The labour market analysis through a Computable General Equilibrium model

A partire dalla seconda metà degli anni ’90, i sistemi economici sono stati investiti da cambiamenti profondi dovuti alla crescente globalizzazione, all’introduzione pervasiva dell’innovazione digitale e alla progressiva automazione. Questi fattori hanno impattato sulla composizione della domanda per skill. A fronte di una diminuzione della domanda di lavoro per i lavoratori low-skilled (LS) con conseguenti minori salari, la domanda di lavoro per i lavoratori high-skilled (HS) è aumentata, compensando il contemporaneo incremento dell’offerta di lavoro con il conseguente aumento dei salari. Le evidenze empiriche sembrano confermare la relazione di complementarietà tra la domanda di lavoro HS e quella del capitale, a fronte della sostituibilità tra la domanda di lavoro LS e ed il capitale. Tuttavia queste stime sono il risultato di analisi in serie storiche, che consentono, in particolare, di ottenere il valore delle elasticità di sostituzione. Peraltro, le metodologie econometriche sono state anche usate da alcuni autori per analizzare l’efficacia di alcune politiche capaci di ridurre l’impatto negativo sull’occupazione, come i sussidi all’occupazione per i lavoratori LS. A quest’ultimo riguardo, sono state usate sia metodologie Difference-in-Difference, sia sperimentali. Le analisi di cui sopra sono caratterizzate dal fatto di non catturare gli effetti di Equilibrio Economico Generale, in quanto le equazioni sono stimate solo in forma ridotta. Una stima completa e comprensiva dell’interazione tra prezzi e quantità richiede la conoscenza delle profonde relazioni intercorrenti tra le attività, i beni ed i settori istituzionali. Questo giustifica l’adozione dei modelli di Computable General Equilibrium (CGE) per studiare le determinanti della disoccupazione LS e gli effetti delle possibili soluzioni a livello settoriale. Nella tesi si utilizzano il modello statico MAC18 e quello dinamico MAC18_DYN, entrambi sviluppati dal Dipartimento di Economia e Diritto dell’Università di Macerata nel 2011. Questi modelli sono stati convenientemente modificati, in modo da ottenere il dettaglio necessario per la scomposizione del fattore lavoro e delle famiglie. Inoltre, nella tesi è stato anche usato il modello CGE statico integrato con un modello di microsimulazione che riproduce il funzionamento del sistema italiano di Tax and Benefit per le famiglie vigente nel periodo 2013-2014. In questo modo, nel modello gli individui e le coppie decidono l’offerta di lavoro in termini di ore per anno e la domanda di consumo come risultato della massimizzazione della funzione di utilità sotto i vincoli del reddito disponibile e dei meccanismi di razionamento dovuti alle imperfezioni del mercato del lavoro. Questo consente, in parte, di superare il problema della stretta esogeneità della dotazione di lavoro, caratteristica della versione base del modello CGE statico. Il modello settoriale interagisce con quello di microsimulazione attraverso un approccio Top-Down/Bottom-Up con uno shock macro che si ripercuote a livello micro e viceversa. Il database settoriale di riferimento è rappresentato dalla Social Accounting Matrix (SAM) dell’economia italiana per gli anni 2013 e 2014. La nostra SAM include una descrizione molto dettagliata del flusso circolare del reddito: i) si distinguono 24 categorie di lavoro distinte per genere (2 modalità: maschio/femmina), professione (3 livelli: HS/MS/LS), istruzione formale (3 livelli: HS/MS/LS) e competenze informali (2 livelli: ‘usare il computer’/’non usare il computer’); ii) le famiglie sono classificate in 6 gruppi secondo gli scaglioni dell’imposta personale sui redditi IRPEF. Per ogni categoria di lavoro si identifica una specifica domanda ed una specifica offerta e l’equilibrio si definisce per uno specifico livello di disoccupazione involontaria e di salari. La SAM è stata costruita usando la Matrice di Contabilità Nazionale dell’ISTAT per il 2013 e per il 2014. Queste rappresentano descrizioni coerenti delle relazioni tra gli aggregati di Contabilità Nazionale. Al fine di scomporre il fattore lavoro, tuttavia, i dati di Contabilità Nazionale sono stati integrati con il database ‘Programme for the International Assessment of Adult Competencies’ (PIAAC) dell’OCSE. Le famiglie sono state scomposte sulla base dei micro-dati EU-SILC, integrati con l’Indagine sui Consumi dell’ISTAT. Sono stati anche usati i dati del Ministero dell’Economia e delle Finanze (MEF)/Banca d’Italia sui flussi tra le Pubbliche Amministrazioni (SIOPE) e quelli del MEF/Dipartimento delle Finanze sulla distribuzione dell’onere dell’IRPEF in termini di decili di reddito. La tesi si compone di 3 parti principali. Nella prima si cerca di stimare, attraverso un modello CGE statico, gli effetti dell’innovazione ICT sulla domanda di lavoro. A questo fine, si modifica la composizione della domanda per consumi delle famiglie e per investimenti con un incremento della quota attribuibile ai beni a più alto contenuto di lavoro HS. Ne risulta un PIL più alto in simulazione che al livello di base ed un miglioramento nell’occupazione HS su quella LS in termini di salari. Un pieno effetto sull’occupazione potrebbe essere ottenuto solo attraverso una ricomposizione dell’offerta di lavoro a vantaggio del lavoro HS. Questo è quello che stato fatto, tra l’altro, nella terza parte. Nella seconda parte, è stimato l’impatto dei sussidi all’occupazione (in termini di minori aliquote contributive datoriali) per le componenti LS attraverso un modello CGE statico integrato con un modello di microsimulazione. I sussidi sono finalizzati ad aumentare i salari e i posti di lavoro. Si prendono in considerazione anche i meccanismi di copertura degli oneri per la finanza pubblica attraverso un incremento delle aliquote progressive dell’IRPEF. Il modello di microsimulazione consente di stimare i cambiamenti nell’offerta di lavoro e nella domanda di consumi che risultino ottimali rispetto al sistema di Tax and Benefit in vigore in simulazione. A livello aggregato, dal modello emerge un livello di PIL sostanzialmente invariato con un cambiamento della composizione della domanda di lavoro a vantaggio dell’occupazione LS. In particolare, emerge l’esistenza di una relazione di sostituzione tra i diversi tipi di lavoro. L’analisi condotta nella seconda parte presenta il vantaggio di avere una dotazione dei fattori parzialmente endogena. Tuttavia, vengono catturati solo gli effetti di breve periodo dei sussidi all’occupazione, senza considerare quelli di lungo termine dovuti all’innalzamento del livello di competenze della forza-lavoro secondo l’ipotesi del learning-by-doing. In sostanza, i lavoratori possono mantenere o migliorare il loro know-how non entrando in disoccupazione o nell’inattività. Gli effetti di lungo termine dei sussidi all’occupazione sono esaminati nella terza parte, dove si usa un modello CGE dinamico sotto diversi scenari di efficacia del training. Nel modello dinamico sia la dotazione di capitale, sia quella di lavoro sono determinate endogenamente. Si simula l’effetto di una riduzione di 1 p.p. dell’aliquota contributiva datoriale sia per il lavoro LS, sia HS. Alcuni effetti positivi sembrano prodursi sull’occupazione a livello aggregato con una composizione che cambia coerentemente con la componente sussidiata (i lavoratori LS e HS, rispettivamente, nelle simulazioni LS e HS). In questo contesto, i programmi di training sembrano produrre effetti positivi in termini di salari e di occasioni di lavoro, confermando l’esistenza di un doppio dividendo. Contrariamente a quanto emerge dalla letteratura, il lavoro ed il capitale risultano sostituibili, anche se tale relazione vale meno per il lavoro HS che per quello LS. Di conseguenza, il taglio dell’aliquota contributiva può solo contenere gli effetti legati dell’innovazione ICT sulla domanda di lavoro. Solo la combinazione di aumenti della domanda aggregata e di innovazione ICT potrebbe assicurare incrementi nell’occupazione totale.