1. Perché occuparsi delle credenze sull’investimento in istruzione? Una giustificazione pragmatica

1Supponiamo di assumere, per una volta, un atteggiamento impaziente verso le disuguaglianze sociali. Ad esempio: supponiamo di non essere interessati solo a diagnosticare l’intensità delle disparità tra gruppi sociali nella partecipazione universitaria, ma di volere capire come sia possibile contrastarle efficacemente. Beninteso, una diagnosi descrittiva preliminare è senz’altro necessaria, ma se già decine di studi hanno documentato l’esistenza di queste disparità, la loro configurazione e le variazioni nel tempo e nello spazio, dovrà pur arrivare il momento in cui si cercano le terapie. Le ricerche di stratificazione sociale studiano le disparità d’istruzione da decenni, ma a fronte di continui progressi sul piano della qualità dei dati e delle tecniche di analisi, resta ancora piuttosto limitata la capacità di queste ricerche di informare le politiche con soluzioni operative ben definite e praticabili.

2Naturalmente sarebbe ingenuo contrapporre rigidamente la fase di descrizione e spiegazione dei fenomeni sociali a quella dell’intervento. Infatti ogni azione di contrasto di un problema sociale presuppone una teoria del cambiamento (Mèny e Thonenig, 2006), ossia un nucleo di assunti teorici sui meccanismi che spiegano il fenomeno in esame e che permettono quindi di modificarlo. Ad esempio, se introduciamo borse di studio universitarie per ridurre le disparità di partecipazione all’università legate alle origini sociali, è perché assumiamo che le famiglie siano sensibili ai costi dell’investimento in istruzione e che quelle più svantaggiate vi rinuncino a causa di vincoli economici. La terapia incorpora sempre una diagnosi.

3Va riconosciuto, allora, che le diagnosi e le terapie desumibili dalle spiegazioni tradizionali delle disparità d’istruzione sono tremendamente scoraggianti. Per un verso, la teoria del capitale culturale attribuisce queste disparità a meccanismi di socializzazione precoci ed estremamente resistenti al cambiamento, perché radicati nelle differenze culturali tra classi sociali (Bourdieu, 1979). Possiamo contrastare in parte questo meccanismo sperequativo con attività di sostegno agli apprendimenti in età pre-scolare. Esse richiedono, però, tempi lunghi (non si può fare nulla per le fasce di età successive?) e massicci investimenti (il numero di bambini per educatore va tenuto basso). Per un altro verso, la teoria della scelta razionale individua tre meccanismi esplicativi (Goldthorpe, 2000):

1. le disparità di rendimento scolastico, riconducibili a un miscuglio di influenze genetiche, culturali e sociali che la teoria evita di prendere in considerazione, salvo riconoscere che è assai difficile modificarle;

2. l’avversione al rischio, ossia le famiglie tendono a “tarare” le proprie ambizioni formative e professionali sulla propria posizione sociale: gli studenti delle classi superiori, partendo da più in alto, sono più ambiziosi. Questo seconda spiegazione presuppone un meccanismo psicologico universale (l’avversione al rischio) e una precondizione sociale altrettanto universale, ossia il fatto che la società sia stratificata in gruppi sociali più o meno avvantaggiati. Entrambe le condizioni sembrano difficilmente modificabili.

3. • 1 Questo non significa che i tre meccanismi appena formulati siano completamente immodificabili. Ad e (...)

   i vincoli economici all’investimento in istruzione dei gruppi sociali svantaggiati. Intervenire su questo meccanismo è senz’altro possibile e auspicabile, ma assai costoso. Infatti bisogna coprire, per estese fasce sociali, non solo i costi diretti di questo investimento (es. tasse universitarie), ma anche quelli indiretti, ossia il reddito da lavoro a cui si rinuncia per studiare. A titolo illustrativo, i costi totali diretti di partecipazione all’università in Italia si aggirano mediamente intorno ai 1500-2000 euro l’anno, ma sono ben più alti per gli studenti fuori sede; quelli indiretti sono superiori di almeno cinque volte (Barone, 2012)1. Coprire (anche solo parte di) questi costi con borse di studio è oneroso. Sarebbero probabilmente soldi ben spesi, ma sappiamo bene quanto sia difficile trovarli, soprattutto oggi in Italia.

4In sintesi, le spiegazioni tradizionali delle disparità di studio individuano meccanismi di tipo economico, psicologico e culturale che sono assai resistenti al cambiamento. Agire su queste leve è difficile, richiede molto tempo e denaro. Senza contare le “incognite organizzative”: ad esempio, servono burocrazie pubbliche moderne ed efficienti per far funzionare bene i servizi per il diritto allo studio. Questo insieme di ostacoli fa luce su un risultato documentato da numerose ricerche: nel corso dell’ultimo secolo, le disparità di studio si sono modificate con estrema lentezza, in Italia più che in molti altri paesi europei (Breen et al., 2009). Per aggredire queste disparità servono investimenti cospicui e tempi lunghi: una conclusione realistica, ma sconfortante.

5Ma è proprio impossibile trovare una leva di cambiamento efficace ma più rapida, poco dispendiosa e snella da un punto di vista organizzativo? Le spiegazioni tradizionali hanno prestato sinora scarsa attenzione a un meccanismo di disuguaglianza aggredibile più facilmente delle disparità economiche e culturali: le barriere informative nell’istruzione, come la scarsa conoscenza delle famiglie circa i costi effettivi degli studi e la possibilità di fruire di borse di studio. Questo lavoro si occupa della crescente letteratura empirica che documenta l’intensità di queste barriere, ma anche la possibilità di abbatterle in modo efficace e poco dispendioso con attività mirate di orientamento, riducendo così le disparità sociali nell’istruzione. Per studiosi e decisori politici in cerca di terapie praticabili hic et nunc, anche in tempi di ristrettezze dei bilanci pubblici, l’occasione è ghiotta.

2. Perché occuparsi delle credenze sull’investimento in istruzione? Una giustificazione teorica

6Gli studi sui rapporti tra credenze e disparità nell’istruzione si collocano entro il paradigma teorico della razionalità limitata. L’assunto qualificante di questo approccio è che gli individui non rispondono ai costi e ai benefici effettivi dell’investimento in istruzione, bensì alle proprie credenze su questi costi e benefici, credenze che possono essere vaghe, distorte, inaccurate e incerte. Gli individui cercano di agire ragionevolmente, ma spesso lo fanno sulla base di premesse fallaci (Boudon, 1973; Hedstrom, 2006). Questo orientamento teorico si colloca quindi a metà strada tra il modello della razionalità perfetta e quei modelli culturalisti che postulano una fondamentale insensibilità degli individui a vincoli e opportunità dell’investimento in istruzione, causata dai rigidi condizionamenti di deficit culturali o di norme subculturali. Questi due “estremi” teorici sono egualmente irrealistici, sebbene per opposti motivi: per dirla con Thaler, non siamo «né automi razionali, né perfetti idioti» (cit. in Usher, 2005).

7In generale i sociologi che riconoscono un significativo margine di razionalità alle scelte individuali concordano nel ritenere che si tratti di una razionalità limitata. Tuttavia spesso finiscono poi per trascurare i limiti della razionalità individuale e le loro possibili conseguenze sulle scelte degli individui. In particolare, negli studi di stratificazione sociale è diffuso l’assunto che, se le credenze fallaci si distribuiscono in proporzione simile tra gruppi sociali (ad esempio, se tutte le classi sociali sovrastimano i costi dell’istruzione in misura simile), possano essere ignorate, perché prive di rilevanza esplicativa (Goldthorpe, 2000). Tuttavia tale assunto è quasi sempre postulato, piuttosto che verificato per via empirica. Ad esempio, le ricerche che indagano il ruolo dei vincoli economici sulle disparità di studio utilizzano indicatori oggettivi delle risorse economiche familiari e solo di rado esaminano le credenze sui costi dell’istruzione e le loro variazioni tra gruppi sociali. Le credenze vengono di fatto messe tra parentesi. La differenza rispetto ai modelli di razionalità perfetta rimane così solo su un piano retorico. L’analisi delle credenze sull’istruzione apre invece la strada a un’indagine empirica sui limiti della razionalità. Questi limiti non sono un dato meramente psicologico. Come argomenteremo tra poco, essi variano in funzione delle risorse culturali e sociali degli studenti e alimentano così disparità nelle loro opportunità formative e occupazionali. Forse allora la sociologia ha qualcosa da dire sulla strutturazione sociale dei limiti della razionalità e sulle sue possibili conseguenze sperequative.

8Queste implicazioni teoriche si collegano strettamente alle argomentazioni pratiche avanzate nel primo paragrafo. Infatti da un lato molte politiche pubbliche muovono dall’assunto che gli individui siano sensibili ai costi e ai benefici economici delle proprie scelte, come nel caso delle borse universitarie per promuovere il diritto allo studio. Dall’altro lato, però, queste misure spesso sottovalutano che la razionalità degli attori è limitata e che le loro conoscenze effettive dei vincoli e delle opportunità a loro disposizione possono essere rudimentali. Ad esempio, non basta istituire borse di studio per ottenere che siano fruite da chi ne avrebbe diritto: le informazioni sul diritto allo studio e la capacità delle famiglie di muoversi tra regole, scadenze e criteri d’accesso non possono essere considerate come scontate; questo è tanto più vero nel caso delle famiglie meno istruite e di quelle straniere che devono muoversi all’interno delle burocrazie universitarie. In termini più generali, non basta offrire servizi, incentivi, opportunità: se gli attori hanno una razionalità limitata, bisogna anche abbattere le barriere informative che ne ostacolano la fruizione.

3. Credenze sull’investimento in istruzione e disparità sociali

9I limiti della razionalità si collocano su tre livelli (Bonini et al., 2008; Morgan, 2005). Anzitutto le informazioni a disposizione degli individui sono spesso carenti; inoltre, le loro capacità cognitive di elaborare queste informazioni sono limitate e gli individui ricorrono a scorciatoie cognitive e regole decisionali semplificate; infine le loro valutazioni possono essere influenzate da stereotipi sociali. Ad esempio, le informazioni dei neo-diplomati circa la redditività economica delle diverse lauree possono essere lacunose; essi non svolgono necessariamente un confronto puntuale tra questi rendimenti e i costi degli studi universitari, ma si formano solo un’impressione generale sul fatto che studiare all’università sia conveniente o meno; infine questa valutazione può essere distorta da stereotipi diffusi, come l’idea che “la laurea è solo un inutile pezzo di carta” o che “l’unica cosa che conta sono le raccomandazioni”. Gli economisti tendono a sottolineare soprattutto il primo dei tre livelli, ossia i vincoli strettamente informativi, mentre gli psicologi e i sociologi sottolineano che i limiti della razionalità non sono di carattere meramente informativo e che le singole informazioni non vanno considerate in modo atomistico, perché esse tendono a influenzarsi a vicenda e conducono a una decisione solo attraverso il filtro di schemi di ragionamento. In questo senso è più corretto parlare di sistemi di credenze distorte sull’istruzione, piuttosto che di semplici barriere informative.

10Queste credenze fallaci possono alimentare disparità sociali. Infatti l’accesso a informazioni rilevanti e accurate, nonché la capacità di utilizzarle appropriatamente, è una risorsa che non si distribuisce uniformemente nella collettività. In primo luogo, si può ipotizzare che le famiglie più istruite dispongano di maggiori risorse cognitive per reperire, comprendere e usare correttamente le informazioni rilevanti per una decisione, come emerge dalle ricerche sull’adult literacy (Ocse, 2013). Ad esempio, questo aiuta a capire perché, tra i genitori di studenti intenzionati a proseguire all’università, quelli più istruiti raccolgono più spesso informazioni sui costi dell’università e sui sostegni economici allo studio (Horn et al., 2003; Usher, 2005). Paradossalmente molte famiglie vengono a sapere dell’esistenza di questi sostegni solo se e quando hanno già deciso di iscriversi, non quando devono assumere questa decisione e valutare se possono permettersi di fare studiare i figli all’università. Il background sociale e scolastico influenza anche la capacità di muoversi con dimestichezza nelle burocrazie universitarie e di seguire le procedure, spesso farraginose, necessarie per fare domanda di una borsa di studio (Avery e Kane, 2004; Bettinger et al., 2009).

11In secondo luogo, le famiglie più istruite sono inserite in reti sociali che offrono segnali più incoraggianti sull’investimento in istruzione (Jensen, 2010). Nei modelli di razionalità limitata le reti sociali assumono notevole rilevanza, perché si riconosce che gli individui non ricorrono a elaborati metodi di ricerca delle informazioni, ma si affidano a quelle più immediatamente disponibili nel proprio ambiente sociale, perché accessibili più facilmente. Gli individui faticano spesso a capire che informazioni aneddotiche e basate su pochi casi sono poco attendibili (Kahneman, 2012). Può succedere così che un genitore usi la propria esperienza lavorativa, o quella dei propri amici o parenti, per consigliare al figlio cosa fare dopo il diploma, sottovalutando che la diffusione di diplomi e lauree e quindi le richieste dei datori di lavoro sono mutate parecchio rispetto al passato.

12Queste fallacie inferenziali sono diffuse presso tutti gli strati sociali ma, a causa della segregazione socio-economica delle reti sociali, le famiglie di alta estrazione sociale trovano ben più spesso nella propria cerchia sociale casi laureati che hanno avuto successo. Questi pochi casi possono essere una fonte informativa poco attendibile, ma se gli attori faticano a realizzarlo, quel che conta è che questi casi offrano un segnale positivo sull’investimento in istruzione. Analogamente, è difficile valutare ex ante quanto siano difficili gli studi universitari, ma i genitori laureati offrono comunque ai figli una testimonianza diretta di successo, a prescindere dal fatto che l’università di oggi sia molto diversa da com’era quarant’anni fa.

13Inoltre la segregazione delle reti sociali può agire non solo tramite amici e conoscenti dei genitori, ma anche tramite quelli degli studenti (Manzo, 2009). Purtroppo in Italia sappiamo ben poco sull’effettivo grado di segregazione socio-economica dei network amicali giovanili. Quel che è certo, però, è che la forte selezione in base al rendimento pregresso e alle origini sociali nella scelta della scuola superiore accresce marcatamente le probabilità che il figlio di un laureato frequenti un liceo, dove sarà circondato da figli di laureati con abilità cognitive e ambizioni sopra la media. Consideriamo ad esempio una classe di 20 studenti liceali: in media 17 hanno genitori diplomati o laureati, ma in un istituto professionale solo 8; nella classe liceale 15 studenti su 20 hanno ottenuto distinto o ottimo all’esame di terza media, ma in un professionale solo un allievo su 20 ha fatto altrettanto (Barone, 2012). Alle scuole superiori le cerchie amicali degli studenti sono quindi molto segregate per estrazione sociale, abilità, aspirazioni formative. Il liceale impara quotidianamente a coltivare la fiducia in sé, nella propria preparazione e nella praticabilità di un progetto formativo e professionale ambizioso. Gli studenti trascorrono almeno metà della propria giornata con i compagni di classe, ma spesso li frequentano anche nel tempo libero. Un’indagine condotta nel febbraio 2013 su un campione di diplomandi trentini (cfr. appendice 1) segnala che nel 42% dei casi almeno metà degli amici frequentati fuori da scuola sono compagni di classe; questo valore sale al 54% per i figli di laureati e al 63% per i liceali. I compagni possono quindi rappresentare un’influente fonte di credenze sull’istruzione, ancor più per i liceali e i figli di laureati. Va tenuto presente poi anche il ruolo di fratelli e sorelle maggiori che hanno frequentato l’università e che, quindi, possono offrire informazioni di prima mano, ad esempio sui costi o sull’effettiva difficoltà degli studi universitari. L’indagine trentina rivela che, nelle famiglie con istruzione di base, solo un diplomato su quattro (24%) ha fratelli o sorelle che hanno frequentato l’università, ma questo valore sale al 38% per i figli di laureati.

14In terzo luogo, gli stereotipi sull’istruzione che circolano nei mass-media tendono a disincentivare gli studi universitari, ma questo effetto di scoraggiamento potrebbe investire soprattutto le famiglie meno istruite (Usher, 2005; Avery, 2010; McGuigan et al., 2012). Infatti le televisioni e i giornali sembrano enfatizzare le notizie più allarmanti, come la crescita delle rette universitarie (sottacendo spesso di borse ed esenzioni) o della disoccupazione dei laureati (sottacendo spesso le notevoli differenze tra lauree). Come abbiamo suggerito, le famiglie più istruite possono reperire più agevolmente nel proprio ambiente sociale informazioni di segno opposto, mentre quelle meno istruite sono più esposte agli effetti di scoraggiamento degli stereotipi mediatici. Il fatto che studiare all’università sia ancora comunque conveniente almeno nella maggioranza dei casi “non fa notizia”, quindi per una famiglia poco istruita è difficile rendersene conto. In sintesi, le risorse culturali e sociali delle famiglie incidono sulla loro capacità di accedere a informazioni rilevanti e di elaborarle appropriatamente, resistendo ai diffusi stereotipi sulla scarsa vantaggiosità dell’investimento in istruzione.

4. Le credenze sull’investimento in istruzione: un modello decisionale

16Possiamo adesso formalizzare quanto appena detto:

U_io = (c_1o P_o* c_2o B_o) ‒ c_3o C_o

17Questa equazione afferma anzitutto che la valutazione dell’utilità (U) associata all’opzione educativa i (es. proseguire all’università) dai membri dello strato sociale di origine o (es. famiglie con istruzione di base) dipende dalla differenza tra i benefici occupazionali attesi B, scontati per la probabilità P di completare quell’opzione educativa, e i costi attesi C dell’opzione stessa (i costi non sono scontati per P, perché si assume che le famiglie non contino di risparmiare grazie al fatto che i figli abbandoneranno gli studi).

18Questa struttura di base è una formulazione standard nei modelli di scelta razionale. Le probabilità di successo variano sistematicamente in funzione delle origini sociali (P varia in funzione di o), perché le differenze di rendimento scolastico tra strati sociali si traducono in maggiori o minori probabilità di riuscita negli studi (Goldthorpe, 2000). Allo stesso modo, i benefici attesi B differiscono a seconda delle origini sociali, sia per gli effetti di framing legati all’avversione al rischio (cfr. par. 1), sia perché i rendimenti del medesimo titolo di studio (es. laurea in Economia) possono variare a seconda delle origini sociali (Ballarino et al., 2013). Infine anche i costi relativi differiscono tra ceti sociali, per il motivo esposto sopra. In questo modello l’incertezza delle famiglie sulla convenienza dell’investimento in istruzione è catturata solo dal parametro P, relativo alle probabilità di conseguire il titolo se si frequenta l’opzione i. Tuttavia il modello potrebbe essere sviluppato ulteriormente per tenere conto anche dell’incertezza che circonda la redditività dei titoli di studio nel mercato del lavoro. Inoltre è evidente che ognuno dei parametri C, B, P e U presenta pure una rilevante quota di variabilità individuale intra-strato, ma non ci addentreremo in questa complicazione.

19I coefficienti c1, c2 e c3 esprimono l’influenza delle credenze: le famiglie non rispondono ai valori “veri” dei parametri summenzionati, bensì a quelli che credono siano i valori veri. Nello specifico, c1, c2 e c3 rappresentano quindi la distanza intercorrente tra le stime soggettive effettuate dalle famiglie e i valori effettivi dei tre parametri. Per i motivi addotti sopra, queste stime possono variare in funzione delle origini sociali.

20Questa semplice formalizzazione consente di mettere in evidenza una conseguenza rilevante, ma forse un po’ controintuitiva, di quanto detto sinora: ceteris paribus, la medesima sovrastima (o sottostima) di un dato parametro ha conseguenze negative (o positive) diverse per studenti di diversa estrazione sociale. Ad esempio, se le famiglie della classe operaia e quelle della classe media sovrastimano in ugual misura i costi dell’università, questa medesima sovrastima scoraggerà maggiormente le prime delle seconde. Vediamo un’illustrazione numerica. Supponiamo che studiare all’università costi 200 euro al mese per tutti gli studenti e che la classe operaia possa contare mediamente su un reddito mensile di 1200 euro, mentre esso sale a 2400 euro per la classe media. I rispettivi costi relativi ammonteranno quindi al 16,7% e all’8,3%, ossia saranno doppi per le famiglie della classe operaia. Supponiamo, però, che tutte le famiglie sovrastimino di 100 euro i costi effettivi assoluti. Questo medesimo errore farà salire i costi relativi stimati dalla classe operaia al 25% (una variazione di +8,3 punti percentuali), mentre per la classe media essi saliranno al 12,5% (+4,2 punti percentuali). In breve, la medesima sovrastima, gravando su un reddito minore, incide maggiormente sui costi relativi stimati. Questo significa che i ceti sociali più bassi devono ottenere stime dei costi più corrette di quelli elevati per non essere maggiormente scoraggiati nella partecipazione all’istruzione. Gli argomenti esposti nel paragrafo precedente suggeriscono, però, che valga l’esatto contrario. Nei prossimi due paragrafi distingueremo più precisamente diversi tipi di credenze fallaci ed esamineremo i loro possibili effetti sulle disparità di istruzione, così come emergono dalla letteratura esistente.

5. Le credenze sull’investimento in istruzione: un quadro concettuale

21In questa discussione prendiamo in considerazione le ricerche sulle stime soggettive degli studenti e dei loro genitori circa i parametri C, B, e P. Queste stime sono rilevate con indagini campionarie che rivelano le percezioni delle famiglie circa questi aspetti. Queste indagini sono condotte perlopiù da economisti, preoccupati di stabilire se i giovani siano effettivamente quegli “adolescenti econometrici” postulati dalla teoria economica (Manski, 1993). Il punto è che, se gli stessi economisti faticano a stabilire ad esempio come stimare la redditività dell’istruzione in modo soddisfacente, è dubbio che le famiglie possano fare di meglio. In una prospettiva di razionalità limitata, anzi, potremmo chiederci, più radicalmente, se i rispondenti di queste indagini abbiano mai riflettuto su queste stime, prima dell’intervista. Forse è realistico presumere che, in realtà, spesso non avvenga alcun calcolo consapevole: nella penombra del pensiero semiconscio, si formano impressioni rudimentali e generiche, precisate puntualmente solo al momento dell’intervista. Le stime soggettive sollecitate dal ricercatore, quindi, hanno significato come valutazioni dell’ordine di grandezza dei tre parametri C, B e P, più che come stime puntuali. Anche perché queste stime sono affette da notevole incertezza soggettiva: vanno pensate come distribuzioni probabilistiche dei valori di questi parametri, più o meno plausibili secondo l’opinione dei soggetti (Betts, 1996).

22Occorre distinguere le stime generalizzate (es. le opinioni di uno studente su quanto possa guadagnare mediamente un laureato in Italia) dalle stime individualizzate (es. le opinioni di uno studente su quanto egli potrebbe guadagnare se si laureasse). Le seconde sono più rilevanti, perché entrano direttamente nella funzione di utilità discussa sopra: ciascuno studente decide sulla base delle sue aspettative riguardanti la propria specifica situazione, piuttosto che delle sue opinioni circa lo studente ‘medio’. Al contempo, è probabile che gli individui si formino un’idea delle loro prospettive proprio osservando cos’è successo agli individui che li hanno preceduti, sicché le stime individualizzate dovrebbero correlare fortemente con quelle generalizzate e condurre a conclusioni simili, come in effetti si è osservato (Wolter, 2000). Le prime possono, però, riflettere anche tratti psicologici come la fiducia nelle proprie capacità (self-confidence), oppure distorsioni cognitive, quali la diffusa credenza che “io sarò più fortunato” (general optimism bias); questo può spiegare, ad esempio, perché le stime individualizzate dei redditi da laureato tendano ad assumere valori maggiori di quelle generalizzate (Botelho e Pinto, 2004).

23Il confronto tra le stime soggettive (generalizzate o individualizzate) di C, B e P e i valori effettivi di questi parametri può vertere su almeno tre elementi:

1. la correttezza delle stime, desumibile dal confronto tra la media delle stime soggettive su un dato parametro e l’effettivo valore medio assunto da questo parametro. Ad esempio, possiamo confrontare i costi medi degli studi universitari percepiti dalle famiglie di classe operaia con la media dei costi effettivi che queste famiglie sostengono se iscrivono i figli all’università;

2. la precisione delle stime, espressa dalla media del valore assoluto degli scarti tra stime soggettive e valori effettivi calcolati per ogni individuo. Ad esempio, per un campione di individui di classe operaia possiamo calcolare, caso per caso, lo scarto tra i costi percepiti dell’università e quelli effettivi: la media di questi scarti (presi in valore assoluto) esprime il grado di precisione delle loro stime. Anche se queste fossero corrette in media, gli individui potrebbero commettere ampi errori di sottostima o di sovrastima, che si bilanciano se vanno in opposte direzioni;

3. l’associazione sistematica tra la correttezza (o la variabilità) delle stime e le caratteristiche sociali degli individui. Ad esempio, le stime dei costi degli studi universitari potrebbero essere mediamente corrette perché le famiglie meno istruite li sovrastimano, mentre quelle più istruite li sottostimano.

6. Le credenze fallaci sull’investimento in istruzione: problemi metodologici di stima

25Quanto appena detto presuppone che l’esistenza di credenze fallaci sia inferibile dal confronto tra le stime fornite dagli individui sui parametri C, B, P (es. le credenze sui rendimenti economici delle lauree, desumibili da un’indagine sui diplomandi) e i valori effettivi assunti da questi parametri (es. i rendimenti economici delle lauree, desumibili da un’indagine su una coorte recente di laureati). I secondi vengono quindi calcolati da un osservatore esterno, lo studioso, che si suppone possieda informazioni migliori. Naturalmente è evidente che anche le stime dello studioso sono essere affette da molteplici forme di errore (es. di copertura, di misurazione), quindi le credenze degli studenti sono considerate fallaci non rispetto a valori “veri” ma, più modestamente, rispetto alle migliori conoscenze scientifiche disponibili.

26Questa definizione più cauta assume comunque che lo studioso possieda informazioni migliori degli individui. Nel caso delle stime generalizzate (es. le opinioni sui rischi medi di abbandono universitario), questo assunto è assai realistico. Infatti, gli individui possono affidarsi il più delle volte solo a giudizi impressionistici basati su evidenze aneddotiche. Invece lo studioso può avvalersi di campioni rappresentativi delle popolazioni coinvolte dalle stime (es. i diplomati che s’iscrivono all’università) per calcolare i valori effettivi aggregati (es. tasso di abbandono). Dovrà poi confrontare questi valori con le stime generalizzate aggregate prodotte dagli individui (es. media dei rischi di abbandono stimati). Se emergono scostamenti significativi tra le due distribuzioni, lo studioso può concludere che gli individui tendono a produrre stime scorrette. Dunque, è piuttosto agevole verificare la correttezza (o la precisione) delle stime generalizzate.

27La situazione è assai diversa per le stime individualizzate, relative alle aspettative dei singoli individui su sé stessi. Quando si tratta di formulare predizioni sui singoli casi, lo studioso si trova davanti un compito ben più impegnativo, perché tali predizioni si reggono su modelli statistici che hanno tipicamente un potere predittivo modesto. Ad esempio, i modelli statistici utilizzabili per prevedere le probabilità di successo all’università possono identificare alcuni importanti predittori e, ciononostante, spiegare una bassa quota di varianza. Infatti, è difficile tenere conto del complesso groviglio di motivazioni, attitudini e circostanze suscettibili di influenzare il successo all’università. Dunque, tali modelli forniscono predizioni deboli per i singoli casi, ed è senz’altro possibile che il singolo individuo si conosca meglio di quanto possa conoscerlo lo studioso sulla base di un numero di predittori relativamente contenuto. Ad esempio, supponiamo che una studentessa milanese intenzionata a frequentare una laurea triennale in Economia alla Bocconi dichiari in un’indagine campionaria che si aspetta di guadagnare 3500 euro al mese, mentre in base ai dati sui laureati in possesso dello studioso questo profilo può attendersi una retribuzione di 2500 euro. Questa discrepanza può rivelare una credenza fallace, ma potrebbe avere anche un’origine completamente diversa: la studentessa sa che verrà inserita nell’azienda di famiglia in una posizione che assicura redditi elevati. In generale possiamo pensare a diversi fattori specifici su cui gli individui possono condizionare le proprie stime, ma che lo studioso non riesce a tenere in considerazione.

28Dunque, per lo studioso è ben più impegnativo verificare l’attendibilità delle stime individualizzate rispetto a quelle generalizzate. Tuttavia, come abbiamo osservato nel paragrafo precedente, sono proprio le stime individualizzate a interessarlo maggiormente, perché sono quelle che contano di più per le decisioni effettive degli studenti. Il problema è che, se gli individui formulano stime individualizzate in base a fattori che lo studioso omette nei suoi modelli predittivi, il confronto tra stime individualizzate e valori effettivi diventa ingannevole.

30Lo studioso può rendere più confrontabili le due popolazioni, cercando di neutralizzare i possibili effetti della loro diversa composizione. Nello specifico, i modelli statistici per il calcolo dei valori effettivi devono incorporare tutte le variabili che influenzano congiuntamente sia la probabilità di iscriversi all’università, sia i valori effettivi di C, P e B. Tuttavia è improbabile che si riescano a incorporare tutte queste variabili. Ad esempio, è possibile che il ricercatore non incorpori dati sulle motivazioni allo studio dei diplomandi per predire i loro rischi di abbandono, mentre invece questi ne potrebbero tenere conto nel calcolo delle stime individualizzate. In breve, questa strategia di selezione sulle variabili osservabili regge se le variabili a disposizione del ricercatore spiegano una quota elevata di varianza dei rischi di abbandono, oppure se le variabili non osservabili non sono correlate alla scelta di frequentare l’università. Una strategia empirica alternativa è neutralizzare statisticamente il processo di selezione all’università con appropriati modelli statistici di selezione, come quello di Heckman (1979). Esso contiene un’equazione per la variabile dipendente (es. rischio di abbandono) e una per il processo di selezione (es. iscriversi all’università). Il problema è che questi modelli sono identificati in modo robusto solo se è possibile trovare una variabile indipendente che influenzi il processo di selezione ma non la variabile dipendente. Questa è, però, spesso un’impresa ardua e dagli esiti controversi.

7. Le ricerche sulle credenze fallaci circa gli studi universitari

32Queste ricerche hanno quindi un focus analitico ristretto ed è dubbio che le loro conclusioni siano generalizzabili al di fuori dei paesi anglosassoni. Esse offrono comunque due risultati interessanti. In primo luogo emerge che studenti e genitori tendono a sovrastimare sensibilmente le spese universitarie. Ad esempio, Avery e Kane (2004) riportano che gli studenti dell’ultimo anno di un campione di scuole superiori di Boston sovrastimano tra il 200% e il 300% le tasse universitarie effettive che dovrebbero pagare per iscriversi negli Atenei locali. Usher (2005) riporta una sovrastima di entità molto inferiore, ma comunque rilevante (+33%). Dai lavori di Usher (2005) e di Horn et al. (2003) emerge anche una scarsa conoscenza del sistema del diritto allo studio e un’elevata incertezza sulle possibilità di accedere a borse e sulle procedure da seguire.

33Va tenuto presente comunque che Usher (2005) rileva le credenze sull’università presso un campione di tutta la popolazione canadese, ma le famiglie che iscrivono o stanno per iscrivere i figli all’università potrebbero essere meglio informate del cittadino medio (o almeno di anziani e pensionati!); il contributo di Ikenberry e Hartle (1998) sconta lo stesso problema. Il fatto che nel complesso della popolazione circolino credenze errate è comunque interessante se, come abbiamo suggerito, le famiglie attingono le informazioni sull’università dalle proprie cerchie sociali. Gli altri tre lavori sopracitati sui costi percepiti considerano invece le opinioni di studenti delle scuole superiori, ma confrontano le stime fornite da tutti questi studenti con i valori effettivamente osservati solo su chi s’iscrive all’università. Come discusso sopra, questo confronto è problematico, ad esempio perché s’iscrivono più spesso all’università gli studenti di alta estrazione sociale, che pagano tasse maggiori.

34Inoltre, eccetto il lavoro di Avery e Kane (2004), tutti questi studi segnalano che le famiglie meno istruite sovrastimano maggiormente i costi effettivi dell’università. Dunque, queste credenze fallaci rischiano quindi di alimentare un sotto-investimento nell’istruzione universitaria, particolarmente accentuato per i gruppi sociali più svantaggiati.

36I lavori di Betts (1996), Dominitz e Manski (1996) e Wolter (2000) sono interessanti perché usano una modalità di intervista computerizzata interattiva per indagare anche l’incertezza soggettiva degli intervistati circa le stime sui redditi da laureato fornite: non si chiede loro solo di produrre una stima puntuale di questi redditi, ma anche di esprimere in che misura ritengano più o meno probabili ulteriori valori proposti dal computer nell’intorno della stima puntuale fornita. Tutti e tre i lavori concludono che le stime degli studenti, benché mediamente corrette, sono soggette a notevole incertezza. Per quanto ne sappiamo, lo studio di Wolter (2000) è l’unico che si occupa della precisione delle stime sui redditi da laureato: essa risulta assai contenuta per tutti gli strati sociali. Questo suggerisce che gli studenti, oltre a essere molto incerti su queste stime, tendono a commettere errori cospicui, anche se tali errori non seguono una direzione sistematica, quindi, in media, le stime soggettive si avvicinano ai valori effettivi.

37Purtroppo, la maggioranza degli studi sulla redditività percepita delle lauree si basa su piccoli campioni di studenti, spesso già iscritti all’università e, non di rado, in corsi di laurea in Economia. Questi studi risultano quindi debolmente informativi sulla questione delle scelte post-diploma, giacché è dubbio che le loro conclusioni siano riferibili anche ai diplomandi. Nel complesso, la letteratura circa le credenze sull’investimento in istruzione è scarna e presenta non poche lacune e limiti, ma sembra confermare la diffusa presenza di forti barriere informative e, soprattutto per i costi percepiti dell’università, di errori sistematici, distribuiti asimmetricamente tra strati sociali.

8. Risultati preliminari di un’indagine svolta in provincia di Trento

38In questa sezione intendiamo fornire un’illustrazione empirica degli argomenti sostantivi e delle questioni metodologiche discusse sinora, con riferimento al caso italiano. In mancanza di dati nazionali, ci affidiamo alla succitata indagine su un campione di 585 studenti trentini di quinta superiore, svolta nel 2013 e descritta nell’appendice 1. Naturalmente le conclusioni sostantive che presenteremo hanno natura meramente esplorativa, data la limitata generalizzabilità della fonte-dati utilizzata; interessa qui soprattutto illustrare per via empirica le potenzialità e le difficoltà di un’analisi delle credenze sull’investimento in istruzione universitaria.

39L’indagine ha chiesto ai diplomandi di indicare a quale corso di laurea intendono iscriversi, quante probabilità (0-100) pensano di avere di portarlo a termine e, una volta laureati, quale reddito netto mensile si attendono da questa laurea all’ingresso nel mercato del lavoro. Inoltre si è chiesto agli studenti di indicare quali costi si attendono dall’eventuale frequenza dell’università (stime separate per tasse, trasporti, pasti e materiali di studio). Infine gli studenti hanno indicato il reddito che si aspettano di percepire con il solo diploma, in caso di mancata prosecuzione all’università. Tutte queste informazioni sono state fornite dagli studenti indipendentemente dalla loro intenzione di iscriversi o meno all’università. Nell’appendice 1 riportiamo l’esatta formulazione dei quesiti.

40Anzitutto possiamo esaminare quali fattori gli studenti tengano in considerazione, oppure ignorino, nel formulare le proprie stime individualizzate dei parametri C, B e P. In altre parole, questo primo passo dell’analisi esamina i meccanismi di formazione delle credenze degli studenti, mediante una serie di regressioni lineari multiple. Le variabili dipendenti di questi modelli sono le stime dei diplomandi relative ai rischi di abbandono universitario, ai redditi da diplomato, ai redditi da laureato e ai costi dell’università. Le variabili indipendenti sono, in primo luogo, il genere, la classe sociale e il livello di istruzione dei genitori (per entrambe le variabili sulle origini sociali adottiamo il criterio di dominanza, ossia consideriamo il livello più alto tra quelli dei due genitori); introduciamo poi una serie di variabili relative alle performance scolastiche pregresse (media dei voti nel primo semestre, bocciature e debiti formativi negli anni precedenti, voto all’esame di terza media), nonché all’indirizzo di studi frequentato. La tabella 1 mostra i risultati di queste analisi.

41Consideriamo anzitutto le stime dei rischi di abbandono. Le ragazze si dimostrano più fiduciose di arrivare alla laurea (modello 1), ma a parità di performance scolastiche (modello 2), il differenziale di genere scompare. Se utilizziamo i dati dell’indagine Istat 2011 sui diplomati per modellare i rischi di abbandono effettivi, scopriamo che i differenziali di genere percepiti sono allineati a quelli effettivi (elaborazioni disponibili su richiesta). Entrambi nascono dal migliore profitto scolastico delle ragazze e dal nesso tra profitto e riuscita all’università, percepito correttamente dagli studenti. A parità di istruzione dei genitori, la classe sociale esercita effetti risibili sui rischi percepiti di abbandono, come effettivamente emerge dai dati Istat sui diplomati. Per contro, a parità di classe sociale, i figli di laureati stimano rischi di insuccesso significativamente minori rispetto ai coetanei con genitori meno istruiti. Lo scarto ammonta a otto punti percentuali e si riduce, ma persiste significativo, controllando per l’indirizzo di studi e le performance scolastiche. I dati Istat sui diplomati confermano questo quadro: il livello d’istruzione dei genitori ha un effetto negativo sui rischi di abbandono, mediato solo in parte dalla carriera scolastica pregressa. Gli studenti degli istituti professionali e dei tecnici industriali, nonché quelli con maggiori difficoltà di rendimento, sono meno fiduciosi sulle proprie chance di successo all’università, di nuovo in linea con quanto accade di fatto. Tuttavia, nelle percezioni degli studenti, l’indirizzo di studi ha un’influenza molto minore di quella effettiva: il differenziale tra licei e istituti professionali è ben più accentuato di quanto pensino gli studenti. Inoltre le bocciature negli anni passati e il voto ricevuto all’esame di terza media sono irrilevanti nelle valutazioni degli studenti, mentre sappiamo che in realtà essi esercitano un condizionamento rilevante sugli esiti universitari, anche a parità di profitto alle scuole superiori. In breve, gli studenti tendono a valorizzare soprattutto i risultati scolastici conseguiti nella propria scuola superiore, mentre sono meno consapevoli del ruolo delle differenze tra indirizzi e del rendimento nell’intera carriera scolastica. Nel complesso, le loro percezioni risultano abbastanza realistiche, sebbene un po’ miopi.

42Passiamo ora considerare i redditi da diplomato e da laureato. Le ragazze si attendono redditi inferiori ai coetanei maschi sia da diplomate (circa 100 euro mensili in meno) che da laureate (tra i 200 e i 300 euro mensili in meno). Anche questo risultato replica piuttosto accuratamente lo svantaggio di genere nel mercato del lavoro rilevato dalle indagini Istat 2011 sui diplomati e sui laureati. Le altre variabili inserite nei modelli influenzano debolmente le previsioni di reddito degli studenti, e questo vale anche per le origini sociali (a parte lo scarto significativo tra classe superiore e classe media impiegatizia). Si noti che i dati Istat 2011 sui diplomati e sui laureati confermano che, a parità di profitto negli studi, di livello d’istruzione raggiunto e di indirizzo di studi o corso di laurea frequentati, l’effetto netto delle origini sociali sui redditi è trascurabile, quindi le percezioni degli studenti non sono infondate. Inoltre i liceali nutrono aspettative di reddito da diplomato minori a conferma della diffusa percezione che questo ramo sia poco professionalizzante, ma maggiori aspettative di reddito da laureato, soprattutto nel caso dei licei linguistici. Medicina è percepita correttamente come il corso di laurea più remunerativo, mentre le lauree scientifiche pure e quelle umanistico-sociali sono associate a redditi previsti inferiori, come effettivamente accade. Anche le valutazioni dei determinanti dei redditi evidenziano quindi una buona dose di realismo.

44Il secondo passo della nostra analisi è confrontare le medie delle stime individualizzate dei parametri C, P e B con i valori medi effettivi di questi parametri, calcolati a partire da tre fonti-dati: Indagine Istat 2011 sui diplomati (per i redditi da diplomato e i rischi di abbandono universitario); Indagine Istat 2011 sui laureati (per i redditi da laureato); indagine Opes sui costi degli studi universitari, svolta in Trentino nel 2009. Per una descrizione di queste fonti-dati e degli specifici modelli usati per predire i valori effettivi, si consulti l’appendice 2. Questi modelli incorporano le abituali variabili espressive delle caratteristiche socio-demografiche e dei percorsi scolastici e universitari. Il ricorso a modelli statistici per il computo dei valori effettivi è motivato dall’esigenza di neutralizzare quanto più possibile gli effetti della diversa composizione della popolazione dei diplomati, su cui indaghiamo le credenze, e di quella degli iscritti all’università, su cui indaghiamo le realizzazioni effettive di C, P e B (strategia di selezione sulle osservabili, cfr. par. 6).

45La tabella 2 mette a confronto le stime soggettive e quelle effettive, riportando i valori mediani delle stime insieme ai valori medi per tenere conto delle possibili distorsioni derivanti dalla presenza di valori estremi. Consideriamo la stima soggettiva del rischio di drop-out universitario (19,5%) e confrontiamola con il tasso di abbandono effettivo (13,7%): la differenza di sei punti percentuali equivale a una sovrastima del 42%. Tuttavia, come argomentato sopra, è chiaro che non possiamo confrontare le previsioni fatte da tutti i diplomandi con gli esiti dei soli diplomati che s’iscrivono all’università e che sono (auto)selezionati in positivo rispetto ai rischi di abbandono. Infatti, se consideriamo la stima soggettiva fornita solo dai diplomandi che sono intenzionati a iscriversi all’università (14,5%), scopriamo che è molto vicina al tasso di abbandono effettivo degli immatricolati (13,7%). Inoltre possiamo confrontare la stima soggettiva fornita da tutti i diplomandi (19,5%) con i valori effettivi predetti per l’insieme dei diplomandi (18,2%), calcolati con il metodo di selezione sulle osservabili, che tiene conto della loro composizione per background sociale e scolastico (cfr. appendice 2). Troviamo nuovamente valori molto vicini. In breve, se ci sforziamo di rendere confrontabili le stime soggettive e quelle effettive dei rischi di abbandono, emerge che le credenze dei diplomandi circa questi rischi sono corrette, in media.

46Invece le credenze dei diplomandi sui redditi da laureato (1777 euro al mese) sono ottimistiche rispetto ai valori effettivi stimati (1252). Se consideriamo la mediana (1500) delle stime soggettive, invece della media, neutralizzando così l’effetto dei valori estremi più irrealistici, lo scarto si riduce, ma resta notevole: da una sovrastima del 41% si passa a una sovrastima del 19,8%. Chi è intenzionato a proseguire all’università si aspetta un reddito (1850 euro al mese) un po’ più alto della media dei diplomandi, anche in questo caso significativamente più alto del valore medio osservato per i laureati (1477). Le ricerche commentate nella sezione precedente evidenziano sottostime o stime corrette della redditività delle lauree, ma mai sovrastime, come invece abbiamo rilevato in questa indagine. Ma non dimentichiamo che stiamo parlando dei redditi dei laureati italiani usciti dalla riforma universitaria del 3+2, entrata a regime nel 2001. I redditi dei laureati triennalisti sono quindi osservabili nel nostro paese solo da qualche anno. La riforma ha favorito un aumento delle immatricolazioni, lasciando sostanzialmente invariato il tasso di abbandono, quindi ha immesso nel mondo del lavoro un gran numero di laureati, in un periodo in cui la domanda di lavori da laureato ristagnava (Barone, 2012). Non stupisce affatto, quindi, che le lauree triennali abbiano trovato un’accoglienza poco favorevole nel mercato del lavoro, ma le famiglie non hanno ancora avuto abbastanza tempo per accorgersene.

47I diplomandi trentini invece non sembrano sottostimare i redditi da diplomato che potrebbero percepire, in caso di non prosecuzione all’università: i valori riportati nella tabella sono molto vicini tra loro ed evidenziano solo una lieve sovrastima. I diplomandi trentini hanno quindi un’immagine piuttosto realistica dei redditi da diplomato, in linea con le ricerche precedenti.

48Veniamo infine ai costi diretti complessivi degli studi terziari. Poiché gli studi sopracitati si concentrano molto sulle tasse universitarie, riportiamo a parte anche il valore di questa singola voce di spesa. Purtroppo per i costi non disponiamo dei dati necessari a calcolare i valori predetti per tutti i diplomati, ma emerge che le stime soggettive di tutti i diplomati e dei soli diplomati intenzionati a proseguire gli studi sono molto simili. In entrambi i casi, rileviamo una sovrastima dei costi effettivi, sia per le tasse universitarie, sia per il totale delle spese dirette. Queste sono sovrastimate di 47 euro su base mensile, ossia del 28%. Su base annuale, i diplomati mettono in conto di spendere 552 euro in più di quelli che spenderanno effettivamente in caso di iscrizione.

49In sintesi, emergono due conclusioni da questi confronti. La prima è che le stime soggettive fornite dai diplomandi non sono molto lontane dai valori effettivi, in media. La seconda è che le distorsioni riguardano soprattutto l’eccessivo ottimismo sulla redditività delle lauree e, in misura minore, la sovrastima dei costi effettivi. Tenuto conto poi che i costi vanno sostenuti solo per pochi anni, mentre i rendimenti monetari si proiettano sull’intera carriera lavorativa, si può concludere che nel complesso i diplomandi tendano a sopravvalutare la convenienza economica degli studi universitari.

Tabella 2 Confronto tra le stime soggettive e i valori effettivi di costi, benefici monetari e probabilità di successo dell’investimento in istruzione universitaria

	Costi totali mensilia	Spese mensili per tassea	Redditi da diplomatoa	Redditi da laureatoa	Rischi di abbandonob
Media(na) delle stime soggettive di tutti i diplomati	213 (191)	115 (100)	1122 (1100)	1777 (1500)	19,5 (18,9)
Media(na) delle stime soggettive dei diplomati intenzionati a proseguire all’università	210 (190)	112 (92)	1088 (1000)	1850 (1600)	14,5 (12)
Media dei valori osservati tra chi s’iscrive all’università	166	82	-	1477	13,7
Media dei valori predetti in base alle caratteristiche di tutti i diplomati	-	-	1042	1252	18,2

^a valore espresso in euro
^b valore espresso in punti percentuali

Fonti: Indagine sugli studenti dell’Ateneo di Trento 2009 - Opes; indagine sui percorsi di studio e di lavoro dei laureati 2011 - Istat; indagine sui diplomandi trentini 2013

50Come sappiamo, anche se le stime soggettive fossero identiche in media ai valori effettivi, questo non escluderebbe la possibilità che gli studenti commettano forti errori, in entrambe le direzioni (sovra- e sottostima). La tabella 3 riporta la media degli scarti in valore assoluto tra le stime soggettive fornite da ciascun diplomando del campione trentino e quelle effettive predette sulla base del suo profilo (cfr. appendice 2).

Tabella 3 Scarto medio (e mediano, in parentesi) tra le stime soggettive e i valori effettivi di costi, benefici monetari e probabilità di successo dell’investimento in istruzione universitaria

	Costi totali mensilia	Spese mensili per tassea	Redditi da diplomatoa	Redditi da laureatoa	Rischi di abbandonob
Scarto medio (mediano) delle stime soggettive, tutti i diplomati	77 (56)	53 (43)	257 (194)	610 (378)	20 (19)
Scarto medio (mediano) delle stime soggettive, solo chi intende iscriversi all’università	75 (59)	57 (43)	229 (172)	571 (378)	14 (10)

^a valore espresso in euro
^b valore espresso in punti percentuali

Fonti: Indagine sugli studenti dell’Ateneo di Trento 2009 - Opes; Indagine sui persorsi di studio e di lavoro dei laureati 2011 - Istat; indagine sui diplomandi trentini 2013

51Emerge con forza la notevole imprecisione delle stime soggettive, anche laddove esse risultino mediamente corrette. Consideriamo i rischi di abbandono: la tabella 2 mostrava che le stime soggettive sono corrette, in media; la tabella 3 mostra però che sono assai imprecise: in media le stime degli intervistati si discostano di ben 20 punti percentuali dai valori predetti in base a una dettagliata lista di predittori di background sociale e scolastico (cfr. appendice 2). Va tenuto presente che gli studenti “sbagliano” in media di 19/20 punti rispetto a un valore che si attesta mediamente al 19% (cfr. tabella 1). Inoltre, questo scollamento non sembra derivare da valori estremi, in quanto media e mediana sono molto vicine. Se consideriamo solo gli studenti intenzionati a proseguire, l’imprecisione diminuisce, rimanendo però su livelli assai elevati.

52Più contenuta, ma certo non trascurabile, risulta l’imprecisione delle stime soggettive dei redditi da diplomato: anche eliminando i valori estremi, esse divergono in media di circa 200 euro dai valori effettivi. Questo scostamento rappresenta comunque circa un quinto del valore medio effettivo.

53Nessuna sorpresa invece per le stime soggettive dei redditi da laureato: la tabella 1 mostrava un’ampia sovrastima, che si accompagna a un’elevata imprecisione. Gli studenti dichiarano valori che si discostano in media di oltre 600 euro al mese rispetto al valore stimato per il loro profilo. La mediana di questi scarti rivela la diffusa presenza di valori estremi; anche eliminandoli, comunque, l’imprecisione resta molto alta, attestandosi su valori prossimi ai 400 euro mensili, ossia circa un terzo del valore effettivo medio rilevato in tabella 1.

56Il primo dato che emerge è che le stime soggettive dei ritorni reddituali dei diplomi non sono influenzate dalle origini sociali, situazione che rispecchia quanto accade di fatto, secondo l’indagine Istat 2011 sui diplomati. Osservando le stime soggettive dei redditi da laureato, invece, osserviamo valori sensibilmente inferiori se i genitori hanno bassa istruzione: uno scarto di circa 200 euro al mese, che sale a 300 tra coloro che intendono iscriversi all’università. Per contro, i valori effettivi calcolati in base ai dati Istat mostrano che, tra i laureati, i differenziali retributivi in base alle origini sociali sono marginali: i processi di selezione scolastica portano a differenziare gli studenti di diversa provenienza sociale ben prima del conseguimento della laurea. Infine, le probabilità stimate di arrivare alla laurea differenziate per origine sociale ben si adattano alla realtà fotografata dai dati Istat sui diplomati: il divario percepito è piuttosto simile a quello effettivo. Dunque, la distorsione più rilevante investe, ancora una volta, la stima dei redditi da laureato, percepiti come maggiori dai figli delle classi superiori: sebbene possa trattarsi di un eccesso di ottimismo, il suo effetto pratico è incoraggiare questi studenti all’iscrizione all’università. Questo meccanismo sperequativo si aggiunge a quello derivante dalla sovrastima generalizzata dei costi dell’università: benché essa sia di intensità simile per i diversi strati sociali, finisce per gravare maggiormente sulle famiglie più svantaggiate, che dispongono di redditi inferiori (cfr. par. 5). Allo stesso modo, queste famiglie subiscono maggiormente le conseguenze negative dell’elevata imprecisione delle stime soggettive sui costi, perché esse possono sostenere una gamma più ristretta di costi possibili. Queste analisi esplorative suggeriscono quindi che la diffusione di credenze imprecise e distorte possa amplificare le disparità sociali nella partecipazione all’università.

9. Discussione

57In queste note conclusive intendiamo anzitutto evidenziare i limiti delle indagini di tipo osservativo illustrate poc’anzi. Non ci riferiamo qui ai problemi di misurazione, già discussi dettagliatamente nel sesto paragrafo, bensì agli spinosi problemi di inferenza causale che insorgono laddove si cerchi di collegare queste credenze alle scelte effettive degli studenti. Questo nesso causale è assai rilevante, quantomeno nell’ottica applicativa che abbiamo illustrato in apertura di questo contributo. Non basta sapere se le credenze degli studenti siano distorte o meno; bisogna verificare anche se le eventuali distorsioni influenzino effettivamente le scelte degli studenti, cosicché correggere queste distorsioni consentirebbe di ridurre le disparità sociali nella partecipazione universitaria. Tuttavia stabilire questo nesso causale è assai problematico con un disegno di ricerca di tipo osservativo, per due motivi:

1. omitted-variable bias: le credenze sull’istruzione possono dipendere da una configurazione complessa di fattori di natura individuale e contestuale. In un disegno di tipo osservativo, bisogna conoscere tutti questi fattori, selezionare il sottoinsieme di tutti quelli che influenzano anche le scelte universitarie e infine riuscire a misurarli correttamente, introducendoli come variabili di controllo in modelli multivariati. Se uno o più di questi fattori vengono omessi o misurati scorrettamente, le inferenze causali sul ruolo delle credenze sono distorte.

2. reverse causality: le credenze possono influenzare le scelte universitarie, ma queste possono a loro volta retroagire sulle credenze stesse. Ad esempio, uno studente che non intenda frequentare l’università può convincersi, con un tipico meccanismo di riduzione della dissonanza cognitiva, che la laurea sia poco utile per il suo futuro professionale. In ambito osservativo è pressoché impossibile distinguere l’influenza effettiva delle credenze da questi meccanismi di retroazione, collegati alla natura fortemente adattiva delle credenze.

58La situazione è ben diversa nell’ambito degli esperimenti randomizzati, dove l’inferenza causale sul ruolo delle credenze si basa sul confronto tra le scelte post-diploma di un gruppo sperimentale che riceve informazioni accurate (es. sui rendimenti delle lauree) e quelle di un gruppo di controllo che non le riceve. La randomizzazione assicura che il gruppo sperimentale e quello di controllo siano equivalenti rispetto a ogni potenziale fattore distorcente, inclusi quelli che il ricercatore non conosce o non è in grado di misurare. I due gruppi sono equivalenti anche rispetto alle intenzioni di prosecuzione, quindi il problema delle credenze adattive non si pone.

59Va sottolineata poi un’ulteriore motivazione di natura applicativa che depone a favore dell’approccio sperimentale: è un ottimo modo per sondare l’efficacia di nuovi interventi prima di implementarli su larga scala. Ad esempio, le carenze delle attività di orientamento universitario in Italia sono ben note per quanto riguarda la capacità di offrire agli studenti informazioni trasparenti e accurate sui costi dell’università, sul diritto allo studio, sugli sbocchi occupazionali delle lauree (Barone, 2012). Il potenziamento dell’orientamento su scala nazionale richiederebbe, però, di investire ingenti risorse finanziarie e umane per rimediare a queste lacune: è auspicabile quindi valutare preliminarmente con cura l’efficacia dei possibili interventi da attuare. Sperimentare le politiche pubbliche, prima di implementarle su larga scala, è una buona pratica che meriterebbe di essere seguita più spesso in Italia. Anche da questo punto di vista, gli esperimenti randomizzati sono uno strumento prezioso.

60Gli studi sperimentali sulle credenze degli studenti delle scuole superiori sui costi degli studi universitari illustrano bene questo potenziale conoscitivo e applicativo. Infatti alcuni esperimenti randomizzati condotti di recente in diversi paesi (Stati Uniti, Canada, Gran Bretagna, Cina) mostrano che fornire informazioni semplici ma accurate sui costi effettivi dell’università e sulle opportunità di fruire di borse di studio e di altre agevolazioni consente di innalzare i tassi di immatricolazione all’università rispetto a un gruppo di controllo che non riceve queste informazioni (Bettinger et al., 2009; McGuigan et al., 2012; Booij et al., 2012; Oreopulos e Dunn, 2012; Loyalka et al., 2013). Si osserva, inoltre, che questo effetto è più pronunciato tra i gruppi sociali maggiormente esposti a vincoli economici. Gli esperimenti di Jensen (2010), McGuigan et al. (2012) e Nguyen (2013) ottengono risultati analoghi sul versante dei rendimenti economici percepiti dell’istruzione. Questi disegni sperimentali offrono quindi evidenze particolarmente robuste a sostegno dell’ipotesi che gli studenti siano poco informati su costi e benefici dell’investimento in istruzione e che queste lacune gravino particolarmente sugli strati sociali più svantaggiati. Altrettanto evidente è il “salto epistemologico” che il ricercatore compie passando dalla stima di correlazioni robuste con modelli multivariati alla sperimentazione diretta di misure di policy: quali problemi pratici s’incontrano nel mettere in pratica questi interventi orientativi? Come reagiscono le scuole e gli insegnanti a questi interventi? Qual è il formato comunicativo migliore per veicolare le informazioni agli studenti? Com’è possibile integrare la dimensione informativa e quella motivazionale delle attività di orientamento?