Il Progetto ARCHIMEDE: microdati per la

ricerca e l’analisi territoriale della vulnerabilità

socio-economica delle famiglie

Sara Casacci – Progetto ARCHIMEDE, Istat

Giornata italiana della Statistica 2015

Better data, better lives. La statistica per ridurre le

disuguaglianze e l’esclusione sociale

Milano | 21 ottobre 2015

Università degli Studi di Milano | Sala Lauree Facoltà di Scienze

Politiche, Economiche e Sociali

via Conservatorio 7, Milano

Il progetto ARCHIMEDE

Obiettivo: ampliamento dell’offerta informativa dell’ISTAT mediante

produzione di collezioni di dati elementari e macrodati, da rendere disponibili

all’utenza, utili alla ricerca sociale ed economica, alla programmazione

territoriale e settoriale, alla valutazione delle politiche pubbliche a livello

nazionale, regionale e locale.

Principali caratteristiche:

• valorizzazione dei contenuti informativi di fonti amministrative integrate

• sviluppo di relazioni continue con le amministrazioni centrali, gli enti

regionali e locali e le loro associazioni e più in generale con utenti interni ed

esterni all’Istituto

• finalità di ricerca e di supporto dei processi decisionali pubblici

(sperimentazione in corso da parte di alcuni Enti locali)

• utilizzo di concetti non necessariamente coerenti con quelli della statistica

ufficiale

Obiettivo: costruzione, attraverso l’integrazione di fonti amministrative,

di una collezione di microdati relativa all’universo delle famiglie

residenti, che consenta di analizzare vari aspetti delle loro condizioni

socio-economiche e di classificarle in base al loro livello di

vulnerabilità

Il sotto-progetto «Precarietà socio-economica delle famiglie»

“A person (or household) is vulnerable to future loss of well-being

below some socially accepted norms if he or she lacks (or is strongly

disadvantaged in the distribution of) assets which are crucial for

resilience to risks” (Morrone et al. 2011)

Approccio asset-based

Il riferimento è alle risorse su cui individui e famiglie

possono fare affidamento per rafforzare la loro resilienza

ad un range di rischi diversi

Tipologia familiare

Reddito

Situazione abitativa

Disagio

Istruzione

Mercato del lavoro

Dimensioni considerate

Id Tipologia famigliare

N comp

Relazioni extra convivenza

Reddito complessivo familiare (RCfam)

… N percettori di reddito da lavoro tra i 18 e 64 anni

Intensità lavorativa (mesi)

Flag presenza disabile

1 unipers 1 Coniuge non conv.

30.000 … 1 12 no

2 unipers 1 0 30.000 … 1 10 no

3 Coppia s figli

3 Figlia a carico

45.000 … 1 12 no

Unità famiglia

Costruire una collezione di microdati sulle famiglie

Unità individuo

Fonti e contenuti informativi

Fonte Ente titolare

Tip

olo

gia

fam

ilia

re

Re

dd

ito

Dis

ag

io

Istr

uzio

ne

Me

rca

to d

el

lav

oro

Censimento Popolazione ISTAT

Liste Anagrafiche Comunali (LAC) Comuni Italiani

Banca Dati Redditi MEF

Quadro Contribuenti Minimi (Unico PF) Agenzia delle Entrate

Casellario Centrale dei Pensionati INPS

Trattamenti Monetari Non Pensionistici INPS

Uniemens INPS

Anagrafe Studenti delle Scuole MIUR

Anagrafe Studenti Universitari MIUR

Asia occupazione/Archimede Progetto

OccupazioneElab. ISTAT

Creazione basi di microdati riferiti al 2012 per 7.923 comuni

Output: ►Collezioni di microdati

n. record: ~60 milioni di individui; ~ 24 milioni di famiglie

n. variabili: ~ 200 variabili nel dataset individui; ~60 variabili nel

dataset famiglie

► Set di indicatori condivisi con gli utilizzatori

► Documenti descrittivi del processo

► Specifiche tecniche per riproducibilità futura del sotto-progetto

I numeri del progetto

• Analisi condizioni socio-economiche delle famiglie

residenti in un determinato territorio, potenzialmente

anche sub-comunale

• Costruzione di indicatori riferibili a livelli territoriali

diversi

• Individuazione del livello di vulnerabilità socio-

economica delle singole famiglie in una prospettiva

multi-dimensionale

• Individuazione e descrizione delle caratteristiche di

specifiche sotto-popolazioni (es. minori, percettori di

assegni di disoccupazione, stranieri)

Possibili applicazioni

Costruzione di indicatori territoriali

Utilizzabilità della base dati per derivare indicatori riferiti a diversi

ambiti territoriali (dal nazionale a – potenzialmente- sub comunale) per

rispondere alla moltiplicazione dei livelli di governance che ha

caratterizzato le politiche sociali negli ultimi anni

Cruscotto di indicatori definito nell’ambito di un gruppo di lavoro

costituito da Istat con alcune amministrazioni centrali, alcuni enti e

locali e le loro associazioni (soggetti Sistan) presentazione dei

risultati nell’ambito del Seminario di chiusura del GdL previsto in data

23 Novembre

Altri indicatori possono essere calcolati sulla base di specifiche

esigenze conoscitive, con possibilità di disaggregazione degli

indicatori utilizzando altre informazioni derivabili dalla base dati

Indicatori territoriali GdL (livello regionale)

Indicatori territoriali

(livello provinciale)

Pavia

Milano

Lodi

Cremona

Mantova

Brescia

Bergamo

Monza e

Brianza

Varese

Como

Lecco

Sondrio

Es. Incidenza delle famiglie con reddito inferiore al 60% del reddito

mediano (soglia nazionale), per alcune tipologie familiari. Regione

Lombardia, anno 2012

0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 45,0 50,0

Monogenitore

Coppia con figli

Coppia senza figli

Unipersonale

Di cui età compresa tra 15 e 34 anni

Di cui età > 64 anni

Di cui entrambi italiani

Di cui entrambi stranieri

Di cui NCOMP<=4

Di cui NCOMP>4

Di cui intestatario con

laurea o titolo superiore

Disaggregazione degli indicatori

Indicatori territoriali

(livello comunale)

Income Gap Ratio dei comuni della provincia di Milano - Anno 2012

IGP

provincia

0,45

Sesto San Giovanni

Cinisello Balsamo

Segrate

San Donato

Milanese

Opera

Cusago Milano

Sviluppo di metodi di classificazione su unità

famiglia

Costruzione di un indice sintetico su unità famiglia:

consente di avere una misura dell’intensità del fenomeno

per ognuna delle famiglie residenti in un determinato

territorio, tenendo conto delle diverse dimensioni

Fasi operative:

- Scelta di 9 indicatori elementari, riferiti alle dimensioni di

vulnerabilità individuate

- Trasformazione dei dati (tra cui: trasformazione logaritmica del

reddito; rescaling su scala 0-1)

- Selezione del metodo di aggregazione dei dati

0.156 0.192 0.228 0.264 0.300 0.336 0.372 0.408 0.444 0.480 0.516 0.552 0.588 0.624 0.660 0.696 0.732 0.768 0.804 0.840 0.876 0.912 0.948 0.984

0

1

2

3

4

5

Perc

entu

ale

Minimo 0.152

Quartile inferiore 0.586

Mediana 0.694

Quartile superiore 0.798

Massimo 1

Deviazione std 0.143772

Media indici 0-1

Applicazione sulle famiglie residenti nel Comune di Brescia

Pro: possibilità di

rappresentazione

di un fenomeno

multidimensionale

Contro: perdita di

informazione

Alta

frequenza su

valori medio-

bassi di

vulnerabilità

Frequenza

ridotta su livelli

molto alti di

vulnerabilità

Riflessioni conclusive…

Caratteri innovativi del sistema informativo:

• Possibile disaggregazione delle informazioni ad un livello territoriale molto basso

(comunale)

• Flessibilità, intesa come possibilità per il fruitore di approfondire - in base a esigenze

specifiche - le condizioni di gruppi di popolazione, esaminando, ad esempio, la

connessione tra gli elementi di vulnerabilità (bassa intensità di lavoro, disuguaglianze

nell’apporto al reddito familiare, presenza di minori, numerosità del nucleo familiare).

Punti aperti e problematiche:

• Tempestività nella produzione del dato (T+3; al massimo T+2)

• Sviluppo di regole per la valutazione e documentazione della qualità delle fonti e della

loro integrazione

• Confrontabilità con le indagini campionarie sociali (definizioni, metadati, risultati)

• Upgrade dei contenuti informativi

• Impossibilità di esplorare percezioni, valutazioni ed aspetti soggettivi della vulnerabilità

• Prospettiva longitudinale al momento assente

Riferimenti bibliografici

• Bakker, B. (2011). Micro Integration. Statistical Methods Series Document,

Statistics Netherlands.

• Bonardo, D., Casacci, S., Pareto, A., Terribili, M.D.:How can households’

vulnerability be measured? The added value of combined methods. SIS 2015

Statistical Conference, Treviso, September 9-11 (2015).

• Chambers, R.: Editional introduction: vulnerability, coping and policy. In:

Chambers, R. (ed.) Vulnerability: How the Poor Cope, pp. 1-7. I.D.S. Bulletin

(1989)

• Garofalo, G. (ed.): Il Progetto ARCHIMEDE obiettivi e risultati sperimentali. Istat

Working Paper (2014).

• Morrone, A., Scrivens, K., Smith, C., Balestra, C.: Measuring vulnerability and

resilience in OECD countries. IARIW-OECD Conference on Economic Insecurity,

Paris, November 22–23 (2011).