Come misurare gli effetti della guerra in tempo reale*

In Ucraina la guerra ha sostanzialmente interrotto la normale raccolta dati da parte delle agenzie statistiche. Ma per stimare l’impatto economico del conflitto si possono utilizzare strumenti alternativi, come la luce notturna o le ricerche su Internet..

Stime senza dati ufficiali

L’invasione russa dell’Ucraina e la successiva introduzione della legge marziale hanno imposto gravi limitazioni alla raccolta e all’elaborazione dei dati da parte delle agenzie statistiche statali ucraine. La mancanza di dati tempestivi rende difficile valutare l’entità e la velocità dei cambiamenti nell’economia ucraina e quindi influisce sulla definizione delle politiche. Una valutazione tempestiva delle perdite umane e di capitale, insieme alle stime della contrazione del Pil, sono elementi preziosi nel dibattito in corso sulle strategie ottimali di riqualificazione postbellica (come indicato per esermpio da Garicano e coautori e Becker e coautori).

Per comprendere l’impatto a breve termine della guerra sull’attività economica, abbiamo aggregato previsioni ad alta frequenza del prodotto regionale lordo nelle regioni ucraine. Le nostre previsioni si basano su variabili e specifiche identificate in letteratura per tracciare con precisione il Pil durante eventi catastrofici, come disastri naturali o conflitti armati: intensità della luce notturna, comportamento di ricerca online e attività sui social media.

La nostra analisi preliminare suggerisce che l’attività economica è scesa a circa il 55 per cento dei livelli prebellici all’inizio della guerra, ma si è ripresa a circa l’85 per cento in aprile.

Gli indicatori alternativi

Ci basiamo sui recenti progressi dell’economia dello sviluppo che collegano i big data non convenzionali ai cambiamenti dell’attività economica. Sebbene imperfetti, sono largamente utilizzati per integrare, migliorare e persino sostituire, quando non sono a disposizione, le misure convenzionali dell’attività economica (per esempio in caso di disastri naturali).

Nei grandi paesi con forti differenze territoriali, le considerazioni regionali su rilevanti shock locali aggiungono dettagli importanti nella comprensione dello sviluppo generale. Vale la pena notare che né la localizzazione né la tempistica delle attività militari, da una parte e dall’altra, sono probabilmente esogene all’attività economica. Poiché il 30 per cento del Pil ucraino proviene da Kiev e dall’Oblast di Kiev, ma meno del 2 per cento dall’Oblast di Kherson, l’attività regionale è fondamentale per valutare correttamente gli effetti macro della guerra. Una guerra convenzionale è intrinsecamente una crisi geografica, con danni di intensità variabile nel tempo e distribuiti in modo disomogeneo nello spazio. Pertanto, il monitoraggio del suo impatto (anche su scala macro) richiede un’analisi geograficamente disaggregata ad alta frequenza. Queste dimensioni, insieme ai vincoli sui dati disponibili, rappresentano il contesto delle nostre previsioni.

In un’analisi a livello macro, gli indicatori ad alta frequenza sono volatili e più difficili da interpretare rispetto ai dati statistici consolidati. Tuttavia, fungono da approssimazioni credibili in caso di emergenza, come dimostrato durante la pandemia di Covid-19, quando l’uso di “dati rumorosi” (noisy data), ma ad alta frequenza, è diventato un grande vantaggio (come mostrato per esempio da Woloszko e da Chetty e coautori).

Luci notturne

Le luci notturne sono state utilizzate con successo per stimare l’attività economica sia a livello nazionale, sia a livello subnazionale. Se la luce notturna è un bene normale, le variazioni del suo consumo riflettono le variazioni del reddito. Poiché l’intensità luminosa può essere misurata regolarmente dallo spazio, si tratta di uno strumento popolare con metodologie ben sviluppate. Il problema principale nel suo utilizzo è che i dati rilevati a distanza sulla luce notturna possono essere influenzati dalle condizioni meteorologiche, quindi non possono essere utilizzati in modo affidabile con una frequenza molto elevata. Durante una guerra, le luci notturne possono essere meno affidabili per diversi motivi. In primo luogo, possono essere spente per evitare di essere prese di mira. In secondo luogo, gli incendi causati dai bombardamenti nemici non riflettono l’attività economica, mentre il fumo che generano può oscurarne una parte. In terzo luogo, le forze armate potrebbero utilizzare le luci in modo strategico per ingannare gli avversari. Sebbene consolidato, riteniamo che sia l’approccio meno affidabile in questo contesto e che possa sottostimare l’attività economica durante una guerra.

Google Trends

Ettredge e coautori hanno suggerito, e Choi e Varian hanno ulteriormente confermato, la rilevanza dei dati del motore di ricerca Google nelle previsioni in tempo reale (nowcasting) e a breve termine di un’ampia gamma di variabili economiche. Per qualsiasi termine di ricerca (o un gruppo di termini come “argomento” o “categoria”), Google riporta la popolarità delle richieste ricevute rispetto alle altre, anche con una ripartizione regionale. Un problema è che opera in quote piuttosto che in conteggi di ricerche. Ciò significa che durante una guerra potrebbe essere influenzato dalle variazioni del numero totale di ricerche.

Twitter

Le interazioni sui social media fungono da preziosa approssimazione del Pil sia nei confronti tra paesi sia a granularità geografiche più fini, come indicato da Indaco e Ortega-Bastida e coautori.

Utilizziamo il conteggio dei post di Twitter che contengono un’immagine e sono geolocalizzati in modo da corrispondere ai confini amministrativi degli oblast ucraini. Le quote di Tweet a livello di oblast (sul totale dei Tweet) sono positivamente associate alle quote di Pil a livello di oblast (sul Pil nazionale), come mostrato nella figura 1. Gli utenti di Twitter usano i post per comunicare con i loro amici e li utilizzano per comunicare consumi vistosi, quindi le variazioni di questa attività sono altamente correlate alle variazioni del reddito e delle tendenze di consumo. Il vantaggio di questo metodo è che, a differenza di Google Trends, risponde ai cambiamenti della popolazione locale.

Poiché il Pil regionale ucraino prebellico è misurato annualmente, i dati ci permettono di stimare i nostri modelli con una frequenza annuale. Le specifiche dei modelli sono guidate dalla letteratura citata in precedenza. Tutti i valori riportati sono aggiustati per l’inflazione e denominati in grivna (la valuta nazionale ucraina) del 2004.

Figura 1 – Pil e conteggio dei tweet a livello di oblast

L’attività economica in Ucraina nel 2022

La figura 2 mostra i dati aggregati a livello nazionale: il Pil misurato e le previsioni per il periodo 2012-2020, nonché le previsioni per il 2021 e il 2022 (i dati per il 2022 sono tracciati mensilmente e mostrano un valore annualizzato per ogni mese). Il modello con la migliore performance utilizza Google Trends e Twitter e segue da vicino il Pil misurato prima del 2021. Inoltre, prevede correttamente una crescita del Pil del 3,5 per cento nel 2021 (vicina al valore misurato nei dati della Banca Nazionale Ucraina). Sebbene i dati mensili per il 2022 contengano probabilmente molti elementi di “rumore”, offrono conclusioni intuitive: l’attività economica ha subito uno shock drammatico a marzo (-45 per cento rispetto al 2021) ma è rimbalzata ad aprile (-15 per cento rispetto al 2021). L’aggiunta delle luci notturne e degli effetti fissi regionali non fa molta differenza, ma l’utilizzo delle sole luci notturne suggerisce che l’attività economica è diminuita di circa il -40 per cento tra il 2021 e l’aprile 2022, che è la nostra previsione più bassa.

Figura 2 – Pil reale dell’Ucraina (annuale dal 2012 al 2021 e mensile tra gennaio e aprile 2022)

Nel complesso, i cambiamenti hanno due fonti: (1) quelli nelle aree controllate dall’Ucraina e (2) quelli nell’attività nelle aree controllate dalla Russia.

La figura 3 mostra le variazioni dell’attività economica con cui le diverse regioni hanno contribuito al totale nazionale tra il 2021 e il marzo 2022. A marzo, le regioni occupate non hanno dato alcun contributo (in rosso), le regioni non direttamente interessate (in giallo) hanno contribuito in misura leggermente inferiore rispetto al 2021, ma alcune regioni centrali e occidentali (in verde) hanno registrato livelli di attività più elevati. L’evidenza aneddotica indica che la massiccia migrazione interna e la delocalizzazione temporanea di aziende sono probabilmente responsabili di ciascun effetto positivo.

Figura 3 – Variazioni del Pil reale tra il 2021 e marzo 2022

La figura 4, infine, utilizza solo i dati di Google Trends, ma aumenta la frequenza delle osservazioni giornaliere (la figura 4 mostra i livelli giornalieri annualizzati del Pil). Sebbene i dati siano volatili, l’esercizio è utile per dimostrare due punti importanti. In primo luogo, suggerisce che, nei primi giorni di guerra, il livello di attività economica si è ridotto bruscamente di circa il 40 per cento. In secondo luogo, alla fine di marzo l’attività economica è aumentata. All’inizio di aprile era a circa l’80 per cento del livello medio registrato nel 2021. Un’analisi più approfondita mostra che gran parte dell’aumento di fine marzo proviene dalla città di Kiev e dal suo Oblast. Poiché le due aree sono fondamentali per il Pil nazionale, la vittoria di Kiev ha avuto conseguenze economiche molto importanti. I nostri indicatori suggeriscono anche che l’attività nelle aree occupate dalla Russia dal 2014 è aumentata prima dell’invasione ed è rimasta elevata nel 2022. I nostri risultati riflettono la situazione alla fine di aprile 2022 e potrebbero cambiare a seconda dell’andamento della guerra.

Figura 4 – Modello giornaliero per il Pil usando solo Google Trends come indicatore

* Le opinioni espresse in questa rubrica sono quelle degli autori e non rappresentano necessariamente le opinioni della Banca Nazionale Ucraina. Tradotto dall’inglese da Massimo Taddei. La versione originale uscita su VoxEU è disponibile qui.