Distribuzione dei redditi a livello locale: un esercizio di simulazione

Paolo Brunori and Alessandro Bonazzi

RIVISTA DI ECONOMIA E STATISTICA DEL TERRITORIO, 2010, vol. 2010/2, issue 2, 38-53

Abstract: Negli ultimi anni il processo di riforme fiscali che ha coinvolto il nostro Paese ha stimolato l?interesse di accademici e amministratori riguardo alla distribuzione locale dei redditi. La mancanza di dati ha tradizionalmente limitato le possibilit? di indagare riguardo alla distribuzione dei redditi in contesti sub-nazionali. Le Regioni e gli enti locali solo in alcuni casi hanno risolto il problema finanziando indagini circoscritte al loro territorio, nella maggioranza dei casi il problema si ? risolto cercando di approssimare la distribuzione delle variabili a livello locale utilizzando sotto campioni di indagini nazionali. Questa soluzione purtroppo raramente porta a stime sufficientemente affidabili. Una parte della letteratura propone di risolvere questo tipo di problemi sfruttando la variabilit? di grandezze fortemente correlate al reddito e misurabili con precisione sul territorio. Il metodo che proponiamo segue un approccio leggermente differente: otteniamo una distribuzione locale dei redditi equivalenti attraverso il matching di dataset provenienti da fonti differenti. Il nostro punto di partenza sono i dati delle dichiarazioni dei redditi pubblicati, disaggregati per comune, dall?Agenzia delle Entrate. Questi redditi sono associati a un vettore di caratteristiche socioeconomiche tramite l?iterazione di un algoritmo di Monte Carlo. L?algoritmo definisce le probabilit? di associazione fra un reddito e un nucleo familiare con determinate caratteristiche, sulla base della distribuzione empirica di redditi lordi e caratteristiche socioeconomiche registrate nei sottocampioni regionali dell?Indagine sui bilanci delle famiglie italiane della Banca d?Italia. La distribuzione dei redditi equivalenti ? ottenuta associando a ciascun risultato di iterazione un peso tanto maggiore quanto pi? la struttura demografica che descrive corrisponde a quella realmente registrata dall?Istat per il territorio considerato. Per mostrare limiti e potenzialit? del metodo riportiamo un?applicazione per due province italiane: Bari e Foggia.

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Date: 2010
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