F.PIETROVITO, A.F. POZZOLO, L. SALVATICI, Le

SOCIETA’ ITALIANA DI ECONOMIA AGRARIA
XLVII Convegno di Studi “L’agricoltura oltre le crisi”
Campobasso, 22-25 settembre 2010
Le determinanti delle esportazioni: il ruolo delle fusioni e acquisizioni nel settore
agro-alimentare∗
Filomena Pietrovito (Università degli Studi del Molise), Alberto Franco Pozzolo
(Università degli Studi del Molise, Centro Studi Luca D’Agliano e MoFiR), Luca
Salvatici (Università degli Studi del Molise, Associazione Rossi-Doria e CIDEI)
Abstract
Il lavoro presenta i risultati di un’analisi empirica della relazione tra il commercio e gli
investimenti diretti esteri (IDE), verificando se essi siano forme complementari o
sostitutive di accesso ai mercati esteri. Particolare attenzione viene posta sulle
differenze tra il settore agro-alimentare e le sue componenti e gli altri settori di attività
economica. L’analisi è condotta utilizzando un panel di dati sulle esportazioni e sulle
fusioni e acquisizioni, utilizzate come misura dei flussi di investimenti diretti, realizzati
tra 59 paesi di origine e oltre 130 paesi di destinazione, in 71 settori di attività
economica, nel periodo 1994-2009. I risultati evidenziano l’esistenza di una relazione di
sostituzione tra esportazioni e investimenti diretti, confermando che esse sono forme
alternative di accesso ai mercati esteri.
Parole chiave: esportazioni, fusioni e acquisizioni, investimenti diretti esteri, variabili
strumentali
∗
Questo lavoro è frutto di una ricerca che ha beneficiato del sostegno finanziario della Commissione
Europea: “New Issues in Agricultural, Food and Bio-energy Trade (AGFOODTRADE)” (Small and
Medium-scale Focused Research Project, Grant Agreement no. 212036). E-mails:
[email protected];
[email protected];
[email protected].
Indirizzo
per
corrispondenza: Filomena Pietrovito, Università degli Studi del Molise, dipartimento SEGES, via de
Sanctis, 86100, Campobasso, Italia.
1
1 - INTRODUZIONE
L’importanza delle imprese multinazionali nel commercio internazionale è ampiamente
riconosciuta ed è stata largamente analizzata. In letteratura si è infatti da tempo
evidenziato che la maggior parte del commercio mondiale viene realizzato dalle imprese
multinazionali (WTO, 1998; Jones, 2000). Uno studio realizzato da UNCTAD (1999),
ad esempio, indica che le imprese multinazionali rappresentano circa i due terzi delle
esportazioni mondiali, e che più di un terzo di queste ultime viene realizzato tra imprese
appartenenti al medesimo gruppo industriale: un risultato confermato più di recente
anche da Neiman (2010). Alla base di questi flussi vi è la crescente importanza dei
networks internazionali di produzione, in cui le fasi di realizzazione di un prodotto
hanno luogo in diversi paesi (Barba-Navaretti e Venables, 2004). Tale fenomeno,
definito “specializzazione verticale”, riflette la produzione di un bene in più stadi e il
conseguente commercio dei prodotti intermedi tra paesi, con un rilevante effetto sui
flussi di commercio internazionali.
Nei mercati mondiali delle commodities le imprese multinazionali hanno un ruolo
particolarmente rilevante in quanto intervengono direttamente nel commercio
internazionale attraverso le attività di importazione e esportazione tra imprese diverse e
generando flussi di commercio tra imprese che appartengono alla stessa multinazionale
(Scoppola, 1992). Ad esempio, Scoppola (1993, 1995) evidenzia che nei settori del
trading e della prima trasformazione di cereali e semi oleosi il commercio
internazionale è interamente controllato da poche grandi imprese multinazionali,
lasciando poco spazio alle imprese domestiche. Anche nell’ambito del commercio
agricolo le multinazionali rivestono un ruolo fondamentale (Maizels, 1992).
La
rilevanza
delle
imprese
multinazionali
nell’ambito
del
commercio
internazionale rende assai interessante studiare l’impatto che gli IDE possono avere
sulle esportazioni. In generale, la relazione empirica tra i flussi di esportazioni e gli IDE
può essere positiva o negativa, a seconda che prevalgano effetti di complementarietà
oppure quelli di sostituzione. Dal punto di vista del paese di origine, gli IDE possono
risultare complementari alle esportazioni dal momento che l’investimento all’estero può
determinare un aumento del commercio dei beni intermedi (input) e dei prodotti finali.
Dall’altro lato, gli IDE possono sostituire il commercio internazionale se le esportazioni
2
vengono rimpiazzate dalle vendite dirette delle imprese sui mercati esteri, in particolare
sotto forma di beni finali.
L’evidenza empirica disponibile è controversa. Numerosi studi empirici hanno
trovato una relazione positiva tra le esportazioni e gli IDE, soprattutto utilizzando dati a
livello settoriale (si veda, ad esempio, Lipsey and Weiss, 1981). A un livello di
disaggregazione maggiore sembra prevalere un nesso di sostituzione, come viene messo
in evidenza da alcuni recenti studi su dati d’impresa (Blonigen, 2001; Swenson, 2004),
ma alcuni lavori trovano anche in questo caso una relazione positiva (ad esempio,
Lipsey and Weiss, 1984; Yamawaki, 1991; Clausing, 2000; Head and Ries, 2001).
Un ulteriore aspetto interessante, e poco analizzato nella letteratura esistente,
(tranne alcune eccezioni quali Gopinath et al., 1999 e Marchant et al., 2002), riguarda il
segno della relazione tra commercio e investimenti diretti nel settore agro-alimentare.
La carenza di studi sul ruolo delle imprese multinazionali nei mercati agricoli è
giustificata dal fatto che gli strumenti analitici utilizzati nella letteratura economicoagraria poco si prestano all’analisi delle imprese multinazionali. Infatti, mentre la teoria
del commercio internazionale viene utilizzata sotto l’ipotesi di concorrenza perfetta, la
letteratura sulle imprese multinazionali è giustificata dalla presenza di “imperfezioni”
sui mercati nazionali e internazionali (Scoppola, 1992).
Alla luce dei contributi offerti in letteratura, l’obiettivo principale del lavoro è di
identificare il ruolo che gli IDE, misurati attraverso le fusioni e le acquisizioni,
esercitano sulle esportazioni, con particolare attenzione al settore agro-alimentare
mondiale. La domanda alla quale si intende rispondere è se il meccanismo di
complementarietà prevalga su quello di sostituzione. In particolare: gli investimenti
diretti all’estero determinano un aumento o una diminuzione delle esportazioni? Il
lavoro offre due principali contributi rispetto alla letteratura esistente.
In primo luogo, la relazione tra esportazioni e IDE non è mai stata analizzata in
maniera sistematica, usando dati disaggregati per settore, paese di origine e di
destinazione, per un numero di paesi ampio come quello considerato nella nostra
indagine. 1 Essa, infatti, utilizza un panel di dati relativi a 59 paesi di origine e 139 paesi
di destinazione, 71 settori, di cui 10 agro-alimentari, nell’arco di un quindicennio (19942009), ottenuto dalla combinazione di due fonti statistiche principali: Comtrade, per le
esportazioni, e SDC Platinum, per le fusioni e acquisizioni. La scelta di utilizzare le
3
informazioni relative alle fusioni e alle acquisizioni come misura degli investimenti
diretti dipende dal fatto che i dati sugli IDE a livello settoriale sono disponibili soltanto
per un numero limitato di paesi. Peraltro, anche se gli IDE possono essere realizzati
anche attraverso altre forme – si pensi agli investimenti greenfield – le fusioni e le
acquisizioni (in cui le imprese acquistano imprese già esistenti nel paese estero)
rappresentano la modalità più diffusa (Herger et al., 2008). Come documentato da
UNCTAD (2001), nel 2000 la quota media delle fusioni e acquisizioni sul totale degli
IDE mondiali ha superato l’80% e ha raggiunto livelli anche più elevati se si
considerano i paesi sviluppati. Inoltre, anche nel settore agro-alimentare il valore
complessivo delle fusioni e acquisizioni è passato da 4 miliardi di dollari nel 1987 a 50
miliardi di dollari nel 2000, svolgendo un ruolo trainante nelle operazioni di
investimenti esteri rispetto all’intero settore manifatturiero (Herger et al., 2008).
In secondo luogo, il lavoro utilizza una specificazione econometrica che permette
di studiare in modo rigoroso il nesso di causalità tra esportazioni e IDE, utilizzando
l’approccio delle variabili strumentali e adottando una specificazione che controlla per
l’effetto inerziale della dinamica delle esportazioni.
Il resto del lavoro si articola come segue: nella prossima sezione viene presentata
una breve rassegna della letteratura esistente che analizza il nesso tra esportazioni e
IDE; la sezione 3 presenta in dettaglio il modello utilizzato per la stima econometrica; la
sezione 4 descrive i dati e le fonti necessari a costruire la base dati; la sezione 5 descrive
i principali risultati dell’analisi empirica e l’ultima sezione conclude.
2 - LETTERATURA PRECEDENTE
L’importanza delle imprese multinazionali nel commercio internazionale è stata
ampiamente riconosciuta e viene analizzata da decenni sia dalla letteratura teorica sia da
quella empirica.
Il modello teorico di Buckley e Casson (1981) dimostra che, mentre le
esportazioni comportano costi variabili maggiori rispetto a quelli della produzione
estera – a causa della maggiore incidenza dei costi di trasporto e delle possibili barriere
tariffarie – la produzione diretta all’estero comporta maggiori costi fissi derivanti dalla
costruzione di nuovi stabilimenti. Questo implica che, per bassi livelli di vendite
all’estero le imprese preferiscono esportare i propri prodotti per evitare gli elevati costi
4
fissi di produzione, mentre, per elevati livelli di vendita, esse preferiscono
l’investimento diretto. Similmente, Horstmann e Markusen (1992), Brainard (1993) e
Helpman et al. (2004) dimostrano che, se i vantaggi di prossimità superano quelli di
concentrazione, investimenti diretti e commercio possono essere legati da una relazione
di sostituzione.
Allo stesso tempo, esistono numerosi canali teorici attraverso i quali si può
manifestare una relazione di complementarietà tra esportazioni e IDE. Ad esempio,
Lipsey e Weiss (1984) e Rugman (1990) dimostrano che la presenza all’estero della
produzione di un’impresa può determinare un incremento della domanda complessiva di
tutti i prodotti realizzati dall’impresa promuovendo, quindi, l’esportazione di quelli
realizzati nel mercato domestico. La frammentazione verticale della produzione
rappresenta un ulteriore modo attraverso il quale la relazione di complementarietà tra
IDE e commercio si può manifestare (Blonigen, 2001). Poiché il processo produttivo
viene sempre più spesso frammentato tra i diversi paesi del mondo e le imprese
multinazionali diventano sempre più specializzate verticalmente, il commercio dei beni
intermedi tra paesi aumenta notevolmente (Baier e Bergstrand, 2001; Wang et al.,
2007).
Da un punto di vista empirico, prevalgono gli studi che confermano l’esistenza di
una relazione positiva tra il commercio e gli IDE, anche se al crescere del livello di
disaggregazione dell’analisi prevale un nesso di sostituibilità. Come già anticipato
nell’introduzione, la relazione di complementarietà è verificata, non solo a livello
macroeconomico (Henry, 1994; OECD, 1998) e settoriale (OECD, 1997; Fontagné,
1999; Gopinath et al., 1999 ), ma anche a livello di impresa (Lipsey and Weiss, 1984;
Yamawaki, 1991; Clausing, 2000; Head and Ries, 2001; Kyota e Urata, 2008). Tuttavia,
Blonigen (2001) dimostra che la localizzazione della produzione delle componenti delle
automobili giapponesi negli Stati Uniti determina una riduzione delle esportazioni delle
stesse componenti dal Giappone verso gli Stati Uniti e Swenson (2004) mostra che gli
IDE sostituiscono il commercio se l’analisi viene condotta a livello prodotto o settore,
Gli studi empirici che analizzano la relazione tra le esportazioni e gli IDE per il
settore agro-alimentare trovano risultati contrastanti. Ad esempio, Connor (1983) e
Pagoulatos (1983) concludono che il segno della relazione dipende dalle modalità di
realizzazione degli IDE. L’acquisizione di imprese già esistenti e gli IDE orizzontali
5
sono sostituti delle esportazioni in quanto essi sono guidati dai vantaggi competitivi del
paese di origine (Kojima, 1975); gli investimenti greenfield e gli IDE verticali sono
considerati strategie complementari di accesso ai mercati rispetto alle esportazioni
(Graham, 1996). Malanoski et al. (1997) trovano che gli IDE e le esportazioni sono
correlati negativamente se vengono realizzati tra paesi sviluppati. Tale risultato è stato
confermato da Gopinath et al. (1999) che ha dimostrato che gli IDE realizzati dagli Stati
Uniti verso altri paesi sviluppati sono sostituti delle esportazioni. Similmente,
Munirathinam et al. (1998) trovano che le vendite delle affiliate canadesi rappresentano
un modo alternativo alle esportazioni per servire il mercato degli Stati Uniti. Numerosi
studi hanno invece evidenziato un nesso di complementarietà nell’ambito del settore
agro-alimentare. Ad esempio, Banerjee (1997) e Bolling et al. (1998) mettono in
evidenza il ruolo dei prodotti intermedi realizzati dalle affiliate all’estero sul
commercio.
Un problema comune a tutte le analisi empiriche che analizzano il nesso di
causalità tra esportazioni e IDE è che si focalizzano principalmente sullo studio
dell’impatto degli IDE sulle esportazioni, mentre, come viene evidenziato da Hyun e
Kim (2010), il commercio può avere a sua volta un impatto sugli IDE. Ad esempio,
l’esperienza acquisita con le esportazioni può ridurre i costi di realizzazione degli IDE e
consentire alle imprese esportatrici di aprire più facilmente le filiali all’estero (Kiyota e
Urata, 2008). L’esistenza di un nesso di causalità inverso tra esportazioni e IDE
introduce pertanto problemi di endogeneità che determinano una distorsione delle stime
econometriche a favore di una relazione di complementarietà.
Un approccio comunemente utilizzato per affrontare il problema dell’endogeneità
è quello delle variabili strumentali. Ad esempio, Svensson (1996) usa il livello delle
spese di ricerca e sviluppo del paese di destinazione come strumento per gli IDE.
Grubert e Mutti (1991) e Clausing (2000), nel testare la relazione tra le vendite delle
affiliate e il commercio, adottano alcune misure di costo degli investimenti esteri ossia,
il livello della tassazione e il compenso medio per lavoratore, rispettivamente, come
strumento per gli IDE. Furtan e Holzman (2004) nell’analizzare la relazione tra
esportazioni e IDE nel settore agricolo e alimentare del Canada, utilizzano il tasso di
cambio, il PIL e le spese di ricerca e sviluppo come variabili strumentali. Essi
dimostrano che tra esportazioni e IDE verso gli Stati Uniti vi è un nesso di
6
complementarietà. Più recentemente, Marchant et al. (1999, 2002) e Mattson e Koo
(2002), nell’esaminare le modalità di servire i mercati esteri da parte del settore
alimentare degli Stati Uniti, affrontano il problema dell’endogeneità usando un sistema
di equazioni simultanee stimato con il metodo two-stage least-squares. In tal modo, essi
dimostrano che tra le due modalità di servire tali mercati esiste una relazione di
complementarietà.
3 - MODELLO EMPIRICO
Lo scopo dell’analisi empirica è di individuare l’impatto degli IDE, misurati dalle
fusioni e acquisizioni, sulle esportazioni. La specificazione utilizzata ci permette di
focalizzare l’attenzione su uno specifico numero di variabili di controllo, tenendo conto
anche delle caratteristiche non osservabili dei paesi e dei settori, oltre che degli shocks
temporali globali, che possono influenzare il commercio.2 Il modello stimato è il
seguente:
(1) Exporthijt = β0 + β1Exporthijt-5 + β2IDEshijt + β3PILit-5 + β4PILjt-5 + β5Distanzaij +
β6Xij + δi + δj + δt + εhijt
in cui la variabile dipendente Exporthijt è il livello medio delle esportazioni calcolato su
un periodo di cinque anni (da t-5 a t), tra il paese i e il paese j nel settore h. La variabile
esplicativa chiave del nostro modello, IDEshijt, è il livello medio delle fusioni e delle
acquisizioni in un periodo di cinque anni (da t-5 a t), realizzate dal paese i nel paese j
nel settore h. Le variabili sono state costruite calcolando, rispettivamente, la media dei
logaritmi dei flussi delle esportazioni e del valore delle fusioni e acquisizioni.3 In
particolare, il livello medio si riferisce ai tre periodi, non sovrapposti, di cinque anni
ciascuno in cui è stato suddiviso il periodo preso in esame (1994-2009).4 Inoltre, per
tenere conto della dinamica dei flussi delle esportazioni nel lungo periodo, viene incluso
nella specificazione il loro livello all’inizio del periodo considerato (Exporhijt-5).
L’analisi include anche un set di variabili di controllo che, secondo la letteratura
esistente, sono importanti determinanti del commercio internazionale. In particolare, i
modelli gravitazionali, nella loro formulazione di base, dimostrano che il commercio
dipende direttamente dalla dimensione dei paesi coinvolti e indirettamente dalla loro
distanza (si veda, ad esempio, Anderson e Van Wincoop, 2003). Nell’equazione stimata
viene dunque incluso il logaritmo del PIL totale del paese di origine (PILit-5) e di quello
7
del paese di destinazione (PILjt-5). Inoltre, viene inclusa la distanza geografica
(Distanzaij), espressa in logaritmi, tra ciascuna coppia di paesi che rappresenta una
proxy dei costi di transazione (Disdier and Head, 2008; Wang et al., 2010).
Oltre alle determinanti standard dei modelli gravitazionali, l’equazione stimata
include anche altre variabili di controllo (Xij), costanti nel tempo, ma specifiche per
ciascuna coppia di paesi. Tali caratteristiche vengono individuate da un set di variabili
dicotomiche pari a uno se i paesi: hanno confini comuni (Confiniij), sono entrambi isole
(Isoleij), entrambi sono senza sbocchi sul mare (Landlockij), hanno la stessa origine
legale (Origine legaleij), hanno in comune la lingua (Linguaij), hanno legami coloniali
(Legami colonialiij), hanno in comune la religione (Religioneij).
Per focalizzarci sull’effetto delle principali determinanti delle esportazioni, senza
correre il rischio di andare incontro a problemi di variabili omesse, includiamo nella
specificazione anche gli effetti fissi per i paesi di origine e destinazione, per i settori e
per gli anni (δi, δj, δh ,δt). La specificazione adottata consente dunque di verificare se,
all’interno di ciascun settore, le fusioni e acquisizioni internazionali hanno un impatto
positivo o negativo sulle esportazioni. In altre parole, se esiste un nesso di
complementarietà oppure di sostituzione tra le diverse modalità di servire i mercati
esteri.
L’equazione (1) viene inizialmente stimata con il metodo OLS. A causa dei
problemi di endogeneità di cui si è discusso nella sezione 2, però, il coefficiente
ottenuto dalla stima con tale metodo potrebbe risultare distorto. Pertanto, per
identificare in maniera più rigorosa l’effetto delle fusioni e acquisizioni sulle
esportazioni viene utilizzato successivamente l’approccio delle variabili strumentali. A
tale scopo vengono utilizzate due variabili esogene che, secondo la letteratura esistente,
rappresentano importanti determinanti delle fusioni e acquisizioni. La prima variabile è
stata individuata nell’ambito dei recenti studi sulla corporate governance che hanno
messo in evidenza l’impatto positivo delle misure della qualità del sistema legale e della
regulation all’interno di un paese sullo sviluppo del mercato dei capitali, sulla struttura
proprietaria delle imprese e sul costo del capitale (La Porta et al., 1997, Bhattacharya
and Daouk, 2002). Inoltre, Rossi e Volpin (2004) hanno fornito un importante
contributo a tale filone di letteratura mettendo in evidenza l’importanza della protezione
degli investitori nel paese target per le fusioni e acquisizioni. Pertanto, una misura
8
utilizzata in questo articolo come variabile strumentale per le fusioni e acquisizioni è il
livello di protezione degli investitori nel paese di destinazione. Un’altra importante
determinante delle fusioni e acquisizioni, anch’essa utilizzata come variabile
strumentale, è il livello delle fusioni e acquisizioni all’inizio del periodo considerato.
Wheeler e Mody (1992), infatti, dimostrano che lo stock esistente di IDE è una
determinante significativa delle decisioni correnti relative agli investimenti diretti esteri.
Un altro problema che si pone con l’utilizzo della specificazione (1) è quello
relativo alla contemporanea inclusione della variabile dipendente ritardata delle
esportazioni e degli effetti fissi di paese e settore.5
4 - FONTI DEI DATI E STATISTICHE DESCRITTIVE
4.1 Esportazioni
La principale fonte statistica dei dati sulle esportazioni è il database UN Comtrade,
prodotto e gestito dalla Divisione Statistica delle Nazioni Unite, che fornisce i flussi
commerciali internazionali bilaterali in diversi settori industriali. In particolare, esso
riporta le statistiche sul commercio internazionale in dollari, disaggregate per prodotto e
paese partner, dal 1962 al 2009 per molti paesi esportatori.6 Anche se i dati sono
disponibili secondo diverse classificazioni, la classificazione utilizzata in questo lavoro
è ISIC (International Standard Industry Classification), Versione 3 a quattro cifre, che
consente di combinare i dati sul commercio con gli atri dati utilizzati nell’analisi
empirica.7
4.2 Fusioni e acquisizioni
I dati sulle fusioni e acquisizioni sono stati ottenuti dal database Global Mergers and
Acquisition, prodotto da Thomson Financial Securities Data, che rileva tutte le
operazioni di fusione e acquisizione che comportano un cambiamento nella struttura
proprietaria pari ad almeno il 5 per cento, nel periodo 1985-2009.8 Il database di
Thomson consente di analizzare le fusioni e le acquisizioni per un ampio numero di
paesi e anni. Tale base dati riporta due informazioni chiave relative alle fusioni e
acquisizioni: il numero e il valore.9 Per la nostra analisi, viene considerato il valore delle
transazioni espresso in dollari.10 Il database contiene anche informazioni relative alle
caratteristiche delle imprese che acquisiscono e che sono acquisite, come: il settore di
appartenenza, la localizzazione geografica e la data di conclusione delle operazioni, che
9
vengono utilizzate nella nostra analisi. Nella selezione dei dati, vengono identificate le
fusioni e acquisizioni realizzate in tutti i settori a quattro cifre della classificazione SIC
(Standard Industry Classification). Nell’identificare i paesi che acquisiscono, i dati sono
stati selezionati in modo da includere tutte le operazioni realizzate in questi settori.
4.3 Altre variabili
I dati sul PIL in dollari sono di fonte World Economic Outlook e sono espressi in parità
dei poteri d’acquisto.11 I dati sulla distanza bilaterale sono ottenuti dal CEPII (Centre
d’Estudes Prospectives et d’Informations Internationales) che, adottando la formula del
grande cerchio e usando la latitudine e la longitudine delle città più importanti (in
termini di popolazione), fornisce i dati sulla distanza media semplice tra le coppie di
paesi.12 Dalla stessa fonte abbiamo ottenuto le variabili dicotomiche relative ai confini,
ai sistemi legali, alla lingua, ai legami coloniali, e i dati sul numero di isole e di paesi
senza sbocchi sul mare in ciascuna coppia considerata. I dati sulla religione sono stati
ottenuti da Helpman et al. (2008).13
Infine, i dati relativi al livello di protezione degli investitori sono di fonte Doing
Business che misura il livello di protezione degli azionisti di minoranza contro l’utilizzo
degli assets societari per finalità personali dei manager. Tali indicatori distinguono tre
dimensioni della protezione degli investitori: la trasparenza delle transazioni tra le parti,
la disponibilità di self-dealing e l’abilità degli azionisti di citare in giudizio i manager
per la cattiva condotta. La variabile utilizzata in questo lavoro come strumento per le
fusioni e acquisizioni è la media degli indicatori appena descritti. Tale indice varia tra 0
e 10 e i valori più alti indicano una maggiore protezione degli investitori.
4.4 Il campione
Per l’analisi empirica abbiamo costruito una base dati originale che associa i dati sulle
esportazioni e sulle fusioni e acquisizioni bilaterali, seguendo una classificazione
comune dei settori, per un ampio campione di paesi sviluppati e in via di sviluppo
nell’arco di un quindicennio.
Dal nostro campione sono stati esclusi i settori finanziari e dei servizi in quanto
essi presentano caratteristiche e dinamiche diverse da quelle degli altri settori e per essi
non esistono informazioni sulle esportazioni. Pertanto, l’attenzione viene focalizzata sul
settore manifatturiero nel suo complesso e sul settore agro-alimentare, in particolare.
10
I dati sulle fusioni e acquisizioni sono disponibili in base alla classificazione SIC,
mentre i dati sul commercio seguono la classificazione ISIC. Per riconciliare tali dati è
stato adottato uno schema ottenuto da Statistics Canada, seguendo l’approccio utilizzato
da Brakman et al. (2005).14 Per tenere conto del fatto che al livello di disaggregazione a
quattro cifre il nostro campione presenta molti zeri, sia per le esportazioni che per le
fusioni e le acquisizioni, i dati sono stati riaggregati a tre cifre della classificazione
ISIC. Mettendo insieme le diverse basi dati, è stato ottenuto un campione che include 59
paesi di origine e 139 paesi di destinazione, 71 settori, di cui 10 agro-alimentari,
nell’arco di un quindicennio (1994-2009). Il campione complessivo sul quale vengono
stimati i risultati include oltre 174.000 osservazioni.
4.5 Statistiche descrittive
La tabella 1 presenta le statistiche descrittive delle variabili usate nell’analisi empirica.
Nel Panel A vengono riportate le statistiche relative a tutti i settori considerati, mentre
nel Panel B solo quelle relative al settore agro-alimentare. Come si evince dalla tabella,
le principali variabili utilizzate nell’analisi econometrica, in particolare le esportazioni e
le fusioni e acquisizioni, sono caratterizzate da una forte variabilità campionaria.
Il valore medio delle esportazioni in tutti i settori è pari a 0,421 milioni di dollari,
mentre la deviazione standard è 3,583 milioni di dollari, con valori che vanno da 0 a
453 milioni di dollari. Il valore medio complessivo delle fusioni e acquisizioni è pari a
0,010 milioni di dollari mentre il valore minimo è 0 e quello massimo 376 milioni di
dollari.15 Dal confronto con i valori medi del settore agro-alimentare risulta che in
questo caso le esportazioni sono di poco inferiori (0,326 milioni di dollari), mentre il
valore delle fusioni e acquisizioni risulta più elevato (0,012 milioni di dollari). Da
un’analisi dei paesi coinvolti nelle operazioni internazionali, gli Stati Uniti hanno svolto
un ruolo importante nell’ambito del settore agro-alimentare
Considerando le caratteristiche dei paesi, il PIL totale mostra un valore medio pari
a 1.758 miliardi di dollari e una deviazione standard di 2,641 miliardi di dollari, con
valori che vanno da 1,612 a 11,685 miliardi di dollari, confermando anche in questo
caso un’ampia eterogeneità del nostro campione. Infine, il livello medio di protezione
degli investitori è pari a 5,105, in cui il valore minimo (0,7) è associato all’Afganistan,
mentre il valore massimo (9,7) alla Nuova Zelanda.
11
Tabella 1 – Statistiche descrittive
Il Panel A riporta le statistiche descrittive calcolate su tutti i settori. Il Panel B riporta le
statistiche descrittive calcolate sul settore agro-alimentare. Exporthijt è il valore medio del
logaritmo delle esportazioni nel periodo di cinque anni (da t a t-5). IDEhijt è il valore medio del
logaritmo delle fusioni e acquisizioni nel periodo di cinque anni (da t a t-5). PILit-5 è il logaritmo
del valore del Prodotto Interno Lordo del paese di origine espresso in miliardi di dollari e in
parità dei poteri d’acquisto all’inizio del periodo. PILjt-5 è il logaritmo del valore del Prodotto
Interno Lordo del paese di destinazione espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri
d’acquisto all’inizio del periodo. Protectionj è il livello di protezione degli investitori e varia da
0 a 10.
Panel A
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
Media
Mediana
Dev. Standard
Minimo
Massimo
0,421
0,010
1.758,842
699,068
5,605
0,013
0,000
957,115
191,108
5,300
3,583
0,951
2.641,049
1.681,765
1,650
0,000
0,000
1,612
0,290
0,700
453,000
376,000
11.685,930
11.685,930
9,700
Media
Mediana
Dev. Standard
Minimo
Massimo
0,326
0,012
1.668,143
729,559
5,638
0,020
0,000
658,633
203,055
5,3
1,621
0,272
2.639,562
1.738,62
1,658
0,000
0,000
1,612
0,29
0,700
54,500
20,100
11.685,93
11.685,93
9,700
Panel B
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
La tabella 2 riporta le correlazioni semplici tra le variabili utilizzate nell’analisi
empirica, escludendo le variabili dicotomiche. La correlazione tra le esportazioni e le
fusioni e acquisizioni è debolmente positiva. Inoltre, il livello del PIL sembra
influenzare positivamente quello delle esportazioni. Infine, il livello medio di protezione
degli investitori è correlato positivamente agli IDE, di cui è plausibilmente una
determinante. Infine, i paesi più ricchi sembrano avere anche un maggiore livello di
protezione degli investitori. Le correlazioni tra le variabili sono confermate anche
considerando il solo settore agro-alimentare (Panel B).
12
Tabella 2 – Correlazioni
Il Panel A riporta le correlazioni calcolate su tutti i settori. Il Panel B riporta le correlazioni
calcolate sul settore agro-alimentare. Exporthijt è il valore medio del logaritmo delle esportazioni
nel periodo di cinque anni (da t a t-5). IDEhijt è il valore medio del logaritmo delle fusioni e
acquisizioni nel periodo di cinque anni (da t a t-5). PILit-5 è il logaritmo del valore del Prodotto
Interno Lordo del paese di origine espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri d’acquisto
all’inizio del periodo. PILjt-5 è il logaritmo del valore del Prodotto Interno Lordo del paese di
destinazione espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri d’acquisto all’inizio del periodo.
Protectionj è il livello di protezione degli investitori e varia da 0 a 10.
Panel A
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
1
0,065
0,055
0,183
0,056
1
0,033
0,055
0,011
1
-0,069
-0,052
1
0,252
1
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
1
0,037
0,075
0,202
0,064
1
0,013
0,069
0,019
1
-0,066
-0,05
1
0,255
1
Panel B
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Protectionj
5. RISULTATI
Al fine di illustrare l’impatto degli IDE, misurati dal valore delle fusioni e acquisizioni,
sulle esportazioni vengono presentati dapprima i risultati ottenuti con il metodo OLS e
poi, per tenere conto del problema dell’endogeneità, vengono illustrati i risultati ottenuti
applicando l’approccio delle variabili strumentali.
5.2 Stime OLS
La stima di base ottenuta considerando tutti i settori è riportata nella colonna 1 della
tabella 3. Come indicano i risultati, la relazione tra il valore medio delle fusioni e
acquisizioni in un periodo di cinque anni e il valore delle esportazioni nello stesso
13
periodo è negativa e significativa all’1%. Il segno e la significatività del coefficiente
suggeriscono che un aumento del valore medio degli investimenti esteri pari al 10%
determina una riduzione delle esportazioni pari allo 0,5%. Tale risultato mette in
evidenza un nesso di sostituzione tra gli IDE e le esportazioni, presumibilmente perché
l’acquisto di imprese estere già esistenti consente di produrre direttamente il loco e
determina una riduzione delle esportazioni. Questo risultato è coerente con le previsioni
del modello di Heckscher-Ohlin una volta che venga rimossa l’ipotesi di mancata
mobilità internazionale dei fattori: fino a quando i fattori sono fissi in ciascun paese i
flussi commerciali sono guidati dalle differenze nelle dotazioni fattoriali; quando i
fattori diventano mobili, le differenze nelle dotazioni fattoriali tra paesi si riducono e il
commercio perde importanza rispetto agli investimenti diretti.
Un altro risultato interessante riportato nella stessa colonna è l’impatto del livello
delle esportazioni all’inizio del periodo considerato. Il coefficiente di tale variabile
risulta infatti positivo, a conferma del fatto che esiste una dinamica di lungo periodo che
fa sì che i flussi di esportazioni dipendano dal commercio realizzato in passato tra due
paesi. Inoltre, come nella letteratura precedente, i coefficienti delle altre determinanti
delle esportazioni presentano il segno atteso. L’unica eccezione è i coefficiente del PIL
del paese di destinazione, che è sorprendentemente negativo, probabilmente perché la
presenza delle dummy di paese elimina l’effetto della variabilità cross-section sulla
stima del coefficiente del PIL. Il coefficiente negativo della distanza, significativo
all’1%, indica che il commercio si riduce tra paesi molto distanti tra di loro. I paesi che
condividono le stesse origini coloniali, gli stessi sistemi legali oppure la stessa lingua
hanno una maggiore probabilità di fare commercio. Infine, i coefficienti delle variabili
Isoleij e Landlockij presentano un segno negativo (come in Helpman et al., 2008), anche
se non sono significative.
14
Tabella 3 – Impatto degli IDE sulle esportazioni (OLS)
La variabile dipendente è Exporthijt ossia il valore medio del logaritmo delle esportazioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). Exporthijt-5 il valore medio del logaritmo delle esportazioni
all’inizio del periodo. IDEhijt è il valore medio del logaritmo delle fusioni e acquisizioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). PILi,jt-5 è il logaritmo del valore del Prodotto Interno Lordo
del paese di origine/destinazione espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri d’acquisto
all’inizio del periodo. Distanzaij è la distanza geografica tra due paesi. Le altre variabili di
controllo sono dummies pari a uno se: i paesi hanno confini comuni (Confiniij), i paesi sono
entrambi isole (Isoleij), se entrambi sono senza sbocchi sul mare (Landlockij), i paesi hanno la
stessa origine legale (Origine legaleij), le popolazioni parlano la stessa lingua (Linguaij), i paesi
hanno legami coloniali (Legami colonialiij), nei paesi viene praticata la stessa religione
(Religioneij). I coefficienti sono stati stimati con il metodo Ordinary Least-Squares (OLS). Tra
parentesi vengono riportati gli errori standard. * indica la significatività al 10%, ** indica la
significatività al 5%, e *** indica la significatività all’1%.
Settore
Settore
Tutti i
agroSettore
alimenti e
settori
alimentare
agricolo
bevande
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Distanzaij
Confiniij
Isoleij
Landlockij
Origine legaleij
Linguaij
Legami colonialiij
Religioneij
Osservazioni
R2
0,817
(0,006)
-0,054
(0,020)
-0,756
(1,447)
-0,454
(0,087)
-0,248
(0,015)
0,060
(0,037)
-5,216
(1,020)
-3,561
(6,007)
0,063
(0,019)
0,056
(0,029)
0,118
(0,024)
-0,007
(0,044)
174.285
0,893
***
**
***
***
***
*
***
0,842
(0,010)
-0,058
(0,019)
-0,213
(1,326)
-0,268
(0,142)
-0,233
(0,019)
0,078
(0,039)
-1,499
(3,938)
-0,243
(0,155)
0,047
(0,020)
0,035
(0,031)
0,108
(0,026)
0,018
(0,068)
19.092
0,828
15
***
***
*
***
*
**
***
0,810
(0,013)
-0,065
(0,030)
-0,030
(1,024)
-0,090
(0,229)
-0,294
(0,034)
0,115
(0,065)
-0,393
(1,020)
-0,128
(1,025)
0,103
(0,034)
0,001
(0,048)
0,174
(0,063)
-0,167
(0,110)
4.866
0,903
***
**
***
*
***
***
0,836
(0,012)
-0,054
(0,019)
-0,241
(1,555)
-0,299
(0,160)
-0,238
(0,019)
0,069
(0,045)
-3,517
(1,349)
-3,978
(4,898)
0,035
(0,021)
0,055
(0,037)
0,104
(0,028)
0,091
(0,070)
14.226
0,805
***
***
*
***
**
*
***
Nella seconda colonna vengono riportati i risultati ottenuti stimando l’equazione
(1) sul solo settore agro-alimentare. Il numero delle osservazioni risulta notevolmente
ridotto, ma il risultato di base è confermato. Infatti, il valore medio delle fusioni e
acquisizioni ha un impatto negativo su quello delle esportazioni. In questo caso,
l’effetto risulta ancora più marcato e un aumento degli investimenti esteri del 10%
determina uno spiazzamento delle esportazioni di circa lo 0,6%. I coefficienti delle altre
variabili di controllo hanno il segno atteso, ad eccezione del PIL che, anche in questo
caso, risulta negativo. Rispetto al caso precedente, l’unica caratteristica comune a
ciascuna copia di paesi che non influenza il commercio è la lingua.
Le ultime due colonne della tabella 1 riportano i coefficienti stimati considerando
solo il settore agro-alimentare e dividendo il campione nelle due componenti: il settore
agricolo (coltivazioni e allevamenti) e il settore degli alimenti e delle bevande. Come
mostrano i coefficienti della nostra variabile di interesse, nel settore agricolo l’effetto di
sostituzione tra IDE e esportazioni risulta ancora più elevato del settore agro-alimentare
nel suo complesso. Infatti, in seguito a un aumento delle fusioni e acquisizioni del 10%
si determina una riduzione delle esportazioni dei prodotti agricoli dello 0,7% circa.
Infine, il coefficiente della variabile di interesse stimato per il settore alimentare e delle
bevande sembra essere leggermente inferiore rispetto a quello del settore agroalimentare nel suo complesso (0,05 contro 0,06).
5.3 Paesi OCSE e G10
Poiché le esportazioni e gli investimenti esteri realizzati dai paesi sviluppati
rappresentano la gran parte delle operazioni internazionali complessive, nella tabella 4
sono riportati i risultati ottenuti concentrando l’analisi su due gruppi di paesi
maggiormente sviluppati: i paesi OCSE e i paesi membri del G10.
In generale, sia considerando i settori nel loro complesso che il settore agroalimentare, i risultati sono coerenti con la specificazione di base. Infatti, le fusioni e
acquisizioni e il commercio realizzati dai paesi OCSE e G10 in tutti i settori risultano
legati da una relazione negativa che è in linea con l’impatto ottenuto analizzando tutti i
paesi. Nell’ambito del settore agro-alimentare l’impatto del valore delle fusioni e
acquisizioni sul commercio sembra inferiore nel caso dei paesi OCSE e leggermente
superiore per i membri del G10.
16
Tabella 4 – Impatto degli IDE sulle esportazioni dei paesi più sviluppati (OLS)
La variabile dipendente è Exporthijt ossia il valore medio del logaritmo delle esportazioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). Exporthijt-5 il valore medio del logaritmo delle esportazioni
all’inizio del periodo. IDEhijt è il valore medio del logaritmo delle fusioni e acquisizioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). PILi,jt-5 è il logaritmo del valore del Prodotto Interno Lordo
del paese di origine/destinazione espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri d’acquisto
all’inizio del periodo. Distanzaij è la distanza geografica tra due paesi. Le altre variabili di
controllo sono dummies pari a uno se: i paesi hanno confini comuni (Confiniij), i paesi sono
entrambi isole (Isoleij), se entrambi sono senza sbocchi sul mare (Landlockij), i paesi hanno la
stessa origine legale (Origine legaleij), le popolazioni parlano la stessa lingua (Linguaij), i paesi
hanno legami coloniali (Legami colonialiij), nei paesi viene praticata la stessa religione
(Religioneij). I coefficienti sono stati stimati con il metodo Ordinary Least-Squares (OLS). Tra
parentesi vengono riportati gli errori standard. * indica la significatività al 10%, ** indica la
significatività al 5%, e *** indica la significatività all’1%.
Tutti i
settori
Paesi
G10
Tutti i
settori
Paesi
OCSE
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Distanzaij
Confiniij
Isoleij
Landlockij
Origine legaleij
Linguaij
Legami colonialiij
Religioneij
Osservazioni
R2
0,800
(0,009)
-0,054
(0,023)
1,123
(1,168)
-0,324
(0,082)
-0,271
(0,022)
0,028
(0,039)
1,231
(12,332)
1,230
(0,346)
0,070
(0,021)
0,044
(0,035)
0,159
(0,027)
0,009
(0,049)
132.652
0,899
***
**
***
***
***
***
***
0,790
(0,014)
-0,063
(0,028)
2,344
(3,298)
-0,282
(0,108)
-0,271
(0,034)
0,008
(0,048)
6,208
(12,595)
8,385
(12,583)
0,073
(0,027)
0,060
(0,048)
0,172
(0,030)
-0,164
(0,043)
77.241
0,915
17
Settore
agricolo
Paesi
OCSE
***
*
**
***
**
***
***
0,837
(0,014)
-0,054
(0,021)
-0,331
(1,353)
-0,168
(0,161)
-0,252
(0,025)
0,087
(0,038)
-1,947
(1,110)
-1,832
(5,575)
0,028
(0,021)
0,018
(0,036)
0,126
(0,031)
0,081
(0,064)
14.418
0,896
Settore
agricolo
Paesi
G10
***
**
***
**
*
***
0,802
(0,020)
-0,065
(0,028)
-0,524
(3,387)
-0,232
(0,293)
-0,283
(0,027)
0,088
(0,081)
-1,112
(0,785)
1,011
(0,540)
0,044
(0,034)
0,081
(0,067)
0,156
(0,043)
-0,183
(0,114)
6.086
0,906
***
**
***
*
***
5.4 Variabili strumentali
Come è stato precedentemente evidenziato, le analisi della relazione tra IDE e
esportazioni sono caratterizzate dal problema dell’endogeneità. Infatti, alcuni studi
dimostrano che la relazione di influenza è bidirezionale e le esportazioni possono
influenzare gli investimenti diretti se l’abilità dei paesi di origine contribuisce non
soltanto alle esportazioni, ma anche agli investimenti diretti. Per controllare per i
potenziali problemi di simultaneità, la tabella 5 riporta i principali risultati dell’analisi
econometrica ottenuti con l’approccio delle variabili strumentali.
Nella colonna 1 vengono riportati i risultati della specificazione di base, stimata
su tutti i settori, dopo aver strumentato le variabili endogene. L’effetto degli
investimenti esteri risulta leggermente più elevato e mette in evidenza il nesso di
sostituzione tra gli investimenti diretti e le esportazioni.
I risultati relativi al settore agro-alimentare nel suo complesso confermano quelli
ottenuti con lo stimatore OLS e mettono in evidenza che, anche in questo caso un
aumento degli investimenti diretti esteri del 10%, ottenuto con le fusioni o
l’acquisizione di imprese agro-alimentari già esistenti, determina una riduzione dello
0,4% delle esportazioni. Controllando per l’endogeneità, dunque, tale impatto risulta
inferiore rispetto a quello di tutti gli altri settori. Infine, distinguendo il settore agroalimentare nelle sue due componenti e controllando per l’endogeneità degli investimenti
diretti, questi ultimi non risultano avere un impatto significativo sulle esportazioni,
anche se il segno della relazione rimane negativo. Ciò dipende probabilmente dalla
minore capacità esplicativa degli strumenti utilizzati, in presenza di un numero di
osservazioni ampiamente inferiore rispetto al caso generale.
18
Tabella 5 – Impatto degli IDE sulle esportazioni (IV)
La variabile dipendente è Exporthijt ossia il valore medio del logaritmo delle esportazioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). Exporthijt-5 il valore medio del logaritmo delle esportazioni
all’inizio del periodo. IDEhijt è il valore medio del logaritmo delle fusioni e acquisizioni nel
periodo di cinque anni (da t a t-5). PILi,jt-5 è il logaritmo del valore del Prodotto Interno Lordo
del paese di origine/destinazione espresso in miliardi di dollari e in parità dei poteri d’acquisto
all’inizio del periodo. Distanzaij è la distanza geografica tra due paesi. Le altre variabili di
controllo sono dummies pari a uno se: i paesi hanno confini comuni (Confiniij), i paesi sono
entrambi isole (Isoleij), se entrambi sono senza sbocchi sul mare (Landlockij), i paesi hanno la
stessa origine legale (Origine legaleij), le popolazioni parlano la stessa lingua (Linguaij), i paesi
hanno legami coloniali (Legami colonialiij), nei paesi viene praticata la stessa religione
(Religioneij). I coefficienti sono stati stimati con il metodo Two-stage Least-Squares (2SLS).
Tra parentesi vengono riportati gli errori standard. * indica la significatività al 10%, ** indica la
significatività al 5%, e *** indica la significatività all’1%.
Settore
agroalime
ntare
Tutti i
settori
Exporthijt
IDEhijt
PILit-5
PILjt-5
Distanzaij
Confiniij
Isoleij
Landlockij
Origine legaleij
Linguaij
Legami
colonialiij
Religioneij
Osservazioni
2
R
0,901
(0,001)
-0,060
(0,004)
-0,859
(0,143)
-0,599
(0,040)
-0,151
(0,004)
0,045
(0,013)
-5,666
(1,073)
-3,706
(0,749)
0,040
(0,006)
0,033
(0,009)
***
***
***
***
***
***
***
***
***
***
0,066 ***
(0,011)
-0,035 **
(0,014)
0,900
(0,004)
-0,042
(0,024)
-0,228
(0,416)
-0,384
(0,109)
-0,172
(0,011)
0,024
(0,036)
-1,271
(1,374)
-0,140
(0,724)
0,036
(0,017)
0,026
(0,024)
Settore
agricolo
***
*
***
***
**
0,074 **
(0,029)
-0,003
(0,040)
Settore
alimenti e
bevande
0,897 ***
(0,009)
-0,111
(0,119)
-0,113
(0,868)
-0,184
(0,235)
-0,207 ***
(0,025)
0,066
(0,070)
-0,131
(1,505)
0,211
(1,767)
0,083 **
(0,034)
0,002
(0,049)
0,890 ***
(0,005)
-0,026
(0,024)
-0,264
(0,467)
-0,427 ***
(0,121)
-0,177 ***
(0,013)
0,012
(0,041)
3,138
(3,681)
4,911
(3,716)
0,026
(0,019)
0,039
(0,027)
0,124 **
(0,060)
-0,187 **
(0,080)
0,070 **
(0,033)
0,065
(0,045)
170.923
18.685
4.778
13.907
0,891
0,893
0,899
0,894
19
6. Conclusioni
La letteratura che analizza la relazione tra esportazioni e IDE presenta risultati
contrastanti che dipendono dal livello di disaggregazione dei dati e dal campione di
paesi utilizzati per l’analisi. Questo studio analizza la relazione tra esportazioni e IDE,
misurati attraverso il valore delle fusioni e acquisizioni, e mette in evidenza un nesso di
sostituzione tra le due modalità di accesso ai mercati esteri. In particolare esso evidenzia
che un aumento degli investimenti realizzati all’estero determina una riduzione delle
esportazioni. Il risultato ottenuto in questo studio risulta coerente con parte della
letteratura e, in particolare, con gli studi basati sui dati disaggregati (Blonigen, 2001;
Swenson, 2004).
Noi crediamo che i risultati ottenuti in questo studio siano più robusti rispetto a
quelli precedentemente trovati in letteratura in quanto l’analisi viene svolta su un panel
molto ampio che comprende 59 paesi di origine e 139 paesi di destinazione, 71 settori,
di cui 10 agro-alimentari, e un periodo di quindici anni (1994-2009). Inoltre, la
robustezza dei risultati ottenuti deriva anche dal modello econometrico utilizzato. In
particolare, esso approfondisce il nesso causale esistente tra le esportazioni e gli IDE
utilizzando l’approccio delle variabili strumentali e tiene conto della dinamica del
commercio internazionale.
Il settore agro-alimentare non mostra particolari specificità rispetto agli altri
settori. Infatti, l’analisi condotta sulle esportazioni e gli investimenti esteri realizzati
nell’ambito del settore agro-alimentare in generale, e del settore agricolo e di quello
degli alimenti e delle bevande, in particolare, sembrano confermare il nesso di
sostituzione tra le due modalità di accesso ai mercati esteri analizzate.
20
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1
Nella maggior parte dei casi, si tratta di analisi focalizzate sulle esportazioni e gli IDE
verso gli Stati Uniti e per un gruppo ristretto di paesi di origine.
2
Nella letteratura esistente il nesso di causalità tra esportazioni e IDE viene analizzato
considerando i livelli oppure i tassi di crescita delle due variabili. Un ulteriore
approfondimento del nostro articolo consiste nell’analizzare la dinamica dei tassi di
crescita, anziché le medie.
3
Per tenere conto della presenza degli zeri, abbiamo sommato 1 ai flussi di esportazioni
e IDE prima di calcolare la media dei logaritmi. Inoltre, l’utilizzo della media delle
fusioni e acquisizioni nella specificazione empirica consente di ridurre la variabilità
temporale che, secondo molti autori, caratterizza l’andamento delle fusioni e
acquisizioni nel tempo (cfr. Caballero e Engel, 1999; Brakman et al., 2005).
4
In un’analisi di sensitività, può avere senso considerare un periodo temporale più
breve, ad esempio, tre anni.
5
La stima dell’impatto della ritardata del commercio potrebbe risultare distorta con il
metodo OLS in quanto l’eterogeneità non osservata, catturata dagli effetti fissi (costanti
nel tempo), incide sul livello delle esportazioni al tempo t così come su quello a tempo
t-5. In questo caso l’endogeneità dipende dal fatto che il termine di errore e la variabile
indipendente risultano correlate, violando un’assunzione fondamentale del modello
OLS. Pertanto, in questo caso si utilizza la ritardata di 6 anni delle esportazioni come
strumento della ritardata a 5 anni. Un metodo più efficiente per affrontare i problemi di
endogeneità causati dal’introduzione tra le variabili esplicative della variabile
dipendente ritardata consiste nell’utilizzare lo stimatore GMM per i dati panel dinamici
proposti da Arellano e Bond (1991), Arellano e Bover (1995) e Blundell e Bond (1998).
L’utilizzo di tale stimatore rappresenta uno sviluppo futuro del nostro studio.
24
6
I dati sono stati convertiti in dollari reali utilizzando gli indici dei prezzi al consumo
degli Stati Uniti nei diversi anni.
7
Per una rassegna critica dei database sul commercio, cfr. Drogué e Bartova (2007).
8
Le informazioni raccolte in questa base dati riguardano le fusioni e le acquisizioni che
eccedono 1 milione di dollari.
9
Le principali fonti dei dati sulle fusioni e acquisizioni sono le riviste finanziarie e le
agenzie specializzate, come Bloomberg e Reuters. È necessario sottolineare che fino alla
metà degli anni ’80 Thomson ha focalizzato l’attenzione principalmente sulle fusioni e
acquisizioni realizzate dalle imprese americane, e solo negli ultimi 20 anni anche su
quelle degli altri paesi.
10
Al pari delle esportazioni, i dati sulle fusioni e le acquisizioni sono stati convertiti in
dollari reali utilizzando gli indici dei prezzi al consumo degli Stati Uniti nei diversi
anni.
11
La serie storica del GDP nei diversi paesi del mondo è scaricabile dal sito:
http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2009/01/weodata/index.aspx.
12
I dati
sulla distanza
sono
disponibili
al
seguente
indirizzo:
http://www.cepii.fr/anglaisgraph/bdd/distances.htm.
13
I
dati
possono
essere
scaricati
al
seguente
indirizzo:
http://www.economics.harvard.edu/faculty/Melitz/HMR_Notes.
14
La
mappatura
utilizzata
è
disponibile
al
seguente
indirizzo:
http://www.macalester.edu/research/economics.
15
Il nostro campione include tutti i casi in cui le esportazioni tra una coppia di paesi in
un determinato settore/anno esistono, mentre le fusioni e le acquisizioni sono pari a
zero, e viceversa. Poiché il valore delle fusioni e acquisizioni in molti casi è nullo , il
loro valore medio è molto inferiore rispetto a quello delle esportazioni.
25