MILeS2015 | Milano - Impresa, Lavoro e Società 2015 Lo studio esamina il contributo del capitale umano, misurato come la quota dei residenti con un diploma universitario, alla crescita delle città italiane, misurata attraverso due proxy: popolazione e occupazione. Tra il 1981 e il 2001 le città a più alto livello di capitale umano, sono cresciute maggiormente rispetto alle altre. Una quota d’istruzione più elevata è associata con un tasso di crescita dell’occupazione in un intervallo dello 0,9-2,3 per cento. Questi risultati si manifestano sia a livello di mercato locale del lavoro (SLL) che a livello comunale; risultano robusti ad un ampia insieme di controlli sulle caratteristiche locali, ma non vengono rilevati considerando la popolazione residente come variabile di crescita. L’utilizzo di un indicatore d’istruzione risalente al 1931 come variabile strumentale per il capitale umano conferma i risultati. Non sono stati rilevati effetti eterogenei tra le macro-aree.I meccanismi attraverso cui il livello d’istruzione influisce sulla crescita urbana derivano da due categorie di esternalità. In primo luogo, il capitale umano stimola la produttività, generando crescita salariale e occupazionale (canale produttività). In secondo luogo, aree urbane con residenti più istruiti potrebbero influire positivamente sulla qualità della vita (canale amenità). Riferendoci all’approccio di Roback (1982) e Shapiro (2006), stimiamo che il contributo del capitale umano alla crescita a livello di SLL sia per la quasi totalità attribuibile al canale produttività mentre, a livello comunale, il canale legato alle esternalità può contribuire a spiegare una quota non trascurabile del fenomeno.

1. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
Capitale umano e crescita nella città italiane
Francesco Giffoni, Matteo Gomellini*, Dario Pellegrino*
Divisione Analisi e Ricerca Economica Territoriale - Milano
Banca d’Italia
In collaborazione con:
ISTAT | MILeS2015 | Milano - Impresa, Lavoro e Società 2015
Milano | 2 ottobre 2015 | Camera di Commercio di Milano - Sala Consiglio
* Le posizioni espresse in questa presentazione sono da attribuire esclusivamente
agli autori e non coinvolgono la responsabilità della Banca d’Italia.

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 Negli U.S.A si osserva una forte correlazione tra livelli di istruzione e
tasso di crescita della popolazione/occupati (Glaeser, Sheinkman e
Shelfie, 1995; Simon, 1998; Simon e Nardinelli, 2002).
• «Dal 1980 il capitale umano ha sostituito il capitale fisico come
migliore variabile esplicativa della crescita urbana» (Moretti 2013)
 Un connessione robusta a numerosi controlli per coufounding: ceteris
paribus livelli di istruzione più alti stimolano lo sviluppo locale
 Le possibili spiegazioni:
o Esternalità produttive di capitale umano (Moretti 2004)
 Esternalità di conoscenza
 Esternalità pecuniarie
 «condizioni ambientali» (qualità processi politici, crimine…)
o Effetti sull’attrattività locale/qualità della vita (Consumption City,
Glaeser et al., 2001)
Introduzione alla letteratura

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Come mostrato da Shapiro (2004) la dinamica occupazionale per la città i
al tempo t, dotato del livello Hi,t di capitale umano può essere espresso
con la seguente equazione in forma ridotta:
log
Ni,t+1
Ni,t
= γHi,t + δXi,t + εi,t+1
N
Dove γ è una combinazione lineare di due principali fonti di causalità: il
capitale umano ha effetti positivi sulla produttività delle imprese (effetto
competitività) e sulla qualità della vita percepita (effetto amenità). La
nostra analisi econometrica punta a
 stimare γ
 decomporre le quote di γ attribuibili all’effetto competitività e a quello
amenità.
L’identificazione

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 Panel bilanciato (1981,1991,2001) per 128 comuni (popolazione
residente superiore a 50 mila abitanti a inizio periodo), a cui
corrispondono 111 sistemi locali del lavoro (SLL)
 Dimensione mercato del lavoro vs. effetto amenità
 Variabile dipendente: crescita decennale dell’occupazione nelle unità
locali (fonte: Censimento dell’Industria e dei Servizi, ISTAT)
 Principale variabile esplicativa: logaritmo della quota di laureati tra i
residenti (fonte: Censimento della Popolazione e delle abitazioni,
ISTAT)
Il campione

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Stima di base:
 effetti casuali
 livello iniziale di
occupazione
 dummy anno

6. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
+ dummy regionali
+ specializzazione in
manifattura,
commercio e servizi:
+ coorti di età
(0-19, 20-34, 35-44, 45-
54,55-64)

7. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
+ Effetti fissi
per SLL

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Test per causalità
inversa: quota laureati
nel 1951

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Variabile strumentale:
quota di diplomati nel
1931

10. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
 L’effetto del capitale umano sul numero di occupati risulta significativo
sia a livello di Sistema Locale del Lavoro che di comune
 I risultati non sono confermati considerando la dinamica della
popolazione
 Eterogeneità territoriale: l’interazione di una dummy Centro-
Nord/Mezzogiorno con la quota di laureati non è significativo, ovvero
non c’è evidenza di effetti differenziali del capitale umano
Altri controlli di robustezza:
 Capitale sociale: partecipazione alle elezioni politiche, organizzazioni
di volontariato
 Indicatori di qualità della vita: ristoranti e hotel, numero di musei,
servizi ricreativi
Analisi di robustezza

11. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
Canale produttività e canale amenità (1)
log
Ni,t+1
Ni,t
= γHi,t + δXi,t + εi,t+1
N
Stimabile attraverso i dati sui prezzi delle case e sui salari medi
calibrando un modello strutturale à la Shapiro (2004).
Intuizione: l’effetto produttività genera un aumento dei salari
reali (salari rispetto a prezzi immobiliari), quello amenità una
loro riduzione
= quota canale produttività + quota canale amenità

12. MILeS2015 | Capitale umano e crescita nelle città italiane, Dario Pellegrino - Milano 2/10/2015
Canale produttività e canale amenità (2)
Quota nei sistemi locali
del lavoro
Quota nei comuni

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Conclusioni
 Tra il 1981 e il 2001, il capitale umano in Italia risulta correllato alla
crescita dell’occupazione a livello urbano (ma non con la popolazione
residente), sia a livello di comune che di SLL.
 Tale connessione risulta robusta ad analisi econometriche intraprese
per escludere effetti dovuti a causalità inversa o variabili omesse.
 A livello di SLL l’effetto del capitale umano sembra essere
sostanzialmente attribuibile al canale produttività, mentre a livello di
comune il canale amenità potrebbe offrire un contributo significativo