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La Toscana verso H2020
Andrea Bonaccorsi
Università di Pisa
DG Ricerca e Innovazione
RISE High Level Expert Group
Toscana Technologica                                      
Firenze  9 luglio 2014
Temi emergenti verso H2020
# 1
Global Value Chain  e imprese eccellenti
# 2 
Politiche per l’innovazione guidate dalla 
domanda pubblica
# 3
Sistemi di intelligence in tempo reale
# 1
Global Value Chain (OECD, 2013)
Le imprese partecipano in misura crescente a catene del 
valore globali (GVCs) che coinvolgono non solo l’export ma 
rapporti di collaborazione a più livelli.
La catena del valore globale non si basa più solo sulla 
produzione (off‐shoring), che in alcuni casi viene re‐
internalizzata nel paese di origine.
La catena del valore  esternalizza  e internazionalizza attività
a maggiore valore aggiunto, sia a monte (ricerca e sviluppo, 
design) che  valle (marketing, servizi).
Le imprese si trovano a giocare più ruoli nelle GVCs.
Source: OECD (2013)
Source: Baecker (2013)
Source: Baecker (2013)
Between 2009 and 2011, 10.1 % of non‐financial companies 
in  the market sector with 50 or more employees located in 
France  sourced internationally their activities.
Concerned companies represent 17.3 % of employment. The 
most affected sectors are the  Manufacturing Industry: 8,8 % 
(13,6 % in terms of employment) and 
Information/Communication services: 8,8 % (19,2 % empl.) 
The share of companies sourcing internationally increases 
with company size.
Exporting companies are more concerned.
Source: INSEEE (2013), Sachwald (2013)
Proportion of companies with 100 or more employees that sourced internationally activities 
between 2009 and 2011
Source : Eurostat, IS‐GVC Survey
Number of companies (100 employees or more)  sourcing internationally by 
destination between 2009 and 2011
Source : Eurostat, IS‐GVC Survey
The EFIGE dataset includes 14.759 firms
Countries covered:   France, Italy, Spain, UK, Germany, Austria, Hungary 
All manufacturing sectors covered. Cross section period covered:  2007‐2009
Source: Veugelers (2013)
Smau Firenze 2014 - Ricerca e Innovazione: motore di crescita e sviluppo per l’Europa
Impatto sulla performance
In general,  there are relatively few multiple mode firms, combining different 
international activities, but they are bigger and more trade intensive and 
therefore substantially drive total trade flows in most sectors.
Multiple mode  firms also display the highest productivity premia and are 
significantly more likely to introduce new product innovations. 
Overall, our analysis of global value chain involvement and its impact on 
performance at the firm level provides consistent evidence that the firms that 
take on the opportunities of global market access, and which source 
resources globally , are well placed to be the engines of Europe’s innovation‐
based growth and to drive its external competitiveness on the basis of 
globally sustainable comparative advantage. 
Given their highly specific characteristics, it matters for policy makers to 
better understand who they are, what they do and what challenges they 
face. 
Source: Veugelers (2013)
# 2 
Politiche per l’innovazione guidate dalla domanda
Numerose innovazioni sono state introdotte, direttamente o 
indirettamente, grazie alla domanda pubblica 
(es. Internet, parallel computing, NMR).
In molti settori la domanda pubblica può esercitare un ruolo 
di:
‐accelerazione della R&S
‐riduzione dell’incertezza sui fabbisogni degli utilizzatori
‐catalizzazione degli sforzi industriali
Evitare tentazioni dirigiste.
Lo schema europeo del  Pre Commercial 
Procurement (PCP)
Politiche di pre‐commercial procurement nel 
settore della sanità in Toscana
La Toscana ha un sistema sanitario evoluto  dal punto di vista dei servizi, 
avanzato dal punto di vista tecnologico e in equilibrio economico.
Il livello dei servizi è tuttavia messo a rischio dall’aumento dei costi, 
dall’aumento della domanda e dai vincoli di bilancio: l’unico modo di continuare 
a garantire la sanità per tutti è introdurre cambiamenti tecnologici e 
organizzativi, anche radicali.
La Regione potrebbe:
‐Identificare i fabbisogni a 3‐5 anni in alcune aree critiche (es. assistenza 
sanitaria anziani, riabilitazione, diagnostica)integrata etc. )
‐Identificare fabbisogni che non sono già soddisfatti da soluzioni commerciali e 
aggregare la domanda di diversi utilizzatori (ospedali, ASL, soggetti 
convenzionati)
‐esaminare lo stato dell’arte tecnologico, anche in riferimento  al potenziale 
innovativo presente nella ricerca pubblica e nelle imprese  in Toscana (es. 
biomedicale)
‐lanciare alcuni progetti pilota di PCP
# 3 Sistemi di intelligence in tempo reale
È impossibile per le politiche pubbliche anticipare tutti i cambiamenti, ancor 
meno governarli dal centro: l’unica strategia possibile è una capacità di 
adattamento flessibile e intelligente.
Non è più possibile progettare le politiche e valutarne l’impatto a ciclo di 
programmazione compiuto: è passato troppo tempo, si sono perse delle 
opportunità.
Oggi le politiche pubbliche possono beneficiare di sistemi avanzati di 
elaborazione di dati pubblicamente disponibili (o acquisibili a costi contenuti) 
per il monitoraggio in itinere della evoluzione del sistema industriale e delle 
competenze disponibili nel sistema territoriale regionale.
Due esempi:
‐Posizionamento internazionale delle università toscane
‐Trend tecnologici da analisi di mappatura dei brevetti
Posizionamento internazionale delle università
Campo Scopus Università Top Regione
Mondo Europa Italia
Ranking Top% Ranking Top% Ranking Top%
ANALYTICAL CHEMISTRY Università di Firenze
116
(432)
**
46
(197)
**
5
(22)
**
CATALYSIS Università di Firenze
270
(351)
113
(160)
8
(21)
*
COLLOID AND SURFACE 
CHEMISTRY
Università di Firenze
131
(141)
32
(36)
2
(2)
DRUG DISCOVERY Università di Firenze
25
(360)
***
6
(138)
***
2
(27)
***
INORGANIC CHEMISTRY Università di Firenze
71
(395)
**
32
(194)
**
1
(20)
***
MATERIALS CHEMISTRY Università di Firenze
216
(701)
*
92
(301)
*
7
(32)
**
MOLECULAR MEDICINE Università di Firenze
55
(390)
**
16
(154)
**
3
(28)
**
ORGANIC CHEMISTRY Università di Pisa
192
(635)
*
81
(284)
**
6
(33)
**
PHARMACEUTICAL SCIENCE Università di Firenze
152
(258)
52
(84)
6
(12)
*
PHYSICAL AND THEORETICAL 
CHEMISTRY
Università di Firenze
173
(666)
**
79
(302)
**
6
(35)
**
POLYMERS AND PLASTICS Università di Pisa
234
(304)
84
(104)
7
(10)
SPECTROSCOPY Università di Firenze
99
(241)
*
47
(113)
*
3
(11)
**
Fonte:  Elaborazioni Progetto DPS –S3 su dati GRBS‐ Scopus, a cura di M.Guerini
Posizionamento internazionale delle università/2
Fonte:  Elaborazioni Progetto DPS –S3 su dati GRBS‐ Scopus, a cura di M.Guerini
Campo Scopus Università Top Regione
Mondo Europa Italia
Ranking Top% Ranking Top% Ranking Top%
ANALYSIS Università di Firenze
47
(138)
*
14
(49)
**
2
(13)
**
APPLIED MATHEMATICS Università di Pisa
220
(755)
**
93
(334)
**
9
(42)
**
ARTIFICIAL INTELLIGENCE Università di Pisa
231
(257)
79
(91)
9
(12)
COMPUTATIONAL 
MATHEMATICS
Università di Firenze
105
(169)
34
(55)
2
(7)
**
COMPUTATIONAL THEORY 
AND MATHEMATICS
Università di Firenze
149
(200)
42
(66)
2
(6)
*
COMPUTER SCIENCE 
APPLICATIONS
Università di Pisa
208
(753)
**
74
(311)
**
8
(41)
**
CONTROL AND 
OPTIMIZATION
Università di Pisa
56
(66)
15
(18)
5
(5)
INFORMATION SYSTEMS Università di Pisa
204
(250)
50
(68)
7
(8)
MATHEMATICAL PHYSICS Università di Pisa
53
(106)
*
22
(57)
*
4
(17)
**
MODELLING AND 
SIMULATION
University di Siena
260
(419)
96
(158)
13
(27)
*
SOFTWARE Università di Pisa
202
(546)
*
56
(208)
**
6
(26)
**
STATISTICAL AND 
NONLINEAR PHYSICS
Università di Pisa
181
(217)
84
(104)
10
(16)
STATISTICS AND 
PROBABILITY
Università di Firenze
165
(353)
*
66
(181)
*
3
(17)
**
THEORETICAL COMPUTER 
SCIENCE
Università di Pisa
137
(618)
**
52
(310)
**
5
(33)
**
Fonte: Erre Quadro srl
Qual è l’evoluzione della  tecnologia?
Fonte: Erre Quadro srl
Chi sono i 
concorrenti?
Dove sono localizzati i concorrenti?
Fonte: Erre Quadro srl

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