In
Germania 746.212 stranieri hanno lasciato il paese nel 2020
L’OCSE calcola il valore
dei deflussi migratori. Si tratta di una variabile che prende in considerazione
le movimentazione in uscita della popolazione residente straniera. Se si
verifica il caso di outflow, ovvero di deflusso, della popolazione straniera,
allora questo significa che i migranti non si sono stabiliti definitivamente
nel paese e cercano una nuova destinazione. I dati fanno riferimento al periodo
tra il 2000 ed il 2020. Sono stati considerati soltanto i paesi OCSE aventi una
serie storica priva di missing values ovvero di valori mancanti.
Ranking dei paesi OCSE
per valore dei flussi in uscita dei migranti nel 2020.
La Germania è al primo posto per valore dei flussi in uscita dei migranti con
un ammontare pari a 746.212 unità, seguita dalla Corea del Sud con un valore
pari a 361.602 unità e dal Giappone con un ammontare di 173.033 unità. A metà
classifica vi sono l’Ungheria con un ammontare di 48.042 unità, seguita dalla
Danimarca con un valore pari a 41.743 unità e dall’Italia con un ammontare pari
a 38.934 unità. Chiudono la classifica la Slovenia con un ammontare di 11.934
unità, seguita dalla Finlandia con un ammontare pari a 6.555 unità e dall’Islanda
con un ammontare di 6.833 unità.
Ranking dei paesi OCSE
per variazione percentuale dell’outflows della popolazione straniera tra il
2000 ed il 2020. La Repubblica Ceca è al primo posto per
valore della variazione percentuale del flusso in uscita dei migranti con un
valore pari a 16524,48% pari ad un ammontare di 26,605 unità, seguita dall’Ungheria
con un ammontare di 2075% pari ad un valore di 45,834 unità, e dall’Islanda con
un ammontare di 620,12% pari ad un ammontare di 5,023 unità. A metà classifica
vi sono la Danimarca con un ammontare di 198,42% pari ad un valore di 17.755 unità,
seguita dalla Nuova Zelanda con un ammontare di 123,95% pari ad un valore di
19,368 unità, e dalla Svezia con un valore pari a 113,56% pari ad un ammontare
di 14.220 unità. Chiudono la classifica la Germania con un ammontare di 32,59%
pari ad un valore di 183.418 unità, seguita dalla Svizzera con un valore pari a
26% equivalente a 14.500 unità e dal Giappone con un valore di -17,97% pari ad
un valore di -37.900 unità.
Clusterizzazione con
algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette.
Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means
ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. L’analisi mette in evidenza la
presenza di due diversi clusters così indicati ovvero:
- ·
Cluster 1: Svezia, Danimarca, Norvegia,
Italia, Nuova Zelanda, Lussemburgo, Repubblica Ceca, Ungheria, Slovenia,
Finlandia, Belgio, Islanda, Svizzera, Austria, Paesi Bassi, Giappone, Corea del
Sud;
- ·
Cluster 2: Germania.
Appare evidente pertanto
la presenza di una clusterizzazione anomala dovuta al fatto che la Germania,
avendo dei valori elevatissimi di outflows della popolazione straniera risulta
essere costituita da un cluster a parte. Pertanto si propone una
clusterizzazione senza il valore della Germania. A seguito dell’eliminazione della
Germania-intesa come outlier- è possibile individuare due clusters come indicati
di seguito ovvero:
- ·
Cluster 1: Svezia, Norvegia, Danimarca,
Lussemburgo, Ungheria, Slovenia, Italia, Repubblica Ceca, Finlandia, Islanda, Nuova
Zelanda, Belgio, Svizzera, Austria, Paesi Bassi;
- ·
Cluster 2: Corea del Sud, Giappone.
In questo caso si ripropone
la struttura a 2 clusters, tuttavia, almeno il cluster con meno elementi ovvero
il cluster 2-C2 ha più di un elemento al proprio interno. Infatti, il caso di
una clusterizzazione con due clusters nella quale un cluster è costituito da un
solo elemento manca di essere rappresentativa della presenza di eventuali
raggruppamenti all’interno del dataset analizzato. Dal punto di vista della
mediana risulta che il valore del cluster 2-C2 risulta essere pari a 167.318
unità mentre il valore del Cluster 1-C1 è pari ad un ammontare di 34.994 unità.
Network analysis con distanza di Manhattan. Attraverso l’utilizzo della network analysis mediante la distanza di Manhattan è possibile individuare due strutture a network delle quali una è complessa e una è semplificata. La struttura a network complessa è indicata di seguito ovvero:
- ·
L’Islanda ha una connessione con la Finlandia
per un ammontare pari a 0,1 unità;
- ·
La Finlandia ha una connessione con il
Lussemburgo per un ammontare pari a 0,21 unità e con l’Islanda per un ammontare
pari a 0,1 unità;
- ·
Il Lussemburgo ha una connessione con la
Finlandia per un ammontare di 0,21 unità e con la Slovenia per un ammontare
pari a 0,17 unità;
- ·
La Slovenia ha una connessione con il
Lussemburgo per un ammontare pari a 0,1 unità.
La struttura a network
semplificata è costituita come di seguito ovvero.
- ·
Svezia e Norvegia sono connesse con un
ammontare pari a 0,18 unità.
Conclusioni. L’analisi mostra la presenza di considerevoli flussi in uscita dei migranti dai paesi OCSE. Nel periodo considerato il valore degli outflows dei migranti tende ad essere aumentato e in modo particolare quasi raddoppiato. Il fatto che i migranti si spostino da un paese all’altro è un fatto tipico dell’immigrazione. Infatti, molti paesi nei quali giungono i migranti sono dei paesi di passaggio. Per esempio, nel caso del Messico l’immigrazione in ingresso potrebbe essere soltanto un passaggio per gli USA così come l’arrivo degli immigrati in Italia e Spagna potrebbe essere semplicemente un trampolino di lancio per raggiungere altri paesi del Nord Europa. A tal proposito è chiaro che i migranti prediligono i paesi con redditi elevati, soprattutto nel Nord Europa, nei quali peraltro, sono disponibili anche sussidi per la disoccupazione e l’integrazione sociale che attirano l’immigrazione.
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