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em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna


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Obiettivo del lavoro è quello di legare tra di loro due aspetti che storicamente sono sempre stati scollegati. Il primo è il lungo dibattito sul tema “oltre il PIL”, che prosegue ininterrottamente da circa mezzo secolo. Il secondo riguarda l’utilizzo dei sistemi di misurazione e valutazione della performance nel settore pubblico italiano. Si illustra l’evoluzione del dibattito sul PIL facendo un excursus storico del pensiero critico che si è sviluppato nel corso di circa cinquanta anni analizzando le ragioni assunte dagli studiosi per confutare l’utilizzo del PIL quale misura universale del benessere. Cogliendo questa suggestione l’Istat, in collaborazione con il CNEL, ha avviato un progetto per individuare nuovi indicatori da affiancare al PIL, in grado di misurare il livello non solo della crescita economica, ma anche del benessere sociale e sostenibile, con l’analisi degli indicatori riferiti a 12 domini di benessere individuati. Al progetto Istat-CNEL si è affiancato il progetto UrBES, promosso dall’Istat e dal Coordinamento dei sindaci metropolitani dell’ANCI, che hanno costituito una rete di città metropolitane per sperimentare la misurazione e il confronto sulla base di indicatori di benessere urbano equo e sostenibile, facendo proprio un progetto del Comune di Bologna e di Laboratorio Urbano (Centro di documentazione, ricerca e proposta sulle città), che ha sottoposto a differenti target un questionario on line, i cui risultati, con riferimento alle risposte fornite alle domande aperte, sono stati elaborati attraverso l’utilizzo di Taltac, un software per l’analisi dei testi, al fine di individuare i “profili” dei rispondenti, associando i risultati dell’elaborazione alle variabili strutturali del questionario. Nell’ultima parte i servizi e progetti erogati dal comune di Bologna sono stati associati alle dimensioni UrBES, per valutare l’impatto delle politiche pubbliche sulla qualità della vita e sul benessere dei cittadini, indicando le criticità legate alla mancanza di dati adeguati.