In the last decade special attention has been focused on estimating a firm’s efficiency and productivity; Stochastic Frontier Analysis (SFA) has been one of the most used techniques that allows the separation of inefficiency from stochastic noise, assuming homogeneous technology is available to all producers and that there is independence between observations. However, this second assumption is violated data are spatial auto-correlated, thus biasing statistical inference. Attention has, therefore, shifted to models that allow the controlling of heterogeneity introducing, in the model or in the error term, contextual variables correlated with inefficiency. In our paper we propose viewing the spatial external factors (natural or artificial) in a new way: instead of identifying ex-ante a multitude of determinants, often statistically and economically difficult to detect, we suggested using an original methodology that, following a classical SFA approach, splits efficiency into three components: the first one is linked to the spatial lag, the second one to the DMU’s specificities, and the third to the error term. Finally, we tested our method using simulated data and examined the Italian wine sector, testing the ability to control spatial, global and local heterogeneity

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Il lavoro qui presentato si inserisce nel filone di studi volto a definire e applicare appropriate metodologie statistiche per la sintesi di indicatori elementari. Il problema č qui declinato con riferimento ad alcuni indicatori elementari di dotazione infrastrutturale (categoria dei trasporti terrestri) disponibili per le province italiane. L'obiettivo del lavoro č di condurre un riscontro empirico su diversi approcci di sintesi, verificando in particolare la robustezza e l'affidabilitŕ statistica dei risultati da essi ottenuti. Sono stati considerati tre distinti approcci di sintesi ponderata da porre a confronto, tutti e tre caratterizzati dall'intento di fondare la determinazione del sistema di pesi sulla variabilitŕ dei dati elementari, sia pure variamente intesa e quantificata: il metodo tassonomico di Wroclaw; il metodo denominato delle penalitŕ per coefficiente di variazione; il metodo denominato Benefit of the Doubt. Tale confronto, effettuato attraverso analisi di "sensitivitŕ" e di robustezza delle graduatorie ottenute con i diversi approcci, conduce al riscontro di una forte convergenza dei risultati ottenuti. In conclusione, dal lavoro svolto si puň desumere che la geografia infrastrutturale risultante per il territorio italiano dai diversi approcci applicati appare statisticamente robusta, evidenziando ancora una volta una configurazione della dotazione infrastrutturale (qui dei soli trasporti terrestri) mediamente alquanto sbilanciata a sfavore di gran parte del territorio meridionale, nonché di alcune province prevalentemente appartenenti ai confini della ripartizione nord-orientale.

This paper introduces a new composite indicator method integrating the spatial dependence into the robust directional model in the case of undesirable outputs. The proposed approach is advantageous compared to the traditional and conditional robust BoD models in that it allows to compare the performance of individual units with local cluster of peers. The methodology has been tested on a very detailed database of Italian municipalities for the year 2015 in the municipal solid waste collection and processing sector and confirms the existence of strong local constraints linked to the disposal facilities planned by higher level Authorities.