Il Pil dell’Europa nel pallone

L'evoluzione economica dell'Ue vista attraverso il Campionato europeo di calcio

[10 aprile 2015]

Che cos’è un campionato di pallone, se non la successione inesorabile di numeri e differenza reti? Chi non è rimasto rapito, almeno una volta, in macchina durante una domenica piovosa o davanti alla televisione (quando ancora si spuntava la schedina), dalla litania quasi rituale della lettura dei risultati? Ma i dati statistici e i risultati delle partite di calcio possono essere utilizzati anche con le finalità più disparate, e accademicamente ben più stimolanti di un 1 X 2: in particolare, possono servire per testare empiricamente la validità di alcune teorie economiche tra le più seguite.

L’intuizione, qualche anno fa, ha portato un giornalista e un ricercatore inglesi (rispettivamente, Simon Kuper e Stefan Szymanski) a pubblicare un libro di grande successo in Italia, Calcionomica (edito da ISBN).

In realtà, la letteratura trova nel baseball il suo vaso di Pandora: celebre la Sabermetrics di Bill James[1] che, a partire dal 1977, cominciò a servirsi di una mole impressionante di dati sulle partite di baseball per smontare, uno dietro l’altro, alcuni dei luoghi comuni cari agli allenatori delle Major League e provare a dimostrare le opportunità che la statistica e la scienza dei numeri offrono per  tradurre sul campo il manuale del perfetto vincitore.

E le dinamiche del calcio, passate attraverso il filtro della statistica, potrebbero offrire qualche intuizione su come scalare la classifica dei Paesi vincenti in economia? A questo proposito, siamo partiti stimando un modello al fine di verificare l’ipotesi di convergenza nel mondo del calcio. Che cos’è la convergenza? La crescita economica può essere definita come l’evoluzione a medio e lungo termine del prodotto totale e soprattutto del prodotto pro capite di una data economia. I fondamenti teorici della convergenza derivano dalla teoria della crescita economica: di fatto, essa si riferisce al processo attraverso cui i Paesi o regioni, relativamente più poveri, crescono più velocemente rispetto ai Paesi ricchi. Nella sua versione più forte, nota come convergenza assoluta, un’implicazione di questa ipotesi è che nel lungo periodo Paesi o regioni non dovrebbero solo crescere allo stesso ritmo, ma anche raggiungere lo stesso livello di reddito pro capite. Si parla di catching up, appunto, o di convergenza verso un valore di riferimento (la locomotiva del treno).

Il concetto di convergenza ha sempre suscitato un intenso dibattito, in particolare per le difficoltà di ottenere risultati empirici significativi e robusti, che permettano una generalizzazione della teoria.

Il nostro modello ha come obiettivo quello di verificare l’ipotesi di convergenza applicandola all’ambito, per l’appunto un po’ insolito, del calcio europeo. Tale studio ha come scopo quello di identificare un eventuale trend convergente tra le diverse squadre nazionali europee qualificate per l’Europeo 2012. Ci siamo posti la seguente domanda: Paesi con condizioni iniziali diverse possono convergere verso un livello simile di performance calcistica? E questa performance calcistica con quale indicatore può essere misurata?

Per rispondere a tali quesiti, abbiamo usato un dataset di partenza che comprendeva cinquantadue squadre nazionali dei Paesi Uefa. Per ciascuna di esse, sono state raccolte informazioni rispetto a:  popolazione e crescita del Pil dal 1950 al 2001; media della differenza reti delle partite disputate dal 1950 al 2011[2].

Tale dataset è stato ristretto, successivamente, per le esigenze del modello, alle sole nazionali qualificate per l’ultimo Campionato europeo di calcio – ossia Euro 2012 (Polonia, Grecia, Russia, Repubblica Ceca, Olanda, Danimarca, Germania, Portogallo, Spagna, Italia, Irlanda, Croazia, Ucraina, Svezia, Francia, Inghilterra).

In totale, dunque, abbiamo utilizzato un campione di sessantuno osservazioni (dal 1950 al 2011) per sedici Paesi diversi (per quanto riguarda Repubblica Ceca, Croazia e Ucraina, disponiamo solo dei dati relativi, rispettivamente, agli ultimi diciotto, ventidue e venti anni). Si può notare dal grafico qui di fianco riportato, una convergenza significativa dei Paesi studiati verso un livello omogeneo di performance.

Conclusioni: l’utilizzo della statistica nel calcio può essere importante su diversi fronti. Da un lato (ed è quello che avviene – si veda l’esempio del Milan Lab – sempre di più, a livello manageriale, per le squadre di calcio) si tratta di uno strumento di management potentissimo in grado di migliorare le performances di una squadra e di incrementare le sue possibilità di successo.

Dall’altro, l’accumulazione di una mole crescente di dati, per lo più disponibili gratuitamente sul web, consente di utilizzare i risultati delle partite per fare previsioni o testare ipotesi empiriche legate anche alla teoria economica.

Naturalmente, il gioco più bello del mondo, come qualunque dimensione della vita, conserva il fascino che ha grazie alla poesia che sa trasmettere. E la poesia nasce dall’imprevedibilità.

Maradona, nel documentario di Kusturica, a un certo punto diceva al regista, parlando di se stesso: «Peccato per i miei problemi di droga e alcool. Ti rendi conto, Emil, che giocatore ci siamo persi?». È con lo stesso sorriso che ci apprestiamo a tifare con il brivido piacevole dell’incertezza, contenti di non sapere chi vincerà.

[1] B. James,  “The Bill James Abstract”, autopubblicato, 1980

[2] Riguardante le partite ufficiali di qualificazione al campionato mondiale e al campionato europeo, di Coppa del mondo e di campionato europeo e match amichevoli ufficiali