Prossimità geografica e apprendimento dai rivali: un modello ad agenti

Il contributo, partendo dalle evidenze empiriche raccolte dagli autori in una precedente ricerca sulle imprese del cluster delle macchine automatiche, si concentrano sull’apprendimento delle imprese dai propri rivali e attraverso un modello di simulazione ad agenti analizzano il ruolo che la prossimità ai rivali può avere per lo sviluppo delle conoscenze delle imprese. Solo assumendo la razionalità limitata degli attori, le imprese dei cluster mostrano, rispetto alle imprese isolate, abilità superiori nello sviluppo delle conoscenze, come effetto dell’interazione con i rivali resa possibile dalla prossimità geografica. Imprese più grandi e strutturate potrebbero quindi ottenere analoghi benefici, indipendentemente dalla prossimità geografica con il rivali, grazie ad esempio ad un più sofisticato sistema di intelligence e ad una superiore capacità di raccordarsi con i centri di sviluppo delle conoscenze. D’altro canto il contributo modellizzando la rivalità delle imprese diversamente distribuite nello spazio geografico dimostra come questa dimensione sociale di confronto sia sufficiente a generare risultati superiori nell’apprendimento delle imprese aggregate nella misura in cui queste abbiano evidenti limitazioni cognitive e attenzionali.