Il Divario Reddituale tra Ricchi e Poveri nelle Regioni Italiane

Di Angelo Leogrande

In media il 20% delle famiglie italiane più ricche guadagna 5 volte l’ammontare di reddito netto del 20% delle famiglie italiane più povere.

L’Istat misura la disuguaglianza di reddito per il tramite della misura “Disuguaglianza del reddito netto (s80/s20)”[1]. Tale misura confronta il reddito annuo al netto delle imposte del 20% delle famiglie più ricche rispetto al 20% delle famiglie più povere. Per esempio, un valore di s80/s20 uguale a 10 significa che il 20% delle famiglie più ricche percepisce un reddito netto 10 volte più alto del 20% delle famiglie più povere. Se il rapporto s80/s20 aumenta allora aumenta la diseguaglianza. Se il rapporto s80/s20 diminuisce allora la disuguaglianza diminuisce.  Se s80/s20=1 allora esiste una perfetta parità nella distribuzione dei redditi. I dati utilizzati sono Istat-BES.

Ranking delle regioni per valore della disuguaglianza del reddito netto s80/s20. La Sicilia è al primo posto per valore della diseguaglianza s80/s20 nel 2018 con un ammontare pari a 8,7 unità, seguita dalla Campania con un valore di 7,9 unità seguita dalla Puglia con un ammontare pari a 6,2 unità. A metà classifica vi sono Lombardia con un ammontare pari a 5,1 unità insieme con il Piemonte a parimerito, seguite entrambe dalla Liguria con un ammontare pari 4,9 unità e dalla Toscana con un valore di 4,8 unità. Chiudono la classifica l’Umbria con un ammontare pari a 4,1 unità, seguita dal Veneto con un valore pari a 4 unità e dalla Valle d’Aosta con un ammontare pari a 3,7 unità.

Ranking delle regioni per variazione percentuale del valore della diseguaglianza del reddito netto s80/s20 nel periodo 2004-2018. È possibile creare un ranking delle regioni per valore della variazione percentuale dell’ammontare della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 tra il 2004 ed il 2018. Nello specifico la regione nella quale la diseguaglianza in termini di reddito netto s80/s20 è aumentata di più tra il 2004 ed il 2018 è stata la Campania con un valore pari a 27,42% ovvero pari a 1,7 in valore assoluto, seguita dal Molise con un ammontare della variazione percentuale pari ad un valore di 27,27% ovvero pari ad un valore di 1,2 unità, e dalla Sicilia con un ammontare della variazione percentuale pari a 26,09% ovvero pari ad un valore assoluto di 1,8 unità. A metà classifica vi sono il Trentino-Alto Adige con un ammontare pari a 4,65% equivalente ad una variazione di 0,2 unità in valore assoluto, seguito dall’Abruzzo con un valore di 4,44% con un valore pari a 0,2 unità, e dalla Lombardia con un valore di 4,08% pari a 0,2 unità. Agli ultimo posti troviamo la Calabria dove il valore della disuguaglianza è diminuita di un ammontare pari a 6,56% pari a-0,4, seguito dalla Basilicata con un ammontare di -10,2% pari a -0,5 unità.

Clusterizzazione. Di seguito viene ad essere presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato mediante il coefficiente Silhouette con rappresentazione t-SNE. L’analisi a cluster viene condotta per verificare se vi sono dei raggruppamenti che possano in un qualche modo essere rappresentativi della divisione tra le macro-regioni italiane ovvero Nord, Sud e Centro. In base all’analisi che è stata svolta sono stati trovati due diversi clusters così individuati ovvero:

• Cluster 1: Marche, Toscana, Emilia-Romagna, Veneto, Trentino-Alto Adige, Umbria, Piemonte, Abruzzo, Valle d’Aosta, Friuli-Venezia Giulia, Lombardia, Molise, Liguria, Basilicata, Puglia, Sardegna;
• Cluster 2: Campania, Sicilia, Calabria, Lazio.

Occorre considerare che, come evidente, risulta due clusters dei quali uno è particolarmente caratterizzato dal fenomeno della disuguaglianza misurata secondo l’indicatore s80/s20. Nello specifico risulta che il Centro-Nord Italia con l’aggiunta di Puglia, Basilicata, Abruzzo, e Sardegna hanno dei livelli medio-bassi di disuguaglianza s80/s20 mentre 3 regioni del Sud ovvero Campania, Sicilia e Calabria con l’aggiunta del Lazio hanno dei valori della disuguaglianza crescenti. Occorre tuttavia sottolineare che vi sono notevoli differenze tra i due clusters in termini di disuguaglianza in termini di reddito netto. Infatti, nelle regioni del Cluster 1 in media il 20% delle famiglie ricche guadagna 4,78 volte il valore delle famiglie povere, mentre questo valore arriva a 7,03 nel caso del Cluster 2. Ovvero il valore della disuguaglianza del Cluster 2 è circa del 146% più alto del valore della disuguaglianza del Cluster 1.

Utilizzo di algoritmi di machine learning per la predizione. Attraverso l’utilizzo degli algoritmi di machine learning è possibile predire in modo efficiente la variable costituita dalla disuguaglianza s80/20 per le regioni italiane. Gli algoritmi utilizzati sono indicati di seguito:

• Random Forest;  
• Tree Ensemble;
• Artificial Neural Network-ANN Multilayer;
• Probabilistic Neural Network-PNN;
• Gradient Boosted Tree;
• Simple Regression Tree;  
• Polynomial Regression;
• Linear Regression.

Nello specifico per scegliere il migliore algoritmo sono state realizzate delle classifiche relative di efficienza in base alla minimizzazione dei seguenti criteri ovvero: Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, Mean Signed Difference. È stata valutata l’efficienza di ciascun algoritmo ed in seguito i risultati sono confluiti in un general ranking basato sul payoffs ottenuto nei rankings. In base alle analisi svolte pertanto risulta che i migliori algoritmi di machine learning per la predizione del valore della diseguaglianza del reddito netto s80/s20 nelle regioni italiane sono: Random Forest al primo posto con un payoff di 5, seguito da Tree Ensemble al secondo con un payoff di 7 e Artificial Neural Network-ANN Multilayer con un payoff di 11. In base all’analisi realizzata l’algoritmo di machine learning Random Forest predice delle variazioni nel valore della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 soltanto per alcune regioni italiane ovvero:

• Trentino-Alto Adige: è predetta una riduzione del valore della disuguaglianza da 4,5 a 4,22 ovvero pari ad una variazione di -0,28 unità pari a -6,24%;
• Valle D’Aosta: è predetta una crescita della disuguaglianza da 3,7 fino ad un valore pari a 4,29 ovvero una variazione pari ad un valore di 0,59 unità pari a 15,86%;
• Marche: è predetta una crescita della disuguaglianza di 0,07 unità da 4,4 fino a 4,47 ovvero pari ad una variazione di 1,52%;
• Piemonte: è predetta una riduzione della disuguaglianza da un ammontare pari a 5,1 unità fino ad un valore pari a 4,70 ovvero pari ad una variazione di -0,40 unità pari a -7,84%.
• Molise: è predetta una riduzione della disuguaglianza da un ammontare pari a 5,6 fino ad u valore di 5,02 ovvero pari ad una variazione di -0,58 unità pari a -10,30%;
• Campania: è predetta una riduzione del valore della disuguaglianza da un valore pari a 7,9 fino ad un valore pari a 6,87 ovvero pari ad una variazione di -1,03 unità pari a -13,01%.

Nelle altre regioni italiane il valore della disuguaglianza è predetto costante a livelli precedenti. Ne deriva che nella predizione dell’algoritmo Random Forest il valore della disuguaglianza di reddito netto s80/s20 dovrebbe diminuire in media per le regioni italiane da un ammontare pari a 5,23 fino ad un valore pari a 5,14 ovvero una riduzione di 0,08 pari a -1,56%.

Conclusioni. In sintesi, nelle regioni italiane in media il 20% delle famiglie più ricche guadagna circa 5 volte di più del 20% delle famiglie più povere anche se tale valore può arrivare fino a 8,7 volte nel caso della Sicilia. L’analisi a cluster mostra che vi sono delle regioni nelle quali la disuguaglianza dei redditi risulta essere maggiormente marcata ovvero Sicilia, Campania, Calabria e Lazio. In questo caso la disuguaglianza dei redditi è anche associata a redditi pro-capite, comunque, bassi e bassa crescita economica. Tuttavia, tra il 2004 ed il 2018 complessivamente la disuguaglianza è sostanzialmente cresciuta in media nelle regioni italiane di 0,3 punti pari in media ad una crescita del 6,00%. Vi sono comunque delle regioni che hanno ridotto significativamente il livello di disuguaglianza tra il 2004 ed il 2018 e tra queste i risultati più rilevanti sono stati prodotti dalla Basilicata, Valle d’Aosta e Calabria. L’analisi con gli algoritmi di machine learning ed in particolare Random Forest, indica una riduzione marginale della disuguaglianza, presente soprattutto in alcune regioni come Campania, Piemonte e Trentino-Alto Adige. I policy makers sensibili alla questione dell’eguaglianza e dell’equità dovrebbero settare un livello di disuguaglianza s80/s20 da targetizzare in modo tale da operare, mediante politiche economiche attive del lavoro e delle opportunità, forme di redistribuzione che attraverso il riconoscimento del merito e dei talenti possano offrire, soprattutto ai territori meridionali, delle nuove chances di crescita e sviluppo liberandosi dalle classi dirigenti estrattive verso forme maggiormente democratiche di governance delle istituzioni pubbliche.

[1] https://ec.europa.eu/info/sites/default/files/file_import/european-semester_thematic-factsheet_addressing-inequalities_it.pdf

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