Effetto della distanza psichica per settore merceologico

Una volta appurata l’esistenza di una relazione tra le esportazioni italiane e la distanza psichica tra Paesi, ci si pone come obiettivo quello di capire se alcuni

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settori merceologici ne sono influenzati più di altri o se tale distinzione non porta alcun risultato d’interesse. L’assunzione di base è che settori legati ai beni di largo consumo siano maggiormente influenzati dalla distanza psichica rispetto a setto- ri in cui le preferenze dei consumatori finali hanno scarso riflesso. Si può pensare che i processi produttivi siano in qualche modo legati ad un Know-how locale e all’esperienza maturata in una certa localizzazione per soddisfare le esigenze ed i gusti dei consumatori più vicini, che solitamente sono quelli che l’impresa conosce meglio; espandendosi a livello internazionale essa entra in contatto con usanze, tradizioni e gusti profondamente diversi, ai quali difficilmente riesce a rispondere in modo adeguato. Si ritiene che questa considerazione valga con maggior forza per le merci destinate al mercato finale piuttosto che per i beni intermedi e le materie prime. Nello specifico, nell’analisi che segue si vuole veri- ficare l’ipotesi che le esportazioni legate al settore alimentare siano maggiormen- te influenzate dalla distanza psichica rispetto alle esportazioni di materie prime non commestibili, combustibili fossili e prodotti simili. Partendo dalla conside- razione che l’alimentazione è un capitolo fondamentale per ogni cultura, dal mo- mento che con essa si esprimono elementi peculiari della civiltà, della ritualità e delle simbologie complesse legate a ciascun popolo, è ragionevole pensare che per questo settore la distanza psichica esistente tra due Paesi incida in misura maggiore rispetto ad un settore per il quale si pensa che le preferenze espresse dai consumatori incidano in modo limitato, o che comunque tali preferenze non siano strettamente legate ad aspetti valoriali radicati negli attori economici.

Per sottoporre a verifica quest’ipotesi ci si riconduce al medesimo database utilizzato per le analisi precedenti solo che, in questa sede, il valore delle espor- tazioni italiane verso un generico Paese non viene più considerato nel suo valore complessivo, bensì viene scomposto secondo il dettaglio merceologico proposto dalla classificazione SITC delle Nazioni Unite nella sua versione base, ovverosia fermandosi ad un solo livello di dettaglio di fronte ai quattro disponibili. Questo

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sistema di classificazione suddivide le merci in dieci categorie, numerandole con valori da 0 a 9. Per l’analisi che si vuole qui condurre, basti sapere che con la cate- goria 0 si indicano i prodotti alimentari e gli animali vivi destinati principalmente al consumo mentre nella categoria 3 rientrano i combustibili fossili, i lubrificanti e prodotti correlati. L’obiettivo di questo paragrafo è, quindi, quello di stimare il modello utilizzato per la verifica della prima domanda di ricerca su queste due categorie merceologiche, sempre avvalendosi della regressione lineare.

Il modello di riferimento consiste in quello utilizzato precedentemente per verificare l’esistenza di una relazione tra la distanza psichica ed il valore del- le esportazioni italiane, solo che ora contiene anche l’informazione relativa alla categoria merceologica. Il modello è così specificato:

lnXijk= β0+ β1lnGDPj + β2lnGDij + β3IndexP Dij+ ξijk,

dove è stato aggiunto il pedice k con cui si distingue la categoria della merce oggetto di esportazione. L’analisi viene condotta per l’anno 2009 e per le due categorie merceologiche di cui si è detto poco sopra, per le quali si ipotizza un impatto della distanza psichica sensibilmente diverso.

I risultati della stima condotta sui dati relativi al settore alimentare sono pro- posti nella tabella 4.15, dalla quale si evince un R2 _{corretto abbastanza elevato,}

pari a 0,85, e la significatività di tutti i regressori inseriti nel modello, che mo- strano per di più il segno atteso sulla base delle assunzioni teoriche. Il test di White fa accettare l’ipotesi nulla di omoschedasticità anche se con un p-value basso e prossimo al valore di 0,05. L’ipotesi di normalità dei residui deve essere rigettata ma non si è molto distanti dal valore di accettazione; sarebbe sufficiente eliminare pochi valori influenti perchè i residui possano essere ricondotti ad una distribuzione normale. Si nota che la distanza geografica assume un’importanza piuttosto elevata nel settore alimentare e questo può essere giustificato pensando alla necessità di opportune tecniche di trasporto di queste merci al fine di pre-

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Tabella 4.15: Modello con indice unico della DP stimato sulle esportazioni del settore alimentare con OLS, anno 2009.

Regressione 10: OLS, usando le osservazioni 1–110 Variabile dipendente: l_Export_0

Coefficiente Errore Std. rapporto t p-value const 17,7617 1,14989 15,4464 0,0000 ln_GDP_2009 0,824483 0,0563794 14,6238 0,0000 ln_GD −1,16248 0,105067 −11,0641 0,0000 IndexPD −0,368476 0,0830396 −4,4374 0,0000 Media var. dipendente 16,80667 SQM var. dipendente 2,569372 Somma quadr. residui 104,1162 E.S. della regressione 0,991074

R2 0,855310 R2 corretto 0,851215

F (3, 106) 208,8672 P-value(F ) 2,44e–44 Test di White per l’eteroschedasticità:

Ipotesi nulla: eteroschedasticità non presente Statistica test: LM = 16,5547

con p-value = P (χ2_{(9) >16,5547) = 0,0561638}

Test per la normalità dei residui:

Ipotesi nulla: L’errore à distribuito normalmente Statistica test: χ2_{(2)= 6,24077}

con p-value = 0,0441402

servarne l’integrità e le caratteristiche organolettiche. In ogni caso, ciò su cui si vuole richiamare l’attenzione è l’esito dell’analisi che conferma un’influenza ne- gativa e piuttosto forte della distanza psichica sulle esportazioni italiane legate ai prodotti alimentari, come si è ipotizzato.

Passando ora alla stima del modello per l’altra categoria merceologica, quella codificata con il codice 3 nella classificazione SITC, nella quale rientrano i com- bustibili fossili, i lubrificanti e prodotti correlati, si ottiene l’output riportato in tabella 4.16. Si nota subito che l’R2 _{corretto si riduce drasticamente; il modello}

conserva ancora una buona capacità esplicativa ma questa è dovuta esclusiva- mente all’inserimento della variabile legata al PIL del Paese di destinazione e alla distanza geografica tra l’Italia ed il suo partner commerciale, dal momento che

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Tabella 4.16: Modello con indice unico della DP stimato sulle esportazioni di combustibili fossili con OLS, anno 2009.

Regressione 11: OLS, usando le osservazioni 323–424 (n = 102) Variabile dipendente: l_Export_3

Coefficiente Errore Std. rapporto t p-value const 17,5850 2,37275 7,4112 0,0000 ln_GDP_2009 0,893249 0,121244 7,3674 0,0000 ln_GD −1,54900 0,219649 −7,0522 0,0000 IndexPD 0,265264 0,182434 1,4540 0,1491 Media var. dipendente 15,74327 SQM var. dipendente 3,007372 Somma quadr. residui 405,9880 E.S. della regressione 2,035371

R2 0,555555 R2 corretto 0,541950

F (3, 98) 40,83331 P-value(F ) 3,31e–17 Test di White per l’eteroschedasticità:

Ipotesi nulla: eteroschedasticità non presente Statistica test: LM = 9,35275

con p-value = P (χ2_{(9) >9,35275) = 0,405369}

Test per la normalità dei residui:

Ipotesi nulla: L’errore è distribuito normalmente Statistica test: χ2_{(2)= 0,364986}

con p-value = 0,83319

la variabile della distanza psichica risulta essere non significativa. Quest’ultima, inoltre, presenta un segno del tutto in disaccordo con la teoria di riferimento. Le ipotesi classiche del modello OLS sono pienamente rispettate: sia il test di White che il test sulla normalità dei residui portano ad accettare l’ipotesi nulla, rispet- tivamente, di omoschedasticità e di distribuzione normale dei residui, con un p-value in entrambi i casi molto elevato. In generale, il modello appena stimato supporta l’ipotesi secondo la quale, per questa specifica categoria merceologica, la distanza psichica riveste un’importanza marginale, se non addirittura nulla. Evidentemente, le esportazioni italiane specializzate in questo settore merceolo- gico sono spiegate, oltre che dalla ricchezza del Paese di destinazione e dalla sua distanza rispetto all’Italia, da altre variabili non inserite in questo modello; si ipo-

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tizza, ad esempio, che il tasso di cambio e la presenza di infrastrutture adeguate per il trasporto di queste merci possano essere tra gli elementi maggiormente rilevanti nell’esplicare tali valori.