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Invecchiamento, Esodo di giovani, Crescita (mancata)
Utilizzando i dataset dell'ISTAT si imposta un esercizio econometrico per stimare l'impatto sulla crescita del processo di invecchiamento della popolazione.
Si replica, in modalità semplificata ma seguendone la medesima ratio, il lavoro di N. Maestas, K. J. Mullen and D. Powell pubblicato su NBER.
L'arco temporale di analisi va dal 2004 al 2024, limitato dalla disponibilità dei regressori ma sufficientemente lungo.
Variabile dipendente è il logaritmo naturale del PIL pro-capite reale. Regressori sono: il logaritmo naturale della quota di popolazione residente di età pari o superiore a 65 anni, il logaritmo naturale del tasso di occupazione nella fascia di età 15-74 anni, e quattro dummy rispettivamente per il 2009, il 2012, il 2020 e per il periodo 2022-2024. Le prime tre dummy colgono l'effetto più acuto (maggior contrazione del PIL) connesso alle crisi (il cosiddetto double-dip e il COVID-19). L'ultima dummy riguarda invece i tre anni in cui la spesa delle risorse del PNRR ha cominciato ad avere un qualche impatto sulla attività economica.
Come variabile dipendente è possibile utilizzare in via alternativa il logaritmo naturale del tasso di dipendenza strutturale, o del tasso di dipendenza degli anziani, o dell'indice di vecchiaia. Si preferisce utilizzare il tasso di occupazione 15-74 anni, al posto del classico 15-64 anni, per cogliere gli andamenti almeno sino all'età di pensionamento di vecchiaia (oggi 67 anni).
I risultati della regressione sono i seguenti:
I regressori sono tutti significativi all'1 per cento e con il segno atteso. L'R-quadro è alto. Il ricorso ai logaritmi permette di leggere il coefficiente di LN65over come l'impatto percentuale sul PIL pro-capite reale di una variazione dell'1 per cento della quota di residenti di età pari o superiore a 65 anni. Se tra il 2004 e il 2024 la quota di 65+ è aumentata, in media semplice d'anno, di poco meno dell'1,2 per cento, il freno alla dinamica del PIL pro-capite è stato di circa 0,5 p.p.: la dinamica effettivamente osservata del PIL ha scontato, tra il 2004 e il 2024, circa mezzo punto percentuale non realizzato a causa dell'invecchiamento (sarebbe stato ottenuto se la popolazione fosse rimasta immutata nella composizione per età).
Controllata per l'impatto degli altri regressori, la relazione tra LNrPILprc e LN65over è la seguente:
Lo stessa stima può essere replicata utilizzando il logaritmo naturale del flusso assoluto di emigrazione al posto del logaritmo naturale della quota di 65+. Il flusso di emigrazione corrisponde alle cancellazioni dalla anagrafe dei residenti per trasferimento all'estero.
I risultati di questa seconda regressione sono i seguenti:
I regressori sono di nuovo tutti significativi all'1 per cento e con il segno atteso. L'R-quadro è alto. Facendo ancora ricorso alle proprietà dei logaritmi, se tra il 2004 e il 2024 gli emigrati sono aumentati, in media semplice d'anno, di poco meno del 7,5 per cento, il freno alla dinamica del PIL pro-capite è stato di circa 0,4 p.p.: la dinamica effettivamente osservata del PIL ha scontato, tra il 2004 e il 2024, circa quattro decimi di punto percentuale non realizzati a causa dell'esodo di Italiani trasferitisi all'estero. Di questo fenomeno si è già discusso sulle pagine di Reforming in L'esodo del migliori e Chi arriva e chi parte.
Controllata per l'impatto degli altri regressori, la relazione tra LNrPILprc e LNchiva è la seguente:
Utilizzare assieme i due regressori principali (la quota dei 65+ e gli emigrati) fa intuire che i loro effetti sono in buona parte sovrapposti: l'esodo di Italiani, giovani e con capitale umano elevato come raccontano sempre i dati ISTAT, è adesso un canale che accelera il processo di invecchiamento. Qui di seguito lo screen-shot di STATA con i risultati:
Diviene non significativo il regressore LN65over mentre resta significativo, anche se meno significativo che negli esercizi precedenti, LNchiva. Tutti gli altri regressori di controllo si confermano significativi e con il segno atteso. Medesima evidenza si ottiene se LNchiva è utilizzato in combinazione con il logaritmo naturale del tasso di dipendenza strutturale, o del tasso di dipendenza degli anziani, o dell'indice di vecchiaia. L'impatto dell'emigrazione resta confermato nell'ordine di grandezza (confrontando i coefficienti di LNchiva nel passaggio da un set di regressione all'altro).
Tra i due regressori, quello con maggiore capacità di spiegare l'andamento del PIL appare il secondo, il flusso di emigrazione, che incide nel contempo sull'invecchiamento dei residenti che restano e sull'impoverimento del capitale umano disponibile in Italia.
Fermare l'esodo dei giovani e dei cervelli è diventato altrettanto urgente che fronteggiare il processo di invecchiamento della popolazione, due facce ormai della stessa medaglia.
Un aumento di un punto percentuale del flusso emigratorio è associabile a un minore tasso di crescita del PIL pro-capite compreso tra i tre e i quattro decimi di p.p..
Da settembre p.v. Reforming proporrà ulteriori approfondimenti a partire dalle intuizioni delle stime econometriche qui raccontate.
Red. Ref, 10 Agosto 2025
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