Well-being and Quality of Life: a strategy for the choice and analysis of objective and subjective indicators at local level L. Biggeri 1, T. Laureti 2.

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1 Well-being and Quality of Life: a strategy for the choice and analysis of objective and subjective indicators at local level L. Biggeri 1, T. Laureti 2 and L. Secondi 2 1 University of Florence; 2 University of Tuscia, Italy 26-28 June 2012, OECD Conference Centre, Paris, France Conference on Measuring Well-Being and Fostering the Progress of Societies Parallel workshop: Regional and local dimensions

2 2 1. Introduction Aim of the presentation Several Works on Measuring the progress of Society have been carrying out successfully Both at international level (Oecd) and at national level (in Italy, Project BES, Istat-Cnel; in Australia, Canada, UK, NL, etc.) The criteria and properties for the choice of indicators are under discussion and finalization (there are too many indicators) Here we would like to stress the usefulness of the indicators essentially at local level: different situations of local community may require different indicators individuals judgment about satisfaction of life is based on a comparison at local level and/or group of population policy decisions must be, frequently, taken at local level Propose a strategy for selecting adequate indicators useful for targeted policy intervention at local level

3 3 Two Phases: 1.Analysis of the replaceability and of the discriminant capacity of the indicators, also among the territorial units using analysis of variability (box-plot, cartograms, etc.), factorial analysis, cluster analysis, etc. first selection of a reduced number of indicators 2. A strategy for selecting adequate indicators useful for policy intervention at local level (a) The choice of the indicators should give importance to the: High capacity to inform in a simple way the policy makers and the public on the situation and trends Spatial (local) dimension of well-being and quality of life (and sustainability)

4 4 2. Analysis for the evaluation of the capacity of the indicators to highlight the spatial and spatio-temporal patterns to be taken into account using methods of explorative spatial analysis (global and local autocorrelation) convergence analysis of territorial units ( and convergence; transition Markov matrices) factors spatio-temporal regression models (factors affecting indicators) for choosing the indicators that are able to give information to policy makers regarding the kind and the territorial level of the policy interventions Should the strategy be implemented in the same way in every country working on 2. A strategy for selecting adequate indicators useful for policy intervention at local level (b) project ?

5 5 3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy (a) Data base with 162 indicators at regional level, for 10-12 dimensions of well-being, quality of life and environmental situation Focus on the economic dimension In some cases, high correlation between indicators (1st slide) Frequently, opposite results for objective and subjective indicators (2nd and 3rd slides) In various cases, high local autocorrelation among regions, but above all among provinces (4 th slide) The local autocorrelation changes over time Clear convergences of territorial units over time only for objective indicators

6 6 3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy (b) Need for more analysis but The results suggest to devote more attention to local dimension within the national project that are carrying out for measuring the progress of society It is not only a problem of availability of data (use of small area estimation, etc.) Work in progress THANKS FOR YOUR ATTENTION

7 7 3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy 3. 1 Focus on the economic dimension GDP per capita GDP Variation Number of firms (per 1,000 citizens) Incidence of Poverty (relative definition) Household Consumption Expenditure Households opinion on economic resources: insufficient (%) Households opinion on the evolution of their economic situation: better (%) Households difficulties: Insufficient monthly resources Households difficulties for medical expenses

8 8 Households opinion on the evolution of their economic situation: unchanged (%) Households opinion on the evolution of their economic situation: worse (%) Monthly household expenditure Households opinion on available economic resources: good (%) Percentage of population living below the poverty line GdP Principal Component Analysis Indicators that explain the factorial axes The first two factors explain more than 70% of total variability Factor 1: Objective dimension Factor 2: Subjective dimension Economic dimension – year 2008

9 9 Household consumption expenditure VS satisfactory economic situation Monthly household expenditure (relative values)Satisfactory economic situation (relative values)

10 10 Local Autocorrelation Index (at regional level) YEAR 2007 Household consumption expenditure GDP per capita Households opinion on available economic resources: good (%) 2008 2010

11 11 Local Autocorrelation Index (at Provincial level) GDP per capita Household Consumption Expenditure 1995 2001 2009 1995 2009

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14 ANNO Spesa media mensile familiare Pseudo Sign. Giudizio risorse economich e disponibili: ottime o adeguate Pseud o Sign. 19970.16930.034-0.00770.658 19980.12880.0820.12080.066 19990.05250.180-0.07470.474 20000.06310.1380.14030.050 20010.10850.1010.16790.090 2002 0.11670.066-0.04530.566 2003 0.10000.0940.12780.066 2004 0.10650.002-- 2005 0.05730.160-0.06730.486 2006 0.13360.0760.18910.036 2007 0.11120.1060.18220.032 2008 0.11010.0900.14950.040 2009 0.11310.0940.07190.171 20100.05600.1500.02260.198 3. Una prima applicazione a livello regionale 3. 2 Focus sulla dimensione economica Matrice di contiguità: distance contiguity

15 Valori relativi della soddisfazione sulla situazione economica: risorse disponibili ottime o adeguate (%) dove Autocorrelazione Locale (LISA) 3. Una prima applicazione a livello regionale 3. 2 Focus sulla dimensione economica 2010 2008 1997 2003

16 Verifica della riduzione o meno delle differenze territoriali (convergenza o non convergenza) adottando lapproccio basato sulle matrici di transizione di Markov NIIIIIIIV I3775.6824.32-- II10211.7672.5515.69-- III113--10.6284.964.42 IV8-- 75.0025.00 Indicatore oggettivo: Spesa familiare I classe: valore al di sotto del 80% del valore medio di ciascun anno II classe: valore sotto la media (compreso tra 80% e la media) III classe: valore sopra la media (compreso tra la media e il 120%) IV classe: valore superiore al 120% della media NIIIIIIIV I8038.7520.0017.5023.75 II4632.6130.4315.2221.74 III3531.4322.8611.4334.29 IV7927.8510.1316.4645.57 Indicatore soggettivo: Giudizio risorse Economiche: Ottime o adeguate 3. Una prima applicazione a livello regionale 3. 2 Focus sulla dimensione economica

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19 19 Incidenza della povertà VS giudizio sulle risorse disponibili Indicatore oggettivo: [suddivisione in quartili] Incidenza di povertà relativa per le famiglie (% sul totale delle famiglie) Indicatore soggettivo: [suddivisione in quartili] Giudizio delle famiglie sulle risorse economiche disponibili: insufficienti (%) Anno 2002 La dimensione economica

20 20 La dimensione ambientale Indicatore oggettivo: Raccolta differenziata di rifiuti urbani (% rispetto a totale rifiuti) Indicatore soggettivo: Problemi incontrati dalle famiglie nella zona di residenza: sporcizia nelle strade

21 21 Lapproccio basato sulle catene di Markov assume che, dati I stati di una determinata variabile, ogni regione (unità spaziale) ha probabilità di trovarsi nello stato i al tempo t ed una probabilità di transizione, da calcolare, di essere allo stato j al tempo t+1. Linteresse è proprio nella stima della matrice M contenente le probabilità di transizione m ij : Lesplicitazione di un semplice modello di Markov segue dallassunzione che tutte le probabilità di transizione siano costanti nel tempo, per ogni t. Ordinando queste probabilità di transizione in base agli stati I della variabile oggetto di studio si ottiene la matrice M di dimensione I x I e, sulla base del vettore di probabilità si ottiene: dove rappresenta il prodotto di t matrici M identiche. Una conseguenza importante dellequazione [2] è lesistenza di un vettore riga s di dimensione 1 x I tale che: e che rappresenta il vettore di probabilità ergodico a cui ogni vettore riga della matrice M t tende al tendere di t allinfinito. La strategia di analisi proposta Matrici spaziali di transizione di Markov

22 22 ? Con riferimento agli indicatori soggettivi che prevedono diverse modalità di risposta: si potrebbero descrivere in questa slide le diverse procedure adottate per laggregazione di questi indicatori (procedure proposte da Giudici et al.; Capursi, ecc…) Costituiscono una soluzione per laggregazione di indicatori soggettivi MA In questo caso quali sono le verifiche da fare dopo aver effettuato laggregazione? - Validità dellinformazione che emerge: quindi verifico nuovamente la correlazione, posso comunque svolgere la ACP e la cluster (cluster analysis) se laggregazione è corretta dovrei mantenere le stesse relazioni

23 23 Autocorrelazione Locale Spesa per consumo 1997 2002 2007 2010 Cluster Spaziali

24 24 ACP: anni 2005-2007

25 25 -Una riduzione del numero di indicatori può avvenire anche attraverso la costruzione di indicatori sintetici per quegli indicatori soggettivi che prevedono più modalità di risposta. -Gli indicatori soggettivi riguardanti la soddisfazione in merito alla situazione economica, il giudizio sulle risorse disponibili ed il giudizio delle famiglie sul cambiamento della situazione economica composti ciascuno da più di due modalità sono stati sintetizzati facendo ricorso allindice QBI (Quantile Based Index) proposto da Cerchiello et al. (2010): Una volta costruiti gli indici è tuttavia necessario: a)Verificare la correlazione con gli altri indicatori; b)Replicare lanalisi fattoriale Fase 1.

26 26 Soddisfazione verso la situazione economica Giudizio risorse economiche disponibili Giudizio cambiamento situazione economica Lentità della correlazione non muta rispetto allanalisi delle singole modalità. Tuttavia, se si prende a riferimento la spesa media mensile familiare (X19) e gli indicatori relativi al giudizio sulle risorse economiche (X25, X26,X27,X28): -Prima dellaggregazione si aveva una correlazione positiva tra la spesa familiare e le persone che si dichiaravano molto o abbastanza soddisfatte della situazione economica (X25 e X26), mentre una correlazione negativa con le persone che si dichiaravano poco o per niente soddisfatte (X27 e X28). Lentità in valore assoluto della correlazione era compresa tra 0.70 e 0.80 -Dopo la costruzione dellindicatore sintetico la correlazione con la spesa familiare è positiva e pari a 0.75 Occorre fare attenzione allinterpretazione degli indicatori sintetici

27 27 Fase 3. ANNO Giudizio risorse economiche disponibili: ottime o adeguate Pseudo Sign. 1997-0.11890.355 19980.37320.012 1999-0.16460.194 20000.33420.030 20010.02790.290 2002 0.31540.015 2003 0.1050.178 2004 -- 2005 0.48140.003 2006 0.38020.009 2007 0.47610.003 2008 0.18880.082 2009 0.04590.271 20100.27130.069 Come cambia la correlazione spaziale se considero lindice sintetico costruito? ANNO Giudizio risorse economiche disponibili: indicatore sintetico G2 Pseudo Sign. 2005 0.18230.085 2006 0.27980.09 2007 0.05350.242 20080.11340.09

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