riduzione pari a 0,70 unità pari ad un valore di -11,67%. Il valore della bassa intensità lavorativa nel Centro Italia è diminuito da un ammontare pari a 9,40 fino a 7,60 ovvero una variazione pari ad un ammontare di -1,80 unità pari a -19,15%. Il valore della bassa intensità lavorativa nel Mezzogiorno è diminuito da un ammontare pari a 20,30 fino ad un valore pari a 17,30 ovvero una variazione pari a -3,00 unità pari ad un valore di -14,78%. Complessivamente il valore della bassa intensità lavorativa in Italia è diminuito da un ammontare pari a 11,70 fino ad un valore pari a 11,00 ovvero una variazione pari a -1,70 unità pari ad un ammontare di 14,53%.

Machine Learning and predictions. Di seguito sono stati applicati 8 algoritmi di machine learning per la predizione del valore della bassa intensità lavorativa nelle regioni italiani. Il 70% dei dati sono stati utilizzati per l’addestramento degli algoritmi mentre il restante 30% è stato impiegato per la predizione. Gli algoritmi sono stati quindi classificati in base alla loro performance in termini di minimizzazione di quattro tipologie di errori statistici ovvero: “Mean Absolute Error”, “Mean Squared Error”, “Root Mean Squared Error”, “Mean Signed Difference”. La classifica degli algoritmi per valore di performance è indicata di seguito ovvero:

  • Ann- Artificial Neural Network Multilayer Perceptron con un valore del payoff pari a 4;
  • Tree Ensemble Regression con un valore del payoff pari ad un ammontare di 8;
  • Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 12
  • Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 16;
  • Gradient Boosted Trees con un valore del payoff pari a 20;
  • Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 24;
  • Probabilistic Neural Network-PNN con un valore del payoff pari a 28;
  • Linear Regression con un valore del payoff pari a 32.

Pertanto, ne deriva che l’algoritmo di machine learning avente capacità di predizione maggiore è l’Artificial Neural Network Multilayer Perceptron. L’algoritmo pertanto predice il seguente andamento della bassa intensità lavorativa:

  • Piemonte variazione diminutiva pari a -34,5%;
  • Trentino-Alto Adige predizione aumentativa pari al 152,8%;
  • Emilia-Romagna con una variazione aumentativa pari ad un ammontare di 62,6;
  • Toscana con una variazione diminutiva pari ad un ammontare di -30,5%;
  • Marche con una variazione diminutiva pari ad un ammontare di -15,5%;
  • Campania con una variazione aumentativa pari ad un ammontare di 39,2%.

Complessivamente, pertanto, il valore della bassa intensità lavorativa è prevista in crescita in misura percentuale per un ammontare pari ad un valore medio di 29,00% per le regioni considerate.

Conclusioni. In sintesi, possiamo sottolineare che il valore della bassa intensità lavorativa tende ad essere in diminuzione in tutte le regioni italiane. Tuttavia ci sono delle eccezioni ovvero delle regioni nelle quali il valore della bassa intensità lavorativa è cresciuto nel periodo tra il 2004 ed il 2019 ovvero: Molise con +65%, Sardegna +18,20%, Sicilia +11,10%, Basilicata +3,60%, Toscana +1,50%. Ne deriva che in queste regioni la condizione del mercato del lavoro risulta essere sostanzialmente peggiorata soprattutto per i lavoratori che vivono condizioni di precarietà ed intermittenza nell’esercizio delle prestazioni lavorative. Inoltre, come risulta essere evidente le regioni italiane risultano essere divise sostanzialmente in due cluster con il Centro-Nord dove in media 6 lavoratori su 100 soffrono di bassa intensità lavorativa in contrapposizione con il cluster 2 costituto dalle regioni del Sud dove i lavoratori che soffrono di bassa intensità lavorativa sono pari a circa il 16,00%. Infine, l’analisi degli algoritmi di machine learning per la predizione mostra che il valore della bassa intensità lavorativa è prevista in crescita. Occorre sottolineare che tuttavia i dati analizzati sono del 2019 e che quindi certamente a seguito della crisi da coronavirus questi dati sono certamente da considerare al rialzo. Pertanto il tasso di crescita percentuale dei lavoratori a bassa intensità molto probabilmente è stato molto più alto del 29% predetto dall’algoritmo ANN-MLP.

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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.