PUBLIC POLICIES TO DEVELOP DIGITAL COMPETENCES: INSTRUMENTS, IMPLEMENTATION, AND IMPACTS

La competenza digitale è fondamentale nella società moderna, ma rimane una risorsa scarsa e distribuita in modo diseguale. Mentre gli studiosi hanno sviluppato una comprensione delle determinanti e degli effetti sociali dello sviluppo delle competenze digitali, sappiamo poco sulle politiche efficaci per affrontare le disuguaglianze nelle competenze e nell'uso del digitale (disuguaglianze digitali di secondo livello). Questa tesi esplora le sfide poste alle politiche per le competenze digitali, la loro influenza sui relativi processi decisionali e il successo dei programmi istituiti per dotare i cittadini di competenze adeguate alla società digitale. Utilizzando diversi metodi empirici, perseguiamo questo obiettivo attraverso una collection di paper che combinano uno studio di caso comparativo e due valutazioni d'impatto quantitative. La dissertation discute in modo approfondito i contributi, i limiti e le implicazioni del lavoro, in cui forniamo anche indicazioni preziose per i policymaker e per i practitioner, producendo le prime valutazioni a livello nazionale dei programmi attuati nel campo delle politiche sulle competenze digitali. Nel cover essay, esponiamo le premesse del nostro studio definendo i principali costrutti e le lenti teoriche utilizzate nel resto della tesi. Inoltre, illustriamo perché e come le politiche per le competenze digitali siano caratterizzate da una complessità a più livelli (multiplexity), partendo da una rassegna della letteratura accademica e non. Nel paper 1, poi, definiamo un approccio di policymaking (knowledge-through-action) per affrontare la multiplexity e superare i limiti del tradizionale evidence-based policymaking. Produciamo uno studio di caso comparativo che mira a produrre una sintesi tra tre filoni di letteratura sviluppati negli ultimi 10 anni: policy analytics, pragmatismo, e design for policy robustness. I risultati sottolineano il ruolo dell'agile policy innovation, in cui le tecniche di design e gli sforzi analitici sono combinati con l'attività di orchestrazione del policymaker e il coinvolgimento degli stakeholder. Il paper 2 fornisce un'applicazione dell'approccio teorizzato nel paper 1, valutando ex-ante l'impatto delle politiche rivolte alle competenze digitali di base (iniziative di outreach). In questo caso, l'approccio knowledge-through-action è implementato principalmente incorporando il ruolo degli stakeholder di policy in modelli statici e dinamici con dati panel. I risultati sottolineano come le diverse leve politiche debbano essere strategizzate nel tempo, utilizzando interventi a breve termine per aprire tatticamente una finestra di opportunità e aumentare le probabilità di successo delle politiche strutturali. Il paper 3 implementa l'approccio knowledge-through-action eseguendo una valutazione d'impatto ex-post, analizzando gli effetti di un programma rivolto ai giovani volontari che facilitano il rapporto dei cittadini con gli strumenti digitali di base. Più specificamente, ci concentriamo sulle carenze nella formulazione delle politiche quando si ha a che fare con molteplici obiettivi e dimensioni di competenza allo stesso tempo. I nostri dati confermano le teorie identificate nella letteratura, secondo le quali un disallineamento tra livello macro (obiettivi di alto livello e modalità di governance), livello meso (obiettivi specifici e strumenti delle politiche), e livello micro (piani operativi e target) può essere pagato in termini di efficacia delle politiche, risultando in un parziale fallimento delle stesse. Nel complesso, la nostra ricerca contribuisce a una nuova rappresentazione del ciclo di policy, ispirandosi allo sviluppo agile per enfatizzare brevi iterazioni e molteplici canali di feedback. Una volta che i dati diventano ubiqui e la multiplexity impone di abbandonare i modelli lineari, infatti, le fasi del ciclo di policy dovrebbero essere interpretate come funzioni di processo - ovvero come un insieme di attività correlate che sono legate ai flussi di conoscenza tra i diversi attori - piuttosto che come fasi cronologiche.

Digital competence is vital in modern society, yet it remains a scarce and unevenly distributed resource. While scholars have developed an understanding of the determinants and of the social effects of digital competence development, we know little about effective policies to tackle inequalities in digital skills and usage (second-level digital inequalities). This dissertation explores the challenges posed to digital competence policy, their influence on the related policymaking processes, and the success of programs established to equip citizens with competences that are adequate for a digital society. Using diverse empirical methods, we address this goal through a collection of papers, combining a comparative case study and two quantitative impact evaluations. The document thoroughly discusses the contributions, limitations and implications of the work, where we also provide valuable insights for policymakers and practitioners, producing the first national-level evaluations of programs implemented in the field of digital competence policy. In the cover essay, we lay out the premises of our studies by defining the main constructs and theoretical lenses employed in the rest of the dissertation. Furthermore, we illustrate why and how digital competence policy is characterized by multi-layered complexity (multiplexity), starting from a literature review of academic and non-academic sources. Then, in Paper 1, we set out an actionable policymaking approach (knowledge-through-action) to address multiplexity and overcome the limitations of traditional evidence-based policymaking. We perform a comparative case study that aims at producing a synthesis between three literature streams developed in the last 10 years: policy analytics, pragmatism, and design for policy robustness. The results emphasize the role of agile policy innovation, where design techniques and analytical efforts are combined with the policymaker’s orchestration activity and the involvement of stakeholders. Paper 2 provides an application of the approach theorized in Paper 1, evaluating ex-ante the impact of policies targeting basic digital skills (outreach initiatives). Knowledge-through-action in this case is operationalized mainly by incorporating the role of relevant government stakeholders into static and dynamic panel data models. The findings emphasize how different policy levers should be strategized over time, using short-term interventions to tactically open a window of opportunity and increase the likelihood of success for structural policies. Paper 3 applies knowledge-through-action by performing an ex-post impact evaluation, analyzing the effects of a specific program on young volunteers who facilitate citizens’ engagement with basic digital tools. More specifically, we focus on the shortcomings of policy formulation when dealing with multiple targets and competence dimensions at the same time. Our evidence confirms previous theories stating that a misalignment between macro-level policy aims and governance mode, meso-level policy objectives and policy tools, and micro-level operational plans (mainly in terms of targeting) can be paid in terms of policy effectiveness, resulting in a partial policy failure. Overall, our research contributes to a new representation of the policy cycle, drawing from agile development to emphasize short iterations and multiple feedback channels. Once data become ubiquitous and multiplexity casts off linearities, in fact, policy cycle phases should be interpreted as process functions – i.e., as a set of related activities that are linked to knowledge flows among different actors – rather than as chronological steps.