I dati e le variabil

In questo capitolo si applicherà la metodologia DEA e gli Indici di Malmquist, così come presentati nel capitolo 4, per calcolare l’efficienza e la variazione della produttività nel periodo 2003-2009 dei teatri d’opera selezionati. Per gli scopi proposti, il campione è suddiviso in due sotto-campioni, uno composti dai teatri lirici italiani, l’altro da quelli tedeschi: ne fanno parte quei teatri già presentati nel capitolo 2, ovvero le Fondazioni liriche sinfoniche da un lato e i teatri tedeschi dediti solamente alle performance musicali – in particolare opera e balletto - dall’altro. Per semplicità, nelle tabelle che seguiranno si utilizzerà questa notazione per indicare i suddetti teatri:

Tabella 5.1: Teatri d’opera italiani e tedeschi analizzati

La scelta delle variabili è subordinata ad alcune regole da seguire per una corretta implementazione del modello DEA. La capacità del modello di discriminare le unità efficienti da quelli inefficienti dipendono, infatti, dal numero delle variabili considerate. Poiché la DEA permette una notevole flessibilità nel determinare i pesi Teatro Comunale di Bologna BO Deutsche Oper Berlin BE1 Teatro Lirico di Cagliari CA Deutsche Staatsoper Berlin BE2 Maggio Musicale Fiorentino FI Komische Oper Berlin BE3 Teatro Carlo Felice di Genova GE Sachsische Staatsoper Dresden DRE Teatro alla Scala di Milano MI Deutsche Oper am Rhein DOAR Teatro San Carlo di Napoli NA Musiktheater Im River MIR Teatro Massimo di Palermo PA Musiktheater Oberlausitz MOB Teatro dell'Opera di Roma RO Hamburgische Staatsoper HAM

Teatro Regio di Torino TO Oper Leipzig LE

Teatro Lirico G.Verdi di Trieste TS Bayerische Staatsoper Munchen MUN1 Teatro La Fenice di Venezia VE Staatstheater am Gartnerplatz MUN2

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degli input e degli output, maggiore è il numero delle variabili, maggiori sono le possibilità di combinare i pesi in modo da rendere efficienti le DMU analizzate, diminuendo dunque la capacità discriminatoria della DEA (Dysone et al., 2001). Seguendo il suggerimento di Golany e Roll (1989), deve valere la disuguaglianza dove n è il numero delle unità analizzate, p il numerop degli input e r quello degli output. Tenuto conto che i due gruppi hanno 12 e 11 DMU, si potrebbero utilizzare fino a 5 variabili. Le simulazioni del modello con 5 variabili, tuttavia, evidenziano un elevato numero di DMU efficienti, per cui si è deciso di adottarne 4. Un’altra osservazione riguarda la correlazione tra gli input (o output) utilizzati. Se due input sono altamente correlati, ovvero uno tende a variare in maniera altamente dipendente al variare dell’altra, questo potrebbe suggerire che uno possa essere un indicatore dell’altro e che i pesi potrebbere spostarsi tra i fattori senza portare ad un significativo impatto sul punteggio di efficienza (Dyson et al., 2001). Anzi, un loro utilizzo congiunto farebbe aumentare il numero delle DMU efficienti. È quindi consigliabile non utilizzarli insieme, aggregandoli se possibile. Detto questo, si passa ora ad identificare le variabili. Una naturale variabile di input relativa al fattore lavoro può essere quantificato nel numero del personale impiegato. Per i teatri italiani, tuttavia, non è disponibile questa informazione in tutti gli anni considerati138, per cui, in alternativa si potrebbe utilizzare il dato monetario del costo del lavoro dipendente139. Seguendo Last e Wetzel (2010), una variabile di input associata al fattore capitale può essere rappresentata dal costo delle spese operative, che comprende i costi per i servizi, per gli allestimenti, per l’acquisto di materie prime. Poichè i costi operativi ed il costo del lavoro mostrano nelle simulazione un altissimo livello di correlazione140, si è scelto di aggregarli in un’unica voce chiamata “costi di produzione”. Il fatto di utilizzare grandezze monetarie, in luogo di grandezze fisiche, per esprimere il lavoro può, tuttavia, portare ad ulteriori

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Il Ministero ha fornito solo i dati relativi al 2008, mentre le delibere della Corte dei Conti, pubblicando le informazioni fornite dai singoli teatri, non forniscono il dato seguendo lo stesso criterio: per alcuni teatri si distingue il personale stabile da quello assunto con contratti a termine, per altri si dà un dato unico aggregando entrambe le categorie, per altri, infine, si ha il dato solo del personale stabile.

139 _{Si ricorda, infatti, come per le Fondazioni lirico-sinfoniche la voce relativa al personale scritturato} sia spesso compreso nella voce “Costi per i servizi”

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A seconda degli anni considerati il grado di correlazione varia tra lo 0,85 e lo 0,92. Si consideri che il grado di correlazione è compreso tra -1 e 1, dove 1 indica un grado assoluto di correlazione.

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considerazioni nella lettura dei risultati finali. In primo luogo, in un’ottica comparativa tra i teatri italiani e tedeschi, si rendono influenti gli effetti della diversa contrattualistica. Non necessariamente, infatti, a parità di produzione lo stesso organico di lavoratori stabili porta allo stesso costo del lavoro. Questo può differire per effetto delle differenti previsioni sull’eventuale lavoro straordinario, sulle indennità ed in generale sulle diverse possibilità di rendere flessibili le prestazioni lavorative. In secondo luogo, permette di verificare la validità del morbo di Baumol. Questo, infatti, fa riferimento ai valori monetari relativi alle spese sostenute per la produzione di spettacoli, che tendono ad aumentare ad un tasso superiore all’indice dei prezzi. Considerando come input i costi della produzione deflazionati rispetto ad un anno base, ci si aspetta, sulla base delle teorie di Baumol e Bowen, una diminuzione della produttività dovuto alla mancanza di progresso tecnologico, eventualmente compensato da recuperi di efficienza tecnica o sfruttamento delle economie di scala. Gli Indici di Malmquist serviranno proprio a quantificare questi tre elementi: progresso tecnologico, variazione di efficienza tecnica e di scala. Un altro input da tenere in considerazione riguarda l’assetto tecnico, quantificabile nel numero di posti disponibili. Questo input è determinante nel produrre l’output "consumato" poiché, logicamente, maggiori sono i posti disponibili, maggiori sono gli spettatori potenziali. Nella raccolta di tale dato si tiene conto della sala normalmente adibita alle rappresentazioni, sommando i posti disponibili delle sale nel caso i teatri ne usufruiscano regolarmente di più di una141. Apparentemente si tratta di un dato fisso, in realtà, nel periodo considerato, il dato quantitativo non si presenta sempre uguale, infatti, a parte i momentanei cambiamenti di sede per lavori di ristrutturazioni e restauri142, bisogna considerare il fatto che i posti disponibili per

141 _{In Italia è il caso del Teatro dell’Opera di Roma (Teatro dell’Opera, Teatro nazionale e Terme di} Caracalla), del Teatro Regio di Torino (Teatro Regio e Piccolo Regio), del Teatro Verdi di Trieste (Teatro Verdi e Sala Tripcovich), del Teatro La Fenice (Teatro La Fenice e teatro Malibran) e dell’Arena di verona (Arena e Teatro Filarmonico). In Germania utilizzano frequentamente più sale il Deutsche Staatsoper (Grobes Haus e Apollo Saal), il Deutsche Oper am Rhein (Opernhaus Dusseldorf e il Theater Duisburg), il Musiktheater im River (Grobes Haus e Kleines Haus), l’Oper Leipzig (Grober Saal Opernhaus e la Saal Musikalische Komodie)

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Nello specifico, il Teatro Alla Scala è tornato nella sua sede naturale nel 2005, dopo aver svolto la sua attività negli anni precedenti al Teatro Arcimboldi, così come il Teatro La Fenice nel 2004 quando ha lasciato la sede provvisoria della Palafenice. In Germania, il Deutsche Oper am Rhein ha usufruito nel 2005 di tre sale, di cui una (la Rhein Oper Mobil) utilizzata in rodaggio in vista dell’anno

successivo, quando per un anno ha sostituito la Operhaus Dusseldorf, quest’ultima chiusa per lavori e riaperta nel 2007.

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la vendita non sempre corrispondono al numero di posti a sedere disponibili sulla base della planimetria. I dati rinvenuti si riferiscono alla capienza media disponibile alla vendita durante la stagione.

Per quanto riguarda la scelta degli output, ci rifacciamo a quanto scritto nel precedente capitolo, individuando un indicatore dell’output "consumato" e uno dell’output "prodotto". Per il primo, l’indicatore naturale sarebbe il numero degli spettatori paganti, ma purtroppo, per le stesse ragioni del dato riferito al numero dei lavoratori, non ci si trova nelle condizioni di poterlo adoperare. In compenso, sono disponibili i dati riferiti ai ricavi da biglietteria e abbonamenti, che può benissimo essere considerato proxy del tasso di fruizione del teatro, mediato dalla variabile prezzo.

L’altro output è definito normalmente dal numero delle rappresentazioni. Si tratta di un dato che presenta delle difficoltà nel momento in cui si voglia modelizzare il processo produttivo del teatro, trattandosi di una variabile che ingloba caratteristiche qualitative difficilmente quantificabili, tali per cui, come si diceva, ogni output prodotto presenta caratteristiche uniche. Nei lavori elencati nel capitolo precedente il dato sul numero delle rappresentazioni veniva trattato così come si presentava. In questo lavoro si è preferito utilizzare una somma ponderata in modo da riflettere, per quanto possibile, lo sforzo produttivo del teatro143. In un teatro d’opera normalmente vengono rappresentati tre generi di spettacolo (opera lirica, balletti e concerti) la cui diversa complessità nelle modalità di produzione deve essere tenuta presente. Per attribuire ai diversi generi un peso prendiamo come riferimento i punteggi che il Ministero attribuisce alla produzione dei teatri nel determinare la quota di finanziamento144. Per ciascun genere, calcoliamo la media tra il punteggio più alto e quello più basso, e lo normalizziamo rispetto al genere col punteggio più basso145. In questo modo attribuiamo un punteggio di 4 per ogni rappresentazione d’opera, di 2

143 _{In realtà esiste una variante della DEA denominata Assurance regions che permette di considerare} la diversa importanza degli output, ponendo al problema di programmazione lineare dei vincoli ai pesi degli output (si veda Fried et al., 2008). Si poteva, dunque, trattare i diversi generi come diversi input e vincolare i loro rispettivi pesi. Questa soluzione, tuttavia, è valida in un’ottica statica, considerando un periodo temporale alla volta, e non dinamica, come quella degli Indici di Malmquist. L’uso della somma ponderata per indicare un output è stato utilizzato da Worthington e Lee (2006) nell’ambito della produttività delle università, per esprimere l’output relativo alle pubblicazioni prodotte.

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Si veda art.2, 1° comma del d.m 29 ottobre 2007 145

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per il balletto, di 1 per il concerto. C’è da tener conto della fama e della diffusione nei paesi di lingua tedesca del genere dell’operetta, più che occasionalmente rappresentato nei teatri d’opera tedeschi, raramente nelle Fondazioni liriche italiane, se si esclude il Teatro Lirico Verdi di Trieste che ogni estate organizza il "Festival internazionale dell’operetta". Dal punto di vista dello sforzo produttivo, si tratta di un genere minore rispetto all’opera per impiego di orchestrali e cantanti, sebbene ci siano certe operette – come "La vedova allegra" - che sotto questo aspetto hanno una dignità pari all’opera. Per questo si può discrezionalmente e ragionevolmente attribuire all’operetta un peso pari al balletto.

Riepilogando, i due input scelti sono: il costi di produzione e il numero di posti disponibili; i due output sono: il ricavo totale da biglietteria e abbonamenti e l’indicatore delle rappresentazioni (calcolato tramite la somma ponderata). I valori monetari (espressi in migliaia di €), sono stati aggiustati rispetto alla diversa inflazione che c’è in Italia e in Germania, utilizzando come riferimento i valori riportati da Eurostat i quali considerano come anno base il 2005146. I dati italiani relativi ai ricavi da biglietteria e abbonamenti e alla produzione teatrale sono stati forniti direttamente dal Ministero dei beni e delle attività culturali; i dati sui costi della produzione sono stati ricavati dalle delibere della Corte dei Conti147 mentre i dati sul numero dei posti disponibili sono stati desunti anno per anno dagli Annuari EDT/CIDIM dell’opera lirica in Italia. I dati tedeschi sono stati tutti ricavati dai volumi annuali della Theaterstatistik. Si riportano nelle tabelle seguenti i dati di input e output dei teatri italiani (Tabella 5.1, 5.2, 5.3) e dei teatri tedeschi (Tabella 5.4, 5.5, 5.6) negli anni presi in considerazione, dal 2003 al 2009.

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http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=prc_hicp_aind&lang=en 147

Delibera n° 85/2012 per i dati dal 2007 al 2009; delibera n° 39/2010 per i dati dal 2005 al 2006; delibera n° 75/2006 per i dati del 2004 e delibera n° 54/2005 per l’anno 2003.

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Tabella 5.1: Valori di input e di output dei teatri d’opera italiani, anni 2003-2004-2005.Fonti: Delibere Corte dei Conti n. 54/2005, 75/2006, 39/2010; Ministero dei beni e delle attività culturali

2003 2004 2005