• Gli indicatori

La relazione presenta la principale linea di ricerca concerne, ovviamente, l’individuazione ed il calcolo di indicatori di rischio di corruzione nella PA. Tale attività presenta tuttavia numerosi problemi di carattere metodologico, data la natura elusiva di un fenomeno che non è direttamente osservabile. Da un punto di vista del metodo è possibile individuare due fasi di questo processo. La prima fase riguarda l’identificazione degli indicatori indiretti concepiti su base logicodeduttiva, anche tramite l’analisi di casi di studio. La seconda fase è invece su base empirico-induttiva, consistendo infatti nella verifica statistica a posteriori dell’abilità degli indicatori a descrivere il fenomeno. Il meccanismo di verifica/validazione degli indicatori parte dall’assunto che la corruzione sia un fenomeno latente, osservabile solo in piccola parte (corruzione emersa). Sostanzialmente si costruiscono degli indicatori su base logicodeduttiva per poi verificare in prima battuta se si “muovono” nella stessa direzione, in modo da procedere a un eventuale «ripensamento» dell’intero sistema nel caso si riscontrino incoerenze. Un altro aspetto rilevante nel trattare le caratteristiche dei dati di base per il calcolo degli indicatori riguarda il dettaglio di analisi richiesto. Da questo punto di vista si può distinguere il livello di disaggregazione, il dettaglio temporale e il dettaglio spaziale. Riguardo a quest’ultimo, il calcolo degli indicatori a un livello dettagliato consentirà di aggregarli successivamente a livello territoriale, ad esempio provinciale o comunale, il che permetterà di produrre mappe del rischio di corruzione. L’analisi della distribuzione spaziale del rischio di corruzione è interessante per diversi motivi. È evidente, innanzitutto, che un quadro dettagliato del fenomeno a livello geografico consentirà di individuare le zone maggiormente interessate dal fenomeno. L’opportunità di un’analisi geografica è tuttavia suggerita da un secondo motivo, che discende direttamente dall’osservazione che la corruzione, per sua natura elusiva, può essere studiata solo attraverso indicatori basati su proxy del fenomeno stesso. È facile immaginare, tuttavia, come la accuratezza di tali indicatori sia notevolmente eterogenea a livello di singola amministrazione e quindi, in definitiva, a livello geografico. D’altro canto la variabile latente (e inosservabile) “corruzione” è un fenomeno che, come sottolineato dalla letteratura internazionale più accreditata in materia, si fonda in buona parte su aspetti “culturali” che è facile presumere si distribuiscano nello spazio con regolarità senza eccessive soluzioni di continuità. In altri termini, è estremamente improbabile che località nelle quali si osserva un elevato rischio di corruzione si trovino geograficamente immerse in un contesto di assenza di rischio di corruzione: comuni con elevato rischio di corruzione avranno presumibilmente nelle vicinanze comuni con indicatori di rischio comparabili. In tal senso una mappa del rischio di corruzione consentirà di evidenziare eventuali dati anomali, sotto la forma di outliers spaziali, ad esempio nella forma di comuni virtuosi in aree inclini alla corruzione, ovvero comuni con valori molto elevati degli indici in aree relativamente poco interessate al fenomeno. Per tali outliers potrebbero essere successivamente instaurate indagini conoscitive ad hoc, per indagare tali anomalie, per verificarne la veridicità e la natura, e, in ultima analisi, per introdurre correttivi ovvero per attivare misure di contrasto. Nelle pagine seguenti sarà illustrato un esempio puramente indicativo di tale modo di procedere. Tra i possibili indicatori di rischio corruttivo individuati su base logico-deduttiva in materia di contratti pubblici3, sono stati calcolati i valori di quelli in prima battuta ritenuti più “significativi”, elaborati a partire dai dati contenuti nella Banca Dati Nazionale dei Contratti Pubblici” 4 (di seguito, BDNCP). Trattasi di otto indicatori, ciascuno calcolato per singola amministrazione e poi riaggregato per livello territoriale (provincia e regione), sui cui sono state innanzitutto effettuate analisi finalizzate allo studio del loro comportamento congiunto.

Di seguito gli indicatori :

L'indicatore OEPV rileva la frazione di appalti aggiudicati utilizzando il criterio dell’offerta economicamente più vantaggiosa;

L' Indicatore sul numero delle procedure negoziate rispetto alle procedure aperte rileva la frazione di procedure negoziate (procedure negoziate con o senza previa pubblicazione di un bando) sul totale delle procedure (considerando solo procedure negoziate e aperte);

L'Indicatore sul valore delle procedure non aperte si differenzia dal precedente nel considerare il valore economico delle procedure negoziate sul valore totale delle procedure attivate (negoziate e aperte);

L'Indicatore del numero di contratti aggiudicati e modificati per effetto di almeno una variante indica la frazione di contratti che in fase di esecuzione sono stati interessati da variante\i in corso d’opera dell’i-esima stazione appaltante in un determinato periodo di riferimento;

L' Indicatore di scostamento dei costi di esecuzione rileva lo scostamento dei costi calcolato come media aritmetica dei rapporti tra costo effettivo (importo finale) dell’appalto e costo preventivato (importo di aggiudicazione) dell’i-esima stazione appaltante in un determinato periodo di riferimento

L' Indicatore di scostamento dei tempi di esecuzione rileva lo scostamento dei tempi calcolato come media aritmetica dei rapporti tra durata effettiva dell’appalto e durata prevista dell’i-esima stazione appaltante in un determinato periodo di riferimento;

L'indicatore del tasso inadempimento comunicazioni BDNCP (bandi/aggiudicazioni) misura la frazione di procedure per cui è avvenuta la comunicazione di aggiudicazione all’Autorità rispetto al numero atteso di comunicazioni dell’i-esima stazione appaltante in un determinato periodo di riferimento;

L'Indicatore tasso inadempimento comunicazioni BDNCP bandi/fine lavori è similare al precedente con l’unica differenza che è stata considerata la scheda di fine lavori al posto di quelle di aggiudicazione;

Per un fenomeno complesso come la corruzione è difficile ipotizzare un unico indice o indici tutti perfettamente correlati; alcuni infatti potrebbero ad esempio puntare a dimensioni diverse della corruzione. D’altra parte, l’esame induttivo, rivelando contraddizioni rispetto alle aspettative teoriche, porta a rivedere queste ultime alla luce dell’analisi empirica. Alcune analisi hanno inoltre mostrato comportamenti molto differenziati degli indicatori in diverse aree geografiche (ad es. regioni). Va al riguardo ricordato come lo scopo della costruzione di indicatori non è, né può essere, quello di fornire nel dettaglio misure predittive a livello disaggregato, quanto quello di evidenziare anomalie nel comportamento delle misure prescelte, le quali possono rivelare situazioni di rischio di corruzione. L’enfasi deve essere dunque sulla ricerca degli scostamenti significativi degli indici da situazioni “normali”. A partire da tali premesse è possibile ipotizzare più di un approfondimento, ad esempio volto a spiegare il fenomeno corruttivo in funzione di due elementi, i quali possono costituire due blocchi distinti di un modello di previsione. Il primo di essi rappresenta un elemento di “propensione alla corruzione” il quale, a sua volta, costituisce un andamento di fondo del fenomeno, ovvero l’humus sul quale la corruzione può attecchire. Il secondo rappresenta, invece, un elemento idiosincratico il quale può portare a fenomeni corruttivi anche in presenza di una bassa propensione o, all’opposto, a situazioni virtuose di scarsa corruzione anche in presenza di una elevata propensione. A tal riguardo, la propensione alla corruzione può essere immaginata come un fattore geograficamente identificato che varia con continuità nello spazio, seguendo la cd. “legge di Tobler”. Due province tra loro vicine tenderanno ad avere abitudini, consuetudini e costumi simili i quali presumibilmente porteranno a loro volta ad una simile propensione alla corruzione. Il fattore relativo alla propensione potrebbe essere misurato attraverso una qualche proxy del fenomeno. Una volta identificata la tendenza di fondo del fenomeno, il secondo blocco si potrebbe occupare di spiegare gli scostamenti dalla misura di corruzione. Tale scostamento andrebbe, infatti, a quantificare i comportamenti idiosincratici peculiari di ciascuna situazione (la singola provincia o anche il singolo ente) rispetto alla tendenza di fondo.

Fonte: Anac Progetto trasparenza > Prevenzione della corruzione e della trasparenza

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