Epidemia ed economia: chi soffre di più?

La crisi economica è ormai evidente. Anzi, rispetto alle crisi precedenti, partite dalla finanza e gradualmente estese a diversi elementi del tessuto produttivo, questa volta gli effetti si sono fatti sentire sulle nostre vite forse prima ancora che sui mercati. Secondo la versione corrente, anzi, questa crisi, già battezzata The Great Lockdown, sarebbe essenzialmente una specie di “contagio economico” dall’epidemia all’economia. Sempre secondo questa ricostruzione, il contagio avrebbe seguito tre canali di trasmissione:

  • shock sanitario, cioè l’impossibilità per i lavoratori malati di partecipare ai processi produttivi;
  • misure di contenimento dell’epidemia, con chiusura di fabbriche e scuole, blocco degli spostamenti e quarantene;
  • shock psicologico.

Tale anatomia della crisi avrebbe provocato, in maniera molto peculiare, uno shock contemporaneo alla domanda e all’offerta con un crollo simultaneo di spesa e produzione:

  • shock all’offerta diretto con lo stop delle attività produttive in Cina, Stati Uniti, Germania e altre potenze industriali colpite dal coronavirus;
  • contagio a livello di supply chain a causa delle difficoltà logistiche di approvvigionamento di materie prime e semilavorati anche per le nazioni meno raggiunte dall’ondata epidemica;
  • shock alla domanda con calo della spesa aggregata (recessione), rinvio degli acquisti di beni durevoli da parte delle famiglie e rinvio degli investimenti delle imprese, ansiose di conoscere meglio l’evoluzione della pandemia.

Ci siamo già occupati di questi aspetti all’inizio delle nostre riflessioni sul modello economico, ma ora abbiamo bisogno di capire meglio la situazione corrente, per riflettere sulle cause e soprattutto sulle soluzioni. Per questo abbiamo lanciato una nuova dashboard, nella quale mettiamo in relazione, su base nazionale, l’impatto sanitario dell’epidemia e le stime OCSE sulla riduzione attesa del PIL. 

Si tratta, da un certo punto di vista, di un importante cambiamento nella metodologia del nostro lavoro: per la prima volta usiamo qui un modello di cluster analysis ha lo scopo di selezionare e raggruppare elementi omogenei in un insieme di dati. Quando raggruppiamo le osservazioni su un set di dati, cerchiamo di dividerle in gruppi distinti in modo che le osservazioni all’interno di ciascun gruppo siano abbastanza simili tra loro e che quelle in gruppi diversi siano abbastanza diverse l’una dall’altra. Qui si trovano tutte le informazioni necessarie sul metodo dell’analisi e sui dati che stiamo usando.

Dal nostro punto di vista, questo metodo può essere molto utile perché permette di elaborare delle forme di correlazione euristica: in altri termini, possiamo vedere quali paesi esibiscono un profilo simile e cercare di capire se vi siano dei fattori determinanti comuni che abbiano prodotto questa convergenza, formulando quindi delle ipotesi a posteriori sulla cui base costruire dei modelli che, a loro volta, potranno essere verificati sulla base di nuovi dati.

I dati alla base del nostro lavoro sono molto eterogenei: da una parte abbiamo degli indicatori relativi all’andamento della pandemia nei Paesi UE + UK e Islanda, dall’altro le stime OCSE sulla caduta percentuale del PIL. Siamo, quindi, in presenza di una doppia eterogeneità, che riguarda sia l’ambito di riferimento dei dati (indicatori economici e sanitari), sia la loro tipologia (dati reali da una parte, stime dall’altro). Proprio per questo, abbiamo deciso di limitare la nostra analisi al contesto europeo e non all’insieme dei Paesi OCSE, sia perché, pur con tutte le differenze del caso, siamo in presenza di un panorama economico, politico e sociale relativamente omogeneo (in molti casi con la stessa moneta e gli stessi decisori finanziari), sia perché in tutti questi Paesi, con la notevole eccezione del Regno Unito e forse della Svezia, la pandemia sembra aver superato da tempo il picco ed essersi decisamente avviata a una fase discendente. Altrove, come per esempio nelle Americhe, il ciclo epidemico sembra ancora molto sostenuto ed è difficile dire quando le cose cominceranno davvero a migliorare, il che rende molto più incerte anche le stime dell’impatto economico diretto.

In ogni caso, da qui potremo iniziare a trarre qualche deduzione e a produrre qualche analisi e persino alcune stime, correndo tutti i rischi del caso. Nei prossimi giorni, proveremo a fare qualche prima osservazione e a formulare delle ipotesi di ricerca.

Info Autore
Chief of Strategy , Tombolini & Associati
Ho studiato filosofia alla Sapienza (tesi su Hegel, dottorato su Husserl, qualche pubblicazione qua e là) e, fin dai miei ultimi anni da studente, lavoro nella comunicazione e nell’analisi strategica. Adesso faccio queste cose con Tombolini & Associati, di cui sono socio e partner.
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Chief of Strategy , Tombolini & Associati
Ho studiato filosofia alla Sapienza (tesi su Hegel, dottorato su Husserl, qualche pubblicazione qua e là) e, fin dai miei ultimi anni da studente, lavoro nella comunicazione e nell’analisi strategica. Adesso faccio queste cose con Tombolini & Associati, di cui sono socio e partner.
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