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Distribuzione dei redditi a livello locale: un esercizio di simulazione

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  • Paolo Brunori
  • Alessandro Bonazzi

Abstract

Negli ultimi anni il processo di riforme fiscali che ha coinvolto il nostro Paese ha stimolato l’interesse di accademici e amministratori riguardo alla distribuzione locale dei redditi. La mancanza di dati ha tradizionalmente limitato le possibilità di indagare riguardo alla distribuzione dei redditi in contesti sub-nazionali. Le Regioni e gli enti locali solo in alcuni casi hanno risolto il problema finanziando indagini circoscritte al loro territorio, nella maggioranza dei casi il problema si è risolto cercando di approssimare la distribuzione delle variabili a livello locale utilizzando sotto campioni di indagini nazionali. Questa soluzione purtroppo raramente porta a stime sufficientemente affidabili. Una parte della letteratura propone di risolvere questo tipo di problemi sfruttando la variabilità di grandezze fortemente correlate al reddito e misurabili con precisione sul territorio. Il metodo che proponiamo segue un approccio leggermente differente: otteniamo una distribuzione locale dei redditi equivalenti attraverso il matching di dataset provenienti da fonti differenti. Il nostro punto di partenza sono i dati delle dichiarazioni dei redditi pubblicati, disaggregati per comune, dall’Agenzia delle Entrate. Questi redditi sono associati a un vettore di caratteristiche socioeconomiche tramite l’iterazione di un algoritmo di Monte Carlo. L’algoritmo definisce le probabilità di associazione fra un reddito e un nucleo familiare con determinate caratteristiche, sulla base della distribuzione empirica di redditi lordi e caratteristiche socioeconomiche registrate nei sottocampioni regionali dell’Indagine sui bilanci delle famiglie italiane della Banca d’Italia. La distribuzione dei redditi equivalenti è ottenuta associando a ciascun risultato di iterazione un peso tanto maggiore quanto più la struttura demografica che descrive corrisponde a quella realmente registrata dall’Istat per il territorio considerato. Per mostrare limiti e potenzialità del metodo riportiamo un’applicazione per due province italiane: Bari e Foggia.

Suggested Citation

  • Paolo Brunori & Alessandro Bonazzi, 2010. "Distribuzione dei redditi a livello locale: un esercizio di simulazione," RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO, FrancoAngeli Editore, vol. 2010(2), pages 38-53.
  • Handle: RePEc:fan:restre:v:html10.3280/rest2010-002002
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    1. Marco Salatino, 2006. "La correlazione tra forma urbana e mobilità nei paesi dell'EU: un'analisi statistica," SCIENZE REGIONALI, FrancoAngeli Editore.
    2. Chiara Travisi & Roberto Camagni, 2006. "L'insostenibilità dello sprawl urbano: un'analisi dell'impatto della mobilità in Italia," SCIENZE REGIONALI, FrancoAngeli Editore.
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    • C81 - Mathematical and Quantitative Methods - - Data Collection and Data Estimation Methodology; Computer Programs - - - Methodology for Collecting, Estimating, and Organizing Microeconomic Data; Data Access
    • R12 - Urban, Rural, Regional, Real Estate, and Transportation Economics - - General Regional Economics - - - Size and Spatial Distributions of Regional Economic Activity; Interregional Trade (economic geography)

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