Le dinamiche distributive del reddito nell’Africa subsahariana: un approccio empirico

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Maurizio La Rosa

Area Ricerca at CED - Center for Economic Development & Social Change

Dottorando di Ricerca in Economics, Management and Statistics presso l'Università di Messina

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Africa Subsahariana

Uno dei principali interessi degli economisti che studiano la crescita è legato allo studio sull’ipotesi di convergenza. Come analizzato da Solow (1956) e Swan (1956), in un modello neoclassico con rendimenti costanti dei fattori di produzione e livello tecnologico esogeno le produttività marginali dei fattori cresceranno in maniera decrescente rispetto all’accumulazione dei fattori; in questo modello, i paesi tenderanno verso un tasso di crescita bilanciato. Partendo da questa esposizione di grande schematicità, risulta chiaro come i paesi più poveri, caratterizzati da una minore accumulazione del capitale, avranno tassi di crescita più elevati dei paesi ricchi, semplicemente per il fatto di essere più lontani dal proprio tasso di crescita bilanciata. Da qui l’idea che, nel lungo periodo, dovrebbe assistersi a un processo di convergenza economica dei paesi poveri verso i livelli di sviluppo economico dei paesi ricchi.

Molti ricercatori hanno usato tecniche econometriche per analizzare i dati sulla crescita economica mondiale e osservare empiricamente ciò che la teoria sembrava predire. Sebbene le regressioni econometriche abbiano spesso avvalorato l’ipotesi della convergenza attraverso segni negativi dei coefficienti dei livelli iniziali di reddito – quindi il tasso di crescita è più elevato nei paesi caratterizzati da redditi iniziali più bassi – , non poche sono state le critiche a questi lavori. In effetti è emerso che le assunzioni dei modelli neoclassici di crescita economica ben si prestano a descrivere le esperienze dei paesi industrializzati, ma sono poco adatte a rappresentare le caratteristiche dei paesi in via di sviluppo. Inoltre, alcuni lavori più recenti – si pensi a Romer (1986) e Lucas (1988) – hanno evidenziato come l’evoluzione tecnologica possa contraddire l’ipotesi di rendimenti crescenti, ammettendo la possibilità che i paesi arretrati restino tali.

L’ipotesi di convergenza ha spinto molti studiosi a nutrire previsioni ottimistiche nei confronti delle prospettive di crescita dei paesi africani[1]. Gli anni successivi alle conquiste di indipendenza dei paesi africani – anno di riferimento è il 1960, che è anche l’anno iniziale di molte serie storiche africane – fino alla seconda metà degli anni Settanta hanno corroborato l’ottimismo iniziale. In media, i tassi di crescita di quelle due decadi sono stati superiori al 4% e sembrava, tra l‘altro, che l’Africa dovesse godere di un certo vantaggio nei confronti dei paesi del Sud dell’Asia, cui i livelli del PIL, a livello aggregato, erano paragonabili. A partire dalla seconda metà degli anni Settanta la situazione cominciò a cambiare e l’Africa subsahariana registrò dei tassi di crescita deludenti fino alla seconda metà degli anni Novanta, tanto che il vantaggio accumulato nei confronti dei paesi del Sud dell’Asia venne perso completamente e nel 1988, per la prima volta, il Sud dell‘Asia fece registrare un livello di PIL superiore a quello dell’Africa subsahariana[2].

Figura 1: Livelli del PIL in Africa Sub-Sahariana e Sud dell’Asia (1960-2014).
Fonte: elaborazione dell’autore su dati WDI (Banca Mondiale, dicembre 2015).

Il grafico seguente riporta i tassi di crescita del PIL, e mostra come a partire dalla metà degli anni Settanta la crescita del Sud dell’Asia sia stata maggiore di quella africana.

Figura 2: Tassi di crescita del PIL in Africa subsahariana e Sud dell’Asia (1960-2014).
Fonte: elaborazione dell’autore su dati WDI (Banca Mondiale, dicembre 2015).

L’ipotesi della convergenza è smentita in particolare quando si confrontano i livelli del PIL dell’Africa Sub-Sahariana con quelli dei paesi sviluppati. Invece di assistere ad un avvicinamento, assistiamo nel tempo all’ampliamento della distanza tra i livelli dei PIL osservati.

Figura 3: Livelli del PIL in Africa subsahariana, Stati Uniti ed Unione Europea (1960-2014).
Fonte: elaborazione dell’autore basata su dati WDI (Banca Mondiale, dicembre 2015).

L‘evidenza dei dati ha portato a criticare l‘applicazione di un modello di crescita economica soloviano all’Africa subsahariana, caratterizzata da una crescita non bilanciata ed estremamente volatile. Tra i primi a criticare lo studio della crescita africana in base a regressioni econometriche standard quali quelle proposte da Barro (1991) e Mankiw, Romer e Weil (1992), fu Quah (1993).

Quest’ultimo propose di studiare la distribuzione del reddito a livello mondiale, piuttosto che provare a stimare un’ipotesi di convergenza che si basava su assunzioni arbitrarie. Partendo dai dati sulla crescita, Quah provò a stimare una matrice di transizione che descrivesse le probabilità per i paesi nel suo campione mondiale di passare da una classe di reddito a un’altra – più elevata o più bassa – [3]. In questo quadro lo studioso evidenziò come la tendenza fosse orientata a una divisione dei redditi mondiali verso due poli: i paesi ricchi catalizzati dal polo superiore, quelli meno sviluppati dal polo inferiore. Invece di mostrare convergenza, i redditi pro-capite evidenziavano un aumento delle disuguaglianze.

Lo studio di Quah si basava sull‘assunzione che l‘evoluzione dei livelli del PIL seguisse un processo markoviano, in cui il livello del reddito dipende dal livello nel periodo immediatamente precedente. Centrale è, pertanto, la stima di una matrice di transizione che illustri il movimento della distribuzione del reddito da un anno all‘altro. Per fare ciò, basandosi sui dati del PIL contenuti nelle Penn World Tables, Quah calcolò la media annuale del PIL pro capite mondiale, e individuò delle classi di reddito corrispondenti a degli “stati” calcolati in termini di frazioni del reddito pro capite medio mondiale. Egli definì i seguenti quattro “stati”: 1/4 del reddito mondiale, 1/2 del reddito mondiale, equivalente al reddito mondiale, e 2 volte il reddito mondiale. In base a questi “stati” ogni paese, per ogni anno osservato, può avere una classe di reddito inferiore o uguale a 1/4 del reddito mondiale, tra 1/4 ed 1/2 del reddito mondiale, tra 1/2  ed il reddito mondiale, tra il reddito mondiale e 2 volte il reddito mondiale, maggiore di 2 volte il reddito mondiale.

Una tabella può illustrare meglio questo processo di individuazione delle classi di reddito.

Tabella 1: Classi per la stima della distribuzione mondiale del reddito.

Fonte: elaborazione dell’autore su Quah (1993).

Dove x_ti rappresenta il livello di reddito pro-capite del paese i al tempo t, e x̄_t rappresenta il livello medio di reddito pro-capite mondiale al tempo t.

Una volta definite queste classi, Quah studiò le frequenze di transizione da una classe all’altra per stabilire se un processo di convergenza esistesse a livello mondiale. In questo caso, la matrice stimata avrebbe dovuto evidenziare una tendenza all’agglomerazione verso il PIL pro capite medio mondiale. Come accennato, lo studio di Quah non evidenziò un processo di convergenza, bensì l’agglomerazione verso due poli, con i paesi poveri sempre più poveri e quelli ricchi sempre più ricchi. Transizioni dalle classi inferiori a quelle superiori erano molto difficili.

L’idea di Quah è utilmente applicabile anche in contesti diversi da quello originale, in quanto la definizione degli “stati” permette un’ampia flessibilità di descrizione dei fenomeni economici. Dinamiche regionali nella distribuzione del reddito sono una delle tante ipotesi possibili. L’applicazione di questa idea al contesto africano mostra l’intrinseca eterogeneità della distribuzione del reddito in Africa e la sua immobilità. Nell’analisi presentata ci si propone di esaminare i dati relativi alla variabile del PIL dei paesi africani misurato in dollari costanti del 2005, contenuta negli Indicatori di Sviluppo Mondiale della Banca Mondiale[4]. In tal modo si può avere un’idea dell’evoluzione nella distribuzione della capacità produttiva dei paesi africani.

L’Africa subsahariana è composta da 49 paesi[5], ma le serie storiche dei dati della variabile considerata non sono complete per tutti i paesi. Uno studio su un campione abbastanza ampio richiede la restrizione delle serie storiche al periodo 1982-2014: in tal modo si ottiene un campione di 41 paesi. Il campione include le economie più sviluppate del continente, quella nigeriana e quella sudafricana, che da sole determinano oltre il 50% dell’intera capacità produttiva del continente. Osservando gli altri paesi nel campione si nota come 14 di essi producano non più dello 0.5% del PIL totale africano, 9 tra lo 0.5% e l’1%, 9 tra l’1% e il 2%, e 7 tra il 2% e il 4.5%.[6] Da questi dati risulta evidente come il continente africano sia caratterizzato da un elevato numero di piccoli paesi. Come rilevano Collier e Gunning (1999), ciò determina vari tipi di svantaggi nelle prospettive di crescita, quali difficoltà a realizzare economie di scala e percezione di maggiori rischi per gli investitori. Inoltre, questi dati riflettono la situazione degli ultimi anni, mentre è più interessante studiare la sua evoluzione temporale.

L’approccio di Quah è utile perché evidenzia quanto sia facile – o difficile – che un paese africano migliori la propria capacità produttiva e si sposti da una classe bassa di reddito prodotto ad una classe alta (o viceversa). Un’analisi di questo tipo richiede la definizione di una sorta di capacità produttiva media africana. Un concetto siffatto si presta a varie critiche, visto che un paese africano medio rappresentativo non esiste.

I paesi africani sono estremamente eterogenei per posizione geografica, disponibilità di risorse naturali, popolazione, presenza di conflitti etnici e caratteristiche istituzionali. Le varie possibili combinazioni di queste caratteristiche hanno un effetto rilevante sulle loro strutture economiche e possono aiutare, o limitare, le loro prospettive di crescita. Inoltre, la presenza di due situazioni estreme come quelle di Nigeria e Sudafrica ha un impatto enorme sul PIL africano medio: escludere questi due paesi dal campione ridurrebbe il PIL medio di oltre la metà. L’eterogeneità africana è, quindi, pesantemente condizionata dalla loro presenza: senza questi paesi il continente sarebbe più omogeneo e le differenze nelle capacità produttive meno evidenti. Ciò suggerirebbe di applicare le analisi delle dinamiche distributive ad un campione più ristretto, escludendo Nigeria e Sudafrica.

Infatti, sebbene si sia inclini a pensare che la presenza di questi due paesi abbia ricadute positive sulla crescita dei paesi confinanti, tale influenza non è scontata. La limitata integrazione commerciale tra i paesi africani limita queste possibilità. Una recente ricerca del Fondo Monetario Internazionale (Basdevant, Jonelis, Mircheva, Slavov, 2014) evidenzia l’assenza di ricadute positive dell’economia sudafricana sulla crescita delle economie dei paesi limitrofi, nonostante i vari tipi di relazioni esistenti nella regione. Per quanto riguarda la Nigeria, essa deve il suo PIL elevato alle risorse petrolifere. È ragionevole pensare che le relazioni commerciali del paese siano più rilevanti con i paesi industrializzati che dipendono dalle scorte energetiche, piuttosto che con i paesi in via di sviluppo della regione[7]. Considerato ciò, escludere questi paesi dall’analisi potrebbe essere sensato: pertanto, in quanto segue, proverò a studiare le dinamiche distributive in entrambi i casi per dedurre eventuali differenti interpretazioni.

Il primo passo per effettuare un’analisi dei dati in base all’approccio di Quah è quello della definizione degli “stati”.

Definizione degli “stati”

Preliminarmente alla stima della matrice di transizione − alla stregua di quanto fatto da Quah − occorre definire gli “stati” in base ai quali costruire gli intervalli – classi di reddito che rappresentano la distribuzione iniziale del reddito africano. Tali “stati” sono le frazioni dei PIL dei paesi africani rispetto al PIL africano medio alla data della prima osservazione (1982)[8]. Nella scelta degli “stati”, si può in linea di massima prediligere una tra due possibilità: a) che le classi di reddito risultanti rappresentino fedelmente la distribuzione iniziale del reddito africano; b) che ad ogni classe di reddito corrisponda una stessa percentuale di paesi africani. Nel primo caso, vista l’elevata presenza di stati di piccole dimensioni in Africa, ci si aspetta che le classi che corrispondono a frazioni più basse del reddito medio africano siano composte da un maggior numero di paesi rispetto alle classi superiori, mentre nel secondo caso ogni classe dovrebbe includere un eguale numero di paesi. Questa seconda possibilità rischierebbe tuttavia di forzare paesi eterogenei all’interno di una stessa classe. Sembra pertanto preferibile adottare il primo approccio e impostare gli “stati” in modo che le classi risultanti rappresentino fedelmente la distribuzione del PIL tra i paesi africani. Questo approccio ha il vantaggio di mettere meglio in risalto le evoluzioni del processo di crescita: nel caso di una convergenza panafricana, ad esempio, le classi più basse si “svuoterebbero” in favore di quelle intermedie.

Per definire gli “stati” occorre innanzitutto calcolare il PIL africano medio sommando il PIL dei paesi inclusi nel campione e dividendolo per 41. Il procedimento va ripetuto per ogni anno osservato, creando così una serie storica del PIL medio dal 1982 al 2014. Così facendo si assume l’esistenza di un paese africano rappresentativo la cui capacità produttiva sia quella desiderabile per i paesi nel campione. Quindi, occorre dividere la serie storica del PIL di ogni paese per la serie storica del PIL medio. Così facendo si ottengono delle frazioni che misurano la “distanza” di ogni paese da questo valore medio desiderabile e come questa distanza si è evoluta nel tempo. In base a questa distanza, un paese viene incluso in una delle classi disponibili. Il passaggio successivo è la costruzione di una matrice di transizione (nel nostro caso di dimensioni 5×5, ma le dimensioni di righe e colonne dipendono dal numero di “stati” definiti). Le colonne e le righe rappresentano le classi così come costruite in base alla definizione degli “stati”. Ogni cella della matrice contiene informazioni sulle frequenze, ottenute dividendo il numero dei paesi in una classe specifica per la dimensione del campione di paesi. Tali frequenze possono essere interpretate come probabilità nel processo markoviano che, si assume, descriva la transizione annuale. Le righe rappresentano le probabilità di transizione tra le classi da un periodo all‘altro. La somma delle probabilità delle righe deve essere uguale al 100%. La matrice di transizione annuale illustra le probabilità che un paese collocato in una qualsiasi delle classi al tempo t, si trovi in una qualsiasi altra classe al tempo t+1. Gli elementi della diagonale principale costituiscono le probabilità che paesi in una specifica classe al tempo t, si trovino nella stessa classe al tempo t+1. Gli elementi alla sinistra della diagonale principale rappresentano le probabilità che paesi collocati in una data classe al tempo t transitino verso una classe più bassa al tempo t+1. Gli elementi alla destra della diagonale principale rappresentano le probabilità che paesi collocati in una data classe al tempo t, transitino verso una classe più elevata al tempo t+1.

Dopo aver provato diverse possibilità, la seguente definizione appare come la più rappresentativa della situazione africana. Quattro sono gli “stati” definiti come frazioni del PIL africano medio: 1/4, 3/4, 5/4 e 7/4. Ognuno dei paesi viene inserito in una delle cinque classi risultanti in base al reddito prodotto nel 1982.

Nella tabella che segue sono rappresentate le classi.

Tabella 2: Classi per la stima della distribuzione del reddito nell’Africa subsahariana – 41 paesi.

Fonte: elaborazione dell’autore.

Dove y_ti rappresenta il livello di capacità produttiva del paese i al tempo t, e ȳ_t rappresenta il livello medio di capacità produttiva africana al tempo t.

La tabella che segue rappresenta le percentuali di paesi all’interno di ogni classe.

Tabella 3: Rappresentatività delle classi per la stima della distribuzione del reddito nell’Africa subsahariana – 41 paesi.

Fonte: elaborazione dell’autore.

La definizione degli “stati” sopra riportata è, a mio avviso, la più adeguata a rappresentare la reale distribuzione della capacità produttiva del continente. Più del 50% dei paesi africani non supera 1/4 della capacità produttiva media nella regione, un terzo dei paesi produce più di 1/4 ma non più di 3/4 della media regionale. Quindi, circa l’83% dei paesi africani aveva, nel 1982, una capacità produttiva inferiore – molti grandemente inferiore – a quella media del continente.

Nella stima della matrice di transizione, considerare transizioni annuali avrebbe il pregio di dare informazioni precise sulle prestazioni dei paesi campione nel breve termine. Tuttavia, ciò comporterebbe lo studio di una matrice per ogni transizione da un anno all‘altro, e impedirebbe una visione di lungo periodo. È preferibile invece, come determinato da Quah, stimare una matrice che restituisca probabilità medie di transizione annuale.

Quella che segue è la matrice di transizione ottenuta con i dati degli Indicatori dello Sviluppo Mondiale per il periodo 1982-2014.[9] La matrice mappa la probabilità media di passare da uno “stato” a qualsiasi altro lungo tutto il periodo considerato.

Tabella 4: Matrice di transizione 41 paesi – 1982-2014.

Fonte: elaborazione dell’autore.

Come si vede dalle probabilità della diagonale principale della matrice, la classe da cui è più difficile “evadere” è la prima – la probabilità che un paese che si trovi nella prima classe al tempo t, resti nella stessa classe al tempo t+1, è del 97% – . Anche dalla seconda e dalla quinta classe è molto difficile evadere -in entrambi i casi la probabilità diagonale è del 96% – . Tuttavia evadere dalla seconda classe può avere implicazioni sia positive che negative, mentre dalla quinta classe si può solo peggiorare la propria posizione. Le classi intermedie sono le più flessibili. Sebbene restino alte, le probabilità di restare nelle classi terza e quarta sia al tempo t che al tempo t+1 sono rispettivamente dell’88% e del 90%. In entrambi i casi è più alta la probabilità di una transizione negativa – 7% – che di una transizione positiva – c‘è una probabilità del 5% di spostarsi dalla classe 3 alla 4 e del 3% di spostarsi dalla 4 alla 5 – .

Interpretazione

Ciò che emerge dall’analisi di cui sopra è che le classi estreme – quelle con le capacità produttive più basse o alte – sono altamente persistenti. Anche la probabilità di evadere da classi intermedie, sebbene più alta che per le classi estreme, è molto bassa. Un’altra informazione interessante è che da un anno all’altro esiste solo la possibilità di muoversi tra classi adiacenti – ad esempio dalla prima alla seconda, o dalla terza alla quarta, etc., non dalla prima alla terza, o dalla quarta alla seconda, etc. – . Ciò è indicato dal fatto che solo le probabilità adiacenti alla diagonale principale sono diverse da 0.

Nel corso di trent’anni in Africa sono stati pochi i movimenti intorno a un’ipotetica capacità produttiva media africana. Anche se crescita c‘è stata, questa non ha modificato i rapporti tra i redditi prodotti dai paesi dell‘Africa Sub-Sahariana: coloro che producevano di più negli anni Ottanta, continuano a produrre di più ai giorni nostri.

Le ragioni di queste dinamiche potrebbero derivare da fattori limitanti strutturali e caratteristici del continente africano: la presenza di numerosi piccoli paesi e le difficoltà nel commercio intra-africano limitano fortemente le possibilità di significativi miglioramenti della capacità produttiva dei paesi.

Il processo di crescita in Africa non ha subito le trasformazioni strutturali necessarie ad aumentare l‘accumulazione del capitale. La struttura produttiva è ancora principalmente incentrata sull‘agricoltura. Solo i paesi che beneficiano di un vantaggio in termini di risorse naturali hanno una produttività elevata; tuttavia i settori estrattivi sono ad elevata intensità di capitale, pertanto non sono in grado di assorbire l‘enorme potenziale di forza lavoro. Sia il settore agricolo che quello estrattivo sono caratterizzati, mediamente, da un livello di produttività inferiore al settore manifatturiero, e sono maggiormente soggetti agli effetti negativi ciclici derivanti da fenomeni naturali o shock sui prezzi delle commodity. Spesso tali effetti, data la limitata diversificazione della capacità produttiva di questi paesi, sono sufficienti a fermare il processo di crescita. Limitati scambi commerciali non hanno aiutato a rimuovere queste limitazioni. I due giganti economici, peraltro, hanno un vantaggio insormontabile nei confronti degli altri paesi, e sebbene la Nigeria abbia guadagnato molto nei confronti del Sudafrica in termini di quota del reddito totale africano, entrambi sono ancora ben al di sopra della capacità produttiva media continentale.

Queste conclusioni ovviamente sono valide per il passato – anche recente -, ma persisteranno anche nel futuro? Continuerà a dominare l’immobilità nella distribuzione del PIL? Riusciranno i paesi africani, anche i più piccoli, a cambiare la loro struttura produttiva, allontanarsi dalla bassa produttività agricola ed aumentare il contributo di manifatture dalla alta produttività al loro livello di PIL?

Campione ridotto

Come anticipato, è possibile procedere ad una stima della matrice di transizione per un campione di paesi africani che escluda la Nigeria ed il Sudafrica. Valgono qui le motivazioni sopra riportate: poiché le loro dimensioni economiche condizionano pesantemente il PIL medio africano, escludendoli è possibile valutare se in un contesto di paesi più omogeneo si verificano maggiori movimenti, transizioni da una classe ad un‘altra. Ovviamente escludere due paesi che costituiscono più della metà del PIL medio africano determina la ridefinizione degli “stati”, che sono costruiti proprio rispetto al PIL africano medio. Vista l’assenza di casi estremi come quelli dei due paesi citati, ci si aspetterebbe che la distribuzione di paesi attorno alla capacità produttiva media fosse ben più omogenea che nella situazione precedente.

Definizione degli “stati” – Campione ridotto

Gli “stati” che si adattano meglio alla mutata situazione corrispondono a 1/4, 1/2, 3/4, e 3/2 del PIL medio africano. Di seguito si riportano le relative classi.

Tabella 5: Classi per la stima della distribuzione del reddito nell’Africa subsahariana – 39 paesi.

Fonte: elaborazione dell’autore.

Dove y‘ti rappresenta il livello di capacità produttiva del paese i al tempo t nel campione ridotto, e ȳ‘t rappresenta il livello medio di capacità produttiva africana al tempo t nel campione ridotto.

Seguono le percentuali di paesi all’interno di ogni classe.

Tabella 6: Rappresentatività delle classi per la stima della distribuzione del reddito nell’Africa subsahariana – 39 paesi.

Fonte: elaborazione dell’autore.

Senza volere forzare la definizione in modo da attribuire eguale numero di paesi ad ogni classe, appare evidente come ci sia maggiore omogeneità, visto che la classe più grande supera quella più ridotta di soli 5 punti percentuali.

Nonostante l’esclusione di Nigeria e Sudafrica, una porzione di paesi nel campione comunque elevata – circa il 45% – ha una capacità produttiva minore della metà di quella media della regione. Tuttavia, due classi – la quarta e la quinta – includono paesi con una capacità produttiva superiore alla media, e ciò permette una maggiore omogeneità nel campione.

Quella che segue è la matrice di transizione stimata per il campione ridotto di paesi.

Tabella 7: Matrice di transizione 39 paesi – 1982-2014.

Fonte: elaborazione dell’autore.

La matrice di transizione stimata suggerisce che l’esclusione di Nigeria e Sudafrica abbia avuto un impatto ridotto sulle dinamiche generali della distribuzione della capacità produttiva nell’Africa Sub-Sahariana. Le probabilità nella diagonale principale della matrice di transizione sono ancora molto elevate, quindi anche in questo caso si conferma la difficoltà per i paesi africani di evolvere e spostarsi da una classe all’altra.

La prima e la quinta classe sono quelle con le probabilità diagonali più elevate – 98% e 97% rispettivamente – , la seconda e la quarta hanno probabilità diagonali leggermente più basse – 96% e 95% rispettivamente – . La distribuzione della capacità produttiva nell’Africa subsahariana si conferma persistente nel tempo. Solo i paesi che si trovano nella terza classe dimostrano una maggiore flessibilità, con una probabilità diagonale del 91%. I paesi che si trovano nella seconda classe hanno più facilità a spostarsi verso la prima – 3% – che verso la terza – 1% – , mentre i paesi che si trovano nella quarta classe hanno maggiore facilità a muoversi verso la quinta – probabilità del 3% – che verso la terza – 2% – . I paesi che si trovano nella terza classe hanno maggiore agio a spostarsi verso la quarta – 8% – che verso la seconda – 1% -. Il principale effetto dell‘esclusione di Nigeria e Sudafrica è proprio nell‘aumento della probabilità di miglioramento per le classi terza e quarta, laddove nel caso del campione di 41 paesi risultava più probabile un cambiamento peggiorativo, anche se con probabilità molto più basse che in questo caso. L‘abbassamento della capacità produttiva media permette un più semplice avvicinamento a tale media.

Interpretazione conclusiva

L’analisi delle matrici di transizione suggerisce che l’Africa sia rimasta impantanata durante le decadi esaminate. Solo i paesi prossimi alla metà sinistra della distribuzione hanno mostrato segni di dinamismo, tendenzialmente verso un miglioramento della propria capacità produttiva. In questa classe, viene da pensare agli esempi del Botswana e del Mozambico, tra le esperienze di crescita stabile più significative del continente. I paesi più distanti dalla media a sinistra non sono riusciti a modificare sostanzialmente la loro capacità produttiva. Nigeria e Sudafrica non hanno perso la loro posizione predominante, sebbene i dati mostrino come la prima abbia guadagnato diversi punti percentuali rispetto al secondo in termini di PIL regionale. Questi due sono i paesi che guidano il processo di crescita africano. Tuttavia la Nigeria è caratterizzata da predominanti settori estrattivi con alta produttività ma scarsa capacità di assorbire forza lavoro, e maggiore facilità a stabilire relazioni commerciali con i paesi industrializzati. Il Sudafrica non ha un‘influenza determinante sulla crescita dei paesi limitrofi. Pertanto, le dinamiche relative a questi due paesi hanno ragionevolmente avuto un’influenza molto ridotta su quelle del resto della regione.

In base ai dati sul tasso di crescita, la crescita è stata ciclica e non sostenibile. I paesi dell’Africa subsahariana affrontano un ritardo nell’avvio del processo di cambiamento strutturale di cui hanno bisogno per aumentare la loro produttività, necessaria per permettere l’avvio di un processo di crescita sostenibile e di lungo periodo. È l’approccio tentato recentemente in letteratura (McMillan, Rodrik, Verduzco-Gallo, 2014): gli autori mostrano come i paesi africani – alla stessa stregua dei paesi dell’America Latina – non siano riusciti ad avviare un cambiamento strutturale delle loro economie e a spostare il capitale umano verso settori ad alta produttività – le manifatture – . Le risorse umane sono perlopiù utilizzate all’interno dei settori agricolo ed estrattivo. La sfida del futuro è quella di differenziare la produzione al fine di rafforzare i settori ad alta produttività piuttosto che quelli a bassa produttività.

Appendice

Ulteriore campione: 1960-2014

Nell‘articolo è stato evidenziato come la carenza di dati circa le serie storiche africane imponga, se si vuole mantenere un campione di paesi rappresentativo, la riduzione dell‘orizzonte temporale dell‘analisi. Tuttavia appare interessante provare a stimare una matrice di transizione che abbracci tutto il periodo dall‘indipendenza ai giorni nostri – 1960-2014 – . Per far ciò occorre utilizzare i dati relativi ad un numero di paesi fortemente ridotto: da 41 a 29.[10]

Gli “stati” utilizzati sono gli stessi definiti per il campione da 41 paesi, in quanto Nigeria e Sudafrica non vengono esclusi dall‘analisi.

La matrice di transizione stimata è rappresentata nella tabella seguente.

Tabella 8: Matrice di transizione 29 paesi – 1960-2014.

Fonte: elaborazione dell’autore.

Ancora, il dato dominante è quello della persistenza della distribuzione del reddito africano. Le probabilità diagonali delle prime due classi e della quinta sono prossime al 100%. La terza e la quarta classe sono leggermente più flessibili, tuttavia più verso il basso che verso l‘alto. Il processo di crescita del continente africano a partire dagli anni sessanta non ne ha intaccato la distribuzione dei redditi: i paesi con i redditi prodotti più bassi sono rimasti tali. Sebbene questo fenomeno sia in linea con i dati relativi alla polarizzazione dei redditi come emersi dalle analisi di Quah, il dato va letto in parallelo con la stima della crescita Africana. Gli ultimi anni hanno visto l‘Africa crescere più del resto del mondo – a eccezione del Sud-est asiatico – . Tuttavia, la sostenibilità del processo di crescita è ancora da dimostrare. Esso deriva piuttosto dalle fortune dei paesi caratterizzati da ampi settori estrattivi, la cui crescita è sostenuta dall‘aumento del prezzo delle commodity (petrolio e minerali). Ciononostante, senza un cambiamento strutturale, il primo shock negativo accorso rischierà di causare un brusco arresto della crescita o inficiare buona parte dei vantaggi e delle migliorie raggiunte in questi anni.

Riferimenti bibliografici

• Barro R. J. (1991), Economic Growth in a Cross Section of Countries, in The Quarterly Journal of Economics, Vol. 106 (2), pp. 407-443;
• Basdevant O., Jonelis A., Mircheva B. & Slavov S. (2014), The mystery of missing real spillovers in Southern Africa. Some Facts and Possible Explanations, in International Monetary Fund (IMF), African Department, Paper No. 14/3, International Monetary Fund (IMF);
• Collier P. & Gunning J. (1999), Why Has Africa Grown Slowly?, in The Journal of Economic Perspectives, Vol. 13 (3), pp. 3-22;
• Lucas R. E. (1988), On the Mechanics of Economic Development, in Journal of Monetary Economics, Vol. 22 (1), pp. 3-42;
• Mankiw G. N., Romer D. & Weil D. N. (1992), A Contribution to the Empirics of Economic Growth, in The Quarterly Journal of Economics, Vol. 107 (2), pp. 407-437;
• McMillan M., Rodrik D. & Verduzco-Gallo I. (2014), Globalization, Structural Change, and Productivity Growth, with an Update on Africa, in World Development, Vol. 63, pp. 11-32;
• Quah D. (1993), Empirical cross-section dynamics in economic growth, in European Economic Review, Vol. 37 (2-3), pp. 426-434;
• Romer P. M. (1986), Increasing Returns and Long-Run Growth, in Journal of Political Economy, Vol. 94 (5), pp. 1002-1037;
• Solow R. M. (1956), A Contribution to the Theory of Economic Growth, in The Quarterly Journal of Economics, Vol. 70 (1), pp. 65-94;
• Swan T. W. (1956), Economic growth and capital accumulation, in Economic Record, Vol. 32 (2), pp. 334–361.

[1] D’ora in poi, per Africa, paesi africani o continente africano si intenderà l’Africa subsahariana.

[2] I dati esposti si riferiscono al PIL aggregato della regione Sub-Sahariana e della regione del Sud Asia come contenuti negli Indicatori di Sviluppo Mondiale – World Development Indicators, WDI – della Banca Mondiale. La variabile considerata è quella relativa al Prodotto Interno Lordo misurato in dollari costanti del 2005.

[3] È importante qui rilevare come le stime di Quah si riferissero al livello di reddito pro capite nei paesi analizzati.

[4] La variabile considerata è “ny_gdp_mktp_kd”, contenuta nei World Development Indicators – WDI – , dicembre 2005.

[5] Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Camerun, Capo Verde, Repubblica Centrafricana, Ciad, Comore, Repubblica Democratica del Congo, Congo, Costa d’Avorio, Eritrea, Etiopia, Gibuti, Guinea, Guinea-Bissau, Guinea Equatoriale, Gabon, Gambia, Ghana, Kenya, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mali, Mauritania, Maurizio, Mozambico, Namibia, Niger, Nigeria, Ruanda, Sao Tomè, Senegal, Seychelles, Sierra Leone, Somalia, Sudafrica, Sud Sudan, Sudan, Swaziland, Tanzania, Togo, Uganda, Zambia, Zimbabwe. I paesi in corsivo sono esclusi dal campione da 41 paesi cui ci si riferisce in seguito.

[6] I dati di questo paragrafo si riferiscono alle medie dei dati per gli ultimi 5 anni (2010-2014). Inoltre, il dato del PIL del Gambia per il 2014 non è disponibile. Data la piccola dimensione produttiva del paese, tuttavia, di seguito assumerò che la percentuale di PIL africano rappresentata dal Gambia sia identica a quella degli anni dal 2011 al 2013 (0.09%).

[7] È bene evidenziare che le considerazioni sugli spillover sono solo accennate in questo lavoro e meriterebbero una ben più approfondita analisi. Le conclusioni riportate sul Sudafrica si basano sul paper citato, mentre quelle sulla Nigeria sono principalmente speculazioni. Uno sguardo al sito del World Integrated Trade Solution (WITS) della Banca Mondiale (http://wits.worldbank.org/CountryProfile/en/Country/NGA/Year/2014/TradeFlow/Export/Partner/all/) tuttavia, sembra corroborare l‘idea che il partner commerciale principale della Nigeria non sia l‘Africa Sub-Sahariana, cui sono destinate solo l‘11% delle esportazioni del paese.

[8] In questa fase il PIL africano medio è calcolato sommando i PIL dei singoli paesi inclusi nel campione diviso per il numero di paesi. Non utilizzo più, quindi, i dati aggregati per l‘Africa Sub-Sahariana contenuti negli Indicatori dello Sviluppo Mondiale, bensì i dati del PIL dei singoli paesi.

[9] Vale la pena ricordare che il dato del PIL in dollari costanti del 2005 per il Gambia non è disponibile per l’anno 2014. Tuttavia, considerato che aggiungere l’anno 2014 nella stima della matrice di transizione cambia leggermente le probabilità risultanti, ritengo preferibile utilizzare un artificio per includere in ogni caso il PIL del Gambia per il 2014. Visto l’impatto minimo sul PIL del continente (il Gambia produce lo 0.09% dell’intero PIL africano negli anni dal 2011 al 2013), considero che tale proporzione non sia cambiata nel 2014. Tale artificio non ha alcun impatto sulla stima delle probabilità di transizione, ma permette di utilizzare i dati fino all’anno 2014.

[10] Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Camerun, Repubblica Centrafricana, Ciad, Repubblica Democratica del Congo, Congo, Costa d’Avorio, Gabon, Ghana, Kenya, Lesotho, Liberia, Madagascar, Malawi, Mauritania, Niger, Nigeria, Ruanda, Senegal, Seychelles, Sierra Leone, Sudafrica, Sudan, Togo, Zambia, Zimbabwe.