Alleanze strategiche e network di conoscenza. Centralità e multisettorialità nell industria delle fuel cell

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1 Alleanze strategiche e network di conoscenza. Centralità e multisettorialità nell industria delle fuel cell ANGELOANTONIO RUSSO * Abstract L idrogeno e le fuel cell (celle a combustibile) hanno assunto un ruolo centrale in quanto possibile soluzione e strumento di transizione verso un economia sostenibile. In tale contesto di incertezza tecnologica, la cooperazione è tipicamente considerata un alternativa strategica su cui le imprese possono puntare per ricercare lo sviluppo di innovazioni tecnologiche radicali, quali proprio le fuel cell. Questo lavoro investiga quali fattori possono influenzare il successo di un alleanza strategica quale strumento per accedere a nuovi flussi di conoscenza e per garantire varietà e scambio di conoscenza tra i partner coinvolti in un progetto. Due fattori sono presi in considerazione: la centralità che un impresa occupa all interno di uno specifico network e la multisettorialità di un alleanza. L analisi si basa su un campione di 214 organizzazioni coinvolte, nel periodo , in 44 progetti europei rientranti nel 5 Programma Quadro Europeo incentrato su tecnologie a idrogeno e fuel cell. I risultati evidenziano che il successo di un alleanza non dipende dalla capacità dei partner di raggiungere posizioni di centralità all interno di un network di relazioni; il successo di un alleanza dipende dalla capacità manageriale di selezionare i propri partner all interno di un network di relazioni e di disegnare l alleanza in modo tale da garantire un adeguato bilanciamento di competenze tra i partner. Parole chiave: alleanze strategiche; conoscenza; fuel cell; multisettorialità; network This paper explores influential factors for strategic alliance success as a result of partnership selection and design in the hydrogen and fuel cell emerging industry. Project success is herein defined in terms of project objective obtained and partner commitment. A sample of 214 organizations involved in 44 European project-based alliances under the Fifth Framework Programme focused on hydrogen and fuel cell technology projects is used to test the hypotheses. Results suggest that partner selection matters in terms of competence building within the project-based alliances. In more detail, alliance success does not depend on the capability of each partner to be a central actor in a specific network, that means being able to manage a * Associato di Economia e Gestione delle Imprese - Università LUM Jean Monnet sinergie n. 86/11

2 166 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA larger flow of knowledge; it depends on the managerial attitude of selecting partners and designing a specific alliance ensuring a critical balance and variety of knowledge and competences among partners from different sectors. Key words: cross-sector tier; fuel cells; knowledge; networks; strategic alliances 1. Introduzione Agli albori del terzo millennio, il futuro dello sviluppo energetico globale è tutt altro che certo. È indiscutibile, dunque, che i sistemi produttivi siano alla costante ricerca di soluzioni tecnologiche innovative che consentano di ridurre la cosiddetta impronta ecologica, così come la dipendenza dagli idrocarburi. Negli ultimi anni, l idrogeno e le fuel cell (celle a combustibile) hanno assunto un ruolo centrale in quanto possibile soluzione e strumento di transizione verso un economia sostenibile, stimolando le aspettative e il dibattito scientifico e politico di molteplici comunità (Clark et al., 2003; Hall e Kerr, 2003; Pogutz et al., 2009a; Rifkin, 2002). In tale contesto di incertezza tecnologica, la cooperazione è tipicamente considerata un alternativa strategica (Gulati, 1998) su cui le imprese possono puntare per ricercare lo sviluppo di innovazioni tecnologiche radicali (Christensen e Rosenbloom, 1995), quali proprio le fuel cell; sviluppo che si concretizzi non solo in termini di benefici economici, ma soprattutto di benefici sociali e ambientali legati all utilizzo di nuove tecnologie. Le imprese, dunque, devono essere in grado di gestire nuove relazioni attraverso cui essere parte integrante di network che coinvolgano organizzazioni operanti in molteplici settori, quali pubblico, privato, non profit (Selsky e Parker, 2005) e provenienti da diversi contesti geografici. Analizzando l emergente industria delle fuel cell, i governi in tutto il mondo si sono adoperati per il lancio di molteplici progetti dimostrativi, con l obiettivo di migliorare l efficienza tecnologica delle celle a combustibile così come di colmare il gap che tuttora esiste rispetto a un mercato di riferimento per tale tecnologia. L Unione Europea si è particolarmente distinta mediante la sponsorizzazione dello European Framework Programmes (FP), che punta allo sfruttamento di risorse da parte di organizzazioni pubbliche e private operanti in Europa e interessate a forme di collaborazione volte a migliorare congiuntamente una specifica tecnologia. In ragione di tale contesto, questo studio punta ad analizzare le alleanze strategiche come forma di collaborazione per creare nuove applicazioni associate alla tecnologia delle fuel cell. Partendo dai presupposti di un orientamento strategico sostenibile, questo lavoro investiga quali fattori possono influenzare il successo di un alleanza strategica quale strumento per accedere a nuovi flussi di conoscenza e per garantire varietà e scambio di conoscenza tra i partner coinvolti in un progetto. In maggior dettaglio, due fattori sono presi in considerazione: la centralità che un impresa occupa all interno di uno specifico network e la multisettorialità di un alleanza strategica.

3 ANGELOANTONIO RUSSO 167 Per testare le ipotesi alla base di questo lavoro è stato utilizzato un campione di 214 organizzazioni coinvolte, nel periodo , in 44 progetti europei rientranti all interno del 5 Programma Quadro Europeo (Fifth European Framework Programme, FP5) incentrato su tecnologie a idrogeno e fuel cell. Particolare interesse è rivolto al ruolo delle imprese italiane incluse nel campione. I risultati dimostrano che un adeguata selezione del partner è rilevante nella misura in cui consente di attivare un processo di costruzione di nuove competenze mediante la corretta gestione di un alleanza strategica. Più in dettaglio, il successo di un alleanza strategica non dipende dalla capacità di ciascun partner di essere al centro di uno specifico network di conoscenza, tale da garantire un maggiore accesso a flussi di conoscenza. Il successo dell alleanza, invece, dipende dalla capacità manageriale dell impresa di selezionare i propri partner e di disegnare il contesto strategico dell alleanza in modo tale da garantire bilanciamento e varietà di conoscenza e competenze tra i partner operanti in settori differenti. In ragione di tali risultati, questo lavoro offre interessanti spunti di riflessione, tanto per la ricerca accademica quanto per l attività strategica di imprese coinvolte e interessate nello sviluppo delle tecnologie a idrogeno e fuel cell. 2. Teoria e ipotesi 2.1 Alleanze multisettoriali Le alleanze multisettoriali (per esempio, joint venture, progetti per lo sviluppo locale e territoriale, iniziative multistakeholder, ecc.) tra imprese pubbliche e private sono sempre più frequentemente considerate come lo strumento strategico per perseguire traiettorie di sviluppo sostenibile e per superare i limiti associati ad approcci alla sostenibilità tipicamente di tipo top-down (Ciappei, 2006; Panati e Golinelli, 1988; Sciarelli, 1997; Selsky e Parker, 2005; Waddock, 1988). Le alleanze multisettoriali, ovviamente, sono solo una delle forme di aggregazione strategica che può coinvolgere attori di differenti settori industriali (Russo, 2008). Di conseguenza, sforzi addizionali in termini di ricerca sono necessari per andare oltre l analisi della semplice forma di interazione alla base di tali alleanze e per comprendere il grado di interazione che caratterizza i partner provenienti da diversi settori. In generale, un alleanza multisettoriale si fonda sul senso comune secondo cui le tradizionali soluzioni tipicamente utilizzate in un industria non sono sufficienti per superare determinati ostacoli; di conseguenza, è necessario che si inneschi un meccanismo di apprendimento e diffusione di conoscenza da parte dei partner operanti in molteplici settori (Selsky e Parker, 2005). In questo articolo, tale definizione di alleanza multisettoriale è utilizzata e applicata all emergente industria delle fuel cell, laddove si rende indispensabile il proliferare di molteplici competenze per favorire lo sviluppo di tali tecnologie (Nygaard e Russo, 2008; Pogutz et al., 2009b).

4 168 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA 2.2 La prospettiva dei network applicata alle alleanze multisettoriali Negli ultimi anni, grande attenzione è stata dedicata allo studio dei network. Molti ricercatori interessati allo studio delle alleanze strategiche hanno spostato l attenzione dall analisi delle relazioni diadiche (i.e., singole alleanze tra due partner) allo studio dei network, intesi come molteplicità di relazioni tra molteplici partner. Tale cambio di prospettiva si è basato sulla logica secondo cui le imprese sono influenzate dal contesto sociale in cui operano e dalla posizione che i propri concorrenti/partner hanno in un network (Capaldo, 2003; Gulati, 1998; Kogut, 2000; Lorenzoni e Lipparini, 1999; Powell et al., 1996). In altri termini, un network di relazioni può creare limiti e opportunità per le imprese che intendono stringere un alleanza strategica (Gulati, 1998). Allo stesso tempo, un network di relazioni genera effetti (per esempio, la relazione sociale che si instaura tra due imprese operanti nello stesso network) e influenza le decisioni delle imprese coinvolte e la loro performance (Ahuja, 2000). La letteratura, inoltre, ha sottolineato il ruolo cruciale che una strategia di portafoglio fondata sullo sviluppo di alleanze strategiche può avere nella definizione di un nuovo standard tecnologico (Abernathy e Utterback, 1978; Lorenzoni, 1992), in particolare con riferimento al caso di tecnologie complesse (Soh e Roberts, 2003), così come sulla definizione di standard di crescita dimensionale all interno della strategia d impresa (Pencarelli, 1996). Spostando l attenzione sulla possibile transizione verso nuove tecnologie a idrogeno, questo articolo esplora il grado di interazione tra gli attori coinvolti in alleanze strategiche volte a sviluppare progetti legati alla diffusione della tecnologia delle fuel cell. In particolare, ci si focalizza sul meso livello che caratterizza le interazioni tra molteplici settori nell emergente industria delle fuel cell. Le fuel cell rappresentano un sistema complesso di innovazioni (Hellman e van den Hoed, 2007), costituito di molteplici sistemi gerarchici e un ampio numero di attori. In tale contesto, un approccio strategico collaborativo può comportare un miglioramento nel processo di cambiamento tecnologico (Rullani, 1993), consentendo la comprensione della relazione esistente tra il comportamento strategico di un impresa, l interazione tra molteplici settori e la formazione della emergente industria delle fuel cell. Questo studio parte dall ipotesi che il bilanciamento delle competenze in possesso di molteplici attori operanti in diversi settori è critico per il raggiungimento dell obiettivo di un progetto tecnologico (Russo e Vurro, 2010). Durante il processo di analisi e valutazione di un alleanza, al fine di costruire un alleanza di successo, è indispensabile analizzare la posizione che il partner identificato occupa all interno di un network così come assicurare un adeguata variabilità e varianza di conoscenze all interno del progetto provenienti da partner operanti in differenti settori. Ciò conduce alla identificazione di due fattori strategici che possono influenzare il successo di un alleanza: la centralità nel network e la multisettorialità dell alleanza. In Figura 1 è presentato il modello di ricerca.

5 ANGELOANTONIO RUSSO 169 Fig. 1: Il modello di ricerca Centralità Flusso di conoscenza Scambio di conoscenza Obiettivi del progetto Multisettorialità Flusso di conoscenza Varietà Scambio di conoscenza Alleanza strategica Impegno dei partner Fonte: Nostra elaborazione 2.3 La centralità nei network e i flussi di conoscenza Il primo fattore che influenza la performance di un alleanza è la centralità all interno di un network di relazioni. Ai fini di questo lavoro, è stato costruito il network complessivo di relazioni che caratterizza i progetti rientranti nello FP5 su tecnologie a idrogeno e fuel cell. Utilizzare la centralità nei network come variabile di analisi consente di identificare i vantaggi legati all accesso a nuovi flussi di conoscenza. La relazione tra posizione in un network e innovazione è stata investigata e testata, tra gli altri, da Powell et al. (1996), Gulati et al. (2000) e Stuart (1998). Questi autori hanno dimostrato che le imprese che occupano specifiche posizioni in un network sono in grado di raggiungere performance migliori. La centralità indica, inoltre, che l attore ha accesso a nuove interazioni con altre organizzazioni che consentono di sopravvivere nel lungo periodo. Analizzare la centralità di un impresa all interno di uno specifico network, infine, consente di comprendere come la posizione in una rete di relazioni influenza la performance d impresa. Tipicamente, tre diverse misure di centralità sono prese in considerazione. La prima misura di centralità è il grado di centralità (c.d. degree of centrality), che rappresenta il numero di legami tra un nodo e gli altri nodi (Freeman, 1978). In un network, il grado di centralità si traduce nella probabilità di ricevere informazioni cruciali per lo sviluppo di un nuovo prodotto e per il processo di innovazione. Powell et al. (1996) hanno usato il grado di centralità per investigare la relazione tra centralità e performance innovativa. Tale relazione è stata identificata come positiva e fortemente significativa. La seconda misura di centralità è la vicinanza (c.d. closeness centrality), che rappresenta la distanza tra uno specifico nodo e tutti gli altri nodi del network (Freeman, 1978). Considerando un processo di diffusione di conoscenza, un nodo che ha una maggiore misura di vicinanza può avere accesso a informazioni più

6 170 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA velocemente di altri. La vicinanza è una misura del tempo necessario per far circolare informazioni all interno di un network. Si consideri come esempio una rete di relazioni basate sul passaparola: i nodi che hanno una maggiore vicinanza all interno della rete udiranno le informazioni per primi. La vicinanza risulta essere critica per le alleanze di sviluppo tecnologico in ragione della possibilità di acquisire per primi informazioni cruciali per lo sviluppo di una tecnologia. La terza misura di centralità è la mediazione (c.d. betweenness centrality) (Freeman, 1978). La mediazione è data dal numero di legami che attraversano un nodo. La mediazione, in altri termini, rappresenta il numero di passaggi di cui un nodo ha necessità per raggiungere, nel modo più breve possibile, un altro nodo. In un processo di diffusione della conoscenza, un nodo con maggiore grado di mediazione può controllare il flusso di informazioni, operando come punto di interscambio tra gli altri nodi. Quello stesso nodo, inoltre, può fungere da facilitatore per lo scambio di informazioni a favore di altri nodi che occupano una posizione periferica all interno di una rete. All interno di un network basato sulle alleanze, dunque, un partner con maggiore mediazione acquisisce informazioni e conoscenza da diverse parti della rete e da diverse fonti, massimizzando la probabilità di incrementare la propria performance. In sintesi, la centralità indica la posizione all interno di un network che consente di avere maggiore accesso ai flussi di conoscenza. Tale conoscenza è rilevante per un alleanza, anche in ragione della similarità che può caratterizzare due o più partner, i quali possono incrementare la propria base di competenze a favore del raggiungimento degli obiettivi strategici dell alleanza stessa. Un primo gruppo di ipotesi, dunque, si fonda sul presupposto che gli attori che occupano una posizione centrale in un network hanno accesso a conoscenza rilevante che incrementa la probabilità di successo di un progetto. In questo lavoro, tutte le misure di centralità presentate in precedenza (grado, vicinanza e mediazione) sono utilizzate per testare la relazione tra centralità e performance dell alleanza: Hyp 1a: Maggiore è la centralità all interno di un network, maggiore è il grado di raggiungimento degli obiettivi di un alleanza. Hyp 1b: Maggiore è la centralità all interno di un network, maggiore è l impegno dei partner all interno di un alleanza. 2.4 Multisettorialità: varietà e scambio di conoscenza nelle alleanze La seconda variabile che influenza la performance e lo scambio di conoscenza all interno di un alleanza è il grado di multisettorialità. La multisettorialità si riferisce al bilanciamento di competenze in possesso di partner di un alleanza operanti in diversi settori industriali. In questo lavoro si assume che le alleanze costruite in modo tale da garantire un maggior grado di interscambio di competenze e informazioni beneficiano di una maggiore varietà di fonti di conoscenza, conseguendo una migliore performance.

7 ANGELOANTONIO RUSSO 171 Essere parte di un progetto, in cui diversi attori contribuiscono con le proprie competenze legate al proprio settore di appartenenza, è il modo per acquisire un ampia e variegata base cognitiva che può positivamente influenzare la performance dell alleanza. Shan et al. (1994) hanno dimostrato che disporre di un ampia varietà di fonti di conoscenza consente di massimizzare il risultato del processo di innovazione per le imprese operanti nel settore delle biotecnologie. Powell et al. (1996) hanno riscontrato una simile performance positiva per quelle imprese che si alleano con molteplici partner. Le imprese vivono un processo di apprendimento, tipicamente rappresentato dalla propria curva di apprendimento, che migliora, in termini di performance, quando si acquisisce esperienza e conoscenza attraverso interazioni multisettoriali (Anand e Khanna, 2000). In ragione di tale contesto, noi ipotizziamo che i partner che beneficiano di un maggiore livello di multisettorialità all interno di alleanze strategiche volte allo sviluppo delle fuel cell siano in grado di acquisire competenze e conoscenza che impatteranno positivamente sulla performance del progetto grazie a varietà e coordinamento. Analizzando il lato opposto della medaglia, tali considerazioni non possono trovare riscontro per quelle alleanze caratterizzate da un basso grado di multisettorialità. Si consideri un alleanza in cui i partner sono esclusivamente, o quasi esclusivamente, imprese operanti nel medesimo settore. Tali progetti non beneficiano della varietà e dello scambio di conoscenza presentato precedentemente. Di conseguenza, ci si attende che tali alleanze rivelino performance inferiori, come evidenziato nel secondo gruppo di ipotesi: Hyp 2a: La relazione tra multisettorialità e grado di raggiungimento degli obiettivi di un alleanza assume l andamento di una U rovesciata. Hyp 2b: La relazione tra multisettorialità e impegno dei partner all interno di un alleanza assume l andamento di una U rovesciata. 3. Metodologia Per testare le ipotesi presentate in precedenza, l analisi è stata strutturata in due fasi. In una prima fase, è stato costruito il network complessivo delle alleanze e relazioni, che avessero a oggetto lo sviluppo delle fuel cell, rientranti all interno dello FP5. Tale analisi, dunque, è stata fondata sui canoni della Social Network Analysis (si veda, tra gli altri contributi, Wasserman e Faust, 1999). Tale metodologia ha una duplice finalità: da un lato, consente di investigare le caratteristiche del network delle fuel cell nello FP5; in secondo luogo, consente di calcolare le misure di centralità necessarie per l analisi quantitativa effettuata nella seconda parte del lavoro. Nella seconda parte dell analisi, dunque, sono stati costruiti due diversi modelli di ricerca, in ciascuno dei quali è stata inserita una delle misure di successo di un alleanza strategica alla base delle ipotesi presentate in precedenza. In particolare,

8 172 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA è stato investigato 1) se un alleanza ha raggiunto i propri obiettivi strategici e 2) se l impegno e la partecipazione di ciascun partner è risultato critico ai fini del progetto. L analisi si è basata su modelli di regressione lineare semplice (c.d. ordinary least square - OLS). Sottomodelli di ricerca, inoltre, sono stati considerati per testare il primo gruppo di ipotesi in ragione della presenza di diverse misure di centralità utilizzate come variabili indipendenti (grado, vicinanza e mediazione). Per testare la significatività e robustezza dei modelli di ricerca è stato utilizzato il test di Durbin- Watson. Tale test misura l autocorrelazione statistica in cui si può incorrere nel momento in cui un partner di un alleanza compare più volte all interno del campione di riferimento; in questo lavoro, l autocorrelazione non è risultata essere un problema statistico. Dato l elevato numero di variabili di controllo inserite nei modelli di ricerca, si è seguita una procedura gerarchica, in base alla quale sono stati costruiti prima i modelli con le sole variabili di controllo; successivamente, sono stata inserite le diverse variabili indipendenti. Infine, la multicollinearità è stata considerata sulla base dei cosiddetti variance inflation factors (VIF), che sono risultati consistentemente al di sotto del valore di accettazione pari a 10 (Neter et al., 1990). 3.1 Il campione Per testare le ipotesi alla base del lavoro, sono stati raccolti dati relativi ai progetti finanziati all interno dello FP5 nel periodo Sebbene il periodo di riferimento non sia recente, tale scelta è stata dettata dalla necessità di utilizzare nel campione progetti di ricerca che avessero effettivamente ultimato il proprio mandato pluriennale. Il campione iniziale era costituito di 67 progetti finanziati dalla Commissione Europea, per complessivi 144 milioni. Tre progetti sono stati esclusi dal campione, in quanto erano attività istituzionali da parte di centri di ricerca e, quindi, non congrui con la finalità di questo lavoro. Il campione, infatti, è stato costituito esclusivamente di progetti di ricerca e sviluppo, escludendo, di conseguenza, tutti i progetti che non avessero finalità di sviluppo delle tecnologie delle fuel cell. Dopo aver raccolto dati e informazioni relativi a progetti e partner coinvolti nei progetti, il campione finale è stato costituito di 44 alleanze a cui hanno partecipato 214 organizzazioni, per un rapporto medio partner/progetto di 5. Poiché ogni partner poteva essere coinvolto in più di un progetto e la singola impresa rappresentava l unità di analisi dello studio, il dataset su cui è stata condotta l analisi è risultato costituito di 308 item. Una descrizione del campione è riportata in Tabella 1.

9 ANGELOANTONIO RUSSO 173 Tab. 1: Descrizione del campione N. % Progetti 44 Partner 214 N 308 Tecnologia DMFC 10 0,03 Idrogeno 145 0,47 MCFC 34 0,11 PEMFC 73 0,24 SOFC 46 0,15 Settore Business (i.e., imprese) 161 0,52 Ricerca (i.e., centri e istituzioni) 147 0,48 Paese Austria 14 0,05 Belgio 5 0,02 Danimarca 9 0,03 Francia 36 0,12 Germania 51 0,17 Grecia 11 0,04 Islanda 8 0,03 Italia 44 0,14 Norvegia 8 0,03 Olanda 24 0,08 Regno Unito 36 0,12 Spagna 17 0,06 Svezia 17 0,06 Svizzera 6 0,02 Altri Paesi 22 0,07 Totale ( ) Media ( ) Costo del progetto Finanziamento Fonte: Nostra elaborazione 3.2 Le variabili dipendenti Grado di raggiungimento degli obiettivi del progetto. La prima misura del successo di un alleanza è rappresentata dal grado di raggiungimento degli obiettivi del progetto (di seguito, obiettivi del progetto), che misura quanto i partner dell alleanza siano stati in grado di raggiungere gli obiettivi preposti. Per misurare tale variabile è stata utilizzata una scala da 1 a 7, dove 1 indica il fallimento e 7 il successo. Per ottenere i dati necessari al calcolo di tale misura, è stato inviato un questionario tramite al referente di ciascun progetto (tipicamente, il rappresentante del partner leader in ciascuna alleanza) ovvero al responsabile scientifico (tipicamente, il rappresentante presso la Commissione Europea responsabile di uno o più progetti finanziati all interno dello FP5). Le informazioni relative ai contatti del referente e del responsabile scientifico sono state raccolte tramite il database Cordis. Impegno dei partner. Una seconda misura del successo dei progetti è stata identificata nell impegno dei partner in ciascuna alleanza. La variabile è stata misurata mediante la medesima scala da 1 a 7, dove 1 indica il fallimento e 7 il

10 174 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA successo. Seguendo la medesima procedura descritta in precedenza, i dati sono stati ottenuti mediante il questionario inviato via Variabili indipendenti Misure di centralità. Per testare il primo gruppo di ipotesi, tre diverse misure di centralità sono state considerate nel lavoro, ciascuna avente un differente impatto sul successo di un alleanza. In sintesi, le misure di centralità possono essere considerate una misura di identificabilità dei partner all interno del network dello FP5. Il software UCINET è stato utilizzato per calcolare le tre diverse variabili continue di centralità (Borgatti et al., 2002): grado di centralità, vicinanza e mediazione. Multisettorialità. La multisettorialità delle alleanze è considerata una misura di interscambio e varietà di conoscenza all interno di ciascuna alleanza. Tale variabile, infatti, è stata costruita con l obiettivo di misurare se esiste varietà di conoscenza e competenze legate a partner operanti in differenti settori all interno di ciascun progetto inserito nel campione. Le alleanze in cui sono presenti partner, ciascuno appartenente a un diverso settore industriale, dunque, hanno il maggior grado di multisettorialità. In ragione delle caratteristiche dell emergente industria delle fuel cell e delle competenze necessarie per sviluppare tale tecnologia (Pogutz et al., 2009a), la multisettorialità è stata calcolata come il rapporto tra il numero di imprese operanti in comparti industriali ovvero a organizzazioni e istituzioni di ricerca e il numero totale di partner presenti in un progetto. La variabile, dunque, varia tra 0, se tutti i partner sono imprese industriali, e 1, se tutti i partner di un progetto sono centri o istituzioni di ricerca. Per testare il secondo gruppo di ipotesi che prevede una relazione a U rovesciata tra multisettorialità e successo dell alleanza, è stato calcolato anche il quadrato della variabile multisettorialità e inserito nel modello di ricerca. I dati relativi alla natura dei partner (i.e., imprese o centri e istituzioni di ricerca) sono stati ottenuti dal database Cordis. 3.4 Le variabili di controllo Molteplici variabili di controllo sono state inserite all interno dei modelli di ricerca per verificare l influenza di altri fattori sul successo di un alleanza. In particolare, si è considerato il tipo di tecnologia sul cui sviluppo si fondava ciascun progetto, distinguendo cinque diverse tipologie. Quattro tecnologie si riferiscono a fuel cell standard: Direct Methanol Fuel Cells (DMFC), Solid Oxide Fuel Cells (SOFC), Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cells (PEMFC), Molten Carbonate Fuel Cells (MCFC); la quinta tipologia si riferisce a generiche tecnologie a idrogeno. Per ciascuna tipologia è stata costruita una variabile dicotomica di tipo 0/1 e codifica con 1 se il progetto era basato su una specifica tecnologia (per esempio, SOFC), 0 altrimenti. La variabile PEMFC è stata considerata come variabile di riferimento e le restanti 4 variabili sono state inserite nei modelli di analisi. Una seconda variabile di controllo ha investigato la tipologia di partner. In dettaglio, una

11 ANGELOANTONIO RUSSO 175 variabile dicotomica è stata codificata 1 se il partner era un centro o istituzione di ricerca, 0 altrimenti. Per avere una misura di controllo di natura finanziaria è stato considerato il finanziamento relativo ottenuto dalla Commissione Europea per ciascun progetto a fronte dei costi ipotizzati. In particolare, il finanziamento relativo è stato calcolato come il rapporto tra il finanziamento ottenuto e il costo del progetto. La dimensione di ogni progetto è stata considerata mediante una variabile continua data dal numero di partner in ciascuna alleanza. Al variare della dimensione dell alleanza, infatti, può variare il flusso di informazioni di cui ogni partner può beneficiare. In altri termini, ciascun partner può beneficiare di n-1 legami per ciascuna alleanza in cui è coinvolto. Una ulteriore variabile di controllo di rilevante interesse è stata identificata nell esperienza precedente di ciascun partner in tali peculiari attività; al crescere dell esperienza di un partner, infatti, potrebbero essere maggiori le probabilità di successo di un alleanza. In dettaglio, è stata costruita una variabile continua che considerasse il numero di progetto in cui ciascun partner avesse precedentemente partecipato durante il Quarto Programma Quadro Europeo (4 th Framework Programme - FP4). È stata considerata la durata di ciascuna alleanza, calcolata come il numero di mesi necessari per concludere ciascuno specifico progetto, come da indicazioni dei partner. Infine, è stato considerato l effetto Paese, calcolando tante diverse variabili dicotomiche per ciascun Paese di appartenenza di ogni partner inserito nel campione finale. Tale variabile è stata di rilevante interesse per capire quale fosse il ruolo del sistema Paese Italia rispetto a quello di altri Paesi. In particolare, ciascuna variabile è stata codificata 1 se la provenienza di uno specifico partner fosse di un determinato Paese (per esempio, Italia), 0 altrimenti. I Paesi rappresentati da meno di 5 organizzazioni sono stati accorpati nella variabile Altri Paesi. Per condurre l analisi, dunque, sono state calcolate 15 diverse variabili dicotomiche: Austria, Belgio, Danimarca, Francia, Germania, Grecia, Islanda, Italia, Norvegia, Olanda, Regno Unito, Spagna, Svezia, Svizzera e Altri Paesi. La Germania è stata considerata come variabile di riferimento. Tutti i dati e le informazioni necessarie per calcolare le variabili di controllo descritte sono state raccolte dal database Cordis. 4. I risultati dell analisi 4.1 Statistiche descrittive e correlazioni La Tabella 2 riporta i risultati relativi alle statistiche descrittive (media e deviazione standard) e alle correlazioni tra variabili. La correlazione più interessante con le variabili dipendenti, obiettivi del progetto e impegno dei partner, sono risultate essere il focus sulle tecnologie a idrogeno (r = ), le tecnologie MCFC (r = ), PEMFC (r = 0.248) e SOFC (r = 0.241), tutte risultate statisticamente significative (p < 0.01). In particolare, le prime due correlazioni suggeriscono che le organizzazioni coinvolte in alleanze in cui si sviluppano tecnologie a idrogeno ovvero SOFC hanno una minore probabilità di successo rispetto alle altre.

12 176 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA Tab. 2: Media, deviazione standard e correlazioni Media DS Austria 0,05 0,21 2 Belgio 0,02 0,14-0,031 3 Svizzera 0,02 0,14-0,031-0,020 4 Germania 0,17 0,38-0,098-0,064-0,064 5 Danimarca 0,03 0,17-0,038-0,024-0,024-0,078 6 Spagna 0,06 0,23-0,053-0,034-0,034-0,109-0,042 7 Francia 0,12 0,32-0,079-0,051-0,051 -,164** -0,063-0,088 8 Grecia 0,04 0,19-0,042-0,027-0,027-0,087-0,033-0,047-0,070 9 Italia 0,14 0,35-0,089-0,058-0,058 -,184** -0,071-0,099 -,149** -0, Islanda 0,03 0,16-0,036-0,023-0,023-0,074-0,028-0,039-0,059-0,031-0, Olanda 0,08 0,27-0,063-0,041-0,041 -,131* -0,050-0,070-0,106-0,056 -,119* 12 Norvegia 0,03 0,16-0,036-0,023-0,023-0,074-0,028-0,039-0,059-0,031-0, Svezia 0,06 0,23-0,053-0,034-0,034-0,109-0,042-0,058-0,088-0,047-0, Regno Unito 0,12 0,32-0,079-0,051-0,051 -,164** -0,063-0,088 -,132* -0,070 -,149** 15 Altri Paesi 0,06 0,25-0,058-0,037-0,037 -,119* -0,046-0,064-0,096-0,051-0, DMFC 0,03 0,18 0,048 0,107 0,107-0,034-0,032 0,036 0,047-0,035-0, HYDR 0,47 0,50 0,013-0,039 0,008 0,061-0,009-0,029-0,080-0,041-0, MCFC 0,11 0,31-0,027 0,025-0,050 0,007 0,000-0,040 0,033-0,068 0, PEMFC 0,24 0,43-0,012-0,023 0,032-0,007-0,051-0,001-0,013,140* 0, SOFC 0,15 0,36-0,004 0,007-0,059-0,067 0,090 0,058 0,074-0,032-0, Finanziamento relativo 0,54 0,12-0,002-0,004 0,035-0,029 0,009-0,035 -,136*,123* 0, Dimensione 6,73 2,35 0,058-0,034-0,044 0,089-0,070,161** -0,087-0,008 0, Esperienza precedente 2,87 2,66 -,142* -0,046-0,091 -,112* -0,071-0,047,193** -0,004,219** 24 Durata 37,50 8,07-0,110 0,009-0,009-0,072-0,004-0,049-0,028 0,003 0, Tipo di partner 0,48 0,50-0,084 0,006 0,053 0,073-0,089 0,025-0,004-0,009 -,149** 26 Gradi di centralità 6,64 5,35-0,104-0,036-0,083-0,066-0,104 0,030,276** -0,001,243** 27 Vicinanza 34,96 6,24-0,092-0,053-0,082-0,037-0,025-0,016,200** 0,029,326** 28 Mediazione 2,88 5,83-0,097-0,048-0,063-0,065-0,078 0,051,333** 0,012,136* 29 Multisettorialità 0,48 0,22-0,050-0,006 0,044 0,016-0,051-0,005 0,003 0,011-0, Obiettivi del progetto 1,72 2,43 0,077-0,022 0,026-0,001 0,012,140* -0,020,152** -0, Impegno dei partner 1,82 2,55 0,083-0,027 0,028 0,021 0,005,185** -0,030,123* -0, Olanda -0, Norvegia -0,027-0, Svezia -0,039-0,070-0, Regno Unito -0,059-0,106-0,059-0, Altri Paesi -0,043-0,077-0,043-0,064-0, DMFC -0,030-0,053 0,085-0,044 0,047-0, HYDR,132* 0,017 0,010 0,057 0,001-0,037 -,173** 18 MCFC -0,058-0,064 0,008 0,051 0,098-0,009-0,065 -,332** 19 PEMFC -0,091 0,037-0,043-0,068-0,036 0,008-0,102 -,526** -,196** 20 SOFC -0,011 0,014-0,011-0,021-0,067 0,074-0,077 -,395** -,148** -,234** 21 Finanziamento relativo -0,096 0,030 0,104-0,006-0,001 0,084-0,031-0,065-0,028 0,060 0, Dimensione 0,080-0,054-0,086 0,088 -,225** 0,025-0,073,128* -0,105-0,001-0, Esperienza precedente -0,054,160** 0,054-0,069-0,043 -,156** -0,032-0,037-0,002-0,007 0, Durata -0,015 0,033 0,025 0,029 0,030 0,038 0,034 -,187** 0,014,207** -0, Tipo di partner,171** 0,110 0,007-0,003-0,004-0,041 0,045 0,049-0,005-0,028-0, Gradi di centralità -0,062 0,048-0,068-0,058 -,135* -,149** -0,082-0,018-0,056-0,003,119* 27 Vicinanza -0,090 0,051-0,102-0,001 -,203** -,169** -0,062 -,133* -0,017 0,073,145* 28 Mediazione -0,078 0,029-0,067-0,071-0,104 -,128* -0,073-0,007-0,028-0,035 0, Multisettorialità 0,053 0,033 0,001 0,034 0,021-0,038 0,065 0,075 0,017-0,054-0, Obiettivi del progetto -0,006-0,031-0,015 -,119* -0,091 0,063 0,059 -,247** -,250**,248**,241** 31 Impegno dei partner -0,013-0,008-0,037 -,134* -0,066 0,024,121* -,182** -,252**,219**,155** Dimensione 0, Esperienza precedente -0,094-0, Durata 0,053-0,005 0, Tipo di partner -,182** 0,046-0,083 0, Gradi di centralità 0,015,162**,754** 0,041-0, Vicinanza -0,017,198**,685** 0,029 -,179**,824** 28 Mediazione 0,039 0,065,663** 0,029-0,108,947**,719** 29 Multisettorialità 0,049 0,062 -,128* 0,010,442** -0,101 -,151** -0, Obiettivi del progetto 0,014 0,038 0,037-0,081-0,025 0,066 0,057 0,079-0, Impegno dei partner 0,017 0,037 0,067-0,060-0,012 0,090 0,066 0,106 0,004,902** Note: ** p < 0,01; * p < 0,05 Fonte: Nostra elaborazione

13 ANGELOANTONIO RUSSO 177 La Figura 2, inoltre, presenta una descrizione del network complessivo delle alleanze strategiche occorse all interno dello FP5 ottenuto mediante l applicazione della social network analysis. Fig. 2: Il network delle fuel cell nel 5 Programma Quadro Europeo Fonte: Nostra elaborazione 4.2 Risultati del test delle ipotesi Obiettivi del progetto. La Tabella 3 presenta i risultati relativi al raggiungimento degli obiettivi di ciascuna alleanza. La Tabella 3 presenta 4 differenti modelli in cui sono state inserite prima le variabili di controllo (Modello 1) e successivamente le variabili indipendenti. L ipotesi 1a metteva in relazione la centralità dei partner all interno del network complessivo e il raggiungimento degli obiettivi del progetto per ciascuna alleanza. I risultati presentati in Tabella 3 evidenziano che nessuna delle misure di centralità (grado, vicinanza e mediazione) è significativamente correlata alla variabile dipendente; di conseguenza, l ipotesi 1a non è verificata. L ipotesi 2a suggeriva che le alleanze in cui fosse garantita una maggiore varietà di conoscenza e competenze, fornite da partner operanti in settori differenti, avessero una migliore performance; considerazioni opposte con riferimento ad alleanze in cui i partner operassero sostanzialmente nel medesimo settore. Tale scenario descriveva una relazione a U rovesciata tra multisettorialità e grado di raggiungimento degli obiettivi di ciascun progetto. I risultati dimostrano che la multisettorialità è positivamente e statisticamente correlata agli obiettivi del progetto (p < 0.05); allo stesso tempo, il quadrato della variabile multisettorialità è risultato essere negativamente e statisticamente (p < 0.05) correlato con gli obiettivi del progetto, descrivendo l ipotizzata relazione a U rovesciata; di conseguenza, l ipotesi 2a è verificata.

14 178 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA Tab. 3: Coefficienti per la variabile dipendente: obiettivi del progetto Modello 1 Modello 2 Modello 3 Modello 4 Costante 2,93** 3,87** 4,38** 4,06** Austria 0,4 0,31 0,28 0,32 Belgio -1,45-1,47-1,45-1,41 Svizzera 0,03-0,05-0,07-0,06 Danimarca -0,59-0,62-0,65-0,6 Spagna 0,43 0,31 0,32 0,28 Francia -0,75-0,94-0,84-1,02 Grecia 1,33 1,23 1,26 1,22 Italia -0,64-0,69-0,61-0,66 Islanda 0,05-0,11-0,18-0,08 Olanda -0,96-0,92-0,97-0,89 Norvegia -0,41-0,44-0,63-0,37 Svezia -1,07-0,93-0,94-0,9 Regno Unito -0,5-0,56-0,59-0,52 Altri Paesi 0,19 0,28 0,18 0,28 DMFC 1,81* -0,06-0,09-0,06 MCFC 1,87** -1,81** -1,81** -1,83** Idrogeno -0,87-2,5** -2,51** -2,54** SOFC 1,88** 0,3 0,37 0,27 Finanziamento relativo -0,57-0,79-0,62-0,93 Dimensione 0,02 0,01 0,03 0,02 Esperienza precedente 0,08 0,05 0,12 0,03 Durata -0,04* -0,04* -0,04* -0,04* Tipo di partner -0,1-0,11-0,13-0,1 Grado di centralità 0,02 Vicinanza -0,02 Mediazione 0,04 Multisettorialità 4,64* 4,74* 4,55* Multisettorialità 2-4,6* -4,74* -4,49* R 2 0,256 0,271 0,271 0,273 R 2 aggiustato 0,185 0,190 0,190 0,193 F 3,590 3,367 3,370 3,413 p< 0,000 0,000 0,000 0,000 Note: ** p < 0,01; * p < 0,05; p < 0,10 Fonte: Nostra elaborazione Impegno dei partner. La Tabella 4 presenta i risultati relativi al successo delle alleanze misurato in termini di impegno dei partner. Come descritto in precedenza con riferimento alla Tabella 3, anche la Tabella 4 include quattro differenti modelli in cui le variabili di controllo sono state inserite (Modello 5), seguite dalle variabili indipendenti. L ipotesi 1b metteva in relazione la centralità di ciascun partner all interno del network delle fuel cell all interno dello FP5 e l impegno dei partner in ciascun progetto. Anche in questo caso, la Tabella 4 presenta risultati che non supportano la relazione ipotizzata, indipendentemente dalle misure di centralità prese in esame (grado, vicinanza o mediazione) che risultano sempre statisticamente non significative.

15 ANGELOANTONIO RUSSO 179 L ipotesi 2b suggeriva una relazione a U rovesciata tra la multisettorialità di ciascuna alleanza e l impegno dei partner, in ragione delle caratteristiche precedentemente presentate dei progetti in cui fosse garantita una maggiore varietà di conoscenza e competenze dei progetti che coinvolgessero organizzazioni provenienti da differenti settori. I risultati mostrano il legame positivo e fortemente significativo (p < 0.01) tra la multisettorialità e l impegno dei partner, così come un legame negativo e fortemente significativo (p < 0.01) tra il quadrato della variabile multisettorialità e la variabile dipendente, indipendentemente dalla misura di centralità considerata nell analisi (Modelli 6, 7 e 8). Di conseguenza, l ipotesi 2b è verificata, supportando l ipotizzata relazione a U rovesciata. Tab. 4: Coefficienti per la variabile dipendente: impegno dei partner Modello 5 Modello 6 Modello 7 Modello 8 Costante 2,41* 2,75* 2,69 2,94* Austria 0,43 0,31 0,3 0,32 Belgio -1,55-1,55-1,53-1,49 Svizzera -0,23-0,35-0,35-0,35 Danimarca -0,53-0,57-0,61-0,56 Spagna 0,84 0,69 0,72 0,66 Francia -0,98-1,25* -1,16* -1,32* Grecia 0,86 0,73 0,73 0,71 Italia -1,09* -1,15* -1,12* -1,12* Islanda -0,27-0,47-0,51-0,45 Olanda -0,96-0,93-0,96-0,9 Norvegia -1,17-1,22-1,33-1,16 Svezia -1,47* -1,31-1,33-1,28 Regno Unito -0,81-0,9-0,92-0,86 Altri Paesi -0,15-0,03-0,08-0,03 DMFC 2,66** 1 0,98 1 MCFC -1,06* -2,4** -2,4** -2,44** Idrogeno 1,64** -1,56** -1,54** -1,58** SOFC 1,26** 0,02 0,07-0,01 Finanziamento relativo 0,02-0,33-0,17-0,45 Dimensione 0,02 0,01 0,03 0,02 Esperienza precedente 0,13* 0,1 0,15 0,09 Durata -0,03-0,03-0,03-0,03 Tipo di partner ,08-0,08-0,07 Gradi di centralità 0,03 Vicinanza 0.00 Mediazione 0,04 Multisettorialità 6,38** 6,47** 6,30** Multisettorialità 2-6,02** -6,13** -5,91** R 2 0,235 0,259 0,258 0,261 R 2 aggiustato 0,161 0,177 0,176 0,180 F 3,197 3,167 3,148 3,209 p< 0,000 0,000 0,000 0,000 Note: ** p < 0,01; * p < 0,05; p < 0,10 Fonte: Nostra elaborazione

16 180 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA Le variabili di controllo. Le precedenti Tabelle 3 e 4 presentano anche i risultati relativi all influenza che le molteplici variabili di controllo inserite nei modelli di ricerca hanno sulla performance delle alleanze. I risultati più interessanti dimostrano l influenza che la durata di un progetto può avere sul successo dell alleanza, laddove i progetti più lunghi non necessariamente consentono di raggiungere gli obiettivi prefissati né stimolano l impegno dei partner. Inoltre, controllando l effetto che il focus su specifiche tecnologie potesse avere sulla performance dei progetti, è stato verificato che i progetti incentrati sullo sviluppo delle tecnologie MCFC e di generiche tecnologie a idrogeno siano quelli che ottengono risultati inferiori, se comparati con progetti basati su tecnologie PEMFC. Di interesse ai fini di questo lavoro è un ulteriore risultato relativo al ruolo delle organizzazioni italiane interessate allo sviluppo delle fuel cell. Sebbene, infatti, le organizzazioni italiane siano tra le più coinvolte all interno del network di alleanze per lo sviluppo di tale tecnologia, con 44 organizzazioni rappresentanti il 14% del campione (seconde solo alle 51 organizzazioni tedesche, pari al 17% del campione - si veda la precedente Tabella 2), l italianità non sembra essere un fattore in grado di influenzare il raggiungimento degli obiettivi di un alleanza, al pari di tutte le organizzazioni operanti negli altri Paesi rappresentati nel campione. Discorso inverso, invece, con riferimento all impegno dei partner. Le organizzazioni italiane, infatti, al pari di aziende francesi e svedesi, rivelano un inferiore coinvolgimento rispetto alle aziende tedesche, prese come punto di riferimento nell analisi statistica. 5. Discussione I risultati di questo studio offrono interessanti considerazioni per approfondire la conoscenza del processo di analisi e valutazione di un alleanza strategica. La ricerca, in particolare, mirava a investigare i fattori che influenzassero il successo di un alleanza strategica legata allo sviluppo della tecnologia delle fuel cell, laddove il successo è stato misurato in termini di raggiungimento degli obiettivi di un progetto e impegno dei partner coinvolti nell alleanza. In primo luogo, i risultati suggeriscono che la selezione di un partner è indispensabile per garantire un adeguato processo di costruzione delle competenze necessario per lo sviluppo dell innovazione tecnologica. In particolare, le imprese e organizzazioni che occupano una posizione di centralità all interno del network per lo sviluppo delle fuel cell all interno dello FP5 non influenzano il successo delle alleanze completate per lo sviluppo di tali tecnologie. Le alleanze in cui sono coinvolte organizzazioni che ricoprono un ruolo di interscambio di conoscenza non risentono dell influenza delle decisioni di tali attori; tali alleanze, infatti, non dimostrano di raggiungere gli obiettivi ipotizzati così come non rappresentano uno stimolo per i partner coinvolti. In altri termini, il successo di un alleanza non dipende dalla capacità dei partner di raggiungere posizioni di centralità all interno di un network di relazioni al fine di gestire un consistente flusso di conoscenza.

17 ANGELOANTONIO RUSSO 181 In secondo luogo, la natura dei flussi di conoscenza che circola all interno di un alleanza gioca un ruolo cruciale per il successo del progetto. In particolare, le alleanze in cui i partner operano in settori differenti dimostrano di raggiungere gli obiettivi prefissati, rispetto alle alleanze in cui non è garantito il bilanciamento delle competenze e di conoscenza. Ne consegue che il successo di un alleanza dipende dalla capacità manageriale di selezionare i propri partner all interno di un network di relazioni e di disegnare l alleanza in modo tale da garantire un adeguato bilanciamento di competenze tra i partner operanti in differenti settori. In ragione di tali risultati, emergono interessanti considerazioni e implicazioni, tanto per i ricercatori quanto per i manager interessati allo sviluppo delle fuel cell mediante la scelta dell alleanza strategica, come descritto in dettaglio di seguito. Una prima considerazione emerge con riferimento alla centralità che un organizzazione raggiunge all interno di un network di relazioni e alla scarsa influenza di tale posizione di centralità rispetto al successo del network per lo sviluppo del fuel cell all interno dello FP5. Partner operanti in diversi settori, infatti, detengono competenze e conoscenza che dovrebbero migliorare l innovazione tecnologica. Ciò che in genere accade è che particolari organizzazioni abbiano una migliore reputazione e attrattività di altre, riuscendo quindi a raggiungere posizioni di centralità all interno di un network. Considerando il network delle fuel cell investigato in questo lavoro, determinate organizzazioni occupano una posizione di centralità nel momento in cui gli altri partner le identificano come le detentrici di specifiche competenze tecniche per lo sviluppo della tecnologia. Ne consegue l interesse di molti a collaborare con chi è al centro del network. I partner, dunque, riconoscono la forza di un legame da cui possono trarre beneficio in termini di trasferimento e condivisione di conoscenza, in particolar modo con le imprese che occupano una posizione di maggiore centralità in un network (Bonacich, 1972; Freeman, 1978). I risultati di questo lavoro dimostrano che le alleanze in cui sono coinvolte imprese che occupano una posizione di centralità all interno di un network per lo sviluppo tecnologico delle fuel cell non raggiungono performance positive. Sorprendentemente, dunque, questi risultati non confermano quanto dimostrato da rilevanti studi del passato che hanno investigato la relazione tra centralità e innovazione tecnologica (Powell et al., 1996). Una spiegazione può risiedere nella diversa natura delle alleanze considerate in questo studio. In particolare, le alleanze fondate su progetti di ricerca e sviluppo delle fuel cell implicano una differente struttura organizzativa rispetto alla tipica natura contrattuale delle relazioni analizzate da Powell e i suoi colleghi. Le alleanze considerate nel presente lavoro sono relazioni informali tra partner che, tipicamente, ricercano finanziamenti per lo sviluppo di una tecnologia emergente, come proprio nel caso dei progetti finanziati all interno dello FP5 per lo sviluppo delle fuel cell. Un alleanza, invece, implica legami forti a cui sono tipicamente associati consistenti investimenti da parte dei partner coinvolti. In secondo luogo, non è da trascurare che la precedente letteratura si è spesso focalizzata sull analisi di settori consolidati, quali il settore chimico (Ahuja, 2000), l industria biofarmaceutica (Arora e Gambardella, 1990; Deeds e Rothaermel, 2003; Powell et al., 1996; Rothaermel, 2001), l industria delle

18 182 ALLEANZE STRATEGICHE E NETWORK DI CONOSCENZA telecomunicazioni (Spedale, 2003), il settore high-tech (Afuah, 2000; Christensen e Rosenbloom, 1995; Stuart, 2000), per spiegare la relazione tra accordi di collaborazione, comportamento strategico dei partner, performance e innovazione tecnologica. Tali studi, dunque, hanno consentito di approfondire in particolar modo la conoscenza legata alla decisione strategica di un alleanza. Focalizzarsi, invece, su un industria emergente quale quella delle fuel cell vuol dire considerare un mercato che non esiste del tutto e in cui le posizioni e i ruoli di specifici attori non sono ancora consolidati. Di conseguenza, una seconda spiegazione dei risultati contempla la natura delle competenze e dei flussi di conoscenza che caratterizza la decisione strategica dell alleanza in un industria emergente. I partner, infatti, sono alla ricerca di nuove fonti di conoscenza e di nuove competenze tecniche, molto spesso da ricercare in organizzazioni non simili a quella di appartenenza. Un secondo interessante risultato di questo lavoro consente di evidenziare la rilevanza che il bilanciamento delle competenze tra partner deve ricoprire nella fase di costruzione e disegno strategico di un alleanza all interno di un network. Il bilanciamento dei flussi di conoscenza è dimostrato avvenga solo tra partner che provengono da settori differenti, consentendo il raggiungimento di performance positive per il progetto nel suo complesso. In linea con la letteratura precedente, questo studio evidenzia la necessità di garantire varietà di conoscenza all interno di un alleanza per lo sviluppo di una innovazione radicale (McEvily e Marcus, 2005). Come evidenziato nelle pagine precedenti, ciò è possibile quando è massimizzata la multisettorialità dell alleanza, laddove partner operanti in settori diversi condividono un comune interesse di ricerca e dispongono di differenti competenze a beneficio del successo del progetto. Il contesto in cui operano le imprese coinvolte nel network dello FP5 è estremamente dinamico e incerto, in ragione della emergente natura dell industria delle fuel cell. Le fuel cell rappresentano una innovazione radicale il cui sviluppo e cammino verso la commercializzazione richiede un forte impegno da parte di organizzazioni di diversa natura, come evidenziato in questo studio. Tanto centri e istituzioni di ricerca, quanto imprese industriali stanno intraprendendo la strada della collaborazione per lo sviluppo di questa tecnologia. La difficoltà legata alla realizzazione di alleanze di successo risiede, in ultima analisi, nella costruzione di network di ricerca in grado di agevolare la condivisione di un ampia base di competenze variegate e condivise tra molteplici attori operanti in molteplici contesti. I partner che partecipano ad alleanze multisettoriali riconoscono l opportunità di apprendere attraverso la collaborazione con imprese e organizzazioni dotate di esperienza complementare con cui condividere un comune percorso di sviluppo tecnologico basato sullo scambio di flussi di conoscenza. Non è da sottovalutare, allo stesso tempo, che anche le alleanze basate sull assenza del connotato della multisettorialità presentino ugualmente vantaggi e opportunità. Le alleanze in cui i partner condividono l appartenenza a uno stesso settore, infatti, garantiscono un ambiente in cui la fiducia e i benefici di coordinamento sono le caratteristiche principali. La fiducia tra partner è una leva fondamentale per raggiungere gli obiettivi di sviluppo tecnologico. I benefici di

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