CAPP_DYN:d ll di i i l i di iun modello di microsimulazione dinamico

per l’analisi degli effetti distributivi di p glungo periodo del sistema di protezione

socialesocialeCarlo Mazzaferro e Marcello Morciano

Università di Bologna, CAPP, University of East Anglia ISEREast Anglia, ISER

Struttura della presentazione:

1. La logica del modello;2. La popolazione dell’anno base;3. Descrizione dei principali moduli demografici p p g

ed economici;4. Analisi di alcuni risultati;4. Analisi di alcuni risultati;5. Sviluppi futuri.

Obiettivo:Obiettivo: costruire un modello dinamico in grado di valutare gli costruire un modello dinamico in grado di valutare gli g gg geffetti effetti interinter ed ed intragenerazionaliintragenerazionali di riforme del sistema di di riforme del sistema di

protezione sociale.protezione sociale.

In particolare:In particolare:-- Politiche di riforma del sistema pensionistico pubblico e privatoPolitiche di riforma del sistema pensionistico pubblico e privato-- Politiche relative all’introduzione di un fondo per la non Politiche relative all’introduzione di un fondo per la non

autosufficienza autosufficienza

Focus principale del modelloFocus principale del modello: effetti distributivi delle politiche : effetti distributivi delle politiche stimati in scenari macroeconomici e demografici coerenti.stimati in scenari macroeconomici e demografici coerenti.

Il modello non è di equilibrio economico generale, ma funziona Il modello non è di equilibrio economico generale, ma funziona per scenari ed utilizza un ampio insieme di informazioni per scenari ed utilizza un ampio insieme di informazioni

i i h i i hi i h i i hstatistiche micro e macroeconomiche.statistiche micro e macroeconomiche.

I modelli di simulazione dinamici in Italia

• MODELLI MACRO:Rgs Istat ( t ibilità fi i i d i i t i–Rgs, Istat. (sostenibilità finanziaria dei sistemi pensionistico, sanitario e di long term care)

MODELLI MICRO• MODELLI MICRO:–A coorte dinamica: Coda Moscarola 2004,

Sartor 2001, Castellino e Fornero 2001 (analisi intergeneraz.le)

–A popolazione dinamica: Bianchi, Romanelli e Vagliasindi 2004, (analisi inter e intra –generaz.le), Ni l i Al i i 2005Nicoletti Altimari 2005 (tasso di risparmio e sist. pensionistico), Leonbruni e Richiardi (2006),(mercato del lavoro e partecipazione)(mercato del lavoro e partecipazione)

I modelli di microsimulazione dinamiciI modelli di microsimulazione dinamici

• Sono strumento di policy in molte nazioni:• Sono strumento di policy in molte nazioni:– Svezia, (Sesim)– Australia, (Natsem)– Gran Bretagna (Pensim2)g ( )– Stati Uniti, (Cbolt)

Canada (Dynasim)– Canada, (Dynasim)• La Commissione Europea ha finanziato

una linea di ricerca (Progress) per lo sviluppo di questa modellisticapp q

CAPP_DYNN l 2005 d ll b i CAPPNasce nel 2005 da collaborazione CAPP –

Ministero del Lavoro, partecipa a Progress, 2010 20112010-2011

Simula l’evoluzione demografica ed economica d ll l i it li fi l 2050della popolazione italiana fino al 2050.

È un modello: •• A popolazione dinamicaA popolazione dinamica•• A moduliA moduli•• Con unità temporale discreta Con unità temporale discreta •• Probabilistico Probabilistico

ff•• Ad unità di analisi sia individuale che familiare Ad unità di analisi sia individuale che familiare È composto da un set di programmi elaborati in STATA e

C h i l l’ l i diC++ (oltre 7.000 righe) che simulano l’evoluzione di una popolazione campionaria dal 2010 al 2050.

Il modelloL’ l i iL’ l i i i d ll l i èi d ll l i èL’evoluzione socioL’evoluzione socio--economica della popolazione è economica della popolazione è

realizzata tramite catene di realizzata tramite catene di MarkowMarkow finite e finite e discrete utilizzando il metodo di Monte Carlodiscrete utilizzando il metodo di Monte Carlodiscrete, utilizzando il metodo di Monte Carlo.discrete, utilizzando il metodo di Monte Carlo.

Le fonti di dati:Le fonti di dati:- Popolazione campionaria iniziale: Indagine sui bilanci delle famiglie italiane 2002. In gprospettiva IT SILC 2007;- Probabilità (condizionate) di transizione tra t tistati:-- previsionaliprevisionali [per simulazione della mortalità e

della natalità];della natalità];-- tratte da indagini sezionalitratte da indagini sezionali o da o da pseudopseudo--panelpanel

[per la simulazione delle scelte di istruzione e per le transizioni nel mercato del lavoro];le transizioni nel mercato del lavoro];

L t ttStart

La struttura del modello

BASE CAMPIONARIA(crea dataset iniziale)

STORICO(simulazione retrospettiva cond. socio econ. per gli attivi

dell’anno base)

SCENARIO(seleziona le condizioni da utilizzare per la

simulazione)

FUTURO(simula l’evoluzione annuale della popolazione)

Falso Anno simulazione <= ultimo anno Veroda simulare?

AGGREGAZIONE(generazione archivio longitudinale)

End

Modulo BASE CAMPIONARIAA partire dall’indagine Bdi 2002 costruisce la popolazione

campionaria inizialeBDI 2002

Controllo di COERENZA

SELEZIONE

RI-CODIFICAControllo di RAPPRESENTATIVITA’

GROSSING-UP

ESPANSIONEVALIDAZIONE

La numerosità campionaria passa dalle originali 21.148 a 52.500

DATABASE

p p gosservazioni individuali. (a regime ca.175.000 osservazioni annue.)

S l i “id l ” t i di i• Soluzione “ideale”: estrazione di un campione casuale dal censimento.

• In Italia non è possibile.• La creazione di una popolazione di base da p p

un’indagine campionaria– mette in discussione la rappresentatività nel primo pp p

anno della simulazione ….– … questo può avere effetti non indifferenti sulla bontà

delle stime nel medio-lungo periodo.• È quindi necessario riponderare le unità È quindi necessario riponderare le unità

campionarie (agendo sui pesi).

La popolazione iniziale del modello è maggiormente rappresentativa p p gg ppdell’universo (dati del censimento ISTAT) di quanto sia Bdi2002

Ad esempio:

Confronto delle distribuzioni di frequenza per CLETA nei 3 campioni

p

89

10

4567

%

0123

0

0-5

6-10

11-1

4

15-1

9

20-2

4

25-2

9

30-3

4

35-3

9

40-4

4

45-4

9

50-5

4

55-5

9

60-6

4

65-6

9

70-7

475

e p

iù

%Censimento 2001 Bdi 2002 DYNASIM%Censimento 2001 Bdi 2002 DYNASIM

Confronto distribuzione della popolazione per di i f i lcondizione professionale

Condizione professionale - NORD - Condizione professionale - CENTRO -

1012141618 censimento Bdi2002 DYNASIM

6789 censimento Bdi2002 DYNASIM

2468

10

%

12345

%

0dipendenti indip pens da lav* altri NOFL

0dipendenti indip pens da lav* altri NOFL

Condizione professionale - SUD - Condizione professionale -ITALIA -

20

25 censimento Bdi2002 DYNASIM

35404550

censimento Bdi2002 DYNASIM

5

10

15

%

1520253035

%

0

5

dipendenti indip pens da lav* altri NOFL 05

10

dipendenti indip pens da lav* altri NOFL

Rappresentatività del campione iniziale

donne uominidonne uomini

pp p

75808590 e più

donne uomini

75808590 e più

donne uomini

505560657075

505560657075

253035404550

età

253035404550

età

05101520

05101520

600 400 200 0 200 400 600

popolazione al 2002 (in migliaia)

600 400 200 0 200 400 600

popolazione al 2002 (in migliaia)

Fonte: ISTAT (2001) ed elaborazioni proprie con MMD

• Problemi aperti nella definizione di una popolazione rappresentativa nel primo annopopolazione rappresentativa nel primo anno della simulazione.

• Gli aggiustamenti dei pesi campionari riescono• Gli aggiustamenti dei pesi campionari riescono solo in parte a migliorare la rappresentatività della popolazione inizialedella popolazione iniziale.

• Ragione principale: i pesi sono famigliari e le tt i ti h i i hcaratteristiche socio-economiche sono

individuali.

Modulo SCENARIO

Definisce il benchmark di riferimento con cui si d l i l iconduce la simulazione

- scenari demografici (alto, medio e basso delle g ( ,previsioni Istat);- scenari di crescita economica (alto,medio e basso ( ,del modello Rgs);- scenari di politica economica (ad es. riforma delle pensioni, introduzione di un’imposta per finanziare LTC, etc);

Gli scenari macro Rgs sono costruiti a partire da quelli demografici Istat e quindi i due sono coerenti tra loro.demografici Istat e quindi i due sono coerenti tra loro.

DEMOGRAFIA1 .invecchiamento 2. mortalità3. fertilità4. immigrazione

ISTRUZIONE, LAVORO e REDDITI

8. istruzione4. immigrazione 5. uscita dal nucleo familiare 6. matrimonio7. divorzio

9. ingresso nel mercato del lavoro10. transizioni tra stati occupazionali11. transizioni tra condizioni contrattualicontrattuali12. reddito da lavoro

SICUREZZA SOCIALE 13 i

Popolazione periodo t

13. accesso pensionamento14. pensione da lavoro (anzianità e

vecchiaia)15. pensione ai superstiti

t=t+1

p p16. pensioni di invalidità (Inps e civili)17. trattamenti assistenziali18. non autosufficienzaPopolazione periodo t+1

Demografiag

Le transizioni seguono il metodo Monte Carlo ed utilizzano probabilità condizionate ad un insieme di caratteristicheprobabilità condizionate ad un insieme di caratteristiche socio-economiche individuali derivanti da fonti ufficiali, sia previsionali sia statistiche (ISTAT, Banca d’Italia, p (

etc).

NATALITA’NATALITASimula la nascita di nuovi individui tra la popolazione campionaria

sulla base delle previsioni ISTAT relative ai tassi specifici disulla base delle previsioni ISTAT relative ai tassi specifici di fecondità.

L’imputazione dei nuovi nati avviene tra le famiglie sposate con probabilità inversamente proporzionale al numero di figli presenti e all’età della madre (16-50 anni). MORTALITA’MORTALITA

Simula l’evento morte della popolazione campionaria sulla base d ll i i i ISTAT di t d didelle previsioni ISTAT disaggregate per genere ed area di

residenza.

IMMIGRAZIONESimula annualmente l’ingresso di nuovi immigrati tra la popolazione

i i ll b d ll i i i ISTAT l ti l ldcampionaria sulla base delle previsioni ISTAT relative al saldo migratorio estero.

I saldi demografici1,000,000

N_born

800,000

N_deathsNet_migrationOverall

600,000

400,000

200,000

02007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047

-200,000

La dinamica della popolazionep p

62500

ISTAT CAPP_DYN

61500

62000

61000

61500

60500

59500

60000

59000

585002007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047

USCITA NUCLEO FAMILIARE DI ORIGINE

I giovani di età compresa tra i 18 e 34 anni possono uscireI giovani di età compresa tra i 18 e 34 anni possono uscire dal nucleo familiare d’origine. La simulazione è condotta

tramite processo di Monte Carlo con probabilità condizionate al genere e alla classe d’età elaborate a partire dai dati

ISTAT Aspetti della vita quotidiana,

O OMATRIMONI e DIVORZI

A l t t di l i (4 3‰ d ll t t ) iAnnualmente una quota di popolazione (4.3‰ della pop. tot.) si sposa, mentre una quota dei coniugati divorzia (3‰ dello stock

annuale di coppie coniugate)annuale di coppie coniugate) [DATI ISTAT]. [DATI ISTAT]. PropensityPropensity scorescore

Indicatori di invecchiamento della popolazione

70%

>65/attivi >80 / >65

60%

40%

50%

30%

40%

20%

10%

0%2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Moduli Istruzione, redditi e lavoro

Ed i M t d l lEducazione Mercato del lavoro

Redditi da lavoro

OBBLIGO

DIPLOMA

Ingre

OCC

FT

OCC

PT

Pensione da lavoro

DIPLOMA

LAUREA triennale

esso merca

Uscitaato del lavo

NON OCC NO

FL

Pensione di invalidità

LAUREA specialistica

oro

IstruzioneStima Ordered probit su pooling di dati Bdi 1998-20024 Livelli di istruzione : obbligo, diploma, laurea breve, obbligo, diploma, laurea breve,

i li tii li tispecialistica.specialistica.*

1( | ) ( | ) 1 ( )i i i i Y i Y iP y Y X P y x Xα α β−= = > = −Φ −

Variabili esplicative:Variabili esplicative: -- livello più elevato di studio conseguito dai genitori;livello più elevato di studio conseguito dai genitori;

area di residenza;area di residenza;-- area di residenza;area di residenza;-- genere.genere.

Coefficienti ed effetti marginali della stima delle determinanti le scelte Coefficienti ed effetti marginali della stima delle determinanti le scelte dei livelli di acquisizione di capitale umanodei livelli di acquisizione di capitale umano

Log likelihood = -6557.3791

Number of obs = 8577

LR chi2(10) = 1428.69

Prob > chi2 = 0 0000Prob > chi2 = 0.0000

Pseudo R2 = 0.0982

---------------------------------------------------------------------------------

y=Pr(j==1) y=Pr(j==2) y=Pr(j==3)y j y j y j

studio (y) | Coef. .2468 .6922 .0609

-------------+-------------------------------------------------------------------

ObbligoMadre | -.6731 (.0621) .1919 (.0157) -.0921 (.0060) -.0997 (.0112)

DiplomaMadre | -.1916 (.0606) .0625 (.0203) -.0412 (.0142) -.0213 (.0062)

ObbligoPadre | -.7523 (.0610) .2263 (.0173) -.1254 (.0091) -.100 (.0094)

DiplomaPadre | -.2333 (.0585) .0763 (.019) -.0505 (.0139) -.0257 (.0059)

nomadre | 9158 ( 1106) 3433 ( 0429) 2875 ( 040) 055 ( 003)nomadre | -.9158 (.1106) .3433 (.0429) -.2875 (.040) -.055 (.003)

nopadre | -.8182 (.0689) .2985 (.0266) -.2379 (.0242) -.0606 (.0034)

donna | .2694 (.0262) -.0839 (.0080) .0505 (.0049) .0334 (.0034)

Centro | -.0130 (.0364) .0041 (.0115) -.0025 (.0072) -.0015 (.0043)

Sud | -.2971 (.0295) .0946 (.0092) -.0595 (.0062) -.0351 (.0035)

-------------+-------------------------------------------------------------------

(Ancillary parameters)

_cut1 | -1.789 (.0679)

_cut2 | .4421 (.0646)

Livello di scolarizzazione della popolazione 15_64 anni

60%

obbligo diploma laurea

50%

40%

30%

20%

10%

0%2007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047

Ingresso mercato del lavoroIngresso mercato del lavoro

Terminato il percorso formativo gli individui entrano nel mercato del lavoro.

Qualifica, Professione, Stato occupazionaleQualifica, Professione, Stato occupazionalevengono assegnate con il metodo di MCg g

utilizzando probabilità di transizione condizionate al genere, titolo di studio e area di genere, titolo di studio e area di

residenzaresidenza stimate su dati RTFL 2001-2002 [ISTAT].

Transizioni nel mercato del lavoroTransizioni nel mercato del lavoroOgni attivo, annualmente, può transitare tra 4 stati

professionali occupato full-time, occupato part-time,

di t t t ll f ldisoccupato, non appartenente alla forza lavoro.Le probabilità di transizione tra stati occupazionali

ti t t it lti i l l it lisono stimate tramite multinomial logit su poolingdi Indagini RTFL ‘93-’03

( )X β,,

,1

exp( )( | ) , 1,...,

1 exp( )

i ji j i M

i jj

XP s J X j S

X

β

β= = =

+∑1j=

condizionatamente a:

polinomio età genere titolo di studio area geografica settore statopolinomio età genere titolo di studio area geografica settore statopolinomio età, genere, titolo di studio, area geografica,settore, stato polinomio età, genere, titolo di studio, area geografica,settore, stato civile, civile, dummiesdummies di coorte di nascita di coorte di nascita

% di UOMINI che cambiano stato occupazionale rispetto all’anno precedente

35% 15-30 anni 31-50 anni 51-64 anni

30%

15 30 anni 31 50 anni 51 64 anni

20%

25%

cent

uali

10%

15%

valo

ri pe

r

5%

10%

0%

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

2041

2043

2045

2047

2049

% di DONNE che cambiano stato occupazionale rispetto all’anno precedente

35% 15 30 anni 31 50 anni 51 64 anni

30%

35% 15-30 anni 31-50 anni 51-64 anni

20%

25%

entu

ali

15%

valo

ri pe

rc

5%

10%

0%

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

2041

2043

2045

2047

2049

I dati RTFL evidenziano la presenza di effetti di coorte per le donnecoorte per le donne …

uomini donne

tassi di attività per genere e per coorte nel periodo 1993-20031

uomini donne

ne.5ccup

azio

nTa

sso

di o

0

20 40 60 20 40 60Fonte:RTFL 1993-2003 Fonte:RTFL 1993-2003

T

min/1939 1940/19491950/1959 1960/1969

età dell'individuo

1950/1959 1960/1969 1970/1979 1980/max

Graphs by _ss

Tasso di partecipazione uomini. 2008, 2025, 2050

100.0%

y_2008 y_2025 y_2050

80.0%

90.0%

60.0%

70.0%

40 0%

50.0%

20 0%

30.0%

40.0%

10.0%

20.0%

0.0%23 28 33 38 43 48 53 58 63

Tasso di partecipazione donne. 2008, 2025, 2050

100%

y_2008 y_2025 y_2050

80%

90%

60%

70%

40%

50%

30%

40%

10%

20%

0%23 28 33 38 43 48 53 58 63

Numero di occupati in CAPP DYN. 2009-2050

22000

occupati

Numero di occupati in CAPP_DYN. 2009 2050

21500

21000

20000

20500

19500

20000

19000

185002009 2014 2019 2024 2029 2034 2039 2044 2049

Composizione socio-demografica della popolazione occupataComposizione socio demografica della popolazione occupata

S E à Ed i N f N i li àSesso Età Educazione N. of comp. Nazionalità

Anno Donne Uomini <=30 31/50 >=50 Base Dipl. Univ <3 =3 >3 Imm. It..Anno p

2005 41.8 58.2 23.7 58.8 17.5 44.5 44.0 11.5 41.6 34.0 24.4 5.0 95.0

2015 42.8 57.2 16.9 56.6 26.5 41.6 45.2 13.2 45.2 35.6 19.2 8.5 91.5

2025 43.9 56.1 16.1 52.7 31.2 37.6 43.7 18.8 46.5 33.5 19.9 11.7 88.4

2035 45 0 55 0 15 3 48 9 35 8 33 5 42 2 24 3 47 9 31 5 20 6 14 8 85 22035 45.0 55.0 15.3 48.9 35.8 33.5 42.2 24.3 47.9 31.5 20.6 14.8 85.2

2050 46.1 53.9 13.2 48.5 38.3 30.6 35.0 34.3 48.3 29.4 22.3 16.5 83.52050 46.1 53.9 13.2 48.5 38.3 30.6 35.0 34.3 48.3 29.4 22.3 16.5 83.5

Redditi da lavoroRedditi da lavoroA tutti gli occupati viene assegnato un reddito da lavoro

stimato tramite modelli minceriani su cross-sectionBdi2002

LAV. DIPENDENTI con tit. di studio LICENZA MEDIA

LAV. DIPENDENTI con tit. di studio DIPLOMA

LAV. DIPENDENTI con LAUREA

LAV. INDIPENDENTI

UOMINI DONNE UOMINI DONNEEta 0,052*** 0,017 0,042*** 0,014 0,071** 0,074***Eta^2 -0,001*** -0,0002 -0,001*** -0.0001 -0,001** -0,001**A i ib 0 012*** 0 014*** 0 019*** 0 017*** 0 015* 0 005Anni contrib 0,012*** 0,014*** 0,019*** 0,017*** 0,015* 0,005NORD 0,095** 0,037 0,005 0,011 0,193** 0,108SUD -0,189*** -0,317*** -0,164*** -0,073 0,116 -0,187*Operaio -0,265*** -0,249*** -0,225*** -0,214*** -0,673***p , , , , ,Dirigente 0,132 0,065 0,418*** 0,215* 0,382***Part-time -0,517*** -0,604*** -0,386*** -0,480*** -0,320*** -0,073Sett.Pubblic -0,028 -0,029 -0,117*** 0,038 -0,077Donna -0,154* -0,366***Licenza Media -0,188**Laurea 0,472***

cons 8 768*** 9 232*** 9 036*** 9 215*** 8 410*** 8 137***_cons 8,768 9,232 9,036 9,215 8,410 8,137R^2 0,5421 0,4319 0,4365 0,4106 0,4072 0,1267N 1584 1404 742 1226 688 1353

Evoluzione nel ciclo di vita del reddito da lavoro di un DIPENDENTE f ll ti d l tt i t id t lDIPENDENTE full-time del settore privato residente al

NORD per titolo di studio.

000

035

000

4050

0030

000

020

000

2515

00

20 30 40 50 60 70eta

elem medie diplomaelem,medie diploma laurea

Alla crescita endogena prodotta annualmente dal modello [per effetto d ll’ l i i d fi d ll l i ] è i t f tt didell’evoluzione socio-demografica della popolazione] è aggiunto un fattore di crescita (e)(e) pari alla differenza tra la crescita retributiva stimata da

RGS [scenario centrale] (m)(m) e quella stimata dal modello:w=yilavh*(1+e)w=yilavh*(1+e)

dove e=me=m-- [[yilavhyilavh(t)/(t)/yilavhyilavh(t(t--1)]1)]

Dinamica delle retribuzioni e dell'idx di Gini

25000 0,3

retribuzione annua

23000

24000

0,24

0,26

0,28retribuzione annuaGini

22000

0,18

0,2

0,22

20000

21000

0 12

0,14

0,16

19000

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

2031

2033

2035

2037

2039

2041

2043

2045

2047

2049

0,1

0,12

Sicurezza Sociale

In questo modulo, in base all’evoluzione socio-economica ottenuta dai moduli demografici ed economici si simulano:

- Scelte relative all’età di pensionamento;Calcolo delle prestazioni pensionistiche da lavoro;- Calcolo delle prestazioni pensionistiche da lavoro;

- Integrazioni e maggiorazioni sociali;- Calcolo delle prestazioni di reversibilità e assegno sociale;p g ;- Integrazioni al minimo e maggiorazioni sociali.

Articolazione della popolazione dei pensionati da lavoro• quattro categorie: dipendenti privati, dip. pubblici, lavoratori

autonomi e parasubordinati;autonomi e parasubordinati;• Pensionati “retributivi”, “misti”, “contributivi”.

Scelta dell’età di pensionamento

1. Accesso al pensionamento di anzianità per gli individui che, maturati i requisiti, hanno un tasso di sostituzione lordo superiore al 60%

2 Accesso al pensionamento di vecchiaia: Età legale (crescente2. Accesso al pensionamento di vecchiaia: Età legale (crescente secondo le regole della riforma)

Le riforme pensionistiche in Italia• (• (

Amato (‘92), Dini (‘95), Prodi (‘97), Maroni (’04) Damiano(‘08)

‘92 ‘95 ‘97 ‘02 ‘05 ‘08 2040

fase di transizione

bi tti iobiettivi:1. Assicurare sostenibilità finanziaria al sistema2 Omogeneizzazione dei trattamenti2. Omogeneizzazione dei trattamentiCaratteristica comune delle riforme: GRADUALITA’ anche per

favorirne l’accettabilità sociale3 Regimi differenti:

Retributivo (defined benefit)Mi t ( i d i )Misto (mixed regime) Contributivo (defined contribution)

Quote di pensionati per tipologia l t t l d i i ti d lsul totale dei pensionati da lavoro

90%

100% retributivo misto contributivo

60%

70%

80%

40%

50%

60%

20%

30%

0%

10%

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050Fonte: Simulazioni proprie:scenario centrale.

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

65%

Average pension benefit over average earning

65%

60%

55%

50%

45%

40%2008 2013 2018 2023 2028 2033 2038 2043 2048

Età media di pensionamento. 2010 - 2050p

Numero medio di anni di contribuzione al i tpensionamento

Stima Kernel redditi da lavoro. 2010, 2030, 2050.0

0004

.000

03.0

0002

.000

010

0 100000 200000 300000 4000000 100000 200000 300000 400000reddito

2010 203020502050

Stima Kernel pensioni da lavoro. 2010, 2030, 2050.0

0008

.000

06.0

0004

.000

020

0 20000 40000 60000 80000 1000000 20000 40000 60000 80000 100000reddito

2010 203020502050

Tasso di sostituzione 2010, 2030, 2050

5

2010

8

2030

5

2050

46

43

sity

sity

3si

ty2

Den

s 4D

ens

2D

ens

12

10

.2 .4 .6 .8 1t

0

.2 .4 .6 .8 1t

0

.2 .4 .6 .8 1ts

49

tststs

Indice di Gini su pensioni da lavoro e retribuzioni

34%

old age pensions earnings

p

33%

34%

33%

33%

32%

32%

31%

31%

30%

30%

29%

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Net present value ratio of new pensioneers by year of birth

2.5

21.

51

.5

0 2 4 6 8xx

CI 95% Npvr

Source: CAPP_DYN

La popolazione non t ffi i tautosufficiente:

caratteristiche economiche ecaratteristiche economiche e socialisociali

• Introduzione di un modulo invalidità• Introduzione di un modulo invalidità– Stima ordered probit su dati Istat– Imputazione delle probabilità al modello

con due scenari• Meccanico (solo effetto età)• Compressione della disabilità (educazione)

Quota dei disabiliQuota dei disabili

10%

9%

10%

pure ageing

d di bilit

7%

8%endogenous disability

constant health

6%

7%

5%

3%

4%

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Distribuzione per classe di età Scenario diDistribuzione per classe di età. Scenario di riduzione della disabilità

70

80

50

60

70

<65

40

50 <65

65-70

71-75

20

3076-80

>80

0

10

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 20502005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Distribuzione dei disabili per numero di figli

0 1 2 3 >=4

2005 23% 21% 29% 14% 14%2005 23% 21% 29% 14% 14%

2010 24% 20% 28% 15% 13%

2020 26% 20% 29% 14% 11%

2030 32% 19% 28% 13% 8%2030 32% 19% 28% 13% 8%

2040 43% 16% 27% 10% 5%

2050 54% 12% 25% 6% 3%

Spesa per NA su Pil

1 6%

1.8%

2.0%

1.2%

1.4%

1.6%

0.8%

1.0%

1.2%

0 2%

0.4%

0.6% pure ageing

compression of disability

0.0%

0.2%

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

S il i iSviluppi in corso

• Aggiornamento dei moduli demografici ed economici• Aggiornamento dei moduli demografici ed economici (partecipazione mkt lavoro, matrimoni, divorzi, istruzione)istruzione)

• Introduzione di un modulo per la simulazione del processo di accumulazione e trasferimento dellaprocesso di accumulazione e trasferimento della ricchezza privata– Descrizione più dettagliata della formazione del redditoDescrizione più dettagliata della formazione del reddito 

disponibile famigliare

– Analisi distributiva delle prospettive di sviluppo della componente pensionistica complementare

• Modifica della popolazione anno base: da BDI a IT 

59SILC

Modulo ricchezza Start

NoYea of simulation <= 

2050

Yes

d d t t t

No

read dataset year t

Wealth transfers simulation

Stochastic returnsBuild panel 

containing wealth 

Investment processes

Consumption/Savings

information

Save dataset year t

p / g

E dEnd

Modulo ricchezzaModulo ricchezza

Principali passi:– Regola dinamica consumo/risparmiog / p

– Trasferimenti intergenerazionali

Rendimenti stocastici ricchezza reale e finanziaria– Rendimenti stocastici ricchezza reale e finanziaria

– Acquisto e vendita immobili

Alcuni risultati preliminari #1Alcuni risultati preliminari #1

2.4

2.8

12Average Household Wealth to Income Ratio (2008-2050)

1.6

22

o

10o

.81.

21

ratio

68

ratio

0.4

46

2010 2020 2030 2040 2050Year

net worth enlarged financial wealthhouse equity debt (right axis)

Risultati preliminari  #2

.15

Average Household Saving Propensity (2005-2050).1

5s/

y.0

50

2000 2010 2020 2030 2040 2050Year

saving propensity base saving propensity enlarged

Using IT‐SILC (instead of SHIW) for defining the base population

• Advantages:– Large sample size;g p ;

– Linkage with administrative data;

– information on net andand gross earnings available;

– Panel component.

Drawbacks:Drawbacks:Not detailed information available on:

‐ Consumption;Use of statistical 

matching p ;

‐ Saving;

‐ Wealth.

matching techniques?

Limited set of retrospective information on individual’s working career.