xxii conferenza italiana di scienze regionali

XXVII CONFERENZA ITALIANA DI SCIENZE REGIONALI
UN INDICATORE SINTETICO DEL CICLO ECONOMICO DELLA REGIONE
TOSCANA
Silvia PINCIONE1 e Massimo GUAGNINI2
1 Unioncamere Toscana, Via Lorenzo il Magnifico 24, 50129, Firenze
2 Prometeia SRL, Via G. Marconi 43, 40122, Bologna.
SOMMARIO
Il lavoro in questione si è proposto di sperimentare una metodologia per l’elaborazione di un
Indicatore Sintetico in grado di riassumere l’evoluzione ciclica dell’economia della regione
Toscana nell’ultimo ventennio.
La costruzione dell’indicatore in questione ha utilizzato le informazioni ricavabili da 48 serie
storiche annuali relative al periodo 1985-2005.
L’aggregazione di queste variabili con opportuni pesi, ottenuti tramite l’Analisi delle
Componenti Principali, ha permesso di ottenere un indicatore annuale coincidente del ciclo
economico regionale.
L’identificazione dei punti di svolta dell’indicatore ha infine permesso di definire una
cronologia ciclica di riferimento per l’economia toscana.
INTRODUZIONE
Negli ultimi anni i tentativi di prevedere l’evoluzione dei sistemi economici locali sono stati
motivati dall’esigenza di fronteggiare la sempre maggiore complessità dell’ambiente
economico. Infatti, com’è noto, la capacità di reazione dei sistemi economici locali sono
completamente diverse da quelle riscontrabili ai livelli di complessità maggiore di cui sono
parte, con la conseguenza che gli strumenti di diagnosi delle economie territoriali devono
essere necessariamente specifici oltre che sorretti da una solida base informativa.
L’accresciuta variabilità degli impulsi interni ed esterni ai sistemi economici ed il
conseguente progressivo venir meno delle previsioni di tipo intuitivo compiute in forza
dell’esperienza e di considerazioni tanto informali quanto soggettive, hanno dato nuovo
slancio ai tentativi di fornire una valutazione tanto tempestiva quanto attendibile
dell’evoluzione congiunturale.
Inoltre, nell’ultimo ventennio il patrimonio costituito dalle fonti statistiche utilizzabili per
l’analisi delle economie territoriali è stato certamente arricchito. La disponibilità a livello
locale di informazioni di natura congiunturale sempre più dettagliate e tempestive, che ha
agevolato lo studio delle dinamiche economiche a breve periodo relative a singole aree, ha
richiesto, al contempo, un loro utilizzo più sistematico e coordinato al fine di ricondurre ad
unitarietà d’analisi le evidenze provenienti da fonti diverse.
Con queste premesse si sono moltiplicate le richieste di un sistema di previsione e
monitoraggio delle fluttuazioni economiche a livello locale.
La conoscenza approfondita dell’andamento economico del proprio territorio è significativa
soprattutto in un momento, come quello attuale, in cui è nata l’esigenza di saper affrontare
non più solo la competizione tra le imprese, ma anche quella tra le aree geografiche che
potenzialmente possono ospitarle: la globalizzazione dei mercati e dei fattori della produzione
implica che aree geograficamente lontane ed estremamente differenti per caratteristiche
intrinseche e potenzialità, si trovino a competere tra loro dal punto di vista dell’offerta del mix
di fattori localizzativi in grado di attrarre investimenti e di trattenere quelli già presenti sul
territorio.
Il tema della datazione del ciclo economico ha ricevuto negli ultimi decenni notevole
attenzione a livello nazionale ed internazionale, con la proposta di diversi metodi statistici di
analisi, parametrici e non parametrici. In particolare, come strumento di descrizione ed analisi
delle fluttuazioni cicliche, si è ampiamente diffuso a livello internazionale l’approccio degli
indicatori sintetici. Tale metodologia ha mantenuto la propria attualità nel corso degli anni
rispetto all’evolversi delle teorie del ciclo economico e all’introduzione di sempre più
sofisticati metodi statistico-econometrici per l’analisi delle serie storiche.
L’applicazione di tale approccio a contesti geografici più circoscritti si è rivelata tuttavia
problematica, a causa soprattutto di una base informativa meno ricca, tempestiva ed affidabile
rispetto a quella disponibile per i livelli territoriali di ordine superiore. Allo stesso tempo,
l’individuazione delle molteplici traiettorie di sviluppo seguite dai sistemi locali che
compongono il tessuto economico del nostro Paese, il riconoscimento delle forti disparità
tuttora presenti sotto tale profilo all’interno del territorio nazionale, i crescenti poteri attribuiti
nel corso degli ultimi anni agli enti locali a seguito dei processi di decentramento
amministrativo, rafforzano l’esigenza di una più approfondita conoscenza delle oscillazioni
cicliche che caratterizzano le economie locali.
A partire da tali premesse, nel 2003 l’Istituto di Studi e Ricerche (ISR) della Camera di
Commercio di Massa-Carrara ha iniziato un progetto pilota in collaborazione con Prometeia
Srl che si proponeva di sperimentare una metodologia per l’elaborazione di un indicatore
sintetico in grado di riassumere l’evoluzione ciclica dell’economia provinciale.
Considerato il successo del progetto pilota, e data l’esigenza di una conoscenza approfondita
del proprio territorio regionale, Unioncamere Toscana ha costituito un gruppo di lavoro1 che
ha lavorato al fine di estendere la creazione di tale indice alle altre province toscane e a livello
regionale.
Il presente lavoro ha pertanto ad oggetto la costruzione dell’indicatore sintetico
dell’evoluzione ciclica dell’economia toscana, delineando a tale riguardo una cronologia di
riferimento relativa all’ultimo ventennio e fornendo una caratterizzazione del comportamento
delle principali variabili regionali nel corso del ciclo stesso.
La costruzione dell’indicatore in questione ha utilizzato le informazioni ricavabili da una
banca dati costituita da 48 serie storiche relative al periodo 1985-2005. In un primo stadio tali
variabili sono state sottoposte ad una serie di trattamenti necessari alla loro aggregazione
(stima valori mancanti, deflazione, standardizzazione, detrendizzazione tramite un particolare
tipo di regressione non parametrica, individuazione della componente ciclica).
L’aggregazione di queste variabili con opportuni pesi, ottenuti tramite l’Analisi delle
Componenti Principali, ha poi permesso di ottenere un indicatore annule coincidente del ciclo
economico regionale.
L’identificazione dei punti di svolta dell’indicatore – ovvero dei punti di massimo (al termine
di periodi di espansione) e di minimo (alla fine delle fasi di contrazione) – ha infine permesso
di definire una cronologia ciclica di riferimento per l’economia toscana.
A tale proposito, nel corso del ventennio preso in esame possono essere identificati almeno tre
episodi ciclici che confermano come gli andamenti economici internazionali tendano a
riflettersi, sull’attività economica della Toscana, in maniera più pronunciata rispetto a quanto
avviene per il resto del Paese: (i) il ciclo compreso tra la metà degli anni ’80 ed il 1993,
caratterizzato dal buon andamento dei distretti industriali e delle esportazioni, grazie anche
alle politiche di svalutazione competitiva della moneta nazionale; (ii) la fase ciclica compresa
tra il 1993 e il 1999, connessa al deprezzamento della valuta nazionale conseguente all’uscita
1
Formato dal proprio Ufficio Studi, dagli Uffici Studi camerali e dalla collaborazione di Prometeia Srl.
dagli Accordi europei di cambio e caratterizzata dalla recessione del periodo 1998-1999,
indotta dalle crisi finanziarie che hanno colpito in tale biennio alcuni paesi dell’Asia orientale;
(iii) il ciclo compreso nel periodo 1999-2005 (coerente con l’andamento economico
nazionale), contraddistinto dalla ripresa del biennio 2000-2001 e dalla successiva profonda
fase recessiva, caratterizzata dalla perdita di competitività sui mercati interni ed esteri a causa
sia di fattori congiunturali (apprezzamento della moneta unica, progressivo aumento dei costi
energetici, crollo della domanda) che strutturali (in seguito alla crescente complessità delle
dinamiche competitive mondiali ed al palesarsi delle inadeguatezze del sistema economicoproduttivo nell’affrontare tali mutate dinamiche).
Si ricorda infine che il progetto in questione prevede la costruzione di un indicatore sintetico
annuale e di un suo aggiornamento, da realizzarsi alla fine del primo semestre di ciascun anno
di riferimento.
1.
INDICATORI SINTETICI NELL’ANALISI ECONOMICA: ALCUNI CENNI
L’approccio degli indicatori sintetici, quale strumento di descrizione ed analisi delle
fluttuazioni congiunturali, si è ampiamente diffuso a livello internazionale tra gli anni
cinquanta e sessanta grazie agli studi del NBER. Tale metodologia ha resistito nel corso degli
anni all’evolversi delle teorie del ciclo economico e all’introduzione di metodi statisticoeconometrici per l’analisi delle serie storiche sempre più sofisticati.
Sebbene un’analisi dettagliata delle caratteristiche dell’approccio tradizionale NBER e delle
critiche avanzate nei suoi confronti esulino dallo scopo del lavoro, è utile richiamare
brevemente i tratti fondamentali e le difformità rispetto ai successivi approcci basati su una
differente definizione di ciclo economico.
Gli indicatori anticipatori, costruiti inizialmente da Burns e Mitchell (1946), poi sviluppati
dall’NBER e, in seguito, dal Department of Commerce del Bureau of Economic Analysis
negli Stati Uniti, hanno trovato ampia diffusione tra i principali paesi industrializzati, per i
quali l’OECD (1987) pubblica mensilmente un’ampia gamma.
Per quanto riguarda il nostro contesto nazionale, il recente lavoro di Altissimo (Altissimo et
al., 2000) integrando l’approccio NBER con la metodologia sviluppata da Stock e Watson,
propone due indicatori sintetici, uno coincidente e l’altro anticipatore2, fornendo altresì una
cronologia di riferimento del ciclo nazionale, in parziale revisione di quella precedentemente
individuata dall’ISCO.
A livello sub-nazionale, è diffuso l’uso di indicatori sintetici utilizzati per confrontare aree
geografiche diverse (Ciccarelli, 2003), mentre è decisamente più limitato l’utilizzo di
indicatori sintetici di tipo congiunturale.
Le poche esperienze reperibili in letteratura sono state realizzate a livello regionale (Chiades,
Gallo e Venturini, 2003).
L’interesse da parte delle regioni verso la costruzione di indicatori sintetici nasce soprattutto
da motivi di ordine operativo: tali indicatori, infatti, razionalizzando il processo di
elaborazione delle diverse informazioni disponibili su base locale, sono in grado di fornire
un’interpretazione sintetica dell’evoluzione congiunturale dell’economia regionale.
Inoltre, l’unificazione economica e monetaria europea e, più in generale, la globalizzazione
delle relazioni economiche, attenuando l’influenza che i fattori istituzionali di carattere
nazionale esercitano sull’economia di un territorio, hanno d’altra parte enfatizzato la
dipendenza di quest’ultimo dall’evoluzione del contesto socioeconomico mondiale. In
relazione alla crescente specificità dei legami esistenti tra una regione e le altre del mondo, è
aumentata la possibilità che, nell’ambito dello stesso paese, regioni diverse seguano traiettorie
2
Un indicatore anticipatore (o leading indicator) viene così definito data la sua capacità di predire i vicini punti
di svolta del ciclo economico; un indicatore coincidente (o coincident indicator) è un indicatore sintetico
utilizzato per la caratterizzazione del ciclo economico di riferimento.
di crescita peculiari; è aumentata, dunque, la variabilità delle condizioni economiche regionali
all’interno di uno stesso paese.
Del resto, negli ultimi anni abbiamo assistito ad un costante aumento dell’importanza delle
aree; il territorio viene ad assumere un ruolo sempre più centrale, basti pensare, dal basso, agli
sforzi compiuti dalle istituzioni locali nella predisposizione di piani di sviluppo (solitamente a
livello regionale), e, dall’alto, ai più recenti indirizzi di politica comunitaria, per la quale la
competizione tra i territori è la modalità prescelta per sostenere lo sviluppo economico
regionale (sono proprio le regioni, del resto, i destinatari dei fondi e dei finanziamenti
comunitari).
In Italia, il processo di decentramento amministrativo e fiscale che ha caratterizzato, e tuttora
caratterizza, la riforma della pubblica amministrazione, fornisce strumenti di politica
economica potenzialmente in grado di elevare l’eterogeneità delle condizioni economiche a
livello regionale, rendendo ancora più stringente la necessità di analizzare la congiuntura a
livello territoriale.
2
LA COSTRUZIONE DELL’INDICATORE SINTETICO
La costruzione di un indicatore sintetico è il risultato di diversi passaggi, ognuno dei quali
deve essere supportato da scelte precise e responsabili dell’analista (Allegra, 2003).
Nei prossimi paragrafi, verranno affrontate in dettaglio le varie fasi che hanno portato
all’elaborazione dell’indicatore sintetico per la regione Toscana.
2.1 Selezione degli indicatori elementari per la banca dati
Il nostro obiettivo è quello di costruire un indicatore sintetico in grado di misurare e
rappresentare l’andamento dei principali fenomeni economici a livello regionale.
In questa fase si identificano gli aspetti dell’economia regionale che si desidera misurare. Nel
processo di selezione si è tentato, nei limiti del possibile, di includere quelle informazioni
statistiche in grado di misurare l’andamento dei più importanti settori di specializzazione
dell’economia della regione Toscana, quali il sistema moda, la meccanica, la fabbricazione di
mezzi di trasporto, l’industria cartaria, la gioielleria ed oreficeria, l’agricoltura ed industria
alimentare, la fabbricazione di prodotti della lavorazione di minerali non metalliferi e di
prodotti in metallo, l’edilizia ed il commercio.
Per questi settori di attività sono stati reperiti indicatori relativi al Valore Aggiunto, alle
Esportazioni ed Importazioni ed al numero di imprese.
Questi indicatori sono stati integrati con altre informazioni che riflettono l’andamento di
specifici settori, quali il turismo, il mercato del lavoro e il mercato immobiliare.
Si noti come l’indicatore sintetico abbia lo scopo di misurare l’andamento economico in senso
stretto, il che comporta l’esclusione di ogni tipo di misurazione degli aspetti sociali
caratterizzanti un’economia territoriale.
L’elemento fondamentale per la costruzione di un indicatore sintetico è rappresentato dagli
indicatori statistici elementari, che misurano i vari aspetti della dinamica economica
regionale.
Questo stadio del processo è di fondamentale importanza e richiede una serie di scelte vitali
per la riuscita della costruzione dell’indicatore, dato che i punti di forza o di debolezza di un
indicatore sintetico spesso derivano dalla sottostante qualità dei dati usati come componenti
(Saisana, 2002).
E’ utile sottolineare che gli indicatori esclusi dalla selezione potrebbero avere uguale
importanza di quelli inclusi, ma semplicemente essere di difficile misurazione.
Nella realtà gli indicatori sintetici presentano sia la caratteristica dell’esorbitanza sia quella
dell’incompletezza, poiché, se da una parte misurano aspetti già catturati dai dati preesistenti,
dall’altra molto spesso si basano su dati di dubbia provenienza.
Nella procedura di selezione delle serie storiche che verranno utilizzate nella costruzione
dell’indicatore sintetico (Volponi e Prete, 1999) sono stati utilizzati i criteri della rilevanza,
affidabilità, leggibilità ed aggiornamento.
Questi criteri saranno brevemente descritti nel resto del paragrafo.
Per rilevanza si intende la capacità dell’indicatore di fornire informazioni su aspetti
rilevanti del ciclo economico regionale. Sono stati esclusi dal progetto tutti gli indicatori che
non hanno una chiara rilevanza per la definizione della fase ciclica dell’economia regionale. Il
riferimento è, ad esempio, alle serie storiche relative ai Fallimenti, ai Saldi Demografici
nonché alla Produzione Lorda Vendibile. Quest’ultimo indicatore comporta problemi di
comprensione della sua effettiva significatività economica in riferimento all’andamento
ciclico regionale. La mancata rilevanza economica ha comportato anche l’esclusione della
serie storica relativa ai Costi di Costruzione di un Fabbricato Residenziale.
L’affidabilità altro non è che la qualità degli indicatori misurata sulla base
dell’affidabilità delle informazioni e della metodologia di rilevazione e/o costruzione.
Come è stato precedentemente sottolineato, la scelta degli indicatori è fortemente influenzata
dalla disponibilità dei dati che può portare ad escludere alcuni indicatori di potenziale
importanza ma al momento non disponibili, oppure di costosa misurazione.
Frequentemente, nel trattamento di un dato, si può porre la questione di un trade-off tra la sua
rilevanza e la sua affidabilità.
Nel caso in cui il suo ruolo sia ritenuto essenziale nella misurazione del fenomeno e non sia
possibile, in un tempo ragionevole, reperire dati più accurati, la mancanza di affidabilità del
dato passerà in secondo piano. Ad esempio, la serie storica relativa al Costo della Vita,
presenta difficoltà per quanto riguarda tutti i criteri di selezione (ad eccezione della possibilità
di rapido aggiornamento), tuttavia, l’importanza di tale indicatore ha portato a mettere in
secondo piano le problematiche ad esso correlate.
Il criterio dell’affidabilità porta a privilegiare gli indicatori che derivano da indagini e/o stime
effettuate da uffici statistici (come l’Istat o l’Istituto Tagliacarne) rispetto agli indicatori che
derivano da fonti amministrative. Questo ha comportato l’esclusione, ad esempio,
dell’indicatore relativo alle Liste di Collocamento, che presenta rotture nella serie storica ed
una sempre minore copertura dei fenomeni reali per effetto di mutamenti nella legislazione
del mercato del lavoro. Difatti, a seguito del decentramento delle strutture per l’impiego,
disposto con il decreto n.496/97, il Ministero del Lavoro non ha più rilevato i dati sulle
iscrizioni nelle liste di collocamento e sui relativi avviamenti al lavoro.
Per quanto riguarda il criterio della leggibilità, per esso si intende la capacità
dell’indicatore di trasmettere un segnale facilmente interpretabile sulla situazione
dell’economia regionale.
Il criterio dell’aggiornamento si riferisce al ritardo con il quale sono disponibili
informazioni aggiornate sull’andamento dell’indicatore. Questo criterio ha portato a
privilegiare, anche in un progetto basato su serie storiche annuali, indicatori per i quali sono
disponibili aggiornamenti trimestrali o semestrali e che in genere hanno un aggiornamento
continuo con ritardi non eccessivi.
Come opzione subordinata, sono stati selezionati indicatori che, pur non avendo un
aggiornamento molto rapido, possono comunque essere aggiornati sulla base di indicatori
guida, di serie cioè che sono correlate con quelle di interesse in una misura tale da consentire
una stima affidabile della dinamica per 1-2 anni in avanti.
Nel lavoro in questione, dopo una prima analisi delle informazioni disponibili, si è deciso di
concentrare l’attenzione su indicatori annuali per i quali fossero disponibili dati dal 1985, il
primo anno per il quale sono state pubblicate alcune serie storiche ritenute essenziali, ovvero
le esportazioni doganali (fonte Istat) ed il Valore Aggiunto dell’Industria in senso stretto
(fonte Istituto Tagliacarne).
Gli indicatori elementari facenti parte della banca dati sono rappresentati nella Tabella 1.
Tabella 1: Indicatori elementari per la costruzione dell’indicatore sintetico presenti in banca dati
Descrizione
1
2
Periodicità
Tempestività
Lunghezza
Fonte
Popolazione Residente
Annuale
8 mesi
1985-2005
Istat
Popolazione Presente
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat, Prometeia
Forze Lavoro
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat, Prometeia
Numero di persone occupate
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat, Prometeia
Persone in cerca di occupazione
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat, Prometeia
Popolazione
Forze Lavoro e Occupati
3
4
5
6
7
8
Esportazioni estere per settori
Esp. totali verso l’estero
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. del sistema moda
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. di prodotti della meccanica
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. cartarie
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. di mezzi di trasporto
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. orafe
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. minerali non metalliferi
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Esp. alimentari
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. del sistema moda
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. Cartarie
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. minerali non metalliferi
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. di mezzi di trasporto
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. metallo
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
Imp. orafe
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
VA agricoltura
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA industria in senso stretto
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA costruzioni
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA commercio e trasporti
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
Va credito, finanza, servizi imprese
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA altri servizi
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA totale
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
Conti Economici Nazionali (base
2000)
VA a valori correnti
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
VA a prezzi costanti
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
Deflatore Implicito
Investimenti in opere pubbliche
(valori correnti, prezzi costanti,
deflatore implicito)
Importazioni ed esportazioni
(valori correnti, prezzi costanti,
deflatore implicito)
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
Annuale
24 mesi
1985-2005
Istat
Trimestrale
3 mesi
1985-2005
Istat
VA a valori correnti
Annuale
20 mesi
1985-2004
Istat
VA a prezzi costanti
Annuale
20 mesi
1985-2004
Istat
Deflatore Implicito
Investimenti in opere pubbliche
(valori correnti, prezzi costanti,
deflatore implicito)
Annuale
20 mesi
1985-2004
Istat
Annuale
20 mesi
1985-2003
Istat
Annuale
24 mesi
1985-2005
Enel/Grtn
9 mesi
1985-2005
ACI
Consistenza parco altri veicoli
Annaule
Annuale
9 mesi
1985-2005
ACI
Numero Imprese Attive
/Operative
Imprese attive extra-agricole
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nel sistema moda
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Importazioni estere per settori
Valore Aggiunto per macrosettori
Conti Economici Regionali
Energia elettrica
Consumi per macrosettori
9
Consistenza parco veicolare
Consistenza parco autoveicolare
10
11
12
Imprese attive nella meccanica
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nel settore mobili
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nel settori alimentare
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nelle costruzioni
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nel commercio
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Imprese attive nei servizi
Trimestrale
1 mese
1985-2005
Cerved/Infocamere
Quotazioni medie delle abitazioni
Semestrale
6 mesi
1985-2005
Il Consul. Immob.re
Quotazioni medie dei negozi
Semestrale
6 mesi
1985-2005
Il Consul. Immob.re
Numero contratti di locazione
-
-
1985-2002
Ministero Interni
Numero contratti di compravendita
-
-
1985-2002
Ministero Interni
Indice NTN
Semestrale
3 mesi
2000-2005
Agenzia Territorio
Indice IMI
Semestrale
3 mesi
2000-2005
Agenzia Territorio
-
-
1985-2000
ISTAT
2000-2005
CRESME
Mercato Immobiliare
Opere pubbliche
Lavori eseguiti
Appalti
13
Turismo
Bilancia turismo internazionale:
14
15
Viaggiatori
Mensile
3 mesi
1997-2005
UIC
Pernottamenti
Mensile
3 mesi
1997-2005
UIC
Spesa
Statistiche ufficiali movimenti
turistici
Arrivi Italiani
Mensile
3 mesi
1997-2005
UIC
Annuale
6 mesi
1985-2005
Regione Toscana
Presenze Italiani
Annuale
6 mesi
1985-2005
Regione Toscana
Arrivi Stranieri
Annuale
6 mesi
1985-2005
Regione Toscana
Presenze Stranieri
Annuale
6 mesi
1985-2005
Regione Toscana
Ore concesse di CIG ordinaria
Mensile
2 mesi
1985-2005
Inps
Ore concesse di CIG edilizia
Mensile
2 mesi
1985-2005
Inps
Ore concesse di CIG straordinaria
Mensile
2 mesi
1985-2005
Inps
1985-2005
Istat
Cassa Integrazione Guadagni
Costo della Vita
Numero Indice FOI
Annuale
2.2 Descrizione banca dati
Nei paragrafi successivi saranno brevemente descritte le serie storiche presenti in banca dati
ed i primi trattamenti a cui esse sono state sottoposte preliminarmente all’aggregazione.
Il totale regionale relativo alla Toscana può sempre essere ottenuto come somma dei dati
provinciali, con due rilevanti eccezioni:
- gli indici dei prezzi al consumo e di intensità del mercato immobiliare (IMI) sono stati
aggregati calcolando un’opportuna media ponderata;
- i valori aggiunti provinciali non danno complessivamente i corrispettivi aggregati regionali
presenti nei Conti Economici Regionali. Per le serie provinciali Istat si tratta di differenze
relativamente modeste, che derivano dal diverso stato di aggiornamento delle serie regionali e
di quelle provinciali. Per le serie dell’Istituto Tagliacarne le differenze con il dato regionale
Istat sono spesso sostanziali e sembrano derivare da procedure di stima diverse.
2.2.1 Popolazione residente (Fonte Istat)
Le serie 1985-2005 presenti in banca dati derivano da due serie storiche, la prima compresa
nel periodo 1985-2000 è costituita da dati definitivi che tengono conto dei risultati dei
censimenti della popolazione mentre la seconda, compresa nel periodo 2001-2005, presenta
dati di fonte anagrafica.
Il 10 Luglio 2006 l’Istat ha comunicato i dati relativi alla popolazione residente nelle regioni e
nelle province italiane risultanti dalle registrazioni anagrafiche degli individui negli 8.101
comuni al 31 dicembre 2005. Tali dati sono calcolati sulla base di quella che era la
popolazione legale risultante dal 14° Censimento generale della popolazione del 21 ottobre
2001. Il calcolo è effettuato sui dati relativi al movimento naturale (iscrizioni per nascita e
cancellazioni per morte) e migratorio (iscrizioni e cancellazioni per trasferimento di
residenza) verificatosi nei comuni dal 22 ottobre 2001 al 31 dicembre 2005.
Si evidenzia che, per quanto riguarda la serie storica della popolazione residente 1985-2005,
dal 2001 il saldo migratorio, e di conseguenza la popolazione residente, risentono delle
correzioni post censuarie e dei provvedimenti di regolarizzazione degli immigrati.
2.2.2 Forze lavoro (Fonte: Istat)
Dal 2004 l’Istat ha cambiato il metodo di rilevazione delle Forze Lavoro passando ad una
rilevazione continua e cambiando il campione. La rilevazione continua presenta profonde e
numerose innovazioni rispetto alla precedente rilevazione trimestrale. Tali innovazioni
comportano inevitabilmente una rottura nella continuità delle serie storiche dei principali
indicatori del mercato del lavoro, rendendo impossibili i confronti intertemporali dei dati.
L’Istat ha pubblicato una ricostruzione delle serie nazionali e regionali dal 1993
relativamente all’occupazione. Manca ancora a livello regionale la ricostruzione delle Persone
in cerca di Occupazione e di conseguenza delle Forze Lavoro. Queste informazioni sono allo
stato attuale disponibili solo per il 2003-2004.
In attesa che Istat pubblichi anche le ricostruzioni delle serie regionali sulle Persone in cerca
di Occupazione dal 1993, si è reso quindi necessario intervenire per creare le serie regionali
coerenti con la nuova indagine, applicando il rapporto tra vecchie e nuove serie per il 2003 a
ritroso per tutto il periodo 1993-2002. Si nota inoltre come la serie delle Persone in cerca di
Occupazione (fonte Istat) presenti diverse rotture, con effetti sulle Forze di Lavoro.
L’informazione sugli Occupati non presenta analoghi problemi di omogeneità ed è quindi
quella utilizzata per l’elaborazione dell’indicatore sintetico.
Con la finalità di eliminare la rottura tra 2003 e 2004 si è provveduto a ricostruire le serie
provinciali utilizzando i dati sulla popolazione provinciale e i risultati dell’indagine a livello
regionale.
2.2.3 Commercio di beni verso l’estero
In banca dati sono disponibili due serie storiche, entrambe di fonte Istat: la prima, compresa
nel periodo 1985-1991, presenta dati disaggregati per gruppo merceologico, la seconda,
compresa nel periodo 1991-2005, è costituita da dati ricostruiti secondo i codici Ateco.
L’operazione di raccordo delle serie non ha comportato difficoltà per quanto riguarda i totali,
mentre, per quanto riguarda i dati settoriali, è stato necessario raccordare le classificazioni
attualmente in uso, basate sull’Ateco 1991, a quelle utilizzate per gli anni 1985-1991 basate
su 236 gruppi merceologici che non hanno una corrispondenza precisa con la classificazione
Ateco.
Per descrivere il commercio estero della Toscana, è stato individuato l'indice di
specializzazione toscano per settori (sia per l'Export che per l'Import). I settori di
specializzazione selezionati per descrivere il commercio estero della Toscana sono i seguenti:
- sistema moda (industrie tessili e dell’abbigliamento e industrie conciarie, fabbricazione di
articoli da viaggio, borse, selleria e calzature);
- fabbricazione di macchine ed apparecchi meccanici;
- fabbricazione di mezzi di trasporto;
- industria cartiera;
- gioielleria ed oreficeria;
- fabbricazione di prodotti della lavorazione di minerali non metalliferi;
- agricoltura ed industria alimentare;
- fabbricazione di prodotti in metallo.
Le esportazioni ed importazioni toscane sono espresse a valori correnti, si è dovuto quindi
deflazionarli utilizzando i deflatori impliciti delle esportazioni ed importazioni dei beni e
servizi dell’Italia risultanti dall’ultima edizione della contabilità nazionale (numero indice,
base=2000).
2.3.4 Valore Aggiunto
Per la Toscana si dispone di serie storiche Istat per il periodo 1985-2005 relative al Valore
Aggiunto per settori, dai quali si possono ricavare i relativi deflatori.
L’Istat ha reso disponibili le stime, riferite al 2005, di alcuni aggregati economici riguardanti
le regioni italiane. Esse vengono pubblicate con un forte anticipo rispetto a quanto dettato dal
Regolamento Comunitario 2223/96 sul Sistema Europeo dei Conti (SEC95), che prevede il
rilascio dei dati regionali a 24 mesi dall’anno di riferimento.
Le stime presenti in banca dati sono coerenti con le serie dei conti regionali relative agli anni
1980-2003 (diffusi il 25 ottobre 2005) e riguardano il valore aggiunto diviso per macrosettori.
La base informativa per le stime regionali differite di un solo anno è, necessariamente, meno
robusta di quella disponibile per le stime dei conti completi, diffusi con maggiore distanza
temporale.
2.3.5 Conti Economici Nazionali (base 2000)
In banca dati sono presenti le serie storiche della Contabilità Nazionale di fonte Istat relative
al Valore Aggiunto per grandi settori, agli Investimenti Fissi Lordi in Costruzioni ed Opere
Pubbliche ed al Commercio con l’estero (importazioni ed esportazioni di beni e servizi).
Le serie storiche sono espresse a valori correnti ed a prezzi costanti, in modo da poter
calcolare i deflatori impliciti dei singoli aggregati.
2.3.6 Consumi di energia elettrica
I dati provinciali, di fonte ENEL/GRTN, sono disponibili per il periodo 1985-2005 (due serie:
1985-1995, 1995-2005).
La classificazione settoriale è stata ritoccata nel 1995, ma le variazioni introdotte non
sembrano comportare rotture nelle serie al livello di macrosettore.
Sono stati esclusi dall’elaborazione i dati relativi a 2 settori: Illuminazione Pubblica e Usi
Domestici.
Dalla classificazione dei consumi di energia elettrica non è possibile individuare i Servizi alle
Imprese, che sono stati inseriti quindi negli Altri Servizi.
2.3.7 Consistenza parco veicolare a fine anno
I dati regionali, di fonte Aci, sono disponibili per il periodo 1985-2005.
Nelle serie storiche pubblicate è presente un’interruzione tra il 1995 ed il 1996, che, tuttavia,
non incide in maniera significativa sull’evoluzione temporale della serie.
Nelle banche dati provinciali sono presenti i dati delle serie storiche relative al numero di
Autovetture, di Autobus, di Autocarri, di Trattrici, di Motoveicoli, di Rimorchi.
2.3.8 Numero di Imprese
Le informazioni disponibili per il periodo 1985-2005 sono relative alle imprese operative o
attive (la definizione è cambiata nel tempo) e sono ricavate da tre diverse fonti
Cerved/Infocamere:
- la rivista Movimprese (vecchia serie) per il 1985-1990, per le imprese operative;
- la rivista Movimprese (nuova serie) per il 1991-1994, per le imprese attive;
- la banca dati on-line Movimprese per il 1995-2005, per le imprese attive.
Le serie non presentano rotture significative se si esclude l’ingresso delle imprese agricole nel
Registro. Escludendo questa componente le imprese sono omogenee.
I settori di specializzazione considerati per la regione Toscana sono i seguenti: sistema moda,
meccanica allargata, legno e mobili, alimentare, costruzioni, commercio ed alberghi, servizi.
Per estrarre i dati settoriali è stato necessario raccordare i settori di specializzazione definiti
sulla base dell’Ateco 1991 con quelli basati sull’Ateco 1981.
2.3.9 Il mercato immobiliare
Le serie storiche sulle Quotazioni medie provinciali di abitazioni e negozi sono riprese dalla
rivista Il Consulente Immobiliare.
I valori relativi alla regione Toscana sono stati ottenuti ponderando i valori provinciali
utilizzando come pesi i rispettivi rapporti tra la popolazione residente provinciale (per ogni
anno) e la popolazione residente totale (toscana).
Le informazioni sugli scambi che hanno luogo sul mercato immobiliare derivano da due fonti.
Per prima cosa, il Ministero degli Interni pubblica dal 1985 le serie storiche relative al numero
di contratti di compravendita e di locazione per capoluogo e per provincia.
Inoltre, l’Agenzia del Territorio pubblica dal 2000 alcune serie storiche relative al numero
delle transizioni di immobili ed in particolare l’Indice NTN (numero di transazioni
normalizzate) e Indice IMI (indicatore di Intensità del Mercato Immobiliare).
Le serie relative al numero di contratti di compravendita e di locazione si fermano in
corrispondenza dell’anno 2002, si è dovuto quindi procedere ad una stima dei valori mancanti
utilizzando l’indice NTN come indicatore guida.
2.3.10 Opere pubbliche
La statistica Istat relativa ai lavori realizzati è disponibile fino al 2000. Per l’aggiornamento è
possibile utilizzare le informazioni sugli appalti e/o sui bandi di gara.
L’Autorità per la vigilanza sui lavori pubblici ha avviato un osservatorio relativo agli appalti
di lavori pubblici, che contiene allo stato attuale dati provinciali sugli appalti aggiudicati negli
anni 2000-2004. I dati sono relativi agli appalti di importo superiore ai 150 mila €, aggiudicati
entro il 31 dicembre 2005.
La serie sugli appalti è espressa a valori correnti ed è stata deflazionata con il deflatore
implicito degli investimenti in costruzioni ed opere pubbliche ricavato dai Conti Economici
Nazionali
2.3.11 Statistiche Ufficiali del Turismo
In banca dati sono disponibili le serie storiche (1985-2005) relative agli Arrivi e alle Presenze
di Stranieri ed Italiani per la regione Toscana (Fonte: Regione Toscana).
2.3.12 Cassa Integrazione Guadagni
Le serie storiche presenti in banca dati (di fonte Inps) sono relative alle ore di Cassa
Integrazione Guadagni Ordinaria, Straordinaria ed Edilizia autorizzate nel periodo compreso
tra il 1985 e il 2005.
2.3 Trasformazione degli indicatori elementari
Nella maggior parte dei casi gli indicatori elementari sono espressi in differenti unità di
misura, le quali si rifletteranno in diversi pesi nell’indicatore sintetico, di conseguenza è
necessaria una trasformazione o standardizzazione dei dati in modo che possano essere
aggregati nell’indicatore sintetico.
I dati a nostra disposizione sono serie storiche e per standardizzarli in modo da rendere
comparabili tra loro fenomeni economici espressi in unità di misura differenti, una scelta
naturale è stata quella di esprimerli tutti come numeri indici con base fissa 1985.
2.4 Individuazione della componente ciclica e tendenziale
Come ricordato in Introduzione, la congiuntura economica è lo studio delle variazioni di
breve termine di un sistema economico: essa si concentra, perciò, essenzialmente su quei
fenomeni che sono suscettibili di variare nel breve termine. Tale constatazione implica che
l’analisi congiunturale dovrebbe astrarsi dalle caratteristiche strutturali dell’economia
ipotizzando quindi una struttura costante, assumendo l’ipotesi di invarianza dei fattori
strutturali nell’intervallo di tempo considerato (Cipolletta, 1992).
Con questa affermazione si è introdotta una distinzione di principio tra struttura e congiuntura
che è stata a lungo alla base delle teorie di separazione tra ciclo e trend: il primo rappresenta
la congiuntura e il secondo la struttura, ossia quella tendenza di fondo del sistema economico
indicata spesso dal tasso medio di crescita nel lungo periodo (20 o 30 anni).
In realtà, la distinzione tra le due componenti è stata fortemente criticata. La stessa
impostazione classica dell’analisi ciclica, data da Mitchell, evita di parlare di separazione tra
ciclo e trend ed invita ad analizzare congiuntamente le due componenti.
Il ciclo economico, secondo la definizione di W.C. Mitchell (1946), “consiste in espansioni
che avvengono quasi contemporaneamente in molte attività economiche, seguite da recessioni
e contrazioni egualmente generali, e da riprese che confluiscono poi nella fase di espansione
del ciclo successivo”.
Conseguentemente si possono individuare tre aspetti che caratterizzano il ciclo: la generalità,
l’ampiezza e la diffusione. Tale definizione identifica le fasi di ripresa e recessione rispetto
alle variabili espresse nei livelli, comprensive quindi del trend di lungo periodo.
A partire dagli anni sessanta, in presenza di uno sviluppo relativamente regolare delle
maggiori economie, si affermò una nuova definizione di ciclo economico, basata
sull’alternanza tra fasi di accelerazione e fasi di rallentamento dei livelli di attività.
Quest’ultima definizione, nota come approccio dei cicli di crescita (growth cycle), si discosta
da quella classica in quanto propone di identificare i movimenti ciclici degli indicatori in
termini di deviazioni dal trend.
La differenza tra i due concetti si concretizza nel differente profilo temporale del ciclo: nella
definizione growth cycle si rileva un accorciamento delle fasi d’espansione e un allungamento
di quelle recessive, in quanto i massimi (i minimi) tendono ad anticipare (posticipare) quelli
della definizione classica, che mantiene il trend di lungo periodo (Mintz, 1972).
Lo stesso metodo classico del NBER negli anni sessanta è stato affinato per introdurre una
separazione tra ciclo e tendenza; in quel periodo, appunto, i lunghi processi di sviluppo
sembravano aver cancellato la possibilità di fluttuazioni cicliche ed avevano reso poco utile il
metodo originale del NBER che si basava su variazioni assolute.
Questa seconda impostazione è stata resa praticabile soprattutto grazie a più sofisticati calcoli
matematici di stima del trend. Con essa si ammette che un sistema economico in crescita
possa avere periodi di alto sviluppo alternati a periodi di basso sviluppo, e che tali periodi
possano essere assimilati a fasi cicliche, pur se quelli di recessione non sono caratterizzati da
una caduta assoluta dell’attività produttiva.
Nel lavoro in questione viene seguita la seconda impostazione di conseguenza le fluttuazioni
cicliche vengono rilevate da una serie statistica rappresentata dalla differenza tra il dato
corrente ed il dato della tendenza (trend). Si ha così una nuova curva su cui determinare i
cicli, definiti cicli di deviazione (deviation cycles) perché appunto ottenuti come scarti da una
tendenza normale. Il concetto è semplice, il calcolo della curva del trend è invece complesso
(Ryan, 1998).
Nel lavoro in questione, la limitata dimensione delle serie storiche (21 osservazioni annuali
sul periodo 1985-2005) impedisce di utilizzare i tradizionali metodi di scomposizione delle
serie temporali. Tenendo conto di questi vincoli, si è deciso di utilizzare, per la stima della
componente tendenziale, un metodo di regressione non parametrico quale lo smoother
definito Local Regression3, che offre risultati relativamente robusti anche in presenza di serie
storiche corte ed irregolari (Loader, 1999).
Sono stati quindi creati due grafici per ogni serie storica, uno rappresentante l’andamento
della serie originale raffrontato all’andamento del trend (calcolato con la regressione non
parametrica di cui sopra) della serie stessa, l’altro raffigurante l’andamento ciclico.
3
Nel presente lavoro è stato utilizzato il programma di calcolo statistico R.
Per completezza nelle Figure 1.a e 1.b sono rappresentati i due grafici relativi al Valore
100
110
120
130
Aggiunto Totale della regione Toscana.
1985
1990
1995
2000
2005
99
100
101
102
Figura 1.a: Valore Aggiunto: Dati originali (linea continua) e Trend (linea tratteggiata)
1985
1990
1995
Figura 1.b: Valore Aggiunto: Andamento ciclico
2000
2005
2.5 Ponderazione degli indicatori elementari
In generale non è possibile derivare dalla struttura teorica di partenza un criterio univoco per
l’attribuzione dei pesi. In letteratura esistono numerosi metodi applicabili a questo passaggio,
di conseguenza la scelta dipende dalla tipologia di dati e dal giudizio dell’analista (OECD,
2001).
Una possibilità potrebbe essere quella di applicare una ponderazione con pesi indifferenziati o
proporzionali, ma il problema di tali metodologie è rappresentato dal fatto di attribuire un
peso positivo a tutti gli indicatori elementari
In questo modo si suppone implicitamente che tutti i settori dell’economia regionale
condividano lo stesso profilo ciclico, il che equivale a sostenere che non vi siano né settori in
controtendenza, né fenomeni che seguono in ritardo il ciclo generale.
Per superare questo limite, si è deciso di applicare alla costruzione dell’indicatore sintetico la
metodologia statistica dell’Analisi delle Componenti Principali.
La costruzione dell’Indicatore Sintetico tramite l’Analisi delle Componenti Principali prevede
una serie di passaggi che saranno in seguito brevemente descritti.
Per prima cosa è necessario predisporre la matrice X di dati su cui lavorare, nel nostro caso
formata dai 48 indicatori ciclici per il periodo compreso tra il 1985 e il 2005. La matrice
assume quindi dimensioni (21x48).
Per evitare che una variabile abbia una indebita influenza sulle componenti principali, si è
deciso di standardizzare le serie storiche andando a calcolare le componenti principali
partendo dalla matrice dei dati standardizzati.
E’ importante sottolineare che la covarianza tra variabili standardizzate altro non è che la
matrice di correlazione delle variabili originarie.
Il passo successivo è quello di calcolare gli autovettori e gli autovalori della matrice di
correlazione corr(X).
A questo punto si procede al calcolo delle componenti principali, ottenute come
combinazione lineare delle variabili originarie standardizzate, utilizzando come coefficienti di
trasformazione i valori della matrice degli autovettori.
Nella tabella 2 vengono riportati i valori degli elementi della prima colonna della matrice
degli autovettori, notando che i pesi (gli autovettori della matrice di correlazione) applicati ai
dati originali per calcolare le componenti principali sono identici, per definizione, ai
coefficienti di correlazione tra gli indicatori elementari e le componenti principali.
Tabella 2: La prima colonna della matrice degli autovettori
Pop.residente
-0,032
En.elettrica
Occupati
-0,018
Autovetture
Export.tot
0,229
Autocarri.altro
Import.tot
0,212
Imprese.tot
Export.moda
0,213
Imprese.moda
Export.meccanica
0,034
Imprese.meccanica
Export.carta
0,233
Imprese.mobili
Export.m.trasporto
0,100
Imprese.alim
Export.gioielli
-0,032
Imprese.costruzioni
Export.pietre
0,244
Imprese.commercio
Export.alim
0,166
Imprese.servizi
Import.moda
0,121
Prezzi.abitazioni
Import.carta
0,168
Prezzi.negozi
Import.pietre
0,165
Contratti.locazione
Import.m.trasporto
0,071
Contratti.compravendita
Import.metallo
0,134
Arrivi.italiani
Import.gioielli
0,164
Arrivi.stranieri
Va.agricoltura
0,059
Presenze.italiani
Va.industria
0,179
Presenze.stranieri
Va.costruzioni
-0,063
Prezzi
Va.commercio
0,210
Cig.totale
Va.credito
0,102
Cig.ordinaria
Va.altriservizi
-0,045
Cig.straordinaria
Va.totale
0,205
Cig.edilizia
0,111
-0,157
-0,106
-0,053
0,076
0,156
0,206
0,183
0,131
0,191
-0,199
-0,155
-0,069
-0,057
0,030
0,125
0,105
0,032
0,131
-0,010
0,178
0,214
0,000
0,199
Nell’impiego del metodo dell’Analisi delle Componenti Principali ai fini delle diagnosi
congiunturali, ci si limita solitamente a considerare la prima componente principale, definita
come:
CI = a1x1' + a2x2' +...+ aixi' +...+ ahxh'
dove CI rappresenta il valore della prima componente principale, xi ' è lo scarto standardizzato
della serie storica i  esima, mentre ai è il coefficiente (peso) della serie storica i  esima.
Nella figura 2 viene mostrato l’indicatore sintetico ottenuto tramite la prima componente
principale rapportato all’andamento ciclico del Valore Aggiunto totale della Toscana.
108
106
104
102
100
98
96
94
92
19
85
19
86
19
87
19
88
19
89
19
90
19
91
19
92
19
93
19
94
19
95
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
90
Valore Aggiunto Toscana
Indicatore Sintetico Toscana
Figura 2: L’Indicatore Sintetico e il Valore Aggiunto della Toscana
3 ANALISI DEI RISULTATI
Una volta costruito l’indicatore sintetico si è provveduto a validarne i risultati tramite
un’analisi articolata in diverse fasi costituite dallo studio della correlazione con il valore
aggiunto della regione, da un’analisi di sensitività ed infine da un’analisi economica basata
sull’individuazione della cronologia ciclica.
3.1 Analisi di Correlazione
Per prima cosa è stato calcolato il coefficiente di correlazione tra l’indicatore sintetico della
regione Toscana e il suo Valore Aggiunto.
Tale coefficiente risulta essere pari a 72,25%, il che evidenzia una stretta relazione
dell’indicatore sintetico ed il Valore Aggiunto regionale.
E’ importante sottolineare come, dato il ritardo dell’aggiornamento dei conti economici
regionali, il fatto di poter disporre di una misura sintetica avente un grado di accostamento
molto alto al valore aggiunto regionale assume una rilevanza informativa notevole.
Si nota inoltre come siano tutte positive le correlazione tra i singoli indicatori sintetici
provinciali e l’indicatore sintetico toscano (in un range tra i 63,70% e l’85,36%); l’unica
eccezione è rappresentata dalla provincia di Lucca, la quale presenta un andamento ciclico
inverso rispetto a quello toscano (difatti il coefficiente di correlazione risulta essere pari a 51,787%).
Per completezza è stato calcolato il coefficiente di correlazione tra l’indicatore sintetico della
regione Toscana e l’andamento ciclico del Valore Aggiunto Italiano (che può essere letto
come una buona approssimazione dell’andamento ciclico italiano). L’alto valore del
coefficiente (pari a 78,23%) mostra l’esistenza di una forte relazione tra gli andamenti
economici della regione Toscana e del suo paese di appartenenza.
3.2 Analisi di Sensitività
Il risultato finale di un indicatore sintetico è ampiamente influenzato dalle scelte operate nei
diversi passaggi della sua elaborazione (selezione degli indicatori elementari, trattamento dei
dati, ponderazione degli indicatori).
Di conseguenza si rende necessaria una analisi di sensitività che vada a verificare la
robustezza delle scelte effettuate, soprattutto in riguardo al metodo di ponderazione prescelto.
Le analisi empiriche su differenti tipi di indicatori hanno dimostrato come la selezione di pesi
da differenti fonti comporti un forte impatto sul risultato finale.
Per verificare l’affidabilità e la robustezza dell’indicatore sintetico ricavato dall’Analisi delle
95
100
105
Componenti Principali, è stata condotta un’analisi di sensitività che ha comportato il calcolo
dell’indicatore sintetico estraendo dalla matrice dei dati a turno uno dei 50 indicatori
elementari.
I risultati dell’analisi di sensitività condotta sulla matrice degli indicatori elementari utilizzati
nell’elaborazione dell’indicatore sintetico per la regione Toscana sono mostrati in Figura 3.
1985
1990
1995
2000
2005
Figura 3: Analisi di sensitività
Si può notare come le informazioni sul ciclo contenute negli indicatori elementari siano
coerenti tra di loro, dal momento che, l’esclusione di un singolo indicatore non comporta
variazioni di alcun tipo.
3.3 Cronologia Ciclica
Come anticipato in Introduzione, il lavoro in questione si è proposto di sperimentare una
metodologia per l’elaborazione di un indicatore sintetico in grado di riassumere l’evoluzione
ciclica dell’economia della regione Toscana, delineando a tale riguardo una cronologia di
riferimento relativa all’ultimo ventennio.
L’individuazione della suddetta cronologia ciclica di riferimento è stata permessa dalla
identificazione dei punti di svolta dell’indicatore – ovvero dei punti di massimo (al termine di
periodi di espansione) e di minimo (alla fine delle fasi di contrazione).
A tale proposito, nel corso del ventennio preso in esame possono essere identificati almeno tre
episodi ciclici che confermano come gli andamenti economici internazionali tendano a
riflettersi, sull’attività economica della Regione, in maniera più pronunciata rispetto a quanto
avviene per il resto del Paese.
(i) Il primo ciclo è compreso tra la metà degli anni ’80 ed il 1993.
Questo è caratterizzato dall’espansione dell’andamento economico registrato nella metà degli
anni ’80. L’andamento dell’indicatore sintetico segnala poi una frenata a partire dal 1989,
coerentemente con l’andamento del ciclo nazionale. In corrispondenza di tale anno, infatti, si
assiste al peggioramento delle condizioni macroeconomiche generali in atto nei principali
paesi industrializzati.
(ii) La seconda fase ciclica compresa tra il 1993 e il 1999 è connessa al deprezzamento della
valuta nazionale conseguente all’uscita dagli Accordi europei di cambio ed è caratterizzata
dalla recessione del periodo 1997-1999 indotta dalle crisi finanziarie che hanno colpito in tale
biennio alcuni paesi dell’Asia orientale con una brusca frenata delle esportazioni.
(iii) Infine, il ciclo compreso nel periodo 1999-2003 (coerente con l’andamento economico
nazionale), è contraddistinto dalla ripresa del biennio 2000-2001 e dalla successiva profonda
fase recessiva, caratterizzata dalla perdita di competitività sui mercati interni ed esteri a causa
sia di fattori congiunturali (apprezzamento della moneta unica, progressivo aumento dei costi
energetici, crollo della domanda) che strutturali (in seguito alla crescente complessità delle
dinamiche competitive mondiali ed al palesarsi delle inadeguatezze del sistema economicoproduttivo nell’affrontare tali mutate dinamiche).
L’ultimo decennio di dati descrive una situazione che sembra essersi deteriorata con il passare
del tempo.
A tal proposito, analizzando i dati relativi alle esportazioni (che rappresentano un importante
canale di attivazione della crescita economica di un sistema) estere della Toscana rispetto a
quelle dell’Italia e a quelle di alcuni sistemi con i quali è più corretto il confronto (Veneto ed
Emilia Romagna) emerge chiaramente come la penetrazione delle merci toscane sui mercati
internazionali sia stata meno pronunciata, meno dinamica, di quella osservata dai due diretti
concorrenti soprattutto nell’ultimo quinquiennio. La Toscana, a tal proposito, non solo ha
subito una frenata delle proprie esportazioni verso l’estero nel periodo 2001-2003 più
pronunciata di quella osservata per l’Italia nel suo complesso ma, anche dopo questa fase
difficile, non è riuscita a reagire con la stessa spinta delle altre regioni italiane.
La Toscana stenta ad agganciarsi a quella ripresa segnalata anche dai positivi valori
dell’Indicatore Sintetico nell’ultimo biennio, ed ancor più, la Toscana stenta in un momento
in cui l’Italia nel suo complesso sembra muoversi (anche se in modo estremamente lento)
dalla stagnazione e, soprattutto, in una fase in cui la congiuntura mondiale è di forte crescita
Allegra F., La Rocca A. (2003), Sintetizzare misure elementari: una
sperimentazione di alcuni criteri per la definizione di una indice composto,
ISTAT.
Altissimo F., Marchetti D.J., Oneto G.P. (2000), The Italian Business Cycle:
Coincident and Leading Indicators and Some Stylized Facts, in Temi di
discussione,377, Banca d’Italia.
Chiades P., Gallo M., Venturini A. (2003), L’utilizzo degli indicatori compositi
nell’economia congiunturale territoriale: un’applicazione all’economia del
Veneto, in Temi di Discussione, 485, Banca d’Italia.
Ciccarelli A. (2003), Una metodologia statistica per l’analisi della competitività
delle province, in Working Paper, 35, Istituto Guglielmo Tagliacarne,
Roma.
Cipolletta I. (1992), Congiuntura economica e previsione. Teoria e pratica
dell’analisi congiunturale, Il Mulino, Bologna.
Loader C. (1999), Local Regression and Likelihood, Springer, New York.
OECD (1987) Leading Indicators and Business Cycles in Members Countries
1960-1985, in OECD Main Economic Indicators, Source and Methods, 39,
Department of Economics and Statistics, Parigi.
OECD (2001), Main Economic Indicators. Comparative Methodological
Analysis. Volume One: Industry, Retail and Construction Indicators.
European Commission.
Ryan T.P. (1998), Modern Regression Methods, Wiley Series in Probability and
Statistics, A Wiley-Interscience Publication, New York.
Saisana M., Tarantola S. (2002), State-of-the-art Report on Current
Methodologies and Practices for Composite Indicator Development, Joint
Research Centre, European Commission.
Volponi M., Prete S. (1999), Gli indicatori sintetici: un’applicazione per le
previsioni a breve termine dell’economia del Friuli-Venezia Giulia, in
Congiuntura (Osservatorio permanente dell’economia del Friuli-Venezia
Giulia, 1.
ABSTRACT
The scope of this paper is to provide a scheme for constructing a coincident composite index
of Tuscany’s business cycle over the past two decades. The aim of the coincident index is to
provide a single proxy of the cyclical co-movement of economic variables.
The starting point for the constructing of the index, was the selection of the variables to be
included in the composite index. In order to select the original series, we analyzed their
properties of represent the evolution of the most important sectors of Tuscany’s economy.
Then the selected variables have been subjected to various statistical treatments in order to
prepare their aggregation.
It was now possible to construct the composite index using a particular weighting procedure
called Principal Components Analyses which has the positive factor of being able to reduce
and synthetize the variability of the single series.
At the end this paper attempts to provide a descriptive analysis of the Tuscany’s business
cycle over the past two decades analyzing the timing of the the turnign points of the
composite coincident index.