Gli studi basati su metodologie non parametriche

Come già detto in precedenza, la metodologia non parametrica più utilizzata per stimare l’inefficienza di vari settori è rappresentata dalla Data Envelopment Analysis (DEA). Anche per il settore bancario e creditizio esiste una vasta letteratura che utilizza tale metodologia al fine di studiarne l’efficienza. Di seguito sono riportati alcuni studi che

utilizzano l’approccio di intermediazione nella scelta delle variabili di frontiera e, successivamente, alcuni lavori che si avvalgono di varianti dello stesso approccio di intermediazione.

Casu e Molyneux (2003), ad esempio, confrontano l’efficienza dei sistemi bancari dei cinque paesi europei con maggiore peso nell’UE19, ovvero Francia, Germania, Italia, Spagna e Regno Unito. Si pone l’enfasi sui cambiamenti dei sistemi bancari avvenuti a livello internazionale relativamente alla deregolamentazione e alle operazioni di consolidamento che hanno incentivato le banche a riorganizzarsi al fine di raggiungere livelli più alti di efficienza in un contesto caratterizzato da una crescente concorrenza proveniente anche dall’estero. L’analisi è condotta per il periodo 1993-1997 su un campione di 750 banche (ovvero, le 150 banche più grandi per ogni paese considerato) estratto da Bankscope. Dai risultati emerge che, per tutti i paesi considerati, si registra una tendenza al miglioramento di efficienza media, ad eccezione di quanto accade in Italia, la quale registra livelli di efficienza più bassi rispetto agli altri e con tendenza al peggioramento. Gli autori concludono sostenendo che le differenze negli score di efficienza tra i vari paesi sono da addurre a fattori specifici propri di ciascun sistema economico considerato. L’analisi dell’efficienza del sistema bancario di alcuni tra i maggiori paesi europei20diventa l’obiettivo di ricerca anche per Casu e Girardone (2006) che stimano frontiere di ricavo per il periodo 1997-2003. Gli autori si concentrano sugli effetti della deregolamentazione dei servizi finanziari e sulla concentrazione del sistema bancario avvenute nell’Unione Europea negli ultimi tempi. Lo scopo è di costruire la statistica H di Panzar e Rosse (1987) la quale, a seconda dei valori che assume, consente di individuare il grado di concorrenza di un dato settore (concorrenza perfetta, monopolio, oligopolio)21. I dati sono estratti dal dataset Bankscope. La variabile output è rappresentata dal rapporto totale ricavi/totale attivo. In aggiunta alle variabili tipiche per un’analisi di frontiera, gli autori introducono altre variabili esplicative che caratterizzano i sistemi bancari, ovvero, il rapporto Capitale proprio/Totale Attivo, il rapporto tra prestiti totali e totale attivo, il rapporto liquidità su totale depositi. Pertanto, si è scelto di utilizzare una variante dell’approccio di intermediazione. I risultati suggeriscono che un più alto grado di concentrazione non è necessariamente sintomo di una più bassa competitività del settore. Inoltre, emerge che i

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La somma degli assets dei cinque paesi rappresenta l’80% del Totale Attivo dell’UE-15 (Banca d’Italia, Report Annuale 1998).

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Sono 14 i paesi inseriti in quest’analisi, ovvero, Austria, Belgio, Danimarca, Finlandia, Francia, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Lussemburgo, Paesi Bassi, Portogallo, Spagna e Svezia.

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La statistica H è definita come variazione incrementale dei profitti, a fronte di una variazione unitaria del prezzo degli input. Essa è uguale a zero o negativa quando la struttura è monopolistica, è uguale a 1 se c’è concorrenza perfetta, se 0<H<1, vi è concorrenza monopolistica.

sistemi bancari più efficienti, sono anche quelli più competitivi. Tuttavia, questa relazione potrebbe essere poco chiara, ovvero, un aumento di competizione forza le banche a essere più efficienti e, allo stesso tempo, aumenti di efficienza non sembrano promuovere una maggiore competizione. Infine, l’Italia, insieme a Francia, Germania e Lussemburgo, mostra i livelli più bassi di efficienza, mentre, Finlandia, Grecia e Svezia si caratterizzano per sistemi bancari molto efficienti. Tra i numerosi studi che effettuano analisi sulla relazione tra l’efficienza delle banche e il potere di mercato, emerge quello proposto da Chortareas, Garza-Garcia e Girardone (2009) che pongono la loro attenzione sulle operazioni di concentrazione avvenute negli anni Novanta in alcuni paesi dell’America Latina22. Differentemente da quanto si è verificato in Italia, le operazioni di concentrazione sono state guidate, in questi paesi, dall’acquisizione delle banche locali da parte di istituzioni straniere. Sorge, pertanto, il rischio che le banche coinvolte attuino comportamenti collusivi i quali, ledendo le regolari pratiche competitive, comportano condizioni svantaggiose per la clientela. Viene utilizzato un campione di 2500 banche estratto dal database Bankscope, nel periodo 1997-2005. Successivamente, gli autori presentano un modello con il quale tentano di esaminare l’effetto dell’efficienza e della concentrazione sul grado di profittabilità delle banche. A tal proposito, la variabile dipendente del modello è stata individuata nel ROA (Return on Assets), mentre il grado di concentrazione è espresso da una misura della struttura di mercato calcolata come la somma dei quadrati delle quote di mercato delle banche, ovvero dall’indice di Herfindahl. Dai risultati emerge, per la maggior parte dei paesi considerati, una relazione negativa tra concentrazione e profittabilità e, allo stesso tempo, si deduce che migliori livelli di efficienza comportano migliore profittabilità. Utilizzando la stessa metodologia, Casu e Girardone (2010) focalizzano l’attenzione sulla relazione tra la tendenza all’integrazione dei sistemi bancari e la convergenza in termini di efficienza per le banche aventi sede legale nei paesi membri dell’UE-15 nel periodo 1997-2003. L’analisi è condotta su un campione di 11000 banche estratto dal database Bankscope, ottenendo un panel non bilanciato e giustificando tale scelta mediante la considerazione delle fusioni e acquisizioni avvenute nel periodo in esame. Dai risultati emerge che i membri dell’EU-15 tendono verso una data media del livello di efficienza di costo e, allo stesso tempo, sembra che non ci siano né miglioramenti di efficienza globali né la tendenza verso la best practice. Infine, Barra, Destefanis e Lubrano Lavadera (2011) effettuano un’analisi di efficienza focalizzando l’attenzione sulle BCC italiane. Gli autori enfatizzano la relazione tra l’efficienza e alcuni fattori di contesto, la

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performance delle banche e la qualità dei crediti rispetto alla quale forniscono evidenze in favore dell’ipotesi di bad luck, secondo la quale la qualità dei crediti determina i livelli di efficienza delle banche e non il contrario (Berger e De Young, 1997).