Concetti Chiave
- Il distretto industriale del settore medicale sta vivendo un periodo di crescita con aumento delle vendite, del personale e dei clienti.
- Esiste il dubbio che il successo sia dovuto a fattori esterni, come la congiuntura positiva del settore manifatturiero a livello nazionale.
- La Shift-Share Analysis è uno strumento che aiuta a determinare se la crescita locale è dovuta a fattori locali o influenze più ampie.
- La tecnica scompone la variazione di una variabile in componenti nazionale, strutturale e locale per identificare meriti e demeriti.
- La Shift-Share Analysis è utile ma criticata per la sua semplicità e l'approccio empirico che può non considerare tutte le cause di un trend.
Sono un distretto industriale, e mi occupo (ipotizziamo) del comparto del medicale. Le mie attività nell'ultimo anno vanno piuttosto bene. Vendo molto, il numero di personale occupato si è incrementato, il numero dei clienti è cresciuto. Tutto bene, quindi.

Però mi tormenta un dubbio: questi trend così positivi sono tutti farina del mio sacco, ovvero dipendono tutti e solo dalle mie capacità imprenditoriali? E se dipendessero in gran parte dal “traino” fornito dalla ottima congiuntura del comparto del medicale a livello nazionale? E se dipendessero in grandissima parte dal “traino” fornito dalla generale ottima congiuntura dell'intero settore del manifatturiero a livello nazionale? Certo che se il mio buon andamento fosse dovuto in gran parte non a mie capacità, ma a questi fenomeni di “traino” dovrei proprio cominciare a preoccupami un bel po'...»
Queste sono domande che in realtà dovrebbe sempre porsi un qualsiasi ente e/o entità suscettibile di misura. Ed ecco quindi, in termini un po' più formali, la domanda a cui vuole tentare di fornire una risposta l'empirica Shift-Share Analysis: data una grandezza (ovvero un qualsiasi ente suscettibile di misura) in ambito locale, quanto il suo buono o cattivo andamento locale dipende ‘esclusivamente' dall'ambito locale, e quanto invece dipende dal suo andamento in un ambito più ampio, che ha influenzato l'andamento locale?
Per ambito locale si intende una ‘dimensione' ristretta (ad es. in senso geografico e/o del numero delle entità implicate nella generazione della grandezza in esame) nella quale si conosce l'andamento - ovvero la crescita o la decrescita rispetto a due istanti di tempo - della grandezza in esame. A tale ambito ristretto viene contrapposto un ambito ‘più ampio', rispetto al quale nuovamente si conosce l'andamento della grandezza in esame. Esempi classici di ambiti geografici locali contrapposti ad ambiti più ampi sono, ad esempio, le coppie Comune-Regione, Comune-Nazione, Regione- Nazione, Distretto industriale – Comune, Distretto industriale – Regione, Distretto industriale – Nazione e così via. Altro esempio classico, che non implica una specifica dimensione/estensione geografica, ma la numerosità delle entità implicate nella grandezza in esame è, ad esempio, l'andamento economico di una banca attiva a copertura nazionale contrapposto all'andamento economico dell'insieme di tutte le banche attive a copertura nazionale.
Quale che sia il criterio con cui viene definito l'ambito ‘locale' rispetto all'ambito ‘più ampio', quello a cui la Shift-Share Analysis mira è tentare di individuare di chi è il merito o il demerito principale dell'andamento della grandezza in esame nell'ambito locale.
Per tentare di fornire risposta ad un simile quesito la Shift-Share Analysis parte da una relazione semplicissima
\Delta q_i^t / q_i^{t-1} = (q_i^t-q_i^{t-1})/q_i^{t-1} = l_i^t \Rightarrow
[/math]
\Rightarrow \Delta q_i^t = (q_i^t-q_i^{t-1})=l_i^t \cdot q_i^{t-1}
[/math]
nella quale
ef{eq:1})) ci dice lapalissianamente che la variazione di qi tra due istanti di tempo non è altro che la quantità di
ef{eq:1})) aggiungendo e sommando una stessa quantità che rappresenta come si comporta il tasso di crescita della tipologia di bene in esame, identificato dal pedice
[ egin{equation} Delta q_i^t = (l_i^t+P_i^t-P_i^t) cdot q_i^{t-1} =(P_i^t)cdot q_i^{t-1}+ (l_i^t-P_i^t)cdot q_i^{t-1} ag{2}label{eq:2} end{equation}]
Avendo sommato e sottratto nella ((
ef{eq:2})) la stessa quantità
ef{eq:1})) o con la ((
ef{eq:2})) fornisce lo stesso valore, ma le due componenti che ora appaiono a secondo membro della ((
ef{eq:2})) ci forniscono preziose informazioni. La prima componente((P_it^t)cdot q_i^{t-1}) ci dice quale sarebbe stata la variazione della quantità del bene
ef{eq:2})) tenta di dirci di chi è stato il vero merito o il vero demerito dell'incremento o del decremento del bene
Questa è la tecnica fondamentale della Shift-Share Analysis, e si presta a poter ‘inferire' sull'andamento di una grandezza locale, valutando quanto il suo andamento in ambiti più ampi abbia funto o meno da traino per il risultato ottenuto nell'ambito locale.
Ora utilizziamo nuovamente la tecnica descritta nella ((
ef{eq:2})), ovvero quella di sommare e sottrarre uguali quantità rappresentative di tassi di crescita, per cercare di individuare i meriti o i demeriti della variazione in ambito locale, considerando non uno, ma due livelli di ambiti ‘più ampi'. Per chiarezza espositiva diamo dei significati sia all'ambito locale che ai due livelli più ampi. L'ambito locale potrebbe essere identificato con quello di un Distretto industriale, contenuto in una Regione, la quale è contenuta in una Nazione. Supponiamo, quindi, di conoscere il tasso di crescita del bene i sia a livello di regione
ef{eq:2})) andando a sommare e sottrarre sia
[ Delta q_i^t = (l_i^t + R_i^t – R_i^t + N_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} = ]
[ egin{equation}= (N_i^t) cdot q_i^{t-1} + (R_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} + (l_i^t – R_i^t) cdot q_i^{t-1} ag{3} label{eq:3} end{equation} ]
Le tre componenti a secondo membro della ((
ef{eq:3})) permettono di decomporre i meriti e demeriti in modo ancora più “fine”. La prima componente ((N_i^t) cdot q_i^{t-1}) ci dice quale sarebbe stata la variazione della quantità del bene
Quindi utilizzando tale tecnica è possibile analizzare l'andamento di una variabile locale decomponendolo in qualsivoglia ambiti via via più ampi, purché poi da tale decomposizione se ne possano ‘inferire' considerazioni di qualche validità.
Tutto chiaro e di assoluta semplicità, anche implementativa, quindi, operando nelle condizioni sopra poste. Tale semplicità ci permette di ipotizzare anche una ulteriore situazione, ed è quella che ha reso la Shift-Share Analysis probabilmente la più nota ed utilizzata al mondo.
Supponiamo di conoscere solamente le quantità del bene i a livello sia locale che nazionale negli stessi due istanti
ef{eq:3})) assumerebbe la forma
[ Delta q_i^t = (l_i^t + N^t – N^t + N_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} = ]
[ egin{equation} = (N^t) cdot q_i^{t-1} + (N_i^t – N^t) cdot q_i^{t-1}+ (l_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} ag{3*} label{eq:3*} end{equation} ]
Come detto la ((
ef{eq:3*})) è la formulazione “classica” della equazione relative alla Shift- Share Analysis. A tale formulazione iniziale si aggiungono, generalmente, tre ulteriori condizioni.
La prima condizione è che la variabile locale quantitativa di cui vogliamo analizzare l'andamento non è relativa al singolo bene i, ma è una varabile composta da una sequenza di k beni.
La seconda condizione, che deriva direttamente dalla prima, ci dice che logica vuole che anche il tasso di crescita nazionale
La terza condizione ci dice è che un utilizzo deontologicamente corretto del non meglio specificato tasso di crescita a livello nazionale (quello identificato dalla
Vediamo cosa le condizioni poste comportano. La prima ci dice che, note le componenti quantitave a livello locale, la variabile
Ora ricordiamo che il tasso di crescita di una variabile somma va sempre calcolato come la media ponderata dei tassi di crescita delle singole componenti. Ma senza scomodare la media ponderata, un modo più semplice di calcolare tale tasso di crescita è l'osservare che il tasso di crescita della singola componente i risulta (N_i^t =Delta n_i^t/n_i^{t-1} = (n_i^t-n_i^{t-1})/n_i^{t-1}) nella quale
Ne risulta che per calcolare il tasso
Riscriviamo ora la ((
ef{eq:3*})) assumendo le tre condizioni poste, ed ipotizzando che la variabile locale
[ sum_{i =1,k} Delta q_i^t = sum_{i =1,k} (l_i^t + N^t – N^t + N_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} = ]
[ egin{equation} = N^t cdot sum_{i =1,k} q_i^{t-1} + sum_{i =1,k} (N_i^t – N^t) cdot q_i^{t-1} + sum_{i =1,k} (l_i^t – N_i^t) cdot q_i^{t-1} ag{4} label{eq:4} end{equation} ]
La ((
ef{eq:4})) quindi ci dice che la variazione globale della variabile quantitativa locale
ef{eq:4})) a destra dell'uguale.
- La prima parte ((N^t cdot sum_{i=1,k} q_i^{t-1})), detta componente Nazionale (o tendenziale), esprime quanto varierebbe la variabile locale in esame se potesse fruire del tasso di crescita (positivo o negativo) a livello nazionale;
- La seconda parte ((sum_{i =1,k}(N_i^t – N^t) cdot q_i^{t-1})), detta componente Strutturale (a livello Nazionale), esprime quanto varierebbe la variabile locale se ciascuna sua i-esima componente potesse fruire del tasso di crescita (positivo o negativo) dato dalla differenza tra il suo tasso di crescita in ambito nazionale ((N_i^t)) e il tasso di crescita nazionale globale ([math]N^t[/math]);
- ed infine la terza parte ((sum_{i =1,k} (l_i^t – N_i^t)cdot q_i^{t-1})), detta componente Locale, esprime quanto varierebbe la variabile locale se ciascuna sua i-esima componente potesse fruire del tasso di crescita (in positivo o in negativo) dato dalla differenza tra il suo tasso di crescita in ambito locale ([math]l_i^t[/math]) e il tasso di crescita in ambito nazionale ([math]N_i^t[/math]).
Alla fine di questa sintetica carrellata sulla Shift-Share Analysis è opportuno fornire un esempio minimale della sua modalità di uso. Supponiamo noti i dati relativi al numero di nuove imprese (ovvero il cosiddetto flusso di iscrizione imprese) che si è riscontrato nei due anni 2013 e 2014 sia a livello Nazionale (vedi tab 1) che a livello locale (vedi tab 2) nei tre settori Ateco C, F e G, relativi a: Attività Manufatturiere - C, Costruzioni - F e Commercio Ingrosso, Dettaglio & Riparaz. Auto Moto - G in tre specifiche regioni: Piemonte (nord Italia), Lazio (centro) e Sicilia (sud). Per ciascuna delle tre regioni operiamo una Shift-Share Analysis tendente a verificare empiricamente a chi spettano i meriti ed i demeriti degli andamenti regionali delle iscrizioni delle imprese.
[caption id="attachment_18790" align="alignleft" width="615"]
Tab 1 – i dati a livello Nazionale
[caption id="attachment_18787" align="alignleft" width="615"]
Tab 2 – I dati locali di Lazio, Piemonte e SiciliaNella seguente tabella 3 sono riportati i risultati dell'analisi condotta sulle tre regioni, con evidenziati in grassetto le componenti che hanno contribuito con un apporto negativo.[caption id="attachment_18786" align="alignleft" width="615"]
Tab 3 - I risultati ottenuti dalla Shift-Share AnalysisL'esame dei risultati dimostra come nel Lazio la crescita 2014 – 2013 a livello locale del Nro Iscrizioni Imprese (che ammonta a circa 100 nuove imprese), nei tre settori Ateco C, F e G, ha ricevuto un contributo essenziale dalla ‘Componente Nazionale' (97,416), un minimo contributo negativo (-0,512) dalla ‘Componente Strutturale' ed un altrettanto piccolo contributo dalla ‘Componente Locale' (3,081). In definitiva la crescita in ambito Nazionale (Componente Nazionale) ha funto da «traino» per la crescita locale.Nel Piemonte l'apporto delle tre componenti appare molto più equilibrato, con un evidente contributo della ‘Componente Locale' (132,618).
In Sicilia la crescita appare sbilanciata, ovvero è basata essenzialmente sull'apporto della ‘Componente Nazionale', unico apporto positivo.
Conclusioni
La Shift-Share Analysis appare come uno strumento assai efficace nell'evidenziare meriti e demeriti. Infatti non è sempre detto che un favorevole andamento di una variabile a livello locale sia tutto o solo merito del livello locale. Talvolta il risultato favorevole a livello locale è dovuto ad un effetto di ‘traino' fornito dall'andamento della variabile in esame a livello più ampio. Stessa considerazione può essere fatta, ovviamente, per un andamento sfavorevole. Numerosissimi sono gli esempi che potrebbero essere portati a riprova di ciò, in ambiti quali ad es. il manifatturiero, l'economico in senso lato, il bancario ecc.La Shift-Share Analysis sconta però il difetto di essere alquanto empirica, e soggetta a critiche sia in merito al modello di calcolo, estremamente semplice e che poco approfondisce circa le tante cause che possono determinare un trend positivo o negativo, che in marito alla creazione ed all'utilizzo delle variabili implicate nel modello di calcolo.
Nonostante tali critiche, la Shift-Share Analysis rimane comunque uno dei modelli più utilizzati per poter tentare di fornire una rapida risposta alla fatidica domanda: di chi è il merito e/o il demerito?
Domande da interrogazione
- Qual è l'obiettivo principale della Shift-Share Analysis?
- Come si applica la Shift-Share Analysis per valutare l'andamento di una variabile locale?
- Quali sono le tre componenti principali della Shift-Share Analysis?
- Quali critiche vengono mosse alla Shift-Share Analysis?
La Shift-Share Analysis mira a determinare quanto l'andamento di una grandezza locale dipenda esclusivamente dall'ambito locale e quanto invece sia influenzato da un ambito più ampio, come il contesto nazionale o regionale.
La Shift-Share Analysis utilizza una formula che scompone la variazione di una variabile locale in tre componenti: nazionale, strutturale e locale, per identificare i meriti o demeriti dell'andamento osservato.
Le tre componenti sono: la componente Nazionale, che esprime l'influenza del tasso di crescita nazionale; la componente Strutturale, che valuta la differenza tra il tasso di crescita specifico e quello nazionale; e la componente Locale, che misura l'apporto del tasso di crescita locale rispetto a quello nazionale.
La Shift-Share Analysis è criticata per la sua natura empirica e il modello di calcolo semplice, che non approfondisce le molteplici cause che possono influenzare un trend positivo o negativo.