Il modello di attitudine all’innovazione stima la probabilità di passare da un basso profilo (profilo tardive) ad un profilo più avanzato, misurando il contributo di diverse caratteristiche e diversi attributi delle imprese.
Il profilo tecnologico delle aziende è determinato da alcuni attributi specifici.

Sia per le imprese leader che per quelle tardive risulta altamente determinante la presenza di un cliente leader, che spinge le imprese a migliorare la propria posizione sul mercato. Il contributo è maggiore per le imprese leader, ma anche per le tardive è il fattore più importante ed evidentemente quello che può aiutare queste imprese a migliorare il proprio posizionamento tecnologico. Segue in importanza la presenza di clienti extra-regionali a conferma di un modello di innovazione improntato sul lato della domanda.

Segue il fattore della cultura innovativa (introdotto attraverso l’indicatore di innovation climate). E’ un fattore che aumenta la probabilità, sia per le leader che per le imprese in ritardo, di migliorare il proprio posizionamento tecnologico.

Le collaborazioni esterne (ovvero input di servizi di R&D) sono associate ad una maggiore probabilità di migliorare il posizionamento tecnologico.

La funzione dell’ecosistema regionale appare nella sua importanza anche quando si esamina il fattore relativo alla presenza di fornitori locali (in provincia o regione). Il contributo dei sistemi di fornitura locali all’innovazione è tuttavia articolato a secondo del profilo di impresa. Se si prende a riferimento l’orientamento delle imprese verso la nuova economia dei servizi, la probabilità di trovare imprese preparate ad affrontare tale sfida aumenta sia grazie alla presenza di un fornitore locale, che in presenza di complessità tecnologica della produzione coinvolta. Un sotto-campione di circa 300 imprese conferma inoltre che, in presenza di un fornitore locale, aumenta anche il valore aggiunto procapite. La cruciale funzione di radicamento che contraddistingue i sistemi produttivi ed i distretti emiliano-romagnoli non è affatto messa in discussione. Cambia però il ruolo della prossimità fisica: questa è importante in presenza di capacità tecnologiche. Quando il connubio tra territorio e tecnologia scatta, aumenta anche la probabilità di essere competitivi nelle global value chains. Il capitale territoriale emiliano-romagnolo diventa importante nella sua funzione di knowledge-based capital e questo può solo confermare l’importanza di azioni a supporto dell’innovazione dell’intero sistema produttivo.

Il portafoglio tecnologico dell’azienda si conferma come fattore che contribuisce positivamente a aumentare le probabilità di leadership.

Interessante notare che l’adozione di misure improntate all’economia circolare conferiscono una alta probabilità alle tardive di crescere nel proprio profilo tecnologico, mentre tale effetto non è presente nelle leader.

Modello Innovation Behaviour Index

Il modello adottato per l’elaborazione dell’innovation behaviour index[1] permette di comprendere a cosa sia dovuta l’appartenenza delle imprese ad ognuno dei quattro profili di innovazione individuati in precedenza, attribuendo a ciascun fattore sin qui analizzato un valore di probabilità rispetto a determinati attributi o comportamenti delle imprese e quindi lasciando ipotizzare linee di azione correttive per migliorare il profilo tecnologico e di innovazione delle imprese regionali.

I fattori di spiegazione (variabili indipendenti) adottati sono:

• presenza di almeno un subfornitore a livello di provincia e regione (variabile continua) – FORNITORI
• presenza di almeno un cliente fuori regione (variabile continua) – MERCATO
• presenza di un cliente principale leader tecnologico di settore (variabile binaria) CLIENTE LEADER
• presenza di soluzioni organizzative e tecnologiche adatte a Industry 4.0 (variabile continua) – INDUSTRY 4.0
• incidenza dell’export sul fatturato superiore al 50% (variabile binaria) – EXPORT
• numero dipendenti nel 2016 (variabile continua) – ADDETTI
• percentuale di prodotti finiti (variabile continua) – PRODOTTI FINITI
• percentuale di parti e componenti nella produzione finale (variabile continua) – COMPONENTI
• presenza di una elevata componente di servizio (oltre il 30%) (variabile binaria) – SERVIZI
• processi innovativi avviati all’esterno dell’impresa ed in collaborazione con attori esterni (variabile continua) – ESTERNO
• tassonomia di intensità tecnologica sulla base del codice Ateco di riferimento (variabile categorica) – TECH-INTENSITY
• complessità del portafoglio tecnologico dell’azienda (variabile continua) – TECNOLOGIE
• presenza di soluzioni avanzate di circular economy (variabile binaria)- CIRCULAR ECONOMY
• cultura organizzativa a favore dell’innovazione (variabile binaria) – INNOVATION CLIMATE

La verifica sui parametri del modello conferma che è rispettato l’assunto di equidistanza tra le categorie (proportionality assumption)[2].

[1] Si tratta di un modello di regressione logistica ordinale per l’interpretazione di una variabile dipendente Y, che invece di essere dicotomica con valori di 0 e 1, assume più di 2 valori (ossia la variabile dipendente è policotomica). Nel caso specifico la variabile dipendente è l’autovalutazione sulla leadership tecnologica dichiarata da parte delle imprese a quattro categorie: 1 (tardive), 2 (reattive), 3 (pro-attive) 4(leader). Il modello stima la probabilità cumulativa di ciascun caso, in presenza di diversi fattori di spiegazione (variabili indipendenti), di essere in una piuttosto che in un’altra categoria. Questo permette di comprendere l’effetto marginale di ciascun fattore di spiegazione rispetto alla probabilità di uno dei quattro profili.

[2] Il modello adottato è un modello di partial proportion odds, che offre il vantaggio di verificare su ogni variabile l’assunto di proporzionalità. L’assunto di questo tipo di modello è che i coefficienti che descrivono la relazione tra la categoria più bassa di una variabile e quelle più alte siano gli stessi di quelli che descrivono la relazione tra la categoria adiacente e le altre più alte. E’ un assunto di proporzionalità nel rapporto tra le probabilità. L’ipotesi nulla dei test adottati è che non ci sia differenza nei coefficienti delle diverse equazioni. I risultati di tali test non sono significativi e quindi l’ipotesi nulla è confermata.