L EFFICIENZA DEL SETTORE PUBBLICO REGIONALE ATTRAVERSO GLI INDICATORI DI CONTESTO E LA SPESA PUBBLICA CONSOLIDATA

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1 L EFFICIENZA DEL SETTORE PUBBLICO REGIONALE ATTRAVERSO GLI INDICATORI DI CONTESTO E LA SPESA PUBBLICA CONSOLIDATA Marco VANNINI (Università di Sassari e CRENoS) - Riccardo MARSELLI (Università Parthenope e CSEF) Federalismo, equità, sviluppo I risultati delle politiche pubbliche analizzati e misurati dai Conti Pubblici Territoriali Roma, 6 dicembre 2005

2 OBBIETTIVO SINTESI DEL LAVORO VALUTARE LE POLITICHE PUBBLICHE ATTRAVERSO LE INFORMAZIONI DELLA BANCA DATI CPT MISURARE L EFFICIENZA DELLA COMPONENTE SPESA PUBBLICA IN CONTO CAPITALE METODOLOGIA STIMA CON TECNICHE NON PARAMETRICHE DI UNA FRONTIERA EFFICIENTE BASATA SULLE COMBINAZIONI INPUT/OUTPUT DEI SPA REGIONALI RISULTATI ESISTONO SIGNIFICATIVE SACCHE DI INEFFICIENZA LE REGIONI EFFICIENTI SONO CONCENTRATE NEL NORD-EST E NELLA FASCIA CENTRALE ADRIATICA EFFICIENZA E DIMENSIONE DEL SPA REGIONALE SONO INVERSAMENTE CORRELATE

3 DEFINIZIONI, METODOLOGIA, DATI UTILIZZATI EFFICIENZA PRODUTTIVITA = F(TECNOLOGIA, EFFICIENZA, AMBIENTE ESTERNO) Per valutare l efficienza è necessario un confronto fra valori osservati e valori ottimali delle combinazioni input/output che caratterizzano una unità decisionale FARRELL (1959), inefficienza come distanza radiale dall isoquanto, due modi di produrre in modo inefficiente INEFFICIENZA TECNICA: impiegare più input di quanto richiesto dalla tecnologia per ottenere un dato livello di output INEFFICIENZA ALLOCATIVA: usare una combinazione sub-ottimale di input per dati prezzi e produttività dei fattori Pluralità di metodi per costruire una frontiera: metodi parametrici o metodi non parametrici, di tipo stocastico o deterministico

4 MISURE DI EFFICIENZA X 2 /Y Q a X = input; Y = output S c d e 0 S Q X 1 /Y EFFICIENZA TECNICA ET= OC/OA - EFFICIENZA ALLOCATIVA EA=OD/OC

5 DEFINIZIONI, METODOLOGIA, DATI UTILIZZATI METODI PARAMETRICI: postulano una forma funzionale precisa sia per quanto riguarda la relazione fra input e output (es. CES, TRANSLOG) sia per la componente inefficienza incorporata nel termine stocastico che rappresenta le deviazioni dei valori osservati dalla frontiera (da stimare con tecniche econometriche) METODI NON PARAMETRICI: fanno ipotesi minime sull insieme di produzione e costruiscono la frontiera attraverso la programmazione matematica (es. FDH, Full Disposable Hull; DEA, Data Envelopment Analysis) FDH richiede l ipotesi di free disposability ; la DEA richiede in aggiunta l ipotesi di convessità dell insieme di produzione. In questo lavoro: FDH (1 input e 1 output, entrambi gli orientamenti); DEA (1 input e 6 output; pesi liberi, entrambi gli orientamenti); DEA (pesi vincolati, orientamento input)

6 DEFINIZIONI, MEODOLOGIA, DATI UTILIZZATI INPUT: per ogni regione, la spesa consolidata in conto capitale del SPA in rapporto al PIL OUTPUT: indicatori di contesto del QCS variamente normalizzati e aggregati PERIODO: (input) e (output)

7 FDH Orientamento Input Regioni Benchmark Numero di Regioni per le quali l Emilia Romagna è un riferimento sulla frontiera Regioni aventi come benchmark l Emilia Romagna Regioni aventi come benchmark il Veneto Media Nazionale 71,43%

8 FDH Orientamento Input: Regione LAZIO Lazio: 57,90% Domina 2 Regioni: Calabria Sardegna Lazio: 57,90% Benchmark: Dominata da Veneto 6 Regioni: Lombardia Trentino Alto Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Emilia Romagna Marche

9 FDH Orientamento Output Valle d Aosta: 118,01% Benchmark: Emilia Romagna Dominata da: Lombardia Trentino A. Adige Veneto Friuli Venezia Giulia Emilia Romagna Marche..ma a sua volta domina: Calabria e Sardegna Media Nazionale 145,20%

10 DEA CRS Orientamento Input Sardegna: 68,39% Benchmarks: Lombardia (0,73) Trentino Alto Adige (0,27) Media Nazionale 66,95%

11 DEA CRS Orientamento Output Liguria: 171,28% Benchmarks: Veneto (1,34) Emilia Romagna (0,22) Media Nazionale 154,88%

12 DEA CRS Orientamento input con pesi vincolati Toscana: 78,29% Benchmarks: Veneto (0,41) Emilia Romagna (0,51) Pesi attribuiti: MINIMO 5% Media Nazionale 62,43%

13 CONCLUSIONI AMPIE SACCHE DI INEFFICIENZA OVVERO APPREZZABILI MARGINI DI MIGLIORAMENTO ANCHE A PARITA DI SPESA POCHE REGIONI EFFICIENTI SPAZIALMENTE CONCENTRATE REGIONI DEL MEZZOGIORNO ALTAMENTE INEFFICIENTI EFFICIENZA E AMPIEZZA SPA REGIONALE INVERSAMENTE CORRELATI LIMITI DELL ANALISI (DMU atipiche, definizione input e output) SVILUPPI FUTURI (window analysis, confronto con SFA, analisi categoriche)

14 Marco VANNINI, Università di Sassari e CRENoS, Riccardo MARSELLI, Università Parthenope, CSEF vannini@uniss.it