L’innovazione, le reti e la crescita regionale

Dalla prossimità geografica alla prossimità cognitiva

Claudio Di Berardino - Università G. d’Annunzio di Chieti

Summary❖ Inquadramento teorico (EEG)

❖ Analisi empiriche:

❖ a) approccio settoriale - “Related variety”

❖ b) approccio territoriale - “modelli regionali di innovazione”

❖ La situazione dell’Abruzzo (imprenditorialità e reti)

❖ Conclusioni

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L’innovazione come fattore di sviluppo

❖ la conoscenza è il fattore strategico del successo economico locale

❖ la distribuzione disomogenea delle attività innovative è causa di forti squilibri territoriali

❖ ne consegue:

❖ il processo di creazione e diffusione dell’innovazione è molto concentrato a livello territoriale (le attività innovative sono più polarizzate rispetto alle attività di produzione - Jaffe, 1989; Feldman e Audretsch, 1994, 1996)

Inquadramento teorico

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Il ruolo dello spazio “territoriale”❖ Lo “spazio” conta; nello spazio locale si trovano gli elementi

fondativi dello sviluppo, nella forma di

❖ a) disponibilità di fattori e infrastrutture;

❖ b) vantaggi agglomerativi (creatività imprenditoriale, capacità di realizzare combinazioni innovative dei fattori locali)

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❖ a) dal miglioramento dell’efficienza statica dei processi produttivi (economie di localizzazione)

❖ b) alla capacità di innovare e creare, di realizzare cioè efficienza dinamica

❖ parliamo di scambio delle informazioni, frequenti incontri faccia a faccia, presenza di attività di R&D e di servizi avanzati, disponibilità di manodopera qualificata, capacità di cooperare grazie a regole e norme di comportamento comuni

Si tratta di concepire lo spazio in termini più ampi

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dalla prossimità geografica alla prossimità cognitiva

❖ Boschma (2005), Frenken et al (2007), Van Oort (2013) (Scuola olandese EEG) hanno evidenziato che la prossimità geografica non costituisce la sola condizione per garantire generazione e diffusione di innovazione

❖ gli autori introducono il concetto di prossimità cognitiva (Nooteboom, 2000) per indicare un processo di “apprendimento interattivo” (Camagni) basato sulla collaborazione e lo scambio di conoscenze tra diversi soggetti

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La prossimità cognitiva

❖ questo concetto è alla base dello studio delle nuove forme di organizzazione territoriale (reti per la conoscenza e l’innovazione)

❖ per innovare sfruttando le conoscenze che esistono a livello locale è necessario che le imprese dispongano di conoscenze complementari tra loro, che possono generare creatività e soluzioni tecnologiche nuove

(soluzioni tecnologiche tra loro connesse su una base cognitiva comune)

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La related variety recepisce la prossimità cognitiva (struttura produttiva e spillovers di conoscenza)

❖ Frenken et al (2007) hanno elaborato un indice che permette di misurare il grado di varietà settoriale della struttura produttiva e di scomporre essa in due parti:

❖ a) unrelated variety (non interrelata)

❖ b) related variety (interrelata - complementare)

❖ la teoria suggerisce che quanto più è elevata la varietà tecnologica all’interno di un macro-settore comune tanto maggiore è il beneficio che le imprese traggono dallo scambio di conoscenze

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La Related variety assume un ruolo chiave anche nell’ambito delle politiche della Commissione Europea

❖ la Related variety è alla base del CRA concept che è stato seguito dalla Commissione Europea (2006)

❖ questo concetto nasce come disaffezione all’approccio adottato in passato dalla UE (obiettivo spesa R&D/pil 3% - Agenda di Lisbona, Europa 2020)

❖ L’insuccesso di queste politiche è trascurare che il processo di innovazione non è lineare (dalla R&D all’innovazione) (Boschma, 2014)

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Verso un diverso approccio “il modello regionale di innovazione”

❖ si tratta di un approccio “teorico-empirco” che studia le differenze territoriali nei modelli di innovazione

❖ questo approccio è in sintonia con le nuove direttrici della Commissione Europea

❖ CRA concept❖ Place-based approach (Barca) ❖ SMART specialization

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L’analisi empirica - la Related variety

❖ la letteratura (Frenken et al, 2007; Boschma, 2005; Boschma e Iammarino, 2009 ecc.) ha ampiamente evidenziato che la Related variety esercita un impatto positivo su:

❖ a) crescita dell’occupazione

❖ b) processo di innovazione

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Analisi della relazione tra crescita occupazionale (2001-2015) e livelli di related variety (2001) (per le regioni italiane)

Piemonte

V.Aosta

Lombardia

Trentaa

VenetoEmiliaRM ToscanaUmbria

Marche

Lazio

Abruzzo

Molise CampaniaPuglia

Basilicata

Calabria

SiciliaSardegna

-20

-10

010

20ta

sso

cres

cita

occ

upat

i 200

1-20

15

3.5 3.6 3.7 3.8 3.9Unrelated 2001 (manifattura)

Piemonte

V.Aosta

Lombardia

Trentaa

Veneto EmiliaRMToscanaUmbria

Marche

Lazio

Abruzzo

Molise CampaniaPuglia

Basilicata

Calabria

SiciliaSardegna

-20

-10

010

20ta

sso

cres

cita

occ

upat

i 200

1-20

15

2 2.5 3 3.5related variety (manifattura) 2001

rq=0.16 rq=0.02

Analisi della correlazione tra crescita occupazione e related variety

per le regioni del Centro-Nord l’indice “r” è 0.36per le regioni del Mezzogiorno l’indice “r” è -0.18

Gli effetti della related variety sono forti soprattutto per la manifattura

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Relazione tra innovazione related variety e crescita (quota delle imprese con attività innovative sul totale imprese e related variety manifattura nel 2012)

Piemonte

V.Aosta

Lombardia

Liguria

Trentaa

VenetoFriuli

EmiliaRM

Toscana

Umbria

Marche

Lazio

Abruzzo

Molise

CampaniaPuglia

Basilicata

Calabria

SiciliaSardegna

3040

5060

attiv

ità in

nova

tive

(in %

)

1.5 2 2.5 3 3.5related variety (manifattura) 2011

PiemonteV.Aosta

Lombardia

Liguria

Trentaa

VenetoFriuli

EmiliaRM

ToscanaUmbria

Marche

Lazio

Abruzzo

Molise

Campania

Puglia

Basilicata

Calabria

Sicilia

Sardegna

-10

-50

5ta

ssi c

resc

ita o

ccup

ati 2

011-

2015

30 40 50 60imprese con attività innovative (in %)

rq=0.44 rq=0.18

Analisi dell correlazione tra related variety e innovazione

regioni Centro-Nord l’indice “r” =0.85regioni Mezzogiorno l’indice “r”=-0.22

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La struttura produttiva dell’Abruzzo secondo l’indice di Related variety (in una prospettiva storica)

manifattura (Istat) 1991 2001 2011

Abruzzo 2.73 3.00 2.63

Nord-Ovest 3.29 3.48 3.19

Nord-Est 3.38 3.31 3.21

Centro 3.07 3.09 2.83

Sud 3.05 3.08 2.77

Isole 2.93 3.06 2.70

posizione Abruzzo 12° 10° 11°

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I modelli regionali di innovazione: da dove partire?

❖ le difficoltà di perseguire l’obiettivo del 3% (spesa R&D/PIL):

❖ le attività R&S sono molto centrate (oriented high-tech) e forniscono vantaggi per un gruppo esclusivo di regioni

❖ bisogna considerare che il legame conoscenza e innovazione è molto complesso ed eterogeneo a livello regionale

❖ dobbiamo distinguere i due “momenti” della conoscenza e dell’innovazione

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Conoscenza e Innovazione: modelli differenti di innovazione regionale

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Conoscenza e Innovazione in Italia (dati Istat - anno 2012)

spesa in R&D sul totale PIL (in %) numero brevetti sul Pil (in %)

imprese con attività innovative sul totale imprese

(in %)

1° Piemonte (1.85) Friuli V.G. (184.9) Friuli V.G. (58.5)

2° Lazio (1.54) Emilia Romagna (127.4) Veneto (58.0)

3° Friuli V.G. (1.46) Lombardia (106.2) Toscana (55.9)

4° Emilia Romagna (1.41) Trentino A.A. (105.3) Lombardia (54.2)

5° Liguria (1.32) Piemonte (101.8) Emilia Romagna (53.8)

Abruzzo (0.83) Abruzzo (35.8) Abruzzo (47.7)

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Modelli regionali di innovazione

❖ Tre concetti chiave:

❖ 1) EMBEDDEDNESS (le politiche dell’innovazione guardano ai legami di trasmissione della conoscenza a livello locale)

❖ 2) RELATEDNESS (supportare il processo di diversificazione specializzata strategica dei settori)

❖ 3) CONNECTEDNESS (promuovere tra settori e imprese che consentono la diffusione di innovazione - ICT e digitalizzazione)

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Tassonomia per le regioni europee (Programma ESPON, 2013 - Capello e Lenzi, 2013)

❖ a) European Science-base area (regioni con forte base tecnologica e processi rapidi di innovazione, specializzati in attività High-tech)

❖ b) An Applied Science area ( regioni caratterizzate da scienza applicata con alto grado di conoscenza derivante da regioni simili, le attività R&D sono elevate)

❖ c) Smart Technological application area (i tassi di innovazione del prodotto sono alti, con un limitato grado di scienza applicata e alta creatività e ricettività con capacità di tradurre la scienza dall’esterno in innovazione. la R&D è bassa)

❖ d) Smart and Creative diversification area (bassi gradi di conoscenza applicata, con interna capacità innovativa e alto grado di competenze locali. Attività innovative legate alla conoscenza tacita appartenente al capitale umano. sono regioni creative e attrattive che assorbono conoscenza e adattano ai bisogni di innovazione locale)

❖ e) an Imitative Innovation area (mostrano bassa conoscenza e intensità di innovazione, bassa imprenditorialità e creatività alta attrattivi di IDE)

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European science based area

Applied sciencearea

Smart technologicalapplication area

Smart and creativediversification area

Imitative innovationarea

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Regional Innovation Scoreboard 2016: towards a regional innovation model

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L’Abruzzo (Smart and creative diversification area)

❖ supportare politiche R&D potrebbe non essere la politica più naturale (non si raggiunge massa critica delle spese in R&D che potrebbero generare economie di scala e quindi i rendimenti della spesa sono insufficienti)

❖ invece supportare le applicazioni creative, migliorando la produttività negli usi esistenti (puntare più su D e meno su R)

❖ promuovere la diversificazione dei prodotti e dei mercati

❖ sostenere maggiore attrattività attraverso legami con regioni e imprese esterne

❖ i beneficiari in questo caso della politiche dell’innovazione devono essere gli imprenditori e le piccole imprese (non università, centri di ricerca, grandi laboratori R&D di imprese)

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Il networking

❖ La propensione alla cooperazione tra imprese innovative

❖ Lo sviluppo delle start-up innovative

❖ Le reti di impresa

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Il networking nel panorama abruzzese❖ Siamo indietro nella percentuale di imprese con accordi

di cooperazione per l’innovazione sulle imprese con attività innovative

❖ Piemonte (22.3%) - Lazio (17.7%) - Friuli (16.8%)……Abruzzo (8.7% al 16° posto nazionale)

❖ Secondo uno studio della Commissione Europea l’Abruzzo è all’interno del gruppo di regioni a minor interattività della conoscenza a differenza delle regioni “clustering” e “networking”

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Start-up innovative (in Abruzzo le imprese sono 159 e rappresentano il 2.4% del totale Italia)

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Start-up innovative per distribuzione settoriale (numero di imprese in % sul tot.)

codici Ateco Abruzzo Italia

B+C+D+E+F 30.8 14.8

G+H+I 6.9 6.7

J software 24.5 29.5

J elaborazione dati 5.0 6.2

M Ricerca&sviluppo 11.3 15.5

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Le reti di impresa: forte vocazione delle imprese in Abruzzo

❖ in Abruzzo le imprese coinvolte sono 813 (dati 2015) pari al 5.1% sul totale nazionale

❖ la percentuale di imprese in Abruzzo coinvolte nelle reti è nettamente superiore alla media nazionale

❖ il settore manifatturiero è il principale protagonista (30.6%, di cui il 56% nei settori tradizionali); i servizi alle imprese assorbono il 24.2%

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Conclusioni - Le reti: ruolo e potenzialità

❖ In Abruzzo si registra una vocazione imprenditoriale e una forte volontà delle imprese di mettere in rete

❖ occorre capire se la rete è uno strumento

❖ a) alternativo o propedeutico….alla crescita dimensionale (margine all’internazionalizzazione)

❖ b) secondo quali modalità può dare una spinta alla diversificazione, al networking e alla collaborazione per attività innovative

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Innalzare il livello di dotazione ICT nelle imprese abruzzesi

numero di imprese in % Abruzzo Italia

che usano il computer 94.2 98.3che hanno accesso a internet (banda

larga mobile) 56.7 63.3

che hanno un sito Web 62.3 70.7che condividono via eletto. fornitori/

clienti 9.2 12.5

che effettuano vendite on-line 29.0 41.6

che acquistano on-line 25.9 37.9addetti che utilizzano computer almeno

una volta alla settimana 33.3 47.2addetti che utilizzano computer con

internet almeno una volta sett. 27.8 41.1

promuovere la digitalizzazione delle imprese

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