I concetti di crescita e di convergenza sono intrinsecamente multidimensionali. L’approccio all’analisi della disuguaglianza aperto da Amartya Sen ha evidenziato in modo netto come lo sviluppo di un’economia non possa essere sintetizzato da un unico indicatore, come ad esempio il prodotto pro capite, ma necessariamente deve comprendere anche misure riguardanti le ampie sfaccettature del benessere economico e sociale dei produttori e consumatori e della loro capacità di partecipare alle scelte individuali e collettive. Il dibattito sul tema dell’inadeguatezza di un approccio unidimensionale al tema della crescita e della convergenza del determinare il livello di benessere e le disparità economiche tra paesi e regioni non è rimasto limitato ad ambienti accademici, ma si è allargato anche all’ambito politico. In particolare, la Commissione Europea, nell’adozione della cosiddetta strategia di Lisbona (marzo 2000) , ha messo in evidenza l’insufficienza di un’analisi basata unicamente sul reddito pro-capite per valutare i livelli di sviluppo delle regioni europee e per allocare tra di esse le risorse comunitarie. Quindi la stessa Unione Europea ha fortemente sconsigliato di misurare le condizioni di disagio strutturale tramite un unico indicatore, raccomandando, invece, di considerare un “paniere di dati” nell’analisi del fenomeno della coesione sociale e nella definizione delle politiche regionali . Sebbene quindi vi sia una esigenza diffusa di un’analisi multidimensionale di convergenza e crescita, la letteratura economica e statistica ha continuato ad orientarsi vero un approccio unidimensionale, di più facile implementazione e che elude le difficoltà relative all’analisi e alla condizionata delle due variabili confrontandola con quella non condizionata. Nel presente lavoro è stata utilizzata la procedura POLYMARS di S-PLUS, che costituisce una ulteriore estensione dell’approccio proposto da Friedman (1991), introdotta da Kooperberg, Bose e Stone (1997) .

Un approccio multidimensionale per l’analisi della convergenza regionale nell’Unione Europea

PACINI, BARBARA;
2005-01-01

Abstract

I concetti di crescita e di convergenza sono intrinsecamente multidimensionali. L’approccio all’analisi della disuguaglianza aperto da Amartya Sen ha evidenziato in modo netto come lo sviluppo di un’economia non possa essere sintetizzato da un unico indicatore, come ad esempio il prodotto pro capite, ma necessariamente deve comprendere anche misure riguardanti le ampie sfaccettature del benessere economico e sociale dei produttori e consumatori e della loro capacità di partecipare alle scelte individuali e collettive. Il dibattito sul tema dell’inadeguatezza di un approccio unidimensionale al tema della crescita e della convergenza del determinare il livello di benessere e le disparità economiche tra paesi e regioni non è rimasto limitato ad ambienti accademici, ma si è allargato anche all’ambito politico. In particolare, la Commissione Europea, nell’adozione della cosiddetta strategia di Lisbona (marzo 2000) , ha messo in evidenza l’insufficienza di un’analisi basata unicamente sul reddito pro-capite per valutare i livelli di sviluppo delle regioni europee e per allocare tra di esse le risorse comunitarie. Quindi la stessa Unione Europea ha fortemente sconsigliato di misurare le condizioni di disagio strutturale tramite un unico indicatore, raccomandando, invece, di considerare un “paniere di dati” nell’analisi del fenomeno della coesione sociale e nella definizione delle politiche regionali . Sebbene quindi vi sia una esigenza diffusa di un’analisi multidimensionale di convergenza e crescita, la letteratura economica e statistica ha continuato ad orientarsi vero un approccio unidimensionale, di più facile implementazione e che elude le difficoltà relative all’analisi e alla condizionata delle due variabili confrontandola con quella non condizionata. Nel presente lavoro è stata utilizzata la procedura POLYMARS di S-PLUS, che costituisce una ulteriore estensione dell’approccio proposto da Friedman (1991), introdotta da Kooperberg, Bose e Stone (1997) .
Pacini, Barbara; Pellegrini, G.
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