Three Essays on Spatial Agglomeration and Firm Performance

Quanto contano gli studi regionali oggigiorno? Molti ricercatori hanno cercato - e ancora cercano - di rispondere a questa domanda alla luce dello sviluppo di mezzi e tecnologie di comunicazione che consentono agli attori economici di interagire e condurre affari con partner globali. Ad ogni modo, le dimensioni locale e globale sembrano avere ruoli complementari, anziché sostitutivi, nell'influenzare la performance e le scelte economiche delle imprese. Ciò emerge chiaramente se si considerano casi di successo tra i distretti industriali italiani, i cluster high-tech e i sistemi locali innovativi, che evidenziano la rilevanza della dimensione locale nel promuovere la crescita e la competitività delle imprese. L'analisi della dimensione economica locale trova origine nello studio pioneristico di MARSHALL (Principles of Economics, 1890, Macmillan, London) sul concetto di distretto industriale, in cui sono messi in evidenza i vantaggi peculiari che un'impresa può trarre dall'essere localizzata in un sistema industriale locale altamente specializzato. Nello specifico, MARSHALL (1890) sottolinea come un'impresa che operi in una località geograficamente delimitata - e specializzata in termini di produzione industriale - possa trarre beneficio sia da fattori tangibili, sia da fattori intangibili. I primi riguardano la disponibilità "locale" di fornitori e lavoratori altamente specializzati, la riduzione dei costi di trasporto, e l'emergere di economie di scala esterne. I secondi, al contrario, riguardano la riduzione dei costi di transazione, che risulta facilitata da interazioni dirette e ripetute (tali da accrescere il livello di fiducia, reputazione e reciprocità) tra gli attori economici locali, e la diffusione di conoscenza e flussi di informazioni (tacite) riguardanti processi produttivi, tecnologie e pratiche innovative. L'analisi di MARSHALL (1890) ha spinto molti economisti ad analizzare la relazione tra fattori legati alla dimensione locale e performance economica, sia a livello di sistemi regionali che di imprese. Nel tempo, diverse tipologie di "forze" locali sono state oggetto di studio, oltre ai conglomerati produttivi altamente specializzati. Ad esempio, economisti regionali e geografi hanno rivolto la loro attenzione verso la dimensione urbana e i vantaggi legati alla localizzazione in città caratterizzate da un'ampia diversificazione della struttura industriale. In particolare, numerosi contributi teorici ed empirici hanno sottolineato la rilevanza di esternalità agglomerative legate alla concentrazione spaziale delle attività economiche. Il contributo di GLAESER, KALLAL, SCHEINKMAN and SHLEIFER ("Growth in Cities", Journal of Political Economy, 1992, Vol. 100, No. 6, pp. 1126-1152) è stato il primo tentativo di analizzare empiricamente la relazione di causalità tra esternalità agglomerative e performance economica locale, dando il via ad un'ampia letteratura sul tema. Il presente elaborato (Tesi) si basa su questa letteratura, e cerca di contribuire al dibattito avente ad oggetto la relazione tra forze legate all'agglomerazione spaziale delle attività economiche e performance delle imprese. Nello specifico, questa Tesi è costituita da tre capitoli (papers) che analizzano la suddetta relazione da punti di vista molti differenti. Il primo capitolo della Tesi è intitolato "Productivity, Credit Constraints and the Role of Short-Run Localization Economies: Micro-Evidence from Italy". Questo capitolo è a firma singola, ed è stato accettato per pubblicazione dalla rivista Regional Studies (doi:10.1080/00343404.2015.1064883). Questo capitolo analizza la relazione tra produttività di impresa, razionamento creditizio ed economie di localizzazione di breve termine. Nello specifico, analizza gli effetti diretti di razionamento creditizio ed economie di localizzazione sulla produttività di impresa, così come il potenziale effetto di moderazione (positivo) che le economie di localizzazione possono avere sulla relazione (negativa) tra razionamento creditizio e produttività, promuovendo fenomeni di "inter-firm trade credit". L'analisi empirica utilizza dati di fonte AIDA (Bureau Van Dijk) relativi ad un campione di 12.524 imprese osservate nel corso del periodo 1999-2007. L'analisi è condotto in tre fasi. In primo luogo, la Produttività Totale dei Fattore è stimata a livella di impresa utilizzando l'approccio proposto da WOOLDRIDGE ("On Estimating Firm-Level Production Functions Using Proxy Variables to Control for Unobservables", Economics Letters, 2009, Vol. 104, No. 3, pp. 112-114). Successivamente, una serie di funzioni di investimento dinamiche sono stimate al fine di analizzare se le imprese del campione siano oggetto di razionamento creditizio, e di testare il potenziale effetto di moderazione delle economie di localizzazione di breve termine sulla relazione tra investimenti e cash flow di impresa. Infine, sono stimati una serie di modelli per variabili strumentali al fine di analizzare se la produttività di impresa sia influenzata negativamente dal razionamento creditizio (definito come effetto marginale del cash flow sugli investimenti), e se le economie di localizzazione di breve termine abbiano sia un effetto positivo diretto sulla produttività, sia un effetto positivo indiretto tale da ridurre gli effetti negativi legati al razionamento creditizio. I risultati empirici suggeriscono che le imprese del campione siano oggetto di razionamento creditizio, e che le economie di localizzazione abbiano un effetto positivo tale da moderare la dipendenza degli investimenti dal cash flow favorendo fenomeni di "inter-firm trade credit". Emerge inoltre un effetto negativo del razionamento creditizio sulla produttività di impresa, mentre le economie di localizzazione sembrano avere un effetto diretto positivo sulla produttività. Allo stesso modo, le economie di localizzazione sembrano avere anche un effetto indiretto positivo sulla produttività: infatti, i risultati mostrano che l'effetto negativo del razionamento creditizio sulla produttività diminuisce del 4,5% quando l'effetto di moderazione delle economie di localizzazione è preso in considerazione. Infine, i risultati mostrano un effetto di complementarietà tra economie di localizzazione e struttura bancaria a livello locale. Infatti, l'effetto indiretto positivo delle economie di localizzazione risulta crescente al crescere della densità di filiali bancarie nel sistema locale di appartenenza dell'impresa. Il secondo capitolo è intitolato "Industrial Clusters, Organised Crime and Productivity Growth in Italian SMEs", ed è co-autorato con Andrés Rodríguez-Pose (LSE). Questo secondo capitolo analizza il ruolo della criminalità organizzata (di tipo mafioso) sulla performance di impresa (definita in termini di crescita della Produttività Totale dei Fattori), considerando anche il suo potenziale effetto indiretto (negativo) sulla relazione (positiva) tra esternalità agglomerative legate alla co-localizzazione di imprese fornitrici (industrial clustering) e crescita della produttività di un campione di piccole e medie imprese manifatturiere italiane. Pertanto, sono presi in esame due differenti (e contrastanti) fattori definiti a livello locale: la criminalità organizzata e la concentrazione spaziale di imprese connesse da relazioni di mercato. Da una parte, imprese che operano in sistemi locali caratterizzati da un'alta densità di imprese potenzialmente connesse (orizzontalmente e verticalmente) da relazioni di mercato possono beneficiare di esternalità agglomerative sia tangibili (ad esempio, la riduzione dei costi di trasporto, la disponibilità di fornitori a livello locale) che intangibili (ad esempio, la riduzione dei costi di transazione), che tendono a favorire la crescita di impresa. Dall'altra parte, la presenza di organizzazioni criminali tende ad avere conseguenze negative sia per l'ambiente socio-economico, sia per la performance di impresa, ad esempio a causa dell'imposizione del pagamento del pizzo, di azioni lesive delle regole di mercato e dei processi competitivi tra imprese. In particolare, la criminalità organizzata opera nel mercato per mezzo di imprese "illegali" direttamente controllate, la cui presenza ed attività (ad esempio, l'imposizione dell'acquisto di input alle imprese "legali") tendono ad indebolire le relazioni di mercato esistenti tra le imprese locali. L'analisi empirica è basata su un campione di piccole e medie imprese manifatturiere italiane osservate nel periodo 2008-2011. L'analisi è condotta applicando modelli di tipo "sample selection", e la robustezza dei risultati è testata controllando per la potenziale endogeneità delle variabili che catturano i fenomeni di criminalità organizzata e agglomerazione industriale, così come stimando la Produttività Totale dei Fattori a livello di impresa per mezzo di due approcci econometrici differenti. I risultati mostrano un effetto diretto negativo della criminalità organizzata sulla crescita della produttività di impresa. AL contrario, la crescita della produttività trae beneficio da un'alta densità di imprese circostanti potenzialmente connesse da relazioni di mercato. I risultati suggeriscono inoltre un effetto negativo indiretto della criminalità organizzata, la cui presenza nel sistema locale sembra ridurre sensibilmente gli effetti positivi dell'agglomerazione di imprese sulla crescita della produttività. Questo risultato sembra particolarmente accentuato per le imprese di più piccole dimensioni. Inoltre, il crimine di estorsione sembra giocare un ruolo chiave in questo scenario. Il terzo capitolo è intitolato "Agglomeration, Heterogeneity and Firm Productivity", ed è co-autorato con Giulio Cainelli (Università di Padova). Questo capitolo analizza la relazione tra economie di agglomerazione (nello specifico, economie di localizzazione e di diversificazione) e crescita della produttività di breve periodo utilizzando un campione di imprese manifatturiere italiane. Nello specifico, due aspetti chiave sono presi in considerazione. Il primo riguarda il cosiddetto "Modifiable Areal Unit Problem (MAUP)", che è trattato costruendo variabili di agglomerazione "distance-based" a livello di impresa e assumendo lo spazio come continuo, e cioè evitando l'uso di aree geografiche pre-definite come unità spaziali di analisi. Il secondo riguarda l'ipotesi di eterogeneità di impresa, che nel contesto dei fenomeni agglomerativi si riferisce all'idea che le imprese co-localizzate nello spazio siano unità eterogenee in grado di contribuire alla produzione delle esternalità agglomerative in maniera (e con intensità) differente in base alle loro specifiche caratteristiche (nello specifico, dimensione e Produttività Totale dei Fattori). Assumere eterogeneità di impresa implica assumere che le imprese non solo traggano beneficio dalle esternalità agglomerative, ma anche agiscano come loro "generatori". I risultati suggeriscono che le esternalità intra-industriali (economie di localizzazione) abbiano un effetto positivo sulla crescita della produttività nella breve distanza, mentre un effetto statisticamente non significativo per distanze maggiori (oltre i 15 km). Inoltre, questo effetto positivo risulta inversamente proporzionale rispetto alla distanza. Al contrario, le esternalità inter-industriali (economie di diversificazione) hanno un effetto negativo nella breve distanza (entro i 5 km), mentre un effetto positivo nella lunga distanza (oltre i 15 km). Pertanto, sembra emergere un effetto di sostituzione tra economie di localizzazione e di diversificazione a distanze differenti. I risultano mostrano inoltre l'importanza di considerare l'eterogeneità di impresa (in termini di dimensione e produttività) nel processo di generazione delle esternalità intra-industriali: infatti, quando si tiene conto delle caratteristiche specifiche delle imprese co-localizzate, emerge un effetto positivo delle economie di localizzazione che risulta crescente al crescere della distanza. Emerge quindi un'attenuazione dell'effetto di sostituzione tra esternalità intra- e inter-industriali, che sembrano avere effetti opposti nella breve distanza (entro i 15 km), mentre entrambe sembrano avere un effetto positivo sulla crescita della produttività nella lunga distanza (oltre i 15 km). Inoltre, le economie di diversificazione sembrano avere un effetto maggiore sulla crescita della produttività di breve termine rispetto alle economie di localizzazione.