1.    Introduzione e sintesi
Obiettivo di questo studio è la valutazione dell’impatto economico del “Gran Premio di Formula 1 a Roma” (d’ora in poi GP-F1) – (nella foto Bernie Ecclestone per la presentazione del nuovo gp di Abu Dhabi, altra location "nuova" per il Circus dei motori). In particolare, si tenta di quantificare l’impatto economico generato dalla realizzazione dell’evento su una molteplicità di indicatori macroeconomici per il Lazio, quali la produzione, il valore aggiunto, l’occupazione, le importazioni e le imposte.
A tal fine, si utilizza il metodo di analisi input-output, sfruttando le tavole intersettoriali più aggiornate per il Lazio acquistate dall’IRPET. Il gruppo di studio ha proceduto preliminarmente ad una necessaria ed opportuna rielaborazione di queste informazioni ed alla realizzazione di un programma di calcolo in linguaggio   per la misurazione dell’impatto economico dell’evento in questione, valutato su tre scenari alternativi prospettati sulla base del business plan elaborato dalla società Value Partners.
In sintesi, i risultati suggeriscono un incremento della produzione compreso in un intervallo tra circa 800 milioni e 1 miliardo di euro. Il valore aggiunto attivato sarà compreso tra 370 e 490 milioni. L’occupazione aggiuntiva dovrebbe oscillare tra 8.000 e 11.000 unità di lavoro standard.
Il seguito del Rapporto comprende una sezione in cui si richiamano sinteticamente i principi metodologici dell’analisi adottata e si presentano per grosse linee le caratteristiche della matrice Input-Output per il Lazio. La sezione successiva è dedicata al commento dei risultati delle stime. L’ultima sezione indica alcuni possibili sviluppi futuri dell’analisi.
 
2. L’analisi Input-Output: alcune note metodologiche
2.1 – Caratteristiche generali dell’approccio
Il modello di Leontief costruito sulla base delle tavole Input-Output (I-O) costituisce uno degli strumenti più idonei per la valutazione degli effetti macroeconomici connessi alla realizzazione di un particolare progetto o all’adozione di un particolare misura di politica economica, sotto forma di stimolo all’attività produttiva e di incremento del reddito.
Di seguito si ripercorrono, brevemente, le principali caratteristiche ed il meccanismo di funzionamento del modello I-O. Il primo passo nell’analisi consiste nell’identificazione e disaggregazione di tutti i flussi di spesa tra i differenti settori, tra i consumatori e le imprese di produzione, tra le imprese ed i fornitori di fattori di produzione nell’economia. Infatti, ogni impresa operante in un settore produttivo dà luogo ad un output acquistando e combinando insieme alcuni input provenienti dalle famiglie o da altri settori produttivi. Le vendite di ciascun settore produttivo a ciascuno degli altri settori sono descritte nella ‘matrice delle transazioni’ o ‘tavola delle interdipendenze settoriali’ o ‘matrice input-output’ che registra i valori dei flussi di prodotti da ciascun settore a ciascun altro (compreso l’aggregato famiglie). Più in dettaglio, lo schema generale di una tavola I-O è costituito da tre sezioni:
1)    la sezione delle branche produttive, che mostra le transazioni interindustriali riguardanti i beni e servizi intermedi affluiti dalle branche di origine alle branche di impiego e da queste ultime utilizzate come input dei rispettivi processi produttivi;
2)    la sezione degli impieghi finali, formata dalle colonne intestate a consumi, investimenti, variazione delle scorte, esportazioni. In essa sono riportati i flussi di beni e servizi che dalle branche di origine affluiscono agli utilizzatori finali per essere destinati al consumo, alla formazione del capitale, alle esportazioni;
3)    la sezione delle risorse primarie, costituita dalle righe intestate al valore aggiunto ed alle sue componenti in cui si registrano i flussi dei redditi primari corrisposti ai fattori della produzione (lavoro e capitale-impresa) a remunerazione dei servizi resi nei diversi processi produttivi.
La lettura della tavola nel senso delle righe permette di analizzare la produzione delle varie branche secondo la destinazione della stessa; nel senso delle colonne mostra, branca per branca, il processo di formazione delle risorse e la struttura dei costi di produzione. Per le analisi del sistema produttivo, la tavola dei flussi viene trasformata in una tavola dei coefficienti (tecnici o di spesa) ipotizzando che in ciascuna attività produttiva la quantità di input assorbita sia, relativamente ad ogni input, strettamente proporzionale al volume dell’output conseguibile (ipotesi di tecnologia lineare). La diffusione degli effetti di uno shock idiosincratico (cioè specifico ad alcuni settori dell’economia regionale) sul totale dell’economia considerata avviene attraverso un processo di moltiplicazione keynesiano. Una delle caratteristiche dei modelli input-output è che il valore dei moltiplicatori dipende in maniera cruciale dal settore in cui si realizza lo shock di domanda iniziale.
La tecnica I-O si caratterizza per la sua trasparenza: attraverso tale analisi, infatti, è possibile ricavare i moltiplicatori, nonché quantificare l’impatto di un dato evento sull’economia del territorio considerato. Alcuni limiti metodologici impongono tuttavia una cauta lettura dei risultati ottenuti. Le assunzioni e semplificazioni su cui poggia il modello possono, infatti, indurre a sovrastimare gli effetti sul totale dell’economia derivanti da uno shock che colpisce uno o più settori della regione.
Una delle assunzioni su cui si basa il modello I-O è la presenza di coefficienti (tecnici o di spesa) fissi, ad indicare che la struttura produttiva e le interrelazioni settoriali non vengono in alcun modo alterati dallo shock (si ipotizzano rendimenti di scala costanti e tecnologia invariante). Inoltre, la presenza di coefficienti stabili nel tempo implica che la risposta marginale dei vari settori ad un dato evento o azione di policy è pari alla relazione tra le diverse categorie economiche osservata in media nel periodo di riferimento della tavola.
Un altro elemento di criticità dell’analisi I-O discende dal fatto di essere completamente demand driven. Nel valutare gli effetti dell’incremento di spesa in uno o più settori si assume, infatti, che non esistano limiti alla capacità produttiva del sistema (offerta infinitamente elastica degli input; ciò comporta, inoltre, che il sistema dei trasporti – nel momento in cui si considerano i beni importati – sia sempre pienamente efficiente).
2.2 La tavola intersettoriale del Lazio: caratteristiche principali e correttivi introdotti
Per la valutazione dell’impatto economico dell’evento GP-F1, nell’analisi che segue è stata utilizzata la tavola I-O relativa alla regione Lazio, acquistata dall’IRPET. La tavola, riferita all’ultimo anno disponibile (2004), si presenta suddivisa nelle classiche tre sezioni: una prima sezione relativa alle interrelazioni tra i settori produttivi, comprendente 30 diverse branche di attività economica (classificazione ATECO – NACE Rev.1), una seconda sezione relativa agli impieghi finali (le varie componenti della domanda); una terza sezione di sintesi delle risorse primarie (valore aggiunto, imposte indirette nette, importazioni). Le 30 branche produttive sono relative ai settori dell’agricoltura e della pesca (2), dei minerali (2), della manifattura, delle costruzioni e dell’energia (16), nonché dei servizi (10).
La logica di funzionamento dei modelli I-O regionali è del tutto simile a quella dei modelli nazionali. Esistono, tuttavia, alcune differenze tra i due livelli di analisi che impongono maggiore cautela nell’uso dello strumento e l’introduzione di alcuni correttivi per le analisi circoscritte a livello regionale. E’ necessario, innanzitutto, tener conto del fatto che la generica domanda finale regionale può produrre effetti moltiplicativi anche fuori della regione considerata, a causa dell’utilizzo di input intermedi prodotti in altre regioni o all’estero ed importati; ciò comporta che nell’analisi I-O regionale gli effetti moltiplicativi devono essere riferiti correttamente alla produzione finale. Inoltre, l’apertura dell’economia regionale rende la natura e l’interpretazione dei coefficienti tecnici e di spesa diversi rispetto a quelli derivati da una matrice nazionale. Se i valori che compongono la matrice intersettoriale regionale misurano le sole transazioni che avvengono all’interno della regione, i relativi coefficienti ottenuti sono interpretabili come coefficienti di scambio intersettoriali intra-regionali. Se, invece, nella matrice si misura l’ammontare dei flussi intersettoriali totali, che possono, cioè, essere soddisfatti anche con beni d’importazione, i coefficienti che ne derivano sono interpretabili come coefficienti di spesa regionale. Ai fini dell’analisi di impatto economico, è necessario far riferimento alla matrice dei coefficienti di scambio intra-regionale: solo ricorrendo a questa matrice è, infatti, possibile valutare gli effetti che una modifica della domanda finale regionale determina sui settori produttivi della stessa regione.
Da un punto di vista strettamente operativo, ciò si è tradotto innanzitutto nello scorporo dalla sezione delle branche produttive della matrice I-O regionale della quota parte di ciascun settore attribuibile alle importazioni intermedie . Una correzione simile è stata applicata, in seguito, alla composizione settoriale dello shock di domanda finale interna per tipo di beni e servizi. In questo caso, la frazione dell’ammontare generato dallo shock attribuibile a ciascun settore è stata modificata sottraendo da essa una percentuale pari alla quota della domanda complessiva regionale (domanda intermedia + domanda finale) attribuibile alle importazioni.
Ottenute quindi la matrice dei coefficienti di spesa intra-regionali ( ) ed il vettore degli shock ( ) corretti per tener conto della propensione regionale ad importare, si è proceduto al calcolo dell’impatto complessivo sulla produzione effettiva ( ) e sul valore aggiunto ( ) tramite le seguenti formule (scritte in termini matriciali):
         
dove   è la matrice identità e   è una matrice diagonale con elementi pari a  . Una simile metodologia è stata adottata per la misura di impatto dell’evento su importazioni totale e imposte indirette nette.
Per il calcolo dell’impatto economico sull’occupazione sono state utilizzate le informazioni ISTAT (conti economici territoriali) sulle unità di lavoro (ULA) regionali per l’anno 2004. La non piena corrispondenza a livello settoriale tra i dati di fonte ISTAT e la matrice IRPET ha reso necessario adeguare i primi alla struttura di quest’ultima. Nei casi in cui la definizione settoriale della tavola I-O si presentava più aggregata si è provveduto a sommare le ULA dei settori più disaggregati ISTAT. Viceversa, nei casi in cui le branche produttive della tavola intersettoriale regionale si presentavano più disaggregate rispetto ai dati regionali ISTAT si è proceduto alla disaggregazione settoriale di questi ultimi sulla base del peso – in termini di valore aggiunto – di ciascuno dei settori definiti dall’IRPET sul corrispondente aggregato definito dall’ISTAT . L’impatto dell’evento sull’occupazione è stato misurato tramite la seguente formula:
 
dove  indica le ULA e   è una matrice diagonale con elementi pari a  .
 
3.    Risultati dell’analisi
3.1 Tre scenari alternativi
L’analisi di impatto economico dell’evento GP-F1 è stata condotta adottando tre ipotesi alternative (base case, best case e worst case) sull’ammontare complessivo e sulla distribuzione settoriale dell’incremento di domanda connesso all’evento. Tali ipotesi sono state formulate in accordo ai business plan elaborati da Value Partners.
Il primo scenario (base case) prevede un incremento di domanda pari a 554 milioni di euro, di cui circa 200 attribuiti alla realizzazione dell’evento in sé (in seguito, ad esempio, alla vendita di biglietti, al merchandising, alla spesa per infrastrutture e servizi professionali) ed il resto ascrivibile alla spesa turistica (alberghi, ristoranti, musei, trasporti locali ecc.). Il secondo scenario (best case) si differenzia da quello base per la previsione di un incremento dei ricavi a parità di costi sostenuti. L’incremento di domanda sarebbe in tal caso pari a 615 milioni di euro, di cui circa 220 connessi alla realizzazione dell’evento ed il resto attivato dal flusso turistico. Infine, il terzo scenario (worst case) è basato sull’ipotesi di ricavi inferiori e costi superiori rispetto allo scenario base. L’incremento di domanda previsto è in tal caso di 461 milioni di euro, di cui circa 190 assegnati alla realizzazione dell’evento (Figura 1).
 
Figura 1. Incrementi di domanda connessi all’evento: scenari alternativi
 
 
 
 
La Tabella 1 riporta in dettaglio la distribuzione settoriale dell’incremento di domanda connesso all’evento seguendo la classificazione delle attività economiche (ATECO – NACE Rev.1). La matrice I-O del Lazio, come ricordato nel paragrafo 2, è costruita usando un dettaglio settoriale molto fine (30 settori). I comparti direttamente interessati all’evento sono tuttavia un numero ridotto. In particolare, si stima che una quota compresa tra il 27 ed il 35 per cento della spesa diretta totale ricada nel settore alberghiero e della ristorazione; la quota destinata alle attività ricreative collaterali (imputata al settore ATECO “altri servizi pubblici, sociali e personali”) dovrebbe oscillare tra il 30 ed il 32 per cento; le costruzioni da realizzarsi in occasione dell’evento GP-F1 dovrebbero assorbire una quota tra il 14 ed il 19 per cento della spesa totale, mentre al settore del commercio andrebbe una percentuale compresa tra 8 e 10; la parte rimanente dovrebbe essere distribuita tra il comparto della logistica (imputata al settore “trasporti, magazzinaggio e comunicazioni”), al settore dei servizi professionali e ad altre tipologie di servizi alle imprese (ad esempio noleggio e intermediazione finanziaria).
 
Tabella 1. Incrementi di domanda connessi all’evento: scenari alternativi. Milioni di euro
    Descrizione    Base case    Best case    Worst case
A    AGRICOLTURA, CACCIA E SILVICOLTURA    .    .    .
B    PESCA, PISCICOLTURA E SERVIZI CONNESSI    .    .    .
CA    ESTRAZIONE DI MINERALI ENERGETICI    .    .    .
CB    ESTRAZIONE DI MINERALI NON ENERGETICI    .    .    .
DA    INDUSTRIE ALIMENTARI, DELLE BEVANDE E DEL TABACCO    .    .    .
DB    INDUSTRIE TESSILI E DELL’ABBIGLIAMENTO    .    .    .
DC    INDUSTRIE CONCIARIE, FABBRICAZIONE DI PRODOTTI IN CUOIO, PELLE E CALZATURE    .    .    .
DD    INDUSTRIA DEL LEGNO E DEI PRODOTTI IN LEGNO    .    .    .
DE    FABBRICAZIONE DELLA PASTA-CARTA E DELLA CARTA    .    .    .
DF    FABBRICAZIONE DI COKE, RAFFINERIE DI PETROLIO, TRATTAMENTO    .    .    .
DG    FABBRICAZIONE DI PRODOTTI CHIMICI  E DI FIBRE SINTETICHE    .    .    .
DH    FABBRICAZIONE DI ARTICOLI IN GOMMA E MATERIE PLASTICHE    .    .    .
DI    FABBRICAZIONE DI PRODOTTI DELLA LAVORAZIONE DI MINERALI    .    .    .
DJ    PRODUZIONE DI METALLO E FABBRICAZIONE DI PRODOTTI IN METALLO    .    .    .
DK    FABBRICAZIONE DI MACCHINE ED APPARECCHI MECCANICI    .    .    .
DL    FABBRICAZIONE DI MACCHINE ELETTRICHE E DI APPARECCHIATURE ELETTRONICHE    .    .    .
DM    FABBRICAZIONE DI MEZZI DI TRASPORTO    .    .    .
DN    ALTRE INDUSTRIE MANIFATTURIERE    .    .    .
E    PRODUZIONE E DISTRIBUZIONE DI ENERGIA ELETTRICA, GAS E ACQUA    .    .    .
F    COSTRUZIONI    86,030    86,030    86,030
G    COMMERCIO ALL’INGROSSO E AL DETTAGLIO; RIPARAZIONE DI AUTOVEICOLI    53,648    61,813    37,999
H    ALBERGHI E RISTORANTI    184,337    215,830    123,976
I    TRASPORTI, MAGAZZINAGGIO E COMUNICAZIONI    23,137    26,894    23,137
J    INTERMEDIAZIONE MONETARIA E FINANZIARIA    2,934    2,934    2,934
72 – 73 – 74    INFORMATICA, RICERCA E SVILUPPO E SERVIZI ALLE IMPRESE    30,355    30,355    30,355
L    PUBBLICA AMMINISTRAZIONE E DIFESA; ASSICURAZIONE SOCIALE    .    .    .
M    ISTRUZIONE    .    .    .
N    SANITA’ E ALTRI SERVIZI SOCIALI    .    .    .
O-P-Q    ALTRI SERVIZI PUBBLICI, SOCIALI E PERSONALI    165,463    182,508    147,578
70 – 71    ATTIVITA’ IMMOBILIARI, NOLEGGIO    8,516    8,516    8,516
 
3.2 Gli impatti economici complessivi generati dall’evento
La valutazione dell’impatto economico complessivo dell’evento GP-F1 è stata condotta su una molteplicità di indicatori: la produzione effettiva, il valore aggiunto ed alcune sue componenti (redditi da lavoro dipendente e risultato lordo di gestione), l’occupazione misurata in termini di unità di lavoro standard, le importazioni dal resto del Mondo e dalle altre regioni italiane e le imposte dirette e indirette. Si riporta di seguito la definizione di contabilità nazionale di ciascuna posta riportata in Tabella 2:
➢    Produzione effettiva: Valore aggiunto a prezzi base, più consumi intermedi ai prezzi base, più imposte indirette nette sui prodotti.
➢    Valore aggiunto ai prezzi base: saldo tra produzione effettiva, valutata al netto delle imposte sui prodotti e al lordo dei contributi ai prodotti (prezzi base), e consumi intermedi.
➢    Unità di lavoro: quantità di lavoro prestato nell’anno da un occupato a tempo pieno, oppure la quantità di lavoro equivalente prestata da lavoratori a tempo parziale o da lavoratori che svolgono un doppio lavoro.
➢    Importazioni: acquisti all’estero (Resto del mondo) e dalle altre regioni di beni (merci) e di servizi, introdotti nella regione. Le importazioni di beni comprendono tutti i beni (nuovi o usati) che, a titolo oneroso o gratuito, entrano nel territorio economico della regione in provenienza dal Resto del mondo e da altre regioni. Le importazioni di servizi includono tutti i servizi (trasporto, assicurazione, altri) prestati da unità non residenti a unità residenti.
➢    Imposte indirette: versamenti obbligatori a carico delle unità produttive prelevati dalle amministrazioni pubbliche, dalle Istituzioni Comunitarie Europee sulla produzione nella sua più ampia accezione e sulle importazioni di beni e servizi o sulla utilizzazione dei fattori di produzione. Sono chiamate imposte indirette nette, le imposte indirette diminuite dei contributi erogati dalla Amministrazione Pubblica e dalle Istituzioni comunitarie europee.
➢    Reddito da lavoro dipendente: costo sostenuto dai datori di lavoro a titolo di remunerazione dell’attività prestata alle proprie dipendenze dai lavori sia manuali che intellettuali. I RDL risultano composti dalle retribuzioni lorde e dai contributi sociali effettivi e/o figurativi.
➢    Risultato lordo di gestione: corrisponde al PIL, diminuito delle imposte indirette sulla produzione e sulle importazioni al netto dei contributi alla produzione, e dei redditi da lavoro dipendente versati dai datori di lavoro residenti. Comprende tutti gli altri redditi generati dal processo produttivo oltre gli ammortamenti.
 
Tabella 2. Impatti economici complessivi generati dall’evento: scenari alternativi
    Base case
    Best case
(scostamento dal base case)    Worst case
(scostamento dal base case)
    Mln. di €    Moltiplicatori    Mln. di €    Mln. di €
Produzione effettiva    947    1,71    +60    -156
Valore aggiunto    442    0,80    +47    -72
Unità di lavoro    9.857    17,78    +1.098    -1.719
Importazioni    218    0,28    +25    -42
Redditi da lavoro dipendente    204    0,44    +22    -33
Risultato lordo di gestione    218    0,47    +24    -35
Imposte indirette nette    69    0,12    +7    -11
IRPEF    56    0,12    +6    -9
IRES    60    0,13    +6    -10
Addizionale regionale IRPEF    3    0,01    0    -1
IRAP attivata    11    0,02    +1    -2

Prima di commentare gli impatti economici complessivi, è opportuno ricordare che la domanda attivata dall’evento sarà soddisfatta non solo attraverso l’offerta locale, ma anche tramite importazione di beni e servizi dal resto d’Italia e dall’estero. Per il calcolo dei moltiplicatori sopra riportati, si è reso quindi necessario procedere ad una correzione delle quote imputate ai singoli settori sulla base della propensione ad importare. Tale correzione ha ovviamente avuto un impatto maggiore sulla quota relativa al comparto del commercio.
Utilizzando quindi la matrice simmetrica I-O a 30 branche del Lazio, opportunamente rielaborata per scorporare la matrice delle importazioni e correggendo le poste di spesa diretta per la propensione ad importare, si è stimato un incremento della produzione effettiva nel caso base di circa 950 milioni di euro. Il valore aggiunto dovrebbe aumentare di circa 440 milioni (il dettaglio settoriale è presentato in Tabella 3 e Figura 2), per effetto di un aumento dei redditi da lavoro dipendente pari a oltre 200 milioni e di una variazione positiva del risultato lordo di gestione di 220 milioni. L’incremento delle importazioni complessive dovrebbe attestarsi sui 220 milioni, mentre l’occupazione, in termini di ULA, dovrebbe segnare un aumento di quasi 10.000 unità. Per quanto riguarda l’impatto dell’evento sul gettito fiscale, si stimano maggiori entrate derivanti dalle imposte indirette nette sui prodotti di 69 milioni di euro; le imposte dirette, invece, dovrebbero aumentare di 116 milioni per effetto di un incremento di 56 milioni dell’IRPEF (nell’ipotesi di un’aliquota media del 27,5 per cento ) e di 60 milioni dell’IRES (nell’ipotesi di un’aliquota del 27,5 per cento). In riferimento ai tributi specifici regionali (IRAP, con aliquota del 4,82 per cento, e addizionale regionale IRPEF, con aliquota dell’1,4 per cento) si calcolano maggiori introiti per 14 milioni complessivi.
Per gli scenari alternativi, gli scostamenti dagli impatti stimati per il base case sono riportati nelle ultime due colonne della Tabella 2. In termini assoluti, le deviazioni appaiono più forti nell’ipotesi peggiorativa. Rispetto al base case, la produzione attivata sarebbe inferiore di 156 milioni, il valore aggiunto di 72 e l’occupazione di circa 1.700 ULA. Mentre nel base case l’aumento complessivo di gettito fiscale è stimato pari a circa 200 milioni, nel worst case tale ammontare si ridurrebbe a circa 166 milioni. Nello scenario positivo la produzione attivata dovrebbe superare il miliardo di euro, il valore aggiunto dovrebbe sfiorare il mezzo miliardo e l’occupazione raggiungere circa 11.000 ULA. Il gettito erariale, infine, dovrebbe segnare un incremento del 10 per cento rispetto al caso base.

Tabella 3. Impatto complessivo sul valore aggiunto settoriale: scenari alternativi. Milioni di euro
    Descrizione    Base case    Best case    Worst case
A    AGRICOLTURA, CACCIA E SILVICOLTURA    9,6    11,1    6,7
B    PESCA, PISCICOLTURA E SERVIZI CONNESSI    0,4    0,5    0,3
CA    ESTRAZIONE DI MINERALI ENERGETICI    0,4    0,5    0,4
CB    ESTRAZIONE DI MINERALI NON ENERGETICI    0,8    0,8    0,7
DA    INDUSTRIE ALIMENTARI, DELLE BEVANDE E DEL TABACCO    8,4    9,8    5,8
DB    INDUSTRIE TESSILI E DELL’ABBIGLIAMENTO    0,6    0,7    0,5
DC    INDUSTRIE CONCIARIE, FABBRICAZIONE DI PRODOTTI IN CUOIO, PELLE E CALZATURE    0,1    0,1    0,1
DD    INDUSTRIA DEL LEGNO E DEI PRODOTTI IN LEGNO    1,0    1,1    1,0
DE    FABBRICAZIONE DELLA PASTA-CARTA E DELLA CARTA    3,4    3,8    2,9
DF    FABBRICAZIONE DI COKE, RAFFINERIE DI PETROLIO, TRATTAMENTO    0,6    0,7    0,5
DG    FABBRICAZIONE DI PRODOTTI CHIMICI  E DI FIBRE SINTETICHE    1,6    1,7    1,3
DH    FABBRICAZIONE DI ARTICOLI IN GOMMA E MATERIE PLASTICHE    1,3    1,4    1,1
DI    FABBRICAZIONE DI PRODOTTI DELLA LAVORAZIONE DI MINERALI    4,1    4,2    3,8
DJ    PRODUZIONE DI METALLO E FABBRICAZIONE DI PRODOTTI IN METALLO    4,8    5,1    4,4
DK    FABBRICAZIONE DI MACCHINE ED APPARECCHI MECCANICI    1,0    1,0    0,8
DL    FABBRICAZIONE DI MACCHINE ELETTRICHE E DI APPARECCHIATURE ELETTRONICHE    2,0    2,2    1,8
DM    FABBRICAZIONE DI MEZZI DI TRASPORTO    1,5    1,7    1,3
DN    ALTRE INDUSTRIE MANIFATTURIERE    0,9    1,0    0,8
E    PRODUZIONE E DISTRIBUZIONE DI ENERGIA ELETTRICA, GAS E ACQUA    6,7    7,5    5,3
F    COSTRUZIONI    42,4    42,9    41,7
G    COMMERCIO ALL’INGROSSO E AL DETTAGLIO; RIPARAZIONE DI AUTOVEICOLI    40,8    46,1    31,3
H    ALBERGHI E RISTORANTI    80,3    93,7    54,6
I    TRASPORTI, MAGAZZINAGGIO E COMUNICAZIONI    26,4    29,6    23,5
J    INTERMEDIAZIONE MONETARIA E FINANZIARIA    13,7    14,9    11,8
72 – 73 – 74    INFORMATICA, RICERCA E SVILUPPO E SERVIZI ALLE IMPRESE    54,5    58,4    48,8
L    PUBBLICA AMMINISTRAZIONE E DIFESA; ASSICURAZIONE SOCIALE    0,2    0,2    0,2
M    ISTRUZIONE    3,8    4,2    3,4
N    SANITA’ E ALTRI SERVIZI SOCIALI    0,2    0,2    0,2
O-P-Q    ALTRI SERVIZI PUBBLICI, SOCIALI E PERSONALI    95,2    105    84,6
70 – 71    ATTIVITA’ IMMOBILIARI, NOLEGGIO    35,5    38,9    30,1
 
Figura 2. Impatto complessivo sul valore aggiunto settoriale: scenari alternativi
 
 
 
Legenda: “turismo” è la somma dei settori O-P-Q e H; “servizi alle imprese” è la somma dei settori I, J, 72-73-74 e 70-71; “manifattura” è la somma dei settori da DA a DN; “costruzioni” è il settore F; “commercio” è il settore G; “altro” raccoglie i rimanenti comparti della classificazione ATECO.
4.    Possibili estensioni dell’analisi
Sviluppi futuri dell’analisi potrebbero riguardare la valutazione della diffusione intra-regionale e temporale dello shock di domanda connesso all’evento. Per quanto concerne il primo punto, è opportuno chiarire che uno dei limiti dell’analisi condotta è rappresentato dall’adozione della regione Lazio come unità di riferimento per la valutazione degli impatti economici di uno shock che interessa prevalentemente la Capitale. La natura dell’evento e la propagazione nello spazio dei suoi effetti suggerirebbero pertanto di adottare come riferimento geografico l’area metropolitana di Roma. Tuttavia la disponibilità di informazioni statistiche con un livello di disaggregazione settoriale conforme a quello della matrice intersettoriale elaborata dall’IRPET è limitata al dettaglio regionale. Un avanzamento dell’analisi potrebbe comunque consistere nella stima di un modello provinciale dell’impatto sul valore aggiunto del movimento turistico, tenendo conto degli effetti di contagio spaziale. La forma ridotta di questo modello consentirebbe di quantificare gli effetti di spillover dello shock di domanda turistica sulle singole province laziali.
Riguardo al secondo punto, l’esercizio condotto fino adesso ha come riferimento temporale un anno dalla realizzazione dell’evento. L’orizzonte più naturale sarebbe tuttavia quello coincidente con la durata della licenza concessa dalla FIA alla Società organizzatrice dell’evento (quattro anni). Tramite un’analisi dinamica, si potrebbero ottenere proiezioni dell’impatto economico su tale orizzonte temporale. A tale fine si potrà ricorrere alla metodologia VAR (Vector AutoRegressive) applicata anch’essa a dati provinciali in modo tale da quantificare moltiplicatori dinamici sul valore aggiunto.

fonte: ISAE (Istituto di Studi e Analisi Economica)