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I DUE ARTICOLI DI SETH ACKERMAN – 19 E 26 FEBBRAIO – CHE SPIEGANO COME I CONSUETI CONFRONTI SUI PIL E SULLA PRODUTTIVITÀ DI EUROPA E STATI UNITI POTREBBERO ESSERE DEL TUTTO INSENSATI. DI SETH ACKERMAN (dal substack di Ackerman, febbraio 2026)
Feb 26, 2026
Productivity statistics, Paul Krugman, and Hicks’s “shadows on the face of history”
Explaining why nonsensical numbers seemed to make sense.
In his Substack post mentioning my recent article, Paul Krugman makes a point that, as he says, is different from mine, but doesn’t contradict it: just because productivity grows faster in Country A than in Country B, that doesn’t mean Country A will necessarily get any richer relative to Country B.
This claim will surely strike many people as counterintuitive, if not incredible, which probably explains why Krugman takes the trouble to work through a detailed numerical example to demonstrate his point.
In Krugman’s example, the US tech sector experiences a productivity boom. But the boom leaves US GDP no higher relative to Europe — which lacks a tech sector of its own, in his stylized scenario — because with competitive markets, the increased productivity simply lowers US tech prices, which benefits Europe, too (or at least does it no harm.)
Krugman here is channeling the argument — or rather, half of the argument — made by John Hicks in his 1953 Oxford inaugural lecture, “The Long-Run Dollar Problem,” which, as it happens, was also about a US-Europe productivity gap.
What’s telling is that when Hicks made this argument — which today sounds surprising, if not heretical — he considered it to be nothing more than conventional wisdom. At the time, most English-speaking economists still lived in a mental world defined by the irenic liberalism of their Victorian forebears. If “classical economics,” as they called it then, had one big idea, it was that when one country (or individual, or class) progresses economically, everybody benefits; the economy isn’t a zero-sum game.
What prompted Hicks to revisit the question was the grim economic situation then prevailing in Europe, which seemed to discredit those comforting nostrums. Though we now remember the “postwar era” as a long, undifferentiated period of prosperity, that’s not how things looked in the late 1940s and early 1950s, when Europe was still struggling with intractable macroeconomic instability. The most visible manifestation of that instability, a malady we would now call a chronic balance-of-payments deficit, was then commonly referred to as Europe’s “dollar problem.”
The dollar problem seemed to pose an intellectual challenge to liberal economics because, in the judgment of most observers, its root cause was the enormous economic lead the United States had opened up vis-a-vis the Old World thanks to decades of breakneck productivity growth. Given how much more cheaply American firms could supply the market across a broad swath of industries, Europe appeared unable to sell enough exports to earn the dollars it needed to buy the very things (such as American machinery) it would need to catch up.
Some were now suggesting that Smith and Ricardo had been proven wrong after all. Maybe national economies could be harmed by other countries’ economic progress. Maybe the economy was, in some sense, a zero-sum game. In his lecture, Hicks set out to show that the tools of “classical” economics could both explain the dollar problem and define the exact conditions under which the old optimistic view would — and would not — hold.
The key distinction he drew was between what textbooks now call export-biased and import-biased growth. In the former, Country A’s productivity growth is beneficial to other countries because it’s concentrated in industries in which they do not compete. In the latter case, Country A’s progress can actually reduce the incomes of its trading partners, because it’s concentrated in sectors in which they formerly held a comparative advantage. Whether the irenic conclusions of classical theory hold or not is thus an empirical question that hinges on the actual pattern of trade and production:
“I do think that we see the shadows of such patterns across the face of history. Western Europe is not the first metropolis of trade and industry which has suffered from the competition of the new lands which it has itself developed; there was, I fancy, an element of this same process in the decline of ancient Greece; we ourselves in this island grew great in the fifteenth century and later at the expense of the Flemish and Italian centres on which we had formerly depended. But though such historical examples warn us that the process under discussion is not at all uncommon, they also indicate that there is nothing inevitable about its denouement.”
Since the 1980s, the default conventional wisdom has switched completely. You no longer have to convince educated people, as Hicks felt the need to do, that one country’s economic gain might be an another’s loss. “We live in a competitive world” is now the lowest common denominator cliché of economic discourse. This helps to explain why the business press has lately been full of charts like those below. The numbers just seem so perfectly in tune with the narrative: America’s world-beating tech industry is surging ahead. Surely Europe must be suffering the consequences.
(Sorry to pick on the Financial Times, which has been no worse than others.)
What I set out to show in my own article, on the statistics of US-Europe productivity comparisons, is that these numbers are almost certainly wrong.
Feb 19, 2026
Europe’s productivity keeps outpacing the US
A closer look at some famous statistics.
UPDATE: Paul Krugman comments in a post on his Substack: “This post was inspired in large part by an extremely informative post by Seth Ackerman that has generated a lot of discussion in the circle of economists who worry about such matters.”
Since COVID, a narrative about economic stagnation in Europe alongside booming productivity in America — “Eurosclerosis,” to use an old but newly fashionable term — has attained the status of accepted fact in discussions of global politics. Though analysts may differ about what conclusions to draw or what steps should be taken, the “fact” itself is seldom questioned.
Since all of the relevant numbers on this subject come from a handful of marquee statistical series produced by leading international organizations — and since they’re all constantly scrutinized and litigated by legions of economists and policy experts — you might think the raw facts contained in them would be a settled question. But there’s a serious problem lurking in these data, one that seems to have gone entirely unnoticed in the discourse.
To compare GDP levels between countries, raw monetary figures — like the UK’s 2.9 trillion pounds of 2024 GDP or the US’s 29.2 trillion dollars — have to be converted to a common unit of measure. This is typically done using purchasing power parities (PPPs), which are like ordinary exchange rates, but adjusted for differences in national price levels.
For example, in 2024 the UK’s market exchange rate was 0.782 pounds to the dollar, meaning 100 US dollars could buy 78.2 pounds on the currency market. But according to the PPP data, a basket of goods that cost $100 in America only cost 66.4 pounds in the UK, because the UK price level, after converting from dollars to pounds, was about 15% lower than America’s. At the PPP ratio of 0.664, therefore, UK GDP was about 15% higher than at market exchange rates: $4.2 trillion vs. $3.7 trillion.
The national price levels that go into these calculations are measured just as you might expect: armies of clipboard-wielding field economists in countries around the world collect prices on thousands of products, which are then carefully matched with comparable products in other countries. This global effort is coordinated by the International Comparison Program (ICP), an official UN body housed at the World Bank, which releases a fresh set of global estimates every few years, most recently for 2021.
According to these data, which are available at the World Bank’s website, the 17 countries of Western Europe (a) had a combined PPP-converted GDP of $28.8 trillion in 2024 — almost identical to the US’s $29.2 trillion. If you go back a decade, to 2014, the numbers are, again, almost identical: $17.2 trillion versus $17.6 trillion. Go back another decade, to 2004, and the numbers are once again essentially the same: $11.9 trillion versus $12.2 trillion.
Judging from these figures, Europe’s GDP would seem to be keeping pace with America’s just fine, pace conventional wisdom. Why, then, do we constantly hear the opposite?
The answer is that there are two PPP-converted GDP data series, and they tell completely different stories about Europe’s relative performance.
In addition to the series from which the numbers above are drawn, which is labeled “GDP, PPP (current international $)” in the World Bank dataset, there’s another series called “GDP, PPP (constant 2021 international $)” Nearly identical twinned series are published by other institutions, such as the OECD’s ”PPP-converted GDP, current prices” and “PPP-converted GDP, chain-linked volume.“ For brevity, I’ll refer to these two types of data generically as current-price and constant-price GDP.
Although the two metrics give similar numbers for the most recent year (2024), the constant-price series diverges further and further from the current-price series the deeper you go back in time, with Europe appearing to get richer and richer relative to America, and thus poorer and poorer as you approach the present.
According to the constant-price GDP metric, US output exceeded Europe’s by 4.3% in 2024. But go back a decade earlier, to 2014, and the positions are reversed, with Europe’s GDP exceeding the US’s by 5.5%. Go back another decade, to 2004, and Europe’s advantage grows to 13.7%.
Go all the way back to 1990, the start of the World Bank series, and Europe’s GDP is reported to be 30% larger than America’s. Those who claim that Europe’s economy is lagging rest their case on the credibility of these numbers.
The organizations that publish these series typically explain the difference between them by saying that current-price PPPs are appropriate for comparing GDP between countries at a single point in time while constant-price PPPs are designed for comparisons across different years.
But clearly something is missing from this explanation because, logically speaking, it can’t both be the case that the US and Europe had the same GDP in 2014 and the same GDP again in 2024 (per the current-price series), and also that America’s GDP grew dramatically faster than Europe’s between those years (per the constant-price series).
To understand what’s really going on with these numbers, consider the following example: suppose in a given year the US produces 1 million watches and 500,000 clocks while Europe produces 1 million clocks and 500,000 watches. If the price of both products, in both countries, is equal to 1, the level of GDP is the same in both places (1.5 million).
Then suppose the following year the numbers remain unchanged, except that the price of watches falls to 0.9. Since the US is more specialized in watch production while Europe is more specialized in clocks, America’s GDP in “current prices” will have fallen relative to Europe’s (by 3.4%), even though in both places the physical volume of production remains exactly the same as before (b).
This is why, to get a purely real (”physical”) measure of internationally comparable GDP growth over time, you have to adjust not only for differences in overall national price levels (as the current-price series does) but also for changes in relative product prices over time, so that countries’ production volumes don’t appear to be rising or falling just because they happen to produce goods whose prices are moving up or down. This adjustment for changing product prices is the raison d’être of constant-price GDP.
But while, conceptually, such adjustments make sense, there is a huge problem with the way the statisticians go about it. Whereas the current-price series converts each year’s GDP into internationally comparable dollars using PPP ratios, the constant-price series does this only for the current year’s GDP. For all prior years, the numbers are simply extrapolated backwards using the annual GDP growth rates published by the various national statistical agencies. Thus, the higher a country’s official growth rate, the poorer it appears to have been in the past (and vice versa).
Of course, each national statistical agency duly adjusts for changing product prices within its own economy, using methods that presumably ensure internal consistency over time. But in adopting these growth rates for purposes of international comparison, the constant-price GDP series simply assumes that different countries’ growth statistics are, in fact, comparable: that when countries measure their own GDP — including, crucially, the price indexes used to convert nominal into real GDP — they use mutually consistent concepts and methods.
Unfortunately, that is not the case. This becomes painfully obvious when you look at prices for tradable manufactured goods. Although the actual prices of such goods, in a globalized economy, march practically in lockstep across countries, there is no such uniformity in the official price statistics, which reflect the idiosyncratic measurement methods employed by different national statistical agencies — in particular the highly subjective techniques they use to adjust for changes in product quality over time.
Those methods are all over the map. For example, a 2019 article by a Federal Reserve economist highlights the “mysterious” and “wildly different” rates of decline in official price indexes for mobile phones over the years 2008-2018. These ranged from -18% in Australia, to -52% in the US and Canada, to more than -90% in the UK and New Zealand. “The magnitude of this variation is highly implausible,” the author notes drily, stressing “the need for international harmonization.”
A 2023 paper by a former Japanese Ministry of Finance economist reports that while television-set prices declined by 85% in the US (BLS) price index over 2005-2015, they increased by 8% in Japan’s official statistics.
Even within the European Union, where statistical procedures are subject to a strong dose of harmonization, thanks to Eurostat, Bundesbank economists noted recently that in 2017-2021, measured price declines for mobile phones ranged from -16% in Germany to -50% in Italy, even though, according to barcode-scanner data, the actual rate of price change in those countries was identical. “Our findings emphasize the need for greater harmonization and transparency,” the authors conclude.
To be sure, the official statistics have some points in their favor. National statistical agencies are uniquely able to measure prices at very fine levels of product detail and to aggregate them with precisely measured weights. For many products, especially non-tradable services, it may be hard to find exact equivalents across countries, as required for accurate PPP comparisons. There are also, perhaps, less lofty reasons why Big Stat might prefer to simply copy-and-paste official growth rates into the PPP numbers (a question I’ll return to below).
Whatever the reasons, the end result is a serious problem of inconsistency in the data: each time the ICP carries out a new round of global price comparisons, it finds cross-country relative price-level trends that conflict dramatically with those implied by the national price indexes. Instead of taking that information on board, the organizations effectively sweep it under the rug, plucking out a single year’s GDP to “anchor” the data, then filling in the growth rates with numbers from the national accounts.
Over time, such inconsistencies accumulate, yielding historical absurdities like the notion that the US economy was 30% smaller than Western Europe’s in 1990 — or that productivity in Italy was 20% higher than in the US. (Yes, that’s what the OECD data say.)
I’m not, of course, the first person to notice this problem. It’s been discussed in the technical literature for years. As far back as 1998, the Ryten Report, a high-level independent review of the PPP program solicited by the IMF and World Bank, warned that the problem of “incoherence over time” was “most damaging to the credibility of the PPP exercise” and that this “damaging criticism” would haunt the program “until there is a plausible answer.”
It was in response to such criticism that, more than a decade ago, economists at the University of Groningen’s Growth and Development Center (GDC), stewards of the venerable Penn World Table (PWT) dataset, began developing an alternative set of PPP metrics that don’t simply copy-and-paste official growth rates. And since the GDC serves as a kind of R&D lab for the global PPP project (c), its judgments carry more than usual weight.
The key GDP metric that emerged from this work, labeled rgdpo in the PWT dataset (r for “real”; o for “output”), is designed to address the shortcomings of both current-price and constant-price PPPs.
Unlike current-price GDP, rgdpo adjusts for changing product prices over time, avoiding the watch/clock problem described above. Unlike constant-price GDP, it accepts the reality of the price-level trends found in successive ICP waves, using data from the national accounts only to “interpolate” for years between ICP rounds and “extrapolate” for years since the latest round. This eliminates the inconsistency problem. (By necessity, this means rgdpo only gives distinctive results for years up to 2021, the last ICP comparison year, which is why the charts below stop at 2021.)
The newest PWT results, just released last October, are unequivocal: Europe’s performance as measured by rgdpo looks a lot like the current-price GDP series — with its steady trend relative to the US — but nothing like the downward-sloping constant-price series (d) .
And if we use the data to calculate productivity growth (GDP her hour worked), it turns out that, far from lagging the US, Europe is gaining on it: its productivity was 92%, 94%, and 94% of the US level in the early 2010s, late 2010s, and 2020s, respectively — figures that rise to 96%, 97%, and 98% if we use ILO hours data, which are likely more comparable (e).
It’s certainly possible that at some point in the future international statistical bodies could end up adopting the PWT approach. But even setting technical obstacles aside, it’s easy to see why they might be reluctant.
The growth rate of GDP, like a papal bull, is a solemn pronouncement of truth, handed down from on high, on a question of profound temporal (and to some devotees of the GDP cult, spiritual) importance. If organizations like the World Bank and OECD were to opt for the PWT method, there would henceforth be “two GDP growth rates,” akin to the two popes of the Middle Ages.
Heretical questions would surely follow. Who knows what bedlam might ensue?
(a)
Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Iceland, Ireland, Italy, Luxembourg, Netherlands, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, and the UK. In this article, “Europe” refers to these countries.
(b)
While this sounds similar to the terms of trade, it doesn’t depend on which products a country imports or exports; it only matters which products the country produces.
(c)
The PWT began its life as the flagship product of the University of Pennsylvania’s International Comparisons Unit, a UN-sponsored research group led by Robert Summers (father to Larry) that pioneered the collection of global PPP data in the 1960s. The unit was absorbed into the official UN statistical apparatus in the 1970s and is now the International Comparison Program. The PWT, now housed at the GDC, lives on as an independent research program, with close institutional links to the official statistical organizations. .
(d)
This shouldn’t really be surprising: economic forces already see to it that rich countries produce similar products; they do nothing to ensure the comparability of government statistics.
(e)
Although different international databases (OECD, PWT, ILO, AMECO) give similar numbers for total hours worked in Europe, they differ wildly for US hours. Of these, the ILO numbers are closest to those found in the BLS’s now-defunct International Labor Comparisons (ILC) database, which was expressly harmonized for US comparability. (The ILC was eliminated in 2013 due to sequestration budget cuts; its data end in 2011.)
Statistiche sulla produttività, Paul Krugman e le “ombre sul volto della storia” di Hicks.
Spiegare perché dei numeri senza senso è sembrato avessero un senso.
Nel suo post su Substack in cui cita il mio recente articolo, Paul Krugman fa un’osservazione che, come dice lui stesso, è diversa dalla mia, ma non la contraddice [1]: solo perché la produttività cresce più velocemente nel Paese A che nel Paese B, ciò non significa necessariamente che il Paese A diventerà più ricco rispetto al Paese B.
Questa affermazione sembrerà sicuramente controintuitiva a molti, se non addirittura incredibile, il che probabilmente spiega perché Krugman si prenda la briga di elaborare un esempio numerico dettagliato per dimostrare il suo punto di vista.
Nell’esempio di Krugman, il settore tecnologico statunitense sperimenta un boom di produttività. Ma questo boom non fa sì che il PIL degli Stati Uniti sia più elevato rispetto a quello europeo – che, nel suo scenario stilizzato, non possiede un proprio settore tecnologico – perché, in mercati competitivi, l’aumento della produttività si limita a ridurre i prezzi della tecnologia negli Stati Uniti, il che avvantaggia anche l’Europa (o quantomeno non la danneggia).
Krugman qui riprende l’argomentazione – o meglio, metà dell’argomentazione – avanzata da John Hicks nella sua lezione inaugurale del 1953 a Oxford, ” Il problema del dollaro nel lungo periodo “, che, guarda caso, riguardava anch’essa un divario di produttività tra Stati Uniti ed Europa.
Ciò che è significativo è che quando Hicks formulò questa tesi – che oggi suona sorprendente, se non eretica – la considerava nient’altro che una convinzione comune. All’epoca, la maggior parte degli economisti di lingua inglese viveva ancora in un mondo mentale definito dal liberalismo conciliante dei loro predecessori vittoriani. Se “l’economia classica”, come la chiamavano allora, aveva un’idea fondamentale, era che quando un paese (o un individuo, o una classe) progredisce economicamente, tutti ne traggono beneficio; l’economia non è un gioco a somma zero.
Ciò che spinse Hicks a riconsiderare la questione fu la cupa situazione economica che allora prevaleva in Europa, la quale sembrava screditare quei rassicuranti rimedi. Sebbene oggi ricordiamo il “dopoguerra” come un lungo e indifferenziato periodo di prosperità, la situazione era ben diversa tra la fine degli anni ’40 e l’inizio degli anni ’50, quando l’Europa era ancora alle prese con una persistente instabilità macroeconomica. La manifestazione più evidente di tale instabilità, un problema che oggi definiremmo un deficit cronico della bilancia dei pagamenti, era allora comunemente nota come il “problema del dollaro” europeo.
Il problema del dollaro sembrava rappresentare una sfida intellettuale per l’economia liberale perché, a giudizio della maggior parte degli osservatori, la sua causa principale risiedeva nell’enorme vantaggio economico che gli Stati Uniti avevano accumulato rispetto al Vecchio Continente grazie a decenni di crescita vertiginosa della produttività. Dato che le imprese americane potevano rifornire il mercato a costi molto inferiori in un’ampia gamma di settori, l’Europa sembrava incapace di esportare a sufficienza per guadagnare i dollari necessari ad acquistare proprio quei beni (come i macchinari americani) di cui avrebbe avuto bisogno per recuperare il divario.
Alcuni dunque suggerivano che, dopotutto, Smith e Ricardo si erano sbagliati. Forse le economie nazionali potevano essere danneggiate dal progresso economico di altri paesi. Forse l’economia era , in un certo senso, un gioco a somma zero. Nella sua conferenza, Hicks si propose di dimostrare che gli strumenti dell’economia “classica” potevano sia spiegare il problema del dollaro sia definire le condizioni precise in cui la vecchia visione ottimistica si sarebbe dimostrata valida, o meno.
La distinzione fondamentale che egli fece fu quella tra ciò che i manuali oggi chiamano crescita orientata alle esportazioni e crescita orientata alle importazioni. Nel primo caso, la crescita della produttività del Paese A è vantaggiosa per gli altri paesi perché è concentrata in settori in cui questi non competono. Nel secondo caso, il progresso del Paese A può effettivamente ridurre i redditi dei suoi partner commerciali, perché è concentrato in settori in cui in precedenza detenevano un vantaggio comparato. Se le conclusioni concilianti della teoria classica siano valide o meno è quindi una questione empirica che dipende dall’effettivo modello di scambi e produzione.
“Credo che si possano scorgere le tracce di questi schemi nel corso della storia. L’Europa occidentale non è la prima metropoli commerciale e industriale ad aver sofferto la concorrenza delle nuove terre che essa stessa ha contribuito a sviluppare; immagino che un elemento di questo stesso processo si sia manifestato anche nel declino dell’antica Grecia; noi stessi, in quest’isola, siamo cresciuti nel XV secolo e successivamente a spese dei centri fiamminghi e italiani da cui dipendevamo in precedenza. Ma sebbene questi esempi storici ci avvertano che il processo in questione non è affatto raro, indicano anche che il suo esito non è affatto inevitabile.”
Dagli anni ’80, il pensiero comune è completamente cambiato. Non è più necessario convincere le persone istruite, come sentiva il bisogno di fare Hicks, che il guadagno economico di un paese possa corrispondere alla perdita di un altro. “Viviamo in un mondo competitivo” è ormai il cliché più diffuso nel discorso economico. Questo aiuta a spiegare perché la stampa economica sia ultimamente piena di grafici come quelli qui sotto. I numeri sembrano perfettamente in linea con la narrazione: l’industria tecnologica americana, leader mondiale, è in piena espansione. Sicuramente l’Europa ne sta subendo le conseguenze.
(Mi scuso se prendo di mira il Financial Times, che non si è comportato peggio di altri.)
Nel mio articolo , incentrato sulle statistiche relative ai confronti di produttività tra Stati Uniti ed Europa, ho cercato di dimostrare che questi numeri sono quasi certamente errati.
19 febbraio 2026
La produttività europea continua a superare quella statunitense.
Uno sguardo più da vicino ad alcune statistiche famose.
AGGIORNAMENTO: Paul Krugman commenta in un post sul suo Substack: “Questo post è stato in gran parte ispirato da un post estremamente informativo di Seth Ackerman che ha generato molte discussioni nella cerchia degli economisti che si occupano di queste questioni.”
Dall’inizio della pandemia di COVID-19, la narrazione di una stagnazione economica in Europa a fronte di una crescita esponenziale della produttività in America – ” eurosclerosi “, per usare un termine vecchio ma tornato di moda – ha acquisito lo status di fatto assodato nelle discussioni di politica globale. Sebbene gli analisti possano avere opinioni diverse sulle conclusioni da trarre o sulle misure da adottare, il “fatto” in sé viene raramente messo in discussione.
Poiché tutti i dati rilevanti su questo argomento provengono da una manciata di serie statistiche di spicco prodotte da importanti organizzazioni internazionali – e poiché sono costantemente esaminate e contestate da schiere di economisti ed esperti di politica – si potrebbe pensare che i fatti grezzi in esse contenuti siano una questione risolta. Ma c’è un grave problema che si cela in questi dati, un problema che sembra essere passato completamente inosservato nel dibattito.
Per confrontare i livelli del PIL tra i paesi, le cifre monetarie grezze, come i 2.900 miliardi di sterline di PIL del Regno Unito nel 2024 o i 29.200 miliardi di dollari degli Stati Uniti , devono essere convertite in un’unità di misura comune. Ciò viene in genere fatto utilizzando le parità di potere d’acquisto (PPA), che sono simili ai normali tassi di cambio, ma aggiustati per le differenze nei livelli dei prezzi nazionali.
Ad esempio, nel 2024 il tasso di cambio di mercato del Regno Unito era di 0,782 sterline per dollaro , il che significa che 100 dollari statunitensi potevano acquistare 78,2 sterline sul mercato valutario. Ma secondo i dati PPP, un paniere di beni che costava 100 dollari in America costava solo 66,4 sterline nel Regno Unito, perché il livello dei prezzi nel Regno Unito, dopo la conversione da dollari a sterline, era inferiore di circa il 15% rispetto a quello americano. Con un rapporto PPP di 0,664 , quindi, il PIL del Regno Unito era superiore di circa il 15% rispetto a quello calcolato con i tassi di cambio di mercato: 4,2 trilioni di dollari contro 3,7 trilioni di dollari.
I livelli dei prezzi nazionali utilizzati in questi calcoli vengono misurati come ci si potrebbe aspettare: schiere di economisti sul campo, armati di appunti, raccolgono i prezzi di migliaia di prodotti in tutto il mondo, che vengono poi accuratamente confrontati con prodotti analoghi in altri paesi. Questo sforzo globale è coordinato dall’International Comparison Program (ICP), un organismo ufficiale delle Nazioni Unite con sede presso la Banca Mondiale, che pubblica una nuova serie di stime globali ogni pochi anni, l’ultima delle quali relativa al 2021 .
Secondo questi dati, disponibili sul sito web della Banca Mondiale , i 17 paesi dell’Europa occidentale (a) avevano un PIL combinato, convertito a parità di potere d’acquisto (PPP), di 28.800 miliardi di dollari nel 2024, quasi identico ai 29.200 miliardi di dollari degli Stati Uniti. Se si torna indietro di un decennio, al 2014, le cifre sono di nuovo quasi identiche: 17.200 miliardi di dollari contro 17.600 miliardi di dollari. Tornando indietro di un altro decennio, al 2004, le cifre sono ancora una volta sostanzialmente le stesse: 11.900 miliardi di dollari contro 12.200 miliardi di dollari.
A giudicare da questi dati, il PIL europeo sembrerebbe tenere il passo con quello americano, contrariamente a quanto si pensa comunemente. Perché, allora, sentiamo continuamente dire il contrario?
La risposta è che esistono due serie di dati sul PIL convertite in PPP, e raccontano storie completamente diverse sull’andamento relativo dell’Europa.
Oltre alla serie da cui sono tratti i dati sopra riportati, etichettata ” PIL, PPP (dollari internazionali correnti )” nel dataset della Banca Mondiale, esiste un’altra serie denominata ” PIL, PPP (dollari internazionali costanti 2021) “. Serie quasi identiche e gemelle sono pubblicate da altre istituzioni, come il ” PIL a prezzi correnti convertito in PPP” e il “PIL a prezzi costanti convertito in PPP” dell’OCSE . Per brevità, mi riferirò a questi due tipi di dati genericamente come PIL a prezzi correnti e PIL a prezzi costanti .
Sebbene i due indicatori forniscano numeri simili per l’anno più recente (2024), la serie a prezzi costanti diverge sempre di più dalla serie a prezzi correnti man mano che si va indietro nel tempo, con l’Europa che sembra diventare sempre più ricca rispetto all’America, e quindi sempre più povera avvicinandosi al presente.
Secondo il calcolo del PIL a prezzi costanti, nel 2024 la produzione statunitense ha superato quella europea del 4,3%. Ma tornando indietro di un decennio, al 2014, la situazione si inverte, con il PIL europeo che supera quello statunitense del 5,5%. Risalendo ulteriormente di un decennio, al 2004, il vantaggio dell’Europa sale al 13,7%.
Tornando indietro al 1990, all’inizio della serie di dati della Banca Mondiale, si scopre che il PIL europeo era superiore del 30% a quello americano. Chi sostiene che l’economia europea sia in ritardo basa le proprie argomentazioni sulla credibilità di questi numeri.
Le organizzazioni che pubblicano queste serie in genere spiegano la differenza tra di esse affermando che le PPP a prezzi correnti sono appropriate per confrontare il PIL di diversi paesi in un singolo momento, mentre le PPP a prezzi costanti sono concepite per confronti tra anni diversi.
Ma è evidente che in questa spiegazione manca qualcosa, perché, logicamente parlando, non è possibile che Stati Uniti ed Europa abbiano avuto lo stesso PIL nel 2014 e di nuovo lo stesso PIL nel 2024 (secondo la serie a prezzi correnti), e che allo stesso tempo il PIL americano sia cresciuto in modo significativamente più rapido di quello europeo tra questi due anni (secondo la serie a prezzi costanti).
Per comprendere appieno il significato di questi numeri, consideriamo il seguente esempio: supponiamo che in un dato anno gli Stati Uniti producano 1 milione di orologi da polso e 500.000 orologi da parete, mentre l’Europa produca 1 milione di orologi da parete e 500.000 orologi da polso. Se il prezzo di entrambi i prodotti, in entrambi i paesi, è pari a 1, il livello del PIL è lo stesso in entrambi i luoghi (1,5 milioni).
Supponiamo quindi che l’anno successivo i numeri rimangano invariati, tranne per il fatto che il prezzo degli orologi scende a 0,9. Poiché gli Stati Uniti sono più specializzati nella produzione di orologi, mentre l’Europa è più specializzata nella produzione di orologi da parete, il PIL americano a “prezzi correnti” sarà diminuito rispetto a quello europeo (del 3,4%), anche se in entrambi i casi il volume fisico della produzione rimane esattamente lo stesso di prima (b) .
Ecco perché, per ottenere una misura puramente reale (“fisica”) della crescita del PIL comparabile a livello internazionale nel tempo, è necessario correggere non solo le differenze nei livelli generali dei prezzi nazionali (come fa la serie a prezzi correnti), ma anche le variazioni dei prezzi relativi dei prodotti nel tempo, in modo che i volumi di produzione dei paesi non sembrino aumentare o diminuire solo perché producono beni i cui prezzi si muovono al rialzo o al ribasso. Questa correzione per le variazioni dei prezzi dei prodotti è la ragion d’essere del PIL a prezzi costanti.
Sebbene, concettualmente, tali aggiustamenti abbiano senso, il metodo utilizzato dagli statistici presenta un grosso problema. Mentre le serie a prezzi correnti convertono il PIL di ogni anno in dollari comparabili a livello internazionale utilizzando i rapporti di parità del potere d’acquisto (PPP), le serie a prezzi costanti lo fanno solo per il PIL dell’anno in corso . Per tutti gli anni precedenti, i dati vengono semplicemente estrapolati a ritroso utilizzando i tassi di crescita annuali del PIL pubblicati dai vari istituti nazionali di statistica. Di conseguenza, maggiore è il tasso di crescita ufficiale di un paese, più povero appare in passato (e viceversa).
Naturalmente, ogni agenzia statistica nazionale effettua le opportune correzioni per tenere conto delle variazioni dei prezzi dei prodotti all’interno della propria economia , utilizzando metodi che presumibilmente garantiscono la coerenza interna nel tempo. Tuttavia, nell’adottare questi tassi di crescita a fini di confronto internazionale , la serie del PIL a prezzi costanti presuppone semplicemente che le statistiche di crescita dei diversi paesi siano, di fatto, comparabili: ovvero che quando i paesi misurano il proprio PIL – inclusi, aspetto cruciale, gli indici dei prezzi utilizzati per convertire il PIL nominale in PIL reale – utilizzino concetti e metodi reciprocamente coerenti.
Purtroppo, non è così. Ciò diventa dolorosamente evidente se si osservano i prezzi dei beni manifatturieri commerciabili. Sebbene i prezzi effettivi di tali beni, in un’economia globalizzata, si muovano praticamente di pari passo nei vari paesi, non esiste alcuna uniformità nelle statistiche ufficiali sui prezzi, che riflettono i metodi di misurazione peculiari impiegati dai diversi istituti statistici nazionali, in particolare le tecniche altamente soggettive utilizzate per correggere le variazioni di qualità del prodotto nel tempo.
Questi metodi sono estremamente diversi tra loro. Ad esempio, un articolo del 2019 di un economista della Federal Reserve evidenzia i tassi di calo ” misteriosi” e “estremamente differenti ” degli indici ufficiali dei prezzi dei telefoni cellulari tra il 2008 e il 2018. Questi tassi variavano dal -18% in Australia, al -52% negli Stati Uniti e in Canada, fino a oltre il -90% nel Regno Unito e in Nuova Zelanda. “L’entità di questa variazione è altamente improbabile”, osserva l’autore con sarcasmo, sottolineando “la necessità di un’armonizzazione internazionale”.
Uno studio del 2023 condotto da un ex economista del Ministero delle Finanze giapponese riporta che, mentre i prezzi dei televisori sono diminuiti dell’85% nell’indice dei prezzi statunitense (BLS) tra il 2005 e il 2015, sono aumentati dell’8% nelle statistiche ufficiali giapponesi.
Anche all’interno dell’Unione Europea, dove le procedure statistiche sono soggette a un forte grado di armonizzazione grazie a Eurostat , gli economisti della Bundesbank hanno recentemente osservato che nel periodo 2017-2021 i cali di prezzo misurati per i telefoni cellulari sono variati dal -16% in Germania al -50% in Italia, sebbene, secondo i dati degli scanner di codici a barre, il tasso effettivo di variazione dei prezzi in quei paesi fosse identico. ” I nostri risultati sottolineano la necessità di una maggiore armonizzazione e trasparenza “, concludono gli autori.
Certamente, le statistiche ufficiali hanno alcuni punti a loro favore. Gli enti statistici nazionali sono in grado, in via del tutto particolare, di misurare i prezzi con un livello di dettaglio molto elevato per singolo prodotto e di aggregarli utilizzando pesi misurati con precisione. Per molti prodotti, soprattutto i servizi non commerciabili, può essere difficile trovare equivalenti esatti tra i vari paesi, come richiesto per confronti accurati in termini di parità di potere d’acquisto (PPP). Esistono anche, forse, ragioni meno nobili per cui le grandi agenzie statistiche potrebbero preferire semplicemente copiare e incollare i tassi di crescita ufficiali nei dati PPP (una questione su cui tornerò più avanti).
Qualunque siano le ragioni, il risultato finale è un grave problema di incoerenza nei dati : ogni volta che l’ICP effettua un nuovo ciclo di confronti globali dei prezzi, rileva andamenti dei livelli dei prezzi relativi tra i vari paesi che contrastano nettamente con quelli impliciti negli indici dei prezzi nazionali. Invece di tenere conto di queste informazioni, le organizzazioni le ignorano di fatto, estrapolando il PIL di un singolo anno per “ancorare” i dati e poi riempiendo i tassi di crescita con i numeri dei conti nazionali.
Col tempo, tali incongruenze si accumulano, dando luogo ad assurdità storiche come l’idea che l’economia statunitense fosse il 30% più piccola di quella dell’Europa occidentale nel 1990, o che la produttività in Italia fosse il 20% superiore a quella degli Stati Uniti. ( Sì, è proprio quello che dicono i dati dell’OCSE ).
Non sono certo il primo ad aver notato questo problema. Se ne discute nella letteratura tecnica da anni. Già nel 1998, il Rapporto Ryten , una revisione indipendente di alto livello del programma PPP commissionata dal FMI e dalla Banca Mondiale, avvertiva che il problema dell'”incoerenza nel tempo” era “estremamente dannoso per la credibilità del programma PPP” e che questa “critica dannosa” avrebbe perseguitato il programma “fino a quando non ci sarà una risposta plausibile”.
Fu proprio in risposta a tali critiche che, più di dieci anni fa, gli economisti del Growth and Development Center (GDC) dell’Università di Groningen, custodi del prestigioso database Penn World Table (PWT), iniziarono a sviluppare una serie alternativa di metriche PPP che non si limitassero a copiare e incollare i tassi di crescita ufficiali. E poiché il GDC funge da una sorta di laboratorio di ricerca e sviluppo per il progetto globale PPP (c) , i suoi giudizi hanno un peso maggiore del solito.
L’indicatore chiave del PIL emerso da questo lavoro, denominato rgdpo nel dataset PWT ( r per “reale”; o per “produzione”), è concepito per ovviare alle carenze sia delle parità di potere d’acquisto a prezzi correnti che a prezzi costanti.
A differenza del PIL a prezzi correnti, il rgdpo tiene conto delle variazioni dei prezzi dei prodotti nel tempo, evitando il problema dell’orologio descritto in precedenza. A differenza del PIL a prezzi costanti, accetta la realtà delle tendenze del livello dei prezzi riscontrate nelle successive ondate dell’ICP, utilizzando i dati dei conti nazionali solo per “interpolare” gli anni tra un ciclo dell’ICP e l'”estrapolare” gli anni successivi all’ultimo ciclo. Ciò elimina il problema dell’incoerenza. (Per forza di cose, questo significa che il rgdpo fornisce risultati distinti solo per gli anni fino al 2021, l’ultimo anno di confronto dell’ICP, motivo per cui i grafici seguenti si fermano al 2021).
I risultati più recenti del PWT, pubblicati lo scorso ottobre, sono inequivocabili: la performance dell’Europa, misurata dal rgdpo, assomiglia molto alla serie del PIL a prezzi correnti, con il suo andamento stabile rispetto agli Stati Uniti, ma non ha nulla a che vedere con la serie a prezzi costanti, che presenta una pendenza negativa (d) .
E se usiamo i dati per calcolare la crescita della produttività (PIL per ogni ora lavorata), risulta che, lungi dall’essere in ritardo rispetto agli Stati Uniti, l’Europa li sta raggiungendo: la sua produttività era pari al 92%, 94% e 94% del livello statunitense rispettivamente all’inizio degli anni 2010, alla fine degli anni 2010 e negli anni 2020, cifre che salgono al 96%, 97% e 98% se usiamo i dati sulle ore lavorate dell’ILO , che sono probabilmente più comparabili (e) .
È certamente possibile che in futuro gli organismi statistici internazionali finiscano per adottare l’approccio PWT. Ma anche tralasciando gli ostacoli tecnici, è facile capire perché potrebbero essere riluttanti.
Il tasso di crescita del PIL, come una bolla papale, è una solenne dichiarazione di verità, tramandata dall’alto, su una questione di profonda importanza temporale (e per alcuni devoti del culto del PIL, anche spirituale). Se organizzazioni come la Banca Mondiale e l’OCSE optassero per il metodo PWT, d’ora in poi esisterebbero “due tassi di crescita del PIL”, analogamente ai due papi del Medioevo.
Ne seguirebbero sicuramente domande eretiche. Chissà quale caos potrebbe scatenarsi?
(a)
Austria, Belgio, Danimarca, Finlandia, Francia, Germania, Islanda, Irlanda, Italia, Lussemburgo, Paesi Bassi, Norvegia, Portogallo, Spagna, Svezia, Svizzera e Regno Unito. In questo articolo, con “Europa” ci si riferisce a questi paesi.
(b)
Sebbene possa sembrare simile ai termini di scambio , non dipende dai prodotti che un paese importa o esporta; conta solo quali prodotti produce il paese.
(c)
Il PWT (Pacific World Table) nacque come prodotto di punta dell’International Comparisons Unit dell’Università della Pennsylvania , un gruppo di ricerca sponsorizzato dalle Nazioni Unite e guidato da Robert Summers (padre di Larry), che negli anni ’60 fu pioniere nella raccolta di dati globali sulla parità di potere d’acquisto (PPP). L’unità fu assorbita dall’apparato statistico ufficiale delle Nazioni Unite negli anni ’70 e ora è conosciuta come International Comparison Program. Il PWT, ora ospitato presso il GDC (General Development Center), continua a esistere come programma di ricerca indipendente, con stretti legami istituzionali con le organizzazioni statistiche ufficiali.
(d)
Ciò non dovrebbe sorprendere: le forze economiche fanno già in modo che i paesi ricchi producano prodotti simili; non fanno nulla per garantire la comparabilità delle statistiche governative.
(e)
Sebbene diverse banche dati internazionali (OCSE, PWT, ILO, AMECO) riportino cifre simili per il totale delle ore lavorate in Europa, differiscono notevolmente per quanto riguarda le ore lavorate negli Stati Uniti. Tra queste, i dati dell’ILO sono i più vicini a quelli presenti nella banca dati International Labor Comparisons (ILC) del BLS, ora non più attiva, che era stata espressamente armonizzata per garantire la comparabilità con gli Stati Uniti. (L’ILC è stata eliminata nel 2013 a causa dei tagli di bilancio dovuti al sequestro dei fondi ; i suoi dati terminano nel 2011).
[1] Si consideri che queste opinioni di Ackerman sono state considerate “molto informative” e tali da provocare un dibattito intenso tra gli esperti della materia da Paul Krugman (l’articolo di Krugman è stato pubblicato su FataTurchina il 25 febbraio 2026); esse inoltre sono anche apparse sulla piattaforma di Milanovic, dalla quale le ho tratte, che le definisce “super interessanti”.
Da quanto capisco, Ackerman è un giovane studioso, editore e giornalista su “Jacobin”.
[2] La tabella mostra diverse stime del PIL – calcolato a parità del potere di acquisto – dell’Europa Occidentale come percentuale dell’analogo PIL statunitense. Le prime due stime in alto, a cura dell’OCSE e della Banca Mondiale, sono calcolate a prezzi costanti, mentre la stima in basso – unica da parte dell’OCSE e della Banca Mondiale – è calcolata a prezzi correnti. Ovviamente, tanto più la percentuale è elevata, tanto più l’Europa risulta più ricca degli Stati Uniti (il dato del 1990, che non compare nel diagramma, era di un 30% superiore).
La tabella, dunque, nelle stime a prezzi costanti, mostra il fenomeno del presunto “impoverimento” europeo, attribuito alla differenza crescente di produttività. La stima a prezzi correnti, invece, non mostra variazioni significative nel ventennio.
[3] In sostanza, l’immagine mostra il giudizio riassuntivo del Rapporto commissionato dal FMI e dalla Banca Mondiale, secondo il quale le incoerenze segnalate vanno a detrimento del complessivo programma di analisi “a parità di potere d’acquisto”.
[4] Se capisco, la stima che ci interessa – secondo il metodo rgdpo del gruppo di ricerca dell’Università di Groeningen – è quella che compare nel riquadro di destra (colore grigio). Una produttività oraria europea in lieve crescita,nel 2021 attorno al 98% di quella statunitense.
[5] E nei confronti dei PIL, secondo la tecnica del gruppo di ricerca di Groeningen, l’Europa si manterrebbe in una condizione di stabilità del tutto simile alle stime a prezzi correnti della prima tabella. E del tutto dissimile dal grave calo della stima a prezzi costanti.
By mm
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