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Le valutazioni di Placement condotte nelle annualità 2007-2013 hanno permesso di valutare l'impatto netto delle politiche formative della Regione Piemonte attraverso un disegno quasi sperimentale, caratterizzato da un campione di trattati ed uno di controllo, con caratteristiche molto simili a quelle dei formati. Per via delle specifiche debolezze dell'utenza della formazione professionale, l'identificazione di un adeguato gruppo controfattuale è risultata complessa. Si è quindi scelto di integrare l'analisi di impatto, sperimentando una nuova metodologia per studiare il fenomeno in oggetto con un approccio multidimensionale: la modellistica ad equazioni strutturali (Structural Equation Modelling - SEM, Tenenhaus et al., 2005). Essa è capace di offrire descrizioni affidabili e sistematiche di variabili latenti multidimensionali. Il fenomeno indagato - nel nostro caso l'impatto delle condizioni individuali e delle politiche - viene espresso attraverso insiemi di indicatori compositi (CI) nei tre livelli osservati di input, output e outcome. In questo capitolo descriveremo l'applicazione sperimentale della metodologia SEM per valutare la formazione iniziale attraverso l'impiego dei dati primari derivanti dalla survey condotta su 622 giovani studenti, che hanno completato con successo un percorso di Istruzione e Formazione Professionale (IeFP) in Regione. L'intento è quello di valutare l'impatto della Formazione Professionale sulla valorizzazione del capitale umano dei formati e sulla loro occupabilità. La scelta di avviare questa sperimentazione metodologica con i percorsi dedicati ai giovani in obbligo d'istruzione è legata al fatto che in tale ambito risulta impossibile realizzare una valutazione di efficacia basata su tecniche controfattuali. Infatti, poiché i giovani in età di obbligo d'istruzione devono per legge essere inclusi in un percorso di istruzione, risulta impossibile costruire un campione di controllo composto da non trattati. L'applicazione del metodo SEM potrà contribuire a colmare tale lacuna evidenziando l'incremento di capitale umano determinato dalla politica formativa.

Il presente lavoro descrive la costruzione di indici compositi sulla sostenibilità della mobilità urbana di 116 città italiane capoluoghi di provincia. A questo scopo sono stati selezionati 16 indicatori aventi una struttura nidificata cui sono state applicate 33 combinazioni di tecniche di normalizzazione, ponderazione e aggregazione, in linea con quanto proposto da Luzzati e Gucciardi (2015). L’obiettivo è di fornire informazioni più ricche sulla mobilità sostenibile, rendendo esplicito l’impatto che le tecniche utilizzate per la costruzione degli indicatori compositi producono sui valori ottenuti. I risultati sono presentati per città e per gruppi di città e si è riscontrato che generalmente le piccole città hanno prestazioni migliori in termini di mobilità sostenibile rispetto alle città medie o grandi. Viene, inoltre, fatto un approfondimento sui capoluoghi di provincia del Friuli Venezia Giulia. The paper aims at estimating some composite indicators depicting the urban mobility sustainability of 116 Italian provincial towns. Appling different normalization, weighting and aggregation techniques to 16 environmental, social and economic indicators characterized by a nested structure, 33 composite indicators are developed. They provide the decision-maker with a richer set of information on the sustainability of urban mobility and clarify how the values obtained are influenced by the techniques used. The results are presented by city and by city groupings, with a special focus on the provincial towns of Friuli Venezia Giulia (an Italian region). Comparing the results obtained at the national level it is found that small cities perform better than medium or large ones.

La formazione professionale (FP) è una politica attiva del lavoro che mira ad accrescere il capitale umano e l'occupabilità, ma prende in carico anche numerose istanze legate al disagio, scolastico, lavorativo e sociale. Perciò, una buona calibrazione della FP sul bisogno individuale è fondamentale. Purtroppo, la personalizzazione dei percorsi viene raramente realizzata, per molteplici difficoltà nell'implementazione. Tale personalizzazione è particolarmente rilevante nella FP iniziale, che accoglie molti giovani con un pesante bagaglio di condizioni e percorsi difficili. Questo contributo intende concentrarsi sul tema della profilazione di tali utenti, anche in vista di un'associazione della profilazione a meccanismi di remunerazione delle agenzie formative basati sulla premialità. Per non introdurre distorsioni, è infatti necessario misurare correttamente il livello in ingresso dei trattati. Però, l'eventuale svantaggio risulta molto difficile da identificare, essendo una caratteristica multidimensionale e latente. Laddove la profilazione sconfini nelle problematiche individuali, l'analista dovrà affrontare quindi due problemi: l'acquisizione di informazioni rilevanti ed attendibili e l'elaborazione di indicatori sintetici atti a rappresentare un problema complesso. Perciò, questo articolo si soffermerà anche sui percorsi di indagine per acquisire informazioni adeguate e affidabili per il calcolo degli indicatori. Per descrivere la situazione in ingresso, si proporrà l'utilizzo di modelli ad equazioni strutturali (SEM), atti a identificare fenomeni multidimensionali e latenti attraverso indicatori compositi, legati a diversi indicatori elementari che ne rappresentano il sintomo esterno osservabile, e collegati ad altri indicatori compositi, in una visione sistemica. Nel contesto della formazione iniziale, tale impianto modellistico consente di descrivere in modo completo il profilo in ingresso degli utenti e di osservare in modo sistemico quali servizi e interventi abbiano maggiore impatto sulle variabili obiettivo. L'articolo discute inoltre alcune esperienze di rilevazione della condizione in ingresso, presentando i risultati ottenuti con SEM e discutendo vantaggi e difetti di tale approccio statistico nel campo della profilazione dell'utenza.

La maggior parte delle politiche pubbliche mira a correggere i casi in cui il sistema socio-economico non è in grado di sanare autonomamente situazioni di difficoltà. Gli individui oppure i gruppi sociali, le imprese e i loro dipendenti, oppure ancora interi territori, divengono target di interventi in quanto caratterizzati da situazioni temporanee o strutturali di debolezza e poiché non dispongono delle risorse necessarie per fronteggiarle. Eppure, lo stato di "svantaggio" è un concetto che, seppur palpabile per chi concretamente agisce nei campi dell'inclusione sociale o della promozione dello sviluppo, risulta sfuggente alle definizioni e alla misura. Questo perché esso deriva da una stratificazione di cause, per cui la multidimensionalità dei fenomeni rende complessa l'identificazione di indicatori significativi, mentre la delicatezza delle tematiche in gioco rende difficile la loro quantificazione. Il presente contributo intende riflettere sulla misurazione dello svantaggio dei target beneficiari nell'ambito specifico delle politiche formative. A partire dal caso studio della formazione professionale per inoccupati finanziata in Regione Piemonte tramite fondi FSE, si presentano i risultati dell'applicazione di una batteria di metodi quali-quantitativi (tabelle di contingenza, analisi multivariata, modelli ad equazioni strutturali) per la rilevazione dello svantaggio dell'utenza. In particolare, si analizzano i limiti delle diverse tecniche di analisi, introducendo metodologia e primi risultati dell'applicazione di un modello ad equazioni strutturali che descrive tramite indicatori compositi i fattori multidimensionali di tipo sociale, culturale, di percorso che influenzano il capitale umano in ingresso e, successivamente, l'integrazione nel mercato del lavoro dei soggetti formati.

Ormai da quattro anni viviamo una crisi economica severa. A dispetto delle iniziali speranze, è ormai chiaro che non si tratta di un normale episodio della congiuntura bensì di una crisi strutturale che mostra come la crescita sperimentata negli anni precedenti avesse fondamenta poco solide. La situazione sarebbe meno grave se il tema della sostenibilità fosse stato percepito in modo corretto, ovvero come concetto da riferirsi alla capacità di mantenere e sostenere il nostro benessere e il nostro sviluppo. La frequente interpretazione della sostenibilità in chiave ambientale ci ha impedito di vedere che la strada che abbiamo percorso negli ultimi decenni è insostenibile anche da un punto di vista strettamente economico. Questa crisi dovrebbe indurci a prendere sul serio la sostenibilità e convincerci che questa è possibile solo quando le sue componenti - economica, sociale e ambientale - si sostengano a vicenda. Con il presente studio abbiamo inteso valutare e confrontare la sostenibilità dello sviluppo delle regioni italiane. Il riferimento di partenza è stata una precedente analisi, pubblicata su una rivista scientifica internazionale (Floridi et al. 2011) che qui viene non solo aggiornata, ma soprattutto approfondita e estesa.

The concept of competitiveness, for a long time considered as strictly connected to economic and financial performances, evolved, above all in recent years, toward new, wider interpretations disclosing its multidimensional nature. The shift to a multidimensional view of the phenomenon has excited an intense debate involving theoretical reflections on the features characterizing it, as well as methodological considerations on its assessment and measurement. The present research has a twofold objective: going in depth with the study of tangible and intangible aspect characterizing multidimensional competitive phenomena by assuming a micro-level point of view, and measuring competitiveness through a model-based approach. Specifically, we propose a non-parametric approach to Structural Equation Models techniques for the computation of multidimensional composite measures. Structural Equation Models tools will be used for the development of the empirical application on the Italian case: a model based micro-level competitiveness indicator for the measurement of the phenomenon on a large sample of Italian small and medium enterprises will be constructed.