Introduzione e letteratura

La progettazione e l’implementazione della Smart Specialisation Strategy (S3 d’ora in poi) ha richiesto alle autorità regionali l’identificazione di un numero ristretto di domini di specializzazione tecnologici in cui concentrare l’allocazione delle risorse e verso cui orientare la loro politica di innovazione (Foray, 2015; Foray et al., 2012; McCann, Ortega-Argilés, 2013). La scelta dei domini di spe- cializzazione è stata un compito non senza difficoltà per le autorità regionali per diversi motivi (Capello, Kroll, 2016; Iacobucci, 2014), tra cui le caratteristiche * Università Politecnica delle Marche, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Ancona, Italia, e-mail: d.dadda@univpm.it (corresponding author); iacobucci@univpm.it.

del processo di progettazione e implementazione. In particolare, secondo le linee guida della Commissione Europea (Foray et al., 2012), la S3 avrebbe dovuto seguire un approccio “dal basso verso l’alto” in cui la cosiddetta scoperta impren- ditoriale (entrepreneurial discovery) sarebbe dovuta essere una delle peculiarità più innovative e rilevanti. Ulteriori difficoltà sono legate al fatto che la specializza- zione avrebbe dovuto fare riferimento a domini tecnologici piuttosto che a settori industriali (Asheim, Grillitsch, 2015; Foray et al., 2011). L’enfasi sulla tecnologia piuttosto che su prodotti o servizi è un risultato delle fondamenta teoriche alla base della S3. In questa strategia infatti, particolare enfasi è posta sull’obiettivo di collegare ricerca e innovazione, nonché sulla diversificazione delle produzioni regionali. Un dominio tecnologico può trovare applicazione in diversi settori, generando opportunità di apprendimento e produzione della conoscenza in diverse ambiti produttivi (McCann, Ortega-Argilés, 2013), alcuni dei quali potenzialmente nuovi per la regione. Infatti, una delle idee alla base alla base delle S3 è che la scelta di domini tecnologici particolarmente promettenti possa facilitare l’innova- zione e la diversificazione attraverso la creazione di nuove tecnologie e prodotti (Asheim et al., 2011). Inoltre, ci si aspettano ricadute positive anche nei settori già esistenti grazie a nuove ambiti applicativi in cui potere utilizzare nuove cono- scenze (McCann, Ortega-Argilés, 2015).

In linea di principio, la scelta dei domini tecnologici dovrebbe provenire da un’analisi delle effettive specializzazioni economiche, tecnologiche e di ricerca della regione, un’analisi volta ad identificare i domini con il maggior potenziale. L’adozione del processo di scoperta imprenditoriale (Foray et al., 2009) dovrebbe garantire che la scelta dei domini di specializzazione si basi sulle capacità effetti- vamente presenti nella regione. La logica sottostante è che aziende e ricercatori, in quanto direttamente coinvolti nello sviluppo di tecnologie e prodotti, siano meglio informati rispetto ai policy maker su quali siano i settori più promettenti verso cui indirizzare i fondi pubblici e privati destinati a ricerca e innovazione.

Un ostacolo che le regioni hanno dovuto affrontare nel processo di progettazione è la mancanza di metodologie e di dati adeguati. In primis, i dati relativi alla specializ- zazione regionale sono generalmente organizzati in base ai codici di classificazione delle attività economiche (NACE). Questa classificazione si basa principalmente sulla descrizione di prodotti o servizi e potrebbe quindi non essere appropriata al fine di identificare le tecnologie che sono effettivamente utili per l’attività innovativa in un settore. Questo problema è sempre più rilevante. I prodotti infatti stanno diven- tando sempre più complessi e la loro produzione fa uso di conoscenze provenienti da una pluralità di domini tecnologici eterogenei fra loro. Questa tendenza risulta evi- dente se si pensa alla crescente rilevanza delle tecnologie trasversali (key enabling technologies): tecnologie che possono avere importanti applicazioni in molteplici settori, talvolta distanti da quelli in cui sono state sviluppate originariamente.

Un ulteriore problema pratico che le regioni hanno dovuto affrontare nell’in- dividuazione dei domini tecnologici è stato l’assenza di un sistema codificato per la loro classificazione. Di conseguenza, nei documenti S3 prodotti dalle diverse regioni i domini di specializzazione tecnologica (così come i sottodo- mini) sono presentati usando il linguaggio naturale, cioè non standardizzato. Questa scelta ha permesso alle regioni di essere alquanto flessibili (e talvolta cre- ative) nell’identificazione dei domini di specializzazione, generando però diversi inconvenienti. Il primo è la mancanza di controllo sull’effettivo contenuto tecno- logico considerato all’interno di una specifica denominazione Il secondo è che lo stesso dominio tecnologico potrebbe essere descritto in modo diverso. Il terzo inconveniente discende dai prime due ed è relativo ad una ridotta comparabilità che ostacola l’utilizzo di analisi quantitative.

Partendo da queste premesse, gli obiettivi di questo lavoro sono i seguenti: a) proporre una metodologia per descrivere in modo più rigoroso e controllato i domini tecnologici di specializzazione scelti dalle regioni; b) svolgere un’analisi quantitativa sui domini tecnologici scelti dalle regioni al fine di valutare il loro grado di complementarietà e la congruenza con le effettive capacità tecnologiche possedute dalle regioni in questi domini.

Utilizzando i termini specifici riportati nella guida della S3, ci occuperemo di valutare (ex-post) il grado di embeddedness, cioè quanto i domini scelti siano coerenti con le capacità già presenti sul territorio, e il grado di relatedness, cioè quanto i domini scelti siano collegati e complementari tra di loro.

Per superare il problema della tassonomia dei domini tecnologici, è stato utilizzato il sistema internazionale di classificazione dei brevetti (Internatio- nal Patent Classification, IPC). Questo sistema è universalmente adottato dagli uffici brevettuali per classificare le tecnologie cui un brevetto fa riferimento. È un sistema di classificazione delle tecnologie ampiamente conosciuto che si rife- risce a domini tecnologici piuttosto che a settori industriali. Più in particolare, per ogni regione italiana abbiamo associato ai domini di specializzazione dichia- rati nei documenti S3 i corrispondenti codici IPC a 3 cifre.

Al fine di misurare il grado di specializzazione effettivo relativo ai diversi domini tecnologici, abbiamo calcolato diversi indicatori di specializzazione tec- nologica basati sulle domande di brevetto (patent application) depositate tra il 2002 e il 2012 presso il World Intellectual Property Organization (WIPO) tra- mite il Patent Cooperation Treaty (PCT). Ogni domanda è stata associata a una o più regioni utilizzando gli indirizzi degli inventori.

Utilizzando le specializzazioni dichiarate dalle regioni, da noi tradotte in spe- cifici codici IPC, ed i brevetti depositati associati alle diverse regioni, abbiamo sviluppato due tipologie di indicatori. Una prima tipologia di indicatori ha come obiettivo la valutazione (e quantificazione) della coerenza tra i domini tecnologici

scelti e quelli in cui una regione è effettivamente specializzata in termini di pro- duzione brevettuale.