Il progetto MEPA sulle imprese familiari: obiettivi, risultati, sviluppi futuri

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1 Il progetto MEPA sulle imprese familiari: obiettivi, risultati, sviluppi futuri Unioncamere Veneto Area Studi e Ricerche Venezia, 16 dicembre 2016 centrostudi@ven.camcom.it 1/29

2 Sommario 1. Il progetto MEPA sulle imprese familiari SOMMARIO 2. Il percorso di ricerca 3. Il modello/algoritmo automatico 4. I risultati ottenuti 5. Considerazioni e sviluppi futuri 2/29

3 IL PROGETTO MEPA PROGETTO MEPA Titolo: Model Elaboration for Promotion and Analysis of Italian Family Business Acronimo: MEPA Durata: 01/02/ /01/2017 Finanziamento: EASME Executive Agency for SMEs nell ambito del Programma COSME Subcontraente: Università Bocconi di Milano 3/29

4 PROGETTO MEPA COSME è il programma dell UE per la competitività delle imprese e le PMI per il periodo e con un bilancio di 2,3 miliardi di euro. COSME sosterrà le PMI nei seguenti ambiti: agevolare l accesso ai finanziamenti; sostenere l internazionalizzazione e l accesso ai mercati; creare un ambiente favorevole alla competitività; incoraggiare la cultura imprenditoriale. COSME è un programma che attua lo Small Business Act (SBA), in cui viene rispecchiata la volontà politica della Commissione di dare il giusto riconoscimento al ruolo centrale delle PMI nell economia dell UE. 4/29

5 OBIETTIVI DEL PROGETTO MEPA (1) Model Elaboration for Promotion and Analysis of Italian Family Business PROGETTO MEPA Cofinanziare i Paesi in cui non sono stati ancora svolti in modo sistematico studi statistici inerenti le family business. Valorizzare i dati del Registro delle Imprese delle Camere di Commercio per l analisi delle imprese familiari. Sviluppare un modello statistico (algoritmo) per identificare ed analizzare dati ed informazioni sulle imprese familiari in Veneto e in Italia. Analizzare le performanceeconomico-finanziarie delle imprese familiari (proprietà, governance, management, risultati economici e finanziari). 5/29

6 OBIETTIVI DEL PROGETTO MEPA (2) Model Elaboration for Promotion and Analysis of Italian Family Business PROGETTO MEPA Estendere e promuovere il modello statistico (algoritmo), testato sui dati delle imprese del Veneto, anche a livello nazionale. Fornire ai responsabili politici e alle parti interessate indicatori attendibili e comparabili sul contributo delle imprese familiari all economia nazionale, offrendo informazioni utili e pratiche per il loro processo decisionale. Realizzare un Osservatorio permanente sulle imprese familiari su base regionale e nazionale al fine di essere anche un importante opportunità per supportare lo sviluppo della cultura imprenditoriale che è fondamentale per la crescita delle imprese familiari in Italia e all estero. 6/29

7 LE FASI DEL PROGETTO MEPA Model Elaboration for Promotion and Analysis of Italian Family Business PROGETTO MEPA WP1 Coordinamento e management WP2 Osservatorio Veneto sulle FB WP3 Modello statistico sui dati della FB WP4 Disseminazione risultati 7/29

8 Sommario 1. Il progetto MEPA sulle imprese familiari SOMMARIO 2. Il percorso di ricerca 3. Il modello/algoritmo automatico 4. I risultati ottenuti 5. Considerazioni e sviluppi futuri 8/29

9 Un modello automatico per la selezione e l analisi delle imprese familiari in Italia PERCORSO DI RICERCA Acquisizione dei dati amministrativi sulle imprese Definizione dei criteri per l identificazione delle imprese familiari Progettazione, costruzione e applicazione di un modello/algoritmo automatico (sperimentale) 9/29

10 Acquisizione dei dati amministrativi dal Registro Imprese PERCORSO DI RICERCA Il Registro Impresedelle Camere di Commercio (RI) rappresenta l'anagrafe nazionale delle imprese: vi si trovano infatti i dati relativi a tutte le imprese del settore privato residenti sul territorio nazionale e relative a tutte le persone che detengono quote proprietarie o cariche all interno delle imprese. Gestito dalla società Infocamere, il RI è l archivio ufficiale delle imprese: le informazioni e i documenti conservati nel RI sono pubblici e possono essere consultati e acquisiti da chiunque. Il RI è uno strumento di pubblicità legale degli atti in esso iscritti ed è uno strumento di informazione economica: fornisce un quadro completo e aggiornato della realtà imprenditoriale del nostro Paese. 10/29

11 Acquisizione dei dati amministrativi dal Registro Imprese PERCORSO DI RICERCA La popolazione di riferimento è rappresentata dalle imprese e relativi soci delle società di capitali residenti in Veneto con fatturato annuo pari o superiore ad 1 milione di euro. Si tratta di imprese per un totale di soci. La scelta di considerare solo le società di capitali è stata effettuata in linea con l Osservatorio AUB per poter disporre dei dati di bilancio necessari per l analisi comparata delle performance economico-finanziarie delle imprese familiari e non familiari. 11/29

12 La struttura del data set PERCORSO DI RICERCA TRACCIATO RECORD SOCI ASSETTI PROPRIETARI (PRINCIPALI VARIABILI) c fiscale Impresa Codice fiscale dell'impresa anno bilancio Anno ultimo bilancio valore produzione Valore della produzione Dati riferiti ricavi Ricavi all'impresa utile Utile stato Impresa Stato dell'impresa (attiva, registrata..) natura giuridica Natura giuridica dell'impresa denominazione Ragione sociale indirizzo Indirizzo dell'impresa comune Comune dell'impresa ind Occupati indipendenti dell'azienda dip Occupati dipendenti dell'azienda partita iva Partita Iva codici attivita' ateco 2007 Codice Ateco 2007 dell'attività economica prevalente cfiscale Socio Codice fiscale del socio Socio Cognome e nome del socio stato c fiscale Stato a cui corrisponde il codice fiscale cittad Sigla Paese estero cittadinanza Cittadinanza nascita Sigla stato di nascita stato nascita Stato stato res Stato di nascita pv res Provincia di residenza cap res Cap di residenza Dati riferiti comune res Comune di residenza ai soci frazione res Frazione di residenza via res Via di residenza civico res Civico di residenza presso res Luogo di residenza Valore nominale Valore nominale della quota % possesso Quota di proprietà diritto Diritto proprietà (proprietà, nuda proprietà) dtinizio Data inizio proprietà 12/29

13 Criteri di identificazione delle imprese familiari PERCORSO DI RICERCA In linea con i criteri utilizzati dall Osservatorio AUB, sono state identificate come imprese familiari: le società di capitali controllate almeno al 50% (+1) da una famiglia (una sola persona fisica e/o più persone fisiche con vincolo di parentela basata sulla coincidenza del cognome). le società di capitali controllate almeno al 25% da due o tre famiglie ciascuna (gruppi di persone fisiche con vincolo di parentela basata sulla coincidenza di cognomi all interno di ciascuna famiglia). le società di capitali controllate da una persona giuridica riconducibile ad una delle due situazioni sopra descritte. 13/29

14 Variabili utilizzate e problemi di sottostima e sovrastima delle imprese familiari PERCORSO DI RICERCA Per la creazione del modello/algoritmo sono state utilizzate le seguenti informazioni: codice fiscale impresa, codice fiscale socio, cognome e nome (ragione sociale) socio, quota di proprietà socio. Per stabilire i rapporti di parentela è stata applicata la regola del cognome che tuttavia ha due limiti: a) sottostima la presenza di familiarità in quanto non riesce a cogliere i casi di affinità parentali pur in presenza di cognomi diversi (es. moglie e marito entrambi soci dell impresa di famiglia)*. b) sovrastima la presenza di familiarità in quanto coglie casi di affinità parentale tra soci (cognomi uguali) in assenza di un effettivo legame di parentela. * L informazione relativa alla residenza anagrafica - necessaria per verificare eventuali legami familiari effettivi tra soci con cognomi diversi - è risultata inutilizzabile per la presenza di missing. 14/29

15 Creazione delle variabili utili alla definizione dell algoritmo e pulizia dell archivio PERCORSO DI RICERCA Il data set è stato sottoposto ad una accurata fase di pulizia e di normalizzazione dei dati per la presenza di errori che falsavano l effettivo assetto proprietario. In particolare sono state effettuate le seguenti operazioni: 1. eliminazione dei doppioni 2. somma delle quote di proprietà e di nuda proprietà 3. correzione dati mancanti/anomali su quote dei soci 4. standardizzazione delle variabili 15/29

16 Individuazione e correzione dei dati mancanti e anomali sulle quote dei soci PERCORSO DI RICERCA Per ogni impresa sono state calcolate due variabili: a) sommaquote (numerica) per determinare possibili anomalie (somma 100); b) fuoriquota (dicotomica) per filtrare le aziende con quota compresa tra 97 e 103 (1.774 casi). Frequenza Percentuale Quota totale dentro range ,2 Quota totale fuori range 94 0,4 Valore mancante 94 0,4 Totale ,0 16/29

17 Creazione della variabile relativa alla tipologia di assetto proprietario PERCORSO DI RICERCA Creazione della variabiletiposocio che identifica la tipologia di assetto proprietario. Sulla base di tale variabile le imprese sono state suddivise in tre gruppi: impresa controllata solo da persone fisiche (assetto fisico); impresa controllata solo da imprese (assetto giuridico); impresa controllata da persone fisiche e da imprese (assetto misto). Frequenza Percentuale Assetto fisico ,0 Assetto giuridico ,3 Assetto misto ,8 Totale ,0 17/29

18 Creazione delle variabili utili alla definizione dell algoritmo e pulizia dell archivio PERCORSO DI RICERCA Per ogni impresa è stato calcolato il numero di proprietari: circa un ¼ delle imprese ha un solo proprietario e ¾ delle imprese hanno al massimo 4 proprietari. N. proprietari Frequenza Percentuale Cumulata ,4 26, ,4 47, ,6 63, ,8 76, ,3 83, ,6 87, ,2 89, ,9 92, ,5 93,7 10 e più 508 2,3 100,0 Totale ,0 18/29

19 Sommario 1. Il progetto MEPA sulle imprese familiari SOMMARIO 2. Il percorso di ricerca 3. Il modello/algoritmo automatico 4. I risultati ottenuti 5. Considerazioni e sviluppi futuri 19/29

20 Struttura generale algoritmo MODELLO STATISTICO 20/29

21 Sommario 1. Il progetto MEPA sulle imprese familiari SOMMARIO 2. Il percorso di ricerca 3. Il modello/algoritmo automatico 4. I risultati ottenuti 5. Considerazioni e sviluppi futuri 21/29

22 Applicazione dell algoritmo automatico: i risultati (1) RISULTATI OTTENUTI Veneto. Distribuzione delle società di capitale con fatturato superiore a 1 milione di euro secondo l algoritmo. Anno 2015 Frequenza Comp.% % Cumulata Imprese familiari ,8 71,8 Imprese non familiari ,9 86,7 Controllate da imprese estere 344 1,5 88,3 n.d.* ,7 100,0 Totale ,0 100,0 Fonte: elab. Unioncamere Veneto su dati Infocamere * Per aziende non è stato possibile identificare l assetto proprietario perché sono risultate controllate da aziende con un fatturato annuo inferiore a 1 milione di euro e/o con sede legale fuori dal territorio regionale. 22/29

23 Applicazione dell algoritmo automatico: i risultati (2) RISULTATI OTTENUTI Veneto. Distribuzione delle società di capitale con fatturato superiore a 1 milione di euro per assetto proprietario secondo l algoritmo. Anno 2015 Assetto fisico Assetto giuridico Assetto misto Totale Imprese familiari Imprese non familiari Controllate da imprese estere n.d.* Totale Fonte: elab. Unioncamere Veneto su dati Infocamere * Per aziende non è stato possibile identificare l assetto proprietario perché sono risultate controllate da aziende con un fatturato annuo inferiore a 1 milione di euro e/o con sede legale fuori dal territorio regionale. 23/29

24 Applicazione dell algoritmo automatico: i risultati (3) RISULTATI OTTENUTI Veneto. Distribuzione delle società di capitale con fatturato superiore a 1 milione di europer classe di fatturato. Anno 2015 Classe di fatturato N. imprese analizzate N. imprese familiari Peso % familiari 1-2,5 milioni di euro ,5 2,5-10 milioni di euro , milioni di euro , milioni di euro ,6 oltre i 50 milioni di euro ,9 Totale ,3 Fonte: elab. Unioncamere Veneto Università Bocconi su dati Infocamere e AIDA 24/29

25 Sommario 1. Il progetto MEPA sulle imprese familiari SOMMARIO 2. Il percorso di ricerca 3. Il modello/algoritmo automatico 4. I risultati ottenuti 5. Considerazioni e sviluppi futuri 25/29

26 Potenzialità e limiti del modello/algoritmo SVILUPPI FUTURI notevole riduzione dei tempi di individuazione e selezione delle imprese familiari (meno di 1 mese) rilevante contenimento delle risorse umane necessarie ampliamento della popolazione di riferimento (fino a 200 mila società di capitale a livello nazionale) l'algoritmo funziona molto bene sulle classi di fatturato più basse (da 1 a 20 mln) l'algoritmo funziona meno bene sulle classi di fatturato più elevate (20 mln e oltre) e necessita di alcuni affinamenti l algoritmo è basato sui bilanci civilistici e non consolidati delle società di capitali 26/29

27 Conclusioni e sviluppi futuri SVILUPPI FUTURI Il modello Bocconi e il modello Unioncamere risultano tra loro complementari, in quanto coniugano: una maggiore precisione sulle grandi imprese familiari con assetti proprietari complessi e sulle holding/fiduciarie, una maggiore rappresentatività del tessuto imprenditoriale regionale e nazionale ad elevata densità di PMI Una volta affinato, a regime il modello può trovare rapida applicazione per tutte le regioni italiane, fornendo così un quadro completo a livello nazionale sulle caratteristiche e le performance delle imprese familiari. 27/29

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29 Grazie per l attenzione! Unioncamere Veneto Area Studi e Ricerche Venezia, 16 dicembre 2016 centrostudi@ven.camcom.it 29/29