Categoria: Papers

Using text data instead of SIC codes to tag innovative firms and classify industrial activities

Using text data instead of SIC codes to tag innovative firms and classify industrial activities

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The paper uses text mining and semantic algorithms to tag innovative firms and offer an alternative perspective to classify industrial activities. Instead of referring to firms’ standard industrial classification codes, we gather information from companies’ websites and corporate purposes, extract keywords and generate tags concerning firms’ activities, specializations, and competences. Evidence is interesting because allows us to understand ‘what firms do’ in a more penetrating and updated way than referring to standard industrial classification codes. Moreover, through matching firms’ keywords, we can explore the degree of closeness between the firms under observation, a measure by which researchers can derive industrial proximity. The analysis can provide policymakers with a detailed and comprehensive picture of the innovative trajectories underlying the industrial structure in a geographic area.

full article: PLOS ONE

Il paper utilizza algoritmi di text mining e semantici per etichettare le imprese innovative e offrire una prospettiva alternativa per classificare le attività industriali. Invece di fare riferimento ai codici di classificazione industriale standard delle imprese, raccogliamo informazioni dai siti web delle aziende e dagli oggetti sociali, estraendo parole chiave e producendo tag relativi alle attività, alle specializzazioni e alle competenze delle imprese. L’evidenze sono interessanti perché ci permettono di capire “cosa fanno le imprese” in modo più penetrante e aggiornato rispetto ai codici di classificazione industriale standard. Inoltre, grazie all’abbinamento delle parole chiave delle imprese, possiamo esplorare il grado di vicinanza tra le imprese sotto osservazione, una misura attraverso la quale i ricercatori possono ricavare la prossimità industriale. L’analisi può fornire ai responsabili politici un quadro dettagliato e completo delle traiettorie innovative alla base della struttura industriale di un’area geografica.

articolo completo: PLOS ONE

Exploring networks of proximity for partner selection, firm's collaboration and knoweledge exchhange. The case of cleantech industry.

Exploring networks of proximity for partner selection, firm's collaboration and knoweledge exchhange. The case of cleantech industry.

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Nowadays scholars widely recognize that know‐how, capabilities and knowledge needed to generate innovations often reside outside the firm, start‐ups are a valuable source, and collaborative networks are a fundamental strategy for innovation. This is true especially for the clean‐tech sector, which is characterized by the continuous search for innovative solutions and technological advancements. The purpose of the paper is to provide a methodological support for the screening of potential partners based on network analysis and, then, help firms to select them for collaboration and knowledge exchange. The methodology can be easily adopted by managers and executives to identify firms to monitor with greater attention for future investments. The analysis is on a dataset of 4,782 clean‐tech companies operating worldwide. Results highlight that energy companies looking for external sources could investigate their network of business proximity if they intend to specialize in a defined field and/or collaborate with similar partners, while they could explore their network of strategic proximity if they intend to diversify their businesses, that is cooperating and exchanging knowledge with firms with distant but complementary capabilities and resources.

full article: Strategy and the business environment

Al giorno d’oggi gli studiosi riconoscono ampiamente che il know-how, le capacità e le conoscenze necessarie per generare innovazioni spesso risiedono al di fuori dell’azienda, le start-up sono una fonte preziosa e le reti collaborative sono una strategia fondamentale per l’innovazione. Questo è vero soprattutto per il settore clean-tech, che si caratterizza per la continua ricerca di soluzioni innovative e progressi tecnologici. Lo scopo del paper è fornire un supporto metodologico per lo screening di potenziali partner sulla base dell’analisi di rete e, quindi, aiutare le aziende a selezionarli per la collaborazione e lo scambio di conoscenze. La metodologia può essere facilmente adottata da manager e dirigenti per identificare le aziende da monitorare con maggiore attenzione per investimenti futuri. L’analisi si basa su un set di dati di 4.782 aziende clean-tech che operano in tutto il mondo. I risultati evidenziano che le aziende energetiche alla ricerca di fonti esterne potrebbero indagare sulla loro rete di prossimità di business se intendono specializzarsi in un campo definito e/o collaborare con partner simili, mentre potrebbero esplorare la loro rete di prossimità strategica se intendono diversificare le loro attività, ovvero cooperare e scambiare conoscenze con aziende con capacità e risorse distanti ma complementari.

articolo completo: Strategy and the business environment

Digital Technologies for Social Innovation: An Empirical Recognition on the New Enablers

Digital Technologies for Social Innovation: An Empirical Recognition on the New Enablers

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Even though scholars’ attention has been placed on Social Innovation (SI), little evidence has been provided with regards to which tools are actually used to address social needs and foster Social Innovation initiatives. The purpose of the article is twofold. Firstly, the article offers empirical recognition to SI by investigating, on a large-scale, social and innovative activities conducted by start-ups and small and medium-sized enterprises (SMEs) across the world between 2001 and 2014. Secondly, the article intends to capture SI core businesses and underlying complementarities between products, markets, and technologies and show in which way digital media and IT are essentially tracing innovation trajectories over a multitude of industries, leading the current industrial patterns of SI, and continually fostering its cross-industry nature.

full article: Journal of Tecnology Management and Innovation

Gli attuali modelli di produzione e uso dell’energia stanno promuovendo un mercato effervescente delle tecnologie verdi (green-tech) incentrato sull’innovazione e sul miglioramento delle prestazioni ambientali. La maggior parte delle imprese green-tech sono start-up innovative o piccole e medie imprese (PMI) caratterizzate da grandi attivi immateriali e dall’incertezza tecnologica, il che rende difficile identificare i loro percorsi di ricerca e sviluppo (R&S) e di innovazione. Inoltre, le imprese green-tech tendono ad aggregarsi spazialmente e, in tutto il mondo, i cluster sono sempre più visti come una strategia per promuovere la produzione innovativa e le attività di R&S e stimolare una transizione verso l’energia sostenibile. Questo paper indaga le aziende green-tech di San Francisco, New York e Londra per identificare la loro specializzazione e le relative complementarietà tecnologiche e/o di mercato, nonché gli aggregati emergenti e i cluster specifici. Sulla base della formazione di CrunchBase e del web, proponiamo un’analisi di rete utilizzando metadati sulle innovazioni tecnologiche prodotte dalle aziende green-tech di queste tre aree metropolitane. I metadati sono parole chiave e termini che aiutano a descrivere un articolo e nel database identificano i prodotti, i servizi e le tecnologie che guidano l’innovazione. Le principali metriche delle reti individuate (sia a livello di nodo che di rete) sono discusse da un punto di vista economico. L’approccio aiuta nella progettazione e nell’implementazione di politiche locali mirate e basate sull’informazione e facilita l’avvicinamento tra aziende innovative, fornitori e clienti, venture capitalist, grandi aziende e laboratori di ricerca coinvolti nell’industria green-tech.

articolo completo: Journal of Tecnology Management and Innovation

Emerging green-tech specializations and clusters – A network analysis on technological innovation at the metropolitan level

Emerging green-tech specializations and clusters – A network analysis on technological innovation at the metropolitan level

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Current models of production and energy use are promoting an effervescent green-technology (green-tech) market focused on innovation and improved environmental performance. Most green-tech firms are innovative start-ups or small and medium-sized enterprises (SMEs) characterized by large intangible assets and technological uncertainty, which makes it difficult to identify their research and development (R&D) and innovation paths. In addition, green-tech companies tend to aggregate spatially and, throughout the world, clusters are increasingly seen as a strategy to foster innovative production and R&D activities and stimulate a sustainable energy transition. This paper investigates green-tech companies in San Francisco, New York and London to identify their specialization and underlying technological and/or market complementarities, and emerging aggregates and specific clusters. Based on in- formation from CrunchBase and the web, we propose a network analysis using metadata on technological innovations produced by green-tech companies in these three metropolitan areas. Metadata are keywords and terms that help to describe an item, and in the database they identify the products, services and technologies driving innovation. The main metrics of the networks identified (at both node and network level) are discussed from an economic perspective. The approach helps in the design and implementation of targeted and information-based local policies and facilitates closer relationships between innovative companies, suppliers and clients, venture capitalists, large corporations and research laboratories involved in the green-tech industry.

full article: Renewable and Sustainable Energy Reviews

Gli attuali modelli di produzione e uso dell’energia stanno promuovendo un mercato effervescente delle tecnologie verdi (green-tech) incentrato sull’innovazione e sul miglioramento delle prestazioni ambientali. La maggior parte delle imprese green-tech sono start-up innovative o piccole e medie imprese (PMI) caratterizzate da grandi attivi immateriali e dall’incertezza tecnologica, il che rende difficile identificare i loro percorsi di ricerca e sviluppo (R&S) e di innovazione. Inoltre, le imprese green-tech tendono ad aggregarsi spazialmente e, in tutto il mondo, i cluster sono sempre più visti come una strategia per promuovere la produzione innovativa e le attività di R&S e stimolare una transizione verso l’energia sostenibile. Questo paper indaga le aziende green-tech di San Francisco, New York e Londra per identificare la loro specializzazione e le relative complementarietà tecnico-logiche e/o di mercato, nonché gli aggregati emergenti e i cluster specifici. Sulla base della formazione di CrunchBase e del web, proponiamo un’analisi di rete utilizzando metadati sulle innovazioni tecnologiche prodotte dalle aziende green-tech di queste tre aree metropolitane. I metadati sono parole chiave e termini che aiutano a descrivere un articolo e nel database identificano i prodotti, i servizi e le tecnologie che guidano l’innovazione. Le principali metriche delle reti individuate (sia a livello di nodo che di rete) sono discusse da un punto di vista economico. L’approccio aiuta nella progettazione e nell’implementazione di politiche locali mirate e basate sull’informazione e facilita il rafforzamento delle relazioni tra aziende innovative, fornitori e clienti, venture capitalist, grandi aziende e laboratori di ricerca coinvolti nell’industria green-tech.

articolo completo: Renewable and Sustainable Energy Reviews

Does centrality of importing countries affect export prices in the global trade?

Does centrality of importing countries affect export prices in the global trade?

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This study employs network analysis to explore whether and to what extent export prices vary with the relative position of importing (or destination) countries in the world trade network. We estimate a gravity model, where export prices are regressed on the relative position of destination countries in the network, GDP per capita, physical distance, contiguity, and common language. We employ three measures of centrality to account for different aspects of the position of destination markets in the trade network: in-degree centrality (to examine the extent to which a destination country is well supplied within the network); indirect centrality (to assess the exporting countries’ influence on a destination country); arch centrality (to estimate the relevance of importing markets for exporting countries). The results suggest that the centrality parameters are robust to the country specialisation for the top five exporting countries, while findings related to the whole sample show that the better a destination country is supplied, interconnected with influent exporters, and central for a specific exporter, the lower the export prices in that country.

full article: Quality & Quantity – International Journal of Methodology

Questo studio si avvale di un’analisi di rete per valutare se e in che misura i prezzi all’esportazione variano in funzione della posizione relativa dei paesi importatori (o di destinazione) nella rete commerciale mondiale. Stimiamo un modello gravitazionale, in cui i prezzi all’esportazione sono regressi sulla posizione relativa dei paesi di destinazione nella rete, il PIL pro capite, la distanza fisica, la contiguità e la lingua comune. Utilizziamo tre misure di centralità per tenere conto dei diversi aspetti della posizione dei mercati di destinazione nella rete commerciale: centralità in-grado (per esaminare la misura in cui un paese di destinazione è ben fornito all’interno della rete); centralità indiretta (per valutare l’influenza dei paesi esportatori su un paese di destinazione); centralità arch (per stimare la rilevanza dei mercati di importazione per i paesi esportatori). I risultati suggeriscono che i parametri di centralità sono robusti rispetto alla specializzazione del paese di destinazione per i primi cinque paesi esportatori, mentre i risultati relativi all’intero campione mostrano che migliore è l’offerta di un paese di destinazione, interconnesso con gli esportatori influenti e centrale per un esportatore specifico, più bassi sono i prezzi all’esportazione in quel paese.

articolo completo: Quality & Quantity – International Journal of Methodology

A network analysis using metadata to investigate innovation in clean-tech – Implications for energy policy

A network analysis using metadata to investigate innovation in clean-tech – Implications for energy policy

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Clean-technology (clean-tech) is a large and increasing sector. Research and development (R&D) is the lifeline of the industry and innovation is fostered by a plethora of high-tech start-ups and small and medium-sized enterprises (SMEs). Any empirical-based attempt to detect the pattern of technological innovation in the industry is challenging. This paper proposes an investigation of innovation in clean- tech using metadata provided by CrunchBase. Metadata reveal information on markets, products, services and technologies driving innovation in the clean-tech industry worldwide and for San Francisco, the leader in clean-tech innovation with more than two hundred specialised companies. A network analysis using metadata is the employed methodology and the main metrics of the resulting networks are discussed from an economic point of view. The purpose of the paper is to understand specifically specializations and technological complementarities underlying innovative companies, detect emerging industrial clusters at the global and local/metropolitan level and, finally, suggest a way to realize whether observed start-ups, SMEs and clusters follow a technological path of complementary innovation and market opportunity or, instead, present a risk of lock-in. The discussion of the results of the network analysis shows interesting implications for energy policy, particularly useful from an operational point of view.

full article: Energy Policy

La tecnologia pulita (clean-tech) è un settore ampio e in crescita. La ricerca e sviluppo (R&S) è l’ancora di salvezza dell’industria e l’innovazione è favorita da una pletora di nuove imprese ad alta tecnologia e piccole e medie imprese (PMI). Qualsiasi tentativo empirico di individuare il modello di innovazione tecnologica nell’industria è una sfida. Il presente documento propone un’indagine sull’innovazione nelle tecnologie pulite utilizzando i metadati forniti da CrunchBase. I metadati rivelano informazioni su mercati, prodotti, servizi e tecnologie che guidano l’innovazione nell’industria delle tecnologie pulite in tutto il mondo e per San Francisco, leader nell’innovazione delle tecnologie pulite con più di duecento aziende specializzate. Un’analisi di rete che utilizza metadati è la metodologia utilizzata e le principali metriche delle reti risultanti sono discusse da un punto di vista economico. Lo scopo del paper è quello di comprendere le specializzazioni specifiche e le complementarietà tecnologiche alla base delle aziende innovative, individuare i cluster industriali emergenti a livello globale e locale/metropolitano e, infine, suggerire un modo per realizzare se le start-up osservate, le PMI e i cluster seguono un percorso tecnologico di innovazione complementare e opportunità di mercato o, invece, presentano un rischio di lock-in. La discussione dei risultati dell’analisi della rete mostra interessanti implicazioni per la politica energetica, particolarmente utili dal punto di vista operativo.

articolo completo: Energy Policy