La lezione del World Happiness Index. Quanto conta davvero il pil per raggiungere la felicità

Gli autori della nota sono Alessandro Valfrè e Giampaolo Galli

Ogni anno dal 2012 un network di accademici, tra i quali John F. Helliwell, Richard Layard e Jeffrey D. Sachs, pubblica un voluminoso rapporto, detto World Happiness Report in cui si indaga sul legame esistente tra un indicatore del livello di soddisfazione della vita e alcune variabili socio-economiche. Lo scopo iniziale degli autori era quello di mostrare che il Pil è una variabile insufficiente per cogliere il livello di benessere di una nazione. Altre variabili non economiche, come la generosità, il supporto sociale, l’aspettativa di vita in buona salute, la libertà di prendere decisioni e la percezione della corruzione dovrebbero essere altrettanto importanti e dovrebbero quindi informare le decisioni di policy. La nostra analisi mostra che molte di queste variabili non economiche in realtà dipendono dal Pil nel senso che, ad esempio, il supporto sociale o l’aspettativa di vita sono strettamente connesse con la solidità del sistema di welfare, il quale a sua volta è più sviluppato nei Paesi ricchi. Il Pil non è la sola determinante della soddisfazione di vita, ma ne rappresenta certamente una componente decisiva.

Cos’è il Whr

Il World Happiness Report (WHR) è un documento realizzato a cadenza annuale dal 2012 da un gruppo di ricercatori indipendenti,1 redatto a seguito di una risoluzione approvata nel 2011 dall’assemblea generale dell’ONU su proposta del Bhutan.2 L’obiettivo di quella risoluzione e delle ricerche che ne sono seguite è quello di mostrare che il benessere di una nazione non può essere colto da una sola variabile, il Pil. Lo studio misura il livello di soddisfazione di vita in circa 150 Paesi, basandosi sul sondaggio Gallup World Poll. Il sondaggio consente di calcolare ciò che viene chiamato “Happiness Score”, un indicatore aggregato a livello nazionale, composto dalla media delle risposte individuali fornite dai partecipanti al sondaggio, circa mille per Paese.

Come già avevamo notato in una nota dell’Osservatorio del 2021,3 quello che emerge dal report è piuttosto lontano dalle aspettative iniziali in quanto i Paesi più ricchi registrano in media livelli più elevati di felicità.

Non solo. Il reddito pro-capite è uno dei fattori più importanti nella spiegazione di “Happiness Score”, ossia del grado di soddisfazione per la propria vita. Altri fattori hanno un certo potere esplicativo sulla soddisfazione: la salute, le relazioni sociali, la fiducia nelle istituzioni e la percezione di libertà individuale. Ma a ben guardare molte di queste variabili dipendono a loro volta dal grado di sviluppo materiale di una società, quale può essere misurato dal Pil pro capite.

Cosa misura il World Happiness Report

Il World Happiness Report si basa principalmente su sondaggi Gallup, in cui agli intervistati viene chiesto di valutare la propria soddisfazione di vita su una scala (la cosiddetta Scala di Cantril) da zero (peggiore giudizio esprimibile) a dieci (migliore giudizio).4 Si tratta di una misura soggettiva, ma estremamente informativa, perché sintetizza in un unico indicatore la percezione complessiva del proprio benessere.

Aggregando un migliaio circa di risposte al sondaggio, si ottiene l’Happiness Score di ogni anno per ogni Paese. L’ultimo disponibile riguarda l’anno 2024 ed è riportato nella Tav. 1

Come si vede, il Paese con il più alto Happiness Score è la Finlandia (7,736), seguita da diversi Paesi del Nord Europa: Danimarca (7,521), Islanda (7,515), Svezia (7,345) e Olanda (7,305). L’Italia si trova al 40esimo posto (6,415), con un calo in classifica rispetto al 28esimo posto dell’anno precedente. I Paesi dell’Unione Europea che si trovano più distaccati sono la Croazia (72esima posizione), la Grecia (81esima) e la Bulgaria (85esima). Le ultime posizioni della classifica sono occupate da alcuni dei Paesi economicamente più arretrati del mondo, prevalentemente dell’Africa subsahariana e dell’Asia meridionale. In generale i Paesi avanzati occupano tutte le prime posizioni.

Cosa spiega il grado di soddisfazione per la propria vita

Le variabili esplicative considerate nel WHR sono le seguenti:5

Pil pro-capite, a parità di potere di acquisto e misurato in dollari internazionali. All’interno della regressione, il Pil pro-capite viene inserito in termini logaritmici; la ragione è che ciò che interessa è l’effetto di variazioni percentuali (non assolute) del Pil pro-capite sulla variabile dipendente.

Aspettativa di vita in salute, misurata con i dati dell’Organizzazione mondiale della sanità (OMS).

Supporto sociale, calcolato come la media nazionale delle risposte ai sondaggi Gallup alla domanda “Se ti trovassi in difficoltà, hai parenti o amici su cui poter contare per aiutarti ogni volta che ne hai bisogno, oppure no?”.

Libertà nelle decisioni di vita: media nazionale delle risposte ai sondaggi Gallup alla domanda “Sei soddisfatto o no della tua libertà nella scelta su cosa fare nella tua vita?”.

Generosità: media nazionale delle risposte ai sondaggi Gallup alla domanda “hai donato denaro ad un ente di beneficenza nell’ultimo mese?”.

Percezione di corruzione: media nazionale delle risposte ai sondaggi Gallup alla domanda “La corruzione è diffusa nel governo o no?” e “La corruzione è diffusa nelle imprese o no?”.

Si conferma la relazione positiva tra Happiness Score e Pil; il coefficiente associato al Pil pro-capite è di 0,284, quindi ogni aumento di 1 punto percentuale del Pil pro-capite comporta un aumento dell’Happiness score di 0,284, che è all’incirca la distanza fra la Svezia e il Messico. Tutte le variabili considerate risultano statisticamente significative, con segno positivo eccetto che per la percezione della corruzione che, come ci si potrebbe aspettare, riduce il grado di soddisfazione della vita (-0,481).

La Fig. 1 mostra tutti i punti della variabile dipendente della regressione (160 Paesi per 20 anni) e mostra chiaramente che il Pil pro-capite ha un legame molto stretto con l’Happiness Score. La correlazione tra le due variabili è di 0,77.

Per quantificare in modo più preciso il legame tra Pil e Happiness Score, stimiamo una regressione lineare in cui l’Happiness Score è spiegato dal Pil pro-capite (in logaritmo).

La regressione conferma la relazione positiva (Tav. 3): dai dati di 20 anni e di oltre 160 Paesi, l’aumento del logaritmo del Pil pro-capite è associato ad un aumento dell’Happiness Score di 0,74; il coefficiente è molto maggiore di quello della regressione della Tav. 2 per il fatto che il Pil pro-capite coglie anche gli effetti delle variabili omesse. Il fatto notevole è che l’R2 corretto (0,604) non è molto distante da quello della regressione completa di Tav. 2 (0.745), malgrado che nella regressione della Tav. 3 siano state omesse ben 5 variabili. Il messaggio è che queste 5 variabili, pur statisticamente significative (il test F ha una significatività superiore all’1 per mille), non aggiungono molta informazione rispetto al Pil pro-capite.

Variabili non economiche correlate con Pil pro-capite?

Analizzando le correlazioni tra variabili (Tav. 4), è possibile riscontrare come Supporto Sociale e Aspettativa di vita in salute sono altamente correlate con il Pil pro-capite (e di conseguenza anche con l’Happiness Score), rispettivamente nella misura di 0,70 e 0,84, mentre la libertà di decidere sulle scelte di vita ha correlazione positiva di 0,38. La generosità è poco correlata con il Pil (0,12), mentre la percezione di corruzione, come ci si poteva aspettare, è correlata negativamente (-0,30).

Per cogliere l’impatto complessivo del Pil pro-capite sull’Happiness score, stimiamo regressioni lineari tra le variabili presentate nella Tav. 2 e il Pil pro-capite (Tav. 5). Il Pil pro-capite è correlato in modo positivo e statisticamente significativo con supporto sociale, aspettativa di vita in salute e generosità, con R2 alto, rispettivamente 0,501, 0,704 e 0,517. Meno correlate, ma comunque con segno positivo e significativo, sono la libertà di scelta e la percezione di corruzione, con R2 corretto di 0,196 e 0,281, rispettivamente.

Soprattutto, sono molto alti i valori dei coefficienti, il che indica che variazioni percentuali anche modeste del Pil possono avere un effetto importante sulle variabili in considerazione. Si tratta ovviamente di valori superiori a quelli reali perché le regressioni hanno sicuramente molte variabili omesse; tuttavia questi dati danno un’indicazione sull’importanza delle relazioni fra queste variabili e il Pil. Un aumento di 1% del Pil pro-capite comporta un aumento del supporto sociale del 7,2%, mentre per l’aspettativa di vita l’aumento equivale a ben 5 anni di vita in salute in più. Persino variabili come libertà di scelta, generosità e percezione della corruzione presentano valori elevati e significativi del logaritmo del Pil pro-capite.

Un’interpretazione possibile è che il supporto sociale è più forte nei Paesi più ricchi che si possono permettere un welfare (soprattutto sanità e pensioni) più costoso. L’aspettativa di vita in buona salute è fortemente correlata con l’efficienza e diffusione della sanità pubblica. La libertà di scelta è ovviamente più ampia se vi è libertà dal bisogno. Per la generosità e la corruzione si rimanda a un’importante ricerca di Benjamin Friedman: “Il valore etico della crescita” in cui si argomenta che queste variabili risentono del grado di sviluppo materiale di una nazione.7 Va da sé che la crescita del Pil è condizione necessaria, ma non sufficiente affinché vi sia un generale miglioramento del benessere: occorrono anche politiche che, ad esempio, realizzino sistemi di welfare capaci di migliorare la condizione di grandi masse di persone e non solo per pochi.

Globalizzazione dell’informazione

I risultati dell’analisi della sezione precedente implicano che vi è una diffusione dell’informazione a livello mondiale che è sorprendentemente elevata. Ci si potrebbe infatti aspettare che un residente di un certo Paese, poniamo l’Egitto, confrontasse il proprio livello di benessere con quello dei suoi concittadini e dunque si collocasse nel mezzo alla scala di Cantril se il suo reddito si colloca in un intorno del reddito mediano dell’Egitto. Se il confronto con i propri concittadini fosse la variabile dominante, noi non dovremmo trovare che i Paesi più ricchi stanno (in media) sopra i Paesi più poveri. Nella Tav. 1, tutti i Paesi avrebbero all’incirca lo stesso punteggio. Un residente con un reddito mediano dell’Egitto dovrebbe collocarsi allo stesso livello di un residente mediano della Danimarca o dell’Uganda. E lo stesso dovrebbe avvenire per un residente povero o ricco rispetto alla media del proprio Paese. Invece il fatto è che i Paesi più ricchi stanno sopra i più poveri secondo una regola che dipende essenzialmente dal reddito pro-capite. Ciò significa che un residente egiziano con un reddito mediano per l’Egitto non si confronta con i propri concittadini, bensì con i cittadini del mondo; e sa di essere più povero di un cittadino mediano della Danimarca o dell’Italia. Solo così si può spiegare il fatto che i Paesi sono ordinati in base al Pil pro-capite.

In sostanza, la globalizzazione ha avuto molte sfaccettature, una delle quali è la globalizzazione dell’informazione. I residenti del terzo e del quarto mondo sanno come vivono i residenti del nostro mondo e si confrontano con il loro tenore di vita. Per quanto si dica che la globalizzazione è in crisi (e lo è in parte per via dei dazi), la globalizzazione dell’informazione è forse il cambiamento più importante degli ultimi decenni ed è chiaramente una delle ragioni principali dell’intensificazione recente dei flussi migratori. Ed è improbabile che possa essere fermata.