Loading ...Le teorie della concentrazione
1) L’approccio deterministico basato sulle economie di scala (EDS)
L’enfasi è posta sui fattori tecnologici che determinano la dimensione ottima minima (DOM). Determinano la numerosità di equilibrio delle imprese che possono convivere nel settore. Come si vede, l’accento è posto solo su una dimensione della concentrazione: la numerosità.
Nelle condizioni tecnologiche rappresentate dalla curva dei costi medi di lungo periodo LAC1, l’equilibrio concorrenziale di lungo periodo consente ls presenza di 5 imprese operanti alla DOM: D1/X1=5 con concentrazione pari a 1/n = X1/D1 = 1/5.
Se ipotizziamo ora che nuove condizioni tecnologiche (LAC2) aumentino il rapporto tra DOM e dimensione del mercato, assisteremo ad un aumento della concentrazione: vi è spazio per un minor numero di imprese D2/X2 =4 e 1/n = X2/D2 = 1/4.
Questa teoria di equilibrio di lungo periodo diventa però indeterminata se ipotizziamo più realisticamente le curva LAC ad L o a ciotola (oltre la DOM vi è almeno un tratto a rendimenti di scala costanti). In tal caso le imprese possono operare alla scala X o a scale maggiori, quindi l’indice 1/n = X/D fornisce in questo caso solo un limite inferiore al livello di concentrazione.
Nonostante i suoi difetti (tiene conto solo della numerosità, assume curve di costo ad U, vale solo in condizioni concorrenziali), la teoria deterministica offre una spiegazione plausibile della concentrazione. Tale teoria non è stata falsificata empiricamente
- Pratten (1971) ha inoltrato dei questionari ad imprese di 25 industrie manifatturiere britanniche ad alta intensità di capitale ed ha verificato il legame positivo tra DOM e concentrazione. Si pone dunque un trade-off tra efficienza tecnologica emantenimento della concorrenza.
- Weiss (1963) ha regredito C4(y) su X/D(x) per un campione di 85 industrie Usa nel periodo 1947-54
y=70,2+0,29x R^2=0.26 t – statistico in parentesi
(3.14)
- Mart e Clarke (1980) stimano una regressione loglineare di C5(y) su DOM(x1), dimensione del mercato (x2), e il rapporto impianto/impresa (x3) per 76 industrie nel periodo 1958-68:
Log y = 0,18 + 0.32 Log x1 – 0.36 Log x2 + 0.35 Log x3
(2.29) (-2.77) (1.00)
R^2= 0.13 (è basso perchè la regressione x3 abbassa il tutto)
2) L’approccio stocastico basato sulla legge di Gibrat
Si ritiene che la concentrazione sia influenzata da molteplici fattori (tecnologia, scioperi, concorrenza estera, campagne pubblicitarie, fusioni, interazione oligopolistica) e che tutte queste influenze si compongono “stocasticamente” nella cosiddetta “legge dell’effetto proporzionato”: indipendentemente dalle dimensioni di partenza, tutte le imprese hanno la massima probabilità di crescere del p percento in un dato periodo.
Esempio: 10000 Addetti —> 11000 Addetti
10 Addetti —> 11 Addetti
Secondo Gibrat le 2 imprese hanno la stessa probabilità di crescere del 10%
(Xt – T t-1)/Xt-1 = EPSILONt
EPSILONt è una variabile casuale, indipendente da x, con media e varianza S^2. Dunque la distribuzione dei tassi di crescita non dipende dalla dimensione. Questo però significa che gli incrementi assoluti saranno proporzionali alla dimensione iniziale: una piccola impresa di 100 addetti ha la stessa probabilità di aumentare di 10 addetti che una grande impresa di 10000 addetti di aumentare di 1000. Questo processo stocastico, basato unicamente sui divari dimensionali (all’opposto della teoria A), porta quindi ad una divaricazione delle dimensioni d’impresa e converge su una distribuzione lognormale.
Nonostante tale positiva proprietà, la legge di Gibrat è stata falsificata empiricamente, in quanto sembra che le piccole imprese crescano in media più velocemente.
