povertà invisibile e case popolari

LA POVERTA’ INVISIBILE DEI SENZA CASA

Nonostante il boom (e poi lo sboom) del mercato immobiliare, e anni di bassi tassi di interesse che
hanno facilitato l’accesso al credito da parte anche di persone a basso livello di reddito, sono
moltissime le persone che anche nell’ambito del “club dei paesi ricchi”, i paesi dell’area Ocse,
vivono senza dimora adeguata. Il problema è talmente serio che l’Unione Europea ha incluso tra le
proprie priorità proprio l’individuazione di strategie volte ad aumentare la protezione sociale e a
favorire l’inclusione sociale di questa fascia della popolazione.
Al contrario di altre discipline sociali, soprattutto la sociologia, la scienza economica ha dedicato
sin qui poca attenzione al fenomeno dei senza casa. Le ragioni di questa lacuna sono soprattutto da
ricercare nell’assenza di dati adeguati e nel fatto che gli individui che vivono la condizione di senza
dimora vengono comunemente caratterizzati come persone che sfuggono ai postulati di razionalità
su cui si basa la scienza economica.
In questo contributo ci sforzeremo dapprima di offrire alcune possibili chiavi di lettura del
fenomeno in un’ottica economica, mostrando che anche questo problema è trattabile nell’ambito di
modelli economici formali, e poi di fornire alcuni dati, basati su di una recente indagine svolta a
Milano.
2. HOMELESS COME POVERI INVISIBILI
La scienza economica studia le scelte di agenti razionali. Si assume, in altre parole, che i
comportamenti degli individui siano il risultato di una deliberazione coerente, che li porta a
massimizzare una funzione obiettivo rispettando un insieme di vincoli dati. I modelli economici
utilizzano questa ipotesi come punto di partenza. E’ viceversa opinione diffusa considerare gli
homeless come agenti non razionali, che agiscono spesso sotto l’effetto di droga o alcol o che sono
affetti da malattie mentali. Questo, oltre a dissuadere gli economisti dallo studiare il fenomeno,
scoraggia i decisori politici dall’attuare politiche di re-inserimento su larga scala dei senza casa
perché queste politiche vengono ritenute, spesso a priori, inefficaci e fonti di sprechi.

In realtà sono molteplici le sfaccettature che caratterizzano il fenomeno, al punto che risulta
alquanto difficile “incasellarlo” in una definizione precisa. La distinzione più importante è quella tra
i “senza tetto” e i “senza dimora”. Nel primo caso ci si riferisce alla mancanza di una casa, nel
senso fisico del termine; nel secondo, l’accento è posto sulla mancanza di un ambiente di vita, ma
anche di un luogo privilegiato di sviluppo delle relazioni affettive. Queste due diverse definizioni
portano a proposte di politica economica molto diverse. Nel caso dei senza casa, l’attenzione sarà
concentrata soprattutto su politiche volte a ridurre il disagio abitativo. Nel caso dei senza dimora,
invece, l’enfasi verrà riposta sul ripristino di relazioni sociali, con interventi volti soprattutto a
ridurre l’esclusione sociale.

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Il problema principale incontrato dalla scienza economica nello studio di questo fenomeno è,
comunque, legato alla scarsità di informazioni quantitative statisticamente significative e attendibili.
Ci sono infatti enormi difficoltà connesse alla raccolta di dati censuari o campionari sui senza casa,
con una numerosità sufficiente per effettuare analisi empiriche. Le difficoltà derivano da alcuni
tratti distintivi di questa popolazione, quali il fatto che gli homeless siano spesso nascosti, difficili
da approcciare e in continuo movimento all’interno di un dato territorio. Dato che quasi tutte le
indagini campionarie su cui sono basate le statistiche ufficiali prendono come base di
campionamento le abitazioni, gli homeless vengono sistematicamente esclusi dalle statistiche sulla
povertà e sulla diseguaglianza sociale.

Prima di analizzare le poche fonti statistiche disponibili sugli homeless, è utile soffermarsi sulle
diverse definizioni di povertà, in quanto sono spesso fonte di equivoci. Le statistiche ufficiali
definiscono la condizione di povertà in termini assoluti o relativi. Parlando di privazione assoluta ci
si riferisce a un agente economico che vive al di sotto di un dato livello minimo di sussistenza. La
povertà relativa fa invece riferimento a condizioni di vita peggiori rispetto allo standard
dell’ambiente di riferimento cui l’individuo o la famiglia appartiene. Per misurare la prima
situazione si individua quindi un paniere di sussistenza con il quale confrontare il consumo
individuale, mentre nel secondo caso si individua uno standard di riferimento che definisca il tenore
di vita medio della comunità di riferimento. In altre parole, la povertà assoluta è una condizione
definita dalla mancanza di risorse adeguate per acquistare un paniere di beni e servizi considerati
essenziali, mentre la povertà relativa è definita dalla mancanza di risorse tali da permettere alla
famiglia di avere uno standard di vita anche molto inferiore alla media (più spesso della mediana)
della popolazione di riferimento (in genere la soglia di povertà relativa viene stabilita a 2/3 del
reddito mediano). Da un punto di vista statistico e di rilevazione, le definizioni di povertà possono
far riferimento a rilevazioni sul reddito o sui consumi degli individui. Le prime sono, in genere
preferibili, in quanto i consumi delle famiglie non necessariamente corrispondono a vincoli
nell’accesso a beni e servizi, essendo potenzialmente dettate anche da scelte di risparmio.
Utilizzando la definizione in termini di reddito e il concetto di povertà assoluta, viene definita
povera una famiglia che non ha reddito sufficiente ad acquistare il paniere di beni predefinito. Il
calcolo del valore del paniere viene fatto dall’Istituto di rilevazione, per famiglie di varia
numerosità, tenendo conto del fatto che esistono economie di scala nella spesa delle famiglie. Le
comparazioni fra famiglie di diversa ampiezza e composizione vengono svolte utilizzando scale di
equivalenza che permettono di calcolare il livello di risorse necessario a diverse tipologie di
famiglie per raggiungere lo stesso standard di vita. Ad esempio, la scala di equivalenza utilizzata
dall’Ocse pesa il reddito con un coefficiente pari a 1 per il primo adulto, 0,5 per ogni altro adulto e 0,3
per ogni minore di 14 anni.

3. METODOLOGIE DI RILEVAZIONE DEGLI HOMELESS

Anche se non esistono rilevazioni sistematiche sulla base delle quali costruire statistiche ufficiali
sugli homeless, nel corso degli anni sono state sviluppate alcune metodologie che hanno consentito
di stimare il numero dei senza dimora con un maggior grado di precisione, permettendo di
migliorare notevolmente la nostra conoscenza del fenomeno. Queste metodologie sono state
sviluppate e implementate negli Stati Uniti a partire dagli anni 80. In Europa solo recentemente si è
preso atto della necessità di effettuare rilevazioni sistematiche, ma non sempre a questa presa d’atto
è seguita l’effettiva implementazione delle indagini. Le prime rilevazioni condotte in Europa si
sono, infatti, limitate a stimare la popolazione dei senza tetto sulla base delle informazioni raccolte
dai cosiddetti testimoni privilegiati (quali, ad esempio, gli operatori dei dormitori, delle mense o gli
operatori istituzionali). Solo più recentemente si è passati ai single-night counts (o point-in-time

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counts), ai one-week o multi-week counts e per poi giungere ai più sofisticati conteggi annuali che
utilizzano banche dati amministrative informatizzate.

La metodologia più diffusa e che fornisce un elevato livello di attendibilità è il cosiddetto S-night
approach (Shelter and Street Night), che implica il conteggio simultaneo di tutti i senza fissa
dimora nell’arco di poche ore (tipicamente una notte o un giorno) attraverso una ricognizione
completa di un dato territorio urbano. Infatti, per definizione gli homeless sono una popolazione
estremamente mobile, poco stanziale, che si sposta nelle diverse aree della città a seconda di una
molteplicità di fattori, quali ad esempio l’ora del giorno, la stagione, il livello di controlli effettuati
dalle forze dell’ordine e le preferenze individuali soggettive. Se le rilevazioni venissero effettuate in
un ampio lasso di tempo (più giorni/più settimane), ci sarebbe un’elevata probabilità di contare e
intervistare lo stesso individuo più volte e questo porterebbe a una sovra stima della popolazione.
Viceversa, concentrando il conteggio e le interviste in una sola notte e mappando
contemporaneamente tutte le zone della città si minimizza il rischio di conteggi multipli. Questa
procedura, implementata per la prima volta nella città di Nashville nel 1983 (Lee, 1991), è diventata
prassi corrente in molte città degli Stati Uniti che svolgono le rilevazioni generalmente a cadenza
annuale, ma in alcuni casi anche più volte l’anno, per ottenere statistiche aggiornate, controllando per le
fluttuazioni stagionali del fenomeno.

La metodologia è stata utilizzata su vasta scala (l’intero territorio degli Stati Uniti) in occasione del
censimento decennale del 1990. Per la prima volta, infatti, nella notte del 20 – 21 Marzo 1990, si è
effettuato un conteggio sistematico dei senza tetto basandosi su una lista di luoghi precedentemente
selezionati nelle 200 maggiori città degli Stati Uniti (U.S. Census, 1991), in modo tale da ottenere una
stima rappresentativa del numero complessivo dei senzatetto negli Stati Uniti. L’approccio non solo
riduce il rischio di doppi conteggi, ma permette anche al rilevatore di giudicare se la persona
intervistata debba o meno rientrare nel censimento. Generalmente, questo tipo di conteggio viene
effettuato nella stagione invernale durante la quale aumenta la probabilità di trovare i senza dimora
nei dormitori, dove è molto più facile rilevarli, e si riduce il numero di coloro che dormono in
strada. Effettuando la rilevazione nei mesi invernali si è inoltre in grado di classificare i senza
dimora sulla base della loro attitudine o meno a rivolgersi a strutture di accoglienza notturna. Le
persone che dormono all’addiaccio nei mesi invernali e non fanno ricorso ai centri notturni di
accoglienza sono tendenzialmente quelle che mostrano una maggior diffidenza nei confronti
dell’assistenza e sono poco propense a soluzioni in cui sia richiesto un certo grado di socialità.
Anche se una rilevazione di questo tipo fornisce solo una fotografia della situazione in un
determinato istante temporale, se ripetuta nel tempo consente di ottenere stime attendibili dei trend
della popolazione e delle sue fluttuazioni.

La critica più diffusa alla metodologia s-night è rappresentata dal rischio di sottostimare la
popolazione di riferimento. Dal conto possono, infatti, sfuggire gli homeless che utilizzano ripari
notturni particolarmente nascosti o poco agevoli. Non si deve, inoltre, dimenticare che rilevazioni di
questo tipo sono estremamente dispendiose in termini di risorse sia umane che monetarie e la loro
implementazione richiede un lungo periodo preparatorio e il coinvolgimento di diverse istituzioni
che operano nel tessuto urbano. La metodologia s-night consente, tuttavia, di effettuare il conteggio
tramite un censimento completo di tutte le persone prive di fissa dimora.

La rilevazione censuaria ha il vantaggio di sfuggire alla mancanza di una base da cui estrarre un
campione. Le indagini campionarie devono perciò basarsi su stime ufficiose e spesso poco affidabili
dei senza-tetto. E’ il caso, ad esempio, del primo campionamento dei senza tetto, svolto nel
settembre 1985 a Chicago (Rossi 1987, 1991). La popolazione di riferimento dell’indagine era
rappresentata dagli adulti che, nella notte di riferimento, furono trovati dormire per strada o in
dormitori, e il campione venne estratto da questi due sotto-gruppi della popolazione. In particolare,
in quel caso venne attuato un metodo di campionamento di tipo stratificato, suddividendo le aree

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amministrative delle città in funzione del numero atteso di senza tetto, definito sulla base della
probabilità di trovare individui senza fissa dimora in diverse aree della città individuat, da testimoni
privilegiati ed esperti, come luoghi tipici di riparo notturno.

I cosiddetti one week counts stimano, invece, la popolazione dei senza tetto sulla base delle persone
che nell’arco di una settimana si recano nei dormitori o nelle mense o utilizzano servizi specifici in
una data area geografica. Il metodo è sicuramente meno costoso in termini di risorse ma presenta un
margine di errore non trascurabile in quanto spesso vengono inclusi nel conteggio anche individui
che non sono senza dimora. La sovra stima che ne deriva dipende inoltre dal fatto che spesso uno
stesso individuo usufruisce di una molteplicità di servizi e che la rilevazione non viene fatta ad
personam ma si limita a conteggiare il numero totale di utenti.

Tra i metodi maggiormente utilizzati in epoca recente, il cosiddetto capture and recapture approach
(Fisher et al,1994 , Brent 2007). Questa metodologia è stata originariamente affinata nella stima
delle popolazioni di specie migratorie ed è molto utilizzata nell’ambito della letteratura
epidemiologica (LaPorte et al, 1992). Il metodo consiste nell’effettuare conteggi ripetuti più volte
così che sia possibile calcolare il totale della popolazione sommando la popolazione osservata in un
dato momento e la stima della popolazione non osservata. La popolazione non osservata viene
generalmente stimata sommando le percentuali dei non osservati in diversi conteggi ottenuta come
il reciproco dei casi contati in tutti i conteggi. Nel caso specifico, questa metodologia è stata
utilizzata basandosi su banche dati amministrative informatizzate relative all’utilizzo di strutture
specifiche così da ottenere conteggi accurati privi di duplicazioni e in grado di tenere conto delle
fluttuazioni nella popolazione di riferimento.

4. ALCUNE STIME DEI SENZA DIMORA

Dal 1984, il Department of Housing and Urban Development degli Stati Uniti effettua conteggi
regolari per stimare il numero degli homeless in 80 città americane. Il dato più recente risale al
Gennaio 2005. Stima la popolazione degli homeless in circa 754,000 individui su tutto il territorio
degli Stati Uniti, includendo nel conto sia le persone in strada che quelle nei dormitori. La
California è lo stato con la maggior percentuale di homeless, circa 170,000, seguita da New York,
Florida, Texas, e Georgia. 1 In un’ottica intertemporale, confrontando i dati delle diverse rilevazioni
non emerge una variazione significativa della quota di senza tetto sul totale della popolazione
americana che si attesta nell’ordine dello 0.2 – 0.3%. Se di primo acchito si sarebbe tentati di
concludere che l’incidenza relativa è limitata, tuttavia le ricerche effettuate nelle singole città su
orizzonti temporali più ampi indicano che nell’arco di un anno il numero di coloro i quali hanno
sperimentato un periodo di assenza di dimora è notevolmente superiore rispetto al numero registrato
dai conteggi regolari e rappresenta circa l’1% della popolazione. Questi risultati confermano che si
tratta di una popolazione soggetta ad un turnover elevato.

In Italia, ci sono state sin qui pochissime rilevazioni, soprattutto a livello nazionale. Una prima
indagine è stata condotta nel 2000 dalla Commissione di Indagine sull’esclusione sociale
(Dipartimento per gli Affari Sociali e Presidenza del Consiglio) e dalla fondazione Zancan di
Padova al fine di delineare le caratteristiche delle persone senza dimora e stimare il loro numero
sull’intero territorio nazionale. La rilevazione, effettuata nella notte del 14 Marzo 2000, ha
riguardato un campione rappresentativo di più comuni, in luoghi conosciuti come di sosta abituale
dei senzatetto. Dei 5000 individui senza dimora rilevati, ne sono stati intervistati 2.668. Attraverso

I dati disaggregati per le singole città in cui è stato effettuato il censimento sono reperibili dal sito
http://www.hud.gov/offices/cpd/homeless/ahar.cfm

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una ponderazione delle diverse aree geografiche, si è giunti ad una stima finale della popolazione
senza fissa dimora di circa 17.000 individui per l’intero territorio italiano, con una forte
concentrazione nei comuni di dimensioni maggiori. L’indagine ha, inoltre, messo in luce come il
fenomeno riguardi soprattutto gli uomini, in giovane età (il 70% aveva meno di 48 anni) e gli
immigrati (pari circa alla metà dei senza fissa dimora). Informazioni più dettagliate sulle
caratteristiche dei senza tetto sono disponibili, limitatamente alla Regione Veneto, dove nel
dicembre 2004 è stata svolta un’indagine campionaria. L’indagine, condotta dall’Università di
Padova e dall’Osservatorio Regionale per la tutela e la promozione della persona di Padova, ha
riguardato le sette città capoluogo di provincia del Veneto, con interviste a 87 persone in 22
dormitori e 61 persone in 22 luoghi aperti.

Alla luce degli studi più recenti, il numero dei senza fissa dimora sembrerebbe essere notevolmente
cresciuto nel corso del tempo. Il condizionale è d’obbligo dato che le metodologie sin qui seguite
non permettono rilevazioni tra di loro comparabili. Ma lo studio più recente svolto in Italia, quello
condotto a Milano nel Gennaio 2008, stimava la popolazione dei senza fissa dimora in circa 3860
persone nella sola città di Milano, di cui 408 in strada, 1152 nei dormitori e circa 2300 nei campi
rom. E’ su questa indagine che concentreremo ora la nostra attenzione.

5. CHI SONO I SENZA FISSA DIMORA A MILANO

In questo paragrafo analizziamo alcune caratteristiche della popolazione oggetto di studio emerse
dalla raccolta dati effettuata a Milano nel gennaio 2008 (MHS 2008). I risultati possono essere utili
anche al di fuori del contesto milanese. Identificare alcuni tratti distintivi dei senza dimora e le
correlazioni esistenti tra alcune loro caratteristiche ci aiuta, infatti, a leggere meglio le ragioni del
fenomeno e può fornire alcuni spunti di riflessione su possibili correttivi.

La tabella 1 presenta alcune statistiche descrittive riguardanti il sesso e l’età media degli homeless
intervistati nei dormitori/centri d’accoglienza e in strada o in luoghi non predisposti all’abitazione
(parchi, panchine, stazioni, case abbandonate) 2 . Il campione è composto per la quasi totalità da
uomini: le donne rappresentano rispettivamente circa il 9% della popolazione in strada e il 12.8%
nei dormitori 3 . L’età media della popolazione è di circa 46 anni ed è più elevata per coloro i quali
generalmente dormono in strada o in luoghi aperti. Questo dato consente di riflettere su alcune
differenze significative esistenti tra coloro che dormono in strada o chi invece decide di usufruire
dei servizi offerti dai centri di accoglienza notturna. In primo luogo, gli homeless relativamente più
anziani sembrano meno propensi ad accettare le regole imposte dai centri di accoglienza e il grado
di socialità che è intrinseco in queste strutture. Inoltre la condizione di unsheltered homeless appare
più cronica rispetto a quella di chi dorme in dormitorio. E’ minore il turn-over fra chi dorme per
strada: la durata media della condizione di senza dimora è di 7 anni tra chi dorme per strada che fra
chi ricorre ai dormitori (4 anni).4 La strada, perciò, sembra rappresentare la forma più estrema di
homelessness. Dopo un periodo più o meno lungo di permanenza in strada le difficoltà di
reinserimento in un qualsiasi tessuto sociale risultano maggiori.

Nel presente contributo tralasciamo gli abitanti delle baraccopoli e dei campi rom in quanto rappresentano una
popolazione per certi versi a sè stante rispetto a quella oggetto di questo testo.
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Sono stati raccolti dati sia nei dormitori comunali che nei centri di prima e seconda accoglienza. Per semplicità di
analisi, questi vengono inclusi in un’unica categoria.
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La durata media è stata calcolata dal giorno di arrivo in strada/dormitorio al momento della survey. Quindi, non
potendo osservare l’uscita dallo stato di homeless, il dato è sottostimato.

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Considerando la nazionalità d’origine emerge una popolazione composita con una lieve
maggioranza di stranieri rispetto agli italiani (44%). Tra le nazionalità straniere una quota
significativa è rappresentata da rumeni seguiti da russi, moldavi, marocchini e algerini. In media, gli
immigrati provenienti dall’Africa centro-settentrionale sono relativamente più giovani rispetto a
quelli provenienti dall’Est Europa. Disaggregando il dato sulla base del luogo in cui l’intervistato
trascorre generalmente la notte si osserva un’interessante differenziazione tra italiani e stranieri
(grafico 1). Se circa il 56% degli italiani intervistati tende a preferire la strada al dormitorio,
soprattutto coloro che provengono dall’Africa o dell’Est Europa prediligono i centri d’accoglienza.
Questi primi risultati grezzi sembrano suggerire che per gli immigrati, un periodo senza
un’abitazione nel senso stretto del termine è visto come un passaggio obbligato di transizione per
raggiungere obiettivi di casa e lavoro nel paese di destinazione. Dai dati, tuttavia, non emerge che
un periodo di questo tipo fosse stato programmato ex – ante. Una misura approssimata del grado di
consapevolezza del periodo che gli individui stanno vivendo può essere costruita confrontando le
risposte fornite a due domande del questionario. La prima domanda riguarda le aspettative passate,
ovvero per quanto tempo l’intervistato si aspettava di rimanere nella condizione di senza dimora la
prima notte in cui non ha dormito in una casa propria. La seconda domanda riguarda invece le
aspettative future, ovvero per quanto tempo l’intervistato si aspetta di rimanere ancora nella
condizione di senza dimore, alla data in cui è stata compiuta la rilevazione. Confrontando la durata
attesa (aspettative passate) con la somma della durata effettiva (i.e. il numero di giorni/mesi
trascorsi dalla prima volta in cui si non si è dormito in una casa) e delle aspettative future, emerge
che solo per il 26% degli intervistati le due grandezze combaciano. Per la restante parte la durata
attesa è nettamente inferiore alla lunghezza effettiva. Questo dato suggerisce l’esistenza di un
progressivo deterioramento delle aspettative individuali nel corso del tempo.

Infine, considerando congiuntamente le informazioni sulla nazionalità e quelle sul livello di
istruzione, si osserva che dopo i somali, gli italiani sono i meno istruiti, avendo in media completato
solo 8 anni di scuola (corrispondenti alla licenza media obbligatoria). I più istruiti sono originari
degli Stati Uniti, dei paesi asiatici e dell’Est Europa. rispettivamente. I risultati sono sintetizzati nel
grafico 2 che mette in relazione il numero medio di anni di istruzione e il paese d’origine.

6. CAUSE ECONOMICHE DELLA HOMELESSNESS

Le cause dello stato di senza dimora vengono in genere ricondotte a fattori non strettamente
economici, i problemi fisici e di salute, il fatto di avere subito violenze a casa, la mancanza di
relazioni familiari, le malattie mentali, le dipendenze (alcool o droga) e l’uscita dalla prigione
(Jencks 1994, Rossi 1989).

Pur non negando l’importanza di queste cause, è opportuno interrogarsi sulla rilevanza di fattori
strettamente economici nel determinare la condizione di senza dimora. Questo serve anche per
valutare l’efficacia e l’entità di potenziali trasferimenti monetari volti a ridurre il fenomeno. Le
cause economiche dello stato di senza dimora sono riconducibili per lo più allo stato di povertà. Le
persone povere sono spesso incapaci di sostenere le spese necessarie al possesso o al mantenimento
della casa, all’alimentazione, all’abbigliamento o all’assistenza sanitaria. In molti casi l’abitazione
viene abbandonata proprio perché rappresenta la voce di spesa che assorbe la componente
principale del reddito individuale o familiare.

Per valutare l’importanza dei fattori economici bisogna tuttavia riuscire a identificare quei fattori
che concorrono a determinare il reddito di un individuo o di una famiglia senza poter essere
modificati dagli stessi. Ad esempio, non sempre la condizione di disoccupato è involontaria. Può

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anche corrispondere alla scelta dell’individuo di rifiutare le proposte di lavoro disponibili. Bene
allora concentrarsi sui fattori economici che non possono essere alterati dal singolo individuo. Fra
questi, tre ci sembrano particolarmente importanti: il mercato immobiliare, il mercato del lavoro e
lo stato sociale. Vediamoli uno per uno.

6.1 Il mercato delle abitazioni
La mancanza di case a un prezzo popolare e il numero ridotto di programmi di assistenza
immobiliare possono giocare un ruolo importante nella diffusione del fenomeno degli homeless. Se
il mercato delle abitazioni non raggiunge l’equilibrio, ma registra un eccesso di domanda di
abitazioni a basso costo, sono i meccanismi di mercato a creare potenziali homeless tra le classi più
disagiate.

L’effetto delle condizioni del mercato abitativo sulla homelessness è stato studiato con riferimento
al caso americano. Negli USA tra il 1973 e il 1993, il numero delle case ad affitto basso si è ridotto
di circa 2.2. milioni poiché le scelte degli immobiliaristi sono state orientate a convertire queste
abitazioni in abitazioni di prestigio il cui costo le ha rese praticamente irraggiungibili per una fetta
significativa della popolazione. Inoltre, tra il 1991 e il 1995, il canone di affitto mediano è
aumentato di circa il 21% (Daskal, 1998). Tuker (1989), definendo la homelessness come il numero
di senza dimora diviso per la popolazione totale di alcune città statunitensi, mostra come siano
proprio le città con politiche di controllo degli affitti e un basso numero di case sfitte a presentare i
tassi di homelessness più elevati. Le politiche di rent control impediscono alla domanda proveniente
dai consumatori appartenenti agli strati più disagiati della popolazione di esercitare un effetto
sensibile sui prezzi delle abitazioni. Questo si ritorce contro gli stessi cittadini più poveri in quanto
scoraggia la costruzione di case a basso costo.

Studi successivi supportano questa teoria. Quigley et al. (2001), analizzano la variazione nel
numero di homeless presenti in alcune città americane considerando il costo e la disponibilità di
abitazioni. I risultati empirici mostrano che le condizioni del mercato abitativo rappresentano un
fattore determinante nella riduzione del numero dei senza dimora. Quingley stima, infatti, che
aumentando di un punto percentuale il vacancy rate del mercato immobiliare (da una media di 8.4
%) con una riduzione del rapporto tra l’affitto mensile medio e il reddito dal 17.5% al 16.8%,
sarebbe possibile ridurre di un quarto il tasso di homelessness.

Alcune ricerche hanno invece tentato di spiegare come le variazioni intertemporali del numero di
senza casa dipendano dalle dinamiche congiunte del mercato immobiliare e della disuguaglianza nei
livelli di reddito (O’Flaherty 1995, 1996). Nel mercato immobiliare è economicamente conveniente
costruire nuove abitazioni solo se queste posseggono standard di qualità superiori a quelle esistenti.
Questo porta a una progressiva perdita di valore degli immobili esistenti (dovuta alla minor qualità
relativa) i cui canoni locativi tendono a deprezzarsi. Inoltre, al di sotto di un certo livello
qualitativo, gli affitti percepiti dai proprietari non giustificano interventi di manutenzione e/o
ristrutturazione così che progressivamente quelle stesse unità abitative vengono vendute o
convertite ad altri usi. Sebbene la qualità di questi immobili sia estremamente bassa (pressoché
nulla) il loro prezzo non sarà mai nullo per definizione. Assumendo preferenze razionali, gli
individui con redditi estremamente bassi saranno quindi indifferenti tra il consumare abitazioni
prive di qualità al prezzo di mercato o entrare nello stato di homeless. Similmente chi già
sperimenta la condizione di assenza di dimora sarà indifferente tra il continuare a mantenere lo stato
di homeless o pagare il prezzo di mercato dell’abitazione per uscire dallo stato di homeless.

L’effetto delle variazioni della disuguaglianza dei redditi all’interno della popolazione
sull’incidenza dell’homelessness si manifesta, invece, attraverso il meccanismo dei prezzi che

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agisce sulle abitazioni con qualità peggiore. L’aumento della disuguaglianza intorno alla media
della distribuzione dei redditi, riduce, infatti, la domanda per abitazioni di qualità intermedia e
aumenta quella per le abitazioni di qualità bassa. L’ingresso di nuovi acquirenti nel mercato delle
abitazioni di bassa qualità fa si che il prezzo di quelle abitazioni aumenti rispetto al loro effettivo
valore. L’incremento di reddito che sarebbe necessario per poter sostenere le maggiori spese legate
a quella tipologia di immobili, indurrà altri individui a preferire l’homelessness rispetto alle
abitazioni di bassa qualità.

La crescita progressiva della diseguaglianza nei redditi e la forbice che si è creata nel mercato
immobiliare sono alla base dell’aumento progressivo del numero dei senza dimora. In particolare,
secondo questo approccio, lo stato di senza dimora è quindi il risultato di una scelta razionale, in cui
l’individuo massimizza la propria utilità sotto un vincolo di reddito stringente. Deve scegliere tra
l’affitto di una casa di qualità estremamente bassa, che assorbirebbe comunque una quota
significativa del proprio reddito, e il consumo di beni di prima necessità accessibili solo quando non
si sostenga alcuna spesa per l’abitazione. La validità di questo modello nell’interpretare il fenomeno
dei senza casa è suffragata dai risultati empirici di Honig and Filer (1993) che utilizzando i dati
dell’indagine HUD 1984 trovano una correlazione positiva e statisticamente significativa tra
differenti misure del costo delle abitazioni e l’incidenza degli homeless sul totale della popolazione.

6.2 Mercato del lavoro
Tipicamente un mercato del lavoro stagnante o caratterizzato da limitata crescita del potere
d’acquisto dei salari, scarsa tutela del lavoratore e pochi sussidi aumenta la probabilità che cresca il
numero di senza fissa dimora.

Tutti i paesi sviluppati negli ultimi decenni hanno conosciuto una forte terziarizzazione della loro
struttura economica con una progressiva de-localizzazione di processi produttivi verso i paesi con
manodopera a basso costo. Mentre il tasso di occupazione nel settore manifatturiero si riduceva,
cresceva la domanda di lavoro altamente qualificato e con un livello superiore di scolarizzazione. In
molti paesi, il mercato del lavoro ha così assunto una struttura fortemente polarizzata: da una parte i
lavoratori qualificati, dotati di un elevato potere contrattuale (poiché la domanda di lavoro per
quelle professionalità è maggiore dell’offerta), in grado di percepire salari relativamente elevati, e,
dall’altra i lavoratori poco qualificati, con limitato potere contrattuale (poiché la domanda di lavoro
per quelle professionalità è minore dell’offerta), che percepiscono salari relativamente bassi. Questa
dinamica del mercato del lavoro ha inevitabilmente portato a penalizzare alcune fasce della
popolazione più di altre. Soprattutto, le persone in un fase avanzata della loro carriera lavorativa di
fronte alla perdita del posto di lavoro o alla ristrutturazione dell’azienda presso cui lavoravano
hanno maggiore difficoltà a trovare una nuova occupazione o a formarsi una nuova professionalità.
Se a questo si associa la limitata dinamicità e fluidità di alcuni mercati, caratterizzati da periodi di
disoccupazione estremamente lunghi, il risultato è un progressivo aumento dei cosiddetti “lavoratori
scoraggiati”, ovvero i disoccupati che, pur essendo in età lavorativa, smettono di cercare un lavoro
perché credono di avere limitate probabilità di trovarlo. Questi individui escono definitivamente dal
mercato del lavoro, diventando inattivi. Se un individuo esce definitivamente dal mercato del lavoro
e non percepisce pensioni o sussidi adeguati, inizia un processo di impoverimento che nei casi
estremi può portare alla perdita della casa, soprattutto a fronte di un mercato immobiliare che
esercita forti pressioni sul reddito di questi individui.

L’importanza della vulnerabilità sul mercato del lavoro è confermata dal recente censimento
condotto a Milano (MHS 2008). Come documentato dalla Figura 4, circa un terzo degli intervistati
era operaio, mentre una quota significativa aveva un’occupazione come cameriere, barman o cuoco.
Si tratta, quindi, nella maggioranza di lavoratori poco qualificati. Tra la popolazione immigrata le

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fasce maggiormente esposte sono quelle occupate come muratori, carpentieri e badanti. Inoltre è
significativa la percentuale di coloro che prima della perdita della dimora avevano un’attività
imprenditoriale in proprio. La lettura di questi dati ci porta a ritenere che il fallimento dell’attività in
proprio o la perdita del lavoro per le fasce più vulnerabili sul mercato del lavoro rappresenta un
evento che potenzialmente espone chi lo subisce a un rischio di esclusione sociale. Questo rischio è
più forte quando la condizione di persona senza lavoro non è adeguatamente supportata dal contesto
sociale o dal tessuto familiare. Molti homeless, tuttavia, continuano a svolgere piccoli lavori. Circa
un terzo degli intervistati dichiara, infatti, di avere lavorato nel mese precedente. I lavori più comuni
rimangono quelli poco qualificati come il lavoro in fabbrica, i lavori domestici e le attività d
volantinaggio o vendita giornali. Contrariamente alla visione comune secondo cui i senza casa sono
persone al di fuori del tessuto sociale, una fetta consistente di questa popolazione opera, anche
quotidianamente, nel tessuto sociale. Probabilmente questi individui sono quelli che potrebbero
meglio rispondere ad interventi di sostegno e aiuti nella ricerca di un impiego stabile.

6.3 Welfare State
Il nostro paese manca di uno strumento di contrasto alla povertà estrema. Non esistono infatti
schemi di protezione sociale di ultima istanza, come un reddito minimo garantito. Questa carenza
del nostro stato sociale non pone alcun freno a quei processi di impoverimento che, come si è visto,
possono condurre alla povertà estrema e all’esclusione sociale. L’effetto additivo del
deterioramento del mercato del lavoro per le persone meno qualificate, della mancanza di assistenza
sociale di base e delle trasformazioni in atto nel mercato immobiliare, può perciò innestare su
situazioni famigliari difficili percorsi di esclusione sociale anche in fasce della popolazione che in
passato erano relativamente poco coinvolte dalla marginalità sociale. Il solo volontariato, pur
giocando un ruolo importante in alcune situazioni, non è in grado di fornire estese protezioni contro
il rischio di povertà e spesso risulta più esiguo o viene a mancare proprio nelle fasi (come le
recessioni) in cui ce ne sarebbe più bisogno.

Al di là dei costi individuali di chi vive la condizione di senza dimora, ci sono costi sociali non
irrilevanti legati alla diffusione di questo fenomeno.

I costi sociali diretti sono quelli derivanti dall’assistenza pura (mense, dormitori, docce,
guardaroba…) e connessi all’utilizzo dell’apparato amministrativo, del sistema sanitario e del
sistema giudiziario. Esistono poi dei costi sociali indiretti legati allo stato di senza fissa dimora in
termini sanitari, giudiziari e in generale per il contesto sociale. In termini sanitari, per esempio
alcuni studi hanno mostrato che il tasso di mortalità per età è significativamente superiore rispetto a
quello della popolazione con una dimora stabile e che, sebbene le malattie di cui soffrono i senza
dimora siano in linea con quelle presenti nella popolazione nel suo complesso, l’incidenza di queste
patologie è molto maggiore (O’Connell, 2005). Se per esempio, il tasso di incidenza dell’HIV in
Canada tra i giovani è pari allo 0.2 per mille, considerando la popolazione dei giovani homeless si
registra un aumento che lo porta a raggiungere il 6.1 per mille. Inoltre, la presenza di problemi
fisici, psichici o connessi all’uso di sostanze stupefacenti o di alcolici è spesso correlata
positivamente con l’assenza di una dimora fissa. Sebbene non sia semplice costruire misure di
questo tipo, è stato stimato che è circa 7 volte più probabile che i senza tetto sviluppino delle forme
di dipendenza dall’alcol rispetto al resto della popolazione (Fisher, 2001). Chiaramente queste
semplici correlazioni non permettono di stabilire una relazione di causalità: non è detto che sia la

9

dipendenza dagli alcolici ad avere portato alla condizione di senza dimora; potrebbe anche essere
stata la condizione di homeless a portare alcune persone a consumare sempre più alcolici.

Un ulteriore costo per la società è quello rappresentato dalle attività illegali/criminali commesse dai
senza dimora. Un individuo commmette attività criminali quanto i benefici derivanti dal
commettere crimini sono superiori ai costi connessi a un potenziale arresto. Per i poveri e i senza
dimora il costo di commettere attività criminali è molto basso dato che vivono spesso in condizioni
all’estremo della sopravvivenza e questo aumenta la probabilità che un individuo compia atti
criminali. Tipicamente, i crimini commessi sono volti all’ottenimento delle risorse primarie per la
sopravvivenza, mentre buona parte delle denunce a carico dei senza tetto riguarda la violazione
delle norme amministrative locali (utilizzo di suolo pubblico, vagabondaggio, accattonaggio… )
(Eberle et al. 2001). Non mancano poi le aggressioni tra pari, più frequenti nei centri di accoglienza
notturna rispetto alla strada (Novac et al. 2006). Anche in questo caso, tuttavia, il nesso di casualità
non è ovvio a priori. Può essere la condizione di homelessness ad avere portato a compiere attività
criminali/illegali, ma possono anche, al contrario, essere la carcerazione e/o precedenti penali a
spingere verso l’emarginazione e l’assenza di dimora. Nel campione degli homeless a Milano, per
esempio, circa il 30% dichiara di essere stato in carcere e, tra questi, per il 64% il carcere è
intervenuto successivamente alla strada. Il restante 36% delle persone che sono state in carcere ha
vissuto questa esperienza prima di diventare senza dimora. Questi dati suggeriscono che, da una
parte, le politiche di contrasto alla povertà potrebbero avere effetti anche in termini di riduzione
della criminalità e, dall’altra, le politiche di riabilitazione e reinserimento sociale all’uscita dal
carcere potrebbero contribuire a ridurre il rischio di homelessness.

Un ulteriore costo indiretto derivante dalla presenza di un numero significativo di senza dimora in
un dato territorio urbano è quello legato al fatto che i cittadini percepiscono come bassa la qualità
della città in cui vivono. Nonostante ci siano molte difficoltà connesse alla definizione esatta del
costo di un senza tetto per la società alcuni paesi sono stati in grado di fornire alcune stime. Per
esempio, in Canada per fronteggiare il fenomeno sono state utilizzate entrate tributarie per circa 1
miliardo di dollari e il costo per un senza tetto varia tra i 30.000$ e i 40.000$ l’anno (considerando
anche i periodi di soggiorno nei dormitori). La variabilità delle stime dipende dal fatto che il grado
di utilizzo dei servizi da parte dei senza tetto è estremamente variabile. Sempre sul Canada, è stato
stimato che a Toronto il 50% delle risorse stanziate sono assorbite dal 15% della popolazione
homeless, quella cronicizzata o di lunga durata. Negli Stati Uniti, invece, si stima che per i 150.000
homeless cronici vengano utilizzati fondi pubblici per quasi 11 miliardi di dollari all’anno, così che
in media la spesa per un homeless è di circa 73.000$ l’anno. Dati analoghi non sono al momento
disponibili per l’Italia.

8. INTERVENTI EX – ANTE vs. INTERVENTI EX – POST

Dopo aver presentato brevemente i costi privati e sociali connessi al fenomeno, appare naturale
analizzare brevemente le possibili politiche. Parlando di homelessness sono immaginabili tre ordini
di interventi: i. quelli volti a alleviare/attenuare il fenomeno (interventi di emergenza e temporanei),
ii. quelli che tendono a favorire l’inclusione sociale (interventi di supporto e di housing) e iii. quelli
di prevenzione. Se i primi due tipi di interventi sono diretti alla popolazione che già vive il
fenomeno, il terzo ha uno scopo preventivo, avendo come target la popolazione “a rischio”. Gli
interventi di emergenza sono tipicamente di breve periodo e temporanei, quelli di inclusione e di
prevenzione sono duraturi e producono i loro effetti nel lungo periodo.
10
La letteratura che valuta l’efficacia di queste politiche è per lo più circoscritta agli Stati Uniti. Ma i
suoi risultati sono comunque rilevanti anche per il nostro paese. Mettono in luce come le misure
preventive siano economicamente efficienti da due punti di vista. Da un lato, si produce una
riduzione diretta dei costi monetari e sociali poiché diminuisce il tasso di entrata nell’homelessness
e quindi il numero di homeless. Dall’altro si genera una riduzione indiretta derivante dalla minor
congestione dei servizi esistenti che possono attuare strategie migliori per accompagnare le uscite
dalla condizione di senza dimora che possono così essere più rapide. Viceversa, attuando misure di
intervento ex – post si perde l’effetto indiretto derivante dalle esternalità positive prodotte dal primo
canale.

Le politiche preventive, le cosìddette close the front door o entry policies, vanno dall’assistenza agli
individui vittime di sfratti, alla fornitura di alloggi a canoni differenziati in base al reddito, al
sostegno con percorsi mirati degli individui in alcuni snodi della vita che li rendono particolarmente
vulnerabili (dopo la perdita del lavoro, dopo un divorzio, all’uscita dalla prigione, solo per citarne
alcuni). Tuttavia, essendo l’entrata nella homelessness frutto dell’azione sinergica di più cause che
si vanno a sommare le une alle altre, non è sempre facile riuscire a offrire un mix di interventi di
prevenzione adeguati.

L’importanza relativa delle politiche di prevenzione rispetto a quelle di intervento dipende
inevitabilmente dal numero delle persone a rischio di homelessness. Al crescere del numero delle
persone a rischio, cresce il numero degli homeless e quindi i costi per la società nel suo complesso.
Negli Stati Uniti, per esempio, circa il 10% degli individui poveri sperimenta nel corso dell’anno un
periodo di assenza di dimora (Burt et al., 2004). Non esistono al momento stime analoghe per
l’Europa.
L’aspetto cruciale delle politiche di prevenzione è l’individuazione della popolazione obiettivo
ovvero di quella parte della popolazione che, in assenza dell’intervento, diventerebbe homeless.
Questo è essenziale per contenere i costi delle politiche di prevenzione, evitando di fornire
assistenza a individui che non sono affatto a rischio di esclusione sociale. Sono proprio questi
potenziali sprechi che spesso trattengono i policy makers dall’attuare politiche di prevenzione
nonostante ci sia consenso diffuso circa la loro importanza. Se infatti è possibile identificare una
serie di elementi correlati positivamente con la probabilità di diventare homeless, non è altresì
possibile identificare un nesso causale univoco con un grado di probabilità sufficientemente alto.
L’esempio più immediato è rappresentato dalle persone che hanno ricevuto una minaccia di sfratto.
Ad esempio, la maggior parte dei programmi preventivi implementati negli Stati Uniti sono diretti
alle persone che hanno ricevuto una minaccia di sfratto. Le analisi mostrano, tuttavia, che a New
York, anche in assenza di politiche preventive, solo circa il 20% degli individui vittime di sfratto
diventa homeless (Shinn et al., 2001). Quando quattro quinti della popolazione beneficiaria delle
politiche non è a rischio, gli interventi risultano poco efficaci. Una politica economicamente
efficiente dovrebbe essere indirizzata proprio a quel 20% della popolazione che, in assenza degli
aiuti, entrerebbe nello stato di homelessness. Per disegnare interventi di questo tipo diventa
importante adottare un approccio multi dimensionale individuando l’insieme di concause che, unite
alla minaccia di sfratto, conducono alla perdita effettiva della casa. Si devono quindi costruire
indicatori più complessi, che consentano di definire meglio il target dell’intervento.

I rilievi di cui sopra mettono in luce come la disponibilità di informazioni adeguate sui senza
dimora sia essenziale per migliorare il targeting, dunque migliorare l’efficacia degli interventi
pubblici. Altrettanto importante è il monitoraggio e la valutazione delle politiche.

I risultati degli studi recenti che analizzano il legame tra mercato delle abitazioni e homelessness
suggeriscono che alcuni problemi potrebbero essere risolti anche con modesti interventi nel mercato

11
immobiliare, abbinati a un’assistenza diretta rivolta a quella fascia della popolazione per la quale il
costo per l’abitazione rappresenta una quota significativa del reddito.

Masur et al (2002) tramite una simulazione hanno stimato l’impatto potenziale di tre tipi di
interventi sul tasso di homeless e hanno calibrano il modello in quattro aree metropolitane della
California. Gli interventi presi in considerazione sono stati: (i) l’ estensione di housing vouchers a
tutte le famiglie più povere, (ii) un sussidio offerto ai proprietari di case, (iii) un sussidio offerto ai
proprietari di case per i più poveri. I risultati dello studio sembrano suggerire che un grande quota di
homeless potrebbe essere eliminata aumentando la fiducia e la conoscenza sulle politiche esistenti
per i sussidi alle case. Una strategia di questo tipo è tipicamente una politica dal lato della domanda
che sembra essere più efficace e meno onerosa rispetto ad altre politiche che intervengono dal lato
dell’offerta.Come emerso dalla recente indagine di Milano, un gruppo potenzialmente a rischio di homelessness
è quello costituito dagli immigrati, prevalentemente di prima generazione. Un disegno sapiente
delle politiche di immigrazione potrebbe rappresentare un valido intervento preventivo per evitare
l’innescarsi di processi di esclusione sociale che possono condurre alla povertà estrema. Le
politiche di immigrazione, per definizione, dovrebbero essere volte a governare in modo adeguato i
fenomeni migratori per promuoverne gli aspetti positivi e limitarne le conseguenze negative.
Tuttavia, in molti casi si fronteggiano i fenomeni migratori utilizzando un approccio
prevalentemente normativo, ovvero creando nuove regole, norme o discipline legali, senza invece
disegnare politiche complesse volte all’integrazione e all’inclusione.
Sebbene negli ultimi venti anni ci siano stati cambiamenti radicali nell’approccio comunitario
all’immigrazione, nel nostro paese, il dibattito si incancrenisce spesso sui problemi di sicurezza
nonostante ci sia consenso unanime sulla necessità di sviluppare misure comuni che favoriscano
l’integrazione e la protezione dei diritti degli immigrati. L’integrazione passa sicuramente attraverso
la situazione occupazionale e quella abitativa, entrambi aspetti estremamente problematici per gli
immigrati. L’opinione diffusa è che il nostro paese accolga troppi immigrati troppo poco
qualificati. Le politiche di immigrazione di tipo selettivo (sistema a punti) basate sulle competenze,
già adottate dai paesi d’oltre oceano e in fase di implementazione anche in alcuni stati del vecchio
continente, potrebbero per esempio risultare utili per evitare che i neo immigrati si trovino nella
condizione di non possedere i requisiti necessari per vivere nel contesto sociale del paese di
destinazione. In Italia nel concedere l’accesso ai potenziali immigrati non viene al momento posta
attenzione alle caratteristiche che possono incidere sul processo di inclusione e integrazione sociale
quali per esempio il livello di istruzione, l’età, l’esperienza lavorativa pregressa, le competenze
linguistiche. L’utilizzo di criteri di ammissione di questo tipo, ridurrebbe i tempi necessari per
trovare un lavoro e potrebbe evitare l’innescarsi di meccanismi di esclusione dal contesto sociale
che si autoalimentano e tendono a perpetuarsi nel tempo.

Parlando di interventi ex – post non si deve tralasciare un ulteriore aspetto problematico connesso
alla dipendenza che possono generare: spesso la vera difficoltà sperimentata dagli homeless non
risiede nel fatto di entrare nei circuiti di assistenza, quanto piuttosto nella difficoltà incontrata
nell’uscire da questa condizione di dipendenza. Il nostro paese ha purtroppo sprecato un’occasione
importante per valutare l’efficacia di programmi di reinserimento sociale ex-post, in occasione della
cosiddetta “sperimentazione” del reddito minimo di inserimento (RMI). Il RMI è stato introdotto a
partire dal 1° gennaio 1999 come una misura di contrasto della povertà e dell’esclusione sociale.
Prevedeva il sostegno delle condizioni economiche delle famiglie esposte al rischio di marginalità e
l’avvio di specifici programmi di inserimento. Nel biennio 1999-2000 sono stati oggetto di
sperimentazione 39 Comuni, mentre nel biennio successivo 2001-2002 la sperimentazione è stata
estesa ad altri 267 comuni. La sperimentazione, da un lato, garantiva condizioni minime di
sussistenza attraverso trasferimenti monetari integrativi del reddito, dall’altro prevedeva un ruolo
12
attivo dell’individuo attraverso programmi di inserimento sociale e/o lavorativo. Era rivolta a coloro
che venivano indicati come soggetti a rischio di marginalità sociale e impossibilitati al
mantenimento proprio e del nucleo familiare in seguito a una persistente disoccupazione, con un
reddito troppo basso, impossibilitati ad ottenere un lavoro remunerato per la persistenza di disabilità
fisiche o psichiche, o per un sovraccarico di responsabilità di cura. L’importo mensile medio era di
269 euro per nucleo familiare di un solo componente. Purtroppo la “sperimentazione” non
prevedeva alcuna sistematica raccolta di dati tanto sui beneficiari che su di una popolazione di
controllo. Anche in assenza di un esperimento vero e proprio, si sarebbero comunque potuti
raccogliere dati significativi per la valutazione mediante un metodo “quasi-sperimentale”, come
avviene spesso nella valutazione dei programmi sociali non sperimentali. Anche questo non è però
stato fatto: la raccolta dei dati è stata condotta senza criteri precisi. Ecco qualche esempio: ci sono
dati sul numero totale (molto limitato) di soggetti beneficiari che hanno abbandonato il programma,
ma non è dato sapere quali siano le ragioni di questa uscita e quale frazione dei beneficiari sia poi
tornata a fruirne dopo un periodo di sospensione.

L’obiettivo principale di questo saggio è documentare i grandi vantaggi che deriverebbero da rilevazioni
sistematiche sulla condizione delle persone senza fissa dimora in Italia.
La raccolta di dati attendibili è una precondizione per anche solo definire politiche che affrontino il
problema dei senza casa. Oltre ad acquisire informazioni sulla scala del fenomeno, è importante ottenere
informazioni utili per valutare il grado di attaccamento al mercato del lavoro delle persone che vivono in
queste condizioni e il modo con cui reagirebbero ad aiuti nella ricerca di un impiego. Fondamentale poi
monitorare gli effetti di politiche di aiuto con metodi sperimentali, quindi scegliendo anche gruppi di
controllo con cui comparare gli esiti dei beneficiari di queste politiche.

Realizzare sistemi integrati di rilevazione è forse meno difficile di quanto possa sembrare. Molte
realtà che operano con i senza dimora registrano quotidianamente una pluralità di informazioni
relative ai loro utenti. Esiste quindi un ricco patrimonio di dati amministrativi che se venisse
condiviso tra enti e messo al servizio della comunità scientifica potrebbero portare ad analisi
estremamente interessanti e utili. Basterebbe fissare poche linee guida e fornire alcune direttive
essenziali che tutte le realtà debbano seguire per creare delle banche dati da cui possano essere tratte
importanti informazioni. Inoltre è fondamentale che anche in Italia si effettuino rilevazioni
sistematiche con cadenza periodica nelle diverse città in modo da monitorare costantemente il
fenomeno e da verificare le politiche attuate.

Spesso nei confronti della raccolta sistematica di informazioni che possano essere elaborate
statisticamente c’è una certa diffidenza, specialmente da parte degli studiosi meno avvezzi a studi
quantitativi. Molta riluttanza c’è anche da parte delle istituzioni, spesso di volontariato, preposte
all’assistenza. Si ritiene spesso che la quantificazione di un fenomeno che così tanto ha a che fare con
la sfera individuale porti a sminuirne la gravità. Quantificare il fenomeno, tuttavia, non vuol dire
perdere di vista la persona. Al contrario significa avere tutte le informazioni necessarie per prendersi
cura della stessa in modo sostenibile. Siamo consapevoli del fatto che i percorsi che portano alla povertà
estrema e all’esclusione sociale sono estremamente diversificati tra di loro. Ma solo trovando cause e
concause comuni a più individui si potranno identificare politiche di largo spettro alle quali poi
accompagnare percorsi individuali e mirati.

13
[1] Berry B., A Repeated Observation Approach for Estimating the Street Homeless Population,
Evaluation Review, 31, 166, 20007.
[2] Braga M., Corno L. User’s guide for the Milano Homeless Survey (MHS) 2008, mimeo Bocconi
University, 2008.
[3] Braga M., Corno L. A descriptive analysis of homelessness: evidence from Milan, mimeo
Bocconi University, 2008.
[4] Berry, B, A Repeated observation approach for estimating the street homeless population,
Evaluation Review, 2007.
[5] Burt, M.R., J. Hedderson, J. Zweig, M.J. Ortiz, L. Aron-Turnham, & S.M. Johnson. 2004.
Strategies for Reducing Chronic Street Homelessness: Final Report. Washington, DC: U.S.
Department of Housing and Urban Development.
[6] Daskal, J. (1998) In Search of Shelter: The Growing Shortage of Affordable Rental Housing,
Center on Budget and Policy Priorities, Washington.
[7] Eberle, M., Kraus, D., Serge, L., & Hulchanski, D. (2001). Homelessness – causes & effects: There lationship between homelessness and the health. Social Services and Criminal Justice Systems: A
Review of the Literature, 1.
[8] Erin T. Mansur, John M. Quigley, Steven Raphael, and Eugene Smolensky, Examining Policies
to Reduce Homelessness Using a General Equilibrium Model of the Housing Market.
Journal of Urban Economics, 52(2), 2002: 316-340.
[9] Fischer PJ, Breakey WR. The epidemiology of alcohol, drug and mental disorders among
homeless persons. American Psychology 2001;46:1115-28.
[10] N Fisher, S W Turner, R Pugh, C Taylor, Estimated numbers of homeless and homeless
mentally ill people in north east Westminster by using capture-recapture analysis, BMJ 308:27-
30,1.
[11] Honig, Margorie and Randall, K. Filer, “Causes of Inter-city Variation in Homelessness,”
American Economic Review 83(1): 248-255, 1993.Fonte di riferimento: www. GOOGLE:IT poverinvisibili.it

RICERCA IN RETE GOOGLE:IT
Università Bocconi Milano, Università degli Studi di Milano.
Dottori :Tito Boeri, Michela Braga, ,Lucia Corno,

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