Nicholas Bloom

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Nicholas Bloom, nato nel 1975 a Londra, è tra i quaranta economisti più citati al mondo secondo il ranking di Research Papers in Economics (RePEc). Formatosi alla Cambridge University (BA in Economia, 1997) e all'University College London (PhD, 2001), approda a Stanford nel 2005 dopo un periodo alla London School of Economics, dove affina l'approccio empirico che diventerà il suo marchio metodologico. La sua carriera è costruita su una premessa tanto semplice quanto rivoluzionaria: i fenomeni economici considerati intangibili o soggettivi (l'incertezza, la qualità manageriale, il benessere lavorativo) possono e devono essere trattati con la stessa rigore quantitativo riservato al PIL o ai tassi di interesse.

È fellow dell'Econometric Society, della British Academy e dell'American Academy of Arts and Sciences. Dal 2013 co-dirige il programma Productivity, Innovation and Entrepreneurship del NBER, dove supervisiona una rete di ricercatori che studiano le determinanti micro e macroeconomiche della crescita di lungo periodo. Il suo h-index supera 80, un dato eccezionale anche per gli standard delle scienze sociali.

I Tre Pilastri della Ricerca

Il primo pilastro, cronologicamente e per impatto, è la misurazione dell'incertezza economica. Con Steven J. Davis (Chicago Booth) e Scott R. Baker (Northwestern), Bloom sviluppa l'Economic Policy Uncertainty Index (EPU), pubblicato nella forma definitiva su American Economic Review nel 2016. L'indice combina tre componenti: 

1. la frequenza di termini semanticamente legati all'incertezza politica nei quotidiani nazionali, 

2. la dispersione delle previsioni degli analisti fiscali,

3. il volume delle disposizioni fiscali temporanee nel codice tributario. 

L'intuizione centrale è che l'incertezza non sia un sentimento diffuso ma un segnale strutturale misurabile, capace di anticipare contrazioni negli investimenti fissi e nelle assunzioni con un lag di sei-dodici mesi.

Il secondo pilastro è il World Management Survey (WMS), progetto avviato con John Van Reenen (MIT) e Raffaella Sadun (Harvard Business School). Il WMS raccoglie dati su oltre 20.000 organizzazioni in 35 paesi attraverso interviste strutturate a doppio cieco, codificando 18 pratiche manageriali su scala da 1 a 5. I risultati ribaltano una convinzione diffusa: la produttività totale dei fattori non dipende solo dalla tecnologia o dal capitale umano grezzo ma in misura significativa dalla qualità delle pratiche organizzative; questa qualità è distribuita in modo estremamente disuguale sia tra imprese dello stesso settore sia tra nazioni. Il gap manageriale tra Stati Uniti e paesi a basso reddito spiega fino al 30% del differenziale di produttività, un risultato con implicazioni dirette per le politiche di sviluppo.

Il terzo pilastro è il lavoro sul remote e hybrid work. Prima della pandemia, Bloom ha condotto con James Liang, John Roberts e Zhichun Jenny Ying uno dei rari esperimenti controllati randomizzati (RCT) in ambito aziendale su larga scala, pubblicato su Quarterly Journal of Economics nel 2015: 500 dipendenti di un call center cinese (Ctrip) sono stati assegnati casualmente a condizioni di telelavoro o presenza in ufficio per nove mesi. I lavoratori da remoto hanno mostrato un incremento di produttività del 13%, una riduzione del turnover ma una minore soddisfazione soggettiva per via dell'isolamento. Questo dualismo (efficienza tecnica in conflitto con bisogni sociali) è diventato la chiave interpretativa di Bloom per comprendere la transizione ibrida post-2020.

Navigare l'Incertezza - Dal Modello Economico al Sistema Nervoso

Il framework delle opzioni reali come punto di partenza

La teoria economica classifica l'incertezza attraverso la distinzione di Frank Knight (1921) tra rischio (distribuzioni di probabilità note) e incertezza knightiana: scenari per i quali non esistono distribuzioni attendibili. Il lavoro di Bloom si colloca precisamente in questo secondo dominio: i picchi di EPU non segnalano eventi la cui probabilità sia quantificabile, bensì cambiamenti di regime in cui le imprese e le famiglie perdono la capacità di formulare aspettative coerenti.

Il meccanismo trasmissivo è quello delle real options: in condizioni di alta irreversibilità e alta incertezza, il valore dell'opzione di attendere supera il valore atteso netto di qualsiasi investimento. Le aziende sospendono le assunzioni, rinviano i capex, riducono l'R&D di lungo periodo. Le famiglie posticipano l'acquisto di beni durevoli quali automobili, abitazioni, elettrodomestici di fascia alta. Questo meccanismo aggregato produce quella che Bloom chiama una recessione da incertezza: breve, intensa, seguita da rimbalzi rapidi non appena la chiarezza torna (si pensi alla ripresa post-11 settembre o post-Brexit vote nel breve termine).

Bloom sottolinea però una discontinuità rilevante: la divergenza importante tra indici testuali (che nel 2025-2026 segnalano un'incertezza di intensità massima) e VIX (attestato su valori moderati). Bloom avanza due ipotesi non mutuamente esclusive: i mercati finanziari sono dominati da settori tecnologici e finanziari con modelli di business relativamente impermeabili all'incertezza geopolitica, e i partecipanti ai mercati prezzano implicitamente una put governativa: la convinzione che i decisori interverranno per evitare collassi sistemici. Questa divergenza non è irrilevante: suggerisce che i prezzi degli asset stiano sistematicamente sottoprezzando il rischio di coda percepito dall'economia reale.

Il contributo della neuroeconomia - quando il cervello incontra l'incertezza

La neuroeconomia (disciplina che combina neuroscienze cognitive, psicologia sperimentale ed economia comportamentale) offre a questa cornice una dimensione che i modelli aggregati di Bloom non possono catturare: cosa accade dentro il sistema decisionale individuale durante un picco di incertezza.

Il nucleo neurobiologico rilevante è l'amigdala, struttura del sistema limbico che processa minacce e stati di allerta. Studi di neuroimmagine (tra i più citati, quelli di Robb Rutledge e collaboratori pubblicati su Nature Communications nel 2014) mostrano che in condizioni di incertezza elevata (tecnicamente, quando la varianza attesa di un outcome cresce) l'attivazione dell'amigdala aumenta in modo non lineare, e questa attivazione correla negativamente con la disponibilità a intraprendere azioni irreversibili. Il cervello implementa biologicamente lo stesso calcolo costo-opportunità che Bloom descrive a livello macroeconomico. L'opzione di attendere non è solo razionalmente ottimale; è neurologicamente programmata.

Tobias Brosch e collaboratori (Geneva Finance Research Institute) hanno mostrato che l'incertezza ambigua (quella knightiana, appunto) attiva circuiti prefrontali ventromesiali distinti rispetto all'incertezza riducibile (rischio), e che questa attivazione si associa a un'avversione alle perdite accentuata. Crucialmente, persone con lesioni all'amigdala mostrano preferenze più stabili e meno avverse all'ambiguità ma anche minore capacità di apprendimento adattivo in ambienti volatili. Il trade-off è evidente: la sensibilità all'incertezza non è un difetto del sistema decisionale umano, ma un meccanismo adattivo che in ambienti stabili produce cauto opportunismo e in ambienti molto incerti produce paralisi collettiva.

Il sistema della dopamina aggiunge un ulteriore strato. I neuroni dopaminergici della via mesocorticale codificano errori di previsione della ricompensa (reward prediction errors): quando un esito è migliore del previsto, la dopamina aumenta; quando è peggiore, diminuisce. In condizioni di alta incertezza, la varianza degli errori di previsione esplode, e il sistema non riesce a convergere su un segnale stabile. Questo stato (neurologicamente analogo a ciò che gli ingegneri chiamano rumore di fondo elevato) riduce la qualità del segnale necessario per prendere decisioni di investimento, tanto nelle sinapsi quanto nei consigli di amministrazione. La metafora usata da Bloom (l'incertezza come rumore di fondo che impedisce la crescita) trova qui una corrispondenza letterale nel funzionamento del sistema dopaminergico.

Psicologia cognitiva - i bias che amplificano l'incertezza percepita

La psicologia cognitiva identifica almeno quattro meccanismi che trasformano l'incertezza oggettiva (misurabile con l'EPU) in incertezza percepita amplificata, con effetti comportamentali sproporzionati rispetto al segnale originale.

L'euristica della disponibilità (Tversky & Kahneman, 1973) porta gli agenti a sovrastimare la probabilità di eventi che sono mentalmente accessibili, cioè recenti, emotivamente carichi o amplificati dai media. Bloom sottolinea come i media tendano a enfatizzare i toni negativi, alimentando un ciclo: alta copertura mediatica dell'incertezza → alta disponibilità cognitiva di scenari catastrofici → sovrastima soggettiva del rischio → riduzione delle decisioni di investimento. Questo meccanismo suggerisce che parte dell'EPU cattura non solo incertezza reale ma anche amplificazione mediatica, il che rende la divergenza con il VIX ancora più interpretivamente complessa.

L'avversione all'ambiguità (Ellsberg, 1961; Camerer & Weber, 1992) descrive la preferenza sistematica degli agenti per rischi con distribuzioni di probabilità note rispetto a rischi con distribuzioni ignote, anche quando il valore atteso è identico. In periodi di discontinuità strutturale (come la transizione IA o il riassestamento geopolitico del 2025-2026) la quota di incertezza knightiana nell'ambiente decisionale aumenta, e con essa l'avversione all'ambiguità, che si manifesta empiricamente come riduzione degli investimenti in asset illiquidi e aumento della domanda di liquidità e strumenti a breve termine.

Il pensiero controfattuale e la regret anticipation (Zeelenberg et al., 2002) influenzano le decisioni in modo asimmetrico: in condizioni di incertezza, gli agenti attribuiscono maggior peso al rimpianto anticipato per un'azione intrapresa e fallita rispetto al rimpianto per un'azione non intrapresa. Questo produce un bias verso l'inazione che si sovrappone al razionale meccanismo delle real options, amplificandolo al di là di quanto giustificato dalla struttura dei payoff effettivi. Le imprese rimandano non solo perché è razionale aspettare ma perché il rimpianto atteso dell'azione sbagliata è psicologicamente più pesante del costo-opportunità dell'inazione.

Il quarto meccanismo è il tunneling cognitivo sotto stress (Mullainathan & Shafir, Scarcity, 2013): in condizioni di alta pressione o incertezza, la bandwidth cognitiva si riduce, portando a un focus eccessivo sulle minacce immediate e a una sottovalutazione sistematica delle opportunità a lungo termine. Questo spiega perché le recessioni da incertezza si concentrano sull'R&D e gli investimenti strategici piuttosto che sui costi operativi correnti: sono esattamente le voci di spesa che richiedono orizzonte temporale lungo e capacità di proiezione, facoltà cognitive compresse dalla tunneling.

Integrazione - verso un modello bio-psico-economico dell'incertezza

La convergenza tra le misurazioni aggregate di Bloom, i substrati neuronali dell'incertezza e i bias cognitivi individuali suggerisce un modello multi-livello che potrebbe essere schematizzato su tre piani interagenti.

Al livello macro, l'EPU cattura segnali sistemici di incertezza politica che si propagano attraverso i mercati dei capitali, del lavoro e dei beni. Al livello meso (organizzazioni e settori), la qualità manageriale (il secondo pilastro di Bloom) funge da amplificatore o smorzatore: management di alta qualità dispone di routine cognitive e organizzative che riducono la varianza delle risposte agli shock, traducendo un'incertezza esterna alta in variazione interna contenuta. Al livello micro (persone e team decisionali), i meccanismi neuro-psicologici descritti sopra determinano quanto dell'incertezza oggettiva si traduca in cambiamento comportamentale effettivo.

Un elemento di integrazione particolarmente fecondo è il concetto di tolleranza all'ambiguità come competenza distribuita. La psicologia cognitiva la considera un tratto individuale; la neuroeconomiala vede come una caratteristica parzialmente modulabile dalla regolazione prefrontale; Bloom, implicitamente, come capacità organizzativa quando suggerisce la flessibilità come prima strategia di risposta all'incertezza. La connessione è che la flessibilità istituzionale (contratti agili, leasing vs. acquisto, pianificazione per scenari multipli) è la traduzione organizzativa di ciò che a livello neuropsicologico si chiama plasticità adattiva: la capacità di non congelare le risorse cognitive o fisiche in configurazioni rigide quando l'ambiente è ad alta varianza.

Il monitoraggio politico come seconda strategia di Bloom trova un parallelo nella letteratura sulla vigilanza cognitiva (threat monitoring): sistemi di allerta precoce che riducono la sorpresa (surprise penalty) degli shock, abbassando il costo del riorientamento decisionale. Dal punto di vista neuroscientifico, ridurre la sorpresa equivale a ridurre l'ampiezza dell'errore di previsione dopaminergico, migliorando la qualità del segnale disponibile per le decisioni successive.

La pianificazione della contingenza (il terzo consiglio di Bloom) è, in termini di psicologia cognitiva, un esercizio di pre-mortem (Klein, 1989) e di simulazione mentale prospettica: anticipare scenari negativi non per inibire l'azione ma per ridurre l'effetto della regret anticipation, spostando il bias cognitivo dall'inazione alla preparazione. Neuronalmente, questo processo di simulazione attiva la corteccia prefrontale dorsolaterale e l'ippocampo in modo costruttivo, creando mappe cognitive di scenari alternativi che riducono l'attivazione dell'amigdala al momento dello shock effettivo.

La Grande Divergenza come Problema Epistemico

La separazione tra VIX e indici testuali osservata nel 2025-2026 non è solo un'anomalia statistica; è un problema epistemico con implicazioni profonde. Se i mercati finanziari e i media/economisti reali stanno misurando mondi diversi, emerge una domanda fondamentale: quale dei due segnali è più affidabile come indicatore della realtà sottostante?

Dalla prospettiva della neuroeconomia evoluzionistica, i prezzi di mercato aggregano preferenze di attori con orizzonte temporale breve e esposizione diretta alle perdite finanziarie: condizioni che attivano il sistema motivazionale approach (ricerca di rendimento). I testi giornalistici e i survey di incertezza aggregano percezioni di attori con orizzonti più lunghi e maggiore esposizione all'incertezza knightiana strutturale: condizioni che attivano il sistema motivazionale avoidance (evitamento della perdita). La divergenza potrebbe quindi riflettere non un errore di misurazione ma una differenza genuina nei sistemi motivazionali che i due indici misurano.

Questa interpretazione ha una conseguenza pratica: in presenza di divergenza persistente, i manager e i policy maker farebbero bene a ponderare entrambi i segnali in funzione dell'orizzonte temporale delle decisioni da prendere. Per decisioni a breve termine e alta liquidità, il VIX rimane il riferimento più pertinente. Per decisioni strategiche a cinque-dieci anni (M&A, R&D, localizzazione produttiva) l'EPU e gli indici testuali catturano una componente di rischio strutturale che i prezzi delle opzioni non prezzano adeguatamente.

Prospettive di Ricerca Emergenti

L'agenda futura implicita nel lavoro di Bloom e nelle sue integrazioni disciplinari suggerisce almeno tre direzioni ad alta fertilità intellettuale.

La prima è l'utilizzo di dati neurofisiologici (cortisolo, variabilità della frequenza cardiaca, eye-tracking) in esperimenti sul campo per misurare l'incertezza vissuta da manager reali durante processi decisionali ad alto impatto, collegandoli agli indici EPU del loro contesto operativo. Questa linea dissolverebbe la separazione artificiale tra misurazione macro e comportamento micro.

La seconda è l'analisi dell'eterogeneità individuale nella risposta all'incertezza in funzione di caratteristiche neuropsicologiche misurabili (tolleranza all'ambiguità, regolazione emotiva, need for cognitive closure) per costruire modelli di selezione manageriale calibrati non solo su competenze tecniche ma su competenze di navigazione dell'incertezza. Il WMS potrebbe includere dimensioni psicometriche oggi assenti.

La terza è lo studio dell'impatto dell'intelligenza artificiale generativa sull'incertezza percepita: l'IA riduce l'incertezza tecnologica operativa (aumentando la prevedibilità dei processi automatizzati) ma aumenta l'incertezza strategica e occupazionale di lungo periodo. Bloom è già posizionato su questa frontiera, avendo contribuito ai primi studi sull'impatto dell'IA sulla produttività del lavoro della conoscenza. L'integrazione neuroeconomica potrebbe aiutare a capire perché le persone reagiscano in modo così eterogeneo alla stessa informazione oggettiva sull'automazione: non è solo una questione di esposizione settoriale ma di architettura cognitiva e di sistema motivazionale prevalente.

Conclusione

Nick Bloom rappresenta un caso raro di economista che ha trasformato un problema di misurazione in una teoria della decisione con applicazioni trasversali. Il suo contributo più duraturo potrebbe non essere l'EPU in sé ma la dimostrazione che l'incertezza è una variabile di stato dell'economia reale, non un residuo statistico o un sentimento soggettivo irriducibile. Quando questa intuizione viene attraversata dalla neuroeconomia (che mostra come il cervello implementi biologicamente la logica delle real options) e dalla psicologia cognitiva (che documenta come i bias amplificatori distorcano sistematicamente la risposta agli shock) emerge un quadro coerente e potente: l'incertezza non paralizza per irrazionalità, paralizza perché così funziona un sistema adattivo sofisticato in condizioni per le quali non è stato evolutivamente selezionato, ovvero ambienti di discontinuità rapida e pervasiva come quello del 2025-2026. Comprendere questa architettura è la precondizione per progettare istituzioni, organizzazioni e pratiche manageriali capaci di trasformare la paralisi in flessibilità adattiva.

Massimo Zanetti