Il Giudizio Positivo sulle Prospettive Future nelle Regioni Italiane

 

È cresciuto in media del 18,91% tra il 2012 ed il 2022

L’Istat calcola il valore del giudizio positivo sulle prospettive future. La variabile è calcolata come percentuale di persone di 14 anni e più che ritengono che la loro situazione personale migliorerà nei prossimi 5 anni sul totale delle persone di 14 anni e più. I dati fanno riferimento alle regioni italiane tra il 2012 ed il 2022.

Ranking delle regioni italiane per valore del giudizio positivo sulle prospettive future nel 2022. La Sardegna è al primo posto per valore del giudizio positivo sulle prospettive future nel 2022 con un ammontare pari a 34,1 unità, seguita dalla Lombardia con un ammontare pari a 32,7, e dal Lazio con un valore pari a 32,1. A metà classifica vi sono il Friuli Venezia Giulia con un valore pari a 29 unità, seguito dal Piemonte e dalla Toscana con un valore pari a 28,7 unità. Chiudono la classifica le Marche con un valore pari a 25,3 unità, seguita dalla Calabria con un valore di 24,8 unità e dalla Sicilia con un valore pari a 24,7 unità.

Ranking delle regioni italiane per valore della variazione percentuale del giudizio positivo sulle prospettive future tra il 2012 ed il 2022. La Campania è al primo posto per valore della variazione percentuale del giudizio positivo sulle prospettive future con un valore pari a 44,5% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 20,9 unità fino ad un valore di 30,2 unità ovvero corrispondente ad una variazione di 9,3 unità. Segue la Puglia con una variazione pari ad un ammontare di 43,72% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 19,9 unità fino ad un valore di 28,6 unità pari a +8,7 unità. Al terzo posto, vi è la Liguria con un valore pari a +40,51% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 19,5 unità fino ad un valore di 27,4 unità pari ad un ammontare di +7,9 unità. A metà classifica vi sono la Toscana con un valore pari a +26,43% corrispondente ad un ammontare da 22,7 unità fino ad un valore di 28,7 unità pari ad un valore di 6 unità. Segue la Sicilia con una variazione pari ad un ammontare di 25,38% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 19,7 unità fino ad un valore di 24,7 unità. All’undicesimo posto vi è la Basilicata con una variazione pari a +25,2% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 24,6 unità fino ad un valore di 30,8 unità. Chiudono la classifica il Veneto con una variazione pari a 0,00%. Segue la Calabria con una variazione pari a -2,36% corrispondente ad una variazione da un ammontare di 25,4 unità fino a 24,8 unità. Infine, l’Umbria è all’ultimo posto con una variazione pari a -5,05% corrispondente ad una variazione da 27,7 unità fino a 26,3 unità. In media il valore del giudizio positivo sulle prospettive future è cresciuto del 18,91% per le regioni italiane passando dal 24,19 fino al 28,76.

Giudizio positivo sulle prospettive future nelle macro regioni italiane. Il giudizio positivo sulle prospettive future nelle macro-regioni italiane è cresciuto in tutte le macro-regioni italiane. Nello specifico tale valore è cresciuto nel Nord per un ammontare pari a 10,29%, nel Nord-Ovest per un ammontare pari a +11,51%, nel Nord-Est per un ammontare di 9,13%, nel Centro per un valore pari a 24,17%, nel Mezzogiorno per un ammontare pari a +31,48%, nel Sud con il 33,64% e nelle Isole per un valore pari a 26,64%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito presentiamo una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Vengono individuati due clusters come indicati di seguito ovvero:

• ·       Cluster 1: Lombardia, Veneto, Sardegna, Lazio, Friuli Venezia Giulia, Valle d’Aosta, Emilia Romagna;
• ·       Cluster 2: Puglia, Liguria, Sicilia, Molise, Marche, Calabria, Piemonte, Toscana, Campania, Umbria, Basilicata, Trentino Alto Adige, Abruzzo.

Dal punto di vista dell’andamento dei clusters possiamo notare che il valore medio del cluster 1 risulta essere superiore rispetto al valore medio del cluster 2. Ne deriva pertanto il seguente ordinamento ovvero: C1>C2. Possiamo notare che entrambi i cluster sono eterogenei, ovvero sono costituiti da regioni che hanno delle condizioni socio-economiche e geografiche molto differenziate tra di loro. Non è infatti possibile individuare dei raggruppamenti per reddito pro-capite, per appartenenza a macro-regioni geografiche, oppure per livello di sviluppo socio-culturale. Ne deriva pertanto che porre il valore di k=2, pure essendo ottimale dal punto di vista del coefficiente di Silhouette, risulta essere insufficiente nel senso dell’individuazione di gruppi che possano avere un senso dal punto di vista socio-economico. Per questa motivazione poniamo un valore di k=3. Ponendo k=3, pure sapendo che si tratta di un valore sub-ottimale è possibile ottenere la seguente clusterizzazione ovvero:

• ·       Cluster 1: Lombardia, Sardegna, Veneto, Valle d’Aosta, Friuli Venezia Giulia, Lazio, Emilia Romagna;
• ·       Cluster 2: Liguria, Sicilia, Puglia, Molise, Marche;
• ·       Cluster 3: Basilicata, Trentino Alto Adige, Umbria, Toscana, Abruzzo, Piemonte, Calabria, Campania.

Possiamo notare che dal punto di vista dell’ordinamento dei clusters in base al valore medio del giudizio positivo sulle prospettive future risulta il seguente ordinamento ovvero: C1>C3>C2. Tuttavia anche in questo caso, ovvero con k=3, così come nel precedente con k=2, non è possibile individuare una struttura dei raggruppamenti che possa essere omogenea dal punto di vista socio-economico oppure geografico. I clusters permangono nella dimensione di eterogeneità. Per esempio nel Cluster 1 insieme con alcune regioni a reddito pro-capite elevato come Lombardia e Veneto vi è anche la Sardegna ed il Lazio. Nel Cluster 3 il livello di eterogeneità è ancora più elevato in quanto insieme con il Trentino Alto Adige troviamo anche l’Abruzzo, la Campania, il Piemonte e la Basilicata. Infine anche il cluster 2 risulta essere caratterizzato da eterogeneità.

L’analisi pertanto mostra una condizione abbastanza paradossale caratterizzata dal fatto che regioni che hanno redditi pro-capite e condizioni socio-culturali molto diverse tra di loro hanno la capacità di esprimere un medesimo livello di giudizio positivo sulle prospettive future. Giova a tal proposito ricordare che spesso le persone che hanno redditi pro-capite bassi tendono a mentire sulle proprie aspettative, esagerandole positivamente, e persone che hanno redditi pro-capite medio-alto, tendono a sottostimare le proprie aspettative.

Conclusioni. Possiamo notare che il valore del giudizio positivo sulle prospettive future è cresciuto in tutte le regioni tra il 2012 ed il 2022 con eccezione della Calabria, dell’Umbria e del Veneto. Possiamo altresì notare che il valore del giudizio positivo sulle prospettive future è migliorato in tutte le macro-regioni italiane tra il 2012 ed il 2022. Tuttavia, in media, nel 2022 soltanto il 28,7% della popolazione italiana ha manifestato un giudizio positivo sulle prospettive future. Ne deriva che la stragrande maggioranza della popolazione è priva di tale aspettativa positiva. Certamente, l’indicatore analizzato manifesta un andamento crescente. Tuttavia solo 1 italiano su 3 nutre dei giudizi positivi sulle prospettive future.