sisvsp2012_sessione10_seri_varriale

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sisvsp2012_sessione10_seri_varriale

  1. 1. Fonti amministrative per valutare larilevanza delle imprese microCaso di studio: indagine MPSRoberta Varriale, Giovanni SeriPrendere decisioniIl ruolo della statistica per la conoscenza e la governanceRoma, 20 Aprile 2012
  2. 2. Prendere decisioniIl 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. 3. Prendere decisioniIl 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. 4. Prendere decisioniIl 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 Roma, 20 Aprile 2012
  5. 5. Prendere decisioniIl 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. 6. Prendere decisioniIl 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) Roma, 20 Aprile 2012
  7. 7. Prendere decisioniIl 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. 8. Prendere decisioniIl 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 Roma, 20 Aprile 2012
  9. 9. Prendere decisioniIl 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 lintegrazione 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 Roma, 20 Aprile 2012
  10. 10. Prendere decisioniIl 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) Roma, 20 Aprile 2012
  11. 11. Prendere decisioniIl 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 Roma, 20 Aprile 2012
  12. 12. Prendere decisioniIl 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. 13. Prendere decisioniIl 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. 14. Prendere decisioniIl 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 Roma, 20 Aprile 2012
  15. 15. Prendere decisioniIl 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. 16. Prendere decisioniIl 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. 17. Prendere decisioniIl 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 amministrative nella rilevazione sulle piccole e medie imprese e sullesercizio di arti e professioni. Istat Working Papers N. 7/2011 (2011 ECD: Measuring the Non-Observed Economy. A Handbook OECD (2002) 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. 18. Grazie per l’attenzione! Giovanni Seri seri@istat.it Roberta Varriale varriale@istat.it

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