A Spatial Overlapping Generations Model with Environmental and Human Capital Externalities: Evidence from European Regions (1995–2025)

Sintesi Tecnica: Un Modello Spaziale di Generazioni Sovrapposte con Esternalità Ambientali e di Capitale Umano

Definizione del Problema
Le disparità economiche regionali all'interno dell'Unione Europea sono persistite nonostante decenni di politiche di coesione e l'integrazione del mercato unico. Questo articolo affronta i meccanismi che guidano tali disparità integrando tre fenomeni interagenti spesso trattati separatamente nella letteratura: (1) le differenze nella Produttività Totale dei Fattori (TFP) e nella diffusione della conoscenza; (2) l'eterogeneità nei dotazioni di capitale umano e nella capacità di assorbimento; (3) la divergenza nell'esposizione al degrado ambientale. La sfida centrale è modellare queste forze all'interno di un quadro che tenga conto dei compromessi intergenerazionali (struttura demografica) e dell'interdipendenza spaziale (spillover interregionali), nessuno dei quali è pienamente catturato dai modelli standard di Generazioni Sovrapposte (OLG) non spaziali o dagli studi di crescita puramente empirici e spaziali.

Metodologia
L'articolo impiega un approccio duale, combinando un rigoroso quadro teorico con una strategia di stima empirica multistadio.

• Quadro Teorico: Gli autori costruiscono un modello OLG multi-regionale per $R$ regioni in tempi discreti. Il modello presenta:

  • Demografia: Due coorti (giovani e anziani) con tassi di crescita della popolazione.
    kg * Preferenze: Gli agenti massimizzano l'utilità del ciclo di vita derivante dal consumo, dalla qualità ambientale e dalle esternalità del capitale umano.
  • Produzione: Una tecnologia Cobb-Douglas in cui l'output è soggetto a danni ambientali (stock di inquinamento) e aumentato da TFP e capitale umano.
  • Dinamiche Spaziali:
    • TFP: Evolve tramite un processo autoregressivo spaziale in cui la produttività di una regione dipende dalla propria persistenza e dalla media ponderata della produttività dei vicini.
    • Capitale Umano: L'accumulazione dipende dallo sforzo educativo, dalla qualità ambientale locale e dalla diffusione spaziale della conoscenza dai vicini.
    • Ambiente: L'inquinamento si accumula dalla produzione, ma si dissipa naturalmente e viene ridotto dagli sforzi di abbattimento, inclusi gli spillover transfrontalieri dalle regioni vicine.
  • Equilibrio: Il modello deriva un unico percorso di crescita bilanciato (BGP) all'interno di un intervallo e stabilisce le condizioni per la convergenza spaziale e l'esistenza di una "trappola ambientale" (dove l'inquinamento sovrasta l'abbattimento).

• Strategia Empirica:

  • Dati: Un panel non bilanciato di circa 240 regioni NUTS-2 europee dal 1995 al 2025. Le variabili includono PIL pro capite (PPP), TFP (residuo), emissioni di CO2, indice di capitale umano (iscrizioni terziarie/aspettativa di vita) e spesa in R&S.
  • Pesatura Spaziale: Una matrice di contiguità queen normalizzata per riga ($W$) come baseline, con controlli di robustezza utilizzando matrici basate sulla distanza, economiche e di contiguità di ordine superiore.
  • Gerarchia di Stima:
    1. OLS Baseline: Con effetti fissi e termini di interazione.
    2. Modello Spaziale Durbin (SDM): Per catturare gli effetti diretti e gli spillover spaziali (lag delle variabili dipendenti e indipendenti).
    3. IV-GMM: Utilizzando i lag spaziali delle regressori come strumenti per affrontare l'endogeneità (causalità inversa ed errore di misurazione).
    4. System-GMM (Blundell-Bond): Per catturare la persistenza dinamica e i meccanismi di accumulazione del capitale intergenerazionale.
  • Decomposizione: Seguendo LeSage e Pace (2009), gli autori decompongono i coefficienti in effetti diretti, indiretti (spillover) e totali.

Contributi Chiave

1. Integrazione Teorica: L'articolo colma il divario tra i modelli ambientali OLG e i modelli di crescita spaziale. Estende i precedenti modelli OLG a due regioni o non spaziali, inserendo un continuum di regioni con capitale umano endogeno e complete dinamiche spaziali.
2. Derivazioni Analitiche: Gli autori dimostrano l'esistenza e l'unicità del BGP e derivano espressioni in forma chiusa per il capitale in stato stazionario, la qualità ambientale e il benessere. Fondamentalmente, derivano espressioni per gli effetti spaziali diretti, indiretti e totali che mappano direttamente lo stimatore SDM, fornendo una base teorica per la decomposizione empirica.
3. Evidenza Empirica Esaustiva: Lo studio assembla un dataset unico a lungo termine (1995–2025) e applica una gerarchia di stimatori (OLS, SDM, IV-GMM, System-GMM) a un ampio campione di regioni europee, affrontando simultaneamente l'endogeneità e la persistenza dinamica.
4. Controfattuali di Politica: L'articolo va oltre la stima per simulare scenari politici, quantificando i guadagni di benessere derivanti da interventi combinati su capitale umano e ambiente.

Risultati Chiave

• Interdipendenza Spaziale: Esiste una forte e statisticamente significativa autocorrelazione spaziale positiva nel PIL, nella CO2 e nel capitale umano (Moran's $I \approx 0,44–0,51$). Il parametro autoregressivo spaziale ($\rho$) è significativo ($\approx 0,21–0,28$), confermando l'interdipendenza dell'output interregionale.
• Spillover del Capitale Umano: Il capitale umano genera il più grande effetto di crescita totale ($\approx 0,73$). Circa il 31% di questo effetto è indiretto (spillover ai vicini), confermando che la diffusione della conoscenza è un driver primario della convergenza europea.
• Dinamiche della TFP: Un aumento dell'1% della TFP aumenta il PIL pro capite dello 0,33–0,40% direttamente e di un ulteriore 0,18% attraverso gli spillover spaziali.
• Danni Ambientali: Le emissioni di CO2 esercitano un effetto diretto negativo significativo ($-0,12$) e un robusto effetto indiretto ($-0,09$), indicando danni da inquinamento transfrontaliero. Il coefficiente del danno totale è circa $-0,21$.
• Complementarità: L'interazione tra capitale umano e CO2 è positiva e significativa, suggerendo che un maggiore capitale umano compensa parzialmente il danno ambientale espandendo la capacità di abbattimento.
• Dinamiche Intergenerazionali: I risultati del System-GMM confermano un parametro di persistenza ($\delta \approx 0,42$) coerente con l'accumulazione di capitale OLG. La quota della coorte giovane influenza positivamente la crescita, mentre la quota degli anziani la influenza negativamente, riflettendo i cambiamenti demografici nel comportamento di risparmio.
• Robustezza: I risultati sono validi attraverso matrici di peso alternative, sottocampioni (UE-15 vs. nuovi stati membri, urbano vs. rurale) e test placebo (pesi/risultati randomizzati).

Significato e Rivendicazioni
L'articolo sostiene che il suo quadro integrato fornisce una valutazione più accurata dei driver della crescita regionale rispetto ai modelli che ignorano o gli spillover spaziali o le dinamiche intergenerazionali.

• Implicazione Politica 1: Le analisi costi-benefici standard dell'istruzione che ignorano gli spillover spaziali sottostimano il rendimento sociale dell'investimento in capitale umano di circa un terzo.
• Implicazione Politica 2: Le politiche ambientali e del capitale umano sono complementari; investire in capitale umano aumenta l'efficacia marginale della regolamentazione ambientale.
• Implicazione Politica 3: Un programma combinato di aumento dell'investimento in capitale umano e miglioramento della qualità ambientale può aumentare il benessere a lungo termine del 4–5% su un orizzonte di 30 anni. Questo approccio combinato produce i maggiori guadagni per le regioni svantaggiate, rurali e a basso reddito nei nuovi stati membri, allineandosi agli obiettivi della politica di coesione europea.

Gli autori concludono che l'investimento regionale nel capitale umano è l'uso più produttivo dei fondi di coesione, non solo per il suo impatto diretto, ma anche per il suo ruolo nel generare esternalità positive e nell'amplificare l'efficacia della politica ambientale. Le future direzioni di ricerca suggerite includono l'integrazione del federalismo fiscale, lo studio della disuguaglianza intra-regionale con agenti eterogenei e l'applicazione del quadro ai mercati emergenti.