Capitolo 11 I modelli input-output: teoria ed applicazioni

Primo rapporto di ricerca sul sistema di monitoraggio del mercato del lavoro e di valutazione degli effetti occupazionali del POR Calabria

Dipartimento di Economia e Statistica, Università della Calabria, Arcavacata di Rende (CS) 252

Capitolo 11

I modelli input-output: teoria ed applicazioni

1 Introduzione

L’interesse che rivestono i problemi economici a scala subnazionale e l’esigenza di dare soluzione a quesiti relativi agli effetti delle politiche locali e regionali sulle economie regionali sono alla base dello sviluppo delle ricerche sulle tavole input-output subnazionali (Guarini, Tassinari, 1990, p. 155).

I modelli input–output interregionali sono nati come l’espressione di un tentativo di inserire lo spazio nello schema di equilibrio economico in versione I-O. Il massimo sviluppo dei modelli regionali in Italia si è avuto negli anni 80. In questo periodo quasi ogni regione si è dotata di tale strumento. Successivamente si è assistito ad un notevole calo di interesse. I motivi sono diversi e difficilmente analizzabili tutti in questa sede, probabilmente i costi di realizzazione e gestione della tavola hanno avuto un peso importante. In particolare, la costruzione di una tavola input-output regionale può effettuarsi con metodo diretto (tramite survey) e con metodo indiretto. Nel primo caso i flussi degli scambi intersettoriali vengono rilevati per ogni area subnazionale tramite un questionario ben dettagliato, documentando l’origine e la destinazione geografica. Con metodo indiretto, invece, si parte dalla tavola nazionale e si procede con opportuni criteri alla sua disaggregazione a livello subnazionale.

L’utilizzo delle tecniche basate sulla rilevazione diretta se da un lato permette di cogliere le specificità dei processi produttivi locali, dall’altro è soggetto a diverse critiche in merito agli elevati costi ed ai tempi lunghi che il procedimento comporta, alle difficoltà di operare un campionamento ottimale, alla elevata quota di non rispondenti, che si riflette pesantemente sulla significatività statistica dei risultati ottenuti (Guarini, Tassinari, 1990, p. 164).

Le tecniche indirette, invece, basate prevalentemente su informazioni già disponibili, hanno il pregio di unire costi modesti e rapidità di elaborazione. Tuttavia, in genere si assume l’ipotesi, non sempre adeguata, della utilizzabilità a scala regionale dei coefficienti di spesa nazionali. Differenze sistematiche nei valori assunti dai coefficienti di spesa regionali rispetto a quelli nazionali sono riconducibili oltre che alla differente dinamica dei prezzi settoriali regionali e nazionali, alla diversa natura delle tecniche produttive e, soprattutto, alle differenze tra la composizione industriale nazionale e regionale della struttura produttiva. Una tavola regionale, comunque, una volta costruita fornisce un quadro più o meno dettagliato delle varie componenti del sistema economico. La tavola rappresenta una sorta di fotografia in un dato momento che permette di determinare il peso di ciascuna voce della domanda o della produzione nell’area e di rendere chiare le relazioni che intercorrono tra i vari settori.

Relativamente al mercato del lavoro rileviamo che l’offerta di lavoro entra nella tavola come tecnologia data e la si fotografa costruendo la tavola. L’offerta di lavoro risulta però nel tempo essere influenzata oltre che dalle evoluzioni, a volte molto rapide, dell’innovazione tecnologica anche da altri fattori tra cui le politiche regionali sul mercato del lavoro.

Nel primo capitolo del presente rapporto il modello input-output sarà illustrato nella sua logica di base senza soffermarsi sugli aspetti più di formalizzazione del modello, mentre l’attenzione sarà focalizzata sulle problematiche relative alla costruzione della tavola



regionale e sulle modalità di utilizzo del modello, con particolare riferimento alla valutazione degli effetti delle politiche regionali sul mercato del lavoro. Nel secondo capitolo si presentano, invece, alcuni casi specifici di costruzione e utilizzazione della tavola I-O, ossia la tavola intersettoriale biregionale della Sicilia, il Sistema di Modelli di Analisi della Regione Toscana (SMART), il cui nucleo centrale è costituito dal modulo I-O biregionale, Toscana e Resto d’Italia, e il “modello di Beutel”, utilizzato dalla Commissione Europea per valutare l’impatto dei Fondi strutturali sui paesi e sulle regioni Obiettivo 1. Infine, nell’ultimo capitolo, si presentano brevemente due esperienze relative alle due tipologie di costruzione della tavola: l’esperienza della regione Calabria relativa alla stima con metodo diretto del modello, che prende come anno di riferimento il 1988 ed è disponibile per 92 branche Nace-Clio e l’esperienza dell’IRPET relativa alla costruzione delle matrici intersettoriali regionali con il metodo indiretto, illustrandone i principali aspetti tecnici. Nell’ultimo paragrafo di questo capitolo vengono presentate alcune proposte di realizzazione della tavola I-O per la Regione Calabria.

In appendice al rapporto viene presentato un esercizio effettuato con dati fittizi per illustrare, nella versione più semplificata, come, una volta costruita una matrice input-output dell’economia calabrese, questa potrebbe essere utilizzata per effettuare un’analisi dell’impatto degli interventi di politica economica. 2 La metodologia dell’analisi input-output

2.1 Il modello

I modelli input–output interregionali sono nati come l’espressione di un tentativo di inserire lo spazio nello schema di equilibrio economico in versione I-O ed hanno avuto subito finalità applicative. La prima applicazione italiana di modello interregionale risale al 19531 e fa fede dell’intento di esaminare l’impatto regionale di un importante programma di sviluppo. La massima diffusione in Italia dell’analisi regionale si e’ avuta negli anni 80 quando quasi ogni regione si dotò di una tavola e di un modello input-output. Successivamente l’interesse si è spostato sui modelli interregionali, ma con gli anni novanta si è assistito ad un marcato calo di interesse. Le cause del regresso sono numerose ed è difficile analizzarle compiutamente in questa sede, anche se i fattori principali saranno presto evidenti. In primo luogo gli alti costi di realizzazione e gestione della tavola. Il modello infatti diventa strumento rappresentativo solo se cattura la reale struttura del territorio.

L’input-output valuta la domanda ed il cambiamento strutturale, con queste finalità diventa essenziale disporre di una fotografia rappresentativa delle caratteristiche regionali, l’informazione deve quindi essere più vicina possibile alla realtà. I risultati migliori di rappresentazione del territorio e di successivi utilizzi delle tavole di solito si ottengono attraverso una rilevazione diretta ed il processo è spesso lento e oneroso. Va inoltre messo in evidenza che i modelli input-output regionali pur mantenendo la loro capacità analitica e la validità rispetto ad altri modelli sembrano appartenere ad un settore di ricerca ormai maturo e potrebbero risultare quindi privi dell’appeal che rivestano filoni di ricerca più nuovi. A livello di modello una tavola uniregionale come quella riportata nella Tavola 12 (Martellato, 1989a) è rappresentata dalle seguenti relazioni (i è l’indice di riga o del settore che vende, mentre j è l’indice di colonna o del settore che acquista): (1) ∑ ++++= iiiiij

ji EGICXX Vendite,

1Chenery H.B.(1953), Clark P. e Cao Pinna, The Structure and Growth of The Italian Economy, U.S. Mutual Security Agency, Roma. 2 Martellato D. (1989), Input-Output e programmazione economica regionale, Università Studi Trieste, Trieste.



in cui Xij è il flusso di beni prodotti dalla branca i e utilizzati dalla branca j, C, I, G, e E indicano i Consumi, gli Investimenti, le Spese della Pubblica Amministrazione e le Esportazioni della branca i-esima, rispettivamente. (2) ∑ +++= jjjij

ij MVLXX Acquisti,

in cui L, V e M sono il Costo del lavoro, Altre Voci del Valore Aggiunto e Importazioni relative alla j-esima branca.

Calcolando i totali di riga e di colonna si ottiene la produzione lorda dell’intera economia: (3) ∑ ++++= EGICXX j

j

(4) ∑ +++= MVLXX i

i

Valendo l’ovvia identità (5) ∑ ∑= i

ij

jXX

possiamo, eliminando i consumi intermedi, ricavare il conto del reddito (6) MEGICVL −+++=+ dove troviamo la nota identità tra pagamenti al settore finale e domanda finale. Tab. 1 - Tavola dei flussi intersettoriali

Settori che acquistano Domanda Finale Esportazioni Risorse x11 . . . x1n C1 I1 G1 E1 X1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Settori che vendono

xn1 . . . xnn Cn In Gn En Xn Costo Lavoro L1 . . . Ln Lc Li Lg Le L Altre voci VA V1 . . . Vn Vc Vi Vc Ve V Importazioni M1 . . . Mn Mc Mi Mg M Risorse X1 . . . Xn C I G E X C Consumi I Investimenti G Pubblica Amministrazione

Va comunque segnalato che nella tavola I-O regionale ogni cella della tavola ijx , che rappresenta la quantità scambiata tra il settore i ed il settore j, deve essere suddiviso in:



rijr x che rappresenta la quantità acquistata da aziende appartenenti al settore j, localizzate

nella regione r (nel nostro caso, per esempio, la Calabria) presso aziende del settore i localizzate nella stessa regione r;

sijr x che rappresenta la quantità acquistata da aziende appartenenti al settore j, localizzate

nella regione r, presso aziende del settore i localizzate nella regione s (nel nostro caso, per esempio, le restanti regioni),

rmijr x che rappresenta la quantità acquistata da aziende appartenenti al settore j, localizzate

nella regione r, presso aziende del settore i localizzate all’estero rm (resto del mondo).

Il vettore complessivo degli ijx per settore j rappresenta la tecnica produttiva

regionale, suddivisa nelle diverse componenti e da vita alla tecnica regionale. Il coefficiente tecnico ija e’ dato dal semplice rapporto jij xx / dove jx rappresenta la somma di ogni ijx rispetto ad i.

Il compito di chi costruisce matrici regionali è quindi quello di stimare oltre che i coefficienti tecnici regionali ed i valori di cornice anche i coefficienti di scambio interregionale ed estero.

2.2 Problematiche a livello regionale

I primi contributi di impostazione del dettaglio regionale risalgono agli anni 50 con il lavoro di Isard (1951)3 seguito immediatamente dal lavoro di Leontief (1953a)4 e dalle esperienze di Chenery (1953)5 e Moses (1955)6. Lo stimolo alla costruzione dei modelli territoriali proviene prevalentemente da esigenze poste dall’analisi di impatto economico sulle economie locali di iniziative o di politiche di investimento o di disinvestimento in particolari settori produttivi. L’attività si scontra con la carenza di evidenze empiriche utilizzabili per verificare i modelli e sviluppare tali analisi di impatto economico.

In una seconda fase, e per numerose realtà territoriali in tutti gli anni 70 si provvede alla costruzione di tavole per via diretta. L’attività di ricerca delle informazioni si rivela da subito molto onerosa e lenta e cominciano presto, quindi, i primi tentativi di costruzione di modelli con metodi indiretti. Le tecniche individuate, di cui una prima rassegna è presentata in Shaffer e Chu (Shaffer e Chu, 1969)7, non soddisfano i ricercatori ed ancora non è stata trovata la strada che concilia esigenze tanto divaricanti quali l’affidabilità, la tempestività e la modesta onerosità. Anche in Italia negli anni ‘80 sono state condotte diverse esperienze di costruzione di tavole dirette ed indirette, ciò ha portato a disporre per quasi tutte le regioni di una tavola delle interdipendenze settoriali. Come nelle altre realtà anche da noi sono state sperimentate le difficoltà di costruzione diretta e sono stati effettuati molti tentativi di costruzione indiretta. In genere nelle diverse esperienze di costruzione indiretta si assume come punto di partenza la disponibilità della matrice nazionale che poi si provvede ad adattare alle specifiche situazioni regionali. La matrice nazionale rappresenta però la sintesi delle matrici dei vari sistemi e ne rappresenta quindi una media ponderata. La singola matrice territoriale si discosta da quella media nazionale quanto più la struttura economica del

3 Isard W. (1951), “Interregional and regional input-output analysis: a model of space economy”, in Review of Economics and Statistics , Vol. 33. 4Leontief W. W. (1953), “Interregional theory”, in Studies in the structure of the American Economy, Oxford University Press, New York. 5 Chenery H.B. (1953), Regional Analysis, U.S. Mutual Security Agency. 6 Moses L. (1955), “The stability of interregional trading patterns and input-output analysis” in American Economic Review, p. 803-832. 7 Schaffer W., Chu K. (1969), “Non-survey techniques for constructing interindustry models”, in Papers of the Regional Science Association, Vol. 23, pp. 83-101.



territorio, in termini di prezzi, di composizione settoriale, di evoluzione tecnologica, di peso relativo si differenzia dalle caratteristiche medie dell’intero sistema. La regionalizzazione dei coefficienti tecnici (cfr. par. 4.2) della matrice nazionale diventa un momento determinante per la costruzione della tavola.

Ma quali sono le principali cause di differenziazione nella struttura dei coefficienti tecnici? Cinque possono essere le principali cause di differenziazione:

1. La specializzazione produttiva più accentuata rispetto a quella nazionale. L’origine di tale differenziazione dipende dalla dotazione di risorse più o meno disponibili nella regione considerata. Di solito, più ridotta e’ la scala territoriale di riferimento maggiore tende ad essere il livello di specializzazione.

2. La maggiore “apertura” dell’economia regionale rispetto a quella nazionale. Tale affermazione e’ in qualche modo collegata alla prima. La diversa specializzazione produttiva non è accompagnata, come e’ empiricamente constatabile, da una diversa domanda interna, sia finale, sia intermedia. Il flusso di scambi commerciali di solito colma la differenza tra quanto prodotto e quanto domandato.

3. La differenza nei livelli di prezzo nazionali e regionali. Le differenze di prezzo possono modificare la struttura delle interrelazione produttive e determinare per ogni branca modificazioni nella composizione e nella provenienza degli inputs in base alle diverse convenienze d’acquisto.

4. Le tecnologie adottate, che possono ovviamente determinare una diversa struttura degli inputs. La differenza può dipendere sia dalla presenza nel territorio di una particolare impresa sia dalla determinazione di diversi inputs indotti, per esempio, dalla presenza di grandi imprese.

5. Il differente industry-mix e cioè il prevalere nelle singole branche di sotto settori che attuano comportamenti diversi da quelli nazionali.

La costruzione delle matrici regionali è quindi collegata ad un problema generale che

riguarda la carenza di informazioni e l’onerosità delle ricerche sul campo ed alla probabile non totale soddisfazione dei risultati raggiunti attraverso l’utilizzo di tecniche indirette. Di fatto non esiste un metodo di costruzione valido in assoluto perché la scelta della tecnica di costruzione va fatta in relazione all’uso che se ne vuole fare ed al budget disponibile8.

2.3 Utilizzo del modello

Di solito i problemi di costruzione delle tavole vengono distinti da quelli dell’utilizzo dello strumento. La distinzione è comunque, almeno in parte, di comodo perché i problemi legati all’utilizzo dipendono da quelli di costruzione. Una tavola regionale, comunque, una volta costruita fornisce un quadro più o meno dettagliato, ma coerente, delle varie componenti del sistema economico. La tavola rappresenta una sorta di fotografia in un dato momento che permette di determinare il peso di ciascuna voce della domanda o della produzione nell’area e di rendere chiare le relazioni che intercorrono tra i vari settori. Una tavola regionale permette di fare confronti tra settori, confronti nel tempo, e nello spazio. I confronti tra settori sono sempre possibili all’interno di una particolare tavola. I confronti nel tempo possono essere legati sia alla instabilità del metro monetario, sia a modifiche nei criteri contabili adottati da chi costruisce le tavole.

La comparabilità nello spazio delle tavole dirette è invece quasi sempre problematica. In Italia nel massimo periodo di utilizzo delle tavole il processo è stato di tipo spontaneo e

8 D. Martellato (1988) “Riflessioni su alcuni problemi relativi alla costruzione ed all’uso dei modelli input-output” in M Strassoldo (a cura di), Contabilità macroeconomica e tavole input output regionali.



decentrato. Gli anni di riferimento sono quasi sempre diversi, anche le aggregazioni settoriali non sono sempre confrontabili.

Sono ampiamente note le proprietà delle tavole delle interdipendenze settoriali ed in particolare la loro capacità di costruire il quadro contabile più adatto alle caratteristiche della struttura produttiva e la loro flessibilità per le analisi di previsione/programmazione:

L’analisi strutturale le tecniche di analisi strutturale vanno dalla semplice illustrazione delle equazioni contabili incorporate in una tavola al calcolo delle composizioni settoriali degli aggregati più significativi, di rapporti oppure altri parametri caratteristici che permettono di costruire graduatorie dei settori produttivi o per effettuare confronti territoriali o temporali utili ad evidenziare aspetti specifici dell’economia analizzata.

Tra le applicazioni più sofisticate va ricordata quella classica di triangolarizzazione9 della matrice. La procedura consiste nel riordinamento delle branche produttive per riga e per colonna in modo tale che sia massimizzata la somma dei flussi posti sopra la diagonale principale. La procedura permette di classificare i settori produttivi in modo tale da porre ai primi posti i settori che vendono soprattutto prodotti intermedi e che impiegano nel processo produttivo prevalentemente fattori primari (capitale e lavoro) e nelle ultime posizioni i settori che producono per il mercato finale e con tecnologia che utilizza prevalentemente inputs intermedi.

L’analisi di impatto o previsiva l’analisi dei legami diretti ed indiretti avviene attraverso l’utilizzo della matrice inversa del sistema definita nella seguente equazione: (7) X=(I-A)-1 d (Dove A rappresenta la matrice dei coefficienti tecnici e d la domanda finale).

L’inversa, che permette attraverso la somma dei coefficienti di individuare i moltiplicatori di riga o di colonna, è lo strumento principale per le analisi di impatto o di previsione.

Sommando l’inversa nel senso delle colonne si ottiene il totale degli effetti sulla produzione dei diversi settori conseguente ad una variazione unitaria della domanda finale di un particolare settore acquirente. Per esempio per potere esportare 1 euro di prodotto industriale occorre produrre oltre all’euro esportato (effetto diretto) anche una certa quantità di prodotti in altri settori occorrenti come impieghi intermedi di altri settori (effetto indiretto).

Sommando l’inversa nel senso delle righe si esprime invece il livello di produzione che il settore deve realizzare come impiego intermedio per far fronte all’impiego finale unitario degli altri settori produttivi. Per esempio per esportare 1 euro di prodotto agricolo bisogna produrre qualcosa in più dello stesso prodotto, per esportare 1 euro di prodotto industriale il settore agricolo deve produrre una certa quota di suo prodotto e così via.

Attraverso i modelli input-output, anche i più elementari, è quindi possibile calcolare il vettore della produzione totale. Altre sono le variabili calcolabili come ad esempio il fabbisogno di lavoro implicito. L’ipotesi è che il vettore della domanda finale venga definito come variabile esogena. Già Leontief in un articolo pubblicato nel 194410 (Leontief, 1944b, p. 290) indicava il ruolo che il modello poteva svolgere nell’analisi dei problemi dell’occupazione e della produzione.

9 Per maggiori dettagli si rimanda alla nota 15. 10 Leontief W. (1944), “Output, Employment, Consumption and Investment”, Quarterly Journal of Economics Febbraio



Sulla base di una tavola aggregata a dieci industrie attraverso una serie di equazioni mostrava la possibilità di determinare la produzione totale di ogni industria nell’ipotesi di domande finali e struttura industriale note. Dalla tavola, dunque, è possibile ottenere, come qualsiasi altro input, l’input di lavoro per unità di output delle diverse industrie e si può calcolare la quantità totale di occupazione per ogni dato insieme di domande finali11.

Tali esercizi sono utili per la produzione di informazioni in grado di facilitare la scelta tra opzioni alternative. Gli esercizi di simulazione pongono in qualche modo il problema della consistenza tra fattori primari (lavoro, capitale, terra, ecc.) e la loro effettiva disponibilità. Per esempio se la domanda totale minaccia di eccedere la capacità produttiva in un particolare settore occorre integrare lo stock di capitale fisso esistente per evitare tensioni inflazionistiche, o sopportare maggiori importazioni e questo può rappresentare un’utile informazione per chi deve prendere delle decisioni di investimento.

Sul fronte del mercato del lavoro si può dire che se la domanda di lavoro articolata per tipo e per area eccede la disponibilità di lavoro (o viceversa) occorre una politica di riqualificazione ed indirizzo dell’offerta di lavoro e così via. La formulazione di un sistema input-output utile alla programmazione economica va comunque articolato in tre parti:

1. la preparazione di ipotesi di evoluzione temporale dei coefficienti del modello 2. la preparazione di vettori della domanda finale esogeni 3. la preparazione di vettori contenenti le quantità di fattori primari disponibili.

La redazione di previsioni e proiezioni utili richiede, come si può evincere dalle informazioni necessarie, uno sforzo notevole. Lo sforzo però può essere ben ricompensato dai risultati che possono essere ottenuti ai fini della programmazione economica.

2.4 Politiche regionali e mercato del lavoro

Nei modelli I-O la domanda e l’offerta del lavoro sono trattati in modo difforme. La domanda come abbiamo avuto modo di vedere nel modello I-O risulta essere collegata direttamente ai livelli produttivi tramite i coefficienti del lavoro.

L’offerta viene di solito stimata attraverso dei modelli di comportamento più o meno sofisticati che tengono conto oltre che di fattori collegati alla domanda di lavoro anche di fattori strutturali di natura socio-culturale. Ma come entra esattamente il mercato del lavoro nella tavola I-O?

La tavola I-O analizza molto bene i modi in cui le diverse componenti del sistema si scambiano la “domanda” intesa sia come domanda finale che come domanda intermedia, sia come domanda di lavoro, sia come domanda interna ed esterna. Meno bene, e nel nostro caso relativamente al fronte del mercato del lavoro, viene analizzata l’offerta che entra nel modello solo parzialmente e cioè come tecnologia data. Sull’offerta di lavoro incidono però oltre che le politiche del lavoro anche gli effetti dell’innovazione e non e’ facile separare gli effetti degli uni da quelli degli altri. L’innovazione produce effetti rilevanti sul mercato del lavoro riassumibili nei seguenti punti:

1. Riduce l’occupazione in alcuni settori e l’aumenta in altri 2. Riduce la domanda di lavoro poco qualificato ed aumenta quella di lavoro molto

qualificato 3. Aumenta il divario retributivo tra il lavoro qualificato e quello meno qualificato 4. Cambia la composizione della domanda finale Le politiche regionali dal canto loro possono essere orientate a facilitare gli effetti

naturali dell’innovazione, attraverso per esempio l’istruzione, la formazione professionale, il training. Le politiche potrebbero quindi anche contrastare gli effetti e limitarne le ricadute.Gli effetti delle politiche regionali si sommano a quelli prodotti dall’innovazione e dalla modifica della domanda finale. E’ quindi abbastanza intuibile come un modello che fa una fotografia 11 Per maggiori dettagli tecnici si rimanda alla nota 16.



del momento fatichi a catturare gli eventi sopra indicati. Nonostante tutto però anche attraverso il modello I-O è possibile captare le evoluzioni. Esiste infatti la possibilità di fotografare periodicamente il sistema nelle sue diverse componenti e di valutare gli effetti prodotti dall’innovazione, dalla modifica della domanda finale e dalle politiche sull’offerta. Una serie di fotografie scattate nel tempo consente di scomporre gli effetti sulla domanda di lavoro per mansioni, e qualifiche generati nel tempo dal progresso tecnologico e dall’evoluzione della domanda finale.

Il problema generale a cui si vuole fare fronte è quello del mis-match tra domanda ed offerta di lavoro. La carenza di offerta di lavoro qualificata rappresenta un serio problema per una economia che deve crescere. La formazione e l’istruzione possono essere orientate anche attraverso l’utilizzo di informazioni aggregate più facilmente reperibili rispetto al dettaglio necessario per l’I-O. Tuttavia non basta una raccolta di statistiche ed una banale estrapolazione. Serve un modello e l’I-O tra i modelli non è da scartare a priori poiché consente di scomporre l’effetto complessivo nelle sue componenti elementari ed a produrre previsioni più precise delle semplici estrapolazioni. Nel caso si disponga di almeno due fotografie di tipo I-O la scomposizione potrebbe stabilire

1. la variazione dovuta all’effetto della tecnologia 2. la variazione associabile all’evoluzione della domanda finale 3. la variazione dovuta alla crescita pura e semplice. Non è detto che le tre componenti siano del medesimo peso e che il loro peso sia

costante nel tempo. Due fotografie consentirebbero di attribuire le variazioni osservate nel passato alle tre

componenti elencate e poi a stabilire l’effetto complessivo in relazione ad ipotesi alternative sul mix delle tre variazioni elementari (tecnologia, composizione domanda e crescita aggregata).

3. Il modello input-output in pratica

3.1 Il caso della Sicilia

3.1.1 La matrice biregionale della Sicilia

Un contributo sostanziale all’analisi, alla valutazione ed alla simulazione di politiche e di programmi relativi agli interventi sui livelli produttivi e occupazionali regionali è determinato dal modello multisettoriale elaborato dall’IRPET per la Regione Sicilia12.

Il modello utilizzato per la valutazione della Programmazione Regionale della Regione Sicilia è una tavola input-output biregionale, della Sicilia e del Resto d’Italia, di tipo interdipendente13 e a 44 settori, relativa all’anno 1988.

Il metodo di costruzione della tavola si colloca tra i due estremi di rilevazione diretta e indiretta: la procedura utilizzata copre, tramite rilevazione diretta, alcune lacune della procedura indiretta, come il commercio interregionale, o alcuni settori di significativa importanza per l’economia siciliana. La prima fase di costruzione consiste nella costruzione dei coefficienti tecnici e di scambio del modello, ipotizzando alcune regole di comportamento dei diversi operatori economici. Essendo nota dalla contabilità regionale la domanda finale nelle sue componenti, calcolando l’inversa di Leontief è possibile procedere ad una stima preliminare della produzione e del valore aggiunto che può essere confrontata con il valore

12 Per questo paragrafo si fa riferimento al lavoro pubblicato dall’IRPET (1994), Il modello multisettoriale dell’economia siciliana, Uno strumento per la programmazione regionale, Franco Angeli, Milano. 13 I modelli regionali interdipendenti considerano, oltre all’effetto spillover relativo all’attivazione che da una regione va in un’altra regione tramite le importazioni, anche l’effetto feed-back, ossia l’attivazione che ritorna alla prima regione per effetto del maggior reddito prodotto nella seconda, sempre attraverso le importazioni.



aggiunto osservato dalla contabilità regionale. La discrepanza tra valore aggiunto stimato e valore aggiunto osservato indica in che misura le ipotesi di partenza debbono essere eventualmente modificate. Da un punto di vista formale, indicando con K l’inversa preliminare, con V la matrice diagonale dei coefficienti di valore aggiunto e con d il nuovo livello noto della domanda finale, il valore aggiunto teorico y sarebbe: (8) y = V K d.

Le divergenze esistenti vengono eliminate attraverso una procedura di bilanciamento di tipo rAs14.

Per la stima dei coefficienti tecnici e di importazione si è considerata l’ipotesi che la tecnica produttiva in Sicilia sia la stessa di quella nazionale. Più problematica è, invece, la stima dei coefficienti di scambio regionale, non esistendo alcun riferimento nella tavola nazionale. Quindi, la stima è stata effettuata con un metodo econometrico utilizzando le informazioni che si possono ricavare dalle tavole regionali costruite in Italia con metodo diretto (Toscana, Emilia Romagna, Lombardia e Friuli). La funzione stimata ha come variabile dipendente la quota della domanda totale di ciascun prodotto soddisfatta con produzione interna, mentre le variabili esplicative prendono in considerazione il grado di esportabilità del bene, i livelli di specializzazione settoriale, la dimensione del mercato regionale e i coefficienti di importazione dall’estero. Il modello stimato è: (9) 4321 ββββ MEDFaQLr = in cui r è il coefficiente di scambio intraregionale (pari a (1-MR)(1-MW) dove MR è il coefficiente di importazione dalle altre regioni e MW è il coefficiente di importazione dall’estero), QL è il quoziente di localizzazione, DF è la quota della domanda finale, E è il rapporto tra esportazioni all’estero su produzione, M è il coefficiente di importazione dall’estero.

La stima è stata effettuata su dati cross-section per le quattro regioni considerate e simultaneamente per tutte le branche produttive. Tramite la relazione stimata, sono stati ricavati i coefficienti di importazione regionale assumendo che il coefficiente di importazione dall’estero sia, per ciascuna branca, uguale in tutte le regioni.

3.1.2 Analisi e valutazione delle politiche regionali

L’analisi input-output applicata al sistema regionale consente di descrivere facilmente le principali caratteristiche della struttura economica regionale e di coglierne le specificità rispetto a quella nazionale. Tra gli indicatori facilmente calcolabili, di particolare interesse risulta il peso percentuale della Sicilia sull’Italia per alcune grandezze economiche, come i consumi pubblici, gli investimenti in costruzione, i consumi privati, l’occupazione, il PIL, gli investimenti totali, la spesa turistica, le esportazioni.

14 Il metodo rAs consiste, dati i vincoli marginali di un set di conti da bilanciare T(0), nel trovare due correttori, indicati con r e s, per ciascuna riga e colonna, tali che possano produrre il nuovo set di conti bilanciati T(1). L’aggiustamento è funzione lineare della discrepanza tra i vincoli e i totali di riga e di colonna risultanti da T(0). Il metodo rAs, inoltre, può essere visto come la soluzione di un problema di minimizzazione del contenuto d’informazione della distanza fra il set di conti da bilanciare T(0) e quello bilanciato T(1).



Attraverso la triangolarizzazione15 della matrice, inoltre, sono stati evidenziati i legami strutturali del sistema economico rendendo immediatamente visibili la ripartizione dei settori economici a seconda che questi siano settori clienti, fornitori o strategici. Per la triangolarizzazione della tavola siciliana, sono stati considerati inizialmente i flussi interni e successivamente quelli totali, ossia con l’aggiunta delle importazioni.

Uno dei maggior contributi della tavola input-output all’analisi economica è costituito dalla stima degli effetti diretti e indiretti che la variazione delle componenti della domanda finale produce nell’insieme dei settori economici del sistema regionale. Oltre all’insieme degli effetti di attivazione diretti e indiretti, misurabili tramite i moltiplicatori di Leontief, il modello input-output per la Sicilia considera sia gli effetti indotti attraverso la componente del consumo delle famiglie (moltiplicatori keynesiani), sia gli effetti indotti dall’ammortamento. Nell’effetto indotto attraverso la componente del consumo delle famiglie si considera l’attivazione di produzione rappresentata dai beni di consumo dei lavoratori nel processo produttivo e dalle loro famiglie, mentre nell’effetto indotto dall’ammortamento si considera la produzione di beni di investimento necessaria per reintegrare il consumo dei beni capitali coinvolti nel processo produttivo creato dall’impulso iniziale di domanda.

Inoltre, prendendo in considerazione i diversi legami tra domanda e sistema produttivo è possibile effettuare simulazioni di effetti derivanti da variazioni della domanda finale, del valore aggiunto o dei costi di produzione (analisi di impatto). In questo modo, la tavola diventa strumento, oltre che di descrizione della realtà economica, anche di valutazione economica.

Il moltiplicatore si ottiene sommando per colonna i valori della matrice inversa di Leontief e misura la variazione complessiva (in tutti i settori) derivante da una variazione unitaria della domanda finale di un determinato bene. Di particolare interesse risulta sia il confronto tra i moltiplicatori interni, ottenuti considerando il sistema completamente chiuso, ed esterni, ottenuti in un sistema aperto all’esterno, sia l’analisi dei moltiplicatori dell’occupazione16, che misurano il livello di occupazione in relazione alla domanda finale.

L’analisi di impatto è stata, invece, svolta considerando uno dei settori che assume maggiore rilevanza per l’economia siciliana, ossia il turismo, misurando il contributo che svolge nel processo di formazione del valore aggiunto e sui livelli occupazionali. Un primo passo per questa analisi è la stima dei beni e servizi acquistati quando si è presenti in una località diversa dalla residenza abituale. In seguito, sono state stimate le presenze turistiche, utilizzando diversi metodi di rilevazioni, che hanno permesso la costruzione di una matrice dei flussi turistici per giornate di presenza in Sicilia. La valutazione della spesa giornaliera è

15 Il metodo della triangolarizzazione, di cui si è fatto breve accenno nel par. 2.3, può essere così schematizzato:

• Annullamento dei coefficienti sulla diagonale principale e dei coefficienti minori di un prefissato valore;

• Confronto degli elementi che occupano una posizione simmetrica rispetto alla diagonale stessa; • Minimizzazione della somma degli elementi al di sopra della diagonale principale, attraverso un

processo iterativo di alterazione dell’ordine delle righe e delle colonne dall’alto verso il basso e in senso inverso, cambiando l’ordine dei settori.

Con questa procedura si può mettere, quindi, in evidenza l’eventuale struttura triangolare implicita nella matrice A. 16 Per stimare il moltiplicatore dell’occupazione è necessario conoscere quale relazione esiste tra occupazione e produzione. Definiamo li il coefficiente di impiego di lavoro per unità di output i, ovvero il numero di lavoratori necessari per produrre una unità di prodotto i ed L^ la matrice diagonale dei coefficienti di impiego di lavoro per unità di prodotto. Il vettore dell’occupazione N, cioè il numero di occupati per settore, sarà dato da: N=L^X. Ricordando che la soluzione del modello I-O è X=(I-A)-1d, si può legare la domanda finale ai livelli di occupazione settoriale considerando la seguente equazione in forma matriciale: N=L^(I-A)-1d. Quindi il moltiplicatore dell’occupazione è dato da: ∑=

iijij blML e rappresenta la variazione complessiva derivante da

una variazione unitaria della domanda del bene j, in cui bij è il generico elemento della matrice inversa di Leontief.



stata ottenuta tramite stime basate su rilevazioni campionarie e indagini di enti turistici in regioni simili, per caratteristiche relative al turismo, alla Sicilia. I valori sono stati, quindi, riportati ai prezzi 1990. Per l’individuazione del consumo turistico in Sicilia, nel Resto d’Italia e all’estero si è operato un prodotto tra matrici, quella relativa alla spesa giornaliera pro-capite e quella relativa alle presenze turistiche per origine e tipologie. Il modello input-output ha permesso, in tal modo, oltre ad una analisi della ripartizione della spesa turistica per tipologia e per origine di provenienza del turista, anche una successiva analisi di impatto diretto, indiretto e indotto17.

Uno dei temi che possono essere affrontati con un modello input-output è la valutazione degli effetti economici prodotti dalla partecipazione dell’operatore pubblico al processo produttivo. Da un punto di vista analitico, si utilizza l’equazione tradizionale18 nella seguente forma: (10) ( ) ddAAIX +−= −1

in cui con A si è indicata la matrice dei coefficienti tecnici dove, al posto della tecnica di produzione media del settore considerato, si è inserita una colonna che rappresenta la struttura dei costi dell’intervento che si vuole analizzare. Se, però, si considera un modello con consumo privato endogeno, bisogna effettuare una ulteriore modifica sulla quota di spesa pubblica che, nel processo di produzione, è destinata alle retribuzioni. L’ammontare delle retribuzioni deve essere trasformato in reddito disponibile, utilizzando un’aliquota di imposizione indiretta, e successivamente in consumo privato aggregato, tramite la propensione media al consumo. L’effetto indotto dal consumo aggiuntivo può essere misurato con il seguente modello: (11) ( ) dHddAHAIX ++−−= −1 in cui H è la matrice dei coefficienti di consumo finale endogeno e H è la matrice dei coefficienti di consumo dove al posto del coefficiente del valore aggiunto del settore considerato, si è inserito quello relativo all’intervento analizzato. Tramite l’analisi dei moltiplicatori, quindi, sono stati confrontati i diversi tipi di intervento, valutando in che modo, a parità di spesa, i risultati si distribuiscono all’interno o all’esterno della regione e individuando gli interventi che producono maggiore attivazione.

Con l’analisi di impatto, invece, si è cercato di misurare gli effetti della spesa pubblica sul valore aggiunto e sulla occupazione, utilizzando il Bilancio provvisorio pluriennale della Sicilia, relativo al 1993/1995, in cui viene riportata la disponibilità finanziaria della regione per il triennio, le spese correnti e in conto capitale e le spese suddivise per sezioni di intervento. Le spese sono state ricondotte alle tre tipologie con le quali intervengono nella formazione della domanda: Produzione di servizi, Trasferimenti e Investimenti. Gli Investimenti sono riportati nella parte in conto capitale del bilancio. Per la Produzione dei servizi, è necessario distinguere tra consumi intermedi e retribuzioni e, se possibile, bisogna ripartire ulteriormente i consumi intermedi per branche di produzione dei beni acquistati. Il valore delle retribuzioni, invece, deve essere trasformato in reddito disponibile e, utilizzando la propensione al consumo, in domanda di beni di consumo finale delle famiglie. Infine, i trasferimenti possono essere diretti alle imprese e alle famiglie: nel primo caso bisogna ricondurre questa tipologia a quella degli investimenti, nel secondo, devono essere considerati analoghi alle retribuzioni e quindi trasformati, eliminando la quota di imposte indirette e di

17 Gli effetti diretti si riferiscono alla produzione necessaria per far fronte alla domanda finale; gli effetti indiretti riguardano la produzione di beni e servizi necessari per la produzione, per la produzione di beni intermedi, ecc.; gli effetti indotti , invece, sono relativi alla produzione di beni necessari per soddisfare il consumo dei lavoratori e degli operatori economici coinvolti nel processo produttivo. 18 L’equazione tradizionale è: ( ) dAIX 1−−= in cui X è il vettore della produzione totale, A è la matrice dei coefficienti tecnici e d è il vettore della domanda finale



risparmio, in domanda di beni di consumo finale. In tal modo, è stato possibile valutare l’impatto della spesa regionale prevista dal bilancio trimestrale 1993-1995.

La matrice input-output biregionale della Sicilia è stata, inoltre, applicata al caso della chiusura negli anni ottanta dello stabilimento Pirelli di Villafranca Tirrena (Messina), per verificare l’impatto economico di tale decisione. Noti alcuni dati forniti da fonte sindacale sulla produzione, numero di addetti, valore aggiunto e costi intermedi, la metodologia seguita stima gli effetti derivanti dal fatto che la chiusura dello stabilimento fa venir meno la domanda di beni intermedi utilizzati nel processo produttivo e le retribuzioni dei lavoratori che venivano destinati alla domanda di beni di consumo. Si è ipotizzato, inoltre, che gli occupati dello stabilimento non abbiano trovato occupazioni alternative e si sono tralasciati gli effetti di lungo periodo derivanti dal fatto che la riduzione dei redditi da lavoro diminuisce il risparmio, le imposte indirette e i contributi sociali.

Per determinare la domanda che viene a mancare in seguito alla chiusura dello stabilimento, si è dapprima suddiviso il valore della produzione in valore aggiunto e costi intermedi; in seguito si è determinato la retribuzione media annua netta di un operaio dell’industria attraverso la detrazione degli oneri sociali e fiscali. Per determinare il consumo, si è stimata la propensione media al risparmio. Per quanto riguarda i costi intermedi, invece, sono stati ripartiti gli acquisti dei beni intermedi effettuati per la produzione dello stabilimento in acquisti effettuati sul mercato regionale, sul mercato nazionale e sul mercato estero. In questo modo, si sono potuti analizzare gli effetti diretti, indiretti e indotti e, in particolare, è stata misurata la riduzione complessiva delle forze lavoro e del valore aggiunto attraverso gli effetti indiretti e indotti utilizzando il numero di lavoratori e il valore aggiunto che erano stati osservati per lo stabilimento.

3.2 Il caso della Toscana.

3.2.1 Il Sistema di Modelli di Analisi della Regione Toscana (SMART)

L’IRPET ha, ormai, un’esperienza più che ventennale nella costruzione ed aggiornamento della matrice input-output della Toscana che negli ultimi anni ha sfruttato per stimare le matrici contabili di tutte le regioni italiane. La metodologia impiegata per la costruzione di tali tavole regionali I-O nei principali aspetti tecnici è descritta nel paragrafo 4.2.

In questo paragrafo ci soffermeremo sull’esperienza IRPET relativa alla matrice I-O della Toscana19. Tale esperienza ha attraversato diverse fasi. E’ iniziata con la costruzione del primo modello più semplice, quello uniregionale, in cui le relazioni con il sistema esterno non erano prese in considerazione, per poi passare al modello biregionale, Toscana-Resto d’Italia, che, al contrario, permette di tener conto delle interdipendenze tra la Toscana ed il sistema nazionale per poter valutare gli effetti di propagazione nei due sensi.

Un ulteriore sviluppo si è avuto a metà degli anni 80 con il Sistema di Modelli di Analisi della Regione Toscana (SMART) che si può definire come un modello input-output, di tipo biregionale dove il collegamento economico fra le due aree passa attraverso il commercio interregionale, basato prevalentemente sull’approccio bottom-up20

19 I principali riferimenti bibliografi di questo paragrafo sono: Casini Benvenuti S., Cavalieri A., Grassi M., Martellato D. (1987), Domanda occupazione ed ambiente nel sistema input/output toscano, Franco Angeli, Collana Irpet, Firenze. Casini Benvenuti S., Grassi M. (1985), Matrici e modelli I/O regionali. Il caso della Toscana, Franco Angeli, Collana Irpet, Firenze. 20Con il metodo bottom-up le grandezze nazionali sono il risultato di un’operazione di sommatoria di variabili stimate su base regionale.



interdipendente21 integrato da funzioni stimate econometricamente, con una struttura complessiva di tipo modulare dove le singole parti costituiscono anche moduli indipendenti.

Il modello SMART costituisce un’estensione e generalizzazione effettuata in varie fasi della matrice I-O dell’economia toscana per il 1978 costruita con metodo diretto.

Il sistema dello SMART (Cavalieri, 1987, pp. 87-93) è composto da 7 modelli il cui nucleo centrale è costituito dal modulo I-O biregionale al quale tutti gli altri sono direttamente collegati. Nel modulo I-O confluiscono i vettori della domanda finale che derivano dai seguenti quattro moduli:

[1] il modulo delle esportazioni estere; [2] il modulo della spesa pubblica; [3] il modulo dei consumi privati; [4] il modulo degli investimenti22. Il modello I-O è, invece, legato in uscita con il modello del mercato del lavoro

attraverso i coefficienti del lavoro che trasformano la produzione richiesta in numero di occupati in base alla produttività del lavoro. Il modello del mercato del lavoro è collegato con il modulo della popolazione che racchiude i dati della popolazione per sesso e per età e che rappresenta un input per l’offerta di lavoro, per la spesa pubblica e per il livello complessivo del consumo. La struttura funzionale dell’intero sistema è la seguente:

1a Fase: i modelli [1] [2][3][4] forniscono al sistema le componenti autonome della domanda finale 2a Fase: risolvendo il modello I-O si ottiene il valore della produzione che viene confrontato nelle 2 regioni con le rispettive capacità produttive derivate dal modello degli investimenti23 3a Fase: determinata la soluzione del modello viene calcolata la bilancia commerciale regionale e nazionale 4a Fase: dal modello del mercato del lavoro vengono derivati i tassi di disoccupazione per sesso ed età. Visto la finalità del presente rapporto ci concentreremo sull’analisi del modello del

lavoro mentre per la presentazione rigorosa e formale degli altri modelli si rimanda al lavoro di Cavalieri (1987, pp. 93-117).

Nel modello input-output mentre la domanda di lavoro risulta direttamente collegata ai livelli produttivi tramite i coefficienti del lavoro, l’offerta di lavoro viene stimata utilizzando dei modelli di comportamento. Per i coefficienti di lavoro e le stime dell’offerta è stata realizzata una dettagliata articolazione per sesso ed età visto l’importanza di tali caratteristiche nella segmentazione del mercato del lavoro dalla quale derivano funzioni di comportamento diverse.

Il modulo del lavoro risulta perciò composto da tre funzioni che permettono di valutare i tassi di disoccupazione (Cavalieri, 1987, p. 120).

La prima è quella relativa all’occupazione (N) che viene determinata dai coefficienti del lavoro (l) e dal vettore della produzione (x). (12) i

tesiesi xlN ,,,, =

con i= branche (1….44)

21 Si rimanda alla nota 13. 22 Nel caso del modello dei consumi e degli investimenti è previsto un effetto di retroazione o di soluzioni simultanee visto che i livelli di queste due componenti della domanda sono determinate dai livelli produttivi (Casini Benvenuti, 1987, p. 89). 23 Se i valori risultano non consistenti viene modificato il flusso del commercio interregionale ottenendo un nuovo valore della produzione. Il processo si ripete fino a quando i vincoli non siano soddisfatti (Casini Benvenuti, 1987, p. 91).



s= sesso e=fasce d’età t=anno di riferimento

La seconda è la funzione dell’offerta di lavoro stimata considerando le proiezioni della popolazione, provenienti dal modulo della popolazione, ed un indice del livello medio di istruzione. (13) eseses IbPbbF ,2,10, ++= con F=forza lavoro P= popolazione I=livello di istruzione

Mentre dalla terza funzione si determina il tasso di disoccupazione (u) dal confronto tra l’offerta e la domanda di lavoro. (14) ∑−=

i esieses NFu ,,,,

3.2.2 Le applicazioni del modello SMART

Il sistema SMART è stato utilizzato per le analisi di impatto tradizionali quali l’impatto della spesa pubblica o della spesa turistica o di modifiche del tasso di cambio ma anche per analisi più particolari ad esempio la valutazione dell’impatto ambientale, la domanda di lavoro per qualifica, l’impatto di una politica di import substitution, l’impatto dell’attività di disinquinamento.

Tralasciando le analisi di impatto più di tipo tradizionale su alcune delle quali ci si è soffermati nel caso della Sicilia, si passerà brevemente in rassegna l’applicazione dell’analisi I-O ai temi ambientali per concentrare, infine, l’attenzione sull’utilizzo del modello SMART per la stima della domanda di lavoro per qualifica.

Le ripercussioni dell’attività economica sull’ambiente ed i feedbacks dell’ambiente sull’economia sono assimilabili ai linkages enfatizzati dall’approccio intersettoriale per lo studio del sistema economico (Volpe, 1991, p. 587) per cui l’approccio I-O ben si presta ad essere esteso alla considerazione degli aspetti legati all’ambiente.

Tale estensione è stata effettuata nel modello SMART (Casini Benvenuti, 1987 p. 162) considerando i quozienti di inquinamento idrico di origine industriale rapportati alla popolazione equivalente per ogni addetto nei singoli settori produttivi trasformati in coefficienti relativi alla produzione. Alla produzione di ciascun branca è stato, perciò, applicato un coefficiente che definisce il contenuto di residuo inquinante per lira di produzione. Il prodotto tra la matrice di tali coefficienti e l’inversa permette di determinare l’ammontare totale di inquinamento attivato dal processo produttivo nonché la stima dei contenuti diretti ed indiretti di inquinamento della domanda di singoli prodotti o delle singole componenti della domanda finale.

Per valutare l’impatto dell’attività di disinquinamento si è ipotizzato che l’inquinamento venga abbattuto alla fonte tramite l’installazione di impianti disinquinanti all’interno delle singole unità produttive provocando un incremento dei costi di produzione originari (Casini Benvenuti, 1987 pp. 179-182). Inoltre, la domanda finale risulterà modificata sia nella componente dei beni di investimento, a causa dell’installazione e del mantenimento degli impianti disinquinanti, sia dei beni di consumo, pubblico o privato a secondo di chi sosterrà la spesa dell’attività disinquinante.



Per valutare gli effetti complessivi è, perciò, necessario una stima preliminare delle modifiche subite dalla matrice tecnica A e dalle componenti della domanda aggregata. Le prime sono legate alla modalità con cui i costi sostenuti si scaricano sul valore della produzione: il costo si scarica completamente sul valore della produzione tramite un aumento dei prezzi oppure viene assorbito con una riduzione del valore aggiunto lasciando inalterato il valore della produzione.

Gli effetti sulle componenti della domanda, invece, dipenderanno da chi sopporterà i costi del disinquinamento: se lo Stato sopporta tali costi, a parità di deficit del bilancio, si assisterà ad una riduzione dei consumi collettivi, al contrario senza l’intervento pubblico si registrerà un calo del reddito disponibile e quindi dei consumi delle famiglie.

La discordanza tra la struttura per qualifiche della domanda e dell’offerta di lavoro viene indicata come una causa importante di disoccupazione strutturale, proprio per tale importanza il modello SMART è stato utilizzato per disaggregare la domanda di lavoro a livello di branca produttiva per qualifiche professionali utilizzando le tredici categorie professionali dell’Istat (Casini Benvenuti, 1987, pp. 167-172). Utilizzando i dati dell’Istat è stata costruita una matrice K (13X44) che indica la composizione per qualifica di ciascuna delle 44 branche e che, tuttavia, risulta costante nel tempo. Infatti, l’indisponibilità di una serie storica disaggregata per branca delle categorie professionali non ha consentito la stima di un trend di produttività differenziato per branca per le tredici categorie.

Moltiplicando tale matrice per il vettore dell’occupazione richiesta si ottiene un vettore λ di 13 elementi che indica la domanda di lavoro distinta per categoria professionale (Casini Benvenuti, 1987, p. 168). (15) dAIKL 1)(^ −−=λ

Inoltre, il modello SMART ha permesso di stimare le modifiche intervenute nella domanda di lavoro determinando in quale misura tali modifiche fossero attribuibili alla diversa evoluzione della domanda e della produttività del lavoro. Il confronto effettuato tra il 1978 ed il 1984 ha mostrato che la crescita della domanda risulta aver compensato la perdita di posti di lavoro dovuta all’aumento della produttività mettendo, inoltre, in evidenza che l’evoluzione congiunta della produttività e della domanda ha fatto crescere l’occupazione nelle branche dove prevalgono le qualifiche impiegatizie e la componente femminile.

3.3 La valutazione dell’impatto economico degli interventi obiettivo 1

3.3.1 L’esperienza della Direzione Generale della Politica Regionale della Commissione Europea.

Per valutare l’impatto economico degli interventi obiettivo 1 per il periodo 2000-2006, la Direzione Generale della Politica Regionale della Commissione Europea ha scelto un modello, noto come “modello di Beutel”, sviluppato da un team di accademici tedeschi che hanno adattato l’analisi input-output allo studio dell’impatto dei Fondi Strutturali sui paesi e sulle regioni obiettivo 124.

La scelta è caduta sull’analisi input-output poiché un’analisi macroeconomica senza disaggregazione settoriale consentirebbe di analizzare solo alcuni effetti dell’impatto dell’intervento strutturale mentre l’obiettivo principale della Direzione Generale della Politica Regionale è quello di quantificare i vari effetti strutturali.

24 The MEANS Collection: “Evaluating socio-economic programmes- Principal evaluation techniques and tools” vol. 3, European Commission p. 95.



L’obiettivo del Rapporto finale sull’impatto economico degli interventi obiettivo 1 per il periodo 2000-200625 è, infatti, quello di analizzare come gli effetti e gli impatti degli interventi dei fondi strutturali influenzano lo sviluppo e il cambiamento strutturale delle regioni interessate dall’intervento. Le spese dei Fondi strutturali influenzano non solo la struttura ed il livello della domanda finale, in particolare gli investimenti, ma anche la tecnologia, le importazioni, il valore aggiunto e l’utilizzo del lavoro e del capitale. L’analisi di impatto ha come obiettivo principale quello di stimare gli effetti netti che sono causati dagli interventi strutturali ed il modello input-output ha il vantaggio di permettere di identificare tale impatto a livello settoriale e distinguendo per singola variabile. Risulta, perciò, possibile identificare l’impatto economico degli interventi strutturali che sono indotti tramite le variazioni nella domanda finale (consumi, investimenti, esportazioni), i cambiamenti nell’integrazione economica (commercio estero) e i cambiamenti nella tecnologia (fattori primari ed intermedi) (Beutel, 2002, p. 119).

In particolare, l’obiettivo è quello di determinare l’influenza degli interventi sulla crescita economica attesa, sugli aggregati economici e sulla struttura delle economie interessate, sull’occupazione e sullo stock di capitale ed infine sul commercio estero determinando la quota dell’intervento che si trasferisce dalle regioni interessate dall’intervento verso le regioni più ricche attraverso le importazioni. A tale scopo vengono effettuate delle stime delle diverse variabili considerando la situazione con l’intervento comunitario e senza tale intervento. I dati di base ed il “modello Beutel”.

Il punto di partenza per l’implementazione del modello di valutazione è stato l’utilizzo di una serie di tabelle input-output prodotte dai singoli Istituti di statistica nazionali ed armonizzati da parte dell’Eurostat. Tali tabelle permettono una disaggregazione settoriale su 30 branche e comprendono le matrici della produzione nazionale di beni e servizi, delle importazioni dai paesi membri dell’Unione europea, delle importazioni da paesi terzi e del valore aggiunto ed, inoltre, la matrice dell’occupazione e dello stock di capitale.

Il primo problema affrontato è stato quello dell’aggiornamento delle tavole input-output (si consideri, ad esempio, che l’ultima tavola input-output prodotta dall’Istat per l’economia italiana fa riferimento al 1992).

Il grosso problema delle tavole input-output è, infatti, il costo elevato del loro aggiornamento. L’Eurostat ha stabilito la produzione di tavole input-output con cadenza quinquennale. Tuttavia, cinque anni rappresentano già un lasso temporale troppo ampio per ottenere risultati attendibili dalla metodologia input-output. Infatti, se è vero che le tavole input-output permettono di identificare gli impatti diretti ed indiretti degli interventi strutturali, l’innovazione tecnologica ed i cambiamenti strutturali fanno sì che una tavola vecchia di qualche anno non rifletta la situazione reale delle regioni oggetto di studio.

In considerazione di quanto detto sopra, l’Eurostat ha implementato una nuova metodologia che permette l’aggiornamento delle tavole input-output utilizzando le previsioni ufficiali macroeconomiche della Commissione.

Questo nuovo metodo, EURO, corrisponde all’idea base dell’approccio rAs (cfr. nota 14) ma permette di evitare cambiamenti arbitrari di importanti coefficienti input che alcune volte si verificano con la procedura rAs. L’idea di base di tale approccio è quella di derivare una serie di tavole input-output che siano consistenti con le previsioni ufficiali senza, tuttavia, aggiustamenti arbitrari dei coefficienti al fine di assicurare tale consistenza.

25 Beutel J. (2002), The economic impact of objective 1 interventions for the period 2000 – 2006, Final Report to the Directorate-General for Regional Policies, European Commission, Konstanz, Germany, May.



Per la procedura di aggiornamento EURO si parte dalle tavole input-output dell’anno base e dalle stime del valore aggiunto per settore e delle componenti della domanda aggregata (consumo, investimento, esportazioni ed importazioni). Il resto della tavola input-output viene stimata con una procedura iterativa, in particolare vengono stimati il consumo intermedio di beni e servizi nazionali, il consumo intermedio dei beni e servizi importati, la composizione strutturale della domanda finale per prodotti, la produzione nazionale per prodotti e le importazioni per prodotti.

Utilizzando tale procedura sono state aggiornate le tavole input-output della Grecia, dell’Irlanda, del Portogallo, della Spagna, della Germania e dell’Italia. In particolare, per questi due ultimi paesi, visto che solo alcune aree di tali paesi sono interessate all’intervento dei Fondi Strutturali, partendo dalle tavole nazionali aggiornate secondo la procedura EURO sono state stimate tavole input-ouput per il Sud ed il Nord d’Italia e per l’Est e l’Ovest della Germania26.

Tuttavia tali matrici non tengono conto del commercio interregionale della Germania Est e del Mezzogiorno con il resto, rispettivamente, della Germania e dell’Italia27.

I principali vantaggi della nuova procedura di aggiornamento EURO sono la richiesta limitata di dati, l’utilizzo solo di fonti ufficiali per l’aggiornamento, la garanzia di cambiamenti non arbitrari dei coefficienti di input, i bassi costi e l’alto grado di automazione dell’applicazione della procedura. Alcuni svantaggi sono la struttura semplice della procedura di aggiornamento e della sottostante teoria e l’impossibilità di anticipare l’impatto dei prezzi relativi e di altre importanti variabili economiche come il progresso tecnico e la produttività.

Per stimare gli effetti netti dei Fondi Strutturali si parte dalle tavole input-output, aggiornate secondo la procedura EURO, che incorporano l’effetto del Programma Quadro Comunitario e di tutti gli altri interventi28. Gli interventi obiettivo 1 del 2000-2006 vengono trasformati in variabili macroeconomiche e le matrici input-output stimate vengono scorporate dagli effetti dell’intervento strutturale.

In un primo momento vengono valutati gli effetti di breve periodo sulla domanda e l’offerta. Nella prima fase viene stimato come il calo della domanda finale, dovuto all’ipotesi di assenza di intervento strutturale, influenzerebbe l’economia. Nella seconda fase si analizza l’effetto sui fattori primari. Ad esempio considerando le misure sulla formazione, si cercherà di quantificare l’effetto di un taglio dei contributi comunitari per tale attività sul monte salari e stipendi ed i conseguenti effetti sulla capacità di assorbimento dell’economia.

Tuttavia, poiché l’attività dei Fondi Strutturali è rivolta verso obiettivi di lungo periodo nella fase 3 è stato implementato un modello input-output dinamico per coprire gli effetti di lungo periodo in linea con la teoria macroeconomia dell’analisi del moltiplicatore ed acceleratore secondo cui, poiché l’ammontare degli investimenti di una certa economia dipende dalla variazione del reddito, ogni variazione della produzione si trasmette all’investimento in misura amplificata.

Tale modello input-output dinamico è stato costruito ipotizzando che gli investimenti indotti siano funzione della crescita delle componenti autonome della domanda finale.

26 Per queste due aree, per aggiornare le tavole input-output sono state utilizzate le previsioni macroeconomiche del data base Newcronos delle statistiche regionali dell’Eurostat. Le matrici input-output regionali sono state derivate da quelle nazionali in maniera che riflettano le principali caratteristiche dei dati macroeconomici disponibili per tali aree. 27 Nel report viene sottolineato come, per tener conto del commercio interregionale che potrebbe influenzare l’effetto dell’impatto dei Fondi Strutturali, nel futuro queste tavole potrebbero essere sostituite da una matrice di contabilità sociale per il Mezzogiorno o dalle varie tavole delle singole regioni. 28 Le previsioni ufficiali della Commissione utilizzate per aggiornare le tavole input-output sono state, infatti, stimate tenendo conto del Programma Quadro Comunitario.



Una applicazione del modello Beutel: la valutazione degli interventi obiettivo 1 per il periodo 2000-2006 per il Mezzogiorno d’Italia.

Dall’analisi di impatto effettuata utilizzando il modello di breve periodo risulta che la crescita potenziale delle economie soggette ai Fondi Strutturali nei singoli anni risulterebbe nettamente inferiore nel caso di assenza di intervento. Tale risultato viene confermato dal modello input-output dinamico che evidenzia un diverso sentiero di crescita dell’economia in assenza dei Fondi Strutturali.

In particolare per il Mezzogiorno (tav.1 e tav.2), tale modello prevede una crescita considerando le misure previste dai Fondi Strutturali pari al 2% nel 2000 ed al 2.2% nel 2006, senza l’intervento comunitario tali tassi si abbasserebbero a 0.3% e 0.8%, rispettivamente.

Un intervento di un 1 milione di Euro durante il periodo è previsto trasformarsi in un PIL regionale di 1.3 milioni.

Fra le componenti della domanda aggregata quelle più influenzate dagli interventi risultano essere i consumi pubblici e gli investimenti fissi lordi che a fronte di un tasso di crescita nel 2000 (2006) del 1.6% (1%) e 6.1% (5%) registrerebbero tassi pari a –0.4% (-0.8%) e –1.4% (-0.7%) senza intervento comunitario e –2% (-2.3%) e –12.2% (-9.3%) senza gli interventi totali.

Per la variabile occupazione si prevede una crescita dell’1.7% nel 2000 e 1.2% nel 2006, senza intervento comunitario tale percentuale scenderebbe a –0.1% e –0.2%, rispettivamente.

Un sensibile calo si registrerebbe anche nel caso dello stock di capitale: da 1.3% e 0.5% a –0.4% e –1% per il 2000 e 2006, rispettivamente.

Per quanto riguarda i cambiamenti strutturali la branca che risentirebbe di più dell’assenza degli interventi dei Fondi Strutturali sarebbe quella delle costruzioni che da una situazione stazionaria in presenza degli interventi strutturali previsti (tasso di crescita dello 0% per il 2000 e 0.2% per il 2006) passerebbe ad un tasso di crescita negativo, -7.9% per il 2000 e –6.3% per il 2006, senza intervento comunitario che scenderebbe a –18.6% e –15.7% escludendo tutti gli interventi.

Per quanto riguarda il commercio estero che nel caso del Mezzogiorno include anche gli scambi interregionali si stima che nel 2000 (2006) circa il 3.9% (3.3%) delle importazioni risultano indotte dagli interventi obiettivo 1.

Il tipo di dati ottenuti dal modello Beutel presentati per il Mezzogiorno sono disponibili anche per le altre aree interessate dall’intervento dei Fondi Strutturali. Il modello Beutel ha, perciò, il grosso vantaggio di fornire stime armonizzate su scala europea.

Inoltre ha il vantaggio proprio della tecnica input-output di rendere possibile la valutazione dell’impatto a livello settoriale ed a livello degli scambi commerciali con l’estero. Su quest’ultimo punto, la conoscenza dei legami, espressi tramite le importazioni, tra il paese beneficiario degli interventi e gli altri paesi membri dell’UE ed i paesi terzi può essere un’informazione importante per l’implementazione delle misure di politica economica dell’UE. Infine, l’utilizzo della versione dinamica del modello input-output di Beutel consente di superare il grosso limite della staticità del modello input-output e di valutare anche gli effetti di medio-lungo periodo dei Fondi Strutturali.



Tab.2 - Impatto economico nel 2000 degli interventi obiettivo 1 nel Mezzogiorno (1) (milioni di euro 1999)

Livello 2000 (euro)

Tasso di crescita 2000 (%)

Cambiamento indotto dagli

interventi totali

(euro)

Tasso di crescita

escludendo gli

interventi totali (%)


interventi pubblici (euro)

Tasso di crescita

escludendo gli interventi

pubblici (%)


interventi comunitari

(euro)

Tasso di crescita

escludendo gli interventi comunitari

(%)

CAMBIAMENTI STRUTTURALI

Agricolt., silvicolt. e pesca 11.404 0.05 319 -2.3 245 -1.7 142 -0.8 Energia e combustibile 432 1.04 9 -0.7 7 -0.3 4 0.05 Manifatturiero 31.794 1.08 1.314 -2.4 1.041 -1.6 550 0.00 Costruzioni 12.605 0.00 2.339 -18.6 1.870 -14.9 990 -7.9 Servizi privati 108.487 2.08 3.456 -0.5 2.784 0.02 1.455 1.04 Servizi pubblici 63.486 1.03 1.883 -1.7 1.749 -1.5 1.040 -0.4

Valore aggiunto 228.208 2.00 9.320 -2.2 7.696 -1.5 4.181 0.01 IVA sui prodotti 19.865 3.00 257 1.06 215 1.09 118 2.04

PIL 248.073 2.00 9.577 -1.9 7.912 -1.2 4.299 0.03 CRESCITA ECONOMICA Consumo privato 141.801 2.09 1.359 1.09 1.123 2.01 592 2.05 Consumo pubblico 67.216 1.06 2.385 -2.0 2.235 -1.7 1.338 -0.4 investimenti fissi lordi 42.654 6.01 7.334 -12.2 5.747 -8.2 3.000 -1.4 variazione delle scorte -1.488 - -34 - -27 - -15 - Esportazioni nette -2.110 -11.1 -1.467 -72.9 -1.166 -60.2 -617 -37.1 PIL 248.073 2.00 9.577 -1.9 7.912 -1.2 4.299 0.03 COMMERCIO ESTERO

Esportaz. verso paesi UE 22.629 3.05 122 2.09 98 3.00 55 3.02 Esportaz. verso paesi terzi 17.755 18.07 74 18.02 61 18.03 32 18.04

Esportaz. beni e servizi 40.384 9.06 196 9.01 159 9.02 87 9.04 Importaz. verso paesi UE 23.939 -0.7 1.114 -5.3 882 -4.4 466 -2.6 Importaz. verso paesi terzi 18.555 22.09 549 19.03 443 20.00 237 21.03

Importaz. beni e servizi 42.494 8.04 1.663 4.01 1.325 5.00 703 6.06

CAPITALE Macchine e attrezzature 258.901 1.02 9.891 -2.7 8.008 -1.9 4.320 -0.5 Costruzioni 918.003 1.04 34.318 -2.4 28.656 -1.8 15.614 -0.3

Stock di capitale 1.176.904 1.03 44.210 -2.5 36.664 -1.8 19.934 -0.4 LAVORO (1000 persone)

Lavoratori dipendenti 4.187 1.09 167 -2.2 139 -1.5 77 0.00 Lavoratori indipendenti 1.574 1.01 60 -2.8 48 -2.0 25 -0.5

Occupati 5.761 1.07 227 -2.3 187 -1.6 102 -0.1 (1) Le regioni considerate sono: Campania, Puglia, Basilicata, Calabria, Sicilia e Sardegna. Fonte: Beutel, J. (2002), The economic impact of objective 1 interventions for the period 2000 – 2006, Final Report to the Directorate-General for Regional Policies, European Commission, Konstanz, Germany,

May, p.83



Tab.3 - Impatto economico nel 2006 degli interventi obiettivo 1 nel Mezzogiorno (1) (milioni di euro 1999)

Livello 2006 (euro)

Tasso di crescita 2006 (%)


interventi totali (euro)

Tasso di crescita

escludendo gli interventi

totali (%)


interventi pubblici (euro)

Tasso di crescita

escludendo gli interventi pubblici (%)


interventi comunitari

(euro)

Tasso di crescita

escludendo gli interventi comunitar

(%)

CAMBIAMENTI STRUTTURALI

Agricolt., silvicolt. e pesca 11.912 0.05 312 -2.1 235 -1.5 136 -0.6 Energia e combustibile 478 1.09 7 0.05 5 0.09 2 1.05 Manifatturiero 36.360 2.02 1.212 -1.2 939 -0.5 491 0.08 Costruzioni 12.881 0.02 2.046 -15.7 1.599 -12.2 841 -6.3 Servizi privati 129.693 2.09 3.481 0.02 2.744 0.07 1.427 1.08 Servizi pubblici 70.052 1.05 1.877 -1.2 1.710 -1.0 1.015 0.00

Valore aggiunto 261.376 2.02 8.935 -1.3 7.232 -0.6 3.912 0.07 IVA sui prodotti 22.807 2.07 250 1.06 204 1.08 111 2.02

PIL 284.183 2.02 9.185 -1.1 7.435 -0.5 4.023 0.08 CRESCITA ECONOMICA Consumo privato 163.189 2.08 1.332 2.00 1.079 2.01 568 2.04 Consumo pubblico 71.867 1.00 2.317 -2.3 2.128 -2.0 1.267 -0.8 investimenti fissi lordi 53.590 5.00 7.302 -9.3 5.597 -6.0 2.902 -0.7 variazione delle scorte 1.349 - -5 -35.9 -2 -36.1 2 -36.3 Esportazioni nette -5.812 15.06 -1.761 -19.4 -1.366 -11.6 -716 1.04 PIL 284.183 2.02 9.185 -1.1 7.435 -0.5 4.023 0.08 COMMERCIO ESTERO

Esportaz. verso paesi UE 30.710 6.02 146 5.07 114 5.08 64 6.00 Esportaz. verso paesi terzi 23.950 6.01 86 5.07 70 5.08 36 5.09

Esportaz. beni e servizi 54.660 6.02 232 5.07 184 5.08 100 6.00 Importaz. verso paesi UE 34.055 7.00 1.348 2.07 1.041 3.07 546 5.02 Importaz. verso paesi terzi 26.417 7.01 646 4.05 509 5.00 270 6.00

Importaz. beni e servizi 60.472 7.00 1.994 3.05 1.550 4.03 816 5.06

CAPITALE Macchine e attrezzature 295.634 0.04 9.415 -2.8 7.456 -2.2 3.990 -1.0 Costruzioni 1.054.296 0.05 33.852 -2.7 27.653 -2.2 14.972 -0.9

Stock di capitale 1.349.930 0.05 43.267 -2.8 35.109 -2.2 18.962 -1.0 LAVORO (1000 persone)

Lavoratori dipendenti 4.526 1.02 150 -2.2 122 -1.5 67 -0.3 Lavoratori indipendenti 1.654 1.04 53 -1.8 41 -1.1 22 0.01

Occupati 6.180 1.02 203 -2.1 163 -1.4 89 -0.2 (1) Le regioni considerate sono: Campania, Puglia, Basilicata, Calabria, Sicilia e Sardegna. Fonte: Beutel, J. (2002), The economic impact of objective 1 interventions for the period 2000 – 2006, Final Report to the Directorate-General for Regional Policies, European Commission, Konstanz, Germany, May, p.83



3.3.2 Cenni sull’esperienza della valutazione dell’impatto macroeconomico del Programma operativo obiettivo 1 della Campania del 1994-9929

Per valutare l’impatto macroeconomico del Programma operativo obiettivo 1 in Campania del 1994-9930 è stata utilizzata la matrice di contabilità sociale che integra la tavola Input-Output ed i conti economici dei settori istituzionali.

La matrice di contabilità sociale (SAM) di un paese/regione, infatti, rappresenta uno schema integrato di contabilità dei principali flussi economici che si manifestano all’interno di un’economia in un dato periodo e consente di evidenziare i passaggi che conducono dalla creazione alla distribuzione ed impiego delle risorse presenti in un sistema economico (Gorla-Senna, 1991, pp. 406-407). La SAM integra il modello I-O standard con il meccanismo keynesiano del moltiplicatore del reddito.

Per valutare l’impatto macroeconomico del Programma operativo obiettivo 1 in Campania del 1994-99 è stata utilizzata una matrice di contabilità sociale biregionale, Campania-Resto d’Italia. Tali tavole SAM della Campania e del Resto d’Italia sono state ottenute partendo dalla matrice I-O dell’economia italiana del 1988 e utilizzando due indagini sull’economia meridionale, una relativa all’acquisto di beni intermedi da parte delle imprese meridionali ed un'altra sui consumi delle famiglie, per individuare le differenze nella struttura industriale e nei consumi delle due regioni.

Le tavole SAM ottenute presentano un basso livello di disaggregazione: due fattori produttivi (lavoro e capitale), due settori istituzionali (famiglie ed imprese), una versione con quattro settori produttivi (agricoltura, industria, costruzioni e servizi) ed un’altra con una maggiore disaggregazione dell’industria e dei servizi, per complessivi sedici settori.

Per quanto riguarda l’analisi d’impatto, una volta determinato l’effetto dell’intervento sulla domanda finale distinta tra variazione della domanda interna e variazione delle importazioni applicando i moltiplicatori globali si determinano gli effetti globali (diretti, indiretti ed indotti) sulla produzione, sul valore aggiunto e sui redditi delle famiglie e delle imprese. Gli effetti sull’occupazione sono ottenuti, sulla base di ipotesi sull’evoluzione della produttività, dai dati del valore aggiunto ottenuti dall’applicazione del modello.

4 Fattibilità dell’utilizzo dell’analisi input-output per la regione Calabria

4.1 Stima con metodo diretto: l’esperienza della regione Calabria

La tavola della regione Calabria ha costituito una delle esperienze effettuate sul tema I-O negli anni 80.

La tavola prende come anno di riferimento l’anno 1988 ed è disponibile per 92 branche Nace-Clio. Il metodo di indagine è stato di tipo diretto per il settore manifatturiero e quello delle costruzioni. E’ stata inoltre condotta un’indagine parallela sul commercio al fine di cogliere e meglio integrare le informazioni desumibili dai questionari delle imprese manifatturiere e relative ai flussi di Import/Export sia interregionali che esteri. Tramite questa indagine parallela sono state raccolte informazioni relative alle quote di merci acquistate dalle

29 Per indisponibilità del lavoro originario, le informazioni riportate sono limitate a quelle presenti nelle seguenti pubblicazioni: European Commission (1999), “Evaluating socio-economic programmes - Transversal evaluation of impacts on the environment, employment and other intervention priorities”, MEANS Collection, vol. 5, p. 104. European Commission (1996), “Measuring the employment effects of Community Structural Interventions, Regional Policy and Cohesion”, MEANS Handbook n. 3, pp. 48-51. 30 Il lavoro effettuato dal prof. D’Antonio è inserito all’interno del “Regione Campania, Programma operativo 1994-99, Allegato al tomo I, Cap. 1: Quadro Comunitario di Sostegno della Regione Campania: un'analisi di impatto macroeconomico.



imprese commerciali dal mercato regionale, dal mercato nazionale e dal resto del mondo. Ai fini della rilevazione sono state indagate tutte le imprese con più di 10 addetti ed un campione di imprese nella restante classe.

L’indagine è stata suddivisa in due parti, la prima parte ha visto un invio per posta supportato da una lettera di presentazione di operatori locali (associazioni provinciali di industriali, sedi provinciali delle camere di commercio). La seconda parte ha considerato il contatto telefonico preliminare all’intervista diretta. La rete di rilevatori utilizzata è stata opportunamente formata per porre le domande in modo facile e comprensivo per l’operatore da intervistare.

Le imprese con più 10 addetti hanno registrato un tasso di risposta del 35%. Delle circa 570 imprese costituenti l’universo solo 200 hanno risposto. Negli altri segmenti è stato possibile, potendo utilizzare le liste di riserva, garantire la numerosità prevista. I questionari raccolti sono stati quasi tutti validi questo grazie all’impostazione iniziale che ha considerato oltre che la formazione dei rilevatori anche l’inserimento di alcune domande utili a verificare l’attendibilità delle risposte date. In corso d’opera e’ stato quindi possibile ritornare e chiarire con l’imprenditore alcune incongruenze rilevate.

Come tutte le tavole regionali il modello e’ stato utilizzato sia per avere il quadro della struttura regionale che per diverse simulazioni tra cui segnaliamo un’ipotesi di import substitution e un’analisi sull’impatto della spesa turistica.

L’import substitution e’ stata la prima ipotesi elaborativa presa in considerazione poiché era evidente dall’analisi della tavola la forte dipendenza della regione dal mercato extra-regionale. Si voleva quindi porre l’accento sulla necessità e sulla possibilità di promuovere nella regione alcune produzioni adatte alla struttura produttiva locale ed in grado di sostituire l’importazione estera. L’esercitazione ha disegnato alcuni scenari alternativi dell’ipotesi di produzione interna nel settore della filatura e tessitura. In particolare e’ stata simulata la copertura del vuoto produttivo relativo alla produzione dei velluti per modisteria ed abbigliamento. Il lavoro e' stata orientato per definire eventuali cambiamenti della bilancia commerciale regionale supponendo la produzione locale dei velluti per abbigliamento e modisteria. Il comparto contribuiva al deficit nazionale con un valore che oscillava tra fine anni 80 ed inizio anni 90 intorno ai –60 miliardi di lire circa. L’ipotesi ha previsto la produzione in loco finalizzata a sostituire le importazione dall’estero, implicando un aumento delle esportazioni da parte della Calabria pari a 60 miliardi di lire. Parallelamente la bilancia commerciale calabrese migliorava anche sul fronte delle importazioni per una quota pari allo 0.5%.

L’analisi sulla spesa turistica sempre riferita al 1988 ha messo invece in rilievo gli scarsi effetti della spesa turistica sulla struttura locale a causa della inadeguatezza della struttura produttiva individuata poco capace di far fronte alle esigenze della domanda finale.

4.2 Stima con metodo indiretto: matrice IRPET

4.2.1 Il problema del bilanciamento

Da diversi anni l’IRPET svolge un ruolo fondamentale nell’ambito dell’analisi input-output a livello regionale, attraverso la costruzione e l’utilizzo di tavole intersettoriali a scala regionale. In questo paragrafo viene presentato il metodo di costruzione delle matrici intersettoriali regionali elaborato dall’IRPET31.

31Per i metodi di costruzione della tavola regionale si fa riferimento a lavori eseguiti dall’IRPET e, in particolare, al contributo di Renato Paniccià (2000), “Un sistema di costruzione di matrici contabili regionali: metodologia e primi risultati” in Benvenuti S. Casini (a cura di), Il nuovo sistema dei conti economici nazionali e regionali SEC 1995, IRPET, Franco Angeli, Milano.



Il primo passo per la costruzione delle tavole I-O regionali consiste nel bilanciamento delle Matrici Contabili Regionali (MCR). In letteratura, i metodi più diffusi di bilanciamento sono tre:

1. attribuzione ad una posta dello schema da bilanciare le discrepanze statistiche derivanti dall’assemblaggio dei diversi sub-conti;

2. bilanciamento di tipo rAs (cfr. nota 14), che gode delle proprietà matematiche di conservazione del segno originario dei flussi, conservazione dei flussi non-zero e unicità della soluzione;

3. utilizzo dello stimatore proposto da Stone, Champernowne e Meade (1942)32, che si basa sull’affidabilità delle stime.

La matrice costruita dall’IRPET utilizza quest’ultimo metodo di bilanciamento, in cui si tiene conto della varianza-covarianza relativa associata al set da bilanciare T(0). In pratica, si considera il seguente problema: dato un sistema di conti T (vettorizzazione t) soggetto a vincoli k secondo la matrice di aggregazione G: (16) k=G· t, utilizzando il set di conti iniziale T(0) si avrà: (17) k+å=G· t(0) in cui å è il vettore dei residui contabili. Si assume, inoltre, che le stime iniziali T(0) siano non distorte e abbiano le seguenti caratteristiche: (18) t(1)=t(0)+ å (19) E(å)=0 (20) E(å åt)=V

Applicando il metodo dei minimi quadrati generalizzati si ottiene una stima del vettore t*(1) che soddisfa i vincoli contabili ed è più vicino possibile ai dati effettivi t(1)33.

Un problema che sorge con l’utilizzo di questo metodo consiste nel definire la matrice V che determina, per ciascun flusso in T(0), il range di aggiustamento. Solitamente, essa assume forma diagonale, e ciò implica che le stime iniziali provengano da fonti indipendenti. La condizione di non diagonalità può essere rilasciata se si suppone che le stime iniziali provengano da fonti autoregressive o interdipendenti. Nel primo caso, la matrice V conterrà negli elementi non diagonali il coefficiente di autocorrelazione del primo ordine.

Un contributo sostanziale nello sviluppo di tale metodo è fornito da Byron (1977,1978)34, secondo cui lo stimatore t*(1) può essere visto come una soluzione di minimizzazione vincolata di una funzione di perdita di tipo quadratica35. Il modello sviluppato da Byron ha permesso di superare le difficoltà computazionali derivanti dall’utilizzo della procedura di Stone et alii. Byron, per risolvere questo problema, propose il metodo del gradiente coniugato per giungere alla stima dei moltiplicatori di Lagrange, attraverso il sistema di equazioni lineari: (21) ( ) ( )( )kGtGGV −=′ 1**λ .

32 Il riferimento bibliografico relativo alla metodologia citata è Stone, Champernowne e Meade (1942), “The Precision of National Income Estimates”, The Review of Economics studies, n. IX 33 Lo stimatore che produce tale stima è:

( ) ( )( ) ( ) ( ) kGGVGVtGGGVGVIt 11 01* −− ′′+′′−= . Si dimostra, inoltre, che tale stimatore è BLU e che la sua varianza è data da:

( ) GVGGVGVVV 1* −′′−= . 34 Byron R. P. (1977), “Estimation and Inference for Large Econometric Systems”, Econometrica, vol. 45. Byron R. P. (1978), “The Estimation of Large Social Accounting Matrices”, Journal of the Royal Statistical Society, series A, Part 3. 35 La funzione di perdita quadratica è del tipo:

( ) ( )( ) ( ) ( )( ) ( )( ) min1*11*11*5.0 1 =−+−′−= − kGtttVtt λϑ

dove è indica la perdita quadratica e ë è il vettore dei moltiplicatori di Lagrange.



Poiché GVG’ è simmetrica definita positiva, il metodo del gradiente coniugato permette di ottenere facilmente le soluzioni dei coefficienti ë.

4.2.2 Il procedimento di costruzione delle tavole input-output regionali

Il complesso di identità secondo l’equazione di Stone et alii può essere scritto come: (22) Gt(0)=0. Se h è il numero di identità, allora t(0) è la matrice di stime vettorializzate di dimensione h2 e G è la matrice dei coefficienti di aggregazione rispetto ai vincoli provinciali di dimensione [h;h2].

Per la determinazione della matrice di varianza e covarianza è necessario considerare un ordinamento delle affidabilità in base alle caratteristiche numeriche e costruttive dei dati iniziali. Il modello di assegnazione elaborato dall’IRPET comprende fattori nazionali e fattori specificamente regionali. I fattori nazionali considerano la distanza fra il vincolo nazionale e la somma per regioni della stima iniziale e l’eterogeneità stimata a livello nazionale delle componenti più disaggregate di una variabile rispetto al dato più aggregato fornito a livello regionale. I fattori regionali, invece, riguardano l’esaustività e la significatività della stima iniziale derivata da fonte regionale in termini di unità regionali e grado di differenziazione del comportamento delle unità regionali non incluse nella stima iniziale, l’effetto di variabili specifiche regionali che possono aumentare o diminuire l’effetto di regionalizzazione, la presenza di specificità regionali desunte da qualche proxy variabile dei fenomeni che tendono a diversificare il comportamento di una regione, la dimensione economica relativa della regione, ponendo l’affidabilità delle stime iniziali in relazione inversa rispetto all’ampiezza economica della regione. Ciascun coefficiente associato ad un valore viene, quindi, trasformato in varianza secondo la formula:

(23) ( )22 0 ijijij tcvv = con vij generico elemento di V e c scalare, o utilizzando altre tecniche se si hanno stime iniziali dipendenti.

Gli scambi intermedi vengono stimati attraverso la regionalizzazione delle matrice dei coefficienti di spesa della tavola nazionale utilizzando la composizione degli addetti derivante dal Censimento delle Attività produttive del 1991. Il procedimento di regionalizzazione, eseguito tramite industry-mix36, non è sempre fattibile in quanto la disaggregazione nazionale di partenza potrebbe non consentire tale operazione e il mix di addetti, calcolato in base agli addetti del censimento e corretto per le Unità di lavoro (ULA), non tiene conto dei differenti rapporti tra Valore Aggiunto/ULA dei diversi settori nelle diverse regioni. Inoltre, un altro problema derivante dalla differenza tra coefficienti tecnici regionali e nazionali potrebbe essere causato da una diversità della tecnologia derivante dall’impiego di tecnologie miste, ossia in presenza di industry mix e di product mix.

Per la stima del valore aggiunto al costo dei fattori si procede aggregando le branche RR1437, nelle quali risulta suddiviso nella MCR, in maniera più coerente possibile con il SEC95 e riproporzionando il valore aggiunto regionale sul totale nazionale. Il valore aggiunto ripartito in 14 branche costituisce il vincolo a blocchi per la stima dei valori suddivise in 29 branche, anch’esse riportate nella MCR. Il procedimento relativo alla stima dei flussi del valore aggiunto si basa su di una procedura di riporto all’universo regionale del valore aggiunto per addetto desunto dall’Indagine sul valore aggiunto per le imprese aventi più di 20

36 Con l’ipotesi di industry-mix si assume che le merci che costituiscono l’output di una industria richiedano tutte gli stessi input, mentre con l’ipotesi di product mix si assume che tutte le merci che costituiscono il mix di ouput varino nella stessa proporzione dell’output. In entrambi i casi, si ha che i fabbisogni di merci intermedie variano nella stessa proporzione dell’output. 37 Si tratta di una classificazione in 14 branche derivata dalla classificazione Ateco 91



addetti, e corretto, di seguito, al fine di tener conto dell’effetto dimensionale delle imprese al di sotto dei 20 addetti.

La stima iniziale degli aggregati relativi alle Imposte Indirette ed ai Contributi alla produzione viene effettuata in base ai dati presenti nella tavola nazionale con alcune modifiche relative alle imposte indirette sulla produzione e all’IVA. Per quest’ultima si segue il metodo di localizzazione della base imponibile. In questo modo si ricava una distribuzione regionale della imposizione indiretta sulla produzione e sull’IVA, sulla domanda intermedia e finale e sulla stima iniziale della spesa per le famiglie. I Contributi alla produzione si ottengono con la regionalizzazione tramite industry mix del coefficiente di contributi sulla produzione in rapporto alla produzione al costo dei fattori ricavata dalla tavola nazionale. Analogo procedimento si segue per le imposte sulle importazioni estere, calcolate utilizzando i coefficienti di imposizione sulle importazioni estere ottenuti dalla tavola nazionale e moltiplicati per la stima iniziale delle importazioni estere.

Per quanto riguarda quest’ultimo aggregato, l’ISTAT fornisce le stime dei flussi di import estero di beni affluiti nelle varie regioni ed i debiti e crediti nell’interscambio di servizi, ma questi dati presentano un problema di significatività. Infatti, essi risultano localizzati nel territorio principalmente in funzione del ruolo di commercializzazione e/o del grado di multilocalizzazione della regione. In questo modo, risulta che le regioni che importano la maggior parte dei beni sono quelle con nodi portuali o aeroportuali o con sedi di imprese multilocalizzate come Lazio e Lombardia. Per questo motivo, l’IRPET utilizza, come stime iniziali, dati basati sui coefficienti di importazione sulla domanda totale interna desunti dalla tavola nazionale e moltiplicati per la stima iniziale della domanda totale interna regionale.

Il calcolo dei Margini commerciali e di trasporto viene svolto ripartendo i corrispondenti dati desunti dalla tavola nazionale in base alla stima iniziale della domanda totale regionale settoriale.

Per la variabile importazioni nette interregionali, non disponendo di alcuna stima a livello regionale e nazionale, l’IRPET compie un bilanciamento della differenza esistente tra la stima iniziale della domanda totale interna e la stima preliminare della produzione settoriale. Si ottengono, quindi, delle MCR bilanciate settorialmente, ma che registrano significativi residui contabili nel consolidamento interregionale settoriale rispetto al vincolo nazionale e nei totali regionali delle importazioni nette interregionali, misurate in maniera indipendente come differenza fra il saldo interregionale complessivo fornito dall’ISTAT e le importazioni nette dall’estero di beni e servizi.

La stima iniziale della Spesa delle Famiglie viene ricavata armonizzando le stime SEC75, disponibili per questa variabile e suddivise nelle 9 funzioni di consumo finale delle famiglie a livello regionale, con quelle SEC95 disponibili a livello nazionale e suddivise in 39 funzioni. Ciò comporta alcuni aggiustamenti dovuti a problemi di riclassificazione di alcune voci di spesa. La stima iniziale si effettua, quindi, ricorrendo alla Matrice ponte dei consumi della tavola nazionale che permette di risalire dalle funzioni di spesa alle branche produttrici.

Analogamente, per la spesa delle Amministrazioni Pubbliche e delle Istituzioni Sociali Private, si riproporziona il dato regionale SEC75 al totale nazionale. Per l’attribuzione alle branche produttrici l’IRPET ha aggiornato la classificazione della matrice ponte esistente che distribuiva le 7 voci di spesa in 4 branche di servizi non vendibili, integrandola con le informazioni ricavate dalla tavola nazionale.

La variabile Investimenti Lordi viene stimata a livello regionale dai valori del SEC75 riproporzionati sui dati nazionali. Nella ripartizione dei beni d’investimento in branche produttrici nel caso di Altri Beni, non avendo a disposizione dati regionali, l’IRPET utilizza la ripartizione desumibile dalla tavola nazionale. Un simile procedimento viene eseguito per la variabile Variazione delle Scorte.



Le esportazioni estere vengono distinte in esportazioni in beni e servizi. Infatti, mentre le esportazioni in beni, ricavabili utilizzando il dato ISTAT riportato nell’archivio COEWEB, presentano un’alta affidabilità, le esportazioni in servizi sono stimati utilizzando il dato su debiti e crediti forniti dall’ISTAT a livello regionale per il settore delle comunicazioni e la branca dei servizi alle imprese. Per le restanti branche dei servizi l’IRPET ripartisce il corrispondente dato presente nella tavola nazionale, in modo tale che il dato regionale derivante si funzione del quoziente di localizzazione visto come proxy della produttività e quindi di maggiore competitività e maggiore probabilità di esportare all’estero.

4.2.3 Le affidabilità nel processo di bilanciamento e le tavole a prezzi depart-usine

La procedura di Stone et alii prevede accanto alle stime iniziali la relativa matrice di varianza e covarianza, che può essere ottenuta in maniera soggettiva tramite opportuni indici di affidabilità o in maniera oggettiva con varianza collegata alle stime campionarie. E’ però possibile che tale matrice contenga stime della varianza non coerenti in termini relativi o errate che impediscano all’algoritmo di convergere o forniscano risultati economicamente non plausibili. Per rendere le correzioni delle varianze relative più facilmente eseguibili, si considera la seguente formula: (24) ( )ijijij tvr 0−= .

Le affidabilità diverse da zero, quindi, vengono suddivise in 10 modalità, che corrispondono ai decili ed ai quali vengono assegnati valori da 1 a 10, portando, quindi, le classi di affidabilità da 0 (affidabilità massima) a 10 (inaffidabilità massima). In questo modo, la procedura di bilanciamento diventa più agevole.

Infine, l’ultimo passo nella costruzione della tavola regionale38 prevede il passaggio dai prezzi di mercato ai prezzi depart-usine, che può essere effettuato secondo tre modalità. Il primo metodo stima, tramite survey, le matrici dei margini commerciali e di trasporto per scambi intermedi e domanda finale, così da permettere un bilanciamento simultaneo della tavola regionale a prezzi di mercato e a prezzi depart-usine. Il secondo metodo prevede il bilanciamento tramite rAs della matrice a prezzi depart-usine partendo dalla stessa matrice a prezzi di mercato. I vincoli di colonna sono forniti da totale dei costi intermedi e dagli aggregati di domanda finale mentre quelli di riga dalle risorse al netto dei margini pagati. Infine, il terzo metodo prevede lo scorporo per riga dei margini commerciali e di trasporto dai flussi ai prezzi di mercato e l’attribuzione del totale per colonna dei margini scorporati alle righe del Commercio e dei Trasporti. Per lo scorporo si utilizza, per l’i-esima branca, il rapporto tra risorse complessive e risorse al netto dei margini, stimando, in tal modo, lo scorporo medio da applicare a tutti gli impieghi intermedi della i-esima branca, mentre l’attribuzione dei margini scorporati al Commercio ed ai Trasporti avviene in base alla quota detenuta da ciascuno di essi sul totale dei margini pagati dalla branca i-esima.

Concludendo, il metodo di costruzione indiretto, i cui principali aspetti tecnici sono stati brevemente discussi in questo paragrafo, utilizza tutte le informazioni disponibili di fonte ufficiale utili a dare informazioni sulla struttura produttiva locale, prendendo come punto di riferimento la matrice nazionale. Le fonti utilizzate dall’IRPET per implementare tale metodo sono essenzialmente le seguenti: Matrici di Contabilità Regionali, Censimento delle attività produttive, Tavola Input Output nazionale e relativa matrice ponte dei consumi finali interni, archivio COEWEB dell’ISTAT per le esportazioni di beni e dati su debiti e crediti forniti dall’ISTAT a livello regionale.

38 In realtà, tra il bilanciamento delle MCR a prezzi di mercato e la stima della matrice a prezzi depart-usine vi è, spesso, un ulteriore passaggio intermedio relativo alla stima dei flussi di scambio interregionale, di cui si è brevemente accennato nel paragrafo 3.1.1 relativo alla costruzione della matrice regionale per la Sicilia.



4.3 Alcune proposte di realizzazione

La costruzione della tavola regionale richiede sempre una sorta di compromesso tra costi e tempo a disposizione e budget disponibile. Se da un lato è auspicabile la disponibilità di una matrice costruita con metodo diretto, dall’altra potrebbe risultare utile anche un modello vicino alla realtà territoriale che però può essere ottenuto in tempi più rapidi.

Proponiamo quindi alcune alternative utili per l’analisi delle politiche strutturali. a. utilizzo delle matrici costruite in modo indiretto dall’Irpet per tutte le regioni

d’Italia ed adattamento alla realtà locale. Si potrebbe per esempio a partire dalle informazioni già note all’Irpet rivedere alcune funzioni di produzione con la collaborazione di rappresentanti dell’economia locale. Il vantaggio di tale soluzione e’ quello di disporre in tempi rapidi di uno strumento di analisi.

b. L’ipotesi a potrebbe ulteriormente essere affinata attraverso un’indagine sul campo nel settore del commercio all’ingrosso. Attraverso l’indagine potrebbe essere possibile determinare la quota parte delle diverse merci utilizzate in loco ed acquistate in loco. L’informazione potrebbe risultare molto utile qualora nell’ambito delle analisi di impatto si voglia determinare la quota da imputare al sistema locale.

c. Rilevazione sul campo per settori di interesse dell’economia regionale e costruzione indiretta per gli altri settori. Utilizzando alcuni dei noti modelli di regionalizzazione della tavola nazionale

d. Costruzione diretta. E’ chiaro che una tavola così costruita permetterebbe la determinazione della reale struttura economica territoriale e potrebbe permettere, se opportunamente modulata, un confronto con la tavola regionale preesistente. I costi ed i tempi di realizzazione però costituiscono una variabile determinante per la fattibilità.

Considerando le diverse alternative evidenziate e la possibilità di scegliere tra queste anche in base alle risorse a disposizione, risulta consigliabile l’implementazione di una tavola I-O calabrese, tenendo anche presente l’enorme flessibilità dello strumento che permette sia di essere usato per le applicazioni di tipo tradizionale (analisi strutturali, di impatto, allocazione risorse) sia in quelle più moderne (energia, ambiente, innovazione, problemi metropolitani)

Conclusioni

Il principale vantaggio dell’analisi I-O è che permette di valutare l’impatto a livello settoriale: un’analisi macroeconomica senza disaggregazione settoriale consentirebbe di analizzare solo alcuni effetti dell’impatto dell’intervento strutturale mentre l’obiettivo principale della Direzione Generale della Politica Regionale della Commissione Europea è quello di quantificare i vari effetti strutturali (Beutel J., 2002, p. 106).

Oltre a valutare l’impatto a livello settoriale, il modello I-O consente di misurare sia gli effetti diretti ed indiretti sia l’impatto non solo sulle aree oggetto dell’intervento ma anche sulle altre aree, attraverso le importazioni dalle altre regioni o dagli altri paesi.

Non bisogna dimenticare l’enorme flessibilità dello strumento che, come evidenziato nella seconda parte dedicata ad alcune esperienze pratiche, può essere applicato sia all’analisi di impatto di tipo più tradizionale (l’impatto della spesa pubblica o della spesa turistica) sia in ambiti diversi come la valutazione dell’impatto ambientale, della domanda di lavoro per qualifica, dell’impatto di una politica di import substitution, anche non strettamente economici come, ad esempio, l’impatto dell’attività di disinquinamento.

Non va inoltre trascurato il rilevante contributo informativo sulle caratteristiche strutturali del sistema economico regionale della matrice input-output, considerando non solo



quello che si può estrapolare dal modello, si pensi all’analisi strutturale, ma anche alla possibilità di utilizzare lo stesso per stimare le variabili della contabilità regionale in maniera disaggregata e tempestiva (Casini Benvenuti, 1987, p. 185).

Inoltre, il metodo I-O ha l’indubbio vantaggio di essere facilmente applicabile e gestibile, una volta empiricamente applicato ad una precisa dimensione spaziale, anche da parte di utilizzatori senza una preparazione specifica (Volpe, 1991, p. 587).

Una prerogativa dell’analisi I-O è che può essere utilizzata sia per una valutazione ex-ante, che per una valutazione in itinere o ex-post di un intervento. Tuttavia, bisogna tener presente che per applicare l’analisi I-O il peso dell’intervento deve essere rilevante in modo da avere un impatto significativo misurabile sul sistema economico considerato.

Per quanto riguarda la valutazione dell’impatto economico il modello I-O ha il grosso limite che non considera tutti gli effetti che non passano tramite la domanda, ad esempio nel caso della spesa pubblica non tiene conto della capacita della stessa di soddisfare i bisogni della collettività o quella di aumentare la produttività del sistema, soprattutto con le spese in conto capitale.

Tale problema è legato alla staticità del modello I-O che non tiene conto dei cambiamenti a cui il sistema economico è soggetto nel tempo a causa delle variazioni nella capacità produttiva dovute a variazioni nella disponibilità di risorse originarie (lavoro, capitale, ecc.).

Non tenendo conto di tutti gli effetti che non passano tramite la domanda, tale strumento riesce ad individuare l’effetto sull’occupazione complessiva senza, tuttavia, riuscire a distinguere se si tratta di nuovi posti di lavoro o solo della salvaguardia di posti già esistenti, ma non gli effetti sull’offerta di lavoro e sul potenziale produttivo. Quindi sono trascurati effetti come la variazione della capacità produttiva, il miglioramento della formazione e dell’istruzione della forza lavoro, la costruzione di infrastrutture, i guadagni di competitività, la diffusione del progresso tecnologico etc.39

Tale limite viene, in parte, superato utilizzando il modello input-output dinamico che analizza nel tempo l’andamento del sistema economico per effetto dell’accumulazione del capitale40. Un esempio è il modello input-output dinamico di Beutel utilizzato per valutare l’impatto economico degli interventi obiettivo 1 per il periodo 2000-2006 e costruito ipotizzando che gli investimenti indotti siano funzione della crescita delle componenti autonome della domanda finale.

Relativamente alla costruzione di una matrice I-O per la Calabria, le possibilità sono diverse e legate alle risorse a disposizione. La soluzione migliore è quella dell’indagine diretta che cattura meglio la reale struttura produttiva locale ma che risulta essere anche la più costosa e la più lunga nei tempi di realizzazione.

L’alternativa, meno costosa, potrebbe essere quella di partire da una matrice stimata con il metodo indiretto e, se necessario, migliorarla, attraverso rilevazioni sul campo, a secondo degli obiettivi da raggiungere e delle risorse a disposizione.

39 European Commission (1999), “Evaluating socio-economic programmes - Principal evaluation techniques and tools”, MEANS Collection, Vol. 3. 40 D'Antonio M. (1980), Analisi delle interdipendenze settoriali, Liguori, Napoli



Appendice 1

Un esercizio di applicazione dell’analisi input-output

In questa sezione viene presentato un esercizio effettuato con dati completamente immaginari per illustrare, nella versione più semplificata, come, una volta costruita una matrice input-output dell’economia calabrese, questa potrebbe essere utilizzata per effettuare un’analisi dell’impatto degli interventi di politica economica.

Il punto di partenza è la conoscenza della situazione economica iniziale disaggregata per componente della domanda finale e per branca di produzione, come sintetizzato nella seguente tabella: Tab. 4 - Situazione prima dell'intervento (milioni di euro)

Branca di produzione Spesa delle

famiglie residenti sul territorio economico

Spesa delle A.P. e delle ISP

Investimenti fissi lordi

Variazione delle scorte e oggetti di

valore

Esportazioni in Italia

Esportazioni all'estero

Agricoltura, caccia e silvicoltura 353,7 0,6 5,1 -21,1 9,9 2,5

Pesca, piscicoltura e servizi connessi 47,0 0,0 1,2 0,0 0,2 0,1

Estrazione di minerali energetici 0,2 0,0 0,0 -13,5 0,0 0,0

Estrazione di minerali non energetici 0,4 0,0 0,0 32,2 1,3 2,6

Alimentari,bevande e tabacco 1691,7 3,1 0,0 230,9 15,3 16,0

Tessili ed abbigliamento 502,2 0,0 4,6 44,4 51,7 97,8

Concia, prodotti in cuoio, pelle e calzature 223,2 0,0 2,1 -11,7 54,7 63,1

Legno e dei prodot ti in legno 27,6 0,0 4,3 75,7 4,9 2,9

Carta, stampa ed editoria 258,0 0,0 1,9 129,2 17,2 13,1

Coke, raffinerie di petrolio, trattamento dei combustibili nucleari 484,8 0,0 0,0 -215,2 3,6 1,6

Prodotti chimici e di fibre sintetiche e artificiali 377,8 0,0 0,0 -24,2 13,6 19,5

Articoli in gomma e materie plastiche 82,2 0,0 2,8 25,4 5,2 7,5

Prodotti della lavorazione di minerali non metalliferi 60,2 0,0 9,4 34,3 18,1 20,5

Produzione di metallo e fabbricazione di prodotti in metallo 69,8 0,0 216,4 12,1 20,4 17,2

Macchine ed apparecchi meccanici 90,8 0,0 576,2 117,6 10,8 56,2

Macchine elettriche e di apparecchiature elettriche ed ottiche 239,9 0,0 727,6 -51,6 13,2 15,5

Mezzi di trasporto 585,6 0,0 485,1 -12,3 10,7 25,1

Altre industrie manifatturiere 330,2 0,0 87,5 247,8 11,5 44,2 Produzione e distribuzione di energia elettrica, di gas e acqua calda 480,4 6,7 0,0 0,0 8,3 0,0

Costruzioni 25,8 0,0 2087,1 0,0 1,9 0,0

Commercio all'ingrosso e al dettaglio; riparazioni 3761,7 0,1 291,1 0,0 47,5 43,1

Alberghi e ristoranti 1759,1 1,4 0,0 0,0 5,3 0,0

Trasporti, magazzinaggio e comunicazioni 1125,3 17,8 96,2 0,0 52,9 19,4

Intermediazione monetaria e finanziaria 363,5 0,0 1111,6 0,0 42,9 17,8

Informatica, ricerca, altre attività 127,1 69,6 201,7 0,0 56,2 14,4 Pubblica amministrazione e difesa; assicurazione sociale obbligatoria 36,3 2274,5 0,0 0,0 1,3 0,0

Istruzione 220,6 1471,3 0,0 0,0 0,3 0,0

Sanità e altri servizi sociali 335,0 1894,4 0,0 0,0 8,0 0,0

Altri servizi pubblici, sociali e personali 1024,4 260,4 16,4 0,0 12,6 0,1

Attività immobiliari e noleggio 2315,6 0,0 71,7 0,0 0,4 0,0

TOTALE 17000,0 6000,0 6000,0 600,0 500,0 500,0

La fase preliminare all’applicazione dell’analisi I-O è lo studio approfondito delle

misure di cui si vuole valutare l’impatto in maniera da individuare le componenti della domanda e le branche di produzione interessate direttamente dagli interventi.



Nell’esempio costruito, si è considerato un incremento complessivo di 1000 milioni di euro della domanda finale, in particolare negli investimenti fissi lordi e nella spesa pubblica, in tre branche, costruzioni, trasporti e comunicazioni ed alberghi e ristoranti, così ripartiti: Tab. 5 - Misure ipotizzate (milioni di euro)

Branca di produzione

Spesa delle A.P.

e delle ISP


Costruzioni 200 150 Alberghi e ristoranti 150 200 Trasporti, magazzinaggio e comunicazioni 150 150 Totale 500 500

Tali misure vanno inserite nello scenario di partenza alle corrispondenti voci come evidenziato in grassetto nella seguente tabella: Tab. 6 - Scenario modificato con le misure dell'intervento (milioni di euro)

Branca produttrice

Spesa delle famiglie

residenti sul territorio

economico

Spesa delle A.P.

e delle ISP


Variazione delle scorte e oggetti di

valore

Esportazioni in Italia

Esportazioni all'estero

Agricoltura, caccia e silvicoltura 353,7 0,6 5,1 -21,1 9,9 2,5

Pesca, piscicoltura e servizi connessi 47,0 0,0 1,2 0,0 0,2 0,1

Estrazione di minerali energetici 0,2 0,0 0,0 -13,5 0,0 0,0

Estrazione di minerali non energetici 0,4 0,0 0,0 32,2 1,3 2,6

Alimentari,bevande e tabacco 1691,7 3,1 0,0 230,9 15,3 16,0

Tessili ed abbigliamento 502,2 0,0 4,6 44,4 51,7 97,8

Concia, prodotti in cuoio, pelle e calzature 223,2 0,0 2,1 -11,7 54,7 63,1

Legno e dei prodotti in legno 27,6 0,0 4,3 75,7 4,9 2,9

Carta, stampa ed editoria 258,0 0,0 1,9 129,2 17,2 13,1

Coke, raffinerie di petrolio, trattamento dei combustibili nucleari 484,8 0,0 0,0 -215,2 3,6 1,6

Prodotti chimici e di fibre sintetiche e artificiali 377,8 0,0 0,0 -24,2 13,6 19,5

Articoli in gomma e materie plastiche 82,2 0,0 2,8 25,4 5,2 7,5

Prodotti della lavorazione di minerali non metalliferi 60,2 0,0 9,4 34,3 18,1 20,5

Produzione di metallo e fabbricazione di prodotti in metallo 69,8 0,0 216,4 12,1 20,4 17,2

Macchine ed apparecchi meccanici 90,8 0,0 576,2 117,6 10,8 56,2

Macchine elettriche e di apparecchiature elettriche ed ottiche 239,9 0,0 727,6 -51,6 13,2 15,5

Mezzi di trasporto 585,6 0,0 485,1 -12,3 10,7 25,1

Altre industrie manifatturiere 330,2 0,0 87,5 247,8 11,5 44,2

Produzione e distribuzione di energia elettrica, di gas e acqua calda 480,4 6,7 0,0 0,0 8,3 0,0

Costruzioni 25,8 200 2237,1 0,0 1,9 0,0

Commercio all'ingrosso e al dettaglio; riparazioni 3761,7 0,1 291,1 0,0 47,5 43,1

Alberghi e ristoranti 1759,1 151,4 200,0 0,0 5,3 0,0

Trasporti, magazzinaggio e comunicazioni 1125,3 167,8 246,2 0,0 52,9 19,4

Intermediazione monetaria e finanziaria 363,5 0,0 1111,6 0,0 42,9 17,8

Informatica, ricerca, altre attività 127,1 69,6 201,7 0,0 56,2 14,4 Pubblica amministrazione e difesa; assicurazione sociale obbligatoria 36,3 2274,5 0,0 0,0 1,3 0,0

Istruzione 220,6 1471,3 0,0 0,0 0,3 0,0

Sanità e altri servizi sociali 335,0 1894,4 0,0 0,0 8,0 0,0

Altri servizi pubblici, sociali e personali 1024,4 260,4 16,4 0,0 12,6 0,1

Attività immobiliari e noleggio 2315,6 0,0 71,7 0,0 0,4 0,0

TOTALE 17000,0 6000,0 6500,0 1100,0 500,0 500,0



Utilizzando tali dati e la matrice input-output regionale, con opportuni calcoli che possono essere impostati con un programma informatico, un possibile output, relativo solo alla produzione ed all’occupazione, potrebbe essere quello riportato nella seguente tabella (si ricorda che l’esempio prende in considerazione il caso più semplificato di applicazione dell’analisi input-output) Tab. 7 - La produzione e l'occupazione a livello di branca produttrice prima e dopo l'intervento

Produzione Unità di lavoro

Branca produttrice Prima

(Milioni euro)

Dopo

(Milioni euro)

Var.%

Prima Dopo Incremento

unità di lavoro

Agricoltura, caccia e silvicoltura 368 375 2,0 5.431 5.542 111

Pesca, piscicoltura e servizi connessi 14 15 1,0 299 302 3

Estrazione di minerali energetici 0 0 3,0 - - -

Estrazione di minerali non energetici 54 57 5,0 224 235 11

Alimentari,bevande e tabacco 900 924 2,7 2.668 2.740 72

Tessili ed abbigliamento 728 730 0,3 4.339 4.351 12

Concia, prodotti in cuoio, pelle e calzature 333 333 0,0 1.502 1.503 1

Legno e dei prodotti in legno 190 196 3,0 1.223 1.260 37

Carta, stampa ed editoria 528 536 1,5 2.017 2.047 30

Coke, raffinerie di petrolio 136 141 3,5 98 102 3

Prodotti chimici e di fibre sintetiche 447 452 1,0 1.039 1.049 10

Articoli in gomma e materie plastiche 151 156 2,9 598 615 17

Prodotti della lavor. minerali non metalliferi 443 481 8,6 2.201 2.390 189

Produzione di metallo e fabbric. prodotti in metallo 552 572 3,5 2.426 2.512 85

Macchine ed apparecchi meccanici 418 421 0,8 1.434 1.445 11

Macchine elettriche e di apparecchiature elettriche ed ottiche 478 485 1,4 2.040 2.068 29

Mezzi di trasporto 411 413 0,5 1.198 1.203 5

Altre industrie manifatturiere 493 495 0,3 2.532 2.539 7

Produzione e distribuzione di energia elettrica, di gas e acqua calda 663 675 1,7 1.305 1.328 22

Costruzioni 2.603 2.974 14,2 18.935 21.633 2.698

Commercio all'ingrosso e al dettaglio; riparazioni 4.041 4.070 0,7 34.831 35.084 253

Alberghi e ristoranti 1.789 2.117 18,4 18.291 21.649 3.358

Trasporti, magazzinaggio e comunicazioni 1.745 2.006 14,9 8.842 10.161 1.320

Intermediazione monetaria e finanziaria 1.622 1.633 0,7 5.248 5.284 37

Informatica, ricerca, altre attività 1.761 1.802 2,4 10.695 10.948 253

Pubblica amministrazione e difesa; assicurazione sociale obbligatoria 2.198 2.198 0,0 21.410 21.411 1

Istruzione 1.703 1.703 0,0 22.148 22.148 -

Sanità e altri servizi sociali 2.817 2.817 0,0 19.549 19.553 3

Altri servizi pubblici, sociali e personali 1.695 1.702 0,4 20.911 21.005 93

Attività immobiliari e noleggio 2.686 2.698 0,4 1.914 1.922 9

TOTALE 31.969 33.177 3,8 215.348 224.028 8.680

da cui è possibile quantificare l’effetto dell’aumento di 1000 milioni di euro sull’ipotetica regione.

Un tale incremento della domanda creerebbe più di 8500 unità di lavoro e farebbe aumentare la produzione del 3.8%41. Maggiori dettagli settoriali possono essere ricavati facilmente dalla tabella: escludendo le branche di produzione direttamente interessati dalla variazione della domanda, gli altri settori maggiormente influenzati a livello occupazionale risultano essere il commercio all’ingrosso

41 Per maggiori dettagli su come una variazione della domanda impatta sulla produzione e sull’occupazione si rimanda al paragrafo 2.3.



ed al dettaglio ed il settore dell’informatica, ricerca ed altre attività per cui l’incremento della domanda di 1000 milioni ipotizzato comporterebbe un aumento della domanda di lavoro di 253 unità.

Riferimenti bibliografici

Beutel, J. (2002), The economic impact of objective 1 interventions for the period 2000 – 2006, Final Report to the Directorate-General for Regional Policies, European Commission, Konstanz, Germany, May.

Casini Benvenuti S., Cavalieri A., Grassi M., Martellato D. (1987), Domanda occupazione ed ambiente nel sistema input/output toscano, FrancoAngeli, Collana Irpet, Firenze.

Casini Benvenuti S., Grassi M. (1985), Matrici e modelli I/O regionali. Il caso della Toscana, FrancoAngeli, Collana Irpet, Firenze.

Cavalieri, A. (1987), Il sistema di modelli per l’analisi regionale Toscana SMART in Casini Benvenuti S., Cavalieri A., Grassi M., Martellato D., Domanda occupazione ed ambiente nel sistema input/output toscano, FrancoAngeli, Collana Irpet, Firenze.

Chenery H.B., Clark P., Cao Pinna (1953), The Structure and Growth of The Italian Economy, U.S. Mutual Security Agency, Roma.

Chenery H.B. (1953), Regional Analysis, U.S. Mutual Security Agency. Costa P., Marangoni G. (1995), Economia delle interdipendenze produttive: una introduzione

all’analisi input output, CEDAM, Padova. D'Antonio M. (1980), Analisi delle interdipendenze settoriali, Liguori, Napoli. European Commission (1996), Measuring the employment effects of Community Structural

Interventions, Regional Policy and Cohesion MEANS Handbook n. 3. European Commission (1999), Evaluating socio-economic programmes-Principal evaluation

techniques and tools, MEANS Collection, vol. 3. European Commission (1999), Evaluating socio-economic programmes-Transversal

evaluation of impacts on the environment, employment and other intervention priorities, MEANS Collection, vol. 5.

Gorla G., Senna L. (1991), “La matrice di contabilità sociale ed una sua possibile applicazione per l’analisi economica. Il caso dell’intervento pubblico” in Bianco L., La Bella A. (a cura di) I modelli input-output nella programmazione regionale: teoria ed applicazioni, Franco Angeli, Milano.

Guarini R., Tassinari F. (1990), Statistica Economica, Il Mulino, Bologna. IRPET (1994), Il modello multisettoriale dell’economia siciliana, Uno strumento per la

programmazione regionale, Franco Angeli, Milano. Isard W. (1951), “Interregional and regional input-output analysis: a model of space

economy”, in Review of Economics and Statistics, Vol. 33. Leontief W. W. (1953),”Interregional theory”, in Studies in the structure of the American

Economy, Oxford University Press, New York. Leontief W. (1944), “Output, Employment, Consumption and Investment”, Quarterly

Journal of Economics, febbraio. Martellato D. (1988), “Riflessioni su alcuni problemi relativi alla costruzione ed all’uso dei

modelli input-output” in Strassoldo, M (a cura di) Contabilità macroeconomica e tavole input output regionali.

Martellato D. (1989), Input-Output e programmazione economica regionale, Università Studi Trieste,Trieste

Moses L. (1955),” The stability of interregional trading patterns and input-output analysis” in American Economic Review, pp. 803-832



Paniccià R. (2000), “Un sistema di costruzione di matrici contabili regionali: metodologia e primi risultati”, in Casini Benvenuti S. (a cura di) Il nuovo sistema dei conti economici nazionali e regionali SEC 1995, FrancoAngeli, Collana Irpet, Milano

Schaffer W., Chu K. (1969), Non-survey techniques for constructing interindustry models, in Papers of the Regional Science Association, Vol. 23, pp. 83-101

Volpe M. (1991), “Input-Output e Ambiente” in Bianco L., La Bella A. (a cura di) I modelli input-output nella programmazione regionale: teoria ed applicazioni, Franco Angeli, Milano.

Capitolo 11 I modelli input-output: teoria ed applicazioni

Documents

Transcript of Capitolo 11 I modelli input-output: teoria ed applicazioni