EXPLAINING TFP AT FIRM LEVEL IN ITALY. DOES LOCATION MATTER?

This study analyses how firms' internal variables and regional factors affect Total Factor Productivity (TFP) of Italian manufacturing firms. Due to the hierarchical structure of our data, we employ a multilevel model that allows for a clear distinction between firm and region-specific effects. Results refer to 2004-2006 and show, as expected, the importance of firm-specific determinants of TFP. At the same time, they indicate that location matters, in the sense that the context where firms operate plays a crucial role in determining the level of TFP. In more detail, we find that the regional endowment of infrastructure, the efficiency of local administration and the investments in R&D exert a positive effect on firms' performance. We also argue that regional gaps in the endowment of these factors help to understand the dualistic nature of the Italian economy, where a wealthy North coexists with a less developed South.Manufacturing Firms, Total Factor Productivity, Italian Regional Divide, Multilevel Models

Firm heterogeneity in productivity across Europe. What explains what?

This paper analyses the TFP heterogeneity of a sample of manufacturing firms operating in seven EU countries (Austria, France, Germany, Hungary, Italy, Spain and UK). TFP data refer to 2008. The empirical setting is based on the multilevel modelling which provides two main results. Firstly, we show that TFP heterogeneity is largely due to firm-specific features (85% of TFP variability in the empty-model). Interestingly, we find that some key-drivers of TFP (size, family-management, group membership, innovations and human capital) influence heterogeneity in productivity with the expect sign, but do not, on the whole, absorb much of firm-TFP variance, implying that differences in productivity are due to sizable yet unobservable firm characteristics. Secondly, as far the role of localization is concerned, we demonstrate that country-effect is more influential than region-effect in explaining individual productivity. Net of the country-effect, the localisation in different European regions explains about 5% of TFP firm heterogeneity. When considering the case of three individual countries (France, Italy and Spain), location in different regions explains 5.3% of TFP heterogeneity in Italy, while this proportion is lower (3.6%) in France and higher (9.9%) in Spain

Realism And Fantasy In Motion Pictures: Transportation Under Debate

Transportation is commonly presented in the context of realistic narratives. An important facet of transportation, which means being absorbed into the written narrative flow of a story, relies on its capacity to influence individuals’ beliefs. This research examines whether (i) the effects of transportation is replicable with movies; (ii) an individual difference, such as fantasy proneness, shapes the relationship between the realism of the movie and the transportation level of the individual. Two studies show that (a) movies have an impact on individuals’ transportation; (b) realistic movies have a greater impact on transportation than fantastic movies; (c) fantasy proneness increases the level of transportation; (d) transported individuals better evaluate movies

Sulla dinamica della produttività totale dei fattori in Italia. Un’analisi settoriale

L’obiettivo di questo lavoro è di analizzare, utilizzando dati di impresa, il rallentamento della produttività osservato in Italia a partire dagli anni ‘90. L’idea è di verificare se nel periodo 1996-2005 l’andamento della produttività aggregata è imputabile a un rallentamento generalizzato, oppure se è riconducibile a specifici settori. I principali risultati sono tre. In primo luogo, si mostra che l’andamento della produttività del lavoro è sempre spiegato dalla produttività totale dei fattori. Inoltre, si evidenziano dinamiche differenti nei livelli della produttività settoriale e una forte dipendenza della produttività aggregata da quella osservata in alcuni specifici settori. In particolare, i comparti della carta e della chimica spiegano gran parte del declino che si è osservato nel settore manifatturiero fino al 2002-2003. La terza conclusione riguarda il contributo alla crescita dovuto al riposizionamento delle imprese nel mercato. Nella fase della riduzione della produttività (1996-2003), questo contributo è elevato e tale da aver impedito una crisi di dimensioni maggiori, mentre è marginale nella fase della ripresa, quando, al contrario, la performance del settore è legata ad un incremento generalizzato della produttività delle impreseProduttività del lavoro, TPF, Settore Manifatturiero, Effetto riallocazione

Explaining how algorithms work reduces consumers' concerns regarding the collection of personal data and promotes AI technology adoption

Consumers' concerns about how companies gather and use their personal data can impede the widespread adoption of artificial intelligence (AI) technologies. This study demonstrates that mechanistic explanations of AI algorithms can inhibit such data collection concerns. Four independent online experiments show a negative effect of detailed mechanistic explanations on data collection concerns (Studies 1a and 1b), as well as mediating influences of a subjective understanding of how AI algorithms work (Study 2) and increased the likelihood to adopt AI technologies after data collection concerns have been mitigated (Study 3). These findings contribute to research on consumer privacy concerns and the adoption of AI technologies, by identifying (1) a new inhibitor of data collection concerns, namely, mechanistic explanations of AI algorithms; (2) the psychological mechanisms underlying mechanist explanation effects; and (3) how diminished data collection concerns promote AI technology adoption. These insights can help companies design more effective communication strategies that reduce the perceived opacity of AI algorithms, reassure consumers, and encourage their adoption of AI technologies

Fueling go to market: ripensare il «retailing» dei carburanti nell’era della digital transformation

La distribuzione dei carburanti è stata sottoposta di recente a cambiamenti mai sperimentati in passato. Sharing economy, diffusione di sistemi di alimentazione delle auto alternativi, pressioni per la riduzione delle emissioni di gas serra hanno contribuito a far assumere all’industry del fuel un’immagine negativa. È forse questa una delle determinati che sta spingendo molti operatori del settore a dismettere progressivamente la rete distributiva proprietaria posizionandosi sostanzialmente a monte della supply chain. Lo scenario che ne è emerso si qualifica per la proliferazione di marche, spesso poco note, combinate ad una proposta di servizi sempre più concentrata sui servizi core. L’obiettivo della ricerca si inserisce in questo contesto per analizzare i driver che influenzano il consumatore nella scelta del distributore di carburante. Il lavoro, facendo leva su una metodologia di indagine qualitativa, identifica alcune interessanti vie di potenziamento della value proposition mutuate dagli studi su retailing e customer experience management. Il paper presenta ed analizza i fattori che influenzano il consumatore nella scelta del distributore offrendo, al tempo stesso, una panoramica dettagliata sulle motivazioni che guidano le preferenze della domanda per i servizi di distribuzione del fuel. Un’interessante opportunità di sviluppo di nuovi concpet distributivi fondati sulla considerazione della customer experience, la necessità di adottare nuove metriche di performance per la misurazione del successo delle azioni intraprese e una rilevante attenzione della domanda alle cosiddette amenities distributive, con particolare riferimento a quelle tecnologiche, rappresentano le conclusioni più rilevanti della ricerca

Firm heterogeneity in productivity across Europe. What explains what?

This paper analyses the TFP heterogeneity of a sample of manufacturing firms operating in seven EU countries (Austria, France, Germany, Hungary, Italy, Spain and UK). TFP data refer to 2008. The empirical setting is based on the multilevel modelling which provides two main results. Firstly, we show that TFP heterogeneity is largely due to firm-specific features (85% of TFP variability in the empty-model). Interestingly, we find that some key-drivers of TFP (size, family-management, group membership, innovations and human capital) influence heterogeneity in productivity with the expect sign, but do not, on the whole, absorb much of firm-TFP variance, implying that differences in productivity are due to sizable yet unobservable firm characteristics. Secondly, as far the role of localization is concerned, we demonstrate that country-effect is more influential than region-effect in explaining individual productivity. Net of the country-effect, the localisation in different European regions explains about 5% of TFP firm heterogeneity. When considering the case of three individual countries (France, Italy and Spain), location in different regions explains 4.7% of TFP heterogeneity in Italy, while this proportion is lower (2.9%) in France and higher (7.6%) in Spain

Explaining TFP at firm level in Italy. Does location matter?

This study analyses how firms' internal variables and regional factors affect Total Factor Productivity (TFP) of Italian manufacturing firms. Due to the hierarchical structure of our data, we employ a multilevel model that allows for a clear distinction between firm and region-specific effects. Results refer to 2004-2006 and show, as expected, the importance of firm-specific determinants of TFP. At the same time, they indicate that location matters, in the sense that the context where firms operate plays a crucial role in determining the level of TFP. In more detail, we find that the regional endowment of infrastructure, the efficiency of local administration and the investments in R&D exert a positive effect on firms' performance. We also argue that regional gaps in the endowment of these factors help to understand the dualistic nature of the Italian economy, where a wealthy North coexists with a less developed South

Firm heterogeneity in TFP, sectoral innovation and geography. Evidence from Italy

Sectoral and territorial specificities affect the firm’s capabilities of being productive. While there is a wide consensus on this, a quantitative measure of the these effects has been lacking. To this end, we combine a dataset of Italian firms with some meso regional and sectoral variables and apply a cross-classified model that allows for a clear distinction between firm, region-specific and sector-specific effects. After observing a marked TFP heterogeneity across firms, the paper addresses the issue of understanding how much differences in firms’ productivity depend on regional localisation and sector specificities. Results refer to 2004-2006 and are threefold. Firstly, they confirm that the main source of firm variety is mostly due to differences revealed at individual level. Secondly, we find that sector is more important than location in explaining firms’ TFP. Lastly, the results show that firm TFP increases when it belongs to more innovative sectors. Similarly, companies get benefits from belonging to sectors where there is a high proportion of firms using R&D public support and a high propensity to collaborate in innovative projects

Il mercato degli smart object: un’analisi qualitativa delle barriere all’adozione

Il mercato dell’Internet of Things (IoT) ha un enorme potenziale di crescita al quale, però, non corrisponde un’adeguata diffusione degli smart object tra i consumatori. Dall’analisi della letteratura un gap di potenziale in larga misura dovuto alla presenza di barriere all’adozione da parte dei consumatori. Gli studi condotti fino ad oggi focalizzati sugli smart object, però, non sono molti. L’obiettivo di questo lavoro è quello di identificare, adottando un metodo qualitativo, le barriere all’adozione degli smart object andando oltre quanto già noto si sul processo di adozione in generale e dei device IoT in particolare. Il contributo, quindi, partendo dall’esame delle barriere già identificate dalla letteratura, ne propone di nuove emerse da un’analisi centrata nel contesto degli smart object. Dal punto di vista manageriale, invece, il lavoro offre una panoramica dettagliata delle dimensioni che ostacolano la diffusione degli smart object in modo da consentire ad imprese e decision maker di abbatterle o aggirarle così da trasformare un mercato potenziale in mercato reale. L’analisi qualitativa ha fatto emergere 9 categorie di barriere: 5 confermate dalla letteratura precedente (valore percepito, prezzo percepito, non originalità, preoccupazioni per la privacy e autoefficacia), 3 nuove (rischiosità dell’acquisto, esternalità negative e knowledge) combinate ad una categoria residuale contenente diverse motivazioni non frequentemente citate dai rispondenti. Il lavoro, dopo aver analizzato brevemente la letteratura prodotta, soprattutto di recente, propone una panoramica dei principali risultati emersi per poi concentrarsi sulla discussione delle implicazioni di ricerca e manageriali