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Società

L’Uscita Precoce dal Sistema di Istruzione e Formazione nelle Regioni Italiane

L’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione nelle regioni Italiane è’ diminuita del 39% tra il 2004 ed il 2019 in media per le regioni italiane

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E’ diminuita del 39% tra il 2004 ed il 2019 in media per le regioni italiane

L’Istat BES calcola il valore di una variabile denominata “Uscita Precoce dal Sistema di Istruzione e Formazione”. Tale variabile considera il numero di persone aventi una età compresa tra i 18 ed i 24 anni con al più il diploma di scuola secondaria di primo grado ovvero la licenzia media, che non sono in possesso di qualifiche professionali regionali ottenute in corsi con durata di almeno 2 anni e non inserite in un percorso di istruzione o formazione sul totale delle persone di 18-24 anni.

Ranking delle regioni per valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione. La Sicilia è al primo posto per valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione con un valore pari a 22,40, seguita dalla Calabria con un valore pari a 19,00 e dalla Puglia con un valore pari a 17,90. A metà classifica vi sono l’Emilia-Romagna con un valore pari a 11,30, seguita dal Molise con un valore pari a 11,00 e dal Piemonte con un valore pari a 10,80 unità. Chiudono la classifica le Marche con un ammontare pari a 8,70 unità, seguita dal Friuli-Venezia Giulia con un valore pari a 8,60 unità e dal Veneto con un valore pari a 8,40 unità. Mediamente nel 2019 il 12,60% delle persone in Italia nella fascia di età compresa tra i 18 ed i 24 anni sono state caratterizzate da un’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione.

Ranking delle regioni per variazione percentuale del valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione tra il 2004 ed il 2019. Il Trentino-Alto Adige è al primo posto per valore della riduzione percentuale dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione con un valore pari a 57,34% pari ad un ammontare di 12,5 unità, seguito dal Veneto con un valore pari a -54,35% pari ad un ammontare di -10 unità. Al terzo posto vi è il Piemonte con una variazione del valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione tra il 2004 ed il 2019 pari ad un ammontare di -52,63% equivalente ad un ammontare di -12,00 unità. A metà classifica vi sono la Puglia con un valore pari a -40,92% pari ad un ammontare di -12,4 unità, seguita dalla Sardegna con una variazione pari ad un ammontare di -40,86% pari ad un ammontare di -12,3 unità, e dalla Campania con una variazione pari ad un ammontare di -39,08% pari ad un ammontare di -11,1 unità. Chiudono la classifica la Sicilia con un valore pari a -26,56% pari ad un ammontare di -8,1 unità, seguita dal Lazio con un valore pari a -23,57% pari ad un ammontare di -3,7 unità e dalla Calabria con una variazione pari a -13,24% pari ad un ammontare di -2,9 unità. Complessivamente tra il 2004 ed il 2019 in media per le regioni italiane il valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione è pari ad un ammontare di -39,13% pari ad un ammontare di -8,19 unità.

Macro-Regioni Italiane. Il valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione è diminuito in tutte le macro-regioni italiane tra il 2004 ed il 2019. Nello specifico tra il 2004 ed il 2019 nel Nord Italia il valore dell’uscita precoce dal sistema di istruzione e formazione è diminuito di un ammontare del 49,52% ovvero di un ammontare pari a -10,30 unità da un ammontare di 20,8 unità fino ad un valore di 10,5 unità. Nel Centro Italia la percentuale delle persone che sono uscite precocemente dal sistema scolastico e della formazione è diminuita da un ammontare di -36,99% pari ad un valore di -6,40 unità. Nel Mezzogiorno il valore della percentuale delle persone che sono uscite precocemente dal sistema scolastico e dell’istruzione è diminuito dal 27,2% fino ad un valore del 18,2% ovvero di un ammontare pari a -9,40 unità pari ad un valore di -34,06%. L’Italia complessivamente ha sperimentato una riduzione della percentuale delle persone che sono uscite precocemente dal sistema dell’istruzione e della formazione da un ammontare di 23,1 nel 2004 fino ad un valore di 13,5 unità nel 2019 ovvero di un ammontare pari a -9,60 unità pari ad un ammontare di -41,56%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Viene di seguito proposta la clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. L’analisi mostra la presenza di due diversi clusters ovvero:

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

Calcolando la mediana del valore dell’uscita precoce dal sistema dell’istruzione e dalla formazione risulta che il valore mediano del Cluster 1-C1 è pari ad un ammontare di 10,4, mentre il valore mediano del cluster 2-C2 è pari ad un ammontare di 17,8. Ne deriva pertanto il seguente ordinamento ovvero: C2=17,8>C1=10,4. Dal punto di vista geografico è evidente che le regioni del sud hanno dei valori elevati dell’uscita precoce dal sistema dell’istruzione e della formazione con eccezione della Calabria, della Basilicata, del Molise e dell’Abruzzo.

Network Analysis con distanza di Manhattan. Di seguito viene realizzata una network analysis con distanza di Manhattan. In modo particolare vengono individuate 5 strutture a rete delle quali 4 sono semplici, ovvero biunivoche, e 1 è complessa. In modo particolare esiste una struttura a rete complessa tra Marche, Emilia-Romagna e Trentino-Alto Adige. Nello specifico:

  • Le Marche hanno una connessione con il Trentino-Alto Adige per un valore pari a 1, e con l’Emilia-Romagna per un valore pari a 0,94;
  • L’Emilia-Romagna ha una connessione con le Marche per un valore pari a 0,94 e con il Trentino-Alto Adige per un valore pari a 1;
  • Il Trentino-Alto Adige ha una connessione con le Marche per un valore pari a 1, e con l’Emilia-Romagna con un valore pari a 1.

Vi sono anche delle relazioni semplificate ovvero delle relazioni tra due regioni. In modo particolare:

  • La Puglia ha una connessione biunivoca con la Campania per un valore pari a 1,2;
  • La Lombardia ed il Piemonte sono connessi per un valore pari a 0,6 unità;
  • L’Umbria ed il Friuli-Venezia Giulia sono connesse per un valore pari a 1,2;

Conclusione. I dati dell’ISTAT-BES mostrano una riduzione significativa dell’uscita precoce dal sistema scolastico e della formazione in tutte le regioni e macro-regioni italiane. Ovviamente tale riduzione è più marcata nelle regioni del Nord e meno pronunciata nelle regioni del Sud. Tuttavia, occorre considerare che i datai analizzati sono pre-covid. È possibile infatti che il Covid abbia amplificato i fenomeni di abbandono scolastico e di uscita precoce dal sistema dell’istruzione e della formazione. Risulta che l’uscita precoce del sistema scolastico e della formazione è più bassa nelle regioni dove c’è un mercato del lavoro più dinamico ovvero nel Nord. Tale relazione è controfattuale. Si potrebbe infatti ipotizzare che le persone interrompono i percorsi scolastici e di formazione per svolgere attività lavorativa. Tuttavia il mercato del lavoro in Sicilia, Puglia e Campania sembra essere privo della capacità di assorbire lavoratori privi di scolarizzazione. E’ ancora più ridotta è la probabilità che tali fuoriusciti dal sistema dell’istruzione possano trovare dei redditi adeguati nel Sud Italia. Una delle possibili spiegazioni consiste nel mercato del lavoro illegale ed informale che potrebbe offrire “opportunità” a lavoratori in fuga dal sistema scolastico. Al contrario, nelle regioni con più offerta di lavoro vi sono maggiori possibilità che gli studenti finiscano gli studi scolastici. E’ probabile che in questo caso il più alto livello di reddito pro-capite possa costituire una “difesa” rispetto all’accesso a forme di mercato di lavoro nero per gli studenti che abbandonano gli studi. Infine occorre considerare che una parte degli studenti che fuoriescono dal sistema della formazione diventano NEET ovvero persone che non studiano e non lavorano.

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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.