Corso di POPOLAZIONE TERRITORIO E SOCIETA’ 1 AA 2013-2014

1. Corso di POPOLAZIONE TERRITORIO E SOCIETA’ 1AA 2013-2014 LEZIONE 3

2. ASSOCIAZIONE GEOGRAFICA Misurailgrado di associazionetra due variabili (quantitative/qualitative) osservatesuunitàterritoriali L’associazione IMPLICA un legamefunzionaletra le variabili. cioè I valorimedi. espressi in relazione ad un medesimoambitoterritoriale. variano in modoconcorde

3. Cisipuòchiedere: quale relazione? • RELAZIONE CAUSA/EFFETTO? • ASSOCIAZIONE GENERICA? • CORRELAZIONE (MUTUA INFLUENZA)? Si verificaquando la distribuzione di unavariabilecorrispondealladistribuzione di un’altra ma non c’èunarelazionecausa/effetto

4. ESEMPIO • Consideriamounacittàdivisa in 76 quartieri • Per ogniquartieresiosservano 2 variabili: • Presenzadellapopolazione di origineispanica • Reddito • Si vuoleverificarel’ipotesiche la popolazioneispanicasiasvantaggiatarispetto al restodellapopolazione. quindisivuoleverificareche • NEI QUARTIERI • UNA PIU’ ELEVATA PRESENZA DI ISPANICI • corrisponda a un • PIU’ BASSO LIVELLO DEL REDDITO • (associazionenegativa)

5. TRASFORMAZIONE IN VARIABILI CATEGORICHE 0 – 14.999 15.000 – 19.999 >= 20.000 17.000 REDDITO MEDIANO REDDITO QL < 0.5 0.5<= QL < 1.5 QL > 1.5 POPOLAZIONE ISPANICA QL quoziente di localizzazione

6. Associazionenegativa? Verificarechesiano >=5!!!

7. (gdl = (n-1)*(m-1) L’associazionetrapresenza di ispanici e basso redditoèstatisticamenteconfermata. essendocimeno dell’0.5% delleprobabilitàche tale associazionesiadovuta al caso.

8. ESEMPIO 40 sezioni di censimento di un comune 2 gruppietniciMarocco. Egitto Si vuoleverificare la tendenza a presentarsicongiuntamente I quozienti di localizzazionesonostaticlassificati in 2 classi: QL <1 (bassapresenza); QL >= 1 (altapresenza) Frequenzeosservate Frequenzeattese L’associazionegeograficaèstatisticamentesignificativa al livello 1%

9. REGRESSIONE ECOLOGICA L’associazionegeograficaèunaproprietàdei quartieri e non degliindividui Possibilità di incorrerenell’erroreecologico: la relazioneosservatasul piano aggregatopuò non esserevera a livelloindividuale (es. Durkheim 1800. “ilprotestantesimofavorisceilsuicidio”. Carroll 1975 “I grassianimalifavorisconol’insorgenza del cancro al seno”). Due motivi: MAUP e confounding (es. effettistrutturali) Riguardanotuttiglistudiinferenziali Robinson (1950) introdusse la distinzionetra correlazioneecologica e correlazioneindividuale Osservatatra due variabilimisuratesuunitàstatistiche INDIVISIBILI Osservatatra due variabilimisuratesu GRUPPI DI INDIVIDUI La correlazioneecologicaèspessonecessaria. quando non sidisponedeidatiindividuali. anche se l’obiettivoèsemprequello di inferire sui comportamentiindividuali

10. ESEMPIO Robinson ha studiato la relazionetral’origineetnica (stranierosi/no) e l’analfabetismo (si/no). Il calcolo del coefficiente di correlazionelineare ha datoluogoaiseguentirisultati: livelloindividualer = 0.203 livelloecologico (44 statiamericani) r = 0.773 livelloecologico(9grandiripartizioni) r = 0.946 La forzadellarelazioneèdiversa

11. COME SUPERARE IL PROBLEMA DELL’ERRORE ECOLOGICO…. Due possibilistrategie: METODO DELLA REGRESSIONE ECOLOGICA METODO DEI CONFINI

12. METODO DELLA REGRESSIONE ECOLOGICA Se siverificanoalcunecondizionièpossibiletrasferire la relazionetrovata a livelloecologico al piano individuale ESEMPIO Si consideriilcasodeidatielettorali: I candidatisono 2(CH e CNH) e la popolazionerisultadivisa in 2 gruppi (H e NH). Dei datirelativi a ciascunCollegiosiconoscono le proporzioni di votoaicandidati (x. 1-x) e le proporzioni di popolazioneappartenentiai 2 gruppi (y. 1-y) Obiettivo: stimarela proporzione di persone del gruppo H chevota per ilcandidato CH

13. Minimiquadrati Con = frazione di votantiappartenenti a NH chevota per CH (solo se x=0. non ci sonovotanti H) = la proporzione di votantiappartenenti a H chevota per CH (per x=1. tutti I votantisono H) L’inferenzasull’appartenenza al gruppo (H e NH) èfattapartendodaidatirelativiallalorodistribuzioneterritorialeneicollegi; tale inferenzasibasasull’ipotesi di costanzadellepreferenze di votoneisottogruppiindipendentementeda come sonocomposti I collegiispettoaisottogruppi

14. ESEMPIO: proporzione di stranieri e redditielevatinei 50 statiamericani L’85% deglistatisarebbecaratterizzatodall’avereunaelevataproporzione di stranieri e di redditielevati; circa il 30% deglistatiavrebbeinveceunabassaproporzione di stranieri e redditielevati. Qui iltrasferimentosul piano individualedellarelazionetraappartenenza ad un gruppoetnico e reddito (“l’85% deglistranieri ha redditielevati”) NONsipuò fare perchésibaserebbesull’ipotesi (ERRATA!) cheilredditodeglistranieriècostante e NON dipende da come sonocompostiglistatirispettoallapopolazione La spiegazione. infatti. èche le quote più elevate di stranierisihannoproprio dove I nativihannoredditipiùelevati

15. METODO DEI CONFINI (Duncan & Davis 1953) Foreign Born Native Born Low Income High Income

16. E’ sufficientecalcolare I confini di una sola cella • Avendoricavato per ogni sub-area le frequenzeminime e massimesiè in grado di calcolareper sommailminimo e ilmassimodell’areacomplessiva • A volte questometodo da luogo a confinitroppoampi

17. LE MIGRAZIONI • Le migrazionisonoilprincipaletemademograficotrattatonelleanalisiterritoriali. • Riflessioni • Definire le migrazioni • Spostamentiinterni o esterni / duratatemporanei o permanenti/ volontari o forzati • Carattersitichespecifichedellemigrazionirispettoallealtrevariabilidemografiche • Elemento di scelta / ripetibilità / effettisu due popolazioni / differenzatramigrazione e migrante • La migrazioneèindipendentedalladistanzageografica • La migrazionedipendedalla forma e dall’ampiezzadell’area. in generale:piùègrandeminoreèilnumero di migrazioni

18. Area 1 Area 2 B E D A F C SMR tende a diminuireall’aumentaredell’area R; se R èl’interopianeta SM = 0. D’altro canto. SM = 0 puòindicaresituazioni diverse I = E = 0 I = E ≠ 0 Il saldomigratoriodevesempreessereaccompagnatoalmeno dal turnover (=I+E)

19. Conoscendo I flussisipossonoinoltrecalcolaremoltemisure ESEMPIO: Canada

20. PROBABILITA’ DI TRANSIZIONE Matricedeiflussimij da i verso j in un certointervallo di tempo Dove Piè la popolazione di i. cheè in vita e da qualche parte nelsistemaalla fine del periodo Allora: E’ la matricedelleprobabilità di transizione da i a j nell’intervalòlo di tempo

21. ESEMPIO O. 384 è la probabilitàche ha un soggetto. chealla fine del periodositrovi in S. di provenire da NE cinqueanni prima. Attenzione!!! La somma per riga da’ 1

22. TASSI MIGRATORI (lordi) (netti)

23. EFFICACIA DEMOGRAFICA (Indicemigratorio) Tj = - Nj Tj = Nj Ij + Oj = - (Ij – Oj) Ij + Oj = Ij – Oj Ij = 0 Oj = 0 Massimacapacitàespulsiva Massimacapacitàattrattiva Inoltre

24. EFFICACIA DEL SISTEMA di un certonumero di regioni TRASFERIMENTI DI RESIDENZA TRA COMUNI PER RIPARTIZIONE DI ORIGINE E DESTINAZIONE. Anno 2011 Il 20% circa deimovimentimigratorisiètradotto in un ricambiodemograficodelleripartizioni

25. L’efficacia del sistemaèmassimaquando la sommadeiflussi in uscitadallearee “esporattrici” èugualeallasommadeiflussi in entratadellearee “importatrici”

26. ESEMPIO 10 10 10 20 10 10 10

27. EFFICACIA DEI FLUSSI tra due regioni TRASFERIMENTI DI RESIDENZA TRA COMUNI PER RIPARTIZIONE DI ORIGINE E DESTINAZIONE. Anno 2011

28. cioè vi è un travaso di popolazione da j verso i cioè vi è un travaso di popolazione da i verso j Inoltre: Quandogliscambisonoequilibrati

29. ESEMPIO 10 10 10

30. RELAZIONI TRA IMMIGRAZIONI ED EMIGRAZIONI INTERNE A UN SISTEMA CHIUSO Esisteunarelazionetra I flussi in entrata e in uscitadalleregioni di un sistema? Metodi per esaminare le asimmetrietra I flussi in entrata e in uscitatraregioni di un sistema: a) misura per la valutazione del contributo dei flussi al mutamento demografico b) metodo per confrontare la differente variabilità dei flussi (in entrata e in uscita) c) Strategia per distinguere modelli di spostamento “polarizzati” da quelli “dispersi”

31. Regioni economicamente svantaggiate NMR < 0 Esisteunarelazionetra I flussi in entrata e in uscitadalleregioni di un sistema? Regioni in condizioni economiche favorevoli NMR > 0 PROSPETTIVA INTUITIVA

32. Aree metropolitane economicamente depresse RELAZIONE POSITIVA Aree metropolitane in cond. economiche favorevoli TURNOVER DEL MERCATO DEL LAVORO COMPOSIZIONE PER ETA’ STOCK DI FLUSSI

33. RELAZIONE ASIMMETRICA DI LOWRY Non significativa!!! I, j due aree Li = ForzaLavoro ui = proporzionedisoccupati wi = livellodeisalari dij = distanzatra I e j

34. APPROCCIO DI BEALE

35. Metodi per esaminare le asimmetrietra I flussi in entrata e in uscitatraregioni di un sistema: • a) misura per la valutazione del contributo dei flussi al mutamento demografico (Criesberg & Vining) contributo delle immigrazioni al mutamento demografico della popolazione nel periodo t-t+1 contributo delle emigrazioni al mutamento demografico della popolazione nel periodo t-t+1

36. ESEMPIO Nell’intervallo di tempo 1 – 2 il mutamento (aumento in questo caso) demografico della popolazione dovuto alle migrazioni è +20 unità. Il 75% di tale mutamento si deve alla riduzione delle emigrazioni mentre solo il 25% si deve all’aumento delle immigrazioni.

37. ESEMPIO: Giappone Il contributodelleemigrazioni ha superatoilsaldomigratorio Il contributodelleimmigrazioni ha superatoilsaldomigratorio

38. metodo per confrontare la differente variabilità dei flussi (in entrata e in uscita) In generale la variabilità dei tassi di immigrazione è maggiore di quella dei tassi di emigrazione. il grado di diversità del pool di persone che sono considerate a rischio di immigrazione incide sulla probabilità di immigrazione. Il calcolo del tasso di immigrazione corretto utilizzando al denominatore la la reale popolazione a rischio di immigrare (e non la popolazione destinazione), in un sistema chiuso questo è possibile, mette in evidenza la reale variabilità dei flussi. TRASFERIMENTI DI RESIDENZA TRA COMUNI PER RIPARTIZIONE DI ORIGINE E DESTINAZIONE. Anno 2011 s = 3,74 s = 5,18 s = 1,12

39. Strategia per individuare i modelli “polarizzati” e “dispersi” Entropia delle emigrazioni e delle immigrazioni. Siano ad esempio per le emigrazioni Allora E=0 entropia minima, cioèmassimauniformitàdelladistribuzione; E=lnentropiamassima, cioèmassimadiversità Si ha POLARITA’ quando la migrazionetende ad esserespazialmentefocalizzata verso unacertadestinazione; altrimentisi ha DISPERSIONE La polaritàsiconfigura come la situazione in cui l’entropiadellerighe (emigrazioni) è piùelevatadiquelladellecolonne (immigrazioni) emigrazioni immigrazioni

40. ESEMPIO Polarita’ Dispersione

41. ESEMPIO