LA DIGITALIZZAZIONE IN EUROPA

Tra il 2014 ed il 2021 è aumentata del 53%

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L’Eurostat calcola il valore della digitalization, che è considerata come la somma di due variabili ovvero “Penetrazione della banda larga tra le imprese” e “Individui con competenze digitali di basi”. Tali variabili insieme definiscono la presenza di un ambiente favorevole alla digitalizzazione.

Ranking della digitalizzazione nel 2021. Nel 2021 la Svizzera è al primo posto per valore della digitalizzazione con un ammontare pari a 211,43, a pari merito con la Danimarca, mentre al secondo posto vi è la Finlandia con un ammontare pari a 211,21 unità, seguita dall’Olanda con un ammontare pari a 205,52 unità. A metà classifica vi sono l’Estonia con un ammontare pari a 141,79 unità, seguita dalla Slovenia con un valore paria 136,50 unità e la Croazia con un valore pari a 125,36 unità. Chiudono la classifica la Macedonia del Nord con un ammontare pari a 72,47 unità, la Bulgaria pari ad un valore di 72,02 unità e la Bosnia con un ammontare pari a 54,69 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale della digitalizzazione.Cipro è al primo posto per valore della variazione percentuale della digitalizzazione con un ammontare pari a 638,88% equivalente ad un valore assoluto pari a 96,48, seguita dalla Serbia con un ammontare pari a 152,4% pari ad un valore di 57,2 e dalla Grecia con un ammontare pari a 100% equivalente ad un valore assoluto di 42,08 unità. A metà classifica vi è la Finlandia con una variazione percentuale del livello della digitalizzazione tra il 2014 ed il 2021 equivalente ad un valore del 32,17% pari a 51,41, seguita dalla Germania con un ammontare pari a 31,91% pari al 37,44 unità e dalla Lituania con un ammontare pari a 30,07% ovvero pari ad un valore di 36,7 unità. Chiudono la classifica la Bosnia con una variazione pari a 0,00, seguita dalla Lettonia con un valore pari a 1,86% pari a -2,07 unità ovvero pari ad una variazione di -6,03% pari a -6,4 unità. In ogni caso nel periodo considerato il valore della digitalizzazione è aumentato in media per i paesi considerati di un valore percentuale pari a 53,87% ovvero pari ad un valore di 35,78 unità.

Clusterizzazione. Di seguito viene ad essere realizzata una clusterizzazione per verificare se esistono dei raggruppamenti tra i paesi europei in termini di digitalizzazione. La clusterizzazione è un metodo non supervisionato che in questo caso viene realizzato attraverso l’applicazione dell’algoritmo k-Means ottimizzato attraverso l’utilizzo del coefficiente Silhouette. Il coefficiente Silhouette varia tra -1 e 1 e viene ottimizzato al tendere ad 1. Pertanto, viene ad essere scelto il coefficiente di Silhouette più elevato tra quelli disponibili tra i vari modelli di clusterizzazioni che sia tale che tutti i coefficienti di Silhouette calcolati anche per i singoli paesi siano positivi. Vengono così ad essere determinati tre diversi clusters ovvero:

  • Cluster 1: Germania, Austria, Slovenia, Spagna, Estonia, Lettonia, Portogallo, Irlanda, Lituania, Slovacchia, Belgio, Ucraina, Malta, Francia, Regno Unito, Repubblica Ceca, Ungheria, Lussemburgo;
  • Cluster 2: Finlandia, Olanda, Islanda, Svizzera, Danimarca, Norvegia;
  • Cluster 3: Bulgaria, Montenegro, Macedonia del Nord, Romania, Grecia, Bosnia, Serbia, Cipro, Italia, Polonia, Croazia, Turchia.

Dal punto di vista della mediana il cluster 2 ha un valore della mediana pari a 205,52, seguito dal cluster 1 con 145,44 e dal cluster 3 con un ammontare pari a 90,07. L’ordinamento dei cluster è pertanto C2>C1>C3.

Machine Learning and predictions. Sono stati utilizzati otto diversi algoritmi di machine learning addestrati con i dati dei 27 paesi analizzati tra il 2014 ed il 2021. Per valutare l’efficienza predittiva degli algoritmi è stato realizzato un modello di training del dataset pari al 70%. Il confronto di efficienza tra gli algoritmi è avvenuto considerando da un lato la massimizzazione dell’R-quadro e dall’altro lato la minimizzazione degli errori. Il risultato dell’analisi mostra come il seguente ordinamento di algoritmi:

  1. 1. ANN-Artificial Neural Network;
  2. 2. Simple Regression Tree;
  3. 3. Gradient Boosted Trees Regression;
  4. 4. Linear Regression;
  5. 5. Random Forest Regression;
  6. 6. Polynomial Regression;
  7. 7. PNN-Probabilistic Neural Network;
  8. 8. Tree Ensemble Regression.

Attraverso l’applicazione dell’algoritmo ANN-Artificial Neural Network attivato con machine learning nella funzione predittiva è possibile predire una riduzione del valore della digitalizzazione per i paesi europei pari ad un valore di -8,54%.

Conclusioni. In sintesi possiamo notare l’esistenza di una chiara distinzione tra i paesi per valore della digitalizzazione con i paesi del Nord Europa e la Svizzera in testa, i paesi del centro Europa al secondo posto e l’Est Europa significativamente distaccata al terzo posto. Occorre osservare che l’indicatore considerato prende in considerazione sia aspetti di tipo infrastrutturale, ovvero la presenza di reti, sia aspetti che fanno riferimento alla dimensione del capitale umano, ovvero la presenza di lavoratori aventi digital skills di base. Ne deriva che se i policy makers europei vogliono fare in modo che l’Europa vinca la sfida della digitalizzazione, soprattutto nella dinamica più ampia della tech war sino-americana, è assolutamente necessario che vengano ad essere aumentati gli investimenti nella digitalizzazione soprattutto nell’Est Europa. Infatti, poiché l’Est Europa è stato oggetto di investimenti industriali significativi ne deriva che quegli impianti che sono stati delocalizzati possono essere trasformati in “smart factories” con un incremento anche delle digital skills dei lavoratori. In questo modo, l’idea di conservare nell’Unione Europea degli elementi manifatturieri che siano comunque orientati alla digitalizzazione potrebbe trovare una piena applicazione nei paesi dell’Est Europa comportando anche un significativo beneficio per la popolazione. Inoltre occorre considerare che la digitalizzazione ha anche dei rilevanti effetti in termini di pubblica amministrazione ed efficienza dell’e-government, in quanto, generalmente, i paesi che hanno livelli più elevati di digitalizzazione hanno anche una pubblica amministrazione più digital oriented. Insomma, dinanzi allo scenario globale che vede la contrapposizione tra USA e Cina, l’Europa deve investire nel digitale, creando reti e capitale umano qualificato, e se necessario, suscitando anche fenomeni di mergers and acquisitions per creare dei digital global players europei. Inoltre occorre considerare che le politiche economiche della digitalizzazione sono anche prodromiche alla realizzazione delle smart cities e di quella green economy che l’Unione Europea rivendica come un proprio asset strategico.

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Angelo Leogrande

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