Statistiche territoriali

a) Sviluppo
socio-economico delle regioni e sanitario

Tra le statistiche territoriali emergono da tempo in Italia quelle riguardanti le Regioni.

La raccolta e elaborazione di dati sul territorio è in continua evoluzione e l'argomento sta crescendo di interesse concordemente ai fenomeni sanitari, migratori, al turismo, alla potenzialità dei trasporti che rende i fenomeni locali meno statici e più dinamici, con una certa stagionalità, molto marcata in Italia.

Il volume dei dati e la variabilità delle fonti richiede attualmente sempre più l'osservanza di criteri di qualità dei dati secondo appositi modelli, quale quello dell'
ISO/IEC 25012.

I rischi maggiori riscontrati nei fenomeni emergenziali, evidenziati sulla base delle caratteristiche di qualità basilari, sono il ritardo della comunicazione dei dati e la loro completezza.

I dati disponibili sono comunque sempre maggiori e la complessità dei fenomeni richiede elevate capacità di analisi e di sintesi. Anche per queste considerazioni ci si appella a nuove tecniche, come avventato in
Una speranza riposta è nell'Intelligenza Artificiale.

Prima di rinviare a nuovi metodi moderni, tracciamo un breve excursus storico di contesto delle statistiche territoriali, o meglio regionali, precedenti alla creazione di apposite istituzioni dedicate.

Gli indicatori di sviluppo sono stati per anni al centro dell'attenzione della statistica sociale.

Un esempio, datato, di elaborazione, precedente alla grande presente disponibilità di dati online, riguarda lo studio dello sviluppo economico e sociale secondo i dati del censimento ISTAT del 1971 delle regioni Italiane (reddito, Istruzione, morbosità, assistenza sanitaria, condizione alloggi, disagi sociali) - Tesi di Laurea in Statistica Demografica di D. Natale "Orientamenti teorici e metodologici sulla costruzione degli indicatori sociali"), Sapienza Università di Roma, 1975.

Molte ricerche di quegli anni, e in
tempi successivi, risentivano degli studi di Guglielmo Tagliacarne che aveva fondato nel 1955 l'Associazione Italiana degli studi di mercato (AISM), prestando da sempre attenzione agli indicatori e alle statistiche territoriali (G. Tagliacarne, "Il reddito prodotto nelle province italiane nel 1971", FrancoAngeli).

Per differenziare gli aspetti economici tra le regioni fu considerato come "
benessere economico" il Reddito pro-capite, che risultava a sua volta correlato con il numero delle autovetture circolanti (0,92) ed il numero dei telefoni (0,90).

Per gli aspetti sociali erano considerati come "
benessere sociale" i seguenti indicatori (alcuni scorrelati con il reddito):

-
Istruzione (assenza di analfabetismo, diplomati, laureati), correlazione positiva con il reddito (0,66)

-
Morbosità sanitaria (mortalità infantile, malattie infettive, età media dei decessi), correlazione con il reddito (0,21)

-
Assistenza sanitaria (posti letto, numero di medici), correlazione con il reddito (0,45)

-
Condizione alloggi (acqua potabile, bagno, occupanti per stanza), correlazione con il reddito (0,79)

-
Disagi sociali (suicidi, tentati suicidi e reati non colposi), correlazione con il reddito (-0,81)

Gli indicatori sociali erano stati costruiti per finalità di:
- monitoraggio
- comparazione
- programmazione

Gli indicatori, al fine di determinarne una certa rappresentatività, furono selezionati con l'ausilio di matrici di correlazione e analisi fattoriali; furono elaborati con un programma scritto appositamente di 160 linee di codice in linguaggio Fortran. Le regioni, omogenee, furono determinate con il metodo tassonomico di Wroclaw. Fu proposto nel 1968 all’UNESCO dal Prof. Zymut Hellwig della Scuola di Economica di Wroclaw, citato da Carlo Tasciotti, in servizio al tempo presso la FAO, autore di “Misura dello sviluppo socio-economico delle regioni italiane - Un'applicazione del metodo Tassonomico di Wroclaw", Bulzoni, 1973. In vari settori il metodo era considerato idoneo per porre ordine, classificare e confrontare diverse aree territoriali. Nel caso specifico furono individuate le regioni italiane omogenee con criteri discriminanti, secondo 22 indicatori prescelti, standardizzati e trattati con ugual peso. Gli indicatori erano distinti in positivi e negativi. Praticamente alla base del metodo si situa la costruzione di una "regione ideale" che assume virtualmente il miglior valore (best in class) esistente tra tutte le regioni d'Italia per i vari settori (economico, istruzione, morbosità, assistenza sanitaria, condizione alloggi, disagi sociali). Dalla regione ideale teorica, assunta come termine ideale di paragone, si calcolava la distanza media di ogni regione o di gruppi omogenei di regioni.

Italia 71
Tesi "Orientamenti teorici e metodologici per la costruzione di indicatori sociali"

Le regioni ideali per il benessere economico-sociale risultavano nel nord-centro:
- Lazio
- Liguria
- Lombardia
- Emilia Romagna
- Toscana
- Friuli Venezia Giulia
- Piemonte
- Umbria

Le regioni ideali per il solo
benessere economico risultavano anch'esse nel nord-centro:
- Liguria
- Val d'Aosta
- Lombardia
- Piemonte
- Emilia Romagna
- Friuli Venezia Giulia
- Lazio
- Toscana
- Trentino alto Adige

Le regioni ideali secondo il
benessere sociale risultavano collocate in varie aree geografiche, in parte al nord e in parte al sud:

- Lazio, Liguria, Lombardia, Friuli Venezia Giulia, Campania, Emilia Romagna, Piemonte, Trentino Alto Adige, Umbria, Toscana per elevato livello
istruzione

- Lazio, Liguria, Toscana, Emilia Romagna, Umbria, Lombardia, Campania, Veneto per l'
assistenza sanitaria

- Marche, Abruzzi, Molise per una bassa
morbosità

- Liguria, Emilia Romagna, Toscana, Friuli Venezia Giulia per la buona
condizione degli alloggi

- Basilicata, Calabria, Molise, Veneto, Campania per bassi
disagi sociali.

Complessivamente risultava un elevato addensamento di sviluppo socio-economico al centro nord e più ridotto al sud. Il sud che sembrava più arretrato secondo gli indicatori prescelti sta dimostrando però una maggiore resilienza ai contagi diretti tra le persone. Infatti più che di distanziamento sociale sarebbe più giusto dire distanziamento personale.

Questa percezione del 1971 del divario nord-sud si ripropone con alcune differenze nel 2001, con elementi di maggior dettaglio relativamente allo sviluppo risultante più evidente al nord, come ben sintetizzato nel titolo del servizio sulla Qualità della vita "
Puntano al nord i riflettori del benessere" (Cfr. Il Sole 24 Ore del Lunedì, 17 dicembre 2001, N. 347, pag.13-17).

Copia di IMG_9482
Fonte: Articolo "Il Sole 24 Ore" del 17 dicembre 2001

Le regioni, secondo indicatori riguardanti ricchezza prodotta, risparmi, spese familiari, pensioni in ammontare e numero, abitazioni, risultavano con tenori di vita omogenei nell'ordine;
- Val d'Aosta e Trentino Alto Adige
- regioni dal Piemonte al Veneto
- dalla Liguria al Lazio
- dall'Abruzzo alla Sicilia e Sardegna

Significativi alcuni sottotitoli del servizio:
- Milano conquista il primo posto per il prodotto lordo pro capite
- Le città marinare brillano per efficienza
- Molise e Basilicata, oasi e tranquillità

Si consenta anche di citare, relativamente a Milano, la famosa canzone di Lucio Dalla del 1978 che ben riflettono il sentire del periodo: "Milano vicino all'Europa… che banche che cambi… ti fa una domanda in tedesco e ti risponde in siciliano… Milano tre milioni, respiro di un polmone solo…".

Si potrebbe quasi dire che il PIL da solo non salva dalle epidemie se non interviene sul modello di sviluppo.

Dal 2001 in poi le analisi statistiche regionali sono state agevolate da metodi molto sofisticati, supportati progressivamente da nuovi sistemi di rilevamento e attualmente da nuove misure relative all'uso degli smartphone, ecc., per cui molto di quanto prima descritto va rivisitato, ma comunque offre un panorama di partenza di un certo interesse storico-sociale.

Nel 2020, per quanto riguarda l'aspetto epidemico del Covid, la situazione del nord e sud si sta presentando diversamente.

Semplificando di molto i metodi statistici e concentrandosi per brevità su un solo indicatore, concernente il numero di contagi attuali rapportato all'ammontare della popolazione, si deriva quanto segue.

Sulla base dei dati (open data dpc) relativi al numero dei contagi pubblicati giornalmente dal Dipartimento della Protezione civile, risulta che la densità del numero rispetto a 10.000 abitanti, dato tratto dal sito tuttutalia.it, presenta all'inizio di aprile un basso tasso nelle regioni del sud. La distribuzione del contagi regionali è verosimilmente di senso opposto al grado di industrializzazione. I valori soglia che fanno assomigliare la situazione dei casi di contagio del sud e del centro a quella degli studi suddetti del 1971 e 2001 sono:
- <= 4 su 10.000 abitanti
- >4 fino a 11 per 10.000 abitanti
- >11 per 10.000 abitanti

Nel momento del picco epidemico di metà aprile le regioni del sud si sono avvicinate a quelle del centro, per poi ricominciare a scendere. La situazione generale appare quindi con una minore vulnerabilità di contagio del sud rispetto al tasso del nord. Probabilmente il diverso tessuto delle interazioni sociali del sud, dei contatti, dei movimenti delle persone, la diversa fluidità della mobilità, specie nella stagione invernale, ha frenato il dilagare di focolai o comunque ha ridotto il tasso di contagio. Ma queste valutazioni si lasciano agli esperti.

Partendo dalla distribuzione dello sviluppo delle regioni

La situazione nel mese di aprile è risultata la seguente, con un picco di contagi a metà mese. Le prospettive divengono poi incoraggianti, con controlli di mobilità interregionale e rigide disposizioni. Dopo il picco, il tasso di contagio del nord risulta accennare a un ridimensionamento territoriale, facendo ben sperare in una veloce ripresa, forse maggiore al sud.

Estratto UNI_29apr2020_Natale
[Fonti: numero contagi attuali Bollettino Giornaliero Protezione Civile; popolazione delle regioni dal sito tuttutalia.it]

Di seguito è riportata la situazione del 4, 11 e 18 maggio (verde <= 4 contagi su 10.000 abitanti; grigio >4-11 casi; arancione chiaro >11 casi).

Schermata 2020-05-04 alle 22.14.104 maggioSchermata 2020-05-11 alle 19.25.5711 maggioSchermata 2020-05-13 alle 19.42.4018 maggio
[Fonte: numero contagi attuali Bollettino Giornaliero Protezione Civile; popolazione delle regioni dal sito tuttitalia.it]

Il 4 maggio i contagi totali a livello nazionale sono scesi a 99.980 (con 16,6 casi su 10.000 abitanti), dopo un massimo di 108.200 di quindici giorni prima (con 17,9 casi su 10.000 abitanti). L'11 maggio i contagi sono scesi a 82.488 (con 13,7 casi su 10.000 abitanti). Il 18 maggio i contagi sono scesi a 66.553 (con 11,0 casi su 10.000 abitanti).

N. contagi 16-18/5 su 10.000 abitanti e indice RT del 17/5 nella zona verde:

Umbria
0,9 . 0,9
2,72 *
Basilicata
2,0 - 1,5
0,36
Calabria
2,4 - 2,1
0,46
Sardegna
2,5 - 2,3
1,52
Campania
2,9 - 2,9
1,33

N. contagi 18/5 su 10.000 abitanti e indice RT del 17/5 nella zona grigia:

Puglia
5,2 - 5,0
4,52
Friuli Venezia Giulia
5,6 - 5,1
2,88
Valle d’Aosta
6,0 - 4,8
10,34 *
Trentino-Alto Adige
6,4 - 5,2
30.96 **
Lazio
6,8 - 6,5
3,73
Molise
7,0 - 7,1
27,16 **
Toscana
7,9 - 6,9
5,63
Veneto
8,5 - 8,2
7,87
Abruzzo
10,8 - 10,8
7,78

N. contagi 18/5 su 10.000 abitanti e indice RT del 17/5 zona arancione chiaro:


Emilia-Romagna
13,1 - 12,4
14,46
Liguria
16,3 - 15,1
27,92
Marche
17,4 - 15,2
10,68
Piemonte
24,6 - 22,7
26,81
Lombardia
27,0 - 26,9
37,11
* RT (dal Corriere della Sera del 17 maggio) che si distanziano in più di 3 posti nella graduatoria delle regioni secondo il tasso di contagi attuali
** RT che si distanziano dall'area di confidenza della retta di regressione (R=0,73 con due casi anomali e R=0,94 senza di essi): 30,96 media è ponderata BZ-TN
NOTA: l'analisi dei valori "outlier" secondo l'ISO/IEC 25024 "Misurazione della qualità dei dati" suggerisce un approfondimento del metodo di calcolo RT per i casi in esame, probabilmente da adeguare per le aree geografiche di piccole dimensioni

Di seguito la situazione dei casi di contagi su 10.000 abitanti del 25 maggio e 1 giugno.

25 maggio Schermata 2020-05-25 alle 19.50.37Schermata 2020-05-25 alle 20.06.23 1 giugno

E' auspicio comune che Il trend continui a diminuire e che divario nazionale residuo, si trasformi in una ricchezza, una occasione di confronto e di analisi per tendere a nuovi modelli di sviluppo, armonizzando le diversità, culturali e storiche, migliorando proporzionalmente i servizi sanitari. Le diversità del territorio potranno orientare verso modelli di qualità della vita e sviluppi economico-sociali ritenuti i più idonei per il territorio e la popolazione, secondo le peculiarità economiche e sociali.

Vista la complessità dei fenomeni e la numerosità della variabili da tenere in considerazione per un monitoraggio appropriato, si spera che le nuove tecnologie informatiche, da studi computazionali, ai Big data e alla
Intelligenza Artificiale, potranno contribuire a fornire un supporto per una programmazione preventiva, sistemica, continua, accurata, trasparente.
                                                                                                                                                                                                                                                                                   

b) % famiglie con banda larga e PIL pro-capite per regione

Dal sito noi-italia.istat.it si riporta la % delle famiglie con banda larga per regione e provincie autonome, da dove si evincono valori elevati per le provincie di Bolzano e Trento, valori bassi per Calabria e Basilicata. Tenendo conto anche dell’andamento del PIL pro-capite emergono ulteriori informazioni tendenziali, all’esterno della fascia di confidenza visibile sul grafico (probabilià 95%, R quadro 0,6), che non si notano dalla semplice graduatoria: in basso si nota che anche la Liguria e la Val d’Aosta potrebbero avere una maggiore propensione alla banda larga; in alto la Sardegna appare come best in class rispetto al PIL, così come il Friuli_Venezia Giulia.

(% banda larga 2014 - PIL pro-capite 2012)

Bolzano: 72,9 - 32,2
Trento: 68,4 - 26,5
Sardegna: 67,8 - 17,1
Friuli-Venezia Giulia: 67,4 - 26,0
Lombardia: 67,1 - 29,4
Emilia-Romagna: 66,5 - 28,2
Toscana: 65,8 - 25,1
Lazio: 64,9 - 26,2
Veneto: 64,9 - 26,2
Marche: 64,4 - 23,0
Piemonte: 63,3 - 24,9
Umbria: 61,6 - 20,5
Val d’Aosta: 60,8 - 30,8
Abruzzo: 59,8 - 19,3
Liguria: 58,5 - 24,2
Puglia: 57,4 - 15,1
Molise: 56,9 - 17,0
Campania: 56,6 - 14,4
Sicilia: 54,6 - 14,5
Calabria: 53,0 - 14,4
Basilicata: 51,8 - 15,7

grafico di corelazione pil banda larga



c) PIL pro-capite in migliaia di $ e banda larga per 100 ab. in Europa

Si notano in rete numerosi studi quantitativi sull’argomento a livello Europeo, nazionale e regionale. Numerosi sono i fattori in gioco quali gli investimenti nel settore, l’offerta tecnologica, i servizi resi e i costi. E’ comune la percezione del Digital divide. Come esercizio statistico si riportano le seguenti riflessioni che collegano l’aumentare del PIL con il numero degli abbonamenti di banda larga, considerata vitale per l’economia moderna.

In Europa gli abbonamenti per 100 abitanti di banda larga che risultano i più alti rispetto all’andamento del PIL riguardano i Paesi Bassi, Danimarca, Francia, Regno Unito, Germania, Belgio, Malta, Estonia. I Paesi in cui gli abbonamenti risultano inferiori rispetto all’andamento del PIL sono: Norvegia, Austria, Irlanda, Italia, Cipro, Polonia, Repubblica Ceca, Romania, Slovacchia. Gli altri seguono l’andamento medio.
L’Italia, con i suoi 22 abbonamenti per 100 abitanti, appare al di sotto dei valori medi. Nei limiti della accentuata dispersione dei dati (R quadro, che deve essere compreso tra 0 e 1, risulta infatti solo pari a 0,4), si desume con un certo margine di errore che per avvicinarsi all’andamento medio, rispetto al proprio PIL, l’Italia dovrebbe raggiungere un valore attorno ai 24-28 abbonamenti per 100 abitanti, o meglio superare i 28 per far parte dei Paesi Best in class.

Copia di plot-7


Paesi dai 5 milioni di abitanti in su
grafico di correlazione pil banda larga

Considerando i Paesi dai 5 milioni di abitanti in su, gli abbonamenti per 100 abitanti di banda larga che risultano i più alti rispetto al PIL sono relativi a: Paesi Bassi, Danimarca, Francia, Regno Unito, Germania, Belgio. I Paesi in cui gli abbonamenti risultano inferiori rispetto alle potenzialità del PIL sono: Norvegia, Austria, Italia, Polonia, Repubblica Ceca, Slovacchia. Gli altri costituiscono l’andamento medio.
L’Italia, con i suoi 22 abbonamenti per 100 abitanti, risulta comunque al di sotto dei valori medi. Nei limiti della dispersione dei dati (R quadro, il cui valore deve essere compreso tra 0 e 1, risulta pari a 0,6), si desume con un relativo margine di errore che per avvicinarsi all’andamento medio, rispetto al proprio PIL, l’Italia dovrebbe raggiungere anche in questo caso un valore attorno ai 24-28 abbonamenti per 100 abitanti, o meglio superare i 28 per far parte dei Paesi Best in class.

I dati analitici, alla base dei grafici inediti esposti, riguardano il 2012 e sono tratti da “
Il mondo in cifre 2015” pubblicato da “The Economist”, di seguito riportati.

Paese, Abbonamento di banda larga per 100 abitanti, PIL pro-capite in migliaia di $

Paesi Bassi: 40, 46
Danimarca: 39, 56
Francia: 38, 40
Norvegia: 36, 99
Regno Unito: 34, 39
Germania: 34, 43
Belgio: 33, 43
Lussemburgo: 32, 104 (*)
Malta: 32, 21 (*)
Svezia: 32, 55
Finlandia: 30, 46
Estonia: 26, 17 (*)
Austria: 25, 47
Spagna: 24, 28
Slovenia: 24, 22 (*)
Grecia: 24, 22
Ungheria: 23, 13
Irlanda: 23, 46 (*)
Lettonia: 23, 14 (*)
Portogallo: 23, 20
Italia: 22, 34
Lituania: 21, 14 (*)
Cipro: 19, 26 (*)
Bulgaria: 18, 7
Polonia: 16, 13
Repubblica Ceca: 16, 19
Romania: 16, 8
Slovacchia: 15, 17

(*) Paesi con meno di 5 milioni di abitanti

Ovviamente oltre agli auspicabili incrementi di abbonamenti ci si aspettano maggiori velocità e disponibilità di contenuti significativi dei servizi con alti livelli di accessibilità e usabilità.
(Post-elaborazioni del 13 dicembre 2014 sulla base dei dati da “Il Mondo in Cifre 2015” - The Economist)

d) PIL, computer e internet nei Paesi > 40 milioni di abitanti
Paesi europei con più di 40 milioni di abitanti che hanno, ogni 100 abitanti, più di 50 computer, più di 20 abbonamenti banda larga:

PIL pro-capite in $
Germania: 40.120
Francia: 39.450
Regno Unito: 36.340
Italia: 34.080
Spagna: 30.550

Computer ogni 100 abitanti

Regno Unito: 99
Germania: 83
Francia: 82
Italia: 56
Spagna: 53

grafico di correlazione pil numero PC


Anche se i dati sono pochi si intravvede che all’aumentare del PIL aumenta il numero dei PC. Il Regno Unito è per i PC notevolmente al di sopra delll’andamento medio. Gli altri Paesi sono sotto la media. L’Italia in coerenza con il suo PIL, nei limiti dovuti ai pochi dati considerati, dovrebbe avere attorno a 67 PC ogni 100 abitanti e non 56.

Abbonamenti banda larga ogni 100 abitanti

Francia: 34
Regno Unito: 32
Germania: 32
Spagna: 23
Italia: 22

banda di correlazione pil banda larga


All’aumentare del PIL aumenta anche il numero degli abbonamenti di banda larga. La Francia, il Regno Unito e la Spagna sono per la banda larga al di sopra dell’andamento medio. Germania e Italia sono sotto la media. L’Italia in coerenza con suo il PIL dovrebbe avere attorno a 26 abbonamenti di banda larga ogni 100 abitanti e non 22.

(fonte dei dati 2010 “Il Mondo in cifre 2013” The Economist)

e) Un miliardo in rete, il record di internet
Un miliardo di essere umani naviga in internet (da il Messaggero, 25 Gennaio 2009, pag. 18). I dati dei visitatori in milioni per i Paesi d’Europa con più di 40 milioni di abitanti:
Germania: 37
Gran Bretagna: 37
Francia: 34
Italia: 21
Spagna: 18

rapportando i visitatori in rete alla popolazione
(da “Il Mondo in cifre 2012” The Economist) si ottengono i seguenti dati percentuali:
Gran Bretagna: 60
Francia: 55
Germania 45
Spagna: 40
Italia: 35


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