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UNIVERSITÀ POLITECNICA DELLE MARCHE FACOLTÀ DI ECONOMIA GIORGIO FUÀ _______________________________ Corso di Laurea Specialistica in Economia e Impresa.

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Presentazione sul tema: "UNIVERSITÀ POLITECNICA DELLE MARCHE FACOLTÀ DI ECONOMIA GIORGIO FUÀ _______________________________ Corso di Laurea Specialistica in Economia e Impresa."— Transcript della presentazione:

1 UNIVERSITÀ POLITECNICA DELLE MARCHE FACOLTÀ DI ECONOMIA GIORGIO FUÀ _______________________________ Corso di Laurea Specialistica in Economia e Impresa WHY DOESNT CAPITAL FLOW FROM RICH TO POOR COUNTRIES? AN EMPIRICAL INVESTIGATION Laura Alfaro, Sebnem Kalemli-Ozcan e Vadym Volosovych Corso di Economia Monetaria Internazionale Prof. Andrea F. Presbitero A.A. 2008/2009 A cura di: Alessandra Cossiri Genny Manieri

2 Perché il capitale non si sposta dai Paesi ricchi a quelli poveri? PARADOSSO DI LUCAS Lobiettivo degli autori è quello di esaminare il ruolo empirico delle diverse spiegazioni teoriche relative al PARADOSSO DI LUCAS mancanza di flussi di capitale dai Paesi ricchi a quelli poveri MAIN QUESTION Attraverso uno studio empirico sistematico dimostrano che, tra il 1970 ed il 2000, la variabile causale che spiega il paradosso è la QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI

3 La Teoria Neoclassica Secondo la teoria neoclassica tradizionale il capitale si sposta dai paesi ricchi a quelli poveri grazie ad un prodotto marginale del capitale più elevato nei secondi HP I paesi producono gli stessi beni I paesi hanno gli stessi rendimenti di scala Il capitale e il lavoro sono i fattori di produzione Il capitale può circolare liberamente nuovi investimenti vengono effettuati solo nelle economie più povere e ciò continua finché il rendimento degli investimenti si eguaglia in tutti i paesi Nella realtà questi flussi non si osservano e i rendimenti non convergono, al contrario…

4 Le spiegazioni teoriche al Paradosso di Lucas Le spiegazioni teoriche possono essere raggruppate in due categorie: Differenze nei fondamentali differenze tecnologiche: vi possono essere barriere nelladozione di tecnologie esistenti o differenze nelluso efficiente di una stessa tecnologia; fattori di produzione omessi (terra e capitale umano): tende ad esservi un minore flusso verso i paesi con una più bassa disponibilità di capitale umano; politiche di governo: alcune politiche, come quelle fiscali, possono impedire il flusso del capitale e la convergenza dei rendimenti; struttura delle istituzioni: i deboli diritti di proprietà, dovuti ad istituzioni carenti, possono portare ad una mancanza di capacità produttive o allincertezza dei rendimenti. Imperfezioni del mercato internazionale del capitale rischio paese: strettamente legato alla bassa qualità delle istituzioni, è la causa principale del perché non si osservano maggiori flussi di capitale verso i paesi in via di sviluppo; informazione asimmetrica: una scarsa conoscenza del mercato di destinazione del flussi tende a scoraggiare gli investimenti.

5 Impostazione dellanalisi da parte degli autori I dati utilizzati Tre sono le categorie di flussi di capitale considerate: Investimenti Diretti Esteri Investimenti azionari di portafoglio Flussi debitori in entrata Tre sono i data sets dai quali vengono presi i dati: International Financial Statistics (IFS) del Fondo Monetario Internazionale: la risorsa standard dei flussi di capitale annuali; Lane e Milesi-Ferretti (LM): stimano le azioni di portafoglio e gli IDE sulla base dei dati dellIFS; gli IDE sono aggiustati per i tassi di cambio, le azioni di portafoglio sono aggiustate per la valuta del dollaro statunitense alla fine dellanno; Kraay et al. (KLSV): anchessi si basano sui dati dellIFS, ma al contrario dei dati LM stimano le azioni di portafoglio usando il prezzo dei beni di investimento in valuta locale. Data set considerato migliore dagli autori, data laccurata ricerca nelle risorse di ogni paese

6 Impostazione dellanalisi da parte degli autori (2) Le variabili utilizzate nellanalisi per analizzare il ruolo dei fondamentali log del PIL pro-capite: la significatività positiva di questa variabile dimostra la presenza del Paradosso; log degli anni medi di scolarizzazione; la qualità media delle istituzioni: data la complessità di questa variabile, gli autori costruiscono un indice annuale composto usando lInternational Country Risk Guides (ICRG); la restrizione alla mobilità del capitale: indica una misura adottata dai governi per ridurre la libera circolazione dei capitali. per analizzare il ruolo delle imperfezioni del mercato internazionale dei capitali distantness: è anchessa una variabile costruita dagli autori ed è data dalla media ponderata delle distanze tra la capitale di un particolare paese e le capitali degli altri paesi, utilizzando le quote del PIL degli altri paesi come pesi.

7 Impostazione dellanalisi da parte degli autori (3) Tutti e tre i data sets mostrano una grande variazione Tutti e tre i data sets mostrano una grande variazione Ciò è verificabile anche dai valori delle variabili esplicative Ciò è verificabile anche dai valori delle variabili esplicative

8 Regressioni statistiche: risultati ottenuti Variabile dipendente: FLUSSI MEDI DI CAPITALE PRO-CAPITE La prima variabile analizzata è il log del PIL pro-capite, la cui significatività dimostra in ogni caso il Paradosso di Lucas In seguito vengono aggiunte le altre variabili esplicative per verificare quale di queste rende non significativo il log del PIL pro-capite, dando quindi una spiegazione al Paradosso di Lucas

9 Controllo della veridicità dei risultati ottenuti Per controllare la veridicità dellanalisi svolta, gli autori si domandano: I risultati ottenuti dipendono dalla multicollinearità tra PIL pro-capite ed istituzioni? I flussi e la qualità delle istituzioni dipendono da un terzo fattore omesso? NO! Nonostante il PIL pro-capite dipenda dalla qualità delle istituzioni, creando un effetto indiretto sui flussi di capitale, numerosi tests dimostrano che leffetto delle istituzioni è indipendente e che la multicollinearità non giuda i risultati ottenuti. NO! Il controllo di robustezza effettuato dagli autori dimostra che non cè nessun altro fattore causale. Questo controllo consiste nellinserire ulteriori variabili sia per i fondamentali che per linformazione asimmetrica. QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI La QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI resta la principale spiegazione del Paradosso di Lucas per il periodo considerato …ad eccezione degli anni 80

10 Unulteriore analisi statistica NESSO DI CAUSALITÀ Ricerca del NESSO DI CAUSALITÀ tra QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI e FLUSSI DI CAPITALE variabili strumentali attraverso la stima di variabili strumentali (IV Estimates) Origini legali delle istituzioni (La Porta et al.) Tassi storici di mortalità dei colonizzatori Europei (A., J., R.) La qualità delle istituzioni ha un effetto causale sui flussi di capitale

11 Conclusioni QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI Levidenza empirica degli autori mostra con chiarezza che nel trentennio considerato la QUALITÀ DELLE ISTITUZIONI è la variabile causale principale che spiega il Paradosso di Lucas Implicazioni di policy I risultati suggeriscono che politiche volte a rafforzare la protezione dei diritti di proprietà, a ridurre la corruzione e ad aumentare la stabilità del governo, la qualità della burocrazia e lordine pubblico dovrebbero essere una priorità per i politici che intendono aumentare i flussi di capitale verso i paesi poveri Gli investimenti esteri possono essere un canale attraverso il quale le istituzioni influenzano lo sviluppo di lungo periodo


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