Innovazione e internazionalizzazione. Uno studio empirico sulla relazione causale che le lega nel tessuto imprenditoriale della provincia di Torino

Il terzo modello presentato ê quello proposto da D’ Angelo (2010) per la misura dell’ intensità di export delle piccole e medie imprese italiane nel settore High-Tech. La ricerca si concentra sulla valutazione dell’ effetto positivo che l'innovazione genera sull'intensità di export. Studiando questa relazione si vengono a creare dei problemi metodologici generati dall’ effetto congiunto delle due variabili. La tabella sottostante riporta la matrice con gli indici di correlazione lineare di Pearson tra tutte le variabili utilizzate nel modello. I risultati mostrano diversi indici positivi e statisticamente significativi tra l’ intensità di esportazione e alcune delle variabili determinanti incluse nel modello di regressione, in particolare con le variabili dummy di finanziamento da parte delle banche, di innovazione di prodotto e di processo, l’ innovation turnover e le variabili di controllo dimensione ed età. Dato che le correlazioni tra variabili esplicative potrebbero portare a stime di regressione inaffidabili, la valutazione dei singoli coefficienti di correlazione permette il controllo mirato del problema della multicollinearità. In particolare, la matrice mostra che le correlazioni, prese in valore assoluto, tutte tranne una sono inferiori al valore limite 0.56, quindi si può concludere che la multicollinearità non dovrebbe presentare grossi problemi in fase di stima del modello. Per modellare il contributo delle misure di innovazione sull’ intensità di export, come proposto dall’ autore per le piccole e medie imprese High-Tech italiane, si è fatto affidamento su un modello regressivo di tipo Tobit. Questa tipologia di modello è stata scelta a causa della natura della variabile dipendente, la quale essendo una misura di intensità è una percentuale variabile (percentuale di esportazione sul totale delle vendite), il cui valore minimo è 1 e il massimo è 100. Come notato in precedenza, nel campione analizzato, il 68% circa delle imprese sono esportatrici, mentre il 32% non vendono all’ estero. Si può osservare come, considerando solo le imprese esportatrici, solo 4 valori della variabile dipendente sono uguali a zero. Inoltre, la variabile ha un punto di censura destro, in quanto il suo valore massimo non può superare il 100 %. Quindi, le ipotesi di linearità e di normalità del metodo dei minimi quadrati, possono essere violate e, di conseguenza si potrebbe dar luogo a stime distorte e inconsistenti. Uno dei principali problemi nella stima delle determinanti dell’ intensità di export riguarda il fatto che ci potrebbero essere dei pregiudizi di selettività in caso si fosse incluso solo le imprese con livelli di esportazione positivi. Tuttavia, il modello Tobit permette di includere nell’ analisi anche quelle imprese che non esportano. Inoltre, un notevole vantaggio di tale modello è che permette di analizzare contemporaneamente sia la decisione o meno di intraprendere strategie di internazionalizzazione, sia il livello di esportazione stesso.
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Nel primo modello sono state inserite le variabili di controllo e le variabili che misurano gli input innovativi e la relativa pseudo R2 stimata (20.97%) è considerata del tutto accettabile perché in linea con i risultati riscontrati nel paper. Delle due variabili di controllo, solo quella relativa alla dimensione risulta significativa al 1%. Nel secondo modello sono state aggiunte le variabili dummy relative alle diverse fonti di finanziamento adottate dalle imprese. Questo modello ampliato sembra spiegare meglio la variazione dell'andamento delle esportazioni rispetto al modello precedente, infatti la pseudo R2 calcolata risulta maggiore e pari a 22.41%.
Sulla base di questi due modelli iniziano a delinearsi solo delle prove parziali a sostegno di una relazione negativa tra le misure di innovazione interna e l'intensità di esportazione, risultato che appare molto diverso da quanto proposto dall’ autore, ma che conferma quanto riscontrato nei risultati delle analisi svolte sulle statistiche descrittive sul campione originale e nei modelli regressivi precedentemente proposti.
In particolare le spese di ricerca non risultano statisticamente significative come si nota anche nel paper; diversamente il numero di addetti impiegati nelle attività d’ innovazione risulta significativo ma genera un impatto negativo sul livello di export.
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