Models of innovation in small firms: the role of structural and behavioural variables

The aim of thesis is study models of innovation of firms, especially of small and medium enterprises (SMEs) which act on Italian economic context. Models of innovation are studied by basing on two mains fields: on the one hand the analysis of structural variables, for example affiliation to an industry or technological aspects, that determine innovative behavior of firms. On the other hand, the focus is on firms’ behavioral variables that influence way to do innovation of firms. The analysis of structural variables as determinants of innovation, it starts from study of Pavitt’s taxonomy and of its validity for Italian manufacturing firms. Previous studies showed that Pavitt’s taxonomy seems not completely effective in order to describe innovation processes of Italian manufacturing firms. Some methodological problems, about the significance of quantitative indicators measured and the nature of referring data find on previous analyses, were encountered on this research. Therefore quantitative indicators are built in order to describe qualitative predictions of Pavitt aiming to render them more suitable in order to test Pavitt’ taxonomy. In addition, quantitative indicators are measured on data of an appropriate database (Community Innovation Survey by ISTAT) that describes accurately innovation models of Italian firms. Results highlight existence of a dichotomy about way of doing innovation between two clusters: science based and specialized supplier on the one hand and supplier dominated and scale intensive on the other hand. Behavioral variables are studied thanks to deepening into definition and measurement of degree of innovation that it is used as measure of innovation output. Analysis is based on the hypothesis that both technological opportunities and non technological opportunities influence the degree of innovation. The focus is on how collaborations to innovate, that firms establish with external subjects, could influence the degree of introduced innovations. The aim is demonstrate that influence of non industrial subjects specialized in research activity, as universities or public research institutes, is more effective to obtain innovations with an high degree of novelty respect to influence of subjects belonging to firm’s industry, as supplier or clients or competitors. Results from model applied to whole manufacturing industry confirm hypothesis of major influence on degree of innovation of non industrial subjects. Application of model on Pavitt’s group register particular results different among groups which press to move analysis from Pavitt’s groups to single industry in order of better identify firms innovative behavior.

L’obiettivo di questa tesi è studiare i modelli di innovazione delle imprese, in particolare delle piccole e medie imprese (PMI) che operano nel contest economico italiano. I modelli di innovazione sono studiati in base a due filoni principali: da un lato l’analisi delle variabili strutturali, ad esempio l’appartenenza ad un settore produttivo o ambiti tecnologici, che determinano il comportamento innovativo delle imprese. Dall’altro lato, il focus è sulle variabili comportamentali delle imprese che influenzano il modo di fare innovazione delle stesse. L’analisi della variabili strutturali come determinanti dell’innovazione, parte dallo studio della tassonomia di Pavitt e dalla sua validità per le imprese manifatturiere italiane. Studi precedenti hanno mostrato che la tassonomia di Pavitt non sembra completamente efficace nel descrivere i processi di innovazione delle imprese manifatturiere italiane. Alcuni problemi metodologici, circa la significatività degli indicatori quantitativi misurati e la natura dei dati di riferimento, hanno riguardato queste ricerche. Di conseguenza, in questo lavoro, sono stati costruiti indicatori quantitativi per descrivere le indicazioni qualitative di Pavitt con l’obiettivo di renderli più idonei a testare la tassonomia di Pavitt. Inoltre, indicatori quantitativi sono stati applicati su dati appartenenti a un database più appropriato (CIS) che descrive in maniera più accurata i modelli di innovazione delle imprese italiane. I risultati mostrano una migliore corrispondenza del comportamento innovativo delle imprese alle indicazioni di Pavitt rispetto ai risultati dei lavori precedenti. Comunque, sembra evidenziarsi una dicotomia tra science based e specialized suppliers da un lato e supplier dominated e scale intensive dall’altro, riguardo il modo di fare innovazione. Le variabili comportamentali sono state studiate grazie all’approfondimento dei concetti di definizione e misura mento del grado di innovazione che è stato utilizzato come misura dell’risultato dell’innovazione. L’analisi è basata sull’ipotesi che entrambi opportunità tecnologiche e opportunità non tecnologiche influenzano il grado di innovazione. Il focus è su come le collaborazione per innovare che le imprese stabiliscono con soggetti esterni possano influenzare il grado delle innovazioni introdotte. L’obiettivo è dimostrare che le collaborazioni delle imprese con i soggetti esterni non appartenenti al settore produttivo dell’impresa e più specializzati nell’attività di ricerca, come le università e gli istituti di ricerca pubblici, siano più efficaci per ottenere innovazioni con un alto grado di novità. Lo studio delle determinanti del grado di innovazione in generale potrebbe essere utile per meglio indirizzare le iniziative politiche volte a sostenere l’attività di innovazione nelle imprese manifatturiere italiane.