Interdipendenza commerciale e comovimento internazionale ... · Uno dei principali risultati della...

Interdipendenza commerciale e comovimento internazionale dei cicli

economici: verifiche empiriche dall’UE

Luigi Bocola*Università degli Studi di Torino

Questo lavoro studia le determinanti del comovimento inter-nazionale dei cicli economici. Usando un panel di paesi Europei(1972-2004) si trova che l’intensità nelle relazioni commerciali èuna solida determinante del sincronismo dei cicli economici, ciòconfermando lo studio di Frankel e Rose (1998). Inoltre, la con-vergenza nelle politiche macroeconomiche (specialmente nelle poli-tiche di bilancio) è associata a più elevati gradi di correlazione deicicli economici tra paesi Europei. Una volta introdotte nell’analisile variabili di convergenza nelle politiche, però, il «trade effect» siriduce in media del 36%-33% rispetto a quello stimato attraversola procedura di Frankel e Rose, ciò suggerendo possibili problemidi endogeneità delle variabili strumentali adottate dai due autorinel loro studio (Gruben, Koo e Millis, 2002). [Codice JEL: F15,F33, E32]

1. - Introduzione

Uno dei principali risultati della teoria delle Aree Valutarie Ot-timali (AVO) è che paesi maggiormente soggetti a shock asimme-trici sarebbero poco adatti a far parte di un regime di tassi di cam-

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* <[email protected]>. L’Autore ringrazia Vittorio Valli per gli innumerevo-li consigli e per l’incoraggiamento ricevuto durante la stesura della tesi di laureae di questo saggio. Desidera inoltre ringraziare i referee anonimi della Rivista diPolitica Economica, Giuseppe Bertola, Luigi Benfratello e Stella Capuano per uti-li commenti che hanno contribuito a migliorare la qualità del lavoro. L’Autore ri-mane il solo responsabile di ogni eventuale errore.

bio fissi1. Ciò accade in quanto l’adesione ad un’area valutaria li-mita la capacità da parte di un paese di utilizzare la politica mo-netaria nazionale per rispondere a shock di natura country speci-fic. Questo risultato, in seguito esteso all’ambiente delle unioni mo-netarie (si veda De Grauwe, 2000), è stato uno dei principali stru-menti analitici adottati dagli economisti per valutare l’adeguatez-za economica del processo di unificazione monetaria Europea. Ba-sandosi su pattern storici di comovimento reale, alcuni autori2 han-no sostenuto che l’adozione della moneta unica avrebbe creato pro-blemi di stabilità macroeconomica all’interno dell’area euro, so-prattutto a causa del basso grado di mobilità intra-europea dellaforza lavoro e dell’assenza di un rilevante bilancio federale.

Questa linea di ricerca è stata messa in discussione da Frankele Rose (1998). Adattando una “critica di Lucas” ai criteri AVO, idue autori hanno sostenuto che l’adozione di tassi di cambio fissirappresenti un cambiamento di regime tale da modificare in ma-niera sostanziale il grado di sincronismo dei cicli economici: l’ac-celerazione nell’intensità degli scambi commerciali tra i paesi ade-renti all’area valutaria potrebbe, infatti, condurre a cicli economi-ci via via più simili. In questo senso, eventuali studi ex-ante sullaragionevolezza economica di un’area valutaria potrebbero rivelar-si fuorvianti. A sostegno empirico delle loro tesi, i due studiosi han-no mostrato come l’intensità degli scambi commerciali abbia avu-to un effetto positivo e rilevante sul comovimento della compo-nente ciclica dei tassi di crescita del PIL reale tra 21 paesi OCSE.

L’articolo di Frankel e Rose ha inaugurato una serie di lavo-ri empirici volti a studiare le determinanti del sincronismo dei ci-cli economici. Successive modifiche apportate al modello di base(si veda in particolare Baxter e Kouparitsas, 2005; Imbs, 2004)

RIVISTA DI POLITICA ECONOMICA NOVEMBRE-DICEMBRE 2006

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1 Questa idea è stata proposta da MUNDELL R.A. (1961) e successivamente este-sa da KENEN P.B. (1969). Gli ultimi 20 anni hanno conosciuto uno sviluppo mol-to importante nell’ambito della teoria AVO, si veda TAVLAS G. (1994). Sull’applica-zione empirica dei criteri della teoria delle aree valutarie ottimali si veda BAYOU-MI T. - EICHENGREEN B. (1997). Dal punto di vista teorico, un’eccellente formaliz-zazione è fornita da ALESINA A. - BARRO R.J. (2002).

2 Sul pattern storico di simmetria degli shock tra paesi Europei si veda BAYOU-MI T. - EICHENGREEN B. (1993). Si veda anche OBSTFELD M. - PERI G. (1998) peruna discussione dei legami tra mobilità del lavoro intra-europea, shock asimme-trici e risk sharing nel contesto dell’Unione Monetaria Europea.

non hanno messo in discussione l’esistenza di un trade effect po-sitivo, sebbene la sua dimensione sia stata parzialmente attenua-ta (Imbs, 2003; Kose, Prasad e Terrones, 2003). Gruben, Koo eMillis (2002) hanno sostenuto che distorsioni causate da variabi-li omesse e da endogeneità nelle variabili strumentali utilizzate daFrankel e Rose, potrebbero condurre ad una sovrastima nell’ordi-ne del 50%. Naturalmente, una forte revisione al ribasso di que-sto trade effect potrebbe suscitare dubbi sulla rilevanza economi-ca della critica di Frankel e Rose alla teoria AVO.

Nel presente lavoro viene proposta un’estensione del modelloeconometrico di Frankel e Rose volta ad includere nell’analisi l’im-patto che la convergenza nelle politiche macroeconomiche ha sulcomovimento delle variabili reali. Utilizzando un panel di 14 pae-si europei tra il 1972 e il 2004, si rileva che paesi con politichedi bilancio e monetarie simili sono caratterizzati da cicli econo-mici più sincroni. Inoltre, i risultati dello studio suggeriscono chel’impatto dell’interdipendenza commerciale sul comovimento rea-le, sebbene positivo ed altamente significativo, sia inferiore (in me-dia tra il 36% ed il 33%) a quello stimato secondo la proceduradi Frankel e Rose.

Il saggio è così strutturato: i paragrafi 2 e 3 espongono l’ipo-tesi di endogeneità di Frankel e Rose, nonché un’analisi criticadella loro strategia di stima. Nel paragrafo 4 vengono presentatii dati utilizzati, il risultato delle stime ed alcune analisi di sensi-tività. Il paragrafo 5 conclude, discutendo le principali implica-zioni per l’Unione Monetaria Europea.

2. - L’ipotesi d’endogeneità di Frankel e Rose

Uno dei criteri identificati come indispensabili per la costitu-zione di un’area valutaria ottima e che i paesi facenti parte all’ac-cordo non siano caratterizzati da cicli economici tra loro poco cor-relati. In un importante studio, Frankel and Rose (1998) sosten-gono che questo criterio sia endogeno alla costituzione dell’areavalutaria, e dunque poco rilevante ex-ante per giudicarne l’ade-guatezza economica. La tesi si fonda su due principali assunzioni:

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Interdipendenza commerciale, etc.

— i tassi di cambio fissi amplificano le relazioni commercia-li tra i paesi che condividono l’accordo valutario;

— maggiore commercio bilaterale conduce ad un maggioresincronismo dei cicli economici.

Recenti studi empirici basati sul “modello di gravitazione” delcommercio internazionale hanno mostrato come la creazione diun’unione monetaria intensifichi gli interscambi commerciali tra ipaesi che vi aderiscono, sebbene la dimensione di questo fenome-no tenda ad essere legata alla procedura econometrica utilizzata (siveda Glick e Rose, 2002; Persson, 2001; per stime specifiche sul-l’impatto dell’euro si veda De Nardis e Vicarelli, 2003 e Micco, Or-donez e Stein, 2003). Tuttavia, per quanto riguarda la direzione ditale effetto, pochi dubbi sussistono sul fatto che una valuta comu-ne aumenti i legami commerciali tra i paesi che la adottano.

Più controversa dal punto di vista della teoria economica sem-bra essere la relazione tra l’interdipendenza commerciale ed il sin-cronismo internazionale dei cicli economici. Al fine di presentareformalmente i canali attraverso i quali l’intensità del commerciobilaterale può influenzare il comovimento delle variabili reali sipuò esprimere, seguendo Frankel e Rose (1998), il tasso di cre-scita del PIL reale di un paese come:

(1)

dove {uit} è la deviazione del tasso di crescita dell’output del setto-re iesimo dal tasso di crescita medio (vt) al tempo t, {ai} è la quotadel settore iesimo sulla produzione totale e g è il tasso di crescitadi trend del PIL. Tutte le variabili sono espresse in termini reali. Perdefinizione, gli shock che colpiscono {uit} sono ortogonali al tassodi crescita medio dell’economia. Inoltre, si assume per convenienzache { uit} sia distribuito indipendentemente nel tempo e tra i setto-ri3, e che (vt) sia distribuito indipendentemente nel tempo.

∆y a u v gt ii

n

it t= ∗ + +=

∑1


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3 In realtà, i settori sono tra loro interdipendenti per cui questa assunzioneappare restrittiva. Tuttavia, non è strettamente necessaria nella verifica empirica:quest’ultima, infatti, si basa sulla stima di una forma ridotta dell’equazione (2).

Denotando con yt il tasso di crescita ciclico del PIL di un pae-se al tempo t, si ha che:

(2)

L’equazione (2) ci mostra che il comovimento del cicli eco-nomici tra due paesi, “A” e “B” (quest’ultimo contrassegnato daun asterisco) dipenda dal pattern di specializzazione delle due eco-nomie, dalla variabilità del ciclo del settore iesimo e dalla cova-rianza tra gli shock aggregati nei due paesi (σv,v*). Immaginandoi due casi opposti, l’equazione (2) si riduce a4:

(3)

nel caso di due economie pienamente specializzate nella produ-zione di due beni differenti. Nel caso di due economie altamentediversificate l’equazione (2) diventa invece5:

(4)

c essendo la quota che ogni settore ha sull’output totale, ed n ilnumero di settori nelle due economie. Come si può vedere dalleequazioni (3) e (4), due paesi aventi una struttura industriale si-mile (relazione positiva tra {ai} e {ai

*}) tendono ad avere cicli eco-nomici più sincroni, rispetto a paesi caratterizzati da grandi di-sparità nella composizione settoriale della propria produzione(grandi differenze tra {ai} e {ai

*})6. Inoltre, la correlazione dei ci-cli economici tende ad essere positivamente connessa al comovi-mento degli shock aggregati di natura country-specific.

COV y y c n v v( , )*,

� � = +2 2σ σ

COV y y v v( , )*, *

� � = σ

COV y y a ai i i v vi

n

( , )* *, *

� � = +=

∑ σ σ2

1

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4 Il caso di due economie altamente specializzate può essere rappresentato dal-le seguenti restrizioni nei parametri: ai = 1 a–i = 0 aj* = 1 a–j* = 0 per i ≠ j.

5 Nel caso di due economie altamente diversificate valgono le seguenti assun-zioni: ai = aj* = c ∀i,j. Per semplicità, si assume che σ2

i = σ2 ∀i. 6 Quando {uit} sono tra loro interdipendenti, questa considerazione potrebbe

anche non essere vera. Infatti, sarebbe possibile per paesi pienamente specializ-zati nella produzione di due beni differenti avere un elevato grado di comovimentodei propri cicli economici nei casi in cui vi sia dipendenza positiva tra gli shockrelativi ai due settori.

Esistono diversi canali attraverso i quali l’interscambio com-merciale tra due paesi può influenzare il grado di sincronismo deipropri cicli economici. Un primo canale riguarda il comporta-mento ciclico della bilancia commerciale. Come evidenziato in let-teratura, importazioni ed esportazioni possono fungere da stabi-lizzatori automatici7: paesi colpiti da shock negativi tendono adimportare meno e ad esportare di più con i loro partner. Questieffetti di spill-over, dal canto loro, portano a fenomeni di “conta-gio” la cui entità dipende dall’intensità delle relazioni commer-ciali. Per cui, è pressoché pacifico che l’interdipendenza com-merciale influenzi positivamente le covarianza degli shock di na-tura country-specific (σv,v*).

Un secondo canale riguarda gli effetti che gli interscambicommerciali hanno sulla composizione settoriale della produ-zione di un paese. Da un lato, una riduzione dei costi di tran-sazione può indurre un paese a specializzarsi nei settori in cuigode di vantaggi comparati, ciò determinando una divergenza di{ai} tra partner commerciali. In linea di principio, dunque, l’a-dozione di una valuta unica potrebbe ridurre il grado di omo-geneità delle strutture industriali dei paesi e quindi il grado dicomovimento dei loro cicli economici, idea già portata avanti daKrugman (1993) in relazione al processo d’unificazione mone-taria Europea. D’altro canto, l’adozione di una valuta comunepotrebbe favorire l’avvicinamento di {ai} tra partner commercia-li nel caso in cui l’aumento degli scambi si verifichi in maggiormisura all’“interno” dei singoli settori industriali piuttosto chetra “essi”.

Ne risulta che, a priori, non sia possibile determinare se l’a-dozione di una valuta comune porti a cicli maggiormente sincro-nizzati: se il commercio inter-industriale dovesse prevalere su quel-lo intra-industriale, l’effetto di specializzazione potrebbe determi-nare cicli economici meno uniformi tra i paesi aderenti ad un’a-rea valutaria.


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7 In particolare PRASAD E. - GABLE J. (1997) hanno evidenziato l’importanzaper i paesi industrializzati di riprese economiche “guidate dalle esportazioni”, fe-nomeno questo che tende ad essere tanto maggiore quanto più è aperta l’econo-mia in questione.

Frankel e Rose hanno affrontato da un punto di vista empi-rico la relazione tra interdipendenza commerciale e sincronismodei cicli economici; i due autori, utilizzando un panel di 21 pae-si OCSE tra il 1972 ed il 2004, hanno stimato un’equazione deltipo:

(5) Corr (y, y*)t = α+β TRADEt + εt

dove Corr (y, y*)t è il coefficiente di correlazione tra le compo-nenti cicliche di diversi indicatori di performance economica8 peruna data coppia di paesi nel sottoperiodo9 t e TRADEt misura ilgrado di interdipendenza commerciale per la stessa coppia dipaesi nello stesso sottoperiodo. L’ipotesi di endogeneità di Frankele Rose può essere letta come un’ipotesi sul coefficiente β. Se βtende ad essere positivo, il commercio bilaterale dovrebbe am-plificare il grado di comovimento delle variabili reali tra i paesiche partecipano all’unione monetaria. La dimensione del coeffi-ciente individua la rilevanza economica del fenomeno: un eleva-to valore di β comporta un netto aumento nel grado di sincro-nismo dei cicli economici a seguito dell’adozione della valuta co-mune, confermando in tal modo l’ipotesi di Frankel e Rose. Lastima a variabili strumentali (IV) dell’equazione (5) mostra uneffetto positivo e rilevante dell’interdipendenza commerciale sulcomovimento dei cicli economici. Questo trade effect appare ro-busto alle serie macroeconomiche utilizzate per misurare il co-movimento delle variabili reali e ai metodi adottati per isolare lacomponente ciclica di tassi di crescita. In una delle stime forni-te dagli autori, un aumento dell’intensità del commercio di unadeviazione standard, determina un aumento da 0,17 a 0,2775 delcoefficiente della componente ciclica del tasso di crescita del PILreale.

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8 I due autori propongono quattro misure di performance economica: i) PILreale; ii) occupazione totale; iii) tasso di disoccupazione; iv) un indice di produ-zione industriale. Inoltre gli autori adottano quattro diverse metodologie per estrar-re la componente di trend da queste serie: a) fourth difference; b) filtro di Hodrick-Prescott; c) procedure di de-trending lineare e quadratico; d) residui (H-P filtered)derivanti da una regressione di una costante e dummy trimestrali sull’indicatoredi performance economica.

9 Gli autori suddividono il campione in sottoperiodi di eguale durata.

3. - Una nota sull’ipotesi di Frankel e Rose

L’analisi empirica svolta Frankel e Rose sembra confermarel’ipotesi di endogeneità del criterio di sincronismo dei cicli eco-nomici suggerito dalla teoria AVO: a seguito dell’adesione ad un’u-nione monetaria, i paesi dovrebbero sperimentare un incremen-to delle proprie relazioni commerciali e dunque un forte aumen-to nel grado di sincronismo dei propri cicli; ciò renderebbe ex-post più efficace la politica monetaria comune. Questo risultatocomporta numerose implicazioni riguardanti il modo in cui dueo più paesi debbano costituire un’area valutaria. Nel caso dell’U-nione Monetaria Europea, ad esempio, l’adozione di regole di bi-lancio potrebbe non essere così costosa come suggerito da un’a-nalisi basata sull’applicazione statica dei criteri AVO. Diventadunque cruciale determinare la solidità dei risultati ottenuti daFrankel e Rose. In questo paragrafo vengono evidenziati i prin-cipali problemi econometrici che emergono nella stima dell’e-quazione (5).

3.1 Inconsistenza dei minimi quadrati

Una prima questione riguarda l’inconsistenza della stima aiMinimi Quadrati (OLS) dell’equazione (5), punto questo eviden-ziato dagli stessi Frankel e Rose. In primo luogo, errori di misu-ra nella variabile indipendente causerebbero una distorsione ver-so 0 di β. In secondo luogo, e cosa probabilmente più importan-te, è possibile individuare una serie di ragioni per cui l’interdi-pendenza commerciale possa essere considerata endogena all’e-quazione (5). Come notato dai due autori, il basso valore assun-to dalla statistica R2 nelle loro stime suggerirebbe che il “vero mo-dello” sia rappresentato da:

(6) Corr (y,y*)t = α+β TRADEt + It'γ + εt

dove It è un vettore di variabili rilevanti escluse dall’analisi. Unaprima causa di endogeneità risiede nel fatto che “TRADE” puòagire da proxy per variabili appartenenti ad It. In particolare è


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possibile sostenere che una variabile che misuri il coordinamen-to delle politiche monetarie tra coppie di paesi appartenga al setIt e sia allo stesso tempo correlata con “TRADE”. Da un lato, tan-to dal punto di vista teorico che empirico (un’eccezione in que-sto senso è rappresentata da Clark e Van Wincoop, 2001), diver-si studi hanno mostrato come il coordinamento delle politichemonetarie possa avere un impatto positivo sul sincronismo in-ternazionale dei cicli economici10. D’altro canto, è ragionevole at-tendersi una correlazione positiva tra l’intensità degli scambicommerciali e la convergenza delle politiche monetarie, special-mente in Europa dove gli incentivi al coordinamento delle poli-tiche macroeconomiche sono stati molto intensi a partire dallacostituzione del Sistema Monetario Europeo (SME). Come sug-gerisce la teoria AVO, infatti, i benefici derivanti dalla partecipa-zione ad un sistema di tassi di cambio fissi quale lo SME sonofunzione positiva dell’intensità nei legami commerciali tra i pae-si partecipanti all’accordo. Inoltre, lo stesso sistema di cambi fis-si in Europa dovrebbe aver contribuito ad incrementare le rela-zioni commerciali tra paesi che ne facevano parte. Dunque, nelperiodo oggetto di studio, è lecito attendersi una più intensa con-vergenza nelle politiche monetarie tra paesi caratterizzati da for-ti legami commerciali. Ne risulta che l’esclusione di una misuradel coordinamento delle politiche monetarie dall’equazione (5) in-durrebbe una distorsione verso l’alto del coefficiente β. Una se-conda osservazione riguardante l’endogeneità è stata portataavanti da Imbs (2003), il quale ha notato come paesi con cicli

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10 CHECCHI D. (1989) ha portato avanti l’idea che l’aumento del sincronismodei cicli economici tra i paesi del G-7 sia stato determinato dal processo di con-vergenza nei tassi di interesse reali a partire dalla seconda metà degli anni set-tanta, dovuto in parte allo sviluppo ed integrazione dei mercati finanziari ed inparte a politiche monetarie simili adottate da questo gruppo di paesi. Una secon-da ragione per la quale il coordinamento delle politiche monetarie dovrebbe por-tare ad un maggiore sincronismo dei cicli economici è fondato su un argomentodi “disciplina” evidenziato da ARTIS M.J. - ZHANG W. (1997): I due autori hannosostenuto che la politica monetaria sia essa stessa fonte di shock per un’econo-mia. La partecipazione ad un regime di tassi di cambio fissi, determinando unmaggiore coordinamento, dovrebbe ridurre comportamenti asimmetrici ed au-mentare il sincronismo internazionale dei cicli economici. Come prova di ciò, idue autori hanno evidenziato l’emergere di un “ciclo economico europeo” duran-te il periodo del Sistema Monetario Europeo (SME).

poco sincroni commercino in misura maggiore rispetto a paesicon tassi di comovimento più elevati. Questa simultaneità tende-rebbe a sottostimare il trade effect.

La tavola 1 riassume le principali cause di inconsistenza del-la stima ai minimi quadrati di β nell’equazione (5), nonché la pro-babile direzione della distorsione. Sulla base di alcune di questeosservazioni, Frankel e Rose hanno proposto stime dell’equazione(5) affidandosi ad un set di variabili strumentali mutuati dai mo-delli di gravitazione del commercio internazionale volte a misu-rare il grado di vicinanza geografica e culturale tra coppie di pae-si11.

3.2 Sugli strumenti proposti da Frankel e Rose

La questione che viene sollevata in questo sottoparagrafo ri-guarda la validità degli strumenti adottati da Frankel e Rose nel-


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TAV. 1

FONTI DI INCONSISTENZA NELLA STIMA AI MINIMI QUADRATI DI β NELL’EQUAZIONE (5)

fonte di inconsistenza direzione del “bias”

errori di misura nella variabile indipendente sottostima di β

“TRADE”

sottostima di β (simultaneità)endogeneità della variabile sovrastima di β (distorsione

“TRADE” indotta dall’esclusione divariabili misuranti la convergenza

nelle politiche monetarie (5))

11 La vicinanza geografica è misurata attraverso una dummy che prende il va-lore di 1 se i due paesi condividono una frontiera politica, e da una variabile mi-surante la distanza geografica tra le capitali dei due paesi. Una terza variabile èdata da una dummy: il valore 1 è assegnato nel caso la coppia di paesi in que-stione condivide la stessa lingua ufficiale (si veda la tavola 9 nell’appendice stati-stica).

la stima dell’equazione (5). Pur non essendoci dubbi che gli in-terscambi commerciali siano altamente correlati con fattori geo-grafici e culturali, è altrettanto ragionevole ipotizzare che questiultimi influenzino il sincronismo internazionale dei cicli econo-mici non esclusivamente attraverso il canale commerciale. I pri-mi ad aver evidenziato questo punto sono stati Gruben, Koo eMillis (2002), le cui tesi sono riassunte nel grafico 1.

Il loro ragionamento è il seguente: fattori geografici e cultu-rali influenzano il sincronismo internazionale dei cicli non soloattraverso l’interscambio commerciale, ma anche attraverso altricanali, sia economici che istituzionali. Paesi caratterizzati da vi-cinanza geografica e affinità culturali tendono ad avere una piùelevata mobilità dei fattori di produzione (in particolare del lavo-ro), istituzioni simili, e politiche maggiormente coordinate, tuttifenomeni che possono contribuire al comovimento dei cicli. Seciò fosse confermato dai dati, se ne potrebbe concludere che l’in-sieme di variabili strumentali proposto da Frankel e Rose sia en-dogeno e dunque fonte di distorsione nella stima.

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GRAF. 1

L’IPOTESI DI GRUBEN, KOO E MILLIS

Fonte: GRUBEN W. - KOO J. - MILLIS E. (2003, p. 21). La linea solida indica l’ipo-tesi sostenuta da Frankel e Rose.

comovimento dellevariabili reali

fattori geograficie culturali

mobilità dei fattoriproduttivi

istituzioni,coordinamentodelle politiche

monetarie

interdipendenzecommerciali⇔

Gruben, Koo e Millis non hanno testato esplicitamente que-sta ipotesi. Hanno invece stimato ai minimi quadrati una varian-te dell’equazione (6), includendo nel vettore It il set di strumentiproposto da Frankel e Rose: il loro intento è stato quello di uti-lizzare queste variabili come proxy per la mobilità dei fattori pro-duttivi e per il coordinamento delle politiche monetarie. Il risul-tato della loro stima suggerisce un coefficiente β molto più con-tenuto (circa 50% inferiore). In parte, ciò è consistente con la re-cente letteratura che ha ulteriormente indagato la relazione tra in-terdipendenza commerciale e sincronismo internazionale dei ciclieconomici (Imbs, 2003; Kose, Prasad e Terrones, 2003). Cionon-dimeno, si possono muovere due tipi di obiezione riguardo allaprocedura econometrica adottata dagli autori: la stima ai minimiquadrati dell’equazione (6) non considera errori di misura né si-multaneità che, come si è visto nella precedente sezione, produr-rebbero una distorsione verso il basso del coefficiente β; inoltre,l’uso di proxy non fornisce sufficienti informazioni per distingue-re l’impatto delle diverse determinanti del comovimento realeesplicitate nel grafico 1.

4. - Analisi empirica

In questo paragrafo viene analizzata a livello empirico la re-lazione tra interdipendenza commerciale e comovimento dei ciclieconomici relativamente ad un gruppo di paesi Europei. L’obiet-tivo è quello di fornire una stima del trade effect che sia robustarispetto ai problemi econometrici evidenziati nella sezione prece-dente.

Gli studi di Frankel e Rose e di Gruben, Koo e Millis vengo-no ampliati prendendo esplicitamente in considerazione i) il pro-cesso di convergenza monetaria e finanziaria che ha avuto luogoin Europa dalla seconda metà degli anni ‘70 in avanti; ii) il ruo-lo del coordinamento delle politiche di bilancio. La convergenzanelle politiche di bilancio, così come nelle politiche monetarie,può infatti avere effetti positivi sul comovimento dei cicli: innan-zitutto, la politica di bilancio è in sé una fonte di shock per un’e-


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conomia e dunque il suo coordinamento, prevenendo comporta-menti asimmetrici, dovrebbe avere un effetto positivo sul como-vimento delle variabili reali; in secondo luogo, il coordinamentodelle politiche di bilancio può influenzare positivamente la corre-lazione internazionale dei cicli quando la distribuzione geografi-ca degli shock è simmetrica.

Il quadro di riferimento è quello dell’equazione (6). Il primosottoparagrafo descrive i dati utilizzati nello studio. Nel secondosi procede ad una analisi descrittiva delle variabili. Nel terzo ven-gono presentate le stime dei parametri. Infine, nel quarto sotto-paragrafo si effettuano alcune verifiche di solidità delle stime diriferimento.

4.1 Descrizione del data set

Lo studio riguarda i paesi facenti parte del gruppo EU-14, os-servati tra il 1972 e il 2004 (suddivisi in cinque sottoperiodi)12. Lascelta di suddividere il campione in sottoperiodi è dettata da dueprincipali ragioni. Utilizzare una struttura panel dei dati, piutto-sto che una cross-sezionale consente di:

— incrementare il numero di osservazioni su cui si basa l’a-nalisi, contribuendo in questo modo ad una maggiore precisionenella stima dei parametri;

— verificare la stabilità temporale dei parametri; ciò appareimportante nel presente studio, dato il lungo orizzonte tempora-le considerato.

Per quanto riguarda l’effettiva suddivisione, si è scelto di con-siderare sottoperiodi di sette anni13. Questo criterio ha il vantag-gio di collegare ciascun sottoperiodo ad una particolare fase delprocesso di unificazione monetaria in Europa14. In questo modo,

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12 I paesi sono: Austria, Belgio, Danimarca, Finlandia, Francia, Germania, Gre-cia, Irlanda, Italia, Portogallo, Olanda, Regno Unito, Spagna e Svezia. I sottope-riodi sono: 1)1972-1978; 2) 1979-1985; 3) 1986-1992; 4) 1993-1999; 5) 2000-2004.

13 Eccetto l’ultimo sottoperiodo che comprende cinque anni a causa dell’as-senza di dati.

14 Si veda TSOUKALIS L. (1997). I sottoperiodi corrispondono approssimativa-mente alle seguenti fasi del processo di unificazione monetaria in Europa: 1) 1972-

si migliora la capacità di interpretare le dinamiche temporali del-le variabili. Il sottoparagrafo 4.4 verifica la solidità dei risultati inrelazione a questa arbitraria suddivisione in sottoperiodi del cam-pione.

Il comovimento reale è misurato dal coefficiente di correla-zione del tasso di crescita ciclico del PIL reale. Per ogni coppiadi paesi (ad esempio Francia e Germania), viene costruita una mi-sura di comovimento reale per ciascuno dei cinque sottoperiodi,così che la grandezza massima del campione è di 455 osserva-zioni. Viene adottata come misura del ciclo economico la diffe-renza tra i tassi di crescita effettivi e quelli di trend del PIL rea-le (output gap). La componente di trend del tasso di crescita delPIL reale viene individuata utilizzando due filtri alternativi: i) ilband pass filter (CICL1) di Baxter e King (1999); ii) il filtro di Ho-drik e Prescott (CICL2). Sebbene il band pass filter di Baxter eKing sia diventato lo standard in questa letteratura, l’uso del fil-tro di Hodrik e Prescott rende i risultati del presente studio piùfacilmente comparabili a quelli di Frankel e Rose. In più, misurealternative del ciclo economico possono contribuire ad accresce-re la solidità dei risultati.

L’indicatore, proposto da Frankel e Rose, di intensità del com-mercio bilaterale è diventato un benchmark nella letteratura. De-finendo come TRADEijt l’intensità degli scambi commerciali tra ilpaese i e il paese j nel sottoperiodo t, si ha:

nella quale Xijt (Mijt) rappresenta le esportazioni (importazioni) to-

TRADEijtijt ijt

it it jt jt

X M

X M X M=

+( )+ + +( )


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1978: fallimento del primo tentativo di costruzione di un’area valutaria in Euro-pa (Rapporto Werner) e periodo di elevata instabilità dei tassi di cambio in Eu-ropa; 2) 1979-1985: prima e seconda fase dello SME; 3)1986-1992: terza fase del-lo SME caratterizzata da una elevata stabilità dei tassi di cambio e dall’allarga-mento dell’accordo monetario ai nuovi membri mediterranei della Comunità Eu-ropea; 4) 1993-1999: crisi dello SME e politiche di convergenza nell’ambito delTrattato di Maastricht; 5) 2000-2004: nascita dell’Unione Monetaria Europea.

tali dal paese j al paese i e viceversa. Questo indicatore misura larilevanza del commercio bilaterale tra il paese i ed il paese j inrapporto al totale delle relazioni commerciali che questi paesi in-trattengono con il resto del mondo; è dunque lecito attendersi cheTRADEijt assuma valori tanto più elevati quanto più i due paesisono caratterizzati da forti legami commerciali. Tuttavia, questoindicatore potrebbe risultare inadeguato in situazioni in cui i duepaesi differiscono quanto a dimensione relativa. In particolare,ogniqualvolta il paese i ed il paese j sono caratterizzati da livellinon omogenei di attività economica, la variabile TRADEijt po-trebbe registrare valori numerici bassi pur in presenza di una ele-vata dipendenza commerciale dell’economia piccola da quellagrande15. Il sottoparagrafo 4.4 discute gli effetti di questo proble-ma in dettaglio.

Come sostenuto in precedenza, somiglianze nelle politiche dibilancio e monetarie dovrebbero favorire il comovimento dei ci-cli tra coppie di paesi. Il problema che sorge in proposito riguar-da la determinazione quantitativa di tali variabili: relativamenteal coordinamento delle politiche monetarie, viene proposto il se-guente indicatore di distanza:

INTijt = ∑k |rik - rjk| / k

Dove r rappresenta il tasso di interesse reale a breve e k il nu-mero degli anni in ciascun sottoperiodo. Questo indicatore cattu-ra sia la tendenza all’integrazione finanziaria, sia quella alla con-vergenza delle politiche monetarie che ha caratterizzato i paesieuropei dal secondo shock petrolifero in avanti. Minore il valoredi INTijt, minore sarà lo spread nei tassi di interesse tra il paese jed il paese i nel sottoperiodo t.

La misurazione della convergenza nelle politiche di bilanciopresenta maggiori problemi. Studi che hanno cercato di valuta-re l’impatto della convergenza della politica di bilancio sul sin-

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15 Ciò sembra essere vero in situazioni in cui il paese “piccolo” è fortementedipendente dalle relazioni commerciali con un’economia “grande” e quest’ultimaha un grado di apertura elevato ed è ben diversificata relativamente ai propri part-ner commerciali.

cronismo internazionale dei cicli economici (Clark e Van Win-coop; 2001, Bergman, 2004; Darvas, Rose e Szapáry, 2005) han-no tutti utilizzato indicatori basati su elaborazioni del saldo dibilancio pubblico. Ad ogni modo, vi sono buone ragioni per ri-tenere che tali misure siano soggette a problemi di reverse cau-sality16. Le autorità di politica economica, infatti, prendono de-cisioni tenendo in considerazione l’andamento delle variabili rea-li di un’economia, e l’output gap è senza dubbio una di questevariabili. Ciò determina dei problemi nella valutazione del nes-so di causalità tra il sincronismo dei cicli economici ed il coor-dinamento delle politiche di bilancio. Si considerino, ad esem-pio, due paesi (Germania e Francia) in una fase espansiva delproprio ciclo. Nel caso in cui la componente discrezionale dellapolitica di bilancio sia anticiclica, si osserverebbe in entrambi ipaesi un miglioramento del saldo del bilancio pubblico. Dunque,tra Francia e Germania, il sincronismo dei cicli economici sa-rebbe positivamente associato ad un avvicinamento dei rispetti-vi saldi di bilancio, senza che ciò rifletta un nesso causale delsecondo fenomeno verso il primo. Inoltre, queste considerazionisarebbero aggravate dalla presenza degli stabilizzatori automati-ci: nel caso di una fase ciclica espansiva sia la Francia che laGermania sarebbero caratterizzati da un miglioramento dei pro-pri saldi di bilancio anche in casi in cui la componente discre-zionale sia poco sensibile al ciclo. In conseguenza di questo pro-blema, i minimi quadrati tendono a sovrastimare l’effetto che laconvergenza delle politiche di bilancio di due paesi ha sul co-movimento dei loro cicli. Il problema di identificazione sopraesposto potrebbe essere attenuato da due considerazioni. In pri-mo luogo, lavori empirici hanno evidenziato la scarsa sensibilitàdella componente discrezionale del saldo di bilancio pubblico alciclo economico nei paesi Europei, specialmente nella prima par-te del periodo considerato (ad esempio, si veda Gali e Perotti,2003); in secondo luogo, nella costruzione della variabile, si pos-sono adottare delle misure del saldo di bilancio pubblico aggiu-


42

16 DARVAS Z. - ROSE A.K. - SZAPÀRY G. (2005) hanno reso esplicito questo pro-blema utilizzando una stima a variabili strumentali.

state per il ciclo17, ciò contribuendo ad attenuare gli effetti diquesto problema di identificazione sulle nostre stime. Di conse-guenza, vengono proposte tre differenti misure di coordinamen-to delle politiche di bilancio18:

FISC(z)ijt = ∑k |Dizk – Djzk| / k

dove Dizk è: — saldo di bilancio, definito come la differenza tra le entra-

te e le spese statali (FISC1ijt); — saldo di bilancio aggiustato per il ciclo, definito come il

saldo di bilancio al netto della componente dipendente dal cicloeconomico (FISC2ijt);

— fiscal impulse19, definito come il tasso di variazione dell’a-vanzo primario al netto del ciclo economico (FISC3ijt).

I dati sono annuali e di fonte OCSE (si veda la tavola 9 nel-l’appendice statistica).

4.2 Analisi descrittiva

L’Appendice presenta alcune statistiche riguardanti le princi-pali variabili utilizzate nella stima econometrica. Il primo puntoda evidenziare riguarda l’eventualità di un trend positivo nel co-movimento dei cicli intra-europei. Nella tavola 10 è possibile os-servare una leggera tendenza all’aumento del grado di correlazio-ne dei cicli economici tra i paesi Europei, sebbene questa dina-mica sembri dipendere dal tipo di variabile che viene adottata: lamediana di CICL2 tende a crescere monotonamente nel tempo,laddove ciò non si verifica con CICL1. Al fine di esplorare questoaspetto, il grafico 2 presenta delle stime di densità kernel (per la

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17 Per calcolare la componente ciclica del saldo di bilancio pubblico adottia-mo la procedura in GIORNO C. et AL. (1995): l’elasticità di entrate e spese pubbli-che all’output gap viene moltiplicata per la componente ciclica del tasso di cre-scita stimato in precedenza con il filtro di Hodrick e Prescott. Le elasticità sonoprese da VAN DER NOORD P. (2000) (sottoperiodo 1-4) e da GIROUARD N. - ANDRÈ C.(2005) (sottoperiodo 5).

18 Tutte le variabili sono espresse in percentuali del PIL reale.19 Per una descrizione di questo indicatore si veda BLANCHARD O. (1990).

variabile CICL1) in tre diversi sottoperiodi (1972-1978; 1986-1992;2000-2004).

Dal grafico si evince una distribuzione bimodale per la va-riabile misurante il grado di sincronismo dei cicli economici trai paesi Europei, consistente con uno schema di tipo centro/peri-feria già noto in letteratura (Bayoumi e Eichengreen, 1993; DeCecco e Perri, 1996). L’evoluzione nel tempo della distribuzionemostra un corso interessante: mentre le due mode sembrano con-vergere durante gli anni ottanta, vi è una tendenza alla polariz-zazione nell’ultimo sotto-periodo, sebbene in quest’ultimo unagrande frazione delle osservazioni sia caratterizzata da elevati gra-di di comovimento.

Per quanto riguarda le altre variabili considerate, il loro com-


44

GRAF. 2

DISTRIBUZIONE DELLA VARIABILE CICL1(PER SOTTOPERIODO)

0

1

1,5

densità

-1 -0,5 0 0,5 1comovimento reale

1972-1978 1986-1992

2000-2004

0,5

Fonte: elaborazioni su dati OCSE.

portamento nel tempo è quello atteso: l’integrazione dei merca-ti finanziari e il coordinamento delle politiche monetarie a par-tire dal secondo shock petrolifero hanno determinato una ridu-zione del gap tra i tassi di interesse reali per coppie di paesi,tendenza che appare essersi invertita nell’ultimo sottoperiodo20.Le politiche di bilancio manifestano una chiara convergenza apartire dal quarto sottoperiodo (coincidente con il processo diadeguamento ai criteri di Maastricht); l’intensità degli scambicommerciali in media ha osservato un aumento nel periodo con-siderato.

Le tavole 11 e 12 in Appendice riportano i coefficienti di cor-relazione tra la nostra variabile dipendente e i regressori. In qua-si tutti i sottoperiodi (con l’eccezione del quarto) i segni sono quel-li ipotizzati: divergenza nelle politiche macroeconomiche e mino-re interdipendenza commerciale si manifestano in presenza di unminor sincronismo dei cicli. Inoltre è interessante sottolineare (ta-vola 13) come paesi caratterizzati da un elevato interscambio com-merciale tendano ad avere tassi di interessi reali simili, ciò con-fermando le ipotesi esposte nella sezione 3.1. È inoltre possibilenotare una (più debole) associazione positiva tra interscambiocommerciale e convergenza delle politiche di bilancio21.

4.3 Stima econometrica

Prima di procedere con l’analisi viene presentata una stimadell’equazione (5) utilizzando la stessa procedura adottata da

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45


20 Ciò è interamente dovuto all’aumento dei differenziali inflazionistici che hacaratterizzato l’area euro nei suoi primi anni di vita. Su possibili spiegazioni diquesto fenomeno si veda HONOHAN P. - LANE P. (2003).

21 Ciò potrebbe essere il risultato di una relazione spuria. In particolare, la let-teratura di political economy, ha evidenziato come le istituzioni siano un’importantedeterminante delle politiche di bilancio nazionali, si veda PERSSON T. - TABELLINI G.(1999). Per cui è ragionevole ipotizzare che paesi caratterizzati da istituzioni simi-li tendano ad avere anche simili politiche di bilancio. D’altro canto, paesi che ten-dono ad avere istituzioni simili tendono, con molta probabilità, ad avere forti le-gami di natura culturale e, come suggerisce il modello di gravitazione, anche acommerciare in maniera intensa. Ciò potrebbe, in principio, spiegare questa debo-le relazione riscontrata tra la nostra variabile di coordinamento delle politiche dibilancio e il nostro indicatore di intensità dei legami commerciali.

Frankel e Rose. Questa verifica è molto importante dal momentoche può aiutare a comprendere se il diverso orizzonte temporalecoperto ed il diverso campione di paesi utilizzato in questo stu-dio possano condurre a risultati differenti. Nella tavola 2 vengo-no riportate le stime di β rispettivamente per il nostro campionee per quello utilizzato da Frankel e Rose:

i risultati appaiono simili, sebbene tanto la stima ai minimi qua-drati (d’ora in avanti OLS) quanto quella a variabili strumentali(IV) con i dati europei mostrino un più elevato valore di β. Dun-que, la previsione del modello non cambia in maniera significati-va quando si prendono in considerazione esclusivamente i paesieuropei: un aumento di una deviazione standard nella nostra va-riabile “TRADE”, conduce ad un innalzamento dello 0,1 nel coef-ficiente medio di correlazione dei cicli.

L’equazione di base è22:

(7) Corr (y,y*)t = α + β TRADEijt + γ INTijt + δFISC(z)ijt + εt


46

TAV. 2

STIMA DI β ADOPERANDO LA METODOLOGIA DI FRANKEL E ROSE

nostro dataset Frankel e Rose dataset

CICL1 CICL2

stime OLS di β 0,09 0,061 0,057(0,00) (0,01) (0,00)

stime IV di β 0,104 0,095 0,087(0,00) (0,00) (0,00)

R2 0,04 0,03 0,04oss. 438 438 840

Nota: Stima dell’equazione (5). Nella specificazione di Frankel e Rose la variabiledipendente è il coefficiente di correlazione lineare del tasso di crescita ciclico delPIL (H-P filtered). P-value (robusti) su un test a due code che i coefficienti sianouguali a 0.

22 Viene utilizzato il logaritmo naturale di TRADE come nella specificazionedi Frankel e Rose.

Si propongono qui due tecniche di stima alternative: OLS eIV23. Viene eseguita una regressione per ognuna delle tre misuredi coordinamento delle politiche di bilancio, ottenendo in questomodo sei stime di riferimento (tre utilizzando OLS, e tre adot-tando IV): la tavola 3 e la tavola 4 presentano i risultati rispetti-vamente per CICL1 e CICL2. Inoltre, si esegue un’analisi di sen-sitività delle stime in relazione ai seguenti problemi: i) stabilitàtemporale dei parametri stimati; ii) diversa scansione in sottope-riodi dell’orizzonte temporale; iii) presenza di outlier; iv) dimen-sione relativa dei paesi.

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47


23 Per gli strumenti adottati si veda tavola 9 nell’Appendice statistica.

TAV. 3

STIME DI RIFERIMENTO (CICL1)

CICL1 CICL1 CICL1 CICL1 CICL1 CICL1(OLS) (OLS) (OLS) (IV) (IV) (IV)

TRADE 0,074 0,09 0,09 0,062 0,059 0,073(0,00) (0,00) (0,00) (0,04) (0,04) (0,01)

FISC1 –0,026 –0,026(0,01) (0,01)

FISC2 –0,025 –0,028(0,01) (0,00)

FISC3 –0,029 –0,032(0,02) (0,01)

INT –0,013 –0,005 –0,01 –0,016 –0,011 –0,016(0,27) (0,39) (0,39) (0,33) (0,33) (0,22)

R2 0,09 0,10 0,10 0,10 0,10 0,103F test 13,83 15,93 14,08 9,57 12,59 7,87

(0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00)Hansen J test 3,6 3,9 3,1

(0,16) (0,13) (0,20)oss. 432 418 418 432 418 418TEST 0,09 0,07 0,15

Nota: Stima dell’equazione (7). Variabile dipendente CICL1. Costante omessa. F te-st sulla congiunta significatività dei coefficienti (esclusa constante). Hansen J testsull’esogeneità degli strumenti all’equazione (7). P-values (robusti) in parentesi. Lariga “TEST” testa l’ipotesi nulla che il coefficiente β stimato nell’equazione (7) nonsia statisticamente inferiore al coefficiente β stimato nell’equazione (5).

I risultati suggeriscono i seguenti punti: In primo luogo, la convergenza nelle politiche di bilancio tra

paesi europei è associata ad un più elevato grado di comovimen-to dei cicli economici. Il coefficiente δ tende ad essere significa-tivamente negativo in tutte le stime dell’equazione (7)24. Inoltre, ilrisultato appare anche quantitativamente rilevante: un passaggiodal terzo al primo quartile nella distribuzione della variabile FI-SC2 è associato ad un incremento nella correlazione dei cicli eco-


48

24 Si noti come il valore numerico del coefficiente stimato quando viene adot-tata la variabile FISC2 (la quale è costruita sui saldi di bilancio corretti per il ci-clo) sia molto simile al coefficiente associato alla variabile FISC1. Una possibilespiegazione risiede nel fatto che gli effetti del ciclo economico potrebbero essereerosi dalla definizione delle variabili come medie nell’arco di un sottoperiodo.

TAV. 4

STIME DI RIFERIMENTO (CICL2)


TRADE 0,043 0,05 0,059 0,069 0,06 0,071(0,02) (0,00) (0,00) (0,01) (0,04) (0,01)

FISC1 –0,013 –0,01(0,06) (0,17)

FISC2 –0,014 –0,013(0,05) (0,07)

FISC3 –0,021 –0,02(0,07) (0,09)

INT –0,021 –0,017 –0,02 –0,016 –0,015 –0,017(0,06) (0,15) (0,09) (0,20) (0,23) (0,16)

R2 0,05 0,05 0,5 0,5 0,05 0,5F test 6,81 7,65 7,43 6,75 7 6,75

(0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00)Hansen J test 4,06 3,9 3,7

(0,13) (0,13) (0,15)oss. 432 418 418 432 418 418TEST 0,12 0,09 0,12


nomici (CICL1) pari al 26% del valore medio. Risultati analoghisono stati ottenuti in maniera indipendente da Bergman (2004) eDarvas, Rose e Szapáry (2005).

In secondo luogo, paesi caratterizzati da un minore spread neitassi di interessi reali tendono ad avere cicli economici più sin-croni. Sebbene il coefficiente γ sia negativo in tutte le stime del-l’equazione (7), nella maggior parte dei casi non è statisticamen-te diverso da zero a livelli di significatività convenzionali. Èconfortante, però, che i p-values (a due code) risultino stabili nel-le dodici specificazioni, variando dal 39% al 6%.

Infine, legami commerciali intensi tendono ad essere associatiad un più elevato sincronismo dei cicli economici. Questo risul-tato conferma la solidità dello studio di Frankel e Rose. Tuttavia,una volta considerata la convergenza delle politiche macroecono-miche, l’importanza quantitativa dell’effetto tende a ridursi. Nel-l’ultima colonna delle tabelle 8 e 9 viene testata l’ipotesi nulla cheil coefficiente β nella stima dell’equazione (7) non sia inferiore aquello stimato nell’equazione (5). Come si evince, questa ipotesi èrigettata nella maggior parte dei casi a livelli di significatività con-venzionali.

4.4 Analisi di sensitività25

Il primo controllo di solidità consiste nel verificare come lecorrelazioni parziali evidenziate in precedenza varino nel tempo.Lo studio della stabilità temporale dei coefficienti viene effettua-to escludendo un sottoperiodo alla volta nella stima dell’equazio-ne (7). Come è possibile osservare in tavola 14 (in Appendice), ilcoefficiente relativo alla variabile FISC2 è sorprendentemente sta-bile nel tempo: i valori puntuali fluttuano intorno al valore pre-sentato in tavola 3 e la significatività statistica del coefficiente èsolida rispetto a questo esercizio. Anche il coefficiente β mostraun buon grado di stabilità temporale sia nelle stime puntuali che

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49


25 I risultati qui riportati sono relativi alla variabile dipendente CICL1. Risul-tati molto simili sono ottenuti nel caso in cui la variabile dipendente sia CICL2,e possono essere forniti dall’autore su richiesta.

nella significatività statistica dei coefficienti. L’effetto della con-vergenza nelle politiche monetarie sul sincronismo dei cicli, inve-ce, mostra un’elevata variabilità tra i sottoperiodi sia nelle stimepuntuali che negli intervalli di confidenza (al 95%).

Come discusso nel sottoparagrafo 4.1, la suddivisione in sot-toperiodi è arbitraria. Per verificare se i risultati cambino con sud-divisioni temporali del campione alternative, l’equazione (7) vie-ne stimata su:

— dati cross-sezionali (1972-2004);— dati panel, con una diversa scansione in sottoperiodi (due

sottoperiodi, 1972-1987; 1988-2004).Si può osservare nella tavola 5 come i principali risultati del-

lo studio siano preservati. Il segno dei coefficienti è quello atteso;inoltre, la loro significatività statistica, sebbene bassa nella speci-ficazione cross-sezionale, aumenta considerevolmente nella stimacon dati panel.

La solidità delle stime può essere verificata anche in relazio-


50

TAV. 5

ALTERNATIVA SUDDIVISIONE IN SOTTOPERIODI DEL CAMPIONE

specificazione specificazione panelcross-sezionale a due sottoperiodi

CICL1 CICL1 CICL1 CICL1(IV) (IV) (IV) (IV)

TRADE 0,11 0,068 0,11 0,076(0,00) (0,2) (0,00) (0,01)

FISC2 –0,025 –0,02(0,06) (0,04)

INT –0,032 –0,029(0,3) (0,05)

R2 0,25 0,26 0,18 0,21oss. 90 90 180 180TEST 0,23 0,13

Nota: Stima dell’equazione (7). Variabile dipendente CICL1. Costante omessa. P-values (robusti) in parentesi. La riga “TEST” testa l’ipotesi nulla che il coefficien-te β stimato nell’equazione (7) non sia statisticamente inferiore al coefficiente βstimato nell’equazione (5).

ne alla presenza di outlier nel campione. Questi sono identificaticome osservazioni il cui valore numerico è inferiore (superiore)al primo (terzo) quartile della distribuzione per un fattore pari atre volte il range interquartile (q3-q1). Ciò equivale ad eliminaredodici osservazioni del campione26. La tavola 6 riporta le stimedell’equazione (7) su questo numero ridotto di osservazioni. Co-me si può vedere, né il coefficiente β né il coefficiente δ nella sti-ma dell’equazione (7) sono influenzati dalla presenza di outlier.Inoltre, il coefficiente relativo alla variabile di convergenza nellepolitiche monetarie è adesso significativamente diverso da zero.

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51


26 Tutte queste osservazioni si riferiscono alla variabile INT. Tra queste, novesono relative al periodo 1993-1999 (processo di convergenza di Maastricht) men-tre le restanti tre si riferiscono al periodo 1979-1985.

TAV. 6

SENSIBILITÀ DELLE STIME ALLA PRESENZA DI OUTLIER


TRADE 0,077 0,10 0,10 0,067 0,06 0,078(0,02) (0,00) (0,00) (0,01) (0,03) (0,01)

FISC1 –0,025 –0,024(0,01) (0,02)

FISC2 –0,023 –0,026(0,00) (0,00)

FISC3 –0,028 –0,03(0,02) (0,01)

INT –0,025 –0,017 –0,02 –0,023 –0,022 –0,027(0,05) (0,19) (0,09) (0,08) (0,09) (0,04)

R2 0,11 0,11 0,10 0,10 0,11 0,10F test 15,82 17,77 16,21 11,41 11,92 9,78

(0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00) (0,00)Hansen J test 3,537 3,48 3,1

(0,17) (0,17) (0,21)oss. 420 406 406 420 406 406TEST 0,12 0,10 0,20


Infine, come evidenziato nel sottoparagrafo 4.1, l’indicatoreutilizzato per misurare i legami commerciali potrebbe essere ina-deguato nel cogliere fenomeni di dipendenza commerciale di un’e-conomia piccola da una di grandi dimensioni. Ciò potrebbe esse-re problematico in quanto, in questo contesto, è verosimile at-tendersi un elevato grado di correlazione tra i cicli dei due paesiconsiderati27. Quindi, sarebbe in principio possibile osservare unelevato grado di comovimento delle variabili reali associato a bas-si valori numerici dell’indicatore di interdipendenza commerciale,fenomeno questo che attenuerebbe la stima del coefficiente β nel-l’equazione (7).

Per valutare l’entità di questo problema nel campione di pae-si europei è possibile effettuare un test. Al fine di mostrarne laratio, si considerino due coppie di paesi; la prima composta daeconomie approssimativamente simili (ad esempio Italia e Fran-cia) quanto a dimensioni mentre la seconda caratterizzata da dueeconomie con livelli di attività economica molto diversi (ad esem-pio, Francia e Belgio). Si assuma, inoltre, che il valore numericodella variabile TRADEt sia simile per le due coppie di paesi. Se ilproblema evidenziato in precedenza è rilevante nei dati europei,si dovrebbe osservare un più elevato grado di comovimento traFrancia e Belgio piuttosto che tra Francia e Italia. Ripetendo ilragionamento per tutte le coppie di paesi nel campione, si ha chel’effetto marginale della varabile TRADE dovrebbe essere maggio-re ogniqualvolta la coppia di paesi considerata sia composta daeconomie di diverse dimensioni. Viene dunque stimata la seguen-te equazione:

(8) Corr (y,y*)t = α + β TRADEjit + φ TRADEjit×SIZEijt ++ γ INTijt+ δFISCijt + εt

Dove SIZEijt è una variabile binaria definita come28:


52

27 In questa situazione sarebbe opportuno parlare di causalità piuttosto che dicomovimento: uno shock che colpisce l’economia grande tende ad avere ampie ri-percussioni su quella piccola, mentre il contrario non avviene. Ringrazio un refe-ree anonimo per aver evidenziato questo punto.

28 Un paese è definito “piccolo” (“grande”) se il suo PIL reale è inferiore (su-periore) al 25mo (75mo) percentile nel sottoperiodo t.

Se l’eterogeneità nei livelli di attività economica tra i paesieuropei è rilevante, il coefficiente φ dovrebbe essere significativa-mente superiore a zero. La tavola 7 presenta i risultati della sti-ma dell’equazione (8). Come si può osservare, l’ipotesi che φ siauguale a zero non è mai rigettata a livelli di significatività con-venzionali.

4.5 Sintesi dei risultati

Le stime econometriche e l’analisi di sensitività condotte sug-geriscono tre principali risultati.

In primo luogo, paesi con politiche di bilancio simili tendo-

SIZE se il paese ( ) è piccolo

ijti j= 1 ed il paese ( ) è grande nel sottoperiodj i oo

altrimentit

0{

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53


TAV. 7

STIMA DELL’EQUAZIONE (8)

CICL1 CICL1 CICL1(IV) (IV) (IV)

TRADE*SIZE 0,003 0,003 0,002(0,97) (0,97) (0,80)

TRADE 0,061 0,059 0,072(0,03) (0,04) (0,01)

FISC1 –0,025(0,00)

FISC2 –0,028(0,00)

FISC3 –0,032(0,01)

INT –0,012 –0,01 –0,016(0,30) (0,30) (0,20)

R2 0,10 0,10 0,09oss. 418 418 418TEST 0,09 0,07 0,15

Nota: Stima dell’equazione (8). Variabile dipendente CICL1. Costante omessa. P-values (robusti) in parentesi. La riga “TEST” testa l’ipotesi nulla che il coefficien-te β stimato nell’equazione (8) non sia statisticamente inferiore al coefficiente βstimato nell’equazione (5).

no ad avere cicli economici maggiormente correlati. Questo ri-sultato è robusto a variazioni dei sottoperiodi utilizzati nello stu-dio ed all’esclusione di outlier dal campione. Inoltre, la discussio-ne nella sezione 4.1 e l’uso di saldi di bilancio aggiustati per il ci-clo sembrano suggerire che la stima del coefficiente γ nell’equa-zione (7) rifletta l’impatto causale della convergenza delle politi-che di bilancio sul comovimento dei cicli economici intra-euro-pei.

In secondo luogo, coppie di paesi con basso spread sui tassidi interesse reali sono caratterizzati da un maggior sincronismodei cicli economici. Le stime di γ nell’equazione (7) presentano unbasso livello di significatività statistica ed un’elevata variabilità trai sottoperiodi, ciò suggerendo la debolezza di questa correlazione.Tuttavia, l’analisi di sensitività ha mostrato come la significativitàstatistica delle stime aumenti quando gli outlier vengono esclusidal campione.

Infine, alti livelli di interdipendenza commerciale sono asso-ciati ad un elevato grado di correlazione dei cicli economici. Que-sto effetto appare robusto all’introduzione nel modello econome-trico delle variabili misuranti il grado di coordinamento nelle po-litiche macroeconomiche, ciò suggerendo la solidità dei risultatidi Frankel e Rose. In quest’ultimo caso, però, la dimensione delcoefficiente β nell’equazione (7) si riduce in maniera significativa.

Il grafico 3 presenta le stime del trade effect nell’equazione (7)(riportate nelle tavole 8 e 9) e le compara con quelle derivanti dal-la stima dell’equazione (5) (tavola 2). Il risultato sorprendente èche le nostre stime IV sono in media del 33% inferiori rispetto aquelle ottenute attraverso la procedura econometrica seguita daFrankel e Rose. In quanto segue forniamo una possibile spiega-zione di questo fenomeno.

La stima di β a variabili strumentali (IV) nell’equazione (5)può essere espressa come:

(9)

nella quale TRÂDE è il vettore dei valori teorici dalla regressione

�βIVCOV y

VAR= ( , ˆ )

( ˆ )

TRADE

TRADE


54

first stage, e y è la nostra variabile dipendente. Assumendo inve-ce che il vero modello sia rappresentato da (7) e che TRÂDE siaortogonale al termine di errore nell’equazione (7), possiamo ri-scrivere (a) nel seguente modo:

(10)

La tavola 8 mostra il coefficiente di correlazione tra le varia-bili di convergenza nelle politiche macroeconomiche e la variabi-le TRÂDE. Come è possibile notare, i momenti campionari con-fermano l’idea avanzata da Gruben, Koo e Millis che paesi vicinigeograficamente e culturalmente sono caratterizzati da politiche

�β β δIVCOV

VAR

COV FIS= +( ˆ )

( ˆ )

(TRADE,TRADE

TRADE

CC

VAR

COV INT

VAR

, ˆ )

( ˆ )

( , ˆ )

TRADE

TRADE

TRADE

+

+ γ(( ˆ )TRADE

L. BOCOLA

55


GRAF. 3

COMPARAZIONE TRA I NOSTRI RISULTATI DI RIFERIMENTOE QUELLI OTTENUTI ATTRAVERSO LA METODOLOGIA

DI FRANKEL E ROSE

Nota: Medie ponderate (t-statistic robuste come pesi) dei β stimati nelle differen-ti specificazioni.

0

4

8

12

β

metodo di F & R nostre stime OLS

nostre stime IV

economiche simili. L’esclusione delle variabili di policy dall’equa-zione (5) dovrebbe dunque determinare una sovrastima di β dalmomento che:

(11)

5. - Conclusioni

La distribuzione geografica degli shock è uno dei criteri che lateoria sviluppata da Mundell (1961) indica come determinante delsuccesso di un’area valutaria. Quando due paesi sono soggetti a mo-vimenti asimmetrici dei loro cicli economici, la creazione di istitu-zioni monetarie comuni potrebbe essere inefficiente e generare pro-blemi di stabilità macroeconomica. Questo approccio è stato criti-cato da Frankel e Rose (1998), i quali hanno ipotizzato che il cri-terio in questione sia in realtà endogeno all’adozione della valutacomune stessa. Tassi di cambio fissi dovrebbero, infatti, generaremaggiore interdipendenza commerciale tra i paesi facenti parte al-l’accordo, ciò stimolando un più elevato comovimento delle varia-bili reali e favorendo il funzionamento delle istituzioni monetariecomuni. Questo saggio ha esteso l’approccio econometrico adotta-to da Frankel e Rose per sostenere la loro ipotesi. Partendo dalleconsiderazioni presentate da Gruben, Koo e Millis (2002), si è con-siderato esplicitamente il ruolo che la convergenza nelle politichemacroeconomiche tra coppie di paesi può avere sul comovimentodei loro cicli. I risultati di questo studio suggeriscono che:

�β βIV

pk k → + > 0


56

TAV. 8

CORRELAZIONE TRA I REGRESSORI E TRÂ·DE

TRÂDE(valori teorici dalla regressione I stage)

FISC1 –0,22FISC2 –0,225FISC3 –0,10INT –0,19

i) il coordinamento delle politiche macroeconomiche sembraavere un’influenza positiva sul sincronismo dei cicli: maggiore ilgrado di vicinanza delle politiche di bilancio tra coppie di paesi,più elevata la correlazione delle loro variabili reali. Inoltre i datiutilizzati forniscono un leggero riscontro all’idea che la conver-genza dei tassi di interesse a breve abbia giovato al comovimen-to intra-europeo dei cicli economici, specialmente quando gli ou-tlier vengono esclusi dal campione.

ii) l’intensità del commercio bilaterale tende ad aumentare ilsincronismo dei cicli economici tra coppie di paesi. L’effetto è sta-tisticamente significativo anche dopo aver considerato nella spe-cificazione econometrica gli indicatori di convergenza delle poli-tiche macroeconomiche. Ciò suggerisce la solidità dello studio diFrankel e Rose.

iii) Una volta considerata la convergenza nelle politiche ma-croeconomiche tra i paesi europei, l’effetto delle interdipendenzecommerciali sul sincronismo dei cicli economici intra-europei ten-de ad essere significativamente inferiore (in media del 36%-33%)a quello stimato attraverso la procedura di Frankel e Rose. Unapossibile spiegazione risiede nella possibilità che le variabili stru-mentali utilizzate da Frankel e Rose catturino in parte l’effetto del-le variabili di convergenza delle politiche economiche, dando luo-go in questo modo ad una sovrastima del trade effect (Gruben, Kooe Millis, 2002).

Questi risultati suggeriscono una serie di implicazioni per ilfunzionamento dell’Unione Monetaria Europea (UME).

In primo luogo questo studio è consistente con l’idea che l’a-dozione dell’Euro non dovrebbe alterare nel breve termine il pat-tern storico di comovimento dei cicli europei attraverso il canalecommerciale. Da un lato, infatti, recenti studi empirici (De Nar-dis e Vicarelli, 2003; Micco, Ordonez e Stein, 2003) non hanno in-dividuato un considerevole effetto dell’adozione dell’Euro sugliscambi commerciali intra-UME. Dall’altro, le stime presentate inquesto studio suggeriscono che un passaggio dalla mediana al 75mo

percentile nella distribuzione della variabile “TRADE” (corrispon-dente ad un incremento del 150% di questo indicatore) dovrebbeindurre un aumento nel grado di correlazione dei cicli economi-

L. BOCOLA

57


ci intra-europei pari al 15% del valore medio. Date queste dueconsiderazioni, è lecito attendersi che l’ipotesi di Frankel e Rosesia verosimilmente operante nel lungo termine.

Un’altra implicazione dell’analisi è che regole di bilancio pos-sono avere effetti benefici sul quadro delle politiche di stabilizza-zione macroeconomica nell’UME. I primi studi sulle ragioni delTrattato di Maastricht e sul Patto di Stabilità e Crescita (PSC)(Lamfalussy, 1989; Bovemberg, Kremer e Masson, 1991; Buiter,Corsetti e Roubini, 1993; Artis e Winckler, 1999) hanno identifi-cato nella stabilità finanziaria dell’Unione Monetaria Europea enella credibilità della Banca Centrale Europea (BCE) i principalibenefici dell’adozione di regole di bilancio in Europa. Questo stu-dio suggerisce che regole di bilancio possono favorire la politicadi stabilizzazione operata dalla BCE: nella misura in cui il PSCprevenga comportamenti asimmetrici nella conduzione delle poli-tiche di bilancio nazionali, si dovrebbero osservare cicli economicipiù sincroni tra paesi Europei e, dunque, una politica monetariacomune più efficace. È anche vero, però, che le politiche di bi-lancio nazionali rivestono oggi un ruolo più importante che inpassato per contrastare shock negativi: considerando il basso gra-do di mobilità del lavoro tra paesi europei, l’adozione di una po-litica monetaria comune, e l’assenza di un sistema assicurativo fe-derale (su questo punto si veda Farina e Tamborini, 2002), è evi-dente come le politiche di bilancio nazionali siano tra i pochi stru-menti di politica economica in grado di rispondere a shock asim-metrici. La soluzione di questo trade-off tra “regole Europee” e “di-screzionalità nazionale” rappresenta una delle principali questio-ni che le autorità Europee dovranno affrontare al fine di miglio-rare il quadro delle politiche di stabilizzazione macroeconomicae di incrementare il successo economico dell’Euro.


58

APPENDICE STATISTICA

L. BOCOLA

59


TAV. 9

IL DATA SET

variabile descrizione fonte osservazioni notemancanti

CICL1 coefficiente di OECD // //correlazione lineare (Retrospectivetra i tassi di crescita Statistics, 2002;

ciclici del PIL per OECDcoppie di paesi Economic

(Band Pass filtered) Outlook)

CICL2 coefficiente di // //correlazione lineare tra i tassi di crescita

ciclici del PIL per coppie di paesi

(H-P filtered)

FISC1 OECD // //(Retrospective

statistics, 2002;OECD

Economic Outlook)

FISC2 nostre elaborazioni Portogallo si veda notasu OECD (1972-1978) 12 nel testo

(Retrospective per il calcolostatistics, 2002; della componente

OECD ciclica deiEconomic Outlook, deficit di

diversi anni) bilancio

FISC3 si veda il paragrafo 4.1

INT AMECO database Grecia deflatore dei(EU-Commission) e Svezia consumi provati

(1972-1978) per calcolarei tassi di

interesse realia breve

segue


60

segue TAV. 9

IL DATA SET

variabile descrizione fonte osservazioni notemancanti

TRADE ITCS database, dati sull’AustriaOECD sono di fonte

IMF Directionof Trade statistics

Ling variabile dummy Frankel eche prende il Rosevalore 1 se data-set

i due paesi hannola stessa lingua

ufficiale

variabili Lndist logaritmo della Frankel estrumentali distanza (in miglia) tra Rose

le “capitali economiche” data-settra coppie di paesi

Adjacent variabile dummy Frankel eche prende il Rosevalore 1 se data-seti due paesi

condividono unafrontiera politica

L. BOCOLA

61


TA

V.

10

STA

TIS

TIC

HE

DE

SC

RIT

TIV

E,

PE

R S

OT

TO

PE

RIO

DO

1972

-197

819

79-1

985

1986

-199

219

93-1

999

2000

-200

4 19

72-2

004

CIC

L1

P25

0,01

3–0

,013

–0,0

262

0,21

0,33

0,09

3P

500,

480,

290,

310,

630,

710,

47P

750,

760,

610,

540,

770,

880,

74M

edia

0,38

0,25

0,27

0,47

0,47

0,37

Cv

1,15

1,50

1,23

0,92

1,16

1,19

CIC

L2

P25

0,01

20,

150,

130,

31-0

,03

0,11

P50

0,42

0,45

0,48

0,62

0,67

0,51

P75

0,68

0,60

0,67

0,79

0,86

50,

74M

edia

0,

340,

380,

410,

490,

410,

40C

v1,

180,

870,

820,

771,

351,

01F

ISC

1P

252,

032,

542,

601,

651,

92,

07P

503,

754,

104,

472,

482,

723,

33P

755,

97,

047,

474,

14,

25,

72M

edia

4,27

4,97

5,38

3,19

3,1

4,15

Cv

0,64

0,61

0,61

0,62

0,57

0,67

FIS

C2

P25

2,14

2,57

2,79

1,62

1,89

2,08

P50

3,8

4,13

4,72

2,32

2,71

3,2

P75

6,08

6,9

7,33

3,54

4,25

5,57

Med

ia4,

484,

95,

372,

623,

14,

11C

v0,

630,

590,

60,

50,

590,

67F

ISC

3P

251,

642,

161,

991,

891,

381,

75P

502,

943,

142,

852,

951,

982,

82P

754,

504,

024,

054,

192,

94,

05M

edia

3,27

3,22

3,24

3,2

2,34

3,05

Cv

0,62

0,42

0,47

0,51

0,55

0,53

segu

e


62

segu

e T

AV.

10

STA

TIS

TIC

HE

DE

SC

RIT

TIV

E,

PE

R S

OT

TO

PE

RIO

DO

1972

-197

819

79-1

985

1986

-199

219

93-1

999

2000

-200

4 19

72-2

004

TR

AD

EP

250,

003

0,00

30,

0046

0,00

480,

0039

0,00

42P

500,

007

0,00

60,

0076

0,00

80,

006

0,00

7P

750,

016

0,01

70,

021

0,02

0,01

70,

018

Med

ia0,

013

0,01

40,

016

0,01

640,

015

0,01

52C

v1,

251,

231,

101,

051,

141,

146

INT

P25

2,9

2,3

1,5

1,15

0,76

1,35

P50

3,92

2,9

2,21

1,55

1,18

22

P75

5,4

43,

072,

121,

83,

27M

edia

4,01

3,53

2,4

1,4

22,

58C

v0,

420,

560,

490,

740,

560,

67

Not

a: P

25,

P50

e P

75 s

ono

risp

etti

vam

ente

il

25m

o , la

med

ian

a ed

il

75m

op

erce

nti

le,

Cv

è il

coe

ffic

ien

te d

i va

riaz

ion

e.

L. BOCOLA

63


TAV. 11

CORRELAZIONE TRA VARIABILE DIPENDENTE (CICL1) ED I REGRESSORI

1972-1978 1979-1985 1986-1992 1993-1999 2000-2004 1972-2004

TRADE 0,24 0,06 0,20 –0,03 0,39 0,20FISC1 –0,61 –0,19 0,02 0,05 –0,28 –0,29FISC2 –0,67 –0,22 0,005 0,05 –0,25 –0,29FISC3 –0,67 –0,20 –0,14 –0,18 –0,04 –0,25INT 0,14 –0,17 –0,14 0,13 –0,10 –0,16

TAV. 12

CORRELAZIONE TRA VARIABILE DIPENDENTE (CICL2) ED I REGRESSORI

1972-1978 1979-1985 1986-1992 1993-1999 2000-2004 1972-2004

TRADE 0,37 0,02 0,17 –0,03 0,24 0,19FISC1 –0,21 –0,12 –0,06 0,19 –0,13 –0,13FISC2 –0,20 –0,16 –0,09 0,12 –0,15 –0,16FISC3 –0,32 –0,15 –0,33 0,04 –0,04 –0,12INT –0,002 –0,33 –0,1 0,13 –0,24 –0,15

TAV. 13

CORRELAZIONE TRA I REGRESSORI

TRADE FISC1 FISC2 FISC3 INT

TRADE * * * * *FISC1 –0,19 * * * *FISC2 –0,20 0,95 * * *FISC3 –0,12 0,50 0,52 * *INT –0,25 0,24 0,25 0,1320 *


64

TA

V.

14

ST

IMA

DE

LL’

EQ

UA

ZIO

NE

(7)

NE

I S

OT

TO

PE

RIO

DI

(CIC

L1)

escl

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one

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escl

usi

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escl

usi

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sion

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iod

oso

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erio

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sott

oper

iod

o

OL

SIV

OL

SIV

OL

SIV

OL

SIV

OL

SIV

TR

AD

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079

0,05

80,

110,

080,

10,

050,

120,

090,

060,

014

(0,0

1)(0

,07)

(0,0

0)(0

,02)

(0,0

0)(0

,1)

(0,0

0)(0

,01)

(0,0

3)(0

,65)

FIS

C2

–0,0

2–0

,02

–0,0

3–0

,03

–0,0

3–0

,03

–0,0

1–0

,02

–0,0

22–0

,025

(0,0

0)(0

,00)

(0,0

0)(0

,00)

(0,0

0)(0

,00)

(0,0

4)(0

,02)

(0,0

0)(0

,00)

INT

–0,0

2–0

,02

0,02

10,

01–0

,05

–0,0

1–0

,005

–0,0

09–0

,008

–0,0

18(0

,1)

(0,0

9)(0

,2)

(0,3

)(0

,66)

(0,3

6)(0

,7)

(0,5

)(0

,5)

(0,1

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332

732

832

732

7

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quaz

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e (7

)es

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do

alla

vol

ta.

BIBLIOGRAFIA

ALESINA A. - BARRO R.J., «Currency Unions», The Quarterly Journal of Economics,vol. 117, n. 2, pp. 409-436.

ARTIS M.J - WINKLER B., «The Stability Pact: Trading off Flexibility for Credibi-lity?», in HUGHES HULLET A. - HUTCHINSON M.M. - HOUGAARD JENSEN S.E. (a cu-ra di), Fiscal Aspects of European Monetary Integration, Cambridge, CambridgeUniversity Press, 1999.

ARTIS M.J. - ZHANG W., «International Business Cycle and the ERM : Is there a Eu-ropean Business Cycle?», International Journal of Finance and Economics, vol.2, n. 1, 1997, pp. 1-16.

BAXTER M. - KOUPARITSAS M., «Determinants of Business-Cycle Comovement: A Ro-bust Analysis», Journal of Monetary Economics, vol. 52, n. 1, 2005, pp. 113-157.

BAXTER M. - KING G., «Measuring Business Cycles: Approximate Band-Pass Filtersfor Economic Time Series», The Review of Economics and Statistics, vol. 81, n.4, 1999, pp. 575-593.

BAYOUMI T. - EICHENGREEN B., «Shocking Aspects of European Monetary Integra-tion», in GIAVAZZI F. - TORRES M., (a cura di), Adjustment and Growth in the Eu-ropean Union, Cambridge, Cambridge University Press, 1993.

— — - — —, «Ever Closer to Heaven? An Optimum Currency-Area Index for Eu-ropean Countries», European Economic Review, vol. 41, n. 3, 1997, pp. 761-770.

BERGMAN M., «How Similar are European Business Cycles?», Lund, Lund Univer-sity, EPRU, Working Paper, Series n. 9, 2004.

BLANCHARD O., «Suggestion for a New Set of Fiscal Indicators», Paris, OECD,OECD, Economics Department, Working Papers, n. 79, 1990.

BOVEMBERG L. - KREMERS J. - MASSON P., «Economic and Monetary Union in Eu-rope and Constraints on National Budgetary Policies», Washington, IMF, StaffPapers, vol. 38, n. 2, 1991.

BUITER W.H. - CORSETTI G. - ROUBINI N., «Excessive Deficits: Sense and Nonsensein the Treaty of Maastricht», Economic Policy, vol. 8, n. 16, 1993, pp. 57-100.Tradotto in Italiano e pubblicato come «Disavanzo eccessivo, ragionevolezza enonsenso nel Trattato di Maastricht», Rivista di Politica Economica, Giugno1993, pp. 3-82.

CHECCHI D., Interdipendenza e coordinamento delle politiche economiche, Roma, LaNuova Italia Scientifica, 1990.

CLARK T. - VAN WINCOOP E., «Borders and Business Cycles», Journal of Internatio-nal Economics, vol. 55, n. 1, 2001, pp. 58-85.

DARVAS Z. - ROSE A.K. - SZAPÀRY G., «Fiscal Divergence and Business Cycle Synch-ronization: Irresponsability is Idiosyncratic», Cambridge (MA), NBER, WorkingPaper, n. 11580, 2005.

DE CECCO M.- PERRI F., «L’integrazione europea: un’analisi empirica», Moneta e Cre-dito, n. 193, 1996, pp. 89-121.

DE GRAUWE P., «Monetary Policies in the Presence of Asymmetries», London, CE-PR, Discussion Paper, n. 2393, 2000.

DE NARDIS S. - VICARELLI C., «The Impact of the Euro on Trade: The (Early) Ef-fect is not so Large», Roma, ISAE, Working Paper, n. 31, 2003.

FARINA F. - TAMBORINI R., «Le politiche macroeconomiche di stabilizzazione in Eu-ropa nel nuovo regime di «unione monetaria»», in FARINA F. - TAMBORINI R. (acura di), Da nazioni a regioni, Bologna, Il Mulino, 2002.

L. BOCOLA

65


FRANKEL J. - ROSE A.K., «The Endogeneity of the Optimum Currency Area Crite-ria», The Economic Journal, vol. 108, n. 449, 1998, pp. 1009-1025.

GALI J. - PEROTTI P., «Fiscal Policy and Monetary Integration in Europe», Econo-mic Policy, vol. 18, n. 37, 2003, pp. 533-572.

GIORNO C. - RICHARDSON P. - ROSEVEARE D. - VAN DEN NOORD P., «Estimating Po-tential Output, Output Gaps and Structural Budget Balances», Paris, OECD,Economics Department Working Papers, n. 152, 1995.

GIRUARD N. - ANDRE C., «Measuring Cyclically-Adjusted Budget Balances forOECD Countries», Paris, OECD, Economics Department Working Papers, n. 434,2005.

GLICK R. - ROSE A.K., «Does a Currency Union Affect Trade? The Time-Series Evi-dence», European Economic Review, vol. 46, n. 6, 2002, pp. 1125-1151.

GRUBEN W. - KOO J. - MILLIS E., «How Much Does International Trade Affect Bu-siness Cycles Synchronization?», Dallas, Federal Reserve Bank of Dallas,Working Paper, n. 0203, 2002.

HONOHAN P. - LANE P., «Divergent Inflation Rates in EMU», Economic Policy, vol.18, n. 37, 2003, pp. 357-394.

IMBS J., «Co-fluctuations», London, CEPR, Discussion Paper, n. 2267, 2003.— —, «Trade, Finance, Specialization and Synchronization», Review of Economics

and Statistics, vol. 86, n. 3, 2004, pp. 723-734.KENEN P.B., «The Optimum Currency Area: An Eclectict View», in MUNDELL R.A.

- SWOBODA A.K. (a cura di), Monetary Problems of the International Economy,Chicago, University of Chicago Press, 1969.

KOSE A. - PRASAD E. - TERRONES M., «How Does Globalization Affect the Synch-ronization of Business Cycles?», American Economic Review, vol. 93, n. 2, 2003,pp. 57-62.

KRUGMAN P., «Lessons of Massachusetts for EMU», in GIAVAZZI F. - TORRES M. (acura di), Adjustment and Growth in the European Union, Cambridge, Cambrid-ge University Press, 1993, pp. 241-269.

LAMFALUSSY A., «Macro-Coordination of Fiscal Policies in an Economic and Mo-netary Union in Europe», in COMMITTEE FOR THE STUDY OF THE EUROPEAN ECO-NOMIC AND MONETARY UNION, Report on Economic and Monetary Union in theEuropean Community (Delors Report), 1989, pp. 92-125.

MICCO A. - ORDONEZ G. - STEIN E., «The Currency Union Effect on Trade: EarlyEvidence from EMU», Economic Policy, vol. 18, n. 37, 2003, pp. 315-356.

MUNDELL R.A., «A Theory of Optimal Currency Areas», American Economic Re-view, vol. 51, n. 4, 1961, pp. 657-665

OBSTFELD M. - PERI G., «Regional Non-Adjustment and Fiscal Policy», EconomicPolicy, vol. 13, n. 26, 1998, pp. 205-259.

PERSSON T., «Currency Unions and Trade: How Large is the Treatment Effect?»,Economic Policy, vol. 16, n. 33, 2001, pp. 433-462.

PERSSON T. - TABELLINI G, «Political Economics and Macroeconomic Policy», inTAYLOR J.B. - WOODFORD M. (a cura di), Handbook of Macroeconomics, Amster-dam/London, North Holland, 1999, pp. 1397-1482.

PRASAD E. - GABLE J., «International Evidence on the Determinants of Trade Dy-namics», Washington, IMF, Staff Papers, vol. 45, n. 3, 1998, pp. 401-439.

TAVLAS G., «The Theory of Monetary Integration», Open Economies Review, vol. 5,n. 2, 1993, pp. 211-230.


66

TSOUKALIS L., The New European Economy Reviseted, Oxford, Oxford UniversityPress, 1997.

VAN DER NOORD P., «The Size and Role of Automatic Fiscal Stabilizers in the 1990sand Beyond», Parigi, OECD, Economic Department Working Papers, n. 230, 2000.

L. BOCOLA

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