SCI-WEB: Spatial Composite Indicators and Inequality Indices for Measuring Socio-Economic Well-Being

Nuovi strumenti per misurare il benessere e le disuguaglianze territoriali, supportando lo sviluppo di società più inclusive e sostenibili.

Il progetto SCI-WEB si propone di:

• Sviluppare indicatori compositi spaziali per misurare il benessere socio-economico a livello territoriale dettagliato.
• Analizzare le disuguaglianze regionali con un approccio multidimensionale, superando i limiti dei tradizionali indicatori economici come il PIL.
• Integrare tecniche statistiche avanzate per valutare gli effetti della prossimità geografica sul benessere e sulle disparità socio-economiche.
• Creare un framework metodologico per supportare le decisioni di policy e la pianificazione strategica in ambito sociale ed economico.
• Contribuire agli obiettivi di GRINS e dello Spoke 8, rafforzando la sostenibilità sociale attraverso una misurazione più accurata delle condizioni di vita delle comunità locali.

Con SCI-WEB, i team di progetto fino a questo momento hanno svolto:

• Analisi delle metodologie statistiche per la costruzione di indicatori compositi di benessere e indici di disuguaglianza, identificando approcci innovativi per includere gli effetti spaziali nella misurazione delle disparità socio-economiche.
• Revisione dei concetti di benessere e disuguaglianze territoriali, analizzando definizioni e misure esistenti per adattarle a una prospettiva locale
• Sviluppo del primo framework concettuale per l’analisi del benessere locale, con particolare attenzione agli effetti della giustizia spaziale e della resilienza territoriale.
• Raccolta e analisi dei dati provenienti da fonti ufficiali come BES-T (Benessere Equo e Sostenibile – Territori), ARDECO (Annual Regional Database della Commissione Europea), Eurostat e ISPRA, con focus su livelli territoriali inferiori a NUTS 2.
• Costruzione di un dataset multidimensionale, con variabili chiave per misurare il benessere e le disuguaglianze su scala locale (NUTS 3 e municipale), includendo indicatori di economia, salute, ambiente, qualità dei servizi, istruzione, innovazione e coesione sociale.
• Analisi esplorativa dei dati spaziali (ESDA) per identificare la presenza di effetti di dipendenza spaziale e eterogeneità territoriale, a supporto delle successive fasi di costruzione degli indicatori di benessere.
• Sperimentazione di tecniche di interpolazione e disaggregazione statistica, per migliorare la qualità e la completezza dei dati sulle disuguaglianze territoriali e garantire un’analisi più dettagliata a livello municipale.
• Calcolo preliminare degli indici di disuguaglianza, con particolare attenzione all’uso di misure tradizionali (Gini, Theil) e nuove metriche che tengano conto degli effetti spaziali.
• Definizione di strategie per la futura implementazione, con la creazione di un modello operativo che permetta la scalabilità dell’analisi e l’applicazione degli indicatori alle politiche di coesione territoriale.