Esperienza cognitiva sul tassello transizione scuola-lavoro e Neet dell’economista Francesco Pastore

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in foto il professor Francesco Pastore

di Giovanni De Luca*
Antonella Rocca**
Paolo Mazzocchi***
Giuseppe Cinquegrana ****
Claudio Quintano*****

La sua attenzione alla interdisciplinarità con la contigua statistica economica.

Il 13 luglio 2022 finiva immaturamente il collega Francesco Pastore e questa rivista ha ospitato due testimonianze di “esperienze cognitive”, una di Antonella Rocca, dal titolo, “Esperienza cognitiva” sulla ricerca scientifica del professor Francesco Pastore ildenaro.it,14 Luglio 2022 (https://www.ildenaro.it/esperienza-cognitiva-di-antonella-rocca-sulla-ricerca-scientifica-del-professor-francesco-pastore/), l’altra di Claudio Quintano, dal titolo, “Esperienza cognitiva” sul tassello dell’interesse scientifico per la nascita dell’ITS Academy dell’economista Francesco Pastore ildenaro.it, 17 Luglio 2022 (https://www.ildenaro.it/esperienza-cognitiva-sul-tassello-dellinteresse-scientifico-per-la-nascita-dellits-academy-delleconomista-francesco-pastore/). Noi fummo attratti dal valore delle sue meditate pubblicazioni e dalle sue doti di maturo conoscitore dei temi particolarmente complessi del mercato del lavoro italiano e quello di molteplici aree economiche del mondo delle quali il processo di internazionalizzazione cominciava a cambiare, talvolta anche rapidamente i connotati e, quindi, i quadri economici di riferimento. Gli piaceva cimentarsi anche nello spazio della statistica economica utilizzando banche dati dell’Eurostat di cui disponevamo dati per richieste di sperimentazione nell’ambito del Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi (DISAQ) dell’Università degli Studi di Napoli Parthenope sincronizzandoci con l’Istat regionale della Campania – Responsabile Giuseppe Cinquegrana – Una testimonianza alla quale particolarmente ci tenevamo che emergesse da parte di tutti noi viene dal testo dell’ articolo “La transizione chiave per risolvere il problema dei Neet” del 3 giugno 2021 de ilsussidiario.net, dal sottotitolo “Il Pnrr vuole rilanciare il lavoro dei giovani: il dato statistico dei Neet e le elaborazioni della TSL (durata della transizione scuola-lavoro) sono cruciali” (https://www.ilsussidiario.net/news/scuola-lavoro-la-transizione-chiave-per-risolvere-il-problema-dei-neet/2175445/). Si informavano gli studiosi che “per il fatto di vivere questi problemi, oltre che per l’interesse scientifico correlato, un gruppo di ricercatori, tutti statistici economici registrati in Research Gate ed in altre banche dati di pubblicazioni, provenienti dall’Università Suor Orsola Benincasa (Claudio Quintano), Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi, Dipartimento di Eccellenza dell’Università di Napoli Parthenope (Giovanni De Luca, Paolo Mazzocchi, Antonella Rocca rispettivamente ordinario ed associati), dal Dipartimento di Economia dell’Università Vanvitelli (Francesco Pastore) e con il Referente della sede Istat in Campania – Giuseppe Cinquegrana, stavano concentrando le loro ricerche sui problemi legati all’ingresso dei giovani nel mercato del lavoro. E tuttora stanno. I risultati salienti di questi studi, diffusi su riviste internazionali e che qui brevemente si rappresentano, sono in sintonia con le tematiche corrispondenti al mercato del lavoro di Draghi.

  • Con la crisi economica del 2007, i Neet sono aumentati in molti Paesi europei. L’elevata quota di giovani Neet è una questione sociale allarmante, poiché, a livello individuale predispone i giovani alla disoccupazione di lunga durata e all’esclusione sociale, mentre a livello macro-economico produce un impatto negativo significativo sulla crescita economica. Vi sono caratteristiche personali che predispongono maggiormente allo status di Neet, quali il genere, il livello di istruzione basso, l’area di residenza al Sud. Considerando gruppi omogenei di Neet, anche in relazione al loro status di disoccupati o inattivi, con tecniche di scomposizione delle differenze nella probabilità di essere Neet, gli autori hanno quantificato quanto queste caratteristiche personali incidono sulla probabilità di essere Neet e quanto invece di questa probabilità è dovuta a fattori non osservabili. In particolare, essere donna, essere nato in un altro paese e risiedere nel Mezzogiorno incidono su di essa più del titolo di studio e di altri fattori che è possibile controllare (Claudio Quintano, Paolo Mazzocchi, Antonella Rocca, “The Determinants of Italian NEETs and the Effects of the Economic Crisis, Genus”, Journal of Population Sciences, Springer, 2018, vol. 74, n.5).
  • Attraverso un modello ARDL (AutoRegressive Distributed Lag) applicato ad una serie storica di dati mensili 2005-2016, si analizzano i cambiamenti avvenuti nella quota di giovani Neet in Italia nelle macro-ripartizioni geografiche (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro-Sud, Isole). Il Chow test evidenzia l’esistenza di un break strutturale nella serie in corrispondenza dell’introduzione del Fondo di Garanzia giovani, nel 2014, e del superamento della fase più profonda della crisi. Si registra, inoltre, la sotto-rappresentanza delle donne nel mercato del lavoro e l’effetto dualismo Nord-Sud (Giovanni De Luca, Paolo Mazzocchi, Claudio Quintano, Antonella Rocca, “Italian NEETs in 2005-16: Has the Youth Guarantee Fund recent labour market reforms produced any effect?, CESIFO Economic Studies, vol. LXV, Issue 2, 2019, pp. 154–176).
  • Per il periodo dal 2007 al 2017 viene analizzata la predisposizione dei giovani ad abbandonare prematuramente la scuola. Si tratta dei cosiddetti Early School Leavers (ESL) per i quali si stima la probabilità di divenire Neet in Italia e Spagna, i Paesi con, rispettivamente, i livelli più elevati di Neet e di ESL nell’UE. Sulla base del sistema di istruzione nei due Paesi, si identificano le principali ragioni del prematuro abbandono scolastico (presenza di genitori poco istruiti e basso reddito). L’analisi della relazione tra ESL e Neet in termini sia di dipendenza che di correlazione dinamica, evidenzia infatti che in Italia c’è una maggiore dipendenza dello status di Neet dal precoce abbandono scolastico, soprattutto per gli uomini. Le indicazioni di policy consistono nella necessità di investire di più nell’istruzione nel tentativo di ritardare l’uscita dei giovani dal sistema educativo (Giovanni De Luca, Paolo Mazzocchi, Claudio Quintano, Antonella Rocca, “Going behind the high rates of NEETs in Italy and Spain: The role of Early School Leavers”, 2020, Social Indicators Research).
  • La TSL risulta estremamente lunga in alcuni Paesi europei, specialmente in quelli mediterranei. In base alle determinanti di tale durata in Italia, si distinguono i giovani rispetto al livello di istruzione ed altri criteri. Lo studio evidenzia che la TSL per i giovani di età compresa tra 18 e 34 anni nel 2017 si attestava intorno ai 34,56 mesi, ovvero 2,88 anni; ma è più breve per i soggetti con titolo universitario, che hanno impiegato mediamente 46 mesi meno per ottenere un lavoro stabile rispetto a coloro che hanno completato la sola scuola dell’obbligo. A livello macroeconomico, la durata della TSL negli anni dal 2004 al 2017 presenta una relazione inversa con gli investimenti nelle politiche del lavoro e nell’istruzione, la crescita del PIL e il livello di presenza sindacale. A livello individuale, essere una donna, un migrante o vivere in un’area densamente popolata del Sud sono i fattori cui maggiormente si associa una transizione lunga. Una volta corretta per l’eterogeneità non osservata, inoltre, si evidenzia però che la probabilità di trovare un lavoro aumenta nel tempo. Ciò suggerisce di investire maggiormente nell’istruzione e sulle politiche per il lavoro, piuttosto che sulla flessibilità del lavoro (Francesco Pastore., Claudio Quintano e Antonella Rocca, “Stuck at a crossroads? The duration of the Italian school-to-work transition”, International Journal of Manpower, 2020).
  • La TSL viene studiata in termini comparativi in 14 Paesi europei utilizzando le informazioni disponibili nel database EU-SILC. Si rileva una drammatica disuguaglianza tra i Paesi, anche al loro interno, in particolare rispetto al livello di istruzione. La durata della TSL varia in media da 13 (Regno Unito) a 34 mesi (Italia) e il divario tra i Paesi permane anche dopo 10 anni. Lo studio delle determinanti della durata, affidato ad un modello statistico di sopravvivenza con correzione per l’eterogeneità non osservata, pone in luce l’esistenza di una dipendenza positiva della probabilità della durata suggerendo che, con il passare del tempo, le probabilità che i giovani trovino un lavoro regolare aumenta. Evidentemente, col passare del tempo, le esperienze maturate nella ricerca del lavoro e nelle brevi esperienze lavorative consentono ai giovani di acquisire le competenze necessarie per conquistare il primo lavoro regolare (Francesco Pastore., Claudio Quintano e Antonella Rocca, “Some young people have all the luck! The duration dependence of the school-to-work transition in Europe”, Labour Economics, 2021).
  • L’analisi delle determinanti del fenomeno Neet viene effettuata utilizzando dati con un elevato livello di dettaglio territoriale (provinciale e comunale) di fonte Istat e del Ministero dell’Istruzione (banca dati “A misura di comune” e banca dati del “Benessere equo e sostenibile” per l’Istat, banca dati Miur per il Ministero dell’Istruzione).

Data la natura gerarchica (provinciale e comunale) dei dati, viene utilizzato un modello di regressione multilevel. I risultati evidenziano la complessità del fenomeno dei Neet ed in particolare l’importanza dei fattori legati sia al tessuto economico-produttivo del territorio, che al funzionamento del sistema educativo. Il tasso di imprenditorialità, l’attrattività di un territorio, il peso del settore hi-tech e la produzione di brevetti sono tra i fattori economici più importanti. A livello sociale, il sistema di istruzione, la partecipazione sociale risultano altrettanto importanti. Al di là di questi fattori, molto forte è il gap tra le regioni del Nord e quelle del Sud Italia. Inoltre, l’elevato dettaglio territoriale consente anche di analizzare l’impatto sul tasso di giovani Neet della densità demografica del comune. Mentre al Nord le città risultano catalizzatori di occasioni per i giovani, al Sud esse presentano tassi di giovani Neet ancora più elevati rispetto agli ambienti rurali (Giuseppe Cinquegrana, Giovanni De Luca, Paolo Mazzocchi, Claudio Quintano, Antonella Rocca, “Italian NEETs: An Analysis of Determinants Based on the Territorial Districts”, 2021, Rivista di Scienze Regionali, in Bernini C. e Emili S. (eds.), Regioni tra sfide e opportunità inattese, Collana Scienze Regionali, in corso di stampa).
“I giovani sono tra le categorie più colpite dalle ricadute sociali ed economiche dell’epidemia di nuovo coronavirus. Secondo i dati Istat di febbraio 2021, il tasso di occupazione tra i 15-25enni è diminuito di 14,7 punti percentuali in un anno, oltre tre volte il valore medionazionale. I 25-34enni hanno perso complessivamente 258mila posti di lavoro dal febbraio scorso (-6,4 per cento) su un totale di 945mila. afferma Draghi, a pagina 33, del Pnrr
In un’area di grande dispersione scolastica sono aumentati anche i giovani che non lavorano e non sono iscritti a nessun corso di studio o di formazione (Neet). Se prima della pandemia i Neet erano circa 2.003.000, al quarto trimestre del 2020, erano saliti a 2.066.000. La questione giovanile in Italia emerge nel confronto con gli altri Paesi europei. Secondo Eurostat, nella fascia di età 20-34 anni, l’Italia è il Paese con il più alto numero di Neet dell’Unione europea, il 27,8 per cento, contro una media Ue del 16,4 per cento”.
La complessità del tema si è acuito negli ultimi tempi e caro Francesco sicuramente avresti avuto la perspicacia e la sagacia di cogliere i mutamenti importanti descrivendoli con senso critico e formalizzandoli in un quadro teorico, come hai dimostrato di saper fare con ampio successo.
Ci mancherà, Francesco, discutere con te e predisporre insieme progetti futuri per contribuire agli importanti dibattiti che animano e animeranno il complesso e mai statico mercato del lavoro.
Ti ricordiamo, Francesco, e il ricordo possa darci la forza di proseguire su questa strada!

* prof. ordinario si statistica economica del Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi (DISAQ) dell’Università degli Studi di Napoli Parthenope

**prof. associato si statistica economica del Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi (DISAQ) dell’Università degli Studi di Napoli Parthenope

***prof. associato si statistica economica del Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi (DISAQ) dell’Università degli Studi di Napoli Parthenope
**** Referente della sede Istat in Campania – Giuseppe Cinquegrana

*****prof di statistica economica dell’Università Suor Orsola Benincasa (Claudio Quintano) Emerito di Statistica Economica del Dipartimento di Studi Aziendali e Quantitativi, Dipartimento di Eccellenza dell’Università di Napoli Parthenope – già Rettore dell’Università di Napoli Parthenope (2010 – 2016)