Le alleanze delle giovani imprese italiane nei settori ad alta tecnologia: il ruolo degli

sponsor

Massimo G. Colombo, Luca Grilli, Evila Piva

Politecnico di Milano

Dipartimento di Ingegneria Gestionale

Obiettivo del paper• Precedenti studi sugli esiti delle alleanze (Deeds

and Hill 1996, Baum et al. 2000, Jones et al. 2000, Kelley e Rice 2002, Baum e Silverman 2004): – Alleanze benefiche per la performance delle giovani

imprese ad alta tecnologia (NTBF) in termini sia di crescita che di capacità innovativa

• Perché le NTBF differiscono nella propensione a stringere alleanze con altre imprese?

Sponsorship da parte di organizzazioni esterne (VC, CVC, PRO) come determinante del tasso di formazione delle alleanze delle NTBF

• Teece (1986): – Le alleanze consentono alle NTBF di accedere ad asset

specialistici complementari al proprio capitale tecnologico spesso necessari per renderle profittevoli;

– Problemi di adverse selection, appropriability hazards e altri costi di transazione possono impedire alle NTBF di formare alleanze che si rivelerebbero viceversa benefiche.

• Ruolo chiave degli “sponsors” come VC, CVC e PRO nell’aiutare le NTBF a fronteggiare tali problemi.

• Effetti differenti sulla propensione a formare alleanze a seconda sia:

– dell’identità dello sponsor;– del tipo di alleanza (“explorative” vs. “exploitative”).

• Studio empirico. Analisi econometrica delle determinanti del tasso di formazione di alleanze sia commerciali che tecnologiche delle NTBF basato su un campione di 522 imprese.

• Primo studio econometrico di questo genere che si basa su un campione di NTBF non statunitense.

• Focus sia sul settore manifatturiero che dei servizi

• Utilizzo di un dataset longitudinale.

• Dettagliate informazioni a livello di impresa raccolte tramite survey

Quadro teorico di riferimento (I)• Alleanze “exploitative” vs. “explorative” (Koza e Lewin,

1998; Rothaermel, 2001; Grant e Baden-Fuller, 2004; Rothaermel e Deeds, 2004; Lavie e Rosenkopf, 2005).

• Alleanze “exploitative”: – Motivo: uso più intenso ed abilitante di asset e competenze

possedute in-house;– Alleanze commerciali:

• NTBF: accesso a specifici asset complementari che non possono essere sviluppati all’interno o acquistati;

• Alleanze “explorative”:– Motivo: “inter-organizational learning” e sviluppo di nuove

competenze tecnologiche;– EU Research Joint Ventures, alleanze R&D

N.B. Alleanze tecnologiche sia dell’uno che dell’altro tipo

• Il ruolo degli sponsor (Stuart et al. 1999,Gans e Stern 2002, Gans et al. 2003, Hsu 2006):– riducono i costi di ricerca e negoziazione con gli eventuali partner

affrontati dalla NTBF sponsorizzata;• Network di contatti e capitale relazionale degli sponsor;• “Certification effect” (Stuart et al. 1999).

– riducono gli appropriability hazards patiti dalle NTBF sponsorizzate.

• Ma possono tuttavia anche:– Aumentare le inefficienze manageriali;– Aumentare gli appropriability hazards dei partner candidati;– Fornire alle NTBF sponsorizzate degli asset sostitutivi rispetto a quelli

posseduti dai partner candidati che rendono possibile per la NTBF perseguire una strategia “go-it-alone”.

• L’effetto netto della sponsorship sul tasso di formazione di alleanze delle NTBF dipenderà da:– identità dello sponsor;– tipo di alleanza (“exploitative” vs. “explorative”)

Quadro teorico di riferimento (II)

Ipotesi Teoriche • Ipotesi H1. A parità di altre condizioni, le NTBF

partecipate da VC avranno una probabilità di formare alleanze commerciali “exploitative” più elevata rispetto alle altre NTBF.

L’attività di investimento dei VC è guidata essenzialmente da obiettivi puramente finanziari

E anche:

- VC ha disposizione un ampio network di contatti che abbassa i costi di ricerca dei partner candidati

- VC certifica ai candidati partner il valore commerciale della tecnologia sviluppata dalle NTBF

- L’importante funzione di “coaching” del VC nello screening dei partner candidati e nella negoziazione con questi

- VC mitiga gli appropriability hazards in cui le NTBF incorrono nel formare alleanze commerciali “exploitative” con terzi

• Ipotesi H2. A parità di altre condizioni, le NTBF partecipate da CVC avranno una probabilità di formare alleanze tecnologiche “explorative” più elevata rispetto alle altre NTBF.

• CVC possono perseguire scopi puramente finanziari, ma generalmente prevalgono obiettivi strategici (Chesbrough, 2002): il finanziamento di CVC è spesso utilizzato dalle imprese incumbent per scandagliare nuove tecnologie esterne.

La formazione di alleanze tecnologiche “explorative” da parte delle NTBF partecipate viene incoraggiato nella misura in cui queste possono ampliare la “technology window” dell’investimento di CVC.

E anche:- L’effetto di certificazione dell’investimento CVC è molto più probabile operare

dal lato delle competenze tecnologiche possedute dalla NTBF partecipata piuttosto che sul valore commerciale di questa.

- Il finanziamento early-stage di imprese high-tech è il core business dei VC, mentre è solo un’attività collaterale per i CVC, dunque ci si può aspettare che questi ultimi abbiano minore capacità di valutazione e di gestione degli investimenti rispetto ai VC. Ciò può avere un riflesso negativo sui costi patiti dalle NTBF sponsorizzate nello stringere alleanze

• Ipotesi H3. A parità di altre condizioni, le NTBF sponsorizzate da PRO avranno una probabilità di formare alleanze tecnologiche “explorative” più elevata rispetto alle altre NTBF.

Il network di contatti sociali delle università e delle altre organizzazioni di ricerca consta principalmente di legami con altre organizzazioni di ricerca e laboratori di R&S di imprese private.

E anche:- Dati i legami non azionari con le NTBF sponsorizzate (ASU) la minaccia di

retaliation da parte delle PRO sarà probabilmente meno credibile rispetto a VC e CVC e comunque confinata con ogni probabilità alle alleanze tecnologiche “explorative” data la natura del network sociale delle PRO.

- Le PRO non possiedono le competenze necessarie per sfruttare commercialmente la conoscenza tecnologica delle imprese, dunque, è improbabile che gli appropriability hazards impediscano i potenziali partner dallo stabilire alleanze con le ASU per esplorare tecnologie non testate.

Il dataset• RITA dataset (Colombo et al. 2004, Colombo e Grilli

2005)• Circa 2000 NTBF Italiane (quotate e non):

– Nate dopo il 1980;– Indipendenti;– Attive nei settori high-tech manifatturieri e dei servizi.

• Dati longitudinali da fonti pubbliche:– Attività brevettuale;– Partecipazione in joint ventures di ricerca finanziate dall’Unione

Europea (JVRUE);– Dati economici e finanziari (dal 1994 in avanti).

• Dati da survey nazionali condotte nel 2000, 2002 e 2004:– Data della prima alleanza tecnologica e commerciale;– Variabili firm- e industry-specific (esempio: caratteristiche dei

fondatori).

Statistiche descrittive- Alleanze

Più del 70% delle alleanze sono commerciali (soprattutto in INTERNET e TLC services/software)

Campione Imprese che hanno stabilito

alleanze

Tasso di formazione

delle alleanze

N. (a) % N. (b) % (b)/(a)

Settore di attività

ICT manufacturing 114 21.8 74 21.6 64.9

Robotics and automation 47 9.8 17 4.6 36.2

Biotechnologies, pharmaceutics and advanced materials 22 4.2 15 4.1 68.2

Software 156 29.9 114 31.2 73.1

Internet and TLC services 157 30.1 123 33.7 78.3

Multimedia content 26 5.0 22 6.0 84.6

Totale 522 100.0 365 100.0 69.9

Campione Imprese che hanno

partecipato a RJVEU

Tasso

N. (a) % N. (b) %(b)/(a) %

Settore di attività

ICT manufacturing 114 21.8 9 26.5 7.9

Robotics and automation 47 9.8 2 5.9 4.3

Biotechnologies, pharmaceutics and advanced materials

22 4.2 5 14.7 22.7

Software 156 29.9 11 32.4 7.1

Internet and TLC services 157 30.1 4 11.8 2.5

Multimedia content 26 5.0 3 8.8 11.5

Totale 522 100.0 34 100.0 6.5

Statistiche descrittive- RJVEU

L’analisi empirica: i modelli econometrici

• Survival data analysis sulle determinanti della formazione della prima alleanza

– Semi-parametric Cox proportional hazards rate model– Parametric: Weibull model (Gompertz, exponential).

• Competing risks model sulle determinanti della formazione della prima alleanza commerciale e tecnologica

• Random effect probit panel data model sul tasso di partecipazione a research joint venture finanziate dall’UE (EURJV).

Determinanti dell’ hazard rate della formazione di alleanze (Cox model)

DASU 0.421 (0.184)**

DVC 0.125 (0.066)*

DCVC 0.075 (0.036)**

LSize 0.089 (0.043)**

SqLSize -0.020 (0.008)**

NPatents 0.294 (0.140)**

NPatents × LSize -0.067 (0.036)*

DPublicSubsidy -0.010 (0.031)

NFounders 0.003 (0.029)

Education 0.024 (0.026)

SpecWorkExp -0.009 (0.013)

OthWorkExp 0.001 (0.009)

DManager 0.216 (0.150)

Appropriability -0.577 (0.252)**

Competition -1.081 (0.377)***

TechOpportunities 1.649 (0.873)*

Uncertainty 14.094 (19.758)

Determinanti dell’ hazard rate della formazione di alleanze commerciali e tecnologiche

(Competing risks model)

Alleanze commerciali Alleanze tecnologiche

a1

DASU 0.080 (0.250) 1.104 (0.285)***

a2

DVC 0.142 (0.076)* 0.136 (0.125)

a3

DCVC -0.007 (0.088) 0.136 (0.044)***

Altre variabili

Determinanti del tasso di partecipazione a

research joint ventures finanziate dall’UE (Random effect probit panel model)

DASU 0.741 (0.271)***

DVC 0.208 (0.361)

DCVC 0.084 (0.320)

Altre variabili

Conclusioni• La sponsorship da parte di istituzioni

esterne quali VC, CVC e PRO rappresenta una determinante importante del tasso di formazione di alleanze delle NTBF:– Essa facilita la formazione di alleanze, ma con

importanti distinguo. Tale effetto positivo dipende infatti:

• dall’identità dello sponsor;• dal tipo di alleanza.

In particolare, effetto positivo del:– VC sulla formazione di alleanze commerciali “exploitative”;– CVC and PRO sulle alleanze tecnologiche.– PRO sulle alleanze EURJV di natura “explorative”

Implicazioni di policy• Per i manager di NTBF:

– Lo sponsor facilita l’accesso ad asset complementari posseduti da altre imprese.

– Ma la “scelta” dello sponsor può influire sulle reali possibilità di alleanza dell’impresa, per questo le due strategie (sponsorship ed alleanze) dovrebbero essere interdipendenti.

• Per i policy maker:– Una politica di supporto (selettivo) alla creazione di

maggiori e più intensi legami tra NTBF e sponsors può rivelarsi più efficace di supporti diretti e finanziari alle imprese (Colombo e Grilli 2006).