{"id":9420,"date":"2022-01-11T10:09:41","date_gmt":"2022-01-11T08:09:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/?p=9420"},"modified":"2022-01-12T01:05:28","modified_gmt":"2022-01-11T23:05:28","slug":"limpatto-del-covid-19-sul-mercato-del-lavoro-regionale-in-italia-un-indicatore-sintetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/re\/volume-5-q3-2021\/limpatto-del-covid-19-sul-mercato-del-lavoro-regionale-in-italia-un-indicatore-sintetico\/","title":{"rendered":"L\u2019impatto del covid-19 sul mercato del lavoro regionale in Italia: un indicatore sintetico"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><em>L\u2019epidemia da Covid 19 ha pesantemente colpito l\u2019economia e il mercato del lavoro. Per svolgere un\u2019analisi accurata degli impatti bisogna partire da alcuni indicatori che descrivono l\u2019andamento del mercato del lavoro e pi\u00f9 nel dettaglio il tasso di occupazione, il tasso di disoccupazione e il tasso di attivit\u00e0 distinti per genere e nel biennio 2019-2020. Per meglio esplicitare la situazione appare opportuno costruire un indicatore di sintesi (utilizzando la metodologia del Benessere Equo e Sostenibile) che ne misuri i divari territoriali a livello occupazionale. I risultati mostrano che l\u2019impatto negativo sul mercato del lavoro dell\u2019epidemia da Covid 19 ha interessato tutte le regioni italiane, ma \u00e8 stato pi\u00f9 forte sui segmenti deboli del mercato del lavoro italiano: il mercato del lavoro meridionale e il mercato del lavoro femminile. <a href=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/RePEc\/pdf\/5Q3\/q5_3_2021_60-68.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Scarica PDF<\/a><\/em><\/p>\n<p><strong>1. Introduzione<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">L\u2019epidemia da Covid 19 ha pesantemente colpito l\u2019economia e il mercato del lavoro. Per svolgere un\u2019analisi accurata degli impatti bisogna partire da alcuni indicatori che descrivono l\u2019andamento del mercato del lavoro e pi\u00f9 nel dettaglio il tasso di occupazione, il tasso di disoccupazione e il tasso di attivit\u00e0. Le Tabelle 1, 2, e 3 mettono in evidenza questi valori.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Analizzando i tre indicatori si possono verificare tre situazioni importanti:<\/p>\n<ol>\n<li>aumento della disoccupazione, aumento o stazionariet\u00e0 dell\u2019occupazione, aumento del tasso di attivit\u00e0;<\/li>\n<li>diminuzione della disoccupazione, diminuzione dell\u2019occupazione, diminuzione del tasso di attivit\u00e0;<\/li>\n<li>diminuzione della disoccupazione, aumento dell\u2019occupazione, aumento del tasso di attivit\u00e0.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Il caso \u201c3\u201d \u00e8 quello ottimale, il caso \u201c2\u201d \u00e8 lo scenario peggiore, il caso \u201c1\u201d rappresenta un caso molto positivo. Nel biennio 2019-2020 si \u00e8 verificato il caso \u201c2\u201d cio\u00e8 un peggioramento dei tre indicatori in tutte le regioni e in Italia con la sola esclusione di Friuli Venezia Giulia. In questo scenario non solo si perde occupazione, ma la diminuzione del tasso di attivit\u00e0 genera l\u2019effetto anomalo di una diminuzione della disoccupazione. Va evidenziato che in Italia i valori negativi degli indicatori sono pi\u00f9 evidenziati per la componente femminile del mercato del lavoro.<a href=\"#_ftn1\" name=\"_ftnref1\">[1]<\/a><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9469 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab1.png\" alt=\"\" width=\"671\" height=\"709\" srcset=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab1.png 671w, https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab1-284x300.png 284w\" sizes=\"auto, (max-width: 671px) 100vw, 671px\" \/><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9472 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab2.png\" alt=\"\" width=\"674\" height=\"698\" srcset=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab2.png 674w, https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab2-290x300.png 290w\" sizes=\"auto, (max-width: 674px) 100vw, 674px\" \/><\/p>\n<p><strong>2. Metodologia ed elaborazione dati<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Per meglio esplicitare la situazione precedentemente evidenziata appare opportuno costruire un indicatore di sintesi. L\u2019approccio utilizzato prevede la costruzione di macroaree (pilastri) mediante l\u2019aggregazione di indicatori elementari. Sia i pilastri sia gli indicatori elementari sono stati considerati non sostituibili.<\/p>\n<p>I pilastri e gli indicatori utilizzati sono stati:<\/p>\n<ul>\n<li>OCCUPAZIONE \u2013 tasso di occupazione maschile e femminile \u2013 polarit\u00e0 positiva<\/li>\n<li>DISOCCUPAZIONE \u2013 tasso di disoccupazione maschile e femminile \u2013 polarit\u00e0 negativa<\/li>\n<li>ATTIVITA\u2019 &#8211; tasso di attivit\u00e0 maschile e femminile \u2013 polarit\u00e0 positiva<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">La polarit\u00e0 degli indicatori \u00e8 il segno della relazione tra l\u2019indicatore e il fenomeno da analizzare e deve essere stabilita in poco tempo pena l\u2019inutilit\u00e0 dell\u2019indicatore; inoltre gli indicatori che presentano polarit\u00e0 opposta rispetto al fenomeno oggetto di studio devono essere \u201crigirati\u201d attraverso opportune trasformazioni matematiche applicate in fase di normalizzazione. Infatti, dal momento che in alcuni casi gli indicatori elementari presentavano polarit\u00e0 differenti, \u00e8 stato necessario invertire di segno quelle negative mediante una trasformazione lineare.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9473 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab3.png\" alt=\"\" width=\"663\" height=\"726\" srcset=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab3.png 663w, https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab3-274x300.png 274w\" sizes=\"auto, (max-width: 663px) 100vw, 663px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La costruzione dell\u2019indice sintetico <strong>finale<\/strong> ha comportato dapprima una selezione di un set di indicatori elementari in base a un modello di valutazione <em>ad hoc<\/em> centrato sulla sussistenza di requisiti di qualit\u00e0 (valori mancanti imputati con il metodo <em>hot-deck<\/em> e, ove non possibile, con il valore medio Italia).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Successivamente si \u00e8 proceduto ad un\u2019ulteriore selezione volta a rendere il set di indicatori pi\u00f9 equilibrato e rispondente alla struttura del framework teorico e al calcolo di indici sintetici per macroaree (pilastri) facendo ricorso alla metodologia risultata pi\u00f9 appropriata per ottenere indicazioni fruibili e analitiche sullo stato occupazionale delle regioni prima e durante il Covid-19.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Infine si \u00e8 calcolato l\u2019indicatore sintetico con il metodo di sintesi <em>Adjusted Mazziotta-Pareto Index <\/em>(AMPI) (Mazziotta e Pareto, 2016) che consiste nella standardizzazione <em>min-max<\/em> degli indicatori elementari e aggregazione con la media aritmetica penalizzata dalla variabilit\u00e0 \u00aborizzontale\u00bb degli indicatori medesimi:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9425 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-FORMULA.png\" alt=\"\" width=\"509\" height=\"65\" srcset=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-FORMULA.png 509w, https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-FORMULA-300x38.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 509px) 100vw, 509px\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>\ud835\udc40<sub>\ud835\udc5f\ud835\udc56<\/sub> e \ud835\udc46<sub>\ud835\udc5f\ud835\udc56<\/sub>: media aritmetica e scostamento quadratico medio dei valori normalizzati degli indicatori dell\u2019unit\u00e0 i<\/li>\n<li>\ud835\udc50\ud835\udc63\ud835\udc56= \ud835\udc46<sub>\ud835\udc5f\ud835\udc56<\/sub> \/ \ud835\udc40<sub>\ud835\udc5f\ud835\udc56<\/sub>: coefficiente di variazione dei valori normalizzati degli indicatori dell\u2019unit\u00e0 i.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Il fattore correttivo \u00e8 funzione diretta del coefficiente di variazione dei valori normalizzati degli indicatori per ogni unit\u00e0 e, a parit\u00e0 di media aritmetica, consente di penalizzare le unit\u00e0 che presentano un maggiore squilibrio fra gli indicatori, spingendo verso il basso il valore dell\u2019indice <em>(pi\u00f9 \u00e8 alto il valore dell\u2019indice, maggiore \u00e8 il livello di occupazione della regione).<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Tale metodo soddisfa tutti i requisiti per la sintesi del benessere e dei fenomeni correlati: comparabilit\u00e0 spaziale e temporale, non sostituibilit\u00e0 degli indicatori elementari, semplicit\u00e0 e trasparenza di calcolo, immediata fruizione ed interpretazione dei risultati ottenuti, robustezza dei risultati ottenuti.<\/p>\n<p><strong>3 Risultati<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La robustezza del metodo individuato \u00e8 stata testata attraverso l\u2019analisi della matrice di correlazione degli indicatori e l\u2019\u00abanalisi di influenza\u00bb che consente di verificare se e con quanta intensit\u00e0 cambiano le graduatorie degli indici compositi a seguito dell\u2019eliminazione dall\u2019insieme di partenza di un indicatore elementare e, quindi, descrive gli indicatori che influiscono maggiormente sulla composizione della graduatoria regionale della condizione occupazionale nel 2019 e nel 2020 (software COMIC \u2013 COMposite Indices Creator).<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9474 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab4.png\" alt=\"\" width=\"622\" height=\"568\" srcset=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab4.png 622w, https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab4-300x274.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 622px) 100vw, 622px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">In particolare, per ovvie ragioni, si sono riscontrate alte correlazioni tra gli indicatori utilizzati e l\u2019analisi dell\u2019influenza mostra che le variabili che \u201cpesano\u201d di pi\u00f9 nella composizione della graduatoria delle regioni nel 2019 sono i tassi di disoccupazione maschile (media 2.000 e scarto quadratico medio 2.366) e femminile (media 2.100 e scarto quadratico medio 2.364) e nel 2020 il tasso di occupazione maschile (media 1.700 e scarto quadratico medio 1.764) e il tasso di attivit\u00e0 maschile (media 1.700 e scarto quadratico medio 1.792) (Tabella\u00a0 4).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La graduatoria regionale (Tabella 5) e la rappresentazione cartografica (Fig. 1) del valore dell\u2019indice composito finale restituiscono il classico schema dualistico Centro Nord-Sud.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">In particolare, possiamo notare una situazione negativa invariata nel biennio 2019-2020 per il Lazio e per le regioni del Sud dove la performance peggiore \u00e8 ottenuta dalla Sicilia, caratterizzata principalmente dai pi\u00f9 bassi livelli di tassi di occupazione maschile (2019: 52,6%, media Italia 68%; 2020: 52,9%, media Italia 67,2%) e di tassi di attivit\u00e0 maschile (2019: 64,7%, media Italia 75%; 2020: 63,5%, media Italia 73,5%).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Invece, le migliori <em>performances<\/em> sono raggruppate in Toscana, Trentino-Alto Adige e Friuli-Venezia Giulia che sono le regioni che sono migliorate maggiormente rispetto alle altre, ma la regione \u201cpi\u00f9 attiva\u201d che si conferma nel biennio 2019\/2020 \u00e8 l\u2019Emilia Romagna che registra il pi\u00f9 alto tasso di attivit\u00e0 maschile: 2019: 80,5%, media Italia 75%; 2020: 79,4%, media Italia 73,5%.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-9475 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.regionaleconomy.eu\/rivista\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/TEBAGA-tab5.png\" alt=\"\" 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Alcune considerazioni conclusive <\/strong>La prima considerazione che emerge da questi risultati \u00e8 che l\u2019impatto negativo sul mercato del lavoro dell\u2019epidemia da Covid 19 \u00e8 stato forte in tutte le regioni italiane. Tuttavia, non si pu\u00f2 notare che l\u2019impatto negativo \u00e8 pi\u00f9 forte sui segmenti deboli del mercato del lavoro italiano: il mercato del lavoro meridionale e il mercato del lavoro femminile (Marino e Tebala 2021). Appare, quindi, necessario associare alla ripartenza dell\u2019economia delle opportune politiche di sostegno a questi segmenti deboli per evitare che siano le regioni pi\u00f9 forti a beneficiare maggiormente della ripresa economica, aggravando sia il divario fra nord e sud, sia il gap di genere sul mercato del lavoro (Cuomo e Marino, 2019). La circostanza che contemporaneamente siano negativi sia il tasso di occupazione, sia il tasso di disoccupazione, sia il tasso di attivit\u00e0 disegnano lo scenario peggiore sul mercato del lavoro e fanno capire ancora meglio con quanta intensit\u00e0 la recessione da Covid abbia colpito le regioni italiane. Le risorse del PNRR potranno aiutare notevolmente l\u2019economia italiana, ma bisogner\u00e0 stare attenti a far uscire dalla crisi tutte le regioni insieme, per evitare di continuare con un\u2019Italia a due velocit\u00e0 e con dei divari che crescono, anzich\u00e9 ridursi.<\/span><\/p>\n<p><strong>Bibliografia<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Aquino A. (2020). Una fiscalit\u00e0 di vantaggio a costo zero per la piena occupazione nelle regioni del Mezzogiorno,&#8221; Regional Economy, vol. 4(Q3).<\/li>\n<li>Mazziotta, M., &amp; Pareto, A. (2016). On a generalized non-compensatory composite index for measuring socio-economic phenomena. Social Indicators Research, 127(3), 983\u20131003<\/li>\n<li>Marino D., Tebala D., (2021), Economy and Development in Calabria: The Weak Development Hypothesis, <a href=\"https:\/\/riss.vitaepensiero.it\/scheda-fascicolo_contenitore_digital\/autori-vari\/rivista-internazionale-di-scienze-sociali-2021-2-000518_2021_0002-370907.html\">Rivista Internazionale di Scienze Sociali, 2<\/a>, ISSN 0035-676X, DOI, 10.26350\/000518_000068<\/li>\n<li>Cuomo C., Marino D., (2019), The LOCAL WORK PLANS (LWP) and Territorial Economic System (TES): Assessment and Evaluation, Studies in Systems, Decision and Control, Volume 180, Pages 225 \u2013 237, ISSN 2198-4182, DOI 10.1007\/978-3-030-00677-8_19<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"#_ftnref1\" name=\"_ftn1\">[1]<\/a> Per un approfondimento sulle dinamiche del mercato del lavoro in Italia si rimanda ad Aquino (2020)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019epidemia da Covid 19 ha pesantemente colpito l\u2019economia e il mercato del lavoro. Per svolgere un\u2019analisi accurata degli impatti bisogna partire da alcuni indicatori che descrivono l\u2019andamento del mercato del lavoro e pi\u00f9 nel dettaglio il tasso di occupazione, il tasso di disoccupazione e il tasso di attivit\u00e0 distinti per genere e nel biennio 2019-2020. 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