79217 - ANALISI DI REDDITO, POVERTÀ E DISEGUAGLIANZA

Conoscenze e abilità da conseguire

L'insegnamento si propone di fornire allo studente le competenze necessarie per analizzare i fenomeni della povertà e disuguaglianza e comprendere la natura degli indicatori utilizzati a livello nazionale ed internazionale per misurare tali fenomeni. Al termine del corso lo studente è in grado di: - stimare ed interpretare alcuni modelli di distribuzione del reddito - utilizzare le misure di povertà e disuguaglianza reddituali e non, anche multidimensionali - interpretare le informazioni statistiche prodotte sulla base delle indagini ufficiali - leggere l’evoluzione temporale della diseguaglianza nelle economie avanzate - analizzare le specifiche delle principali risposte di policy di contrasto alla povertà. Le lezioni saranno corredate da esercitazioni svolte in laboratorio informatico su dati reali prodotti dalle principali indagini campionarie sul tema. Tale attività consentirà allo studente di elaborare autonomamente le informazioni individuali sul reddito, anche mediante packages dedicati del software R.

Contenuti

1. Evidenze e motivazioni

   Evidenze empiriche su povertà, disuguaglianza, distribuzione del reddito in Italia, in Europa, nel mondo. Perché è importante misurare ed analizzare reddito, povertà e disuguaglianza? Scopo ed outline del corso.

2. Aspetti introduttivi e definizioni

   PIL e reddito disponibile. Distribuzione funzionale e distribuzione personale. Il reddito equivalente.

3. Indagini e fonti amministrative

   Le principali indagini campionarie. I dati fiscali sul reddito.

4. Misura della povertà

   Povertà assoluta e relativa. La soglia di povertà. Gli indicatori di Laeken. Indici di povertà multidimensionali (cenni). Indici di deprivazione.

5. Misura della disuguaglianza

   Approcci statistico ed assiomatico. Indici di concentrazione. Curva di Lorenz. Indici di entropia. Approccio normativo. La scomposizione degli indici.

6. Gli stimatori dei parametri di povertà e disuguaglianza

   Gli stimatori in indagini complesse. La varianza degli stimatori.

7. La distribuzione probabilistica del reddito

   I modelli parametrici (Lognormale, Pareto, Singh-Maddala, Dagum, GB2)

8. Alcune questioni “al contorno” (cenni)

   Modelli interpretativi, relazione tra disuguaglianza e crescita, distribuzione della ricchezza, politiche di contrasto alla povertà, poverty mapping, misura del benessere.

9. Utilizzo di alcuni packages del software R dedicati all’analisi di povertà, disuguaglianza e distribuzione del reddito

Testi/Bibliografia

Baldini M., Toso. S. (2009), Diseguaglianza, povertà e politiche pubbliche, Bologna, Il Mulino.

Wolff E. N. (2009), Poverty and income distribution, Wiley-Blackwell.

Alfons A., Templ M. (2013), Estimation of Social Exclusion Indicators from Complex Surveys: The R Package laeken, Journal of Statistical Software, 54, 15, 1-25

Graf M., Nedyalkova D. (2014), Modelling of income and indicators of poverty and social exclusion using the Generalized Beta distribution of the second kind, The review of Income and Wealth, 60, 4, 821-842.

Per approfondimenti

Atkinson A.B., Bourguignon, F. eds., Handbook of Income Distribution (vol. 2A, 2014 - vol. 2B, 2015), Elsevier, North Holland, Amsterdam

Ulteriore materiale bibliografico sarà indicato dal docente durante le lezioni. Gli studenti non frequentanti possono richiedere questa informazione al docente via e-mail.

Metodi didattici

Lezioni frontali e attività in laboratorio informatico svolta con l’ausilio del software open source R. 

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, [https://elearning-sicurezza.unibo.it/] in modalità e-learning.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La prova d'esame ha lo scopo di verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici:

• conoscenza approfondita delle caratteristiche degli strumenti statistici illustrati durante le lezioni
• capacità di analizzare criticamente insiemi di dati mediante tali strumenti statistici
• capacità di utilizzare i packages del software R dedicati ai temi trattati a lezione
• capacità di impiegare i risultati ottenuti al fine di interpretare i fenomeni oggetto di studio

L'accertamento dell'apprendimento è realizzato mediante una prova scritta che prevede quesiti a risposta aperta, relativi ad aspetti di metodo, quesiti riferiti all'interpretazione dell’output del software utilizzato nelle lezioni in laboratorio, e semplici esercizi per il calcolo di misure illustrate a lezione.

La valutazione dei contenuti delle risposte presenti nella prova d’esame terrà conto in modo particolare dei seguenti aspetti: a) articolazione, precisione e chiarezza nell’esposizione dei contenuti teorici acquisiti e nella illustrazione delle applicazioni, b) capacità di fornire la corretta risposta, articolata in tutti gli aspetti proposti nella domanda, c) capacità di interpretare i risultati ottenuti, dove richiesto.

L’esame ha una durata di 1 ora e 30 minuti. Il numero delle domande contenute nel compito è compreso tra 6 e 8 e varia a seconda della difficoltà dei singoli quesiti. Il punteggio massimo associato ad ogni risposta corretta verrà reso noto agli studenti nella fase di discussione del compito corretto. Durante la prova d’esame non è ammesso l'uso di materiale di supporto quali libri di testo, appunti, supporti informatici, ed è necessario dotarsi di calcolatrice (non è consentito l’uso della calcolatrice del telefono cellulare).

Gli studenti avranno la possibilità di svolgere nell'ultima settimana di lezioni una esercitazione di laboratorio, con valutazione, sull'utilizzo del software R per l’analisi della distribuzione del reddito. Lo studente che sostiene tale prova potrà ottenere un massimo di 2 punti che andranno eventualmente ad aggiungersi alla valutazione conseguita nella prova finale, purché l’esame sia sostenuto e superato durante la prima sessione d’esame (gennaio-febbraio). In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza in presenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, in modalità e-learning.

In ottemperanza alla normativa di Ateneo, il rifiuto del voto positivo conferito dal docente è consentito per una sola occasione d’esame. La volontà di rifiutare il voto va comunicata via e-mail al docente utilizzando l'indirizzo istituzionale, ovviamente prima della data individuata per la verbalizzazione.

Strumenti a supporto della didattica

Materiale didattico disponibile in:

https://virtuale.unibo.it/course/view.php?id=26051

Ultima release disponibile di R in http://www.r-project.org/ .

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Maria Ferrante