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Comitato Scientifico Giosué CIAPP ARELLI Giorgio MARBACH Antonio MARZANO Guglielmo NEGRI Roberto RUOZI Paolo SYLOS LABINI Dario VELO

Direttore

Angelo TOMMASINI

Direttore responsabile

Roberto BIANCHINI

IL REDDITO

DEI COMUNI ITALIANI NEL 1981

DATI COMUNALI

con una Nota metodologica di Alfredo Rizzi

ISTAT 2 3. 02. 8 5 11 4 9 9 6

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© Banco di Santo Spirito 1983

Il volume è stato realizzato dalla Casa Editrice UTET Tipografia Sociale Torinese

C.so Monte Cucco, 108- 10141 Torino

Il nostro Paese, e la comunità internazionale in generale, stanno attra- versando una fase difficile e delicata della vita economica e sociale, di cui non

agevole cogliere i caratteri di fondo e le tendenze.

Le economie dei Paesi più sviluppati, tra i quali il nostro, sono sottopo- ste ad una serie di travagli e di trasformazioni, in cui gli aspetti congiuntu- rali si sommano ai fenomeni di carattere strutturale determinati dal pas- saggio delle economie industriali alla fase post-industriale dello sviluppo.

Gli effetti sulla vita economica e sociale sono, dunque, paragonabili per ampiezza ed intensità a quelli che hanno caratterizzato e tuttora caratteriz- zano la trasformazione delle società agricole in società industriali.

Il sistema creditizio

anch'esso chiamato con insistenza a rispondere in modo adeguato ai problemi posti dal processo di cambiamento che investe la società.

La banca moderna, per essere all'altezza dei suoi compiti, deve vagliare ed affinare le proprie risorse umane e tecniche: da qui l'impegno organizza- livo, la ricerca di una sempre maggiore efficienza, l'ampliamento dell'atti- vità e, punto centrale, l'accrescimento culturale. Sono convinto, infatti, che soltanto dal continuo sforzo di interpretare la realtà nella quale viviamo possano ricavarsi orientamenti più corretti per assicurare una funzione e servizi adeguati alle necessità ed alle aspettative della collettività.

In questa ottica si avvia la Collana di studi e di ricerche con la quale il

Banco di Santo Spirito si propone di offrire agli studiosi ed agli operatori

temi ed approfondimenti di varia natura, nello spirito di servizio e di contri-

buto intellettuale alla comunità.

VI Presentazione

Il primo Quaderno di questa Collana tratta una materia inedita ed im- portante: la stima del reddito e dei consumi dei comuni italiani.

Da molti anni

sistema delle informazioni statistiche del nostro Paese

in attesa di colmare questa lacuna. Il tentativo che qui viene presentato, e che mi auguro non resti isolato, offre una prima risposta a questa sen- tita esigenza, presentando inoltre due serie statistiche di dettaglio: i consu- mi, a livello comunale, di energia elettrica per uso domestico e per uso industriale.

Porgo un caldo ringraziamento al Prof. Giorgio Marbach e alla sua équipe per la realizzazione di una ricerca che, presentando notevoli difficol- tà sul piano scientifico, metodologico ed operativo,

tanto più meritoria di studio e di discussione.

Sono anche grato ai componenti del Comitato Scientifico che dirige la Collana per l'attenzione ed

costruttivo apporto offerti al lavoro che qui viene presentato.

Confido di non essere tacciato di presunzione se ricordo l'antichissimo detto: anche un viaggio di mille miglia comincia con un passo solo.

Giosuè Ciapparelli

Presidente del Banco di Santo Spirito

Presentazione, di Giosuè Ciapparelli . . . .

v Per una stima comunale del reddito e dei consumi delle fami-

glie italiane, di Giorgio Marbach . . . .

Aspetti metodologici delle stime comunali di reddito e consu-

mi, di Alfredo Rizzi . . . .

Allegati

Ripartizione percentuale del reddito e dei consumi (1981)

risultanti dalle indagini . . . .

Fac-simile dei questionari utilizzati per le rilevazioni cam-

pionarie . . . .

Appendice statistica

Tabella l. - Dati provinciali e regionali Tabella 2. - Dati comunali . . . . .

»

35

» 41

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 l

di

GIORGIO MARBACH

l. Il tema della valutazione, a livello di comune, del reddito na- zionale e dei consumi delle famiglie passa per due strade contrappo- ste: la prima è quella della ricerca di indicatori e di metodologie atte a disaggregare i valori nazionali e regionali (metodo degli indicatori od indiretto), la seconda è rappresentata dal tentativo di considerare al livello comunale le componenti settoriali del prodotto (o dei consumi per capitoli di spesa), ottenendo quindi il prodotto interno lordo al costo dei fattori come somma di stime del valore aggiunto delle varie branche che lo compongono (metodo analitico o diretto).

Quest'ultima impostazione è stata seguita in scrupolose analisi condotte da autorevoli studiosi, peraltro costretti, dalla scarsezza ed eterogeneità dei dati disponibili, ad effettuare numerose stime ed integrazioni delle statistiche lsTAT: ciò non consente di attribuire validità generale a questo metodo, restringendone drasticamente l'applicabilità a zone circoscritte

In un impegnativo esercizio ri- conducibile a questo approccio, recentemente effettuato con riferi- mento ai comuni del Mezzogiorno, sono state sviluppate stime co- munali derivandole da quelle provinciali del reddito prodotto, an- nualmente elaborate dalla U nioncamere sulla base della metodologia

«disaggregati va» originariamente messa a punto da G. Tagliacarne nel 1951

1 R. GuARINI e G. RosA, Redditi e consumi dei comuni della Capitanata, Associazione provinciale degli industriali di Capitanata, Centro studi, Collana di studi e documentazione, Foggia, 1977; P. QuiRINO, La determinazione del reddito a livello comunale e comprensoriale, Note Economiche, n. 6, 1978.

2 N. M. BoccELLA, Il Mezzogiorno sussidiato- reddito prodotto e trasferimenti alle fami-

glie nei comuni meridionali, F. ANGELI, Economia, Milano 1982.

4 G. Marbach

Il metodo indiretto è soggetto, a sua volta, a diverse limitazioni ed obiezioni, così sintetizzabili:

- gli indicatori comunali sono in generale funzione del reddito di- sponibile, non già di quello prodotto; talora, inoltre, le serie pre- scelte possono essere considerate indicative anche di reddito di- sponibile per il consumo in altre zone, come avviene presumibil- mente per le spese cinematografiche, talché l'importanza dei co- muni che assumono il ruolo di aree di attrazione commerciale e di poli di consumo è, o può essere, sopravvalutata, quando gli indica- tori di ampie categorie di consumo ad essi relativi raccolgano l'ap- porto dei comuni sussidiari;

- la sintesi delle variabili utilizzate comporta l'elaborazione di rela- zioni funzionali valide a livello regionale, e talora provinciale, ma soltanto presuntivamente valide anche per l'applicazione nel det- taglio comunale; l'assunzione dell'ipotesi di traslazione richiede- rebbe perciò qualche verifica, che finora non è stata fornita;

- le stime comunali debbono riprodurre per somma i totali provincia- li e le somme di questi, a loro volta, coincidere con i valori regiona- li; inoltre, i procedimenti che adottano la regressione multipla, accolgano oppure no la condizione che i parametri siano tutti non negativi ed a somma unitaria

debbono anche rispettare il vincolo della coincidenza tra valori stimati aggregati e corrispondenti valo- ri noti (additività).

2. Posta l'esigenza, od il proposito, di pervenire a stime comuna- li, e rilevata la impossibilità di ottenerle per somma delle componenti del reddito ovvero dei consumi, soprattutto tenendo conto della ne- cessità di aggiornamenti annuali e di costi di realizzazione accettabi- li, non resta che aderire al metodo indiretto, pur con i limiti ad esso connaturati, tentando di migliorarlo, però, mediante una fase di con- trollo diretto.

Il tentativo qui presentato si contraddistingue per due caratteri- stiche:

a)

tra le serie comunali prescelte ne sono state inserite due -

3 A. DE LucA, Un indice provinciale del potenziale teorico di mercato dei settimanali, Rivista di Statistica applicata, Vol. 10, n. 4, 1977; W. DE FLORIANI, Su un indice del potenziale teorico di mercato dei settimanali, Rivista di Statistica applicata, Vol. 11, n. 4, 1978.

consumi di energia elettrica per usi domestici e, rispettivamente, per usi industriali- nuove per il nostro Paese nel dettaglio considerato;

b)

i risultati sono confrontati, limitatamente a quattro provin- ce, con quelli tratti da apposite indagini campionarie sui redditi fami- liari del 1981, realizzate nell'autunno del 1982

Il supporto di dati empirici, anche se campionari, caratterizzati da buona credibilità a livello subprovinciale -poiché le indagini sono state effettuate nel- l'ottica delle stime comunali -può consentire una valutazione del- l'intero esercizio, con riferimento, ad esempio, ai seguenti aspetti:

- effettiva influenza degli indicatori che potrebbero attribuire un ruo- lo preminente ai centri di attrazione;

validità delle relazioni calcolate a livello regionale per la traslazio- ne alle stime comunali, in presenza di una variabilità delle compo- nenti indipendenti più elevata di quella riscontrabile a livello inter- regionale.

Anche se non è detto che pregi e difetti dei risultati dell'analisi indiretta, vagliati su quattro province, si riproducano in modo analo- go nelle aree non controllate, si acquisisce comunque, per tale via, una indicazione sia dei limiti delle stime effettuate sia dell'eventuale realizzarsi dei numerosi timori che correttamente si debbono pro- spettare a priori. -

Ovviamente i dati di partenza, costituiti dalle stime regionali dei consumi delle famiglie e del prodotto interno lordo (PIL), sono stati considerati

esatti» (o verosimili e, comunque, al momento non modificabili). In effetti molti dubitano della rappresentatività dell'in- dagine ISTAT sui bilanci di famiglia, essenzialmente perché il campio- ne realizzato sarebbe di dimensioni troppo ridotte per consentire di ottenere stabili ed efficienti stime regionali, sussistendo altresì fonda- te ragioni per giudicare i risultati campionari affetti da sottostime

4 Tali indagini, che hanno utilizzato l'accluso questionario, sono state realizzate con il contributo dei seguenti Enti: Ministero della Pubblica Istruzione; Università degli studi di Siena; Camera di commercio, industria, agricoltura ed artigianato di Caserta; Comune di Brindisi.

5 IsrAr, Problemi relativi al miglioramento dell'indagine sui bilanci di famiglia, Gruppo di lavoro per la revisione dell'indagine sui bilanci di famiglia, Documento n. 12, feb. 1981, Roma (ciclostilato). In questo documento si rimarcano, con onestà scientifica e coraggio, i gravi problemi connessi alla insufficiente qualità dei rilevatori, alla incompleta compilazione di 2/3 dei libretti di spesa consegnati alle famiglie del campione, alla elaborazione dei bilanci di circa 900 unità per ciascun ciclo di indagine, all'inadeguato ritmo di aumento dei consumi che i dati elaborati segnalano ed alla sottostima dei livelli assoluti e pro capite.

6 G. Marbach

che potrebbero anche variare da regione a regione, in termini assoluti o relativi. I valori regionali del PIL sono stati calcolati dall'lsTAT utilizzando i dati dell'indagine sul prodotto lordo, la quale esclude le imprese con meno di 20 addetti, ciò che influenza in maggiore misura le aree nelle quali è più polverizzata l'attività produttiva

Si è comunque ritenuto utile e non disonorevole impegnarsi in un tentativo inteso a portare un contributo di stime coerenti con gli aggregati usualmente accettati, piuttosto che evitare di affrontare del tutto il problema ed i rischi ad esso connessi, avendo da tempo aderito alla impostazione di O. Morgenstern, secondo la quale in statistica occorre saper convivere con l'errore

cercando, natural- mente, di tenerlo sotto controllo.

3. Per stimare i redditi ed i consumi comunali del 1981 sono state utilizzate le seguenti serie di dati comunali:

- ammontare della popolazione

numero delle famiglie

consumi di energia elettrica del 1981 per usi domestici

consumi di energia elettrica del 1981 per usi industriali e commer- ciali

spese per spettacoli cinematografici effettuate nel 1981

licenze per l'esercizio del commercio di prodotti tessili e di abbi- gliamento in essere al 1980

licenze per pubblici esercizi in essere al 1980

automobili immatricolate in complesso nel 1981

automobili di cilindrata almeno pari a 2000 cc. immatricolate nel 198Jl

6 Ma l'indagine è soggetta a numerose altre limitazioni, tra le quali il fatto che il 18-20%

delle imprese interpellate non fornisce i dati richiesti in tempo utile per la loro utilizzazione;

l'inconveniente è soprattutto concentrato nelle unità minori. Cfr. P. Romani Monteleone, Analisi strutturale e dinamica dei dati nell'indagine del prodotto lordo, Convegno della Società italiana di statistica, Trieste, 21-23 aprile 1983.

7 O. MoRGENSTERN, OnAccuracy o/Economie Observations, Princeton University Press, Princeton, 1950, 2nd revised ed., 1963.

8 Dati provvisori del Censimento 1981.

9 Forniti dall'ENEL ed integrati con quelli delle Aziende autonome di produzione (es.:

AcEA di Roma) nonché, per quelli industriali, dall'autoproduzione e dagli autoconsumi degli stabilimenti industriali.

1

°

11 Fonte: lsTAT.

12 Nostra elaborazione su dati forniti dalla FIAT.

Sono stati valutati, poi, i modelli di regressione su base regionale, assumendo come variabili dipendenti rispettivamente i redditi regio- nali ed i consumi delle famiglie, forniti dall'lsTAT.

In primo luogo è stato affrontato il problema dell'unità di misura:

potevano essere utilizzati, infatti, dati espressi in forma percentuale (sul totale Italia), oppure in termini standardizzati (eliminando l'ef- fetto delle diverse medie e della variabilità misurata attraverso lo scarto quadratico medio) ovvero ragguagliati alla popolazione (ad es.

per 1.000 abitanti). Sono stati costruiti, perciò, tre distinti gruppi di modelli: i risultati ottenuti hanno segnalato adattamenti sistematica- mente migliori quando i dati sono espressi in forma percentuale.

Quindi, si è ritenuto opportuno ripartire le regioni italiane in cluster ad evitare la compresenza, nello stesso modello di regressio- ne, di regioni caratterizzate da comportamenti troppo eterogenei; a tal fine sono state effettuate due analisi distinte, utilizzando sia il dendrogramma sia il metodo di Edwards e Cavalli-Sforza

Con il primo di tali algoritmi, i cluster individuati risultano meno omogenei di quelli ottenuti mediante l'altro, che, com'è noto, indivi- dua quella partizione dell'insieme di dati da analizzare per la quale la traccia della matrice delle devianze e codevianze nei gruppi è minima ed è particolarmente raccomandabile quando sia ridotto, come in questo caso, il numero dei dati sotto esame.

Quindi, le regioni italiane sono state distinte, rispetto all'algorit- mo prescelto ed alle serie considerate, in:

a)

Piemonte, Lombardia, Veneto, Emilia-Romagna, Toscana, Lazio, Campania, Puglia, Sicilia;

b) minori:

Valle d'Aosta, Liguria, Trentino-Alto Adige, Friuli- Venezia Giulia, Marche, Umbria, Abruzzi, Molise, Basilicata, Cala- bria, Sardegna.

In ciascuno di tali gruppi è stato utilizzato sia un modello additivo - considerando, ovviamente, i valori naturali delle variabili - sia un modello moltiplicativo, in termini dei logaritmi dei valori delle variabili.

13 A. Rizzi, Analisi dei gruppi (Cluster Analysis), La Goliardica ed., Roma 1981.

8 G. Marbach

I due modelli sono stati costruiti scegliendo-le variabili da inseri- re, rispettivamente dei redditi e dei consumi, per ciascun gruppo, o cluster, mediante regressione stepwise, utilizzando il package SPss.

Per ogni combinazione di cluster e modelli sono stati considerati due insiemi di variabili esplicative, accogliendo uno soltanto dei due in- dicatori di massa, la popolazione oppure il numero delle famiglie.

Successivamente i 16 modelli così ottenuti (8 per i redditi ed 8 per i consumi) sono stati vagliati criticamente, sia per scartare quelli nei quali i coefficienti di alcune variabili presentano segno diverso da quello atteso e possono condurre a stime comunali irrealistiche, sia per individuare, tra i rimanenti, quelli che forniscono le soluzioni contraddistinte dal migliore adattamento e da significativa presenza delle più idonee variabili esplicative.

4. La predetta selezione ha portato a concentrare l'attenzione sui modelli seguenti:

a) Regioni maggiori

l) PIL

2,585 + 0,502P + 0,490C + 0,305E;

2) PIL = - 2,482 + 0,638F + 0,406C + 0,244E;

3) log PIL

0,642 + 0,564 log C + 0,5 log P + + 0,234 log E;

4) log PIL

-0,581 + 0,604 log F + 0,473 log C+

+ 0,191 log E;

5) CONS = - 1,375 + 0,531F + 0,213E; + 0,441L 6) log CoNs

-0,553 +0,409log L +0,633log Ed+

+ 0,218 log A b) Regioni minori

7) PIL = 0,177 + 0,471C + 0,221Ed + 0,149P + + 0,078E;

8) PIL = O, 153 + 0,407C + 0,334F + O, 116E; + + 0,053Ed

9) log PIL

0,099 + 0,490 log P + 0,314log C +

- 0,088 log E;

R

= 0,984

R

= 0,988 R

= 0,959 R

= 0,965 R

= 0,981 R

= 0,919

R

= 0,991 R

= 0,996 R

= 0,988

14 Non si è ritenuto di procedere al calcolo dei valori R ² corretti, come in genere viene fatto nelle applicazioni, perché il numero delle variabili esplicative è costante in tutti i modelli prescelti, nell'ambito dello stesso gruppo di regioni.

10) log PIL = 0,082 + 0,529 log F + 0,267 log C +

+ 0,101 log Ei R

= 0,994

11) CoNs = - 0,085 + 0,445A + 0,275P + 0,158Ed +

+ 0,130L R

= 0,920

12) log CoNs = - O, 133 + 0,660 log F + 0,358 log L+

+ 0,048 log C R

nei quali è stato posto:

P = ammontare della popolazione;

F =.numero delle famiglie;

C = spese per spettacoli cinematografici, in milioni di lire;

E; = consumi di energia elettrica per usi industriali e com- merciali, in MW /h;

Ed = consumi di energia elettrica per usi domestici, in MW/h;

L = numero di licenze per pubblici esercizi;

A = numero di automobili immatricolate;

PIL = prodotto interno lordo, in milioni di lire;

CoNs = spesa per consumi da parte delle famiglie, In milioni di lire.

Restava poi il problema di eliminare le divergenze tra valori sti- mati ed osservati; per ottenere il raccordo aritmetico tra i valori regionali, provinciali e comunali per le variabili dipendenti: esso è stato risolto in termini empirici, incorporando il fattore di squilibrio nei coefficienti, sì da annullarne l'effetto.

5. A questo punto, sono state prescelte, con criteri compositi, quattro province, ubicate in aree diverse del Paese, caratterizzate da struttura produttiva e realtà sociali nettamente differenziate: Trieste, Siena, Caserta e Brindisi. In ciascuna di esse è stata realizzata un'accurata ed estesa indagine campionaria a livello comunale, basa- ta sulla scelta probabilistica delle famiglie che avrebbero dovuto es- sere intervistate circa numerosi aspetti del reddito e del risparmio.

Non è stato considerato, invece, l'aspetto relativo ai consumi, per- ché una stima realistica di questi può essere ottenuta soltanto attra- verso un pane/ e registrazione continuativa e sistematica delle spe- se

Tali indagini campionarie - che hanno portato a risultati signifi-

15 Una valutazione indiretta e di larghissima massima è peraltro ottenibile dalle indagini campionarie, come saldo tra le dichiarazioni di reddito, quelle di risparmio e l'eventuale indebitamento.

lO

cativi per comune nell'area di Trieste, validi per gruppi di comuni ed orientativi per singoli comuni nelle altre province -hanno riguardato da 1.400 ad oltre 2.100 percettori di reddito in ciascuna, come risulta dal prospetto seguente:

Famiglie Percettori di reddito

Province campionate In complesso Per famiglia

n. n. n.

Trieste

1,58

Siena

1,87

Caserta

1,47

Brindisi

1,53

I risultati di dette indagini hanno guidato la scelta del modello da adottare per stimare il PIL comunale in ciascuno dei due gruppi di regioni.

Sono stati rispettivamente prescelti i modelli 2), 5), 8) e 11). Il calcolo dei valori teorici per i singoli comuni delle province nelle quali sono stati effettuati gli esperimenti campionari ha immediata- mente segnalato una inadeguata influenza della costante. Questo fat- to, presumibilmente addebitabile alla più elevata variabilità infrapro- vinciale dei valori comunali delle variabili indipendenti rispetto a quella dei valori regionali, esalta eccessivamente il ruolo delle varia- bili indipendenti e quindi provoca, per i valori assunti dalla variabile dipendente, una tendenziale equiripartizione tra i vari comuni di cia- scuna provincia.

Pertanto il peso della componente costante nei due

è

stato aumentato empiricamente e drasticamente scegliendo, tra vari

livelli, quello che consente di pervenire a stime delle variabili dipen-

denti caratterizzate dal miglior adattamento ai corrispondenti valori

campionari. Inoltre, i coefficienti delle variabili indipendenti sono

stati modificati proporzionalmente sì da mantenere il peso di ciascu-

na ed assicurare, al tempo stesso, la corrispondenza piena tra i valori

regionali osservati e stimati, rispettivamente del PIL e dei consumi

familiari. Per consentire verifiche e confronti nell'ambito delle quat-

tro province nelle quali sono state effettuate le indagini dirette, i

risultati dell'applicazione dei modelli così modificati sono riportati

nella tabella contenuta negli Allegati.

La valutazione dei consumi tratta dai dati campionari ha carattere di mèra indicazione di massima, risultando dal saldo delle diverse componenti del reddito (da attività lavorativa, da capitale ed impre- sa, da trasferimenti e da redditi figurativi) con le indicazioni ottenute in tema di risparmio e con quelle sull'eventuale indebitamento. Nelle poste relative al risparmio è possibile, infatti, che gli intervistati abbiano incluso redditi prodotti e non consumati in precedenti perio- di, forme di liquidazione, etc., cosicché i valori assoluti dei consumi valutati possono risultare distorti. Ma appare interessante vagliare la distribuzione che si ottiene in termini di contributo di ciascun comu- ne al totale provinciale: la somiglianza con la distribuzione ottenuta mediante il modello CoNs è notevole ed anche i valori del test t calcolato sui valori assoluti pro capite sono non significativi allivello del 5%.

Il punto centrale è costituito, peraltro, dalla possibilità di con- .frontare -sempre nell'ambito delle quattro citate province -le se- guenti distribuzioni:

a)

redditi dichiarati dagli intervistati, che rappresentano gli in- troiti i quali hanno varcato la frontiera dell'Operatore Famiglie e sono quindi al netto delle imposte dirette trattenute alla fonte e, nel caso dei redditi da lavoro dipendente, anche dei contributi sociali;

b)

redditi imponibili rilevati presso gli uffici tributari, ovvia- mente al netto delle detrazioni e delle quote esenti;

c)

stime ottenute indirettamente come disaggregazione del PIL regionale, calcolato dall'lsTAT, al costo dei fattori; qui si tratta di redditi al lordo delle imposte dirette, dei contributi sociali nonché, per i percettori di redditi da lavoro indipendente e da impresa, degli ammortamenti.

Per conseguenza, in valori assoluti la serie

deve fornire risultati sensibilmente più elevati di quelli cui danno luogo le stime

Peral- tro, la differenza non è omogenea nelle quattro province, essendo

notevolmente diversi l'apparato produttivo, la partecipazione e le attività plurime non istituzionali.

6. In ogni caso, le stime del PIL a livello comunale, espresse in

termini di percentuali sul totale provinciale, non differiscono mai

apprezzabilmente da quelle ricavate dalle indagini dirette.

12 G. Marbach

Pertanto, gli accorgimenti empirici adottati si sono dimostrati efficaci, pur se suscettibili di rilievi sotto il profilo strettamente me- todologico, ed i modelli forniscono risultati utili, anche se tecnica- mente non è possibile essere del tutto soddisfatti degli stessi

Le stime del prodotto interno lordo e dei consumi familiari pos- sono talora essere influenzati da circostanze particolari. Ad esempio:

nei comuni di 100-200 abitanti e con un numero di esercizi pubblici relativamente elevato il contributo di quest'ultima variabile porta i consumi a livelli sistematicamente maggiori di quelli del corrispon- dente PIL; le valutazioni di reddito, a loro volta, sono influenzate da situazioni di forte consumo e/o autoproduzione di energia elettrica per usi industriali, in comuni minori sede di importanti stabilimenti, come accade a Priolo Gargallo (pro v. di Siracusa) per la Montedison, ad Ospitale di Cadore (Belluno), a Sellero (Brescia) per la Ferroleghe S.p.A., a Montello (Bergamo), etc.

In linea di massima, gli utilizzatori cauti daranno maggiore validi- tà alle graduatorie comunali nell'ambito delle diverse province che ai

confronti tra i livelli assoluti. Inoltre, la disaggregazione del prodotto interno lordo dovrebbe essere considerata indipendentemente da quella dei consumi familiari, evitando di addentrarsi in confronti tra i due aggregati, tendenti ad individuare nei singoli comuni l'orienta- mento al risparmio.

In definitiva, le stime indirette ottenute appaiono verosimili per le subaree nelle quali è stato possibile effettuare verifiche dirette; ciò potrebbe consentire di accettarle anche per tutti gli altri comuni ita- liani, con le limitazioni indicate, pur consapevoli che la convalida ottenuta per quattro province differenziate non è di per sé sufficiente e vincolante per tutte le altre situazioni non sottoposte a controllo campionario. In ogni caso, chi scrive ambisce, fatte le debite propor- zioni, ad una valutazione analoga a quella espressa da Joseph A.

Schumpeter:

che cordon bleu, capace di fare un'apprezzabile salsa con siffatto materiale!

16 Ad esempio, l'equazione di regressione relativa al PIL registra, per entrambi i gruppi di regioni per i quali è stata calcolata distintamente, elevati coefficienti di correlazione r tra le variabili indipendenti (energia per usi domestici, usi industriali e commerciali, spese cinemato- grafiche, numero di nuclei familiari), oscillanti tra 0,447

e

di

ALFREDO RIZZI

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 l

l. La ricerca di relazioni statistiche che consentano di stimare a livello comunale reddito (R) e consumi delle famiglie (C) ·pone due ordini di problemi fondamentali

a) specificazione dell'espressione analitica che lega la variabile dipendente (R e, rispettivamente, C) a quelle indipendenti prescelte come esplicative, ossia:

R = f ^(X

X

X n; Bo, B

B n);

C = g (X1, X2, ... , Xn; Bo, B1, ... , Bn);

b)

determinazione dei parametri.

I problemi di specificazione dei modelli utilizzati, i quali costitui- scono uno dei momenti più qualificanti della ricerca in generale, sono già stati discussi con riferimento alle stime comunali di R e di C.

Occorre in ogni caso osservare che i numerosi vincoli (di rappresen- tatività territoriale, aggiornamento, etc.) per variabili utilizzabili ai fini di un'analisi estesa a tutti i comuni italiani, pongono inevitabil- . mente scelte empiriche, di per sé sempre suscettibili di rilievi critici,

in parte validabili a posteriori.

Inoltre, le variabili esplicative utilizzate nei modelli econometrici sono quasi sempre tra loro fortemente correlate. In questo. senso, la multicollinearità è una questione di grado, ossia di livello, e non di specie, giacché una sua qualche presenza appare di fatto inevitabile.

1 F. Gmsn, Statistica economica, Cacucci ed., Bari, 1978.

16 A. Rizzi

Nelle applicazioni illustrate da G. Marbach ai fini delle stime comu- nali, nei modelli prescelti i coefficienti di correlazione binari non appaiono particolarmente elevati

È noto che la statistica

suggerisce diversi metodi per la 'stima dei parametri B; (i = O, ... ,

ma assai spesso si ricorre a quello dei minimi quadrati

in tal caso le stime godono di proprietà valide sotto ipotesi molto ampie, che sono verificate in parecchi casi reali.

Infatti, per il teorema di Gauss-Markov, il vettore B dei

è l'uni- ca stima lineare non distorta di varianza minima nella classe di tutte le stime lineari non distorte; ciò se per ogni determinazione del mo- dello Y

XB +c l'errore verifica le due ipotesi:

E (c) = O; a; = ^a

l.

Nell'applicazione presentata da G. Marbach si può supporre che le due ipotesi fondamentali del teorema ricordato siano «grosso modo

valide.

Vi sono almeno tre modi possibili, tra loro non escludentisi, per spiegare l'inserimento dell'errore nell'equazione di regressione

In primo luogo si può affermare che il reddito od i consumi comu- nali sarebbero completamente « spiegati>> qualora si conoscessero tutte le variabili quantitative e qualitative in base alle quali si formaR o C e si avessero tutti i dati necessari. Ma anche tra comuni delle stesse dimensioni, con uguali distribuzioni nelle occupazioni, vi sono comunque differenze dovute ad un numero veramente elevato di fattori, molti dei quali nemmeno quantificabili; infine, in nessun caso potremmo ottenere tutte le informazioni relative alle variabili e mu- tabili che concorrono alla formazione del reddito o dei consumi.

Un secondo motivo che giustifica l'elemento casuale deriva dal- l'ipotesi, che ha senso in termini di logica economica, secondo la quale oltre all'effetto totale di tutte le variabili rilevanti c'è un ele- mento casuale (e perciò non prevedibile) nella formazione diR e di C

2 G. MARBACH, Per una stima comunale del reddito e dei consumi delle famiglie, p. 11.

3 R. GuARINI, Statistica economica, La Goliardica, Roma, 1982; J. KMENTA, Elements of Econometrics, Mac Millan, 1978; A. RIZZI, T. SALVEMINI, Elementi di Inferenza Statistica, La Goliardica, Roma, 1981.

4 J. JoHNSTON, Econometrica, F. ANGELI, Collana di Economia, 1⁸ Ediz., t%6.

a livello comunale; di tale situazione si può tener conto solo con l'inclusione di una variabile casuale, sulla quale si emettono delle ipotesi relative alla media ed alla varianza, ma, nel nostro caso, non alla sua distribuzione.

Infine occorre fare i conti con gli errori di osservazione o di misura. È noto che la qualità dei dati statistici nelle rilevazioni eco- nomiche (e non solo in esse) non è particolarmente «buona»; gli errori di misura e di osservazione sono praticamente ineliminabili.

Le ipotesi del teorema di Gauss-Markov, nel nostro caso, com- portano che nella determinazione del reddito (o del consumo) l'erro- re si può considerare come una particolare determinazione di una variabile statistica di media zero; in altri termini, le diversità tra le varie determinazioni riguardanti il generico R (o C) osservato si an- nulleranno in media. La seconda ipotesi riguarda le relazioni inter- correnti fra le diverse osservazioni di una stessa variabile: essa è di più difficile accettazione, giacché implica che la variabilità dovuta al fattore casuale sia la stessa per tutte le variabili da cui provengono le componenti casuali; in termini di logica economica, non è di per sé completamente

l'ipotesi che la variabilità, misurata in termini di varianza, resti immutata nei comuni che hanno redditi o consumi assoluti così diversi.

Recenti ricerche sulla robustezza delle stime dei m.q. fanno pre- ferire tale metodo di stima agli altri, alle volte di natura empirica, anche qualora il «grosso modo» della convalida delle ipotesi non sia completamente accettabile. È da ricordare, peraltro, che l'applica- zione presentata in questo studio intende essere un primo tentati- vo di stima diR e di C a livello comunale, con una approssimazione di larga massima che acquisterà significato crescente soprattutto alla luce di aggiornamenti annuali; essi potranno suggerire altri affinamenti metodologici, sia per la valutazione dell'errore sia per gli eventuali intervalli di confidenza degli R e dei C dei singoli comuni.

Peraltro, l'analisi della regressione è stata applicata su cluster di

regioni omogenee, in modo che si può ritenere che la variabilità nei

singoli strati sia maggiormente contenuta; in ogni caso la partizione

in regioni

maggiori » e «minori» fa sì che i comportamenti non

siano particolarmente influenzati dall'ampiezza della regione.

18 A. Rizzi

Nell'ipotesi di eteroschedasticità le stime dei m.q., pur essendo ancora non distorte, non sono più B.L.u.E.

nel senso che non hanno la più piccola varianza nella classe degli stimatori lineari; non sono, cioè, efficienti. Nella valutazione dei risultati-la varianza delle stime interviene in maniera fondamentale sia nella determinazione degli intervalli di confidenza sia nella verifica delle ipotesi relative ai coef- ficienti medesimi.

2. È noto che

nell'ipotesi in cui si vogliano stimare i coefficienti di regressione relativi a partizioni di un insieme, è valido il criterio di addittività nella forma che è indicata nel seguito:

Sia:

Y = ^Y

+ Y

+ ... + Yn

e si voglia ottenere l'equazione di regressione di ^Y

^IY, per le variabili indipendenti, utilizzando equazioni di regressione dello stesso tipo, ossia:

Y,

a, cp

+ b, cp

+ . . . + K, cp, (r

l , 2, ... , n);

Y'=Acp1+Bcp2+ ... +Kcpr;

con cp, variabili indipendenti e ar, b,, ... , K, e A, B, ... , K coefficienti di regressione.

Se le stime dei coefficienti di regressione sono quelle dei m.q.

si ha:

.l'A, =A; IB, = B; IKr = K; IX'r =X.

Particolarizzando il teorema precedente, il criterio di addittività è stato spesso applicato alle curve di Engel. Come afferma F. Giusti

«nella costruzione di una particolare funzione engeliana detto crite- rio può essere poco opportuno, implicando una stessa funzione ma- tematica con determinati vincoli per tutti i generi considerati e quindi una restrizione materiale circa la possibilità di formulare un modello

5 J. KMENTA, loc. cit., pag. 251 e sgg.

6 F. Gmsn, loc. cit., pag. 213.

7 J. L. NICHOLSON, The Generai Form of the Adding up Criterion, Journal of the Royal Statistica! Society, Series A, vol. 20, 1957, pagg. 8 a 85.

Cfr. anche la garbata polemica tra A. DE LucA, Un indice provinciale del potenziale teorico di mercato dei settimanali, Rivista di Statistica applicata, Vol. 10, n. 4, ottobre-novem- bre-dicembre 1977, e W. DE FLORIANI, Su un indice del potenziale teorico di mercato dei settimanali, Rivista di Statistica applicata, Vol. 11, n. 4, dicembre 1978.

aderente atto ad esprimere in modo soddisfacente e conforme ai dati osservati il legame fra un certo consumo e la spesa pro capite

Anche per le applicazioni dello stesso tipo di quelle relative ai redditi e consumi comunali sono stati proposti procedimenti ad hoc (adhoccherie come scrive de Finetti) in modo che i coefficienti relati- vi ad ogni equazione di regressione siano non negativi, a somma uno ed additivi. Gli algoritmi empirici proposti sono spesso complessi, . sia per gli aspetti analitici sia per quelli di calcolo e non sembra, allo stato attuale delle conoscenze, che conducano a soluzioni ottimali.

3. In questa ricerca si è preferito stimare i coefficienti di regres- sione in ognuno dei due cluster di regione, per i vari modelli descritti da G. Marbach; si sono ottenuti poi quelli relativi ad ogni regione moltiplicando i coefficienti di regressione del cluster cui appartiene la stessa per una quantità pari al rapporto tra R (o C) rilevato e quello stimato. In formule, se y, è la determinazione della variabile stimata nella regione r:

Yr =

+

r + ... +

con

determinazioni relative alle

esplicative per la regio-

ne erresima, il generico coefficiente

per la regione in analisi sarà:

i

Y·

as

as ---)-...

Yi

L 'influenza della costante additiva nei modelli lineari può essere particolarmente importante; per i piccoli comuni avrebbe potuto por- · tare a valori negativi di R (o C).

Pertanto essa è stata stimata empiricamente, in modo da ottenere per ogni regione un'equazione di regressione in cui la somma dei prodotti dei coefficienti per le determinazioni delle variabili è esatta- mente uguale ad R (o C) e, naturalmente, la somma dei valori regio- nali è pari al totale nazionale.

Gli alti valori dei coefficienti di determinazioni, tutti superiori a 0,9 (alle volte quasi uno), indicano un accostamento del modello ai dati empirici più che accettabile, non solo per le applicazioni di carat- tere econometrico.

Tra i diversi tipi di modello considerati, la scelta è avvenuta in

base al criterio del massimo R

anche se le differenze tra gli R

sono

trascurabili.

20 A. Rizzi

I modelli considerati sono di due tipi: additivi e moltiplicativi.

In generale, nella teoria economica le relazioni tra alcune variabi- li possono essere adeguatamente rappresentate solo in forma non lineare, ma linearizzabile con particolari artifici matematici

Con tali tipi di trasformazioni, però, si possono violare alcune ipotesi fonda- mentali che sono alla base della teoria dei modelli lineari. Natural- mente in questi casi occorre sempre controllare le ipotesi sottostanti;

ma vi sono esempi in cui le trasformazioni migliorano sostanzialmen- te la situazione quanto ad autocorrelazione ed eteroschedasticità.

La trasformazione logaritmica è largamente usata dagli econome- triei, perché corrisponde all'ipotesi di elasticità costante tra Y ad X, nella relazione Y = f (X; Bo, Bt).

Così ad esempio, se:

si ha:

_!}y_ = ^{A B XB -}

d x

e poiché l'elasticità è definita dall'espressione:

si ha in tal caso

x y

_x_ _AL Y dx '

~;

~B ^{AB XB-}

^B.

Pertanto la semplice applicazione dei metodi lineari ai logaritmi delle variabili dà una stima di tale elasticità.

N ella presente applicazione non si sono riscontrate differenze apprezzabili tra i modelli additivi e quelli logaritmi ci, in termini di accostamento, misurato con il coefficiente di determinazione mul- . ti p la.

A nostro parere ciò è dovuto al fatto che nel modello in analisi le variabili indipendenti sono direttamente legate sia alla formazione del PIL sia ai consumi.

8 J. JoHNSTON, loc. cit., pag. 62 ^{e segg.}

9 J. N. R. STONE, The Measurement of Consumer Expenditure and Behaviour in the United Kingdom 1920-38, Cambridge, London, 1954.

In generale nella teoria dei modelli lineari si suppone che le varia- bili esplicative nella relazione fondamentale siano non stocastiche o, per Io meno, indipendenti dall'errore. Ma spesso, come avviene an- che nel nostro caso, per la stessa natura del processo economico tali ipotesi non sono verificate. È noto che in tali situazioni si ricorre alla teoria della stima delle equazioni simultanee, in cui un certo numero di variabili esplicative viene determinato da altre equazioni del si- stema. In tali casi non si possono applicare le tecniche dei minimi quadrati cosiddetti ordinari; si ricorre, allora, a tecniche alternative, che conducono a stimatori consistenti e possibilmente efficienti.

In generale le equazioni di un sistema strutturale sono di tre tipi

a)

identità che esprimono delle definizioni in forma di equazioni;

b)

tecniche o equazioni istituzionali, che derivano dalla teoria economica;

c)

di comportamento.

Sono di tipo stocastico le equazioni del tipo

e

Nel nostro caso si poteva far ricorso al sistema delle equazioni simultanee qualora si fossero considerati modelli econometrici più complessi, non completamente giustificabili allo stato attuale delle conoscenze economiche relative alla formazione del reddito ed alla determinazione dei consumi a livello comunale.

10 P. J. DRYMES, Econometrics, Harper lnternational Edition, N. Y., 1970.

Ripartizione percentuale

del reddito e dei consumi (1981) risultanti dalle indagini.

Redditi Consumi

Comuni Campione Anagrafe tributaria Modello Campione Modello

PROVINCIA DI TRIESTE

Duino-Aurisina 3,07 2,40 2,88 2,71 2,71

Monrupino 0,28 0,25 0,10 0,28 0,31

Muggia 5,29 4,14 2,55 5,11 4,59

San Dorligo della Valle 2,64 1,60 2,02 2,61 1,92

Sgonico 0,98 0,57 0,29 0,90 0,76

Trieste 87,74 91,94 92,16 88,39 89,71

TOTALI 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 Base provinciale 1.140,4 577,6 1.737,0 757,8 954,0

(miliardi di lire)

PROVINCIA DI SIENA

Abbadia S. Salvatore 3,86 2,63 2,54 2,96 3,90

Asciano 1,94 2,02 1,69 1,76 2,67

Buonconvento 1,10 1,11 1,14 0,95 1,47

Casole d'Elsa 0,76 0,81 0,60 0,66 0,85

Castellina in Chianti 1,05 1,11 0,80 1,16 1,05

Castelnuovo Berardenga 2,08 1,92 1,12 2,31 1,66

Castiglione d'Orcia 0,87 0,91 0,72 1,08 1,52

Cetona 0,98 0,81 0,62 1,18 l ,31

Chianciano Terme 3,03 2,73 7,47 3,08 5,52

Chiusdino 1,02 0,71 0,63 1,43 1,09

Chiusi 3,84 3,13 3,29 3,90 3,83

Colle Val d'Elsa 5,88 5,85 5,40 4,85 5,53

Gaiole in Chianti 0,96 1,01 0,67 1,35 1,01

Montalcino 2,47 2,02 1,56 2,75 2,38

Montepulciano 5,90 4,74 3,10 4,92 5,18

Monteriggioni 1,89 2,93 1,59 1,63 2,18

Monteroni d' Arbia 1,85 2,12 1,24 1,59 1,98

Monticiano 0,60 0,10 0,40 0,55 0,66

Murlo 0,76 0,91 0,43 1,07 1,07

Piancastagnaio 1,87 l ,31 1,24 1,44 1,65

Pienza 0,81 0,71 0,70 0,98 1,13

26

Segue: Ripartizione percentuale

del reddito e dei consumi (1981) risultanti dalle indagini.

Redditi Consumi

Comuni Campione Anagrafe

tributaria Modello Campione Modello

Segue: PROVINCIA DI SIENA

Poggibonsi 9,29 10,51 11,74 7,66 7,26

Radda in Chianti 0,59 0,61 0,41 0,84 0,59

Radicofani 0,39 0,40 0,33 0,48 0,56

Radicondoli 0,38 0,40 0,28 0,34 0,41

Rapolano Terme 1,58 1,82 1,75 2,37 2,22

S. Casciano dei Bagni 0,68 0,51 0,50 0,82 1,05

S. Gimignano 1,59 2,53 2,01 1,39 2,66

S. Giovanni d· Asso 0,48 0,40 0,28 0,68 0,88

S. Quirico d'Orcia 0,76 0,81 0,68 0,65 1,07

Sarteano 1,81 1,11 1,20 1,51 1,51

Siena 30,57 32,53 35,37 34,11 22,72

Sinalunga 3,70 3,94 4,21 3,31 4,91

Sovicille 2,02 2,32 1,67 1,74 2,70

Torrita di Siena 2,18 2,12 2,24 1,95 3,00

Trequanda 0,46 0,40 0,38 0,55 0,82

TOTALI

100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Base provinciale

1.140,4 577,6 1.737,0 757,8 954,0

(miliardi di lire)

PROVINCIA DI BRINDISI

Brindisi 20,09 35,33 41,32 18,77 34,87

Carovigno 2,61 2,24 2,35 2,85 3,15

Ceglie Messapica 5,56 4,06 3,93 6,42 4,49

Cellino S. Marco 1,47 1,42 l ,18 1,60 1,56

Cisternino 3,15 3,00 2,22 3,64 2,72

Erchie 1,89 1,19 1,27 2,08 1,37

Fasano 12,11 7,21 8,30 10,54 8,82

Francavilla Fontana 7,28 8,06 7,70 7,64 6,66

Latiano 4,11 3,22 3,12 4,53 3,05

Mesagne 5,86 6,38 5,56 6,40 5,62

Oria 3,83 3,18 2,38 3,81 2,85

Ostuni 11,63 8,73 6,87 10,05 8,57

S. Donaci 1,41 l, 14 1,20 1,54 1,76

S. Michele Salentino 1,86 1,04 0,99 1,91 1,21

S. Pancrazio Salentino 2,45 1,65 1,61 2,44 1,81

Segue: Ripartizione percentuale

del reddito e dei consumi (1981) risultanti dalle indagini.

Redditi Consumi

Comuni Anagrafe

Campione tributaria Modello Campione Modello

Segue: PROVINCIA DI BRINDISI

S. Pietro Vernotico 4,35 3,74 2,84 4,75 3,54

S. Vito dei Normanni 4,83 4,62 3,44 4,81 3,64

Torchiarolo 1,20 0,84 0,69 1,33 1,18

Torre S. Susanna 2,56 1,74 1,85 2,96 1,86

Villa Castelli 1,75 1,21 1,18 1,93 '1,27

TOTALI 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00

Base provinciale

1.068,7 404,3 1.926,2 878,4 1.189,7

(miliardi di lire)

PROVINCIA DI CASERTA

1°

14,09 15,10 16,37 15,89 17,45

20

3,48 2,12 1,70 4,10 2,23

30

8,16 5,93 9,23 5,09 6,64

40

5,71 3,76 3,89 4,93 3,98

so

7,11 6,75 6,03 8,33 6,01

60

12,02 8,17 7,48 12,59 10,75

*

1° Cluster: Cancello e Arnone, Casapulla, Cervino, Cesa, Curti, Fontegreca, Frignano, Grazzanise, Maddaloni, Recale, S. Felice a Cancello, S. Marcellino, S. Nicola la Strada, Trentola Ducenta, Villa di Briano, Villa Literno;

2° Cluster:

3° Cluster:

4° Cluster:

5° Cluster:

6° Cluster:

Macerata Campania, S. Prisco, S. Tammaro, Valle di Maddaloni;

Bellona, Casaluce, Cellole, Francolise, Lusciano, Pastorano, Piana di Monte Verna, Riardo, S. Maria la Fossa, S. Arpino, Succivo;

Carinaro, Gricignano di Aversa, Orta di Atella, S. Marco Evangelista, Teve- rola;

Capodrise, Casapesenna, Marcianise, S. Cipriano d'Aversa;

Ailano, Alife, Alvignano, Caiazzo, Camigliano, Capriati a Volturno, Carinola, Castello del Matese, Ciorlano, Falciano del Massico, Gioia Sannitica, Migna- no Monte Lungo, Pietramelara, Rocca d'Evandro, S. Pietro Infine, S. Potito Sannitico, Teano, Vairano Patenora;

28

Segue: Ripartizione percentuale

del reddito e dei consumi (1981) risultanti dalle indagini.

Redditi Consumi

Comuni Anagrafe

Campione tributaria Modello Campione Modello

Segue: PROVINCIA DI CASERTA

7°

so

8,78 5,94 6,01 7,18 6,91

90

10,91 12,13 9,49 11,47 11,12

10°

12,27 16,57 15,98 10,96 14,53

no

2,78 2,88 3,15 3,29 3,81

Caserta 10,14 17,48 17,46 11,24 11,98

ToTALI

100,00 100,00 100,00 100,00 100,00'

Base provinciale 2.255,6 610,1 3.484,9 1.798,8 2.013,6

(miliardi di lire)

(*) Comuni che compongono i cluster della provincia di Caserta:

7° Cluster:

8° Cluster:

90 Cluster:

10° Cluster:

11° Cluster:

Baia e Latina, Castel Campagnano, Conca della Campania, Dragoni, Galluc- cio, Letino, Liberi, Marzano Appia, Pietravairano, Prata Sannita, Raviscani- na, Roccamonfina, Roccaromana, Ruviano, S. Angelo d'Alife, Tora e Piccilli;

Arienzo, Casal di Principe, Gallo, Pante, Piedimonte Matese, Pontelatone, Pr;:ttella, Rocchetta e Croce, S. Gregorio Matese, S. Maria a Vico, Vitulazio;

Caianello, Calvi Risorta, Capua, Castel di Sasso, Castel Morrone, Giano Ve- tusto, Pignataro Maggiore, Portico di Caserta, Presenzano, Sessa Aurunca, Sparanise;

Aversa, Formicola, Mondragone, S. Maria Capua Vetere, Valle Agricola;

Casagiove, Castel Volturno.

Provincia di ... ..

Comune di ... .

~RICERCA SUGLI INDICATORI PER COMUNE ^Cluster

Ll_j

Codice intervista ... .

Università di Data ... .

Trieste, Siena, Roma, Napoli e Bari l ntervistatore ... .

~ 1. ABITAZIONE SITUATA IN

- centro storico 1

- zona urbana 2

- periferia (suburbio) 3

- case sparse 4

2. COMPOSIZIONE DELLA FAMIGLIA

Situazione nei confronti del lavoro

Rapporto di Percettore di redditi, anche occasionali,

pensionato, ha redditi da capitale,

.s

parentela con il/la Sesso Età

figurativi (abita in casa propria, ^{(Q Q.} o ^«< ~

capofamiglia lavora terra sua, etc.) ~ ^{::l (,)}

o

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...l i5 ~ Z.!!!

1. Capofamiglia M F

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2.

···

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3.

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4.

...

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5.

···

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6.

···

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7.

...

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8.

...

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9.

···

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10.

...

w ^{[§j] fi§l}

11.

···

w ^{[§j] ~}

COMUNE DI ... .

Codice intervista ... ..

PERCETTORE DI REDDITO N ... . 1. TITOLO DI STUDIO (più elevato conseguito) 4. Settore di attività

Laurea ed altri diplomi Agricoltura, caccia e pesca 1

(ass. sociale, odontotecn., etc.) 1

Industria 2

Diploma di scuola media superiore 2

Artjgianato 3

Diploma di scuola media inferiore 3

Licenza elementare 4 Pubblica amministrazione (dipendente

da Stato, Regione, Provincia, Università,

Ha frequentato fino alla classe ... 5 Ente assistenziale, etc.) 4

Non ha potuto andare a scuola 6 Commercio 5

CONDIZIONE RISPETTO ALLA PROFESSIONE Trasporti e comunicazioni 6

2. Condizione non professionale Credito ed assicurazioni 7

Studente 1 Altri servizi (libera professione, etc.) 8

In cerca di primo lavoro 2 Altro settore: specificare ... 9

Casalinga 3

Pensionato 4 5. Posizione nella professione

Redditiere, benestante 5 Dirigente

Altro: specificare ... 6 Impiegato 2

Lavoratore Operaio 3

3. Condizione professionale dipendente

Occupato a tempo pieno 1 Altro lavoratore dipendente:

Occupato a tempo parziale 2 ··· 4

Occupato con attività lavorativa ridotta Imprenditore 5

(cassa integrazione) 3 Lavoratore {

Disoccupato 4 indipendente Libero professionista 6

Altro lavoratore in proprio 7

CARATTERISTICHE DEL LAVORO

Per quanti mesi ha lavorato nel 1981:

6. Lavoratore dipendente:

···

- occupato tutto l'anno Con guadagno mensile medio di:

- stagionale o saltuario 2~ Lire ...

7. Lavoratore indipendente: 3~ Spese 1981 per attrezzature o strumenti

di lavoro: Lire ...

8. REDDITO ANNUO COMPLESSIVO 1981 DA ATTIVITA LAVORATIVE 1 -dell'attività lavorativa principale: lire ... ..

svolta nel comune D svolta altrove o all'estero ... ..

2 - di altre eventuali attività lavorative: lire ... ..

svolta nel comune D svolta altrove o all'estero ... . (specificare le altre attività lavorative: ... ) 9. REDDITI DA CAPITALE E DA IMPRESA

1 -ottenuti nel comune

1

D 2- interessi percepiti nel 1981:

ottenuti in altro comune od all'estero

2

lire ... . 3- rendite, affitti percepiti nel 1981: lire ... . 4- profitti percepiti nel1981: lire ... . 5- redditi misti degli imprenditori individuali: lire ... ..

2 - aiuti di parenti, amici ... .

3- uso gratuito dell'abitazione di altri: equivalente annuo dell'affitto pari a lire ... . 4- altre entrate del 1981, ossia... per lire ... . 5- se nel corso del 1981 ha percepito una pensione, di quale entità mensile: lire ... .

per quanti mesi: ... .

6- se nel corso del 1981 ha ottenuto una liquidazione, per lire ... . 11. REDDITI FIGURATIVI

1 - derivanti da casa di proprietà (se abita il proprio appartamento, quale fitto mensile pagherebbe in base all'equo canone?) lire ... .

2- altri, ad es., autoconsumi: indicarli ... lire ... . 12. NOTIZIE SUL RISPARMIO E SULL'INDEBITAMENTO

Nel corso del1981 ha potuto acquistare un immobile, un terreno, dare un anticipo, oppure ha pagato rate di mutuo o debiti in genere per tali acquisti?

1- ~

2 -~ - per complessive lire ... .

12/a. Se

[§L]

chiede~e

-somma disponibile, risparmio proprio 1

- prestiti di parenti, amici 2

- prestito da una banca 3

- ha venduto un bene 4

-altro ... 5

13. Sempre nel1981, ha potuto acquistare beni rifugio, come pietre preziose per investimento, oro, gioielli, quadri, etc., escludendo regali a terzi?

1-

§)

2 - ~ - per un importo di lire ... .

14. Infine, nel1981 è riuscito a risparmiare parte del suo reddito, in contanti, buoni del tesoro, CCT, azioni, prestiti a terzi, etc. 7

1-~

2 - ~ - per un importo di lire ... .

15. Ha dovuto fare debiti nel corso del 1981, ad esempio per acquistare a rate un'automobile, mobili, televisore, etc., escludendo mutui e prestiti per la casa?

1-~

2- ~ -per un importo relativo al 1981 di lire ... .

16. Un'ultima domanda. Secondo Lei, una famiglia come la Sua di quale cifra mensile dovrebbe disporre per essere considerata in una delle condizioni sotto elencate?

Condizione economica 1 - molto cattiva 2- cattiva

3 - insoddisfacente 4 - soddisfacente 5- buona 6 - molto buona

Lire mensili

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