L’Inquinamento da Polveri Sottili in Europa

 

E’ cresciuto in media dell’8,5% tra il 2014 ed  il 2021

L’European Innovation Scoreboard calcola il valore delle emissioni in atmosfera nel settore manifatturiero a tonnellate.

Ranking dei paesi per emissioni nell’aria da polveri sottili nel 2021. La Svizzera è al primo posto per valore delle emissioni nell’aria da polveri sottili con un ammontare pari a 134,60 unità, seguita dalla Danimarca con un ammontare di 133,52 unità e dalla Germania con un valore di 131,14 unità. A metà classifica vi sono la Finlandia con un ammontare di 101,80 unità, seguita dall’Ungheria con un valore di 101,42 unità e dalla Spagna con un valore di 100 unità. Chiudono la classifica la Lettonia, il Portogallo e la Serbia con un valore di 0,00 unità.

Ranking dei paesi europei per variazione percentuale delle emissioni nell’aria da polveri sottili tra il 2014 ed il 2021. Il Lussemburgo è al primo posto per valore della variazione percentuale delle emissioni nell’aria da polveri sottili con un valore pari a 35,00% ovvero pari ad un ammontare di 24,85 unità, seguito dalla Polonia con un valore di 33,35% pari ad un ammontare di 13,50 unità e dalla Croazia con un valore di 22,88% pari ad un ammontare di 14,21 unità. A metà classifica vi sono l’Irlanda con un ammontare di 8,72% pari ad un ammontare di 10,47 unità, seguita dalla Spagna con un valore di 7,29% pari ad un ammontare di 6,79 unità, e dai Paesi Bassi con un valore di 6,39% pari ad un ammontare di 6,96 unità. Chiudono la classifica la Bulgaria con un valore di -12,91% pari ad u ammontare di -9,30 unità, seguita da Cipro con un ammontare di -23,92% ovvero pari ad una variazione di -9,62 unità e dalla Serbia con un ammontare di -100,00% pari ad un ammontare di -8,75 unità.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Di seguito è stata realizzata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. L’analisi mostra la presenza di tre clusters come indicato di seguito ovvero:

• ·         Cluster 1: Paesi Bassi, Repubblica Ceca, Francia, Austria, Irlanda, Italia, Svezia, Malta, Germania, Lituania, Ungheria, Danimarca, Belgio, Svizzera, Slovacchia, Finlandia, Spagna, Regno Unito;
• ·         Cluster 2: Portogallo, Lettonia, Estonia, Serbia;
• ·         Cluster 3: Romania, Grecia, Croazia, Bulgaria, Islanda, Polonia, Norvegia, Lussemburgo, Cipro, Slovenia.

Calcolando il valore della mediana dei clusters risulta che il valore della mediana C1 è pari ad un ammontare di 116,09 unità, seguito dal valore mediano dei paesi del cluster C3 è pari ad un ammontare di 68,34 unità e dal valore mediano di C2 pari a 0. Ne deriva pertanto che C1=116,09>C3=68,34>C2=0,00.

Tuttavia, occorre considerare che i paesi del Cluster 2 ovvero Portogallo, Lettonia, Estonia e Serbia hanno un valore dell’indicatore pari a 0. Tale valore deve essere interpretato. Infatti, è inverosimile che non vi siano emissioni in tali paesi. È invece assai più plausibile che tali paesi abbiano mancato di comunicare il livello delle loro emissioni. Pertanto, la clusterizzazione viene ripetuta senza considerare i paesi aventi valore 0 dell’emissione ovvero Portogallo, Lettonia, Estonia e Serbia. Sono quindi prodotti i seguenti cluters ovvero:

• ·         Cluster 1: Bulgaria, Cipro, Grecia, Croazia, Islanda, Lussemburgo, Norvegia, Polonia, Romania, Slovenia
• ·         Cluster 2: Austria, Belgio, Svizzera, Repubblica Ceca, Germania, Danimarca, Spagna, Finlandia, Ungheria, Irlanda, Italia, Lituania, Malta, Paesi Bassi, Svezia, Slovacchia, Regno Unito.

Ne deriva pertanto che calcolando il valore della mediana per il cluster 1 e del cluster 2. Risulta che il valore mediano del cluster 1 è pari ad un ammontare di 68,33 mentre il valore del cluster 2 è pari a 114,68. Ovvero i paesi del cluster 2 hanno un valore dell’inquinamento da polveri sottili pari a 1,67 volte i paesi del cluster 1. Si ottiene pertanto il seguente ordinamento ovvero C2=114,68>C1=68,33.

Se guardiamo alla struttura geografica è possibile verificare che i paesi del cluster 1, ovvero i paesi che hanno minore livello di inquinamento, sono ubicati nell’est Europa. Tale circostanza può essere dovuta alla bassa industrializzazione di quei paesi. Un fattore che tuttavia potrebbe cambiare, anche nel breve periodo, a causa del massiccio fenomeno di delocalizzazione delle attività produttive dall’Europa Occidentale all’Europa Orientale.

Network Analysis. Di seguito viene ad essere applicato il modello della network analysis per verificare se esistono dei links tra i vari paesi analizzati in termini di emissioni. Per calcolare la presenza di legami tra i paesi il dataset è analizzato attraverso l’utilizzo delle distanze di Manhattan. Il dataset risulta essere così determinato:

• ·         Number of nodes 28;
• ·         Number of edges 48;
• ·         Average degree pari a 3.429;
• ·         Density 0.127.

L’analisi mostra che vi è una rete tra Svizzera, Danimarca, Germania e Malta:

• ·         La Svizzera è connessa alla Danimarca con un valore di 0,34 unità;
• ·         La Danimarca è connessa alla Svizzera con un valore di 0,34 e alla Germania con un valore di 0,37;
• ·         La Germania ha un legame con la Danimarca con un valore di 0,37 unità e con Malta con un valore di 0,29;
• ·         Malta ha una connessione con la Germania pari a 0,29 unità.

Viene inoltre rilevata una rete tra Bulgaria, Italia, Svezia e Belgio con i seguenti valori:

• ·         La Bulgaria ha un legame con l’Italia pari ad un ammontare di 0,47 e con il Belgio pari a 0,35;
• ·         Il Belgio ha un legame con la Bulgaria pari a 0,35, con l’Italia pari a 0,45 e con la Svezia pari a 0,45;
• ·         L’Italia ha un legame con la Bulgaria pari a 0,47, con il Belgio pari a 0,45 e con la Svezia pari a 0,31;
• ·         La Svezia ha un legame con l’Italia pari a 0,31 unità e con il Belgio pari a 0,45.

Inoltre sono presenti i seguenti legami tra coppie di paesi ovvero:

• ·         Francia e Paesi Bassi sono connessi con un valore di 0,31;
• ·         Spagna e Finlandia sono connessi con un valore di 0,46.

Conclusioni. In sintesi, è possibile verificare la presenza di un andamento crescente delle polvere sottili. In media tra il 2014 ed il 2021 il valore delle emissioni da polveri sottili è cresciuto di un ammontare pari a 8,54% in media per i paesi considerati ovvero pari ad un ammontare di 6,93 unità. L’analisi di clusters mostra che la stragrande maggioranza dei paesi industrializzati dell’Europa occidentale e centrale hanno un livello di polveri sottili elevato. Occorre considerare che tale andamento contrasta con le politiche economiche previste dall’Unione Europea che ha adottato un orientamento alla sostenibilità ambientale. Tuttavia, è probabile che il conflitto russo-ucraino possa aumentare l’inquinamento per il fatto che molti paesi europei per far fronte al prezzo crescente del gas possono scegliere di utilizzare delle tecnologie meno eco-friendly rispetto a quelle che si sarebbero potute utilizzare in presenza di prezzi dell’energia ridotti.

La Sostenibilità Ambientale in Europa

 

Il conflitto russo-ucraino potrebbe generare una controtendenza nella tendenziale convergenza verso l’alto dell’indice di sostenibilità ambientale nei paesi europei

 

L’European Innovation Scoreboard-EIS calcola il valore della sostenibilità ambientale. La sostenibilità ambientale viene considerata come l’impatto di tre diversi indicatori ovvero: produttività delle risorse, esposizione all’inquinamento atmosferico da particolato fine, sviluppo delle tecnologie legate all’ambiente.

Ranking dei paesi europei per valore della sostenibilità ambientale nel 2021. Malta è al primo posto per valore della sostenibilità ambientale con un valore pari a 156,28, seguita dalla Danimarca con un ammontare pari a 136,06 unità e dalla Svizzera con un valore di 130,46 unità. A metà classifica vi sono la Bulgaria con un valore pari a 91,09 unità, seguita dalla Slovenia con un valore pari a 86,03 unità e dalla Grecia con un valore pari a 84,24 unità. Chiudono la classifica la Bosnia and Herzegovina con un valore della sostenibilità ambientale pari a 28,99, seguita dalla Lettonia con un ammontare pari a 23,19 e dal Montenegro con un valore pari a 0,00. In media nel 2021il valore della sostenibilità ambientale nei paesi europei è stato pari ad un ammontare di 83,80 unità.

Ranking dei paesi europei per variazione percentuale del valore della sostenibilità ambientale tra il 2014 ed il 2021. La Macedonia del Nord è al primo posto per valore della variazione percentuale della sostenibilità ambientale con un ammontare pari a 272,60% pari ad un valore di 24,74 unità. La Turchia è al secondo posto con un valore della variazione percentuale pari ad un ammontare di 80,57% pari ad un valore di 23,08 unità. Malta con un valore della variazione percentuale pari ad un ammontare di 58,93% pari ad un ammontare di 57,94 unità. A metà classifica vi sono la Francia con una variazione pari ad un ammontare di 5,43% pari ad un ammontare di 6,16 unità, seguita dai Paesi Bassi con un valore pari a 4,15% parei ad un ammontare di 5,18 unità e della Germania con un valore pari a 4,14% pari ad un ammontare di 4,90 unità. Chiudono la classifica Israele con un valore pari a -44,42% ovvero equivalente a -27,33 unità, seguito dall’Ucraina con un valore di -62,87% pari ad un valore di 78,34 unità, e dalla Bosnia con un valore pari a 68,35% pari ad un ammontare di 62,62 unità. Complessivamente tra il 2014 ed il 2021 il valore della media del valore della sostenibilità ambientale è diminuito da un ammontare di 84,17 fino ad un valore di 83,80 unità ovvero pari ad una variazione di -0,38 unità pari ad un valore di -0,44%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Di seguito è stata realizzata una clusterizzazione con algoritmo k-Means. Per individuare il numero ottimale di clusters è stato utilizzato il coefficiente Silhouette. Il numero ottimale di clusters associato al valore più alto del coefficiente Silhouette è pari a 2 come indicato di seguito ovvero:

·         Cluster 1: Portogallo, Turchia, Lettonia, Islanda, Israele, Macedonia del Nord, Serbia, Estonia, Cipro, Romania, Polonia, Montenegro;

·         Cluster 2: Austria, Francia, Germania, Lussemburgo, Spagna, Belgio, Italia, Slovacchia, Norvegia, Paesi Bassi, Lituania, Svizzera, Danimarca, Repubblica Ceca, Irlanda, Malta, Svezia, Finlandia, Ungheria, Grecia, Regno Unito, Ucraina, Croazia, Bulgaria, Bosnia, Slovenia.

Considerando i due clusters e calcolando il valore della mediana risulta che il valore della mediana del cluster 1-C1 è pari a 38,71 mentre il valore della mediana del cluster 2-C2 è pari a 108,8. Ne deriva pertanto che i paesi del cluster 2 hanno un valore di sostenibilità ambientale pari a 2,81 volte il valore della sostenibilità ambientale dei paesi del cluster 1. L’ordinamento dei cluster è: C2>C1. Guardando la mappa dei paesi clusterizzati per livello di sostenibilità ambientale risulta che sostanzialmente quasi tutti i paesi europei hanno dei livelli elevati di rispetto dell’ambiente mentre i paesi che hanno dei livelli bassi sono marginali e non costituiscono un raggruppamento geografico. Ne deriva pertanto che la scelta di seguire o meno un andamento della produzione orientato alla sostenibilità ambientale non dipende da fattori geografici quanto piuttosto da fattori istituzionali, di governo, normativo e culturali in senso ampio.

Network Analysis. Di seguito è stata realizzata una network analysis per verificare se esistono dei legami forti tra paesi europei in termini di sostenibilità ambientale. Per realizzare la network analysis è stata utilizzata la distanza di Manhattan. Le caratteristiche generali del dataset sono indicate di seguito:

• ·         Number of nodes pari a 38;
• ·         Number of edges pari a 76;
• ·         Average degree pari a 4;
• ·         Density equal to 0,108.
• In base all’analisi effettuata risultano i seguenti link tra i paesi ovvero:
• ·         Paesi Bassi ha un link con la Danimarca con coefficiente di 0,57 e con la Svizzera pari con un valore pari 0.5;
• ·         Danimarca ha un link con i Paesi Bassi pari a 0,57 e con la Svizzera pari a 0,35;
• ·         Svizzera ha un link con i Paesi Bassi con un coefficiente pari a 0,5 ed un link con la Danimarca pari a 0,35;
• ·         L’Estonia e Israele sono legati in una connessione con un valore del coefficiente pari a 0,64;
• ·         Grecia è connessa con l’Ungheria con un ammontare pari a 0.57;
• ·         l’Ungheria è connessa con la Grecia con un valore di 0,57, con il Regno Unito con un ammontare pari a 0,67, con la Finlandia con un ammontare pari a 0,59;
• ·         Croazia è connessa con il Regno Unito con un valore pari a 0,55;
• ·         Regno Unito è connesso con la Croazia con un valore di 0,55, con l’Ungheria con un ammontare di 0,67, con la Finlandia con un ammontare di 0,52;
• ·         Finlandia è connessa con l’Ungheria con un ammontare pari a 0,59, con il Regno Unito con un ammontare pari a 0,52 unità, e con la Svezia con un valore pari a 0,79;
• ·         Svezia è connessa con la Finlandia con un ammontare di 0,79, con l’Irlanda con un ammontare di 0,73 e con la Repubblica Ceca con un valore di 0,58;
• ·         L’Irlanda è connessa con la Svezia con un ammontare pari a 0,73, e con la repubblica Ceca con un ammontare pari a 0,72;
• ·         La Repubblica Ceca è connessa con la Svezia con un valore pari a 0,58 e con l’Irlanda con un ammontare pari a 0,72 unità.
• ·         Germania è connessa con la Francia con un ammontare pari a 0,4, con il Lussemburgo con un valor pari a 0,6, con la Spagna con un valore pari a 0,68 e con l’Italia con un ammontare pari a 0,74;
• ·         Francia è connessa alla Germania con un ammontare di 0,4, con la Spagna con un ammontare di 0,64;
• ·         Spagna è connessa con la Francia con un ammontare di 0,64, con la Germania con un ammontare di 0,68, con l’Italia con un valore pari a 0,29;
• ·         Italia è connessa con la Germania con un valore di 0,74 e con la Spagna con un valore di 0,29.

Pertanto, vi sono dei significativi legami tra i paesi europei che manifestano un andamento convergente rispetto alla sostenibilità ambientale.

Conclusioni. Il tema della sostenibilità ambientale è sempre più rilevante nell’interno del contesto delle politiche economiche dell’Unione Europea. Tuttavia occorre considerare che tra il 2014 ed il 2021 il valore medio dell’indicatore della sostenibilità ambientale è diminuito in Europa dello 0,44%. In ogni caso, la stragrande maggioranza dei paesi europei convergono nella sostenibilità ambientale. Vi sono in modo particolare alcuni paesi che manifestano dei links molto stretti nell’adottare politiche di sostenibilità ambientale. Per quanto lo scenario dei dati risulta essere positivo è necessario considerare che il conflitto russo-ucraino potrebbe avere un impatto molto negativo in termini di sostenibilità ambientale. Infatti, molti paesi europei per far fronte alla crescita dei prezzi del gas e dell’energia hanno deciso di ritardare lo spegnimento delle centrali nucleari e di tornare ad utilizzare le centrali a carbone. Pertanto, è probabile che nei prossimi 18-36 mesi si manifesti un peggioramento significativo dell’indice di sostenibilità ambientale in Europa.

References

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Leogrande, A., Saponaro, A., Massaro, A., & Galiano, A. M. A GIS based estimation of quality of life in italian regions. American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR) e-ISSN :2378-703X, Volume-4, Issue-6, pp-196-210

Leogrande, Angelo, Alberto Costantiello, Lucio Laureti, and Domenico Leogrande. The Determinants of Landscape and Cultural Heritage Among Italian Regions in the Period 2004-2019. University Library of Munich, Germany, 2021.

 

 

Il Fatturato da Prodotti Innovativi in Europa

 

E’ aumentato del 2,15% tra il 2014 ed il 2021

 

L’European Innovation Scoreboard calcola il valore del fatturato proveniente da prodotti nuovi o da prodotti significativamente migliorati sul totale del valore del fatturato complessivo. Tale indicatore viene quindi utilizzato per calcolare il valore in termini di fatturato delle innovazioni tecnologiche.

Ranking dei paesi europei per valore del fatturato derivante da prodotti innovativi o significativamente migliorati nel 2021. La Grecia è al primo posto per valore del fatturato derivante da prodotti innovativi o significativamente migliorati nel 2021 con un valore pari a 191,31 unità, seguita dall’Italia con un ammontare pari a 131,87 e dalla Spagna con un ammontare pari a 125,50 unità. A metà classifica vi sono la Slovacchia con un ammontare pari a 83,60 unità, seguita dall’Irlanda con un valore pari a 77,93 unità e dalla Turchia con un ammontare pari a 73,31 unità. Chiudono la classifica la Macedonia del Nord con un valore pari a 17,96 unità, seguito dall’Ucraina con un ammontare pari a 16,05 unità e dalla Danimarca con un valore pari a 0,00 unità. In media il valore del fatturato derivante da prodotti innovativi e significativamente migliorati nel 2021 è pari a 79,37 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale del fatturato derivante dai prodotti innovativi tra il 2014 ed il 2021. La Romania è al primo posto per valore della variazione percentuale del fatturato derivante dai prodotti innovativi tra il 2014 ed il 2021 con un valore pari a 224,97% pari ad un ammontare di 43,59 unità, seguito dalla Svezia con un ammontare pari a 161,63% pari ad un valore di 64,68 unità, seguita dalla Grecia con un valore pari a 116,74% pari ad un ammontare di 103,4 unità.  A metà classifica vi sono il Regno Unito con un ammontare di 11,06% pari ad un ammontare di 12 unità, seguito dalla Polonia con un valore di 2,14% pari ad un ammontare di 0,9 unità, e da Cipro pari ad un valore di 1,69% pari ad un ammontare di 1,44 unità. Chiudono la classifica l’Irlanda con un valore della variazione percentuale del fatturato derivante dai prodotti innovativi tra il 2014 ed il 2021 pari ad un ammontare di -59,26% pari ad un ammontare pari a -113,37 unità, seguito dalla Turchia con un valore pari a -61,68% pari ad un ammontare di -118 unità, e dalla Danimarca con un valore pari a -100,00% pari ad un ammontare di 106,35%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means. Di seguito viene realizzato un modello di clusterizzazione attraverso l’utilizzo dell’algoritmo k-Means. L’algoritmo viene ad essere ottimizzato attraverso l’utilizzo del coefficiente di Silhouette. Ne deriva pertanto un sistema di clusterizzazione a due come indicato di seguito ovvero:

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

Ne deriva pertanto che calcolando il valore della mediana per ciascuno dei clusters risulta che il valore della mediana per il cluster 1-C1 è pari ad un ammontare di 65,29, mentre il valore della mediana per il cluster 2 pari ad un valore di 103,74. L’ordinamento dei clusters è quindi costituito da C2>C1. Dal punto di vista geografico è quindi evidente che i paesi che hanno un elevato livello del fatturato derivante dall’innovazione tecnologica applicata ai prodotti sono i paesi centrali dell’Europa sommati alla Turchia, ai paesi connessi alla Germania, UK e Irlanda.

Network Analysis. Di seguito viene realizzata una analisi attraverso l’utilizzo della network analysis mediante la distanza di Manhattan. La network analysis mostra le metriche seguenti ovvero:

• ·         Number of nodes equal to 37;
• ·         Number of edges equal to 45;
• ·         Average Degree equal to 2.432;
• ·         Density 0.0675.

Nello specifico risultano essere presenti quattro diversi link ovvero:

• ·         Malta-Croazia con un valore pari a 0,37;
• ·         Italia-Finlandia con un valore pari a 0,66;
• ·         Norvegia-Lettonia con un valore pari a 0,57;
• ·         Ucraina-Nord Macedonia con un valore pari a 0,27.

 

Machine Learning and Predictions. Di seguito viene realizzata una analisi attraverso l’utilizzo di un confronto tra otto diversi algoritmi di machine learning per la predizione del valore futuro dell’ammontare di fatturato derivante dall’innovazione di prodotto. Gli algoritmi sono stati addestrati con il 70% dei dati mentre il restante 30% dei dati è stato utilizzato per la predizione vera e propria. Gli algoritmi sono stati classificati sulla base della loro capacità di massimizzare l’R^2 e di minimizzare tre diverse tipologie di errori statistici ovvero “Mean Absolute Error”, “Mean Squared Error”, “Root Mean Squared Error”. In seguito all’analisi della performance sono stati realizzati i seguenti payoff ovvero:

• ·         Linear Regression con un valore del payoff pari a 9;
• ·         Gradient Boosted Tree con u n valore del payoff pari a 10
• ·         Simple Regression Tree e PNN con un valore del payoff pari a 11;
• ·         Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 19;
• ·         ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 24;
• ·         Tree Ensemble Regression con un valore del payoff pari a 25;
• ·         Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 32.

Ne deriva pertanto che l’algoritmo maggiormente performante è Linear Regression. Applicando Linear Regression è possibile individuare le seguenti predizioni:

• ·         Repubblica Ceca con una variazione diminutiva da un ammontare di 97,20 unità fino ad un valore di 85,47 unità ovvero pari ad una variazione di -11,73 unità pari ad un valore di -12,07%;
• ·         Grecia con una variazione diminutiva da un ammontare di 191,31 unità fino ad un valore di 110,79 unità ovvero pari ad una variazione di -80,52 unità pari ad un ammontare di -42,09%;
• ·         Spagna con una variazione diminutiva da un ammontare di 125,51 unità fino ad un valore di 122,16 unità ovvero pari ad un ammontare di -3,34 unità pari ad un valore di -2,66%;
• ·         Finlandia con una variazione diminutiva da un ammontare di 109,91 unità fino ad un valore di 77,43 unità ovvero pari ad una variazione di -32,47 unità pari ad un valore di -29,54%;
• ·         Italia con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 131,87 unità fino ad un valore di 84,84 unità ovvero pari ad una variazione di -47,03 unità pari ad un valore di -35,67%;
• ·         Lettonia con una variazione aumentativa da un ammontare di 59,40 unità fino ad un valore di 69,25 unità ovvero pari ad un valore di 9,85 unità pari ad un valore di 16,58%;
• ·         Malta con una variazione diminutiva da un ammontare di 68,65 unità fino ad un valore di 57,96 unità ovvero pari ad una variazione di -10,69 unità pari ad un valore di -15,58%;
• ·         Norvegia con una variazione aumentativa da un ammontare di 56,56 unità fino ad un valore di 64,90 unità ovvero pari ad un valore di 8,33 unità pari ad un valore di 14,73%;
• ·         Polonia con una variazione aumentativa da un ammontare di 42,80 unità fino ad un valore di 56,68 unità pari ad una variazione di 13,88 unità pari ad un valore di 32,43%;
• ·         Romania con una variazione diminutiva da un ammontare di 62,97 unità fino ad un valore di 53,56 unità ovvero pari ad una variazione di -9,41 unità pari ad un valore di -14,95%;
• ·         Serbia con una variazione diminutiva da un ammontare di 88,94 unità fino ad un valore di 87,06 unità pari ad una variazione di -1,89 unità pari ad un valore di -2,12%;
• ·         Slovacchia con una variazione aumentativa da un ammontare di 83,60 unità fino ad un valore di 117.80 unità ovvero pari ad una variazione di 34,20 unità pari ad un ammontare di 40,91%.

In media il valore del fatturato derivante dai prodotti innovativi è predetto in diminuzione da un ammontare di 93,23 unità fino ad un valore di 82,32 ovvero pari ad una variazione di -10,90 unità pari ad una variazione di -11,69%.

Conclusioni. Il valore del fatturato derivante dai prodotti innovativi o significativamente migliorati in media per i 37 paesi europei considerati nel periodo tra il 2014 ed il 2021 è cresciuto di un ammontare pari a 2,15% pari ad un ammontare di 1,67 unità. L’innovazione tecnologica ha la capacità di aumentare la capacità di profitto delle imprese. Le imprese dovrebbero investire nell’innovazione tecnologica per migliorare il profitto. Tuttavia alcune imprese sono troppo piccole per investire nell’innovazione tecnologica e nella ricerca e sviluppo. Le politiche economiche dovrebbero creare delle strutture pubbliche e di collaborazione tra il pubblico ed il privato in grado di generare innovazione per le PMI. La creazione di organizzazioni orientate all’open innovation in grado di aumentare l’internal knowledge mediante l’external knowledge, con la possibilità di crowd innovation, possono incrementare ulteriormente il valore del profitto generato in connessione ai prodotti innovativi.

 

Reference

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Leogrande, A., Costantiello, A., Laureti, L., The Impact of Venture Capital Expenditures on Innovation in Europe, American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR) e-ISSN :2378-703X, Volume-5, Issue-10, pp-85-102.

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