Prossimità tecnologica e similarità tra imprese

Come già discusso nel paragrafo introduttivo di questo capitolo, uno dei problemi principali nella valutazione dell’impatto degli spillovers sulla

produttività delle imprese riguarda la determinazione di una proxy

adeguata del flusso tecnologico tra imprese.

L’approccio più diffuso per determinare lo stock di spillovers di ciascuna impresa consiste nel considerare la somma ponderata dello stock di capitale tecnologico delle altre imprese (eq. 3.1). Tale metodo richiede la determinazione della matrice di pesi 5, in cui ciascuno

elemento ωijindica la quota di tecnologia prodotta dall’impresa j assorbita

dall’impresa i.

Secondo Griliches (1979 e 1991), è plausibile che ωij aumenti al

ridursi della distanza tecnologica tra l’impresa i e l’impresa j, e che tale distanza prescinda dalle transazioni economiche. L’esempio proposto da Griliches (1979 e 1991) spiega la ragionevolezza di questa ipotesi: si consideri, ad esempio, il settore delle apparecchiature fotografiche e quello dei macchinari scientifici: è plausibile che non vi siano molte transazioni economiche tra questi due settori, ma se essi svolgono progetti di ricerca simili, è probabile che ciascuno di essi ottenga benefici dall’attività innovativa svolta nell’altro settore (Griliches, 1991).

Un primo tentativo di derivazione del sistema di pesi utilizzando una misura di distanza tecnologica è stato effettuato da Jaffe (1986,

1988). Al fine di determinare il sistema di pesi ωij, Jaffe (1986, 1988)

considera la posizione di ciascuna impresa nello spazio della tecnologia.

Quest’ultimo è suddiviso in k settori tecnologici relativi alla

classificazione dei brevetti per campo di applicazione. La posizione delle imprese è, quindi, valutata considerando la distribuzione dei brevetti nei

k settori tecnologici5_.

La determinazione della posizione dell’impresa nello spazio

tecnologico consente di determinare l’insieme delle opportunità

tecnologiche, ossia l’ammontare di risorse tecnologiche presenti in un

5

Utilizzando tale distribuzione dei brevetti, il sistema di pesi è successivamente determinato considerando una misura di similarità, sotto l’ipotesi che il flusso di tecnologia sia tanto maggiore quanto più simile è la distribuzione dei brevetti delle imprese.

sistema economico e disponibili per ciascuna impresa (Cohen e Levinthal, 1990). Maggiori opportunità tecnologiche implicano maggiori incentivi per le imprese a migliorare la propria “capacità di assorbimento” (Cohen e Levinthal, 1989). Per “capacità di assorbimento” della tecnologia si intende la capacità, da parte dell’impresa, di utilizzare la nuova tecnologia per ottenere prodotti e/o processi produttivi nuovi o per migliorare quelli esistenti.

In linea con questa impostazione teorica (Jaffe, 1986 e 1988; Griliches, 1979 e 1991; Cincera, 2005; Harhoff, 2000; Inkmann e Pohlmeier 1995; Kaiser, 2002), è plausibile supporre che la capacità di assorbimento dipenda dalla prossimità tecnologica: quanto più due imprese sono vicine nello spazio della tecnologia tanto più l’attività

innovativa di un’ impresa genera spillovers che influenzano

positivamente la produttività dell’altra impresa.

Si consideri la figura 1 (Cincera, 2005), in cui è riportata la posizione di tre imprese, i , j e k, nello spazio tecnologico caratterizzato da

tre settori tecnologici. Da questo esempio, risulta che l’impresa i e

l’impresa j sono più vicine nello spazio tecnologico rispetto all’impresa k. Ciò significa che le attività innovative dell’impresa i si avvicinano di più a quelle dell’impresa j che non a quelle dell’impresa k. Per questo motivo,

è probabile che le imprese i e j affrontino difficoltà e costi analoghi

nell’attività di R&S ed è verosimile che esse possiedano uno stock di conoscenza scientifica e/o tecnologica molto più simile rispetto allo stock

dell’impresa k (Cincera, 2005). E’, quindi, plausibile che l’impresa i e

l’impresa j ottengano maggiori benefici l’una dall’altra, in termini di

tecnologia prodotta, rispetto ai benefici che le stesse ottengono dalla tecnologia prodotta dall’impresa k.

Figura 3.1 Posizione delle imprese nello spazio tecnologico

Diversi autori utilizzano un indicatore di similarità per

determinare la prossimità tecnologica tra imprese. L’ipotesi sottostante l’utilizzo dell’indice di similarità per la derivazione dello stock di spillovers è che quanto più simili sono due imprese, tanto maggiore è il flusso di tecnologia tra di esse. Gli indicatori di similarità utilizzati sono la distanza euclidea (Inkmann e Pohlmeier, 1995; Kaiser, 2002) e l’indice di similarità coseno (Jaffe, 1986 e 1988; Los e Verspagen, 2000; Cincera, 2005). La distanza euclidea, però, è sensibile al numero di variabili; in particolare, se si aggiungono variabili al vettore delle caratteristiche, la misura euclidea può diminuire anche quando i valori sono diversi per

l’impresa i e per l’impresa j6 _{(cfr. cap. 2 nota 13).}

L’indice di similarità è stato utilizzato considerando i brevetti (Jaffe, 1986 e 1988; Los e Verspagen, 2000; Cincera, 2005) o gli investimenti in R&S (Harhoff, 2000; Jaffe e Adams, 1996). Come già detto in precedenza, l’utilizzo di una sola variabile permette, però, di approssimare solo parzialmente la capacità di assorbimento di tecnologia delle imprese. Infatti, due imprese possono essere simili in termini di investimenti in R&S, ma la loro capacità di assorbire tecnologia può

6 _{Infatti, “the length depends on the level of concentration of the firm’s research activities among} the technological classes. With this measure, the more two firms are diversified, the lesser the length of their technological vectors. As a result, these firms will be located in the central region of the technological space. Hence, they will be close each other even if their technological vectors are orthogonal” (Cincera, 2005, p.12 ).

Settore 3

Settore 2

Settore 1

j

dipendere anche da altri fattori, quali, ad esempio, la dimensione o la distribuzione degli addetti per titolo di studio.

Al fine di tenere conto dei diversi aspetti che favoriscono la diffusione tecnologica tra imprese, Inkmann et al. (1995) e Kaiser (2002) considerano, anziché un unico indicatore dell’attività innovativa (come i brevetti o gli investimenti in R&S), un insieme di variabili specifiche per

ciascuna impresa7_.

Per definire il sistema di ponderazione, in questo lavoro si segue l’approccio di Jaffe (1986 e 1988) per quanto riguarda la scelta dell’indice di similarità coseno, e quello di Inkmann e Pohlmeier (1995) e di Kaiser

(2002) per quanto riguarda l’utilizzo di un insieme di variabili

caratteristiche delle imprese.