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.
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.
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