Verso un conto del Capitale umano

Verso un conto del Capitale umano

Roma, 17 novembre 2010

Antonella Baldassarini e Alessandra Righi

Seminar Human Capital Definition and Measurement

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Contenuti

1. Cos’è il capitale umano 2. Approcci alla misura del capitale umano3. Recenti esperienze di misura4. Il capitale umano nello SNA5. Fonti e studi sul capitale umano in Istat 6. Verso la costruzione di un conto satellite

Human Capital: Definition and Measurement

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1. Cos’è il capitale umano

La capacità di una società di produrre i beni e servizi necessari a soddisfare i propri bisogni dipende dalla quantità, qualità e combinazione delle risorse a disposizione. Il capitale umano (C.U.) viene incluso tra le risorse economiche a disposizione di una società insieme all'ambiente e al capitale fisico.

Secondo l’OECD il C.U. sono “le conoscenze, le abilità, le competenze ed gli altri attributi degli individui che facilitano la creazione di benessere personale, sociale economico”.

La Commissione Europea estende il concetto, oltre all’educazione, all’esperienza e alle competenze professionali, anche alla salute perché tutti questi elementi determinano la produttività della forza lavoro. Il C.U. oggi trova riscontro normativo in molti atti politici dell’Ue.


Daniela Cocchi

ed

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1. Cos’è il capitale umano

Secondo la teoria economica, il C.U. è una fonte importante di crescita economica e di innovazione, un fattore determinante per lo sviluppo sostenibile e per la riduzione della povertà e disuguaglianza.

Per formare il C.U. gli individui/famiglie e la collettività sostengono dei costi che alcuni studiosi considerano come investimenti che un paese sostiene per il proprio futuro in una logica di sostenibilità socio-economica.

Il Sistema dei conti economici (SNA 2008) non considera il C.U. come una risorsa economica perché sono considerate risorse solo le attività economiche soggette a diritto di proprietà.


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2. Approcci alla misura del capitale umano

Prospettivo: si basa sulla capacità del C.U. di generare reddito. Per misurare gli effetti dell’investimento, si calcola il reddito da lavoro nel ciclo vitale (lifetime income) attualizzato ad una certa data.

Performance educativa: misura il C.U. con indicatori come il numero totale di anni di scolarità della forza lavoro, il rapporto tra spesa pubblica in formazione e Pil, il numero di infrastrutture educative, la spesa pubblica in istruzione pro capite, il rapporto insegnanti/studenti, altri indicatori.

Competenze cognitive: considera la qualità degli anni passati dagli studenti in termini di abilità cognitive apprese e sviluppate. Dato che le abilità raggiunte sono direttamente correlate con l’investimento, il C.U. dipende dalla qualità dell’offerta degli assetti educativi.


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Approccio prospettivo: due misure

1. Cost-based: ai costi sostenuti per l’istruzione si aggiungono stime del valore del tempo speso da studenti (e genitori) nel processo di istruzione. Ignora il periodo tra l’inizio e la fine dell’input educativo e non cattura alcuni vantaggi dell’investimento in istruzione (es. migliore genitorialità e uso di tempo libero).

2. Income-based: l'output del sistema educativo viene calcolato sulla base del valore economico delle attività lavorative e non (es. tempo speso in investimenti in istruzione e consumo di tempo libero). Si stimano i redditi da lavoro (di mercato e non di mercato) per l’intera durata della vita (lifetime labor income) per la popolazione e si calcolano gli effetti di aumenti di livello di istruzione raggiunto sul lifetime labor income per tutti.

Le stime realizzate con approccio income-based forniscono livelli di output del settore istruzione di gran lunga superiori a quelle cost-based.


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Approccio income-based: Jorgenson-Fraumeni (J-F)

Si parte dal calcolo del Full labor compensation che è la somma dei redditi provenienti da attività di mercato e non di mercato al netto delle tasse. Si considerano i percettori di reddito all’interno di gruppi classificati per sesso, classe di età e livello di scolarità.

Sulla base della stima del profilo per età dei guadagni per persone con diversi livelli d’istruzione, si possono calcolare i redditi (di mercato e non) scontati proiettati lungo la vita.

L'output del settore dell'istruzione in un anno è pari all'incremento dello stock di C.U. della popolazione e si misura con la somma degli incrementi di lifetime income dovuto a un anno in più di istruzione.


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3. Recenti esperienze di misura

Negli ultimi decenni, gli studi sul C.U. hanno privilegiato l’approccio income-based più che l’approccio cost-based

Dal 2000, sui 13 lavori più rilevanti che riguardano il C.U. 11 seguono il metodo (J-F). Tra questi, solo 2 lavori hanno allargato il quadro dell’applicazione alle attività non market (Svezia, Usa). La disaggregazione della popolazione presa in esame (maggiore o minore dettaglio nell’età, nei livelli di istruzione considerati e per gli aspetti del mercato del lavoro) è dettata dalla disponibilità delle fonti in ciascun paese.

Alcuni ricercatori continuano ad approfondire il metodo education-based e/o quello della performance educativa

I tre approcci non sono autoesclusivi


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4. Il capitale umano nello SNA

Le attività della conoscenza, di specializzazione e la qualifica sono acquisite attraverso l’apprendimento, lo studio e la pratica, attività che non possono essere svolte da altri per conto dello studente; di conseguenza, l’acquisizione della conoscenza non è considerato come un processo di produzione.

Il servizio di istruzione è considerato come un consumo finale degli studenti connesso al processo di acquisizione della conoscenza e delle competenze. Quando la formazione è fornita da un imprenditore, i costi sono trattati come consumi intermedi.

Il trattamento dei costi per l’istruzione è coerente con gli attuali confini di produzione del Sistema dei Conti.


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La contabilizzazione del capitale umano può essere tuttavia trattata utilizzando i conti satellite che si basano su concetti alternativi a quelli del Sistema centrale dei conti.

Un conto satellite del capitale umano, ad esempio, può estendere i confini della produzione in modo da comprendere anche la produzione delle famiglie ed estendere il concetto di capitale fisso anche al capitale umano.


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Un incoraggiamento a procedere verso conti satellite viene da:

Comunicazione Gdp and Beyond, in cui tra le 5 azioni per misurare il progresso delle società viene proposta l’estensione dei conti nazionali alle questioni ambientali e sociali e lo sviluppo di conti satellite relativi a questioni sociali (tra cui quello istruzione/CU).

Rapporto Stiglitz, Sen, Fitoussi in cui tra i temi relativi al miglioramento degli studi sulla qualità della vita si riconosce la rilevanza della misura del C.U., anche se manca ancora un quadro contabile che permetta di mettere in relazione i vari elementi che determinano l’accumulazione del C.U., ovvero dei veri e propri conti.


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4. Il capitale umano nello SNA National accounts module on human capital: Bos (2009)

Il conto del C.U. si focalizza sulle tavole supply-use. Viene costruito in tre passi:

1) Si costruiscono le tavole supply-use in cui istruzione e formazione sono considerate come prodotti: la spesa delle famiglie e della PA e la spesa dei settori economici per la formazione sono esplicitati in modo da evidenziare quanto i settori siano dipendenti da personale qualificato;

2) Si costruiscono le tavole supply-use in cui il lavoro è visto come il pagamento di un prodotto e non come il costo di un fattore produttivo;

3) Gli elementi vengono messi insieme nelle tavole supply-use del valore del C.U. che implica che le spese per istruzione siano registrate come formazione di capitale invece che come consumi intermedi o finali. Nella tavola use si inserisce come informazione supplementare lo stock e gli investimenti in capitale umano.

Altre tavole supplementari possono arricchire il quadro di chi finanzia la formazione di C.U.


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HC satellite accounting – HC Supply table (Bos, 2009)Human Capital: Definition and Measurement

Table 6.9.3e Third step: A supply table with human capital in billion euros Polderland 1998 Output at basic prices by (domestic) industries Imports Total Trade & Taxes minus Total

Goods Trade & Financial Social Employees Students Not Total Supply Transp. on Subsidies Supplyproducers transport & business & personal as students employed output at basic Margins products on at pur-

producers services services by prices products chasers' producers producers product prices

ProductsLabour supply services 0 0 0 0 348 0 0 348 2 350 0 44 -4 390 low skilled 0 0 0 0 37 0 0 37 1 38 0 2 -4 36 medium skilled 0 0 0 0 152 0 0 152 0 152 0 18 0 170 high skilled 0 0 0 0 159 0 0 159 1 160 0 24 0 184Education 0 0 0 35 0 45 0 80 0 80 0 0 0 80 primary 0 0 0 15 0 0 0 15 0 15 0 0 0 15 secondary 0 0 0 15 0 30 0 45 0 45 0 0 0 45 tertiairy 0 0 0 5 0 15 0 20 0 20 0 0 0 20Training & courses 5 4 9 5 0 0 0 23 0 23 0 0 0 23 internal 2 1 2 2 0 0 0 7 0 7 0 0 0 7 external 3 3 7 3 0 0 0 16 0 16 0 0 0 16Other products 621 281 283 206 0 0 0 1821 430 1757 0 90 -8 1839Total output 626 285 292 246 348 45 0 1826 432 2210 0 134 -12 2332Suppl. information Sectors Non-financ. corp. 556 215 157 89 0 0 0 1017Financial corp. 0 0 72 0 0 0 0 72General government 7 0 7 137 0 0 0 151Households 63 70 56 20 348 45 0 602 Total output at basic prices 626 285 292 246 348 45 0 1842

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HC satellite accounting – HC Use table (Bos, 2009)Human Capital: Definition and Measurement

Table 6.9.3f. Third step: A use table with human capital in billion euros, Polderland 1998

Input by industry (Interm. cons., Gross Value Added) Final consumption Gross ExportsGoods Trade & Financial Social Employees Students Not Total House- Government Total Capital

producers transport & business & personal as students employed input holds other non- social Forma- producers services services market benefits tion producers producers output via m.p.

Products (Intermediate consumption) (Final uses)Labour supply services 107 89 82 115 0 0 0 393 0 0 0 0 0 0 low skilled 23 11 1 5 0 0 0 40 0 0 0 0 0 0 medium skilled 61 65 30 14 0 0 0 170 0 0 0 0 0 0 high skilled 23 13 50 96 0 0 0 183 0 0 0 0 0 0Education 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 80 0 primary 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 15 0 secondary 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 45 0 tertiairy 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 0Training & courses 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 23 0 internal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 0 external 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 0Other products 408 124 101 82 0 0 0 737 384 123 56 563 66 473Use of products 515 213 183 197 0 0 0 1130 384 123 56 563 169 473Cons. of fixed capital 37 28 45 31 45 0 15 201Other taxes on production 3 1 3 1 0 0 0 8 minus Other subs. -1 -1 -1 0 0 0 0 -3Operating surplus/Mixed income 101 44 62 17 303 45 -15 512 Taxes on Subs.on NDPFISIM-correction at the national level -22 products products market pr.Net Value Added at basic pr. 103 44 64 18 303 45 -15 495 134 -12 617Output at basic prices 655 285 292 246 348 45 0 1826Supplementary information Capital formation 52 39 62 43 70 0 10 276 human capital 6 5 10 6 70 0 10 107 other 46 34 52 37 0 0 0 169Capital stock at the end 1171 870 1330 947 1050 0 300 5668 human capital 15 13 25 15 1050 0 300 1418 other 1156 857 1305 932 0 0 0 4250Volume of labour 3,3 2,8 2,6 3,6 0,0 0,0 0,0 12,3 low skilled 1,0 0,5 0,1 0,2 0,0 0,0 0,0 1,7 medium skilled 1,9 2,1 1,5 1,4 0,0 0,0 0,0 6,8 high skilled 0,5 0,3 1,1 2,0 0,0 0,0 0,0 3,8

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5. Fonti e studi sul capitale umano in Istat

1. Diffusione dal 2004 dell’informazione relativa al reddito percepito dai lavoratori dipendenti nella RCFL;

2. Realizzazione della Rilevazione Eu-Silc e dell’indagine Eses (European Structure of Earnings Survey);

3. Rilevazione sulle ore lavorate nell’Indagine trimestrale sui posti vacanti e le ore lavorate Vela (2003) e stima delle ore lavorate da parte della CN;

4. Indagine sui dottori di ricerca e il Modulo ad hoc sulla transizione scuola-lavoro della RCFL (2° tr.2009);

5. Elaborazione delle serie storiche di occupati, disoccupati e non forze di lavoro realizzata dall’Istat nell’ambito del Progetto MARSS (serie 1977-2003, dati per regione, sesso, singolo anno di età, livello d’istruzione, posizione nella professione e settore di attività).


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5. Fonti e studi sul capitale umano in Istat

Progetto EUKLEMS ha portato alla creazione di un database europeo sulla crescita economica, la produttività, la creazione di occupazione, la creazione di capitale e il cambiamento tecnologico che porterà ad avere informazioni più dettagliate sull’input di lavoro (disaggregate per genere, età e titolo di studio) (2008).

Consorzio OECD sul Capitale Umano del Progetto Human Capital dell’OECD al fine di costruire una banca dati per la produzione di stime di C.U. basate sull’approccio J-F (2009).

Sottocommissione di lavoro Istat-AIEL-SIS su “Indicatori di capitale umano” ha definito e sperimentato una batteria di indicatori riferiti alle diverse tematiche legate al concetto di C.U. (2007-2008).

Progetto Istat-Isfol su “Indicatori di capitale umano”, cui collaborano studiosi anche del Ministero per la Pubblica Amministrazione e l'Innovazione, della Fondazione G. Agnelli, della Banca d’Italia, di alcune Università italiane, di SIS e AIEL (2009).

Studio di fattibilità per un conto satellite dell’istruzione (2008-2010).


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6. Verso la costruzione di un conto satelliteHuman Capital: Definition and Measurement

Fase Attività Metodo e ipotesi Esigenze

1 Stima dello stock di C.U. degli attivi

Lifetime labour income approach (J-F) per popolazione attiva 15-64 anni per sesso e 3/4 livelli istruzione, dipendenti e autonomi. Solo attività comprese nel sistema centrale dei Conti Nazionali

Ricostruzione dei dati sull’occupazione e disaggregazione dei dati sui redditi.Affinamento delle stime dei redditi da lavoro autonomo prodotte dalla CN

2 Stima dello stock di C.U. completoStima dell’output del settore Istruzione compresa la quota di servizi per istruzione fornita all’interno della famiglia

Lifetime labour income approach (J-F) per popolazione 0-70 e più anni per sesso e 3/4 livelli istruzione, dipendenti e autonomi

Creazione di un Conto della produzione domestica finalizzato all’approccio adottato

3 Sviluppo del Conto satellite dell’Istruzione (SAE)

Per capire il finanziamento delle attività dell’Istruzione

Stime ad hoc.

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6. Verso la costruzione di un conto satelliteHuman Capital: Definition and Measurement

Dati Pro Contro

Banca dati OECD

Considera la popolazione 15-64. I dati sono disaggregati per sesso, singolo anno di età, livello di istruzione 1) Dati sulla popolazione, 2) sui redditi da lavoro (se occupati), 3) sui tassi di iscrizione alla scuola, 4) sui tassi di occupazione, 5) sui tassi di sopravvivenza

Banca dati omogenea con altri paesi del Consorzio Oecd

PERIODO La banca dati parte dal 1997 per motivi di qualità delle informazioni, specie di quelle sui redditi. QUALITA': Per arrivare a dati della popolazione e dei tassi per singole età sono state fatte imputazioni. Per il reddito da lavoro sono state fatte imputazioni. Dati sull'occupazione e la popolazione risentono dei break strutturali delle RFL e mancano di ricostruzione intercensuaria. I dati di sopravvivenza non sono disaggregabili per livello d'istruzione.

Banca dati Progetto MARSS

(relativamente alla

popolazione e ai tassi di

occupazione)

Considera la popolazione in età attiva, nelle forze di lavoro e non disaggregata per singolo anno di età genere, e tre livelli di istruzione, settore di attività e posizione professionale

PERIODO I dati sulla popolazione e i tassi di occupazione partono dal 1977 e sono regionali. QUALITA': La serie è ricostruita e riallineata e disaggregata per singolo anno di età genere, e tre livelli di istruzione, settore di attività e posizione professionale. Permette approccio trasversale e per coorte

PERIODO Bisogna trovare delle informazioni di qualità sui redditi che possano coprire il periodo 1977-1997. QUALITA': Dati sull'occupazione e la popolazione debbono essere riallineati alla popolazione censuaria 2001 e va colmato il break strutturale con l' RTFL 2004

Banca dati EUKLEMS

(relativamente a lavoro e redditi)

E' un database europeo sulla crescita economica, la produttività, la creazione di occupazione, la creazione di capitale e il cambiamento tecnologico e sull'input di lavoro

Vi è una serie storica dal 1970 del relativa al labour compensation (ovvero lavoro e relativi redditi da lavoro dipendente) e al labour compensation per hour worked disaggregati per classi decennali (o ventennali) di età e 72 settori economici. Inoltre si stanno costruendo i differenziali retributivi connessi all’istruzione.

Mancano informazioni su redditi autonomi. Si può integrare con dati Progetto INES

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ConclusioniHuman Capital: Definition and Measurement

Gli sviluppi descritti permetteranno di costruire anche per il nostro Paese lo stock del capitale umano e di sviluppare un conto satellite del C.U. che consenta di monitorare nel tempo i cambiamenti nello stock in termini di investimenti, il suo deprezzamento e la sua rivalutazione. Le informazioni sul C.U. permetteranno di misurare l’output del settore dell’istruzione e il fattore lavoro aggiustato per la qualità ai fini dell’analisi della produttività. Lo stock di C.U. potrà essere utilizzato anche per la costruzione di un conto dell’istruzione. Resta comunque aperta un’altra traccia di lavoro che riguarda l’utilizzazione della nuova indagine PIAAC per arricchire il quadro della misura del C.U. con elementi più incentrati sulle reali competenze dei lavoratori e degli adulti.

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