SEGMENTAZIONE DEI NUMERI INDICE FOI : RILIEVI ED OSSERVAZIONI Giovanni Portoso & Antonio Lucadamo ; XLVII Riunione Scientifica della S.I.E.D.S. Milano Bicocca, e 29 maggio 2010

MOTIVAZIONI DEL LAVORO I Numeri Indice Foi, come tutti gli altri N. I., risultano - come è noto - da un processo piramidale di calcolo di medie : Medie dei prezzi di Mercato; Medie Territoriali; Medie di Capitoli di spesa; che nascondono la variabilità sottostante e contribuiscono a stendere un velo di uniformità su sottostanti e variegate realtà, affibbiando ad unipotetica popolazione comportamenti di spesa omogenei sul territorio nazionale. Anche se il loro uso può tornar utile per realizzare politiche di adeguamento dei prezzi o rivalutazione di beni e servizi, tuttavia essi risultano chiusi e ciechi rispetto alle popolazioni nellinteresse delle quali producono i loro effetti, trattandole tutte allo stesso modo. Ma – ci siamo chiesti – è proprio impossibile generare N.I. diversi rispetto a diversi comportamenti di spesa perlomeno di macro subpopolazioni?

LINEE DI SVILUPPO DISAGGREGAZIONE DEI NUMERI INDICI FOI PER : a) CATEGORIE PROFESSIONALI; b) TIPOLOGIE FAMILIARI; QUANTIFICAZIONE DELLE PROSSIMITA E DISTANZE attraverso luso degli indici di tipo city block; ANALISI DI AUTOCORRELAZIONE TRA 9 GRANDI CENTRI URBANI per singoli capitoli di spesa al fine di rilevarne dinamiche concordanti o discordanti.

DATI ISTAT UTILIZZATI LINDAGINE DELLISTAT SUI CONSUMI DI FAMIGLIA RILEVATI NEL NUMERI INDICI FOI RILEVATI A MARZO 2010 PER SINGOLI CAPITOLI DI SPESA. SISTEMA DI PONDERAZIONE DEI CAPITOLI DI SPESA USATI DALLISTAT NEL 2007 NUMERI INDICI FOI RILEVATI A MARZO 2010 PER SINGOLI CAPITOLI DI SPESA NEI GRANDI CENTRI URBANI.

METODOLOGIA USATA Modulazione del sistema di ponderazione per subpopolazioni sulla base dei paradigmi classificatori, usati dall Istat nellindagine sui consumi delle famiglie italiane del 2007 ed opportunamente modificati alluopo. Risultato : Si sono pertanto ottenuti vettori di pesi diversi per capitoli di spesa per le varie subpopolazioni. Riproporzionando il sistema di ponderazione usato dallIstat per singoli capitoli di spesa con i vettori suddetti, si sono ricalcolati i numeri indice per le subpopolazioni. Si sono quindi calcolate le matrici di distanza tra le varie subpopolazioni, assumendo gli indici del tipo city block e come base di calcolo i suddetti vettori di pesi. 12 I r-t = i c ir - c it in cui c ir e c it indicano i pesi percentuali degli i-esimi capitoli di spesa della r-esima e t-esima subpopolazione

RILIEVI ED OSSERVAZIONI La metodologia suaccennata non è esente da critiche e rilievi identificabili : a) Lindagine Istat sui consumi di famiglia non è finalizzata alla rilevazione dei paradigmi classificatori usati per i 12 capitoli di spesa, assunti per derivare i numeri indice Foi o altri. E ciò viene sottolineato dallIstat. b) non si vuole affatto, con lipotesi di lavoro assunta, cooptare lIstat nella disaggregazione dei numeri indice, ma si vuole solo evidenziare le possibili distanze ed il diverso carico inflattivo, presumibilmente, ricadente sulle diverse subpopolazioni. c) una conoscenza - sia pure non affinata - è pur sempre preferibile alla non conoscenza. d) limportanza di pervenire ad una disaggregazione dei numeri indice per subpopolazioni è fuor di dubbio per i riflessi sulle politiche economico-sociali; pertanto sarebbe più che auspicabile che lIstat, sulla scia di quanto già fanno, a tal proposito, paesi come Canadà, Australia e Singapore, operasse in tal senso.

NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 2007, disaggregati per categorie professionali 105,27 105,19 105,10

Matrice di distanza tra categorie professionali : Indici city block Categorie Profes. Impr.Lib. Prof. Lavor. Auto. Dirig. Imp. Operai e Assim. Ritirati Lav. Auton. 9,9 Dirig.Impieg. 7,27,7 Operai e Assim. 15,79,113,9 Ritirati lavoro 31,925,728,220,2 In altra cond. 31,124,627,519,26,1

Radar delle Distanze city block tra categorie professionali Impr.Lib.Prof. Dirig.Impieg. Operai e Assim. Ritirati Lavoro

Radar delle Distanze city block tra categorie professionali Ritirati Lavoro In altra cond. Lav. Auton.

NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 2007, disaggregati per tipologie familiari 105,26 105,19 105,14

Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari Sola>65 anni Sola<35 anni Sola anni Coppia<35 anni

Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari Coppia anni Coppia >65 anni Coppia e 1 figlio Coppia e 2 figli

Radar delle Distanze city block tra tipologie familiari Coppia con + di 2 figli Monogenitore Altro

Considerato che i N.I. coprono con un velo di uniformità i comportamenti di spesa di diverse subpopolazioni e quindi anche quelle gravitanti sui grandi centri urbani, ci si è chiesto : La dinamica di sviluppo dei N.I. Foi in detti centri è simile, poco o molto diversa? Quali distanze, sulla base dei N.I. afferenti ai singoli capitoli di spesa, separano i centri a due a due considerati? I N.I. dei singoli capitoli, pesati con dette distanze, risultano autocorrelati in modo positivo o negativo? Per rispondere alla prima domanda, è sufficiente considerare i livelli dei N.I.; per la seconda, si é calcolata la matrice di distanza tra i centri sulla base dei N.I. dei capitoli di spesa; per la terza, si è fatto ricorso allindice di autocorrelazione di Moran. Perché unanalisi sui grandi centri urbani?

NUMERI INDICE FOI a marzo 2010, base 1995, tra alcuni grandi centri urbani 144,9 137,4 132,7

Radar delle Distanze city block tra i grandi centri urbani del Nord Torino MilanoVenezia

Radar delle Distanze city block tra le grandi città del Centro Roma BolognaFirenze

Radar delle Distanze city block tra i grandi centri urbani del Sud Napoli Bari Palermo

Indice di autocorrelazione di Moran (1950) I = n i h ih x i - x h - i h ih i x i - in cui : n è il numero dei grandi centri, cioè 9 : X è la variabile che descrive il fenomeno oggetto di studio nel centro i-esimo contrapposto a quello h-esimo, cioè i N.I. relativi ai singoli capitoli di spesa; rappresenta la media aritmetica dei suddetti N.I.; ih sono i pesi coincidenti con gli indici assoluti city block ed utilizzati in modo inversamente proporzionale alla distanza assoluta, basata su tutti i capitoli di spesa, tra il centro i-esimo e quello h-esimo. Lindice di Moran, avendo una struttura similare al coefficiente di correlazione lineare di Bravais, varia – come è noto – tra -1 e +1 e la parte centrale della formula sinterpreta come covarianza pesata tra centri contrapposti.

Indici di Moran per capitoli di spesa, calcolati per alcuni grandi centri urbani Comunicazioni Bevande alcool. e Tabacchi

CONSIDERAZIONI FINALI Il carico inflattivo maggiore, come era da aspettarsi, risulta essere sopportato dalle categorie più disagiate. Anche le prossimità e le distanze tra le diverse categorie professionali in quanto a capitoli di spesa, non sono state lontane dalle attese. Vicine, tra di loro, le categorie professionali più disagiate ed altrettanto vicine tra di loro, quelle più agiate. Con riguardo alle tipologie familiari, Il carico inflattivo maggiore colpisce soprattutto le famiglie più anziane e quelle sole, con la sola eccezione delle famiglie più numerose. Risultano invece con un minore fardello inflattivo quelle con o senza figli, ma con età inferiore ai 65 anni. Quanto ai distacchi, determinati dal diverso peso dei capitoli di spesa, risultano emarginate e distanti da tutte le altre soprattutto le famiglie più anziane. Lanalisi sui grandi centri urbani ha evidenziato dinamiche di crescita dei prezzi alquanto più sostenute per Napoli e Torino e molto più basse per 2 città meridionali come Palermo e Bari ed una centrale come Firenze.

CONSIDERAZIONI FINALI E SVILUPPI FUTURI Gli indici di Moran hanno mostrato una debolissima autocorrelazione negativa dei N.I. relativi ai singoli capitoli di spesa dei centri urbani considerati. Con leccezione di quello relativo alle Bevande alcoliche + Tabacchi, che si presenta con una accentuata autocorrelazione negativa nel senso che sussiste una notevole disomogeneità territoriale tra i livelli dei N.I. Foi delle diverse città. Del tutto opposto è invece il comportamento dei N.I. relativi alle Comunicazioni, che manifestano una forte omogeneità spaziale. Possibilità di Analisi Multivariate, se i dati relativi ai consumi fossero ancorati a più variabili. Possibilità didentificare capitoli di spesa a più elevato peso relativo per alcuni gruppi in modo da poter valutare lincidenza dei prezzi dei beni ricadenti in detti capitoli e diversificare in modo più corretto le politiche di sostegno. Ed infine un auspicio : Una maggiore sensibilità da parte dellIstat al problema della disaggregazione dei N.I. Foi.

FINE DELLA COMUNICAZIONE GRAZIE PER LATTENZIONE