Ricerca indipendente e Open Data · Dati AMECO · 1960–2025
Conflitto · Capitale · Lavoro · Nascite — Relazioni numeriche negli ultimi 60 anni
le 4 operazioni su numeri pubblici
Il 1977 è stato il primo degli anni del calo demografico, il periodo - che stiamo attraversando - in cui il numero medio di nati da ciascuna donna è inferiore al necessario (2,1) per mantenere stabile la popolazione.
I conti seguenti riguarderebbero in egual misura anche gli uomini SE le coppie fossero indissolubili; non essendole, non è possibile (allo stato attuale delle norme) accertarsi di se e quanti figli ha avuto un uomo. Ma, grosso modo, . . .
E, d'altra parte, è alle donne l'ultima parola.
17,5 milioni di donne hanno vissuto (almeno in parte) l’età fertile durante il suddetto periodo e sono uscite dall’età fertile: fra il 1977 ed il 2025.
Di questi 17,5 , 7,2 milioni (41% , DUE SU CINQUE) non hanno raggiunto l’”obiettivo biologico minimo” dei due figli e sono composti da 4 milioni SENZA FIGLI e 3,2 milioni con un figlio solo; ad esse possono quindi essere ascritti 11,2 dei 14 milioni (13,8 , per maggior precisione) di mancate nascite di cui all’inizio.
Ai 6 milioni di donne che ancora non sono uscite dall’età fertile devono essere ascritti i 2,6 milioni di ulteriori nascite mancanti FINORA.
Le possibilità sono verosimilmente comprese fra 1,35 e 2,5 milioni di donne senza figli e fra 1 e 2 milioni con un figlio solo.
A comporre i 30 milioni di donne vanno poi i 4,7 milioni di nate dopo il 2005 ed l,6 di nate prima del 1942.
Fonti e dettagli in Appendice teorica
L'applicazione di strumenti matematici standard —
normalmente usati dalle principali istituzioni economiche per accertare nessi causali in controversie macroeconomiche complesse e con risvolti applicativi di ampiezza mondiale —
ha prodotto risultati la cui struttura e significatività coincidono con i criteri di validazione di tali controversie.
Questo porta ad affermare che in Italia:
1) dal 1977 al 2009, la progressiva diminuzione delle ore di sciopero (OSR) effettuate ha permesso l'incremento della quota di Reddito attribuita al Capitale (S1A) (speculare alla diminuzione della quota ottenuta dal Lavoro (S1B) - vedi Appendice).
2 ) dal 1977 al 2018, il suddetto incremento ha, a sua volta, statisticamente condizionato la diminuzione delle nascite (S2).
P(S2 ≤ 0 | S1A ≤ 0) < 1 ∧ P(S2 > 0 | S1A > 0) > 0.916
I.C. 95% [0.916 ; 1] · Clopper-Pearson · n = 42 · k = 42
Nessuno può garantire che RIequilibrare la distribuzione del Reddito sia
condizione sufficiente per far tornare le nascite all'equilibrio demografico.
Ma la probabilità che la fertilità non torni al livello di sostituzione in assenza di RIequilibrio delle componenti del Reddito è almeno del 91.6% con confidenza al 95%.
Individuato nel 1969 l'anno del massimo numero di ore di sciopero effettuate (l'anno dell'"Autunno Caldo", con 302 MILIONI - circa 13 ore per OGNI lavoratore ), si è posto:
OSR = OS / 302597
I dati assoluti sono in migliaia di ore. Dopo il 2009 l'Istat NON ha più rilevato questo dato, il che ha limitato al 2009 questa parte della presente indagine. OSR=1 nel 1969. La serie è adimensionale.
Nel contesto del PIL col metodo dei redditi (PIL = C + L + I), detto M = MAX(L/C) il massimo storico del rapporto Lavoro/Capitale (in Italia nel 1975, quando è stato L/C≈1), si pone:
S1A = (M − L/C) / (M + 1)
In Italia S1A = 0 quando L ≈ C. La serie è adimensionale e non richiede deflatori.
Posto N = Tasso di Fertilità Totale e 2.1 = tasso di sostituzione:
S2 = (2.1 − N) / N = 2.1/N − 1
S2 = 0 quando TFT = 2.1. S2 > 0 quando la fertilità è sotto soglia. Nel 2024: S2 ≈ 0.84 — mancano circa 0.8 figli per ogni figlio nato.
L'analisi delle due serie storiche OSR ed S1A è stata effettuata da un codice in Python appositamente sviluppato.
| Test | Risultato | Esito |
|---|---|---|
| ADF — OSR (livelli) | p = 0.1286 | I(1) ✓ |
| ADF — S1A (livelli) | p = 0.3931 | I(1) ✓ |
| Johansen bivariato | r > 0 | Cointegrazione ✓ |
| Significatività Alpha [OSR] | p = 0.1184 | Esogeneità debole ✓ |
| Significatività Alpha [S1A] | p = 0.0000 | Altamente significativo ✓ |
| Test sui Residui (Ljung-Box / ARCH) | p > 0.05 | Modello stabile ✓ |
Il test evidenzia un'asimmetria nella dinamica di aggiustamento: OSR mostra i tratti di una variabile debolmente esogena rispetto alla relazione di cointegrazione, mentre S1A si corregge in modo altamente significativo verso l'equilibrio di lungo periodo con OSR. Questo pattern è coerente con un meccanismo in cui il potere contrattuale guida l'aggiustamento distributivo, più di quanto S1A guidi OSR.
Ritardo ottimale p = 1. Il ritardo ottimale calcolato per la relazione OSR-S1A è p = 2. Rispetto alla analoga analisi effettuata sui dati (IP) degli iscritti ai partiti della sinistra, l'impatto dell'azione materiale OSR (o del suo ritiro) sulla distribuzione del Reddito raggiunge il picco (IRF) a t+4, IP a t+15.
I test sono poi stati eseguiti su [1960-1990], [1960-1991], . . fino al 2009. Dal 1990 al 2008, la relazione di lungo periodo tra scioperi e Capitale resta stabile: la cointegrazione è sempre confermata e il coefficiente di correzione d'errore del Capitale è significativo ogni anno, con lag ottimale pari a 1. Nel 2009 il lag ottimale sale a 2 e il test di Granger rileva, per la prima volta, una causalità di breve periodo significativa (p=0.0005) tra il calo degli scioperi e l'incremento del Capitale.
L'analisi delle due serie storiche S1A ed S2 è stata effettuata da un codice in Python appositamente sviluppato.
L'epoca stabile 1977–2018 è stata individuata automaticamente dal codice tramite selettore basato su correlazione e lunghezza del segmento — senza intervento manuale.
| Test | Risultato | Esito |
|---|---|---|
| ADF — S1A (livelli) | p = 0.2606 | I(1) ✓ |
| ADF — S2 (livelli) | p = 0.7253 | I(1) ✓ |
| Johansen bivariato | r > 0 | Cointegrazione ✓ |
| R² (OLS) | 0.9789 | 97.89% ✓ |
| p-value k2 (OLS) | 5.33 × 10⁻³⁶ | Altamente significativo ✓ |
| Jarque-Bera (normalità residui) | p = 0.924 | H₀ non rifiutata ✓ |
| Ljung-Box (autocorrelazione residui) | p = 0.108 | H₀ non rifiutata ✓ |
| ARCH (omoschedasticità residui) | p = 0.327 | H₀ non rifiutata ✓ |
Coefficiente di lungo periodo stimato con metrica L1: k1 = 5.3449 (OLS: k2 = 5.3187, RMSE = 0.0789). La relazione S2 ≈ 5.34*S1A indica che su 42 anni ad ogni millesimo di incremento della componente "Reddito da Capitale" del PIL sono corrisposti circa 53 nati in meno ogni 10.000 nati.
Ritardo ottimale p = 1. Coefficiente di correzione d'errore alpha = −0.316: la direzione dell'aggiustamento va da S2 verso S1, coerente con la direzione causale dall'economia alla demografia.
Il CUSUM rilevato (14.21 contro soglia critica 6.14), mostrando che i parametri non sono costanti nel periodo 1977–2018, evidenzia una rottura della stabilità strutturale dei parametri. Da ciò la successiva analisi TVP.
Moltiplicatore istantaneo (t+1): 0.709. Picco della risposta: t+10. Half-life: 10 anni. Gli effetti di uno shock su S1A sulla fertilità sono statisticamente trascurabili nel breve periodo (1-2 anni).
AR(1) locale su S2 nel periodo 2011–2018: 1.1128. Segnale di critical slowing down — S2 stava perdendo resilienza prima della rottura strutturale del 2018.
Il filtro di Kalman (Recursive LS) mostra che k_TVP è negativo fino al 1977 — la crescita economica beneficiava il Lavoro e la fertilità reggeva. Dal 1977 k_TVP cresce progressivamente fino a stabilizzarsi intorno a 4.1–4.3 dal 2003 in poi. I test di Chow sulle date storiche mostrano rotture strutturali significative nel 1984 (p = 0.0000, salto +2.98) e nel 1992 (p = 0.0000).
È stato prodotto anche un meta-codice che itera il codice anno per anno dal 2006 al 2025: i risultati mostrano che il segnale strutturale era identificabile nei dati già dal 2007 — undici anni prima della rottura del 2018. Con i dati disponibili nel 2007, il modello avrebbe già prodotto la stessa relazione cointegrata e la stessa stima di k1 che produce oggi.
Lo stesso codice è stato applicato senza modifiche alle serie S1A ed S2 di 7 ulteriori paesi. I risultati mostrano eterogeneità significativa:
| Nazione | Epoca stabile | R² OLS | ΣS1A*C/PIL 2025 |
|---|---|---|---|
| IT | 1977–2018 | 97.9% | 2.01 |
| FR | 1960–1977 | 90.8% | 1.23 |
| ES | 1960–1983 | 72.1% | 0.74 |
| DE | 1991–2012 | 66.2% | 0.77 |
| US | — | n.d. | 1.50 |
| UK | — | 16.0% | 3.03 |
| JA | — | 17.9% | — |
| KR | — | 28.7% | — |
La relazione strutturale robusta è confermata per l'Europa continentale (IT, FR, ES, DE). Per i paesi anglosassoni e asiatici il meccanismo non è identificabile con la sola relazione bivariata S1A-S2.
ΣS1A*C=ΣiS1A(i)*C(i), con i=anno; = Reddito Reale Aggiunto Totale, avuto in più dal Capitale rispetto alla condizione L/C=M , dall'anno in cui è stato L/C=M fino al 2025. Per la Germania l'anno in questione è stato il 2025 , quindi si è fatta la somma su tutto il periodo 1991-2025.
Risulta S1A(2025) = 0.0864. Una riduzione lineare di 0.014/anno per 6 anni dal 2027 porterebbe S1A(2033) = 0, cioè C = L.
Il trasferimento annuo X dal Capitale al Lavoro necessario soddisfa:
X = b · k · C / (1 + k + L/C) ≈ 14 miliardi di euro/anno
dove b = PIL(2026)/PIL(2025) e k = 0.028. Questa stima è da intendersi come limite inferiore teorico — il trasferimento reale necessario potrebbe essere maggiore per ragioni di economia politica.
14 miliardi annui per 6 anni è circa lo 0.7% del PIL 2025 — da confrontare con i 4.540 miliardi di trasferimento cumulativo già avvenuto e con i 13.807.363 nati mancanti dal 1977.
1) Si propone di considerare il Lavoro scindendo il vettore del fabbisogno fisico (c) nelle due componenti cp (Costo di Produzione) e cr (Costo di Riproduzione), da cui l'equazione dei prezzi perturbata:
[ A + l(cpT + crT) ] p ( 1 + r ) = p
2) Trattando la popolazione attiva come uno stock (H), la sua evoluzione nel tempo segue la legge di conservazione:
Ht+1 = ( 1 - δ ) Ht + Rt
Dove δ è il tasso di deterioramento (invecchiamento/mortalità) ed Rt è la componente riproduttiva (le nuove nascite), con un vincolo di dipendenza materiale esplicito: Rt = Rt(cr).
Dettagli e implicazioni nell'Appendice Teorica.
Progettazione metodologica e sviluppo del codice in Python: Gemini 3.1 Pro ( Google ).
Ricerca realizzata attraverso l'interazione analitica continua di Alessandro Maria Falconi
con Gemini 3.1 Pro e con l'apporto di Claude ( Anthropic ) per il controllo incrociato sulle scelte e l'analisi dei risultati.
Tutti i materiali sono pubblici e replicabili. I dati grezzi, i codici in Python, ed i relativi report sono disponibili su GitHub o su Zenodo.
→ Domande da porre ad un'AI per verificare i risultati in modo indipendente
Dall’osservazione che durante gli anni ’70 in Italia è stato (circa) C = L , cioè C / L = L / C = 1 e poi è stato sempre C > L , inizialmente si sono definite:
| S1a = ( C - (C + L) / 2 ) / C = ((C–L)/2)/C = ((C–L)/C)/2 ( 1 - L / C ) * (1/2) = ( 1 - L / C ) * ( 1/ ( 1 + 1 ) ) = ( 1 - L / C ) / ( 1 + 1 ) = incremento relativo del Capitale rispetto ai suoi anni peggiori , in cui era L / C = 1 |
S1b = ( ( C + L ) / 2 – L ) / L = ((C – L)/2)L =((C–L)/L)/2 ( C / L – 1 )*(1/2) = ( C / L – 1 ) * ( 1 / ( 1 + 1) ) = ( C / L – 1 ) / ( 1 + 1 ) = perdita relativa del Lavoro rispetto ai suoi anni migliori , in cui era C / L = 1 |
| calcolata la serie accessoria L/C e trovato M=MAX[L/C(i) , i=anno] , è definita S1A = ( M – L/C(i) ) / ( M + 1 ) . L’incremento del Capitale oggi è la perdita del Lavoro oggi, data dalla differenza fra quanto avrebbe preso se anche oggi ci fossero state le condizioni migliori per esso Lavoro, cioè di quando L/C è stato MAXIMO, e quanto ha effettivamente preso oggi. Posta Ci la quota del valore attribuita oggi ad C, L oggi prende Li = (Li/Ci )*Ci= L/C(i)*Ci ; Nelle condizioni storiche migliori per il Lavoro, questo avrebbe invece preso M*Ci. Quindi è l’incremento del Capitale = perdita del Lavoro = M*Ci - L/C(i)*Ci = ( M - L/C(i) )*Ci . Per definire l’incremento RELATIVO del Capitale bisogna definire il denominatore rispetto al quale relativizzare l’incremento; ed esso è NON l’economia di oggi = Ci + Li MA l'economia ipotetica che avremmo oggi sulla base delle assunzioni fatte sopra, cioè C = Ci ed L = M*Ci. Tale economia ipotetica vale quindi: = M*Ci + Ci =(M+1)Ci . Semplificando numeratore e denominatore per Ci, si ottiene S1A. |
calcolata la serie accessoria C/L e trovato m = min [C/L(i) , i=anno] , è definita S1B = ( C/L(i) - m ) / ( 1 + m ) . La perdita del Lavoro oggi è l’incremento del Capitale oggi , dato dalla differenza fra quanto ha effettivamente preso oggi e quanto avrebbe preso se anche oggi ci fossero state le condizioni peggiori per esso Capitale, cioè quando C/L è stato minimo. Posta Li la quota del valore attribuita oggi ad L, C oggi prende Ci = (Ci/Li )*Li= C/L(i)*Li ; Nelle condizioni storiche peggiori per il Capitale, questo avrebbe invece preso m*Li. Quindi è perdita del Lavoro = incremento del Capitale = C/L(i)*Li - m*Li = ( C/L(i) - m )*Li . Per definire la perdita RELATIVA del Lavoro bisogna definire il denominatore rispetto al quale relativizzare la perdita; ed esso è NON l’economia di oggi = Ci + Li MA l'economia ipotetica che avremmo oggi sulla base delle assunzioni fatte sopra, cioè L= Li e C = m*Li. Tale economia ipotetica vale: = Li + m*Li = ( 1 + m )*Li . Semplificando numeratore e denominatore per Li, si ottiene S1B. |
Per il principio di universalità del bilancio italiano, che si sostanzia nell'assenza di vincoli di destinazione nel sistema contabile, non è possibile collegare specificamente il gettito delle imposte indirette a singole macroaree di spesa.
D'altra parte, spese "personali" come l'istruzione e la sanità possono essere viste come "formazione professionale" e "componente della retribuzione per la spesa sanitaria".
Si è scelto quindi di ripartire la componente "Imposte indirette" I proporzionalmente tra C e L secondo i rispettivi pesi sul PIL privato.
Risulta:
L’ = L+I*(L/(L+C)) = L+(L*I/(L+C)) = L(1+I / (L+C)) ;
analogamente
C’ = C + I*(C/(L+C)) = C + (C*I/(L+C)) = C (1+I / (L+C)), da cui: C’/L’ = C/L;
l'assunto è quindi neutrale rispetto ai risultati e rende PIL = P = C’ + L’ un gioco a somma zero, il che, a sua volta, giustifica le definizioni date qui sopra delle serie S1.
I test sono stati comunque effettuati anche sulle serie modificate in ogni anno in base alla quota delle imposte indirette attribuibile alla spesa assistenziale pura (l'8%) nel 2025. Questi ultimi risultati sono in Risultati su serie alternative (righe 4 e 5) e nella Sinossi 2
Risulta S2(2025) = 0,086415 , da cui lo 0,014 di riduzione lineare annua per 6 anni per arrivare a S2(2033)=0 , cioè C=L.
Dev’essere , per gli anni i dal 2027 al 2032 inclusi, S2(i)-S2(i+1) = 0,014
cioè ( (M - L/C (i) ) / ( M + 1 ) ) – ( (M - L/C (i+1) ) / ( M + 1 ) ) = 0,014 ,
da cui ( (L/C (i+1) - L/C (i) ) = 0,014*( M + 1 ) = 0,028 = k
Detto b= PIL(2027) / PIL(2026) e supponendo (L/C)(2027)=(L/C)(2026) senza interventi,
la somma X da trasferire dal Capitale al Lavoro per cui sarebbe
(bL + X) / (bC - X) - (L/C) = k
è X = bkC / ( 1+k+L/C ) = b*13,5 miliardi,
che però potrebbe aumentare per motivi di economia POLITICA .
Cioè con un trasferimento annuo teorico minimo di circa 14 miliardi dal Capitale al Lavoro per sei anni si riporterebbe C=L.
Premesse:
1 ) dei tre principali partiti della "Prima Repubblica", solo il PCI-PDS-DS-PD ha mantenuto una certa continuità nel numero degli iscritti fino al 2009;
2 ) dopo il 1989 (anno della "Bolognina"), per continuità "sostanziale", ai dati degli iscritti del PDS sono stati aggiunti quelli di Rifondazione (PRC).
Per investigare la possibilità di affermare l'esistenza di una relazione "statisticamente caUSale", si sono sottoposti agli stessi test usati per la relazione "Capitale vs. Demografia" le seguenti coppie di serie storiche : {OS, S1A}, {IP, S1A} (IP=Iscritti ai Partiti), {OS+IP, S1A}, {OS, IP}.
1) {OS, S1A} - Il "motore primo" della Storia:
Le ore di sciopero si comportano matematicamente come una forza organica e indipendente.
Il confronto con le analisi degli altri casi conferma che è stato il ritiro autonomo della piazza ad aver "permesso" l'espansione strutturale del Capitale.
2) {IP, S1A}, {OS+IP, S1A} - La fragilità della forma-partito
Sostituendo le ore di sciopero con le tessere di partito (e poi aggiungendo queste a quelle), le stesse metriche matematiche restituiscono un'instabilità insanabile.
Mentre la piazza è un fenomeno fluido, il partito si rivela un costrutto dal "comportamento" più simile a strutture artificiali.
I modelli matematici, analizzando i dati in modo "cieco" rispetto agli eventi, individuano esattamente nel 1989 (la "Bolognina") e nel 1993 (Tangentopoli) i traumi storici che hanno interrotto la "continuità" delle serie.
3) {OS, IP} - La gerarchia Piazza-Partito
Mettendo a confronto diretto le due forze, l'analisi mostra che era l'azione di piazza ad alimentare la crescita degli iscritti al partito, e non viceversa.
I numeri misurano inoltre in circa 4 anni il "ritardo" temporale con cui la macchina burocratica recepiva gli impulsi delle fabbriche.
La diminuzione del conflitto materiale, svuotando le piazze, ha prima asfissiato la propria rappresentanza politica, e poi tolto i freni all'assolutizzazione del Capitale. E questo, per quanto visto prima, si è riverberato da ultimo sulla demografia del Paese.
La dinamica distributiva e il ruolo delle norme
L'identità contabile (S1A * C = S1B * L = D) può essere considerata un "misuratore del contesto normativo".
Assunto il parametro di riferimento (M) come determinato dall'accordo vigente in un certo anno rispetto alla distribuzione funzionale, in presenza di una variazione del rapporto Capitale/Lavoro da quell'anno al successivo, l'identità permette di valutare in che misura tale variazione è l'esito contabile dell'appropriazione consentita dall'assetto normativo vigente (contrattualistica, legislazione, rapporti di forza) rispetto alla pura variazione della tecnologia.
Per l'Italia, i test (Chow) di rottura strutturale associati all'analisi dinamica a parametri variabili (TVP) rilevano salti istantanei e altamente significativi (1984, 1992) che risultano difficilmente conciliabili con le curve tipiche dell'adozione graduale del progresso tecnico, ma che coincidono (i salti) temporalmente con precise cesure contrattuali e normative.
Le evidenze ottenute limitano quindi empiricamente la plausibilità di una spiegazione fondata esclusivamente sulla produttività marginale.
Per alcune nazioni la cointegrazione bivariata si è dimostrata insufficiente.
Il modello ha fornito risultati interessanti avendo introdotto S3 (scostamento relativo della CO2 dal valore minimo*).
Detta U la serie dei valori delle ppm di CO2 rilevate sul Mauna Loa e scelto 316,91 = U(1960) per uniformità con la disponibilità dei valori delle altre serie,
abbiamo definito
S3= ( U – 316,91 ) / U = 1 - 316,91 / U.
*( in effetti il valore minimo rilevato è quello del 1959, il primo della serie).
Oltre al vantaggio di essere composta da numeri puri , la S3 presenta quello di una crescita non esponenziale (è I(1)) e quindi adatta al tipo analisi qui effettuata .
S3 MOSTRA CHE LA QUANTITA’ DI CO2 ATMOSFERICA NEL 2025 E’ STATA DEL 25% PIU’ALTA DI QUELLA DEL 1960 – UN QUARTO IN PIU’