Page 23 - COLLOQUIA RSE Industria

La propensione all’efficienza energetica
nei settori industriali

TABELLA 5 OUTPUT E FATTORI DI PRODUZIONE
(Fonte: Elaborazione AIEE su dati ISTAT ed EUROSTAT)

Capitale Lavoro Energia Rendimenti
2
Settore R corretto
(K) (L) (E) di scala
Totale economia 0,1278*** 0,8709*** 0,4458*** 0,9326 1,4445
Manifattura (escluso Raffinazione) 0,9800*** -0,7691*** 0,7040*** 0,7542 0,9149

Alimentare e Tabacchi 0,3441*** 0,2887*** 0,1908*** 0,8693 0,8236
Tessile -0,4037*** 0,2784*** 0,1660*** 0,8935 0,0407
Carta ed Editoria -0,3848*** -0,1754*** 0,6757*** 0,5383 0,1155
Chimica e Farmaceutica 0,8199*** 0,1200*** 0,0162*** 0,7421 0,9561
Minerali non metalliferi -0,5110*** 0,3438*** 0,5162*** 0,9491 0,3490

Metallurgia 1,1995*** -0,1893*** 0,3495*** 0,4293 1,3597
Macchinari e Fabbricazione metalli 0,5805*** 0,1995*** 0,3726*** 0,8123 1,1526
Mezzi di trasporto 1,9587*** 1,1817*** 1,0239*** 0,4948 4,1643
Mobili, Gomma, Plastica
-1,0636*** 2,2239*** 0,0025*** 0,8815 1,1628
e Altre manifatture
Significatività statistica: *** 99%, ** 95%, * 90%

Dove:
• Y è il valore dell’output (il fatturato);
• A è la costante che garantisce un ruolo all’avanzamento
della tecnologia;
• K è il valore del capitale investito;
• L il numero di lavoratori occupati;
• E la quantità di energia consumata;
2
• ϵ la componente casuale .

Il modello (1) può dare indicazioni interessanti circa i vantaggi con-
seguiti in termini di vendite dall’aumento dell’impiego dei fattori e
sui rendimenti di scala, nonostante il basso potere statistico dovuto
al limitato numero di osservazioni per ciascun settore (21). TAB5
La Tabella 5 riporta i coefficienti del modello stimati tramite OLS
(Ordinary Least Squares) o il metodo dei minimi quadrati ordinari.
2
Si nota che il potere esplicativo delle variabili indipendenti (R cor-

2 I parametri vengono stimati tramite OLS (Ordinary Least Squares) o il metodo dei minimi quadrati ordinari.

Industria: meno consumo di energia più competitività? | 21