Selezione delle variabili esplicative

L’obiettivo di questo paragrafo è quello di individuare quali sono le variabili, rela- tive alla singola persona o all’intero Paese nel complesso, che possono influen- zare le tre dimensioni che costituiscono l’Orientamento complessivo nei confronti

dell’ambiente di ogni individuo.

L’effetto di alcune di queste variabili è già stato osservato e confermato nei capitoli precedenti, la presenza di una relazione con altre variabili è stata invece solo ipo- tizzata e sarà verificata empiricamente nei modelli stimati successivamente.

Si è inoltre tenuto conto dei precedenti risultati ottenuti dagli studi presenti in let- teratura (si veda il Paragrafo 1.3), i quali hanno portato a tenere in considerazione ulteriori variabili.

Le variabili selezionate a livello individuale sono le seguenti :21

• Età: É stata suddivisa in classi per mostrare come l’appartenenza a una diversa fascia di età influenzi l’Orientamento complessivo nei confronti dell’ambiente. Si è già osservato un effetto (relazione di tipo parabolica) di questo variabile nel Capitolo 2.

• Sesso: Nell’analisi esplorativa si è visto come le donne presentino un livello di interesse nei confronti dell’ambiente leggermente superiore.

• Livello di Istruzione: Si è dimostrata essere la variabile con maggior potere es-

plicativo dopo il Paese di appartenenza. All’aumentare del livello di istruzione aumenta notevolmente l’Orientamento complessivo nei confronti dell’ambiente.

• Orientamento politico: Variabile categoriale nella quale è riassunta la posizione

ideologia di una persona rispetto alla politica. E’ costituita da 6 categorie: “Es- trema sinistra”, “Sinistra", “Centro”, “Destra”, “Estrema destra”, “Nessuna pref- erenza politica”. La categoria presa come riferimento è l’ultima, in modo tale da verificare se ci sono differenze significative nelle risposte date da coloro che non hanno preferenze politiche ed il resto delle persone. Fino ad ora si era osservato un maggior interesse nei confronti dell’ambiente da parte di coloro con ideologia politica di sinistra o estrema sinistra.

• Residenza in centro urbano: Variabile finora non inclusa nelle analisi. Esprime

la posizione nella quale vive il rispondente secondo le tre categorie: “Zona Ur- bana-Centro città”, “Zona suburbana-Piccola città”, “Zona rurale”.

• Post-materialismo: Variabile fino a questo momento non utilizzata. Essa classi-

fica le persone sulla base del loro post-materialismo valutato tramite il ”Inglehart Postmaterialism Index” . É una variabile costituita da 4 categorie, che classifi22 _-

cano le persone sulla base del crescente post-materialismo.

• Reddito individuale: Variabile finora non considerata in quanto non inter-

pretabile e confrontabile, vista la diversa codifica in ogni Paese ed in ogni ques- tionario, oltre che la diversa valuta monetaria in cui era espressa. Perciò il reddi- to è stato standardizzato rendendolo distribuito come una variabile casuale a

Per maggiori informazioni su ciascuna variabile, e per osservare alcune statistiche descrittive e dis

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tributive di esse all’interno di ciascun dataset si rimanda all’Appendice A.3.

Secondo Ronald Inglehart, l’Orientamento complessivo nei confronti dell’ambiente di un individuo è 22

fortemente influenzato dal periodo e dal luogo nei quali è vissuto (Inglehart, 1990, 1995, 1997). Per- sone vissute in periodi di forte prosperità, non hanno mai dovuto preoccuparsi di problemi di soprav- vivenza dovuti a guerre, scarsità di risorse, o gravi crisi economiche; queste persone hanno quindi potuto dedicare i propri sforzi nel perseguire obiettivi classificati da Inglehart come post-materialistici, quali la libertà politica, la realizzazione individuale e la protezione dell’ambiente.

media 0 e varianza 1 all’interno di ogni Paese, il che ha prodotto una misura del reddito specifica per ogni Paese, la quale misura li reddito personale relativa- mente alle restanti persone che vivono nello stesso Paese (evitando dunque possibili distorsioni causate dal tasso di cambio e/o dal diverso potere di acquis- to). Così facendo la variabile è stata inoltre centrata rispetto alla media comples- siva del Paese.

• Fiducia negli altri: Altra variabile fino a questo momento non utilizzata. Segue

la teoria di Meyer e Liebe (2010), secondo la quale un maggior livello di fiducia nel resto delle persone, aumenta la disponibilità ad impegnarsi attivamente nella protezione dell’ambiente. Si tiene conto sia della fiducia che si ha sul resto delle persone nel complesso, che della fiducia che si ha nei politici. Tale variabile è purtroppo presente solo per i dati raccolti nel 2010, sarà quindi utilizzata solo nei modelli ad essi relativi.

Per inserire nei modelli variabili a livello di Paese, si sono utilizzate delle fonti di dati esterne, che hanno portato alla selezione delle seguenti variabili :23

• GDP (Gross Domestic Product) per capita espresso in PPP (Purchasing Power

Parity): Si è preso il GDP per capita di ogni Paese e lo si è convertito in “dollari internazionali” utilizzando la “teoria di parità dei poteri di acquisto”. Un dollaro internazionale ha lo stesso potere di acquisto rispetto al GDP del Paese che ha un dollaro negli Stati Uniti. Così facendo si è inserita una variabile a livello 2 con- tenente il reddito procapite medio del Paese, il quale è anche confrontabile tra Paesi grazie alla teoria del PPP. (Fonte: The Worldbank Group)24

• EPI (Environmental Performance Index) : L’indice di sostenibilità ambientale è 25

un metodo per quantificare numericamente le prestazioni ambientali di un Paese tenendo in considerazione un vasto insieme di aspetti e caratteristiche, raggrup- pate in varie categorie e sotto-categorie, le cui due principali sono “Environmen- tal Health” e “Ecosystem Vitality”. In questo caso si valuterà quindi se le prestazioni ambientali di un Paese nel suo complesso influiscono sull’Orienta-

mento complessivo nei confronti dell’ambiente dei suoi abitanti. (Fonte: Yale

Center for Environmental Law and Policy).

Per maggiori informazioni relative alle banche dati utilizzate per reperire questi dati, e per una vi

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sione d’insieme delle variabili basate su fonti esterne si rimanda all’Appendice A.4. Dati reperibili al sito http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.CD. 24

Dati reperibili al sito http://epi.yale.edu, 25

• Qualità dell’aria: Tramite questo indice si misura l’inquinamento dell’aria del

Paese, la percentuale di persone esposta a determinati livelli di sostanze nocive nell’aria, e la qualità dell’aria respirata nelle famiglie. É calcolato dallo stesso Yale Center for Environmental Law and Policy.

• Accessibilità dell’acqua potabile: Questo indice misura la proporzione di per-

sone aventi accesso ad una fonte d’acqua potabile sicura.

• CO2 per capita: Questo indicatore esprime per ogni Paese la quantità di emis-

sioni annuali di CO2 per capita, espresse in tonnellate. Esso tiene conto delle emissioni dovute all’utilizzo di combustibili fossili in tutte le loro forme, solidi, li- quidi e gassosi. Esso è espresso in termini per capita per rendere il quantitativo di emissioni confrontabile tra i diversi Paesi.

Nel corso delle analisi si è valutata la possibilità di inserire (come variabile a livello macro) una variabile dicotomica indicante l’appartenenza di ogni specifico Paese all’OECD . Nonostante ciò potesse sembrare plausibile visti i risultati ottenuti nel 26

Paragrafo 3.2 (si era notato che le persone residenti nei Paesi appartenenti all’OECD rispondevano in modo simile a ciascun gruppo di domande), alla fine si è deciso di non inserirla in nessun modello poiché si è rivelata altamente correlata con la variabile GDP (indice di correlazione compreso tra 0.77 e 0.87 nei tre dataset); dato tale valore di correlazione, l’inclusione di entrambe le variabili nei modelli avrebbe potuto portare a fenomeni di multicollinearità, con conseguenti stime dei coefficienti errate. Si è optato per mantenere nel modello GDP invece di

OECD per il maggior contenuto di informazioni presenti in essa.