STATISTICA AZIENDALE

STATISTICA AZIENDALE

La s.a. è una disciplina che utilizza il metodo statistico per trattare fenomeni di rilevanza aziendale. Per meglio intendere le caratteristiche della s.a. conviene distinguere da un lato le finalità perseguite nell'applicare il metodo statistico e dall'altro il tipo di fenomeni di rilevanza aziendale che formano i collettivi statistici (v. anche statistica: Statistica aziendale, App. IV, iii, p. 456); va comunque osservato che, dati i legami e le continuità esistenti fra tali aspetti, quella che seguiremo è una distinzione convenzionale dettata da ragioni di opportunità espositiva. Tenendo conto delle finalità, conviene distinguere tra la metodologia orientata alla descrizione sintetica e quella inferenziale.

Con l'ausilio dell'informatica, i mezzi di raccolta e di memorizzazione dei fenomeni di rilevanza aziendale consentono di disporre di masse di dati provenienti da fenomeni "ripetuti in condizioni in parte eguali", così vaste che risulta praticamente impossibile dominarle se non vengono opportunamente sintetizzate in informazioni che consentano di acquisire una conoscenza di tali fenomeni aziendali che sia d'immediata rilevanza operativa. La strumentazione appropriata per operare questa trasformazione è fornita dalle tecniche di statistica descrittiva che consentono di determinare sia opportune misure di centralità − o valori medi − sia adeguati indici di variabilità, covariabilità, correlazione e connessione sia, infine, d'individuare modelli che descrivano i vari tipi di legami riscontrabili tra i caratteri oggetto di rilevazione.

La descrizione sintetica dei fenomeni di rilevanza aziendale, fornita dalle tecniche di s.a. descrittiva, costituiscono il primo passo, importantissimo, di un processo di acquisizione di conoscenze operativamente utili. Infatti, quasi sempre, il collettivo di unità statistiche rilevate costituisce soltanto una parte, un campione, di un tutto che interessa veramente conoscere, l'intera popolazione o universo statistico, allo stato attuale (per es. i consumi di un certo bene) o potenziale (per es. i pezzi che verranno prodotti da una macchina). Pertanto si pone spesso il problema di pervenire, in modo ottimale e logicamente corretto, dalle informazioni campionarie a quelle della popolazione di riferimento. In questo caso, tramite la s.a. inferenziale, è possibile determinare stime appropriate delle entità rilevanti ma incognite della popolazione, associare a esse corrispondenti valori di affidabilità, verificare eventuali ipotesi sulle entità incognite avendo prefissato dei livelli di confidenza, e, infine, accertare la sistematicità o casualità delle relazioni istituibili tra i caratteri rilevati.

Dopo questo brevissimo accenno agli aspetti più generali di metodologia, veniamo al campo di applicazione considerando i tipi di fenomeni di rilevanza aziendale che interessano la s. aziendale. Una prima grande suddivisione si ottiene pensando l'azienda come un'entità complessa dotata di una carica vitale derivante sia dalla sua organizzazione interna sia dai rapporti che essa intrattiene con l'ambiente che la circonda e con il quale interagisce. A causa anche del diverso tipo di trattamento dei dati richiesto alla s.a. sembra quindi opportuno distinguere tra fenomeni esterni e interni all'impresa. Tra i primi ricordiamo le caratteristiche delle unità di consumo, aspetto sul quale torneremo più avanti (analisi di mercato), e quelle delle unità di produzione. Interessa quindi alla s.a. analizzare il collettivo delle imprese al fine di classificarle in settori economici che rispecchino logiche funzionali, di evidenziare le tipologie di localizzazione, di accertare la distribuzione delle stesse secondo le caratteristiche principali quali la dimensione (intesa come numero di addetti, volume di fatturato, ammontare di capitale, o misurata tramite qualche indice complesso che tenga conto congiuntamente di queste e altre variabili), la produttività, la redditività, la capacità di autonomia finanziaria, il grado di competitività con l'estero nonché gli indici di variazione di tali entità.

Le fonti statistiche dei dati che dovrebbero costituire una base di conoscenza dei fenomeni appena ricordati sono, in Italia, estremamente carenti e limitate. La principale è senza dubbio rappresentata dalle rilevazioni ISTAT con cadenza decennale mediante il Censimento generale dell'agricoltura e il Censimento generale dell'industria e dei servizi. L'ampiezza dell'intervallo di tempo che separa tali rilevazioni, l'intensità della dinamica ''demografica'' (cessazioni e creazioni) delle imprese e soprattutto le esigenze crescenti di informazioni sul sistema delle imprese, operativamente utili e quindi essenzialmente tempestive, rendono sempre più pressante la costruzione, anche in Italia, come già avvenuto in paesi statisticamente più evoluti, di un Archivio generale delle imprese aggiornato in modo continuo. Questo dovrebbe essere creato integrando in modo coerente le informazioni statistiche esistenti con quelle disponibili presso alcuni archivi amministrativi quali: il Registro delle ditte delle Camere di commercio, industria e artigianato, l'Anagrafe INPS, l'utenza affari dell'ENEL, gli abbonati TELECOM, l'utenza affari SARIN, l'archivio IVA. Una volta messo a punto, questo importante strumento di coordinamento dell'informazione sul sistema delle imprese potrà consentire, da un lato, il monitoraggio del numero di imprese e di occupati per area e settori di attività economica, dall'altro una fondamentale fonte di riferimento per le diverse indagini campionarie, consentendone un'impostazione metodologicamente rigorosa. Considerando le fonti che non comprendono l'intero universo delle imprese, oltre alle indagini ISTAT sui conti economici delle imprese che superano un certo numero di addetti, un'importanza assolutamente fondamentale è rivestita dagli archivi dei bilanci riclassificati secondo schemi standard, coerenti con le direttive CEE e con le esigenze di analisi finanziaria, disponibili presso la Centrale dei bilanci, nonché l'archivio SABRI della Società nazionale d'informatica delle Camere di commercio (CERVED). Queste fonti, oltre ai bilanci, riportano anche indicatori della redditività e struttura finanziaria e patrimoniale delle imprese, e consentono alla s.a. di valutare i parametri che caratterizzano la fisiologia e la patologia delle imprese, e di misurarne l'affidabilità.

Ribadendo ancora il carattere strumentale della distinzione, consideriamo ora gli aspetti di s.a. più strettamente legati ai fenomeni interni all'impresa. Al riguardo, adottando una convenzione piuttosto diffusa, esamineremo le diverse aree funzionali dell'impresa, e seguendo in parte A. Zanella (1986), anche nella successiva analisi più dettagliata, distingueremo le seguenti aree: Tecnologia e produzione; Commerciale; Amministrativa; Direzione.

La prima area funzionale, Tecnologia e produzione, è, senza dubbio, quella nella quale sono stati impiegati per primi in modo sistematico i metodi statistici e nella quale la s.a. ha raggiunto una caratterizzazione specifica che può anche essere considerata una disciplina autonoma: la s. industriale. Si tratta di un'area molto articolata, soprattutto nelle imprese industriali di maggiore dimensione, che conviene analizzare distinguendo preliminarmente almeno le seguenti sottoaree: Controlli e caratterizzazioni; Controllo tecnico della produzione; Ricerca e sviluppo.

Per quanto riguarda la prima sottoarea, Controlli e caratterizzazioni, la s.a. esplica la sua attività: a) nei procedimenti di misura mediante modelli lineari con componenti casuali, analisi della varianza, regressione e covarianza; b) nel controllo di accettazione e di collaudo mediante sviluppi originali e specifici della teoria generale della prova delle ipotesi, associando a questa, in modo logicamente corretto, la possibilità di tener conto di valutazioni di tipo economico; va inoltre osservato che, pur essendo i metodi di s.a. nel collaudo abbastanza simili a quelli di accettazione, essendo lo stesso produttore a giudicare i propri lotti, esiste nel primo caso la possibilità di usare informazioni a priori, dunque un'impostazione di tipo bayesiano; c) nel controllo di affidabilità, e cioè nella valutazione statistica della capacità di componenti e prodotti di fornire le prestazioni richieste entro certi intervalli di tempo; d) nei controlli ambientali che possono riguardare sia l'ambito interno all'impresa (inquinamento dell'ambiente di lavoro) sia quello esterno (scarichi aerei e fluviali). Il metodo statistico risulta in questo caso indispensabile sia per una corretta sintesi delle informazioni sia per accertare l'accidentalità o sistematicità dei livelli delle variabili utilizzate per valutare il fenomeno.

Passando all'esame della seconda sottoarea, Controllo tecnico della produzione, conviene distinguere tra il controllo di fasi isolate e quello dinamico, nel quale si tiene conto dell'interdipendenza tra le fasi che caratterizzano i processi produttivi. Nel primo caso il tipico strumento di s.a. è costituito dalla ''carta di controllo''. Nella sua forma più elementare si tratta di un diagramma che consente, mediante un'immediata ispezione grafica, di sottoporre a prova l'ipotesi nulla, costituita dal regolare funzionamento del processo produttivo, contro l'ipotesi alternativa d'irregolarità, che dovrebbe comportare interventi sul processo. Ma quest'analisi si basa sul presupposto implicito d'indipendenza che, per certe realtà, risulta eccessivamente restrittivo. Tale difficoltà viene superata nel controllo dinamico nel quale si cerca dapprima d'identificare un adeguato modello statistico matematico che rappresenti lo schema di riferimento per descrivere il normale funzionamento del processo. Questo inoltre consente di effettuare previsioni e simulazioni e di associare alle stesse predeterminati livelli di significatività statistica.

Il contributo della s.a. alla terza sottoarea, Ricerca e sviluppo, trova la sua specificità nella programmazione e analisi statistica degli esperimenti; tale branca della metodologia statistica comporta nella sua applicazione aziendale sia una corretta formalizzazione quantitativa degli obiettivi di ricerca sia indicazioni per definire lo schema di prove ottimo anche dal punto di vista economico, sia infine di valutare correttamente l'influenza dell'accidentalità e di eliminare conclusioni soggettive. Infine, la s.a. rappresenta uno strumento estremamente utile nella gestione economica dell'area Tecnologia e produzione. Tra le applicazioni più tipiche ricordiamo: la valutazione dei tempi standard delle attività mediante indagine campionaria, la gestione ottima delle scorte con domanda aleatoria, le politiche ottime di manutenzione degli impianti, i problemi di code i quali coinvolgono un settore ben formalizzato della s. noto come teoria delle code, i problemi di simulazione che utilizzano la generazione di numeri aleatori e la stima di parametri, e infine alcune tecniche di programmazione, tipicamente quelle reticolari come il PERT o le reti di Petri, che comportano durate aleatorie delle singole operazioni.

Prendendo in esame l'impiego della s.a. nella seconda area considerata, quella commerciale, l'attenzione viene posta sulle attività che collegano il sistema produttivo al mercato. Conviene distinguere, in questo caso, l'attività commerciale di tipo strategico (marketing) dal filone della ricerca e analisi di mercato. Per quanto concerne l'uso della s.a. nelle azioni di marketing va rilevato che queste sono caratterizzate da una situazione di parziale o completa incertezza e dalla presenza di una molteplicità di obiettivi che possono risultare non solo complementari ma anche competitivi.

Generalizzando, possiamo formalizzare i problemi di marketing come quelli di ottimizzazione di un certo numero di funzioni obiettivo, che dipendono sia dai valori di variabili controllabili dai decisori aziendali, cosiddette variabili strumentali (per es., prezzi di vendita, pubblicità e altre forme promozionali), sia dalle modalità assunte da variabili relative allo stato dell'ambiente esterno all'impresa, cioè le variabili esogene (tasso di cambio, numero di imprese concorrenti e loro evoluzione, imposizione fiscale e simili) sia, infine, dalle relazioni, normalmente di natura comportamentistica, che legano tali variabili. L'interdipendenza tra queste entità risulta in realtà così complessa e articolata da richiedere, per gli scopi eminentemente operativi che si prefigge tale disciplina, un'indispensabile semplificazione mediante opportuni modelli. È allora compito della s.a. fornire innanzitutto indicazioni sulla sistematicità delle relazioni comportamentistiche, sulla scelta, in base all'evidenza empirica, della loro specificazione analitica e sulla stima dei parametri. Ma non esaurisce in ciò il suo compito. La natura aleatoria delle variabili esogene coinvolge la s.a. per quanto concerne anche le previsioni che possono riguardare semplicemente dei valori centrali delle stesse o, più dettagliatamente, la determinazione della loro distribuzione probabilistica. Abbiamo rilevato sopra la presenza di una molteplicità di obiettivi, spesso tra loro in concorrenza. In questo caso è la metodologia di sintesi razionale delle informazioni che caratterizza la s.a. nel suo intervento in aiuto del decisore. Più in particolare, tali metodi, noti come analisi multicriteri, possono essere ricondotti ad alcuni grandi filoni tra i quali ricordiamo: la programmazione matematica multiobiettivo, particolarmente sviluppata dagli studiosi europei; la teoria dell'utilità multiattributi, preferita dagli utilizzatori americani, e infine quella basata sulle relazioni di surclassamento che, per le tecniche di sintesi e ponderazione che usa, è la più prossima alle altre tecniche di s. aziendale.

Passando all'altro filone, l'uso del metodo statistico risulta così importante da rendere la ricerca e analisi di mercato praticamente un'articolazione della s. aziendale. Il metodo statistico viene utilizzato per valutare: il comportamento d'acquisto del consumatore considerando la significatività di fattori culturali, sociali, personali e psicologici; le tipologie di comportamenti d'acquisto delle organizzazioni e quindi le caratteristiche del mercato dei prodotti, dei rivenditori e del settore pubblico; l'analisi della concorrenza, misurandone il volume di vendite, le quote di mercato, la capacità produttiva sfruttata e la capacità di reazione; le previsioni di domanda attuale e potenziale, mediante sondaggi sulle intenzioni degli acquirenti, le prove di mercato e l'analisi delle serie storiche. Alcune tecniche di analisi statistica multivariata, in questo caso la cluster analysis, rappresentano uno strumento fondamentale nella segmentazione e definizione dei mercati obiettivo. Queste vengono usate sia per definire il modello di segmentazione (preferenze omogenee, diffuse e agglomerate), sia per individuare i segmenti di mercato di consumo consentendo di valutare il potere discriminante di variabili geografiche, demografiche, psicometriche (classe sociale, stile di vita, personalità) e di comportamento (occasioni d'uso, fedeltà alla marca, stadio di consapevolezza).

La tipica fonte d'informazione è costituita dall'indagine campionaria, condotta facendo uso di tutte le più opportune tecniche di campionamento (stratificato, a grappoli, a più stadi) e con caratteristiche miranti ad accertare i legami tra le variabili che sono analoghe a quelle di un tipico piano degli esperimenti. Le variabili rilevate possono assumere modalità misurate su scala nominale, ordinale, intervallare, o di rapporti, e pertanto nella sintesi e valutazione dei legami esistenti tra i caratteri rilevati vengono coinvolte gran parte delle tecniche di analisi statistica multivariata: dall'analisi della connessione, per quanto riguarda i legami tra variabili misurate su scala nominale, all'analisi della correlazione canonica (con i suoi casi particolari, dei quali quello di gran lunga più importante è costituito dall'analisi di regressione) per quelle misurate su scala di rapporti. Questo ramo della s.a. presenta anche una caratterizzazione metodologica derivante dal suo compito di quantificare le reazioni individuali agli stimoli derivanti da messaggi commerciali. L'individuazione di variabili latenti, tipicamente l'analisi fattoriale originariamente proposta nelle ricerche psicometriche, ha costituito e costituisce un'importante componente di questa branca della conoscenza con articolazioni quali l'analisi delle corrispondenze e i modelli log-lineari che consentono di trattare anche variabili qualitative. A queste si sono aggiunte nel tempo altre tecniche che, proprio nell'ambito della ricerca e analisi di mercato, hanno trovato le maggiori applicazioni e sono state oggetto di più interessanti approfondimenti teorici quali il Multi Dimensional Scaling (MDS) metrico e non metrico. La caratteristica fondamentale di queste tecniche è costituita dalla possibilità di costruire sistemi di coordinate nei quali rappresentare le relazioni tra i prodotti utilizzando direttamente le informazioni sul grado di somiglianza tra gli stessi e sui giudizi di preferenza rilevati mediante interviste, in altri termini, sul modo in cui i consumatori percepiscono le differenze tra prodotti alternativi.

Veniamo ora alla caratterizzazione della s.a. per quanto riguarda l'area dell'Amministrazione. Un primo impiego di tale disciplina si ha nell'attività di revisione aziendale per la certificazione del bilancio. Ricordiamo che questa consiste nella verifica della corrispondenza tra le scritture contabili e i dati di bilancio e che, tenuto conto dei consueti limiti presentati da una rilevazione totale (mancanza di economicità e di tempestività), spesso risulta preferibile adottare una revisione campionaria. La s.a. fornisce allora quelle tecniche che consentono di risolvere i tipici problemi che si presentano in questo contesto quali, in particolare: la determinazione dell'ampiezza campionaria; le procedure di selezione delle unità da campionare; il riporto dei risultati campionari all'universo valutandone l'affidabilità.

Al riguardo, tenendo conto dell'obiettivo del campionamento, si fa comunemente la distinzione tra campionamento di stima, che si prefigge di stimare dei parametri incogniti della popolazione, tipicamente la percentuale di errori di contabilizzazione; campionamento d'individuazione, al fine di accertare la presenza o meno di una caratteristica ritenuta indispensabile, per es. l'assenza di scritture falsificate; campionamento di accettazione, quando un insieme viene considerato accettabile se la frequenza campionaria non supera una soglia prefissata, per es. una certa percentuale di scritture errate.

L'altro impiego della s.a. in quest'area riguarda l'analisi statistica degli scarti tra i valori previsti nel budget di esercizio e quelli effettivamente rilevati per accertarne la natura accidentale o sistematica. Un'interessante estensione di quest'analisi è costituita dalla possibilità di effettuare simulazioni sui bilanci di esercizio in base alle distribuzioni statistiche delle principali voci.

Per quanto concerne infine l'ultima area funzionale, quella di Direzione, essa, in senso lato, coinvolge tutte le aree funzionali sinora trattate e le relative applicazioni statistiche, ma, in senso stretto, la s.a. riguarda tipicamente l'analisi statistica del bilancio per indici.

Adottando lo schema di bilancio riclassificato seguito dalla CERVED per l'archivio SABRI, quelli più comunemente utilizzati sono: a) gli indici di struttura dello stato patrimoniale, che si ottengono rapportando all'attivo netto, rispettivamente, le attività liquide, i crediti netti a breve termine, la somma delle voci magazzino netto e anticipi a fornitori, le attività correnti, le immobilizzazioni tecniche nette, le passività correnti, i debiti consolidati e il capitale netto; b) gli indici di composizione del conto economico, che vengono calcolati rapportando ai ricavi netti il valore aggiunto, il margine operativo lordo, il risultato operativo (ROS, Return Of Sales), il risultato di bilancio, gli oneri finanziari netti; appartiene a questa famiglia anche il rapporto tra oneri finanziari netti e margine operativo lordo; c) gli indici di struttura patrimoniale e situazione finanziaria: appartengono a questo insieme i rapporti tra attivo netto e passività correnti, attivo netto e capitale netto (leverage), attività correnti e immobilizzazioni tecniche nette, capitale netto e immobilizzazioni tecniche nette, capitali permanenti e attività immobilizzate, capitale netto e capitale versato, riserve e attivo netto, capitale netto e ammontare dei debiti consolidati più le passività correnti, oneri finanziari netti e somma dei debiti consolidati più le passività correnti (ROD, Return On Debts), fondo ammortamento e immobilizzazioni lorde; d) gli indici di liquidità ottenuti rapportando all'attivo netto, rispettivamente, le passività a breve termine, la somma dei crediti netti a breve termine più le attività liquide, la differenza tra attività correnti e passività correnti, la differenza tra attività liquide e passività correnti, la somma dei crediti netti a breve termine più le attività liquide al netto delle passività correnti. Appartengono alla stessa famiglia gli indici ottenuti rapportando alle passività correnti: le attività correnti, la somma dei crediti netti a breve termine e le attività liquide; e) gli indici di rotazione e durata media: vengono calcolati rapportando: i ricavi netti all'attivo netto o alle attività correnti; i crediti commerciali a breve termine ai ricavi netti, i debiti commerciali a breve termine o il magazzino netto alla somma degli acquisti netti più le spese per prestazioni di servizi; questi ultimi tre indici vengono normalmente moltiplicati per 360 per una più immediata interpretazione; f) gli indici di produttività vengono calcolati rapportando i ricavi netti o il valore aggiunto all'ammontare di un fattore di produzione, tipicamente al numero di dipendenti (produttività generica del fattore lavoro). Un indice più specifico che viene frequentemente calcolato, ma che va considerato con estrema cautela per quanto riguarda la produttività, è costituito dal rapporto tra la somma dei salari, stipendi, contributi più accantonamento per fondo TFR e numero di dipendenti; g) gli indici di redditività: tra i più comuni ricordiamo il rapporto tra risultato di bilancio e capitale netto (ROE, Return On Equity), quello tra risultato operativo e attivo netto (ROI, Return Of Investment), il rapporto tra risultato di bilancio e risultato operativo e quello tra risultato di bilancio e attivo netto (ROA, Return On Assets); h) gli indici di tendenza, normalmente espressi come tassi di variazione relativa: (x_t+1−x_t)/x_t, dove x_t è costituita da qualche importante voce di bilancio all'anno t, quale l'attivo netto, i ricavi netti, il valore aggiunto, il risultato di bilancio.

Gli indici appena richiamati danno informazioni d'immediata interpretazione per il controllo della performance dell'impresa. Tuttavia, per minimizzare la componente di soggettività, questi indici vanno analizzati alla luce delle distribuzioni statistiche di riferimento, possibilmente specificate secondo il settore di attività economica e la localizzazione. Mediante le opportunità offerte dal calcolo automatico è possibile analizzare in modo operativamente utile anche le distribuzioni congiunte di questi indici, accertarne le regolarità fisiologiche e, tenendo conto delle informazioni disponibili sulle imprese fallite, quelle patologiche. La tecnica di analisi statistica normalmente utilizzata a questo proposito è l'analisi discriminante che, nella sua versione più semplice, permette di sintetizzare mediante una o più funzioni lineari (funzioni discriminanti) la performance dell'impresa e di accertare se vengono superate le soglie discriminanti per il giudizio sulla salute economica e finanziaria della stessa. Queste tecniche statistiche di diagnosi delle anomalie aziendali assumono una crescente importanza anche metodologica per i numerosi contributi riguardanti l'uso di reti neurali, algoritmi di partizionamento ricorsivo (RPA, Recursive Partitioning Algorithm) e analisi discriminante non parametrica.

Bibl.: A. Iacobini, Il controllo statistico della qualità, Roma 1985; A. Zanella, L'impiego della statistica nei sistemi produttivi: analisi della situazione attuale e prospettive, in Rivista di Statistica Applicata, 19, 3 (1986), pp. 155-90; AA.VV., Stato e prospettive dell'impiego della statistica e dell'informatica nella moderna gestione aziendale: il problema della formazione professionale, in Statistica, 47, 4 (1987), pp. 649-74; A. Erba, Statistica economica e materie affini. Prime riflessioni, ibid., 47, 2 (1987), pp. 227-40; G. Marbach, Le ricerche di mercato, Torino 1988; A. Mazzali, Lezioni di statistica aziendale, Verona 1988; L. Metelka, Statistica aziendale e analisi di mercato, Padova 1988; G. Marbach, Previsioni e misure di efficienza aziendale, Roma 1989; S. Troiani, Appunti di statistica aziendale, Bari 1991; A. Erba, Statistica aziendale: obiettivi e contenuti, Convegno sui metodi statistici nell'azienda, Trento 1992; U. Magagnoli, Introduzione alla sessione specializzata ''La statistica per la tecnologia, il controllo della produzione e la gestione aziendale'', Atti della 36ª Riunione scientifica della S.I.S., i, Pescara 1992, pp. 367-70; F. Tassinari, Statistica e discipline manageriali. Appunti per una discussione, ibid., pp. 407-18; M. Martini, I bisogni nelle imprese e la statistica, Convegno sui metodi statistici nell'azienda, Trento 1992; S. Brasini, F. Tassinari, G. Tassinari, Marketing e pubblicità. Approccio statistico all'analisi dei mercati di consumo, Bologna 1993; L. Molteni, L'analisi multivariata nelle ricerche di marketing. Applicazioni alla segmentazione della domanda e al mapping multidimensionale, Milano 1993.