Well-being and Quality of Life: a strategy for the choice and analysis of objective and subjective indicators at local level L. Biggeri 1, T. Laureti 2

Well-being and Quality of Life: a strategy for the choice and analysis of objective and subjective indicators at

local level

L. Biggeri1, T. Laureti2 and L. Secondi2

1 University of Florence; 2 University of Tuscia, Italy

26-28 June 2012, OECD Conference Centre, Paris, France

Conference on Measuring Well-Being and Fostering the Progress of Societies

Parallel workshop: Regional and local dimensionsParallel workshop: Regional and local dimensions

2

1. Introduction

Aim of the presentation

Several Works on Measuring the progress of Society have been carrying out successfully

Both at international level (Oecd) and at national level (in Italy, Project BES, Istat-Cnel; in Australia, Canada, UK, NL, etc.)

The criteria and properties for the choice of indicators are under discussion and finalization (there are too many indicators)

Here we would like to stress the usefulness of the indicators essentially at local level: different situations of local community may require “different” indicators

individuals’ judgment about satisfaction of life is based on a comparison at local level and/or group of population

policy decisions must be, frequently, taken at local level

Propose a strategy for selecting adequate indicators useful for targeted policy intervention at local level

3

Two Phases:

1. Analysis of the replaceability and of the discriminant capacity of the indicators, also among the territorial units

using analysis of variability (box-plot, cartograms, etc.), factorial analysis, cluster analysis, etc.

first selection of a reduced number of indicators

2. A strategy for selecting adequate indicators useful for policy intervention at local level (a)

The choice of the indicators should give importance to the:

High capacity to inform in a simple way the policy makers and the public on the situation and trends

Spatial (local) dimension of well-being and quality of life (and sustainability)

4

2. Analysis for the evaluation of the capacity of the indicators to highlight the spatial and spatio-temporal patterns to be taken into account

using methods of explorative spatial analysis (global and local autocorrelation) convergence analysis of territorial units ( and convergence;

transition Markov matrices) spatio-temporal regression models (factors factors affecting indicators)

for choosing the indicators that are able to give information to policy makers regarding the kind and the territorial level of the policy interventions

Should the strategy be implemented in the same way in every Should the strategy be implemented in the same way in every country working on country working on

2. A strategy for selecting adequate indicators useful for policy intervention at local level (b)

project ?project ?

5

3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy (a)

Data base with 162 indicators at regional level, for 10-12 dimensions of well-being, quality of life and environmental situation

Focus on the economic dimension

In some cases, high correlation between indicators (1st slide)

Frequently, opposite results for objective and subjective indicators (2nd and 3rd slides)

In various cases, high local autocorrelation among regions, but above all among provinces (4th slide)

The local autocorrelation changes over time

Clear convergences of territorial units over time only for objective indicators

6

3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy (b)

Need for more analysis butThe results suggest to devote more attention to local dimension within the national project that are carrying out for measuring the progress of society

It is not only a problem of availability of data (use of small area estimation, etc.)

Work in progress

THANKS FOR

YOUR ATTENTION

7

3. Selected results of the analysis carried out at territorial level in Italy3. 1 Focus on the economic dimension

PILpro-capite

VariazioniPIL

(rispettoanno

precedente)

Numeroimprese

(per 1000abitanti)

Incidenzapovertàrelativa

Spesamedia

mensilefamiliare

Giudiziofamiglierisorse

economiche:insufficienti

Cambiamentosituazione

economica:molto e un

po'migliorata

Difficoltàfamiglie:

arriva a finemese condifficoltà

Difficoltàdelle

famiglie: nonha avuto soldi

per spesemediche

10000

20000

30000

10000 20000 30000

-3

-2

-1

0

-3 -2 -1 0

60

80

100

60 80 100

0

10

20

30

0 10 20 30

1500

2000

2500

3000

1500 2000 2500 3000

0

5

10

15

0 5 10 15

2

4

6

8

2 4 6 8

10

20

30

10 20 30

0

10

20

30

0 10 20 30

GDP per capita

GDP Variation

Number of firms

(per 1,000 citizens)

Incidence of Poverty (relative

definition)

HouseholdConsumptionExpenditure

Households’ opinion on economic resources:

insufficient (%)

Households’ opinion on the evolution of

their economic situation:

better (%)

Households’ difficulties: Insufficient

monthly resources

Households’ difficulties for

medical expenses

8

x1

x2

x10

x18

x19

x25

x26

x27x28

x29

x30x31

x32

x33

x34

-1-.

50

.51

Fac

tor

2

-1 -.5 0 .5 1Factor 1

Rotation: orthogonal varimaxMethod: principal-component factors

Dimensione economica - anno 2008

Households’ opinion on the evolution of their economic situation: unchanged (%)

Households’ opinion on the evolution of their economic situation: worse (%)

Monthly household expenditure

Households’ opinion on available economic resources: good (%)

Percentage of populationliving below the povertyline GdP

Principal Component Analysis

Indicators that explain the factorial axes The first two factors explain more than 70% of total variability

Factor 1: Objective dimension

Factor 2: Subjective dimension

Economic dimension – year 2008

9

0.5

11

.52

97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

Spesa familiare (v.relativi)

97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

Soddisfazione situazione economica (v. relativi)'

Household consumption expenditure VS satisfactory economic situation

Monthly household expenditure (relative values) Satisfactory economic situation (relative values)

10

Local Autocorrelation Index (at regional level)

YEAR 2007

Household consumption expenditureGDP per capita

Households’ opinion on available economic resources: good (%)

2008 2010

11

Local Autocorrelation Index (at Provincial level)GDP per capita

Household Consumption Expenditure

1995 2001 2009

1995 2009

12

13

ANNOSpesa media mensile familiare

Pseudo Sign.

Giudizio risorse economiche disponibili: ottime o adeguate

Pseudo Sign.

1997 0.1693 0.034 -0.0077 0.658

1998 0.1288 0.082 0.1208 0.066

1999 0.0525 0.180 -0.0747 0.474

2000 0.0631 0.138 0.1403 0.050

2001 0.1085 0.101 0.1679 0.090

2002 0.1167 0.066 -0.0453 0.5662003 0.1000 0.094 0.1278 0.066

2004 0.1065 0.002 -- --

2005 0.0573 0.160 -0.0673 0.486

2006 0.1336 0.076 0.1891 0.036

2007 0.1112 0.106 0.1822 0.032

2008 0.1101 0.090 0.1495 0.040

2009 0.1131 0.094 0.0719 0.171

2010 0.0560 0.150 0.0226 0.198

3. Una prima applicazione a livello regionale3. 2 Focus sulla dimensione economica

Matrice di contiguità: distance contiguity

►Valori relativi della soddisfazione sulla situazione economica: risorse disponibili ottime o adeguate (%)

2i

i ii

i

zI z

z

dove ,1

n

i i j jj

z w z

Autocorrelazione Locale (LISA)


20102008

1997 2003

►Verifica della riduzione o meno delle differenze territoriali (convergenza o non convergenza) adottando l’approccio basato sulle matrici di transizione di Markov

N I II III IV

I 37 75.68 24.32 -- --

II 102 11.76 72.55 15.69 --

III 113 -- 10.62 84.96 4.42

IV 8 -- -- 75.00 25.00

Indicatore oggettivo:

Spesa familiare

I classe: valore al di sotto del 80% del valore medio di ciascun annoII classe: valore sotto la media (compreso tra 80% e la media)III classe: valore sopra la media (compreso tra la media e il 120%)IV classe: valore superiore al 120% della media

N I II III IV

I 80 38.75 20.00 17.50 23.75

II 46 32.61 30.43 15.22 21.74

III 35 31.43 22.86 11.43 34.29

IV 79 27.85 10.13 16.46 45.57

Indicatore soggettivo:

Giudizio risorseEconomiche:

Ottime o adeguate


17

18

19

Incidenza della povertà VS giudizio sulle risorse disponibili

Indicatore oggettivo:[suddivisione in quartili]

Incidenza di povertà relativa per le famiglie(% sul totale delle famiglie)

Indicatore soggettivo: [suddivisione in quartili]

Giudizio delle famiglie sulle risorse economiche disponibili: insufficienti (%)

Anno 2002

La dimensione economica

20

La dimensione ambientale

0.5

11.

52

01 02 03 04 05 06 07 08

Raccolta differenziata

01 02 03 04 05 06 07 08

Problemi: sporcizia nelle strade

Indicatore oggettivo:

Raccolta differenziata di

rifiuti urbani(% rispetto a totale rifiuti)

Indicatore soggettivo:

Problemi incontrati

dalle famiglie nella zona di residenza:

sporcizia nelle strade

21

L’approccio basato sulle catene di Markov assume che, dati I stati di una determinata variabile, ogni regione (unità spaziale) ha probabilità di trovarsi nello stato i al tempo t ed una probabilità di transizione , da calcolare, di essere allo stato j al tempo t+1. L’interesse è proprio nella stima della matrice M contenente le probabilità di transizione m ij:

L’esplicitazione di un semplice modello di Markov segue dall’assunzione che tutte le probabilità di transizione siano costanti nel tempo , per ogni t. Ordinando queste probabilità di transizione in base agli stati I della variabile oggetto di studio si ottiene la matrice M di dimensione I x I e, sulla base del vettore di probabilità si ottiene:

dove rappresenta il prodotto di t matrici M identiche. Una conseguenza importante dell’equazione [2] è l’esistenza di un vettore riga s di dimensione 1 x I tale che:

e che rappresenta il vettore di probabilità ergodico a cui ogni vettore riga della matrice M t tende al tendere di t all’infinito.

11 13

31 33

ij

m m

m

m m

M

L

M M

L

ip t ijm t

ij ijm t m

1 0 tt t p p M p M

s sM

La strategia di analisi propostaMatrici spaziali di transizione di Markov

22

?

• Con riferimento agli indicatori soggettivi che prevedono diverse modalità di risposta:

• si potrebbero descrivere in questa slide le diverse procedure adottate per l’aggregazione di questi indicatori (procedure proposte da Giudici et al.; Capursi, ecc…)

Costituiscono una soluzione per l’aggregazione di indicatori soggettivi MA In questo caso quali sono le verifiche da fare dopo aver effettuato l’aggregazione?

- Validità dell’informazione che emerge: quindi verifico nuovamente la correlazione, posso comunque svolgere la ACP e la cluster (cluster analysis) se l’aggregazione è corretta dovrei mantenere le stesse relazioni

23

Autocorrelazione LocaleSpesa per consumo

1997 2002

2007 2010

Cluster Spaziali

Cluster Spaziali

24

x1

x2

x10

x18

x19

x25 x26

x27x28

x29

x30

x31

x32

x33

x34

-1-.

50

.51

Fac

tor

2

-1 -.5 0 .5 1Factor 1



ACP: anni 2005-2007

x1x2

x10

x18

x19

x25x26

x27x28

x29

x30

x31

x32

x33

x34

-1-.

50

.51

Fac

tor

2

-1 -.5 0 .5 1Factor 1



x1

x2

x10

x18

x19

x25

x26

x27

x28

x29

x30x31

x32

x33

x34

-1-.

50

.51

Fac

tor

2

-1 -.5 0 .5 1Factor 1



25

-Una riduzione del numero di indicatori può avvenire anche attraverso la costruzione di indicatori sintetici per quegli indicatori soggettivi che prevedono più modalità di risposta. -Gli indicatori soggettivi riguardanti la soddisfazione in merito alla situazione economica, il giudizio sulle risorse disponibili ed il giudizio delle famiglie sul cambiamento della situazione economica composti ciascuno da più di due modalità sono stati sintetizzati facendo ricorso all’indice QBI (Quantile Based Index) proposto da Cerchiello et al. (2010):

Una volta costruiti gli indici è tuttavia necessario: a) Verificare la correlazione con gli altri indicatori;b) Replicare l’analisi fattoriale

Fase 1.

26

x1

x2

x10

x18x19

g1

g2

g3

-.5

0.5

1F

acto

r 2

-1 -.5 0 .5 1Factor 1



Soddisfazione verso la situazione economica

Giudizio risorse economiche disponibili

Giudizio cambiamento situazione economica

L’entità della correlazione non muta rispetto all’analisi delle singole modalità. Tuttavia, se si prende a riferimento la spesa media mensile familiare (X19) e gli indicatori relativi al giudizio sulle risorse economiche (X25, X26,X27,X28):

-Prima dell’aggregazione si aveva una correlazione positiva tra la spesa familiare e le persone che si dichiaravano molto o abbastanza soddisfatte della situazione economica (X25 e X26), mentre una correlazione negativa con le persone che si dichiaravano poco o per niente soddisfatte (X27 e X28). L’entità in valore assoluto della correlazione era compresa tra 0.70 e 0.80

-Dopo la costruzione dell’indicatore sintetico la correlazione con la spesa familiare è positiva e pari a 0.75

Occorre fare attenzione all’interpretazione degli indicatori sintetici

27

Fase 3.

ANNO

Giudizio risorse economiche disponibili: ottime o adeguate

Pseudo Sign.

1997 -0.1189 0.3551998 0.3732 0.0121999 -0.1646 0.1942000 0.3342 0.0302001 0.0279 0.2902002 0.3154 0.0152003 0.105 0.1782004 -- --2005 0.4814 0.0032006 0.3802 0.0092007 0.4761 0.0032008 0.1888 0.0822009 0.0459 0.2712010 0.2713 0.069

Come cambia la correlazione spaziale se considero l’indice sintetico costruito?

ANNO

Giudizio risorse economiche disponibili: indicatore sintetico G2

Pseudo Sign.

2005 0.1823 0.0852006 0.2798 0.092007 0.0535 0.2422008 0.1134 0.09

28

x39 -0.8559 0.0170 -0.8646 0.0758 -0.6404 -0.3611 0.9127 0.8916 -0.8293 -0.5140 -0.8133 0.7173 0.7650 -0.7960 0.6631 0.8517 -0.5892 0.9331 1.0000 x35 -0.8418 0.0700 -0.8877 0.1670 -0.6268 -0.4603 0.8531 0.8176 -0.7941 -0.6517 -0.8797 0.7659 0.8644 -0.8543 0.7129 0.9053 -0.5870 1.0000 x32 0.5530 -0.1738 0.5232 0.0208 0.5234 0.0991 -0.5259 -0.5115 0.5473 0.5489 0.7423 -0.7351 -0.6316 0.8012 -0.8042 -0.6177 1.0000 x31 -0.7667 0.0142 -0.7146 -0.0478 -0.4470 -0.3373 0.7534 0.7080 -0.7164 -0.6259 -0.8604 0.7032 0.9170 -0.8929 0.7021 1.0000 x30 -0.6992 0.2602 -0.6153 0.1659 -0.6163 -0.0010 0.5753 0.5670 -0.5927 -0.7398 -0.8923 0.9179 0.7557 -0.9373 1.0000 x29 0.7783 -0.1837 0.7016 -0.0689 0.5553 0.1529 -0.7069 -0.6783 0.7009 0.7434 0.9647 -0.9003 -0.9062 1.0000 x28 -0.7951 0.1601 -0.7591 0.0441 -0.4678 -0.3527 0.7262 0.6820 -0.7348 -0.7166 -0.9285 0.7604 1.0000 x27 -0.8016 0.3150 -0.6775 0.1526 -0.5871 -0.0284 0.7070 0.7004 -0.7580 -0.8408 -0.9305 1.0000 x26 0.8485 -0.2515 0.7800 -0.1201 0.5751 0.2158 -0.7791 -0.7517 0.7926 0.7672 1.0000 x25 0.6357 -0.1577 0.5336 -0.2468 0.4722 0.0332 -0.5144 -0.4983 0.6226 1.0000 x19 0.9119 -0.3445 0.8367 -0.0786 0.6384 0.3906 -0.9411 -0.9284 1.0000 x18 -0.8926 0.3328 -0.8817 0.1224 -0.5884 -0.3120 0.9941 1.0000 x17 -0.8974 0.3040 -0.8970 0.0954 -0.6043 -0.3737 1.0000 x10 0.2639 -0.1315 0.4969 0.0986 0.4426 1.0000 x5 0.6372 -0.1287 0.6946 -0.3496 1.0000 x4 -0.2082 -0.0790 -0.2133 1.0000 x3 0.8868 -0.2297 1.0000 x2 -0.2310 1.0000 x1 1.0000 x1 x2 x3 x4 x5 x10 x17 x18 x19 x25 x26 x27 x28 x29 x30 x31 x32 x35 x39

x39 -0.8559 0.0170 -0.8646 -0.3611 0.9127 0.8916 -0.8293 -0.5140 -0.8133 0.7173 0.7650 -0.7960 0.6631 0.8517 -0.5892 0.9331 1.0000 x35 -0.8418 0.0700 -0.8877 -0.4603 0.8531 0.8176 -0.7941 -0.6517 -0.8797 0.7659 0.8644 -0.8543 0.7129 0.9053 -0.5870 1.0000 x32 0.5530 -0.1738 0.5232 0.0991 -0.5259 -0.5115 0.5473 0.5489 0.7423 -0.7351 -0.6316 0.8012 -0.8042 -0.6177 1.0000 x31 -0.7667 0.0142 -0.7146 -0.3373 0.7534 0.7080 -0.7164 -0.6259 -0.8604 0.7032 0.9170 -0.8929 0.7021 1.0000 x30 -0.6992 0.2602 -0.6153 -0.0010 0.5753 0.5670 -0.5927 -0.7398 -0.8923 0.9179 0.7557 -0.9373 1.0000 x29 0.7783 -0.1837 0.7016 0.1529 -0.7069 -0.6783 0.7009 0.7434 0.9647 -0.9003 -0.9062 1.0000 x28 -0.7951 0.1601 -0.7591 -0.3527 0.7262 0.6820 -0.7348 -0.7166 -0.9285 0.7604 1.0000 x27 -0.8016 0.3150 -0.6775 -0.0284 0.7070 0.7004 -0.7580 -0.8408 -0.9305 1.0000 x26 0.8485 -0.2515 0.7800 0.2158 -0.7791 -0.7517 0.7926 0.7672 1.0000 x25 0.6357 -0.1577 0.5336 0.0332 -0.5144 -0.4983 0.6226 1.0000 x19 0.9119 -0.3445 0.8367 0.3906 -0.9411 -0.9284 1.0000 x18 -0.8926 0.3328 -0.8817 -0.3120 0.9941 1.0000 x17 -0.8974 0.3040 -0.8970 -0.3737 1.0000 x10 0.2639 -0.1315 0.4969 1.0000 x3 0.8868 -0.2297 1.0000 x2 -0.2310 1.0000 x1 1.0000 x1 x2 x3 x10 x17 x18 x19 x25 x26 x27 x28 x29 x30 x31 x32 x35 x39

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Well-being and Quality of Life: a strategy for the choice and analysis of objective and subjective indicators at local level L. Biggeri 1, T. Laureti 2