LA SPESA IN INNOVAZIONE TECNOLOGICA IN EUROPA NEL SETTORE PRIVATO

È diminuita del 3,74% tra il 2014 ed il 2021

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L’European Innovation Scoreboard-EIS calcola il valore delle spese in innovazione che non comprendono il valore della Ricerca e Sviluppo. Tale indicatore è costituito da un rapporto tra il valore della somma della spesa totale per l’innovazione per le imprese, escluse le spese di R&S intramurali ed extramurali al numeratore ed il valore del fatturato totale per tutte le imprese al denominatore in valore percentuale. Tale indicatore prende in considerazione il valore della spesa in innovazione tecnologica nelle imprese italiane con esclusione del valore della spesa in ricerca e sviluppo. In modo particolare, l’indicatore considera anche il valore degli investimenti in attrezzature, macchinari, brevetti e licenze che risultano essere necessari per produrre l’innovazione tecnologica.

Ranking dei paesi europei per valore dell’investimento nella tecnologia al netto della spesa in ricerca e sviluppo. La Serbia è al primo posto per valore della spesa in innovazione tecnologica al netto della spesa in ricerca e sviluppo con un valore pari a 234,17, seguita dall’Estonia con un valore pari a 220,69 e dalla Lituania con un ammontare pari a 162,90. A metà classifica vi sono la Norvegia con un valore pari a 78,00, seguita dalla Finlandia con un ammontare pari a 77,59 e dalla Svezia con un ammontare pari a 75,83. Chiudono la classifica la Slovenia con un valore di 8,62, seguita dalla Bosnia e dalla Romania con un valore pari a 0.

Ranking dei paesi per valore della spesa in innovazione tecnologica non comprensiva della ricerca e sviluppo. Il Lussemburgo è al primo posto per valore della variazione percentuale nella spesa in innovazione tecnologica non comprensiva della ricerca e sviluppo con un valore pari a 245,43%, seguito dalla Norvegia con un valore pari a 159,88, e dalla Spagna con un valore pari a 90,13. A metà classifica vi sono la Germania con un valore pari a 5,44, la Croazia con un valore pari a 2,37 e la Slovacchia con un valore pari a 2,12. In chiusura vi è la Turchia con un valore pari a -79,27, seguita dalla Slovenia con un valore pari a 87,12 e dalla Romania con un ammontare pari a -100,00%.

Clusterizzazione con algoritmo k-means. Di seguito viene utilizzato un algoritmo non classificato ovvero l’algoritmo k-Means per la clusterizzazione dei paesi in base alla spesa in innovazione tecnologica non comprendente la ricerca e sviluppo nel periodo 2014-2021. Tuttavia, essendo l’algoritmo k-Means non supervisionato è necessario introdurre un elemento per realizzare la scelta del numero di cluster ottimale. Nel nostro caso il valore del cluster ottimale è stato scelto attraverso l’utilizzo del coefficiente Silhouette, selezionato in base ai seguenti criteri:

  • tale che il numero di cluster fosse massimizzato;
  • tale che scelto il numero di cluster massimo nessuno degli elementi dei singoli cluster abbia un valore individuale del coefficiente Silhouette negativo.

In base all’applicazione di tale due criteri è stato scelto un valore del Coefficiente Silhouette in corrispondenza di cinque clusters. I cinque clusters sono indicati di seguito:

  • cluster 1: Germania, Lituania, Estonia, Croazia, Polonia;
  • cluster 2: Turchia, Serbia;
  • cluster 3: Montenegro, Olanda, Bosnia, Lussemburgo, Romania;
  • cluster 4: Grecia, Svezia, Ungheria, Repubblica Ceca, Lettonia, Slovacchia, Malta, Macedonia del Nord, Portogallo;
  • cluster 5: Francia, Irlanda, Austria, Finlandia, Regno Unito, Norvegia, Bulgaria, Islanda, Belgio, Cipro, Spagna, Italia, Slovenia, Danimarca, Ucraina.

In modo particolare, il valore mediano della spesa in innovazione tecnologica non comprensiva della spesa in ricerca e sviluppo nel settore privato dei paesi del cluster 1 è pari a 160,79, il valore del cluster 2 è pari a 141,36, il valore del cluster 4 è pari a 103,45, il valore del cluster 5 è pari a 77,18 ed il valore del cluster 3 è pari a 11,79. Ne deriva pertanto che l’ordinamento dei cluster è il seguente ovvero: C1>C2>C4>C5>C3.

Predizione e machine learning. Il valore della spesa in innovazione tecnologica al netto della ricerca e sviluppo per i 38 paesi considerati è stato predetto attraverso l’utilizzo di otto diversi algoritmi di machine learning. In modo particolare, per scegliere l’algoritmo maggiormente performante è stata stilata una classifica che valuta la performance in base alla massimizzazione dell’R-quadro e alla minimizzazione di quattro diversi errori statistici, ovvero “Mean Absolute Error”, “Mean Squared Error”, “Root Mean Squared Error”, “Mean Signed Difference”. In modo particolare, il 70% dei dati è stato utilizzato per l’addestramento degli algoritmi mentre il restante 30% è stato impiegato per la predizione. L’ordinamento degli algoritmi per valore della performance è indicato di seguito:

  • Linear Regression con un valore pari a 8;
  • Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 17;
  • Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 18;
  • Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 19;
  • PNN-Probabilistic Neural Network con un valore del payoff pari a 30;
  • Gradient Boosted Tree con un valore del payoff pari a 40;
  • ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 41;
  • Tree Ensemble Regression con un valore del payoff pari a 43;

In base all’utilizzo dell’algoritmo maggiormente performante risultano le seguenti predizioni:

  • Belgio con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 106,93 fino ad un valore pari a 57,20 ovvero una variazione pari a -49,74 pari a -46,51%;
  • Repubblica Ceca con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 124,59 fino ad un valore pari a 76,02 ovvero pari ad una variazione assoluta pari a -48,57% pari a -38,99%;
  • Danimarca con un variazione diminutiva con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 70,45 fino ad un valore pari a 47,44 ovvero pari ad un valore di -23,01 pari a -32,66%;
  • Finlandia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 77,59 fino ad un valore pari a 96,73 ovvero una variazione assoluta di 19,14 pari a +24,67%;
  • Italia con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 121,56 fino ad un valore di 81,66 ovvero pari ad una variazione assoluta di -39,90 unità pari ad un valore di -32,82%;
  • Romania con una variazione aumentativa da 0,00 unità fino a 0,23;
  • Serbia con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 234,17 fino ad un valore di 213,99 ovvero una variazione diminutiva id -20,19 unità pari a -8,62%;
  • Svezia con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 75,82 fino ad un valore di 74,63 ovvero pari ad un valore di -1,20 unità pari a -1,58%;
  • Slovenia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 8,62 fino ad un valore di 71,19 ovvero una variazione di 62,57 unità pari a 725,49%;
  • Turchia con una variazione aumentativa da un ammontare di 48,55 fino ad un valore di 196,09 unità ovvero pari ad un valore di 147,54 unità pari a 303,90%;
  • Ucraina con una variazione aumentativa da un ammontare di 93,55 unità fino ad un valore di 78,31 unità ovvero pari ad una variazione di -15,24 unità pari a -16,29%.

Complessivamente il valore della spesa in innovazione tecnologica non comprendente ricerca e sviluppo nel settore privato per i paesi considerati, usando l’algoritmo di linear regression, è previsto in media in crescita da 87,44 fino a 90,32, ovvero pari ad un valore di 2,88, pari a 3,29%.

Conclusioni. Il valore della spesa in innovazione tecnologica non comprendente la ricerca e sviluppo del settore privato è diminuito per i paesi considerati del 3,74% tra il 2014 ed il 2021. Tuttavia, occorre considerare che la spesa in innovazione tecnologica viene in genere considerata come una strategia di corto respiro rispetto all’investimento nella ricerca e sviluppo. Ne deriva pertanto che sono soprattutto le economie che hanno molta concorrenza nel settore IT e che mancano di piani lunghi di ricerca e sviluppo a puntare sulla crescita di tale variabile. In ogni caso non v’è dubbio che l’innovazione tecnologica può essere anche un driver della ricerca e sviluppo.

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Angelo Leogrande

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