Commercio Internazionale dell Olio d Olivad

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1 Commercio Internazionale dell Olio d Olivad Analisi delle posizioni competitive Umberto Medicamento Università degli Studi di Foggia umberto77@ .it u.medicamento@mail.unifg.it

2 Olio di oliva vergine, evoluzione market shares (valore)

3 Olio di oliva vergine, evoluzione market shares (valore)

4 Le ragioni del cambiamento Aumento dei consumi Evoluzione della domanda Peculiarità della fase industriale Concentrazione interessi grandi gruppi Accordi commerciali internazionali e PAC Struttura degli scambi

5 Research questions Esistono posizionamenti strategici all interno dei flussi commerciali che possa contribuire a sintetizzare e spiegare performance commerciali migliori? E possibile, ed utile, individuare gruppi di Paesi secondo i la struttura degli scambi?

6 Summary Statistics Average exchange quantities Average exchange values Virgin olive oils Olive oils Other oils and their frac , , , ,1 54, ,8 Traded values 4,707 billion $ 971,718 million $ 177,472 million $ Average prices 4,483 $ 3,968 $ 1,981 $ Number of relationships

7 Approcci analitici Focus sui singoli attori Analisi dei flussi bilaterali S.W.O.T. Analysis Altri

8 L approccio relazionale Inverte l approccio interazionale, per il quale le entità precedono le relazioni, ed esplora la realtà in termini dinamici, continui e processuali. Le entità sono generatrici di azioni, invece che di attributi. Enfasi sul rapporto tra azione e contesto, e sugli attributi che ogni attore possiede e cambia in funzione dei soggetti con i quali si relaziona (Emirbayer, 1997). Allarga la comprensione dell economia internazionale, poichè permette di ricostruire la struttura delle relazioni tra i Paesi, e di esplorarne le connessioni, i percorsi ed I circuiti. I normali approcci statistici descrivono relazioni di primo ordine (ad es. intensità degli scambi tra coppie di Paesi); l analisi di network analizza relazioni di secondo grado o maggiore (Fagiolo, Reyes, Schiavo, 2007).

9 L analisi di rete Analisi descrittiva Consente di studiare le relazioni e le interazioni identificando comportamenti individuali e di gruppo, posizionali e strutturali, che dipendono contemporaneamente dalle scelte del singolo e del resto del network.

10 Lo Studio scambi internazionali (valori) di: oli di oliva vergini oli di oliva altri oli e loro frazioni (classificazione internazionale SitcRev.3, Dati U.N.) finestra temporale: dieci anni.

11 Lo Studio L analisi si articolerà in tre fasi: 1. Analisi posizionale. 2. Analisi dei gruppi. 3. Speriementazione di un modello di social influence.

12 1. L L analisi posizionale Studio dell organizzazione degli scambi, della presenza di posizioni privilegiate o strategiche, e della loro distribuzione. In particolare, saranno calcolate le seguenti misure: dimensione e densità delle reti; numero di weak components; two-steps-reachability e reach-efficiency; brokerage, normalized-brokerage; betweeenness e normalized-betweenness.

13 2. Analisi dei gruppi Alternativa agli approcci più classici (prossimità geografica, il reddito pro-capite, o la dicotomia Paesi industrializzati/pvs) Uso del blockmodel: raggruppamento degli attori secondo la loro structural equivalence nei networks considerati (Tong e Lifseet, 2006): gli attori sono raggruppati in base all intensità e alla somiglianza nella struttura degli scambi interni ed esterni ai gruppi stessi.

14 3. Social Influence Sperimentazione dell uso di un modello di social influence in cui il valore di ogni relazione sarà determinato dal prezzo a cui lo scambio tra le coppie di attori.

15 Limiti dell Analisi Scelta dei dati: le categorie di olio selezionato, rappresentano mercati indipendenti. La scelta di qualità miscelabili costituisce un elemento di maggiore interesse. Carattere descrittivo dell analisi. Metodologia.

16 Il Social Influence Approach Date le opinioni (o comportmamenti) di un attore j al tempo t1 e di un attore i al tempo t2, se si possono predire variazioni nei comportamenti di i da t1 a t2, in funzione della presenza o assenza di legami tra i e j, allora si può dire che, in qualche modo, i ha influenzato j. (ad es: Marsdenand Friedkin, Burt, Galaskiewiczand Wasserman)

17 Il Modello di Social Influence Equazione di partenza: Y=a+bWY+e, dove: W: vettore di proximity scores e Y è qualche attitudine o comportamento (prezzo). Estensioni: 1. Y=a+(bW(1)+bW(2))Y+bX+e, dove W(1): proximity scores basati su legami diretti, W(2): proximity scores basati sulla structural equivalence X: caratteristiche dell attore. (e.s.: produzione) 2. Y=a + bw(1)y + bw(1)x + bx + e, dove: W(1) sono proximity scores basati su legami diretti, X è una qualche caratteristica degli attori.

18 Primi Risultati Misure di densità Misure di egonetwork per le altre fasi dell indagine, i risultati non sono ancora presentabili.

19 Density measures (1) Virgin olive oils Olive oils Other oils and their fract. Density 0,06 0,05 0,03 Standard deviation 0,23 0,22 0,16 Average distance 2,36 2,26 2,83 Compattedness 23,1% 17,2% 10,6% % of actors with avg dist = 1 12,1% 13,9% 11,6% % of actors with avg dist = 2 49,1% 37,3% 32% % of actors with avg dist = 3 29,9% 29,2% 31% % of actors with avg dist = 4 8,4% 13,3% 15,2% Diameter 5 7 7

20 Density measures (2) Virgin olive oils Olive oils Other oils and their fract. N.C.I. Outdegree 1,8% (71,6%) (17,88) 1,3% (60,7%) (14,16) 1,3% (38,6%) (7,39) N.C.I. Indegree 1,7% (18,22%) (7,16) 1,14% (16,8%) (6,04) 1,2% (9,8%) (3,19)

21 Egonetworks measures (1) in e out degrees numero di attori Density 0.0e e e e-07 _._. outdg indg Density = oil fractions._._._. = olive oils = virgin oils 0.0e e e e+09 degree actors

22 Egonetworks measures (2) Densità di legami Virgin oils Olive oils Oil Fractions Density density of ties Oli vergini Oli d oliva altri

23 Egonetworks measures (3) # di weak components Two steps reachability Reach efficiency Number of weak components Two steps reachability Reach efficiency Density = Virgin oils._._._. = Olive oils... = Oil fractions w eak components percentage of actors contacts

24 Egonetworks measures (4) n-brokerage n- Betweenness Density = Olive fractions._._._. = Olive oils = Virgin oils Density = Virgin oils._._._. = Olive oils... = Oil fractions disconnected pairs (normalized) centrality (normalized)

25 Posizionamento e performance Virgin olive oils Olive oils Other oils and frac. Size.68*.696*.538* Density -.301* -.243* Nr. of weak comp steps-reachability * Reach-efficiency -.171* -.172* -.296* Brokerage.86*.89*.565* Norm. brokerage.301*.243*.095 Ego betweeness.787*.752*.354* Norm.egobetween..203* * probability: 5% **: for the compound net. correlation with virgin oil export values

26 Olive oils Virgin olive oils Dimension Density Brokerage Dimension Density Brokerage Italy Spain 10 5 U.K. 13,6 Italy Greece 13,6 Spain 4.76 Italy 119 Turkey 15,8 Italy 6.52 Spain 117 U.K. 15,3 Spain 6.28 U.S.A. 74 France 12,1 U.S.A France 57 Germany 11,9 France 1.4 U.K. 57 Syria 11,7 U.K U.S.A. 10,4 Germany 1.17 Spain 7,6 Turkey 1.05 Italy 6,8 Greece 855 France 76 Greece 14,3 France 24.7 U.S.A. 74 France 13,1 U.K U.K. 64 U.S.A. 12 Turkey 1.39 German Spain 7,4 y 1.37 Italy 7,5 Canada 907 Arab Portuga Emirates 4,6 l

27 U.S.A. Virgin Olive Oil Egonetwork exchange within a Continent exchange between Continents Africa Latin America North America Europe Oceania Asia

28 Africa BruneiDarussalam CapeVerde CoteIvoire Liberia Mauritania Iran Morocco Madagascar Sudan Mauritius Nigeria Bahrain Tunisia Kenya Uganda Seychelles Zambia Armenia Syria Egypt Ghana SouthAfrica Botswana Oman UnitedArabEmirates Mozambique Namibia Libya OccPalestinianTerr SaudiArabia Mayotte Jordan UnitedRepTanzania Cameroon Lebanon Malawi Ethiopia Azerbaijan Israel Gabon Senegal Algeria

29 Asia e Pacifico Kyrgyzstan M ontserrat WallisFutunaIsds Tokelau Yemen Pakistan Mongolia FrenchPolynesia ChinaMacaoSAR RepofKorea NewZealand China Australia ChinaHongKongSAR Philippines Kazakhstan Nepal Fiji NewCaledonia Thailand Japan Singapore Indonesia India Maldives Malaysia Qatar SriLanka