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Società

La Fiducia nel Sistema Giudiziario nelle Regioni Italiane

L’Istat calcola la fiducia nel sistema giudiziario nelle regioni italiane. L’indicatore è definito come un punteggio medio di fiducia nel sistema giudiziario (in una scala da 0 a 10) espresso dalle persone di 14 anni e più.

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Tra il 2011 ed il 2022 è cresciuta del 5,8%

L’Istat calcola la fiducia nel sistema giudiziario nelle regioni italiane. L’indicatore è definito come un punteggio medio di fiducia nel sistema giudiziario (in una scala da 0 a 10) espresso dalle persone di 14 anni e più. Il dato prende in considerazione il periodo tra il 2011 ed il 2022 per le regioni italiane.

Ranking delle regioni italiane per valore della fiducia nel sistema giudiziario nel 2022. La Campania è al primo posto per valore della fiducia nel sistema giudiziario nel 2022 con un valore pari a 5,3 unità, seguita dalla Sicilia con un valore di 5,2 unità e dal Lazio con un valore di 5,1 unità. A metà classifica vi sono il Piemonte, l’Emilia Romagna e la Toscana con un valore pari a 4,8 unità. Chiudono la classifica la Lombardia ed il Veneto con un valore pari a 4,5 unità e la Valle d’Aosta con un valore pari a 4,2 unità.

Ranking delle regioni italiane per variazione percentuale del valore della fiducia nel sistema giudiziario tra il 2011 ed il 2022. L’Abruzzo è al primo posto per valore della variazione percentuale del valore della fiducia nel sistema giudiziario con un valore pari a +20,00% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,00 unità fino ad un valore di 4,80 unità ovvero corrispondente ad una variazione di 0,80 unità. Segue la Basilicata con una variazione corrispondente ad un ammontare del 13,33% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,50 unità fino ad un valore di 5,10 unità ovvero pari ad un ammontare di 0,60 unità. La Campania è al terzo posto con una variazione pari a +12,77% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,70 unità fino ad un valore di 5,30 unità ovvero corrispondente ad una variazione di 0,60 unità. A metà classifica è l’Emilia Romagna con una variazione pari ad un ammontare di 6,67% corrispondente al passaggio da 4,50 unità fino a 4,80 unità ovvero pari ad un ammontare di 0,30 unità.  Segue il Trentino Alto Adige con una variazione pari ad un ammontare di 6,52% corrispondente ad una variazione da 4,60 unità fino a 4,90 unità. Segue la Puglia con una variazione pari a 6,52% corrispondente ad una variazione da 4,60 unità fino a 4,90 unità ovvero pari ad un ammontare di 0,30 unità. A fine classifica vi è il Molise con una variazione pari a 0,00 unità, seguito dalla Sardegna con un valore pari a -4,08% corrispondente ad una variazione da 4,90 unità fino a 4,70 pari ad un ammontare di -0,20 unità. All’ultimo posto la Valle d’Aosta con un valore pari -6,67% corrispondente ad una variazione da 4,50 unità fino a 4,20 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito presentiamo una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Vengono individuati due clusters come indicati di seguito ovvero:

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

Possiamo notare che il valore della fiducia nel sistema giudiziario tende ad essere più elevata nelle regioni del Cluster 2 rispetto al valore corrispondente delle regioni del Cluster 1. Infatti se ordiniamo i due clusters dal punto di vista della media, allora possiamo notare che il Cluster 2> Cluster 1. Possiamo notare che il Cluster 2 contiene quasi tutte le regioni meridionali con l’eccezione dell’Abruzzo. Ne deriva pertanto che in genere nelle regioni meridionali il valore della fiducia nel sistema giudiziario tende ad essere superiore rispetto al corrispondente valore delle regioni settentrionali. Tuttavia, nel Cluster 2 sono presenti anche regioni non meridionali come per esempio il Lazio, il Piemonte, la Toscana, la Liguria ed il Trentino Alto Adige. Poiché i due clusters risultano essere molto eterogenei dal punto di vista socio-economico e geografico ne deriva che la clusterizzazione non è molto efficiente dal punto di vista del raggruppamento. Ed allora poniamo k=3 per ottenere una rappresentazione maggiormente efficiente. Ottimizzando con il coefficiente di Silhouette ne deriva che:

  • Cluster 1: Lombardia; Veneto, Marche, Friuli Venezia Giulia, Umbria, Valle d’Aosta;
  • Cluster 2: Campania, Sicilia, Calabria, Puglia, Liguria;
  • Cluster 3: Piemonte, Sardegna, Toscana, Lazio, Molise, Trentino Alto Adige, Abruzzo, Emilia Romagna.

Considerando il valore della media dei clusters otteniamo il seguente ordinamento ovvero: C2>C3>C1. Possiamo notare che l’ordinamento leader è costituito dal C2 ovvero da 4 regioni meridionali e dalla Liguria. Tali regioni hanno il valore massimo di fiducia nei confronti dell’ordinamento giudiziario. Segue il Cluster 3. Il cluster 3 è molto eterogeneo e mette insieme regioni meridionali, del centro e del nord. Le regioni del cluster 3 sono anche caratterizzate da una eterogeneità significativa nel senso del reddito pro-capite. L’ultimo cluster in base al valore della media della fiducia nel sistema giudiziario è costituito dal cluster 1 composto da un mix di regioni del Centro Nord.

Macro-regioni Italiane. Il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto in tutte le macro-regioni italiane tra il 2011 ed il 2022. Tuttavia tale valore è cresciuto di più nelle macro-regioni meridionali rispetto alle macro-regioni settentrionali. Il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto nel Sud Italia di un valore pari a 10,87% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,6 unità fino ad un valore di 5,1 unità. Tale valore è cresciuto anche nel Mezzogiorno con +8,51%, nel Nord Italia e nel Nord-Est con un ammontare pari a 6,82%, nel Centro Italia con un valore di 6,52%, nel Nord-Ovest con un valore di +4,55%, e nelle Isole con un valore di 4,17%.

Predizioni con algoritmi di machine learning. Di seguito prendiamo in considerazione l’applicazione di algoritmi di machine learning per la predizione del valore della fiducia nel sistema giudiziario. Vengono confrontati otto diversi algoritmi di machine learning. Gli algoritmi vengono addestrati con il 70% dei dati disponibili. Il restante 30% viene utilizzato per la predizione vera e propria. Gli algoritmi vengono classificati in base alla loro capacità di massimizzare il valore dell’R-squared e di minimizzare il valore degli errori statistici ovvero Mean Absolute Error-MAE, Mean Squared Error-MSE, Root Mean Squared Error-RMSE. Per la valutazione degli algoritmi vengono realizzate delle classifiche. Il posizionamento degli algoritmi nelle varie classifiche viene sommato fino a determinare un valore del payoff finale. In base a tale valore viene stilata una classifica. Ovviamente il punteggio più basso sarà preferito ad uno più alto, in quanto rappresentativo di un migliore posizionamento nella classifica. È quindi possibile ottenere il seguente ordinamento dei clusters ovvero:

  • Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 4;
  • PNN-Probabilistic Neural Network con un valore del payoff pari a 9;
  • Tree Ensemble con un valore del payoff pari a 11;
  • Gradient Boosted Tree con un valore del payoff pari a 18;
  • Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 20;
  • ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 22;
  • Linear Regression con un valore del payoff pari a 28;
  • Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 32.

Pertanto in applicazione del Random Forest Regression ovvero del best predictor è possibile individuare le seguenti predizioni ovvero:

  • Piemonte con una variazione diminutiva pari a -2,23% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,80 unità fino ad un valore di 4,69 unità;
  • Trentino Alto Adige con una variazione diminutiva corrispondente ad una variazione di -0,29 unità pari ad una variazione da 4,90 fino a 4,89;
  • Veneto con una variazione aumentativa da un ammontare di 4,50 unità fino ad un valore di 4,56 ovvero pari ad un ammontare di +1,31%;
  • Emilia Romagna con una variazione diminutiva pari a -2,62% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 4,80 unità fino ad un valore di 4,67 unità;
  • Lazio con una variazione diminutiva pari a -5,39 unità corrispondente ad una variazione da un ammontare di 5,10 unità fino a 4,83 unità;
  • Calabria con una variazione diminutiva pari a -1,24% corrispondente al passaggio da 5,10 unità fino a 5,04 unità.

In media il valore della fiducia nel sistema giudiziario è diminuita di un ammontare pari a -1,80% corrispondente ad una variazione da 4,87 fino a 4,78 unità.

Conclusioni. La fiducia nel sistema giudiziario è cresciuta in tutte le macro-regioni italiane. Tuttavia, il valore della fiducia nel sistema giudiziario è rimasta costante in Toscana e Molise tra il 2011 ed il 2022, mentre nello stesso periodo è diminuita del 4,08% in Sardegna e del 6,67% in Valle d’Aosta. In generale possiamo notare, attraverso l’analisi della clusterizzazione, che le regioni meridionali tendono ad avere un livello di fiducia nel sistema giudiziario più elevato rispetto alle regioni settentrionali. In modo particolare le ricche e produttive regioni del Nord-Est, ovvero Lombardia, Veneto e Friuli Venezia Giulia, hanno bassi livelli di fiducia nel sistema giudiziario. Tale condizione è dovuta al fatto che nelle regioni efficienti dal punto di vista economico l’intervento della magistratura potrebbe essere considerato come un intralcio politico all’efficienza delle organizzazioni produttive. Infatti, non è un caso, che sono proprio le regioni del Nord a sostenere i tanti movimenti politici italiani che chiedono un ridimensionamento della magistratura, e considerano il potere giudiziario come profondamente influenzato dalla politica. La stessa idea di un uso politico della magistratura, viene proposto proprio dai movimenti politici che sono maggiormente diffusi nelle regioni del Nord. Tuttavia, il fatto che la fiducia nei confronti della magistratura tenda a diminuire con la crescita del reddito pro-capite potrebbe anche suggerire la necessità di procedimenti più veloci del sistema giudiziario che sono necessari nelle economie che operano ad elevati livelli di efficienza. E’ probabile che una popolazione che presenta maggiore livelli di capitale sociale, capitale umano, capacità imprenditoriale, orientamento etico ed attivismo socio-economico e culturale, possa intendere l’intervento dello Stato come un impedimento rispetto all’azione di coordinamento privatistico-mercatistico ed extra-normativo. Al contrario, regioni con redditi pro-capite bassi, caratterizzate da strutturale sotto-produzione e sotto-occupazione, con una rilevante diffusione di conflitti legali tra la popolazione possono avere necessità di un maggiore intervento della magistratura, e quindi sviluppare un senso di fiducia nei confronti del potere giudiziario. Occorre considerare che la crescita del reddito pro-capite indica anche un maggiore protagonismo della popolazione nell’economia e quindi potrebbe mettere in risalto la capacità dei privati di addivenire a delle risoluzioni delle controversie che siano extra-giudiziali. Tale opzione potrebbe apparire scarsamente praticabile nelle regioni meridionali sia per motivazioni di carattere culturale che per capacità operativa.

In sintesi l’aumento della fiducia nel sistema giudiziario è sicuramente un fatto positivo, in quanto manifesta la presenza di una crescita dell’effettività dell’ordinamento. Tuttavia, la distribuzione di tale fiducia manifesta la presenza di aree del paese, soprattutto quelle settentrionali, che probabilmente sarebbero pronte a sperimentare una nuova dimensione della risoluzione delle controversie che veda sempre di più presente la partecipazione dei privati a fronte di una riduzione del ruolo della magistratura.

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is Assistant Professor at the LUM University-Giuseppe Degennaro in Casamassima-Bari, where he is also researcher for the LUM Enterprise S.r.l. a firm oriented to develop digitalization services for SMEs. He worked at Dyrecta Lab Research Institute, a research institute officially recognized by the Italian Minister of University and Research-MIUR, where he acquired professional hard skills on the economic consequences of Industry 4.0, Big Data, Machine Learning and Artificial Intelligence. His research interests include Cooperative Banking, Business Ethics, Innovation Technology, Knowledge, and R&D.