martedì 31 gennaio 2023

L’Indice del Costo del Lavoro in Europa

 

Tra il secondo quadrimestre del 2020 ed il terzo quadrimestre del 2022 è aumentato in media del 33,00%

L’Eurostat calcola il valore dell’indice del costo del lavoro. L’indicatore è calcolato nel periodo compreso tra il secondo quadrimestre del 2020 ed il terzo quadrimestre del 2022. Il costo del lavoro è costituito dalla compensazione dei dipendenti sommata ai costi per la formazione del personale, alle altre spese come i costi di assunzione e le tasse sull’occupazione, meno gli eventuali sussidi ricevuti. L’indicatore è posto pari a 100 nel 2016.

Ranking dei paesi europei per valore del costo del lavoro nel terzo quadrimestre 2022. La Bulgaria è al primo posto per valore dell’indice del costo del lavoro nel terzo quadrimestre del 2022 con un valore pari a 178,3, seguita dall’Islanda con un valore pari a 160,5, e dalla Polonia con un valore pari a 159,9 unità. A metà classifica vi sono la repubblica Ceca con un valore pari a 118,8, seguita dalla Spagna con un valore pari a 117,3, e dalla Croazia con un valore pari a 117,1 unità, Chiudono la classifica l’Ungheria con un ammontare di 93,6 unità, seguita dalla Romania con un valore pari a 46,3 unità e dalla Lituania con un valore pari a 21,8 unità.

Ranking dei paesi europei per valore della variazione percentuale dell’indice del costo del lavoro tra il secondo quadrimestre del 2020 fino al terzo quadrimestre del 2022. La Serbia è al primo posto per valore della variazione percentuale dell’indice del costo del lavoro tra il secondo quadrimestre del 2020 fino al terzo quadrimestre del 2022 con una variazione pari ad un ammontare di 1.303% pari ad un ammontare di 150,30 unità, seguita dall’Irlanda con +326,98% pari ad un ammontare di 82,40% e da Malta con un valore pari a 164,96% pari ad un ammontare di 306,50 unità. A metà classifica vi sono la Romania con un valore pari a 16,92% pari ad un ammontare di 6,70 unità, seguita dalla Croazia con un valore pari a 11,42% pari ad un ammontare di 12,00 unità e dall’Islanda con un valore pari a 10,54% pari ad un ammontare di 15,30 unità. Chiudono la classifica l’Italia con un valore pari a -8,49% pari ad un ammontare di -10,10 unità, seguita dall’Austria con un valore pari a -9,39% pari ad un ammontare di -12,10% e dall’Ungheria con un ammontare di -10,34% pari ad un ammontare di -10,80 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Di seguito viene realizzata una clusterizzazione attraverso l’applicazione dell’algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Risultano pertanto i seguenti clusters ovvero:

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

Calcolando il valore della mediana risulta il seguente ordinamento dei clusters ovvero: C3=148,2>C1=120,7>C2=111,3>C4=46,3. Dal punto di vista strettamente geografico risulta che i paesi del Cluster 3, molti dei quali sono paesi dell’Europa orientale, hanno dei valori elevati in termini di indice del costo del lavoro anche rispetto ai paesi dell’Europa Orientale. Tale condizione può apparire paradossale, in quanto generalmente i paesi dell’Europa dell’Est tendono ad essere paesi nei quali il costo del lavoro è basso. Tuttavia tale rovesciamento delle aree a maggiore costo del lavoro dall’Europa occidentale all’Europa orientale è la conseguenza di un mix di fattori come l’inflazione, la crisi energetica e la guerra in Ucraina. Tali fattori hanno infatti compresso il costo del lavoro nell’Europa occidentale.

Network analysis con l’applicazione della distanza di Manhattan. Di seguito viene presentata una network analysis realizzata per il tramite dell’applicazione della distanza di Manhattan. I dati mostrano la presenza di tre strutture a network delle quali una è complessa e due sono semplificate.

La struttura a network complessa è costituita come indicata di seguito:

  • ·         La Svezia ha una connessione con la Norvegia pari ad un ammontare di 0,32 unità;
  • ·         La Norvegia ha una connessione con la Svezia per un ammontare pari ad un valore di 0,32 unità, con la Croazia per un valore pari a 0,3 unità, con la Spagna per un valore pari a 0,25 unità, con la Francia per un valore pari a 0,28 unità;
  • ·         La Croazia ha una connessione con la Norvegia per un valore pari a 0,3 unità e con la Francia per un valore pari a 0,26 unità;
  • ·         La Spagna ha una connessione con la Norvegia per un valore pari a 0,25 unità, e con la Francia per un valore pari a 0,36 unità;
  • ·         Il Belgio ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,32 unità;
  • ·         La Francia ha una connessione con il Belgio per un valore pari a 0,32 unità, con la Norvegia per un valore pari a 0,28 unità, con la Croazia per un valore pari a 0,26 unità e con l’Italia per un valore pari a 0,37 unità;
  • ·         L’Italia ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,37 unità.

La network analysis mostra anche la presenza di due strutture a network semplificate ovvero:

  • ·         La Germania ed il Portogallo hanno una connessione per un valore pari ad un valore di 0,33 unità;
  • ·         Il Lussemburgo e l’Ungheria hanno una connessione per un valore pari ad un ammontare di 0,35 unità.

L’analisi della network analysis deve essere considerata come una struttura di connessioni tra i paesi che non implicano in alcun modo delle relazioni di tipo causa effetto.

Conclusioni.  Complessivamente risulta che il valore dell’indice del costo del lavoro in media per i paesi europei è aumento tra il secondo quadrimestre del 2020 ed il terzo quadrimestre del 2022 con una crescita pari al 33,00% pari ad un ammontare di 29,35 unità. Tuttavia, tale crescita non è avvenuta in tutti i paesi. Molti paesi hanno infatti avuto una riduzione dell’indice del costo del lavoro come per esempio: Spagna -0,93%, Norvegia con -1,13%; Francia -1,87%, Germania -3,88%, Lituania -4,39%, Lussemburgo -4,39%, Italia con -8,49%, Austria -9,39%, Ungheria -10,34%. Nei paesi più grandi e che hanno anche maggiore forza lavoro l’indice del costo del lavoro è diminuito. Nei piccoli paesi europei e nei paesi con forza lavoro ridotta l’indice del costo del lavoro è aumentato. La motivazione può essere ricondotta all’impatto delle avversità macro-economiche sul settore dei servizi che è dominante nelle maggiori economie europee. Tuttavia è difficile dire se la riduzione del costo del lavoro sia un fatto positivo o meno. Infatti, il costo del lavoro come viene calcolato dall’Eurostat, è comprensivo anche delle tasse. Pertanto per un confronto effettivo bisognerebbe considerare una misura dell’indicatore del costo del lavoro al netto delle tasse in modo tale da poter scomporre la componente del costo del lavoro tra remunerazione e costo della formazione. Tuttavia, tra remunerazione, costo della formazione e tasse, sono gli ultimi due elementi ovvero formazione e tasse, ad avere un peso rilevante, soprattutto nei paesi ad alta specializzazione, mentre la componente della remunerazione, almeno nei paesi più grandi d’Europa, risulta essere sempre più incerta ed inadeguata, ponendo la questione della giustizia reddituale.
























domenica 29 gennaio 2023

Le Presenze Turistiche nelle Province d’Italia

L’Istat calcola il valore delle presenze italiani e stranieri negli esercizi alberghieri e complementari. I dati considerano le giornate di presenza. La serie storica presente fa riferimento al periodo 2005-2020. Di seguito vengono ad essere analizzati i dati relativi alle province italiane. Nell’analisi seguente sono stati eliminate le province con serie storiche incomplete o missing data.

Ranking delle province italiane per valore delle giornate di presenze negli esercizi alberghieri e complementari nel 2020. Bolzano è al primo posto per valore delle presenze negli esercizi alberghieri e complementari nel 2020 con un ammontare pari a 21.703.816 giornate, seguita dalla provincia di Venezia con un valore pari a 16.866.552 giornate e dalla provincia di Trento con un valore pari a 11.701.138 giornate. A metà classifica vi sono la provincia di Rovigo con un valore pari a 998.957 giornate seguita dalla provincia di Matera con un valore pari a 956.973 giornate e dalla provincia di Treviso con un numero di giornate pari a 995.023. Chiudono la classifica la provincia di Rieti con un numero di giornate pari a 66.768 giornate, seguita da Enna con un valore pari a 53.911 giornate e da Isernia con un valore pari a 93.262 giornate. La prima provincia meridionale in termini di giornate di presenza è Napoli con un numero di giornate pari a 4.058.349 giornate seguita da Lecce con un valore pari a 3.410.169 giornate. Complessivamente vi sono 13 province italiane che nel 2020 hanno totalizzato il 50% delle presenze ovvero: Bolzano, Venezia, Trento, Rimini, Roma, Verona, Livorno, Milano, Brescia, Grosseto, Napoli, Ravenna e Lecce.

Ranking delle province italiane per valore della variazione percentuale delle presenze in giornate negli esercizi alberghieri e complementari tra il 2005 ed il 2020. La provincia di Oristano è al primo posto per valore della variazione percentuale del numero di giornate con un valore pari a +18,2% pari ad un ammontare di 57.860 giornate tra il 2005 ed il 2020, seguita dalla provincia di Lecce con un valore pari a +10,5% pari ad un ammontare di 323.923 giornate e dalla provincia di Bari con un valore pari a +6,3% pari ad un ammontare di 89.733 giornate. A metà classifica vi sono Terni con un valore pari a -39,5% pari ad un ammontare di 300.287 giornate, seguita dalla provincia di Biella con un valore pari a -39,8% pari ad un ammontare di 89.099 giornate, seguita dalla provincia di Brescia con un valore pari a-40,00% pari ad un ammontare di -2.965.021 giornate. Chiudono la classifica la provincia di Ascoli Piceno con un valore pari a -73,3% pari ad un ammontare di -3.036.617 giornate, seguita dalla provincia di Rieti con un valore pari a -77,00% pari ad un ammontare di -223.044 giornate e con Cagliari con un ammontare di -79,2% pari ad un ammontare di -2.220.884,0 giornate. Mediamente le province italiane considerate tra il 2005 ed il 2020 hanno perso circa -1.452.146 giornate pari ad un ammontare di -42,10%.

L’impatto del covid in termini di presenze turistiche nelle province italiane: un confronto tra il trend pre e post covid 19. I dati relativi al periodo 2019-2020 sono molto negativi in quanto essi rappresentano la contrazione dei flussi turistici che è stata dovuta alla manifestazione del Covid 19. Nello specifico però dobbiamo sottolineare che tra il 2005 ed il 2019 il valore delle presenze turistiche di italiani e stranieri nelle province italiane, ovvero nel pre-covid 19, era notevolmente aumentata. Di seguito quindi vengono presentati i dati relativi al periodo 2005-2019 rispetto a quelli del periodo 2019-2020 ovvero:

  • ·         2005-2019: Oristano è al primo posto per valore della variazione percentuale delle presenze turistiche tra il 2005 ed il 2019 con un valore pari a 134,06% pari ad un ammontare di 426.498  giornate, seguita dalla provincia di Viterbo con un valore pari a 124,42% pari ad un ammontare di 694.184 giornate e dalla provincia di Como con un valore pari a 102,14% pari ad un ammontare di 1.692.862 giornate. A metà classifica vi sono Catania con +20,44% pari ad un ammontare di +364.985 giornate, seguita dalla provincia di Ragusa con +18,42% pari ad un ammontare di 160,525 giornate e dalla provincia di Siena con un valore pari a 18.28% pari ad un ammontare di 805.091 giornate. Chiudono la classifica la provincia di Isernia con un valore pari a -46,15% pari ad un ammontare di -62.506 giornate, seguita dalla provincia di Ascolti Piceno con un valore pari a -60,59% pari ad un valore di -2.510.560 giornate, seguita dalla provincia di Rieti con un valore pari a -62,93% pari ad un ammontare di -182.381 giornate.
  • ·         2019-2020: la provincia di Macerata è al primo posto per variazione percentuale tra il 2019 ed il 2020 con un ammontare di 13,16% pari ad un ammontare di -228.368 giornate, seguita dalla provincia di Campobasso con una variazione pari a -20,18% pari ad un ammontare di -74.006 giornate e dalla provincia di L’Aquila con -24,37% pari ad un ammontare di -237.217 giornate. A metà classifica vi sono la provincia di Perugia con un valore pari a -49,43% pari ad un ammontare di -2.499.986 giornate, seguita dalla provincia di Agrigento con un valore pari a -49,44% pari ad un ammontare di -558.692 giornate. Chiudono la classifica la provincia di Milano con -71,80% pari ad un ammontare di -11.793.200 giornate, seguita dalla provincia di Roma con -78,10% pari ad un ammontare di -26.870.414 giornate e dalla provincia di Firenze con -78,95% pari ad un ammontare di -12.356.118 giornate.

Pertanto, mentre tra il 2005 ed il 2019 il valore delle presenze alberghiere è cresciuto in media di circa il 21,5% ovvero pari ad un ammontare di 741.743 giornate nelle province italiane considerate, tra il 2019 ed il 2020 c’è stata una riduzione pari ad un ammontare del -52,34% pari ad un valore di -2.193.889 giornate.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il Metodo di Elbow.  Viene applicato l’algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Vengono individuati quattro diversi clusters ovvero:

  • ·         Cluster 1: Ancona, Verbano-Cusio-Osso, Ferrara, Como, Ascoli Piceno, Latina, Cagliari, Sondrio, Pistoia, Vibo Valentia, Trapani, La Spezia, Macerata, Vicenza, Varese, Catania, Bergamo, Bari, Nuoro, Gorizia, Treviso, Rovigo, Cuneo, Parma, Brindisi, Isernia, Enna, Benevento, Rieti, Matera, Caltanissetta, Avellino, Lodi, Biella, Catanzaro, Avellino, Lodi, Biella,  Catanzaro, Asti, Modena, Vercelli, Cremona, L’Aquila, Campobasso, Siracusa, Oristano, Arezzo, Pavia, Mantova, Massa-Carrara, Pordenone, Agrigento, Prato, Piacenza, Lecco, Viterbo, Chieti, Reggio nell’Emilia, Frosinone, Potenza, Alessandria, Caserta, Reggio di Calabria, Taranto, Trieste, Pescara, Ragusa, Novara, Crotone, Terni.
  • ·         Cluster 2: Verona, Trento, Milano, Rimini, Firenze, Napoli;
  • ·         Cluster 3: Venezia, Roma;
  • ·         Cluster 4: Sassari, Palermo, Pisa, Cosenza, Imperia, Pesaro e Urbino, Brescia, Aosta, Teramo, Bologna, Lucca, Genova, Messina, Livorno, Belluno, Lecce, Salerno, Foggia, Torino, Ravenna, Padova, Siena, Grosseto, Savona, Perugia, Forlì-Cesena, Udine.

Dal punto di vista della mediana risulta il seguente ordinamento dei cluters ovvero: C3=12.201.125>C2=6.058.094>C4=2.435.597>C1=599.903. Diciamo che dal punto di vista geografico c’è una dominanza di Venezia e Roma che totalizzano il numero massimo di presenze turistiche, laddove invece le province del Cluster 2-C2 hanno dei buoni risultati ovvero Firenze, Verona, Napoli, Milano, Trento e Rimini. Al terzo posto vi sono alcune province virtuose del Centro, Nord e Sud Italia. E nell’ultimo cluster vi sono le restanti province comprese molte delle province del Sud Italia. In questa mappa è possibile verificare che le province che vengono preferite sono quelle nelle quali insiste per la maggior parte il patrimonio artistico-monumentale e museale italiano. Al contrario le province che pure sono ricche di bellezze naturalistiche non attirano altrettanti turisti rispetto ai centri cittadini avanzati. Ne deriva pertanto che  il turista preferisce le città alle spiagge, l’arte al divertimento, e la dimensione monumentale alla semplice offerta turistica commerciale. Ovvero il turista che visita l’Italia è un turista che cerca la bellezza dei luoghi, delle opere d’arte e che invece è scarsamente interessato alla dimensione del paesaggio. Vi sono tuttavia delle eccezioni come per esempio Rimini, una città che riesce ad attirare turisti grazie all’investimento nelle strutture ricettive. Ne deriva che per le province che sono molto arretrate la soluzione per incrementare il numero dei turisti è semplice: investire nelle infrastrutture turistiche, nei servizi turistici. Ovviamente tale condizione richiede un passaggio di scala anche nell’investimento, passare dalle piccole e medie imprese del turismo del bed and breakfast a degli investimenti più rilevanti che possano comportare la costruzione di infrastrutture pronte all’accoglienza di centinaia se non migliaia di persone, in modo compatibile con il rispetto dell’ambiente.

Conclusioni. Complessivamente il numero delle presenze di italiani e stranieri è cresciuto in quasi tutte le province italiane tra il 2005 ed il 2019. Tuttavia, a seguito della crisi del covid 19, tra il 2019 ed il 2020 il valore delle presenze di italiani e stranieri è diminuito di circa il 50% in media in tutte le regioni. Occorre considerare che comunque lo sviluppo del turismo non è uniforme nelle province italiane. Vi sono alcune regioni turistiche che hanno dei livelli elevatissimi di giornate di presenza negli alberghi e nelle strutture alberghiere connesse come per esempio Roma e Venezia con un valore mediano rilevato nel cluster pari a 12.201.124. Altre province italiane fanno la metà di Roma e Venezia-sempre considerando la mediana del cluster-come per esempio Napoli, Firenze, Milano, Verona. Infine vi sono molte province del Sud Italia che hanno dei valori rilevati veramente bassi rispetto ai valori mediani del cluster dominante con riduzioni anche del 75%. Quello che appare evidente da quest’analisi è che contrariamente a quello che viene sbandierato dai politici meridionali, il Sud è ancora molto indietro nello sviluppo dell’economia del turismo. Ovviamente non si tratta di competere con le grandi città d’arte che hanno un patrimonio non replicabile e che ovviamente non sono raggiungibili. Tuttavia, si può almeno competere con città con province come Rimini, che hanno puntato tutto sull’infrastruttura turistica.  E allora la politica economica del turismo non deve essere semplicemente quella proposta finora dell’albergo diffuso, della piccola e media impresa che fa il bed and breakfast magari ristrutturando con soldi pubblici il casolare di campagna o la vecchia casa nel centro storico. Per attirare i turisti occorre investire nelle strutture ricettive che siano organizzate per accogliere centinaia se non migliaia di persone. Occorrono degli investitori specializzati, magari internazionali, che sappiano far entrare le tante province del Sud Italia dotate di bellezze naturalistiche, nei circuiti del turismo globale. E ovviamente occorre anche investire sui settori che sono connessi al turismo ovvero i trasporti, il commercio, i servizi bancari e l’edilizia di qualità.

















giovedì 26 gennaio 2023

Il Conto delle Partite Correnti in Europa

 

Tra marzo e novembre 2022 è cresciuto del 18%

L’Eurostat calcola il valore delle partite correnti nei paesi europei. I dati analizzati sono mensili. Se il saldo delle partite correnti è positivo (o negativo) vuol dire che il paese esporta (importa) più che importare (esportare). I dati sono espressi in milioni di euro.

Ranking dei paesi europei per valore del conto delle partite correnti nel novembre 2022. La Germania è al primo posto per valore del conto delle partite correnti nel novembre 2022 con un valore pari a 200.600 milioni di euro, seguita dalla Francia con un valore pari a 104.898 milioni di euro, e dall’Italia con un valore pari a 72.588 milioni di euro. A metà classifica vi sono l’Ungheria con un ammontare di 15.230,9 milioni di euro, seguita dalla Finlandia con un ammontare di 14.001 milioni di euro e dal Portogallo con un ammontare di 11.924,00 milioni di euro. Chiudono la classifica Malta con un valore pari a 3.042,4 milioni di euro, seguita dall’Estonia con un valore pari a 2.938,9 milioni di euro e dalla Lettonia con un ammontare di 2.649 milioni di euro.

Ranking dei paesi europei per valore della variazione percentuale del valore del conto delle partite correnti. La Finlandia è al primo posto per valore della variazione percentuale del valore del conto delle partite correnti con un ammontare di 38,16% pari ad un ammontare di 3.867 milioni di euro, seguita dalla Serbia con un ammontare di 31,5% pari ad un ammontare di 962 milioni di euro, e dalla Lituania con un valore pari a 31,24% pari ad un ammontare di 1.267,5 milioni di euro. A metà classifica vi sono la Lettonia per un valore pari a 23,32% pari ad un ammontare di 501 milioni di euro,  seguiti dalla Slovenia per un valore pari a 21,34% pari ad un ammontare di 856,9 milioni di euro, e la Danimarca con un valore pari a 19,28% pari ad un ammontare di 4.008,2 milioni di euro. Chiudono la classifica la Grecia con un valore pari a 11,78% pari ad un ammontare di 870 milioni di euro, seguita dal Belgio con un valore pari a 10,41% pari ad un valore di 4.723 milioni di euro e dal Lussemburgo con un ammontare pari ad un valore di 4,66% milioni di euro.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il metodo di Elbow. Vengono quindi individuati quattro diversi clusters ovvero:

·         Cluster 1: Polonia, Lussemburgo, Svezia, Belgio, Danimarca;

·         Cluster 2: Germania;

·         Cluster 3: Repubblica Ceca, Ungheria, Portogallo, Finlandia, Romania, Grecia, Lettonia, Slovacchia, Malta, Estonia, Serbia, Slovenia, Lituania, Bulgaria;

·         Cluster 4: Francia, Italia.

Dal punto di vista della mediana dei clusters è possibile verificare il seguente ordinamento ovvero: C2=200.600>C4=88.728>C1=33.207>C3=6.882,1. Dal punto di vista della struttura dei clusters è chiaro che vi è un outlier che è la Germania che costituisce una cluster autonomo. Tuttavia vi sono anche delle eccezioni nel caso del cluster 4 che è composto da Francia, Italia. Il cluster 1 è composto da alcuni paesi dell’Europa del Nord. Il cluster tre invece è molto eterogeneo e mette insieme paesi dell’Europa dell’Est con paesi dell’Europa meridionale.

Network analysis con l’utilizzo della distanza di Manhattan. Di seguito viene realizzata una network analysis con l’utilizzo della distanza di Manhattan. Vengono quindi individuate due strutture a network complesse ed una struttura a network semplificata.

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

  • ·         L’Estonia ha una connessione con la Lettonia per un valore pari a 0,018 unità, e con Malta per un valore pari a 0,013 unità;
  • ·         La Lettonia ha una connessione con l’Estonia per un valore pari a 0,018 unità e con Malta per un valore pari  0,017 unità;
  • ·         Malta ha una connessione con l’Estonia per un valore pari a 0,013 unità e con la Lettonia per un valore pari a 0,017 unità.

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

  • ·         La Lituania ha una connessione con la Slovenia per un valore pari a 0,031 unità e con la Bulgaria per un valore pari a 0,036 unità;
  • ·         La Bulgaria ha una connessione con la Lituania per un valore pari a 0,036 unità;
  • ·         La Slovenia ha una connessione con la Lituania per un valore pari a 0,031 unità.

Esiste inoltre una struttura a network semplificata ovvero:

  • ·         La Finlandia e il Portogallo hanno una connessione per un valore pari a 0,033 unità.

L’analisi delle strutture a network è necessaria per verificare gli effetti di propagazione tra i paesi. Per esempio se la parte corrente aumenta di 1 unità in Lituania allora essa aumenta anche di 0,031 unità in Slovenia e di 0,036 unità in Bulgaria. Tale relazione non deve essere considerata come una relazione del tipo causa-effetto, quanto piuttosto come una struttura di relazione esistente nelle serie storiche dei dati.

Conclusioni. Il conto delle partite correnti è cresciuto tra febbraio 2022 e novembre 2022, in media per i paesi considerati, da un ammontare di 26.102 milioni di euro fino ad un valore di 30.840 milioni di euro ovvero pari ad una variazione di 4.737,9 milioni di euro pari ad una crescita del 18,15%. Sommando i valori del saldo delle partite correnti dei paesi analizzati nel novembre 2022 risulta che la Germania ha un valore pari al 29,57%, seguita dalla Francia con un valore pari a 15,46% e dall’Italia con un valore pari a 10,69%. Germania, Francia ed Italia insieme totalizzano il 55,72% del valore del saldo delle partite correnti tra i paesi europei. Di particolare rilievo è la performance del Belgio che nel novembre 2022 ha avuto un valore del saldo delle partite correnti pari a 50.106 milioni di euro, un valore rilevante essendo il Belgio un piccolo paese con una notevole propensione alle esportazioni. Occorre considerare che il valore positivo del saldo delle partite correnti indica una propensione all’esportazione dei paesi europei. Tale condizione è stata agevolata dal deprezzamento dell’euro rispetto al dollaro. L’indebolimento dell’euro dovuto alle politiche economiche post-covid 19, all’inflazione, alla crisi energetica ed alla guerra in Ucraina, può avere un impatto molto positivo sulle esportazioni europee.









 

mercoledì 25 gennaio 2023

L’Indice delle Costruzioni in Europa

 

È cresciuto del 12,5% da marzo a novembre 2022

L’Eurostat calcola l’indice delle costruzioni. L’indice delle costruzioni è posto pari a 100 nel 2015. Le variazioni sono quindi calcolate rispetto al 2015. L’indice delle costruzioni analizzato di seguito è mensile e compreso nel periodo marzo-novembre 2022.

Ranking dei paesi per valore dell’indice delle costruzioni nel novembre 2022. La Slovenia è al primo posto per valore dell’indice delle costruzioni con un ammontare pari a 231,60, seguito dall’Ungheria pari ad un ammontare di 208,30, e dalla Romania con un ammontare pari a 189,20 unità. A metà classifica vi sono la Svezia con un valore pari a 143,90 unità, seguita dalla Croazia con un ammontare di 141,40 unità e dall’Italia con un ammontare di 141,00 unità. Chiudono la classifica il Belgio con un ammontare di 100,50 unità, seguito dalla Bulgaria con un valore pari a 95,70 unità e dalla Spagna con un ammontare pari a 82,30 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale dell’indice delle costruzioni tra marzo 2022 ed il novembre 2022. La Romania è al primo posto valore dell’indice delle costruzioni con un ammontare pari ad un ammontare di 58,50% pari ad un ammontare di 69,80 unità, seguita dalla Slovenia con un ammontare di 50,60% pari ad un ammontare di 77,80 unità e dalla Repubblica Ceca con un ammontare di 41,20% pari ad un ammontare di 39,30 unità. A metà classifica vi sono al Svezia con un valore pari a 16,30% pari ad un ammontare di 20,20 unità, seguito dalla Norvegia con un valore pari a 6,00% pari ad un ammontare di 8,30 unità e dalla Germania con un valore pari a 4,10% pari ad un ammontare di 5,00 unità. Chiudono la classifica la Croazia con un valore pari a -11,20% pari ad un ammontare di -17,80 unità, seguita dall’Italia con un ammontare di -13,10% pari ad un ammontare di -21,30 unità e dal Belgio con un ammontare di -17,90% pari ad un ammontare di -21,90 unità. In media il valore dell’indice delle costruzioni è cresciuto da un ammontare di 123,98 fino ad un ammontare di 139,48 unità ovvero pari ad un ammontare del 12,5%.

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. Vengono quindi individuati i seguenti clusters ovvero:

  • ·         Cluster 1: Bulgaria, Slovacchia, Spagna, Portogallo, Francia, Belgio, Repubblica Ceca, Germania;
  • ·         Cluster 2: Croazia, Ungheria, Romania, Austria, Slovenia, Italia, Paesi Bassi, Polonia, Finlandia, Svezia, Norvegia.

Il valore della mediana dei clusters risulta che il valore del Cluster 2-C2 è pari ad un ammontare di 146,6 unità seguito dal Cluster 1-C1 pari ad un ammontare di 103,35 unità. Da un punto di vista geografico risulta che il cluster dove c’è stato un maggiore aumento dell’indice delle costruzioni è costituito dai paesi scandinavi, e dal alcuni paesi dell’Est e dall’Italia. Il Cluster 1-C1 con Spagna, Francia, Portogallo, Germania.

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 semplificate e da una struttura a network complessa. La struttura a network complessa è composta come di seguito:

  • ·         L’Austria ha una connessione con la Polonia per un valore pari a 0,74 unità;
  • ·         La Polonia ha una connessione con l’Austria per un valore pari a 0,74 unità e con la Finlandia con un valore pari a 0,37 unità;
  • ·         La Finlandia ha una connessione con la Polonia pari ad un ammontare di 0,37 unità e con la Germania per un valore pari a 0,86 unità;
  • ·         La Germania ha una connessione con la Finlandia pari ad un ammontare di 0,86 unità e con la Repubblica Ceca pari ad un ammontare di 0,85 unità;
  • ·         La Repubblica Ceca ha una connessione con la Germania per un valore pari ad un ammontare di 0,85 unità.

Di seguito vengono quindi individuate due strutture a network complesse costituite come indicate di seguito ovvero:

·         L’Italia e i Paesi Bassi hanno una connessione per un valore pari a 0,61 unità;

·         La Bulgaria e la Slovacchia hanno una connessione per un valore pari a 0,79 unità.

Conclusioni. Il valore dell’indicatore delle costruzioni è cresciuto in media nel periodo da marzo 2022 fino ad un valore di novembre 2022. La crescita dell’indice delle costruzioni è in controtendenza con gli indicatori del consumo e della produzione industriale che invece manifestano un andamento negativo. E’ probabile che la crescita dell’indice delle costruzioni sia il segnale di un fenomeno speculativo che potrebbe aggravare la condizione macro-economica europea.









martedì 24 gennaio 2023

La Fiducia nei Servizi in Europa

 

Tra marzo e dicembre 2022 è diminuita del 66,54%

L’Eurostat calcola il valore dell’indice di fiducia nei servizi. L’indicatore considera la domanda a breve termine di servizi in Europa. I dati sono destagionalizzati. Il periodo analizzato è compreso tra il marzo 2022 ed il dicembre 2022.

Ranking dei paesi europei per valore della fiducia nel settore dei servizi a dicembre 2022. La Grecia è al primo posto per valore della fiducia nel settore dei servizi con un valore pari a 23,4 unità, seguito dalla Turchia con un valore pari a 23 unità e dalla Repubblica Ceca con un valore pari a 20,3 unità. A metà classifica vi sono l’Austria e la Finlandia con un valore pari a 2,7 unità, seguiti dalla Slovacchia con un valore pari a 2 unità. Chiudono la classifica la Polonia con un valore pari a -11,4%, dall’Estonia con un valore pari a -22,8% e dall’Ungheria con un ammontare pari a -27,1%.

Ranking dei paesi europei per variazione percentuale dell'indicatore della fiducia nel settore dei servizi tra marzo 2022 e dicembre 2022. Cipro è al primo posto per valore della variazione percentuale della fiducia nel settore dei servizi con un valore pari a 212,3% pari ad un ammontare di 12,1 unità, seguita dalla Romania con un valore di 84,38% pari ad un ammontare di 2,7 unità, e dalla Bulgaria con un valore pari a 76,27% pari ad un ammontare di 4,5 unità. Chiudono la classifica la Croazia con un valore paria -48,13% pari ad un ammontare di -11,6 unità, seguita da Malta con un valore pari a -50,2% pari ad un ammontare di -12,3 unità e dalla Francia con una variazione pari ad un ammontare di -62% pari ad un ammontare di -3,1 unità. Chiudono la classifica la Lituania con un valore pari a -216,7% pari ad un ammontare di -5,2 unità, seguita dall’Estonia con un valore pari a -356% pari ad un ammontare di -17,8 unità e dall’Ungheria pari ad un valore di -411,3% pari ad un ammontare di -21,8 unità.

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

  • ·         Cluster 1: Grecia, Albania, Turchia, Repubblica Ceca, Slovenia;
  • ·         Cluster 2: Svezia, Malta, Irlanda, Montenegro, Portogallo, Croazia;
  • ·         Cluster 3: Paesi Bassi, Francia, Slovacchia, Romania, Germania, Bulgaria, Austria, Danimarca, Cipro, Finlandia, Belgio, Serbia, Macedonia del Nord, Italia, Spagna;
  • ·         Cluster 4: Polonia, Lituania, Estonia, Ungheria, Lettonia.

Dal punto di vista della mediana risulta il seguente ordinamento dei clusters ovvero: C1=20,3>C2=9,05>C3=2>C4=-11,4. Da un punto di vista geografico risulta che alcuni paesi del Sud-Est Europeo hanno valori elevati della fiducia nei servizi come Turchia e Grecia; seguono un gruppo di paesi molto eterogeneo ovvero Portogallo, Irlanda, Norvegia. Al terzo posto vi sono la stragrande maggioranza dei paesi europei di grandi dimensioni, seguiti da Polonia e Paesi Baltici.

Network analysis con l’utilizzo della distanza di Manhattan.  Di seguito viene applicata una network analysis con l’utilizzo della distanza di Manhattan. Sono individuate tre strutture a network complesse.

Esiste una struttura a network complessa composta da questi paesi ovvero:

  • ·         La Francia ha una connessione con la Macedonia del Nord con un valore pari a 0,66 unità, e con la Romania per un valore pari ad un ammontare di 0,56 unità;
  • ·         La Romania ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,56 unità, con la Macedonia del Nord pari ad un ammontare di 0,56 unità e con la Bulgaria per un valore pari a 0,61 unità;
  • ·         La Macedonia del Nord ha una connessione con la Francia per un valore pari a 0,66 unità e con la Romania per un valore pari a 0,56 unità;
  • ·         La Bulgaria ha una connessione con la Romania pari ad un ammontare di 0,61 unità.

Esiste inoltre una struttura a network complessa composta dai seguenti paesi ovvero:

  • ·         La Finlandia ha una connessione con la Danimarca per un valore pari a 0,75 unità;
  • ·         La Danimarca ha una connessione con la Finlandia per un valore pari a 0,75 unità, coni la Serbia per un valore pari ad un ammontare di 0,75 unità, con i Paesi Bassi per un valore pari a 0,73 unità e con l’Austria per un valore pari a 0,81 unità;
  • ·         I Paesi Bassi hanno una connessione con la Spagna per un valore paria 0,75 unità, con i Paesi Bassi pari ad un ammontare di 0,53 unità, con l’Austria per un valore pari a 0,63 unità e con la Danimarca per un valore pari a 0,73 unità;
  • ·         La Spagna ha una connessione con i Paesi Bassi pari ad un valore di 0,75 unità e con la Germania per un valore pari a 0,71 unità;
  • ·         La Germania ha una connessione con la Spagna per un valore pari a  0,71 unità, con i Paesi Bassi per un valore pari a 0,53 unità, con l’Austria per un valore pari a 0,77 unità;
  • ·         L’Austria ha una connessione con i Paesi Basi per un valore pari a 0,63 unità, con la Germania per un valore pari a 0,77 unità, e con la Danimarca per un valore pari a 0,81 unità;
  • ·         La Serbia ha una connessione con la Danimarca per un valore pari a 0,75 unità.

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

  • ·         L’Estonia ha una connessione con la Lituania per un valore pari a 0,8 unità;
  • ·         La Lituania ha una connessione con l’Estonia per un valore pari a 0,8 unità e con la Lettonia per un valore pari a 0,72 unità;
  • ·         La Lettonia ha una connessione con la Lituania per un valore pari a 0,72 unità.

La network analysis consente di cogliere degli effetti di propagazione della fiducia nel settore dei servizi tra i vari paesi analizzati. Per esempio se aumenta (o diminuisce) di 1 unità la fiducia dei servizi in Lituania allora risulta che tale fiducia aumenta  (o diminuisce) di 0,8 unità Estonia e aumenta  (o diminuisce)  di 0,72 unità Lettonia. Tale relazione non deve essere intesa come nesso di causa-effetto. Tale relazione indica semplicemente una dimensione di similitudine nella dinamica delle serie storiche dei paesi.

Conclusioni. La fiducia nel settore dei servizi a marzo 2022 è stata pari ad un ammontare di 10,97 unità ed è diminuita nel dicembre 2022 fino a 3,67 unità ovvero una variazione del -66,54% pari a -7,30 unità. Da un punto di vista temporale, la fiducia nel settore dei servizi, in media, è cresciuta da marzo 2022 a maggio 2022 da 10,97 unità fino a 17,32. Tuttavia, a partire da maggio 2022 il valore medio della fiducia dei servizi ha iniziato a diminuire fino ad arrivare al minimo assoluto di dicembre 2022. Poiché il settore dei servizi tende ad essere il più rilevante tra i vari settori economici allora, ne deriva che, una perdita della fiducia nei servizi è presagio di una crisi economico-finanziaria.