Perché l’Europa segue percorsi di globalizzazione così diversi?

L’Europa è un mosaico di economie che si muovono a ritmi diversi nella globalizzazione. Un nuovo studio ha mappato questi percorsi usando un algoritmo che combina Dynamic Time Warping e k‑means, capace di confrontare non solo i livelli attuali ma anche le evoluzioni nel tempo. Analizzando l’indice KOF di globalizzazione di 40 paesi, i ricercatori hanno individuato quattro gruppi distinti.

Il primo raggruppa le economie dell’Europa occidentale, altamente globalizzate e stabili. Il secondo comprende i paesi dell’Europa centrale ed orientale, che stanno convergendo verso livelli più alti. Il terzo è formato da micro‑stati che adottano modelli di integrazione di nicchia, mentre il quarto raccoglie le nazioni del sud‑est, che affrontano sfide più grandi.

Questa “core‑periphery” divisione mostra che una politica unica per tutta l’Unione Europea non basta. Per ridurre le disuguaglianze e favorire uno sviluppo sostenibile, occorrono strategie su misura per ogni cluster, così da rendere la globalizzazione un vantaggio per tutti. Il nuovo metodo di clustering offre anche uno strumento robusto per studiare altri processi socio‑economici a lungo termine.

Il metodo proposto combina Dynamic Time Warping (DTW) e k‑means per superare le limitazioni dei tradizionali approcci di clustering basati su distanza euclidea. DTW consente di allineare serie temporali con sfasamenti temporali, catturando somiglianze nella forma delle curve anche se i picchi avvengono in momenti diversi. Dopo l’allineamento, k‑means raggruppa i paesi in base alla distanza media delle loro serie trasformate.

L’indice KOF di globalizzazione, utilizzato come variabile principale, integra quattro dimensioni: economica, sociale, politica e tecnologica. La scelta di 40 paesi copre l’intera gamma di dimensioni territoriali, dal micro‑stato di San Marino alle grandi economie come Germania e Francia.

I risultati mostrano una stabilità del cluster occidentale, con variazioni minime negli ultimi due decenni, suggerendo una maturità delle reti commerciali e dei flussi di conoscenza. Il cluster centrale‑orientale evidenzia una crescita rapida, soprattutto nella dimensione tecnologica, grazie a investimenti in infrastrutture digitali e a politiche di apertura dei mercati. I micro‑stati, pur avendo un basso valore assoluto di globalizzazione, mostrano pattern di specializzazione in settori di nicchia (es. finanza offshore, turismo di lusso). Infine, il gruppo sud‑est presenta fluttuazioni marcate, legate a instabilità politica e a dipendenze da settori tradizionali come l’agricoltura.

Dal punto di vista delle politiche, il modello suggerisce che interventi mirati – ad esempio, programmi di digitalizzazione per i paesi del sud‑est o incentivi all’innovazione per i micro‑stati – possono ridurre il divario core‑periphery. Inoltre, la metodologia può essere estesa ad altri indicatori di sviluppo sostenibile, come le emissioni di CO₂ o l’indice di benessere, per valutare l’impatto della globalizzazione su più dimensioni ambientali e sociali.