Il mercato immobiliare italiano presenta un significativo disallineamento tra l’offerta abitativa e le capacità economiche e preferenze di giovani e famiglie, sia per l’acquisto che per l’affitto. Uno degli aspetti più rilevanti del problema è il rapporto tra il costo degli immobili e gli stipendi. L’analisi di Datasinc, startup specializzata nella raccolta e analisi massiva di dati immobiliari italiani, evidenzia la scarsa accessibilità economica e la disomogeneità dell’offerta.
Al Nord, per esempio, una coppia under 35 con un reddito di tremila euro al mese ne destinerebbe il 33% al mutuo per un appartamento di 80 mq in periferia a Milano (mille euro /mese). Al Sud, la situazione appare leggermente più sostenibile: una famiglia con due stipendi (2.200 euro/mese) spende il 23% per l’affitto di un appartamento di 100 mq a Palermo (cinquecento euro/mese).
Nonostante le aree metropolitane siano le più appetibili per i giovani in cerca di un’abitazione, attratti dalla maggiore concentrazione di opportunità lavorative, i costi risultano spesso proibitivi. Nel Lazio, ad esempio, vivere a Roma comporta una spesa superiore del 140% rispetto alla media regionale, in Lombardia il divario tra regione e area metropolitana sale al 250%, mentre in Puglia la differenza è del 42%.
Inoltre, una parte significativa del patrimonio immobiliare italiano è costituita da abitazioni di grandi dimensioni, spesso non in linea con le esigenze attuali degli acquirenti, che tendono a preferire soluzioni più compatte, efficienti e gestibili. A questo si aggiungono i costi relativi alla ristrutturazione e all’efficientamento energetico di queste proprietà, che possono rappresentare un ulteriore ostacolo per chi desidera acquistarle o mantenerle.
Lo studio posiziona tra le regioni più accessibili la Calabria (641 euro/mq per l’acquisto, 2,45 euro/mq per l’affitto) e la Sicilia (748 euro/mq per l’acquisto, 2,75 euro/mq per l’affitto). Tuttavia, entrambe presentano significative criticità in termini di qualità dell’offerta e dei servizi disponibili.
Il mercato immobiliare sfugge alla presa di Millennial e Gen Z
Secondo un’analisi del Censis, in Italia la ricchezza è sempre più concentrata nelle mani delle generazioni più anziane: i Baby Boomer (nati tra il dopoguerra e i primi anni ’60) possiedono in media oltre 360mila euro per famiglia, mentre la Generazione X (nati tra il 1965 e il 1980) circa trecentomila euro; al contrario, le famiglie Millennial e Gen Z (nati rispettivamente tra il 1981 e il ‘96, e il 1997 e il 2012) dispongono di soli 150mila euro. In un contesto segnato dal calo delle nascite, e dal conseguente restringimento della platea di eredi, le ricchezze potrebbero concentrarsi sempre più nelle mani di pochi.
Questo fenomeno amplifica le disuguaglianze, in un mercato immobiliare oggi dominato dagli over 65, rendendo difficile l’acquisto di una casa per i giovani che hanno stipendi più bassi e condizioni di lavoro meno stabili e faticano a raggiungere l’indipendenza economica. Non a caso, gli italiani lasciano la casa dei genitori intorno ai trent’anni, più tardi rispetto alla media europea.
“L’approfondita analisi dei dati è essenziale per comprendere le dinamiche del settore immobiliare e individuare soluzioni per rendere l’accesso alla casa più equo. L’utilizzo di intelligenza artificiale e machine learning consente di monitorare le criticità del mercato, evidenziando le disparità territoriali e i divari tra i redditi e i costi delle abitazioni, fornendo una base solida per politiche più efficaci e mirate”, spiegano Nicola Chiarini e Francesco Braggiotti di Datasinc.
Un settore più trasparente e accessibile grazie all’analisi dei dati
L’analisi approfondita dei dati è uno strumento essenziale per comprendere le dinamiche economiche e individuare soluzioni efficaci. Datasinc, sfrutta l’intelligenza artificiale e il machine learning per offrire una visione chiara e dettagliata del settore immobiliare, rendendolo più trasparente e accessibile. L’automatizzazione delle procedure di analisi e validazione dei dati non solo riduce il margine di errore, ma può anche rilevare anomalie, frodi o discrepanze nei valori immobiliari.
Attraverso l’elaborazione di grandi volumi di dati, Datasinc scatta una fotografia delle criticità del mercato, evidenziando le differenze territoriali e il divario tra redditi e costi delle abitazioni.
A partire dall’incrocio di dati economici, demografici e territoriali, è possibile individuare soluzioni per una distribuzione più efficiente delle risorse abitative e offrire informazioni utili a promuovere policy di riqualificazione e ristrutturazione.
