INEQUALITY OF OPPORTUNITY IN ITALY

Abstract

La diseguaglianza dei redditi è comunemente analizzata e misurata attraverso l’impiego di varie misure quali l’indice di Gini, il coefficiente di variazione, l’indice di Theil, la varianza dei logaritmi ed altri ancora (Sen, 1970). A partire dagli anni ’90 l’applicazione di tecniche di scomposizione relative, ad esempio, all’indice di Theil hanno reso possibile quantificare due diverse componenti della diseguaglianza ovvero la disuguaglianza legata allo sforzo individuale e la disuguaglianza dovuta alle ineguali opportunità. Questa seconda componente dipende esclusivamente da fattori esogeni, non controllabili dall’individuo, e, per questa ragione, è a ragione considerata una diseguaglianza “ingiusta”. Alla componente residua della scomposizione è di solito attribuito, invece, il significato di disuguaglianza nello sforzo, ovvero quanto ciascun individuo si è impegnato per raggiungere un determinato obiettivo di successo economico. L’applicazione di questo approccio alle misure di diseguaglianza ha permesso di studiare quale tipo di disuguaglianza prevalga all’interno di un Paese e, soprattutto, quali siano le circostanze esogene che incrementano la disparità nelle opportunità. Il presente lavoro si muove lungo questa linea di ricerca proponendo un metodo per testare il peso relativo delle due componenti e la loro significativita’. Come misura di diseguaglianza si e’ scelto di considerare il coefficiente di variazione in modo da ricondurre il test ad un problema di Analisi della varianza (ANOVA) a piu’ vie. Il test viene presentato facendo riferimento ai dati dell’ISTAT e dell'indagine Bankitalia sui redditi delle famiglie. Dopo quest'analisi preliminare sulle determinanti della diseguaglianza di opportunità in Italia, si utilizza la scomposizione della diseguaglianza nelle sue due componenti: diseguaglianza di opportunità e diseguaglianza legata all'impegno, per definire univocamente l'effetto della diseguaglianza sulla crescita economica. L'analisi econometria è svolta sui dati dell'indagine sulla ricchezza e sui redditi delle famiglie forniti dalla Banca d'Italia. L'effetto viene stimato utilizzando il modello panel dinamico con il metodo di stima GMM.