I servizi educativi per la prima infanzia sono un importante strumento di equità sociale, che può influenzare positivamente anche la partecipazione femminile al mercato del lavoro.
In Italia l’accesso ai servizi educativi per la prima infanzia resta fortemente diseguale per diversi gruppi sociali, con inoltre differenze territoriali non trascurabili. Un’analisi — basata su dati INVALSI e dati open di ISTAT — mostra come l’accesso al nido varia profondamente a seconda del contesto territoriale e sociale di provenienza dei bambini.
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L’investimento nei primi mille giorni di vita
I servizi educativi per la prima infanzia, specialmente quelli dedicati ai bambini nella fascia 0–2 anni sono ormai riconosciuti come un efficace investimento sociale di lungo periodo (Heckman, 2006; Cunha & Heckman, 2007; Heckman et al., 2010; García et al., 2020). Nei primi anni di vita si sviluppano infatti competenze decisive per il percorso educativo successivo e i contesti familiare e territoriale possono attivare meccanismi cumulativi di vantaggio o svantaggio, che accompagnano i bambini per tutto il successivo percorso scolastico (Shonkoff & Phillips, 2000; Cunha & Heckman, 2007).
Frequentare un cosiddetto “nido“, soprattutto se di qualità, può interrompere questi meccanismi promuovendo lo sviluppo del linguaggio, delle capacità cognitive e dell’adattamento socio-emotivo dei bambini di ogni estrazione sociale (Barnett, 2011; Melhuish et al., 2015; OECD, 2017; Cadima et al., 2020). La letteratura internazionale è chiara: servizi accessibili e di qualità non solo aiutano i bambini nel loro sviluppo precoce, ma riducono anche la riproduzione delle disuguaglianze sociali (Melhuish et al., 2015; Brilli, Kukic & Triventi, 2017; Pavolini & Van Lancker, 2018). Accanto a questa dimensione educativa e di promozione dell’equità, l’accessibilità ai nidi svolge una funzione sociale fondamentale, sostenendo l’occupazione femminile e l’equilibrio tra vita familiare e lavoro (Pavolini, Rosina & Saraceno, 2020; Maestripieri et al., 2023). Questi benefici sono riconosciuti già dalle conclusioni del Consiglio Europeo di Barcellona (2002) e dal loro aggiornamento del 2022, che fissano un obiettivo europeo del 45% di copertura dei servizi educativi per la fascia 0–2.
La persistenza delle disuguaglianze nell’accesso
Tuttavia, l’espansione osservata nel lungo periodo nell’accesso a questo segmento dell’offerta educativa non si è tradotta in un accesso più equo e permangono diseguaglianze territoriali e sociali che limitano la frequenza del nido proprio per i gruppi sociali che potrebbero beneficiarne maggiormente (Brilli et al., 2017; ISTAT, 2024; Openpolis, 2024; Argentin, 2025).
La geografia dei nidi tra Nord e Sud
I dati più recenti mostrati dai report ISTAT mostrano che, nel Nord e nel Centro, la copertura dei servizi 0–2 raggiunge o supera i riferimenti europei; nel Mezzogiorno, invece, molti contesti restano stabilmente sotto il 20% (OpenPolis, 2024). Anche la partecipazione nel tempo ai servizi di asilo nido conferma la stessa geografia: a livello nazionale la quota di bambini che frequentano il nido è passata dal 17,7% nel 2008 al 28,1% nel 2022, ma il Sud è avanzato molto lentamente, crescendo appena dal 15% al 17% nell’arco di un decennio (ISTAT, 2020; 2024). Nello stesso periodo, Nord e Centro hanno registrato aumenti ben più marcati, raggiungendo il 33% e il 37% rispettivamente.
Dal reddito alla spesa pubblica: i fattori della disparità
Le stime più aggiornate all’a.s. 2023/24 indicano una media nazionale attorno al 31%, con valori che superano il 35% nel Centro-Nord e si fermano invece intorno al 20% nel Sud (ISTAT, 2025).
Questi divari territoriali si intrecciano con differenze sociali altrettanto forti. I bambini che provengono da famiglie con redditi più alti, genitori istruiti o con genitori entrambi occupati frequentano il nido molto più spesso (ISTAT, 2024). Al contrario, la partecipazione è nettamente più bassa tra i bambini con background migratorio, da famiglie monoreddito e, in generale, da nuclei con risorse economiche più limitate. Ovviamente, anche il livello di investimento pubblico contribuisce a modellare queste dinamiche: dove i Comuni spendono di più per i servizi 0–2, l’offerta è più ampia e l’accesso più diffuso; dove le risorse sono scarse, le opportunità restano limitate, ampliando ulteriormente le distanze (Maestripieri et al., 2023; ISTAT, 2024).
Il vuoto conoscitivo da colmare
Nonostante l’abbondanza di dati amministrativi e monitoraggi annuali alla base dei dati sin qui descritti, mancano ancora analisi che mettano insieme congiuntamente tutti questi livelli — caratteristiche familiari, differenze territoriali, disponibilità dei servizi e investimenti pubblici — per capire come si producono le disuguaglianze nei primissimi anni di vita. Colmare questo vuoto informativo è importante per comprendere quando e dove iniziano a formarsi i divari educativi. In questo senso, l’utilizzo sistematico dei dati prodotti dalle pubbliche amministrazioni, soprattutto degli open government data messi a disposizione su piattaforma digitali, permette oggi di impiegare indicatori territoriali molto più precisi e di analizzare con maggiore profondità i meccanismi che alimentano queste disparità.
Un dataset integrato per studiare i divari
L’analisi presentata di seguito si basa su un dataset costruito appositamente all’interno delle attività del progetto “Open Government Data: Conoscere la Società Attraverso i Dati della Pubblica Amministrazione” (https://ogd.sociologia.unimib.it/) del Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale dell’Università di Milano Bicocca, reso possibile grazie al finanziamento Dipartimenti di Eccellenza 2023-2027 del MUR. Il dataset in questione è stato ottenuto integrando due fonti di dati su larga scala. La prima è costituita da due database INVALSI, che raccolgono informazioni dettagliate su due coorti di studenti della seconda primaria (anni scolastici 2017/18 e 2018/19). Oltre ai punteggi nelle prove di Italiano e Matematica, il database include dati retrospettivi sulla frequenza del nido e un ampio insieme di caratteristiche socio-demografiche delle famiglie, come il livello di istruzione e la condizione occupazionale dei genitori. Si tratta di dati che presentano limiti, soprattutto in termini di assenza di informazioni su un numero non trascurabile di record, ma ci pare che compensino queste mancanze il fatto che i dati forniti sono di popolazione, quindi basati su numerosità elevate, e, come scritto, molto ricchi rispetto alla molteplicità di dimensioni indagate.
Dati aperti per leggere i territori
La seconda fonte impiegata è quella degli open data digitali resi disponibili da ISTAT in diverse piattaforme digitali e, più precisamente, su IstatData, l’Atlante statistico del territorio (ASTer) e il Sistema informativo territoriale delle Unità Amministrative e Statistiche (Situas). Si tratta di indicatori socio-economici e demografici che descrivono i contesti in cui vivono e studiano i bambini, insieme a informazioni sull’offerta di servizi educativi per la prima infanzia, qui analizzate a livello di sistema locale del lavoro (ma rese disponibili da ISTAT a livello comunale).
Il valore aggiunto dell’analisi micro-territoriale
Il valore aggiunto di questo dataset consente di disporre di un quadro molto ricco sulle caratteristiche dei bambini che hanno frequentato il nido, includendo informazioni sul loro background familiare, in particolare sull’origine migratoria, sull’istruzione dei genitori e sullo status occupazionale. A queste informazioni individuali si collegano dati territoriali, aggiungendo variabili che descrivono il contesto locale in cui operano i servizi educativi per la prima infanzia con una lente più fine rispetto alle usuali descrizioni per macroarea regionale o provinciale. Infatti, l’analisi a livello di Sistema Locale del Lavoro (SLL) è preferibile perché permette di cogliere le differenze micro-territoriali attraverso unità funzionali coerenti nei processi socio-economici, in quanto definite sui flussi quotidiani di mobilità delle persone, che riflettono quindi meglio i bacini di utenza entro cui le famiglie scelgono e utilizzano i nidi. Le altre divisioni amministrative aggregano invece macro-territori molto eterogenei e rischiano di mascherare forti disuguaglianze interne tra aree urbane, periurbane e rurali. Guardare ai SLL consente quindi di individuare divari su base di caratteristiche individuale nei contesti locali più nitide e di formulare indicazioni di policy più aderenti alle caratteristiche dei territori.
Stratificazione territoriale e sociale dell’accesso
Questo tentativo di analisi di nuovi dati che congiungono informazioni individuali e contestuali è al suo inizio. Le prime analisi descrittive qui di seguito riportate mostrano come l’accesso al nido rimanga fortemente stratificato lungo sia la dimensione personale che quella territoriale. La quota di bambini che ha frequentato il nido presenta variazioni molto marcate sia territoriali sia sociodemografiche. Si confermano i divari macro-territoriali già documentati nei report ufficiali: nell’area regionale del Centro-Nord est la frequenza risulta significativamente più alta, con circa il 38% di accesso al nido rispetto ai comuni del Mezzogiorno (24,7% nella regione del Sud e il 28% nelle Isole). Si osserva, però, in tutte le aree geografiche, una tendenza chiara: i tassi di partecipazione al nido sono più elevati nei poli urbani e diminuiscono progressivamente passando alle zone intermedie, periferiche e infine ultraperiferiche. Si osserva dunque una chiara relazione tra grado di centralità territoriale e accesso al servizio, che si riproduce in modo coerente in tutte le regioni del Paese.
Le differenze tra aree interne e poli urbani
Tuttavia, lo stesso tipo di area interna mostra tassi di partecipazione al nido molto diversi nelle varie macro-aree regionali del paese. Una zona Polo del Sud ha una frequenza del 39%, più bassa rispetto ai poli del Centro e del Nord (rispettivamente 41% e 48%). Anche se si risiede in un’area periferica del Nord est (27%) si tende a frequentare maggiormente il nido rispetto ad aree intermedie del Sud e delle Isole. Le aree con i valori più bassi sono ultraperiferiche di Sud e Isole (13–14%), con tassi invece abbastanza elevati delle zone di Cintura nelle Isole (32%).
Figura 1 – Tasso di frequenza del nido per area geografica e tipo di area interna
La mappa dei sistemi locali del lavoro
Passando quindi ai contesti locali più microterritoriali – i suddetti Sistemi Locali del Lavoro (SLL) – troviamo differenze notevoli interne alle macroaree regionali. La figura 2 mostra il tasso di frequenza del nido nei diversi SLL dando immediatamente un’idea delle differenze territoriali che si manifesta con continuità lungo tutto il Paese, ma con gradienti (e anomalie) locali rilevanti. I SLL situati nel Nord e nel Centro sono caratterizzata da valori medio-alti di frequenza (25–40%), con punte che superano il 50% in alcuni SLL. Si tratta di territori distribuiti in modo non uniforme, con una forte concentrazione nel Centro-Nord, come il SLL di Arco (Trento, 61,4%) che rappresenta uno dei valori più alti del Paese, Bagno di Romagna (58,6%), Silandro (56,0%), Piombino (58,9%) e Tolentino (54,5%). Vi sono poi due eccezioni nel Mezzogiorno insulare, entrambe in Sicilia, che mostrano livelli molto superiori alla media regionale: il SLL di Sciacca (Agrigento, 60,3%) e Mussomeli (Caltanissetta, 50,4%). Infatti, il Mezzogiorno mostra valori nettamente più bassi, spesso inferiori al 20%, con vaste aree dove la frequenza del nido oscilla tra il 5% e il 15%. Il Sud continentale (Campania, Puglia, Basilicata, Calabria) ha ampie zone sotto il 20%, molte anche sotto il 15%. La Sicilia contribuisce a tenere bassa la media delle Isole. La Sardegna, invece, si distingue positivamente con diversi SLL vicini o sopra il 30%, livelli simili a quelli di alcune regioni del Centro.
Fig. 2 Frequenza del nido per sistema locale del lavoro (%)
Le isole di eccellenza nel Mezzogiorno
Questa distribuzione non appare casuale, ma riflette una combinazione di fattori ben noti: maggiore disponibilità di posti nido nei territori centro-settentrionali, più alti livelli di spesa comunale, e una diversa struttura socio-economica e occupazionale (ISTAT, 2020; 2024; OpenPolis, 2024; Argentin, 2025). Nel Nord, territori metropolitani e aree economicamente più attive (come, ad esempio, i SLL intorno a Milano, Bologna, Parma, Reggio Emilia, Firenze) presentano valori molto elevati, mentre zone periferiche o montane mostrano livelli più contenuti. Nel Centro, la Toscana e parte dell’Emilia mostrano pattern omogenei e relativamente alti, mentre i SLL dell’Umbria e alcuni territori marchigiani presentano un mosaico più variegato. Nel Sud, accanto a vaste aree con copertura molto bassa emergono isole di alta frequenza, concentrate soprattutto nella regione Sarda e in alcune zone della Sicilia orientale.
Questi “hotspot” suggeriscono che le politiche locali di offerta di nidi siano lì più robuste, forse anche a fronte di una maggior domanda da parte delle famiglie, che potrebbe proprio generare livelli di accesso significativamente superiori rispetto ai contesti circostanti (Pavolini & Van Lancker, 2018). Alcune aree sono sistematicamente più svantaggiate, come molti SLL della Calabria, della Basilicata e della Sicilia interna che registrano il tasso di partecipazione tra i più deboli del Paese; ma anche vaste zone rurali meridionali e appenniniche risultano a bassa frequenza. Questa geografia suggerisce che non si tratta solo di differenze amministrative, ma di disparità territoriali strutturali che possono essere influenzate dalla copertura e dalla qualità dei servizi offerti, dall’investimento nei servizi educativi per la prima infanzia, ma anche dalle caratteristiche sociodemografiche degli abitanti (Pavolini, Rosina & Saraceno, 2020).
Verso politiche territoriali mirate
L’analisi integrata dei dati INVALSI e degli open data digitali territoriali conferma che i divari territoriali nell’accesso ai servizi educativi per la prima infanzia in Italia sono profonde, sistematiche e già evidenti nella fascia 0–2 anni. Il gradiente geografico Nord–Sud e il gradiente urbano–periferico si sovrappongono, producendo vantaggi cumulativi nei territori più centrali e meglio dotati di servizi, e svantaggi persistenti nelle aree interne e nel Mezzogiorno.
Il potenziale delle politiche locali
Tuttavia, la lettura a livello di SLL mostra che queste disparità non sono uniformi e che le due dimensioni macro-territoriali (Settentrione-Meridione e Centro-Periferia) non bastano a spiegare la variabilità dei fenomeni: accanto a vaste zone a bassa copertura emergono “isole di alta frequenza“, soprattutto nel Centro-Nord ma anche, in modo più inatteso, in alcune aree della Sardegna e della Sicilia. Ciò suggerisce che politiche locali robuste, livelli più elevati di investimento comunale e un’organizzazione dei servizi più coerente con i bisogni delle famiglie possano produrre risultati significativi anche in contesti complessivamente fragili.
Conclusioni: dai dati alle azioni
Nel complesso, i risultati indicano che la diffusione dell’accesso ai servizi 0–2 non può basarsi solo su obiettivi nazionali di copertura, ma richiede interventi territorialmente mirati a livello micro, quindi capaci di adattarsi alle specificità dei contesti locali. Migliorare l’offerta nei territori più svantaggiati e investire nella qualità dei servizi appaiono condizioni essenziali per trasformare il nido in un reale strumento di equità educativa e sociale. L’utilizzo integrato di dati individuali e territoriali rappresenta, in questa prospettiva, una risorsa preziosa per orientare politiche più efficaci e meglio informate, sfruttando le basi informative di cui già oggi disponiamo e che è nostro compito valorizzare.
