In economia la Total Factor Productivity (TFP) o produttività totale dei fattori è definibile come il rapporto tra un indice di output e un indice di input, media ponderata degli indici di lavoro e capitale.

La Total Factor Productivity nell'analisi della produttività

A partire dal contributo di Robert Solow (1957), il calcolo della TFP venne messo in relazione alla funzione di produzione e alla teoria neoclassica della crescita. In particolare, Solow dimostrò come il tasso di crescita della TFP calcolato come la differenza fra l’indice di Divisia dell’output e l’indice di Divisia degli input risulta uguale al progresso tecnico Hicks-neutral, scorporato dai fattori di produzione e che lascia invariati i rapporti fra le produttività marginali dei singoli fattori.

Dopo diversi studi applicati alla fine degli anni 60 e nella prima metà degli anni 70,[1] negli anni 80 iniziò negli Stati Uniti una misurazione sistematica a livello settoriale della TFP, sotto la denominazione di MFP (Multifactor productivity), da parte del National Bureau of Economic Research (NBER) (cfr. ad es. Gullickson & Harper, 1987).[2]

Negli anni 90 gli studi sulla TFP si sono moltiplicati. A questi si sono aggiunti gli studi con approccio econometrico all’analisi della produttività, come ad esempio la Stochastic Frontier Analysis (SFA) (Battese & Coelli, 1992, 1995; Coelli et al., 2005), e quelli che applicano la programmazione lineare per la stima della funzione di produzione, come la Data Envelopment Analysis (DEA) (Cooper et al., 2000).

I suddetti approcci sono comunque da considerare in larga parte complementari e non sostitutivi alle analisi non-parametriche della TFP.

Nel 2001 l’Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE) ha pubblicato un manuale sulle misure di produttività che indirizza gli uffici statistici nazionali e consiglia l’utilizzo della MFP basata sulla produzione lorda, chiamata anche KLEMS (la sigla sta per Kapital, Labour, Energy, Materials e Services) per la stima non parametrica dei tassi di variazione della produttivit`a aggregata.

Recentemente l’Unione Europea ha finanziato un ambizioso progetto, l’EU KLEMS Project, finalizzato alla creazione di un database di serie storiche di misure di produttività settoriale basate sulla TFP.

Essendo ormai largamente condiviso e accettato l’uso di misure di produttività totale dei fattori, gli sforzi degli ultimi anni sembrano essere nel senso di:

  1. elaborare metodi condivisi di misurazione dello stock di capitale, dei servizi da capitale e del loro costo,

...

Note

  1. Template:Note Da ricordare a tale proposito l’aspro dibattito tra Jorgenson & Griliches (1967) e Denison (1972) circa la presunta tendenza della TFP a scomparire, essendo questa in fondo un residuo non spiegato, laddove si tenga conto di tutti i fattori che possono incidere sull’incremento della produzione.
  2. Template:Note La larga diffusione degli studi di TFP negli anni 80 fu in parte dovuta anche agli sviluppi in materia di numeri indice. In particolare, Diewert (1976) riuscì a dimostrare che l’utilizzo dell’indice di Törnqvist per approssimare in ambito discreto l’indice di Divisia fornisce una misura esatta del "residuo" laddove la sottostante funzione di produzione sia una translogaritmica. Inoltre, poiché la translogaritmica può essere considerata un’approssimazione al secondo ordine di una qualsiasi funzione di produzione, l’indice di Törnqvist sembra così dare buoni risultati anche laddove la sottostante funzione di produzione abbia una forma funzionale diversa.

Riferimenti bibliografici

  • Battese, G. E. & Coelli, T. J. (1992), Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in India, Journal of Productivity Analysis, 3, pp. 153–169;
  • Battese, G. E. & Coelli, T. J. (1995) A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data, Empirical Economics, 20, pp. 325–332;
  • Coelli, T. J. et al. (2005) An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Springer;
  • Cooper, W. W. et al. (2000) Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software, Boston, Kluwer Academic Publishers;
  • Denison, E. F. (1972) Some major issues in productivity analysis: an examination of the estimates by Jorgenson and Griliches, Survey of Current Business, 49(5, Part II), pp. 1–27;
  • Diewert, W. E. (1976) Exact and superlative index numbers, Journal of Econometrics, 4, pp. 115–145;
  • Gullickson, W. & Harper, M. J. (1987), Multifactor productivity in U.S. manufacturing, 1949-83, Monthly Labour Review, pp. 18–28;
  • Hulten, C. R. (2001) Total factor productivity: A short biography, in C. R. Hulten, E. R. Dean & M. J. Harper (eds.), New Directions in Productivity Analysis, Studies in Income and Wealth, Chicago, University of Chicago Press for the National Bureau of Economic Research;
  • Jorgenson, D. W. & Griliches, Z. (1967) The explanation of productivity change, Review of Economic Studies, 34, pp. 349–383;
  • Solow, R. M. (1957), Technical change and the aggregate production function, Review of Economics and Statistics, 39, pp. 312–320;
  • Solow, R. M. (1987), Book review, New York Times, 36;
  1. ^ dibattito
  2. ^ numeri_indice