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Economia & lavoro

Persone con Educazione Terziaria nelle Regioni Italiane

Tra il 2014 ed il 2022 in media sono aumentate del 55,90%

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Tra il 2014 ed il 2022 in media sono aumentate del 55,90%

L’European Innovation Scoreboard-EIS della Commissione Europea calcola il valore della percentuale della popolazione con educazione terziaria. L’indicatore considera la percentuale della popolazione avente una età compresa tra i 25 ed i 34 anni che hanno acquisito un titolo di studio universitario.

Ranking delle regioni italiane per valore dell’educazione terziaria nelle regioni italiane nel 2021. Il Lazio è al primo posto per valore dell’educazione terziaria con un valore di 89,84 unità, seguito dall’Emilia Romagna con un ammontare di 88,87 e dalla Lombardia con un ammontare di 82,59.  A metà classifica vi sono il Molise con un ammontare di 66,62, seguito dalla Toscana con un ammontare di 62,75 unità e dal Trentino Alto Adige con un ammontare di 62,03 unità. Chiudono la classifica la Calabria con un ammontare di 32,27 unità, seguita dalla Puglia con un ammontare di 26,95 e dalla Sicilia con un ammontare di 20,18. Mediamente il 60% della popolazione delle regioni italiane avente una età tra i 25 ed i 34 anni nel 2021 hanno ottenuto un titolo di studio universitario.

Ranking delle regioni italiane per valore della variazione percentuale dell’educazione terziaria nelle regioni italiane tra il 2014 ed il 2021. La Sardegna è al primo posto per valore della variazione percentuale dell’educazione terziaria nelle regioni italiana tra il 2014 ed il 2021 con un ammontare di 415,58% pari ad un ammontare di 27,57 unità, seguita dalla Sicilia con un ammontare di 92,10% pari ad un ammontare di 9,68 unità, e dalla Basilicata con un ammontare di 85,65% pari ad un ammontare di 28,06 unità. A metà classifica vi sono la Lombardia con un ammontare di 45,02% pari ad un ammontare di 25,64 unità, seguita dalla Toscana con un ammontare di 42,99% pari ad un ammontare di 18,87 unità e dal Friuli Venezia Giulia con un valore di 42,84% pari ad un ammontare di 24,19 unità. Chiudono la classifica l’Abruzzo con un ammontare di 8,27% pari ad un ammontare di 3,87 unità, seguito dalla Calabria con un ammontare di -8,25% ovvero pari ad un ammontare di -2,90 unità, e dalla Puglia con un valore pari a -9,72% pari ad un ammontare di -2,90 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentato un algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Vengono individuati due diversi clusters ovvero:

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

Di seguito viene presentato un ordinamento dei clusters per valore della mediana. Il risultato mostra che C1=77>C2=34. Dal punto di vista geografico risultano due diversi clusters. Il Centro-Nord ha livelli elevati di educazione terziaria. Il Sud ha livelli ridotti di educazione terziaria. Tuttavia, occorre considerare che i valori del Trentino-Alto Adige sono stati ottenuti come media dei valori della provincia Autonoma di Trento e della Provincia Autonoma di Bolzano.

Network Analysis con distanza euclidea. Di seguito viene presentata una network analysis attraverso l’utilizzo della distanza euclidea. Vengono individuate tre strutture a network delle quali una complessa e tre semplificate.

Esiste una struttura a network complessa come indicata di seguito:

  • L’Umbria ha una connessione con il Molise per un ammontare di 0,61 unità;
  • Il Molise ha una connessione con le Marche per un ammontare di 0,52 unità e con l’Umbria per un ammontare di 0,61 unità;
  • Le Marche hanno una connessione con il Molise per un ammontare di 0,52 unità e con il Veneto per un ammontare di 0,64 unità;
  • Il Veneto ha una connessione con le Marche per un ammontare di 0,64 unità e con l’Emilia Romagna per un ammontare di 0,37 unità;
  • L’Emilia-Romagna ha una connessione con il Veneto per un ammontare di 0,37 unità.

Esistono inoltre due strutture a network complesse ovvero:

  • La Puglia e la Campania hanno una connessione per un ammontare di 0,56 unità;
  • La Basilicata e la Valle d’Aosta hanno una connessione per un ammontare di 0,56.

Conclusioni. Il valore delle persone con educazione terziaria è cresciuto del 55,90% tra il 2014 ed il 2021 nelle regioni italiane. Tuttavia, i valori sono ancora molto ridotti soprattutto nelle regioni meridionali. In modo particolare in Puglia e Sicilia. In Puglia sono il 26,95% della popolazione avente una età tra i 25 ed i 34 anni ha un titolo di studio terziario, la medesima percentuale in Sicilia è di 20,18. La media italiana è del 60,00%. Si tratta di valori, comunque, assai ridotti rispetto alle regioni europee più evolute. Per affrontare al meglio le sfide dell’economia della conoscenza e dell’economia dell’innovazione tecnologica è necessario investire nella formazione attraverso il potenziamento della tertiary education, ovvero il miglioramento della formazione universitaria. Considerata nel suo complesso l’Europa è un’area arretrata in termini di capacità di competizione nell’economia della conoscenza. Non c’è infatti competizione con gli USA e con la Cina, soprattutto sull’innovazione tecnologica e la ricerca e sviluppo. L’Italia in questo scenario è ancora più arretrata ed il Sud Italia manifesta un ritardo ancora più grave. È probabile che nel futuro nuovi paesi superino l’Italia per valore del capitale umano e che l’economia italiana, in assenza di adeguati investimenti nel sistema universitario, perda la capacità di innovare e di creare prodotti e servizi ad alto valore aggiunto.  

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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.