2
All’interno di un impianto di analisi quantitativa delle microaree o dei settori è allora
particolarmente rilevante lo studio del processo di crescita delle imprese e, in particolare,
l’analisi dell’impatto della loro dimensione sul proprio tasso di crescita. Qualora infatti il
tasso di crescita delle imprese non sia influenzato negativamente dalla loro dimensione, ma
sia invece da essa indipendente, è inevitabile che all’interno del settore o della microarea si
sviluppi un processo di concentrazione ( Legge di Gibrat ).
Più precisamente l’ing. Gibrat, nel 1931, commentando dati censuari relativi alla dimensione
delle imprese industriali in Francia, aveva osservato che la distribuzione delle imprese per
dimensione può essere ben rappresentata da una curva lognormale
1
; e poiché, data una
popolazione di individui di dimensione uniforme, una distribuzione lognormale può essere
generata da un processo in cui tutte le unità hanno le stesse probabilità di crescere ad un
saggio di sviluppo dato, ne aveva dedotto, appunto, che il saggio di crescita è indipendente
dalla dimensione di impresa. Questa ipotesi, come già abbiamo avuto modo di vedere, è
quindi nota come Legge di Gibrat o “ della crescita proporzionale “.
In seguito, della legge di Gibrat sono state specificate diverse versioni: una versione debole
che prevede, semplicemente, che le probabilità che un impresa cresca ad un certo saggio di
sviluppo siano indipendenti dalla dimensione dell’impresa stessa, e una versione forte, in cui
al requisito precedente se ne aggiungono altri due: che la deviazione standard dei saggi di
crescita sia uguale tra le imprese piccole e le grandi, e che il saggio di crescita dell’impresa
sia indipendente dal saggio di crescita sperimentato dall’impresa nel periodo precedente a
quello considerato.
L’importanza dello studio della distribuzione dell’indice di crescita è dunque lampante:
l’assunto della legge di Gibrat richiede la presenza, come minimo, di tassi di crescita
equivalenti nelle differenti classi dimensionali delle imprese, ciò quindi indipendentemente
dalle loro dimensioni, per avere uno spostamento verso la concentrazione in un settore.
Le analisi sulla variabilità della medesima distribuzione sono ugualmente importanti. Nei
lavori degli anni ‘60 e ‘70 la necessità di studiare non solamente la media ma anche la
varianza della crescita è sottolineato chiaramente.
1
La distribuzione lognormale nella sua forma più semplice può essere definita come la distribuzione di una
variabile il cui logaritmo ubbidisce ad una funzione di probabilità normale.
3
I lavori più importanti a riguardo furono quelli di Hart e Prais (1956) Simon e Bonini (1958),
Mansfield (1962), Singh e Whittinghton (1975) ed infine quello di Brusco ( 1979).
Hart e Prais avevano messo in rilievo l’assenza di un impatto della dimensione aziendale sulla
variabilità della crescita, al contrario Mansfield, Singh e Whittinghton avevano osservato un
trend decrescente della variabilità rispetto alle dimensioni, più un azienda cioè era
dimensionalmente consistente meno variabile di conseguenza era la sua crescita.
E’ allora evidente che una eguale variabilità dell’indice di crescita in differenti classi implica
un minor grado di stabilità nelle dimensioni: aziende grandi hanno infatti la medesima
possibilità di quelle più piccole di saltare verso una classe dimensionalmente più grande così
come verso una di più modeste dimensioni.
Dal punto di vista della legge di Gibrat è rimarcabile che, rispetto alle loro dimensioni ,
imprese grandi non sono più stabili delle imprese piccole.
In accordo con Scherer l’evidenza statistica mostra che la variabilità è più contenuta nelle
imprese grandi rispetto a quelle piccole. Brusco perviene alle stesse conclusioni considerando
una serie di industrie emiliane negli anni ’70.
La legge di Gibrat è stata quindi utilizzata in due direzioni principali.
Per un verso, infatti , col principio della crescita proporzionale potevano essere spiegati i
processi di concentrazione in atto nei settori industriali. La concentrazione del prodotto in
poche imprese, ed il potere di mercato che ne deriva, potevano, in questo modo, attribuirsi
semplicemente al funzionamento di meccanismi casuali. Usata in questa direzione, l’ipotesi di
Gibrat si rivela efficiente – cioè produce una situazione industriale concentrata partendo da
una situazione a concentrazione nulla – anche se la deviazione standard dei saggi di crescita
delle imprese varia con il variare della classe di dimensione; o anche se il saggio di crescita di
un impresa, in un periodo dato, dipende dal saggio di crescita di quella impresa nei periodi
precedenti; o anche se si assume che nascano continuamente imprese nella classe di
dimensione più piccola, purché il numero delle nascite non sia troppo alto rispetto al numero
delle imprese presenti, o anche se si assume che, a caso, un certo numero di imprese, durante
ogni periodo preso in considerazione, muoia, ovvero fallisca o venga posto in liquidazione.
4
Per un altro verso, invece, il principio della crescita proporzionata ha rappresentato
un’occasione ed uno strumento per mettere alla prova la correttezza delle teorie dell’impresa.
E’ facile, infatti, osservare che la verifica empirica della legge di Gibrat è contraddittoria con
l’ipotesi che le curve dei costi di lungo periodo abbiano una curva ad U, mentre è compatibile
con l’ipotesi che la curva dei costi abbia una forma a J.
E’ in questo quadro di riferimento che si inserisce la nostra ricerca, vi è cioè la volontà di
studiare la distribuzione degli indici di crescita del settore manifatturiero cremonese per
tentare di cercare delle conferme o delle smentite alle teorie e ai modelli appena visti.
Più precisamente abbiamo diviso il nostro lavoro in 3 step corrispondenti ai 3 capitoli centrali
della nostra tesi. Nel capitolo 1 evidenziamo la metodologia adottata per la nostra analisi e
diamo una spiegazione dei grafici che utilizzeremo nella ricerca mentre il capitolo 5 contiene
un breve riassunto dei risultati trovati nei 3 capitoli precedenti.
ξ Nel primo step analizziamo le distribuzioni dei tassi di crescita di 5 variabili
dimensionali delle aziende appartenenti al settore manifatturiero con lo scopo
di stabilire quale tra queste variabili cresce con tassi più elevati.
ξ Nel secondo step analizziamo le distribuzioni , sempre per le 5 variabili,
dell’indice di crescita nelle 4 partizioni del nostro insieme di dati definite dai 3
quartili con lo scopo questa volta di ricercare se siamo o meno in presenza di
un modello di crescita che segua la legge di Gibrat.
ξ Nel terzo step studiamo le distribuzioni dell’indice di crescita di ogni variabile
non più nel settore manifatturiero ma bensì nelle branche contenute nel settore
stesso, più precisamente le branche dell’alimentare, del chimico, del
metalmeccanico e di una quarta branca rimanente denominata “altre branche”.
Dapprima il nostro scopo è quello di ricercare quale è la variabile che cresce
con tasso più alto della media di branca, in seguito, analizzando le 4 porzioni di
ogni singola branca, il nostro scopo si sposta verso la ricerca di un modello di
crescita del tipo Gibrat.
5
Il nostro lavoro di analisi migliora in parte gli approcci precedenti utilizzando questa
metodologia:
¾ Produciamo una misura robusta che studi ogni distribuzione. Per tutti gli anni ’70 e
’80 il problema della robustezza non era stato ancora ben presente. A questo scopo noi
affianchiamo alla media la mediana e studiamo inoltre sia l’errore standard che la
varianza. Queste ultime due misure derivano dalla media e, poiché la media stessa in
alcuni casi non è un indice robusto, verranno utilizzate solo in particolari situazioni.
¾ Poiché uguali misure sintetiche delle distribuzioni non sono sufficienti a garantire che
le distribuzioni medesime siano simili o si sovrappongano abbiamo creato la kernel di
ogni distribuzione. L’analisi delle forme del kernel produce ulteriori prove su questo
aspetto.
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CAPITOLO 1 UN APPROCCIO ALLA COSTRUZIONE GRAFICA ED ALLA
ANALISI DELLA DISTRIBUZIONE DEI TASSI DI CRESCITA DELL’UNIVERSO
MANIFATTURIERO
1.1 La raccolta dei dati
Con la IV direttiva CEE del 1993 il bilancio aziendale ha acquisito un notevole grado di
omogeneità e il Cerved – Unioncamere, approfittando di questa nuova normativa, ha
costruito un archivio informatico di bilanci aziendali di tutte le società di capitali del paese.
La nostra analisi parte dalla banca dati fornitaci dal SIES, a sua volta rifornitasi dal
CERVED, comprendente i bilanci di tutte le aziende del settore manifatturiero cremonese
degli anni 1998 – 1999 – 2000 – 2001.
Il nostro studio è basato sul panel fisso 1998-2001, realizzato tramite il programma Access
del pacchetto applicativo di Microsoft Office, confrontando le numerosità delle imprese
presenti nel manifatturiero cremonese nel 1998 e nel 2001 e tenendo in considerazione quelle
che erano presenti in entrambe i periodi. Il codice fiscale, elemento identificativo
caratteristico e personale di ogni azienda, è stato l’elemento discriminatorio di query
impostato su Access per l’ottenimento del risultato finale.
Bilanci manifatturiero cremonese del SIES forniti dal CERVED
Società di capitali Società cooperative Consorzi
Aziende consortili
7
Il vantaggio di operare su panel fisso è evidente, permette infatti di concentrare la nostra
attenzione sul “core” del settore manifatturiero, su quelle aziende cioè che sopravvivono e
che quindi risultano essere attive durante tutto il periodo considerato: “….. a dispetto di un
elevato numero di nascite e di morti una influenza preponderante è avuta dai cambiamenti
nelle dimensioni di quelle aziende che sono sopravvissute durante tutto il periodo ….” (Hart
e Prais, ”The Analysis of Business Concentration”, 1956 pag. 168).
Tramite Access sono quindi state tolte dalla numerosità totale delle aziende quelle che
durante il periodo di tempo considerato o sono morte o sono nate.
La nostra è stata una scelta obbligata anche da pure ragioni matematiche, studiando infatti
l’indice di crescita di una posta di bilancio X tramite la formula I = Xt / Xt-1 siamo obbligati
ad avere presente nei due anni considerati, t e t-1, il valore X della variabile stessa e, di
conseguenza, a possedere i corrispettivi bilanci di quella determinata azienda dai quali
estrapolare i valori delle varie poste per gli anni esaminati. Per la nostra analisi è quindi stato
necessario possedere sia il bilancio del 2001 (tempo t) sia il bilancio del 1998 ( tempo t-1).
Durante il lavoro per la costruzione del panel fisso su quattro anni si è anche colta
l’occasione per costruire 3 ulteriori panel su due anni, rispettivamente comprendenti i periodi
1998-1999, 1999-2000, 2000-2001. Questa aggiuntiva elaborazione è stata di grande utilità
perché permette di avere oggi a disposizione del S.I.E.S. una mole vastissima di dati sui quali
in futuro si potranno programmare ricerche ed analisi che diano una fotografia ulteriore della
situazione economica ed industriale della provincia di Cremona. Inoltre, sempre grazie a
questa, si è potuto notare che più il lasso temporale si dilata più il numero di aziende che
rimangono in vita in modo attivo diminuisce. La tabella seguente, costruita dopo aver
completato i 4 panel, ci da uno schema riassuntivo del lavoro svolto:
PERIODO TEMPORALE CONSIDERATO nei PANEL NUMEROSITA’ TOTALE del MANIFATTURIERO
4 anni – 1998-2001 527 aziende
2 anni – 1998-1999 602 aziende
2 anni – 1999-2000 619 aziende
2 anni – 2000-2001 678 aziende
A conferma di quanto appena affermato si può notare allora che il panel fisso su quattro anni
comprende al suo interno in media un centinaio di aziende in meno rispetto ai panel calcolati
invece su due anni.
8
Il panel fisso 1998-2001, comprendente 527 aziende del settore manifatturiero cremonese di
cui siamo in possesso sia del bilancio 1998 sia di quello 2001 è quindi il nostro data set di
partenza su cui iniziare ad impostare le nostre analisi.
PANEL FISSO 1998-2001 di 527 aziende del manifatturiero cremonese
527 bilanci aziendali 1998 527 bilanci aziendali 2001
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1.1.1 Il trattamento dei dati anomali
Prima di avviare il nostro studio sulle distribuzioni grafiche degli indici di crescita è stato
necessario un ulteriore passaggio di analisi che è consistito in pratica in un esame accurato
delle aziende contenute nel panel fisso con lo scopo di togliere da esso i bilanci anomali e le
eventuali singole poste di bilancio, anch’esse anomale, contenute però queste ultime
all’interno dei bilanci “sani”.
Come primo passo sono quindi stati tolti dal panel fisso:
ξ I bilanci redatti da aziende in liquidazione o in concordato preventivo;
ξ I bilanci redatti da aziende “self employment” , a carattere familiare, che
presentano cioè spese per il personale nulle negli anni considerati;
Si è deciso di operare questo primo raffinamento poiché riteniamo corretto dare una visione
del manifatturiero prendendone la parte più sana e strutturata, escludendo cioè da esso i casi
particolari, come possono essere le aziende in concordato preventivo o in liquidazione, e le
realtà minori, che sono appunto le aziende a carattere familiare.
Queste ultime infatti, a causa della loro caratteristica intrinseca di appartenere ad una classe
dimensionale molto piccola, abbiamo ritenuto non possedere quella rigorosità necessaria
nella compilazione dei bilanci annuali, propria invece, si spera, delle aziende
dimensionalmente più elevate.
Per quanto riguarda le aziende in liquidazione o in concordato preventivo si è ritenuto di
considerare a priori non attendibili i bilanci presentati a causa proprio delle situazioni
aziendali critiche in cui si trovavano al momento della redazione degli stessi.
Come secondo raffinamento sono poi state esaminate le singole poste di bilancio delle
aziende che non facevano parte delle categorie particolari viste appena sopra. A questo
proposito c’è da aggiungere, in via preliminare, che le variabili di firm–size di cui vengono
studiati i relativi tassi di crescita sono 5 e precisamente:
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ξ ATTIVO
ξ PATRIMONIO NETTO
ξ RICAVI
ξ VALORE AGGIUNTO
ξ COSTO del PERSONALE
ξ
Di queste 5 variabili di bilancio sono allora stati esaminati i valori 1998 e 2001 e sono stati
tolti dal computo totale quelli che non permettevano il calcolo di un corretto indice di
crescita. Per calcolare l’indice di crescita di ciascuna variabile in esame noi infatti abbiamo
utilizzato la formula che vede il valore della variabile al tempo t (2001) diviso il valore della
variabile al tempo t-1 (1998) , ad esempio I = patrimonio netto (2001)/patrimonio netto
(1998).
I = X (t) / X (t-1)
Viene di conseguenza che non è stato possibile accettare valori quali 0/0 oppure X/0 per
semplici ragioni matematiche e nemmeno valori che presentavano almeno un valore negativo
nei due periodi considerati: indici di crescita negativi infatti sono già compresi tra il valore 0
ed il valore 1 per cui un indice di crescita <0 non avrebbe avuto senso.
Chiaramente sono stati esclusi anche quei valori in cui non è disponibile nei bilanci
l’ammontare della varabile in uno dei due anni di riferimento.
Aspetto importante che vale la pena di sottolineare nuovamente è che, mentre per le aziende
in concordato preventivo, in liquidazione e “self employment“ si è deciso di togliere dal
panel fisso l’azienda nel suo complesso, e quindi i suoi corrispettivi bilanci, per i valori
anomali appena sopra accennati , cioè quelli del tipo 0/0, X/0 , non disponibili o negativi si è
deciso di togliere solo quella posta di bilancio anomala e non l’intero bilancio aziendale.
Questo comportamento ci è sembrato logico in primo luogo per mantenere il più possibile
inalterata la struttura di dati del panel ed in secondo luogo perché non si è ritenuto essere in
presenza di aziende anomale ma solo di aziende con determinati indici di bilancio non idonei
alla nostra analisi.
11
Il mantenere per dove è possibile integra la nostra banca dati di partenza senza continue
epurazioni di dati è stato il nostro filo conduttore e un nostro principio metodologico che
seguiremo per tutta la durata della nostra analisi, vedremo in seguito come questo modus
operandi si esplicherà ulteriormente.
La tabella che segue è un prospetto riassuntivo che mostra in modo analitico quanti bilanci e
quante singole poste di bilancio anomale sono state tolte dalla numerosità iniziale di 527
unità. Per quanto riguarda le singole poste di bilancio anomale viene da se che , poiché per
calcolare un indice di crescita servono due poste di bilancio in anni differenti, l’anomalia di
una sola posta pregiudica in partenza anche la posta corrispondente, in tabella infatti si parla
di coppie di valori anomali tolti e non di singoli valori.
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PANEL FISSO MANIFATTURIERO 1998 - 2001 Universo MANIFATTURIERO
NUMEROSITA' di partenza 527
ATTIVO
aziende in liquidazione 38
aziende in concordato preventivo 9
aziende "self employment" 26
coppie di valori anomali con almeno un valore negativo nei due anni considerati 0
coppie di valori anomali del tipo 0/0 0
coppie di valori anomali del tipo x/0 0
coppie di valori di cui almeno uno non disponibile 0
Totale coppie di valori anomali scartati 73
Numerosità totale NETTA 454
PATRIMONIO NETTO
aziende in liquidazione 38
aziende in concordato preventivo 9
aziende "self employment" 26
coppie di valori anomali con almeno un valore negativo nei due anni considerati 43
coppie di valori anomali del tipo 0/0 0
coppie di valori anomali del tipo x/0 0
coppie di valori di cui almeno uno non disponibile 0
Totale coppie di valori anomali scartati 116
Numerosità totale NETTA 411
RICAVI
aziende in liquidazione 38
aziende in concordato preventivo 9
aziende "self employment" 26
coppie di valori anomali con almeno un valore negativo nei due anni considerati 0
coppie di valori anomali del tipo 0/0 0
coppie di valori anomali del tipo x/0 10
coppie di valori di cui almeno uno non disponibile 1
Totale coppie di valori anomali scartati 84
Numerosità totale NETTA 443
VALORE AGGIUNTO
aziende in liquidazione 38
aziende in concordato preventivo 9
aziende "self employment" 26
coppie di valori anomali con almeno un valore negativo nei due anni considerati 19
coppie di valori anomali del tipo 0/0 0
coppie di valori anomali del tipo x/0 2
coppie di valori di cui almeno uno non disponibile 2
Totale coppie di valori anomali scartati 96
Numerosità totale NETTA 431
PERSONALE
aziende in liquidazione 38
aziende in concordato preventivo 9
aziende "self employment" 26
coppie di valori anomali con almeno un valore negativo nei due anni considerati 0
coppie di valori anomali del tipo 0/0 0
coppie di valori anomali del tipo x/0 15
coppie di valori di cui almeno uno non disponibile 1
Totale coppie di valori anomali scartati 89
Numerosità totale NETTA 438
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Commentando in breve la tabella troviamo che la numerosità totale di aziende del panel fisso
1998-2001 ammonta come già visto a 527 unità. Con riferimento a queste 527 unità abbiamo
tolto per entrambi gli anni di riferimento i bilanci aziendali appartenenti alle aziende in
concordato preventivo, in liquidazione e alle aziende a carattere familiare mentre, per le 5
poste di bilancio scelte come studio, abbiamo poi tolto tutte quelle coppie di valori
(2001/1998) che davano indici di crescita non idonei. Ciò spiega come mai abbiamo per le 5
variabili in esame valori uguali per quanto riguarda aziende cancellate ad esempio per
liquidazione e valori diversi per quanto riguarda invece le coppie di valori del tipo 0/0 o X/0.
Come data set di partenza ci troviamo quindi ad avere, per l’intero settore manifatturiero
rispettivamente 454 aziende per la variabile ATTIVO, 411 aziende per la variabile
PATRIMONIO NETTO, 443 aziende per la variabile RICAVI, 431 aziende per la variabile
VALORE AGGIUNTO ed infine 438 aziende per la variabile PERSONALE.
La variabile a cui sono stati tolti più valori anomali dall’universo di partenza è stata il
PATRIMONIO NETTO per il notevole numero di valori negativi presenti in almeno un anno
dei due presi in considerazione.
La presenza di valori negativi in alcune poste di bilancio ci permette di fare una sintetica ma
essenziale digressione sul significato che assume l’indice di crescita in rapporto al suo valore.
Abbiamo già anticipato che l’indice di crescita, calcolato con formula I = Xt / Xt-1 assume
significato solo se risulta uguale o maggiore di 0. Più precisamente adesso evidenziamo che:
ξ se il suo valore è 0 ≤ I < 1 allora la posta di bilancio al tempo 2001 è inferiore a
quella al tempo 1998 e quindi l’azienda ha attraversato una fase di crescita negativa
nel periodo considerato. Da ciò detto si capisce bene come non si possano accettare
poste di segno negativo, se infatti per ipotesi avessimo un patrimonio netto
ammontante al tempo 2001 a – 4000 € ed al tempo 1998 ammontante a – 2000 €
avremmo una contraddizione evidente: un peggioramento reale della situazione
aziendale è segnalato dall’indice invece come una crescita molto consistente, I infatti
sarebbe uguale a 2!!
ξ se il suo valore invece è ≥ 1 l’azienda in questi 4 anni è cresciuta o quantomeno è
rimasta stabile ai suoi valori del 1998 ( con I = 1 ).
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La variazione di un punto dell’indice corrisponde ad un aumento o ad una diminuzione
percentuale del 100% : se ad esempio l’indice di crescita dell’attivo dell’azienda Z presenta
un valore di I = 1.13 ciò significa che dal 1998 quella posta di bilancio è cresciuta del 13%,
se presenta al contrario un valore I di 0.80 ciò significa che quella stessa posta in 4 anni è
diminuita del 20% rispetto al suo valore originario.
Per concludere l’argomento ricordiamo infine che il tipo di indice che abbiamo utilizzato è
un indice assoluto, il che significa che il suo valore non ha unità di misura ma è un numero
puro. Inoltre lo possiamo anche definire un indice a base fissa in quanto noi misuriamo la
variazione delle poste di bilancio su base 1998.
Tornando alla nostra tabella notiamo anche che nel panel fisso dell’universo manifatturiero si
contano nel periodo temporale 1998-2001 ben 38 aziende in liquidazione e 9 in concordato
preventivo. Su questo argomento si sono notate incongruenze in sede di banca dati del
CERVED oppure in sede aziendale di compilazione di bilanci poiché più volte ci si è
imbattuti in aziende che risultavano in liquidazione al tempo t-1 e che miracolosamente
comparivano al tempo t come aziende del tutto sane. Ci si è anche imbattuti in aziende che
contemporaneamente presentavano sia lo stato di concordato preventivo sia quello di
liquidazione. Nell’incertezza sul da farsi e nell’impossibilità di andare a controllare caso per
caso si è deciso a riguardo la cancellazione di questi casi dubbi dal panel fisso e la loro
destinazione ai casi particolari della tabella vista poco sopra. I casi in cui comparivano
entrambe gli stati di liquidazione e di concordato preventivo sono stati classificati nella voce
“aziende in liquidazione”.
Si contano infine ben 26 aziende a carattere familiare evidenziate dal fatto di avere spese per
il personale uguali a zero. Nei bilanci del nostro data set molte aziende si avvicinavano ad
avere spese per il personale molto vicine allo zero, quantomeno irrisorie per una azienda che
si vuole definire tale. Vista anche in questo caso l’impossibilità temporale di provvedere ad
un controllo mirato, si è tentato di focalizzare meglio la tipologia aziendale andando a vedere
il numero di lavoratori assunti alla voce “Dipendenti “(codice Cerved 480), corrispondente al
numero dei dipendenti rilevato dalla Nota Integrativa. Purtroppo la maggioranza dei bilanci
da noi analizzati aveva in ND ( Non Disponibile) il corrispettivo valore della posta per cui
abbiamo deciso, sempre ottemperando al modus operandi di salvaguardare la maggior parte
dei dati, di cancellare dal panel solo le imprese con spese per il personale esattamente uguali
15
a zero e di lasciare all’interno di esso le altre società di cui non si è riusciti a comprenderne la
natura.
Prima di calcolare l’indice di crescita delle imprese è stato necessario inoltre un laborioso
lavoro di controllo manuale dei dati finali a disposizione poiché era necessaria la perfetta
corrispondenza, in termini di semplice posizionamento nel foglio di calcolo, delle poste di
bilancio delle imprese nei due anni considerati. Utilizzando infatti il foglio di calcolo Excel
per la costruzione degli indici di bilancio, è necessario che ad ogni riga del foglio al tempo t
corrisponda la medesima riga del foglio al tempo t-1, in pratica nell’anno 1998 il bilancio
dell’azienda Rossi si deve trovare sulla medesima riga che occupa nel 2001. Ciò ha causato
non poche difficoltà poiché, a causa di semplici cambiamenti di denominazione sociale,
oppure di residenza, oppure solo semplicemente per il fatto che nell’anno 1998 l’azienda in
questione si chiamasse Rossi, e nell’anno 2001 la medesima ditta presentasse alla camera di
commercio il bilancio intestandolo Giovanni Rossi, si sono venute a creare incongruenze che
hanno richiesto un controllo approfondito. L’eventuale sfasamento di una singola riga in uno
dei due anni considerati avrebbe infatti comportato lo sballamento di tutti gli indici di
bilancio seguenti e, in ultima analisi, dei risultati finali del nostro lavoro. Il codice fiscale di
ogni impresa è stato anche in Excel il comune denominatore tramite il quale discriminare le
varie aziende.
Durante i lavori per la costruzione della banca dati si è quindi potuta notare una diffusa
imprecisione nella compilazione dei bilanci da parte di numerose aziende che si spera verrà
meno in un prossimo futuro, tutto ciò a vantaggio di una più rigorosa ricerca statistica e di un
minor spreco di tempo nella predisposizione dei database. L’elaborazione informatica dei
dati e la mancanza di precisione nella compilazione degli stessi da parte delle aziende o
anche solo nella classificazione di essi da parte delle camere di commercio non sono infatti
tra loro assolutamente compatibili.
Come nota finale aggiungiamo che i valori contenuti nei bilanci che abbiamo elaborato erano
ancora espressi in lire: non ci è parso corretto mantenere questo tipo di valuta per cui ogni
posta è stata trasformata tramite Excel nel suo corrispettivo in Euro e di conseguenza i valori
che mostriamo nella nostra analisi sono espressi anch’essi in Euro.
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