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Income inequality in Italy and Germany

Baarck, Julia und Brunori, Paolo und Fedeli, Emanuele und Garbasevschi, Oana Mihaela und Hufe, Paul und Peichl, Andreas und Scarchilli, Giovanna und Schüle, Paul und Taubenböck, Hannes und Triventi, Moris und Wurm, Michael (2023) Income inequality in Italy and Germany. "Perspectives on Social Inequality and Wealth" Symposium, 2023-10-04 - 2023-10-05, Hannover, Deutschland.

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Kurzfassung

The study is a comparative analysis of spatial and socioeconomic determinants of income inequality in municipalities in Italy and Germany. The general aim is determining the accuracy in estimating unknown inequality values by learning from different types of municipality subsamples, with a particular focus on regional differences and applications for actionable policy implications. For this purpose, we combine demographics and socioeconomic data, with natural and built environment data, at multiple spatial scales. We use machine learning for estimating variable importance for the prediction of income inequality variables extracted from tabulated income tax declarations. Results show that selected variables explain 51% of the variability in income inequality in Germany, and 81% of the variability in income inequality in Italy. Factors associated with income inequality are largely similar between East and West Germany, but dissimilar between South and North Italy. Commuting, employment and foreign citizenship status are factors associated with inequality in both countries. In Italy, education levels play a significant role in connection with inequality, while in Germany housing costs and built-up density are significant factors.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199887/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Income inequality in Italy and Germany
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Baarck, Juliaifo InstituteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Brunori, PaoloUniversity of FlorenceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fedeli, EmanueleUniversity of TrentoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Garbasevschi, Oana MihaelaMihaela.Garbasevschi (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hufe, PaulUniversity of BristolNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Peichl, Andreasifo Institutehttps://orcid.org/0000-0002-0680-8321NICHT SPEZIFIZIERT
Scarchilli, GiovannaUniversity of MilanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schüle, Paulifo InstituteNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Taubenböck, HannesHannes.Taubenboeck (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-4360-9126NICHT SPEZIFIZIERT
Triventi, MorisUniversity of MilanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wurm, Michaelmichael.wurm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5967-1894NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:4 Oktober 2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:regional study, machine learning, income inequality, variable importance
Veranstaltungstitel:"Perspectives on Social Inequality and Wealth" Symposium
Veranstaltungsort:Hannover, Deutschland
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:4 Oktober 2023
Veranstaltungsende:5 Oktober 2023
Veranstalter :Volkswagen Foundation
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren, R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Georisiken und zivile Sicherheit
Hinterlegt von: Garbasevschi, Oana Mihaela
Hinterlegt am:29 Nov 2023 11:02
Letzte Änderung:24 Apr 2024 21:00

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