Progetto la Filiera della birra

in Toscana

Analisi di settore

Attività di ricerca

• Fasi di attività del Progetto:

• A) Analisi dello scenario, volto alla raccolta e

organicazione delle informazioni relative alla

produzione e al mercato della birra e alle

componenti agricole regionali interessate allo

sviluppo della filiera in esame

– principali caratteristiche del mercato della birra

Articolazione del lavoro

• Desk:

• – indagine bibliografica

• - individuazione obiettivi della ricerca

• - individuazione metodologie idonee

- individuazione dimensioni del questionario in funzione delle metodologie individuate

– tracking delle interviste

• Field –

• Indagini a esperti

• Indagini a realtà produttive

Individuazione e acquisizione dati• AIDA: banca dati interattiva. Permette di effettuare estrazioni personalizzate

in funzione di una serie di variabili, in particolare il codice di attività merceologica

Individuazione e acquisizione dati

• Bilanci dettagliati secondo la IV Direttiva CEE

• Dettaglio debiti e crediti

• Bilanci consolidati, non consolidati e in IFRS

• Dati indicizzati, con uno storico fino a 10 anni

• Indicatori economico finanziari precalcolati e personalizzabili

• Negatività

• Rating

• Anagrafica completa: codici identificativi, indirizzo,

numero di telefono, data fondazione ecc

• Codici e descrizione attività (ATECO; SIC, NACE)

• Numero di dipendenti

• Unità locali

• Valore delle azioni per le società quotate

• Azionariato e partecipazioni

• Bilanci ottici completi di nota integrativa

• Operazioni di finanza straordinaria

AIDA: estrazione dati

• Criterio di selezione: attività merceologica

•• 1. NACE :

• 1105 - Fabbricazione di birra

• 1106 - Fabbricazione di malto

• Totale (2014)185 Attive (attive in stato di

insolvenza)

33 cessate/cessata in liquidazione/fallite/in liquidazione (potenzialmente negli ultimi 10 anni)

218 unità totali presenti nel database

Analisi di concentrazione del mercato

Ragione sociale migl EUR

Valori

cumulati % Cumulati

Ricavi delle vendite - Ultimo

anno disponibile

1 HEINEKEN ITALIA SPA 774,371 774,371 47.78 47.78

2 BIRRA PERONI S.R.L. 349,364 1,123,735 21.56 69.34

3 CARLSBERG ITALIA S.P.A. 131,372 1,255,107 8.11 77.44

4 BIRRA CASTELLO S.P.A. 102,459 1,357,567 6.32 83.77

5 BIRRA FORST S.P.A. %

BRAUEREI FORST A.G. 96,449 1,454,015 5.95 89.72

6 BIRRA MENABREA - S.P.A. 27,492 1,481,508 1.70 91.41

7 SOCIETA' PER AZIONI

PRODUZIONE LAVORAZIONE

ORZO - S.A.P.L.O.21,690 1,503,198 1.34 92.75

8 DIAMALTERIA ITALIANA S.R.L.21,042 1,524,240 1.30 94.05

9 AGROALIMENTARE SUD S.P.A.20,457 1,544,697 1.26 95.31

10 COMPAGNIA ITALIANA

ALIMENTI BIOLOGICI E

SALUTISTICI S.R.L. 10,382 1,555,079 0.64 95.95

Analisi di concentrazione

Aggregazione territoriale

Località (Sede legale) Da 10

a 100

Da 100

a 500

Più di 500 n.d. Tutte le

società

Piemonte 4 10 3 0 21

Valle d'Aosta/Vallée d'Aoste 0 2 1 0 3

Lombardia 13 12 7 0 43

Trentino-Alto Adige 1 1 3 0 5

Veneto 6 5 4 0 20

Friuli-Venezia Giulia 0 0 3 0 3

Liguria 1 2 1 0 4

Emilia-Romagna 0 7 4 0 15

Toscana 6 5 4 0 17

Umbria 0 1 1 0 4

Marche 0 1 1 0 4

Lazio 3 2 4 0 14

Abruzzo 2 1 0 0 9

Molise 2 0 0 0 3

Campania 2 4 0 0 10

Puglia 0 2 0 1 6

Basilicata 1 1 1 0 4

Calabria 1 0 0 0 7

Sicilia 2 1 1 0 17

Sardegna 2 1 0 0 9

n.d. 0 0 0 0 0

Tutte le società 46 58 38 1 218

Ricavi delle vendite (migl EUR)

Meno di 10

4

0

11

0

5

0

0

4

2

2

2

5

6

1

4

3

1

6

13

6

0

75

1. Meno di 10 4. Più di 500

2. Da 10 a 100 5. n.d.

3. Da 100 a 500

Ricavi delle vendite (migl EUR)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

N° cons.

1 2 3 4 5

Aggregazione territoriale

Ragione sociale Provincia

19. MOSTODOLCE - S.R.L. Prato

24. ACCADEMIA S.R.L. Lucca

30. LA PETROGNOLA S.R.L. Lucca

33. BIRRIFICIO L'OLMAIA S.R.L. Siena

36. BIRRA AMIATA SOCIETA' A

RESPONSABILITA' LIMITATA O IN

FORMA ABBREVIATA BIRRA

AMIATA S.R.L.

Grosseto

49. IL BIRRIFICIO ARTIGIANO Pisa

50. AURA S.R.L. Livorno

56. DUEFFE SOCIETA' A

RESPONSABILITA' LIMITATA

Lucca

78. MTL TOSCANA S.R.L. Siena

93. MAIDOMA SOCIETA A

RESPONSABILITA LIMITATA

Livorno

99. BIRRIFICIO SAN GIMIGNANO S.R.L. Siena

115. BIRRA BRUNZ S.R.L. Firenze

122. NAVIGANTI SRL Grosseto

124. BIRRIFICIO DEGLI ARCHI S.R.L. Lucca

127. BOTTEGA 33 S.R.L. Prato

145. SB S.R.L. Siena

164. MIGLIOVERDE SOCIETA' A

RESPONSABILITA' LIMITATA

Siena

Analisi di settore: Inquadramento

metodologico

• “Productivity growth in the winery sector: evidences from Italy and Spain” (AAVV, in press, 2015)

• Scopo: effettuare una valutazione della produttività e dell’efficienza del settore della birra in Italia in prospettiva dinamica

• Malmquist index

• Data Envelopment analysis (DEA) model

Malmquist Index

• Malmquist Index

Efficiency change Tecnichal change

Il calcolo della produttività totale dei fattori e la

sua scomposizione

Calcolo della variazione della produttività nel tempo, considerando lo

spostamento della frontiera di produzione e quindi la variazione nel tempo

della distanza delle imprese dalla frontiera

Data Envelopment analysis

• Data envelopment analysis (DEA model) : decision making tool

• La Data Envelopment Analysis (DEA) è un metodo impiegato per la misurazione dell’efficienza delle unità decisionali (decision-making units - DMU) (Charnes, Cooper e Rhodes, 1978)

Basata sulla PROGRAMMAZIONE LINEARE

Data Envelopment analysis

• Usa la programmazione lineare per calcolare il set di pesi di input e output ottimale che fa di una specifica DMU la più efficiente

• La somma delle variabili di output pesate viene divisa per la somma delle variabili di input pesate per determinare l’efficienza relativa di ogni DMU

• Le DMU con efficienza =1 sono dette essere sulla frontiera

• Le DMU con effcienza <1 sono dette inefficienti e la distanza dalle più vicine DMU efficienti (peer benchmark) indica direzione e quantità dei possibili improvements in ciascun input e di ciascun output

Data Envelopment analysis

• Decision making units DMUJ ; j=1,……., N• Vettore di m input Xj = (x1j, x2j, x3j, x4j,….xmj)• Vettore di s output Yj= (y1j, y2j,y3j,y4j,……ysj)

• EFFICIENZA

• PRODUTTIVITA’ RELATIVA= input/ output

• 1≤ EFFICIENZA ≥1

Data Envelopment analysis

L’efficienza tecnica (TE – technical efficiency) è la capacità, a parità di tecnologia (quindi con relazioni di produzione definite), di produrre un determinato livello di output minimizzando le quantità di input. Approccio (input-oriented).

si può calcolare l’efficienza tecnica anche come la capacità di utilizzare un determinato livello di input massimizzando la quantità di output. Approccio output-oriented.

Nel caso di rendimenti di scala costanti, entrambi gli approcci danno gli stessi risultati in termini di efficienza tecnica mentre se son presenti rendimenti di scala variabili, allora il calcolo dell’efficienza tecnica dovrebbe prendere in considerazione una componente addizionale data dall’efficienza di scala (SE – scale efficiency).

Data Envelopment analsyis

L’efficienza allocativa (AE – allocative efficiency) tiene invece conto dei prezzi di mercato di input ed output e misura la distanza tra l’azienda e il punto di massimo profitto. In altre parole, l’efficienza allocativa mostra se l’uso di diverse proporzioni dei fattori produttivi, garantisce il raggiungimento della massima produzione con un dato prezzo di mercato.

L’efficienza economica (EE – economic efficiency) è invece il prodotto tra l’efficienza tecnica e l’efficienza allocativa (TE x AE) e può essere interpretata come la riduzione potenziale del costo di produzione o l’incremento potenziale dei redditi che un’azienda applicherebbe in modo da operare al punto di efficienza tecnica e allocativa

Data Envelopment Analysis

Attraverso la DEA si effettua la stima la frontiera di efficienza (funzione di

isoquanto) a partire dai dati di origine e si calcola l’efficienza di ogni unità

come distanza dalle più vicine DMU efficienti, attraverso la risoluzione di

un problema di massimo/minimo vincolato

CCR input oriented DEA model

CCR output oriente DEA model

Elaborazione dei dati

FEAR 1.0 : A Software Package for Frontier

Efficiency Analysis with R

Package ‘Benchmarking’ - Benchmark and

frontier analysis using DEA and SFA

Selezione delle variabili indagate

Variabile Seller-Rubio Variabile estratta AIDA

1 Sales revenue Ricavi delle vendite

2 Profit volume Risultato operativo

Utile - perdita di esercizio (?)

INPUT

Variabile Seller-Rubio Variabile estratta AIDA

1 Number of employees Addetti

2 Equity level (capital plus reserve) Patrimonio netto

3 Level of debt (short and long term debt) Totale debiti

Missing data • Considerando una serie storica di 5 anni

Stato giuridico (Tutto)

Etichette di colonna

0 1Totale complessivo

Conteggio di SCREEN5_TOT 153 65 218 0.298

Stato giuridico (Tutto)

Etichette di colonna

0 1Totale complessivo

Conteggio di SCREEN3_TOT 93 125 218 0.573

Interpolare i missing data

Missing

data

Num aziende 65 19 9 3 19 4 1 3 21 3 2 1 28 2 1 36 1 218

Somma

cumulata 19 28 31 50

15 16 17 20 21 Tot 7 8 10 11 12 130 1 2 3 5 6

ULTERIORI APPLICAZIONI

• Analisi di performance a livello di settore

• Analisi di performance a livello aziendale

The influence of size on winery performance: Evidence from Italy (Sellers, Alampi-Sottini, 2015 in press)

Evaluating the economic performance of Spanish wineries (2010)

• Altre tipologie di Benchmarking (?)

Ulteriori approfondimenti

Analisi delle determinanti dell'entrata di

nuove imprese nei settori industriali: una

rassegna C. Garavaglia 2004

Struttura di mercato e concorrenza

nell’industria birraria in Italia C. Garavaglia 2009

Birra, identità locale e legame territoriale C. Garavaglia 2010

Entrepreneurship and entry of small firms

into a mature industry: the case of

microbreweries in Italy C. Garavaglia 2015

Ulteriori approfondimenti

• Un’applicazione dell’analisi multivariata e

della convergenza non parametrica

all’industria birraria italiana

Rosa Maria Fanelli, Federico Felice 2014

• Analisi di settore, analisi di similarità, statistica

multivariata