L'obiettivo dell'indagine è la stima dell'effetto dell'annuncio di misure severe per contrastare l'assenteismo nella pubblica amministrazione. L'assenteismo viene misurato dai giorni di assenza per malattia, relativamente al numero di dipendenti pubblici. L'effetto annuncio viene stimato confrontando le assenze nei mesi di maggio e giugno 2008 rispetto agli stessi mesi dell'anno precedente (questo per evitare di confondere l'effetto annuncio con l'effetto delle misure assai più concrete in vigore da fine giugno, il cui effetto è eventualmente riflesso nella variazione di luglio 2008 su luglio 2007): la differenza è interpretata appunto come l'"effetto Brunetta". Questa procedura, conosciuta come "differences" è intuitiva ma il più delle volte fuorviante. Ad esempio, nel caso specifico, cosa succedeva prima dell'arrivo del nuovo ministro?
Nella figura 1 sotto riporto la serie annuale delle assenze per malattia, per dipendente e su base mensile, dal 2004 al 2006: si tratta di dati della ragioneria generale dello stato (pubblicati in calce alla prima relazione sull'indagine pilota, disponibile qui) e si riferiscono all'universo dei dipendenti pubblici a tempo indeterminato.
La figura 2 riporta invece due (corte) serie mensili della stessa variabile: si tratta di un campione di circa 70 enti pubblici che fanno parte dell'indagine pilota del ministero (i dati sono pubblicati nella seconda relazione sull'indagine pilota, disponibile qui).
Figura 1
Figura 2
Le due figure e il metodo di campionamento rivelano due problemi. Rimando ai commenti al presente articolo (che è stato aggiornato dalla versione originale) per ulteriori approfondimenti:
(1) nel complesso della pubblica amministrazione, le assenze per malattia sono drasticamente diminuite dal 2005 al 2006 e sono diminuite anche da maggio a luglio 2007: questo andamento non permette di stimare un effetto causale con un semplice stimatore di tipo "differences": l'assenteismo per malattia in Italia è in calo per qualche ragione diversa dall'"effetto Brunetta." Mi stupisce che ci caschi un po' grossolanamente anche Il Sole 24 Ore.
In questi casi si deve usare (quantomeno) un approccio più generale che gli economisti chiamano "difference-in-differences". Per chi non sa di cosa stia parlando, si tratta di un'idea molto semplice: se vuoi capire se un certo evento B accaduto stamattina abbia influenzato il comportamento di Tizio devi guardare non solo a come il comportamento di Tizio è cambiato da ieri a oggi, ma anche come è cambiato, ad esempio, rispetto al comportamento di suo fratello, Caio, che è pressoché identico a lui ma che non è stato soggetto a B. Se anche il comportamento di Caio fosse cambiato nella stessa direzione, ovviamente dovremmo essere molto cauti nell'interpretare il cambiamento del comportamento di Tizio come causato dall'evento B.
Quindi, capire se l'annuncio di Brunetta (l'evento B) causa una riduzione dell'assenteismo nel pubblico impiego (Tizio) richiede un confronto non solo tra il prima e il dopo (maggio-luglio 2007 vs. maggio-luglio 2008) ma anche con un gruppo di controllo non soggetto alle promesse di Brunetta -- ad esempio il settore privato (Caio). Non c'è dubbio che nel privato il livello di assenteismo sia più basso che nel pubblico, ma se ad esempio in entrambi i settori ci fosse stata negli ultimi anni una riduzione delle assenze per malattia a me qualche dubbio verrebbe.
Sono sicuro che chi ha redatto il rapporto del ministero ha accesso anche a questi dati (ho provato invano a cercarli online su sito INPS e altrove: qualcuno di voi sa dove trovarli? Ho trovato solo questo indizio dall'INPS friulana in favore di un andamento simile).
(2) L'indagine pilota si basa su un campione di amministrazioni che non può essere considerato casuale. La seconda relazione sull'indagine pilota afferma che si tratta di enti cui
va dato il merito di aver risposto con
prontezza, l’indagine di luglio ha coinvolto ben 70 amministrazioni che
hanno recepito e fatto propria la linea di rinnovamento e trasparenza
voluta dal Ministro.
Questo è fondamentalmente un campione che gli economisti chiamano "autoselezionato": gli enti con più assenteisti hanno meno probabilità di essere parte del progetto pilota (esempio: se ci fosse un covo di assentesti, questo probabilmente non farebbe affatto propria la linea del nuovo ministro), e quindi questo i dati di giugno e luglio 2008 potrebbero anche notevolmente sottostimare le assenze per malattia nella pubblica amministrazione.
Sebbene mi aspetti che, rispetto ad un improbabile '"effetto annuncio", le misure più concrete su visite fiscali e decurtamento dei benefici avranno un effetto, ministero e giornalisti dovrebbero essere molto più cauti e attendere i dati sull'universo della pubblica amministrazione prima di proclamare e diffondere annunci trionfalistici. Il fatto è che in base ai dati disponibili non possiamo concludere nulla sulla presenza o meno di un "effetto Brunetta."
Mentire con le statistiche è disperatamente facile. Anche illudere se stessi con le statistiche non è propriamente difficile. In tutti i miei testi universitari di materie che avevano in qualche modo a che fare con la statistica (ovvero quasi tutte) c'era almeno un paragrafo che metteva in guardia da questi rischi.
Ora, io capisco che economia e sociologia raramente permettano di fare esperimenti ripetuti in condizioni controllate, ma il sospetto che la gente ci marci ogni tanto viene...