1. Fonti amministrative per valutare la
rilevanza delle imprese micro
Caso di studio: indagine MPS
Roberta Varriale, Giovanni Seri
Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per la conoscenza e la governance
Roma, 20 Aprile 2012

2. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Sommario
Presentazione del contesto di lavoro e del problema
Proposta metodologica
Risultati descrittivi
Obiettivi del lavoro:
valutazione del potenziale informativo degli Studi di Settore (in
particolare per il calcolo dell’input di lavoro)
proposta: costruzione di un indicatore micro-STAR come misura
complessa della dimensione di impresa alternativa al numero di addetti
migliorare l’efficienza delle rilevazioni integrando informazioni
provenienti da diverse fonti di dati: in questo lavoro le informazioni
ausiliare vengono utilizzate per limitare il campo di osservazione di
un’indagine, in funzione dei fenomeni indagati
Roma, 20 Aprile 2012

3. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
La popolazione delle imprese italiane (ASIA 2010) /1
Distribuzione delle imprese italiane per settore di attività
economica e classe di addetti (%)
~ 4.5 milioni di imprese
-1] [2] [3-10) [10-20) [20-30) [30-50) [50-100) [100-
Industria 35,9 15,3 31,5 10,1 2,7 2,2 1,3 1,0
Energia 37,5 11,5 27,8 11,0 3,3 3,2 2,7 2,9
Costruzioni 58,3 15,6 21,5 3,4 0,6 0,4 0,2 0,1
Servizi 64,0 15,7 17,0 2,1 0,4 0,3 0,2 0,2
Totale 60,5 15,6 19,1 3,1 0,7 0,5 0,3 0,2
~ 3.4 milioni di Mediana 1
imprese con meno di 3 95% 9
addetti 99% 32
Media 3,8
Roma, 20 Aprile 2012

4. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
La popolazione delle imprese italiane (ASIA 2010) /2
Copertura 1 e 2 addetti Più di 20 addetti
Numero imprese 76,1 1,8
Numero addetti 24,0 42,6
Volume d’affari 12,2 62,3
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5. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Il numero di addetti
L’informazione sul numero di addetti viene solitamente utilizzata come
una proxy della dimensione di impresa in quasi tutte le fasi delle indagini
campionarie sulle imprese condotte dall’ISTAT: definizione delle
popolazione, disegno di indagine, produzione delle stime, etc.
Inoltre, i tassi di risposta variano con la dimensione dell’impresa
Imprese con lo stesso numero di addetti possono essere molto differenti
in termini di rilevanza, sia economica che informativa (capacità di
contribuire agli obiettivi informativi dell’indagine)
Roma, 20 Aprile 2012

6. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Caso di studio: MultiPurpose Survey
Task force per la MultiPurpose Survey
Utilizzo di fonti ausiliare per la definizione di una variabile che discrimini
tra le imprese di piccole dimensioni (in termini di numero di addetti) sulla
base della capacità di fornire un contributo informativo significativo per la
rilevazione MPS:
Indicatore micro-STAR
(con STruttura e Attività economica Rilevante)
nella popolazione di imprese con numero di addetti inferiore a 2
e nella popolazione di imprese con numero di addetti inferiore a 3
Risultati presentati
per questa
Fonti ausiliarie disponibili:
popolazione
Studi di Settore (Agenzia delle entrate)
Bilanci (camera di commercio)
Commercio estero (ISTAT, indagine COE)
Archivio Asia-gruppi (ISTAT)
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7. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Definizione indicatore micro-STAR, proposta
Un’impresa viene definita micro-STAR se soddisfa uno dei requisiti:
fatturato o valore aggiunto elevati
soggetta alla presentazione del bilancio
forma giuridica: società con responsabilità limitata o cooperative (*)
esportatrici (*)
input di lavoro in termini di unità lavorative >3 (*)
input di lavoro in termini di posizioni lavorative >3 (*)
capo gruppo (*)
‘valore aggiunto/fatturato’ elevato (*)
(*) dimensione minima: fatturato o valore aggiunto o valore aggiunto/fatturato superiori
al valore del 3° quartile della propria distribuzione
Possibili errori:
definire STAR un’impresa poco rilevante
definire NON STAR un’impresa rilevante Criterio utilizzato
Roma, 20 Aprile 2012

8. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Definizione indicatore micro-STAR, proposta
Un’impresa viene definita micro-STAR se soddisfa uno dei requisiti:
fatturato o valore aggiunto elevati
soggetta alla presentazione del bilancio
forma giuridica: società con responsabilità limitata o cooperative (*)
esportatrici (*)
input di lavoro in termini di unità lavorative misura alternativa al
input di lavoro in termini di posizioni lavorative numero di addetti
capo gruppo (*)
‘valore aggiunto/fatturato’ elevato (*)
(*) dimensione minima: fatturato o valore aggiunto o valore aggiunto/fatturato superiori
al valore del 3° quartile della propria distribuzione
Possibili errori:
definire STAR un’impresa poco rilevante
definire NON STAR un’impresa rilevante
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9. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Input di lavoro
Input di lavoro è un concetto utilizzato in letteratura usualmente
a livello aggregato
Ad esempio, la metodologia Istat per la stima del sommerso si basa sull’approccio
dell’input di lavoro, come quantità ottenuta attraverso l'integrazione tra fonti dal lato
della domanda di lavoro (imprese: conti delle imprese, le fonti fiscali e amministrative,
fonti specifiche per settori particolari) e fonti demografiche (famiglie: Censimento e
indagine sulle forze di lavoro)
Ai fini della misura dell’input di lavoro come fattore della produzione, il Sistema dei
Conti Economici (SEC95) suggerisce di stimare il numero di ore lavorate o il numero di
unità di lavoro, pari al numero di posizioni lavorative equivalenti a tempo pieno (ULA)
L’ULA è la quantità di lavoro prestata da un occupato a tempo pieno
(= posizioni lavorative a tempo pieno), oppure la quantità di lavoro
equivalente prestata da lavoratori part-time o che svolgono un doppio
lavoro (= posizioni lavorative a tempo parziale trasformate in unità a
tempo pieno attraverso opportuni coefficienti)
Proposta: stima dell’input di lavoro a livello di impresa (micro),
attraverso l’utilizzo dei dati provenienti dagli Studi di Settore
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10. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Studi di Settore
Gli studi di settore sono uno strumento che consente di valutare la
capacità delle imprese e dei professionisti, di produrre ricavi o conseguire
compensi, in relazione alla struttura organizzativa adottata e all’ambiente
economico in cui operano
Fonte: Agenzia Entrate (tramite SOSE)
Unità di rilevazione: impresa
Popolazione di riferimento: imprese con fatturato superiore a 30.000 euro
e inferiore a circa 7.500.000 euro
Numerosità: 3,800k
Copertura rispetto ad ASIA (fino a 3 addetti): 76%
206 SdS, classificati in maniera congruente con la attività economica,
differenziati per imprese e professionisti
Informazioni utilizzate nel presente lavoro: personale dipendente e non
dipendente (quadro A), variabili dal conto economico (quadro G
professionisti, quadro F imprese)
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11. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Calcolo dell’input di lavoro
Le variabili presenti nel quadro A degli SdS sono espresse come:
numero di gg retribuiti per particolari posizioni (manager, impiegati, etc.)
numero di persone che ricoprono determinate posizioni, eventualmente insieme alla
% di lavoro nell’impresa (soci, collaboratori esterni, etc.)
Input di lavoro in termini di unità lavorative: considera le unità di lavoro
equivalenti a tempo pieno (ULA) e assume che vi sono 312 giorni retribuiti
l’anno
Calcolato come somma di 3 componenti:
7)somma del numero di gg retribuiti diviso 312
8)somma della percentuale di lavoro divisa per 100
9)somma del numero di collaboratori e amministratori non soci
Input di lavoro in termini di posizioni lavorative: basato sul numero di persone
coinvolte nell’attività di impresa, indipendentemente dalla posizione ricoperta
Calcolato come somma di 2 componenti:
13)somma del numero di giorni retribuiti diviso 312, arrotondata all’intero superiore
14)somma del numero di persone che ricoprono le altri posizioni lavorative
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12. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Input di lavoro, risultati
Numero di addetti
Input di lavoro
1 2 1o2
(unità lavorative)
1 76,7 10,8 87,4
2 2,1 8,8 10,9
>2 0,7 1,0 1,7
Totale 79,5 20,5 100,0
Numero di addetti
Input di lavoro
1 2 1o2
(posizioni lavorative)
1 68,3 9,0 77,3
2 5,6 6,6 12,2
>2 5,6 5,0 10,6
Totale 79,5 20,5 100,0
Roma, 20 Aprile 2012

13. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Definizione indicatore micro-STAR, proposta
Un’impresa viene definita micro-STAR se soddisfa uno dei requisiti:
fatturato o valore aggiunto elevati
soggetta alla presentazione del bilancio
forma giuridica: società con responsabilità limitata o cooperative (*)
esportatrici (*)
input di lavoro in termini di unità lavorative >3 (*)
input di lavoro in termini di posizioni lavorative >3 (*)
capo gruppo (*)
‘valore aggiunto/fatturato’ elevato (*)
(*) dimensione minima: fatturato o valore aggiunto o valore aggiunto/fatturato superiori
al valore del 3° quartile della propria distribuzione
Roma, 20 Aprile 2012

14. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Indicatore micro-STAR, risultati /1
Numero di imprese Numero di imprese
(*1000) (%) Totale Star
Settori ATECO (*1000) (%)
Non STAR, contribuenti minimi 1.397 40,6
Industria 223 20,1
Non STAR 1.490 43,3
Energia 6 58,6
STAR 557 16,2
Costruzioni 458 18,5
Servizi 2.757 15,4
Totale 3.443 16,2
Numero di imprese
Criteri costruzione indicatore micro-STAR (%)
Fatturato o valore aggiunto elevati 1,5
Bilancio 9,1
Società a responsabilità limitata o cooperative (*) 6,5
Esportatrici (*) 1,0
Input di lavoro >3 (*) 1,0
Posizioni lavorative >3 (*) 7,2
Capogruppo (*) 0,3
Valore aggiunto/fatturato elevato (*) 0,3
(*) dimensione minima per fatturato o valore aggiunto
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15. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Indicatore micro-STAR, risultati /2
700 180
Valore aggiunto (in migliaia di euro) per classi di 'rilevanza'
Fatturato (in migliaia di euro) per classi di 'rilevanza' (percentili 1 e 99, quartili 1 e 3, mediana)
160
(percentili 1 e 99, quartili 1 e 3, mediana) 90° pct
600
140
90° pct
500 120
100
400
80
300
60
40
200
20
100
0
10° pct
0 -20
Non star, contribuenti minimi Non star Star Non star, contribuenti minimi Non star Star
3,5
Valore aggiunto/Fatturato per classi di 'rilevanza'
(percentili 1 e 99, quartili 1 e 3, mediana)
3
2,5
2
1,5
1
0,5
0
Non star, contribuenti minimi Non star Star
Roma, 20 Aprile 2012

16. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
Conclusioni e prospettive future
Indagine MPS
il campo di osservazione è limitato alle imprese con numero di addetti
maggiore o uguale a 3: la popolazione delle imprese ‘micro-STAR’ verrà
investigata a fini sperimentali
verifica sui risultati dell’aderenza tra i criteri adottati per l’individuazione
della popolazione di interesse e gli obiettivi dell’indagine
ASIA
limitare il registro delle imprese a quelle “rilevanti” utilizzando una
misura della dimensione non solo in termini di addetti
criteri condivisi e generali
soglie ‘ufficializzate’
TEMI DI RICERCA
Roma, 20 Aprile 2012

17. Prendere decisioni
Il ruolo della statistica per
la conoscenza e la
governance
References (selected)
asciano M.C., Cirianni A., De Giorgi V., Di Francescantonio T., Mazzilli A., Luzi
O., Oropallo F., Rinaldi M., Santi E., Seri G., Siesto G.: Utilizzo delle fonti
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di arti e professioni. Istat Working Papers N. 7/2011 (2011
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icozzi L., Filosa R.: The Italian national accounts: a review of major advances.
Proceeding SIS 2011, Bologna (2011)
ärndal C.E., Swensson B., Wretman J.: Model Assisted Survey Sampling.
Springer Verlag, New York, Inc. (2003)
izza R.: Metodologie di stima dell’economia sommersa. Un’applicazione al
caso italiano (Methods of estimating the underground economy: an application
to the Italian case). Working paper n.463, Banca d’Italia (2002)
Roma, 20 Aprile 2012

18. Grazie per l’attenzione!
Giovanni Seri seri@istat.it
Roberta Varriale varriale@istat.it