L’aspettativa di vita nelle regioni italiane

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L’Istat pubblica gli indicatori del BES (Benessere Equo Sostenibile[1]). Si tratta di un insieme di indicatori che fanno riferimento ad aspetti non strettamente economici e finanziari. Esso comprende infatti anche aspetti sociali, educazionali, sanitari, ambientali, paesaggistici e relativi alla sicurezza percepita dai cittadini. L’idea del BES risulta essere quella di offrire degli scenari alternativi al PIL: la critica al PIL iniziata negli anni ‘60 ha condotto alla creazione di indicatori, nuovi strumenti di statistica nazionale utilizzati per valutare metricamente dei beni non strettamente economici. Occorre considerare che il PIL è stato contestato soprattutto per la sua scarsa rappresentatività rispetto ad alcuni aspetti della qualità della vita delle persone. Inoltre, come indicato nel paradosso di Easterlin[2], la crescita del reddito pro-capite oltre una certa misura sembra mancare di una relazione positiva con la crescita della felicità.

La critica nei confronti del PIL è stata una delle innovazioni più rilevanti nel contesto della riforma dei sistemi contabili nazionali. Lo sviluppo degli strumenti metrici connessi alla tecnologia dell’industria 4.0 consente inoltre di stimare delle variabili nuove, come per esempio il mood della popolazione, attraverso gli algoritmi in grado di decifrare il comportamento degli utenti online attraverso la sentiment analysis. Tali dati, sempre più abbondanti sotto il punto di vista quantitativo e qualitativo, consentono di stimare delle variabili precedentemente non disponibili, come per esempio la reazione della popolazione rispetto a degli avvenimenti macro economico. Tali informazioni sono utili al decisore politico ed anche ai privati per poter organizzare al meglio le attività sia della pubblica amministrazione che delle aziende aventi finalità di profitto. È molto probabile che nel futuro si potranno calcolare al meglio anche delle variabili aventi carattere più strettamente psicologico, come per esempio la presenza di disagio, depressione ed ansia, per creare delle connessioni con fenomeni a carattere generale che possano ispirare le policy.

Il modello econometrico stimato. Nell’analisi seguente si analizza la variabile “Speranza di vita alla nascita” rispetto ad alcune determinanti di carattere sanitario. I dati fanno riferimento alle 20 regioni italiane nel periodo tra il 2004 ed il 2018.

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I dati mostrano che l’aspettativa di vita alla nascita è associata come indicato di seguito:

  • negativamente con la mortalità per incidenti stradali;
  • negativamente con il fumo;
  • positivamente con il numero di persone con almeno il diploma;
  • positivamente con il numero di occupati sovra-istruiti;
  • negativamente con il tasso di infortuni e inabilità permanente.

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Conclusioni. L’aspettativa di vita alla nascita tende a crescere con l’istruzione e a ridursi con gli incidenti stradali, il fumo, gli infortuni mortali e l’inabilità permanente. Occorre considerare in questo il ruolo dell’educazione nella creazione di comportamenti in grado di evitare dei comportamenti rischiosi, che possono ridurre l’aspettativa di vita. Fenomeni come la dipendenza da tabacco e gli incidenti stradali risultano essere correlati in modo negativo rispetto all’educazione. Per tali motivazioni, una delle strategie per incrementare l’aspettativa di vita alla nascita consiste nell’implementazione dei modelli di lifelong learning. Una crescita del grado generale dell’educazione presso la popolazione può infatti essere associata ad una riduzione di comportamenti rischiosi che riducano l’aspettativa di vita alla nascita della popolazione.

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Panel data effetti fissi per la stima dell’aspettativa di vita alla nascita nelle regioni italiane

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Modello panel data con effetti variabili per la stima dell’aspettativa di vita alla nascita

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[1]https://www.istat.it/it/benessere-e-sostenibilit%C3%A0/la-misurazione-del-benessere-(bes)/gli-indicatori-del-bes

[1] https://it.wikipedia.org/wiki/Paradosso_di_Easterlin

Angelo Leogrande

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