Aree di grande impresa e aree distrettuali: implicazioni economico-finanziarie per le imprese industriali

L’obiettivo dell’analisi qui condotta è quello di evidenziare le implicazioni economico- finanziarie che l’appartenenza delle imprese del campione alle aree di DI e di GI genera.
Si è quindi utilizzata una tecnica statistica che consenta di evidenziare, con sufficiente robustezza, data la natura dei dati a disposizione, quali tra le variabili calcolate differiscono in maniera statisticamente significativa tra i due sub-campioni di imprese appartenenti alle due aree.

Per fare ciò si sono dovuti risolvere prima due problemi.
Un primo problema riguarda la decisione se confrontare le imprese appartenenti alle due aree in oggetto facendo riferimento ai valori annuali delle variabili (per i due anni dell’analisi) ovvero se era preferibile calcolare per ciascuna variabile il valore medio dei valori annuali e riferire questo alla singola impresa.
La scelta ha utilizzato come criterio quello di evitare distorsioni ai dati, cioè fare in modo che i dati originali osservati non venissero alterati. La media, in questo caso, influiva in maniera troppo pesante, portando a sostituire valori osservati con valori medi non osservati.

Un secondo problema riguarda l’esigenza di isolare l’impatto del settore di appartenenza delle imprese del campione dall’impatto del fattore localizzazione, legato alla classificazione BC delle province.
Due le possibili vie: confrontare le variabili dei due sub-campioni di imprese appartenenti alle due aree DI e GI , indipendentemente dal settore di appartenenza o invece osservare il risultato del confronto delle due aree all’interno di ogni singolo settore.
La scelta della metodologia è stata determinata in base a quanto le variabili analizzate risentivano o meno dell’effetto del settore.. Infatti i settori scelti sono molto differenti tra loro. Comparando l’intero campione (quindi confrontando la totalità delle imprese delle aree GI con le imprese delle aree DI), la probabilità che alcuni indici siano influenzati dal settore di appartenenza è alta, essendo plausibile, per esempio, che un settore sia più redditizio di un altro o generi una determinata struttura dei costi o dell’attivo patrimoniale.
È infatti piuttosto evidente che l’appartenenza ad un settore piuttosto che ad un altro influenzi sensibilmente le caratteristiche strutturali (patrimoniali, economiche e finanziarie) e la performance delle imprese.
L’obiettivo di isolare l’effetto su queste caratteristiche dovuto all’appartenenza all’una o all’altra area ha portato alla formazione di tre sub-campioni, ognuno contenente le imprese di ciscuno dei tre settori analizzati.
In questo modo l’analisi svolta non è influenzata dagli effetti della variabile settoriale, che come si vedrà nel paragrafo successivo è molto rilevante.

Quindi, le variabili definite e misurate nel paragrafo precedente, per ciascuna delle macroaree considerate rilevanti sono state confrontate nei due sub-campioni DI e GI all’interno di ciascuno dei 3 settori considerati.
Il software statistico utilizzato è stato SPSS Versione 13.0.
Per svolgere il confronto è stato utilizzato un test non parametrico, in virtù delle caratteristiche del campione analizzato.