Appunti dinamiche industriali

R&D.

Come possono quindi le piccole imprese competere in R&D con le grandi imprese? Cooperando

tra di loro per avere una scala tale da potere avere anch’esse i ritorni maggiori che si hanno con

il cost spreading.

INNOVATION AND LEARNING: THE TWO FACES OF R&D

Tutta l’accademia dell’innovazione prende come punto di riferimento questo articolo. Per

capire di cosa si parla in questo articolo dobbiamo prenderne un altro in considerazione:

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Why Do Firms Know More Than They Make?

Qui si parla di una compagnia C (presumibilmente Boing). Quello che fanno Brusoni, Prencipe e

Pavitt in questo articolo è vedere quali sono le tipologie di brevetti che sviluppa la compagnia

(CC), i suoi fornitori di primo livello(FT) e di secondo livello(ST).

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Andiamo a vedere se i nostri brevetti della compagnia C sono di tipologia diversa da quelli che

producono gli altri due. Il grafico distingue 4 campi di conoscenza. La prima è la conoscenza

architetturale (quindi relativa a tutta la struttura del prodotto), la seconda è la conoscenza sub-

architetturale (quindi relativa all’architettura ma al livello del componente), la terza è la

conoscenza al livello della funzione e la quarta è la conoscenza relativa alla parte fisica

(materiali). Queste conoscenze sono sviluppate in modo diverso da questi “attori” (CC, FT, ST).

C’è quindi una diversa distribuzione di brevetti.

Notiamo che la compagnia sviluppa più brevetti per l’architettura rispetto ai fornitori di primo e

secondo livello, questo vuol dire che essa si specializza sulla struttura del prodotto e sulla

divisione dei sistemi ma demanda ai suppliers la gestione dei singoli moduli ovvero la nostra

compagnia dice che per fare il prodotto bisogna mettere insieme questi pezzi in questo modo,

dopodichè ogni singolo modulo viene sviluppato da un supplier diverso. Per quanto riguarda le

sub-architetture ovvero le architetture interne ai singoli sistemi, notiamo che la maggior parte

della conoscenza è posseduta dai fornitori di primo livello, quelli di secondo livello ne hanno

abbastanza e la nostra compagnia ne ha molto poca. Quindi all’interno di ogni singolo modulo

sono i suppliers i veri esperti. Sulle funzioni e sulla parte fisica notiamo che stranamente

soprattutto la compagnia C possiede conoscenze a riguardo oltre ai fornitori di primo e secondo

livello. Il punto è che la compagnia C non si occupa delle funzioni né della dimensione fisica dei

materiali. Da qui la domanda: “Perché le imprese sanno più di quello che fanno?” Questo

“fenomeno” si spiega dal fatto che la compagnia vuole avere una visione d’insieme completa al

fine di creare architetture performanti ed evitare ad esempio quello che è successo nel caso

Fiat (negli anni 90 Fiat ingegnerizzava l’85% del valore dell’auto fuori, quindi aveva messo al di

fuori del suo ambito di conoscenza una serie di comprensione dei vari moduli che andava a

gestire. Adesso Fiat disegna completamente la macchina recuperando tutte le competenze

relative a tutti i sistemi e poi chiede ai fornitori di fare dei “derative models”). La sostanza è che

se noi abbiamo una conoscenza delle funzioni e della dimensione fisica quello che otteniamo è

un vantaggio dal punto di vista dell’apprendimento e questo apprendimento nasce proprio dal

fatto che abbiamo investito in R&D, ciò ci permette di creare architetture performanti.

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Why Do Firms Know More Than They Make?

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To Learn

Quindi non solo spendiamo in R&D perché vogliamo fare innovazione ma anche perché

abbiamo bisogno di imparare.

Cohen e Levinthal espandono questo concetto. Affermano che la spesa in R&D è necessaria

anche per poter utilizzare le conoscenze degli altri. C’è quindi la necessità da parte delle

imprese di venire a conoscenza delle informazioni degli altri (per esempio delle università) per

poterle portare nei propri processi e utilizzarle per innovare. Quindi l’R&D sviluppa anche

l’absorptive capacity (la capacità di assorbire la conoscenza che è esterna all’impresa). Le sue

tre fasi sono:

1) individuare (sono in grado di individuare la conoscenza che mi interessa)

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2) assimilare (sono in grado di leggerla e capirla)

3) sfruttare (sono in grado di utilizzarla nei miei processi)

Questa è una fonte di apprendimento molto diversa dall’altro meccanismo di apprendimento

che viene utilizzato per descrivere come imparano le imprese ovvero il learning-by-doing. In

questo caso si discute attorno alla capacità degli “attori” di migliorare le proprie prestazioni

grazie al fatto che ripetono certi task e certi processi produttivi. Mentre il learning-by-doing ci

insegna come fare le cose, l’absorptive capacity ci insegna come assorbire ciò che proviene

dall’esterno.

Questo implica di occuparsi anche di qual è la conoscenza che sta all’esterno e di come noi

possiamo agganciarla, quindi porta la discussione sulle opportunità tecnologiche, sul livello di

appropriabilità, cioè su tutta una serie di fattori che noi abbiamo ascritto al concetto di regime

tecnologico. Il punto è che noi stiamo investendo in R&D per creare delle competenze che ci

servono per assorbire la conoscenza che è all’esterno, che si interfaccia con noi attraverso il

regime tecnologico.

La conoscenza esterna si interfaccia con noi attraverso il regime tecnologico.

Ance i nostri competitor producono conoscenza che possiamo catturare, in questo caso la

variabile rilevante dal punto di vista tecnologico è l’appropriabilità (se è alta vuol dire che le

imprese possono difendere bene le loro conoscenze).

Nel caso delle università le variabili sono le opportunità tecnologiche: un settore in cui

l’università produce moltissima conoscenza ha più opportunità tecnologiche di settori in cui

questa conoscenza è più lenta a progredire oppure dato che devo poi assorbire queste

conoscenze, le scienze astratte sono molto più difficili da assorbire di scienze che offrono più

opportunità tecnologiche per il semplice fatto di essere già molto vicine al livello della

applicazione.

Questo ci fa capire come l’occuparsi della spesa in R&D volta ad imparare per utilizzare

conoscenze esterne proietta la discussione dalla singola impresa a livello di regime tecnologico.

Arrow e Nelson dicono che la conoscenza tecnologica si può trasferire a costo molto piccolo

(uso di internet) perché la tecnologia è codificabile e quindi il vero costo lo si ha quando

creiamo la conoscenza. Cohen e Levinthal affermano che ciò non è vero perché questa

conoscenza che si diffonde nel sistema deve essere appresa. E’ quindi necessario investire nella

creazione di stock di conoscenza che ci permetta in futuro di interpretare in maniera corretta la

conoscenza esterna.

Il modello è questo: 121

Qui abbiamo la spesa in R&D che determina la nostra conoscenza tecnologica, poi abbiamo le

spillovers dei competitor, quello che i competitor creano, la loro conoscenza e quello che riesce

a sfuggire al controllo dell’appropriabilità e che noi possiamo vedere e poi abbiamo la

conoscenza extra-industria (università o il governo). Tutto questo incide sulla nostra

conoscenza tecnologia. Può incidere totalmente se siamo in grado di assorbirla oppure per

nulla se non siamo in grado di farlo. Quindi in questo caso è fondamentale la nostra capacità di

assorbimento che deriva dal nostro investimento in R&D, che ha la doppia capacità di

aumentare la nostra conoscenza e di abilitarci a utilizzare la conoscenza che viene da fuori.

Se vogliamo recuperare i concetti relativi al regime tecnologico (opportunità tecnologica e

appropriabilità lo schema diventa questo: 122

Abbiamo l’opprtunità tecnologica, abbiamo l’appropriabilità (quindi le spillovers che

provengono dai competitors) e queste incidono sulle nostre valutazioni relative alla spesa in

R&D. Su questo incide la nostra Absorptive capacity che ci permette o meno di appropriarci di

queste due fonti di conoscenza. Tutto questo viene moderato dalle caratteristiche della

conoscenza stessa. Se la conoscenza è difficile da comprendere è più difficile creare absorptive

capacity. IL MODELLO

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• Lo stock di conoscenza fa aumentare i profitti, ma a un tasso decrescente.

• L’incremento dello stock di conoscenza z dell’impresa i cresce al crescere della R&D (M ) e

i i

degli spillover di conoscenza come segue:

- dove g>0 è la capacità di assorbimento

• dove 0<q<1 indica il grado di presenza di spillover intra-settoriali,

• T è la conoscenza prodotta al di fuori dell’industria (università, stato, fornitori di

macchinari).

• b indica quanto R&D è cruciale per acquisire absorptive capacity (es. per la complessità

della conoscenza esterna da assorbire). Più grande è b, maggiore è l’effetto di M su g

i

(più è difficile assorbire conoscenza più è importante investire in R&S per riuscire a

farlo)

L’incremento dello stock di conoscenza della nostra impresa = la nostra R&D + tutto il

ragionamento relativo alle conoscenze esterne che sono di due tipi, T è la conoscenza che viene

dall’esterno (università, fornitori) e la sommatoria di tutte le spese in R&D dei miei competitor

(dentro il settore). Il fatto che questa R&D produca queste spillovers dipende da un parametro

che cattura l’appropriabilità. Se b è 0 allora c’è un alto livello di appropriabilità e non posso

appropriarmi della conoscenza, viceversa se b è 1 (l’R&D degli altri si somma al mio).

In questo modello ciò che accade è che il livello di equilibrio della ricerca e sviluppo, quindi

quello che le imprese decidono di spendere in R&D cresce al crescere di b. Perché? Dato che ci

sono delle conoscenze esterne da catturare inevitabilmente devo alzare il mio livello di R&D, se b

è alto vuol dire che quando spendo in R&D sto aumentando la mia absorptive capacity e catturo

questa conoscenza esterna (quindi conviene aumentare la spesa in R&D). Ovviamente se b è

basso ciò non avviene.

Supponiamo che l’absorptive capacity sia 0. Se ho un regime di appropriabilità alta io aumento il

mio R&D perché so che posso proteggere la mia conoscenza (vale anche per i concorrenti), se ho

appropriabilità bassa non mi conviene investire in R&D perché produrrò innovazioni facilmente

imitabili, questo vale però