Una classificazione economica dell’industria chimica

Le classificazioni tradizionalmente utilizzate nell’industria chimica raggruppano i prodotti in base alla struttura molecolare, alle proprietà della materia e ai processi di trasformazione subiti. Se da un lato questa impostazione consente di comprenderne pienamente la natura e le relazioni tecnico-produttive, dall’altro risulta meno adatta a monitorare e interpretare le dinamiche economiche del settore.

Fenomeni come l’andamento dei prezzi, il commercio internazionale, la trasmissione degli shock e la competitività dei mercati tendono infatti a passare in secondo piano, pur rappresentando variabili essenziali per chi deve seguire l’evoluzione dei mercati. Per comprendere questi fenomeni, che si sviluppano attraverso relazioni di filiera, legami con i mercati finali e rapporti di sostituibilità tra prodotti, è utile affiancare alle classificazioni chimiche una mappa costruita sulle relazioni economiche che collegano le diverse commodity.

La classificazione proposta in questo articolo rappresenta una prima versione operativa, sviluppata sulla base dell’esperienza maturata in oltre cinque anni di analisi dei mercati delle commodity chimiche. L’obiettivo non è definire una tassonomia definitiva dell’industria chimica, ma proporre uno strumento di lavoro da utilizzare, verificare e migliorare progressivamente attraverso l’analisi dei dati e dei mercati.

Proprio per il suo carattere sperimentale e in evoluzione, questa classificazione non sostituisce l’attuale organizzazione delle commodity utilizzata in PricePedia, ma si affianca ad essa come strumento dedicato all’analisi economica.

Primo livello: tre grandi meccanismi economici

Il primo livello della classificazione distingue l’industria chimica in tre grandi aree, sulla base delle dinamiche competitive di mercato e dei meccanismi attraverso cui si forma il valore economico dei prodotti.

La prima area è la chimica cost-based. Comprende i mercati nei quali il prezzo è fortemente influenzato dai costi di produzione e dagli equilibri tra domanda e offerta. In questi mercati contano soprattutto l’accesso ai feedstock, l’efficienza energetica, le economie di scala, la logistica e l’integrazione lungo la filiera. Si tratta spesso di mercati caratterizzati da prodotti relativamente standardizzati, nei quali il vantaggio competitivo dipende dalla capacità di produrre a costi inferiori rispetto ai concorrenti.

La seconda area è la chimica value-based. In questo caso, il valore del prodotto non dipende soltanto dal costo degli input, ma anche dalla capacità di generare valore per l’utilizzatore. Contano formulazione, innovazione, competenze applicative, prestazioni e differenziazione. In questi mercati il prezzo può essere meno direttamente collegato alla dinamica delle materie prime e più influenzato dal valore aggiunto che il prodotto genera nel processo produttivo o nel prodotto finale del cliente.

La terza area è quella dei materiali polimerici. I polimeri sono stati isolati come macro-area autonoma perché costituiscono un gruppo economicamente molto rilevante, nel quale convivono logiche cost-based e value-based. Alcuni polimeri sono fortemente legati alle filiere petrolchimiche e ai prezzi dei monomeri; altri materiali tecnici sono invece guidati da prestazioni, specializzazione e sostituibilità nei mercati finali. Separarli consente quindi di analizzare con maggiore precisione le dinamiche competitive e i fenomeni di sostituzione tra materiali.

Secondo livello: le principali famiglie economiche

Il secondo livello della classificazione entra nel dettaglio delle tre macro-aree.

All’interno della chimica cost-based, le famiglie economiche sono individuate prevalentemente in base all’origine delle filiere produttive e dei feedstock. Rientrano in questa area i feedstock fossili ed energetici, la chimica organica, la chimica inorganica e la chimica bio-based. La logica è seguire le principali catene di trasformazione della materia e dell’energia che alimentano i mercati più sensibili ai costi.

All’interno della chimica value-based, invece, la classificazione segue le modalità attraverso cui viene generato valore per l’utilizzatore. Rientrano in questa area la chimica di formulazione, la chimica fine e life sciences, i coloranti e le fibre chimiche. In questi casi, la relazione rilevante non è tanto l’origine delle materie prime quanto il rapporto tra prodotto, tecnologia e mercato di destinazione.

Nei materiali polimerici, il secondo livello distingue polimeri commodity, polimeri tecnici, resine termoindurenti, elastomeri e gomme, polimeri riciclati e altre materie plastiche. L’obiettivo è evidenziare le aree nelle quali si manifestano dinamiche di sostituibilità, differenziazione prestazionale e relazioni con i mercati finali.

Questa struttura rende la classificazione utile a diversi livelli di analisi. A un primo livello consente di distinguere tra mercati guidati dai costi e mercati guidati dal valore. A un livello più dettagliato permette invece di identificare famiglie economiche nelle quali i prezzi sono influenzati da driver comuni.

Il caso delle piattaforme petrolchimiche

Un caso particolarmente significativo per validare empiricamente la logica di classificazione adottata è quello delle piattaforme petrolchimiche, che si configurano come veri e propri “hub economici”. Questa famiglia raccoglie le piattaforme che si sviluppano attorno a un prodotto, o a un gruppo di prodotti di base, da cui originano catene di trasformazione relativamente autonome. Nello specifico, la classificazione individua cinque piattaforme:

• Chimica dell’etilene
• Chimica del propilene
• Chimica del benzene
• Chimica dei C4
• Chimica del metanolo

L’ipotesi da verificare per comprovare l'utilità economica della classificazione è che le commodity appartenenti alla stessa piattaforma siano caratterizzate da un fattore economico comune più forte rispetto a quello che lega commodity appartenenti a piattaforme differenti.

Per testare questa ipotesi è stata condotta una Principal Component Analysis (PCA) sui prezzi delle 50 commodity appartenenti alle cinque piattaforme. L’obiettivo della PCA è quello di estrarre un fattore sintetico capace di rappresentare la componente economica comune prevalente nei prezzi all’interno di ciascun gruppo.

Se la classificazione è efficace, la quota di varianza spiegata dalla prima componente principale (PC1) delle singole piattaforme dovrebbe risultare sistematicamente superiore a quella ottenuta considerando l’intero insieme delle 50 commodity appartenenti alle piattaforme petrolchimiche (Global PC1). In termini economici, questo risultato indicherebbe che le commodity classificate nella stessa piattaforma condividono un fattore economico comune relativamente forte, coerente con l’esistenza di relazioni di filiera e meccanismi di trasmissione dei prezzi specifici della piattaforma stessa.

Risultati

La Global PC1 spiega il 69.2% della varianza totale. Si tratta di un valore elevato, che indica la presenza di una dinamica petrolchimica comune molto rilevante. In altri termini, prima ancora delle specificità delle singole piattaforme, i prezzi delle commodity petrolchimiche risultano guidati da una componente settoriale condivisa.

A partire da questo benchmark, le singole piattaforme mostrano però comportamenti diversi, come emerge dai risultati riportati nella tabella seguente.

La PC1 calcolata per la chimica del metanolo, del benzene e del propilene mostra una maggiore capacità di spiegare la varianza dei prezzi rispetto al benchmark. Le sole eccezioni sono rappresentate dalla chimica dei C4 e dalla chimica dell’etilene, che registrano rispettivamente una capacità esplicativa simile o inferiore rispetto al benchmark.

In particolare, la chimica del benzene rappresenta il caso più chiaro di piattaforma internamente omogenea, caratterizzata da relazioni economiche tra prezzi molto forti. Questo emerge sia dall’elevata correlazione media interna tra i prezzi, pari a 0,77, sia dalla capacità della PC1 di spiegare quasi l’80% della varianza osservata.

La chimica dell’etilene rappresenta invece il caso opposto, ovvero una piattaforma costituita da commodity più eterogenee, nelle quali il fattore comune interno risulta relativamente meno marcato. Questa piattaforma registra infatti i risultati più deboli sia in termini di correlazione media interna tra i prezzi, pari a 0.55, sia in termini di capacità esplicativa della PC1, che spiega solo il 62.6% della varianza.

Nel grafico seguente viene illustrato come le PC1 delle due piattaforme con la componente economica condivisa più rilevante, chimica del metanolo e chimica del benzene, differiscano nel tempo.

PC1 della chimica del benzene e della chimica del metanolo

Questo risultato evidenzia la rilevanza economica della classificazione, in quanto dimostra la presenza di rilevanti scostamenti tra i due fattori riconducibili a relazioni di filiera e meccanismi di trasmissione dei prezzi specifici.

In sintesi, emergono due profili: il primo è quello delle piattaforme molto coerenti e fortemente allineate alla componente economica interna comune, come la chimica del benzene, del metanolo e, in parte, del propilene; il secondo è quello delle piattaforme internamente più eterogenee e legate maggiormente al fattore economico petrolchimico globale, come la chimica dell’etilene e la chimica dei C4.

Una classificazione da usare e migliorare

L’analisi delle piattaforme petrolchimiche mostra come la classificazione economica abbia un valore analitico concreto. La chimica del metanolo, del benzene e del propilene presentano un fattore comune più forte rispetto al fattore petrolchimico globale. La chimica dell’etilene e dei C4 mostrano invece dinamiche più articolate, che suggeriscono la necessità di ulteriori approfondimenti.

Questo risultato è coerente con la natura stessa della classificazione. Una classificazione economica non deve essere considerata un elenco statico e definitivo, ma uno strumento di lavoro da verificare sui dati, confrontare con l’esperienza di mercato e migliorare nel tempo.

Il suo valore non sta solo nell’ordinare le commodity, ma nel rendere più leggibili le relazioni tra i prezzi. Dove il fattore comune è forte, la piattaforma può essere letta come una filiera compatta. Viceversa, dove il fattore comune è debole, la classificazione aiuta invece a individuare le aree in cui sono necessari sotto-gruppi, analisi specifiche o benchmark più mirati.

Questa nuova mappa rappresenta quindi uno strumento per collegare i prezzi alle filiere e ai mercati, interpretare gli shock, costruire benchmark più coerenti e, potenzialmente, sviluppare nuovi indici capaci di descrivere in modo più diretto l’andamento dei mercati chimici.