Un altro interessante risultato, ricorrente nell’ambito degli studi regionali e di geografia economica, suggerisce che la prossimità ai centri di ricerca e produzione scientifica è un fattore in grado di influenzare i processi di innovazione [17] . Per testare la validità dell’ipotesi legata alla distanza, l’equazione [1] è riformulata, facendo interagire la variabile CollPolo con una nuova variabile, che misura la distanza (in chilometri) rispetto al polo tecnologico di San Giovanni. Più precisamente, si stima (tramite un OLS) l’equazione [2] come segue:

Considerando gli effetti marginali del modello di regressione appena descritto, l’effetto di CollPolo su In.MISE è calcolato per diversi livelli di Dist per stimare l’impatto delle collaborazioni scientifiche con l’università sulle performance innovative delle aziende localizzate a diverse distanze dal campus universitario. Come mostrato in figura 6.2, considerando intervalli di confidenza del 90%, l’impatto della collaborazione con il polo tecnologico di San Giovanni sull’innovazione delle imprese esaminate declina al crescere della distanza, sebbene gli intervalli di confidenza si sovrappongano, probabilmente anche a causa della scarsa numerosità del campione. L’effetto diviene statisticamente non significativo già a 15 km dal campus universitario.

In ultimo, approfondendo in un’analisi di rete le relazioni tra le aziende appartenenti ai tre principali cluster con l’ecosistema di San Giovanni, considerato come un cluster a sé stante, la figura 6.3 rappresenta le connessioni tra alcune imprese del campione e l’università. I legami sono prevalentemente bilaterali e non permettono di caratterizzare le relazioni come una configurazione ecosistemica orientata all’innovazione. Il livello di interdipendenza tra le imprese è modesto e la formu¶{p. 135}lazione di una strategia ecosistemica può incontrare resistenze da non sottovalutare in mancanza di esperienze radicate di cooperazione in cui si crea e si rafforza fiducia reciproca.

Per ricapitolare, le caratteristiche aziendali e le specificità territoriali sono fattori cruciali per comprendere i processi di innovazione produttiva: le imprese non sono singoli agenti in un mercato atomizzato, ma attori complessi la cui capacità di innovazione dipende in larga parte dalle capacità imprenditoriali interne e dalle dinamiche dei settori e dei sistemi produttivi cui appartengono. Le risultanze delle analisi quali-quantitative convergono nel concludere che le collaborazioni scientifiche con l’università generano ricadute in termini di apprendimento nel contesto di prossimità. La vicinanza fisica (e non solo) delle imprese al polo tecnologico permette loro di sviluppare interazioni produttive attraverso il reclutamento, il networking, la formazione e la ricerca applicata. Le relazioni sviluppate con l’università sono prevalentemente di natura bilaterale per cui si esclude l’esistenza di un ecosistema della conoscenza che presenti forme di complementarità tra le imprese del territorio. Il dato in esame suggerisce che la competizione esistente è ¶{p. 136}elevata a fronte delle limitate esperienze di cooperazione e di coordinamento, condotte nel contesto di prossimità. Per tale motivo, una politica dell’innovazione trainata dall’università può accelerare le trasformazioni produttive regionali nella misura in cui l’istituzione scientifica riesca ad interpretare le esigenze delle PMI manifatturiere meno tecnologicamente avanzate, venendo incontro ai loro – spesso latenti – bisogni di transizione digitale e crescita imprenditoriale, come analizzato nel prossimo capitolo.