Valutare le politiche in presenza di attrito: il caso degli incentivi agli investimenti in sicurezza sui luoghi di lavoro

Nel caso dei Bandi ISI il meccanismo del click-day si traduca in un’assegnazione casuale al trattamento (imprese selezionate vs imprese non selezionate) che sembra suggerire la possibilità di una valutazione sperimentale basata su condizioni di esperimento naturale. In realtà sussistono anche molte condizioni di non conformità alla scelta di trattamento, con imprese scelte per essere nel gruppo di controllo che effettuano comunque l’investimento, e imprese selezionate per il trattamento che non lo completano. Poiché non è quasi mai possibile sapere quali imprese, fra le non selezionate, hanno realizzato l’investimento per cui avevano richiesto l’incentivo, l’analisi di questo capitolo si concentra sul fenomeno dell’attrito, cioè su quelle imprese selezionate che abbandonano il trattamento (o ne vengono allontanate) in una delle fasi del processo. Nel capitolo precedete abbiamo già avuto modo di osservare come la quota di queste imprese sul totale delle selezionate si aggiri sul 40% e sia quindi tutt’altro che irrilevante. Inoltre, i dati sulla situazione giuridica (impresa attiva vs impresa fallita o cessata), vedono un peso inferiore di imprese attive in tutte le componenti dell’attrito rispetto alle imprese liquidate. Queste analisi preliminari portano quindi a dire che l’attrito mina la natura di esperimento naturale dei Bandi ISI, e inducono ad approfondire in che cosa differiscono le imprese liquidate, che hanno completato correttamente l’investimento e hanno ottenuto l’incentivo, dalle altre imprese selezionate che però non sono state in grado o interessate a concludere il percorso. Da un punto di vista valutativo lo scopo di questa analisi è quello di contribuire a capire se l’attrito è in grado di introdurre un bias nell’impatto osservato confrontando imprese selezionate e non selezionate e, possibilmente, avere qualche indicazione sulla direzione di questo bias. Per questa analisi sulle caratteristiche dei gruppi di impresa che compongono l’attrito occorrono informazioni dettagliate sulle imprese, per cui è necessario restringere il campione alle sole imprese presenti su AIDA, in modo da ottenere informazioni sul loro andamento economico-finanziario. Questo implica passare da 19.311 a 10.781 osservazioni. Per le altre imprese, le uniche analisi possibili sono quelle basate sui dati Infocamere, già presentate nel Capitolo 1. L’analisi è completata con un modello di previsione basato sull’intelligenza artificiale. Si tratta di uno strumento con funzioni sia previsive, sia analitiche. Esso è infatti in grado di prevedere con un errore di previsione accettabile, la probabilità che un’impresa partecipante alla procedura di selezione per i bandi INAIL sia un caso di successo (liquidata) oppure no. Non solo, grazie allo strumento qui proposto, è anche possibile identificare la direzione e comprendere il peso con cui alcune variabili possono influenzare tale probabilità. Il modello che viene presentato in questo capitolo rappresenta un oggetto che può essere migliorato in base alle informazioni disponibili delle imprese e che non deve essere pensato come statico, ma costantemente incrementato, migliorandone le performance grazie alle informazioni che derivano dalle nuove candidature.