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EC/0073 - ECONOMICS AND GEOGRAPHY OF INNOVATION

Anno Accademico ​2021/2022

Docente
RAFFAELE ​PACI (Tit.)
FABIO ​CERINA
Periodo
Primo Semestre ​
Modalità d'Erogazione
Convenzionale ​
Lingua Insegnamento
INGLESE ​



Informazioni aggiuntive

CorsoPercorsoCFUDurata(h)
[11/83] ​ ​ECONOMIA, FINANZA E POLITICHE PUBBLICHE [83/10 - Ord. 2017] ​ ​Economia e Politiche Pubbliche1272
Obiettivi

Alla fine del corso, lo studente che avrà superato l’esame di Economia Regionale e dell’Innovazione avrà raggiunto i seguenti obiettivi formativi
• Conoscenza e comprensione:
o dei modelli avanzati di analisi del funzionamento del sistema economico a livello regionale;

o delle metodologie quantitative quale strumento per l'interpretazione dei fenomeni economici in ambito regionale
o delle strategie di intervento in ambito pubblico a livello regionale;
• Capacità di applicare conoscenza e comprensione:
o Nel valutare politiche e piani di intervento pubblico a livello regionale
o Nell’applicare i principali metodi di ricerca impiegati nello studio delle istituzioni economiche e nella formulazione delle politiche pubbliche anche attraverso l’utilizzo di software computazionali quali MATLAB.
o Nell’analizzare e interpretare i contesti territoriali.
• Autonomia di giudizio: il corso prevede attività che richiedono e stimolano l’autonomia di giudizio. Tra queste: l’elaborazione di homeworks in gruppo e la loro discussione in classe, la stesura di elaborati personali e la presentazioni seminariale di papers scientifici in classe.
• Abilità comunicative: Durante le lezioni gli studenti saranno coinvolti in discussioni che permettano loro di sviluppare senso critico e migliorare la capacità comunicativa. Inoltre verranno coinvolti nella presentazione seminariale di alcuni lavori scientifici, nella redazione di un report statistico e nello svolgimento di esercizi a casa in gruppo in modo da sviluppare le capacità di lavorare e comunicare le proprie idee all’interno di un team.
• Capacità di apprendimento: Il corso intende sviluppare nello studente la capacità di applicazione analitica delle nozioni e dei principi appresi in classe. In particolare attraverso lo studio di alcuni modelli teorici si intende sviluppare la capacità degli studenti di applicarli alla realtà attuale e storica per una sua interpretazione critica e consapevole. L’obiettivo è quello di rendere gli studenti in grado di comprendere i meccanismi, le dinamiche e gli strumenti decisionali adottati dagli agenti economici (famiglie, imprese e innovatori) nelle loro scelte localizzative. Sono inoltre previste delle esercitazioni su software computazionali quali MATLAB per sviluppare la capacità dello studente di applicare metodi informatici per la valutazione di policy regionali.

Prerequisiti

Conoscenze di base della microeconomia, dell’economia della crescita e dei metodi quantitativi per l’economia

Contenuti

Il corso si propone di
• affrontare alcune importanti tematiche dell’attuale dibattito scientifico della dinamica economica con particolare attenzione agli aspetti teorici e empirici relativi ai processi di localizzazione delle attività produttive, dei lavoratori e della distribuzione spaziale delle attività innovative.
• fornire una base di conoscenze analitiche sull’economia urbana e regionale e sull’economia del progresso tecnologico. Tali conoscenze saranno poi utilizzate per studiare come i fenomeni di concentrazione della popolazione, della produzione e dell’innovazione nel territorio possano determinare il successo o l’insuccesso delle regioni.
Il corso si compone di due moduli.
Il modulo A ha 2 obiettivi principali: 1) fornire una rassegna approfondita delle attuali teorie economiche sulle determinanti (cause) e sulle conseguenze (effetti) della concentrazione spaziale delle attività economiche; 2) presentare la recente letteratura sull'allocazione delle skills e sui mercati di lavoro urbani. Più nel dettaglio, verranno affrontati i seguenti argomenti
• Cenni storici e fatti stilizzati su concentrazione spaziale delle attività economiche (2 ore)
• Modelli di concorrenza monopolistica - Dixit Stiglitz (1977) (4 ore)
• Commercio internazionale e rendimenti crescenti: Krugman (1980) (2 ore)
• Mobilità dei fattori ed expenditure shifting: il core-periphery model di Krugman (1991) (4 ore)
• Il ruolo di housing nei processi di agglomerazione: Helpman (1998) (2 ore)
• Evidenza empirica e New Economic Geography (4 ore)
• Testare la capacità predittiva dei modelli di New Economic Geography con MATLAB: la Quantitative Spatial Economics (12 ore)
• Mercati del lavoro urbani e allocazione territoriale delle skills (6 hours)

Il modulo B esamina gli aspetti empirici dei processi di agglomerazione delle attività produittive e innovative e i loro effetti sulla performance regionale e comprende anche un laboratorio dellsi propone di econometria spaziale. Più nel dettaglio, verranno affrontati i seguenti argomenti:
• Introduzione sulle economie di agglomerazione delle attività produttive (4 ore)
• Le determinanti della performance regionale (10 ore)
• Il processo di creazione e diffusione del progresso tecnologico e della conoscenza nelle regioni (8 ore).
• Tecniche e software di analisi statistico-econometrica per l’analisi dei dati spaziali sui temi oggetto del corso (14)

Metodi Didattici

Il corso prevede i seguenti metodi didattici:
• Lezioni frontali (20 ore nel modulo A e 18 ore nel modulo B) nell’ottica dello sviluppo della Conoscenza e Comprensione
• Risoluzione di homeworks in gruppo e discussione in classe (6 ore nel modulo A ) nell’ottica dell’obiettivo di sviluppo delle Abilità Comunicative
• Presentazione seminariale di papers scientifici in classe (4 ore nel modulo A e 4 ore nel modulo B) nell’ottica dell’obiettivo di sviluppo delle Abilità Comunicative e di Autonomia di Giudizio
• Esercitazioni su software computazionali quali MATLAB (6 ore nel modulo A) nell’ottica di sviluppo della Capacità di Apprendimento e di Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione
• Laboratori di analisi statistica territoriale (14 ore nel modulo B) nell’ottica di sviluppo dell’Autonomia di Giudizio e di Capacità di Applicare Conoscenza e Comprensione

Verifica dell'apprendimento

Il voto finale è in trentesimi e sarà determinato dalla media aritmetica del voto nel modulo A e nel modulo B.
Modulo A: Per gli studenti frequentanti che sosterranno l’esame entro la sessione invernale (Gennaio-Febbraio), la valutazione si comporrà di tre parti
1) prova finale scritta (1 domanda) oppure sviluppo di un lavoro su MATLAB (peso 50%)
2) svolgimento e presentazione di homeworks in gruppi di 3-4 studenti (peso 25%)
3) presentazione di un paper scientifico in classe (peso 20%)
4) Partecipazione in classe (5%)
Per gli studenti non frequentanti l’esame è esclusivamente scritto e consta di 1 esercizio quantitativo e 2 domande teoriche.

Modulo B: Per superare positivamente l’esame lo studente dovrà sviluppare le sue capacità di scrivere una relazione, di gestire ed analizzare banche dati e condurre in autonomia indagini statistico-econometriche.
La prova finale per gli studenti frequentanti consiste
1) nella presentazione e discussione in aula di alcuni articoli (50%)
2) nella elaborazione di una tesina sui temi e argomenti trattati in classe e nel laboratorio (50%).
Sarà anche valutata la presenza attiva alle lezioni.
La prova finale per gli studenti non frequentanti è scritta e consta di 3 domande teoriche.


La frequenza delle lezioni è fortemente consigliata e si richiede una presenza attiva da parte degli studenti
In generale, Le domande d’esame saranno formulate in modo da poter valutare se lo studente ha acquisito le conoscenze principali dei modelli teorici e dei metodi di analisi empirica, se è in grado di utilizzarli criticamente

Nel rispondere alle domande d’esame, nelle presentazioni e nella redazione di documenti lo studente sarà quindi chiamato a:
- presentare e discutere criticamente contenuti di tipo teorico
- dimostrare di saper commentare in modo rigoroso, logico e consequenziale indicatori statistici e tabelle comparative.

Per superare l'esame, riportare quindi un voto non inferiore a 18/30, lo studente deve dimostrare di aver acquisito una conoscenza sufficiente degli argomenti presentati nel corso
Il voto di 30/30, con eventuale lode, sarà assegnato se nelle prove d’esame lo studente dimostra di aver acquisito un’eccellente padronanza degli argomenti del corso, sia sotto l’aspetto teorico che applicato, ed essere in grado di rispondere ai quesiti d’esame utilizzando un linguaggio rigoroso.

Testi

Modulo A
La principale fonte saranno le dispense e gli slides fornite dal docente. La prima parte del corso si riferisce principalmente al libro di testo
Combes P.P., Mayer T., Thisse J.J. (2008), Economic Geography: the Integration of Regions and Nations, Princeton University Press.
Verranno presentati alcuni papers tra i quali:
Redding S. and Rossi-Hasberg E. (2017), Quantitative Spatial Economics, Annual Review of Economics, 9:2158

Redding S. (2017), Goods Trade, Factor Mobility and Welfare, Journal of International Economics, 101: 148-167.

Eeckhout, J, Pinheiro, R. and Schmidheiny, K. (2014), Spatial Sorting, Journal of Political Economy, 122, 554-620

Cerina F. Elisa Dienesch, Alessio Moro and Michelle Rendall. Spatial Polarization (2019), CRENoS Working Paper 19-09

Autor (2019), "Work of the Past, Work of the Future", AEA proceedings


Modulo B:
The agglomeration process of production and innovation activities
(L1) Introduction
(L2) European Commission (2017) 7th Report on Economic and Social and Territorial Cohesion. Brussels.
Part 1. Agglomeration and determinants of regional performance
(L3-5) Determinants of regional performance and agglomeration economies
Beaudry C., A. Schiffauerova (2009) Who’s right, Marshall or Jacobs? The localization versus urbanization debate, Research Policy, 38, 318–337.
Paci R., Usai S. (2008) Agglomeration economies, spatial dependence and local industry growth, Revue d’Economie Industrielle, 123, 3, 87-109.
Dettori B., Marrocu E., Paci R. (2012) TFP, intangible assets and spatial dependence in the European regions, Regional Studies, 46, 10, 1401-1416.
Marrocu E., R. Paci, S. Usai (2013) Productivity growth in the Old and New Europe: the role of agglomeration externalities, Journal of Regional Science 53(3) 418–442
(L6) Creativity
Boschma, R.A., M. Fritsch (2009), Creative class and regional growth. Empirical evidence from seven European countries, Economic Geography, 85, 4, 391-423. (Intrroduction to the topic)
Marrocu E., Paci R. (2012) Education or Creativity: what matters most for economic performance?, Economic Geography, 88, 4, 369-401.
Marrocu E., Paci R. (2013) Regional development and creativity, International Regional Science Review, 36, 354-391.
(L7) Smart specialisation strategy and relatedness
Marrocu E., Paci R., Rigby D., Usai S. (2020) Smart Specialization Strategy: any relatedness between theory and practice?
Part 2. Spatial distribution of innovation activity
(L8) Introduction
Audretsch D., Feldman M. (2004), Knowledge Spillovers and the Geography of Innovation, in Henderson J.V. and J.F. Thisse (eds.) Handbook of Urban and Regional Economics.
Boschma R. (2005) Proximity and innovation. A critical assessment, Regional Studies, 39, 61–74.
Colombelli A., Foddi M., Paci R. (2011) The knowledge regions in the enlarged Europe, Working Paper CRENoS 2011/10. Published in Scientific regions, in Capello R. and Lenzi C. (editors) Territorial Patterns of Innovation. 2013. London: Routledge. 43-69.
(L9) Knowledge Production Function
Moreno R., Paci R., Usai S. (2006) Innovation clusters in the European regions, European Planning Studies ,14, 9, 1235-1263.
Moreno R., R. Paci, S. Usai (2005) Spatial spillovers and innovation activity in European regions, Environment and Planning A, 37, 10, 1793–1812.
(L10) Knowledge Flows
Paci R., Usai S. (2009) Knowledge Flows across European Regions, Annals of Regional Science, 43; p. 669-690
(L11) Proximity dimensions and innovation
Marrocu E., Paci R., Usai S. (2013) Proximity, Networking and Knowledge Production in Europe: what lessons for innovation policy?, Technological Forecasting and Social Change. 80, 8, 1484-1498.
Paci R., Marrocu E., Usai S. (2014) The complementary effects of proximity dimensions on knowledge spillovers, Spatial Economic Analysis. 9, 1, 9-30.

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