Polarizzazione Lavoro: Effetti Tecnologia

Questa sezione introduce il concetto di polarizzazione occupazionale, caratterizzata dalla crescita contemporanea di occupazioni high-skilled e low-skilled, con una conseguente diminuzione delle occupazioni middle-skilled. Il testo evidenzia che questo fenomeno, osservato in molte economie occidentali, è oggetto di studio per comprenderne le peculiarità nel contesto italiano tra il 1995 e il 2017. Vengono analizzati tre aspetti principali: l'evoluzione dei gruppi professionali nel periodo considerato, le differenze di polarizzazione tra settori produttivi (manifattura, attività professionali scientifiche e tecniche, pubblica amministrazione), e l'influenza della crisi economica sulla polarizzazione. L'analisi si basa sull'ipotesi della "routinization hypothesis" di Autor, Levy e Murnane (2003), secondo la quale la tecnologia colpisce maggiormente le professioni con mansioni routinarie, un concetto ripreso anche da studi successivi di Goos e Manning (2007), Goos, Manning e Salomons (2009), e Acemoglu e Autor (2011). La sezione pone le basi per un'analisi più approfondita della situazione italiana in confronto al panorama europeo, anticipando le conclusioni che evidenzieranno l'impatto della tecnologia e della crisi economica sul mercato del lavoro italiano.

Questa parte delinea il contesto del mercato del lavoro italiano nell'era della tecnologia pervasiva. Si descrive il passaggio dal modello taylorista-fordista al post-fordismo, caratterizzato da globalizzazione, specializzazione flessibile e, soprattutto, innovazione tecnologica. L'introduzione di nuove tecnologie porta a un continuo efficientamento dei processi produttivi, modificando la domanda di lavoro e richiedendo nuove conoscenze e abilità. Il testo sottolinea la necessità di considerare la tecnologia come una risorsa e non solo come un ostacolo, evidenziando il ruolo cruciale dell'istruzione e della formazione nel preparare i giovani a un mondo del lavoro in continua evoluzione. Si introduce il concetto di lifelong learning, sottolineando la necessità di un aggiornamento continuo delle competenze per rimanere competitivi nel mercato del lavoro globale. Si accenna alla necessità di un adattamento alle nuove condizioni economiche, sottolineando la necessità di un'analisi approfondita del rapporto tra tecnologia, occupazione e competenze. Il passaggio tra i diversi modelli economici è analizzato, evidenziando l'importanza del sapere tecnologico come tema centrale dell'indagine.

Questa sezione presenta un'analisi comparativa del mercato del lavoro italiano rispetto ad altri paesi OCSE ed europei, utilizzando diversi indicatori chiave. Si analizzano i dati relativi al costo della formazione universitaria, evidenziando che in Italia le tasse universitarie nel settore pubblico si attestano intorno ai 1650 USD, creando uno scoglio economico per l'accesso all'istruzione terziaria. Si analizza l'efficienza del sistema educativo attraverso i risultati dei test PISA, mettendo in luce le debolezze del sistema italiano in confronto alla media europea. Vengono quindi presentati i dati Eurostat sul tasso di occupazione per diverse fasce d'età, mostrando come l'Italia abbia un tasso di occupazione giovanile (15-24 anni) particolarmente basso (17,1%), inferiore alla media europea del 34.7%. Analogamente, il tasso di occupazione nelle altre fasce d'età risulta inferiore alla media europea. L'analisi include anche la distribuzione dei titoli di studio nella popolazione attiva, mostrando una minore presenza di laureati in Italia rispetto agli altri paesi europei. Infine, si esamina il livello di digitalizzazione dell'economia e della società italiana attraverso l'indice DESI della Commissione Europea, rivelando una posizione quartultima tra i paesi europei, evidenziando una scarsa digitalizzazione nonostante l'Italia sia il settimo acquirente mondiale di robot industriali (dati IFR).

Questa sezione descrive il metodo utilizzato per analizzare la probabilità di espulsione dal mercato del lavoro in Italia. Si utilizza una regressione logistica binaria, applicata per la prima volta in una ricerca sul mercato occupazionale italiano, sfruttando i dati della Rilevazione Campionaria sulle Forze di Lavoro (RCFL) dell'Istat. L'obiettivo è studiare la probabilità di un occupato di uscire dal mercato del lavoro in base alla routinarietà della professione e alle caratteristiche individuali. Queste caratteristiche includono sesso, età, titolo di studio, tipologia di contratto di lavoro e macro-settore produttivo del lavoratore. Per misurare la routinarietà delle professioni, viene impiegato l'indice di routinarietà delle professioni italiane costruito dall'INAPP, basandosi sulla metodologia proposta da Autor, Levy e Murnane (2003) e Autor e Dorn (2013). L'analisi considera cinque modelli diversi, con diverse combinazioni di regressori, su due livelli di aggregazione (tutta l'economia italiana e per ogni settore produttivo Ateco 2008), e su due bienni (2011/2012 e 2016/2017). Questa metodologia multi-modello permette di analizzare in profondità le diverse variabili che influenzano la probabilità di espulsione dal mercato del lavoro, tenendo conto delle specificità del contesto italiano e delle evoluzioni temporali.

Questa sezione presenta i risultati dell'analisi della probabilità di espulsione dal mercato del lavoro per il biennio 2011-2012, basata sui modelli di regressione logistica descritti precedentemente. I risultati mostrano che l'Indice di routinarietà è un fattore significativo nell'influenzare la probabilità di uscita dal mercato. Inoltre, vengono analizzati i risultati relativi ad altre variabili di controllo, come il sesso, la classe di età, il titolo di studio e la tipologia di contratto. Si osserva che le donne hanno una maggiore probabilità di essere espulse dal mercato del lavoro rispetto agli uomini. Le classi di età agli estremi (15-24 anni e sopra i 55 anni) sono più esposte al rischio di espulsione rispetto alle classi di età centrali. Un titolo di studio superiore è associato a una minore probabilità di espulsione, confermando il ruolo protettivo dell'istruzione. Infine, i contratti a tempo determinato mostrano un rischio di espulsione significativamente maggiore rispetto ai contratti a tempo indeterminato. Questi risultati forniscono una prima indicazione dell'impatto della routinarietà delle mansioni e delle caratteristiche individuali sulla probabilità di uscita dal mercato del lavoro nel periodo considerato.

Questa sezione presenta i risultati dell'analisi per il biennio 2016-2017, confrontandoli con quelli del biennio 2011-2012. L'analisi tiene conto del contesto economico diverso, caratterizzato da una ripresa economica e dall'introduzione del Jobs Act. Nonostante il diverso contesto, i risultati confermano la stabilità dell'effetto della tecnologia sul mercato del lavoro. L'Indice di routinarietà continua a essere un fattore significativo, sebbene con una minore intensità rispetto al biennio precedente. Le variabili di controllo (sesso, età, titolo di studio, tipologia di contratto) mantengono tendenze simili al biennio precedente, evidenziando la persistenza di alcune caratteristiche strutturali del mercato del lavoro italiano. L'analisi approfondisce le differenze per settore Ateco, anticipando la necessità di un'analisi più dettagliata per cogliere le eterogeneità presenti nei diversi settori produttivi. In generale, i risultati confermano l'esistenza di un effetto dell'automazione e dell'innovazione tecnologica sull'espulsione dal mercato del lavoro, pur essendo l'intensità dell'effetto relativamente contenuta, ma significativa dal punto di vista strutturale.

Questa sezione sottolinea l'importanza dell'istruzione e della formazione come strumenti chiave per affrontare le sfide del mercato del lavoro in continua evoluzione, caratterizzato da progressi tecnologici rapidi e pervasivi. Si afferma che l'introduzione di nuove tecnologie, pur migliorando l'efficienza dei processi produttivi, richiede nuove conoscenze e abilità da parte dei lavoratori. Di conseguenza, la filiera dell'istruzione e della formazione deve adattarsi a queste mutate condizioni, creando programmi che preparino i giovani a un mondo del lavoro più complesso e articolato. Il documento introduce il concetto di lifelong learning, definito dalla Commissione Europea come accesso permanente al rinnovo e all'acquisizione di nuove conoscenze, evidenziando la necessità di una formazione continua, anche dopo l'ingresso nel mercato del lavoro. Si evidenzia la necessità di un approccio proattivo, trasformando la pervasività tecnologica da potenziale ostacolo in risorsa per la creazione di nuove e migliori occupazioni. L'analisi si sviluppa poi in un confronto tra il sistema educativo italiano e quello di altri paesi OCSE ed europei, preparando il terreno per una valutazione più completa del ruolo dell'istruzione e della formazione nell'adattamento al cambiamento tecnologico. Si sottolinea anche l'interconnessione tra conoscenze, abilità e competenze, in linea con il Quadro Europeo delle Qualificazioni (EQF).

Questa sezione presenta un'analisi comparativa dei sistemi educativi dei paesi OCSE e dei paesi europei, focalizzandosi sulla spesa per l'istruzione e l'efficienza del sistema educativo. I dati OCSE dell'anno accademico 2015/2016 mostrano il costo medio per frequentare un anno di università nei diversi paesi, evidenziando che in Italia la spesa nel settore pubblico si attesta intorno ai 1650 USD, un valore che rappresenta uno scoglio economico per l'accesso all'istruzione terziaria. Viene poi analizzata l'efficienza del sistema dell'istruzione italiana attraverso i risultati dei test PISA, che valutano le competenze e le abilità degli studenti di 15 anni in matematica, lettura e scienza. Il confronto con la media europea evidenzia le debolezze del sistema educativo italiano, soprattutto in termini di dispersione del capitale umano, con tassi di abbandono scolastico e NEETs tra i più elevati dell'OCSE. Questa analisi mette in evidenza il divario tra il sistema educativo italiano e quello degli altri paesi, preparando il terreno per una valutazione del ruolo dell'istruzione e della formazione nell'affrontare le sfide del mercato del lavoro in un contesto globale. Si sottolinea la necessità di un miglioramento del sistema educativo italiano per migliorare la competitività del paese.