Analisi della struttura produttiva e
dell’efficienza tecnica dell’industria
alimentare europea
Tesi di Dottorato
di
Agostina Zanoli
Obiettivi:




Analisi delle principali caratteristiche dell’industria
alimentare in Europa con particolare riferimento al
comparto della lavorazione della carne;
Valutazione delle performaces economiche e
finanziarie di un campione di imprese operanti nel
comparto della lavorazione della carne;
Stima della funzione di produzione delle imprese del
campione e analisi dell’efficienza tecnica;
Valutazione delle caratteristiche che influenzano
l’efficienza tecnica delle imprese.
L’industria alimentare nell’Europa a 25 Paesi
(2001)

Oltre 281 mila imprese;

4.3 milioni di occupati;



Fatturato di oltre 785 milioni di euro (13.6% del
manifatturiero);
Valore aggiunto al costo dei fattori di 176 milioni di
euro circa (11.5% del manifatturiero)
Dicotomia strutturale tra piccole e grandi imprese: le
imprese con meno di 50 addetti sono il 95% del
totale, ma generano il 22% del fatturato.
L’industria alimentare nell’Europa a 25 Paesi
(2001)
Principali comparti:
- Altri alimentari
172 mila imprese (61.4%)
206 milioni di € di fatturato (26.3%)
65 milioni di € di valore aggiunto (36.9%)
- Lavorazione della carne
47 mila imprese (16.8%)
161 milioni di € di fatturato (20.6%)
31 milioni di € di valore aggiunto (17.6%)
- Industria delle bevande
19 mila imprese (6.9%)
118 milioni di € di fatturato (15%)
31 milioni di € di valore aggiunto (17.8%)
L’industria alimentare nei singoli Paesi (2001)
Principali Paesi per valore del fatturato dell’industria
alimentare nel 2001
Paese
EU-25
Francia
Germania
Regno Unito
Italia
Spagna
Belgio
Polonia
Danimarca
Irlanda
Svezia
Fatturato (000)
785,144
143,324
141,794
106,282
97,031
71,478
29,444
29,023
19,452
19,284
13,311
Fonte: elaborazioni su dati Eurostat
Il comparto della lavorazione della carne
E’ il secondo comparto in termini di fatturato nell’EU-25
e tra i primi tre in ciascuno dei singoli Paesi.
Principali caratteristiche (2002):
45 mila aziende;
158 milioni di € di fatturato (20% dell’alimentare)
146 milioni di € di valore della produzione (20.1%)
Oltre 9 milioni di addetti nel 2000
Come nel settore alimentare è presente un elevato
numero di imprese di piccola dimensione (70% ha
meno di 10 addetti)
La banca dati
Il campione è stato estratto dalla banca dati Amadeus,
che contiene i bilanci “armonizzati” relativi ad imprese
localizzate nei Paesi europei.
Si sono considerate le aziende che presentavano dati
completi per il periodo 1999-2002 dei seguenti Paesi:
Francia (154 aziende), Italia (105), Spagna (92), Regno
Unito (76), Polonia (76),Belgio (63),
Svezia (45),
Romania (29) e Repubblica Ceca (23).
Il campione di aziende analizzato
Le aziende sono state classificate in base alla dimensione
(numero di addetti)
Dimensione
Piccole (< 100 addetti)
Medie (da 100 a 499 addetti)
Grandi (oltre 500 addetti)
Totale
1999
288
267
108
663
2000
276
279
108
663
Fonte: elaborazioni su dati Amadeus
2001
266
296
101
663
2002
251
306
106
663
Il campione di aziende analizzato
Suddivisione delle aziende in base al grado di indipendenza in:
Imprese controllate: più del 50% dell’impresa è di proprietà
di un’altra società;
Imprese parzialmente controllate: una quota inferiore al
50% è di proprietà di un’altra società o di famiglie che non
possono influenzare in modo decisivo la direzione;
Imprese indipendenti: nessuna quota dell’azienda è di
proprietà di altre società oppure si tratta di S.p.A. per le quali
non esiste un azionista di riferimento.
Quozienti di natura finanziaria e patrimoniale
Indice di disponibilità = attività correnti / passività correnti
Indice di liquidità = (attività correnti – rimanenze) / passività correnti
Paesi
Belgio
Rep Ceca
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Regno Unito
Indice di disponibilità
2001
2002
1.14
1.29
1.19
1.11
0.90
1.04
1.18
1.44
1.22
1.16
1.33
1.17
1.13
0.95
1.04
1.20
1.50
1.14
Fonte: elaborazioni su dati Amadeus
Indice di liquidità
2001
2002
0.94
0.87
0.99
0.76
0.64
0.53
0.99
0.97
0.93
0.94
0.84
0.94
0.72
0.66
0.48
0.94
1.07
0.93
Quozienti di natura finanziaria e patrimoniale
Indice di liquidità del PN = patrimonio netto (PN) / passività m/l termine
Incidenza del patrimonio netto (%) = patrimonio netto / totale impieghi *100
Paesi
Belgio
Rep Ceca
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Regno Unito
Indice di liquidità del PN
2001
2002
1.70
6.79
3.76
1.28
5.19
2.64
5.81
1.53
4.27
2.22
6.93
4.10
1.11
3.26
5.99
5.48
1.67
4.29
Fonte: elaborazioni su dati Amadeus
Incidenza del PN (%)
2001
2002
0.27
0.42
0.28
0.17
0.40
0.35
0.31
0.36
0.40
0.29
0.52
0.31
0.16
0.43
0.42
0.34
0.42
0.37
Quozienti di natura economica
ROA (%) = risultato prima delle imposte / totale impieghi *100
Net assets turnover = ricavi delle vendite / (PN + totale debiti entro
l’esercizio)*365
Paesi
Belgio
Rep Ceca
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Regno Unito
ROA (%)
2001
3.76
6.67
5.30
1.49
4.27
5.94
3.55
14.01
4.93
2002
4.43
8.13
4.56
2.13
3.22
3.88
3.29
9.95
5.70
Fonte: elaborazioni su dati Amadeus
Net assets turnover
2001
2002
5.68
6.01
10.46
4.78
5.72
5.81
6.06
6.43
6.02
5.66
5.17
9.47
4.45
5.99
3.84
5.11
6.06
5.24
Il modello della frontiera di produzione
Si è considerato il modello:
ln(Yit )   0  1 t   2 ln(Capit )   3 ln( Lavit )   4 ln(Capit )ln( Lavit ) 
 5 tln(Capit )   6 tln( Lavit )   7 ln(Capit )2   8 ln( Lavit )2   9 t 2  v it  uit
t è l’anno di osservazione
Yit rappresenta l’output dell’i-esima azienda al tempo t e misurato
come fatturato espresso in migliaia di euro (PPS);
Capit è il valore degli investimenti fissi dell’i-esima azienda al tempo t
(migliaia di euro in PPS);
Lavit è il numero di addetti dell’i-esima azienda al tempo t.
La componente di errore uit

2
La componente uit si distribuisce come una N (mit , uit )
mit   0   1 z1   2 z2   3 z3   4 z4 
 5 z5   6 z6   7 z7   8 z8   9 z9   10 z10
z1 e z2 sono variabili dummy che indicano se l’azienda è indipendente (z1=1),
parzialmente controllata (z2=1) o totalmente controllata;
z3, z4, z5, z6, z7, z8, z9, z10 sono dummy che indicano il Paese in cui le aziende sono
localizzate, e precisamente: Repubblica Ceca (z3=1), Francia (z4=1), Italia (z5=1),
Polonia (z6=1), Romania (z7=1), Spagna (z8=1), Svezia (z9=1) e Regno Unito
(z10=1).
 ui2  exp(0  1 z1   2 z2 )
La componente di errore vit
La componente vit si distribuisce come una Normale con
media zero e varianza  vit2
2
 vit
 exp( 0   1 z11   2 z12 )
z11 è una variabile dummy pari a 1 se l’azienda considerata ha un
numero di addetti inferiore a 100 (piccole);
z12 ha valore 1 se il numero di addetti è superiore a 500 (grandi).
Scelta del modello per il comparto 15.1
Risultati del Likelihood Ratio Test
Funzione
Translog
Tanslog con progresso
tecnico secondo Hicks
Cobb-Douglas (con trend)
Restrizioni imposte
5=6=0
4=7=8=9=0

1.39
233.96
2
5.99
9.49
Decisione
Non
Rifiuto
Rifiuto
Scelta del modello per il comparto 15.1
Risultati del Likelihood Ratio Test
Funzione
Restrizioni imposte
Hicks con 10 dummy in mit e
varianze indipendenti dalle
dummy specificate
1=2=1=2=0
Hicks 10 dummy in mit e
 ui2  exp( 0   1 z1   2 z 2 )
1=2=0
Hicks
10 dummy in mit e
2
 vit  exp( 0   1 z11   2 z12 )
1=2=0

2
Decisione
147.11
7.81
Rifiuto
82.84
5.99
Rifiuto
167.43
5.99
Rifiuto
Scelta del modello per il comparto 15.1
Risultati del Likelihood Ratio Test
Funzione
Hicks senza dummy in mit
 ui2  exp( 0   1 z1   2 z 2 )
2
 vit
 exp( 0   1 z11   2 z12 )
Restrizioni imposte

1=2=3=4=5=6
2270.49
=7=8=9=10=0
2
Decisione
21.03
Rifiuto
64.44
5.99
Rifiuto
3=4=5=6=7=8
2308.48
=9=10=0
15.51
Rifiuto
Hicks (Assenza delle dummy
“forma aziendale” nella media
di u)
 ui2  exp( 0   1 z1   2 z 2 )
2
 vit
 exp( 0   1 z11   2 z12 )
Hicks (Assenza delle dummy
Paese
nella media di u)
2
 ui  exp( 0   1 z1   2 z 2 )
2
 vit
 exp( 0   1 z11   2 z12 )
1=2=0
Risultati della stima: i parametri della funzione e
le elasticità
Parametri della funzione di produzione
Parametro
x1
x2
x3
x4
x7
x8
x9
_cons
Descrizione
Coeff. Std. Err.
Trend
0.234
0.059
Capitale (investimenti fissi) 0.053
0.029
Lavoro (addetti)
-0.183
0.053
Capitale * Lavoro
0.006
0.006
Capitale ^2
0.002
0.002
Lavoro ^2
0.067
0.007
Trend^2
-0.035
0.012
Costante
9.049
0.191
z
3.99
1.83
-3.46
1.03
1.02
9.99
-3.06
47.39
**
**
**
**
**
Elasticità media del prodotto e rendimenti di scala
Capitale
Lavoro
Rendimenti di scala
Elasticità
0.11
0.52
0.63
Standard
deviation
0.02
0.17
0.19
Risultati della stima: la componente di
inefficienza
Parametro
mit
z1
z2
z3
z4
z5
z6
z7
z8
z9
z10
_cons
Descrizione
Coeff.
Std. Err.
z
Indipendenti
Parz-Controllate
Rep Ceca
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Uk
costante
-0.300
-0.023
3.978
-0.084
-1.431
1.655
10.617
-0.134
2.278
-0.489
0.520
0.077
0.040
0.127
0.057
0.390
0.065
0.239
0.063
0.075
0.205
0.069
-3.92
-0.56
31.37
-1.48
-3.67
25.36
44.4
-2.11
30.24
-2.38
7.5
**
Indipendenti
Parz-Controllate
costante
2.797
-0.430
-3.252
0.838
0.659
0.839
3.34 **
-0.65
-3.88 **
Piccole
Grandi
costante
0.298
-0.284
-1.307
0.079
0.114
0.087
3.79 **
-2.49 **
-14.95 **
**
**
**
**
**
**
**
**
u2
z1
z2
_cons
v2
z1
z2
_cons
** Significativo per
z0.025=1.96
* Significativo per
z0.05=1.645
Efficienza mediana per i singoli Paesi
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00
1999
2000
Belgio
Italia
Spagna
2001
Rep Ceca
Polonia
Svezia
2002
Francia
Romania
Regno Unito
I sottocomparti della produzione e
refrigerazione della carne (15.11-15.12)
Le aziende dei sottocomparti sono complessivamente 379:
(199 controllate,71 parz. Controllate, 109 indipendenti)
Nel 2002 in base alla suddivisione per classe dimensionale
erano presenti 57 “grandi aziende”, 173 “medie” e 149
“piccole”.
La forma funzionale che meglio rappresenta i dati in questo
caso (in base ai test LR) è la translog. La varianza della
componente u non risulta essere funzione del grado di
indipendenza dell’azienda
Risultati della stima per i sottocomparti 15.11 e
15.12: i parametri della funzione e le elasticità
Parametri della funzione di produzione
Parametro
β1
β2
β3
β4
β5
β6
β7
β8
β9
β0
Descrizione
Trend
Capitale (investimenti fissi)
Lavoro (addetti)
Capitale * Lavoro
trend*Capitale
trend*Lavoro
Capitale ^2
Lavoro ^2
Trend^2
Costante
Coeff. Std. Err.
0.214
0.093
0.092
0.033
-0.201
0.074
-0.006
0.006
0.004
0.005
0.005
0.011
0.006
0.002
0.072
0.009
-0.044
0.015
8.642
0.240
z
2.29
2.82
-2.71
-1
0.72
0.43
3.36
8.12
-2.94
35.94
**
**
**
**
**
**
**
Elasticità media del prodotto e rendimenti di scala
Capitale
Lavoro
Rendimenti di scala
Elasticità
0.15
0.47
0.62
Standard
deviation
0.03
0.17
0.18
Risultati della stima: la componente
inefficienza per i sottocomparti 15.11-15.12
Parametro
Descrizione
Coeff. Std. Err.
z
mit
δ1
δ2
δ3
δ4
δ5
δ6
δ7
δ8
δ9
δ10
δ0
Indipendenti
Parz-Controllate
Rep Ceca
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Regno Unito
Costante
-0.086
0.095
3.602
-1.435
-0.125
1.683
10.445
-0.744
2.109
-3.005
0.158
0.068
0.062
0.135
0.110
0.122
0.088
0.239
1.459
0.108
7.889
0.078
-1.27
1.52
26.63
-13.04
-1.02
19.03
43.79
-0.51
19.51
-0.38
2.03
δ0
Costante
-5.151
0.916
-5.62
**
α1
α2
α0
Piccole
Grandi
Costante
0.437
-0.771
-1.088
0.082
0.119
0.058
5.33
-6.47
-18.79
**
**
**

di
**
**
**
**
**
**
2
u
 v2
** Significativo per
z0.025=1.96
* Significativo per
z0.05=1.645
Efficienza mediana per i singoli Paesi
1
0.98
0.96
0.94
Be l gi o
Franci a
Ital i a
Spagna
Re gno Uni to
0.92
0.9
0.88
0.86
0.84
0.82
0.8
1999
2000
2001
2002
0.18
0.16
0.14
Re p C e ca
Polonia
Romania
Sve z ia
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
1999
2000
2001
2002
Il sottocomparto della lavorazione e
trasformazione di carne (15.13)
Le aziende del sottocompartosono complessivamente 276:
(149 controllate, 44 parz. Controllate, 83 indipendenti)
Nel 2002 in base alla suddivisione per classe dimensionale
erano presenti 46 “grandi aziende”, 128 “medie” e 102
“piccole”.
La forma funzionale che meglio rappresenta i dati in questo
caso (in base ai test LR) è la translog con progresso tecnico
neutrale secondo Hicks . La media della componente u
risulta essere funzione della localizzazione nei diversi Paesi,
ma non del grado di indipendenza delle aziende.
Risultati della stima per il sottocomparto 15.13 :
i parametri della funzione e le elasticità
Parametri della funzione di produzione
Parametro
Descrizione
Coeff. Std. Err.
z
β1
β2
β3
Trend
Capitale (investimenti fissi)
Lavoro (addetti)
0.187
0.088
-0.102
0.076
0.047
0.074
2.46 **
1.88 *
-1.37
β4
Capitale * Lavoro
-0.006
0.009
-0.69
β7
β8
β9
β0
Capitale ^2
Lavoro ^2
Trend^2
Costante
0.008
0.068
-0.025
8.106
0.004
0.009
0.015
0.255
2.16
7.75 **
-1.65
31.73 **
Elasticità media del prodotto e rendimenti di scala
Capitale
Lavoro
Rendimenti di scala
Elasticità
0.18
0.69
0.87
Standard
deviation
0.04
0.18
0.19
Risultati della stima: la componente
inefficienza per il sottocomparto 15.13
Parametro
mit
Descrizione
δ3
Rep Ceca
δ4
δ5
δ6
δ7
δ8
δ9
δ10
δ0
 u2
δ1
δ2
δ0
Coeff. Std. Err.
z
3.822
0.189
20.26 **
Francia
Italia
Polonia
Romania
Spagna
Svezia
Regno Unito
Costante
0.121
-0.740
1.504
10.328
0.066
2.238
-4.783
0.147
0.124
0.355
0.129
0.491
0.115
0.131
2.533
0.119
0.98
-2.08
11.66
21.04
0.58
17.07
-1.89
1.24
Indipendenti
0.238
0.327
0.73
Parz-Controllate
Costante
-2.191
-1.998
0.982
0.274
-2.23 **
-7.29 **
Piccole
Grandi
Costante
0.361
0.003
-1.744
0.121
0.151
0.086
2.99 **
0.02
-20.19 **
**
**
**
**
*
**
 v2
α1
α2
α0
di
** Significativo per
z0.025=1.96
* Significativo per
z0.05=1.645
Efficienza mediana per i singoli Paesi
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
1999
2000
Belgio
Italia
Spagna
2001
Rep Ceca
Polonia
Svezia
2002
Francia
Romania
Regno Unito
Considerazioni Conclusive
• La solvibilità delle imprese appare buona in quasi tutti i
Paesi, solo per la Romania l’equilibrio tra attività e passività
correnti è precario.
• Gli indicatori di redditività evidenziano ottime
performances per Francia, Regno Unito, Belgio e Svezia,
mentre per i Paesi dell’Est si hanno valori positivi ma
altalenanti.
• L’efficienza tecnica calcolata per l’intero comparto è molto
elevata per le aziende di Regno Unito, Italia, Francia,
Spagna e Belgio.
Considerazioni Conclusive
• Tra i Paesi dell’Est i migliori risultati in termini di efficienza
si riscontrano in Polonia.
•L’analisi condotta per sottocomparto ha portato alla scelta
di diverse forme funzionali, confermando l’importanza delle
analisi a livello disaggregato
•Nei sottocomparti si riscontra, tuttavia, una forte
dicotomia tra Paesi efficienti (Regno Unito, Spagna,
Francia, Belgio, Italia) e non efficienti (Polonia, Romania,
Svezia e Repubblica Ceca), anche se le posizioni relative
differiscono.