S TIMA PER P ICCOLE A REE DI M ISURE DI P OVERTÀ PER R EGIONE E T IPOLOGIA F AMILIARE Valeria Ardito, referente in Conferenza Servizio Controllo strategico.

Presentazione sul tema: "S TIMA PER P ICCOLE A REE DI M ISURE DI P OVERTÀ PER R EGIONE E T IPOLOGIA F AMILIARE Valeria Ardito, referente in Conferenza Servizio Controllo strategico."— Transcript della presentazione:

1 S TIMA PER P ICCOLE A REE DI M ISURE DI P OVERTÀ PER R EGIONE E T IPOLOGIA F AMILIARE Valeria Ardito, referente in Conferenza Servizio Controllo strategico e statistica, Regione Emilia-Romagna e-mail: vardito@regione.emilia-romagna.itvardito@regione.emilia-romagna.it Maria Rosaria Ferrante, Silvia Pacei, Enrico Fabrizi, Dipartimento di Scienze Statistiche, Università di Bologna Progetto realizzato dalla Regione Emilia-Romagna in collaborazione con il Dipartimento di Scienze Statistiche Metodi e strumenti (1) 180 Domini di studio (9 tipologie familiari, come definite in EU-SILC, in 20 regioni italiane) - non pianificati in EU-SILC - si configurano come piccole aree Parametri di interesse (Laeken, 2001) - misure sintetiche della distribuzione dei redditi equivalenti (media e mediana) - misure di diseguaglianza (indice di concentrazione di Gini e rapporto interquintilico) - misure di incidenza di povertà rispetto a soglie nazionali e regionali (standard, all80% e al 120% della soglia standard) - misure di intensità di povertà (poverty gap mediani basati su soglia nazionale e regionale) Metodo di stima per piccole aree - modello univariato di tipo Beta-Logistico specificato a livello di area secondo un approccio bayesiano gerarchico - informazioni ausiliarie: PIL pro-capite regionale Metodi e strumenti (2) Impiego di tecniche di analisi statistica multivariata 1. Analisi in Componenti Principali (CP) per sintetizzare le informazioni su povertà e diseguaglianza fornite dagli indicatori stimati 1ª CP: sintesi dei tre tassi di povertà regionali 2ª CP: sintesi dei tre tassi di povertà nazionali 3ª CP: gap con soglia nazionale 4ª CP: indice di Gini 2. Cluster Analysis per individuare cluster di domini omogenei rispetto alle quattro CP determinate Obiettivo Sviluppare metodologie di analisi per individuare i segmenti di società maggiormente esposti al rischio di povertà ed esclusione sociale confrontare la struttura demografica della povertà in diverse aree del paese Fonte dei dati Indagine su Reddito e condizioni di vita, EU-SILC 2005 Tipologie familiari: A: Monocomponente B: 2 adulti, senza figli dipendenti, entrambi età inferiore a 65 anni C: 2 adulti, senza figli dipendenti, almeno uno età superiore a 65 anni D: Altra tipologia, senza figli dipendenti E: Monogenitore, con uno o più figli dipendenti F: 2 adulti, con un figlio dipendente G: 2 adulti, con due figli dipendenti H: 2 adulti, con tre o più figli dipendenti I: Altra tipologia con figli dipendenti Cluster 1: domini a bassa intensità di povertà Cluster 2: domini dei più ricchi Cluster 3: domini ad alta incidenza di povertà su base nazionale Cluster 4: domini ad alta intensità di povertà e diseguaglianza Cluster 5: domini a bassa disuguaglianza ma alta incidenza di povertà su base regionale Domini di interesse rappresentai rispetto alla 1 a e 2 a CP Domini di interesse rappresentai rispetto alla 3 a e 4 a CP Risultati e conclusioni Le tipologie familiari più svantaggiate, rispetto a tutti gli indicatori, sono le monogenitori (E), i single (A) e le famiglie numerose (H) Determinante della condizione di disagio è la tipologia familiare e non la regione di residenza Sviluppi futuri: estendere lanalisi per piccole aree a distretti socio-sanitari e province Servizio Controllo Strategico e Statistica