La salute segue il denaro: viaggio nelle disuguaglianze della sanità mondiale

 ·         La ricchezza nazionale aumenta la capacità di finanziare cure, prevenzione, tecnologie e infrastrutture sanitarie avanzate.

·         Le economie fragili spendono pochissimo per abitante, aggravando disuguaglianze sanitarie e vulnerabilità sociali strutturali.

·         L’efficienza dei sistemi sanitari dipende da organizzazione, prevenzione e scelte politiche, non solo dalla spesa.

La relazione tra sviluppo economico e salute rappresenta uno dei temi più rilevanti dell’economia contemporanea e delle politiche pubbliche internazionali. L’analisi della spesa sanitaria pro capite in rapporto al prodotto interno lordo pro capite consente infatti di comprendere non soltanto il livello di ricchezza di un Paese, ma anche la sua capacità di garantire benessere, accesso alle cure e qualità della vita alla popolazione. Il dataset preso in esame offre una panoramica ampia e dettagliata dell’evoluzione della spesa sanitaria a livello globale, mettendo in evidenza profonde differenze tra economie avanzate, Paesi emergenti e aree caratterizzate da fragilità economica e istituzionale. I dati mostrano chiaramente come esista una forte correlazione positiva tra crescita economica e investimenti sanitari: le nazioni più ricche tendono a destinare maggiori risorse alla salute, sviluppando sistemi sanitari complessi, tecnologicamente avanzati e in grado di offrire cure diffuse e specialistiche. Tuttavia, il rapporto tra PIL e spesa sanitaria non appare automatico né uniforme. Le differenze nei modelli di welfare, nel ruolo dello Stato, nella diffusione delle assicurazioni private e nelle priorità politiche producono risultati molto differenti anche tra Paesi con livelli di reddito simili. Parallelamente, il dataset evidenzia le profonde disuguaglianze globali nell’accesso ai servizi sanitari, con numerose economie a basso reddito che continuano a registrare livelli di spesa estremamente ridotti. L’analisi consente quindi di osservare come la salute sia diventata progressivamente una variabile strategica dello sviluppo economico e sociale, capace di riflettere le trasformazioni strutturali delle economie moderne e le disparità ancora presenti nel sistema globale.

Il dataset analizza la relazione tra la spesa sanitaria pro capite e il prodotto interno lordo pro capite in numerosi Paesi del mondo lungo un arco temporale molto esteso, mettendo in evidenza una connessione strutturale tra sviluppo economico, capacità di investimento pubblico e privato e qualità dei sistemi sanitari. Il primo elemento che emerge con chiarezza è la forte correlazione positiva tra PIL pro capite e spesa sanitaria pro capite: i Paesi economicamente più avanzati tendono a investire molto di più nella salute rispetto alle economie a basso reddito. Questa relazione non appare casuale ma riflette un meccanismo economico e sociale preciso, secondo cui l’aumento della ricchezza nazionale produce una maggiore disponibilità di risorse fiscali, una più ampia domanda di servizi sanitari e un innalzamento delle aspettative di vita e benessere della popolazione. Le economie sviluppate mostrano infatti livelli di spesa sanitaria enormemente superiori rispetto ai Paesi poveri o in via di sviluppo, con differenze che in molti casi superano di decine di volte i valori osservati nelle aree meno industrializzate del mondo. Tale divario conferma come l’accesso alle cure mediche, alle tecnologie ospedaliere e ai servizi di prevenzione sia strettamente legato alla struttura economica di ciascun Paese. I dati mostrano inoltre come la crescita economica non produca automaticamente un miglioramento uniforme della spesa sanitaria. Alcuni Paesi presentano infatti un PIL relativamente elevato ma livelli di spesa sanitaria inferiori rispetto ad altre economie con reddito analogo. Questo suggerisce che le scelte politiche, la struttura dei sistemi sanitari, il ruolo dello Stato e il grado di privatizzazione incidano profondamente sull’allocazione delle risorse. In alcune economie avanzate la spesa sanitaria cresce in modo molto accentuato, probabilmente a causa dell’invecchiamento della popolazione, della forte presenza di assicurazioni private, dell’elevato costo dei farmaci e dell’adozione rapida di tecnologie mediche avanzate. In altri casi, invece, sistemi sanitari più centralizzati e universalistici riescono a contenere la crescita della spesa pur mantenendo standard elevati di assistenza. La dimensione geografica e regionale rappresenta un altro aspetto fondamentale del dataset. Le aree ad alto reddito come Europa occidentale, Nord America e alcune economie asiatiche avanzate mostrano valori molto elevati sia di PIL sia di spesa sanitaria, mentre gran parte dell’Africa subsahariana presenta livelli estremamente bassi in entrambe le variabili. Questa differenza evidenzia non solo il divario economico globale, ma anche la diversa capacità degli Stati di finanziare infrastrutture sanitarie, formare personale medico e garantire accesso diffuso alle cure. Nei Paesi più poveri la spesa sanitaria pro capite risulta spesso insufficiente persino per assicurare servizi essenziali, con conseguenze evidenti in termini di mortalità infantile, aspettativa di vita e diffusione delle malattie infettive. L’Asia mostra invece una situazione più eterogenea, con economie emergenti che nel corso degli anni registrano aumenti molto rapidi sia del PIL sia della spesa sanitaria. Questo fenomeno riflette i processi di industrializzazione e urbanizzazione che hanno trasformato profondamente il continente, portando milioni di persone fuori dalla povertà e aumentando la domanda di servizi sanitari più sofisticati. In particolare, l’evoluzione temporale dei dati consente di osservare un trend generale di crescita della spesa sanitaria quasi ovunque. Anche i Paesi con redditi bassi mostrano un incremento progressivo nel tempo, sebbene partendo da livelli molto contenuti. Ciò indica che la salute è diventata progressivamente una priorità globale, sostenuta anche dagli interventi delle organizzazioni internazionali, dagli aiuti allo sviluppo e dalla crescente consapevolezza dell’importanza della prevenzione e dell’assistenza sanitaria. Tuttavia, la velocità della crescita non è uniforme. Alcuni Paesi mostrano aumenti molto rapidi della spesa sanitaria, coerenti con fasi di forte crescita economica, mentre altri registrano progressi più lenti o addirittura fasi di stagnazione dovute a crisi economiche, instabilità politica o conflitti armati. Il caso di diversi Paesi africani e mediorientali evidenzia come guerre, instabilità istituzionale e povertà cronica possano limitare fortemente la capacità di investimento sanitario, mantenendo i livelli di spesa molto bassi anche nel lungo periodo. Un ulteriore elemento interessante riguarda il rapporto tra popolazione e spesa sanitaria. I Paesi molto popolosi affrontano spesso sfide più complesse nel garantire un accesso universale alle cure, soprattutto quando il reddito medio è basso. In economie caratterizzate da forte crescita demografica, le risorse sanitarie devono essere distribuite su una popolazione sempre più ampia, rendendo difficile aumentare significativamente la spesa pro capite. Questo fenomeno è particolarmente evidente in alcune economie dell’Africa e dell’Asia meridionale, dove la crescita della popolazione tende a compensare almeno in parte gli incrementi delle risorse disponibili. Al contrario, Paesi con popolazioni relativamente ridotte e redditi elevati riescono spesso a sostenere livelli di spesa sanitaria molto alti, investendo maggiormente in innovazione tecnologica, ricerca medica e assistenza specialistica. La relazione tra spesa sanitaria e sviluppo economico appare inoltre bidirezionale. Da un lato, un PIL elevato consente maggiori investimenti nella salute; dall’altro, un sistema sanitario efficiente contribuisce alla crescita economica migliorando la produttività della forza lavoro, riducendo la mortalità e aumentando la qualità della vita. In questo senso, la sanità non rappresenta soltanto un costo, ma anche un investimento strategico per lo sviluppo umano ed economico. I dati suggeriscono che i Paesi capaci di incrementare stabilmente la spesa sanitaria tendano nel lungo periodo a migliorare anche altri indicatori sociali, creando un circolo virtuoso tra benessere, istruzione e crescita economica. Il dataset mette anche in evidenza le disuguaglianze globali nell’accesso alla salute. Le differenze nei livelli di spesa sanitaria tra Paesi ricchi e poveri sono enormi e riflettono profonde disparità nella disponibilità di servizi medici, infrastrutture ospedaliere e personale sanitario qualificato. In molte economie avanzate la spesa sanitaria pro capite raggiunge valori estremamente elevati, spesso associati a sistemi sanitari complessi e altamente tecnologici. Nei Paesi a basso reddito, invece, la spesa rimane limitata a servizi essenziali, con grandi difficoltà nell’affrontare emergenze sanitarie, epidemie o malattie croniche. Questa situazione evidenzia l’importanza della cooperazione internazionale e degli investimenti multilaterali per ridurre il gap sanitario globale. Un aspetto particolarmente rilevante riguarda il ruolo dell’invecchiamento della popolazione nelle economie avanzate. Nei Paesi sviluppati l’aumento dell’aspettativa di vita produce una crescita della domanda di cure mediche, assistenza a lungo termine e trattamenti per patologie croniche. Questo fenomeno contribuisce ad aumentare la spesa sanitaria più rapidamente rispetto alla crescita economica, generando pressioni sui bilanci pubblici e sui sistemi assicurativi. Nei Paesi emergenti, invece, la spesa sanitaria cresce spesso in parallelo con la modernizzazione economica e il miglioramento delle condizioni di vita, accompagnando la transizione epidemiologica da malattie infettive a patologie croniche tipiche delle società industrializzate. L’analisi dei dati suggerisce inoltre che il livello assoluto della spesa sanitaria non rappresenta da solo un indicatore sufficiente dell’efficienza di un sistema sanitario. Alcuni Paesi spendono molto ma ottengono risultati sanitari non sempre proporzionati all’entità degli investimenti, mentre altri riescono a garantire livelli soddisfacenti di assistenza con costi relativamente contenuti. Questo significa che l’efficienza amministrativa, la prevenzione, la distribuzione territoriale dei servizi e l’organizzazione del sistema sanitario incidono quanto la quantità di risorse disponibili. La comparazione internazionale evidenzia quindi l’esistenza di modelli sanitari differenti, caratterizzati da livelli diversi di spesa, copertura e qualità dei servizi. Dal punto di vista storico, il dataset mostra come negli ultimi decenni la salute sia diventata un settore centrale delle economie moderne. La crescita costante della spesa sanitaria riflette non solo l’aumento della ricchezza, ma anche il cambiamento delle priorità sociali e politiche. Le popolazioni attribuiscono oggi un valore sempre maggiore alla qualità della vita, alla prevenzione e all’accesso alle cure, spingendo governi e istituzioni a destinare quote crescenti del reddito nazionale alla sanità. Questo processo appare particolarmente evidente nelle economie mature, dove la sanità rappresenta una delle principali voci di spesa pubblica. Allo stesso tempo, i dati mostrano come la globalizzazione abbia contribuito a diffondere standard sanitari più elevati anche nei Paesi emergenti, favorendo il trasferimento di tecnologie mediche, farmaci e competenze professionali. Nel complesso, il dataset offre una rappresentazione estremamente chiara delle relazioni tra economia e salute a livello globale. La spesa sanitaria emerge come uno degli indicatori più significativi del grado di sviluppo di un Paese e della sua capacità di garantire benessere alla popolazione. Le forti differenze regionali evidenziano tuttavia che il progresso non è uniforme e che persistono profonde disuguaglianze nell’accesso alle cure. L’andamento temporale mostra comunque una tendenza generale all’aumento degli investimenti sanitari, segnale di una crescente attenzione mondiale verso la salute pubblica. I dati suggeriscono infine che il miglioramento dei sistemi sanitari rappresenti non soltanto una questione economica, ma anche sociale e politica, legata alla capacità degli Stati di garantire diritti fondamentali, ridurre le disuguaglianze e promuovere uno sviluppo sostenibile e inclusivo.

Tra i migliori performers emergono soprattutto Stati Uniti, Svizzera, Norvegia, Germania, Lussemburgo, Irlanda, Austria, Paesi Bassi, Svezia, Australia, Canada e Belgio. Gli Stati Uniti sono il caso più evidente: nel 2023 raggiungono circa 13.473 dollari internazionali pro capite di spesa sanitaria, un valore nettamente superiore a tutti gli altri Paesi. Questo dato segnala un sistema sanitario estremamente costoso, tecnologicamente avanzato e con forte peso del settore privato. Anche Svizzera, Norvegia e Germania mostrano livelli molto elevati, rispettivamente superiori o vicini ai 9.000-10.000 dollari internazionali pro capite. In questi casi, però, la performance non va letta solo come “spesa alta”, ma come capacità strutturale di finanziare sistemi sanitari ampi, moderni e accessibili. I Paesi europei ad alto reddito si distinguono perché combinano PIL pro capite elevato, forte copertura sanitaria e investimenti continui in prevenzione, ospedali, farmaci e assistenza alla popolazione anziana. Lussemburgo e Irlanda hanno PIL pro capite molto alti e spese sanitarie elevate, ma il rapporto tra ricchezza prodotta e spesa sanitaria appare meno estremo rispetto agli Stati Uniti. Questo suggerisce che una parte della loro performance dipende dalla grande capacità economica complessiva, più che da una quota eccezionalmente alta destinata alla sanità. Australia, Canada, Svezia, Austria e Paesi Bassi rappresentano invece esempi di sistemi sanitari maturi, con livelli di spesa molto consistenti e una probabile maggiore efficienza rispetto al modello statunitense. Tra i Paesi più interessanti ci sono anche piccoli Stati come Tuvalu e Nauru, che non sono ai vertici assoluti della spesa in valore totale, ma destinano una quota molto alta del PIL alla sanità. Tuvalu, per esempio, mostra una spesa sanitaria pari a quasi il 29% del PIL pro capite, mentre Nauru arriva a circa il 20%. Questo indica una forte incidenza della sanità sull’economia nazionale, probabilmente dovuta alla piccola dimensione demografica, ai costi fissi elevati dei servizi e alla necessità di ricorrere a cure o forniture esterne. Anche Afghanistan, Lesotho e Liberia risultano rilevanti se si guarda alla quota di PIL destinata alla sanità: pur avendo valori assoluti bassi, la spesa pesa molto rispetto alla ricchezza disponibile. Questo significa che non sempre “migliore performer” coincide con Paese ricco: può indicare anche uno Stato che, pur con risorse limitate, dedica una parte significativa del proprio reddito alla salute. Tra i peggiori performers si trovano soprattutto Sudan, Somalia, Repubblica Democratica del Congo, Madagascar, Niger, Etiopia, Eritrea, Gambia, Burundi, Mali, Haiti, Venezuela, Zimbabwe, Tanzania e Siria. Il Sudan è il caso più critico, con circa 28 dollari internazionali pro capite nel 2023, un livello estremamente basso. Seguono Somalia e Repubblica Democratica del Congo, entrambe sotto i 60 dollari internazionali pro capite. Questi valori indicano sistemi sanitari fragili, con scarsa capacità di investimento, infrastrutture limitate e forte esposizione a crisi politiche, conflitti, povertà e instabilità istituzionale. Madagascar, Niger, Etiopia e Burundi confermano la concentrazione delle peggiori performance nell’Africa subsahariana, dove il basso PIL pro capite limita fortemente la spesa sanitaria disponibile per abitante. Haiti, Venezuela e Siria mostrano invece come crisi economiche, politiche o belliche possano deteriorare la capacità sanitaria anche fuori dal contesto africano. Il dato più preoccupante riguarda il rapporto tra bisogni sanitari e risorse disponibili: molti dei Paesi peggiori performers sono anche quelli con maggiore vulnerabilità sociale, crescita demografica elevata e maggiori rischi epidemiologici. In sintesi, i migliori performers sono principalmente economie avanzate capaci di sostenere spese sanitarie molto alte, mentre i peggiori performers sono Paesi poveri o instabili dove la sanità resta sottofinanziata. La distanza tra Stati Uniti e Sudan è enorme e rappresenta plasticamente la disuguaglianza sanitaria globale: da un lato sistemi complessi e ipertecnologici, dall’altro contesti in cui anche i servizi essenziali risultano difficili da garantire.

L’Italia rappresenta un caso particolarmente interessante nell’analisi della relazione tra spesa sanitaria e sviluppo economico, perché combina un sistema sanitario universalistico relativamente efficiente con una serie di fragilità strutturali che rischiano di comprometterne la sostenibilità nel lungo periodo. Pur appartenendo al gruppo delle economie avanzate, il Paese mostra infatti livelli di crescita economica più contenuti rispetto ad altre nazioni europee e deve affrontare contemporaneamente sfide demografiche, territoriali e sociali sempre più complesse. Il primo grande fattore critico è l’invecchiamento della popolazione. L’Italia è uno dei Paesi più anziani al mondo e registra una quota molto elevata di cittadini over 65. Questo fenomeno aumenta in modo significativo la domanda di assistenza sanitaria, cure croniche, farmaci, servizi ospedalieri e assistenza a lungo termine. Le patologie legate all’età avanzata, come malattie cardiovascolari, diabete, tumori e disturbi neurodegenerativi, richiedono infatti cure continue e costose, generando una pressione crescente sul Servizio Sanitario Nazionale. Parallelamente, la riduzione della popolazione in età lavorativa limita la capacità del sistema economico di produrre risorse fiscali sufficienti a sostenere l’aumento della spesa sanitaria. Il problema dell’ageing non riguarda soltanto i costi, ma anche l’organizzazione dell’assistenza territoriale e della medicina preventiva, che dovrebbero essere rafforzate per evitare il sovraccarico degli ospedali. Un secondo elemento fondamentale riguarda le differenze di genere. Le donne italiane vivono mediamente più a lungo degli uomini, ma spesso trascorrono una parte maggiore della vita in condizioni di fragilità o non autosufficienza. Questo significa che la domanda femminile di assistenza sanitaria e socioassistenziale tende a essere più elevata nel lungo periodo. Inoltre, le donne continuano a essere penalizzate nel mercato del lavoro, con tassi di occupazione inferiori rispetto alla media europea, salari più bassi e carriere più discontinue. Questa situazione produce effetti indiretti anche sulla sanità, perché redditi più bassi e minore stabilità lavorativa possono limitare l’accesso a cure private, prevenzione e servizi integrativi. Le donne svolgono inoltre una parte rilevante del lavoro di cura familiare, occupandosi di anziani e persone non autosufficienti spesso senza adeguato supporto pubblico. Questo carico assistenziale invisibile rappresenta una componente centrale del welfare italiano e contribuisce ad amplificare le disuguaglianze sociali e sanitarie. Il tema dei bassi redditi rappresenta un’altra criticità strutturale. Negli ultimi decenni l’Italia ha registrato una crescita economica debole e una stagnazione della produttività che hanno limitato l’aumento dei salari reali. Molte famiglie, soprattutto giovani e lavoratori precari, dispongono oggi di un potere d’acquisto inferiore rispetto ad altri grandi Paesi europei. Questa situazione influisce direttamente sulla salute, perché livelli di reddito bassi tendono a ridurre la capacità di sostenere spese mediche private, visite specialistiche e percorsi di prevenzione. Le difficoltà economiche possono inoltre aumentare stress, disagio psicologico e vulnerabilità sociale, con effetti indiretti sul benessere complessivo della popolazione. La bassa produttività italiana rappresenta quindi non solo un problema economico, ma anche sanitario, perché limita la capacità dello Stato di finanziare investimenti strutturali nella sanità pubblica. Il divario tra Nord e Sud costituisce infine uno degli aspetti più evidenti della questione sanitaria italiana. Le regioni settentrionali dispongono generalmente di infrastrutture migliori, servizi più efficienti e livelli più elevati di spesa sanitaria, mentre molte aree del Mezzogiorno soffrono carenze di personale, liste d’attesa più lunghe e minore disponibilità di strutture specialistiche. Questa differenza produce forti disuguaglianze territoriali nell’accesso alle cure e spinge migliaia di cittadini del Sud a spostarsi verso le regioni del Nord per ricevere trattamenti sanitari di qualità superiore. La mobilità sanitaria interna rappresenta uno dei segnali più evidenti della frammentazione del sistema. In molte aree meridionali, inoltre, redditi più bassi, maggiore disoccupazione e minori opportunità economiche aggravano ulteriormente le condizioni di salute della popolazione. Nel complesso, il caso italiano mostra come anche un sistema sanitario universalistico possa entrare in difficoltà quando viene sottoposto contemporaneamente alla pressione dell’invecchiamento, della stagnazione economica, delle disuguaglianze di genere e dei divari territoriali. La sostenibilità futura della sanità italiana dipenderà quindi dalla capacità di aumentare la produttività, rafforzare la medicina territoriale, ridurre le disuguaglianze sociali e migliorare l’efficienza della spesa pubblica.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means.  Il grafico mostra l’applicazione dell’Elbow Method per individuare il numero ottimale di cluster nel modello k-means utilizzato per classificare i Paesi sulla base di PIL pro capite, spesa sanitaria pro capite e popolazione. Sull’asse orizzontale è riportato il numero di cluster considerati, mentre sull’asse verticale compare il valore della within-cluster sum of squares, cioè la variabilità interna ai cluster. Questo indicatore misura quanto i dati appartenenti allo stesso gruppo siano simili tra loro: valori più bassi indicano cluster più compatti e quindi una classificazione migliore. Nel grafico si osserva una forte riduzione della variabilità passando da un cluster a due cluster e successivamente da due a tre. Anche il passaggio da tre a quattro cluster produce ancora un miglioramento significativo, segnalando che la suddivisione dei Paesi in quattro gruppi aumenta sensibilmente la capacità del modello di distinguere strutture economiche e sanitarie differenti. Dopo il valore k = 4, però, la curva tende progressivamente ad appiattirsi. Questo significa che aggiungere ulteriori cluster continua sì a ridurre la variabilità interna, ma con benefici sempre più limitati. In altre parole, oltre quattro gruppi il miglioramento del modello diventa marginale rispetto alla maggiore complessità interpretativa introdotta. Per questo motivo è stato scelto k = 4 come numero ottimale di cluster. La scelta rappresenta un buon compromesso tra accuratezza statistica e interpretabilità economica. Con quattro cluster è infatti possibile distinguere chiaramente diverse tipologie di Paesi: economie povere con bassi livelli di PIL e spesa sanitaria, economie intermedie, economie avanzate con sistemi sanitari sviluppati e infine grandi economie molto popolose o caratterizzate da livelli particolarmente elevati di ricchezza e investimenti sanitari. Un numero inferiore di cluster avrebbe prodotto una classificazione troppo semplificata, mentre un numero superiore avrebbe generato gruppi più frammentati e meno facilmente interpretabili dal punto di vista economico e geopolitico. La scelta di k = 4 appare quindi coerente sia con la struttura statistica dei dati sia con l’obiettivo dell’analisi, che mira a evidenziare le principali differenze globali nei modelli di sviluppo sanitario ed economico.

I risultati del modello k-means a 4 cluster mostrano una classificazione abbastanza chiara dei Paesi in base alla combinazione tra spesa sanitaria pro capite, PIL pro capite e popolazione. Il cluster 1 comprende 54 Paesi e presenta valori negativi sia per la spesa sanitaria sia per il PIL pro capite. Questo gruppo può essere interpretato come l’insieme dei Paesi economicamente più fragili, caratterizzati da bassi livelli di ricchezza e da una capacità limitata di investimento nella sanità. Il valore positivo della popolazione indica che alcuni di questi Paesi hanno dimensioni demografiche rilevanti, elemento che può rendere ancora più difficile aumentare la spesa sanitaria per abitante. Il cluster 2 include 44 Paesi e mostra valori leggermente positivi per spesa sanitaria e PIL, ma un valore molto negativo per la popolazione. Si tratta probabilmente di Paesi piccoli o medio-piccoli con livelli economici e sanitari intermedi o relativamente buoni. La bassa popolazione può facilitare una maggiore gestione delle risorse, perché i costi complessivi del sistema sanitario ricadono su una base demografica più contenuta. Il cluster 3 è il gruppo più avanzato: contiene 55 Paesi e presenta valori nettamente positivi sia per spesa sanitaria sia per PIL pro capite. Questo cluster rappresenta le economie più ricche e con sistemi sanitari più sviluppati. Qui rientrano verosimilmente molti Paesi europei avanzati, Nord America e altre economie ad alto reddito. Il cluster 4 comprende 39 Paesi con valori medi di PIL e spesa sanitaria, ma popolazione molto elevata. È probabilmente il gruppo delle grandi economie popolose, dove il reddito e la spesa sanitaria non sono bassissimi, ma la dimensione demografica rende più complessa la distribuzione delle risorse.

 

Cluster	Numero Paesi	log_health	log_gdp	log_population
1	54	-1.2658	-1.255	0.2708
2	44	0.1458	0.1386	-1.2552
3	55	1.1476	1.1025	0.1515
4	39	-0.0302	0.0264	0.8275

 

Il grafico mostra i risultati della clusterizzazione dei Paesi ottenuta attraverso l’algoritmo k-means con quattro cluster, utilizzando come variabili il PIL pro capite, la spesa sanitaria pro capite e la popolazione. Gli assi rappresentano i valori logaritmici del PIL pro capite e della spesa sanitaria pro capite, scelta che consente di ridurre l’effetto degli outliers e di rendere più leggibile la distribuzione dei dati. Ogni punto rappresenta un Paese, mentre i colori identificano i diversi cluster individuati dal modello. L’immagine evidenzia una relazione positiva molto chiara tra PIL pro capite e spesa sanitaria pro capite: all’aumentare della ricchezza nazionale cresce anche il livello di investimenti sanitari. I cluster risultano relativamente ben separati, segnale che il modello riesce a distinguere gruppi di Paesi con caratteristiche economiche e sanitarie differenti. Il cluster 1, collocato nella parte inferiore sinistra del grafico, comprende i Paesi con i livelli più bassi di PIL e di spesa sanitaria. Si tratta verosimilmente di economie fragili o in via di sviluppo, caratterizzate da capacità limitata di investimento nella salute pubblica. Il cluster 3 occupa invece la parte superiore destra del grafico e rappresenta le economie più avanzate, con alti livelli di reddito e sistemi sanitari molto sviluppati. I cluster 2 e 4 assumono una posizione intermedia e riflettono gruppi di Paesi con caratteristiche economiche più eterogenee. Alcuni presentano livelli medi di sviluppo, altri combinano redditi relativamente elevati con popolazioni molto grandi, elemento che influenza la distribuzione delle risorse sanitarie. Nel complesso, il grafico conferma l’esistenza di profonde differenze globali nei modelli di sviluppo economico e sanitario, mostrando come la capacità di investimento nella salute sia fortemente legata alla struttura economica dei diversi Paesi.

 

 

La clusterizzazione consente di leggere il dataset non più come una semplice lista di Paesi, ma come una classificazione di sistemi economico-sanitari accomunati da caratteristiche simili. I quattro cluster individuati mostrano differenze molto nette nella spesa sanitaria pro capite, espressa in dollari internazionali a parità di potere d’acquisto. Tuttavia, prima di commentare i risultati, è importante sottolineare una limitazione metodologica rilevante: nel campione sono presenti non solo Paesi, ma anche aggregazioni sovranazionali o per fascia di reddito, come “World”, “European Union (27)”, “High-income countries”, “Low-income countries”, “Lower-middle-income countries” e “Upper-middle-income countries”. Questa presenza può influenzare la composizione dei cluster, perché tali categorie non rappresentano Stati effettivi, ma medie o insiemi di Paesi. Di conseguenza, i risultati sono utili per una prima lettura esplorativa, ma andrebbero affinati eliminando queste aggregazioni se l’obiettivo è confrontare esclusivamente economie nazionali.

Il cluster 1 comprende 54 osservazioni e rappresenta il gruppo con la spesa sanitaria più bassa. La media è pari a 204 dollari internazionali pro capite, con un minimo di 28,3 e un massimo di 604. Questo cluster include prevalentemente Paesi a basso reddito dell’Africa subsahariana e dell’Asia meridionale, come Afghanistan, Burundi, Niger, Somalia, Sudan, Etiopia, Malawi, Madagascar, Mozambico e Repubblica Democratica del Congo. La presenza della categoria “Low-income countries” conferma la natura del gruppo, ma introduce anche la limitazione ricordata sopra, perché si tratta di una media aggregata e non di un singolo Paese. Il dato medio di 204 dollari pro capite indica una capacità molto ridotta di finanziare servizi sanitari, infrastrutture ospedaliere, personale medico, farmaci e prevenzione. In questi contesti, la sanità tende a concentrarsi sui bisogni essenziali e spesso dipende in misura significativa da aiuti internazionali, organizzazioni non governative e programmi multilaterali. La distanza tra il minimo e il massimo interno al cluster mostra comunque una certa eterogeneità: alcuni Paesi sono in condizioni estremamente critiche, mentre altri raggiungono livelli un po’ più elevati, pur restando molto lontani dagli standard dei sistemi sanitari avanzati.

Il cluster 2 raccoglie 44 osservazioni e presenta una spesa sanitaria media pari a 1463 dollari internazionali pro capite, con un minimo di 355 e un massimo di 5519. Questo gruppo è composto soprattutto da piccoli Stati, economie insulari, Paesi caraibici, micro-Stati e alcune economie a reddito medio o medio-alto. Vi rientrano Andorra, Bahamas, Barbados, Brunei, Seychelles, San Marino, Malta insulari o Paesi del Pacifico come Tuvalu, Nauru, Palau e Samoa. Rispetto al cluster 1, il salto è molto rilevante: la spesa sanitaria media è oltre sette volte superiore. Tuttavia, questo cluster deve essere interpretato con cautela, perché molti Paesi hanno popolazioni molto piccole. Nei piccoli Stati, anche una spesa sanitaria complessiva non enorme può tradursi in valori pro capite elevati. Inoltre, alcuni servizi sanitari specialistici possono essere importati dall’estero o garantiti attraverso accordi regionali, rendendo il dato pro capite più volatile. Il valore massimo di 5519 suggerisce che alcuni Paesi del gruppo raggiungono livelli di spesa comparabili a quelli di economie avanzate, pur non appartenendo sempre ai grandi sistemi sanitari industrializzati. Il cluster 2 appare quindi come un gruppo intermedio-alto, caratterizzato meno dalla potenza economica complessiva e più dalla combinazione tra reddito, piccola dimensione demografica e specificità istituzionali.

Il cluster 3 è il gruppo più ricco e più avanzato dal punto di vista sanitario. Comprende 55 osservazioni e registra una spesa sanitaria media di 5266 dollari internazionali pro capite, con un minimo di 1444 e un massimo di 13473. Qui troviamo la maggior parte delle economie ad alto reddito: Stati Uniti, Svizzera, Germania, Francia, Italia, Regno Unito, Canada, Australia, Giappone, Paesi Bassi, Norvegia, Svezia, Danimarca, Belgio, Austria, Irlanda e altri Paesi europei o avanzati. La presenza di “European Union (27)” e “High-income countries” rafforza il profilo del cluster, ma anche in questo caso introduce un problema di comparabilità, perché queste voci aggregate si sommano ai singoli Paesi che in parte le compongono. Il valore medio molto elevato indica sistemi sanitari complessi, tecnologicamente avanzati e capaci di sostenere cure specialistiche, farmaci innovativi, ospedali ad alta intensità tecnologica e assistenza per popolazioni anziane. Il massimo di 13473 è coerente con la posizione degli Stati Uniti, che rappresentano un caso estremo di spesa sanitaria molto alta. Questo cluster non indica necessariamente solo maggiore efficienza, ma soprattutto maggiore capacità di spesa. Alcuni Paesi spendono molto perché hanno sistemi costosi, popolazioni anziane, alta intensità tecnologica o una forte componente privata e assicurativa.

Il cluster 4 comprende 39 osservazioni e presenta una spesa sanitaria media pari a 1045 dollari internazionali pro capite, con un minimo di 260 e un massimo di 2070. È un gruppo molto interessante perché include grandi economie emergenti e Paesi a reddito medio, come Cina, India, Brasile, Messico, Indonesia, Turchia, Sudafrica, Vietnam, Colombia, Perù, Thailandia, Egitto e Iran. Sono presenti anche aggregazioni come “World”, “Lower-middle-income countries” e “Upper-middle-income countries”, che rendono evidente la natura intermedia del cluster ma, ancora una volta, limitano la pulizia statistica dell’analisi. Questo gruppo si colloca tra il cluster povero e quello avanzato: la spesa sanitaria media è circa cinque volte quella del cluster 1, ma molto inferiore a quella del cluster 3. La caratteristica principale è la combinazione tra livelli intermedi di sviluppo economico e popolazioni spesso molto ampie. In Paesi come India, Cina, Indonesia o Brasile, la dimensione demografica rende particolarmente complesso garantire una spesa sanitaria pro capite elevata, anche quando il PIL complessivo è molto grande. Il problema non è solo la quantità totale di risorse disponibili, ma la loro distribuzione su centinaia di milioni o miliardi di abitanti.

Nel complesso, la tabella mostra una gerarchia abbastanza chiara. Il cluster 1 rappresenta i sistemi sanitari più fragili, il cluster 4 le economie emergenti e popolose, il cluster 2 piccoli Stati con livelli intermedi o alti di spesa pro capite, e il cluster 3 le economie avanzate ad alta spesa sanitaria. La distanza tra il cluster 1 e il cluster 3 è enorme: 204 contro 5266 dollari internazionali pro capite in media. Questo divario sintetizza in modo molto efficace la disuguaglianza sanitaria globale. Tuttavia, la presenza di aggregazioni sovranazionali e per reddito impone prudenza: per una versione più rigorosa dell’analisi sarebbe necessario filtrare il dataset, mantenendo solo i Paesi effettivi.

 

 

Cluster	Paesi
1	Afghanistan, Angola, Bangladesh, Benin, Burkina Faso, Burundi, Cambodia, Cameroon, Central African Republic, Chad, Comoros, Congo, Cote d'Ivoire, Democratic Republic of Congo, Djibouti, East Timor, Ethiopia, Gambia, Ghana, Guinea, Guinea Bissau, Haiti, Honduras, Kenya, Kyrgyzstan, Laos, Lesotho, Liberia, Low-income countries, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Mozambique, Myanmar, Nepal, Niger, Pakistan, Palestine, Papua New Guinea, Rwanda, Senegal, Sierra Leone, Solomon Islands, Somalia, Sudan, Syria, Tajikistan, Tanzania, Togo, Uganda, Vanuatu, Zambia, Zimbabwe
2	Albania, Andorra, Antigua and Barbuda, Armenia, Bahamas, Barbados, Belize, Bhutan, Bosnia and Herzegovina, Botswana, Brunei, Cape Verde, Dominica, Equatorial Guinea, Eswatini, Fiji, Gabon, Georgia, Grenada, Guyana, Jamaica, Kiribati, Maldives, Marshall Islands, Mauritius, Micronesia (country), Moldova, Mongolia, Montenegro, Namibia, Nauru, North Macedonia, Palau, Saint Kitts and Nevis, Saint Lucia, Saint Vincent and the Grenadines, Samoa, San Marino, Sao Tome and Principe, Seychelles, Suriname, Tonga, Trinidad and Tobago, Tuvalu
3	Argentina, Australia, Austria, Bahrain, Belarus, Belgium, Bulgaria, Canada, Chile, Costa Rica, Croatia, Cyprus, Czechia, Denmark, Estonia, European Union (27), Finland, France, Germany, Greece, High-income countries, Hungary, Iceland, Ireland, Israel, Italy, Japan, Kuwait, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, Netherlands, New Zealand, Norway, Oman, Panama, Poland, Portugal, Qatar, Romania, Russia, Saudi Arabia, Serbia, Singapore, Slovakia, Slovenia, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, United Arab Emirates, United Kingdom, United States, Uruguay
4	Algeria, Azerbaijan, Bolivia, Brazil, China, Colombia, Dominican Republic, Ecuador, Egypt, El Salvador, Guatemala, India, Indonesia, Iran, Iraq, Jordan, Kazakhstan, Lebanon, Libya, Lower-middle-income countries, Malaysia, Mexico, Morocco, Nicaragua, Nigeria, Paraguay, Peru, Philippines, South Africa, Sri Lanka, Thailand, Tunisia, Turkey, Turkmenistan, Ukraine, Upper-middle-income countries, Uzbekistan, Vietnam, World

 

Cluster	Numerosità	Media spesa sanitaria (dollari internazionali pro capite, PPP)	Min spesa sanitaria (dollari internazionali pro capite, PPP)	Max spesa sanitaria (dollari internazionali pro capite, PPP)
1	54	204	28.3	604
2	44	1463	355	5519
3	55	5266	1444	13473
4	39	1045	260	2070

 

 

Conclusioni. L’analisi del dataset conferma come la spesa sanitaria rappresenti uno degli indicatori più significativi per comprendere il livello di sviluppo economico, sociale e istituzionale di un Paese. La forte correlazione tra PIL pro capite e investimenti sanitari evidenzia che la crescita economica tende a favorire sistemi sanitari più avanzati, capaci di garantire maggiore accesso alle cure, migliori infrastrutture e livelli più elevati di assistenza medica. Allo stesso tempo, i dati mostrano che il rapporto tra ricchezza e salute non dipende esclusivamente dalla disponibilità di risorse economiche, ma anche dalle scelte politiche, dall’organizzazione dei sistemi sanitari e dalla capacità amministrativa degli Stati. Alcuni Paesi riescono infatti a ottenere risultati molto efficienti pur con livelli di spesa relativamente contenuti, mentre altri presentano costi estremamente elevati senza un miglioramento proporzionale degli indicatori sanitari. Le differenze regionali rimangono profonde: Europa occidentale, Nord America e alcune economie asiatiche avanzate concentrano i livelli più alti di spesa sanitaria, mentre gran parte dell’Africa subsahariana continua a registrare valori molto bassi, spesso insufficienti per garantire servizi essenziali. I migliori performers evidenziano la capacità delle economie mature di sostenere investimenti sanitari elevati e continuativi, mentre i peggiori performers mostrano quanto povertà, instabilità politica e conflitti possano compromettere l’accesso alla salute. Nel complesso, il dataset suggerisce che la sanità non debba essere interpretata soltanto come una voce di spesa pubblica, ma come un investimento strategico per la crescita economica, la stabilità sociale e lo sviluppo umano. Ridurre le disuguaglianze sanitarie globali rappresenta quindi una delle principali sfide economiche e politiche del futuro.

LIMITAZIONI.

L’analisi presentata ha natura prevalentemente esplorativa e preliminare e deve quindi essere interpretata con cautela. L’obiettivo principale del lavoro è fornire una prima lettura descrittiva delle relazioni tra spesa sanitaria pro capite, PIL pro capite e popolazione a livello internazionale, senza la pretesa di costruire un modello econometrico causale o definitivo. I risultati ottenuti consentono di evidenziare tendenze generali, differenze strutturali tra gruppi di Paesi e possibili correlazioni tra sviluppo economico e investimenti sanitari, ma non permettono di stabilire relazioni di causalità diretta.

Una prima limitazione riguarda la composizione del dataset. Oltre ai singoli Stati, il campione include infatti aggregazioni sovranazionali e categorie per fascia di reddito, come “World”, “European Union (27)”, “High-income countries”, “Low-income countries”, “Lower-middle-income countries” e “Upper-middle-income countries”. Queste osservazioni non rappresentano economie nazionali comparabili ai singoli Paesi e possono influenzare la struttura dei cluster e i risultati statistici complessivi. Una futura estensione dell’analisi dovrebbe quindi prevedere la rimozione di tali aggregazioni per ottenere una classificazione più rigorosa ed omogenea.

Un secondo limite riguarda la natura delle variabili utilizzate. La spesa sanitaria pro capite e il PIL pro capite rappresentano indicatori molto importanti, ma non esauriscono la complessità dei sistemi sanitari. Variabili fondamentali come aspettativa di vita, mortalità infantile, qualità dei servizi sanitari, numero di medici, livello di istruzione, disuguaglianza sociale, accesso alle cure e spesa pubblica versus privata non sono state incluse nel modello. Di conseguenza, i cluster identificano principalmente differenze economiche e di capacità di spesa, ma non necessariamente livelli differenti di efficienza o qualità sanitaria.

Anche la clusterizzazione tramite algoritmo k-means presenta alcune limitazioni metodologiche. Il numero di cluster è stato scelto attraverso l’Elbow Method, che rappresenta una tecnica utile ma non un criterio assoluto. Soluzioni alternative con un numero diverso di cluster potrebbero produrre classificazioni differenti. Inoltre, il k-means tende a essere sensibile alla presenza di outliers e alla distribuzione delle variabili, specialmente in dataset caratterizzati da forti disuguaglianze internazionali come quello analizzato.

Infine, i dati utilizzati sono espressi in dollari internazionali a parità di potere d’acquisto (PPP), una misura che migliora la comparabilità internazionale ma che può comunque non riflettere perfettamente le differenze qualitative tra sistemi sanitari nazionali. Pertanto, i risultati devono essere interpretati come una fotografia sintetica delle principali dinamiche globali della spesa sanitaria e non come una valutazione definitiva dell’efficienza o della qualità dei sistemi sanitari dei singoli Paesi.

 

 

 

Fonte: Our World in Data

Link: https://ourworldindata.org/grapher/healthcare-expenditure-vs-gdp