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Fattori che contribuiscono allo sviluppo umano Appunti scolastici Premium

Materiale didattico per il corso di Differenziali Economici e Migrazioni della Prof.ssa Paola Giacomello e del Dott. Paolo Sellari. Trattasi dell'articolo di M. Costantini e P. Giacomello dal titolo "Analisi statistica dei fattori che contribuiscono allo sviluppo umano: l’esperienza di alcuni Paesi asiatici e... Vedi di più

Esame di Differenziali Economici e Migrazioni docente Prof. P. Giacomello

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ESTRATTO DOCUMENTO

μ 4,50 3,76 3,40 2,97 2,62 2,31

σ 0,09 0,11 0,13 0,13 0,12 0,11

rel

min 2,07 1,81 1,69 1,31 1,22 1,17

max 6,40 6,00 6,50 5,60 4,40 3,64

1970-75 1975-80 1980-85 1985-90 1990-95 1995-2000

Africa 6,68 6,56 6,40 6,05 5,61 5,27

Paesi esaminati

μ 6,26 6,07 5,69 5,13 4,55 4,06

σ 0,05 0,06 0,06 0,07 0,07 0,09

rel

min 3,25 3,06 2,45 2,17 2,30 2,00

max 8,12 7,90 7,50 6,75 6,29 6,29

Proprio perché i diversi stadi del modello di transizione non vengono raggiunti

simultaneamente da fecondità e sopravvivenza è interessante analizzare

separatamente le due componenti.

Come si evidenzia nelle tabb.2 e 3, possiamo sostenere che esiste una buona

omogeneità di comportamento all’interno delle aree considerate.

Sono invece molto diversi i dati medi dei due continenti: sia per il Tft che per e i

o

Paesi asiatici si trovano in una situazione più favorevole identificata da livelli di

fecondità più contenuti, e molto vicini al famoso valore di 2,1 che garantisce la

11

sostituzione delle generazioni, e da livelli di sopravvivenza che superano i 70 anni ; i

Paesi africani per entrambe le componenti si situano su livelli molto vicini a quelli

sperimentati dall’altro gruppo all’inizio del periodo di osservazione e nel tempo non

sembrano esserci segnali di una convergenza verso un comportamento medio,

soprattutto per la sopravvivenza.

In questo continente appare infatti particolarmente grave la situazione relativa a

questa variabile: ben 7 dei 12 Paesi considerati vedono nell’ultimo decennio una

diminuzione della speranza di vita alla nascita, senz’altro spiegabile con le molte

morti causate dal virus Hiv. I guadagni registrati dagli altri Paesi non bastano a

compensare questo andamento decrescente che viene indicato anche dal dato medio e

dall’indice di variabilità.

La complessa situazione dei Paesi africani viene, ancor meglio, messa in risalto

dalla fig.2 in cui abbiamo posto in relazione grafica l’incremento percentuale

medio annuo della popolazione, che racchiude non solo le variabili demografiche

qui analizzate ma anche la componente migratoria, con l’incremento dell’indice di

sviluppo umano.

Tab.3 – Speranza di vita alla nascita

1970-75 1975-80 1980-85 1985-90 1990-95 1995-2000

56,3 58,4 60,4 62,3 64,1 65,8

Asia

11 Il valore di 70 anni è un valore significativo perché è il traguardo auspicato, per la fine del XX secolo,

già dalla Conferenza Mondiale della Popolazione tenutasi a Bucarest nel 1974.

7

Paesi esaminati

μ 61,64 63,78 65,93 67,98 69,83 71,49

σ 0,04 0,03 0,03 0,03 0,02 0,02

rel

min 49,20 52,70 55,00 57,60 60,10 62,30

max 73,30 75,50 76,90 78,30 79,50 80,50

1970-75 1975-80 1980-85 1985-90 1990-95 1995-2000

46,3 48,3 50,1 51,7 51,4 51,4

Africa

Paesi esaminati

μ 52,59 55,07 57,35 59,45 59,67 57,43

σ 0,02 0,02 0,02 0,02 0,03 0,05

rel

min 45,70 48,40 50,60 51,40 49,00 42,90

max 62,90 64,90 66,70 68,70 69,90 70,70

È evidente che da una serie temporale così breve non si possono trarre

considerazioni sulla validità delle teorie malthusiane, antimalthusiane o

neomalthusiane ma resta comunque emblematico il comportamento di alcuni Paesi

dell’area africana che associano un incremento della popolazione a un decremento del

livello di sviluppo umano o casi in cui ad una riduzione consistente di I non si

r

affianca una crescita altrettanto importante dell’indicatore Hdi.

Anche il comportamento dei Paesi asiatici non evidenzia nessuna regolarità

statistica; in entrambe le aree il valore dell’indice di determinazione è praticamente

nullo e dunque nessuna ipotesi di relazione lineare tra l’incremento della

popolazione e l’incremento dello sviluppo umano, diretta o inversa, può essere

formulata.

Per quanto riguarda la componente istruzione, come manifesta la tab.4, i Paesi

africani mostrano anche in questo caso un ritardo ventennale rispetto a quelli

asiatici. Ancora oggi, anche se rispetto al 1975 si sono fatti importanti progressi,

mediamente un individuo trascorre solo 5 anni della sua vita nella scuola (si pensi

che tuttora un individuo su quattro è analfabeta). I Paesi asiatici hanno incrementato

di circa tre anni la loro permanenza nel sistema dell’istruzione e attualmente quasi

l’80% della popolazione è alfabetizzata ad eccezione della popolazione indiana che

rimane su valori più simili a quelli dei Paesi africani. Si deve sottolineare che la

variabilità tra i Paesi considerati, si mantiene alquanto contenuta e nell’area

africana si riduce lievemente.

Fig.2 – Rapporto tra l’incremento di Hdi e I r

3,00 Paesi asiatici

incremento Hdi

2,50 8

2,00

1,50

1,00

0,50 incremento

popolazione

0,00

0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00

Paesi africani

3,00 incremento Hdi

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00

-0,50

-1,00 incremento

-1,50 popolazione

-2,00

Tab.4 – Numero medio di anni di istruzione (popolazione in età 15-ω)

1975 1980 1985 1990 1995 2000

Asia

Paesi esaminati 9

μ 4,84 5,50 5,92 6,41 6,88 7,24

σ 0,10 0,10 0,09 0,09 0,08 0,07

rel

min 2,21 2,82 3,37 3,96 4,52 4,99

max 7,78 8,51 8,74 9,94 10,56 10,84

1975 1980 1985 1990 1995 2000

Africa

Paesi esaminati

μ 2,76 3,21 3,82 4,43 4,79 5,06

σ 0,10 0,08 0,07 0,05 0,05 0,05

rel

min 1,6 2,1 2,7 3,1 3,4 3,5

max 4,6 5,2 5,4 5,6 6,0 6,3

Sul fronte economico, e quindi nell’ottica della crescita, le differenze tra i due

continenti sono ben evidenti (tab.5) e anche in questo caso i Paesi africani al 1998 si

collocano su valori simili a quelli asiatici del 1975. All’interno di ogni continente gli

scostamenti rispetto al dato medio sono più consistenti di quelli osservati per le

variabili demografiche e non ci sono segnali nel tempo di una tendenza alla

convergenza.

Per la variabile investimenti in capitale fisico (tab.6) le considerazioni che si

possono trarre dai dati medi sono quelle relative ad una consistenza maggiore

nell’area asiatica con un andamento altalenante che probabilmente risente delle crisi

finanziarie che si sono avute negli anni considerati. L’andamento decrescente del peso

di tali investimenti sul Pil è invece più regolare nei Paesi africani considerati e solo

nell’ultimo anno sembra esserci un’inversione di questa tendenza.

Un esame complessivo della variabilità dei fattori considerati ci fa notare come

siano proprio le componenti economiche quelle che per tutto il periodo considerato

presentano valori di variabilità relativa maggiori e questo è un aspetto da tener

presente nell’interpretazione finale dei risultati che risentono, per la metodologia

utilizzata, più delle informazioni disperse che non di quelle raggruppate intorno ai

valori medi.

Una visione d’insieme dell’andamento delle componenti, come quella fornitaci

dalle figg. 3 e 4, ci permette di incamminarci lungo il percorso impervio del-

l’interpretazione dei fenomeni che più hanno contribuito allo sviluppo delle realtà

geografiche considerate.

Per l’Asia il primo aspetto che balza agli occhi è il comportamento molto diverso

del fattore reddito le cui variazioni percentuali seguono un andamento esponenziale,

anche se frenato nell’ultimo periodo (la variazione rispetto all’anno iniziale si

attesta al 144%); l’altro fattore economico ha subito nel tempo variazioni

altalenanti, così come già evidenziavano i dati medi (tab.6).

Per le componenti demografiche, la fecondità si riduce significativamente (-49%)

mentre la speranza di vita alla nascita si incrementa moderatamente (16%). La

10

variabile legata all’istruzione ha variazioni simili a quelle sperimentate dalla

fecondità ma naturalmente di segno opposto. Complessivamente l’indice dello

sviluppo umano cresce del 25%.

Per i Paesi africani la componente che maggiormente si distacca dal valore

rilevato al 1975 è quella relativa all’istruzione che si incrementa dell’83%; la

riduzione del Tft rimane su valori più contenuti (-35%) e l’altra componente

demografica presenta variazioni positive molto modeste (8%) che si riducono

nell’ultimo periodo, come già ricordato, a causa delle morti provocate dal virus Hiv.

La performance del Pil di certo non uguaglia quella osservata per i Paesi dell’altra

area geografica, incrementandosi solo del 46% e l’altra componente economica

rivela un tasso di variazione negativo pressoché costante; l’indice Hdi registra

comunque una variazione positiva del 22%.

Tab.5 – Reddito medio pro capite (US $ PPA)

1975 1980 1985 1990 1995 1998

Asia

Paesi esaminati

μ 4375,83 5606,50 6575,33 8391,50 10464,42 10693,00

σ 0,25 0,26 0,26 0,27 0,26 0,27

rel

min 922,00 1090,00 1455,00 1756,00 2066,00 2464,00

max 12877,00 15366,00 17631,00 21583,00 27020,00 31299,00

1975 1980 1985 1990 1995 1998

Africa

Paesi esaminati

μ 3061,92 3539,46 3794,15 4047,23 4105,00 4475,00

σ 0,18 0,16 0,16 0,18 0,20 0,20

rel

min 1179 1338 1108 1293 1319 1301

max 7824 8030 7725 9857 11596 12887

Per un confronto tra le due realtà geografiche dobbiamo ricordare che i livelli

iniziali, per tutte le variabili, sono alquanto diversi e che mediamente i Paesi

dell’Africa, da noi considerati, attualmente presentano un ritardo di ben 25 anni

rispetto agli altri Paesi esaminati.

Detto questo, la diversità più eclatante è quella relativa alla componente

economica. Possiamo concludere da ciò che il reddito è il fattore che ha

contribuito maggiormente allo sviluppo, nella sua accezione più ampia? Per

poter rispondere dobbiamo ancora fare un ulteriore passo e per compierlo

abbiamo calcolato le matrici di correlazione alle diverse epoche, che

sintetizziamo tramite le figg. 5, 6 e 7. Ricordiamo che l’indice di correlazione

r di Bravais Pearson ci permette di valutare la strettezza della relazione

11

lineare che esiste tra due variabili, ma non l’intensità dell’effetto esercitato

dalla variabile indipendente sulla variabile dipendente che viene valutato dal

coefficiente di regressione lineare e dunque le nostre considerazioni vanno

lette di conseguenza.

Per i Paesi dell’area asiatica il fattore maggiormente correlato con l’indice

di sviluppo umano è la speranza di vita alla nascita seguita dal reddito. Anche

la componente istruzione rivela valori di r piuttosto elevati, mentre per l’altro

fattore economico considerato, ossia gli investimenti in capitale fisico, r

raggiunge valori intorno a 0,6-0,7.

Tab.6 – Investimenti in capitale fisico (% del Pil)

1975 1980 1985 1990 1995 1998

Asia

Paesi esaminati

μ 21,07 24,21 21,92 24,23 27,06 21,94

σ 0,15 0,12 0,14 0,13 0,12 0,12

rel

min 7,21 10,67 10,33 10,57 10,91 11,16

max 46,13 48,69 47,40 41,12 43,01 40,95

1975 1980 1985 1990 1995 1998

Africa

Paesi esaminati

μ 17,76 13,57 12,53 11,19 10,81 13,31

σ 0,18 0,10 0,10 0,13 0,15 0,20

rel

min 4,34 5,94 5,96 6,11 4,55 5,68

max 43,00 21,59 22,26 22,30 24,37 40,15

ASIA

Fig. 3 – Variazioni percentuali (base 1975) delle variabili socio-demografiche

variazioni percentuali base 1975

160,00

120,00 12

80,00 istruzione

40,00 t ft

hdi

0,00

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

-40,00

-80,00 AFRICA

variazioni percentuali base 1975

160,00

120,00

80,00 Fig. 4 – Variazioni percentuali (base 1975) delle variabili economiche

is truz io ne

40,00 tf t

hd i

0,00

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

-40,00

-80,00 13

Fig. 4 – Variazioni percentuali (base 1975) delle variabili economiche

ASIA

variazioni percentuali base 1975

160,00

120,00

80,00

40,00 invest im enti

0,00 pil

1975 1980 1985 1990 1995 2000

-40,00

-80,00 AFRICA

variazioni percentuali base 1975

160,00

120,00

80,00

40,00

La componente demografica attiva, ovvero il Tft, è correlato negativa

invest imenti

p il

0,00

1975 1980 1985 1990 1995 2000

-40,00

-80,00

Le considerazioni che possiamo fare per i Paesi dell’Africa considerati sono

pressappoco le medesime con l’eccezione del legame tra Hdi e la componente

istruzione che nel tempo ha un andamento altalenante e r non raggiunge i valori

osservati nelle realtà asiatiche. Un andamento diverso sembra avere anche l’indice di

correlazione calcolato tra Hdi e Tft che nel tempo aumenta di importanza.

14

Quanto appena sottolineato non cambia di molto se invece dell’indice dello

sviluppo umano si considera il reddito pro-capite e quindi si sposta l’attenzione sul

solo sviluppo economico.

Si devono evidenziare i valori che l’indice di Bravais Pearson assume quando

misuriamo la strettezza del legame tra l’istruzione e le componenti demografiche:

soprattutto nei Paesi africani sembra che tale legame non sia importante (fig.7).

Sempre in tale area, i dati ci suggeriscono una strettezza, che si rafforza nel tempo,

del legame tra fecondità e sopravvivenza, spiegabile anche con la consistente

.

riduzione avvenuta nella mortalità infantile

Fig. 5 – Coefficienti di correlazione lineare tra sviluppo umano e fattori demografici e socio-

economici 1,0

1,0 0,8

0,8 0,6

0,6 0,4

0,4 0,2

Hdi e speranza di vita

0,2 Hdi e reddito

alla nascita 0,0

0,0 1975 1980 1985 1990 1995

1975 1980 1985 1990 1995 1,0 Hdi e investimenti in

-0,2 Hdi e tasso di fecondità capitale fisico

totale 0,8

-0,4 0,6

-0,6

-0,8 0,4

-1,0 0,2

0,0

1,0 1975 1980 1985 1990 1995

0,8

0,6 Asia

0,4 Africa

0,2 Hdi e istruzione

0,0 1975 1980 1985 1990 1995 15

Fig. 6 – Coefficienti di correlazione lineare tra reddito e fattori demo-sociali

1,0 1,0

0,8 0,8

0,6 0,6

0,4 0,4

reddito e speranza di vita

0,2 0,2

alla nascita reddito e istruzione

0,0 0,0

1975 1980 1985 1990 1995 1975 1980 1985 1990 1995

-0,2 reddito e tasso di

fecondità totale

-0,4 Asia

-0,6 Africa

-0,8

-1,0

Fig.7 – Coefficienti di correlazione lineare tra fattori demografici e sociali

1,0 1,0

0,8 0,8 Asia

0,6 0,6 Africa

0,4 0,4

0,2 0,2

istruzione e speranza

di vita alla nascita

0,0 0,0

1975 1980 1985 1990 1995 1975 1980 1985 1990 1995

-0,2 -0,2

istruzione e tasso di fecondità tasso di fecondità totale e speranza di

totale vita alla nascita

-0,4 -0,4

-0,6 -0,6

-0,8 -0,8

-1,0 -1,0

Dall’analisi descrittiva appena presentata si possono trarre considerazioni

contrastanti: i valori molto alti del coefficiente di correlazione di Bravais-Pearson

confermano l’importanza del legame tra reddito e sviluppo umano in entrambe le aree

geografiche studiate, mentre per la componente istruzione, soprattutto in Africa

sembra che il legame sia meno importante. I tassi di variazione di questi fattori,

confrontati con quelli dell’indice Hdi, ci dicono invece che il reddito è la variabile che

più si è incrementata solo tra i Paesi asiatici mentre tra quelli africani è proprio

l’istruzione che manifesta la performance migliore.

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Atreyu

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DESCRIZIONE DISPENSA

Materiale didattico per il corso di Differenziali Economici e Migrazioni della Prof.ssa Paola Giacomello e del Dott. Paolo Sellari. Trattasi dell'articolo di M. Costantini e P. Giacomello dal titolo "Analisi statistica dei fattori che contribuiscono allo sviluppo umano: l’esperienza di alcuni Paesi asiatici e africani a confronto" all'interno del quale sono analizzati gli indici di sviluppo umano di diversi paesi dell'Asia e dell'Africa.


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in analisi economica delle istituzioni internazionali
SSD:
A.A.: 2011-2012

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Differenziali Economici e Migrazioni e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università La Sapienza - Uniroma1 o del prof Giacomello Paola.

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