Di salario minimo legale (SML) si torna insistentemente a parlare in questo periodo, in vista dell’attuazione della Direttiva Ue in materia. Sull’opportunità di fissare un minimo per le retribuzioni c’è un diffuso anche se non unanime consenso. Dove invece i pareri divergono è sul livello cui fissarlo, ma soprattutto sugli effetti che esso potrebbe produrre.

Un effetto certo e positivo è quello di costringere le imprese che operano in modo regolare, e che possono permettersi di adeguare le retribuzioni, a portare a un livello decente il salario dei lavoratori peggio pagati. Un altro effetto positivo, anche se incerto nell’entità, è di rendere più convenienti gli investimenti in tecnologia, con conseguente aumento della produttività. Infine, il salario minimo legale scoraggerebbe la concorrenza sleale delle imprese che puntano su evasione fiscale e bassissime retribuzioni.

Dove le cose si fanno più complicate, invece, è sul versante degli effetti negativi. Che sono numerosi, e molto difficilmente quantificabili. Gli economisti, in particolare,  segnalano tre effetti perversi del salario minimo legale, in parte già osservati in Germania (che  ha introdotto il salario minimo nel 2015). Il primo è che le imprese che possono farlo scaricano sui prezzi l’aumento dei costi salariali. Il secondo è che alcune imprese aggirano la norma semplicemente aumentando il numero effettivo di ore giornaliere (ti pago 7 ore, ma ne fai 9). Il terzo è che molte imprese semplicemente non possono permettersi di operare pagando i lavoratori al livello fissato per legge, e rischiano di reagire chiudendo l’attività, o accentuando la propensione all’evasione fiscale e contributiva. A questo proposito giova ricordare che l’aggravio per le imprese di un salario minimo legale di 9 euro (la proposta del Movimento Cinque Stelle) sarebbe di 6.7 miliardi di euro, che scenderebbero a 4.4 miliardi con una soglia fissata a 8.5 euro, e a 2.7 miliardi con una soglia di 8 euro (stime INAPP).

Le cose sono ancora più problematiche se guardiamo alla questione da una prospettiva sociologica. Da questa angolatura non si può non osservare che sono numerose, e di grande rilevanza ai fini di una valutazione dell’impatto del SML, le caratteristiche dell’Italia che la differenziano dagli altri paesi europei. In nessun paese europeo, salvo forse la Grecia, l’estensione dell’economia sommersa è ampia come in Italia. In nessun paese europeo è così profonda la frattura fra garantiti, protetti dalle leggi e dai sindacati, e non garantiti, esposti alle turbolenze e ai rischi del mercato. In nessun paese europeo sono così ampi i divari territoriali in termini di occupazione e produttività.

Tutte queste peculiarità, cui andrebbe aggiunta la presenza di un consistente segmento di lavoratori che operano in condizioni paraschiavistiche (circa 3.5 milioni di persone, secondo una mia stima), rendono cruciali i dettagli che specificheranno le modalità di introduzione del salario minimo legale in Italia.

Una soglia unica, fissata a un livello elevato, senza differenze legate alla produttività, accentuerebbe sia gli effetti benefici che quelli perversi, con quale saldo netto è difficile dire con i dati di cui disponiamo. Una soglia bassa, graduale, e differenziata territorialmente, minimizzerebbe molti effetti perversi, ma anche i benefici in termini di equità, incentivi al progresso tecnologico, leale competizione fra operatori economici.

Quale che sia il punto di equilibrio che la politica vorrà trovare, credo sarebbe bene prendere atto di un punto: stante la struttura economico-sociale del nostro paese, il salario minimo legale avrà effetti tanto più benefici ed incisivi quanto più verrà accompagnato da altre misure, sia sul piano politico-amministrativo sia su quello sindacale. L’estensione dell’economia sommersa e l’ampiezza del settore paraschiavistico, infatti, dipendono solo in minima parte dall’assenza di un salario minimo legale. La vera radice di queste storture, oltre che – ovviamente – nell’arretratezza complessiva del sistema-Italia, sta in due clamorose assenze o, se preferite, “insufficienti presenze”: quella dell’Ispettorato Nazionale del Lavoro e quella delle organizzazioni sindacali. Finché su aberrazioni che si vedono “a occhio nudo”, come quella dei campi di raccolta del pomodoro, si continuerà a chiudere un occhio, non ci sarà mai SML che basti a fermare l’obbrobrio.

Che fare, dunque, per massimizzare i vantaggi e minimizzare i danni del salario minimo?

Un’idea potrebbe essere di introdurre una differenziazione territoriale, che tenga conto del costo della vita (per non penalizzare i lavoratori del Nord) e della produttività (per non penalizzare le imprese del Sud).

Ma forse il provvedimento più incisivo sarebbe di sottoporre a un regime di controlli speciale – con verifiche più frequenti e capillari – le imprese che prevedono rapporti di lavoro con orari ridotti. Ciò metterebbe un freno alla pratica, estremamente diffusa in Italia, di sottodichiarare le ore di lavoro. E’ precisamente questo, infatti, il meccanismo alla radice delle più comuni situazioni di iper-sfruttamento.

Luca Ricolfi

(articolo uscito su La Repubblica l’8 giugno 2022)

Controlled Mechanical Ventilation (CMV) works

1. Research

The Marche Region financed, in March 2021, a tender for the purchase and installation of Controlled Mechanical Ventilation (CMV) systems in school classrooms. The aim was to ensure face-to-face lessons, as the available scientific evidence indicated that Controlled Mechanical Ventilation (CMV) was an effective tool to counter the spread of Sars-CoV-2, reducing the permanence of pollutants in the air. The applications were  187, for a total of 3,027 classrooms distributed in 323 schools in the Marche region, for a funded amount of 9 million euros. The first schools benefiting from the funding, set up mechanical ventilation systems during the summer period, in order to start school with active and properly functioning equipment. On this basis, with the collaboration of Hume Foundation, in 2021/2022 a study was developed allowing the comparison between two sets of observations:

1) In the first group: classes with the installation of Controlled Mechanical Ventilation (more than 300, 3% of the classes total)

2) In the second set: classes without mechanical ventilation.

This comparison was structured by analyzing the incidence data (the new positive cases) from Sars-CoV-2 in the two sets under observation (classes with CMV vs classes without ventilation) involving all school levels, from kindergarten to upper secondary school.

On this premise, the Hume Foundation asked the Marche Region to analyze the data collected, in order to estimate the effectiveness of CMV in counteracting the infection’s transmission.

For this purpose, a number of mathematical-statistical models have been built, designed to assess the impact of CMV on the transmission risk, net of other effects such as the order of the school and the number of pupils per class.

2. Methods

To estimate the effectiveness of the CMV, two transmission indicators in particular were used, both based on the cases clusters count (2 or more cases within the same class). The impact of CMV was evaluated both in a rough way, i.e. by comparing the values ​​of the two indicators on homogeneous class groups in terms of air changes per hour, and with regression techniques, keeping under control the number of pupils per class and the type of school.

Among the many estimates of the CMV effectiveness obtained, the most conservative were usually selected.

3. Main result

The risk of transmission can be estimated by calculating, for each class, the ratio between the number of cases related to infections occurring within the class and the number of exposed, ie pupils per class.

By setting the indicator value for classes without CMV to 100, you can determine the relative risk of infection for classrooms equipped with CMV. This ratio is equal to 37.2%, which means that the presence of CMV reduces the risk of transmission by a factor close to 3 (average indicator).

The maximum capacity of the devices installed varies considerably from school to school, in a range that goes from 100 to 1000 cubic meters-hour. If we distinguish the classes on the capacity of the installed systems, we discover that the relative risk can drop to a value more or less between 5 and 6 if the flow rate exceeds 750 cubic meters per hour, which is equivalent – approximately – to 5 changes per hour. .

All this can be summarized by calculating how the risk reduction factor increases as the quality of CMV increases, measured by the number of air changes.

As indicated in table 1, the transmission indicator varies based on the presence of schools with CMV / without CMV or with a different flow rate of cubic meters / hour. A change in efficacy is observed from: 40% correlated to a turnover / hour of 0.67-3.33, to a 66.8% efficacy correlated with 3.33 – 4.67 replacement / hour at 82.5 % efficacy with 4.67-6.66 replacement / hour.

It’s clear that the CMV, especially if adequately sized (6 or more air changes-hour), has the ability to reduce the Sars-CoV-2 infection risk by over 80%. Using it in schools, we could switch from an incidence rate of 250 per 100,000 (risk threshold identified by the Ministry) to a rate of 50 per 100,000.

Surprisingly, the risk reduction factor (between 5 and 6), inferred from this field research, corresponds perfectly to that obtained from the studies of engineers and air quality experts, based on controlled experiments (see Mikszewski, A., Stabile, L., Buonanno, G., Morawska, L., Increased close proximity airborne transmission of the SARS-CoV-2 Delta variant, “Science of the Total Environment”, 816, 2022).

4. Data information

The final data set is a file with 10465 records (equal to the number of classes), each described by 21 variables (plus the class and school identification fields).

The fundamental variables that describe each class are the following:

– province

– plexus

– school order

– section

– year

– number of pupils in the class

– number of positive students in 12 different periods

– presence / absence of the CMV

– CMV plant brand

– CMV system model

The 12 periods correspond to the weeks, except for the initial one, which runs from 13 September to 10 October, and the final one, which runs from 7 to 31 January.

The classes considered are all those without CMV (10125), plus all those with CMV since 13 September (316 out of 340): in all 10441 classes.

Finally, here is some brief information on the classes considered.

For this first phase of the study, the percentage of classes taken into consideration is equal to 3% of the total.

Conferenza stampa 22 marzo 2022

La ventilazione meccanica controllata (Vmc) funziona

1. La ricerca

La Regione Marche ha finanziato, nel marzo 2021, un bando per l’acquisto e l’installazione degli impianti di Ventilazione Meccanica Controllata (VMC) nelle aule scolastiche. L’intervento era finalizzato a garantire le lezioni in presenza, in quanto le evidenze scientifiche disponibili indicavano nella Ventilazione Meccanica Controllata (VMC) un efficace strumento per contrastare la diffusione di Sars-CoV-2, riducendo la permanenza degli elementi inquinanti nell’aria. Le domande risultavano essere complessivamente n.187, per un totale 3.027 aule distribuite in 323 scuole marchigiane, per un importo finanziato di 9 milioni di euro. Le prime scuole beneficiarie del finanziamento, nel periodo estivo predisponevano gli impianti di ventilazione meccanica, al fine di iniziare l’anno scolastico con la strumentazione attiva e correttamente funzionante. Su queste basi nel 2021/2022 con la collaborazione della fondazione Hume, si è sviluppato uno studio che permetteva la comparazione tra due insiemi di osservazioni:

• Nel primo insieme: le classi con l’istallazione della Ventilazione Meccanica Controllata VMC (più di 300, il 3% sul totale delle classi)
• Nel secondo insieme: le classi senza la ventilazione meccanica.

Questa comparazione era strutturata analizzando i dati dell’incidenza (i nuovi casi positivi) da Sars-CoV-2 nei due insiemi oggetto di osservazione, classi con VMC vs classi senza ventilazione. Questo studio è stato strutturato attraverso il coinvolgimento di tutti gli ordini di scuola, dalla scuola dell’infanzia alla scuola secondaria superiore.

Su questa premessa la Fondazione Hume ha chiesto alla Regione Marche di poter analizzare i dati raccolti, in modo da stimare l’efficacia della VMC nel contrastare la trasmissione dell’infezione.

A questo scopo sono stati costruiti un certo numero di modelli matematico-statistici, atti a valutare l’impatto della VMC sul rischio di trasmissione, al netto di altri effetti quali l’ordine della scuola e il numero di alunni per classe.

2. Metodi

Per stimare l’efficacia della Vmc sono stati usati 2 indicatori di trasmissione, basati sul conteggio dei cluster di casi (2 o più casi entro la medesima classe). L’impatto della Vmc è stato valutato sia in modo grezzo, ovvero confrontando i valori dei due indicatori su fasce di classi omogenee quanto al numero di ricambi-ora, sia con tecniche di regressione, tenendo sotto controllo il numero di alunni per classe e il tipo di scuola.

Fra le molte stime di efficacia della Vmc ottenute, di norma sono state selezionate le più prudenti.

3. Risultato principale

Il rischio di trasmissione si può stimare calcolando, per ogni classe, il rapporto fra numero di casi attribuibile ad infezioni avvenute entro la classe e il numero di esposti, ossia di alunni per classe.

Ponendo a 100 il valore dell’indicatore per le classi prive di VMC si può determinare il rischio relativo di infezione per le aule dotate di VMC. Tale rapporto è pari al 37.2%, il che vuol dire che la presenza della VMC in classe abbatte il rischio di trasmissione di un fattore vicino a 3 (indicatore medio).

La portata massima degli apparecchi installati varia notevolmente da scuola a scuola, in un range che va da 100 a 1000 metri cubi-ora. Se distinguiamo le classi in base alla portata degli apparecchi installati, scopriamo che il rischio relativo può scendere intorno a un valore compreso fra 5 e 6 se la portata supera i 750 metri-cubi ora, il che equivale – approssimativamente – a 5 ricambi-ora.

Si può riassumere tutto questo calcolando come cresce il fattore di abbattimento del rischio man mano che sale la qualità della VMC, misurata dal numero di ricambi-ora.

Come indicato nella tabella 1.2 l’indicatore di trasmissione varia in base alla presenza di scuole con VMC/senza VMC o con una differente portata di metri cubi/ora della VMC. Si osserva una variazione dell’efficacia da: 40% correlata ad un ricambio/ora di 0,67-3,33, ad un 66,8% di efficacia correlata a 3,33 – 4,67 ricambio/ora a 82,5% di efficacia con 4,67-6,66 ricambio/ora.

Si vede bene che la VMC, specie se adeguatamente dimensionata (6 o più ricambi-ora), ha una capacità di abbattere il rischio di infezione da Sars-CoV-2 di oltre l’80%. Utilizzandola nelle scuole, si potrebbe passare da un tasso di Incidenza di 250 su 100.000 (soglia di rischio individuata dal Ministero) a un tasso di 50 su 100.000 con l’abbattimento di massimo di efficacia.

Sorprendentemente, il fattore di abbattimento del rischio (compreso fra 5 e 6), desunto da questa ricerca sul campo, corrisponde perfettamente a quello ricavabile dagli studi degli ingegneri ed esperti di qualità dell’aria, basati su esperimenti controllati (vedi

Mikszewski, A., Stabile, L., Buonanno, G., Morawska, L., Increased close proximity airborne transmission of the SARS-CoV-2 Delta variant, Science of the Total Environment, 816, 2022).

4. Notizie sui dati

Il data set finale è costituito da un file con 10465 record (pari al numero delle classi), ciascuno descritto da 21 variabili (più i campi identificativi della classe e della scuola).

Le variabili fondamentali che descrivono ogni classe sono le seguenti:

• provincia
• plesso
• ordine della scuola
• sezione
• annualità
• numero di alunni della classe
• numero di studenti positivi in 12 periodi diversi
• presenza/assenza della VMC
• marca impianto VMC
• modello impianto VMC

I 12 periodi considerati corrispondono alle settimane, salvo il periodo iniziale, che va dal 13 settembre al 10 ottobre, e il periodo finale, che va dal 7 al 31 gennaio.

Le classi considerate sono tutte quelle senza Vmc (10125), più tutte quelle dotate di Vmc fin dal 13 settembre (316 su 340): in tutto 10441 classi.

Infine, ecco alcune informazioni sintetiche sulle classi considerate.

Per questa prima fase di studio, la percentuale di classi presa in esame è pari al 3% del totale.

L’analisi completa sarà disponibile nei prossimi giorni

Oggi (ultimo dato disponibile, ore 18.00 del 14 gennaio) la temperatura dell’epidemia è rimasta sostanzialmente invariata (il calo è stato quasi impercettibile, pari a 0.4 gradi). Il termometro di oggi segna 123.0 gradi pseudo-Kelvin.

La stazionarietà della temperatura dipende da due tendenze opposte: il calo dei nuovi contagi e degli ingressi ospedalieri stimati è stato controbilanciato dall’aumento dei decessi (nell’ultima settimana si sono registrati 3.5 mila decessi rispetto ai 3.1 mila della settimana precedente).

La variazione settimanale della temperatura è pari a +4.7 gradi.

Va ricordato, come sempre, che l’andamento della temperatura non riflette quello dei contagi attuali, ma quello dei contagi avvenuti 2-3 settimane fa.

Per maggiori dettagli si rimanda alla Nota tecnica.

Oggi (ultimo dato disponibile, ore 18.00 del 21 maggio), la temperatura dell’epidemia è pari a 17.5 gradi pseudo-Kelvin, in diminuzione rispetto al giorno precedente (-0.9 gradi). Il miglioramento osservato è poco più accentuato rispetto a quello registrato negli ultimi due giorni, ma rimane ancora inferiore al grado.

Come ieri, il calo dei decessi e dei nuovi contagi è stato controbilanciato dall’aumento degli ingressi ospedalieri stimati.

Va ricordato, come sempre, che l’andamento della temperatura non riflette quello dei contagi attuali, ma quello dei contagi avvenuti 2-3 settimane fa, in pieno lockdown.

***

Nota tecnica

Abbiamo abbandonato lo strumento precedente perché, in una fase di ospedalizzazioni decrescenti come quella in corso da qualche settimana, avrebbe richiesto informazioni che la Protezione Civile non fornisce.

Il nuovo strumento si fonda su 3 tipi di informazioni:

1. l’andamento dei decessi ufficialmente registrati;
2. una stima del numero quotidiano di ingressi di pazienti Covid negli ospedali;
3. l’andamento dei nuovi contagi, corretto per tenere conto del ciclo settimanale e della politica dei tamponi.

Il livello della temperatura è proporzionale al flusso medio giornaliero di nuovi contagi 2-3 settimane fa, epoca cui necessariamente si riferiscono tutti gli indicatori disponibili su base quotidiana.

Una temperatura zero corrisponde a una situazione in cui tutti e tre gli indicatori segnalano un sostanziale arresto dei nuovi contagi: zero nuovi morti, zero nuovi ingressi in ospedale, zero nuovi casi.

Una temperatura pari a 100 corrisponde a un flusso quotidiano di nuovi contagiati intenso come quello registrato nella settimana di picco, collocata fra la fine di marzo e i primi di aprile.

Allo stato attuale dell’informazione, è impossibile stabilire con esattezza a quale temperatura corrisponde 1 grado pseudo-Kelvin. Una stima ottimistica, che assume che il tasso di letalità sia del 2% e il “numero oscuro” dei casi non rilevati sia un po’ minore di 2:1, suggerisce di interpretare ogni grado in più o in meno come una variazione pari a 1000 nuovi contagiati. Una stima meno ottimistica, che assume che il tasso di letalità sia dell’1%, suggerisce che 1 grado pseudo-Kelvin corrisponda a 2000 nuovi casi al giorno.