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Distribuzione dei redditi a livello locale: un esercizio di simulazione

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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 possibilità 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 è 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 variabilità 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 probabilità 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 è ottenuta associando a ciascun risultato di iterazione un peso tanto maggiore quanto più la struttura demografica che descrive corrisponde a quella realmente registrata dall’Istat per il territorio considerato. Per mostrare limiti e potenzialità del metodo riportiamo un’applicazione per due province italiane: Bari e Foggia.

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