XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 AISRE XVII Conferenza Scientifica Annuale Pisa, 12-14 Ottobre 2006 Un indicatore.

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1 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 AISRE XVII Conferenza Scientifica Annuale Pisa, 12-14 Ottobre 2006 Un indicatore sintetico del ciclo economico della Regione Toscana Silvia Pincione – silvia.pincione@tos.camcom.it Massimo Guagnini – massimo.guagnini@prometeia.it

2 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 Un indicatore sintetico del ciclo economico della Regione Toscana 1.Obiettivi 2.Gli Indicatori Sintetici 3.La costruzione di un Indicatore Sintetico per la Regione Toscana 4.Analisi dei risultati 5.Conclusioni

3 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 1. Obiettivo del progetto Esigenza di una conoscenza approfondita dei sistemi economici locali Costruzione di un Indicatore Sintetico (per la Provincia di Massa-Carrara) in grado di: a.semplificare la lettura dei fenomeni economici b.descrivere il ciclo economico provinciale ed individuare una cronologia ciclica di riferimento Dato il successo del progetto pilota Costruzione di Indicatori Sintetici per le 10 Province della Toscana Costruzione di un Indicatore Sintetico per la Regione Toscana Aggiornamento annuale

4 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 2. Gli indicatori sintetici: definizione e caratteristiche Gli Indicatori Sintetici si basano su sub-indicatori caratterizzati dal fatto di non avere una comune e significativa unità di misura e di non presentare un modello di ponderazione certo. In generale - condensano un gran numero di informazioni; - sintetizzano fenomeni complessi; - veicolano messaggi comprensibili anche ad un pubblico non esperto; - sono un utile strumento per i decision makers. VantaggiSvantaggi - possono trasmettere messaggi fuorvianti; - con la riduzione del numero di indicatori esiste il rischio di interpretazioni non adeguate; - presentano una sostanziale arbitrarietà nel metodo di calcolo. Riflessione sulle metodologie statistiche di costruzione per arrivare ad un risultato finale robusto ed attendibile (Commissione Europea ed OECD)

5 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 Lapproccio degli indicatori sintetici è stato utilizzato Come strumento di descrizione ed analisi delle fluttuazioni Congiunturali: a livello internazionale NBER (USA, 1950-1960) OECD (Europa, 1987) a livello nazionale ISCO (Italia, 1962) A.mo (Italia, 2000) a livello regionale Banca dItalia (2003) Come strumento per paragonare le performances: a livello internazionale Nazioni Unite (HDI) a livello provinciale - Il sole 24 ore - IGT (indicatore di competitività) - Centro Studi Confindustria (indicatore di sviluppo) Lutilizzo di un Indicatore Sintetico come strumento di analisi per la Regione Toscana: progetto sperimentale metodologia esplorativa e costruzione su misura

6 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 La costruzione di un indicatore sintetico per la Regione Toscana Identificazione del fenomeno oggetto di studio e selezione degli indicatori elementari Trattamento degli indicatori elementari a.Analisi descrittiva degli indicatori elementari b.Raccordo serie storiche diverse c.Imputazione valori mancanti d.Deflazione valori correnti e.Trasformazione degli indicatori elementari f.Attribuzione dei segni g.Individuazione componente ciclica e tendenziale Ponderazione ed Aggregazione degli indicatori elementari

7 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 1. Selezione delle informazioni statistiche in grado di descrivere landamento dei più importanti settori di specializzazione delleconomia regionale: 3.1 Identificazione del fenomeno oggetto di studio e selezione degli indicatori elementari Fenomeno oggetto di studio Andamento economico della Regione Toscana SETTORI CONSIDERATI Sistema moda Orafo MeccanicaAlimentare CartarioCommercio Mezzi di trasportoEdilizia Valore Aggiunto Numero di Imprese Attive Commercio Estero Numero di ore di CIG concesse

8 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 2. Selezione delle informazioni statistiche in grado di descrivere particolari mercati: 3. Selezione di ulteriori informazioni statistiche rilevanti: Mercato del lavoro Mercato immobiliare Forze Lavoro Contratti di Locazione Quotazioni medie Turismo Consumi Costo della vita Arrivi e Presenze Consumi di En. Elettrica FOI Le informazioni statistiche descritte nei punti 1,2,3 48 SERIE STORICHE Relative al periodo 1985-2005 (Banca Dati) CRITERI DI SELEZIONE: RilevanzaLeggibilità AffidabilitàAggiornamento (Elaborazione)

9 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 3.2 Trattamento degli Indicatori Elementari a.Raccordo di serie storiche di fonte diversa o calcolate con differenti metodologie b.Imputazione dei valori mancanti Approccio degli indicatori guida Interpolazione con dati vicini c.Deflazione dei valori correnti Deflazione Indiretta: Numero Indice dei Prezzi di tipo Paasche d. Trasformazione degli Indicatori Elementari Numeri Indice base=1985 e. Attribuzione dei segni Serie storiche con andamento inverso rispetto al ciclo economico considerati i reciproci

10 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 f) Individuazione della componente ciclica e tendenziale Individuazione del Trend Utilizzo di un particolare tipo di Regressione non Parametrica LOCAL REGRESSION (Smoother) Con la Local Regression viene approssimata tramite un polinomio nelle vicinanze di ogni punto di x. Lapprossimazione locale viene poi adattata tramite il metodo dei minimi quadrati ponderati Programma utilizzato Package Locfit del Programma R Individuazione della componente ciclica Deviation Cycles la componente ciclica è ottenuta come differenza tra il dato corrente e il dato della tendenza

11 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 3.3 Ponderazione ed Aggregazione degli Indicatori Elementari Utilizzo dell Analisi delle Componenti Principali Vantaggi: data la sua robustezza statistica, riduce larbitrarietà del metodo di calcolo permette di attribuire pesi sia positivi che negativi Implemetazione: Si parte dalla Matrice X (21x48) dei dati originali Si derivano gli autovettori ed autovalori della Matrice di Correlazione Corr (X) Si calcola la Prima Componente Principale (tempo t): Combinazione lineare dei dati originali standardizzati utilizzando come coefficienti di trasformazione i valori della prima colonna della Matrice A degli autovettori

12 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 Coefficienti di Correlazione Andamento ciclico Va_Toscana: 0.723 Andamento ciclico Va_Italia: 0.782 Indicatori sintetici province: 0.637<r<0.854 4.1 Analisi dei risultati: Correlazioni

13 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 4.2 Analisi dei Risultati: Analisi di Sensitività (1) Per verificare laffidabilità e la robustezza calcolo dellindicatore estraendo dalla matrice dei dati a turno uno dei 48 indicatori elementari

14 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 4.2: Analisi dei Risultati: Analisi di Sensitività (2) Il caso di Grosseto Popolazione Residente

15 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 4.3 Analisi dei Risultati: Cronologia Ciclica In base ai turning points dellindicatore 3 episodi ciclici I.1985-1993 II.1993-1999 III.1999-2003

16 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 5. Conclusioni Progetto sperimentale : La metodologia permette unanalisi delle divergenze/convergenze evolutive dei vari aspetti delle economie locali (studio dei loadings) momento di incontro e confronto con gli Uffici Studi delle CCIAA risultati del 2005 coerenti con il 2004 Il modello tiene

17 XXVII Conferenza Italiana di Scienze Regionali - Pisa, 12/14 Ottobre 2006 Grazie