Quanto influiscono le variazioni del livello di incertezza sull’andamento della crescita economica? Circa un terzo dell’aumento del tasso di disoccupazione Usa negli anni della crisi potrebbe essere imputabile alla maggiore incertezza registrata nel periodo. Una lezione per l’Italia.

di Giovanni Caggiano* e Efrem Castelnuovo** (lavoce.info)

La relazione tra incertezza e recessione

Le variazioni del livello di incertezza potrebbero essere una delle possibili cause della debole crescita di un sistema economico? (1)
La figura 1 mostra l’andamento di diversi indicatori di incertezza economica relativi all’economia statunitense. (2) Evidenzia come tali indicatori, pur segnalando un andamento non necessariamente omogeneo, assumano valori decisamente elevati in corrispondenza delle recessioni americane così come datate dal National Bureau of Economic Research.
La relazione tra incertezza e recessioni è intrigante perché intricata. Una elevata incertezza su quel che accadrà in futuro in un sistema economico può indurre le imprese a frenare gli investimenti perché diventa più difficile valutare la loro profittabilità futura attesa. Una elevata incertezza può anche indurre le famiglie a posticipare l’acquisto di beni e servizi(soprattutto beni durevoli, che sono associati a costi di reversibilità) a scopo precauzionale.(3)
Momenti di appannamento del sistema economico, al tempo stesso, richiedono decisioni più complesse da parte degli agenti (politici compresi), complessità che porta spesso a discussioni intense e prolungate, che non fanno altro che alimentare l’incertezza sul futuro.

L’esercizio sulla disoccupazione Usa

In un recente lavoro, abbiamo cercato di isolare gli effetti dell’impatto di uno shock (variazione esogena, quindi non dovuta alla variazione di altri elementi del sistema economico) di incertezza economica su uno degli indicatori più rilevanti per i politici americani: la disoccupazione. (4)
Utilizzando apposite tecniche econometriche, abbiamo calcolato la variazione del tasso di disoccupazione negli Stati Uniti a seguito di un aumento imprevisto del livello di incertezza percepito da parte degli agenti economici (imprenditori, famiglie), così come approssimato dall’indice VIX. Abbiamo inoltre considerato la risposta dell’inflazione a tale shock di incertezza, oltre a quella di un indicatore di politica monetaria, il federal funds rate, un tasso di interesse a breve termine che rappresenta il principale strumento di azione della Federal Reserve. La figura 2 mostra la reazione di tali variabili macroeconomiche allo shock di incertezza che colpisce il sistema economico in situazioni “normali” (la linea identificata con l’etichetta ‘linear’) e confronta questa reazione con quella che si realizza quando uno shock della stessa intensità colpisce il sistema economico durante una recessione (‘recession’). Come mostrato dalle nostre simulazioni, l’effetto depressivo sul sistema economico è quantitativamente molto più forte in recessione. Il nostro modello lineare prevede che, in condizioni economiche “medie”, uno shock di incertezza farebbe aumentare in un anno il tasso di disoccupazione dello 0,17 per cento. L’aumento è invece considerevolmente più alto, pari allo 0,36 per cento, se lo shock si manifesta durante una fase recessiva.
La grave recessione americana del 2007-2009 è occorsa in corrispondenza di un aumento dell’indice VIX pari a circa cinque volte quello simulato nel nostro esercizio. Secondo le nostre stime, l’impatto di uno shock di incertezza di tale ampiezza avrebbe causato, ceteris paribus, un incremento di circa 1,8 punti percentuali del tasso di disoccupazione.D’altra parte, i dati indicano che nel periodo marzo 2007 – ottobre 2009 la disoccupazione Usa è cresciuta di 5,6 punti percentuali: circa un terzo di quell’aumento potrebbe quindi essere imputabile alla maggiore incertezza. (5) 
In linea con quanto sostenuto dalla teoria economica, inoltre, il nostro esercizio suggerisce che l’effetto temporaneamente deflattivo di uno shock di incertezza è maggiore quando l’incertezza aumenta in recessione, costringendo quindi le autorità di politica monetaria a rispondere in maniera più forte, abbassando in misura maggiore il tasso di interesse.

Lezioni per l’Italia

Che lezione si può ricavare dalle nostre simulazioni? Gli effetti negativi di un aumento di incertezza in recessione possono essere davvero forti, ben più di quelli causati dal medesimo shock in fasi meno gravi del ciclo economico. Come affrontare, allora, questa situazione? La sfida è capire come ridurre l’incertezza presente nel sistema economico, il che significa identificarne le cause e, possibilmente, eliminarle.
Una tra le più importanti fonti di incertezza è probabilmente la vaghezza dei programmielaborati dai politici al fine di far ripartire l’economia. Progetti politico-economici costruiti male, o anche semplicemente comunicati male, non possono che alimentare l’incertezza percepita da famiglie e imprese, con gravi conseguenze per il sistema economico. (6)
Per quanto concerne il nostro paese, la maggiore stabilità di cui Matteo Renzi e il suo Governo potranno beneficiare a seguito dei risultati della recente tornata elettorale può sicuramente aiutare a ridurre l’incertezza complessiva presente nel sistema economico: alla luce dei nostri risultati, è certamente un fatto positivo. Tuttavia, la riduzione dell’incertezza si realizzerà solo se il Governo comunicherà in maniera chiara e precisa come intende proseguire nel processo di riforma del paese.

indicatori-incertezza-usaIndicatori di incertezza economica. Dati statunitensi, campione: 1962Q3-2012QQ3. Barre verticali grigie: Recessioni così come datate dal National Bureau of Economic Research.

incertezza-usa

Reazioni macroeconomiche ad uno shock di incertezza. Reazioni simulate tramite uno Smooth-Transition VAR. Dettagli tecnici discussi in Caggiano, Castelnuovo e Groshenny (2014).

(1) Bloom, N., 2014, “Fluctuations in Uncertainty”, Journal of Economic Perspectives, 28(2), 153-176.
(2) Gli indicatori di incertezza mostrati in figura sono il VIX, il Forecast Error Common Factor, il Corporate Bond Spread, e l’Economic Policy Uncertainty index. Il VIX è un indice di volatilità di borsa noto come “fear index”, indice di paura; il Forecast Error Common Factor è un indice di incertezza economica calcolato da Jurado, K., S. C. Ludvigson, e S. Ng, (“Measuring Uncertainty”, Columbia University and New York University, mimeo, 2014) identificando l’elemento comune della volatilità dell’errore di previsione relativo a un ampio panel di indicatori macroeconomici; il Corporate Bond Spread misura la differenza tra il tasso di interesse pagato dalle imprese private sui capitali presi a prestito e il tasso di interesse riconosciuto dai titoli di Stato a lungo termine; l’Economic Policy Uncertainty index, recentemente proposto da Baker, S., N. Bloom, e S. Davis (“Measuring Economic Policy Uncertainty”, Stanford University, 2013), misura l’incertezza relativa a manovre di politica economica percepita da famiglie e imprese.
(3) Bloom, N., 2009, “The Impact of Uncertainty Shocks”, Econometrica, 77(3), 623–685.
(4) Caggiano, G., E. Castelnuovo, and N. Groshenny, 2014, “Uncertainty Shocks and Unemployment Dynamics in U.S. Recessions”, Journal of Monetary Economics, in corso di stampa.
(5) Secondo Bloom (2014), lo shock all’incertezza economica negli Stati Uniti spiega fino a un terzo della riduzione del Pil americano registrata nel 2009. I numeri riportati nel testo sono consistenti con tale analisi.
(6) Si vedano in proposito: Baker, S., N. Bloom, e S. Davis, 2013, “Measuring Economic Policy Uncertainty”, Stanford University. Colombo, V., 2013, “Economic policy uncertainty in the US: Does it matter for the Euro Area?”, Economics Letters, 121(1), 39–42. Nodari, G., 2014, “Financial Regulation Policy Uncertainty and Credit Spreads in the U.S.”,Journal of Macroeconomics, in corso di stampa.

*Ricercatore confermato di Economia Politica presso l’Università di Padova. Si occupa di macroeconomia ed econometria delle serie storiche. Ha conseguito il PhD in Economics presso la University of York e il dottorato in economia politica presso l’Università di Pavia. Ha lavorato presso la School of Business and Economics di Exeter e la University of Glasgow. Ha tenuto corsi di dottorato alla Queen Mary University of London e ha svolto attività di ricerca presso la Columbia University. I suoi saggi sono stati pubblicati su varie riviste internazionali.
**Professore associato di Economia Politica presso l’Università di Padova e Associate Professor of Macroeconomics presso la University of Melbourne. Si occupa di macroeconomia e politica monetaria. Ha conseguito il PhD in Economics presso l’Università Bocconi. Ha insegnato presso le Università di Brescia, Bologna, Padova, e Roma Tor Vergata. Ha tenuto corsi presso la University of Oxford e l’Halle Institute for Economic Research. E’ Associate Editor del Journal of Applied Econometrics. I suoi saggi sono stati pubblicati su riviste internazionali e nazionali.