L'innovazione rappresenta l’80% della crescita economica nei paesi avanzati l’80% della crescita mondiale del PIL (crescita economica complessiva)

1. Il comportamento innovativo delle imprese europee.
Università degli Studi di Foggia
Dipartimento di Economia
Marketing Management A.A. 2013/2014
Corso di : Economia Agroalimentare Prof.ssa Roberta Sisto.
Relatori : Dott.ssa Daria Cangelli - Dott. Giuseppe di Brisco

2. L’innovazione
 Fattore chiave dell’economia delle nazioni europee nell’attuale fase
di globalizzazione.
 Ruolo determinante nella costruzione della competitività.
 Rappresenta l’80% della crescita economica nei paesi avanzati
l’80% della crescita mondiale del PIL (crescita economica
complessiva)

3. Cosa determina il comportamento innovativo delle
imprese? (fattori esterni)
Livello interregionale : Fattori di localizzazione della Regione
• Manodopera locale qualificata;
• Performance delle strutture regionali
• Fattori di “soft location”
• Spessore istituzionale
Livello esterno alle imprese :Tecnologia –Politica d’innovazione.
• Incentivi per R&S
Livello extraregionale : Sviluppo globale d’impresa.
• Sviluppo industriale
• Sviluppo della domanda
• Competitività
• Globalizzazione
• Progresso tecnologico

4. Cosa determina il comportamento innovativo delle
imprese? (fattori interni)
Livello d’impresa
• Posizione di mercato;
• Stato dell’organizzazione
• R&S, pianificazione, funzione di marketing
• Competenze del personale
• Risorse finanziarie
• Capacità innovativa management
• Reti di innovazione

5. CASO ERIS: 10 aziende manifatturiere in 10 regioni
europee a confronto.
• OBIETTIVO: valutare l’influenza dei fattori esterni (le determinanti di livello
regionale ) e dei fattori interni(le determinanti a livello d’impresa) nello
sviluppo dell’attività innovativa nelle aree di studio per sviluppare una
valutazione qualitativa e quantitativa delle determinanti cruciali del
potenziale innovativo di una regione
• DATI : ERIS (EUROPEAN REGIONAL INNOVATION SURVEY)
statisticamente rappresentativi del comportamento innovativo delle imprese
in diversi tipi di regione dell’ Unione Europea nel tentativo di identificare i
collegamenti tra le reti di innovatori
• METODI : questionari(8635); regressione logistica

6. Livello di coinvolgimento degli attori nelle reti
(analisi di cluster)
1. Partner innovativi di una stessa regione.
2. Cooperazioni interregionali.
3. Equilibrio tra cooperazioni interregionali ed intraregionale.
4. Cooperazioni innovative poco significative.

7. Variabili di misurazione delle determinanti regionali del
comportamento innovativo.
1. Grado di innovazione della popolazione regione.
2. Indice di produzione periferica per l’EU –DG XVI(Commissione
Europea,1999).
3. La qualità dei mercati del lavoro a livello regionale(occupazione
manifatturiera).
4. Struttura dell’attività economica di una regione (spesa a favore
della R&S in percentuale al PIL).

8. Variabili Regionali Tab.1

9. Variabili d’impresa tab.1

10. Variabili d’impresa Tab.1

11. Risultati dell’analisi di regressione
MAGGIORE PROPENSIONE AD INNOVARE PER :
• Le imprese che svolgono attività di R&S.
• Le imprese che sviluppano cooperazioni interregionali ed intraregionale.
• Le imprese nelle regioni con un numero di dipendenti impegnati nel
settore manifatturiero superiore alla media.
• Le imprese nelle regioni con un elevato rapporto di spesa in R&S rispetto
al PIL.
• Le imprese nelle regioni con percentuale di popolazione laureata al di sotto
della media.

12. Il caso di una Regione High-Tech.
Relazioni tra grande e piccola impresa: München
Finora, l’obiettivo dello studio è stato quello di valutare il significato, sia a livello d’impresa
sia a livello regionale , dei fattori che influenzano il comportamento innovativo delle
imprese mediante un’analisi di un campione d’imprese europee rappresentative.

13. Il caso di una Regione High-Tech.
Relazioni tra grande e piccola impresa: München
L’analisi che si presenta in questa sezione affronta lo stesso problema
ma da una prospettiva diversa, ma complementare.
oIn ogni regione, l’ambiente di innovazione è influenzato non solo dalla
presenza di imprese innovative ma dalla natura e il carattere di tali imprese.
oL’influenza di queste imprese è significativa quando c’è solo una o poche
imprese ad alta intensità di ricerca. (dominanti)
oIl comportamento di innovazione delle grandi imprese in una regione influenza
anche il comportamento innovativo delle imprese più piccole della stessa
regione.

14. München
Per verificare questa ipotesi è stata scelta Monaco di Baviera per due motivi:
1)Regione ad alta tecnologia (Sternberg e Tamasay 1999).
2)Regione guidata in larga misura da un piccolo numero di aziende molto
grandi.
BMW , DASA (aerospaziale tedesco)
SIEMENS: dal 1997 occupava 15.000 persone in R&S
37% di tutti i dipendenti di Monaco di Baviera

15. Dati e approccio metodologico dell’indagine.
Progetto di Ricerca: Consiglio di Ricerca tedesco e Dip. di Geografia
Economico e sociale dell’Università di Colonia.
Obiettivo : determinare l’importanza attuale e la funzione della Siemens nel
milieu innovativo di Monaco.
Questionario: da maggio a luglio 1998 – contattate 686 PMI (che cercano
contatti all’interno di Monaco per innovazione di prodotto)
L’indagine: ha prodotto la risposta di 147 PMI ( 21,4%).
L’analisi: modello Logit ( influenza del livello d’impresa e di regione)
85 su 147 imprese(57,8%) hanno avuto contatti con Siemens per lo
sviluppo dei loro processi di innovazione.
48 su 147imprese(32,7%) hanno affermato che questi contatti erano sopra
la media o di estrema importanza per i loro processi di innovazione.
70 % di clienti ( diversi da Siemens) hanno affermato l’importanza
dell’innovazione.
Siemens Comunque si colloca come player di estrema importanza nella
costruzione della rete di innovazione.

16. Analisi delle variabili regionali
Clima imprenditoriale.
Esistenza di una clientela esigente.
Disponibilità delle qualifiche
tecniche dei dipendenti.
Disponibilità delle qualifiche
aziendali dei dipendenti.
Centri di ricerca eccellenti.

17. Analisi delle variabili d’impresa
Numero di dipendenti
Spesa per R&S
Ricerca Continua
Statisticamente
significante
Intensità delle cooperazioni
interaziendali.
Rilevanza dei contatti
informali.

18. Risultati e interpretazione
• Quattro delle cinque variabili a livello d’impresa, se positive, aumentano la
probabilità di avere imprese di dimensione superiori alla media rispetto al
rapporto : nuovi prodotti/fatturato ( variabile dipendente)
• La cooperazione interaziendale intensiva conferma l’approccio di rete e
sviluppo regionale di tipo network- oriented.
• Il legame tra innovazione di prodotto e spesa in R&S è molto forte con
propensione della nascita di nuovi prodotti. Aumento della Ricerca continua.
• Il valore del Chi quadro è relativamente basso ma statisticamente
significativo. ( test di verifica delle ipotesi)

19. Risultati e interpretazione
Le variabili regionali sono molto più eterogenee nell’impatto con l’innovazione di
prodotto. Gli effetti del fattore tecnologia sono chiari:
•Presenza del personale scientifico e tecnico
•Vicinanza di ottimi istituti di ricerca.
•Fattori di «localizzazione soft»
•«spessore istituzionale»
Al contrario l’esistenza di clienti locali esigenti ha poco impatto sull’innovazione
di prodotto, in quanto le imprese devono necessariamente puntare fuori dai
mercati ristretti cui lavorano.
Le variabili regionali esercitano meno influenza sul comportamento innovativo
rispetto a quelle delle imprese. La regione deve essere vista come un Milieu
attivo in cui gli sviluppi vengono creati e avanzati.
La regione come una rete. (Aydalot e Keeble 1988)

20. Modello München Versus modello ERIS
Per commentare l’ipotesi che i livelli di innovazione sono più alti nelle regioni
dominate da grandi imprese, confrontiamo i dati Logit della Tab.1(4) e Tab.2.
(Ipotesi dell’importanza delle grandi imprese innovative sui livelli regionali di innovazione)
1)Entrambi i modelli sono qualitativamente adeguati e i valori del Chi2
altamente significativi, seppur differenti.
2)Entrambi i modelli confermano la capacità di Ricerca di una regione come
il valore più importante dei livelli di innovazione di prodotto.
3)Entrambi i modelli contengono una chiara evidenza statistica della rilevanza
dei legami nella produzione di innovazione delle imprese. Soprattutto se sono
di natura intra-regionale.

21. Modello München Versus modello ERIS
• Il comportamento innovativo delle imprese intervistate a Monaco è
influenzato in misura maggiore dalle variabili d’impresa che da quelle
regionali, (ad eccezione della dimensione d’impresa) tutti i coefficienti sono
maggiori del set dei dati ERIS. ( European Regional Innovation Survey)
• Diversa è la valutazione delle variabili regionali che sono meno appariscenti
ed eterogenee a differenza del carattere omogeneo dei dati ERIS. Infatti i
coefficienti nel modello Monaco risultano nettamente inferiori.
I risultati dello studio del caso di Monaco supportano l’ipotesi che le imprese in
agglomerati hanno un vantaggio rispetto alle imprese di altre regioni. I
rapporti interni ed esterni i cd. «Legami innovativi» sono vantaggiosi per
entrambe le parti ( grandi imprese/piccole imprese)

22. Conclusioni e policy
Le analisi hanno mostrato che, anche nella regione di Monaco dove ci sono
tante grandi imprese, le variabili d’impresa hanno una maggiore influenza
generale sulle attività di innovazione rispetto alle variabili regionali.
•Capacità di una regione per la Ricerca
•Cooperazione interaziendale
1.Possiamo affermare che dovrebbe essere evitato il cd. «feticismo spaziale»
(LagendiijK 1996, 16) perché un’ impresa senza un considerevole potenziale
d’innovazione non può generare innovazione anche se le condizioni
d’innovazione della regione in cui si trova sono favorevoli.
2.L’impresa e la regione sono due gruppi costituiti da diverse variabili
d’innovazione che s’influenzano a vicenda, anche se non allo stesso livello di
intensità (Todtling 1995) L’ambiente regionale non è indipendente dall’impresa.

23. Conclusioni e policy
Due importanti conclusioni si possono trarre per la politica di innovazione
regionale e locale:
1.Le reti innovative sono d’importanza indiscussa per i processi d’innovazione
operativi, ma non devono essere intraregionale per natura. Piuttosto un sistema
composito di collegamenti intraregionale e interregionali.
PROMOZIONE di tutti i tipi di collegamento LINKAGE.
INTERFACCIA locale-Globale ( GLOCAL).
RIDUZIONE della funzione Lock- In ( catturati da una tecnologia inferiore)
2. La politica locale, deve mirare in primo luogo ai player innovative( nel caso di
grandi imprese) e concentrarsi maggiormente sulle esigenze specifiche delle
PMI in particolari regioni che non sul miglioramento delle condizioni generali
per l’innovazione.
3. Le regioni devono costituirsi come sistemi d’innovazione come : «REGIONE
CHE APPRENDE» (Hassink 1997; Asheim e Cooke 1999)

24. FINE
GRAZIE A TUTTI PER L’ATTENZIONE