Indice di Gini regionale ISTAT - disuguaglianze di reddito, serie storica

Fonte ufficiale

• Ente: ISTAT — Dipartimento per la produzione statistica
• Pagina: https://esploradati.istat.it/ (sezione Reddito e condizioni di vita)
• Accesso diretto via API SDMX: https://esploradati.istat.it/SDMXWS/rest/data/IT1,32_221_DF_DCCV_GINIREDD_1/all
• Aggiornamento: serie storica consolidata, almeno decennale

Cosa contiene?

Il dataflow 32_221 eroga l'indice di Gini e altri indicatori di concentrazione del reddito a livello regionale. Ogni riga rappresenta il valore dell'indicatore in una data regione e anno. La struttura e' semplice: poche dimensioni (FREQ, REF_AREA, DATA_TYPE, MEASURE, IMPUTED_RENTS). La dimensione IMPUTED_RENTS permette di distinguere l'analisi con o senza i fitti imputati, che incidono sulla misura della ricchezza reale delle famiglie proprietarie.

Perche' e' rilevante?

Le disuguaglianze di reddito sono spesso discusse a livello nazionale, con numeri aggregati che nascondono dinamiche regionali molto diverse. Alcune regioni del Sud Italia mostrano Gini strutturalmente piu' alti; alcune del Nord hanno visto crescere la disuguaglianza nell'ultimo decennio. Questo dataset permette di uscire dal dibattito astratto e leggere l'andamento reale anno per anno, regione per regione.

Domanda civica

In quali regioni le disuguaglianze di reddito sono cresciute di piu' nell'ultimo decennio, e il divario storicamente attribuito al Sud si sta allargando o restringendo rispetto alle regioni del Nord?

Copertura e granularita'

• Periodi: serie storica annuale, almeno 10 anni di copertura
• Livello geografico: regionale e per ripartizione (codici ITTER107)
• Chiave territoriale: presente e allineabile con altri dataset Lab
• Struttura: API unica con serie storica completa

Perimetro v0: analisi a livello regionale sulla serie 2013-2023, con e senza fitti imputati a confronto. Nessun dettaglio sub-regionale in questa fonte.

Formato

SDMX-CSV e SDMX-ML, accessibili via REST API ISTAT senza autenticazione.

Limiti o rischi noti

• Fitti imputati: la scelta di includerli o escluderli cambia il valore del Gini, soprattutto per le regioni con alta percentuale di proprieta' abitativa. Entrambe le versioni sono disponibili ma vanno spiegate chiaramente al lettore.
• Comparabilita' temporale: eventuali cambi metodologici nella rilevazione EU-SILC (da cui provengono questi dati) possono introdurre discontinuita' nella serie.
• Granularita' massima regionale: analisi intra-regionali o per provincia non sono possibili con questa fonte.

Decisione attesa

Aprire un candidate in dataset-incubator per il filone Disuguaglianze / Reddito, oppure integrare direttamente questo indicatore come layer in una pagina data-explorer esistente? Se qualcuno ha gia' lavorato con i microdati EU-SILC, e' il momento di segnalarlo: l'IPAB e il Gini insieme descrivono il profilo economico di una regione meglio di qualsiasi indicatore singolo.

[Gabrymi93]

Aggiornamento tecnico dopo la rilettura del flow ISTAT 32_221 sull’indice di Gini.

Ci sono due punti importanti da fissare per il filone:

1. l’ID corretto per le chiamate REST API è 32_221
   (32_221_DF_DCCV_GINIREDD_1, citato inizialmente, restituisce 404)

2. il dataset ha una variabile metodologica molto rilevante: PRES_AFF_IMP

   • 1: include i fitti imputati
   • 2: esclude i fitti imputati

Per l’Italia questa distinzione conta molto, perché includere o escludere il valore figurativo della casa di proprietà cambia sensibilmente la disuguaglianza osservata. Per un v0 robusto ha quindi senso scaricare entrambe le serie.

La misura coerente con questa discussion è TIPO_DATO=DISUG_REDDNET_GINI.

Caveat tecnico: anche qui conviene evitare fetch troppo larghi e partire con slicing mirati, ma il punto principale emerso è metodologico più che infrastrutturale.