Il dibattito sulle misure di sostengo al reddito in Italia è sempre aperto e, purtroppo, spesso strumentalizzato. Anche per questo, è importante valutare la politica con dati attendibili ed ufficiali.
La possibilità di valutare il ReI, che ha avuto vita breve e risorse economiche limitate ma che di fatto è stata la prima misura di sostegno al reddito in Italia a carattere universale, offre l’opportunità di cogliere aspetti che possono essere fondamentali per la definizione delle nuove misure al momento in fase di definizione. Sono tante le questioni da affrontare ancora, le principali però sono relative all’efficacia di una politica di sostegno al reddito e dunque alla sua capacità di raggiungere i poveri e di avere un impatto sugli outcome ritenuti obiettivo della politica stessa. La prima questione investe due aspetti principali, spesso evidenziati (cfr. Caritas 2023, Raitano et al. 2022, De Nicola 2021, Baldini e Gallo 2020, De Angelis et al. 2019): l’adeguata definizione del target della politica e la capacità di raggiungerlo (De Angelis e Van Wolleghem 2022, De Angelis e Marucci 2022).
“L’indagine sulla valutazione del ReI” realizzata da INAPP in qualità di Organismo intermedio del PON SPAO con il contributo del FSE 2014-2020 ha permesso di realizzare due survey una (in modalità) CAWI, rivolta ai tre enti (ATS, SSC e CPI) che hanno implementato le politiche di contrasto alla povertà (Ancora e Giuliano, “Dal Rei al Rdc: il lavoro del territorio nell’attuazione delle misure di contrasto alla povertà” Inapp Report n.28. 2022; e una (in modalità CAPI) ad un campione rappresentativo di beneficiari del ReI e di non beneficiari eleggibili. I dati così acquisiti e quelli disponibili nelle banche dati INPS ReI e INPS DSU/ISEE per l’anno 2018, hanno permesso di stabilire quanti eleggibili siano stati raggiunti , cioè il tasso di take-up (De Angelis, Luppi, Gallo e Van Wolleghem, “Analisi del take-up in “Secondo Rapporto sull’Analisi dei processi d’implementazione del REI ”, 2019).
Si è poi cercato di individuare le determinanti del tasso di take-up, ovvero quali aspetti dell’implementazione delle misure incentivano il raggiungimento della popolazione target, sia a livello comunale che individuale. Come si illustra in un lavoro di De Angelis, Luppi e Gallo in corso di pubblicazione, i predittori dei modelli (individuati anche utilizzando algoritmi per migliorare l’efficienza – efficiency algorithms models) sono stati derivati dall’indagine INAPP sull’implementazione delle misure di sostegno al reddito. I controlli sono rappresentati da variabili macroeconomiche che identificano caratteristiche demografiche, del mercato del lavoro, di reddito, condizioni di vita, caratteristiche strutturali dei territori e, infine, informazioni individuali
I risultati più interessanti sono essenzialmente tre: i) l’effetto positivo sul take up della numerosità dei punti di accesso, sia a livello comunale che individuale; ii) l’effetto positivo dell’ampiezza della rete strutturata di attori sul territorio; iii) l’effetto positivo della presenza di un’equipe multidisciplinare. Il secondo e il terzo risultato valgono, però, solamente per i modelli a livello comunale. Più nello specifico, i risultati delle elaborazioni evidenziano che il take-up, aumenta di 10 punti percentuali se si passa da 0 a 25 punti di accesso nell’Ambito territoriale sociale, di oltre 2 punti percentuali se è prevista un’equipe multidisciplinare e, infine, di quasi 1 punto percentuale (0,9) se la rete di attori del territorio coinvolti nel lavoro d’implementazione svolto degli ATS è più ampia. I dati mostrano anche che all’aumentare del bisogno/disagio aumenta il take-up e dunque la fruizione della policy è stata maggiore nei territori con maggiori bisogni.
Questi risultati evidenziano anzitutto l’importanza del lavoro di prossimità territoriale fatto con l’istituzione dei punti di accesso nell’ambito del ReI per accogliere e indirizzare i richiedenti il ReI, successivamente poi vanificato dall’abolizione dei punti di accesso con il RdC (Attene 2019). Inoltre, emerge quanto sia importante che gli enti coinvolti nell’implementazione delle misure di sostegno al reddito lavorino in maniera strutturata e non occasionale con i vari attori, presenti nel territorio, impegnati nel contrasto alla povertà.
I risultati, letti insieme a quelli dell’indagine INAPP Plus 2022, che evidenziano l’esistenza di carenze informative, sia relativamente al ReI (ed in misura maggiore) che al RdC, soprattutto tra le categorie più vulnerabili, rivela la necessità di un maggior lavoro di outreach dei potenziali beneficiari. Dai dati PLUS è infatti emerso che, nonostante la risonanza mediatica, il RdC non era conosciuto in misura maggiore proprio tra i più vulnerabili e dunque tra i potenziali beneficiari della policy.
Un’altra rilevante questione è se ci sia stato un impatto ascrivibile al ReI sul reddito netto medio e sulla grave deprivazione materiale delle famiglie beneficiarie. Per rispondere abbiamo analizzato sia da un punto di vista descrittivo che con modelli controfattuali, diff in diff, il possibile impatto della politica sull’indice di grave deprivazione materiale e sul reddito medio netto familiare. La prima, seguendo la metodologia Eurostat, si verifica se le famiglie sperimentano almeno quattro tra i seguenti nove sintomi di disagio: i) non poter riscaldare adeguatamente l’abitazione; ii) non poter sostenere spese impreviste; iii) non potersi permettere un pasto proteico (carne, pesce o equivalente vegetariano) almeno una volta ogni due giorni; iv) non potersi permettere una settimana di ferie all’anno lontano da casa; v) non potersi permettere un televisore; vi) non potersi permettere una lavatrice; vii) non potersi permettere un’automobile; viii) non potersi permettere un cellulare; ix) essere in arretrato nel pagamento delle bollette.
I risultati raggiunti (presentati in dettaglio nel Working Paper Inapp n.105, “L’indagine Inapp ai beneficiari del ReI: impatto delle misure di sostegno al reddito, identikit dei beneficiari e percorsi di reinserimento” e negli atti del convegno INAPP “Il punto delle misure di contrasto alla povertà”) mostrano che la quota di famiglie gravemente deprivate diminuisce, per tutte le categorie rilevanti ai fini dell’indagine, nei tre anni presi in considerazione, ovvero il 2017 (anno precedente a quello dell’adozione in Italia delle misure di sostegno al reddito a carattere universale), il 2019 (subito dopo l’introduzione del ReI) e il 2021 (dopo il ReI, il RdC e la pandemia). In fig. 1 si osserva la quota di famiglie gravemente deprivate per i gruppi di beneficiari e per il gruppo di controllo, relativamente sia alle coppie con figli che a quelle senza figli, nonché ai single con e senza figli. Si nota una riduzione delle distanze tra i due gruppi al 2019 che con un modello diff in diff abbiamo stimato essere dovuto proprio alla policy.
Figura 1: Quota famiglie gravemente deprivate: trend dal 2017 al 2021 per trattati e controlli e tipologie familiari
Fonte: dati Inapp 2022 – Indagine CAPI su “Valutazione degli effetti del ReI sui beneficiari”
I risultati delle analisi econometriche (v. Tab. 2) mostrano infatti un impatto significativo e robusto in ogni specificazione dei modelli sulla riduzione della grave deprivazione materiale al 2019, quando non era ancora intervenuta la pandemia da COVID 19 e non si erano ancora prodotti gli effetti del RdC, avviato ad aprile 2019. I risultati al 2021, quando si guarda al totale dei beneficiari (modelli 1, 2 e 3) non sono significativi. Questo risultato potrebbe essere attribuito agli aiuti economici intervenuti durante la pandemia e che potranno essere meglio controllati nelle successive elaborazioni. Infine, i risultati al 2019 si confermano quelli con i coefficienti più rilevanti e, inoltre, emerge un effetto statisticamente significativo della policy anche al 2021 quando nei modelli si considerano anche i beneficiari che hanno ricevuto un progetto personalizzato (modelli 4 e 5). Questa maggiore efficacia potrebbe derivare dalla previsione di un progetto di reinserimento oltre al semplice beneficio economico.
Tabella 2: Risultati impatto del ReI su grave deprivazione materiale (stima diff in diff)
Fonte: dati Inapp 2022 – Indagine CAPI su “Valutazione degli effetti del ReI sui beneficiari”.
Nel dettaglio in tab. 2 si nota che la probabilità per i nuclei familiari di essere gravemente deprivati si riduce di 5/6 punti percentuali, considerando tutti i trattati (modelli 1, 2 e 3) e fino a 9 punti percentuali (modelli 4 e 5), se ci concentriamo su chi oltre al beneficio economico ha ricevuto anche il progetto personalizzato.
In linea con i risultati sulla grave deprivazione materiale, si conferma un impatto positivo della policy sull’aumento del reddito mensile netto familiare.
Questi primi risultati suggeriscono alcune preliminari, ma significative, considerazioni. Benché la deprivazione materiale e la povertà reddituale restino maggiori nel gruppo dei trattati rispetto a quello dei controlli, si registra un miglioramento imputabile alla policy. Nonostante il campione intervistato sia stato selezionato in modo da abbinare ogni trattato a un controllo che fosse simile sulla base di una lunga serie di caratteristiche socio-economiche, il gruppo dei trattati partiva, infatti, da condizioni di povertà economica e deprivazione materiale maggiori rispetto a quello dei controlli. L’impatto della policy sulla riduzione di tale complessa situazione e quindi della distanza dai non beneficiari è tuttavia rilevante.
Si conferma, dunque, l’efficacia di una misura di sostegno al reddito nella lotta alla povertà e si evidenza l’importanza non solo del beneficio economico ma anche della parte in kind ovvero del progetto di reinserimento personalizzato sulla base del nucleo familiare che affrontando le cause, spesso multidimensionali, del disagio, riesce ad ottenere un miglior risultato in termini di raggiungimento dell’obiettivo.
Nel ripensare la nuova misura, pensiamo infine, che i risultati qui commentati, anche in termini di raggiungimento del target, non dovrebbero essere trascurati.