Costruiamo Insieme il Vero Valore delle Assegnazioni Estere

Per favorire maggiore trasparenza e consapevolezza sui pacchetti retributivi legati alle assegnazioni internazionali, è stata avviata una nuova iniziativa aperta a tutte le colleghe e i colleghi: una raccolta anonima dei dati economici estero, realizzata tramite un Google Form dedicato. Il questionario, disponibile qui, permette in pochi minuti di condividere – in completa riservatezza – informazioni di massima su salario e valori netti percepiti durante un incarico all’estero. Non viene richiesto alcun dato personale né identificativo, e tutte le risposte verranno utilizzate esclusivamente in forma aggregata.

L’obiettivo è costruire un database empirico, costantemente aggiornato, che consenta di ricavare medie, range e benchmark realistici per Paese, città, distanza, categoria di rischio paese, ruolo e categoria professionale, creando uno strumento concreto di supporto per chi si prepara a un’esperienza internazionale. I dati raccolti serviranno a elaborare confronti simili a quelli presenti nei modelli di analisi utilizzati internamente (differenze tra destinazioni, costi medi, gap rispetto ai valori tipici), contribuendo così a stimolare (si spera), una maggiore equità e chiarezza nelle future proposte economiche.

Invitiamo tutte e tutti a partecipare a questa iniziativa: condividere la propria esperienza, in modo anonimo, significa contribuire a una base informativa comune, utile alla tutela collettiva e alla valorizzazione di chi affronta un percorso di mobilità globale. Ogni singola compilazione è preziosa e aiuta a costruire un quadro più trasparente e realmente rappresentativo della realtà delle nostre assegnazioni all’estero.

Per chiunque volesse ricevere una valutazione di massima con valori indicatividella proposta economica ricevuta, sara’ possibile indicare il proprio indirizzo email e ricevere uno schema simile a quello riportato qui di seguito. La tabella avra puro fine comparativo e sara’ disponibile non appena avremo ottenuto un sufficiente numero di dati per renderla funzionale e statisticamente rappresentativa.