Popolazione Priva di Adeguato Riscaldamento Domestico in Europa

 

Tra il 2005 ed il 2021 è diminuita del 52,29%

L’Eurostat calcola la percentuale della popolazione che non è in grado di mantenere la casa adeguatamente calda. I dati per questo indicatore vengono raccolti nell’ambito delle statistiche dell’Unione Europea sul reddito e sulle condizioni di vita per monitorare lo sviluppo della povertà e dell’inclusione sociale in Europe. La raccolta dei dati si basa su sondaggi.

Ranking dei paesi per valore della popolazione priva di adeguato riscaldamento domestico in Europa nel 2021. La Bulgaria nel 2021 è stata al primo posto della classifica per percentuale della popolazione priva di adeguato riscaldamento domestico con un valore pari a 23,7%, seguita dalla Lituania con un valore di 22,5%, e da Cipro con un ammontare di 19,4%. A metà classifica vi sono la Lettonia con un valore di 4,9%, seguita dal Belgio con 3,5% e dalla Germania con un valore di 3,3%. Chiudono la classifica l’Austria, Slovenia e Svezia con un valore pari a 1,7%, seguite dalla Finlandia con un valore di 1,3%. Nel 2021 in media il 7,3% della popolazione europea ha avuto delle difficoltà economiche che le hanno impedito di tenere l’abitazione sufficiente calda.

Ranking dei paesi europei per valore della variazione percentuale del valore della popolazione priva di adeguato riscaldamento domestico in Europa tra il 2005 ed il 2021. Il Lussemburgo è al primo posto con una crescita della percentuale della popolazione priva delle risorse per riscaldare adeguatamente l’abitazione domestica pari ad un valore di 177,78%, seguita dalla Spagna con un valore di 51,06% e dalla Svezia con un ammontare di 21,43%. A metà classifica vi sono la Lituania con -35,34%, seguita da Malta con -38,1%, e Cipro con -42,43%. Chiudono la classifica la Repubblica Ceca con -76,34%, seguita dalla Lettonia con -83,56%, e dalla Polonia con un valore pari a 90,48%. Tra il 2005 ed il 2021 il valore della percentuale della popolazione priva di adeguato riscaldamento domestico in Europa è diminuito da un valore del 15,36% fino ad un valore di 7,32% ovvero pari ad un valore di -8,03 unità pari a -52,29%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. I dati mostrano la presenza dei seguenti clusters ovvero:

• ·         Cluster 1: Cipro, Portogallo, Lituania, Grecia;
• ·         Cluster 2: Germania, Austria, Slovenia, Repubblica Ceca, Estonia, Francia, Paesi Bassi, Svezia, Finlandia, Danimarca, Irlanda, Slovacchia, Lussemburgo, Belgio, Spagna, Ungheria, Malta, Italia, Polonia, Lettonia.

Dal punto di vista della mediana risulta che il valore di C1 è pari ad un ammontare di 19,4 mentre il valore di C2 è pari ad un ammontare di 3,2 unità. Ne deriva il seguente ordinamento C1>C2.

Network analysis con la distanza euclidea. Di seguito viene presentata una cluster analysis con l’utilizzo della distanza euclidea. Viene ad essere individuata una unica struttura a network complessa ovvero:

• ·         Il Lussemburgo ha una connessione con la Svezia per un ammontare di 0,24 unità;
• ·         La Svezia ha una connessione con i Paesi Bassi per un ammontare di 0,24 unità, con l’Estonia per un ammontare di 0,26 unità e con l’Islanda per un valore di 0,15 unità;
• ·         L’Estonia ha una connessione con la Svezia per un ammontare di 0,26 unità, con i Paesi Bassi per un valore di 0,22 unità, con l’Austria per un ammontare di 0,26 unità;
• ·         L’Austria ha una connessione con l’Estonia per un ammontare di 0,26 unità, e con i Paesi Bassi per un ammontare di 0,26 unità;
• ·         I Pasi Bassi hanno una connessione con la Svezia per pari ad un ammontare di 0,24 unità, con l’Estonia per un valore di 0,22 unità, con l’Austria per un valore di 0,26 unità, e con l’Islanda per un ammontare di 0,25 unità;
• ·         L’Islanda ha una connessione con la Svezia per un valore di 0,15 unità e con i Paesi Bassi pari ad un valore di 0,25 unità.

La presenza di relazioni all’interno della network analysis non implica relazioni di tipo causa-effetto. Si tratta al contrario di una analisi orientata ad offrire una idea di come potrebbero diffondersi gli effetti da un paese all’altro. Per esempio, se la percentuale della popolazione priva della capacità di garantire un adeguato riscaldamento all’abitazione dovesse aumentare in Austria allora aumenterebbe anche in Estonia e nei Paesi Bassi. Tali valori stanno quindi a rappresentare la presenza di connessioni tra gli andamenti di serie storica dei paesi analizzati.

Conclusioni. La percentuale della popolazione che nei paesi europei ha difficoltà a riscaldare adeguatamente la propria abitazione è diminuita del 52% tra il 2005 ed il 2021. Si tratta di andamento assai positivo che mette in evidenza un miglioramento complessivo della condizione socio-economica della famiglie. Tuttavia, la serie storica analizzata non prende in considerazione né il periodo 2021-2022 né il 2022-2023, ovvero due esercizi nei quali l’aumento del prezzo del gas dovuto alla guerra Russo-Ucraina potrebbe aver generato una crescita della percentuale della popolazione con difficoltà a riscaldare adeguatamente la propria abitazione. Infatti, la crescita del prezzo del gas potrebbe annullare anche la crescita del reddito pro-capite. Infine, l’andamento significativamente inflattivo delle economie europee nel post Covid potrebbe ulteriormente peggiorare la situazione soprattutto delle famiglie povere tra il 2022 ed il 2023. In ogni caso nel 2021 il 7,3% della popolazione europea ha avuto delle difficoltà a riscaldare la propria abitazione mettendo in evidenza una condizione diffusa di povertà ed indigenza che potrebbe essere ancora più preoccupante in caso di manifestazione di una recessione economica.

 

La Produttività dell’Energia in Europa

E’ aumentata tra il 2000 ed il 2021 del 56,99% in media per i paesi considerati

L'indicatore misura la quantità di output prodotta per unità di energia disponibile lorda. L'energia disponibile lorda rappresenta la quantità di prodotti energetici necessari per soddisfare la domanda a livello geografico. La variabile è calcolata come euro per chilogrammo di petrolio equivalente.

Ranking dei paesi per valore della produttività di energia nel 2021. L’Irlanda è al primo posto per valore della produttività di energia con un valore pari a 24,45 euro per chilogrammo di petrolio equivalente, seguita dalla Danimarca con un ammontare di 16,89, e dal Lussemburgo con un valore di 12,82. A metà classifica vi sono la Slovenia con 6,78, seguita dal Belgio con un valore di 6,47, e dalla Croazia con un ammontare di 6,13 euro. Chiudono la classifica la Serbia con un ammontare di 2,49, seguita dalla Bulgaria con un valore di 2,47, e dall’Islanda con un ammontare di 2,23.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale della produttività dell’energia tra il 2000 ed il 2021. L’Irlanda è al primo posto per valore della variazione percentuale della produttività dell’energia tra il 2000 ed il 2021 con un valore di 180,39% pari ad un ammontare di 15,73 euro, seguita dalla Romania con un valore di 131,60% pari ad un ammontare di 3,04 unità, e dalla Lituania con un valore di 108,13% pari ad un valore di 2,66 unità. A metà classifica vi sono la Svezia con un ammontare di 52,28% pari ad un valore di 3,21 unità, seguita dall’Ungheria con un valore di 51,88% pari ad un ammontare di 1,66 unità, seguita dal Lussemburgo con un valore di 47,87% pari ad un ammontare di 4,15 unità. Chiudono la classifica l’Italia con un ammontare di 14,32% pari ad un ammontare di 1,27 unità, seguita dall’Austria con un valore di 11,51% pari ad un ammontare di 1,00 unità, seguita dall’Islanda con un valore di -5,11% pari ad un ammontare di -0,12 unità. Tra il 2000 ed il 2021 il valore della produttività dell’energia un valore di 56,99% pari ad un ammontare di 2,59 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Vengono individuate due clusters ovvero:

• ·         Cluster 1: Repubblica Ceca, Polonia, Lituania, Ungheria, Malta, Estonia, Slovacchia, Romania, Macedonia del Nord, Lettonia, Serbia, Bulgaria, Islanda, Croazia, Slovenia, Finlandia, Belgio;
• ·         Cluster 2: Italia, Austria, Lussemburgo, Norvegia, Germania, Francia, Spagna, Danimarca, Svezia, Irlanda, Portogallo, Paesi Bassi, Grecia, Cipro.

Dal punto di vista della mediana risulta che il valore del Cluster 2-C2 è superiore al valore del Cluster 1-C1 ovvero C2=9,52>C1=4,86. Dal punto di vista strettamente geografico possiamo notare che il cluster dell’Europa occidentale risulta essere superiore rispetto al valore dell’Europa orientale.

Network analysis con la distanza euclidea. Di seguito viene realizzata una cluster analysis ottimizzata attraverso l’utilizzo della distanza euclidea. Vengono individuate tre strutture a network semplificate e due strutture a network complesse. Esiste la seguente struttura a network complessa ovvero:

• ·         La Repubblica Ceca ha una connessione con la Polonia con un ammontare di 0,15 unità;
• ·         La Polonia ha una connessione con la Repubblica Ceca con un ammontare pari a 0,15 unità, con la Slovacchia per un ammontare di 0,4 unità, con la Romania pari ad un ammontare di 0,38 e con la Lituania con un valore di 0,4 unità;
• ·         La Slovacchia ha una connessione con la Polonia per un ammontare di 0,4 unità, con la Romania per un ammontare di 0,22 unità, e con la Lituania con un valore di 0,28 unità;
• ·         La Romania ha una connessione con la Slovacchia per un ammontare di 0,22 unità, con la Lituania per un ammontare di 0,29 unità e con la Polonia per un ammontare di 0,38 unità;
• ·         La Lituania ha una connessione con la Polonia per un ammontare di 0,4 unità, con la Slovacchia per un ammontare di 0,38 unità e con la Romania per un ammontare di 0,29 unità.

Esiste la seguente struttura a network complessa ovvero:

• ·         La Finlandia ha una connessione con la Slovenia per un valore di 0,42 unità, e con la Croazia per un ammontare di 0,42 unità;
• ·         La Croazia ha una connessione con la Finlandia per un ammontare di 0,42 unità, e con la Slovenia per un valore di 0,21 unità;
• ·         La Slovenia ha una connessione con la Croazia per un ammontare di 0,21 unità e con la Finlandia per un ammontare di 0,42 unità.

Inoltre, esistono le seguenti strutture a network semplificate ovvero:

• ·         L’Ungheria e la Lettonia hanno una connessione per un valore pari a 0,3 unità;
• ·         La Serbia e la Bulgaria hanno una connessione per un valore di 0,1 unità;
• ·         Francia e Spagna hanno una connessione per un valore di 0,2 unità.

Conclusioni. Il valore della produzione dell’energia in Europa tra il 2000 ed il 2021 è cresciuto in media per i paesi europei di un ammontare pari a 56,99%. Tale andamento sta a significare che è aumentata la capacità di generare valore aggiunto in euro massimizzando l’output energetico. Ovviamente tale capacità è superiore per i paesi dell’Europa Occidentale rispetto ai valori corrispondenti dell’Europa Orientale per motivazioni che sono connesse rispetto alla capacità dei sistemi produttivi ed industriali di essere efficienti nel senso dell’ottimizzazione dell’energia. È necessario investire su nuove tecnologie che consentano di aumentare la resa in euro dell’energia prodotta per incontrare le necessità della sostenibilità ambientale. L’investimento nella ricerca e sviluppo potrebbe aumentare la probabilità di trovare delle nuove forme di produzione industriale che funzionino a bassi consumi energetici o di introdurre nuove fonti di energia che siano in grado di aumentare il valore dell’output energetico.

Il Consumo Finale di Energia in Europa

 

Tra il 2000 ed il 2021 è diminuito dell’1,23% in media per i paesi analizzati

L’Eurostat mistura il consumo finale di energia. L'indicatore misura l'uso finale di energia in un paese. Il consumo di energia finale copre solo l'energia consumata dagli utenti finali, come l'industria, i trasporti, le famiglie, i servizi e l'agricoltura. Il consumo finale di energia esclude il consumo di energia del settore energetico stesso e le perdite che si verificano durante la trasformazione e la distribuzione dell'energia. L’indicatore è misurato in termini di milioni di tonnellate di petrolio equivalente.

Ranking dei paesi per valore del consumo di energia finale nel 2021. La Germania è al primo posto per valore del consumo di energia finale nel 2021 con un valore pari a 209,7 milioni di tonnellate di petrolio equivalente, seguita dalla Francia con 143,2, e dall’Italia con un ammontare di 113,3 unità. A metà classifica vi sono l’Ungheria con un ammontare di 19,2 unità, seguita dal Portogallo con un ammontare di 15,7, e dalla Grecia con un ammontare di 15,2 unità. Chiudono la classifica l’Estonia con un valore di 2,8 unità, seguita da Cipro con un ammontare di 1,7 unità e da Malta con 0,6 unità.

Ranking dei paesi per variazione percentuale del valore del consumo di energia tra il 2000 ed il 2021. La Lituania è al primo posto per valore della variazione percentuale del valore del consumo di energia tra il 2000 ed il 2021 con un ammontare del 50,00% pari ad un ammontare di 1,9 unità, seguita dalla Polonia con un valore di 36,48% pari ad un ammontare di 20,1 unità e dalla Lettonia con un valore di 24,24% pari ad un ammontare di 0,8 unità. A metà classifica vi sono la Repubblica Ceca con un ammontare di 4,38% pari ad un ammontare di 1,1 unità, seguita dalla Slovacchia con un ammontare di 3,64% pari ad un ammontare di 0,4 unità, e dalla Slovenia con un ammontare di 2,17% pari ad un ammontare di 0,1 unità. Chiudono la classifica i Paesi Bassi con un ammontare di -10,5% pari ad un ammontare di -5,5 unità, seguito dal Portogallo con un valore di -12,78% pari ad un ammontare di -2,3 unità e dalla Grecia con un valore di -19,15% pari ad un ammontare di -3,6 unità. In sintesi, il valore della variazione percentuale del valore del consumo di energia tra il 2000 ed il 2021 è diminuito di un valore pari a -1,23%.

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. Nello specifico vengono individuati tre clusters ovvero:

• ·         Cluster 1: Slovacchia, Bulgaria, Irlanda, Croazia, Danimarca, Slovenia, Lituania, Lussemburgo, Lettonia, Estonia, Portogallo, Ungheria, Cipro, Grecia, Malta, Romania, Repubblica Ceca, Finlandia, Austria, Svezia, Belgio;
• ·         Cluster 2: Germania, Francia;
• ·         Cluster 3: Spagna, Polonia, Italia, Paesi Bassi.

Dal punto di vista del valore della mediana del cluster risulta il seguente ordinamento ovvero: C2=176,45>C3=77,75>C1=11,4.

Network analysis con la distanza euclidea. Di seguito viene presentata una network analysis con distanza euclidea. Nello specifico vengono ad essere individuati tre diverse strutture a network delle quali una complessa e due semplificate.

Esiste una struttura a network con la struttura indicata di seguito:

• ·         La Lettonia ha una connessione con la Lituania per un valore di 0,061 unità, con il Lussemburgo per un valore pari a 0,015 unità con la Slovenia per un ammontare di 0,063 unità;
• ·         Il Lussemburgo ha una connessione con la Slovenia per un ammontare di 0,015 unità, con la Lituania per un ammontare di 0,051 unità e con la Slovenia per un ammontare di 0,051 unità;
• ·         La Slovenia ha una connessione con il Lussemburgo per un ammontare di 0,051 unità, con la Lettonia per un ammontare di 0,063 unità e con la Lituania per un ammontare di 0,032 unità;
• ·         La Lituania ha una connessione con la Lettonia per un ammontare di 0,061 unità, con il Lussemburgo per un ammontare di 0,051 unità e con la Slovenia per un ammontare di 0,032 unità.

Esistono inoltre due seguenti strutture a network semplificate ovvero:

·         La Slovacchia e l’Irlanda hanno una connessione pari ad un valore di 0,066 unità;

·         La Repubblica Ceca e l’Irlanda hanno una connessione per un valore pari a 0,041 unità.

Conclusione. Il consumo finale di energia è diminuito tra il 2000 ed il 2021 in media per i paesi europei considerati. La riduzione del consumo finale di energia è stata particolarmente rilevante nel periodo tra il 2019 ed il 2020 ovvero durante il periodo della pandemia a causa della chiusura di molte aziende e della rottura delle supply chain internazionali. Ci sono alcuni paesi che hanno incrementato il consumo finale di energia come per esempio nel caso dei paesi dell’Est. L’aumento del consumo finale di energia indica anche una propensione alla crescita del prodotto interno lordo. Tuttavia lo sviluppo delle nuove tecnologie può consentire ai sistemi economici di crescere nella produttività pure riducendo il valore del consumo finale di energia.

Il Consumo di Energia Primario in Europa

 

Tra il 2000 ed il 2021 è diminuito in media del 1,03% 

L’Eurostat calcola il valore del consumo di energia primario in Europa. Il consumo di energia primario copre il consumo di energia da parte di utenti finali come industria, trasporto, famiglie, servizi e agricoltura, oltre al consumo di energia del settore energetico stesso per la produzione e trasformazione di energie, perdite che si verificano durante la trasformazione delle energie (ad esempio l'efficienza di produzione di elettricità da carburanti combustibili) e perdite di energia di trasmissione e distribuzione). L’indicatore è misurato in milioni di tonnellate di petrolio equivalente.

Ranking dei paesi europei per valore del consumo primario di energia nel 2021. La Germania è al primo posto per valore del consumo primario di energia con un ammontare di 267 milioni di tonnellate di petrolio equivalente, seguita dalla Francia con un valore di 224,4, e dall’Italia con un valore di 145,3. A metà classifica vi sono Ungheria con un valore di 24,9, seguita dalla Grecia con un ammontare di 20,3 e dal Portogallo gon un ammontare di 19,5. Chiudono la classifica il Lussemburgo con un valore di 4,2 unità, seguito da Cipro con un ammontare di 2,3 unità e da Malta con un valore di 0,8 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale del consumo primario di energia tra il 2000 ed il 2021. La Polonia è al primo posto per valore della variazione percentuale del consumo primario di energia tra il 2000 ed il 2021 con un ammontare di 22,50 unità pari ad un valore di 19,10%, seguita dalla Lettonia con un valore di 18,42% pari a 0,70 unità e dal Lussemburgo con un valore di 16,67% pari ad una variazione di 0,60 unità. A metà classifica vi è la Slovenia con una variazione pari a 0,00 unità, seguita dalla Finlandia con una variazione di -0,32% pari a -0,10 e dalla Slovacchia con un valore di -0,61% pari ad un ammontare di -0,10 unità. Chiudono la classifica il Portogallo con un valore di -15,22% pari ad un ammontare di -3,50 unità, seguito dalla Germania con un valore di -15,80% pari ad un ammontare di -50,10 unità e dalla Grecia con un valore di -25,37% pari ad un ammontare di -6,90 unità. In media tra il 2000 ed il 2021 è diminuito del -1,03%.

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. Vengono individuati quattro clusters, ovvero:

• ·         Cluster 1: Francia, Germania;
• ·         Cluster 2: Slovenia, Lituania, Croazia, Estonia, Lettonia, Lussemburgo, Cipro, Malta, Irlanda, Slovacchia, Bulgaria, Danimarca, Portogallo, Ungheria, Grecia;
• ·         Cluster 3: Svezia, Belgio, Repubblica Ceca, Paesi Bassi, Romania, Finlandia, Austria;
• ·         Cluster 4: Spagna, Italia, Polonia.

Dal punto di vista della mediana risulta che il Cluster 1 è al primo posto con un valore di 245,7, seguito dal Cluster 4 con un ammontare di 112,1, dal Cluster 3 con un ammontare di 39,6 e dal Cluster 2 con un valore di 8,3 unità. Da un punto di vista geografico non è possibile rilevare una particolare struttura in quanto il consumo primario di energia tende a crescere soprattutto in base alla popolazione piuttosto che alla posizione geografica. Infatti, i paesi nei quali il valore del consumo primario di energia è più rilevante sono i paesi maggiormente popolosi ovvero Germania, Francia, Italia, Spagna e Polonia.

Network analysis con la distanza euclidea. Di seguito viene presentata una network analysis con distanza euclidea. Nello specifico vengono individuate due strutture a network semplificate ed una struttura a network complessa.

• ·         Il Lussemburgo ha una connessione con la Lettonia per un ammontare di 0,086 e con  l’Estonia per un valore di 0,044;
• ·         La Lettonia ha una connessione con l’Estonia per un ammontare di 0,041 unità e con il Lussemburgo per un valore di 0,086 unità;
• ·         L’Estonia ha una connessione con la Lettonia per un ammontare di 0,041 unità e con il Montenegro per un ammontare di 0,044 unità, e con la Slovenia per un valore di 0,073 unità;
• ·         La Slovenia ha una connessione con l’Estonia per un ammontare di 0,073 unità, con la Lituania per un valore di 0,037 unità, e con la Croazia per un valore di 0,0734 unità;
• ·         La Croazia ha una connessione con la Slovenia per un ammontare di 0,0734 unità;
• ·         La Lituania ha una connessione con la Slovenia per un ammontare di 0,037 unità.

Sono inoltre presenti le seguenti strutture a network semplificate ovvero:

• ·         La Danimarca ha una connessione con la Bulgaria pari ad un ammontare di 0,057 unità;
• ·         Malta ha una connessione con Cipro per un valore di 0,072 unità.

Conclusioni. Il consumo primario di energia nei paesi europei è rimasto abbastanza costante tra il 2000 ed il 2021. Nello specifico il valore del consumo primario di energia è diminuito nel periodo considerato di un ammontare pari a -1,03%. Tra il 2019 ed il 2020 si è verificata una significativa riduzione del valore del consumo primario di energia. Tuttavia, tra il 2020 ed il 2021 il valore è cresciuto riportandosi quasi ai livelli precedenti. Il consumo primario di energia non è cresciuto tra il 2000 ed il 2021. Tale valore avrebbe dovuto crescere soprattutto a seguito della convergenza dei paesi dell’Europa dell’Est rispetto ai paesi dell’Europa dell’Ovest. Infatti, i paesi che tendono a crescere in termini di PIL tendono anche a consumare più energia. Tale condizione fa presupporre che in realtà i paesi dell’Europa dell’Est possono crescere ancora molto in termini di PIL assoluto e pro-capite, contribuendo in modo rilevante alla crescita del PIL europeo. I dati non scompongono il consumo tra energia rinnovabile ed energia non-rinnovabile. Non è quindi possibile fare una analisi comparativa di sostenibilità ambientale. Tuttavia, coerentemente con le dichiarazioni delle autorità europee, è lecito aspettarsi una crescita della componente di energia rinnovabile ed una riduzione dell’energia non-rinnovabile.

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Mortalità per Incidenti Stradali in Europa

 

Tra il 2000 ed il 2020 è diminuita in media del 66,70%.

 

L'indicatore misura il numero di vittime causate da incidenti stradali, inclusi conducenti e passeggeri di veicoli a motore e cicli di pedale, nonché pedoni. Le persone che muoiono su incidenti stradali fino a 30 giorni dopo il verificarsi dell'incidente sono conteggiati come incidenti stradali. Dopo questi 30 giorni, il motivo della morte potrebbe essere dichiarato in modo diverso. Per gli Stati membri che non utilizzano questa definizione, vengono applicati fattori correttivi. La popolazione media dell'anno di riferimento viene utilizzata come denominatore-per 100.000 persone.

Ranking dei paesi europei per valore della mortalità per incidenti stradali in Europa nel 2020. La Romani è al primo posto per valore della mortalità per incidenti stradali nel 2020 con un ammontare di 8,5 unità, seguita dalla Lettonia con un ammontare di 7,3 unità e dalla Bulgaria con un valore di 6,7 unità. Il Belgio è a metà classifica per valore della mortalità per incidenti stradali in Europa con un ammontare di 4,3 unità, seguito dal Lussemburgo con un ammontare di 4,1 unità e dall’Italia con un valore di 4 unità. Chiudono la classifica Malta con un ammontare di 2,1 unità, seguita dalla Svezia con un valore di 2 unità e dalla Norvegia con 1,7 unità.

Ranking dei paesi europei per diminuzione percentuale della mortalità per incidenti stradali tra il 2000 ed il 2020 in Europa. L’Islanda è al primo posto per diminuzione della percentuale della mortalità per incidenti stradali con un valore pari a -80,70%, seguita dalla Spagna con un valore di -79,58% e dalla Norvegia con un valore di -77,63%. A metà classifica vi sono il Belgio con un valore pari a -69,93%, seguito dall’Estonia con un valore pari a -69,86% e dalla Svizzera con un ammontare di -68,29%. Chiudono la classifica i Paesi Bassi con un ammontare di -55,88%, seguiti dalla Finlandia con un ammontare di -48,05% e dalla Bulgaria con un valore di -45,97%. Mediamente il valore degli incidenti stradali tra il 2000 ed il 2020 è diminuito da 12,87 per 100.000 abitanti a 4,28 per 100.000 abitanti ovvero una riduzione del 66,70%.

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. I clusters individuato sono indicati di seguito:

• ·         Cluster 1: Italia, Slovacchia, Belgio, Lussemburgo, Austria, Slovenia, Estonia, Repubblica Ceca, Portogallo, Ungheria, Cipro, Francia, Spagna;
• ·         Cluster 2: Lettonia, Lituania;
• ·         Cluster 3: Svezia, Svizzera, Norvegia, Paesi Bassi, Danimarca, Malta, Germania, Finlandia, Islanda, Irlanda;
• ·         Cluster 4: Polonia, Croazia, Bulgaria, Romania, Grecia.

Dal punto di vista della mediana risulta il seguente ordinamento dei clusters ovvero: C2=6,75>C4=6,6>C1=4,3>C3=2,7. Da un punto di vista strettamente geografico risulta che il valore della mediana dei paesi baltici domina la distribuzione, seguiti dai paesi dell’Est Europa, e dall’Europa meridionale. I paesi dell’Europa Settentrionale hanno i valori più bassi di incidenti stradali mortali.

Network analysis con la distanza euclidea. Di seguito viene presentata una network analysis con distanza euclidea. Vengono individuate due strutture a network complesse e tre strutture a network semplificate. Esiste la seguente struttura a network:

• ·         I Paesi Bassi hanno una connessione con la Svizzera per un ammontare di 0,93 unità, e con la Svezia per un ammontare di 0,5 unità;
• ·         La Svizzera ha una connessione con i Paesi Bassi per un ammontare di 0,93 unità, con la Svezia per un ammontare di 0,83 unità e con la Norvegia per un ammontare di 0,78 unità;
• ·         La Norvegia ha una connessione con la Svizzera per un ammontare di 0,78 unità e con la Svezia per un ammontare di 0,8 unità;
• ·         La Svezia ha una connessione con i Paesi Bassi per un ammontare di 0,5 unità, con la Svizzera per un ammontare di 0,83 unità e con la Norvegia per un ammontare di 0,8 unità.

Viene inoltre rilevata la seguente struttura a network complessa:

• ·         La Francia ha una connessione con l’Austria per un ammontare di 0,81 unità;
• ·         L’Austria ha una connessione con la Francia per un ammontare di 0,81 unità e con l’Italia per un ammontare di 0,71 unità;
• ·         L’Italia ha una connessione con l’Austria per un ammontare di 0,71 unità.

Inoltre esistono delle strutture a network semplificate ovvero:

• ·         La Germania e la Finlandia hanno una connessione pari ad un ammontare di 0,66 unità;
• ·         La Repubblica Ceca e la Bulgaria hanno una connessione per un ammontare di 0,92 unità;
• ·         La Croazia e la Polonia hanno una connessione per un ammontare di 0,83 unità.

Conclusioni. La mortalità per incidenti stradali è diminuita in tutti i paesi europei tra il 2000 ed il 2020. Tuttavia vi è una rilevante eterogeneità tra i paesi del baltico e dell’Est Europa che hanno dei valori elevati di mortalità per incidenti stradali ed i paesi dell’Europa settentrionale che hanno dei valori bassi di mortalità per incidenti stradali. E’ probabile che il miglioramento delle reti autostradali, della tecnologia delle autovetture, dell’esperienza dei guidatori, la diffusione del trasporto pubblico e la cultura della prevenzione abbiano avuto un ruolo assai significativo nel ridurre la mortalità per incidenti stradali in Europa. Un valore che potrebbe ulteriormente ridursi in presenza di una rete autostradale intelligente che in connessione con veicoli a guida autonoma e dotati di intelligenza artificiale potrebbero consentire una crescita della sicurezza stradale.

Rank	Country	2000	2020	Var Ass	Var Per	Rank	Country	2000	2020	Var Ass	Var Per
1	Iceland	11,4	2,2	-9,20	-80,70	16	Switzerland	8,2	2,6	-5,60	-68,29
2	Spain	14,2	2,9	-11,30	-79,58	17	Italy	12,4	4	-8,40	-67,74
3	Norway	7,6	1,7	-5,90	-77,63	18	Czechia	14,5	4,8	-9,70	-66,90
4	Luxembourg	17,4	4,1	-13,30	-76,44	19	Cyprus	16	5,4	-10,60	-66,25
5	Slovenia	15,8	3,8	-12,00	-75,95	20	Lithuania	18,3	6,2	-12,10	-66,12
6	Ireland	11	2,9	-8,10	-73,64	21	Germany	9,1	3,3	-5,80	-63,74
7	Latvia	26,8	7,3	-19,50	-72,76	22	Slovakia	11,7	4,5	-7,20	-61,54
8	France	13,3	3,7	-9,60	-72,18	23	Hungary	11,8	4,7	-7,10	-60,17
9	Denmark	9,3	2,7	-6,60	-70,97	24	Poland	16,5	6,6	-9,90	-60,00
10	Greece	18,9	5,5	-13,40	-70,90	25	Croatia	14,7	5,9	-8,80	-59,86
11	Portugal	17,8	5,2	-12,60	-70,79	26	Netherlands	6,8	3	-3,80	-55,88
12	Austria	12,2	3,6	-8,60	-70,49	27	Finland	7,7	4	-3,70	-48,05
13	Sweden	6,7	2	-4,70	-70,15	28	Bulgaria	12,4	6,7	-5,70	-45,97
14	Belgium	14,3	4,3	-10,00	-69,93	29	Malta	3,8	2,1	-1,70	-44,74
15	Estonia	14,6	4,4	-10,20	-69,86	30	Romania	11	8,5	-2,50	-22,73

Rank	Country	2020	Rank	Country	2020
1	Romania	8,5	16	Italy	4
2	Latvia	7,3	17	Finland	4
3	Bulgaria	6,7	18	Slovenia	3,8
4	Poland	6,6	19	France	3,7
5	Lithuania	6,2	20	Austria	3,6
6	Croatia	5,9	21	Germany	3,3
7	Greece	5,5	22	Netherlands	3
8	Cyprus	5,4	23	Ireland	2,9
9	Portugal	5,2	24	Spain	2,9
10	Czechia	4,8	25	Denmark	2,7
11	Hungary	4,7	26	Switzerland	2,6
12	Slovakia	4,5	27	Iceland	2,2
13	Estonia	4,4	28	Malta	2,1
14	Belgium	4,3	29	Sweden	2
15	Luxembourg	4,1	30	Norway	1,7