XLVII Riunione Scientifica della Società Italiana di Economia, Demografia e Statistica Un mondo in movimento: approccio multidisciplinare ai fenomeni migratori Milano, 27-29 maggio 2010 FENOMENI DI ADDENSAMENTO TERRITORIALE DELLA PRESENZA STRANIERA IN ITALIA Silvestro Montrone, Luigina Altamura, Paola Perchinunno Università degli Studi di Bari - Dipartimento di Scienze Statistiche Antonio Ruccia Direttore Caritas Diocesana Bari

INTRODUZIONE Le profonde trasformazioni economiche, sociali e culturali avvenute negli ultimi anni pongono il problema della migrazione al centro di ampi dibattiti scientifici. Tale contributo parte dalla necessità di verificare la localizzazione degli stranieri presenti nel nostro paese in base alla condizione occupazionale. Impiego di metodi di cluster territoriali volti alla aggregazione di unità spaziali territorialmente contigue, mediante la imposizione di vincoli alle diverse unità componenti ogni cluster (province).

INTRODUZIONE A tale risultato si perviene attraverso la: costruzione di un set di indicatori in grado di stimare l’incidenza degli stranieri e la loro condizione occupazionale a livello provinciale; identificazione di profili delle diverse province italiane sulla base degli indicatori costruiti; individuazione di cluster territoriali relativi alla presenza di nuovi assunti nelle province italiane, sula base della metodologia SatScan; comparazione di dati relativi al 2007 e 2008.

I FENOMENI MIGRATORI IN ITALIA PRESENZA STRANIERA OCCUPATI STRANIERI ASSUNTI STRANIERI NUOVI ASSUNTI STRANIERI 3.432.651 2.704.450 1.320.608 599.466 2007 + 13,4% + 10,9% + 2,0% - 25,8% 2008 3.891.295 2.998.462 1.346.626 444.941 Fonte: demo.istat.it ; Banca dati Inail (anni 2007-2008).

A. LA COSTRUZIONE DEGLI INDICI Gli indicatori considerati sono i seguenti: rapporto tra popolazione straniera residente in Italia e popolazione totale residente in Italia; rapporto tra stranieri occupati netti, nati all’estero, e popolazione straniera totale (residente e non); rapporto tra assunti stranieri e assunti totali (italiani e stranieri); rapporto tra nuovi assunti stranieri (nell’anno considerato) e occupati netti stranieri; rapporto tra nuovi assunti stranieri e assunti stranieri totali.

INDICATORI MEDI IN ITALIA 1. POPOLAZIONE STRANIERA/ POPOLAZIONE TOTALE 2.OCCUPATI STRANIERI/ POPOLAZIONE STRANIERA 3. ASSUNTI STRANIERI/ ASSUNTI TOTALI 4. NUOVI ASSUNTI STRANIERI/ OCCUPATI STRANIERI 5. NUOVI ASSUNTI STRANIERI/ ASSUNTI STRANIERI +5,4 % +0,7 % +25,1 % +22,2 % +45,4 % 2007 + 0,7% = + 1,9 % - 7,4 % - 12,4 % 2008 +6,1 % +0,7 % +23,2 % +14,8 % +33,0 % Fonte: demo.istat.it ; Banca dati Inail (anni 2007-2008).

B. IDENTIFICAZIONE DEI PROFILI Cluster Indicatore 1 2 3 4 5 1.Incidenza pop residente stranieri su italiani 1,7 6,5 1,8 1,9 2.Incidenza occupati netti su popolazione straniera 0,5 0,8 0,3 0,2 1,0 3.Incidenza assunti stranieri sul totale assunti 18,8 29,0 10,6 13,0 25,9 4.Nuovi assunti stranieri su occupati netti stranieri 59,4 24,0 20,3 31,8 13,9 7,5 Cluster1. Napoli e Foggia 2007 Cluster 2. Centro Nord - 47 province nel 2007 - 13 province nel 2008 Cluster 3. Centro Sud - 14 province nel 2007 - 24 province nel 2008 Cluster 4. Centro Sud - 17 province nel 2007 - 6 province nel 2008 Cluster 5. Centro Nord - 23 province nel 2007 - 59 province nel 2008

C. INDIVIDUAZIONE DI CLUSTER TERRITORIALI Media = 0,42 Media = 0,30 Verbania, Biella, Novara, Vercelli e Genova Perugia, Macerata Ascoli Piceno Teramo Olbia Tempio Media = 0,53 Media = 0,39

RIFLESSIONI CONCLUSIVE L’inserimento dei lavoratori stranieri in un contesto sociale va interpretato in una visione complessiva del mercato del lavoro, delle condizioni economiche e sociali di un Paese. Una tale premessa è ancor più necessaria e indispensabile in una fase di crisi economica quale quella iniziata a livello mondiale nel 2007 e tutt’ora in corso. Necessità di descrivere i fenomeni territoriali attraverso un modello integrato, che parte dalla costruzione di indicatori, di natura multidimensionale, per poi adottare modelli capaci di identificare zone omogenee tra loro. 9

RIFLESSIONI CONCLUSIVE Continuo aumento della popolazione straniera Riduzione dei tassi occupazionali degli stranieri (possibili spazi di inserimento nei profili di basso livello) Differenze territoriali (Nord - Sud) 10

Alcuni riferimenti bibliografici Istat, 2009, Annuari, Rilevazione continua sulle forze di lavoro, media 2008. Immigrazione, Dossier Statistico 2009, XIX Rapporto sull’Immigrazione, Caritas Migrantes, Edizioni Idos. Immigrazione, Dossier Statistico 2008, XVIII Rapporto sull’Immigrazione, Caritas Migrantes, Edizioni Idos. Kulldorff, M., Nagarwalla, N. 1995. Spatial disease clusters: detection and inference. Statistics in Medicine, n.14, pagg. 799-810. Montrone S., Bilancia M., Perchinunno P., Torre C.M. 2008. Scan Statistics for the localization of hot spots of urban poverty. Conference Proceedings of the Regional Studies Association - Winter Conference, Londra, pp. 74-77. Montrone, Bilancia, Perchinunno, 2009Rivista Italiana di Demografia e Statistica Volume LXIII n. 3 / 4 Luglio-Dicembre 2009, pagg 137-145. Openshaw S, Charlton M., Wymer C., Craft A.W. 1987. A mark I geographical analysis machine for the automated analysis of point data. International Journal of Geographical Information System, n.1, pagg. 335-358. Patil G. P., Taillie C. 2004. Upper level set scan statistic for detecting arbitrarily shaped hotspots. Environmental and Ecological Statistics, n. 11, pagg. 183-197. Zanfrini L., 2006, La partecipazione al mercato del lavoro, in G.C. Blangiardo, L’immigrazione straniera in Lombardia. La quinta indagine regionale, Osservatorio Regionale per l’integrazione e la multietnicità, Regione Lombardia – Fondazione ISMU, pp. 77-131.

GRAZIE!

C. INDIVIDUAZIONE DI CLUSTER TERRITORIALI Il metodo di zonizzazione che abbiamo preferito utilizzare in questo lavoro si avvale della metodologia SaTScan che, nel nostro caso ha portato all’identificazione di zone omogenee tra loro: gli hot spot. Il metodo SatScan impone la presenza di una finestra circolare di raggio casuale sulla mappa. La finestra è a turno centrata su ognuno dei molteplici possibili punti della griglia posizionati in tutta la regione di studio. Per ogni punto della griglia, il raggio della finestra è variabile. Nel complesso il metodo crea un numero sufficientemente elevato di cerchi distinti con set diversi di localizzazioni di dati simili al loro interno. 13