Indicatore di business attractiveness IBA 2013 (Alessia Amighini, Riccardo Bramante, Federica Poli) Università Cattolica del S.

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1 Indicatore di business attractiveness IBA 2013 (Alessia Amighini, Riccardo Bramante, Federica Poli) Università Cattolica del S. Cuore Ricerca finanziata da:

2 1. L INDICATORE DI BUSINESS ATTRACTIVENESS (IBA) Le linee guida che hanno ispirato la costruzione dell indicatore di business attractiveness sono le seguenti: -semplicità di lettura che viene agevolata dalla realizzazione di una scala di ranking dei paesi analizzati (139) sulla base dello score ad essi assegnato dall algoritmo di calcolo impiegato; -valenza comparativa tesa a favorire rapidi confronti fra singoli paesi e/o aree geografiche, allo scopo di individuare le realtà più promettenti e meno esplorate; -aggiornamento continuo su base annuale del ranking; -impianto metodologico in grado di garantire l attendibilità dei risultati ottenuti tramite specifiche analisi multidimensionali relative ai singoli profili di analisi che permettono di rendere intelligibili i fenomeni «nascosti» negli indicatori elementari utilizzati; -adeguatezza dell indicatore alle esigenze delle imprese di disporre di un indicatore ad hoc, rappresentativo dell effettiva attrattività commerciale dei paesi stranieri per le imprese ITALIANE. 2

3 2. ATTRATTIVITÀ DEI MERCATI ESTERI: UNA NUOVA PROSPETTIVA PER ISPIRARE LA RICERCA DI MERCATI ESTERI L indice sintetico di «business attractiveness» misura il grado di attrattività di un Paese in termini di ricettività per il commercio estero dell Italia. L indicatore è costruito in modo tale che il ranking dei paesi rifletta non una generica attrattività in quanto mercati di sbocco, ma l attrattività riferita specificatamente all export italiano. Ciò è realizzato ordinando i paesi esteri dal più al meno attrattivo come partner importatore dall Italia sulla base del calcolo di un profilo principale alimentato da variabili che descrivono le effettive relazioni economiche bilaterali tra l Italia e i singoli paesi esteri, in particolare la ricettività di tali mercati esteri nei confronti dell export italiano, la presenza e la portata di IDE italiani nei singoli paesi e di accordi di commercio bilaterali tra l Italia e i singoli partner. L indice è determinato sulla base di un algoritmo statistico a partire da un insieme di indicatori elementari; misura direttamente il «bilateral trade index» e viene rettificato in senso migliorativo o peggiorativo attraverso specifici «sotto indici» che siano riconducibili a profili ritenuti allo scopo significativi. Gli output dell algoritmo sono rappresentati da un indice sintetico «global score» - e dai corrispondenti sotto indici di profilo; il meccanismo di aggregazione degli indicatori segue uno schema «autoponderante» in modo da ridurre al minimo gli aspetti soggettivi. 3

4 3. IL DATA SET UTILIZZATO La costruzione dell indicatore ha richiesto una preventiva, attenta esplorazione dei dati, allo scopo di verificare la disponibilità degli stessi sul più ampio numero di paesi possibile. La necessità di creare un dataset altamente bilanciato ha portato ad escludere alcune variabili di cui non si è ravvisata una sufficiente disponibilità e a restringere il numero di paesi a 139, escludendo i paesi a basso reddito (secondo la definizione della Banca Mondiale, cioè i paesi con reddito pro-capite inferiore a dollari) e i paesi con popolazione inferiore ai abitanti. I dati utilizzati per la costruzione dell indicatore sono riferiti al triennio immediatamente precedente l analisi ( ), per catturare la dinamica recente dei fenomeni considerati e non soltanto e semplicemente i livelli raggiunti nell anno immediatamente precedente l analisi. I dati sono tratti da provider ufficiali, quali Banca Mondiale, Fondo Monetario Internazionale, Banca d Italia, Istat, UN Comtrade, World Economic Forum, CEPII e CIA Factbook. Alcune variabili impiegate nella costruzione dell indicatore sono state elaborate dal gruppo di ricerca, specificatamente per il caso italiano, sulla base di algoritmi tratti dalla più recente letteratura empirica. Le variabili sono state scelte ponendo grande attenzione alla loro capacità di spiegare l effettiva importanza dei singoli mercati esteri per l export italiano e alla loro utilità in quanto determinanti della dinamica prossima futura dell attrattività dei singoli mercati come sbocco per le merci italiane. 4

5 4. L APPROCCIO STATISTICO IMPIEGATO Definizione profili e alimentazione variabili Individuazione fattori che accrescono l attrattività di un Paese estero come mercato di sbocco Elaborazione indicatore dominante «interscambio» Il «bilateral trade index» è stimato partendo da variabili che determinano l attuale attrattività dei mercati esteri per l export italiano Elaborazione indicatori «profili rettificativi» I «profili rettificativi» sono aree collaterali che definiscono rischi / opportunità a livello Paese (situazione politica, socio-demografica, economica e finanziaria) Ponderazione ed elaborazione indice sintetico «potenzialità di intercambio» Il sistema di ponderazione degli indicatori elementari è «endogeno» ad ogni profilo; le rettifiche agiscono come «coefficienti» rispetto all indicatore dominante 5

6 6. IL PROFILO DOMINANTE DI RICETTIVITA DELLE ESPORTAZIONI ITALIANE: IL BILATERAL TRADE INDEX Il profilo principale è alimentato da un gruppo di 19 variabili idonee a descrivere le potenzialità di un paese estero come importatore di beni e servizi dall Italia. Le variabili scelte sono combinate in fattori ritenuti importanti nello spiegare l appeal dei principali mercati di sbocco per le esportazioni italiane. Nello specifico, i fattori utilizzati comprendono: -variabili che descrivono la ricettività di mercato dei singoli paesi esteri in termini di propensione all importazione dall Italia; -variabili che descrivono l ampiezza degli investimenti diretti esteri dell Italia nei singoli paesi esteri; -variabili che descrivono la qualità delle infrastrutture di ricezione di beni, servizi e persone nei singoli paesi esteri; -variabili che descrivono l apertura dei singoli paesi esteri al resto del mondo, dal punto di vista commerciale e produttivo. Tra le variabili considerate rientrano: -le importazioni dall Italia; i crediti export assicurati da Export Credit Agencies, l'indice di ricettività delle esportazioni italiane. le esportazioni /importazioni di beni e servizi in % del PIL, gli eventuali accordi bilaterali di libero scambio, le procedure doganali ed i tempi medi di import/export, la qualità delle strutture portuali ed i volumi di traffico merci, gli investimenti diretti esteri dall Italia e globali, e altre. 6

7 7. I PROFILI RETTIFICATIVI: IL PROFILO ECONOMICO ED IL PROFILO FINANZIARIO Il profilo ECONOMICO è costruito su variabili che rappresentano: -la possibilità di sostegno agli investimenti e all export propria di ciascun paese straniero, attribuibile sia al settore pubblico, sia al sistema produttivo; -la capacità di spesa rinvenibile nel mercato, anche alla luce delle dinamiche inflazionistiche; -il grado di sviluppo produttivo e tecnologico raggiunto dai singoli paesi. Il profilo FINANZIARIO è costruito su variabili che indicano: -il grado di stabilità finanziaria dei paesi esteri; -la sofisticazione del sistema finanziario proprio di ciascun paese straniero; -lo stato di accesso al credito e di inclusione finanziaria; -la rischiosità del sistema bancario presente nel paese estero. 7

8 8. I PROFILI RETTIFICATIVI: IL PROFILO POLITICO E IL PROFILO SOCIALE Il profilo POLITICO è costruito su variabili che rappresentano: -la stabilità politica e la frequenza di episodi di violenza; -la qualità delle istituzioni di governo; -la qualità dell ordinamento giuridico e il grado di rispetto delle norme; -il livello di corruzione; -un indice di vulnerabilità latente del sistema socio-politico, stimato sulla base delle potenziali cause di instabilità politica e conflitto sociale Il profilo SOCIALEè costruito su variabili che indicano: -i livelli di istruzione presenti nel paese straniero, variamente disaggregati per grado, genere ed età; -il grado di utilizzo di tecnologie di comunicazione e di mezzi di trasporto; -il grado di partecipazione delle donne al mercato del lavoro. 8

9 9. IL RANKING GLOBALE LE PRIME 60 POSIZIONI Rank Global Profile Rank change 1 GERMANY 0 2 UNITED STATES 1 3 FRANCE -1 4 SPAIN 0 5 UNITED KINGDOM 0 6 SINGAPORE 3 7 CHINA 0 8 SWITZERLAND 2 9 BELGIUM LUXEMBOURG 1 11 AUSTRIA 2 12 NETHERLANDS IRELAND MALAYSIA 0 15 UNITED ARAB EMIRATES 0 16 CANADA 0 17 TURKEY 1 18 MALTA SAUDI ARABIA 7 20 JAPAN 1 21 RUSSIAN FEDERATION ESTONIA 5 23 INDIA 1 24 DENMARK CZECH REPUBLIC REPUBLIC OF KOREA 0 27 CYPRUS ROMANIA 8 29 SWEDEN BAHRAIN SLOVENIA 1 32 NORWAY FINLAND SERBIA 7 35 HUNGARY 2 36 BRAZIL POLAND QATAR 1 39 THAILAND SLOVAKIA JORDAN 9 42 AUSTRALIA CROATIA BULGARIA 4 45 PORTUGAL LITHUANIA ICELAND OMAN 7 49 GREECE 0 50 MEXICO VIETNAM MONTENEGRO TUNISIA LATVIA 5 55 BARBADOS 1 56 ISRAEL 2 57 KUWAIT BRUNEI DARUSSALAM TFYR OF MACEDONIA 1 60 EGYPT -8 9

10 10. IL RANKING GLOBALE S & S VERY STRONG STRONG MODERATE UPGRADE/DOWNGRADE INTENSITY LIGHT STABLE LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG TOTALE INCIDENZA % GEOGRAPHICAL AREA EUROPE EUROPE & CENTRAL ASIA 7.9 MENA AFRICA EAST ASIA & PACIFIC SOUTH ASIA NORTH AMERICA LATIN AMERICA & CARIBBEAN 19.4 OCEANIA TOTALE INCIDENZA % % 77,7% 10

11 11. I S GEOGRAPHICAL AREA LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG TOTALE INCIDENZA % EUROPE EUROPE & CENTRAL ASIA MENA DOWGRADE INTENSITY GEOGRAPHICAL AREA LIGHT 6 MODERATE 9.0 STRONG VERY STRONG AFRICA 2 FRANCE, BELGIUM, 3 CYPRUS, 4 NETHERLAND, DENMARK, 9 PORTUGAL 13.4 IRELAND, MALTA, CZECH REP., NORWAY, LITHUANIA, IRELAND, SWEDEN, FINLAND, POLAND, SLOVAKIA EAST ASIA & PACIFIC EUROPE 1 MONTENEGRO, 5 GREENLAND SOUTH ASIA 1 RUSSIAN FED., UKRAINE, TURKMENISTAN, 1 REP. OF MOLDOVA EUROPE & CENTRAL ASIA NORTH AMERICA LEBANON EGYPT, MOROCCO, IRAN, TUNISIA MENA IRAQ LATIN AMERICA & CARIBBEAN SEYCHELLES, LESOTHO MAURITIUS, SOUTH AFRICA, CONGO, CAPE VERDE, OCEANIA AFRICA 3 ANGOLA 3 SWAZILAND, 4.5 NAMIBIA TOTALE THAILAND, 3 VIETNAM, MARSHALL ISLANDS, FIJI, PAPUA NEW GUINEA INDONESIA, MONGOLIA, TUVALU, KIRIBATI INCIDENZA % EAST ASIA & PACIFIC TONGA PAKISTAN SRI LANKA SOUTH ASIA NORTH AMERICA LATIN AMERICA & CARIBBEAN OCEANIA BAHAMAS, COSTA RICA BRAZIL, MEXICO, CHILE, ARGENTINA, EL SALVADOR, AUSTRALIA, NEW ZEALAND, FRENCH POLYNESIA PANAMA, JAMAICA, NICARAGUA, GUATEMALA HONDURAS 11

12 12. GLI STABLE DOWNGRADE/UPGRADE INTENSITY GEOGRAPHICAL AREA STABLE INCIDENZA % EUROPE EUROPE & CENTRAL ASIA MENA AFRICA GEOGRAPHICAL AREA EUROPE STABLE EAST ASIA & PACIFIC SOUTH ASIA NORTH AMERICA MENA LATIN AMERICA & CARIBBEAN OCEANIA EUROPE & CENTRAL ASIA AFRICA EAST ASIA & PACIFIC TOTALE SOUTH ASIA NORTH AMERICA LATIN AMERICA & CARIBBEAN OCEANIA GERMANY, SPAIN, UNITED KINGDOM, GREECE UNITED ARAB EMIRATES, YEMEN CHINA, MALAYSIA, REP. KOREA, PHILIPPINES CANADA COLOMBIA, VENEZUELA 12

13 13. I S UPGRADE INTENSITY GEOGRAPHICAL AREA LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG TOTALE INCIDENZA % EUROPE GEOGRAPHICAL AREA LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG EUROPE & CENTRAL ASIA EUROPE SWITZERLAND, LUXEMBURG, ESTONIA, ROMANIA, SERBIA, MENA AUSTRIA, SLOVENIA, HUNGARY, CROATIA, BULGARIA, LATVIA AFRICA TFYR MACEDONIA, ALBANIA, EAST ASIA & PACIFIC 3 BOSNIA-ERZEGOVINA SOUTH ASIA NORTH EUROPE AMERICA & CENTRAL ASIA TURKEY, 1 GEORGIA, BELARUS KAZAKHSTAN, AZERBAIJAN, 1 ARMENIA 1.7 LATIN AMERICA & CARIBBEAN 2 4 UZBEKISTAN OCEANIA MENA QATAR, 1 ISRAEL, LYBIAN ARAB SAUDI ARABIA, JORDAN, OMAN BAHRAIN KUWAIT TOTALE JAMAHIRIYA ALGERIA 3 DJIBOUTI INCIDENZA AFRICA % 39.0 SUDAN 35.6 BOTSWANA, 20.3 NIGERIA, GABON EQUATORIAL 5.1 GUINEA, SENEGAL, COTE D'IVOIRE, CAMEROON EAST ASIA & PACIFIC SINGAPORE, JAPAN, SAMOA BRUNEI DARUSSALAM SOUTH ASIA INDIA BHUTAN, MALDIVES NORTH AMERICA UNITED STATES LATIN AMERICA & CARIBBEAN ECUADOR, BARBADOS PERU, PARAGUAY, TRINIDAD AND TOBAGO, BOLIVIA OCEANIA NEW CALEDONIA URIGUAY, CUBA, BERMUDA, SURINAME 13

14 15. I S PER STADIO DI SVILUPPO Downgrade intensity GCI 2013/14 LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG GCI 2013/14 LIGHT Factor driven Efficiency driven MODERATE STRONG VERY STRONG From factor to efficiency driven 1 5 LESOTHO, PAKISTAN VIETNAM 1 NICARAGUA Factor driven Efficiency driven 2 MOLDOVA 8 MOROCCO 6 IRAN HONDURAS From factor to MONGOLIA SRI LANKA From efficiency to efficiency driven ANGOLA innovation driven MONTENEGRO, UKRAINE THAILAND EGYPT TUNISIA CAPE VERDE INDONESIA MAURITIUS SWAZILAND NAMIBIA Innovation driven 8 6 DOMINICA 1 SOUTH JAMAICA GUATEMALA AFRICA DOMINICAN REPUBLIC, EL SALVADOR From efficiency to innovation driven Innovation driven RUSSIA, LITHUANIA, SEYCHELLES, LEBANON, COSTA RICA FRANCE BELGIUM IRELAND MALTA CZECH REPUBLIC CYPRUS NORWAY ICELAND BRAZIL POLAND SLOVAKIA MEXICO CHILE ARGENTINA NETHERLANDS DENMARK SWEDEN FINLAND AUSTRALIA NEW ZEALAND PANAMA PORTUGAL 11/7/201

15 14. I S PER STADIO DI SVILUPPO Upgrade intensity GCI 2013/14 LIGHT MODERATE STRONG VERY STRONG Factor driven GCI 2013/14 LIGHT MODERATE STRONG From factor to efficiency driven SINGAPORE, INDIA EQUATORIAL GUINEA, SENEGAL, COTE Efficiency driven Factor driven 5 NIGERIA D IVOIRE, CAMEROON 6 1 LYBIA SAUDI ARABIA, KUWAIT, ALGERIA From efficiency to GABON, BOTSWANA, innovation driven From factor 3 to 5 BHUTAN, BOLIVIA, 1 AZERBAIJAN efficiency driven Innovation driven 8 MACEDONIA, ALBANIA, ROMANIA SERBIA 1 BOSNIA AND h., JORDAN BULGARIA GEORGIA, ECUADOR PARAGUAY PERU Efficiency driven From efficiency to innovation driven Innovation driven TURKEY, HUNGARY, BARBADOS UNITED STATES, SWITZERLAND, LUXEMBOURG, AUSTRIA, JAPAN, SLOVENIA, QATAR, ISRAEL ESTONIA CROATIA OMAN LATVIA KAZAKHSTAN SURINAME URUGUAY BAHRAIN VERY STRONG BRUNEI, ARMENIA 11/7/201

16 GRAZIE

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