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Il Progetto ARCHIMEDE: microdati per la
ricerca e l’analisi territoriale della vulnerabilità
socio-economica delle famiglie
Sara Casacci – Progetto ARCHIMEDE, Istat
Giornata italiana della Statistica 2015
Better data, better lives. La statistica per ridurre le
disuguaglianze e l’esclusione sociale
Milano | 21 ottobre 2015
Università degli Studi di Milano | Sala Lauree Facoltà di Scienze
Politiche, Economiche e Sociali
via Conservatorio 7, Milano
Il progetto ARCHIMEDE
Obiettivo: ampliamento dell’offerta informativa dell’ISTAT mediante
produzione di collezioni di dati elementari e macrodati, da rendere disponibili
all’utenza, utili alla ricerca sociale ed economica, alla programmazione
territoriale e settoriale, alla valutazione delle politiche pubbliche a livello
nazionale, regionale e locale.
Principali caratteristiche:
• valorizzazione dei contenuti informativi di fonti amministrative integrate
• sviluppo di relazioni continue con le amministrazioni centrali, gli enti
regionali e locali e le loro associazioni e più in generale con utenti interni ed
esterni all’Istituto
• finalità di ricerca e di supporto dei processi decisionali pubblici
(sperimentazione in corso da parte di alcuni Enti locali)
• utilizzo di concetti non necessariamente coerenti con quelli della statistica
ufficiale
Obiettivo: costruzione, attraverso l’integrazione di fonti amministrative,
di una collezione di microdati relativa all’universo delle famiglie
residenti, che consenta di analizzare vari aspetti delle loro condizioni
socio-economiche e di classificarle in base al loro livello di
vulnerabilità
Il sotto-progetto «Precarietà socio-economica delle famiglie»
“A person (or household) is vulnerable to future loss of well-being
below some socially accepted norms if he or she lacks (or is strongly
disadvantaged in the distribution of) assets which are crucial for
resilience to risks” (Morrone et al. 2011)
Approccio asset-based
Il riferimento è alle risorse su cui individui e famiglie
possono fare affidamento per rafforzare la loro resilienza
ad un range di rischi diversi
Tipologia familiare
Reddito
Situazione abitativa
Disagio
Istruzione
Mercato del lavoro
Dimensioni considerate
Id Tipologia famigliare
N comp
Relazioni extra convivenza
Reddito complessivo familiare (RCfam)
… N percettori di reddito da lavoro tra i 18 e 64 anni
Intensità lavorativa (mesi)
Flag presenza disabile
1 unipers 1 Coniuge non conv.
30.000 … 1 12 no
2 unipers 1 0 30.000 … 1 10 no
3 Coppia s figli
3 Figlia a carico
45.000 … 1 12 no
Unità famiglia
Costruire una collezione di microdati sulle famiglie
Unità individuo
Fonti e contenuti informativi
Fonte Ente titolare
Tip
olo
gia
fam
ilia
re
Re
dd
ito
Dis
ag
io
Istr
uzio
ne
Me
rca
to d
el
lav
oro
Censimento Popolazione ISTAT
Liste Anagrafiche Comunali (LAC) Comuni Italiani
Banca Dati Redditi MEF
Quadro Contribuenti Minimi (Unico PF) Agenzia delle Entrate
Casellario Centrale dei Pensionati INPS
Trattamenti Monetari Non Pensionistici INPS
Uniemens INPS
Anagrafe Studenti delle Scuole MIUR
Anagrafe Studenti Universitari MIUR
Asia occupazione/Archimede Progetto
OccupazioneElab. ISTAT
Creazione basi di microdati riferiti al 2012 per 7.923 comuni
Output: ►Collezioni di microdati
n. record: ~60 milioni di individui; ~ 24 milioni di famiglie
n. variabili: ~ 200 variabili nel dataset individui; ~60 variabili nel
dataset famiglie
► Set di indicatori condivisi con gli utilizzatori
► Documenti descrittivi del processo
► Specifiche tecniche per riproducibilità futura del sotto-progetto
I numeri del progetto
• Analisi condizioni socio-economiche delle famiglie
residenti in un determinato territorio, potenzialmente
anche sub-comunale
• Costruzione di indicatori riferibili a livelli territoriali
diversi
• Individuazione del livello di vulnerabilità socio-
economica delle singole famiglie in una prospettiva
multi-dimensionale
• Individuazione e descrizione delle caratteristiche di
specifiche sotto-popolazioni (es. minori, percettori di
assegni di disoccupazione, stranieri)
Possibili applicazioni
Costruzione di indicatori territoriali
Utilizzabilità della base dati per derivare indicatori riferiti a diversi
ambiti territoriali (dal nazionale a – potenzialmente- sub comunale) per
rispondere alla moltiplicazione dei livelli di governance che ha
caratterizzato le politiche sociali negli ultimi anni
Cruscotto di indicatori definito nell’ambito di un gruppo di lavoro
costituito da Istat con alcune amministrazioni centrali, alcuni enti e
locali e le loro associazioni (soggetti Sistan) presentazione dei
risultati nell’ambito del Seminario di chiusura del GdL previsto in data
23 Novembre
Altri indicatori possono essere calcolati sulla base di specifiche
esigenze conoscitive, con possibilità di disaggregazione degli
indicatori utilizzando altre informazioni derivabili dalla base dati
Indicatori territoriali GdL (livello regionale)
Indicatori territoriali
(livello provinciale)
Pavia
Milano
Lodi
Cremona
Mantova
Brescia
Bergamo
Monza e
Brianza
Varese
Como
Lecco
Sondrio
Es. Incidenza delle famiglie con reddito inferiore al 60% del reddito
mediano (soglia nazionale), per alcune tipologie familiari. Regione
Lombardia, anno 2012
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 45,0 50,0
Monogenitore
Coppia con figli
Coppia senza figli
Unipersonale
Di cui età compresa tra 15 e 34 anni
Di cui età > 64 anni
Di cui entrambi italiani
Di cui entrambi stranieri
Di cui NCOMP<=4
Di cui NCOMP>4
Di cui intestatario con
laurea o titolo superiore
Disaggregazione degli indicatori
Indicatori territoriali
(livello comunale)
Income Gap Ratio dei comuni della provincia di Milano - Anno 2012
IGP
provincia
0,45
Sesto San Giovanni
Cinisello Balsamo
Segrate
San Donato
Milanese
Opera
Cusago Milano
Sviluppo di metodi di classificazione su unità
famiglia
Costruzione di un indice sintetico su unità famiglia:
consente di avere una misura dell’intensità del fenomeno
per ognuna delle famiglie residenti in un determinato
territorio, tenendo conto delle diverse dimensioni
Fasi operative:
- Scelta di 9 indicatori elementari, riferiti alle dimensioni di
vulnerabilità individuate
- Trasformazione dei dati (tra cui: trasformazione logaritmica del
reddito; rescaling su scala 0-1)
- Selezione del metodo di aggregazione dei dati
0.156 0.192 0.228 0.264 0.300 0.336 0.372 0.408 0.444 0.480 0.516 0.552 0.588 0.624 0.660 0.696 0.732 0.768 0.804 0.840 0.876 0.912 0.948 0.984
0
1
2
3
4
5
Perc
entu
ale
Minimo 0.152
Quartile inferiore 0.586
Mediana 0.694
Quartile superiore 0.798
Massimo 1
Deviazione std 0.143772
Media indici 0-1
Applicazione sulle famiglie residenti nel Comune di Brescia
Pro: possibilità di
rappresentazione
di un fenomeno
multidimensionale
Contro: perdita di
informazione
Alta
frequenza su
valori medio-
bassi di
vulnerabilità
Frequenza
ridotta su livelli
molto alti di
vulnerabilità
Riflessioni conclusive…
Caratteri innovativi del sistema informativo:
• Possibile disaggregazione delle informazioni ad un livello territoriale molto basso
(comunale)
• Flessibilità, intesa come possibilità per il fruitore di approfondire - in base a esigenze
specifiche - le condizioni di gruppi di popolazione, esaminando, ad esempio, la
connessione tra gli elementi di vulnerabilità (bassa intensità di lavoro, disuguaglianze
nell’apporto al reddito familiare, presenza di minori, numerosità del nucleo familiare).
Punti aperti e problematiche:
• Tempestività nella produzione del dato (T+3; al massimo T+2)
• Sviluppo di regole per la valutazione e documentazione della qualità delle fonti e della
loro integrazione
• Confrontabilità con le indagini campionarie sociali (definizioni, metadati, risultati)
• Upgrade dei contenuti informativi
• Impossibilità di esplorare percezioni, valutazioni ed aspetti soggettivi della vulnerabilità
• Prospettiva longitudinale al momento assente
Riferimenti bibliografici
• Bakker, B. (2011). Micro Integration. Statistical Methods Series Document,
Statistics Netherlands.
• Bonardo, D., Casacci, S., Pareto, A., Terribili, M.D.:How can households’
vulnerability be measured? The added value of combined methods. SIS 2015
Statistical Conference, Treviso, September 9-11 (2015).
• Chambers, R.: Editional introduction: vulnerability, coping and policy. In:
Chambers, R. (ed.) Vulnerability: How the Poor Cope, pp. 1-7. I.D.S. Bulletin
(1989)
• Garofalo, G. (ed.): Il Progetto ARCHIMEDE obiettivi e risultati sperimentali. Istat
Working Paper (2014).
• Morrone, A., Scrivens, K., Smith, C., Balestra, C.: Measuring vulnerability and
resilience in OECD countries. IARIW-OECD Conference on Economic Insecurity,
Paris, November 22–23 (2011).