M.D. Parrilli e D. Radicic, STI and DUI Innovation Modes in Micro-, small-, Medium- and Large-sized Firms: Distinctive Patterns across Europe and the U.S., in «European Planning Studies», 29, 2, 2021, pp. 346-368.

J.-L. Hervás-Oliver, M.D. Parrilli, A. Rodríguez-Pose e F. Sempere-Ripoll, The Drivers of SME Innovation in the Regions of the EU, in «Research Policy», 50, 9, 2021; M. Jensen, B. Johnson, E. Lorenz e B.A. Lundvall, Forms of Knowledge and Modes of Innovation, in «Research Policy», 36, 5, 2007, pp. 680-693.

D. Czarnitzki e K. Hussinger, Input and Output Additionality of R&D Subsidies,in «Applied Economics», 50, 12, 2018, pp. 1324-1341.

Hervás-Oliver, Parrilli, Rodríguez-Pose e Sempere-Ripoll, The Drivers of SME Innovation, cit.

Istat, Rapporto annuale 2018. La situazione del Paese, Roma, Istituto nazionale di statistica.

Ibidem.

Dati Camera di Commercio di Napoli, Registro delle PMI innovative e delle start-up digitali. Cfr. anche Istat, Rapporto annuale 2021.

The European House – Ambrosetti, La Campania che innova: verso un futuro sostenibile, Technology Forum Campania, novembre 2021, https://www.ambrosetti.eu/technology-forum-campania/.

Ibidem.

In appendice, la tabella A1 descrive sinteticamente il tipo di innovazione realizzata per ciascuna azienda intervistata.

G. Schuh, R. Anderl, R. Dumitrescu, A. Krüger e M. ten Hompel (a cura di), Industrie 4.0 Maturity Index Managing the Digital Transformation of Companies, Acatech Study, 2020.

K. Lichtblau, V. Stich, R. Bertenrath, M. Blum, M. Bleider, A. Millack, K. Schmitt, E. Schmitz e M. Schröter, Industrie 4.0 Readiness, Cologne Institute for Economic Research, 2015.

Riducendo l’eterogeneità registrata all’interno dei cluster a due sole componenti principali, la figura A1 in appendice mostra che il livello di maturità dell’innovazione e il titolo di studio del proprietario o dell’amministratore delegato non hanno un impatto sulla prima componente; avere una donna come proprietario o essere un’azienda manifatturiera sono condizioni che generano un impatto negativo sulla dimensione in esame. Diversamente, essere una grande impresa, in particolare, nel settore IT, e collaborare o essere disponibili a collaborare con l’università sono variabili associate a un coefficiente positivo per la componente in esame. Tutte le variabili hanno un coefficiente positivo per la seconda componente principale, tranne due, vale a dire, l’essere un’azienda nel settore dei servizi e la volontà di collaborare con l’università. La varianza associata con la seconda componente è elevata per due variabili: l’indice dell’innovazione e la dummy che discrimina rispetto a un elevato livello d’istruzione del proprietario. Cfr. figura A3 in appendice.

Le statistiche descrittive sulle variabili sono presentate in appendice.

Considerando la ridotta dimensione del campione, l’R2 è interessante e suggerisce che il modello è robusto.

È statisticamente significativa solo nella specificazione 3, al 10%, e 5, al 5%.

G. von Graevenitz, S.J.H. Graham e A.F. Myers, Distance (still) Hampers Diffusion of Innovations, in «Regional Studies», 2021, doi: 10.1080/00343404.2021.1918334.