Performance di un campione territoriale di imprese: applicazione di metodologie multivariate

Introduzione 
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 II
ficazione dei dati ed inoltre si spiegano le ragioni che hanno con-
dotto alla scelta di stratificare le due subpopolazioni e la tecnica di 
stratificazione utilizzata. Sono stati illustrati il piano di campiona-
mento, la gestione degli outliers nelle variabili ausiliarie, utilizzate 
per stratificare le subpopolazioni ed infine l’estrazione del campio-
ne stratificato e le possibili tecniche di allocazione delle unità stati-
stiche (unità elementari) estratte. 
Nel secondo capitolo si descrivono i criteri con i quali sono stati se-
lezionati le voci di bilancio, gli indicatori a cui quest’ultime hanno 
dato origine, il trattamento dei dati mancanti (missing). Particolare 
attenzione è stata posta alle necessarie trasformazioni lineari degli 
indicatori, al fine di ottenere una serie di indicatori che si distri-
buisse, almeno tendenzialmente, in maniera multinormale. Sugli 
indicatori risultanti dalle suddette trasformazioni sono state ese-
guite statistiche, sia univariate che multivariate, per la ricerca degli 
outliers. Nella parte finale del capitolo vengono descritti i problemi 
e gli inconvenienti derivanti dalla presenza dei dati anomali in una 
distribuzione e le tecniche di gestione dei dati rilevati come out-
liers. In questo contesto sono stati inseriti i risultati dei test appli-
cati: test di discordanza ed il test multivariato di Mardia. Il capitolo 
si chiude con il test della multinormalità,  il quale conferma un ri-
sultato che appare molto più evidente attraverso i grafici: la tra-
sformazione lineare degli indicatori ha generato una distribuzione 
tendenzialmente multinormale. 
Nella prima parte del terzo capitolo sono illustrati i test che ese-
guono confronti multipli, le loro peculiarità e i requisiti necessari 
affinché i risultati da essi generati possano essere considerati at-
tendibili. I test vengono effettuati su gruppi di imprese esattamente 
corrispondenti agli strati dei due campioni (complessivamente sei 
gruppi).  
Introduzione 
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 III
I risultati dei test servono innanzitutto ad individuare gli indicatori 
i cui valori medi sono risultati significamene differenti tra i due 
campioni (in tutti gli strati o in alcuni di essi). Gli indicatori che 
non hanno mostrato differenze significative sono stati accantonati. 
L’indagine è dunque proseguita sugli indicatori che, in quello sta-
dio del lavoro, sono risultati maggiormente esplicativi delle diffe-
renze esistenti tra i due campioni di imprese. Nel prosieguo del la-
voro sono illustrate le tecniche di raggruppamento (cluster analysis 
con i metodi di Ward e del Centroide) utilizzate per individuare due 
o tre gruppi di imprese (costituiti sia da aziende provenienti dal 
campione HT che dal campione NOHT) su cui condurre l’analisi di-
scriminante, volta ad effettuare un’ulteriore selezione degli indica-
tori maggiormente significativi. Una volta generati i cluster sono 
stati individuati i sottogruppi di imprese che hanno ottenuto una 
“performance medio-alta” ed una “performance solo alta”. L’analisi 
discriminate è stata condotta su detti sottogruppi individuati sia 
nell’ambito dei cluster generati dalla cluster analysis, sia in quello 
degli strati campionari, per evidenziare come una diversa composi-
zione dei  gruppi di imprese su cui essa è eseguita dia luogo a ri-
sultati differenti. Sulla base di tali analisi sono stati individuati i 
dieci indicatori, dei venti da cui era iniziata la ricerca, maggiormen-
te significativi. Nella parte finale del capitolo è stata proposta 
un’analisi delle componenti principali (A.C.P.), con il fine di verifi-
care se un approccio differente (in termini di gestione della variabi-
lità degli indicatori) confermasse o meno i risultati ottenuti 
dall’analisi discriminante. Nell’ultimo paragrafo sono presentati i 
risultati delle suddette statistiche multivariate, le stime dei cinque 
indicatori  (dei dieci rimasti) risultati maggiormente significativi al 
termine dell’A.C.P. e le considerazioni sull’importanza del fattore 
tecnologico in termini di performance aziendale. 
 
CAPITOLO I 
 POPOLAZIONI E PIANO DI CAMPIONAMENTO 
 
1.  Definizioni 
In questo lavoro sono state prese in considerazione le società di 
capitali che operano in Piemonte. Rientrano in questo ambito le 
S.A.P.A., S.C.A.R.L., Società Consortili, Consorzi, Mutue 
Assicurazioni, S.C.A.R.L.P.A., S.P.A., S.R.L. e S.R.L. con un unico 
socio.  
Le società di persone (S.D.F., D.I., S.S., S.A.S., S.N.C.) sono state 
escluse poiché oggetto di analisi saranno i dati di bilancio, 
disponibili soltanto per le società di capitali. 
Delle suddette società, una parte di esse ha effettuato nel corso di 
un quadriennio investimenti di tipo tecnologico, mentre la restante 
parte ha effettuato investimenti di altro tipo, oppure non ne ha 
realizzati affatto.  
Nel presente lavoro si intende focalizzare l’attenzione sugli effetti 
che gli investimenti di tipo tecnologico producono in termini di 
redditività per le imprese. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 2
1.1. Gli investimenti di tipo tecnologico 
Diversi elementi concorrono a definire l’attitudine all’innovazione 
tecnologica delle imprese. In taluni studi
1
 condotti recentemente 
sono stati ritenuti rilevanti fattori quali il possesso e lo sviluppo di 
brevetti, la presenza e la rilevanza degli addetti alla Ricerca & 
Sviluppo (R&S), la partecipazione a progetti di ricerca e 
innovazione, i canali di finanziamento, la posizione competitiva, i 
piani di investimento e sviluppo dichiarati, il grado di motivazione 
dell’imprenditore ecc. L’ISTAT definisce come attività innovative 
tutte quelle attività che si rendono necessarie per sviluppare e 
introdurre prodotti o processi produttivi nuovi o significativamente 
migliorati
2
. 
Il fenomeno dell’innovazione tecnologica è stato studiato anche 
dalle camere di commercio le quali censiscono le imprese 
innovative, consentendo di delineare alcune caratteristiche 
specifiche delle imprese tecnologiche
3
. La definizione di impresa 
tecnologica, adottata nel presente lavoro, è quella stabilita dalla 
Camera di Commercio di Torino nel corso di uno studio condotto 
sulle imprese innovative presenti in Piemonte, in quanto i dati 
relativi alla popolazione delle imprese innovative presenti sul 
                                       
1
 CNEL/CERIS, Innovazione, piccole imprese e distretti industriali, Roma Cnel 
1997. 
2
 ISTAT, L’innovazione tecnologica nelle imprese industriali, Note Rapide, Anno 4, 
Numero 10, Roma 1999. 
3
 VITALI G., Punti di forza e di debolezza dell’innovazione tecnologica del 
Piemonte, in “Innovazione e piccole imprese in Piemonte” a cura di Secondo 
Rolfo, p. 57, Ceris – Istituto di Ricerca sull’impresa e lo Sviluppo Consiglio 
Nazionale delle Ricerche,  Franco Angeli Milano 2000. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 3
territorio piemontese provengono dall’Osservatorio sulla diffusione 
dell’innovazione della Camera di Commercio di Torino
4
. 
La popolazione delle imprese che hanno effettuato investimenti di 
tipo tecnologico comprende tutte quelle società di persone e di 
capitali che soddisfano almeno uno dei seguenti criteri
5
: 
1) La disponibilità di un centro di ricerca/ufficio di progettazione 
prodotti interno all'impresa e/o il ricorso a consulenze esterne 
specialistiche; 
2) L'aver depositato brevetti per invenzioni industriali, in Italia o 
presso l'European Patent Office (con riferimento al quinquennio 
1992-1996); 
3) L'instaurazione di rapporti di collaborazione con i protagonisti 
istituzionali della ricerca pubblica, quali il Politecnico, l'Università 
o il Consiglio Nazionale delle Ricerche (con riferimento al 
quinquennio 1992-1996); 
4) La partecipazione a programmi di ricerca attivati nell'ambito 
dell'Unione Europea, quali i progetti di ricerca Eureka, 
Brite/Euram, Esprit ed altri (con riferimento al quinquennio 1992-
1996); 
5) L'utilizzo di impianti ed attrezzature ad elevato contenuto 
tecnologico, come ad esempio CAD, CAE, CAM, FMC, FMS e così 
via; 
6) L'appartenere ad un settore di attività innovativo secondo la 
classificazione Pavitt-Chesnais, ovvero a settori dove il controllo 
della tecnologia e la generazione di innovazioni interne sono 
considerati altrettanti fattori di successo. 
                                       
4
 CCIAA di Torino, Osservatorio sulla diffusione dell’innovazione nelle province di 
Alessandria, Asti, Biella, Cuneo, Novara, Verbano-Cusio-Ossola,  Vercelli, Torino 
1997. 
5
 CCIAA di Torino, Osservatorio sulla diffusione dell’innovazione in provincia di 
Torino, Torino 1997.   
Popolazione e piano di campionamento 
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 4
1.2. Lo status delle società 
A ciascuna delle società, siano esse appartenenti alla popolazione 
NoHT (Non High Tech) che alla HT (High Tech), è stato attribuito 
uno status in relazione alla capacità di esercitare o meno la propria 
attività:  
VIVE: sono tutte le società che non sono state cancellate dal 
Registro delle Imprese. Esse possono risultare a loro volta: 
Attive, se esercitano regolarmente la loro attività, 
Sospese, se l’attività esercitata è stata temporaneamente sospesa 
Inattive, se l’attività a suo tempo dichiarata è stata sospesa a 
tempo indeterminato. Lo stato di inattività può naturalmente 
essere revocato. 
CANCELLATE dal Registro delle Imprese. In questo caso le causali 
della cessazione sono molteplici, ma solo alcune di esse sono 
rilevanti ai fini della formazione di un campione probabilistico. 
Infatti, talune società risultate cessate e cancellate in talune 
province, risultavano contemporaneamente presenti tra le vive di 
un’altra provincia. E’ il caso del trasferimento di una società in 
altra provincia che dunque implica la cancellazione dal registro 
delle imprese, ma non la cessazione dell’attività. Altre società, 
inoltre, risultano cessate, ma contestualmente incorporate o scisse 
o ancora in fase di fusione con altre aziende. 
Per tali ragioni si è ritenuto opportuno eliminare dalle popolazioni 
quelle società che risultassero simultaneamente inattive, cancellate 
dal registro delle imprese con una causale
6
 specifica quali: la 
chiusura della liquidazione, la cancellazione del registro delle 
                                       
6
 Le causali che non sono state contemplate, ma comunque presenti negli 
elenchi camerali sono l’apertura liquidazione, la cessazione di ogni attività, la 
fusione mediante costituzione di nuova società, la incorporazione, la scissione, il 
trasferimento in altra provincia, la cessazione d’ufficio, la volontà di tutti i soci. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 5
società, la cancellazione d’ufficio dal registro delle imprese, la 
chiusura per liquidazione, il provvedimento di cancellazione da 
parte del Registro delle Imprese, lo scioglimento e liquidazione, il 
decreto di cancellazione del tribunale, fallimento. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 6
1.3. I settori di attività 
Le società risultate vive insieme a quelle cessate e cancellate a 
partire dal 1997 sono state classificate in base alla tipologia di 
attività.  
All’uopo sono state costruite in base ai codici NACE alcune macro 
categorie di attività: Agricoltura&Commercio  (agricoltura, caccia 
e silvicoltura, pesca estrazioni di minerali, commercio all’ingrosso e 
al dettaglio di autoveicoli, beni per la casa, alberghi e ristoranti) 
comprendente i codici NACE da 1 a 14 e da 50 a 55; Industria 
(alimentari, tessili e abbigliamento, conciarie, del legno e della 
carta, chimiche, delle gomme e materie plastiche, metalli, 
apparecchiature meccaniche, elettriche e ottiche ecc.) con i codici 
da 15 a 45; Servizi (quali trasporti, comunicazioni, attività 
immobiliari, ricerca, informatica ecc.) con l’accorpamento dei codici 
da 60 a 64, da 70 a 74 e 92; infine i Servizi # (servizi di pubblica 
utilità: istruzione, sanità, servizi sociali, pubblica amministrazione 
e difesa) riunendo i codici da 75 a 85, da 90 a 91 e da 93 a 99. 
I cluster di cui sopra costituiscono la base per la stratificazione in 
base al settore di attività di cui si parlerà ampiamente nel 
successivo paragrafo.  
Popolazione e piano di campionamento 
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 7
1.4. La codificazione dei dati 
Le informazioni contenute negli elenchi forniti dal Registro delle 
Imprese della C.C.I.A.A. di Torino (Popolazione NoHT) e quelle 
presenti nella banca dati dell’Ufficio Studi della C.C.I.A.A. di Torino 
non sono omogenee. Alcune informazioni sono presenti nella prima 
popolazione, ma non nella seconda e viceversa. Le variabili rilevate 
dalle suddette fonti sono rispettivamente: 
Popolazione NoHT (NoHighTech): denominazione sociale, numero 
REA, settore di attività, numero di addetti, codice fiscale, provincia, 
anno di iscrizione, status, causale di cessazione, data di 
cancellazione dal registro delle imprese e data di cessazione 
dell’attività; 
Popolazione HT (HighTech): denominazione sociale, codice fiscale, 
lievello tecnologico, tipologia di investimento, status, provincia, 
settore di attività e numero di addetti. 
Sebbene presenti in entrambi i database, alcune delle variabili 
elencate erano codificate in maniera differente. Vediamo alcuni 
esempi 
1.4.1. Il Codice Fiscale ed il Numero Rea 
Il Codice Fiscale ed il Numero Rea (Repertorio Economico 
Amministrativo) rappresentano le “chiavi di accesso” ai dati di 
bilancio depositati presso le Camere di Commercio. Entrambe le 
variabili sono presenti negli elenchi del Registro imprese ma non 
sono disponibili nella banca dati relativa alle imprese tecnologiche. 
Dovendo scegliere una chiave univoca di accesso ai dati di bilancio 
(da ricercare e da inserire record per record nel database delle 
Popolazione e piano di campionamento 
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 8
società tecnologiche), si è ritenuto opportuno utilizzare il codice. La 
ragione della scelta deriva dal fatto che tra codice fiscale ed 
impresa esiste una relazione biunivoca a livello nazionale (ad un 
codice fiscale corrisponde una e solo una impresa, 
indipendentemente dalla provincia italiana in cui essa ha la 
propria sede sociale), mentre invece tra Numero Rea e società la 
corrispondenza è biunivoca solo a livello provinciale. Dovendo 
condurre un’indagine sulle società di capitali di tutto il Piemonte si 
sarebbe presentato il rischio della duplicazione del numero rea che 
poteva essere presente in più province, ma in relazione ad imprese 
differenti. Dunque sarebbe stato necessario affiancare a tale 
variabile anche la provincia per accedere univocamente ai dati di 
bilancio della società cercata. Dunque, il codice fiscale garantisce 
lo stesso risultato ma in minor tempo. 
1.4.2. Settori di attività 
Le attività esercitate dalle società erano codificate in maniera non 
omogenea: nella popolazione NoHT vi erano codici non sempre 
dettagliati (classi in alcuni casi, classi e sottoclassi in altri) dei 
settori di attività estesi sia alla cosiddetta Attività Principale che 
alle Attività  Secondarie; nella popolazione HT invece il codice 
relativo alle attività esercitate (costituito anche in questo caso da 
classi e sottoclassi) faceva riferimento alla sola attività principale. 
Si è dovuto, pertanto, procedere ad una nuova codificazione dei 
codici di attività nelle due popolazioni utilizzando solo il valore 
relativo alla classe della sola attività principale. Questo intervento è 
stato reso indispensabile ai fini di una maggiore omogeneità dei 
dati, ma soprattutto in vista dell’applicazione di una procedura di 
stratificazione. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 9
2.  Le popolazioni 
In questa fase dell'indagine sono state isolate le popolazioni, dalle 
quali verranno, successivamente estratti i due campioni 
probabilistici oggetto di indagine. 
A questo scopo sono state considerate le società di capitali
7
 
piemontesi costituite entro il 1996 (popolazione sotto inferenza), 
anno considerato come frontiera. La popolazione delle società di 
capitali piemontese è stata ottenuta dagli elenchi della Camera di 
Commercio di Torino, i quali comprendono sia le società quelle 
"attive" quelle eventualmente "cessate". Queste ultime possono 
risultare tali per le diverse ragioni (trasferimento in altra provincia 
della sede legale, fusione o incorporazione con altre società, 
l'impossibilità di conseguimento dell'oggetto sociale, stato di 
insolvenza o procedure concorsuali-fallimento). L'elenco originario 
comprende dunque tutte le società di capitali (attive, inattive e 
cessate) costituite entro i primi 30 giorni del 2000 (34902 società)
8
. 
Il primo obiettivo è stato quello di separare la popolazione delle 
società di capitali in due subpopolazioni, da cui verranno estratti i 
campioni oggetto di analisi nei prossimi capitoli di questo lavoro, 
cioè la popolazione delle imprese che hanno effettuato investimenti 
di tipo tecnologico (HT) da quella delle società che al contrario non 
hanno effettuato quel tipo di investimento (NoHT) nel lasso di 
tempo considerato (cioè dal 1993 al 1996). Per fare ciò si è dovuto 
procedere ad uno scorporamento delle società HT (il cui elenco è 
                                       
7
 La società di capitali considerate sono: società in accomandita per azioni; 
società cooperativa a responsabilità limitata; società consortile; consorzio; 
mutua assicurazione; società cooperativa a responsabilità limitata operazioni; 
società per azioni; società a responsabilità limitata; società responsabilità 
limitata con unico socio. 
8
 L'elenco al quale si fa riferimento è stato formato attraverso l'aggregazione di 
elenchi provinciali.  
Popolazione e piano di campionamento 
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 10
composto da 961 società)
9
 dall'elenco generale delle società 
comprendente sia le une che le altre
10
. 
Per ragioni di omogeneità, anche ai fini di un confronto temporale 
tra dati di bilancio è stato necessario escludere dalla "popolazione 
sotto inferenza" alcune società in possesso di una o più 
caratteristiche tra le seguenti: 
A) l'omessa dichiarazione del codice fiscale: 481 unità dalla 
popolazione NoHT e 9 dalla popolazione HT; 
B) la mancanza di dati per la variabile addetti (dipendenti e 
indipendenti)
11
 e la dichiarazione del totale addetti (dipendenti ed 
indipendenti) pari a zero sono state 6716 (popolazione NoHT) e 5 
(popolazione HT); 
C) mancanza di dati per la variabile settore di attività o che hanno 
dichiarato un’attività con codice NACE compresa tra 65 e 69 (sono 
state complessivamente 1891 dalla popolazione NoHT e 0 dalla 
popolazione HT) ; 
D) anno di iscrizione al registro ditte - registro imprese successivo 
al 1996 (4611 nella popolazione NoHT e zero nella popolazione HT); 
E) società che risultano INATTIVE e contestualmente sprovviste del 
codice relativo all’attività (1037 nella popolazione NoHT e zero nella 
popolazione HT); 
F) società che risultano cancellate dal Registro delle imprese 
(374 unità) per motivi differenti dal trasferimento in altra provincia 
entro l’anno 1996:  In questo caso le unità elementari sono state 
scorporate solo dalla popolazione NoHT, poiché l’elenco delle 
                                       
9
 L'elenco di tutte le imprese che hanno effettuato investimenti tecnologici è stato 
fornito dall'Ufficio Studi della Camera di Commercio di Torino. 
10
  L'elenco in questione è stato estrapolato dalla banca dati del Registro Imprese 
della Camera di Commercio di Torino. 
11
  I questa casistica rientrano sia le società che non hanno dichiarato il numero 
di dipendenti sia le società che hanno dichiarato  come numero di dipendenti  il 
valore zero. Solo su  Torino e provincia  le imprese che  non hanno dichiarato 
questa variabile sono 7.183.   
Popolazione e piano di campionamento 
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 11
società appartenenti alla popolazione HT riguarda imprese che 
sono state censite in Piemonte nel 1996 e pertanto capaci di 
produrre almeno il primo bilancio dei quattro presi in 
considerazione nel prosieguo del lavoro
12
. 
Consideriamo ora punto per punto le ragioni sottostanti alla 
eliminazione delle unità elementari appartenenti alle due 
popolazioni sotto inferenza. 
L’omessa dichiarazione del codice fiscale quale criterio di selezione 
nella lista delle unità elementari sotto inferenza (con 1 < i < N) 
impedisce l’estrazione delle unità stesse (nel nostro caso le unità 
elementari sono le società)
13
.  
Infatti, come sarà evidente nei prossimi capitoli, oggetto di 
confronto saranno essenzialmente i dati estrapolati dai bilanci delle 
società estratte dalle frame population. Si supponga di avere una 
popolazione formata da N imprese, di cui K non hanno dichiarato il 
codice fiscale, e di estrarre un campione di n unità dalla suddetta 
popolazione. Per le k imprese (senza codice fiscale) che fossero 
entrate nel campione non vi sarebbe stata possibilità di accesso ai 
relativi bilanci d’esercizio. 
                                       
12
 Sono state eliminate le società che risultavano: cancellate dal registro delle 
società, cancellate d’ufficio dall’iscrizione al registro imprese, chiuse per 
liquidazione, sottoposte a procedimento di cancellazione dal registro imprese, 
cancellate dal registro imprese, in procinto di sciogliere e liquidare la società, 
cessate d’ufficio. Tutte le altre cause di cessazione non determinano la sicura 
cancellazione dal registro delle imprese e la contestuale cessazione dell’attività 
per cui sono state mantenute in elenco in quanto potenzialmente in grado di 
depositare il bilancio d’esercizio. 
13
  Tra codice fiscale e società vi è una relazione biunivoca: le N unità elementari 
che costituiscono la lista hanno codici fiscali differenti, cosicché a ciascuna di 
esse corrisponde un solo codice fiscale e ad ogni codice fiscale corrisponde una 
sola società. 
Popolazione e piano di campionamento 
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 12
E stato dunque inevitabile escludere a priori dalla popolazione 
obiettivo le società sprovviste (nella lista, non in assoluto) del 
codice fiscale
14
. 
Alla definizione della target population hanno contribuito anche 
altri requisiti. Ad esempio, le aziende di cui ai punti B) e C) 
impediscono la collocazione delle singole società in un progetto di 
stratificazione della popolazione delle società di capitali. Inoltre, 
l’omissione del numero di addetti rende impossibile il calcolo delle 
“variabili procapite” (ossia per dipendente)
15
. Pertanto anche le 
società sprovviste di questi dati sono state escluse dalla 
popolazione sotto inferenza. 
Un discorso a parte merita, invece, l’anno di iscrizione al Registro 
Ditte – Registro Imprese. Infatti, il confronto tra i campioni estratti 
dalle due popolazioni sarà effettuato sui dati di bilancio degli anni 
1996, 1997, 1998 e 1999. Affinché ciò sia possibile, è necessario 
che le società estratte siano state costituite entro il 1996, il che 
determina l’automatica esclusione delle società costituite dopo il 
1996. 
 
 
 
  
                                       
14
 Sono state inoltre eliminate le “duplicazioni”, cioè quelle società che 
risultavano presenti contemporaneamente nell’elenco delle società vive ed in 
quello delle società cessate (216 unità). 
15
 I dati relativi  al punto A) inibiscono la successiva estrazione dei bilanci da cui 
vengono attinti i dati necessari per l'indagine in questione. I dati di cui al punto 
D) renderebbero di dati di bilancio dell'unità elementare estratta non omogenei e 
pertanto con confrontabili; infatti,  una società costituita successivamente al 
1996 non può avere  effettuato investimenti tecnologici nel lasso di tempo 
intercorrente tra il 1993 e il 1996 e comunque, non essendo ancora stata 
costituita, non può essere confrontata con quelle che all'epoca erano già attive. 
Per un confronto temporale è necessario che le società  fossero già costituite 
almeno dal 1996, il quale, come detto, è considerato l'anno di frontiera (cioè a 
partire dal quale verranno considerati i dati di bilancio).