La Fiducia dei Commercianti in Europa

 

E’ diminuita in media de 117% per i paesi analizzati tra febbraio e novembre 2022.

 

L’Eurostat calcola il valore della fiducia dei commercianti in Europa. Il dato viene raccolto mensilmente ed indica quello che i commercianti si aspettano relativamente all’andamento delle vendite al dettaglio. L’indicatore è anche noto come “Retail confidence indicator”.

Ranking dei paesi per valore della fiducia dei commercianti a novembre 2022. La Slovacchia è al primo posto per valore del Retail Confidence Indicator con un valore pari a 24,7 unità, seguita dalla Grecia con un valore pari a 20,4 unità e della Turchia con un valore pari a 19,3. A metà classifica vi sono la Polonia con un valore pari a -1,1 unità, seguita dalla Croazia con un valore pari a -1,3 unità e dalla Francia con un valore pari a -3,3 unità. Chiudono la classifica l’Ungheria con un valore pari a -18,2 unità, seguita dalla Germania con un valore pari a -26 unità e dalla Danimarca con un valore pari a -35,8 unità. Mediamente nel periodo considerato il valore della fiducia dei commercianti è diminuita di un valore pari a -1,08%.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale della fiducia dei commercianti tra il febbraio 2022 ed il novembre 2022. L’Italia è al primo posto per variazione percentuale della fiducia dei consumatori tra il febbraio 2022 ed il novembre 2022 con un valore pari a +171,43% pari ad un ammontare di 10,8 unità, seguita dai Paesi Bassi con un valore pari ad un valore di 113,33% pari ad un ammontare di 3,4 unità e dalla Grecia con una variazione di 78,95% pari ad un ammontare di 9 unità. A metà classifica vi sono l’Albania con un valore pari a -30,59% pari ad un ammontare di -2,6 unità, seguita dalla Francia con un valore pari a -57,14% pari ad un ammontare di -1,2 unità e dal Montenegro con una variazione di -78,26% pari ad un ammontare di -7,2 unità. Chiudono la classifica la Finlandia con un valore pari a -2.371,43% pari ad un ammontare di -16,6 unità, seguita dalla Germania con un valore pari a 2.700,00% pari ad un ammontare di -27 unità e dalla Danimarca con un valore di -9.050,00% pari ad un ammontare di -36,2 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette.  Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. I risultati mettono in evidenza la presenza di due clusters come indicato di seguito ovvero:

·         Cluster 1: Cipro, Ungheria, Francia, Austria, Germania, Macedonia del Nord, Finlandia, Belgio, Danimarca, Polonia, Lituania, Spagna, Irlanda, Grecia, Paesi Bassi, Portogallo, Lettonia;

·         Cluster 2: Bulgaria, Turchia, Repubblica Ceca, Slovenia, Slovacchia, Montenegro, Serbia, Estonia, Italia, Albania, Romania, Svezia, Croazia, Malta.

Dal punto di vista della mediana risulta che il valore del cluster 2-C2 è pari ad un ammontare di 7,4 unità, mentre il valore del cluster 1-C1 è pari ad un ammontare di -5,7 unità. Ne deriva pertanto che C2=7,4>C1=-5,7. Dal punto di vista geografico fatta eccezione per la Svezia e per l’Estonia, quasi tutti i paesi che hanno una crescita del valore della fiducia dei commercianti sono paesi dell’Europa meridionale e dell’Est ovvero paesi aventi reddito pro-capite medio basso. Una delle motivazioni che potrebbero giustificare tale fenomeno deriva dal fatto che nei paesi che hanno reddito pro-capite medio-basso i consumi tendono ad essere sempre alti, poiché generalmente le persone che hanno redditi medio-bassi acquistano beni primari necessari, ovvero cibo, abitazione, abbigliamento. Al contrario nei paesi dove il reddito pro-capite è medio-alto il consumo non è costituito solo da consumi primari quanto anche da consumi di status o consumi sociali che servono a manifestare l’appartenenza ad una certa classe sociale piuttosto che a soddisfare dei bisogni essenziali della popolazione.

Network analysis con distanza di Manhattan. Di seguito viene presentata una network analysis con distanza di Manhattan. Vengono individuate tre struttura a network complesse e quattro strutture a network semplificate.

Esiste una struttura a network come indicato di seguito ovvero:

• ·         La Bulgaria ha una connessione con la Repubblica Ceca pari ad un ammontare di 0,65 unità, e con la Turchia per un valore di 0,94 unità;
• ·         La Repubblica Ceca ha una connessione con la Turchia per un valore pari a 0,8 unità e con la Bulgaria per un valore pari a 0,65 unità;
• ·         La Turchia ha una connessione con la Bulgaria per un valore di 0,94 unità, con la Repubblica Ceca per un valore di 0,8 unità e con la Slovacchia per un valore pari a 0,92 unità;
• ·         La Slovacchia ha una connessione con la Turchia per un valore pari a 0,92 unità e con la Slovenia per un valore pari a 0,83 unità;
• ·         La Slovenia ha una connessione con un valore pari a 0,83 unità.

Esiste una struttura a network complessa come indicato di seguito ovvero:

• ·         I Paesi Bassi hanno una connessione con il Portogallo per un valore pari a 0,47 unità;
• ·         Il Portogallo ha una connessione con la Spagna per un valore pari a 0,93 unità, con i Paesi Bassi per un valore pari a 0,47 unità e con la Lettonia per un valore pari a 0,8 unità;
• ·         La Lettonia ha una connessione con il Portogallo per un valore pari a 0,8 unità e con la Croazia per un valore pari a 0,69 unità;
• ·         La Croazia ha una connessione con la Lettonia per un valore pari a 0,69 unità.

Esiste una struttura a network complessa tra i seguenti paesi:

• ·         La Lituania ha una connessione con la Polonia per un valore pari a 0,57 unità;
• ·         La Polonia ha una connessione con la Lituania per un valore pari a 0,57 unità e con la Macedonia del Nord per un valore pari a 0,93 unità;
• ·         La Macedonia del Nord ha una connessione con la Polonia per un valore pari a 0,93 unità.

Vi sono inoltre quattro strutture a network semplificate come indicate di seguito ovvero:

• ·         Cipro e la Francia sono connesse per un valore di 0,57 unità;
• ·         Montenegro e Serbia sono connessi per un valore pari a 0,68 unità;
• ·         Austria e Finlandia sono connesse per un valore pari a 0,93 unità;
• ·         Germania e Danimarca sono connesse per un valore pari a 0,86 unità.

La network analysis serve per individuare degli effetti di propagazione tra i vari paesi che sono analizzati. Per esempio, se l’indice di fiducia dei commercianti aumenta in Portogallo allora questo dovrebbe provocare un aumento anche nei Paesi Bassi, in Spagna e in Lettonia. Ovviamente tale relazione funziona anche in caso di riduzione dell’indice di fiducia dei commercianti. E’ possibile così individuare delle mappe per prevedere come verranno a diffondersi i fenomeni di sfiducia o fiducia dei consumatori.

Conclusioni. L’indice di fiducia dei commercianti è diminuito significativamente tra febbraio e novembre 2022. Se si prende il valore medio è possibile notare che tale valore è diminuito da un ammontare di 6,3 fino ad un valore di -1,08 ovvero una variazione pari a -7,4 unità pari a -117,056%. Ci sono dei paesi dove tale indicatore è cresciuto come per esempio l’Italia, i Paesi Bassi e la Grecia. Tuttavia, nella maggior parte dei paesi l’indice di fiducia dei commercianti è diminuito, e tale riduzione è stata significativa anche nei paesi come la Germania ed altri paesi a reddito pro-capite medio-alto. Tale indicatore potrebbe stare ad indicare una previsione negativa relativamente all’andamento del consumo in Europa. E poiché il consumo costituisce una parte rilevante del PIL, ovvero circa il 70-80% in base ai paesi, tale valore potrebbe essere il segnale chiaro di una incipiente recessione.

Gli Ordinativi Industriali in Europa

 

Nel 2022Q4 in media sono stati pari a 4,6 mesi per i paesi considerati

L’Eurostat calcola il valore della produzione assicurata dagli attuali ordinativi in mesi. È quindi una misura che dimostra il grado di interconnessione e di rilevanza di un sistema industriale nel contesto nazionale ed internazionale. Infatti, se una economia ha un numero di ordinativi elevato vuol dire che quell’economia esporta e che ha delle competenze professionali utili al sistema industriale europeo ed internazionale.

Ranking dei paesi europei per numero di mesi degli ordinativi industriali nel 2022-Q4. La Repubblica Ceca è al primo posto per valore del numero dei mesi degli ordinativi industriali nel 2022-Q4 con un numero pari a 8,4, seguita dalla Polonia con un valore pari a 7,8 mesi e dall’Italia con un valore pari a 6,8 mesi. A metà classifica vi sono la Slovenia con un valore pari a 5 mesi, la Svezia con un valore pari a 4,8 mesi e la Grecia con un ammontare pari a 4,6 mesi. Chiudono la classifica la Macedonia del Nord con un valore pari a 2,7 mesi, seguita dal Montenegro con un valore pari a 2,3 mesi e dalla Lituania con un valore pari a 2,1 mesi.

Ranking dei paesi europei per variazione percentuale del numero degli ordinativi industriali tra il 2020 Q3 ed il 2022 Q4. La Germania è al primo posto per valore della variazione del numero degli ordinativi industriali tra il 2020Q3 ed il 2022Q4 con un valore pari a 62,07% pari ad un ammontare di 1,80 mesi, seguita dalla Danimarca con un valore pari a 43,33% pari ad un ammontare di 1,30 unità e dall’Albania con un valore pari a 42,86% pari ad un ammontare di 1,80 mesi. A metà classifica vi sono l’Estonia con un valore pari a 20,00% pari ad un ammontare di 0,60 mesi, seguita dal Belgio con un valore di 18,92% pari ad un ammontare di 0,70 mesi, e dal Portogallo con un valore pari a 15,38% pari ad un ammontare di 0,40 mesi. Chiudono la classifica la Grecia con un valore di -26,98% pari ad un ammontare di -1,70 mesi, la Repubblica Ceca con un valore di -30,58% pari ad un ammontare di -3,70 mesi e Malta per un valore pari a -53,68% pari ad un ammontare di -5,10 mesi.

Clusterizzazione con l’algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con l’algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. In modo particolare vengono individuati tre clusters come indicati di seguito ovvero:

• ·         Cluster 1: Slovacchia, Francia, Romania, Albania, Spagna, Austria, Lussemburgo, Svezia, Paesi Bassi, Slovenia, Grecia, Italia, Croazia, Ungheria, Malta, Lettonia, Belgio;
• ·         Cluster 2: Turchia, Finlandia, Danimarca, Germania, Bulgaria, Estonia, Irlanda, Montenegro, Macedonia del Nord, Cipro, Serbia, Lituania, Portogallo;
• ·         Cluster 3: Repubblica Ceca, Polonia.

Dal punto di vista della mediana risulta che il valore del cluster 3-C3 è pari ad un ammontare di 8,1 mesi, seguito dal Cluster 1-C1 pari ad un ammontare di 5 mesi, e dal Cluster 2-C2 con un numero di mesi pari a 3,4.

Network Analysis con la distanza di Manhattan. Di seguito viene presentata una cluster analysis con la distanza di Manhattan. I dati mettono in evidenza la presenza di due diverse strutture a network complesse. In modo particolare esiste una struttura a network complessa costituita dai paesi indicati di seguito ovvero:

• ·         L’Estonia ha una connessione con la Bulgaria per un valore pari a 0,46 unità;
• ·         La Bulgaria ha una connessione con l’Estonia pari ad un ammontare di 0,46 unità e con la Turchia per un valore pari a 0,31 unità;
• ·         La Turchia ha una connessione con il Belgio per un valore pari a 0,36 e con la Bulgaria per un valore pari a 0,31 unità;
• ·         Il Belgio ha una connessione con la Turchia per un valore pari a 0,36 unità e con la Finlandia per un valore pari a 0,38 unità;
• ·         La Finlandia ha una connessione con il Belgio per un valore pari a 0,38 unità e con la Germania per un valore pari a 0,4 unità;
• ·         La Germania ha una connessione con la Finlandia per un valore pari a 0,4 unità.

Esiste inoltre la seguente struttura a network complessa ovvero:

• ·         La Slovenia ha una connessione con l’Austria per un valore pari a 0,43 unità, con i Paesi bassi per un valore pari a 0,46 unità con la Francia per un valore pari a 0,46 unità e con la Svezia per un valore pari a 031 unità;
• ·         La Francia ha una connessione con la Slovenia per un valore pari a 0,46 unità, con la Svezia per un valore pari a 0,43 unità e con l’Austria per un valore pari  a 0,43 unità;
• ·         I Paesi Bassi hanno una connessione con la Slovenia per un valore pari a 0,3 unità, con la Svezia per un valore pari a 0,14 unità e con l’Austria per un valore pari a 0,41 unità;
• ·         L’Austria ha una connessione con i Paesi Bassi per un valore pari a 0,41 unità, con la Slovenia per un valore pari a 0,3 unità, con la Svezia per un valore pari a 0,36 unità;
• ·         La Svezia ha una connessione con la Slovenia per un valore pari a 0,31 unità, con la Francia per un valore pari a 0,43 unità con i Paesi Bassi pari a 0,14 unità e con l’Austria pari ad un valore di 0,36 unità.

Conclusioni. Mediamente il numero dei mesi degli ordinativi è cresciuto nel periodo considerato da un valore di 4,36 fino ad un valore di 4,61 ovvero un valore pari a 5,65% pari ad un valore di 0,25 mesi. I paesi che hanno maggiore richiesta di ordinativi sono la Polonia e la Repubblica Ceca che sono strettamente connesse con l’economia tedesca ed ospitano anche delle sedi di multinazionali statunitensi ed extra europee. L’Italia è al terzo posto manifestando delle difficoltà rispetto all’Est Europa. La crescita degli ordinativi evidenzia una ripresa della supply chain in Europa e a livello internazionale. Un segnale positivo proveniente dal mondo dell’industria anche se con una collocazione geografica che probabilmente avvantaggerà sempre di più i paesi dell’Est Europa rispetto all’Italia e alla Francia. Ovviamente i paesi dell’Est Europa hanno dei prezzi più bassi e tendono ad essere molto connessi con l’economia tedesca. Un assetto che richiederebbe un intervento a livello europeo per individuare delle politiche industriali in grado di creare opportunità di sviluppo sia a livello nazionale che regionale.

 

Consumatori che Hanno Intenzione di Acquistare una Casa in Europa

 

È pari in media a -82,72

L’Eurostat calcola la possibilità dei consumatori di acquistare o costruire una casa nei prossimi 12 mesi. L’indicatore rientra tra quelli individuati dall’Eurostat per descrivere il comportamento e le aspettative dei consumatori sul futuro.

Ranking dei paesi europei per intenzione di acquistare una casa nel 2022Q4. La Polonia è al primo posto con un valore pari a -58,1, seguita dalla Germania con un valore pari a -71,8 e dalla Finlandia con un valore di -73,3. A metà classifica vi sono l’Irlanda con un valore di -81,7, Cipro con un valore di -82,1 e la Croazia con un valore di -84. Chiudono la classifica l’Italia con un valore di -93,3, seguita dalla Grecia con un valore di -94,4 e dalla Serbia con un valore di -95,9 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale dei paesi che hanno intenzione di acquistare una casa tra il 2020Q3 ed il 2022Q4. La Polonia è al primo posto per variazione percentuale del numero delle persone che hanno intenzione di acquistare una casa nei prossimi 12 mesi con un valore pari a 16,4% pari ad un ammontare di 11,4 unità, seguita dall’Estonia con un valore pari a 14,79% pari ad un ammontare di 13,3 unità e dall’Albania con un valore pari a 6,24% pari ad un ammontare di 5,6 unità. A metà classifica vi sono l’Austria con un valore pari a -0,64% pari ad un ammontare di -0,5 unità, seguita dall’Italia con un valore di -1,86% pari ad un ammontare di -1,7 unità, e dalla Serbia con un valore pari a -1,91% pari ad un ammontare di -1,8 unità. Chiudono la classifica la Finlandia con un valore di -15,07% pari ad un ammontare di -9,6 unità, seguita dalla Svezia con un valore di -17,13% pari ad un ammontare di -11,00 unità e dalla Danimarca con un valore di -17,48% pari ad un ammontare di -11,5 unità.

Clusterizzazione con l’utilizzo dell’algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Di seguito viene realizzata una clusterizzazione con l’utilizzo dell’algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Di seguito vengono individuati tre diversi clusters ovvero:

·         Cluster 1: Italia, Turchia, Portogallo, Slovacchia, Grecia, Spagna, Serbia, Albania, Bulgaria, Belgio.

·         Cluster 2: Francia, Croazia, Slovenia, Montenegro, Lussemburgo, Irlanda, Macedonia del Nord, Austria, Lettonia, Malta, Cipro, Lituania, Estonia, Repubblica Ceca;

·         Cluster 3: Finlandia, Danimarca, Polonia, Svezia, Germania, Paesi Bassi, Ungheria.

Dal punto di vista della mediana risulta che il valore mediano del cluster 3 è pari ad un ammontare di -73,8, il valore mediano del cluster 2 è pari a -81,9 ed il valore mediano del cluster 1 è pari ad un ammontare di -90,25 unità. Ne deriva pertanto che C3=-73,8>C2=-81,9>C1=-90,25. Dal punto di vista strettamente geografico risulta che la propensione ad acquistare o costruire una casa nei prossimi 12 mesi è negativa in tutti i paesi europei. Tuttavia, tale valore, pure essendo negativo, risulta essere migliore nel Nord Europa, intermedio nel centro Europa e pessimo nel Sud Europa. In generale, tuttavia, la condizione economica e finanziaria dei consumatori europei risulta essere tale da impedire di guardare al futuro con l’ottimismo necessario per acquistare dei beni patrimonializzati aventi un impatto di lungo periodo nel bilancio delle famiglie e degli individui. Rimane tuttavia la mancanza di relazione tra la crescita del prezzo delle case e la riduzione dell’intenzione dei consumatori di acquistare una casa. Infatti certamente una delle motivazioni che spingono i consumatori a non acquistare una  casa è il prezzo elevato, tuttavia la riduzione della domanda dovrebbe comportare anche una riduzione dei prezzi, cosa che evidentemente non avviene in Europa. Tale andamento mostra semplicemente una tensione significativamente speculativa nell’interno del mercato immobiliare europeo nel quale sta avvenendo una concentrazione della proprietà immobiliare che potrebbe presagire una futura crisi finanziaria e nello stesso tempo non riuscire a rispondere al bisogno di case e di alloggi della popolazione.

Network Analysis con la Distanza di Manhattan.  Di seguito viene realizzata una network analysis con la distanza di Manhattan. Vengono individuate due strutture a network complesse così costituite ovvero:

• ·         La Turchia ha una connessione con il Portogallo per un valore pari a 0,47 unità, con l’Italia per un valore pari a 0,47 unità;
• ·         L’Italia ha una connessione con la Turchia per un valore pari a 0,47 unità, con il Portogallo con un valore pari a 0,35 unità e con la Slovacchia per un valore di 0,44 unità;
• ·         Il Portogallo ha una connessione con la Turchia per un valore pari a 0,47 unità, con l’Italia per un valore pari a 0,35 unità e con la Slovacchia per un valore pari a  0,47 unità;
• ·         La Slovacchia ha una connessione con il Portogallo per un valore pari a 0,47 unità, con l’Italia per un valore pari a 0,44 unità, con l’Albania per un valore pari a 0,39 unità e con la Spagna per un valore pari a 0,42 unità;
• ·         L’Albania ha una connessione con la Slovacchia per un valore pari a 0,39 unità e con la Spagna per un valore pari a 0,39 unità;
• ·         La Spagna ha una connessione con la Slovacchia per un valore pari a 0,42 unità e con l’Albania per un valore pari a 0,39 unità.

Esiste una struttura a network complessa costituita dai seguenti paesi ovvero:

• ·         Il Lussemburgo ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,56 unità;
• ·         La Francia ha una connessione con il Lussemburgo per un valore pari a 0,56 unità, con la Slovenia per un valore pari a 0,53 unità, con la Croazia per un valore pari a 0,46 unità e con il Montenegro per un valore pari a 0,57 unità;
• ·         La Croazia ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,46 unità e con il Montenegro per un valore pari a 0,56 unità;
• ·         Il Montenegro ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,57 unità e con la Croazia per un valore pari a 0,56 unità.

Conclusioni. Tra il 2020Q3 ed il 2022Q4 il valore dell’intenzione dei consumatori di acquistare una casa è diminuito in media per i paesi analizzati da un valore di -81,36 unità fino ad un valore di -82,75 unità ovvero una variazione pari ad un valore di -1,67%. Tuttavia, vi sono dei paesi nei quali l’intenzione di acquistare una casa è cresciuta come per esempio la Polonia, l’Estonia, l’Albania. Tendenzialmente l’intenzione di acquistare una casa è cresciuta in tutti i paesi dell’Est Europa con l’aggiunta della Germania, ed è diminuita in tutti gli altri paesi. In modo particolare l’intenzione di acquistare una casa è diminuita soprattutto nei paesi scandinavi. Certamente tale indicatore manifesta una significativa contrazione dell’economia europea nel breve periodo. Infatti, l’acquisto di una casa è in genere associato alla formazione di nuove famiglie o in ogni caso rappresenta un miglioramento delle condizioni delle famiglie che sono le unità che consumano più beni e servizi e che quindi possono sostenere efficacemente lo sviluppo di un sistema economico. Certamente occorre che l’Unione Europa intervenga, magari con un piano casa per gli europei, e per verificare che l’aumento del prezzo delle case non sia soltanto una manovra di bilancio per le società immobiliare, generalmente detenute dalle banche, per migliorare i propri bilanci, e magari, attivare quei contratti derivati che ricordano i disastri finanziari della “Great Financial Crisis”.

 

Consumatori che Hanno Intenzione di Acquistare un’Auto in Europa

 

Tra il 2020Q3 ed il 2022Q4 sono diminuiti del 5,12%.

L’Eurostat calcola il valore dell’intenzione di acquistare un’auto in Europa.

Ranking dei paesi europei per intenzione di acquistare un’auto in Europa. La Polonia è al primo posto per valore dell’intenzione di acquistare un’auto con un valore pari a -43,8 unità nel 2022-Q4, seguita dai Paesi Bassi con un valore pari a -51,7 e dalla Danimarca con un valore di -57,8. A metà classifica vi sono la Bulgaria e l’Estonia con un valore di -74 unità, seguita dalla Croazia con un valore di -76,4 unità. Chiudono la classifica il Portogallo con un valore di -87,2 unità, dalla Turchia con un valore di -87,8 unità e dalla Grecia con un valore di -92,6 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione dell’intenzione di acquistare un’auto tra il 2020-Q3 ed il 2022-Q4. La Polonia è al primo posto con un valore di 16,41% pari ad un ammontare di 8,6 unità, seguita dal Montenegro con un valore di 13,21% pari ad un ammontare di 10 unità, seguito dall’Estonia con un valore di 12,94% pari ad un ammontare di 11 unità. A metà classifica vi sono il Portogallo con un valore pari a -4,68% pari ad un ammontare di -3,9 unità, seguito dalla Slovenia con un valore pari a -5,85% pari ad un ammontare di -3,9 unità e dal Belgio con un valore pari a -6,5% pari ad un ammontare di -5,1 unità. Chiudono la classifica il Lussemburgo con un valore pari a -18,58% pari ad un ammontare di -12,3 unità, seguito dall’Irlanda con un valore pari a -21,83% pari ad un ammontare di -10,5 unità e dai Paesi Bassi con un valore pari a -34,29% pari ad un ammontare di -13,2 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Sono stati individuati due diversi clusters ovvero:

·         Cluster 1: Slovacchia, Belgio, Portogallo, Spagna, Cipro, Serbia, Malta, Macedonia del Nord, Turchia, Grecia, Estonia, Francia, Italia, Lituania, Bulgaria, Croazia, Lussemburgo, Montenegro, Slovenia.

·         Cluster 2: Repubblica Ceca, Ungheria, Finlandia, Lettonia, Austria, Albania, Paesi Bassi, Polonia, Germania, Irlanda, Svezia, Danimarca.

Considerando il valore della mediana dei clusters risulta che il valore del Cluster 2-C2 risulta essere elevato rispetto al valore del Cluster 1-C1 ovvero: C2=-63,4>C1=-80,2. Dal punto di vista geografico risulta che il valore del cluster 2 è più elevato del cluster 1. Ne deriva che la condizione dei consumatori del Nord Europa tende ad essere migliore di quella dei consumatori del Sud Europa con riferimento all’intenzione di acquistare un’auto, per quanto si tratti comunque di dati negativi da un punto di vista assoluto.

Network Analysis con la distanza di Manhattan. Di seguito viene presentata una network analysis con la distanza di Manhattan. Vengono individuate 2 strutture a network complesse e tre strutture a network semplificate.

Esiste una struttura a network complessa così costituita:

• ·         L’Austria ha una connessione con la Finlandia per un valore pari a 0,38 unità;
• ·         La Finlandia ha una connessione con l’Austria pari ad un ammontare di 0,38 unità e con la Repubblica Ceca pari ad un ammontare di 0,39 unità;
• ·         La Repubblica Ceca ha una connessione con la Finlandia per un valore pari a 0,39 unità e con la Slovenia pari ad un ammontare di 0,57 unità;
• ·         La Slovenia ha una connessione con la Repubblica Ceca per un valore pari a 0,57 unità e con la Croazia pari ad un ammontare di 0,59 unità;
• ·         La Croazia ha una connessione con la Slovenia per un valore di 0,59 unità, con la Francia per un valore pari a 0,57 unità, con l’Italia pari ad un valore di 0,56 unità e con la Lituania per un valore pari a 0,54 unità;
• ·         La Francia ha una connessione con la Croazia pari ad un valore di 0,57 unità;
• ·         La Lituania ha una connessione con la Croazia pari ad un valore di 0,54 unità e con l’Itlaia pari ad un valore di 0,43 unità;
• ·         L’Italia ha una connessione con la Croazia pari ad un valore di 0,56 unità e con la Lituania pari ad un valore di 0,43 unità.

Esiste una struttura a network complessa come indicato di seguito:

• ·         Il Portogallo ha una connessione con la Spagna per un valore pari a 0,32 unità e con la Serbia pari ad un valore di 0,51 unità;
• ·         La Serbia ha una connessione con il Portogallo con un valore di 0,51 unità e con la Spagna per un valore di 0,50 unità;
• ·         La Spagna ha una connessione con il Portogallo con un valore di 0,32 unità e con la Serbia pari ad un valore di 0,32 unità.

Esistono delle strutture a network semplificate come indicate di seguito ovvero:

• ·         La Slovacchia ha una connessione con il Belgio pari ad un valore di 0,34 unità;
• ·         La Danimarca e l’Irlanda hanno una connessione pari ad un valore di 0,59 unità;
• ·         La Grecia e la Turchia hanno una connessione per un valore pari a 0,56 unità.

Conclusioni. Il valore dell’intenzione di acquistare un’auto in Europa è diminuito in media per i paesi analizzati tra il 2020Q3 ed il 2022Q4 da un ammontare di -69,54 fino ad un valore di -73,1 unità ovvero pari ad una variazione di -5,12% pari ad un ammontare di -3,56 unità. Evidentemente i consumatori europei non hanno intenzione di acquistare un’auto. Tale mancata intenzione deve essere intesa sia da un punto di vista economico-finanziario che anche da un punto di vista sociologico e trasportistico. Infatti, la condizione economica degli europei risulta essere difficile e quindi non consente ai consumatori di avere una visione positiva del futuro. Inoltre, dal punto di vista sociologico e trasportistico è probabile che almeno una parte dei consumatori potrebbero scegliere il trasporto pubblico o forme nuove di trasporto, come per esempio il car sharing collaborativo, soprattutto nelle città. Infine, occorre considerare anche la condizione del mercato delle automobili in Europa. Infatti, le automobili europee diventano sempre più inaccessibili per gli europei, mentre dall’altro lato si allargano i mercati esteri soprattutto in Usa e nell’Asia. Ne deriva che probabilmente soltanto l’apertura del mercato europeo ad autovetture prodotte in Cina ed in Asia potrebbe comportare una crescita degli acquisti grazie ad una riduzione dei prezzi che potrebbe rendere accessibile il rinnovo del parco auto degli europei.

Gli Occupati in Europa

 

Sono aumentati di circa 4.092.500 unità tra il 2019-Q4 e il 2022-Q3

 

L’Eurostat calcola il numero degli occupati in valore assoluto. Il numero degli occupati è costituito da dipendenti e lavoratori autonomi, che sono impegnati in attività di produzione. L'occupazione copre i dipendenti e i lavoratori autonomi che lavorano per le unità di produzione residenti sul territorio economico. L'occupazione è misurata in numero di persone senza distinzione in base al lavoro a tempo pieno o part-time.

Ranking dei paesi per numero di occupati nel 2022-Q3. La Germania è al primo posto per numero di occupati nel 2022-Q3 con un valore pari a 45.564 mila unità, seguita dalla Francia con un valore pari a 29.743,00 mila unità e dall’Italia con un numero di occupati pari a 25.5606,70 mila unità. A metà classifica vi sono l’Ungheria con un valore di 4.800,41 mila unità, seguita dall’Austria con un valore pari a 4.676,32 mila unità e dalla Bulgaria con un valore paria 3.507,35 mila unità. Chiudono la classifica Cipro con un valore di 458,08 mila unità, seguita da Malta con un valore di 283,67 mila unità e dall’Islanda con un valore di 218,2 mila unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale del numero degli occupati tra il 2019Q4 ed il 2022-Q3. Malta è al primo posto per valore della variazione percentuale del numero degli occupati tra il 2019Q4-2022-Q3 con un valore pari a 9,95% pari ad un ammontare di 25,68 mila unità, seguita dall’Irlanda con un valore di 8,35% pari a 196,53 mila unità e dall’Islanda con un valore di 8,23% pari ad un ammontare di 16,6 mila unità. A metà classifica vi sono l’Austria con un valore di 2,8% pari ad un ammontare di 127,44 mila unità, seguito dalla Polonia con un valore di 2,79% pari ad un ammontare di 457,2 mila unità e dalla Svezia con un valore di 2,73% pari ad un ammontare di 138,8 mila unità. Chiudono la classifica la Bulgaria con un valore di -0,52% pari ad un ammontare di -18,3 mila unità, seguita dalla Romania con un valore di -1,23% pari ad un ammontare di -107 mila unità, e dalla Lettonia con un valore pari a -2,33% pari ad un ammontare di -21,03 mila unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con l’algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. L’analisi mostra la presenza di 4 clusters ovvero:

• ·         Cluster 1: Italia, Spagna, Francia, Polonia;
• ·         Cluster 2: Svizzera, Svezia, Repubblica Ceca, Belgio, Portogallo, Grecia, Ungheria, Austria, Romania, Paesi Bassi;
• ·         Cluster 3: Germania;
• ·         Cluster 4: Bulgaria, Danimarca, Norvegia, Finlandia, Croazia, Islanda, Malta, Lituania, Cipro, Lussemburgo, Estonia, Slovenia, Lettonia.

Dal punto di vista della mediana risulta la presenza del seguente ordinamento dei clusters ovvero: C3=45564>C1=23053,6>C2=5125,76>C4=1276,465.

Network Analysis con la distanza di Manhattan. Di seguito viene realizzata una analisi attraverso l’utilizzo della network analysis ottimizzata mediante la distanza di Manhattan. Esistono tre strutture a network complesse ed una struttura a network semplificata. In modo particolare:

• ·         L’Estonia ha una connessione con il Lussemburgo per un valore pari a 0,038 unità;
• ·         Il Lussemburgo ha una connessione con l’Estonia per un valore pari a 0,038 unità e con Cipro per un valore di 0,0085 unità;
• ·         Cipro ha una connessione con il Lussemburgo per un valore pari a 0,0085 unità e con Malta con un valore di 0,042 unità;
• ·         Malta ha una connessione con Cipro per un valore di 0,042 unità e con l’Islanda per un valore di 0,016 unità;
• ·         L’Islanda ha una connessione Malta per un valore pari a 0,016 unità.

Esiste inoltre una struttura complessa costituita come indicato di seguito ovvero:

• ·         La Svizzera ha una connessione con il Portogallo per un valore di 0,037 unità, con il Belgio per un valore pari a 0,032 unità, con la Svezia per un valore pari a 0,012 unità;
• ·         La Svezia ha una connessione con la Svizzera per un valore pari a 0,012 unità, con il Portogallo per un valore pari a 0,028 unità, con il Belgio per un valore di 0,023 unità;
• ·         Il Belgio ha una connessione con la Svezia pari ad un valore di 0,023 unità, con la Svizzera per un valore di 0,01 unità e con il Portogallo per un valore pari a 0,01 unità;
• ·         Il Portogallo ha una connessione con la Svizzera per un valore di 0,037 unità, con il Belgio pari ad un valore di 0,01 unità e con la Svezia per un valore di 0,028 unità.

Esiste una struttura a network complessa costituita dai seguenti paesi ovvero:

• ·         La Grecia ha una connessione con l’Ungheria per un valore di 0,025 unità;
• ·         L’Ungheria ha una connessione con la Grecia per un valore pari a 0,025 unità e con l’Austria per un valore di 0,041 unità;
• ·         L’Austria ha una connessione con l’Ungheria per un valore di 0,041 unità.

Esiste una struttura a network semplificata come indicata di seguito ovvero:

• ·         Norvegia ha una connessione con la Finlandia per un valore pari a 0,034 unità.

Conclusioni. Il numero dei lavoratori è cresciuto in quasi tutti i paesi europei nel periodo di osservazione. Tuttavia occorre considerare non solo il numero assoluto dei lavoratori quanto la produttività. In questo caso la produttività è stata calcolata come il rapporto tra il Pil prodotto dai lavoratori ed il numero di lavoratori per paese. In questo senso è possibile notare che la Svizzera è al primo posto per un valore pari a 77.946,42 euro, seguita dalla Lussemburgo con un valore di 69.959,93 euro e dalla Norvegia con 61.605,60 euro. Tale valore sta ad indicare effettivamente qual è il valore aggiunto che un ulteriore lavoratore apporta all’economia nel suo complesso. Per esempio l’ennesimo lavoratore in Italia genera un ammontare di 28.729,03 euro. Il fatto che il numero dei lavoratori è cresciuto in quasi tutti i paesi europei è un fatto positivo. Tuttavia vi sono troppe differenze tra i paesi europei in termini di produttività per lavoratore e vi sono dei paesi dove occorre aggiungere moltissimi lavoratori per avere degli impatti rilevanti nel sistema economico. Ne deriva che molti paesi europei, come per esempio l’Italia, sono ampiamenti inefficienti nella gestione del capitale umano e sono ingabbiati in una struttura dei redditi bassi manifestando la presenza di una vera questione salariale.