Innovazione e crescita demografica: un'analisi econometrica per dati panel

L’obiettivo di questa tesi è quello di analizzare la correlazione che sussiste tra crescita economica e crescita demografica attraverso i modelli economici dei più importati economisti e statistici, tra cui Malthus (1798), Simon (1977), Jones (1999) e Galor e Weil (1998). Innanzitutto occorre definire la crescita economica come lo studio delle variabili macroeconomiche che contribuiscono a determinare il benessere materiale di un paese. La principale variabile che si utilizza come indicatore per tale crescita è il PIL. Un’ulteriore variabile è il livello di innovazione, fattore che sarà centrale nell’analisi empirica di questa tesi. Si assiste ad una crescita demografica nel momento in cui il tasso di mortalità diminuisce, grazie ad un miglioramento del livello tecnologico e innovativo specialmente in capo medico, mentre il tasso di fecondità rimane costante o addirittura aumenta. Un aspetto fondamentale da tenere in considerazione quando si analizza la crescita demografica, come fattore che determina un aumento di innovazione e di conseguenza di crescita economica, è la distinzione tra la dimensione della popolazione e la sua struttura per livello di istruzione la quale rientra tra le componenti principali del capitale umano. Successivamente questa tesi propone un’analisi empirica sulla crescita economica e le sue variabili di influenza, il dataset su cui si basa l’analisi econometrica è costituito da microdati di tipo panel la cui domanda di ricerca è la seguente: “che tipo di relazione vi è tra l’innovazione e la crescita demografica per le regioni d’Italia tra il 1998 e il 2012 e come il loro grado di correlazione si modifica tendendo in considerazione le variabili del capitale umano?”. Per rispondere alla domanda di ricerca occorre effettuare una stima econometrica attraverso una regressione multipla per dati panel, che sono costituiti da unità in cross-section osservate nel tempo, dove la variabile dipendente è rappresentata dal numero di brevetti registrati, come misura del livello di innovazione regionale e come variabili indipendenti vi sono la popolazione residente media, il PIL, la spesa totale in ricerca e sviluppo e i laureati in scienza e tecnologia. Le stime econometriche sono state realizzare mediante l’utilizzo dei software statistici RStudio e GRETL. A conclusione della tesi si può affermare che il coefficiente di determinazione R2 che rappresenta l’associazione lineare fra i valori osservati della variabile dipendente e i valori stimati dalla regressione multipla, risulta essere prossimo a 1 nel momento in cui oltre alla popolazione introduciamo altre variabili esplicative che si riferiscono al capitale umano; per cui i valori stimati rispecchiano al meglio i valori osservati. Si può sostenere quindi che la popolazione ha influenza sulla crescita economica ma è il suo capitale umano che è determinante nello spiegare un maggior livello innovativo di un paese.