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Le alleanze delle giovani imprese italiane nei settori ad alta tecnologia: il ruolo degli sponsor Massimo G. Colombo, Luca Grilli, Evila Piva Politecnico.

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1 Le alleanze delle giovani imprese italiane nei settori ad alta tecnologia: il ruolo degli sponsor Massimo G. Colombo, Luca Grilli, Evila Piva Politecnico di Milano Dipartimento di Ingegneria Gestionale

2 Obiettivo del paper Precedenti studi sugli esiti delle alleanze (Deeds and Hill 1996, Baum et al. 2000, Jones et al. 2000, Kelley e Rice 2002, Baum e Silverman 2004): –Alleanze benefiche per la performance delle giovani imprese ad alta tecnologia (NTBF) in termini sia di crescita che di capacità innovativa Perché le NTBF differiscono nella propensione a stringere alleanze con altre imprese? Sponsorship da parte di organizzazioni esterne (VC, CVC, PRO) come determinante del tasso di formazione delle alleanze delle NTBF

3 Teece (1986): –Le alleanze consentono alle NTBF di accedere ad asset specialistici complementari al proprio capitale tecnologico spesso necessari per renderle profittevoli; –Problemi di adverse selection, appropriability hazards e altri costi di transazione possono impedire alle NTBF di formare alleanze che si rivelerebbero viceversa benefiche. Ruolo chiave degli sponsors come VC, CVC e PRO nellaiutare le NTBF a fronteggiare tali problemi. Effetti differenti sulla propensione a formare alleanze a seconda sia: –dellidentità dello sponsor; –del tipo di alleanza (explorative vs. exploitative).

4 Studio empirico. Analisi econometrica delle determinanti del tasso di formazione di alleanze sia commerciali che tecnologiche delle NTBF basato su un campione di 522 imprese. Primo studio econometrico di questo genere che si basa su un campione di NTBF non statunitense. Focus sia sul settore manifatturiero che dei servizi Utilizzo di un dataset longitudinale. Dettagliate informazioni a livello di impresa raccolte tramite survey

5 Quadro teorico di riferimento (I) Alleanze exploitative vs. explorative (Koza e Lewin, 1998; Rothaermel, 2001; Grant e Baden-Fuller, 2004; Rothaermel e Deeds, 2004; Lavie e Rosenkopf, 2005). Alleanze exploitative: –Motivo: uso più intenso ed abilitante di asset e competenze possedute in-house; –Alleanze commerciali: NTBF: accesso a specifici asset complementari che non possono essere sviluppati allinterno o acquistati; Alleanze explorative: –Motivo: inter-organizational learning e sviluppo di nuove competenze tecnologiche; –EU Research Joint Ventures, alleanze R&D N.B. Alleanze tecnologiche sia delluno che dellaltro tipo

6 Il ruolo degli sponsor (Stuart et al. 1999,Gans e Stern 2002, Gans et al. 2003, Hsu 2006): –riducono i costi di ricerca e negoziazione con gli eventuali partner affrontati dalla NTBF sponsorizzata; Network di contatti e capitale relazionale degli sponsor; Certification effect (Stuart et al. 1999). –riducono gli appropriability hazards patiti dalle NTBF sponsorizzate. Ma possono tuttavia anche: –Aumentare le inefficienze manageriali; –Aumentare gli appropriability hazards dei partner candidati; –Fornire alle NTBF sponsorizzate degli asset sostitutivi rispetto a quelli posseduti dai partner candidati che rendono possibile per la NTBF perseguire una strategia go-it-alone. Leffetto netto della sponsorship sul tasso di formazione di alleanze delle NTBF dipenderà da: –identità dello sponsor; –tipo di alleanza (exploitative vs. explorative) Quadro teorico di riferimento (II)

7 Ipotesi Teoriche Ipotesi H1. A parità di altre condizioni, le NTBF partecipate da VC avranno una probabilità di formare alleanze commerciali exploitative più elevata rispetto alle altre NTBF. Lattività di investimento dei VC è guidata essenzialmente da obiettivi puramente finanziari E anche: -VC ha disposizione un ampio network di contatti che abbassa i costi di ricerca dei partner candidati -VC certifica ai candidati partner il valore commerciale della tecnologia sviluppata dalle NTBF -Limportante funzione di coaching del VC nello screening dei partner candidati e nella negoziazione con questi - VC mitiga gli appropriability hazards in cui le NTBF incorrono nel formare alleanze commerciali exploitative con terzi

8 Ipotesi H2. A parità di altre condizioni, le NTBF partecipate da CVC avranno una probabilità di formare alleanze tecnologiche explorative più elevata rispetto alle altre NTBF. CVC possono perseguire scopi puramente finanziari, ma generalmente prevalgono obiettivi strategici (Chesbrough, 2002): il finanziamento di CVC è spesso utilizzato dalle imprese incumbent per scandagliare nuove tecnologie esterne. La formazione di alleanze tecnologiche explorative da parte delle NTBF partecipate viene incoraggiato nella misura in cui queste possono ampliare la technology window dellinvestimento di CVC. E anche: -Leffetto di certificazione dellinvestimento CVC è molto più probabile operare dal lato delle competenze tecnologiche possedute dalla NTBF partecipata piuttosto che sul valore commerciale di questa. -Il finanziamento early-stage di imprese high-tech è il core business dei VC, mentre è solo unattività collaterale per i CVC, dunque ci si può aspettare che questi ultimi abbiano minore capacità di valutazione e di gestione degli investimenti rispetto ai VC. Ciò può avere un riflesso negativo sui costi patiti dalle NTBF sponsorizzate nello stringere alleanze

9 Ipotesi H3. A parità di altre condizioni, le NTBF sponsorizzate da PRO avranno una probabilità di formare alleanze tecnologiche explorative più elevata rispetto alle altre NTBF. Il network di contatti sociali delle università e delle altre organizzazioni di ricerca consta principalmente di legami con altre organizzazioni di ricerca e laboratori di R&S di imprese private. E anche: -Dati i legami non azionari con le NTBF sponsorizzate (ASU) la minaccia di retaliation da parte delle PRO sarà probabilmente meno credibile rispetto a VC e CVC e comunque confinata con ogni probabilità alle alleanze tecnologiche explorative data la natura del network sociale delle PRO. - Le PRO non possiedono le competenze necessarie per sfruttare commercialmente la conoscenza tecnologica delle imprese, dunque, è improbabile che gli appropriability hazards impediscano i potenziali partner dallo stabilire alleanze con le ASU per esplorare tecnologie non testate.

10 Il dataset RITA dataset (Colombo et al. 2004, Colombo e Grilli 2005) Circa 2000 NTBF Italiane (quotate e non): –Nate dopo il 1980; –Indipendenti; –Attive nei settori high-tech manifatturieri e dei servizi. Dati longitudinali da fonti pubbliche: –Attività brevettuale; –Partecipazione in joint ventures di ricerca finanziate dallUnione Europea (JVRUE); –Dati economici e finanziari (dal 1994 in avanti). Dati da survey nazionali condotte nel 2000, 2002 e 2004: –Data della prima alleanza tecnologica e commerciale; –Variabili firm- e industry-specific (esempio: caratteristiche dei fondatori).

11 Statistiche descrittive- Alleanze Più del 70% delle alleanze sono commerciali (soprattutto in INTERNET e TLC services/software) CampioneImprese che hanno stabilito alleanze Tasso di formazione delle alleanze N. (a)%N. (b)% (b)/(a) Settore di attività ICT manufacturing Robotics and automation Biotechnologies, pharmaceutics and advanced materials Software Internet and TLC services Multimedia content Totale

12 CampioneImprese che hanno partecipato a RJVEU Tasso N. (a)%N. (b)% (b)/(a) % Settore di attività ICT manufacturing Robotics and automation Biotechnologies, pharmaceutics and advanced materials Software Internet and TLC services Multimedia content Totale Statistiche descrittive- RJVEU

13 Lanalisi empirica: i modelli econometrici Survival data analysis sulle determinanti della formazione della prima alleanza –Semi-parametric Cox proportional hazards rate model –Parametric: Weibull model (Gompertz, exponential). Competing risks model sulle determinanti della formazione della prima alleanza commerciale e tecnologica Random effect probit panel data model sul tasso di partecipazione a research joint venture finanziate dallUE (EURJV).

14 Determinanti dell hazard rate della formazione di alleanze (Cox model) DASU 0.421(0.184)** DVC 0.125(0.066)* DCVC 0.075(0.036)** LSize 0.089(0.043)** SqLSize (0.008)** NPatents 0.294(0.140)** NPatents × LSize (0.036)* DPublicSubsidy (0.031) NFounders 0.003(0.029) Education 0.024(0.026) SpecWorkExp (0.013) OthWorkExp 0.001(0.009) DManager 0.216(0.150) Appropriability (0.252)** Competition (0.377)*** TechOpportunities 1.649(0.873)* Uncertainty (19.758)

15 Determinanti dell hazard rate della formazione di alleanze commerciali e tecnologiche (Competing risks model) Alleanze commercialiAlleanze tecnologiche a1a1 DASU0.080(0.250)1.104(0.285)*** a2a2 DVC0.142(0.076)*0.136(0.125) a3a3 DCVC-0.007(0.088)0.136(0.044)*** Altre variabili

16 Determinanti del tasso di partecipazione a research joint ventures finanziate dallUE (Random effect probit panel model) DASU 0.741(0.271)*** DVC 0.208(0.361) DCVC 0.084(0.320) Altre variabili

17 Conclusioni La sponsorship da parte di istituzioni esterne quali VC, CVC e PRO rappresenta una determinante importante del tasso di formazione di alleanze delle NTBF: –Essa facilita la formazione di alleanze, ma con importanti distinguo. Tale effetto positivo dipende infatti: dallidentità dello sponsor; dal tipo di alleanza. In particolare, effetto positivo del: –VC sulla formazione di alleanze commerciali exploitative; –CVC and PRO sulle alleanze tecnologiche. –PRO sulle alleanze EURJV di natura explorative

18 Implicazioni di policy Per i manager di NTBF: –Lo sponsor facilita laccesso ad asset complementari posseduti da altre imprese. –Ma la scelta dello sponsor può influire sulle reali possibilità di alleanza dellimpresa, per questo le due strategie (sponsorship ed alleanze) dovrebbero essere interdipendenti. Per i policy maker: –Una politica di supporto (selettivo) alla creazione di maggiori e più intensi legami tra NTBF e sponsors può rivelarsi più efficace di supporti diretti e finanziari alle imprese (Colombo e Grilli 2006).


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