La Toscana verso H2020
Andrea BonaccorsiUniversità di Pisa
DG Ricerca e InnovazioneRISE High Level Expert Group
Toscana Technologica Firenze 9 luglio 2014
Temi emergenti verso H2020
# 1Global Value Chain e imprese eccellenti
# 2 Politiche per l’innovazione guidate dalla domanda pubblica
# 3Sistemi di intelligence in tempo reale
# 1Global Value Chain (OECD, 2013)
Le imprese partecipano in misura crescente a catene del valore globali (GVCs) che coinvolgono non solo l’export ma rapporti di collaborazione a più livelli.
La catena del valore globale non si basa più solo sulla produzione (off‐shoring), che in alcuni casi viene re‐internalizzata nel paese di origine.
La catena del valore esternalizza e internazionalizza attivitàa maggiore valore aggiunto, sia a monte (ricerca e sviluppo, design) che valle (marketing, servizi).
Le imprese si trovano a giocare più ruoli nelle GVCs.
Source: OECD (2013)
Source: Baecker (2013)
Source: Baecker (2013)
Between 2009 and 2011, 10.1 % of non‐financial companies in the market sector with 50 or more employees located in France sourced internationally their activities.
Concerned companies represent 17.3 % of employment. The most affected sectors are the Manufacturing Industry: 8,8 % (13,6 % in terms of employment) and Information/Communication services: 8,8 % (19,2 % empl.)
The share of companies sourcing internationally increases with company size.Exporting companies are more concerned.
Source: INSEEE (2013), Sachwald (2013)
Proportion of companies with 100 or more employees that sourced internationally activities between 2009 and 2011
Source : Eurostat, IS‐GVC Survey
Number of companies (100 employees or more) sourcing internationally by destination between 2009 and 2011
Source : Eurostat, IS‐GVC Survey
The EFIGE dataset includes 14.759 firmsCountries covered: France, Italy, Spain, UK, Germany, Austria, Hungary All manufacturing sectors covered. Cross section period covered: 2007‐2009
Source: Veugelers (2013)
Impatto sulla performance
In general, there are relatively few multiple mode firms, combining different international activities, but they are bigger and more trade intensive and therefore substantially drive total trade flows in most sectors.Multiple mode firms also display the highest productivity premia and are significantly more likely to introduce new product innovations.
Overall, our analysis of global value chain involvement and its impact on performance at the firm level provides consistent evidence that the firms that take on the opportunities of global market access, and which source resources globally , are well placed to be the engines of Europe’s innovation‐based growth and to drive its external competitiveness on the basis of globally sustainable comparative advantage.
Given their highly specific characteristics, it matters for policy makers to better understand who they are, what they do and what challenges they face.
Source: Veugelers (2013)
# 2 Politiche per l’innovazione guidate dalla domanda
Numerose innovazioni sono state introdotte, direttamente o indirettamente, grazie alla domanda pubblica (es. Internet, parallel computing, NMR).
In molti settori la domanda pubblica può esercitare un ruolo di:‐accelerazione della R&S‐riduzione dell’incertezza sui fabbisogni degli utilizzatori‐catalizzazione degli sforzi industriali
Evitare tentazioni dirigiste.
Lo schema europeo del Pre Commercial Procurement (PCP)
Politiche di pre‐commercial procurement nel settore della sanità in Toscana
La Toscana ha un sistema sanitario evoluto dal punto di vista dei servizi, avanzato dal punto di vista tecnologico e in equilibrio economico.
Il livello dei servizi è tuttavia messo a rischio dall’aumento dei costi, dall’aumento della domanda e dai vincoli di bilancio: l’unico modo di continuare a garantire la sanità per tutti è introdurre cambiamenti tecnologici e organizzativi, anche radicali.
La Regione potrebbe:‐Identificare i fabbisogni a 3‐5 anni in alcune aree critiche (es. assistenza sanitaria anziani, riabilitazione, diagnostica)integrata etc. )‐Identificare fabbisogni che non sono già soddisfatti da soluzioni commerciali e aggregare la domanda di diversi utilizzatori (ospedali, ASL, soggetti convenzionati)‐esaminare lo stato dell’arte tecnologico, anche in riferimento al potenziale innovativo presente nella ricerca pubblica e nelle imprese in Toscana (es. biomedicale)‐lanciare alcuni progetti pilota di PCP
# 3 Sistemi di intelligence in tempo reale
È impossibile per le politiche pubbliche anticipare tutti i cambiamenti, ancor meno governarli dal centro: l’unica strategia possibile è una capacità di adattamento flessibile e intelligente.
Non è più possibile progettare le politiche e valutarne l’impatto a ciclo di programmazione compiuto: è passato troppo tempo, si sono perse delle opportunità.
Oggi le politiche pubbliche possono beneficiare di sistemi avanzati di elaborazione di dati pubblicamente disponibili (o acquisibili a costi contenuti) per il monitoraggio in itinere della evoluzione del sistema industriale e delle competenze disponibili nel sistema territoriale regionale.
Due esempi:‐Posizionamento internazionale delle università toscane‐Trend tecnologici da analisi di mappatura dei brevetti
Posizionamento internazionale delle università
Campo Scopus Università Top RegioneMondo Europa Italia
Ranking Top% Ranking Top% Ranking Top%
ANALYTICAL CHEMISTRY Università di Firenze116(432)
**46
(197)**
5(22)
**
CATALYSIS Università di Firenze270(351)
113(160)
8(21)
*
COLLOID AND SURFACE CHEMISTRY
Università di Firenze131(141)
32(36)
2(2)
DRUG DISCOVERY Università di Firenze25
(360)***
6(138)
***2
(27)***
INORGANIC CHEMISTRY Università di Firenze71
(395)**
32(194)
**1
(20)***
MATERIALS CHEMISTRY Università di Firenze216(701)
*92
(301)*
7(32)
**
MOLECULAR MEDICINE Università di Firenze55
(390)**
16(154)
**3
(28)**
ORGANIC CHEMISTRY Università di Pisa192(635)
*81
(284)**
6(33)
**
PHARMACEUTICAL SCIENCE Università di Firenze152(258)
52(84)
6(12)
*
PHYSICAL AND THEORETICAL CHEMISTRY
Università di Firenze173(666)
**79
(302)**
6(35)
**
POLYMERS AND PLASTICS Università di Pisa234(304)
84(104)
7(10)
SPECTROSCOPY Università di Firenze99
(241)*
47(113)
*3
(11)**
Fonte: Elaborazioni Progetto DPS –S3 su dati GRBS‐ Scopus, a cura di M.Guerini
Posizionamento internazionale delle università/2
Fonte: Elaborazioni Progetto DPS –S3 su dati GRBS‐ Scopus, a cura di M.Guerini
Campo Scopus Università Top RegioneMondo Europa Italia
Ranking Top% Ranking Top% Ranking Top%
ANALYSIS Università di Firenze47
(138)*
14(49)
**2
(13)**
APPLIED MATHEMATICS Università di Pisa220(755)
**93
(334)**
9(42)
**
ARTIFICIAL INTELLIGENCE Università di Pisa231(257)
79(91)
9(12)
COMPUTATIONAL MATHEMATICS
Università di Firenze105(169)
34(55)
2(7)
**
COMPUTATIONAL THEORY AND MATHEMATICS
Università di Firenze149(200)
42(66)
2(6)
*
COMPUTER SCIENCE APPLICATIONS
Università di Pisa208(753)
**74
(311)**
8(41)
**
CONTROL AND OPTIMIZATION
Università di Pisa56(66)
15(18)
5(5)
INFORMATION SYSTEMS Università di Pisa204(250)
50(68)
7(8)
MATHEMATICAL PHYSICS Università di Pisa53
(106)*
22(57)
*4
(17)**
MODELLING AND SIMULATION
University di Siena260(419)
96(158)
13(27)
*
SOFTWARE Università di Pisa202(546)
*56
(208)**
6(26)
**
STATISTICAL AND NONLINEAR PHYSICS
Università di Pisa181(217)
84(104)
10(16)
STATISTICS AND PROBABILITY
Università di Firenze165(353)
*66
(181)*
3(17)
**
THEORETICAL COMPUTER SCIENCE
Università di Pisa137(618)
**52
(310)**
5(33)
**
Fonte: Erre Quadro srl
Qual è l’evoluzione della tecnologia?
Fonte: Erre Quadro srl
Chi sono i concorrenti?
Dove sono localizzati i concorrenti?
Fonte: Erre Quadro srl