The labour market analysis through a Computable General Equilibrium model

A partire dalla seconda met\ue0 degli anni \u201990, i sistemi economici sono stati investiti da cambiamenti profondi dovuti alla crescente globalizzazione, all\u2019introduzione pervasiva dell\u2019innovazione digitale e alla progressiva automazione. Questi fattori hanno impattato sulla composizione della domanda per skill. A fronte di una diminuzione della domanda di lavoro per i lavoratori low-skilled (LS) con conseguenti minori salari, la domanda di lavoro per i lavoratori high-skilled (HS) \ue8 aumentata, compensando il contemporaneo incremento dell\u2019offerta di lavoro con il conseguente aumento dei salari. Le evidenze empiriche sembrano confermare la relazione di complementariet\ue0 tra la domanda di lavoro HS e quella del capitale, a fronte della sostituibilit\ue0 tra la domanda di lavoro LS e ed il capitale. Tuttavia queste stime sono il risultato di analisi in serie storiche, che consentono, in particolare, di ottenere il valore delle elasticit\ue0 di sostituzione. Peraltro, le metodologie econometriche sono state anche usate da alcuni autori per analizzare l\u2019efficacia di alcune politiche capaci di ridurre l\u2019impatto negativo sull\u2019occupazione, come i sussidi all\u2019occupazione per i lavoratori LS. A quest\u2019ultimo riguardo, sono state usate sia metodologie Difference-in-Difference, sia sperimentali. Le analisi di cui sopra sono caratterizzate dal fatto di non catturare gli effetti di Equilibrio Economico Generale, in quanto le equazioni sono stimate solo in forma ridotta. Una stima completa e comprensiva dell\u2019interazione tra prezzi e quantit\ue0 richiede la conoscenza delle profonde relazioni intercorrenti tra le attivit\ue0, i beni ed i settori istituzionali. Questo giustifica l\u2019adozione dei modelli di Computable General Equilibrium (CGE) per studiare le determinanti della disoccupazione LS e gli effetti delle possibili soluzioni a livello settoriale. Nella tesi si utilizzano il modello statico MAC18 e quello dinamico MAC18_DYN, entrambi sviluppati dal Dipartimento di Economia e Diritto dell\u2019Universit\ue0 di Macerata nel 2011. Questi modelli sono stati convenientemente modificati, in modo da ottenere il dettaglio necessario per la scomposizione del fattore lavoro e delle famiglie. Inoltre, nella tesi \ue8 stato anche usato il modello CGE statico integrato con un modello di microsimulazione che riproduce il funzionamento del sistema italiano di Tax and Benefit per le famiglie vigente nel periodo 2013-2014. In questo modo, nel modello gli individui e le coppie decidono l\u2019offerta di lavoro in termini di ore per anno e la domanda di consumo come risultato della massimizzazione della funzione di utilit\ue0 sotto i vincoli del reddito disponibile e dei meccanismi di razionamento dovuti alle imperfezioni del mercato del lavoro. Questo consente, in parte, di superare il problema della stretta esogeneit\ue0 della dotazione di lavoro, caratteristica della versione base del modello CGE statico. Il modello settoriale interagisce con quello di microsimulazione attraverso un approccio Top-Down/Bottom-Up con uno shock macro che si ripercuote a livello micro e viceversa. Il database settoriale di riferimento \ue8 rappresentato dalla Social Accounting Matrix (SAM) dell\u2019economia italiana per gli anni 2013 e 2014. La nostra SAM include una descrizione molto dettagliata del flusso circolare del reddito: i) si distinguono 24 categorie di lavoro distinte per genere (2 modalit\ue0: maschio/femmina), professione (3 livelli: HS/MS/LS), istruzione formale (3 livelli: HS/MS/LS) e competenze informali (2 livelli: \u2018usare il computer\u2019/\u2019non usare il computer\u2019); ii) le famiglie sono classificate in 6 gruppi secondo gli scaglioni dell\u2019imposta personale sui redditi IRPEF. Per ogni categoria di lavoro si identifica una specifica domanda ed una specifica offerta e l\u2019equilibrio si definisce per uno specifico livello di disoccupazione involontaria e di salari. La SAM \ue8 stata costruita usando la Matrice di Contabilit\ue0 Nazionale dell\u2019ISTAT per il 2013 e per il 2014. Queste rappresentano descrizioni coerenti delle relazioni tra gli aggregati di Contabilit\ue0 Nazionale. Al fine di scomporre il fattore lavoro, tuttavia, i dati di Contabilit\ue0 Nazionale sono stati integrati con il database \u2018Programme for the International Assessment of Adult Competencies\u2019 (PIAAC) dell\u2019OCSE. Le famiglie sono state scomposte sulla base dei micro-dati EU-SILC, integrati con l\u2019Indagine sui Consumi dell\u2019ISTAT. Sono stati anche usati i dati del Ministero dell\u2019Economia e delle Finanze (MEF)/Banca d\u2019Italia sui flussi tra le Pubbliche Amministrazioni (SIOPE) e quelli del MEF/Dipartimento delle Finanze sulla distribuzione dell\u2019onere dell\u2019IRPEF in termini di decili di reddito. La tesi si compone di 3 parti principali. Nella prima si cerca di stimare, attraverso un modello CGE statico, gli effetti dell\u2019innovazione ICT sulla domanda di lavoro. A questo fine, si modifica la composizione della domanda per consumi delle famiglie e per investimenti con un incremento della quota attribuibile ai beni a pi\uf9 alto contenuto di lavoro HS. Ne risulta un PIL pi\uf9 alto in simulazione che al livello di base ed un miglioramento nell\u2019occupazione HS su quella LS in termini di salari. Un pieno effetto sull\u2019occupazione potrebbe essere ottenuto solo attraverso una ricomposizione dell\u2019offerta di lavoro a vantaggio del lavoro HS. Questo \ue8 quello che stato fatto, tra l\u2019altro, nella terza parte. Nella seconda parte, \ue8 stimato l\u2019impatto dei sussidi all\u2019occupazione (in termini di minori aliquote contributive datoriali) per le componenti LS attraverso un modello CGE statico integrato con un modello di microsimulazione. I sussidi sono finalizzati ad aumentare i salari e i posti di lavoro. Si prendono in considerazione anche i meccanismi di copertura degli oneri per la finanza pubblica attraverso un incremento delle aliquote progressive dell\u2019IRPEF. Il modello di microsimulazione consente di stimare i cambiamenti nell\u2019offerta di lavoro e nella domanda di consumi che risultino ottimali rispetto al sistema di Tax and Benefit in vigore in simulazione. A livello aggregato, dal modello emerge un livello di PIL sostanzialmente invariato con un cambiamento della composizione della domanda di lavoro a vantaggio dell\u2019occupazione LS. In particolare, emerge l\u2019esistenza di una relazione di sostituzione tra i diversi tipi di lavoro. L\u2019analisi condotta nella seconda parte presenta il vantaggio di avere una dotazione dei fattori parzialmente endogena. Tuttavia, vengono catturati solo gli effetti di breve periodo dei sussidi all\u2019occupazione, senza considerare quelli di lungo termine dovuti all\u2019innalzamento del livello di competenze della forza-lavoro secondo l\u2019ipotesi del learning-by-doing. In sostanza, i lavoratori possono mantenere o migliorare il loro know-how non entrando in disoccupazione o nell\u2019inattivit\ue0. Gli effetti di lungo termine dei sussidi all\u2019occupazione sono esaminati nella terza parte, dove si usa un modello CGE dinamico sotto diversi scenari di efficacia del training. Nel modello dinamico sia la dotazione di capitale, sia quella di lavoro sono determinate endogenamente. Si simula l\u2019effetto di una riduzione di 1 p.p. dell\u2019aliquota contributiva datoriale sia per il lavoro LS, sia HS. Alcuni effetti positivi sembrano prodursi sull\u2019occupazione a livello aggregato con una composizione che cambia coerentemente con la componente sussidiata (i lavoratori LS e HS, rispettivamente, nelle simulazioni LS e HS). In questo contesto, i programmi di training sembrano produrre effetti positivi in termini di salari e di occasioni di lavoro, confermando l\u2019esistenza di un doppio dividendo. Contrariamente a quanto emerge dalla letteratura, il lavoro ed il capitale risultano sostituibili, anche se tale relazione vale meno per il lavoro HS che per quello LS. Di conseguenza, il taglio dell\u2019aliquota contributiva pu\uf2 solo contenere gli effetti legati dell\u2019innovazione ICT sulla domanda di lavoro. Solo la combinazione di aumenti della domanda aggregata e di innovazione ICT potrebbe assicurare incrementi nell\u2019occupazione totale

Development of multivariate and network models for the analysis of Big Data: applications in economics, insurance, and social sciences

In questa tesi sviluppo metodi statistici multivariati e di rete per lo studio di sistemi complessi. In particolare, focalizzo la mia analisi sullo studio di reti complesse bipartite e le loro applicazioni a (i) l'economia, per capire l'effetto di contagio tra istituti finanziari e stati sovrani, (ii) la sorveglianza nelle assicurazioni, per individuare comportamenti fraudolenti, e (iii) le scienze sociali, per studiare l'effetto delle politiche del REF sulle eccellenze nella ricerca delle università in UK.In this thesis I develop multivariate statistical and network methods for the study of complex systems. In particular, I focus my analysis on the study of bipartite complex networks and their applications to (i) economics to understand the contagion effect between sovereign and financial institutions, (ii) insurance surveillance to uncover fraudsters and (iii) social science to study the effect of the politics of REF on research excellence of universities in the UK

Three essays on the time series of returns

This dissertation consists of three essays on the time series of asset returns. The first essay in Chapter 1--Time-Varying Drivers of Stock Prices--provides novel evidence of the time-varying roles of subjective expectations in explaining stock price variations across the market and 30 industry portfolios monthly from 1976 to 2020. Cash flow expectations matter more under financial uncertainty and recessions, especially among the hardest-hit industries such as Telecommunications during the Dot-com Bubble, Financials during the Great Recession, and Healthcare during the Covid-19 pandemic. Conversely, discount rates explain more price variations during expansionary periods. Finally, inflation expectations, while accounting for 60 percent of price fluctuations in the high inflationary environment before 2000, play a negligible role thereafter. In the second essay in Chapter 2--Investor Sentiment and Asset Returns: Actions Speak Louder than Words--I analyze daily predictability of investor sentiment across four major asset classes and compares sentiment measures based on news and social media with those based on trade information. For the majority of assets, trade-based sentiment measures outperform their text-based equivalents for both in-sample and out-of-sample predictions. This outperformance is particularly noticeable in long-term forecasts. However, real-time mean-variance investors can only achieve economic gains using Bitcoin trade sentiment, suggesting the challenge of transforming sentiment into daily profitable trading strategies. In the last essay in Chapter 3--War Discourse and Disaster Premia: 160 Years of Evidence from Stock and Bond Markets--using a semi-supervised topic model on 7,000,000 New York Times articles spanning 160 years, I test whether topics of media discourse predict future stock and bond market returns to test rational and behavioral hypotheses about market valuation of disaster risk. Focusing on media discourse addresses the challenge of sample size even when major disasters are rare. Our methodology avoids look-ahead bias and addresses semantic shifts. War discourse positively predicts market returns, with an out-of-sample R2 of 1.35 percent, and negatively predicts returns on short-term government and investment-grade corporate bonds. The predictive power of war discourse increases in more recent time periods.Includes bibliographical references

New Developments in Renewable Energy

Renewable energy is defined as the energy which naturally occurs, covers a number of sources and technologies at different stages, and is theoretically inexhaustible. Renewable energy sources such as those who are generated from sun or wind are the most readily-available and possible solutions to address the challenge of growing energy demands in the world. Newer and environmentally friendly technologies are able to provide different social and environmental benefits such as employment and decent environment. Renewable energy technologies are crucial contributors to world energy security, reduce reliance on fossil fuels, and provide opportunities for mitigating greenhouse gases. International public opinion indicates that there is strong support for a variety of methods for solving energy supply problems, one of which is utilizing renewable energy sources. In recent years, countries realized that that the renewable energy and its sector are key components for greener economies

Sustainability of Olive Oil System

Sustainability, defined as ‘meeting current needs without compromising the future’, is a widely accepted goal across many sectors of society. Sustainability’s criteria and indicators often only regard sustaining present conditions through increased resilience, intended as a system’s capacity to experience shocks while retaining essentially the same functions and structures. However, new sustainability concepts, sometimes referred to as “sustainagility”, also consider the properties and assets of a system that sustains the ability (agility) of agents to adapt and meet their needs in new ways, preparing for future unpredictability and unforeseen changes. Therefore, resilience must coexist with adaptive capacity for real, long-term sustainability. Consumers are paying increasing attention to the sustainability of the food supply chain; thus, sustainable development is necessary for all food processes. Since the olive oil sector has a well-established historical tradition, any change and innovation that aims to obtain a sustainable development not only needs to be analyzed in terms of environmental, economic, and social aspects, it should also be significantly improved and closely monitored. Thus, this Special Issue is a collection of papers that can increase sustainability knowledge in the olive-oil-processing chain, to take a significant step forward in future developments