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Riforma della politica regionale dell’Unione
Europea: verso politiche di innovazione
intelligente
Roberto Camagni e Roberta Capello
Politecnico di Milano
WORKSHOP HERACADEMY
SMART COMMUNITIES E SVILUPPO LOCALE:
OBIETTIVI, ATTORI, CREAZIONE DI VALORE
Modena, 17 Luglio 2013
Gli argomenti trattati nella presentazione sono pubblicati, sotto forma di paper, in:
Camagni R. and Capello R. (2013), “Regional Innovation Patterns and the EU Regional Policy Reform: Towards Smart Innovation
Policies”, Growth and Change, vol. 44, n. 2, pp. 355-389
Scopo della presentazione
Entrare nel dibattito sulle politiche di innovazione regionale
che avviene a livello europeo e presentare i motivi per
una concettualizzazione, un disegno e un’applicazione
delle politiche a livello regionale.
Le riflessioni vengono da un progetto ESPON (denominato
KIT – Knowledge, Innovation, Territory) coordinato dal
Politecnico di Milano.
L’attuale dibattito di politiche
dell’innovazione regionali a livello EU
Il dibattito nasce con l’esigenza di
- rilanciare la competitività dell’Europa nell’innovazione
nell’agenda Europa 2020 e
- avviare le riflessioni che accompagnano la riforma delle
politiche di coesione.
L’unione di queste due necessità vede un primo tentativo
nel documento ufficiale dell’EU intitolato Regional Policy
Contributing to Smart Growth in Europe.
Il documento sposa il concetto di smart specialization
suggerito dal gruppo di esperti ‘Knowledge for Growth’
del commissario europeo per la ricerca, Janez Potocnik.
Il dibattito della smart specialization
Esisteva (e esiste tuttora) un profondo gap negli
investimenti di R&S tra Europa e i suoi paesi partner.
Il dibattito sulla SmSp ha in un primo momento suggerito
politiche differenti tra regioni ‘centrali’ e ‘periferiche’
(Foray et al., 2009):
- Le regioni centrali ospitano laboratori e attività di ricerca
in generale sulle GPT;
- Le aree periferiche si orientano verso specializzazioni
nel loro “dominio di conoscenza” grazie a collaborazioni
con aree forti (‘co-applicazione di innovazione’).
Punti forti della SmSp
- Il primo forte messaggio della strategia SmSp è
totalmente condivisibile: la R&S richiede una massa
critica;
- Le idee che sostengono la strategia – quelle di
specializzazione, radicamento e connessione
(specialization, embeddedness and connectedness)
sono senz’altro condivisibili (teorie come quella del
milieu innovateur, RIS, learning regions sostengono lo
stesso approccio).
Limiti della SmSp
Esistono limiti:
• La conoscenza formale è solo uno dei modi attraverso i
quali le regini innovano;
• Nell’approccio seguito – tipico di economisti industriali –
si ignora l’ampia variabilità di processi di innovazione,
sui quali le politiche dovrebbero essere basate;
• La distinzione tra centro e periferia è troppo
semplicistica. Una più approfondita tassonomia è
necessaria per raccogliere tutti i vari modi di innovare.
L’importanza di una tassonomia
regionale
Fase 1 della SmSp (->2010): territorio dicotonomico (centro-
periferia);
Fase 2 della SmSp (2011->): ogni regione deve trovare la
sua strategia.
Le specificità delle single regioni sono fondamentali per
l’implementazione di progetti
tuttavia
L’identificazione delle strategie richiede approcci comuni
per regioni con caratteristiche innovative simili per
evitare una errata allocazione delle risorse e improbabili
strategie locali.
Una tassonomia delle regioni innovative è necessaria per
lo sviluppo di strategie di innovazione locale.
L’importanza di una tassonomia
regionale
Una tassonomia di regioni innovative non nega
l’importanza di un approccio place-based per
l’identificazione dei singoli progetti e delle vocazioni
produttive e innovative locali,
tuttavia
la strategia generale deve essere consistente con più
ampi elementi di razionalità che solo una tassonomia
appropriata può far emergere.
Limiti delle tassonomie esistenti
Tassonomia dell’OCSE (OECD, 2010 and 2011) identifica
‘knowledge regions, industrial production zones, non-S&T
driven regions’.
Verspagen (2010) sviluppa una “gerarchia spaziale” di
regioni innovative in Europa sulla base dell’intensità
brevettuale, la specializzazione manifatturiera regionale e
la performance economica locale.
Entrambe queste tassonomie hanno il limite di essere basate
solo sull’intensità di consocenza (e tra l’altro solo formale).
Limiti delle tassonomie esistenti
Hollanders et al. (2009) propone una tassonomia di regioni
Europee sui dati del Regional Innovation Scoreboard.
Vantaggi:
Abbandonano la semplice equivalenza tra conoscena e
innovazione, tipica delle tassonomie precedenti.
Limiti:
Indicatori molto diversi vengono mischiati senza una chiara
aspettativa circa il loro legame.
Non c’è spazio per la conoscenza non prodotta localmente.
Limiti delle tassonomie esistenti
Wintjes e Hollanders (Regional impact of technological
change, 2010) dividono lo spazio europeo in base a:
- input e output di conoscenza;
- elementi locali che facilitano l’innovazione;
- indicatori di performance economica.
Nessuna aspettativa teorica spiega il legame tra le differnti
variabili utilizzate, se non quella di legare alcuni elementi
che facilitano la conoscenza e l’innovazione all’intensità di
quest’ultime.
Una nuova tassonomia adatta
alla SmSp
La tassonomia che proponiamo supera i limiti di quelle
precedenti, in quanto:
• È una tassonomia deduttica, che parte da assunti teorici e
contiene diverse tipologie di conoscenza sulla quale il
processo innovativo può basarsi;
• È una tassonomia capace di enfatizzare le pre-condizioni
che supportano I processi di innovazione locale.
I modelli di innovazione regionali
Un modello di innovazione territoriale rappresenta:
• modi differenti di sviluppare le differenti fasi del
processo innovativo,
• basato sulla presenza/assenzatdi condizioni di contesto
che supoprtano la creazione di innovazione e
conoscenza e la loro attrazione dall’esterno.
Modello di innovazione endogena
all’interno di una rete scientifica
Specific, applied
knowledge
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Territorial
receptivity
Cross-regional
cognitive proximity
relational capacity
Basic knowledge
(General Purpose
Technologies, GPTs)
Collective learning
Entrepreneurship
Product
and
process
innovatio
n
Economic
efficiency
Basic knowledge
(General Purpose
Technologies, GPTs) Specific, applied
knowledge
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Basic knowledge
(General Purpose
Technologies, GPTs) Specific, applied
knowledge
Region j
Region i
Territorial
receptivity
Phases Territorial preconditions
for knowledge creation Knowledge output Territorial preconditions for
innovation Innovation Economic
efficiency
1) Area scientifica europea:
GPT
2) Area della scienza applicata:
attività brevettuale in campi
tecnologici applicati
Modello di applicazione creativa
Phases Territorial preconditions
for knowledge creation Knowledge output Territorial preconditions for
innovation Innovation Economic
efficiency
Product
and
process
innovation
Economic
efficiency
Collective learning
Entrepreneurship
Specific and
applied knowledge
Capabilities
Territorial creativity
Basic knowledge
(General Purpose
Technologies, GPTs)
Specific and applied
knowledge
Region j
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Region i
3) un’area di applicazione tecnologica
intelligente: conoscenza formale che
proviene dall’esterno
4) Area della diversificazione
creativa e intelligente
conoscenza informale che
proviene dall’esterno
Modello di imitazione
dell’innovazione Phases Territorial preconditions for
knowledge creation Knowledge output Territorial preconditions for
innovation Innovation Economic
efficiency
Education,
human capital,
accessibility,
urban
externalities
Product
and
process
innovatio
n
Economi
c
efficienc
y
Specific and applied
knowledge
Territorial
attractiveness:
FDIs
Product
and
process
innovatio
n
Collective learning
Entrepreneurshi
p
Region i
Basic knowledge
(General Purpose
Technologies,
GPTs)
Region j
5) Area dell’innovazione imitativa
attraverso l’attrazione di
innovazione dall’esterno
Modi di innovazione regionale
in Europa
Pattern 1= area scientifica
Europea
Pattern 2 = area di scienza
applicata
Pattern 3 = area di
applicazione tecnologica
intelligente
Pattern 4 = area della
diversificazione creativa e
intelligente
Pattern 5 = Area
dell’innovazione imitativa
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Acores
Guyane
Madeira
Réunion
Canarias
MartiniqueGuadeloupe
Valletta
Roma
Riga
Oslo
Bern
Wien
Kyiv
Vaduz
Paris
Praha
Minsk
Tounis
Lisboa
Athina
Skopje
Zagreb
Ankara
Madrid
Tirana
Sofiya
London
Berlin
Dublin
Tallinn
Nicosia
Beograd
Vilnius
Kishinev
Sarajevo
Helsinki
Budapest
Warszawa
Podgorica
El-Jazair
Stockholm
Reykjavik
København
Bucuresti
Amsterdam
Luxembourg
Bruxelles/Brussel
Ljubljana
Bratislava
Pattern territoriali di innovazione
© Politecnico di Milano, 20130 570285
km
Legenda
Area di innovazione imitativa
Area di diversificazione intelligente e creativa
Area di applicazione tecnologica intelligente
Area di scienza applicata
Area scientifica Europea
Non disponibile
Politiche di innovazione
intelligenti
‘Le politiche di innovazione intelligenti’ possono essere
definite come:
quelle politiche capaci di aumentare la capacità
innovativa di una regione
- incrementando l’efficacia della conoscenza già presente
a livello locale e
- rafforzando le applicazioni territoriali e la diversificazione
sulla base delle specificità locali e delle caratteristiche
che il modello innovativo già presente nella regione ha.
Modello di innovazione territoriale
Politiche
Area scientifica
Europea
(Pattern 1)
Area di scienza
applicata
(Pattern 2)
Area di
applicazione
tecnologica
intelligente
(Pattern 3)
Area di
diversificazione
intelligente e
creativa
(Pattern 4)
Area di
innovazione
imitativa
(Pattern 5)
Obiettivi di
policy
Massimo ritorno dagli investimenti
in R&S
Massimo ritorno dalla
cooperazione dalla co-applicazione
Massimo
ritorno
dall’imitazione
Azioni
normative per la
creazione di
conoscenza
(Radicamento)
Supporto alla R&S in: Supporto alla applicazione
creativa, che sposti la capacità
produttiva da vecchi a nuovi modi,
che aumenti la produttività nei
modi esistenti di produzione,
attraverso:
Veloce
diffusion della
innovazione
Incremento di
ricettività di
innovazione
esistente
Nuovi campi
tecnologici di base
Tecnologie
general purpose
Campi
tecnologici
specializzati
Varietà nelle
applicazioni
Incentivi allo
sviluppo e
all’upgrading
tecnologici
Creazione di
varietà
Identificazion
e delle best
practice
internazionali
Supporto alla
diversificazione
del
prodotto/mercat
o
Supporto alla
creatività
imprenditoriale
Supporto alle
imprese locali
in progetti con
IDE locali
Supporto alle
imprese locali
per
subcontracting
specializzato
Azioni
normative per lo
sfruttamento di
conoscenza
esterna
(Connessione)
Incentivi al’attrazione e alla
mobilità di inventori
Supporto alla cooperazione in
ricerca:
Incentivi alla adozione creative
attraverso:
Incentivi per
l’attrazione di
IDE
GPT e progetti
trans-territoriali
(ARE)
tecnologie
specifiche e
progetti trans-
territoriali
(ARE) , in
settori
tecnologicament
e connessi
Supporto alla
mobilità del
lavoro tra settori
tecnologicament
e connessi
Attività di
ricerca in
cooperazione tra
settori connessi
tecnologicament
e
Ricerca in
cooperazione
per nuove
soluzioni
tecnologiche
Partecipazion
e degli attori
locali alle fiere
internazionali
specializzate
Attrazione di
“star” nel campo
della ricerca
anche per brevi
periodi
Esperienza di
lavoro in
imprese best
practice nella
creazione di
conoscenza
nella stesso
campo
tecnologico
Contrattazion
e di acquisti
innovative da
parte degli IDE
alle imprese
locali
Modello di innovazione territoriale
Politiche
Area scientifica
Europea
(Pattern 1)
Area di
scienza
applicata
(Pattern 2)
Area di
applicazione
tecnologica
intelligente
(Pattern 3)
Area di
diversificazion
e intelligente e
creativa
(Pattern 4)
Area di
innovazione
imitativa
(Pattern 5)
Stili nel disegno delle politiche
di innovazione intelligenti
• trasparenza, che significa una chiara giustificazione
dell’allocazione spaziale dei fondi nelle diverse misure;
• controllo sulle strategie seguite, in modo da evitare la
ricerca di posizioni di rendita di élites locali (nella politica,
in economia, ma anche nel circuito dell’alta educazione
e della ricerca);
• valutazione ex-ante dei principali progetti di ricerca e
innovazione presentati per ottenere risorse finanziarie
pubbliche;
• rafforzamento del trasferimento di conoscenza e la sua
diffusione attraverso cooperazione inter-settoriale e
inter-regionali, in modo da incrementare la produttività
della R&S supportata con fondi pubblici;
Stili nel disegno delle politiche
di innovazione intelligenti
• garanzia di continuità nel tempo di decisioni pubbliche a
supporto dell’innovazione, una precondizione
fondamentale per processi di apprendimento locali, a
condizione di efficaci valutazioni intermedie e ex-post dei
risultati ottenuti;
• creazione di un modello organizzativo formalizzato, ma
flessibile, per supportare l’identificazione delle
specializzazioni regionali nella R&S e nella produzione,
in modo da supportare il processo di ricerca in nuovi
campi di applicazione all’interno della specializzazione
tecnologica presente nell’area: un modello locale
partecipato che potrebbe essere chiamato
“pianificazione strategica industriale”
• favorire creatività e spirito imprenditoriale in tutte le
condizioni regionali. Questo significa, da un lato,
identificare e supportare le attuale skills locali, le
tradizioni i valori sociali e le tendenze positive verso la
cultura locale e dell’ambiente, scoprire nuove
potenzialità locali attraverso l’utilizzo di risorse locali mal
utilizzate;
• favorire il rafforzamento degli spillover locali delle grandi
imprese multinazionali presenti nei diversi contesti
regionali, non solo nel campo della conoscenza
tecnologica, ma anche in quello degli stili e dei modelli
manageriali attraverso l’attivazione di sub-contracting
con imprese locali.
Stili nel disegno delle politiche
di innovazione intelligenti
Traiettorie di sviluppo tecnologico
(per le regioni leader in ogni
modello innovativo)
Legenda:
1 = Area scientifica Europea
2 = Area di scienza applicata
3 = Area di applicazione tecnologica intelligente
4 = Area di diversificazione intelligente e creativa
5 = Area di innovazione imitativa
2 5
Rafforzamento delle
scienza locale
applicata e sviluppo
di ricerca in nuovi
campi
Diversificazione dei
campi tecnologici
nei quali innovare
Nuove applicazioni
in nuovi settori
Rafforzamento della
conoscenza di base
locale
1
4 3
Elasticity
of GDP to R&D
Creazione di nuove
competenze locali a
completamento di
competenze locali
R&D/GDP
Grazie dell’attenzione!