La localizzazione delle imprese biotech in Italia

1. La localizzazione delle imprese biotech in Italia Elisa Barbieri Università di Ferrara e c.MET05 Lugo – 13 Maggio 2010

2. Riferimenti • Barbieri E., Schweitzer O. S. e Galassi F. (2008), “La localizzazione delle imprese biotech in Italia: analisi e implicazioni per le politiche industriali regionali”, L’Industria, n. 4,. pp. 595-622. • Di Tommaso and Schweitzer (2005), Health Policy and High-Tech Industrial Development, Edward Elgar.

3. Scopi della ricerca • Fotografare localizzazione imprese biotech in Italia • Fare ipotesi su fattori di attrazione e confrontare i risultati con letteratura teorica e altre esperienze internazionali • Riflettere su implicazioni di policy • Gettare le basi per future ricerche

4. The Health Model L’healthmodel è il modello tradizionale, si concentra soprattutto sugli output sanitari ed è il modo utilizzato per valutare il sistema sanitario negli ultimi decenni. In base a tale modello il sistema sanitario deve limitarsi a fornire: • un livello accettabile di salute; • nei limiti imposti dai vincoli di bilancio.

5. The Health Model (cont.) • Cosa significa livello di salute accettabile? • Attenzione differenza input/output; • La misura dell’output che scegliamo non è indifferente ai fini delle politiche adottate

6. The Health Model (cont.) • Vincolo di bilancio - Contenere la spesa sanitaria è uno degli obiettivi primari dei paesi industrializzati. Alla base di tale obiettivo sta il convincimento di dover far fronte a una domanda praticamente “insaziabile” a cui corrisponde in genere un’offerta pubblica inefficiente. Ovviamente, l’obiettivo di contenimento della spesa sanitaria è particolarmente rilevante nei paesi in cui il settore è finanziato con risorse prevalentemente pubbliche. - misure specifiche di contenimento della spesa pubblica (obiettivi di budget, strategie di acquisto comuni ASL, numero massimo di confezioni prescrivibili ecc.)

7. Health Industry Model • Il modello tradizionale rischia di non evidenziare con sufficiente chiarezza le nuove tendenze che caratterizzano il settore sanitario. Un peso crescente della ricerca e sviluppo, l’introduzione di tecnologie più avanzate, l’impiego di personale maggiormente qualificato e l’apertura dei confini nazionali ai flussi di beni e servizi rendono necessario un nuovo approccio di analisi e di politica, denominato HealthIndustryModel (HIM) (Di Tommaso and Schweitzer, 2005). • Nell’HealthIndustryModel viene dato ampio rilievo alle potenzialità dell’Industria della salute nell’ambito delle economie avanzate. Il settore sanitario si amplia, perciò, fino ad includere settori quali le biotecnologie, l’industria farmaceutica, quella biomedicale, la telemedicina, ecc.

8. Health Industry Model - attori L’INDUSTRIA DELLA SALUTE Enti erogatori di servizi sanitari Organizzazioni che finanziano la spesa sanitaria Produttori di beni sanitari Ospedali Altre strutture di assistenza con degenza: Case di cura e Centri di riabilitazione Ambulatori medici • Altre strutture di assistenza ambulatoriale • Es. • farmacie • laboratori • centri di radiologia • centri di chirurgia senza degenza • centri di dialisi • es.: • Dipartimento del ministero della Giustizia • Agenzie private quasi governative • Assicuratori privati • es.: • Farmaci • biotecnologie • apparecchiature mediche • forniture

9. Health Industry Model - obiettivi • Agli scopi del modello tradizionale: • livello accettabile di salute; • nel rispetto dei limiti imposti dai vincoli di bilancio • l’HIM affianca altri obiettivi: • crescita della produzione di beni e servizi sanitari; • aumento delle esportazioni di beni e servizi sanitari; • promozione di una R&S competitiva in settori ad alto valore aggiunto; • sviluppo di settori innovativi e produzione ottimale di spill-over; • miglioramento dell’efficienza nell’offerta di servizi sanitari.

10. Health Industry Model – obiettivi 2 L’Health Industry Model parte dal presupposto che un’elevata domanda di beni e servizi legati alla salute sia anche un’opportunità per lo sviluppo economico. La crescita nella produzione è quindi necessaria proprio per far fronte alla crescita della domanda, che è dovuta, fra l’altro, a: • invecchiamento della popolazione che sta interessando un po’ tutti i paesi industrializzati; • aumentate aspettative del paziente, come conseguenza di un sempre maggior livello informativo.

11. Biotecnologie Ind. alimentare Biomedicale Agricoltura, zootecnia Farmaci Chimica BIOTECNOLOGIA Information Technology Biotech industriale Salute digitale Ind. della carta Computer “biologici” Ambiente Elettronica

12. Biotecnologie ….. Definizione: utilizzo di organismi viventi o loro componenti per creare prodotti e servizi di carattere industriale. Principali fasi di sviluppo: 1953: Scoperta della struttura e del funzionamento della molecola del DNA 1973: Stanley Cohen (Stanford) ed Herber Boyer (UCLA) scoprono una tecnica per ricombinare il DNA 1976: viene fondata Genentech, la prima impresa biotech a commercializzare prodotti derivati dall’ingegneria genetica 1976: vengono promulgate le prime norme da parte dell’NIH sulla ricerca di rDNA

13. Biotecnologie ….. e Cluster Biotech Principali fasi di sviluppo (cont.): 1980: Bayh-Dole Act approvato dal governo federale degli Stati Uniti: assegna a università e altri enti no profit il diritto di brevettare i risultati di ricerche finanziate con fondi federali. 1980: la Corte Suprema Statunitense concede la brevettabilità di organismi geneticamente modificati. 1982: Genentech riesce a produrre insulina umana 1995: viene emanato negli Stati Uniti il Biotechnology Process Patent Act, una legge che ha reso più semplice ottenere una protezione brevettuale per processi biotecnologici

14. ….. e Cluster Biotech • Piccole imprese biotech; • Perché non crescono? (costi organizzativi, incertezza, bisogno di flessibilità); • Quale rapporto con le grandi case farmaceutiche? • Tendono a localizzarsi nella stessa area • CLUSTER DI PMI

15. Letteratura teorica di riferimento • Teorie della localizzazione: • Teorie classiche fine ‘800 inizio ‘900 (von Thunen, Weber e seguenti): fattori fisici (costi di trasporto, lavoro e terreni), scelta di localizzazione individuale dell’impresa • Teorie prima metà del ‘900 (Marshall, Hotelling ecc.): economie di agglomerazione, scelta simultanea delle imprese • New Economic Geography (Krugman): modelli di equilibrio generale (distribuzione della domanda, degli input, prezzi ecc. sono endogeni)

16. Letteratura teorica di riferimento (cont.) Quali teorie rimangono rilevanti nel caso delle biotecnologie? • Economie agglomerazione: cluster di imprese biotech, esternalità, diffusione di conoscenza (Audretsch and Feldman, 1996) • Fattori fisici (Maggioni, 2002) • Input: lavoro qualificato, capitale (Zucker et al., 1998) • Output: domanda

17. Ipotesi sui fattori di attrazione • Vicinanza a input produttivi: conoscenza – risorse umane (Università), capitale (Centri urbani) • Vicinanza alla domanda (Imprese farmaceutiche-Ospedali-Centri urbani) • Economie di agglomerazione (altre imprese biotech-parchi scientifici e tecnologici)

18. Letteratura empirica specifica • Analisi empiriche su localizzazione imprese biotech • USA (Schweitzer et al. 2005; Stuart and Sorenson, 2003; Wallsten, 2001) • Zip codes • Distanza aerea

19. Spazi aperti di ricerca • Approfondimento dei casi Europa e Italia • Distanze effettive (Canada – Aharonson et al., 2004) • Distanze stradali • Uso di software di mappatura facilmente accessibili (es. google earth etc.)

20. Creazione del database • Biotech • Fonte: Italian Biotech database • Definizione: biotech e biotech instrumentation and services (imprese manifatturiere e R&D, esclusi fornitori intermedi) • Università • Fonte: MIUR • Definizione: Università con Facoltà di Medicina, Biologia, Farmacia • Ospedali • Fonte: Ministero della Salute • Definizione: Ospedali con più di 400 posti letto

21. Creazione del database [cont.] • Imprese Farmaceutiche • Fonte: Italian Biotech Database, AIDA • Definizione: top 50 imprese farmaceutiche in Italia (fatturato) • Grossi centri urbani • Fonte: Istat • Definizione: comuni con più di 500.000 abitanti • STP - Parchi Scientifici Technologici • Fonte: APSTI • Definizione: area geograficamente delimitata e attrezzata ad accogliere imprese

22. Case farmaceutiche Distribuzione per regione (prime 50 Compagnie), 2008

23. Ospedali Distribuzione per regione (più di 400 posti letto)

24. Biotech Distribuzione per regione (2008)

25. Università

26. STP

27. Fotografia delle imprese biotech

28. Le variabili Per ogni impresa biotech nel database calcoliamo: • KMUNI: distanza dall’università più vicina; • KMFARMA: distanza dall’impresa farmaceutica più vicina; • KMHOSP: distanza dall’ospedale più vicino; • KMBIO: distanza dall’altra biotech più vicina; • KMCITTA: distanza dalla “metropoli” più vicina • STP: variabile dicotomica 1=dentro al parco; 0=fuori dal parco

29. Un primo sguardo ai dati.. Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+-------------------------------------------------------- kmuni | 148 19.91134 23.45264 .001 153.001 kmfarma | 148 53.0537 92.70663 .001 424.001 kmhosp | 148 36.56759 48.32062 .256 254.001 stp | 148 .2162162 .4130613 0 1 kmbio | 148 17.70999 42.36826 .001 350.001 kmcitta | 148 116.1909 132.801 .257 423.001

30. Distribuzione delle variabili

31. Ipotesi • Università e altre biotech come principali fattori di attrazione • Parchi scientifici hanno un ruolo nella scelta di localizzazione. Sostituti o complementi dell’Università?

32. NO B Riflessioni conclusive • Università e altre imprese biotech come fattori di attrazione predominanti B B1 U B2

33. Riflessioni conclusive (cont.) • Parchi scientifici e tecnologici come sostituti degli altri fattori (aumenta distanza da ospedali ecc. e aumenta probabilità di essere dentro un parco) e come luogo per sfruttare economie di agglomerazione (distanza altre biotech e variabile parco negativamente correlate)… anche se sembrano meno “potenti” in termini di capacità di attrarre imprese

34. Implicazioni di politica • La variabile “spazio” conta, nei cluster high-tech come in altri contesti; • La centralità delle Università; • Rischio di duplicazione di sforzi con i PST, specie se sono “cattedrali nel deserto”; • Relazioni biotech-università e reti di biotech; • Venture Capital;