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Valutazione d’impatto della riduzione di EPL sulla composizione della forza lavoro: evidenza dall’Italia

Evidenze sulla Forza Lavoro a Tempo Indeterminato

L’obbiettivo principale della riforma come già spiegato nella parte introduttiva era quella di incrementare l’occupazione stabile, cioè la forza lavoro a tempo indeterminato nelle imprese. Il mio obbiettivo è verificare invece se all’interno di questo framework ci sia stato anche un ricambio di forza lavoro all’interno delle imprese e, se sì, eventualmente vedere anche in che termini, se più o meno produttivi. In questo capitolo dunque l’analisi verterà come inoltre preventivato nel capitolo sulle statistiche descrittive sui flussi a livello di UL- anno – trimestre di sole posizioni a tempo indeterminato segmentati lungo varie dimensioni. L’analisi riguarda dunque circa 160mila celle, associate a circa 6000 imprese e poco meno di 8000 unità locali piemontesi. In prima battuta verranno presentate le stime su tutte le diverse dipendenti ottenute tramite il modello 1 del capitolo precedente mentre solo successivamente ci si porrà il problema dell’identificazione e della robustezza delle stime.

I risultati dei modelli eseguiti sull’intero arco temporale danno dei risultati che sono piuttosto eloquenti: non c’è alcuna significatività nei flussi netti per unità locale. Più nel dettaglio, i flussi netti non risultati essere affetti né in termini positivi né negativi dalla riforma. Se poi l segmentiamo in due modalità, vendendo se c’è stato un ricambio generazionale tra giovani - <=40 – e anziani - >40 – i risultati sono i medesimi: la riforma non ha avuto effetto.

Il primo risultato è da un punto di vista teorico perfettamente comprensibile: come già ampiamente spiegato nel capitolo in cui si cita la letteratura accademica, una riduzione di EPL come quella che considero come shock nel modello non è affatto detto abbia un impatto sui flussi netti e dunque indirettamente sui livelli aggregati di occupazione. Quello che ci aspettiamo è invece un impatto a livello di flussi lordi, sia in ingresso che in uscita, che come già verificato specificatamente da Sestito & Viviano (2018) e Boeri & Garibaldi (2019), effettivamente si osserva. Tuttavia, come la letteratura ci conferma, i nuovi ingressi vengono compensati perlomeno stando ai risultati di cui sopra, dalle uscite e non sembra esserci né un aumento dell’occupazione, né un ricambio in termini generazionali. Quest’ultimo fatto era già stato notato a livello aggregato da Fana et al. (2015).

Segmentando invece i flussi in termini di qualifica e di età e qualifica congiunte, possiamo osservare come anche in questo caso l’effetto della riforma non sia stato statisticamente significativo. Non c’è stato dunque alcun ricambio di forza lavoro che abbia modificato sensibilmente il mix di manodopera delle imprese in esame. Le aziende non sembra abbiano dunque sfruttato lo shock esogeno della riforma per aggiustare la propria forza lavoro in termini più produttivi: non hanno infatti aumentato la quota di laureati né di giovani laureati, cioè quei profili che – utilizzando il livello educazionale come proxy della produttività - sono a priori considerabili come più appetibili per le imprese. Le possibili spiegazioni di questo fatto possono essere due: 1) Le imprese non avevano necessità di aggiustare la propria forza lavoro che ritenevano – quantomeno in termini di età e titolo di studio - già adeguata alle loro necessità. Dunque, hanno aumentato ingressi ed uscite ed eventualmente hanno sostituito forza lavoro lungo delle dimensioni alternative non in mio possesso o lungo dimensioni non misurabili quantitativamente. Questo meccanismo è plausibile e va tenuto in considerazione 2) Le imprese non sono state in media in grado di approfittare della finestra e dello shock per aggiustare la propria forza lavoro pur volendolo. Questo può indicare un’organizzazione non adeguata, una scarsa conoscenza della propria forza lavoro e poca capacità di approfittare dei rilassamenti della legislatura per migliorarsi. Questo meccanismo è teoricamente plausibile ma non è possibile – essendo associato a caratteristiche non misurabile nei dati e troppo eterogenee da impresa ed impresa – perlomeno stando alla mia conoscenza della letteratura, testarlo econometricamente. Non sono infatti a conoscenza di lavori che abbiano identificato dei rapporti di causa ed effetto in questi termini. Nel mio dunque si limita ad una possibile spiegazione teorica.

Per corroborare la robustezza di questi risultati è necessario mostrare che i gruppi trattati e controlli siano simili rispetto al trattamento in questione e in relazione alle dipendenti. Il controllo avviene per tutte le variabili che sono entrate nel modello precedentemente. È dunque necessario testare quell’ipotesi su cui si fonda il modello differenze nelle differenze, l’assunzione dei trend paralleli, cioè che l’andamento temporale della variabile in esame sia il medesimo, non nei livelli ma nel trend, nel periodo pre-riforma tra trattati e controlli. Questo controllo ci permette di verificare effettivamente se i due gruppi utilizzati finora sia nelle descrittive che per le stime del modello siano adatti per valutare l’impatto della riforma. Per farlo ho usato come periodo di trattamento i 4 trimestri del 2014 confrontandoli separatamente – con lo stesso identico modello di cui prima – rispetto ad un periodo di benchmark, che ho identificato nel 2013. I risultati sono i seguenti.

I risultati appena mostrati non sono affatto buoni né tantomeno prevedibili. I due gruppi selezionati per confrontare l’effetto della riforma sono già stati selezionati affinché non siano eccessivamente differenti ma malgrado ciò l’analisi dei trend paralleli mostra come inequivocabilmente i flussi netti non seguano trend paralleli nel periodo pre-riforma. Le conseguenze di ciò sono che i risultati spiegati al punto prima vanno interpretati con molta cautela. Quello appunto che possiamo dire è ciò che segue: l’effetto stimato della riforma nel periodo precedente la sua entrata in vigore è - quando significativo - decisamente negativo. Questo indica due cose molto importanti: 1) ci sono trend non catturati delle migliaia di controlli di trend e ciclo inseriti nei modelli, dunque specifici delle imprese trattate e non, che fanno sì che ci siano flussi in ingresso e in uscita differenti di lavoratori associati a posizioni a tempo indeterminato. Successivamente saranno mostrati dei controlli di robustezza finalizzati a confermare questo fatto e provare a risolverlo. 2) le stime ottenute precedentemente e contenute nelle tavole 4 e 5 sono probabilmente sottostimate: nel periodo pre-riforma c’è un effetto negativo sui flussi netti complessivi e segmentati per età e qualifica che invece nel periodo post si azzera. Con la cautela necessaria in una situazione in cui le assunzioni fondamentali risultato non valide, questo indica che ci sia un effetto positivo non trascurabile che il modello imputa alla riforma, poiché affligge solo i trattati nel periodo post. Questi risultati sembrano quindi indicare un fatto interessante, ma da interpretarsi con cautela: un potenziale impatto positivo della riforma sui flussi netti complessivi e segmentati per età e per qualifica, siano essi giovani, anziani laureati e non. Quale prevalga sugli altri non è possibile saperlo. Questa intuizione basata sulle evidenze empiriche di cui sopra per quanto flebile è anche confermata – per i soli contratti a tempo indeterminato – dai due lavori più recenti: Sestito & Viviano (2018) e Boeri & Garibaldi (2019). Uno dei punti su cui lavorerò nei prossimi mesi sarà appunto provare a risolvere questo problema attraverso un uso più raffinato di tecniche di valutazione controfattuale, per confermare o smentire quanto ipotizzato nel punto 2) e quanto evidenziato in precedenti lavori più articolati che sono giunti a conclusioni più robuste.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Valutazione d’impatto della riduzione di EPL sulla composizione della forza lavoro: evidenza dall’Italia

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Informazioni tesi

  Autore: Filippo Passerini
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2018-19
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze Statistiche ed Economiche
  Relatore: Fabio Berton
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 47

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