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Economia & lavoro

La Crescita del Part Time Involontario nelle Regioni Italiane

Analisi della percentuale di lavoratori che operano in part-time involontario, nel periodo 2004 – 2018, partendo dai dati Istat.

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In Sardegna 17 lavoratori su 100 operano in part time involontario

Di Angelo Leogrande

L’Istat calcola la percentuale di lavoratori che operano in part-time involontario. Il part time involontario è definito dall’Istat come di seguito: “Percentuale di occupati che dichiarano di svolgere un lavoro a tempo parziale perché non ne hanno trovato uno a tempo pieno sul totale degli occupati”.

Ranking delle regioni per valore del part time involontario nel 2018. La Sardegna è al primo posto per valore del part time involontario nel 2018 con un valore pari a 16,80, seguita dalla Calabria con un ammontare pari a 15,50 unità e dalla Sicilia con un ammontare di 15,30. A metà classifica vi sono la Toscana con un ammontare pari a 12,40 unità, l’Umbria con un valore pari a 12,10 unità ed il Molise con un valore pari a 11,40. Chiudono la classifica Valle d’Aosta con un ammontare di lavoratori in part time involontario pari a 10,00, seguita dal Veneto con un ammontare pari a 9,60 unità e dal Trentino Alto Adige con un ammontare pari a 7,30 unità. In media, nel 2018, nelle regioni considerate il valore 12 lavoratori su 100 hanno sperimentato il part time involontario.

Ranking delle regioni per valore del part time involontario nel periodo 2004-2018. La Sardegna è al primo posto per valore della variazione dei lavoratori in part time involontario con un ammontare pari a 9,90 equivalente ad un valore del 143,48%, seguita dall’Abruzzo con un ammontare pari a 9,10 unità equivalente al 227,50% e dalla Puglia con un ammontare pari a 9,00 unità equivalente al 180%. Chiudono la classifica Campania con un valore pari a 6,30 unità pari ad un valore di 91,30%, seguito dal Molise con un valore di 6,00 unità pari ad un ammontare di 111,11% e dal Trentino Alto Adige con un ammontare pari a 5,40 unità pari al 284,21%. In media, nel periodo considerato, il valore del part time involontario è cresciuto di circa 7,62 unità pari ad un ammontare di 191,72%.

Nord. Il valore del part time involontario nel Nord è cresciuto tra il 2014 ed il 2018 da un ammontare pari a 10,10 fino ad un ammontare pari a 10,30 unità ovvero una variazione di 0,20 unità pari ad una variazione percentuale di 1,98%. Tra il 2014 ed il 2015, il valore del part time involontario nel Nord è rimasto costante ad un valore di 10,10 per poi diminuire a 10,00 nel 2016. In seguito, il valore del part time involontario è diminuito da 10,00 fino a 9,70 unità ovvero pari ad un ammontare di -0,30 unità pari al -3,00%. Tra il 2017 ed il 2018, il valore del part time involontario è aumentato da un ammontare pari a 9,70 unità fino ad un ammontare di 10,30 unità ovvero una variazione pari ad un ammontare di 0,60 unità pari ad un valore di 6,19%.

Centro. L’ammontare del valore del part time involontario nel centro Italia ha avuto un andamento altalenante nel periodo tra il 2014 ed il 2018. Tuttavia, sia nel 2014 che nel 2018 ha avuto lo stesso ammontare ovvero pari ad un valore di 12,70. Tra il 2014 ed il 2015 il valore del part time involontario nel centro è passato da un ammontare pari a 12,70 unità fino ad un valore pari a 13,20 unità ovvero pari ad un valore di 0,50 unità pari ad un ammontare di 3,94%. Nel passaggio tra il 2015 ed il 2016, il valore del part time involontario nel Centro è diminuito da un ammontare pari a 13,20 unità fino ad un valore pari a 13,00 ovvero pari ad una variazione di -0,20 unità pari ad un ammontare di -1,52%. Tra il 2016 ed il 2017, il valore del part time involontario è diminuito nel Centro da un valore pari a 13,00 fino ad un valore pari a 12,50 unità ovvero pari ad una variazione di -0,50 unità equivalente a -3,85%. Tra il 2017 ed il 2018, il valore del part time involontario è cresciuto da un ammontare pari a 12,50 unità fino ad un valore pari a 12,70 unità ovvero pari ad un valore di 0,20 unità equivalente all’1,60%.

Mezzogiorno. Tra il 2014 ed il 2018, il valore degli occupati in part-time involontario nel Mezzogiorno è passato da un ammontare pari a 14,00 unità fino ad un valore pari a 14,30 unità ovvero pari ad una variazione di 0,30 unità equivalente ad un valore di 2,14%. Tra il 2014 ed il 2015, l’ammontare del part time involontario è passato da un ammontare pari a 14,00 fino ad un valore pari a 14,10 unità ovvero pari ad una variazione di 0,10 unità pari ad un ammontare di 0,71%. Nel passaggio tra il 2015 ed il 2016, il valore del part time involontario è cresciuto da un valore pari a 14,10 unità fino ad un valore pari a 14,20 unità ovvero una variazione pari ad un valore di 0,10 unità equivalente ad un ammontare di 0,71%. Nel passaggio tra il 2016 ed il 2017, il valore del part time involontario è diminuito da un ammontare pari a 14,20 unità fino ad un ammontare pari a 13,90 unità ovvero pari ad un valore di -0,30 unità equivalente ad un valore di -2,11%. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018, il valore del part time involontario è cresciuto da un ammontare pari a 13,90 unità fino ad un valore pari a 14,30 unità ovvero pari ad un ammontare di 0,40 unità pari a 2,88%.

Italia. Il valore del personale in part time involontario è cresciuto tra il 2014 ed il 2018 da un ammontare pari a 11,70 unità fino ad un valore pari 11,90 unità ovvero una variazione pari ad un valore di 0,20 unità pari ad un valore di 1,71%. Tra il 2014 ed il 2015 il valore del part time involontario in Italia è cresciuto da un ammontare pari a 11,70 unità fino ad un valore pari a 11,80 unità ovvero pari ad un valore di 0,10 unità pari a 0,85%. Tra il 2015 ed il 2016 il valore del part time involontario in Italia è rimasto in media pari a 11,80. Tra il 2016 ed il 2017 è diminuito da un ammontare pari a 11,80 unità fino ad un valore pari a 11,40 unità ovvero pari ad un valore di -0,40 unità pari ad un valore di -3,39%. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore del part time involontario è cresciuto da un ammontare pari a 11,40 unità fino ad un valore pari a 11,90%.

Clusterizzazione. Di seguito viene proposta una clusterizzazione con algoritmo k-Means e t-SNE per verificare la presenza di raggruppamenti in grado di essere ricondotti alle tre macro-regioni italiani. Dall’analisi, attraverso l’ottimizzazione del coefficiente Silhouette, risultano i seguenti clusters:

  • Cluster 1: composto da Sicilia, Sardegna, Calabria, Lazio;
  • Cluster 2: composto da Valle d’Aosta, Veneto, Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna, Trentino-Alto Adige, Lombardia;
  • Cluster 3: composto da Molise, Liguria, Umbria, Basilicata, Abruzzo, Toscana, Campania, Puglia, Piemonte, Marche.

Come evidente dall’analisi con algoritmo k-Means possiamo sottolineare l’esistenza di un cluster, ovvero il cluster 2, che tende a rappresentare in modo abbastanza integrato le regioni del Nord con eccezione di Liguria e Piemonte. Mentre il cluster 1 e il cluster 2 tendono ad avere in modo eterogeneo una rappresentazione di regioni sia meridionali che centrali. Pertanto, pure esistendo 3 cluster, essi non rappresentano adeguatamente le distinzioni tra Centro, Nord e Sud Italia.

Machine Learning e Predictions. È stato utilizzato l’algoritmo ANN-MLP, ovvero Artificial Neural Network con Multilayer Perceptron, per predire i dati del 2018 attraverso i dati del 2004. Il modello è stato addestrato con il 70% del campione. I risultati mostrano che la predizione dei dati del part time involontario del 2018 come funzione dei dati del part time involontario del 2004 per le regioni italiane ha senso metrico con i seguenti valori:

  • R^2= 0,67;
  • Mean Absolute Error= 0,19;
  • Mean Squared Error= 0,043;
  • Root Mean Square Error= 0,208
  • Mean Signed Difference = 0,023.

Gli iper-parametri utilizzati sono indicati di seguito:

  • numero massimo di iterazioni= 100;
  • numero di strati nascosti-deep learning= 1;
  • numero di neuroni nascosti per strato= 10.

Ovvero è stata utilizzata una rete neurale a bassa profondità.

Regressione panel data multivariata. Viene quindi stimato il seguente modello.

I risultati mostrano che il part time involontario è positivamente associato alle seguenti variabili:

  • Tasso di Occupazione;
  • Tasso di Mancata Partecipazione al Lavoro;
  • Occupati Sovra istruiti;
  • Grave Deprivazione Materiale;
  • Bassa Intensità Lavorativa.

Il part time involontario è negativamente associato alle seguente variabili:

  • Tasso di Infortuni e Inabilità Permanente;
  • Reddito Medio Disponibile Pro-Capite.

Ne derivano le seguenti considerazioni:

  • Il part time involontario tende a rappresentare un certo dinamismo del mercato del lavoro come indicato dalla relazione positiva con il tasso di occupazione;
  • Il part time involontario può essere anche dovuto alla mancanza di relazione tra mondo della formazione e mercato del lavoro;
  • Il part time involontario cresce con l’inefficienza del mercato del lavoro, il basso attivismo della popolazione dei lavoratori e la povertà.
  • Il part time involontario diminuisce con la crescita del reddito pro-capite ovvero le regioni con maggiore capacità di produzione di valore aggiunto hanno anche maggiore possibilità di offrire dei lavori che i lavoratori possono accettare con interesse.

Conclusioni. In sintesi, possiamo sottolineare che circa 12 lavoratori su 100 in Italia hanno accettato il part time involontario per mancanza di offerte adeguate da parte del mercato del lavoro. Tale percentuale sale a 14 nel caso del Mezzogiorno. Tuttavia, come dimostra l’analisi sono soprattutto le regioni meridionali e centrali ad avere un elevato numero di lavoratori in part time involontario, una percentuale che arriva fino al 16,80% nel caso della Sardegna. Tuttavia, la clusterizzazione mostra la mancanza di una classificazione che possa rappresentare compiutamente le macro regioni italiane con eccezioni del Nord che performano in modo similare sotto il punto di vista metrico. L’utilizzo dell’Artificial Neural Network mostra che è possibile una predizione anche a medio-lungo periodo del part time involontario. Infine la regressione panel data mostra che il part time involontario è certamente una manifestazione dell’inefficienza del mercato del lavoro e che tende a diminuire per le regioni a valore aggiunto crescente.

Ho un Ph.D. in Economics. Ho studiato all’Università “Aldo Moro” di Bari , all’Università “Federico II” di Napoli , all’Università “Tor Vergata” di Roma e alla University of Glasgow (UK). Iscritto all’Ordine dei Dottori Commercialisti e Degli Esperti Contabili di Bari –ODCEC Bari. Attualmente ricercatore presso LUM Enterprise s.r.l. Nel novembre 2020 ho ricevuto la nomina di “Scholar in the Discipline of Economics” presso l’Università LUM-Giuseppe Degennaro di Casamassima (BA).