Prima di cancellare la rete Sprar, il governo dovrebbe procedere a una rigorosa valutazione. Non solo per raccogliere dati certi su richiedenti asilo e rifugiati accolti. Ma anche per calcolare il valore dell’indotto generato dai centri accoglienza.
Il sistema Sprar e l’economia locale
Il 24 settembre il consiglio dei ministri ha approvato all’unanimità il cosiddetto decreto Salvini su immigrazione e sicurezza. Tra le altre cose, prevede di ridimensionare il Sistema per l’accoglienza dei richiedenti asilo e dei rifugiati (Sprar), che cambierà nome e sarà d’ora in poi limitato solo a chi è già titolare di protezione internazionale o ai minori stranieri non accompagnati.
Il vicepresidente dell’Associazione studi giuridici sull’immigrazione, Gianfranco Schiavone, ha dichiarato: “Cancellare l’unico sistema pubblico di accoglienza che funziona appare come uno dei più folli obiettivi politici degli ultimi anni. Che ne sarà di quelle piccole e funzionanti strutture di accoglienza già esistenti e delle migliaia di operatori sociali, quasi tutti giovani, che con professionalità, lavorano nello Sprar?”. Le sue parole sollevano la questione dell’impatto dei centri di accoglienza sull’occupazione e, più in generale, sull’economia locale.
L’apertura e il mantenimento di un centro Sprar ha una conseguenza diretta sul reddito locale disponibile dovuta al fatto che lo stato centrale ha finora coperto la quasi totalità dei costi: per una quota dell’80 per cento fino al 2016, poi per la necessità di incentivare i comuni ad aprire nuovi centri la percentuale è arrivata al 95 per cento. Ma va considerata anche la possibilità di un effetto indiretto, per esempio, la crescita del reddito e dell’occupazione che deriva da un aumento della domanda locale in relazione alle necessità operative del centro.
Stime sugli effetti economici
Ma è possibile stimare l’effetto delle presenze Sprar sull’economia locale? Ed è possibile distinguere tra effetto diretto e indiretto? Per provare a rispondere a queste domande, abbiamo creato una banca dati con diverse informazioni sui comuni italiani. Per prima cosa, abbiamo consultato i report annuali sullo Sprar congiuntamente con altre fonti (Anci, ministero dell’Economia e delle Finanze, Istat) e derivato il numero di presenze Sprar per comune dal 2008 al 2016 (con la sola eccezione degli anni 2012 e 2013). Una serie di informazioni di base sui comuni italiani le abbiamo ottenute a partire dal Censimento 2001 (come tasso di disoccupazione o tasso di attività economica). Dal ministero dell’Economia e delle Finanze abbiamo ricavato informazioni sul reddito Irpef aggregato (totale imponibile) per comune dal 2008 al 2016.
Sulla base di questi dati, ci siamo dunque chiesti se il numero di richiedenti asilo e rifugiati Sprar accolti ha effetti sulla crescita del reddito imponibile pro capite a livello di comune. Ci siamo immediatamente resi conto che una semplice comparazione tra comuni che fanno parte della rete Sprar e comuni che non ne fanno parte è poco utile. La ragione è semplice: quelli che ne sono parte, hanno fatto una esplicita richiesta e sono dunque probabilmente molto diversi dal resto dei comuni italiani. Tuttavia, i dati disponibili ci consentono di verificare i cambiamenti nella crescita del reddito imponibile e nel numero di presenze Sprar per comune nel corso degli anni. Possiamo quindi seguire l’evoluzione delle due variabili nel tempo e chiederci se, al netto delle differenze in livelli, i comuni che hanno accolto più migranti con il sistema Sprar abbiano visto crescere maggiormente il reddito imponibile. Ancora una volta, però, il confronto tra comuni nel tempo potrebbe non essere utile, a causa della decisione dei comuni stessi di aprire un centro e dei centri di accogliere più richiedenti asilo e rifugiati.
Per arrivare alla risposta, abbiamo allora fatto ricorso a una variabile strumentale. Il metodo statistico ci consente di ovviare almeno parzialmente ai limiti indicati, avvicinandoci alla identificazione di un nesso di causalità tra presenze Sprar e crescita del reddito imponibile. La logica è quella di considerare variazioni nella variabile di interesse (presenze Sprar) che sono indipendenti dalla variabile sulla quale si intende stimare l’effetto (crescita del reddito imponibile). Partiamo dall’osservazione che i comuni dove la concentrazione di stranieri residenti è storicamente più alta sono anche quelli dove c’è un numero più alto di presenze Sprar. Il metodo fa quindi leva sull’informazione disponibile sul numero di stranieri residenti per comune nel 2001 e sul numero annuale di migranti su base nazionale a cui viene riconosciuto il diritto di asilo. Fatta esclusione per le città con più di 70mila abitanti, la combinazione di queste informazioni ci consente di predire il numero di presenze Sprar per comune per anno nel periodo 2008-2016 come quello che si sarebbe ottenuto se i migranti presenti in un dato anno fossero stati distribuiti per comune solo in base alla concentrazione di stranieri residenti per comune nel 2001. Il metodo ci consente di ovviare ai limiti dell’analisi nella misura in cui la distribuzione spaziale degli stranieri residenti per comune nel 2001 è indipendente dall’evoluzione del reddito imponibile negli anni dal 2008 al 2016, e lo stesso vale per il numero di richiedenti asilo e rifugiati presenti ogni anno sul territorio nazionale.
La nostra analisi rivela che la relazione tra presenze Sprar e crescita del reddito imponibile è positiva; a ogni ulteriore presenza si accompagna una maggiore crescita del reddito imponibile.
Per focalizzarci su quello che abbiamo definito effetto indiretto, abbiamo scontato dal reddito imponibile i 35 euro al giorno per rifugiato che Sprar indica come il costo medio. I dati ci dicono che a ogni ulteriore presenza Sprar si accompagna un ulteriore 0,09 per cento circa di crescita del reddito imponibile al netto dei costi.
La nostra analisi non è conclusiva né unica, ma i risultati di uno studio di Matteo Gamalerio vanno nella stessa direzione. Prima di cancellare la rete Sprar, il governo dovrebbe investire in una sua rigorosa e attenta valutazione, curando la raccolta e diffusione di dati certi tanto su richiedenti asilo e rifugiati accolti e il loro percorso quanto sul possibile indotto generato dai centri accoglienza.