Le tavole di mortalità sono gli strumenti più precisi a disposizione dei demografi per valutare i livelli di mortalità complessivi e le tendenze di una popolazione. Sfortunatamente, la loro costruzione richiede un’analisi approfondita dei dati: per entrambi i sessi e per ogni età (da 0 a oltre 100), è necessario calcolare i rischi (o i tassi) di morte. Ciò richiede un numeratore (decessi) e un denominatore (popolazione), e si traduce in più di 200 celle. Se la popolazione osservata è piccola, gli effetti casuali possono facilmente predominare in una o più di queste celle, producendo risultati poco affidabili, anche escludendo omissioni, classificazioni errate dell’età e altre forme di errore. Certo, esistono metodi per limitare queste distorsioni, ma anche questi hanno i loro limiti. Si può fare di più?

Dati, metodo e scopo

Sfruttando un database Istat a livello comunale, con una ricostruzione delle serie che garantisse confini costanti dal 2002 al 2018, abbiamo mirato a studiare la mortalità su piccola scala nel periodo in esame nei quasi 8.000 comuni italiani (o local administrative units, LAU), alcune dei quali molto piccoli, fino a 30 residenti nel caso peggiore. A tal fine, avevamo bisogno di una misura di mortalità affidabile e comparabile, ma anche che non fosse troppo impegnativa in termini di input di dati.

Abbiamo optato per il rapporto di mortalità standardizzato (SMR), che è semplicemente il rapporto tra i decessi osservati e quelli attesi. I primi erano disponibili grazie al suddetto database Istat, mentre i secondi sono stati calcolati applicando una scheda di mortalità standard (nazionale) alle popolazioni locali, separatamente per sesso ed età. Il nostro SMR ha superato diversi test preliminari, ottenendo risultati più che soddisfacenti a livello nazionale (Figura 1), regionale e provinciale (anche noti come NUTS2 e NUTS3 – non mostrati qui). Incoraggiati da ciò, abbiamo deciso di applicarlo ai comuni italiani, il livello territoriale più piccolo per noi possibile (De Santis et al. 2026).

Le nostre principali curiosità (… scusate. Intendevamo: le nostre principali domande di ricerca) erano:

2) Quanto erano ampie le disuguaglianze di sopravvivenza a livello comunale in Italia tra il 2002 e il 2018?

3) Come si sono evolute queste disuguaglianze nel tempo?

4) È stato possibile rilevare un punto di rottura significativo durante questo periodo?

5) Quali fattori contestuali sono stati più fortemente associati a scarsi risultati di sopravvivenza a livello comunale?

Risultati principali

La Figura 2 consente di rispondere ai nostri primi tre quesiti. La variabilità della mortalità su piccola scala è stata bassa in Italia durante il periodo in esame (2002-2018): il coefficiente di variazione (ovvero il rapporto tra la deviazione standard e la media) è risultato compreso tra il 12% e il 15% (pannello a). Tuttavia, si è evidenziata una leggera tendenza al rialzo, il che indica una maggiore eterogeneità relativa (ovvero disuguaglianza) verso la fine del periodo.

Non sono emersi significativi momenti di discontinuità nei 17 anni esaminati. Il riquadro b della Figura 2 indica che, della varianza totale nella mortalità comunale, circa l’80% era attribuibile a differenze intraregionali e solo circa il 20% a differenze interregionali. In altre parole, le preoccupazioni frequentemente espresse circa le più ampie disparità interregionali a seguito della regionalizzazione del sistema sanitario italiano, avviata nel 1992, sembrano essere state esagerate, almeno in termini di mortalità. Si potrebbe obiettare che la mortalità non è l’unico parametro con cui valutare le prestazioni del sistema sanitario: giusto, ma per questa analisi non disponevamo di altre misure.

Anche in questo caso, tuttavia, è opportuno un accenno di cautela: sebbene modesta (circa il 20%, come notato), la componente interregionale della variabilità ha mostrato una tendenza al rialzo. In altre parole, le regioni erano più diversificate alla fine del periodo rispetto all’inizio. Purtroppo, con i dati a nostra disposizione, non è possibile stabilire quanto di questa tendenza sia attribuibile a scelte politiche (ad esempio, la regionalizzazione del sistema sanitario) e quanto ad altri fattori.

La Figura 3 visualizza la distribuzione della mortalità su piccola scala, calcolata in media nel periodo 2002-2018. Come spesso accade in tali analisi, la speranza dei ricercatori di individuare uno schema chiaramente leggibile ne risulta in qualche modo frustrata, in particolare dal fatto che la mortalità maschile e femminile non sembra seguire la stessa distribuzione geografica.

Una mortalità inferiore, soprattutto tra le donne, si osserva tipicamente nell’Italia orientale (Trentino-Alto Adige, Veneto meridionale, Emilia-Romagna, Marche), al centro (Umbria e Toscana) e nella Sardegna meridionale. Al contrario, condizioni di sopravvivenza più precarie si riscontrano nell’Italia sud-occidentale (in particolare nell’area intorno a Napoli e in Sicilia), nei comuni limitrofi alla capitale Roma (anche se non a Roma stessa) e, in modo un po’ inaspettato, in numerosi comuni del nord-ovest (Liguria, Valle d’Aosta, Piemonte e parte della Lombardia), nonché in diversi comuni lungo il fiume Po. Un’altra area di preoccupazione può essere individuata nel nord-est, che comprende parti del Friuli-Venezia Giulia e i comuni settentrionali del Veneto.

I risultati della regressione indicano chiaramente che la mortalità durante il periodo è stata più elevata nei comuni caratterizzati da maggiore “fragilità” (un indice ad hoc sviluppato dall’Istat) e minore ricchezza (Tabella 1). Mostrano inoltre una chiara evidenza di effetti di spillover tra comuni adiacenti: la mortalità è geograficamente correlata (come rilevato dai modelli SAR – i comuni confinanti tendono a mostrare livelli simili), così come i residui (modelli SEM), suggerendo che fattori non osservati (ad esempio, inquinamento atmosferico, politiche locali, ecc.) influenzano aree che si estendono oltre i confini dei singoli comuni.

Altre variabili potenzialmente rilevanti, tra le relativamente poche disponibili nel nostro database, non hanno prodotto risultati significativi, o coerenti. Ad esempio, ci aspettavamo che la mortalità fosse più elevata nei comuni con popolazioni più piccole e anziane, o in quelli situati in aree montuose. Non è stato così, o almeno non in modo coerente: i risultati variavano in base al genere e si sono rivelati di difficile interpretazione.

Ringraziamenti

Il lavoro è stato svolto nell’ambito del progetto PRIN 2022 – n°2022CENE9F, The pre-Covid-19 stall in life expectancy in Italy: looking for explanations, bando PRIN 2022 DD n.104 del 2/02/2022, finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU.

Si ringrazia anche il progetto PRIN2022-PNRR “Foreign population and territory: integration processes, demographic imbalances, challenges and opportunities for the social and economic sustainability of the different local contexts (For.Pop.Ter)” [P2022 WNLM7], finanziato  dall’Unione Europea – Next Generation EU, component M4C2, Investment 1.1.

*Le opinioni qui espresse sono quelle degli autori e possono non riflettere quelle degli enti finanziatori o di appartenenza.

Per saperne di più

De Santis, G., Benassi, F., Carboni, G., Maltagliati M. (2026) Local mortality patterns in Italy at the beginning of the 21st century. Genus 82, 5. https://doi.org/10.1186/s41118-025-00262-3

L'articolo Mortalità a livello comunale in Italia dal 2002 al 2018* proviene da Neodemos.

Non è sempre questione di dimensione demografica 

 Al 1° gennaio 2024 l’incidenza media nazionale degli stranieri residenti è pari al 9%. Se i dati vengono disaggregati per classi di ampiezza demografica dei comuni e per macro-aree, emergono importanti eterogeneità, alcune attese e altre nuove (Tabella 1).

In media, i comuni piccoli (fino a 50mila abitanti) mostrano percentuali inferiori al dato nazionale, mentre quelle più elevate si riscontrano nei comuni di dimensioni maggiori, soprattutto oltre i 150mila abitanti, dove la quota straniera raggiunge il 12,6%. Ciò conferma, almeno in parte, la tendenza degli stranieri a insediarsi nei contesti più grandi. Tuttavia, un’analisi per macro-area rivela eccezioni: nei comuni medio-piccoli del Nord e del Centro (5-20mila abitanti) le percentuali superano la media nazionale. Il gradiente demografico incide meno nel Sud e nelle Isole, dove la distribuzione risulta meno sbilanciata verso i grandi centri urbani. Nel Sud, ad esempio, i grandi comuni registrano un’incidenza pari a 5,7%, contro il minimo del 4,3% nei comuni piccoli. Nelle Isole, i valori di comuni medio-grandi e grandi (5,6% e 4,4%) sono circa il doppio rispetto a quelli di comuni piccoli e piccolissimi (2,8%). Al contrario, nel Nord la differenza tra grandi e piccolissimi comuni è di circa 9 punti percentuali (Nord-Ovest: 7,3% contro 16,0%; Nord-Est: 5,4% contro 14,8%), a conferma di una maggiore polarizzazione spaziale. Il Centro rappresenta un caso virtuoso: pur con una presenza straniera elevata, mostra una distribuzione più equilibrata grazie a un sistema tendenzialmente policentrico. Tra i venti comuni con maggiore incidenza di stranieri prevalgono i piccoli e piccolissimi centri (otto con meno di 1.000 abitanti). Qui la popolazione straniera varia da meno di un quarto a oltre un terzo del totale, contribuendo alla “sopravvivenza” demografica. Quindici di questi comuni si trovano nel Nord, ma emergono eccezioni come Acate (Ragusa) che egistra un’incidenza della popolazione straniera superiore al 28%.

La (apparente) dicotomia urbano-rurale

L’idea diffusa è che la popolazione straniera sia più concentrata nei contesti urbani rispetto a quelli rurali. I dati confermano questa tendenza (Figura 1): a inizio 2024 l’86,1% degli stranieri viveva in comuni urbani contro l’82,8% degli italiani. Ciò riflette un processo globale di urbanizzazione che ha trasformato le città in centri di attrazione sia rispetto alle migrazioni interne che a quelle internazionali. Tuttavia, se affiniamo l’analisi distinguendo tra comuni urbani (le città) e suburbani (aree a densità intermedia), ecco emergere alcune eterogeneità inattese. Gli italiani mostrano una presenza sistematicamente maggiore nei comuni rurali rispetto agli stranieri, mentre la vera differenza riguarda la distribuzione tra aree urbane e suburbane. Nel Sud emerge un dato in controtendenza: qui i comuni suburbani registrano la quota più alta di stranieri, che risultano quindi meno rappresentati nelle città rispetto agli italiani. Nei contesti rurali, invece, le quote di italiani e stranieri sono sostanzialmente simili. Questa particolarità del Sud deriva da più fattori: minore connessione dei tessuti periurbani e suburbani, maggiore monocentrismo urbano, differenze nelle opportunità occupazionali (più dinamiche al Nord) e diverse specializzazioni delle economie urbane. Colpisce che, in un’area con una presenza straniera già ridotta, questa non si concentri nelle città come vorrebbe la teoria, secondo cui la popolazione straniera tende inizialmente a radicarsi nei centri urbani per poi redistribuirsi nel tempo.

Tante geografie per tante collettività

Fino ad adesso si è analizzato il territorio senza distinguere tra le diverse collettività straniere, assumendo implicitamente comportamenti uniformi nelle scelte residenziali. Tale ipotesi è facilmente confutabile: i modelli insediativi variano sensibilmente tra collettività, influenzati da molteplici fattori.   L’indicatore utilizzato, una rivisitazione del quoziente di localizzazione, misura per ogni comune la sovra- o sottorappresentazione di una collettività rispetto al totale nazionale della popolazione straniera. Si distinguono tre situazioni: assenza di sovra-rappresentazione (Ql ≤ 1), moderata (Ql > 1 e ≤ 2) e intensa (Ql > 2). Le mappe comunali (Figura 2) evidenziano come la sovra-rappresentazione non si concentri ovunque al Nord e vari fortemente per numero di comuni coinvolti e per collocazione geografica, spesso legata alle specializzazioni economiche locali ma anche al capitale ambientale dei diversi contesti. Esempi concreti confermano questa eterogeneità: la comunità rumena mostra una forte diffusione anche nel Sud; quella ucraina una specializzazione in specifici contesti; i macedoni si concentrano nell’Italia centrale grazie a tradizioni lavorative legate alle attività boschive. I marocchini risultano poco presenti nel Centro ma significativi in Sardegna oltre che al Nord; i moldavi mostrano una tendenza verso l’Italia orientale; gli srilankesi si concentrano in alcune grandi città sia del Nord che del Sud (Napoli, Palermo, Catania, Sicilia orientale). Infine, due comunità di  lunga tradizione migratoria ma numericamente ridotte – britannici e tedeschi, circa 30mila residenti ciascuna – presentano geografie peculiari: forti presenze lungo le coste sarde, in Sicilia, Toscana, Trentino-Alto Adige e altre aree ad alto capitale ambientale. Queste evidenze dimostrano come non esista una “popolazione straniera” omogenea, ma “popolazioni” ciascuna con modelli insediativi propri, fortemente legati alla storia, alle opportunità economiche e alle caratteristiche dei luoghi.

Le geografie insediate delle popolazioni straniere: conoscere per programmare 

Le geografie insediative della popolazione straniera in Italia sono ben più complesse delle rappresentazioni tradizionali che, spesso, le riducono a fenomeni di concentrazione urbana e/o settentrionale. La dimensione demografica dei comuni, la distinzione urbano–suburbano–rurale e, soprattutto, le caratteristiche delle singole collettività definiscono quadri insediativi articolati, frutto dell’interazione tra fattori strutturali (mercato del lavoro, reti migratorie, disponibilità abitativa) e specificità locali (assetto policentrico, specializzazioni economiche, capitale territoriale). I risultati evidenziano non solo la diversità dei modelli di distribuzione spaziale tra e all’interno delle macro aree del Paese, ma anche tra le stesse collettività straniere, con casi di sovra-rappresentazione inattesi in contesti minori o meridionali. Questi elementi invitano a superare l’idea di una “popolazione straniera” per adottare un approccio che riconosca le (tante) “popolazioni” e i loro percorsi differenziati di insediamento (tante popolazioni, tanti spazi). In questa prospettiva, le politiche pubbliche, così come le analisi future, dovrebbero tener conto della varietà di modelli territoriali e delle dinamiche sottese, evitando generalizzazioni e valorizzando piuttosto la conoscenza delle interazioni tra comunità migranti, mercati locali e strutture urbane e rurali.

*Si ringrazia il progetto di ricerca PRIN2022-PNRR “Foreign population and territory: integration processes, demographic imbalances, challenges and opportunities for the social and economic sustainability of the different local contexts (For.Pop.Ter)” [P2022WNLM7], finanziato dall’Unione Europea – Next Generation EU, componente M4C2, Investimento 1.1. Le opinioni espresse sono quelle degli autori e non riflettono necessariamente quelle dell’Unione Europea o della Commissione Europea. Né l’Unione Europea né la Commissione Europea possono essere ritenute responsabili per esse.

Per saperne di più

Busetta, A., Benassi, F., Battaglini, M., Capacci, G., & Impicciatore, R. (2025). Le sorprese positive dai territori. In D. Vignoli e A. Paterno (a cura di), Rapporto sulla Popolazione. Verso una demografia positiva, pp. 167-203. Bologna: Il Mulino.

L'articolo Stranieri e territorio: aspetti meno noti e inattesi* proviene da Neodemos.

Oltre i luoghi comuni

L’immagine che spesso accompagna il racconto dell’Italia è quella di un paese in declino demografico: popolazione che invecchia rapidamente, nascite ai minimi storici, numeri complessivi in calo. La verità, però, è più complessa. Analizzando i dati locali, emerge un mosaico di situazioni diverse: province che attraggono giovani, comuni dove la fecondità resta sorprendentemente alta, comunità longeve che sfidano gli stereotipi.

Non esiste un’Italia unica, ma tante Italie. Alcune aree interne si spopolano, altre mantengono la popolazione attiva grazie all’attrattività di lavoro, università o servizi locali. Guardare oltre le medie nazionali diventa quindi essenziale, non solo per capire meglio i fenomeni, ma anche per orientare politiche territorialmente mirate ed efficaci.

Le Dinamiche Inattese 

L’Italia, dunque, non è un blocco demografico omogeneo. Al suo interno emergono geografie demografiche ricche di sfumature, dove segnali di preoccupazione si alternano a elementi di ottimismo. Le “sorprese demografiche” svelate dall’analisi geo-demografica dell’Italia hanno profonde implicazioni per le politiche pubbliche. Trascurare l’eterogeneità locale porta a conoscenze imprecise e a politiche inadeguate ed inefficaci. 

Un esempio di eterogeneità territoriale è quello del dinamismo demografico di alcune aree del Paese. A fronte di aree interne che perdono popolazione, o che non la perdono più perché ormai totalmente spopolate, ve ne sono altre capaci di attrarre popolazione giovane, sia dall’estero che da altre regioni italiane (Figura 1a). È il caso di molti comuni dell’Emilia-Romagna, della Toscana, delle zone costiere del Lazio e della Campania dove l’afflusso migratorio, spesso composto da studenti universitari e lavoratori, contribuisce a delineare un dinamismo della popolazione superiore alla media nazionale e a mitigare l’invecchiamento in un circolo virtuoso che mantiene la popolazione attiva e vivace. Ma è anche il caso della Puglia, dei comuni costieri vicino a Olbia, Cagliari e Sassari, e delle zone costiere della Sicilia sud-occidentale e sud-orientale, tutte aree che raccontano di un Mezzogiorno dinamico e attrattivo nel panorama italiano.

Sul fronte della quota di popolazione che arriva ad età superiore agli 80 anni (Figura 1b), la cartografia comunale rivela “sorprese positive” soprattutto nel Mezzogiorno. Se la Sardegna è universalmente riconosciuta per le sue “Blue Zones” – aree dove la speranza di vita è notevolmente più alta della media mondiale, grazie anche a fattori genetici e stili di vita particolari – l’analisi comunale mostra come anche la Sicilia nasconda al suo interno gruppi di comuni con percentuale di popolazione over 80 non trascurabile, in particolare nelle aree interne e montane come le Madonie e i Nebrodi. Anche altre aree interne sembrano emergere dalla cartografia comunale con varie comunità locali che sfidano la narrazione di una costante emigrazione e scarsa immigrazione internazionale che hanno caratterizzato il Sud, portando una nuova luce su queste aree. 

Aspetti meno noti emergono anche la distribuzione territoriale della popolazione straniera (Figura 1c). Se è vero che oltre la metà dei cittadini stranieri residenti in Italia si concentra al Nord, attratti da maggiori opportunità di lavoro e da un tessuto urbano più sviluppato nonché da reti migratorie più dense e radicate, è altrettanto vero che questa narrazione generale nasconde delle dinamiche inattese. Ad esempio, la presenza straniera nel Sud e nelle Isole, sebbene meno numerosa, è comunque meno sbilanciata verso le grandi città rispetto al Nord, con modelli insediativi che variano notevolmente a seconda dei paesi di provenienza e delle economie locali. 

In tema di bassa fecondità (Figura 1d), nel 2023, la provincia autonoma di Bolzano ha registrato 1,56 figli per donna, Trento 1,42, mentre Palermo, Ragusa e Catania hanno oscillato tra 1,36 e 1,39. Le province autonome di Bolzano e Trento sono un caso ben conosciuto, spiegato dalle specificità culturali e da politiche che favoriscono lavoro e famiglia. Meno studiata è invece la situazione delle province siciliane, dove la fecondità è rimasta sopra la media nazionale negli ultimi 20 anni nonostante condizioni economiche sfavorevoli. Istruzione, servizi sociali e coesione locale sembrano giocare un ruolo importante, così come anche la presenza straniera. Nei comuni ragusani dove la quota di stranieri è elevata, ad esempio, alcune comunità straniere (tunisini, rumeni, albanesi) contribuiscono con tassi di fecondità particolarmente elevati. Tuttavia, anche nelle grandi città come Palermo e Catania, dove la quota di stranieri è relativamente bassa, la fecondità resta sopra la media nazionale. Questo indica che non solo la composizione della popolazione, ma anche fattori culturali e familiari locali influenzano i numeri.

Costruire il futuro: politiche locali per una nazione coesa

Queste sorprese demografiche hanno implicazioni concrete per le politiche pubbliche. Non è più sufficiente ragionare a livello nazionale o macroregionale: le strategie devono tener conto delle specificità locali. È chiaro che i modelli di sviluppo territoriale basati sulla competizione, che prevedevano uno “sgocciolamento” positivo dai più virtuosi ai meno virtuosi, hanno fallito. Serve un cambio di rotta verso modelli redistributivi, che privilegino la crescita armoniosa di tutti i contesti locali. La condizione fondamentale per il successo di questi modelli è una buona e diffusa accessibilità dei territori, capace di stimolare la ridistribuzione della popolazione lungo tutto l’arco della vita.

L’Italia è ancora lontana da un territorio realmente connesso e coeso. Non si tratta di uniformare, ma di riconoscere le identità locali nella loro diversità, in linea con lo slogan già centrale nella Conferenza Europea della Popolazione del 1999: “Unity in Diversity”. Investire nei territori significa investire sull’intero Paese, stimolando dinamismo e resilienza in tutte le aree. Si tratta di “pensare globale ma agire locale”, un principio fondante dell’Unione Europea stessa. Solo così, uniti nelle nostre singole diversità, potremo affrontare le sfide demografiche del futuro.

Per saperne di più

Benassi, F., Busetta, A., Gallo, G. e Stranges, M. (2021). Diseguaglianze tra territori. In F.C. Billari e C. Tomassini (a cura di), Rapporto sulla popolazione. L’Italia e le sfide della demografia, pp. 135-162. Bologna: Il Mulino.

Busetta, A., Benassi, F., Battaglini, M., Capacci, G., & Impicciatore, R. (2025). Le sorprese positive dai territori. In D. Vignoli e A. Paterno (a cura di), Rapporto sulla Popolazione. Verso una demografia positiva, pp. 167-203. Bologna: Il Mulino.

Verrascina, M., Cameli, E., Di Felice, G., Benassi, F. e Lallo, C. (2024). La prospettiva geo-demografica. La domanda potenziale di cura per piccole aree. In C. Tomassini, M. Albertini e C. Lallo (a cura di), Avanzare insieme nella società anziana. Considerazioni multidisciplinari sulla domanda di assistenza agli anziani in Italia, pp. 85-110. Bologna: Il Mulino.

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In Italia, la crisi economica del 2008 ha avuto uno sviluppo per certi versi atipico: il suo impatto sulla disoccupazione è stato tutto sommato limitato se messo a confronto con quello di altri paesi mediterranei, mentre i suoi effetti sulla gestione della finanza pubblica e, in particolare, sulla spesa sanitaria, sono stati molto rilevanti.

Per quanto riguarda il tasso di disoccupazione, ad esempio, basta osservare la Figura 1 che ne riporta l’andamento per l’Italia, i “cugini” mediterranei (Spagna, Grecia e Portogallo) e l’Unione Europea a 27 nel periodo 2000-2020. Come si nota, in Italia l’effetto della crisi sul livello di disoccupazione è stato complessivamente ridotto e non distante dalla media europea (nello stesso senso, anche Tapia Granados e Ionides 2017).

Per quanto riguarda la spesa sanitaria, invece, è utile osservare la Figura 2 che ne riporta l’evoluzione in alcuni Paesi europei per il periodo 2000-2018; per l’Italia si nota un sottodimensionamento, soprattutto in rapporto ai Paesi meno colpiti dalla crisi. 

Se poi osserviamo la composizione di tale spesa, emerge come tra il 2010 e il 2017 il Servizio Sanitario Nazionale abbia registrato una riduzione di quasi 43mila unità (-6,7%): il numero di medici, in particolare, è diminuito del 5,9% e quello degli infermieri del 6,7%. La riduzione ha riguardato non solo il personale medico ma anche le strutture sanitarie (l’offerta sanitaria, in un certo qual modo): dal 2010 al 2018, il numero di posti letto negli ospedali è diminuito di una media annua dell’1,8%, proseguendo una tendenza in atto dalla metà degli anni ’90 (Istat, 2020). 

Giova ricordare che questi cambiamenti sul lato dell’offerta sanitaria sono avvenuti in un Paese, l’Italia, estremamente invecchiato e con una ben più alta proporzione di persone anziane rispetto alla media europea, e che la quota di popolazione anziana è ritenuta una delle proxy più affidabili della domanda di salute.

L’impatto sulla sopravvivenza

Che relazione ha tutto ciò con la sopravvivenza? Per rispondere a questa domanda, abbiamo utilizzato una tecnica di inferenza causale chiamata Controllo Artificiale (Carvalho, Masini, Medeiros 2018) di cui riassumiamo di seguito l’intuizione di fondo, rimandando a Salinari, Benassi e Carboni (2023) per dettagli e approfondimenti.

Fondamentalmente, si tratta di trovare paesi simili all’Italia in termini di speranza di vita (il cosiddetto donor pool) che non abbiano però subito la crisi economica. Successivamente, tramite una procedura di Machine Learning, si combina l’evoluzione della speranza di vita in questi paesi in modo da ottenere l’evoluzione (controfattuale) della speranza di vita in un’Italia ipotetica, non investita dalla crisi.

Ne emerge che l’Italia avrebbe subito, a partire dal 2008 e fino al 2019, una decelerazione nella crescita della speranza di vita alla nascita pari a circa il 30%. Prima della crisi, l’aspettativa di vita cresceva di tre anni circa ogni dieci anni di calendario. Dopo la crisi, invece, si osserva un guadagno di circa due anni ogni dieci anni di calendario. I risultati sono riportati graficamente nella Figura 3. Questa figura mostra, in particolare, come il nostro controllo artificiale (la serie tratteggiata in rosso) sia molto prossimo all’andamento reale (serie continua blu) lungo tutto il periodo che va dal 1970 al 2007. Tra il 2008 e il 2019, invece, le due serie divergono. La crisi economica del 2008 segna dunque un punto di rottura strutturale (structural break) nell’evoluzione di lungo periodo della speranza di vita italiana. 

Nel suo complesso la crisi economica del 2008 sembra avere avuto degli effetti paradossali sull’evoluzione della speranza di vita in Europa. In alcuni paesi come l’Italia e il Regno Unito, e forse anche in Germania e Francia, secondo una recente analisi di Murphy et al. (2019), la speranza di vita ha mostrato segni di decelerazione. Ciò che è strano è che questi sono tutti paesi in cui la disoccupazione è cresciuta poco o per nulla dopo il 2008. In altri paesi europei, invece, come l’Irlanda, la Spagna, i paesi Baltici, la Grecia ecc. dove il tasso di disoccupazione ha visto un forte incremento dopo il 2008, si è verificata un’accelerazione della speranza di vita (Salinari, Benassi 2022). Paradossalmente, quindi, la speranza di vita accelera dove la crisi colpisce di più e decelera dove essa colpisce di meno.

Un paradosso solo apparente

Per quanto strano possa sembrare, nei paesi a economia avanzata, le fasi di crisi economica e di crescita della disoccupazione coincidano di solito con miglioramenti della sopravvivenza. Ciò si deve a una molteplicità di fattori: durante le crisi economiche si riduce l’inquinamento urbano, diminuiscono gli incidenti stradali e sul lavoro, e si osserva una minore diffusione di malattie infettive e di stress, e una minore incidenza di malattie cardiovascolari. Infine, durante le crisi si ha generalmente più tempo per dedicarsi ad attività salutari come fare sport o effettuare periodici controlli medici.

Questi risultati possono aiutare a capire perché l’Italia sia stato l’unico grande paese dell’area mediterranea a vedere, dopo il 2008, una significativa decelerazione dell’aspettativa di vita, nonostante che tagli alla sanità siano stati effettuati anche in Spagna, Grecia e Portogallo. È possibile che i tagli alla finanza pubblica e alla sanità introdotti in questi ultimi paesi ed i loro effetti negativi in termini di aspettativa di vita siano stati bilanciati dal beneficio (in termini di minore mortalità) derivante dall’alta disoccupazione; da qui la mancata decelerazione dell’aspettativa di vita in questi Paesi. Di contro, in Italia, tale effetto compensativo sarebbe mancato perché l’aumento della disoccupazione è stato tutto sommato contenuto. Questa è la principale ragione che, secondo noi, fa dell’Italia un caso di studio particolarmente interessante: in Italia è possibile osservare l’effetto delle politiche di contenimento della spesa sanitaria al netto degli effetti prodotti dalla crisi sulla disoccupazione.

Su questo ultimo aspetto, il nostro studio non può, tuttavia, essere conclusivo. Esso analizza, infatti, l’effetto totale della crisi del 2008 sulla successiva evoluzione della speranza di vita italiana. Per analizzare il ruolo dei mediatori, ovvero, ad esempio, delle politiche di contenimento della spesa sanitaria, occorrerebbe effettuare un altro tipo di analisi (un’analisi di mediazione, appunto). Tuttavia, data la robustezza della tecnica utilizzata e il contesto in cui si è osservato il fenomeno, non possiamo escludere che ciò sia effettivamente avvenuto. D’altro canto, i nostri risultati sono coerenti con quelli già messi in evidenza da Egidi e Demuru (2018).

Qualunque sia l’interpretazione che si vuol dare della recente decelerazione osservata nella speranza di vita italiana, occorre rilevare come essa rappresenti un deciso cambio di passo. Dalla fine della Seconda guerra mondiale e fino alla Grande Recessione la speranza di vita in Italia ha seguito una crescita estremamente regolare, in linea con gli altri paesi ad economia avanzata. Dopo il 2008, in modo repentino, tale progresso è significativamente rallentato, del 30% circa (Figura 3). Questa decelerazione è avvenuta in coincidenza con un periodo di crisi economica e di politiche rivolte al contenimento della spesa che hanno portato la spesa sanitaria italiana su livelli sensibilmente più bassi rispetto a quelli dei maggiori paesi europei (Figura 2).

Occorre ora, a nostro avviso, cercare di contrastare questa tendenza, ricercandone più a fondo le cause e attuando efficaci politiche sanitarie.

Riferimenti bibliografici 

Carvalho, C. V., Masini, R. P., & Medeiros, M. C. (2018). ArCo: An artificial counterfactual approach for high-dimensional panel time-series data. Journal of Econometrics, 207(2), 352–380.

Egidi, V., & Demuru, E. (2018). Impatto delle grandi crisi economiche su salute e mortalità: il caso italiano. Annali di Statistica, 57.

Istat. (2020). Esame del disegno di legge A.S. 1766. Conversione in legge del decreto-legge 17 marzo 2020, n.18. Memoria scritta dell’Istituto Nazionale di Statistica. 5a Commissione programmazione economica e bilancio Senato della Repubblica. Roma, 26 Marzo 2020.

Murphy M., Luy M., Torrisi O. (2019). Stalling of mortality in the United Kingdom and Europe: an analytical review of the evidence. London School of Economics, Working Paper Series November 2019.

Salinari, G., Benassi, F. (2022). The long-term effect of the Great Recession on European mortality. Journal of Population Research 39(3):417-439.

Salinari, G., Benassi, F. & Carboni, G. (2023). The Effect of the Great Recession on Italian Life Expectancy. Popul Res Policy Rev 42, 3. https://doi.org/10.1007/s11113-023-09755-5

Tapia Granados, J. A., & Ionides, E. L. (2017). Population health and the economy: Mortality and the Great Recession in Europe. Health Economics,26(12), 219–235.

L'articolo Grande Recessione, politiche sanitarie e sopravvivenza in Italia proviene da Neodemos.

Le ultime previsioni demografiche realizzate dall’Istituto Nazionale di Statistica (ISTAT), evidenziano come la popolazione residente in Italia, scenario mediano, passerà nei prossimi 50 anni (2021-2070) da 59,2 milioni a 47,7 milioni con una variazione negativa del 19,4%. Queste tendenze saranno territorialmente eterogenee, impattando con intensità diverse sul sistema di istruzione terziario italiano e, nel lungo periodo, sulla crescita economica. Di seguito vengono proposti i risultati di simulazioni sulle iscrizioni universitarie nelle diverse sedi italiane, utilizzando scenari attesi a 10, 15 e 20 anni, in assenza di politiche attive di intervento. I dati di popolazione si riferiscono alle statistiche sullo stock della popolazione residente per età al 2020 e alle previsioni demografiche prodotte da ISTAT sulla popolazione residente sia per comuni (2021-2031), che per regioni (2021-2070)¹. I dati relativi agli studenti si riferiscono invece allo stock di iscritti ai corsi di laurea in ogni università localizzata in Italia secondo il luogo di residenza e per gli anni accademici che vanno dal 2010-2011 al 2020-2021 (Anagrafe Nazionale Studenti del MUR). Lo studio è un approfondimento di quanto già pubblicato sul tema (Le università senza studenti, Neodemos) e rappresenta un sunto del capitolo sette del Rapporto SVIMEZ 2022². L’economia e la Società del Mezzogiorno a cui si rimanda per una lettura più analitica e dettagliata. 

Disparità territoriali che crescono 

La simulazione effettuata mostra come in Italia (Tabella 1 per i risultati completi), c’è una crescente disparità, se non una vera e propria polarizzazione, territoriale in termini di prospettiva fra gli atenei del Centro-Nord e quelli del Mezzogiorno. I primi sembrano infatti poter godere di una finestra temporale di dieci anni (2021-2031), periodo di tempo piuttosto breve da un punto di vista demografico, ma significativo in termini di policy, nel quale non perderanno iscritti. Anzi, alcuni atenei di questa macro-ripartizione geografica vedranno crescere il numero dei loro iscritti (si veda Figura 1). In tale finestra questi atenei dovrebbero agire per evitare quello che accadrà inevitabilmente nel medio e lungo periodo (scenario al 2041), quando anche loro (ceteris paribus) perderanno quasi un quinto degli iscritti in seguito alla dinamica demografica prevista.

Al contrario gli atenei del Mezzogiorno, più colpiti dal calo demografico e meno capaci di attrarre studenti da territori lontani, sembrano essere condannati a perdere iscritti già nei prossimi 10 anni, con una dinamica che diviene poi via via più pesante, al punto da mettere a rischio la stessa sussistenza di alcune università. Ma, anche in questi territori emergono delle differenze fra atenei, con alcuni che vedranno fra soli 10 anni una contrazione del numero di iscrizioni di oltre un decimo (si veda Figura 2), e altri (Federico II, Catania, Chieti) che perderanno invece una quota minore di iscritti.   

Cosa fare? 

Quali sono i possibili interventi in grado di scongiurare il rischio chiusura per molte università? Una possibile strategia politica può essere articolata in un mix di azioni: 

1) incrementare il numero di studenti stranieri, magari pensando a politiche di selezione e di attrazione di cervelli proprio da quei paesi del Mediterraneo con popolazioni meno invecchiate della nostra, ma anche da paesi geograficamente più distanti come, ad esempio, la Nigeria (che nel finire del secolo è prevista diventi la nuova “Cina africana”), e con i quali si condividono alcune specializzazioni e/o convergenze ambientali e sociali. Con riferimento ai paesi della sponda Sud del Mediterraneo, ci riferiamo ad esempio alla scarsità di risorse idriche e ai processi di desertificazione ma anche dall’affacciarsi sullo stesso sistema eco-marino, da un lato, e, dall’altro, dall’essere coinvolti (pur con ruoli diversi) in comuni processi migratori internazionali. Tali convergenze dovrebbero essere sfruttate dalle Università per attirare studenti da questi paesi per formarsi e studiare su tematiche e problematiche che interessano anche quegli stessi paesi. 

2) pensare a una riorganizzazione “funzionale” degli atenei, in particolare quelli del Mezzogiorno, puntando su forme di collaborazione e cooperazione di alto livello fra atenei, secondo una struttura coerente con le specializzazioni e le vocazioni dei contesti locali; 

3) ripensare il ruolo stesso dell’Università anche alla luce delle trasformazioni del mercato del lavoro indotte dall’avanzamento della conoscenza. In concreto ciò vorrebbe dire dedicarsi non solo ai corsi di laurea ordinari (triennali e magistrali) ma anche ad una nuova offerta formativa più attenta alle esigenze del mercato del lavoro e a chi già lavora, indipendentemente dagli ambiti disciplinari. L’obiettivo è dunque attivare quei processi di upskilling e reskilling spesso richiamati ma poco attuati nella PA come nell’industria manifatturiera o nelle società di servizi. Il primo passo in tal senso potrebbe essere dare finalmente impulso alle Lauree professionalizzanti (LP) e/o agli Istituti Tecnici Superiori (ITS) al fine di avvicinare l’istruzione terziaria al mondo delle imprese. La popolazione over 40 diverrà sempre più preponderante, ed è quindi possibile pensare che le università possano essere luoghi frequentati non esclusivamente (o quasi) da giovani ma anche da quelle fasce di popolazione più adulte che possono ricercarvi una diversa formazione. Far emergere questa trasformazione che già è in atto significherebbe evitare il rischio che, pur di mantenere in vita tutte le università ovunque esse siano, queste si trasformino di fatto in centri di formazione permanenti al ribasso; 

4) valorizzare l’impatto sociale dell’Università che, soprattutto se opera in contesti periferici a rischio spopolamento, deve vedersi riconosciuta una parte addizionale di risorse del Fondo di Finanziamento Ordinario (FFO) per il ruolo di presidio civile che ricopre. Contrariamente a quanto avviene oggi dove la logica premiale, sacrosanta ma pericolosamente distorsiva a risorse declinanti come nel caso dell’FFO, va di fatto a trasferire risorse ordinarie dalla “periferia” verso il “centro”, acutizzando di fatto le già presenti disparità territoriali lungo il Paese. 

Conclusioni

L’Università rappresenta, insieme alla Scuola, la sede primaria per la formazione del capitale umano, costituendo uno dei fondamentali asset per realizzare innovazione e transizione ecologica. Rispetto al tema della desertificazione, gli investimenti previsti nell’ambito della misura 4 del PNRR saranno in grado di attivare una reale inversione di tendenza? C’è alla base un rilevante nodo “politico”, relativo a quale configurazione del sistema universitario, fra quelle possibili, possa essere più coerente con gli assi strategici del Paese. Il rischio è che in assenza di politiche attive volte a valorizzare le sedi universitarie periferiche, l’implementazione in atto del PNRR possa amplificare, piuttosto che ridurre, i divari tra gli atenei del centro e quelli della periferia, tra gli atenei grandi e quelli piccoli. Consegnandoci, nel 2026, un Paese con divari ancora più marcati.  

*Le opinioni espresse sono da considerarsi personali e non necessariamente riflettono quelle dell’Ente di appartenenza. 

Note

¹Si rammenta che le previsioni demografiche per comuni sono statistiche “sperimentali” così come indicato dall’ISTAT (demo.istat.it) mentre le previsioni demografiche a scala regionale sono statistica ufficiale.

²Il capitolo è collocato nella Seconda Parte del rapporto dedicata alla “Questione Nazionale delle Diseguaglianze”.

L'articolo Università senza studenti: esiste una finestra temporale per salvare il salvabile? E dove? proviene da Neodemos.

Fecondità e spazio

La densità demografica da una parte descrive la distribuzione territoriale della popolazione e, dall’altra, dà conto delle forze demografiche (nascite, morti, migrazioni) che ne determinano la variazione. Esplorare la distribuzione degli individui attraverso la densità demografica è quindi importante al fine di comprendere il contesto in cui gli individui compiono le proprie scelte.

Le persistenti differenze che si osservano nei tassi di fecondità delle diverse aree geografiche del pianeta si prestano forse meglio di ogni altro indicatore ad evidenziare la relazione esistente tra demografia e spazio. Esse rilevano, infatti, un’eterogeneità dei comportamenti riproduttivi che, indagati sia da una prospettiva diacronica che sincronica, riportano a specifici contesti spaziali in cui le preferenze riproduttive risultano influenzate da molteplici fattori. La maggior parte della letteratura su questo argomento ha esaminato le variazioni spaziali della fecondità in diversi contesti geografici – compresi naturalmente quello europeo e italiano – soffermandosi per lo più sulle determinanti della contrazione della fecondità connessa a fattori economici, socioculturali e politici. 

Un recente studio¹ ha analizzato, mediante un modello di regressione spaziale, le relazioni che intercorrono tra la fecondità e la densità demografica di italiani e stranieri. L’idea è quella di comprendere se le dinamiche di fecondità di un certo comune dipendono anche da cosa succede nei suoi dintorni, cioè in relazione alla fecondità e alla densità demografica dei comuni vicini.

Densità e fecondità: la differenza tra italiani e stranieri

Lo studio prende in analisi due indicatori, ossia il tasso generico di fecondità (numero di nati ogni mille donne di età compresa tra 15 e 49 anni) e la densità demografica (numero di residenti sia italiani sia stranieri per chilometro quadrato), entrambi calcolati a livello comunale e riferiti al periodo 2002-2018². Nella Figura 1 i tre indicatori sono rappresentati mediante mappe tematiche che ne consentono di apprezzare i patterns geografici.

I risultati del modello di regressione spaziale³ evidenziano una differenza chiave nella relazione tra densità demografica e fecondità tra italiani e stranieri. Per gli italiani, ad una maggiore densità demografica (maggiore urbanizzazione e quindi specifici stili di vita)⁴ corrispondono valori di fecondità minori, mentre per gli stranieri nei comuni dove la densità demografica è maggiore anche la fecondità è più alta. La relazione negativa tra fecondità e densità di popolazione degli italiani è spiegata dal fatto che nei contesti geografici più densamente popolati, dove quindi mediamente le risorse e le possibilità sono minori perché più alta è la competizione per aggiudicarsele, gli individui devono possedere abilità e conoscenze adatte per riuscire ad acquisire adeguate competenze in ambito professionale. Tale necessità richiede tempi più lunghi per il conseguimento di un’istruzione superiore e di un lavoro conforme alle abilità possedute e implica un ritardo nella formazione della famiglia e nel passaggio alla genitorialità. In un ambiente più competitivo, che richiede necessariamente maggiori investimenti, si potrebbe ipotizzare, dunque, che individui e famiglie assumano comportamenti finalizzati a conciliare opportunamente scelte di vita e tempi necessari per la loro realizzazione. 

La relazione positiva tra fecondità e densità di popolazione degli stranieri potrebbe essere dovuta a norme sociali o tradizioni religiose, per cui negli spazi a maggiore densità di popolazione straniera questi fattori potrebbero essere più dominanti nell’orientare le decisioni degli stranieri in tema di procreazione, soprattutto nel periodo immediatamente successivo al loro insediamento nel territorio di accoglienza. La forza dei vincoli e delle norme culturali è poi ancora più rilevante tra gli stranieri che optano intenzionalmente per i modelli insediativi ad alta concentrazione, garantendosi così il sostegno reciproco e la coesione nell’affrontare le sfide prodotte dall’ambiente e dalla società ospitante. D’altra parte, in alcuni territori ad elevata densità demografica potrebbero concentrarsi alcune collettività straniere tradizionalmente più prolifiche rispetto ad altre più orientate verso comportamenti meno fecondi.

Comuni e comuni “vicini”

I risultati dello studio qui presentato suggeriscono, inoltre, che talune caratteristiche delle aree limitrofe (ovvero simili livelli di densità demografica e quindi simili livelli di urbanizzazione, stili di vita) contribuiscano a definire la distribuzione spaziale della fecondità. Tutto ciò, naturalmente, in un quadro generale in cui persistenti sono le differenze Nord-Sud (si veda Figura 1). Il contesto demografico di un certo comune rappresenta quindi un fattore chiave non solo nel plasmare i comportamenti riproduttivi degli individui che vivono nel comune stesso, ma anche nei comuni contigui. 

In conclusione, gli studi sulla fecondità non possono essere interpretati al di fuori dei contesti geografici (contingenti e vicini) in cui si manifestano preferenze e comportamenti riproduttivi. Non a caso la demografia è stata, ormai già da qualche anno, definita come una scienza sociale spaziale da Voss (2007).

Per saperne di più

Benassi, F., Carella, M. (2022). Modelling geographical variations in fertility and population density of Italian and foreign populations at the local scale: a spatial Durbin approach for Italy (2002–2018). Quality and Quantity. https://doi.org/10.1007/s11135-022-01446-1

Lutz, W., Testa, M.R., & Penn, D.J. (2006). Population Density is a Key Factor in Declining Human Fertility. Population and Environment, 28, 69–81Voss, P. R. (2007). Demography as a spatial social science. Population research and policy review, 26(5), 457-476.

Note

¹  Benassi e Carella (2022)

² I dati sono ottenuti dalla ricostruzione intercensuaria della popolazione residente diffusa dall’Istituto Nazionale di Statistica (Istat).

³Si tratta di un modello (noto con il nome di Spatial Durbin) con effetti ritardati spazialmente (lag spaziali) sia della variabile endogena (y) che delle variabili esogene (x_i). Inoltre, mediante una specifica procedura gli effetti sono scomposti in diretti e indiretti. Per maggiori dettagli si rimanda al lavoro Benassi e Carella (2022). 

⁴Non è un caso che proprio la densità demografica sia il concetto base su cui è costruito il c.d. Degurba (Degree of Urbanisation), un indicatore, appunto, utilizzato a livello europeo da Eurostat per classificare i territori in base al loro livello di urbanizzazione. 

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I bambini di oggi, i pochi universitari di domani

Le attuali tendenze demografiche sono in grado di delineare il possibile futuro dell’istruzione terziaria in Italia. Le previsioni Istat per il periodo 2018-2066 per regione ed età, mostrano come il numero di giovani di 19-25 anni, fascia di età in cui ci si iscrive solitamente all’università, sarà stabile (o lievemente in crescita) fino al 2031 per poi decrescere sensibilmente fino al 2041, quando gli attuali bambini di 0-5 anni avranno raggiunto l’età per essere iscritti. Tale andamento non sarà ovunque uguale: crescerà la popolazione giovanile nel Nord Italia (presumibilmente a causa del saldo migratorio netto interno e internazionale positivo) e decrescerà quella del Mezzogiorno (verosimilmente per la ragione opposta). Tale scenario previsivo avrà un impatto, ceteris paribus, determinante su molte università italiane, data la loro scarsa capacità di attrarre stranieri, e considerato che la gran parte degli studenti iscritti risulta essere non solo italiana ma anche per lo più proveniente dalla provincia in cui l’università ha sede (legale). Si è quindi provato a quantificare i futuri iscritti per ciascuna delle attuali università italiane¹, così da delineare lo scenario prossimo che le attende e individuare quelle a maggior rischio di “estinzione”.

Vocazione locale, auto-contenimento e specializzazione

Gli open data² sul numero di iscritti per provincia di residenza, mostrano come siano molte le università italiane che si reggono in maniera preponderante su un blocco di studenti che risiedono nella stessa provincia in cui ha sede legale l’università. Queste università potrebbero essere definite come a “vocazione locale”. In realtà, però, la composizione geografica degli studenti iscritti in ciascuna università può essere anche il risultato di una scarsa mobilità degli stessi residenti, derivante dal fatto di avere nella stessa provincia di residenza un’ottima università a cui iscriversi o un completo set di offerta didattica terziaria fra cui scegliere. Definiamo questi territori come “ad alto grado di auto-contenimento”, qualora la maggioranza dei residenti decidesse di iscriversi nelle università locali. Tale grado di auto-contenimento indica una spiccata capacità del territorio di soddisfare la domanda di istruzione universitaria che si genera all’interno dei propri confini mediante un’offerta anch’essa localizzata all’interno degli stessi confini.

Mettendo insieme queste due informazioni (percentuale di iscritti dell’università proveniente dalla stessa provincia in cui ha sede l’università e percentuale di studenti che si iscrivono nella università della provincia) è possibile avere un quadro di quali siano le università a vocazione locale, e non, presenti in territori ad elevato grado di auto-contenimento, o meno. Nella figura 1 gli assi (posizionati sul valore del 50%) suddividono i quattro quadranti nel seguente modo: nel I° vi sono le università con elevata vocazione locale e presenti in territori ad elevato grado di auto-contenimento; nel II° vi sono le università con scarsa vocazione locale e presenti in territori ad elevato grado di auto-contenimento; nel III° vi sono le università con scarsa vocazione locale e presenti in territori a basso grado di auto-contenimento; ed infine nel IV° vi sono le università con elevata vocazione locale ma presenti in territori a basso grado di auto-contenimento.

La “vocazione locale” di una università potrebbe però essere parzialmente calmierata dalla presenza di sedi didattiche territoriali extra provinciali, capaci di attrarre studenti provenienti da altri territori. Per monitorare tale eventualità, si è proceduto a quantificare le province da cui una data università “attrae” iscritti in numero relativamente superiore al dato nazionale. In pratica, si è effettuato un confronto fra quote, calcolando una sorta di quoziente di localizzazione capace di rilevare se esiste una specializzazione di una data università in un determinato territorio³.

Il numero di province in cui una università presenta una “specializzazione” è stato inserito nel grafico 1 come dimensione delle bolle, per cui, le bolle più grandi ne segnalano un numero maggiore⁴. È facile notare come il numero di province in cui l’università ha una maggiore “specializzazione” e dunque attrazione cresce nel II° quadrante, quello in cui vi sono università non con “vocazione locale” e in territori ad elevato livello di “auto-contenimento”.

Capacità di attrazione e scenari (non rosei) futuri

La capacità di attrarre studenti da altre province, rende necessario porsi il quesito su che tipologia di iscritti si vada ad incrociare. Sono gli studenti più facoltosi a spostarsi, o sono quelli meno facoltosi a ricercare le università con, ad esempio, tasse di iscrizioni più basse (o comunque che comportano costi inferiori)?

La figura 2 non lascia dubbi al riguardo. Le università con vocazione locale e presenti in territori meno “auto-contenuti” sono quelle con una percentuale di iscritti che pagano tasse “elevate” (oltre 2.000 euro) praticamente irrisoria. Chi rimane a studiare lì, è quindi chi può contribuire con poco.

Ma, dato quanto visto sinora, sono sostenibili le università “a vocazione locale” anche e soprattutto alla luce del trend demografico che ci attende?

Come detto, l’Istat prevede che la popolazione di età 19-25 anni si ridurrà probabilmente del 16% fra 20 anni. Se su tali previsioni regionali si applicano gli attuali tassi di iscrizione⁵ regionale (ultimo dato disponibile 2017), si ottiene il numero di iscritti residenti in ciascuna regione nel 2041. Distribuendo questa popolazione per ciascuna provincia, in base al relativo peso regionale, è possibile ottenere una stima del numero degli iscritti all’università che ci sarà in ciascuna provincia. Se, infine, su tale vettore si applica l’attuale distribuzione dei residenti in ciascuna provincia iscritti per ciascun ateneo di destinazione, si perviene ad una stima del numero di iscritti che ciascuna università avrà nel 2041, ceteris paribus.

L’esercizio simulativo effettuato evidenzia come, il trend negativo, avviato oramai da tempo⁶, proseguirà nel 2041. Ma, la significativa novità, che emerge da queste simulazioni, è che tale contrazione oltre a subire una brusca accelerazione, coinvolgerà stavolta tutte le università. Particolarmente colpite, risulteranno essere quelle a maggior “vocazione locale” e soprattutto quelle del Mezzogiorno che vedranno drasticamente ridurre il numero di iscritti, di oltre un terzo rispetto al numero attuale di studenti, mettendo a serio rischio la stessa sussistenza di qualcuna (figura 3).

Fra 20 anni, il numero dei mega Atenei (quelli definiti dal Censis con oltre 40mila iscritti) passeranno da 12 a 7, i grandi atenei (da 40mila a 20mila iscritti) da 20 passeranno a 14, e conseguentemente aumenterà il numero di medi (da 20 a 10mila iscritti) e piccoli atenei (meno di 10 mila) rispettivamente da 17 a 24, e da 29 a 33. 

Una delle possibili soluzioni per non arrendersi a questa idea di università senza studenti, oltre a quella di incrementare notevolmente la quota di studenti stranieri, potrebbe essere quella di spingere per un progressivo aumento del tasso di iscrizione. Da anni si parla di attuare politiche capaci di innalzare la percentuale di popolazione italiana con un livello di istruzione terziaria portandola su livelli europei (Viesti 2021), ma, anche tali policy, sembrerebbero non essere completamente sufficienti a bloccare l’emorragia di iscritti delle università del Sud Italia.

Infatti, anche se si arrivasse ad applicare un tasso di iscrizione pari a quello medio dell’Ue27 (45%, rispetto al 38% italiano), il numero di iscritti complessivo si ridurrebbe ugualmente seppur “solo” del 10% rispetto al 20%⁷. Ma ancora più stridenti apparirebbero le differenze territoriali con le università del Nord che sostanzialmente riuscirebbero a bloccare l’emorragia di studenti, mentre quelle del Sud sarebbero comunque condannate ad un drastico ridimensionamento (figura 3).

* Istituto Nazionale di Statistica (ISTAT), Roma. Le opinioni espresse nell’articolo sono rese a titolo personale e non rappresentano l’Ente di appartenenza.

Bibliografia

Istat (2016). Studenti e bacini universitari. Roberta Vivio (A cura di). Istituto Nazionale di Statistica, Roma. Viesti, G. (2021). Centri e periferie. Europa, Italia, Mezzogiorno dal XX al XXI secolo. Laterza, Bari

¹ Nell’analisi effettuata non sono state prese in considerazione le università telematiche. Per una analisi più dettagliata sulle università si veda “Studenti e bacini Universitari” (2016), a cura di Roberta Vivio, E-book Istat.

² L’analisi quantitativa utilizza i dati sulle iscrizioni dell’anno accademico 2019-2020 di fonte Anagrafe Nazionale degli Studenti – MIUR USTAT – Open data (miur.it).

³ Si è infatti effettuato per ciascuna provincia il rapporto fra la quota di iscritti, ad esempio della università La Sapienza, provenienti dalla provincia ad esempio di Latina, con la quota di iscritti che La Sapienza ha in Italia; qualora tale rapporto fosse superiore ad 1, potremo dire che vi è una specializzazione di quell’università in quella determinata provincia in termini di iscritti.

⁴ Il numero di province in cui una università risulta avere una specializzazione varia dalle 4 dell’università del Salento o di Napoli Parthenope, alle 30 dell’università di Milano San Raffaele o del Politecnico di Torino.

⁵  II tasso di iscrizione è definito come iscritti all’università – in qualunque sede – residenti in una regione, per 100 giovani di 19-25 anni residenti nella stessa regione. In questa simulazione non si è tenuto conto dell’auspicio che in futuro il tasso di iscrizione all’università possa aumentare così come richiesto anche dal processo di Bologna. A supporto della bontà dell’esercizio svolto, sovviene la stabilità del dato sul tasso di iscrizione a livello nazionale negli ultimi 10 anni: nel 2008 era pari al 40% rispetto al 38,5% del 2017.

⁶ La percentuale di iscritti all’università in Italia nell’anno accademico 2019-2020 si è ridotta di oltre tre punti percentuali rispetto al 2010-2011 (percentuale che sarebbe stata ancora più negativa senza il parziale recupero degli ultimissimi anni).

⁷ Il tasso di partecipazione all’istruzione terziaria dell’UE27 è di fonte Eurostat. Nella simulazione, tale dato è stato applicato all’Italia, così da ottenere il numero di studenti “iscrivibili” nel 2041, la differenza fra questo valore e quello che si avrebbe applicando il tasso di iscrizione italiano è stato poi distribuito prima regionalmente e poi a livello provinciale, così da conservare la struttura previsiva sulla popolazione. 

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Una ricerca sulla scuola nella provincia di Pisa

Riportiamo qui i principali risultati[1] di una ricerca, che indaga su due aspetti principali:

1)     il prevedibile ammontare futuro della popolazione scolastica con particolare riferimento alla componente straniera,;

2)     le determinanti dei rendimenti scolastici. Questi ultimi sono declinati in due modi: non aver completato nei tempi previsti il percorso scolastico e aver riportato un voto inferiore a 80/100 al diploma di maturità.

La ricerca ha utilizzato fonte amministrativa: i dati sugli iscritti nelle scuole della provincia di Pisa raccolti dall’Osservatorio Scolastico Provinciale e messi a disposizione nell’ambito di una convenzione tra la Provincia e l’Università di Pisa. Tali dati sono completi dall’a.s. 1993/94 per le scuole superiori ma solamente dall’anno scolastico 2001/02 per le scuole medie. Per questo motivo non è stato possibile seguire un’intera coorte di studenti per otto anni consecutivi, dall’iscrizione alla prima media inferiore fino al diploma di scuola media superiore. Le coorti considerate sono state dunque due: gli iscritti all’a.s. 2001/02 al primo anno della scuola media (3.153 individui); e gli iscritti nell’a.s. 2000/01 al primo anno della scuola superiore (2.496 individui). I soggetti appartenenti alle due coorti sono stati seguiti per 5 anni consecutivi, ossia per il periodo necessario allo “sbiennamento” per la prima coorte (=conclusione del primo biennio di una scuola superiore, dopo il conseguimento del diploma di scuola media, e successiva iscrizione a una scuola superiore) e al conseguimento del diploma per la seconda.

Cosa influenza il successo nelle scuole superiori?

Cominciamo dall’analisi dei rendimenti dei ragazzi. I risultati indicano che la variabile che meglio spiega il successo scolastico alle superiori, in entrambe le accezioni, è il giudizio ottenuto all’uscita della scuola media. Aver ottenuto “ottimo” alle scuole medie aumenta di quasi 5 volte la probabilità di “sbiennare” (cioè, di concludere il primo biennio delle scuole superiori) senza ritardo e di quasi 4 volte la probabilità di ottenere un voto maggiore di 80/100 all’esame di maturità. Questa relazione conferma che il problema della perdita di capitale umano e della conseguente maggiore probabilità di dispersione scolastica dovrebbe essere affrontato all’origine (scuole medie inferiori) e non quando si manifesta concretamente (scuole medie superiori). Inoltre, l’analisi mette in evidenza altre variabili che agiscono negativamente sui rendimenti degli studenti: l’essere maschio, l’iscriversi in ritardo alla scuola superiore, e fattori di origine sociale come l’avere entrambi i genitori, o almeno la madre, con solo il titolo di studio dell’obbligo, l’avere cittadinanza straniera (v. anche Stefano Molina e Rita Fornari, I figli dell’immigrazione sui banchi di scuola: una previsione e tre congetture).

Sapere qualcosa sul futuro per agire (meglio) oggi

Conoscere il futuro della popolazione e delle sue caratteristiche è fondamentale per i decisori pubblici. Nella gestione del sistema di istruzione, questa esigenza dovrebbe essere sentita ancora di più: ad esempio, sapere quanti saranno gli iscritti alle scuole di ogni ordine e grado tra 2, 5 o 10 anni ha, o almeno dovrebbe avere, conseguenze già oggi sulla programmazione scolastica, quali ad esempio la localizzazione, la chiusura o l’apertura di scuole e istituti. Anche l’evoluzione, nel prossimo futuro, della composizione della popolazione scolastica per cittadinanza dovrebbe influenzare scelte odierne, ad esempio nel reclutamento di insegnanti/mediatori piuttosto che in altri settori.

La ricerca ha realizzato una previsione della popolazione scolastica per un orizzonte 20 anni (2007/2027) attraverso un sistema di proiezioni derivate, e cioè prevedendo prima la popolazione per classi di età, e poi, per ogni età, la quota degli iscritti ai vari ordini di scuola. La popolazione scolastica presente complessiva, ovvero l’insieme degli iscritti in una scuola localizzata in provincia di Pisa e residenti nella stessa provincia (40.400 unità) e degli iscritti in una scuola localizzata in provincia di Pisa ma residenti in altra provincia (1.200 unità), era pari a 41.600 unità nel 2007 (di cui 2.900 stranieri, il 7% del totale). Secondo le previsioni, la popolazione scolastica seguirà probabilmente una traiettoria ascendente nei prossimi quindici anni fino a sfiorare le 50.000 unità attorno al 2021-2022, per poi sostanzialmente arrestarsi. Ma dei 49.000 studenti previsti per il 2027, 9.200, il 18,8% del totale, potrebbero essere di cittadinanza straniera.

Anche il tipo di indirizzo scelto dagli studenti nel futuro è importante per la conoscenza del funzionamento del sistema scolastico locale. Gli indirizzi presi in considerazione nella previsione sono quelli attivi al momento della ricerca, e cioè professionale, artistico, tecnico e liceale. Il corpo studentesco in questo tipo di scuole dovrebbe salire nei prossimi 20 anni da 17.400 a circa 20.800 unità. Nelle nostre simulazioni abbiamo ipotizzato che le distribuzioni per indirizzo non cambiassero nel tempo. Se ciò accadrà, l’incremento verrà assorbito per circa 1.700 unità dai Licei, che attualmente attraggono e continueranno ad attrarre quasi la metà degli studenti (48,7% nel 2007). Gli Istituti tecnici (32,9% degli studenti nel 2007) incrementeranno di circa 1.000 studenti nei prossimi 20 anni, quelli professionali (2.500 unità nel 2007) di circa 500 unità e infine gli Istituti d’Arte (700 unità) di un centinaio di studenti.

In conclusione una non novità: la scuola non riesce a stimolare mobilità sociale

I risultati raggiunti valgono, in senso stretto, per la sola provincia di Pisa, ma hanno, ci sembra, portata più generale. Essi segnalano che, sulla continuità e sul rendimento dei percorsi scolastici, continuano ad avere influenza le disuguaglianze sociali e culturali derivanti dall’ambiente familiare, che il sistema scolastico non appare in grado di contenere, e che tende semmai a perpetuare (v. anche Antonella Guarneri, Oliviero Casacchia e Luisa Natale, Tra i banchi di scuola”: alunni stranieri e italiani a confronto).

Queste disuguaglianze potranno essere alimentate e anche accentuate dalla crescente presenza di famiglie di cittadinanza straniera, dato che le nostre previsioni indicano che gli studenti stranieri triplicheranno nei prossimi venti anni. Invece, le istituzioni scolastiche hanno tra i loro compiti anche quello di promuovere la mobilità sociale: dovrebbero allora affrontare la dispersione scolastica, e la perdita di capitale umano che ne deriva, non tanto laddove essa diviene palese (scuola superiore) ma soprattutto là dove trova si origina (scuola media). Con questo obiettivo in mente, sarà anche importante tener conto delle tendenze demografiche in atto, che indicano una diminuzione della popolazione studentesca autoctona e un contemporaneo aumento della popolazione studentesca straniera.

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