La Formazione ICT nelle Aziende in Europa

Tra il 2014 ed il 2021 è cresciuto del 12,16%

L’European Innovation Scoreboard-EIS calcola il numero di imprese che hanno fornito formazione ai proprio dipendenti per sviluppare delle competenze relative all’Information Communication Technology-ICT in percentuale del totale delle imprese. La variabile viene considerata come un valore proxy della capacità delle imprese di innovare tecnologicamente e di essere competitive nelle nuove tecnologie.

Ranking dei paesi europei per percentuale di imprese impegnate nella formazione del personale nel settore ICT nel 2021. La Finlandia è al primo posto per valore del numero percentuale delle imprese impegnate nella formazione ICT dei propri dipendenti con un ammontare paria 220,00, seguita da Belgio e Islanda con un ammontare pari a 186,67 unità e dalla Svezia con un ammontare di 180,00. A metà classifica vi sono il Lussemburgo con un ammontare pari a 106,7 seguito dalla Spagna con un ammontare di 100,00%. Chiudono la classifica la Turchia con un ammontare di 40,00%, seguita dalla Bulgaria con un valore di 13,33% e dalla Romania con un valore di 6,67%. In media il valore dell’investimento delle piccole e medie imprese nella formazione informatica è stato pari ad un ammontare di 159,8%.

Ranking della variazione percentuale delle imprese offerenti formazione informatica ai propri dipendenti tra il 2014 ed il 2021. La Polonia è al primo posto per valore della variazione percentuale del valore delle aziende che offrono formazione informatica ai propri dipendenti con un valore paria 160% ovvero pari ad un ammontare di 53,33 unità. La Lituania è al secondo posto con un valore pari a 125% pari a 33,33 unità, seguita dall’Italia con un valore della variazione pari a 100% ovvero pari ad un valore di 33,33 unità. A metà classifica vi sono un insieme di paesi che hanno un valore della variazione percentuale della variazione pari a 0 tra il 2014 ed il 2021 ovvero: Belgio, Danimarca, Finlandia, Croazia, Ungheria, Svezia. Chiudono la classifica la Norvegia con un valore pari a -42,42% ovvero pari ad un valore di 93,33 unità, seguita dall’Austria con un valore pari a -55,17% ovvero pari ad un valore di 106,67 unità e la Bulgaria con un valore pari a -80% ovvero pari ad un valore di -53,33 unità. In media tra il 2014 ed il 2021 il valore delle imprese che hanno realizzato formazione nei confronti dei propri dipendenti è aumentato di un valore pari al 12,16%.

Finlandia. Il numero delle imprese che in Finlandia hanno investito nella formazione informatica dei  propri dipendenti in percentuale rispetto al numero delle imprese Finlandesi è stato pari a 220,00 nel 2014 e nel 2015. Tra il 2015 ed il 2016 il valore è diminuito da un ammontare paria 220 fino ad un ammontare di 213,33 unità ovvero pari ad un valore di -6,67 unità pari ad un valore di -3,03 %. Tra il 2016 ed il 2017 il valore del numero delle imprese in Finlandia che hanno investito nella formazione ICT del personale è diminuito da un ammontare pari a 213,33 unità fino ad un valore di 193,33 unità ovvero pari ad una variazione di -20,00 unità ovvero pari ad un valore di -9,375%. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore dell’investimento in formazione ICT in delle imprese in Finlandia è cresciuto da un ammontare di 193,33 unità fino ad un valore di 220,00 unità ovvero pari ad un valore di 26,67 unità pari ad un valore di 13,79%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore della formazione dell’investimento in ICT è diminuito da un ammontare pari a 220,00 unità fino ad un valore di 206,67 unità ovvero pari da un valore di -13,33 unità pari ad un valore di -6,06%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore dell’investimento delle imprese finlandesi nella formazione professionale ICT dei propri dipendenti è cresciuto da un ammontare di 206,67 unità fino ad un valore di 213,33 unità ovvero apri ad un valore di 6,67 unità pari ad un ammontare di 3,22%. Nel passaggio tra il 2020 ed il 2021 il valore dell’investimento delle imprese finlandesi nella formazione ICT dei propri dipendenti è cresciuto da un ammontare di 213,33 unità fino ad un valore di 220,00 unità ovvero pari ad una variazione di 6,67 unità equivalente ad un valore di 3,125%.

Belgio. La percentuale delle imprese del Belgio che ha investito nella formazione del personale nelle discipline dell’ICT è stato pari ad un valore di 186,67 unità nel 2014 e nel 2015. Tra il 2015 ed il 2016 il valore delle imprese che hanno investito nella formazione del personale nelle discipline ICT in Belgio è diminuito da un ammontare di 186,67 unità fino ad un valore di 180,00 unità ovvero pari ad una variazione di -6,67 unità pari ad un valore di -3,57%. Nel passaggio tra il 2016 ed il 2017 il valore delle imprese che hanno investito nella formazione del personale ICT in Belgio è cresciuto da un ammontare di 180,00 unità fino ad un valore di 193,33 unità ovvero pari ad una variazione di 13,33 unità pari ad un valore di 7,407%. Nel passaggio tra il 2017 ed i l 2018 il valore delle imprese che investono nell’ICT in Belgio è passato da un ammontare pari a 193,33 unità fino ad un valore di 200,00 unità ovvero pari ad un valore di 6,67 unità equivalente ad una variazione di 3,44%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore delle imprese che investono nell’ICT in Belgio è cresciuto da un ammontare pari a 200,00 unità fino ad un valore di 206,67 unità ovvero pari ad un valore di 6,67 unità pari ad un ammontare di 3,33%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 tale valore è rimasto inalterato ad un valore di 206,67 unità. Tra il 2020 ed il 2021 il valore dell’investimento nella formazione ICT è diminuito da un ammontare di 206,67 unità fino ad un valore di 186,67 unità ovvero pari ad un variazione di -20,00 unità pari ad un valore di -9,67%.

Conclusioni. Complessivamente tra il 2014 ed il 2021 il valore dell’investimento delle imprese nel settore dell’ICT è cresciuto di un ammontare pari a 12,16%. La formazione dei dipendenti nelle aziende è rilevante in quanto l’innovazione tecnologica impone continuamente di investire nell’acquisizione di nuove skills e competenze. Tuttavia, per fare in modo che l’investimento nella formazione ICT risulti essere effettivamente rilevante è necessario che vi sia un coordinamento anche con il reparto delle risorse umane aziendali. Infatti, nelle aziende operanti nell’economia della conoscenza il ruolo della formazione e gestione del capitale umano risulta essere assolutamente essenziale per affrontare le sfide del mercato, della competizione e della partecipazione ai modelli di open innovation.

 

Gli Specialisti ICT in Europa

 

Tra il 2014 ed il 2021 la percentuale degli specialisti ICT in Europa è cresciuta del 48,08%.

L’European Innovation Scoreboard-EIS della Commissione Europea analizza la percentuale degli specialisti ICT in percentuale dell’occupazione totale. In modo particolare gli specialisti ICT sono definiti come quei lavoratori che hanno l’abilità di sviluppare e manutenere sistemi ICT ovvero lavoratori per i quali le competenze ICT costituisce una componente essenziale del loro lavoro.

Specialisti dell’ICT nei paesi europei nel 2021. La Finlandia è al primo posto per valore della percentuale degli specialisti ICT con un ammontare pari a 252,38 a pari merito con la Svezia. Il Lussemburgo è al terzo posto con un valore pari a 238,10. A metà classifica vi sono la Germania con un ammontare pari a 138,10 unità, seguita dalla Slovenia con un valore pari a 133,33 unità, e dalla Slovacchia con un ammontare pari a 123,81 unità. Chiudono la classifica la Macedonia del Nord con un ammontare pari a 38,10 unità, seguita dal Montenegro con un valore pari a 33,33 unità e dalla Turchia con un ammontare pari a 9,52 unità.

Ranking dei paesi europei per variazione del valore degli specialisti ICT. La Macedonia del Nord è al primo posto per valore della variazione del valore degli specialisti ICT tra il 2014 ed il 2021 con una variazione pari ad un ammontare del 300% ovvero pari ad un valore di 28,57 unità, seguita al secondo posto dalla Lituania con un ammontare pari a 150% pari al 57,14 unità, seguita dalla Romania con un ammontare pari a 140% ovvero un valore di 33,33 unità. A metà classifica vi sono il Lussemburgo con un ammontare pari a 28,21% ovvero pari ad un ammontare di 52,38 unità, seguita dall’Austria con un valore pari a 28% equivalente a 33,33 unità e dalla Slovenia con un valore pari a 27,27% pari ad un ammontare di 28,57 unità. Chiudono la classifica la Svezia con un ammontare pari a 0 unità, seguita dall’Irlanda con un ammontare pari a -2,56% pari ad un valore di -4,76 unità, e dal Montenegro con una variazione pari ad un valore di -12,5% pari ad un valore di -4,76 unità. Complessivamente nel periodo considerato la variazione percentuale media per i paesi considerati relativa al numero degli specialisti ICT è stata pari ad un valore di 48,08%.

Finlandia. Il valore della presenza degli specialisti ICT nelle aziende finlandesi è cresciuto nel periodo tra il 2014 ed il 2021 di un ammontare pari a 14,29 unità pari ad un valore di 6,00%. Nel passaggio tra il 2014 ed il 2015 il valore della presenza di specialisti ICT in Finlandia è passato da un ammontare pari a 238,10 fino ad un valore pari a 247,62 ovvero pari ad un valore di 9,52 unità equivalente ad un valore di 4,00%. Nel passaggio tra il 2015 ed il 2016 la percentuale degli specialisti ICT nell’economia della Finlandia è rimasto costante ad un valore di 247,62. Tra il 2016 ed il 2017 il valore della presenza di specialisti ICT nell’economia finlandese è cresciuto da un ammontare pari a 247,62 unità fino ad un valore pari a 252,38 unità ovvero pari ad un valore di 4,76 unità ovvero pari ad un valore di 1,92%. Tra il 2017 ed il 2021 il valore della presenza di specialisti dell’ICT nell’economia finlandese è rimasto costante ad un valore di 252,38 unità.

Svezia. Il valore degli specialisti ICT nell’economia svedese tra il 2014 ed il 2021 è stato pari ad un valore costante di 252,38 unità.

Lussemburgo. Il valore della presenza degli specialisti ICT nell’economia del Lussemburgo è stato pari ad un valore di 185,71 unità tra i l 2014 ed il 2017. Tra il 2017 ed il 2018 il valore della presenza degli specialisti ICT in Lussemburgo è cresciuto da un ammontare pari a 185,71 unità fino ad un valore di 190,48 unità ovvero pari ad una variazione di 4,76 unità pari ad un valore di 2,56%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore della presenza degli specialisti ICT nell’economia lussemburghese è cresciuto da un ammontare pari a 190,48 fino ad un valore di 195,24 ovvero pari da un valor di 4,76 unità pari ad un valore di 2,50%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 l’indicatore relativo alla presenza degli specialisti ICT in Lussemburgo è cresciuto da un ammontare pari a 195,24 unità fino ad un valore di 228,57 unità ovvero pari ad un valore di 33,33% pari ad un valore di 17,07 unità. Tra il 2020 ed il 2021 il valore della presenza di specialisti ICT nell’economia del Lussemburgo è cresciuto da un ammontare di 228,57 fino ad un valore di 238,10 unità ovvero pari ad un valore di 9,52 unità pari ad un valore di 4,17%. Nel complesso tra il 2014 ed il 2021 il valore della presenza degli specialisti ICT nell’economia del Lussemburgo è cresciuto di un ammontare assoluto pari a 52,38 unità ovvero equivalente ad un valore di 28,21%.

Conclusioni. La presenza di specialisti ICT nelle aziende è un elemento essenziale per la competitività e la produttività dei paesi europei. Tali competenze sono necessarie non soltanto per le imprese che esplicitamente operano nel settore ITC in quanto tali professionalità sono trasversali ai vari settori economici. Infatti, le competenze ITC sono ampiamente utilizzate non soltanto nella produzione manifatturiera e dei servizi avanzati quanto anche nel commercio e nelle libere professioni oltre che nella pubblica amministrazione. Ne deriva pertanto che se un paese vuole accrescere la propria competitività deve necessariamente investire nella formazione di una forza lavoro che abbia delle competenze ICT. Inoltre, la diffusione della cultura ICT è anche necessaria per aumentare quella “customer innovativeness” che aiuta le imprese a piazzare sui mercati dei prodotti altamente innovativi dal punto di visto tecnologico proprio contando sulla capacità dei consumatori di usare strumenti tech complessi. Infatti, le imprese per poter innovare nel settore delle nuove tecnologie richiedono anche una domanda di prodotti e servizi complessi che è prodotta in connessione con una crescita complessiva della cultura e delle competenze specialistiche nel settore dell’ICT.

La Fiducia nel Sistema Giudiziario nelle Regioni Italiane

 

Tra il 2011 ed il 2020 è cresciuta in media del 4,35%

L’Istat BES calcola il valore della fiducia nel sistema giudiziario. La fiducia nel sistema giudiziario è definita come un punteggio medio da una scala da 0 a 10 espresso da persone aventi un’età superiore ai 14 anni.

Classifica delle regioni italiane per valore della fiducia nel sistema giudiziario nel 2020. La Calabria è al primo posto per valore della fiducia nel sistema giudiziario con un valore pari a 5,20. Liguria, Toscana e Campania sono al secondo posto con un ammontare pari a 5,00 unità. Chiudono la classifica Lombardia, Friuli-Venezia Giulia e Marche con un valore della fiducia nel sistema giudiziario pari a 4,60 unità. In media nel 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario nel 2020 è stato pari ad un ammontare di 4,84.

Classifica delle regioni italiane per variazione percentuale della fiducia nel sistema giudiziario tra il 2011 ed il 2020. L’Abruzzo è al primo posto per valore della variazione percentuale della fiducia nel sistema giudiziario con una variazione del 20% pari a 0,8 unità, seguito dal Veneto con un ammontare pari a 11,9% pari a 0,5 unità e dalla Basilicata con un ammontare pari a 8,89% pari a 0,4. A metà classifica vi sono Trentino-Alto Adige e Puglia con un ammontare pari a 6,52% pari ad un ammontare di 0,3 unità. Chiudono la classifica la Sicilia con una variazione percentuale della fiducia nel sistema giudiziario pari a 2,08% pari a 0,1 unità, seguita dal Molise e dalla Sardegna con un ammontare pari a 0,00% pari allo 0,00 unità.

Nord. Il valore della fiducia nell’ordinamento giudiziario è cresciuto nel periodo tra il 2016 ed il 2020. Nel 2016 il valore della fiducia nell’ordinamento giudiziario è stato pari ad 4 ed è rimasto pari a 4 nel 2017. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare pari a 4,00 fino ad un valore pari a 4,30 unità ovvero pari ad una variazione di 0,30 unità pari ad un valore di 7,50%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore delle fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare di 4,30 fino ad un valore di 4,50 ovvero pari ad un valore di 0,20 unità pari a 4,65%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare pari a 4,50 unità fino ad un valore di 4,70 ovvero pari ad un ammontare di 0,20 unità pari ad un ammontare di 4,44%. Nel passaggio trae il 2011 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto di un ammontare pari a 0,30 unità pari a 6,82%. Tra il 2016 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto di un ammontare pari a 0,70 unità pari a 17,50%.

Centro. Il valore della fiducia nel sistema giudiziario è stato pari ad un valore di 4,30 unità ed è rimasto ad un valore di 4,30 anche nel 2017. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore del sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare di 4,30 unità fino ad un valore di 4,40 il valore della variazione assoluta pari a 0,10 unità pari ad un valore di 2,33%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare pari a 4,40 unità ovvero pari a 4,70 unità ovvero pari ad una variazione di 0,30 unità pari a 6,82%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare pari a 4,70 unità fino ad un valore pari a 4,80 unità ovvero pari ad un valore di 0,10 unità pari a 2,12%. Nel periodo tra il 2011 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto di un ammontare pari a 0,20 unità pari a 4,35%. Tra il 2016 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario nel Centro Italia è cresciuto di un ammontare pari a 0,50 unità pari a 11,63%.

Mezzogiorno. Il valore della fiducia nel sistema giudiziario nel Mezzogiorno è diminuito da un ammontare di 4,60 unità fino ad un valore di 4,30 unità ovvero pari ad una variazione di -0,30 unità pari ad un valore di -6,52% tra il 2016 ed il 2017. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore della fiducia nel sistema giudiziario nel Mezzogiorno è cresciuto da un ammontare di 4,30 unità fino ad un valore pari a 4,60 unità ovvero pari ad una variazione di 0,30 unità pari ad una variazione di 6,98%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore della fiducia nel sistema giudiziario nel Mezzogiorno è cresciuto da un ammontare di 4,60 unità fino ad un valore di 4,90 unità ovvero pari ad una variazione di 0,30 unità pari ad una variazione di 6,52%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto da un ammontare pari a 4,90 unità fino ad un valore di 5,00 unità ovvero pari ad una variazione di 0,10 unità pari ad un ammontare di 2,04%. Nel passaggio tra il 2011 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto di un ammontare di 0,20 unità pari a 4,35% mentre nel periodo tra il 2016 ed il 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è cresciuto di un ammontare di 0,50 unità pari ad un valore di 11,63%.

Clusterizzazione. Di seguito viene ad essere presentato un modello di clusterizzazione attraverso l’utilizzo dell’algoritmo k-Means ottimizzato attraverso l’utilizzo del coefficiente Silhouette. Di seguito vengono indicati i due cluster individuati:

·         Cluster 1: Sicilia, Puglia, Liguria, Campania, Calabria, Trentino-Alto Adige, Lazio, Basilicata, Toscana, Sardegna, Piemonte, Molise;

·         Cluster 2: Lombardia, Marche, Veneto, Umbria, Friuli-Venezia Giulia, Emilia-Romagna, Valle d’Aosta, Abruzzo.

Il valore della mediana del Cluster 1 è pari ad un ammontare di 4,9 unità e nel cluster 2 è pari a 4,75 unità. Ne deriva pertanto che l’ordinamento dei cluster è C1>C2. Come risulta essere evidente il valore della fiducia nel sistema giudiziario tende ad essere più elevata nelle regioni del Centro Sud, con eccezione del Trentino-Alto Adige, rispetto alle regioni del Centro-Nord, con eccezione dell’Abruzzo. Esiste quindi un divario tra Sud e Nord in termini di fiducia nel sistema giudiziario che tende ad essere inversamente proporzionale rispetto al reddito pro-capite. La crescita del reddito pro-capite a livello regionale è associata ad una riduzione della fiducia nel sistema giudiziario.

Machine Learning e predizioni. Di seguito vengono ad essere realizzate delle predizioni attraverso l’utilizzo degli algoritmi di machine learning. In modo particolare gli algoritmi di machine learning sono stati addestrati con il 70% dei dati disponibili mentre il restante 30% è stato utilizzato per la predizione vera e propria. Gli algoritmi sono stati analizzati sulla base della loro capacità di massimizzare l’R-quadro e di minimizzare gli errori statistici ovvero: Mean Absolute Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error, Mean Signed Difference. In base a tali parametri è stato prodotto il seguente ordinamento ovvero:

·         Probabilistic Neural Network-PNN con un valore del payoff pari a 6;

·         Tree Ensemble con un valore del payoff pari a 12;

·         Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 18;

·         ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 24;

·         Linear Regression con un valore del payoff pari a 30;

·         Gradient Boosted Trees con un valore pari a 36;

·         Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 42;

·         Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 48.

Di seguito vengono quindi ad essere riportati i valori relativi alla predizione realizzata attraverso l’utilizzo di PNN-Probabilistic Neural Network:

·         Valle D’Aosta con una variazione pari a 0,00;

·         Lombardia con una variazione aumentativa da un valore pari a 4,6 fino ad un valore di 4,8 ovvero pari ad una variazione di 4,34% pari a 0,2 unità;

·         Marche con una variazione aumentativa da un valore pari a 4,6 fino ad un valore di 4,7 ovvero pari ad una variazione di 2,17% pari a 0,1 unità;

·         Abruzzo con una variazione diminutiva da un valore pari a 4,8 unità fino ad un valore di 4,7 unità ovvero pari ad una variazione di -2,083% pari ad un ammontare di -0,10;

·         Campania con una variazione aumentativa da un valore paria 5 fino ad un valore di 5,2 unità ovvero pari ad una variazione del 4% pari ad un ammontare di 0,2 unità;

·         Sicilia con una variazione aumentativa da un ammontare di 4,900 unità fino ad una valore di 5,2 unità pari ad una variazione di 6,12% pari ad una variazione di 0,3 unità.

In media il valore della fiducia nel sistema giudiziario per le regioni considerate è previsto in crescita, per le regioni considerate da un ammontare pari a 4,783 fino ad un valore di 4,900 unità ovvero pari ad una variazione di 2,427% pari a 0,117 unità.

Conclusioni. In sintesi, il valore della fiducia nel sistema giudiziario in Italia tra il 2011 ed il 2020 è cresciuto di un ammontare pari a 0,20 unità pari ad un valore di 4,35%. Nel 2020 il valore della fiducia nel sistema giudiziario è stato pari a 5 nel Mezzogiorno, 4,8 nel Centro e 4,7 nel Nord. Nel complesso le regioni più arretrate del paese manifestano un livello di fiducia nel sistema giudiziario più elevato rispetto alle regioni aventi reddito pro-capite crescente. Tuttavia, occorre considerare che l’indicatore non ha la capacità di rappresentare l’efficienza del sistema giudiziario misurato per esempio in termini di durata dei processi e di numero di sentenze per magistrato. Si tratta al contrario di un indicatore che manifesta la fiducia che la popolazione ripone nelle istituzioni del potere giudiziario. È probabile che nelle regioni maggiormente evolute, dove la litigiosità tra i cittadini tende ad essere inferiore rispetto alle regioni arretrate, le istituzioni giudiziarie siano viste come un’ingerenza negli affari privati molto sviluppati. Infatti, anche dal punto di vista politico, i partiti aventi un atteggiamento garantista e scettico nei confronti della magistratura sono presenti nel Nord ed in genere nelle regioni a reddito pro-capite elevato. Inoltre è verosimile che la crescita del grado di benessere economico possa essere in un certo modo associato ad un modello di giustizia sempre più legato alla dimensione extra-giudiziale con un protagonismo maggiore della popolazione nella definizione delle controversie.

 

La Spesa in Innovazione Tecnologica in Europa nel Settore Privato

 

E’ diminuita del 3,74% tra il 2014 ed il 2021

 

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%, seguita 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, seguita dalla Croazia con un valore pari a 2,37 e dalla Slovacchia con un valore pari a 2,12. In chiusura vi sono 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. Tuttavia è stato scelto il coefficiente Silhouette 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.
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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 fatta una classifica per valutare 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.

L’Utilizzo delle Tecnologie Informatiche in Europa

 

E’ aumentato del 13,10 % tra il 2014 ed il 2021

L’European Innovation Scoreboard-EIS calcola il valore dell’uso delle tecnologie informatiche. In modo particolare tale variabile è data dalla somma di due altre variabili ovvero:

• ·         Imprese che forniscono formazione per sviluppare o aggiornare le competenze ICT del proprio personale in percentuale;
• ·         Specialisti ICT occupati in % dell'occupazione totale.

Ranking dei paesi europei per valore dell’uso delle tecnologie informatiche nel 2021. La Finlandia nel 2021 è stata al primo posto per valore dell’uso delle tecnologie informatiche con un ammontare pari a 235,08, seguita dalla Svezia con un ammontare pari a 213,71 e dalla Svizzera con un ammontare pari a 195,16. A metà classifica troviamo l’Austria con un ammontare pari a 117,27, seguita dalla Croazia con un valore pari a 110,69 e dalla Spagna con un valore di 108,87. Chiudono la classifica l’Ucraina con un valore pari a 27,07, la Turchia con un ammontare pari a 25,81 e Israele con un valore pari a zero.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale dell’utilizzo delle tecnologie informatiche tra il 2014 ed il 2021. La Romania è al primo posto per variazione percentuale dell’utilizzo delle tecnologie informatiche tra il 2014 ed il 2021 con un valore pari a 172,12% pari a 19,09 unità, seguita dalla Lituania con un valore pari a 138,87% pari a 44,42 e dalla Lettonia con un ammontare pari a 90,31 pari a 41,33 unità. A metà classifica vi sono la Macedonia del Nord con una variazione percentuale pari a 16,94% pari a 6,18 unità, seguita da Cipro con un valore pari a 16,51% pari a 15,12 unità e dalla Croazia con un ammontare pari a 16,31% pari a 15,52 unità. Chiudono la classifica la Norvegia con un ammontare pari a -23,82% pari a -45,43 unità, seguita dall’Austria con un ammontare pari a 26,12% pari a -41,47 unità e dalla Turchia con una variazione pari a -27,55% pari a -9,81 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Per verificare la presenza di clusters nell’interno del dataset analizzato è stato utilizzato l’algoritmo k-Means. Tuttavia, poiché l’algoritmo k-Means è non-supervisionato è stato necessario introdurre il coefficiente Silhouette per individuare il numero ottimale dei clusters. Tuttavia la scelta del numero ottimale dei clusters mediante il coefficiente Silhouette è avvenuta secondo i seguenti criteri:

• ·         Massimizzazione del numero dei clusters;
• ·         Nessuno degli elementi di ciascun singolo cluster abbia un valore del coefficiente Silhouette negativo.

In base all’applicazione di questi due parametri è stato individuato il numero ottimale di cluster. I clusters sono indicati di seguito:

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

In base all’analisi realizzata risulta che il valore mediano dell’utilizzo delle competenze informatiche risulta essere pari a 224,395 nel Cluster 1, pari a 167,876 nel Cluster 2, pari a 110,685 nel Cluster 4, pari a 88,8441 nel Cluster 2, pari a 30,1747 nel Cluster 3. Ne deriva pertanto il seguente ordinamento di clusters ovvero C1>C5>C4>C2>C3.

 

Predizione con gli algoritmi di machine learning.  Otto diversi algoritmi di machine learning sono stati utilizzati per realizzare la predizione dell’utilizzo delle competenze informatiche nel periodo considerato. In modo particolare gli algoritmi sono stati organizzati in un ranking con punteggio crescente in base alla massimizzazione del valore dell’R-quadro ed alla minimizzazione di quattro diverse tipologie di errori statistici ovvero “Mean Absolute Error”, “Mean Squared Error”, “Root Mean Squared Error”, “Mean Signed Difference”. Il 70% dei dati delle serie storiche sono stati utilizzati per l’addestramento delle reti neurali mentre il 30% rimanente è stato utilizzato per la predizione. L’ordinamento degli algoritmi in base all’efficienza predittiva è indicato di seguito:

• 1.      Linear Regression con un valore del payoff pari a 10;
• 2.      Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 11;
• 3.      Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 17;
• 4.      Tree Ensemble Regression con un valore del payoff pari a 19;
• 5.      Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 20;
• 6.      Gradient Boosted Tree Regression con un valore del payoff pari a 29;
• 7.      PNN-Probabilistic Neural Network con un valore del payoff pari a 34;
• 8.      ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 40.

In seguito all’applicazione dell’algoritmo maggiormente performante nella predizione ovvero l’algoritmo Linear Regression sono stati ottenuti i seguenti risultati:

• ·         Bosnia con una variazione aumentativa da un valore pari a 71,24 fino ad un valore pari a 80,62 ovvero pari a 9,38 unità in valore assoluto equivalente al 13,17%;
• ·         Cipro con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 106,72 fino ad u valore pari a 133,22 ovvero pari ad un valore di 26,50 unità pari a 24,83%;
• ·         Estonia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 151,41 fino ad un valore pari a 133,95 ovvero un valore pari a -17,46 unità pari a -11,53%;
• ·         Spagna con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 108,87 fino ad un valore pari a 110,66 ovvero pari ad un ammontare di 1,79 unità pari a 1,65%;
• ·         Finlandia con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 235,08 fino ad un valore di 228,80 ovvero pari ad un ammontare di -6,28 unità pari a -2,67%;
• ·         Croazia con una variazione aumentativa da un valore pari a 110,69 fino ad un valore di 120,89 unità ovvero pari ad un ammontare di 10,20 unità pari ad un valore di 9,22%;
• ·         Malta con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 159,54 fino ad un valore pari a 150,91 ovvero pari ad una variazione di -8,63 pari a -5,41%;
• ·         Norvegia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 145,30 fino ad un valore pari a 169,09 ovvero pari ad una variazione di 23,79 unità pari a 16,38%;
• ·         Romania con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 30,18 unità fino ad un valore di 24,45 unità ovvero pari ad un valore di -5,73 unità pari a -18,99%;
• ·         Slovenia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 136,90 unità fino ad un valore di 144,06 unità ovvero pari ad un valore di 7,17 unità equivalente al 5,24%;
• ·         Turchia con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 25,81 unità fino ad un valore di 38,55 unità ovvero pari ad un valore di 12,75 unità pari a 49,39%;
• ·         Ucraina con una variazione aumentativa da un ammontare pari a 27,07 unità fino ad un valore di 31,03 ovvero pari ad un valore di 3,96 unità pari a 14,64%;

Il media il valore dell’utilizzo delle competenze informatiche nei paesi considerati ed in base all’utilizzo dell’algoritmo di machine learning “Linear Regression” è previsto in crescita da un ammontare pari a 109,07 fino ad un valore di 113,85 ovvero pari ad un valore di 4,79 unità pari a 4,39%.

Conclusioni. Il valore dell’utilizzo delle competenze informatiche è un indicatore rilevante della capacità di un paese di concorrere nelle nuove tecnologie. Coerentemente con i modelli di crescita economica classica e con i modelli di crescita economica endogena il ruolo delle tecnologie è essenziale insieme con la valutazione del capitale umano. Nel lungo periodo la capacità di un paese di produrre ricchezza, reddito e benessere per la popolazione dipende sostanzialmente dalla formazione del capitale umano soprattutto nelle tecnologie e nelle materie STEM-Science Technology, Engineering and Mathematics. In questo senso l’Europa mostra un’ampia eterogeneità con aree molto evolute, come per esempio la Finlandia e la Svezia ed aree molto arretrate come la Romania e la Macedonia del Nord. I policy makers europei dovrebbero realizzare delle politiche economiche per incrementare la capacità dei paesi europei di investire nelle competenze informatiche.