Quaderno del 31 marzo 2016

Le iniziative attivate nel campo dell’innovazione sociale costruiranno oggetto di verifica nel 2017 e nel 2019. Sulla base delle previsioni contenute nel Regolamento 1303/2013 nelle Relazioni annuali di esecuzione da presentare nel 2017 e nel 2019 le AdG dovranno infatti fornire (se del caso) specifiche informazioni sui progressi compiuti nell’attuazione delle azioni in materia di innovazione sociale (art. 111.3.g RDC).

Quantunque dal RDC non si rinvenga alcuna previsione esplicita che imponga alle AdG di effettuare valutazioni specifiche dirette a verificare l’efficacia, l’efficienza e l’impatto delle azioni di innovazione sociale, la Commissione Europea - nelle sue guide tematiche (19) - ha più volte sottolineato l’importanza di valutare l’innovazione sociale e misurarne gli impatti al fine di riscontrare quali politiche, metodi e approcci funzionano meglio (20).

Nelle succitate guide sono inoltre delineati alcuni approcci/metodi per valutare gli impatti degli interventi di innovazione sociale. Tali metodi sono basati su un approccio controfattuale che mira a stimare l'impatto di un intervento a livello individuale (ad esempio, la partecipazione al mercato del lavoro, la durata delle prestazioni ecc.), attraverso due gruppi di destinatari: quelli che hanno beneficiato dell’intervento e quelli che non sono stati intercettati dalla policy (gruppo di controllo).

Un primo metodo è quello degli Studi controllati randomizzati (RCT)
Tale metodo prevede un’assegnazione casuale dei soggetti ai gruppi di intervento e di controllo e costituisce uno dei metodi più affidabili; se il campione è sufficientemente grande, si garantisce che il gruppo di controllo abbia le stesse caratteristiche del gruppo che ha ricevuto l’intervento. Tuttavia, valutazioni randomizzate di azioni sociali richiedono tempo e risorse, e devono essere pianificate prima che l'intervento sia implementato. Non sono peraltro sempre applicabili, in particolare agli interventi sociali che sono spesso vincolati da leggi e procedure amministrative. (21)

Un secondo metodo è il Regression Discontinuity Design
Questo metodo può essere utilizzato in presenza di un chiaro criterio quantitativo di ammissibilità o soglia (un punteggio di cut-off), che separano un gruppo di persone ammesse all'intervento da un altro gruppo (di controllo). Esso mette a confronto le persone appena sopra il punteggio cut-off (che risultano idonei per la nuova politica o programma), con quelli appena al di sotto di esso (non idonei). La principale debolezza di questo metodo è che misura l'effetto dell'intervento solo sulle persone che si trovano vicino alla soglia di ammissibilità; non consente pertanto una valutazione dell’impatto della policy sull’intera popolazione (22).

Il terzo metodo è quello delle Differenze nelle Differenze (DID)
Questo metodo confronta la variazione di risultati nel tempo tra partecipanti e non partecipanti. Più specificamente, si misura la variazione nei risultati per il gruppo di controllo per avere un'idea di quello che sarebbe stato il 'cambiamento naturale' in assenza del programma/policy, e si segue la variazione di risultato per il gruppo d’ intervento per ottenere una misura del 'cambiamento naturale' più la variazione prodotta dal programma/policy. Sottraendo la differenza nei risultati del gruppo di controllo, a quelli del gruppo di intervento, il valutatore può ottenere una misura della variazione causata dal programma/policy. Uno dei vantaggi di questo metodo è che fornisce una misura dell'impatto per l'intera popolazione di partecipanti.

Il quarto metodo è La Corrispondenza Statistica
Si tratta di una tecnica statistica che costruisce un gruppo di controllo facendo corrispondere ciascuno dei partecipanti con uno simile non partecipante, sulla base di caratteristiche osservate. L'obiettivo è quello di abbinare i partecipanti a coppie con non-partecipanti utilizzando più variabili possibili, per garantire che l'unica differenza principale tra i due gruppi sia l'intervento. I non partecipanti abbinati forniscono il controfattuale. Questo metodo può essere applicato solo se la policy/intervento è concluso (23).

Un ulteriore metodo è quello della Sperimentazione della Politica Sociale
Tramite la sperimentazione della politica sociale, una policy è testata su piccola scala prima di essere implementata, il che consente di valutarne gli impatti prima di riprodurla su larga scala. Anche questo metodo prevede l’utilizzo di un gruppo di controllo per verificare se i progetti hanno prodotto differenze significative nel gruppo che riceve il servizio. Utilizzando tale tecnica, è possibile confrontare i diversi approcci e stabilire scientificamente quale funziona meglio (24).

Un ultimo elemento su cui la CE focalizza l’attenzione riguarda la diffusione dei risultati delle valutazioni. In particolare viene sottolineata l’importanza di rendere le risultanze delle ricerche più accessibili, effettuando delle sintesi delle principali evidenze contenute nei paper o nei rapporti di valutazione e presentandole in un linguaggio non tecnico. Inoltre, allo scopo di rendere tali risultati disponibili ai social policy makers e ai professionisti, la CE suggerisce la pubblicazione in appositi database della valutazione.