Spatial agglomeration, productivity and innovation of Knowledge-Intensive Business Services (KIBS) of Italian Firms.
Abstract
The purpose of this dissertation is to explore Knowledge-Intensive
Business Services (KIBS) theoretically and empirically regarding
innovation, agglomeration and productivity. After providing in Chapter 1
a comprehensive overview of the theoretical and empirical state of art, we
investigate in Chapter 2 the existence of complementarity between three
innovation knowledge sources (internal, external and cooperation) and
their impact on innovation, employing different measures of innovation
performance across different sectors using data on Italian KIBS,
manufacturing and other services firms for the period of 2008-2017
drawn from the MET database, the widest survey administrated in a
single European country. Finally, in Chapter 3, we examine the role of
agglomeration economies on the productivity of KIBS using data on
Italian KIBS firms over a decade from 2009 to 2018 drawn from the
AIDA database, a commercial database collected by Bureau Van Dijk.
Going more in detail, in Chapter 1 the systematic review by
Tranfield et al. (2003) has been implemented. The aim was to identify
state of the art and find research gaps regarding the innovation,
agglomeration and productivity of KIBS. The innovation is more
investigated by scholars than the agglomeration and productivity of KIBS
and mainly has three different directions of research such as the
distinction between KIBS and different sectors, the influence of KIBS on
different sectors and different determinants of innovation in KIBS.
Agglomeration and productivity in KIBS are rarely investigated as the
existing studies are mostly concerning the manufacturing and service
sector.
In Chapter 2, we have concluded that the probability of employing
external knowledge sourcing is positively related to firms’ internal
knowledge resources in all three sectors. Besides, knowledge relates to
their size, age, investment and international activities with sector-specific
patterns. Turning to the innovation performances, our results differ across
sectors but confirm a positive and significant impact of in-house R&D
also in companies belonging to KIBS and in-service companies, even
though these activities are not often formally organized, i.e., linked to
specific R&D departments (Crevani et al., 2011). The main conclusion
we get is that complementing the internal knowledge base with externally
sourced technology is crucial to improve KIBS innovation performance
and allow to better exploit the strategic and intangible resources which
are a feature of this type of firm, and which allow them to make more
effective use of innovation input.
According to Zhang (2015), KIBS agglomeration is a key source of
aggregate urban productivity, and it boosts urban productivity more than
manufacturing and non-KIBS in cities with higher levels of economic
development. Therefore, the KIBS’ productivity determinants were
explored in Chapter 3. There is no doubt that firm characteristics are
important for the productivity of the KIBS. Nevertheless, from the
empirical results it is found that in order to boost productivity,
consideration of the agglomeration economy is necessary. [edited by Author] Lo scopo di questa tesi è quello di esplorare Knowledge-Intensive
Business Services (KIBS) teoricamente ed empiricamente in materia di
innovazione, agglomerazione e produttività. Dopo aver fornito nel
capitolo 1 una panoramica completa dello stato dell'arte teorico ed
empirico, esaminiamo nel capitolo 2 l'esistenza della complementarità tra
tre fonti di conoscenza dell'innovazione (interne, esterne e di
cooperazione) e il loro impatto sull'innovazione, impiegando diverse
misure di performance dell'innovazione in diversi settori utilizzando i dati
sui KIBS italiani, le imprese manifatturiere e altre imprese di servizi per
il periodo 2008-2017 tratti dalla banca dati MET, la più ampia indagine
gestita in un singolo paese europeo. Infine, nel Capitolo 3, esaminiamo il
ruolo delle economie di agglomerazione sulla produttività dei KIBS
utilizzando i dati sulle aziende italiane KIBS nell'arco di un decennio dal
2009 al 2018 tratti dal database AIDA, un database commerciale raccolto
da Bureau Van Dijk.
Più in dettaglio, nel capitolo 1 è stata attuata la revisione
sistematica di Tranfield et al. (2003). L'obiettivo era quello di identificare
lo stato dell'arte e trovare lacune nella ricerca in materia di innovazione,
agglomerazione e produttività dei KIBS. L'innovazione è più studiata
dagli studiosi che l'agglomerazione e la produttività dei KIBS e ha
principalmente tre diverse direzioni di ricerca come la distinzione tra
KIBS e diversi settori, l'influenza dei KIBS su diversi settori e diversi
determinanti dell'innovazione nei KIBS. L'agglomerazione e la
produttività nei KIBS sono raramente studiate poiché gli studi esistenti
riguardano principalmente il settore manifatturiero e dei servizi.
Nel capitolo 2, abbiamo concluso che la probabilità di impiegare
fonti di conoscenza esterne è positivamente correlata alle risorse di
conoscenza interne delle imprese in tutti e tre i settori. Inoltre, la
conoscenza si riferisce alla loro dimensione, età, investimenti e attività
internazionali con modelli settoriali specifici. Per quanto riguarda le
performance dell'innovazione, i nostri risultati differiscono tra i vari
settori, ma confermano un impatto positivo e significativo della R&S
interna anche in aziende appartenenti a KIBS e società di servizi, anche
se queste attività non sono spesso organizzate formalmente, cioè, legato a
specifici dipartimenti di R&S (Crevani et al., 2011). La conclusione
principale che otteniamo è che integrare la base di conoscenze interne con
la tecnologia di provenienza esterna è fondamentale per migliorare le
prestazioni di innovazione KIBS e consentire di sfruttare meglio le
risorse strategiche e immateriali che sono una caratteristica di questo tipo
di azienda, e che consentono loro di fare un uso più efficace degli input di
innovazione.
Secondo Zhang (2015), l'agglomerazione KIBS è una fonte chiave
di produttività urbana aggregata, e aumenta la produttività urbana più di
produzione e non-KIBS nelle città con più alti livelli di sviluppo
economico. Pertanto, i determinanti della produttività dei KIBS sono stati
esplorati nel capitolo 3. Non c'è dubbio che le caratteristiche aziendali
sono importanti per la produttività dei KIBS. Tuttavia, dai risultati
empirici emerge che per aumentare la produttività è necessario
considerare l'economia degli agglomerati. [a cura dell'Autore]