La statistica nella lettura dei fenomeni socio-economico climatici

La statistica nella lettura dei fenomeni socio-economico climatici

14 Giugno 2021

© Harriet Lee Marrion, Fertile Earth
© Harriet Lee Marrion, Fertile Earth
 

Il ruolo della statistica nella lettura dei fenomeni socio-economico climatici

 

In una società complessa e sempre più caratterizzata dall’interazione tra uomo e macchina è inevitabile dover discutere di fenomeni economico-sociali e ambientali utilizzando dati empirici e informazioni raccolti sul campo. È altrettanto inevitabile l’utilizzo di appropriate metodologie di analisi di questi al fine di comprendere il reale contenuto informativo che essi possono fornirci. Nel corso degli ultimi anni, e la pandemia COVID ha dato una ulteriore spinta, sono entrati nel nostro vocabolario giornaliero diversi termini, quali ad esempio Big Data, Intelligenza Artificiale, Data Drive, o Modelli empirici. Tutti termini che in qualche misura hanno a che vedere con la disciplina della Statistica e dell’Analisi dei dati[1].

Anche la società si è modellata di conseguenza: i telegiornali e i media offrono sempre più servizi su queste tematiche, invitando esperti dei settori o realtà connesse; sono nati molti corsi di laurea e master per formare esperti in analisi dei dati in grado di interpretare i fenomeni che ci circondano e tentare di trasformare i fenomeni in opportunità.

In effetti diventa sempre più difficile ottenere visibilità e credibilità se non ci si trova sulla frontiera di queste tematiche. Anche EStà ha colto questa opportunità e ha cercato di espandere le proprie competenze interne sviluppando collaborazioni con il mondo accademico e della ricerca per sviluppare metodologie solide e utili per comprendere con occhi oggettivi, guidati dai dati, la sempre più intricata relazione tra lo sviluppo economico moderno, l’ambiente, il mondo dell’energia e la società in continua evoluzione.

Ma facciamo un passo indietro. Di cosa stiamo parlando davvero? Con quale realtà ci dobbiamo confrontare? Partiamo da una semplice definizione di Statistica: la statistica è una disciplina che ha come fine lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno collettivo in condizioni di incertezza o non determinismo, cioè di non completa conoscenza di esso o di una sua parte[2].

Già nella definizione sono racchiusi molti concetti fondamentali che è necessario sviluppare. Innanzitutto il termine disciplina indica la Statistica come una materia, un insieme di metodologie e di teorie. Non si tratta di semplici formule o numeri. È un corpus di contenuti che ha una propria filosofia sottostante, delle regole e dei metodi che permettono di interpretare i fenomeni, ossia eventi, che ci circondano. I fenomeni sono collettivi, riguardano una popolazione di interesse (un gruppo di soggetti o oggetti che si vogliono analizzare), che vengono studiati in un contesto di incertezza. Incertezza è tra tutti il vero cuore della definizione, il punto focale. La parola incertezza esprime il concetto di ignoranza (in senso positivo chiaramente) su qualcosa, la mancanza di informazioni totali e solo una conoscenza parziale e limitata del fenomeno. Indica che non tutto è controllabile (appunto, non è deterministico) e che, pur facendo il massimo nei nostri sforzi di modellistica, qualcosa sfuggirà sempre al controllo e potrebbe determinare importanti variazioni tra ciò che si afferma e la realtà. Incertezza e Caso, sono i due concetti che distinguono la Statistica e i suoi adepti, gli Statistici, da altre figure professionali e di ricerca. In un certo senso è come dire che per quanto uno si sforzi nel comprendere un fenomeno, un errore (distanza tra realtà e il nostro risultato) dovrà essere sempre tollerato. Il punto è come rendere questo errore minimo, poco influente, senza però avere la pretesa di eliminarlo o ignorarlo.

Già da qui è chiaro che si tratti di un mondo complesso, e a volte oscuro, che richiede una notevole cura e competenza nell’utilizzo degli strumenti che ci mette a disposizione. E a cosa serve davvero tutto questo? Una risposta semplice, ma non banale potrebbe essere quella di voler raccontare una storia. Prima di raccontarla, però, devo comprendere la storia e i dati ci danno una grande mano.

Torniamo al concetto di Popolazione, perché è da qui che nascono le parti più interessanti. Con la parola popolazione intendiamo qualunque gruppo di soggetti o oggetti accomunati da qualche caratteristica che li rappresenta e di cui siamo interessati ad ottenere delle informazioni. Con popolazione potremmo intendere ad esempio, l’insieme di tutte le imprese italiane operanti in un determinato settore oppure l’insieme di tutti gli studenti italiani in un dato momento. Oppure il numero di membri di una determinata specie di animali in una foresta o il numero totale di alberi di un’area.

Spesso non è possibile raggiungere tutta la popolazione complessiva. Perché troppo grande (quanti alberi ci sono esattamente in Italia? Difficile a dirsi), perché non si conoscono le ‘generalità’, i ‘nomi’ di tutti i membri della popolazione (quante sono esattamente le persone immigrate in Italia nell’ultimo anno? Tra migranti regolari e irregolari non è facile contare). Per questo motivo si utilizza un campione (un sottogruppo, sottoinsieme) della popolazione di interesse, lo si studia e analizza e infine si prova a trarre qualche conclusione sulla popolazione complessiva partendo dai risultati campionari. Questo processo di passaggio dai dati campionari a stime sulla popolazione complessiva prende il nome di Inferenza Statistica. Ovviamente, dal momento che utilizzo solo parte della popolazione e la inserisco nel campione, commetteremo un errore di approssimazione che è tanto più piccolo tanto più il campione è grande e tanto più esso rappresenta la vera natura della popolazione. Facciamo un esempio: se volessi stimare l’altezza media dei cittadini italiani (diciamo circa 60 milioni), dovrei costruire un campione quanto più ampio possibile (diciamo almeno qualche migliaio di persone) e questo campione deve rispettare la distribuzione della popolazione in termini di genere (stessa % di maschi nel campione e nella popolazione), di fascia di età (stessa % di persone tra i 40 e i 50 anni nel campione e nella popolazione) e di area geografica (stessa % di cittadini Lombardi nel campione e nella popolazione). Il campione così ottenuto è rappresentativo (rispetta le caratteristiche chiave, le proprietà) della popolazione. L’errore, come anticipato, esisterà sempre e non potrà essere eliminato. Al più possiamo cercare di ridurlo al minimo con degli appropriati metodi. L’incertezza è la chiave di comprensione dell’inferenza.

Partendo dall’inferenza posso poi fare delle previsioni nel tempo (previsione per serie storiche), nello spazio (previsione con modelli geo-statistici o spaziali) o su soggetti della popolazione non presenti nel campione (previsione cross-sezionale). Vale a dire, usando informazioni osservate posso ottenere delle stime di valori che sono ancora ignoti nel tempo (il meteo di domani), nello spazio (le concentrazioni di inquinanti in una certa città) o su un particolare soggetto (qual è la ricchezza di un soggetto che ha certe caratteristiche socio-economiche). Ancora una volta, anche la previsione dà luogo ad un errore di previsione che va considerato.

Ora, facciamo uno sforzo, e proviamo ad applicare questi concetti nei contesti dello sviluppo economico sostenibile, dell’ambiente, dell’inquinamento o della società. Ciò che EStà sta maturando in questi anni è la convinzione che alcuni fenomeni e trend ambientali ed economici possano essere interpretati e, sotto certe condizioni, previsti. Basti pensare ai cambiamenti climatici: i dati raccontano che le temperature in tutto il globo sono in evoluzione, abbiamo aree del mondo in cui la temperatura si alza e altre in cui si abbassa (lo scioglimenti dei ghiacci polari ha questa assurda contraddizione giudicata senza senso da tanti scettici, ad esempio l’ex presidente degli Stati Uniti, ma che ha solide basi scientifiche); il livello del mare si sta alzando un po’ ovunque; le concentrazioni di inquinanti si stanno riducendo in varie aree d’Italia (la Lombardia ad esempio registra ossidi e particolati in forte diminuzione dal 2014 in avanti). Escludendo eventi esogeni, cioè che non dipendono dalla struttura economico-sociale di un sistema economico, anomali come la pandemia da COVID-19, anche lo stato di salute di una economia può essere analizzata e prevista. Ogni anno gli istituti nazionali e internazionali di statistica ci offrono stime sugli andamenti della ricchezza, sia nel tempo che a livello territoriale e le banche centrali tentano di interpretare l’evoluzione dei prezzi. Non bisogna stancarsi nel dire che, pur quando sono fornite da enti certificati e accreditati (come può essere ISTAT o Banca d’Italia), le stime possono essere errate proprio in virtù di quell’errore ci sempre accompagna gli statistici.

EStà sta impegnando molte risorse e tempo nello studio delle metodologie più appropriate per sviluppare modelli e analisi di qualità che permettano di indirizzare gli interlocutori verso scelte ragionate e basate quanto più possibile su criteri oggettivi. Fermo restando che non sempre sia possibile fornire una indicazione esatta, ma quanto meno sensata e solida nei fondamenti.

 

 

[1] Facciamo attenzione ad un aspetto davvero importante parlando di dati: due concetti connessi non per forza si sovrappongono. Statistica, Machine Learning, Ingegneria del dato, sono termini tra loro connessi e identificano campi e filosofie complementari, ma al tempo stesso contrastanti. Ognuno di questi campi ha visioni diverse e richiedono competenza diverse, ma devono comunicare per una corretta evoluzione della ricerca.

[2] https://it.wikipedia.org/wiki/Statistica

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I numeri e la società

I numeri e la società

19 Maggio 2021

© Loulou and Tummie, 2015
© Loulou and Tummie, 2015
 

I numeri e la società

I fenomeni economici e sociali non possono e non sono ravvisabili nei numeri. La statistica descrittiva aiuta a studiare i fenomeni quantitativi e qualitativi della collettività, sebbene le condizioni di incertezza, cioè di incompleta conoscenza di essa o di una sua parte, assegnano alla logica e all’intelligenza un ruolo ancor più stringente. La semplice rilevazione di un numero, per esempio l’inflazione, non permette di catturare il fenomeno dell’inflazione. Occorre accoppiare sempre un’altra rilevazione per catturare e interpretare la crescita dei prezzi: possono crescere i profitti, il costo delle materie prime, oppure gli investimenti non hanno dato i risultati attesi. Possiamo anche sostenere che la crescita della massa monetaria ha permesso la crescita dei prezzi dei titoli quotati in borsa; è una crescita del valore dei titoli trattati o una crescita dei prezzi dei titoli trattati?

La dissertazione è un avvertimento ai naviganti circa le misure e gli indicatori. Sono sempre utili e funzionali all’interpretazione dei fenomeni, ma è solo grazie al metodo e all’intelligenza che i numeri possono raccontarci qualcosa di interessante, che rimane pur sempre parziale e verificabile (Popper e la discutibilità della tesi).

L’esperienza e il lavoro aiutano. Passo dopo passo permette di affinare le informazioni statistiche, di testarle e verificare la loro attendibilità (parziale) rispetto ai fenomeni economici e sociali.

EStà ha maturato alcune convinzioni rispetto ai numeri che più e meglio di altri aiutano la comprensione della società.  Sono un supporto prezioso per catturare il ben-essere della collettività ravvisabile nei cambiamenti climatici, occupazionali e di reddito disponibile. Rispetto al reddito disponibile utilizziamo sia la contabilità dei fattori, sia quella della domanda. Si tratta di due facce della stessa medaglia, ma con un significato economico abbastanza diverso. Il primo tende a misurare il Reddito dal lato del consumo, degli investimenti e della spesa pubblica; il secondo osserva la sua distribuzione, ovvero la ripartizione tra salari, profitto e rendita. Inoltre, EStà cerca sempre di comparare le informazioni statistiche con quelle di altre realtà socioeconomiche che meglio di altre possono essere associate al Paese o alla Regione Lombardia. Diversamente i “numeri” raccolti hanno una capacità esplicativa manifestamente contenuta. La comparazione è un tratto caratteristico del nostro lavoro.

Alcune ipotesi di ricerca sviluppate nel tempo e con un certo grado di raffinatezza, pur nei limiti sopra ricordati, suggeriscono che 1) alcune variabili sono più rappresentative di altre e 2) la combinazione tra due variabili permette di catturare (in parte) alcuni tratti dei fenomeni indagati. Solo per offrire una prima rappresentazione immaginiamo di voler catturare l’innovazione tecnologica e/o il contenuto tecnico degli investimenti. La prima potrebbe essere legata all’innovazione incorporata negli investimenti (investimenti su valore aggiunto), la seconda nell’intensità tecnologica (ricerca e sviluppo su investimenti). Naturalmente il fenomeno è più complesso, ma nel tempo ha mostrato una certa solidità, anche accademica, attraverso un certo numero di pubblicazioni.

Alcuni indicatori sono consolidati nella pubblicistica e difficilmente è possibile rinunciarvi:

  • Consumi
  • Investimenti
  • Spesa pubblica

A questi possiamo associare:

  • Reddito da lavoro;
  • Reddito da profitto;
  • Reddito da rendita, ancorché quest’ultima abbia non poche implicazioni economiche di difficile soluzione.

Come è facile intuire, è solo attraverso la comparazione con altre realtà socioeconomiche omogenee che queste variabili possono consegnarci un risultato adeguato a esprimere una qualsiasi valutazione. Inoltre, è necessario considerare le poste indicate utilizzando alcune sotto categorizzazioni: pro-capite, a prezzi costanti e/o correnti, in rapporto all’aggregato e via discorrendo.

EStà ha poi indagato nelle proprie ricerche la struttura economica, ovvero il contenuto quali-quantitativo dell’offerta. Di norma utilizziamo il valore aggiunto per addetto, sostanzialmente la produttività, nella consapevolezza che il valore aggiunto è soggetto a molte considerazioni. Infatti, il valore aggiunto, così come la sua dinamica, variazione su un anno base, è legato al posizionamento del settore rispetto alla domanda, al contenuto tecnico e tecnologico dell’output e alla specializzazione produttiva. Di norma tentiamo di catturare questi fenomeni in quanto restituiscono la “resilienza” del settore e del sistema economico nel suo insieme. Il processo potrebbe essere rappresentato come una approssimazione quali-quantitativa che assume ancor più significato se le informazioni considerate vengono comparate. In particolare:

  • Investimenti su valore aggiunto (reddito)
  • Ricerca e Sviluppo su investimenti che in alcuni casi può anche rappresentare la conoscenza incorporata nei beni capitali
  • Incidenza del valore aggiunto aggregato per settore che restituisce il quanto e il come una realtà economica è specializzata

Tale approccio è apparso un punto di partenza utile per catturare la grande sfida tecno-economica sottesa al Green deal e alla digitalizzazione. In effetti, se agli indicatori appena menzionati associamo le emissioni climalteranti (CO2 eq.)  possiamo “valutare” alcune correlazioni (link) tra le emissioni di CO2 con gli investimenti, la Ricerca e Sviluppo, il valore aggiunto e la specializzazione produttiva, ottenendo indicazioni su come un ambito settoriale e/o territoriale si colloca rispetto alla sfida cogente della decarbonizzazione. Più precisamente:

  • CO2 su valore aggiunto
  • CO2 su investimenti
  • CO2 su ricerca e sviluppo
  • CO2 su intensità tecnologica
  • CO2 su reddito da lavoro.

EStà si è anche cimentata in alcune stime circa gli effetti occupazionali e di valore aggiunto di investimenti, ricerca e sviluppo tesi a ridurre l’impatto climalterante della CO2. Una sfida che affonda le sue radici in approcci metodologi diversificati perché riflettono modi differenti di vedere la società, ma utili per costruire le stime, le quali rimangono tali. In effetti, un modello che catturi il potenziale paradigma tecno-economico non esiste, nemmeno nella teoria della complessità veicolata da Mauro Gallegati.

EStà non rappresenta il mondo per quello che è, piuttosto interpreta e suggerisce delle idee rispetto ad alcune variabili testate nel tempo. La materia economica e statistica non sono una scienza neutrale. Chi guarda il mondo ha sempre occhiali e fotografie da utilizzare.

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Webinar con attivisti per il clima

WEBINAR CON ATTIVISTI PER IL CLIMA

28 Aprile 2021

 

L’inedita sfida economico-sociale e ambientale che stiamo fronteggiando ci impone di trovare soluzioni trasformative che permettano di produrre ricchezza e occupazione di migliore qualità riducendo, al contempo, le emissioni di gas che alterano drammaticamente ambiente e clima.

I risultati del nostro studio, coordinato da @Italian Climate Network –  Il Green Deal conviene, benefici per economia e lavoro in Italia al 2030 – indicano quali sono gli investimenti richiesti e le condizioni per creare valore aggiunto e aumentare una buona occupazione.  Le argomentazioni di questa pubblicazione anticipano da mesi molti dei temi relativi alla transizione ecologica, ultimamente molto citata dai giornali.

Quali sono, quindi, i criteri fondamentali da osservare e i dati da tenere presente per la strutturazione di piani e progettualità di sviluppo sostenibili?  

Sentiamo forte la necessità di comunicare i nostri risultati, per questo motivo abbiamo organizzato, grazie alla collaborazione di @ACRA, un webinar formativo rivolto a ai giovani della Scuola di attivismo di @Mani Tese, all’interno del progetto @FoodWave.

In questa occasione, il 15 marzo, il gruppo di ricercatori che ha partecipato allo studio ha presentato i capisaldi del piano di investimenti del Green Deal europeo, indagando in particolare gli aspetti occupazionali ed economici, oltre che ambientali, che esso comporterà da oggi al 2030.

È stata un’occasione per interloquire con alcuni portavoce di una generazione che, più di altre, si sta assumendo la responsabilità delle proprie azioni e dell’impatto che queste determinano sull’ambiente. I ricercatori di Està hanno così avuto modo di rispondere alle loro domande, condividere osservazioni critiche relative ai temi di interesse dei partecipanti e dimostrarsi un affidabile punto di riferimento per l’approfondimento della materia. 

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La sostenibilità economica e finanziara dell’industria lombarda

La sostenibilità economica e finanziara dell’industria lombarda

11 Luglio 2019

 

Le analisi che spiegano il ritardo economico italiano e lombardo con il costo del lavoro, la rigidità del mercato, l’invadenza dell’economia pubblica e, peggio ancora, con la mancanza di tutela dei prodotti made in Italy (Lombardy), appaiono di breve respiro e insoddisfacenti. I problemi di struttura della manifattura nazionale e lombarda hanno infatti radici lontane e persistenti che datano almeno all’inizio degli anni ‘90. Per inquadrare e interpretare correttamente la complessità occorre quindi partire dalle domande giuste.

Il report è costruito su due parti distinte ma comunicanti. Dopo la presentazione del modello macroeconomico interpretativo, la prima parte del lavoro si domanda innanzitutto quale sia il ruolo esercitato dall’Europa nel sistema economico, per le politiche europee recenti in campo industriale e per la ricerca e sviluppo, a questo si affianca uno studio sui brevetti, evidenziando la coerenza tra i due campi e il posizionamento dell’Italia e della Lombardia nel secondo.

La seconda parte del lavoro delinea il posizionamento della manifattura di Italia e Lombardia nel consesso europeo, comparando in particolare la produzione dei beni capitali e l’intensità tecnologica degli investimenti, collegando queste evidenze con il problema del vincolo tecnologico estero. La seconda parte continua con l’analisi della manifattura lombarda per provincia, e della polarizzazione centro-periferia. Le ultime pagine (conclusioni) delineano le questioni su cui sarebbe il caso che la politica, gli imprenditori e il sindacato inizino a lavorare.

Il metodo sotteso all’indagine è quello comparativo: tutte le statistiche vengono confrontate tra paesi e regioni; diversamente sarebbe impossibile rispondere alla domanda generale alla base di questa sezione, ossia se la Lombardia sia una regione strutturalmente europea, oppure una regione ai margini dello sviluppo continentale.

↓ Scarica la ricerca La sostenibilità economica e finanziaria dell’industria lombarda

La sostenibilità economica e finanziaria dell’industria lombarda

La sostenibilità economica e finanziaria dell’industria lombarda

25 Giugno 2019

 

Milano 27 giugno 2019 h. 10

Auditorium Levi dell’Università Statale

Via Valvassori  Peroni 21

Discussione della ricerca

“La sostenibilità economica e finanziaria dell’industria lombarda”.

La Fiom CGIL Lombardia, con la collaborazione scientifica dell’associazione Economia e Sostenibilità (EStà), ha svolto una ricerca sull’industria lombarda. L’analisi è stata condotta attraverso due distinte prospettive, una di taglio macroeconomico e una di taglio microeconomico. La prima ha analizzato i dati relativi alla produzione metalmeccanica regionale, ponendoli in relazione con le politiche di ricerca dell’Unione europea e con i risultati di altre regioni e stati continentali. La seconda ha analizzato per l’intero periodo 2008 – 2017 i dati di bilancio delle aziende metalmeccaniche lombarde, ponendo in relazione valore aggiunto, costo del lavoro, occupazione, investimenti immateriali.

 

Programma

h. 9.45 Saluti dal rettore dell’Università statale

h. 10 Introduzione di Alessandro Pagano – FIOM CGIL Lombardia e Andrea Di Stefano – EStà.

h 10.15 Prima sessione: “Crescita, specializzazione manifatturiera e paradigma tecnologico: il caso italiano e lombardo a confronto con l’Europa”

·       Presentazione di Roberto Romano – CGIL Lombardia – EStà

·       Discussione con, Silvia Spera – Segreteria CGIL Lombardia; Gianni Pietro Girotto – Presidente Commissione Industria, Commercio, Turismo del Senato*; Mario Noera – Università Bocconi.

 

h. 11.15 Seconda sessione: “Valore aggiunto, redditività e lavoro nelle imprese metalmeccaniche lombarde”

·       Presentazione di Alessandro Santoro – Università Bicocca.

·       Discussione con Attilio Fontana – Presidente Regione Lombardia*, Elena Lattuada – Segretario Generale CGIL Lombardia; Livio Romano – Centro Studi Confindustria; Anna Maria Variato – Università di Bergamo.

h. 12.15 Conclusioni di Francesca Re David – Fiom CGIL.

Modera Massimiliano Lepratti – EStà

* In attesa di conferma

La circolarità sistemica

© Inus Pretorius, The Idea Factory

3 Gennaio 2017

DI

Massimiliano Lepratti

© Inus Pretorius, The Idea Factory
© Inus Pretorius, The Idea Factory

La circolarità sistemica

L’applicazione di principi fisici ed ecologici alle discipline socio-economiche ha permesso di affinare  gli strumenti per misurare i rischi che la specie umana corre nel perseguire gli attuali metodi di produzione, trasporto e consumo. Lo Stockholm resilience center ha costruito un cruscotto per misurarli: si tratta di 9 indicatori, per ciascuno dei quali un colore semaforico indica il livello di pericolo a cui l’umanità è arrivata (il rosso indica un danno irreversibile dalle conseguenze non valutabili). Tra le molte considerazioni che il cruscotto evoca è utile ricordare che il cambiamento climatico è solo una delle variabili in gioco e che il livello di pericolo di sopravvivenza è riferito all’umanità e non al pianeta nel suo complesso (quest’ultimo è abituato a vedere scomparire specie).

In risposta a questi problemi all’inizio del decennio attuale il sistema economico ha iniziato a dare applicazione a un principio fisico estremamente razionale: poiché il nostro pianeta vive ricevendo dall’universo quantità enormi di energia (solare) e quantità pressoché nulle di materia, è molto più sensato produrre energia grazie all’infinità del sole che bruciando materia fossile limitata. Il costo calante delle tecnologie sta rendendo possibile il passaggio.
Se nel campo dell’energia le rinnovabili sono una risposta per coniugare riduzione dei danni ecologici e innovazione economica, nel campo della materia è la cosiddetta economia circolare lo strumento per produrre gli stessi impatti. La progettazione di oggetti e apparecchi destinati a non divenire rifiuti, l’utilizzo degli scarti come materia prima per nuovi cicli, la riduzione della quantità di materia per unità di ricchezza prodotta (PIL) sono tutte pratiche che contribuiscono ad evitare che la materia disponibile si trasformi in scarti ambientalmente inquinanti ed economicamente inutilizzabili.
Le capacità industriali per produrre energia e materia con processi e risultati attenti all’ecologia planetaria crescono e si diffondono rapidamente: l’edilizia adotta nuove tecniche, l’illuminazione a LED prende piede, le auto elettriche cominciano a diffondersi, la biochimica entra nella vita quotidiana con i sacchetti in mater-bi; ma in sé la somma di tanti singoli attori non garantisce che la rappresentazione raggiunga l’impatto voluto. Almeno due fattori ulteriori arricchiscono un’analisi delle tendenze produttive attuali che non voglia fermarsi agli epifenomeni. Il primo è l’effetto rimbalzo: se la quantità di impatto ecologico per unità prodotta diminuisce, ma al contempo aumenta più che proporzionalmente il numero di unità consumate, l’effetto è vanificato. Dobbiamo infatti considerare che la popolazione mondiale è destinata ad aumentare drasticamente, superando i nove miliardi nel 2050, e che ciò sarà accompagnato da un aumento della competizione per il controllo delle risorse. Il secondo fattore, più complesso, attiene agli impatti sociali. Un miglioramento del quadro ecologico non necessariamente si traduce in un miglioramento di problemi quali la disoccupazione, gli squilibri di reddito, il diseguale accesso alle risorse. Inoltre, perché le soluzioni proposte dall’economia circolare siano efficaci, oltre che efficienti, è necessario che siano accessibili e inclusive, cioè che non si traducano in soluzioni di nicchia per un mercato omogeneo e ristretto. Il problema degli scarti e delle eccedenze inutilizzate non riguarda infatti solo la materia, ma è intrinseco a tutto il sistema socio economico e ambientale.

Nella rappresentazione ideale contenuta nell’immagine qui sopra, e proposta dall’Economia Verde di Molly Scott Cato, l’economia è un subsistema – chiuso e limitato – dell’ecosistema di cui è parte integrante. Nella realtà attuale i meccanismi sono molto diversi, l’economia si percepisce come dimensione dominante e autonoma, producendo rifiuti che riversa nell’ambiente sotto forma di inquinamento (le cosiddette “esternalità”), e “scarti” che riversa nella società sotto forma di disoccupati.
Un’economia diversa potrebbe invece ispirarsi al principio ecologico della circolarità (tale per cui ogni scarto o eccedenza diviene risorsa per qualcun altro) intendendo quest’ultimo in modo sistemico, ossia come principio a cui è utile ispirare tutti i principali meccanismi legati alla produzione:

• l’economia “reale” (programmando la riduzione della produzione di scarti e riutilizzando scarti ed eccedenze come nuove materie di input);
• la finanza (minimizzando i meccanismi che creano “eccedenze” finanziarie improduttive e destinate a speculazioni, e massimizzando la circolazione della moneta a sostegno della produzione di beni e servizi ambientalmente e socialmente utili);
• i meccanismi distributivi e il mercato del lavoro (favorendo la circolazione e la migliore allocazione di ogni forma di potenziale “eccedenza”: disoccupati disponibili a impiegare la propria capacità lavorativa, risorse inutili per alcuni e utili per altri, grandi quote di ricchezza da ridistribuire socialmente…).

Un passaggio verso la circolarità sistemica non può tuttavia prodursi grazie ai soli meccanismi di mercato. Nel mercato for profit dei beni e servizi, della finanza, del lavoro ogni impresa tende ad agire per aumentare i propri vantaggi di breve e di lungo termine, e se alcune tra queste azioni possono coincidere con il benessere del sistema complessivo (come nel caso dell’adozione di tecniche produttive più ecologiche), altre non vanno nella stessa direzione (ad esempio son pochissime le imprese che riducono spontaneamente l’orario di lavoro).
Un grande cambiamento di sistema non può quindi essere prodotto senza il concorso di chi per natura svolge una funzione sistemica: gli enti pubblici e il terzo settore, accanto al mercato. Da un lato, i grandi enti pubblici (Stati nazionali, Unione europea…) possiedono la vastità di mezzi, la possibilità di investimenti a lungo termine e il potere di indirizzo dell’economia (verso la ridistribuzione di ricchezza e lavoro e verso il benessere collettivo) necessari per favorire un’innovazione di paradigma. Dall’altra, il terzo settore (imprese sociali e cooperative, associazioni di volontariato e della società civile) può garantire l’apertura dell’economia circolare alla diversità e all’inclusione sociale e, allo stesso tempo, un suo orientamento verso forme di mercato civile – in cui etica, ecologia ed economia vengono riavvicinate in modo sistemico.

 

L’innovazione tecnologica e i suoi effetti

© Harriet Lee Marrion, Invented here

L’innovazione tecnologica e i suoi effetti

29 Dicembre 2016

© Harriet Lee Marrion, Invented here
© Harriet Lee Marrion, Invented here
 

Il dibattito sull’innovazione tecnologica sembra avulso dalla società e dallo sviluppo capitalistico. Tra gli altri la materia è stata trattata dal World Economic Forum (Il futuro del lavoro) e dalla Mckinsey (Dove le macchine possono sostituire il lavoro). Il primo  affronta la così detta 4° rivoluzione industriale (Industria 4.0); il secondo indaga se e come le macchine possano sostituire il lavoro umano. La discussione è bipolare: qualcuno sostiene che le innovazioni tecnologiche siano una grande occasione per rilanciare il sistema economico; altri intravedono nel progetto il rischio di una sostituzione di lavoro umano con le macchine. L’elenco delle potenziali innovazioni tecnologiche utilizzate nei due studi sembra impressionante, ma la storia dell’economia capitalista è piena di novità – potenziali o meno – che hanno segnato il corso del come e del che cosa si produce. Freeman e Soete nel 1997 hanno proposto uno schema molto utile per rappresentare l’evoluzione storica delle meta innovazioni tecnologiche, a cui oggi si potrebbe aggiungere la green economy (se intesa correttamente, e non ridotta a mero slogan).

Il tema dell’innovazione non è un semplice problema ingegneristico – da questo punto di vista è chiaro che la tecnologia si accumula, generando sempre qualcosa di nuovo – occorre piuttosto indagarne le implicazioni economiche. Leon in Ipotesi sullo sviluppo dell’economia capitalistica, e Sylos Labini in Progresso tecnico e sviluppo ciclico sono, probabilmente, i primi ad trattato l’oggetto in modo dinamico e non meccanicista.
World Economic Forum (WEF) e Mckinsey (Mc) ci informano che Industria 4.0 e le macchine modificheranno intensamente alcune tipologie di lavoro; senza usare i toni di WEF e Mc, è il caso di ricordare che questo è un tema storico-sociale e non di mera fattibilità tecnica. L’implementazione di queste tecniche infatti è 1) soggetta a molte e spesso incalcolabili variabili; 2) ha diversi gradi e livelli di realizzazione. Considerando anche la dinamica sociale e le consuetudini, l’accettazione di alcune di queste nuove tecnologie diviene cosa non scontata. Ricordiamo solo l’esempio utilizzato dalla Mc: il lavoro delle infermiere potrebbe essere sostituito dalle macchine, ma la società nel suo insieme non considererebbe queste tecniche come una tecnica superiore e le rifiuterebbe; alcune attività sono infatti ancora molto legate al contatto umano. Inoltre vi è un’altra variabile di difficile previsione: la tecnica potrebbe creare lavoro in settori limitrofi (D. Ricardo, teoria della compensazione), oppure all’opposto potrebbe non essere adottata in ragione degli alti costi di sviluppo e diffusione. I sostenitori di Industria 4.0, così come i fautori dell’introduzione di nuove tecniche di produzione, commettono un errore: indagano la tecnica come se fosse un fenomeno di pura conoscenza, dimenticando che la società cambia assieme alla tecnica senza che si possa sapere aprioristicamente come i settori produttivi coinvolti reagiranno. Cosa accadrà nei settori produttivi maturi? E in quelli emergenti? Sebbene i settori maturi saranno investiti da un cambio di paradigma senza precedenti storici, la dimensione di questi settori suggerisce prudenza nella valutazione dell’impatto delle macchine sul lavoro. Più che un effetto sostituzione di lavoro per mezzo di macchine, probabilmente ci sarà un effetto sostituzione di lavoro a basso contenuto conoscitivo con un lavoro a maggiore conoscenza incorporata. In altri termini, il numero dei lavoratori potrebbe rimanere inalterato, ma cambierebbe la natura (il “segno”) dello stesso. Se ipotizzassimo di applicare le nuove tecnologie nell’attuale (vecchio) paradigma, il saldo tra nuovo lavoro e vecchio lavoro sarebbe certamente negativo; ma il capitale evolve e cambia assieme alla società. Il sistema economico non rimane mai uguale a stesso, cambiano le consuetudini e le abitudini: l’emergere di una nuova classe media (WEF) in accordo con la legge di Engel modificherà i consumi, ma WEF e Mc, sembrano non conoscere gli effetti sui consumi legati alla crescita del reddito. Il processo è bidirezionale e non unidirezionale e la politica economica e industriale vi hanno un ruolo fondamentale, mentre la robotica è solo un pezzo del tema. Stiamo attraversando una grande transizione e l’esito è incerto perché non riducibile alla somma di tanti microelementi (il reddito stesso non può essere spiegato come mera somma dei comportamenti individuali).
Viviamo dentro la storia e non dentro un mero ciclo economico, ma i mainstream di diversa declinazione non l’hanno ancora capito.

Le opportunità per le imprese nel processo di trasformazione verso un’economia ecologica

© AQ studio (Adam Quest), 2013

Le opportunità per le imprese nel processo di trasformazione verso un’economia ecologica

21 Dicembre 2016

© AQ studio (Adam Quest), 2013
AQ-studio-2013

La portata delle decisioni prese durante la COP 21 di Parigi va oltre gli aspetti diplomatici e formali, vi è in gioco un processo di riduzione dei gas climalteranti e di decarbonizzazione che incide profondamente sulla programmazione del modello economico e che sta producendo impegni e accordi applicativi.
Alla COP 22 di Marrakech alcuni grandi Stati (tra cui Germania, Messico, USA) ed alcuni Stati Nordeuropei hanno presentato piani di decarbonizzazione completa della loro economia entro il 2050, piani di ampio respiro che non si limitano al solo tema, pur importantissimo, dell’energia.

L’Italia è in forte ritardo, un problema dovuto anche agli svantaggi creati da un sistema produttivo come il nostro, estremamente frazionato in piccole e medie imprese. I possibili attori produttivi nazionali che, per storia e dimensione, potrebbero essere investiti di un compito strategico sono pochi: ENI, ENEL e non molto di più (considerando che Leonardo-Finmeccanica ha altri orientamenti).
Nel complesso le scelte italiane sono molto più orientate verso l’adattamento difensivo al contesto anziché verso la proiezione strategica. Adattamento al contesto significa ad esempio che da noi il tema dell’efficienza energetica è stato interpretato come un mero problema di risparmio e non come l’occasione per un riesame sistemico di tutti i fattori che contribuiscono a creare esiti negativi.
Per modificare il senso di marcia occorrono invece politiche di ampio respiro che non possono che procedere dall’alto verso il basso (le singole aziende sono attori troppo deboli e parziali per intervenire al livello di complessità e sistematicità richiesto).
Durante la COP 22 l’Italia ha dichiarato che contribuirà per 50 milioni di dollari a uno stanziamento da 4,7 miliardi di dollari che i paesi ricchi hanno destinato ai paesi africani, per aiutarli a combattere il riscaldamento globale. Questi fondi tuttavia sono gli stessi che l’Italia avrebbe impegnato nella cooperazione allo sviluppo per cui di fatto si tratterebbe di un trasferimento da un capitolo all’altro. Una scelta di questo tipo non sarebbe negativa in sé, ma un conto è collocarla all’interno di una visione strategica di ampio periodo e con obiettivi alti, altro conto è usarla come mera scelta tattica, così come è accaduto a Marrakech.

Per pianificare una seria transizione ecologica del sistema produttivo italiano la prima cosa che occorrerebbe fare è la creazione di un’alleanza di scopo tra fondazioni bancarie, fondazioni di imprese e centri di ricerca.
La seconda strategia dovrebbe riguardare l’investimento sul capitale umano. Attualmente abbiamo Università e Centri di ricerca che formano studenti e svolgono analisi molto avanzate relativamente a singole parti del tema complessivo, manca tuttavia una visione ampia e un dialogo con il mondo delle imprese che crei unione tra teoria e applicazioni pratiche. Per sviluppare questo dialogo occorrono enti intermedi capaci di produrre ricerche orientate alla decisione e basate su casi studio, enti che facilitino le alleanze tra centri di ricerca, politica e mondo delle imprese. Per fare esempi pratici si può segnalare il caso di Milano dove si potrebbe attuare una strategia per la decarbonizzazione della città che dia un orizzonte sistemico a quanto attori o decisori hanno annunciato in campi come le energie rinnovabili e la mobilità sostenibile.
La terza strategia per la transizione all’economia ecologica riguarda la finanza. Grandi soggetti come il Parlamento europeo e i fondi sovrani degli Stati del Nord Europa stanno orientando le proprie decisioni verso una finanza etica, attenta agli impatti ambientali e sociali (il più attivo è il fondo sovrano norvegese, il più grande del mondo). Anche a livello privato vi sono iniziative di notevole interesse: in Olanda l’istituto “municipale” BNG Bank ha emesso bond per un miliardo di euro destinati a finanziare le 92 associazioni di social housing locale giudicate maggiormente sostenibili (secondo le valutazioni in merito agli aspetti ambientali e sociali degli edifici coinvolti) con un focus sui quelle che operano nei quartieri più disagiati; il 40% degli acquirenti dei bond è tedesco, circa il 20% viene dalla Francia,. mentre gli italiani sono assenti.
Il sistema finanziario nella nostra nazione, con rare eccezioni (Intesa San Paolo, alcuni fondi pensione), è in grandissimo ritardo e sul tema della transizione verso l’economia ecologica si colloca ad un livello ancora inferiore a quello del sistema industriale. Nel caso dei finanziamenti orientati verso la sostenibilità ambientale e sociale l’unico spazio immediato che pare percorribile in Italia è quello che proviene dal basso, dall’allargamento e dalla diffusione di iniziative di attori privati; la finanza francese sta provando a muovere i primi passi nel nostro Paese con questo spirito, e al momento iniziative simili vanno seguite con molta attenzione.

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Intervento nell’ambito del seminario di EStà Panorama green jobs: strategie di incontro tra domanda e offerta. Milano 5 dicembre 2016.

Social Impact Bond. Da un problema sociale ad un’opportunità finanziaria

© Terence Eduarte, Civil Society in Development

Social Impact Bond. Da un problema sociale ad un’opportunità finanziaria

4 Maggio 2013

© Terence Eduarte, Civil Society in Development
© Terence Eduarte, Civil Society in Development
 

In Inghilterra ci sono 7.160 bambini in attesa di adozione, il 15% in più rispetto a un anno fa. Mentre è relativamente semplice trovare famiglie per neonati e bambini piccoli, è più difficile per i gruppi di fratelli e sorelle, per i bambini con più di quattro anni e per minori appartenenti a minoranze etniche e in condizioni di salute precarie. Questi aspettano l’adozione per anni, restando in carico al welfare state britannico.

The Consortium of Voluntary Adoption Agencies (CVAA), un gruppo di agenzie per l’adozione, ha sviluppato un metodo per migliorare le performance di questo processo sociale, investendo nella formazione delle famiglie, nel supporto psicologico e nella mediazione culturale. E ha convinto il governo a finanziare con £ 52.000 ciascuna adozione andata a buon fine. Il risparmio stimato della spesa sociale per ciascun bambino adottato sarà di £ 800.000 nel medio lungo periodo. La novità è che, associato a questo progetto che mira a incrementare il numero di bambini adottati ogni anno, verrà emesso il primo Adoption Social Impact Bond: investitori privati potranno acquistare le obbligazioni finanziando direttamente CVAA. I bond saranno remunerati solo in caso di successo e se sarà chiaro e misurabile il miglioramento della spesa pubblica.

Nella figura viene descritto il modello del primo Social Impact Bond emesso da Social Finance in Gran Bretagna da cui tutti stanno traendo ispirazione. A livello mondiale esistono pochissimi casi di SIB non perché manchino investitori, quanto modelli e garanzie sul meccanismo di remunerazione. Conoscendo la propensione del mercato finanziario a costruire bolle speculative, la prudenza in questo caso è due volte più opportuna. Aderire a prodotti finanziari del genere significa, infatti, cambiare la vita delle persone, migliorare l’impatto sulla spesa pubblica e ottenere un ritorno dell’investimento.

C’è chi sostiene che strumenti come i SIB debbano essere concepiti al di fuori della finanza tradizionale. La finanza sociale si basa sulla trasparenza e sulla condivisione dei Big Data, processi che l’industria finanziaria ha sempre promosso controvoglia arrivando ad applicare modelli di rating e di valutazione dei rischi troppo complessi da sembrare opachi.
Il tema della trasparenza tocca però anche allo stato che deve ammettere, seguendo l’esempio britannico, di non sapere e di non potere più realizzare quell’innovazione sociale che il terzo settore si candida a gestire in modo misurabile. Per non enfatizzare l’attenzione più sul fronte finanziario che su quello dell’impatto sociale, occorre che gli attori in gioco, lo stato, l’investitore e l’operatore sociale, condividano garanzie e rischi comuni poiché quando un’adozione non andrà a buon fine, tutti e tre gli attori, con ruoli e misure diverse, se ne facciano carico.