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13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr.96567 Are Knowledge Spillovers Driving The Convergence of Productivity among Firms? By Michael.

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1 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Are Knowledge Spillovers Driving The Convergence of Productivity among Firms? By Michael K. Fung Hong Kong Polytechnic University 26 November 2003

2 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Obiettivi: Valutare limpatto degli Knowledge Spillovers sulla convergenza produttiva tra le imprese

3 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Struttura paper Sezione I: Misure per gli Knowledge Spillovers Sezione II: Stima TFP Sezione III:Test per lesistenza di convergenza assoluta e condizionata Sezione IV: Conclusioni

4 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Introduzione Le imprese incrementano il loro Know-How producendo nuova conoscenza (innovazioni) e apprendendo dalle altre imprese (Knowledge Spillovers). I benefici derivanti dagli Knowledge Spillovers incrementano il Gap tecnologico tra le imprese (differenze in Know-How) Il raggiungimento dei ritardi è condizionato probabilmente dalla capacità delle imprese di assorbire gli Knowledge Spillovers e dai loro investimenti in R&D (Research and Development) Ipotesi fondamentale di questo studio: Il tasso di crescita della produtività, con il quale unimpresa converge allo stato stazionario, è condizionato dagli sforzi dellimpresa in attività di R&D e dalla sua capacità di assorbire gli Knowledge Spillovers dalle altre imprese.

5 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr knowledge spillovers Si considera come misura degli knowledge spillovers il numero di brevetti presenti nei tre settori industriali a più elevata tecnologia: Settore chimico (CHEM) Settore dei computers (COMP) Settore electrical/electronic (ELEC) Gli knowledge spillovers sono scomposti in: Intra-industry spillovers tra imprese dello stesso settore Inter-industry spillovers tra imprese di settori diversi Internal Knowledge flow flussi di conoscenze interni alla impresa firm-specific learning

6 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Inoltre si indica con: Intra-industry spillovers per limpresa i nel settore industriale j al tempo t; Flussi di conoscenza interni allimpresa i del settore j al tempo t, Infine gli INTER-industry spillovers possono essere derivati come segue:, dove: è il numero totale di brevetti a cui fa riferimento limpresa i; è il numero di brevetti per limpresa i provenienti da risorse che sono esterne al settore j. Inoltre si considerano altre due variabili: è il numero dei brevetti come misura degli output innovativi; sono i costi legati alle attività di R&D.

7 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Dati: il campione utilizzato è composto da 224 imprese: 70 imprese del settore CHEM 77 imprese del settore COMP 77 imprese del settore ELEC Periodo considerato per lanalisi : dal 1983 al 1997 Non vengono considerate le imprese Statunitensi e quelle di origine straniera Nel campione così formato il numero di brevetti ottenuti dalle 224 imprese considerate costituisce il 19% del totale.

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9 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: La tabella mostra alti valori in tutti i settori della componente inter-industry (>50%); Si osserva una correlazione positiva tra spese in R&D e le altre misure di knowledge spillovers (K.S.). Inoltre vi è una forte correlazione positiva tra la variabile PAT e la variabile RND

10 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Stima TFP Per la stima della produttività totale dei fattori (attraverso lanalisi OLS) si considera una funzione di produzione Cobb-Douglas definita come segue: dove : Y= output (vendite nette) K= stock di capitale fisico L= input lavoro A=TFP rendimenti di scala non costanti

11 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr si divide lequazione (1) per L: si effettua una log-trasformation si aggiungono un termine costante e un termine di errore casuale sottraendo la (3) dalla (4) si ottiene: dove : =dummy del settore industriale = termine di errore

12 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Implicazioni: 2 imprese identiche (in termini di K, L, e Y) dentro lo stesso settore industriale potrebbero avere diversi livelli di TFP; mentre 2 imprese identiche (in termini di K, L, e Y) ma di settori diversi possono avere lo stesso livello di TFP.

13 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Attenzione: Usando dati panel, lanalisi OLS può generare risultati sbagliati se si omettono variabili che variano nel tempo. Quindi leffetto fisso time-specific viene catturato aggiungendo il trend (t) nellequazione (4) come variabile esplicativa. NB: lattenzione è ristretta agli effetti fissi poiché un modello ad effetti random richiederebbe che le variabili omesse siano non correlate con le variabili indipendenti incluse nel modello e questa rappresenta unassunzione irrealistica nel contesto di questo studio.

14 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr NB: il numero totale di osservazioni disponibili per lanalisi è di 833 (64 imprese per 15 anni) poiché il data-set per gli anni 80 è incompleto.

15 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: Il coefficiente debolmente negativo per i settori CHEM e COMP, ci indica deboli rendimenti di scala decrescenti (ciò è dovuto probabilmente alla sottostima delle economie di scala data dallesclusione delle piccole imprese dal campione). Mentre lo stesso coefficiente nel settore ELEC, che è debolmente positivo, ci indica deboli rendimenti di scala crescenti. Sottraendo dal valore del coefficiente di il valore del coefficiente di si ottiene il valore del coefficiente che rappresenta lelasticità delloutput rispetto allinput lavoro: β = per il settore CHEM, β = per il settore COMP, β = per il settore ELEC.

16 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr NB: lintero periodo di campionamento è diviso in 3 sottoperiodi.

17 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: L incremento del valore medio di TFP nel tempo ci suggerisce che tutti i settori industriali subiscono una crescita positiva; Lo stretto gap tra valore minimo e valore massimo implica che le imprese che inizialmente sono meno produttive crescono di più di quelle che inizialmente sono più produttive (30.9%-1.1% in CHEM; 30%-20.1% in COMP; 13.4%-6.4% in ELEC). I tassi di crescita più alti delle imprese meno produttive ci suggeriscono una preliminare evidenza per la convergenza, la quale potrebbe essere causata dagli K. S. dalle imprese più produttive verso quelle meno produttive.

18 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Test sulla convergenza Si utilizzano 2 concetti di convergenza: β-convergenza σ-convergenza Sala-i-Martin (1996) afferma che condizione necessaria affinché ci sia σ-convergenza è lesistenza di β-convergenza. M. K. Fung afferma che la β-convergenza potrebbe essere semplicemente il risultato di una misura di errore o shock causale anziché una misura della reale convergenza (definita da Fredman (1992) e Quan (1993) come regressione verso la media). Quindi β-convergenza coincide con σ-convergenza, intesa questa ultima come Standard deviation.

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20 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: La principale ipotesi di questo studio è che il tasso di crescita TFP di stato stazionario per ogni impresa è condizionato dal proprio sforzo in R&D così come dalla capacità di assorbimento dei Knowledge Spillovers dalle altre imprese. La convergenza assoluta si basa sullassunzione che la sola differenza tra le imprese è nel loro livello iniziale di TFP, la quale può essere eliminata nel tempo se le tecnologie sono beni pubblici che possono transitare velocemente tra i confini delle imprese attraverso gli K. S. ; Se si suppone che la tecnologia sia realmente un bene pubblico e che tutte le imprese hanno di fronte lo stesso insieme di conoscenze, esse possono tuttavia convergere a differenti stati stazionari se hanno differenti capacità di assorbimento degli K. S.. Dunque la convergenza condizionata prevede una relazione positiva tra tasso di crescita TFP di un impresa e la distanza che separa limpresa dal suo stato stazionario. Inoltre le imprese che hanno lo stesso livello di investimenti in R&D possono crescere allo stesso tasso in stato stazionario.

21 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr I LEADERS mantengono nel tempo la loro posizione di leadership?

22 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Si indica con la prima posizione in termini di TFP al tempo t,inoltre: -Se =1, limpresa che aveva la posizione di leader al tempo t-1 è stata rimpiazzata al tempo t da un'altra impresa; -Se =0, limpresa leader ha mantenuto la sua posizione. Il numero di volte che la posizione i-esima cambia da unimpresa allaltra, allinterno del periodo considerato, è definito come:

23 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr NB: la tabella ci suggerisce che i posti più alti sono quelli più stabili rispetto alle posizioni più basse. Inoltre il tasso di crescita TFP diventa più stabile quando le imprese si muovono più vicino allo stato stazionario

24 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Test sulla β-convergenza Il Test viene effettuato in due modi : 1° modo : Test cross-section per la convergenza assoluta; 2 °modo : Test Pooled cross-section, time series per la convergenza condizionata.

25 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Prima equazione (per la convergenza assoluta) Si cerca di esaminare se la crescita TFP osservata nel periodo finale è legata negativamente al livello iniziale di TFP. dove: - è la crescita realizzata in termini di TFP dallimpresa i tra il periodo iniziale e il periodo finale, -t = 1,….,15 rappresenta i 15 anni, dal 1983 al 1997; -il periodo da t=1 a t=s è definito come periodo iniziale; - il periodo da t=s+u+1 a t=15 è definito come periodo finale -u=15-2s ; ;, u= ritardo tra periodo Iniziale e periodo finale - e rappresentano rispettivamente il valore medio di TFP per limpresa i nel periodo iniziale e nel periodo finale. NB: affinché vi sia β-convergenza <0.

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27 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: Le stime dei coefficienti indicano lesistenza di convergenza assoluta solo se si considera lintero campione e per i settori CHEM e ELEC; I valori osservati quando u=5 implicano che è più probabile che vi sia convergenza assoluta quando vi è un gap temporale maggiore tra periodo iniziale e finale.

28 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Seconda equazione (per la convergenza condizionata) dove:,, e sono le variabili condizionanti che tengono costante il tasso di crescita di TFP in stato stazionario per limpresa i. NB: β-convergenza condizionata implica che

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30 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: Modello 1: la convergenza condizionata in ogni settore è evidenziata dal coefficiente negativo e significativo di (così come negli altri modelli). Inoltre il coefficiente positivo di ci suggerisce una relazione positiva tra tasso di crescita di TFP dellimpresa e gli sforzi in R&D. Modello 2: le stime dei coefficienti di ln sono positivi e significativi in tutti i settori industriali, mentre le stime per i coefficienti di ln non sono significativi per tutti i settori. Una possibile spiegazione è che una quota dei flussi di conoscenza si riflette nelle attività di R&D (come ci suggerisce anche la tabella1). Modello 3: poiché vi è una forte correlazione tra e, per evitare il problema di multicollinearità, dal modello si esclude la variabile e si considera la variabile. I valori positivi e fortemente significativi dei coefficienti di ln riaffermano limpatto positivo degli sforzi in R&D sul tasso di crescita TFP.

31 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr R&D and Absorptive Capacity Lintensità degli Knowledge Spillovers potrebbe essere condizionata dalle spese in R&D se queste ultime sono considerate come una misura della capacità di assorbimento dalle altre imprese.

32 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Segue una nuova equazione di crescita dei TFP dove si considera la relazione tra K.S. e capacità assorbitive: dove, e implicano che limpatto degli intra-industry spillovers, degli inter-industry spillovers e dei flussi interni allimpresa dipendono dalle capacità di assorbimento dalle altre imprese. In altre parole, 2 imprese che hanno a disposizione lo stesso numero di brevetti ma differenti livelli di R&D, quella con un più alto livello di R&D può ottenere benefici maggiori dagli Knowledge Spillovers e dai flussi interni di conoscenza.

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34 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Osservazioni: Il coefficiente negativo per supporta lipotesi di convergenza condizionata; I coefficienti di sono positivi e significativi, ciò a sostegno dellipotesi che gli intra-spillovers guidano la convergenza in TFP tra le imprese. Questa energia di guida aumenta allaumentare delle capacità di assorbimento.

35 13/06/2006 CdLS Economia Applicata Francesca Saraco matr Conclusioni: Il risultato di convergenza condizionata implica che ogni impresa possiede un proprio tasso di crescita di produttività in stato stazionario, il quale è condizionato da due caratteristiche tecnologiche: sforzi in R&D e intra-industry spillovers. In altre parole, unimpresa realizza elevati tassi di crescita in TFP in stato stazionario attraverso attività di R&D o ricevendo Knowledge Spillovers dalle altre imprese (o da entrambi). Lintensità di ricezione degli Spillovers dipende dalle capacità di assorbimento. Se gli inseguitori tecnologici e i leaders condividono lo stesso livello di attività in R&D, gli inseguitori tecnologici possono raggiungere i leaders poiché i primi ricevono gli Knowledge Spillovers da questi ultimi.


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