Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Barbara ERMINI
Lingua di erogazione: INGLESELessons taught in: ENGLISH
Laurea - [ET07] DIGITAL ECONOMICS AND BUSINESS First Cycle Degree (3 years) - [ET07] DIGITAL ECONOMICS AND BUSINESS
Dipartimento: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e SocialiDepartment: [040002] Dipartimento Scienze Economiche e Sociali
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2024-2025
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Opzionale
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 44
TipologiaType: D - A scelta dello studente
Settore disciplinareAcademic discipline: SECS-P/06 - ECONOMIA APPLICATA
Inglese
English
Conoscenze di base dei principi di economia e statistica
Basic knowledge of principles of economics and statistics
Il docente utilizzerà: lezioni frontali; attività laboratoriali; seminari.
The teacher will use: lectures; laboratory activities; seminars
Studentesse e studenti saranno in grado di comprendere e valutare criticamente le principali determinanti e le conseguenze delle politiche di innovazione con riguardo agli effetti sulla competitività di un dato settore e/o territorio e sulla sostenibilità dei processi economici.
Studentesse e studenti saranno inoltre in grado di produrre e analizzare evidenze empiriche utili a supportare le loro interpretazioni.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Studentesse e studenti sapranno utilizzare gli strumenti dell’analisi spaziale per: comprendere e rappresentare le dinamiche territoriali dell’innovazione e della struttura produttiva; elaborare reports sull’argomento; comprendere articoli scientifici e report d’analisi
Competenze trasversali.
Esercitazioni e discussioni in aula richiederanno a studentesse e studenti di rielaborare, secondo schemi unitari e integrati, i concetti acquisiti durante il corso stimolando le loro capacità di sintesi, di analisi critica e di autonomia di giudizio in modo da rafforzare le loro competenze generali e analitiche di apprendimento e le loro abilità sotto il profilo della comunicazione rispetto a chiarezza e lessico adeguato.
Le esercitazioni consolideranno le loro attitudini ad interagire e lavorare in gruppo.
Per le esercitazioni è previsto l’uso di software statistico-econometrico sicché studentesse e studenti avranno modo di accrescere le loro competenze informatiche.
Knowledge and Understanding.
Students will be able to understand and critically evaluate the main determinants and consequences of innovation policies with regard to the effects on the competitiveness of a given sector and/or territory and on the sustainability of economic processes.
Students will also be able to produce and analyze empirical evidence to support their interpretations.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
Students will be able to use the tools of spatial analysis to: understand and represent the territorial dynamics of innovation and production structure; develop reports on the above topics; understand scientific articles and analysis reports
Transversal Skills.
Labs and discussions in the classroom will require students to elaborate, according to unitary and integrated schemes, the concepts acquired during the course by stimulating their synthesis skills, critical analysis and judgement autonomy in order to strengthen their general and analytical learning skills and communication skills in relation to clarity and adequate vocabulary.
Labs will consolidate their ability to interact and work in groups.
For the labs, the use of statistical-econometric software is necessary so that students will have the opportunity to increase their computer skills.
1. Argomenti
Innovazione come fonte di competitività territoriale
Determinanti della diffusione e della creazione di innovazione spaziale:
- R & S e altri fattori interni ed esterni.
- l'importanza della vicinanza geografica (sia al l'interno che oltre le frontiere nazionali) nella diffusione delle conoscenze;
- il ruolo della composizione tecnologica tra le regioni nella diffusione delle conoscenze;
Analisi delle disparità territoriali nel mondo attraverso l'innovazione
2. Approfondimenti/ Esercitazioni
Analisi e rappresentazione dei processi degli squilibri regionali mediante uso di banche dati: indicatori di specializzazione/diversificazione produttiva; indicatori di capacità innovativa e creativa.
Introduzione alle tecniche di mappatura dei dati e tecniche di econometria spaziale per l’analisi degli effetti di dipendenza spaziale e eterogeneità spaziale
1. Topics
Innovation as a source of territorial competitivity
Determinants of spatial innovation diffusion and creation:
- R&D, and other internal and external factors.
- the importance of geographical proximity (both within and across national borders) in the diffusion of knowledge
- the role of similarity of the technological composition between regions in the diffusion of knowledge
The analysis of spatial inequalities across the world through innovation
2. Insights / Labs
Analysis and representation of the processes of regional imbalances through the use of databases: indicators of specialization/productive diversification; indicators of innovative and creative capacity.
Introduction to data mapping techniques and spatial econometrics techniques for the analysis of spatial dependence effects and spatial heterogeneity
L'esame consiste in una prova scritta e orale (opzionale).
Per studentesse e studenti con disabilità/invalidità o disturbo specifico di apprendimento (DSA), che abbiano fatto debita richiesta di supporto per affrontare lo specifico esame di profitto all’Info Point Disabilità/DSA dell’Ateneo, le modalità di esame saranno adattate alla luce di quanto previsto dalle linee guida di Ateneo (https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nel corso dell'esame, studenti e studentesse dovranno dimostrare di avere acquisito le conoscenze della materia di insegnamento, di saperne discutere criticamente e con linguaggio appropriato; di saper applicare le conoscenze acquisite per interpretare gli squilibri spaziali della distribuzione dell'innovazione.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Il voto verrà espresso in trentesimi. Studentesse e studenti supereranno l'esame se otterranno almeno 18. È prevista per prove d’esame particolarmente meritevoli l’assegnazione del massimo dei voti con lode (30 e lode).
Criteri di attribuzione del voto finale.
Un voto nella prova scritta superiore a 17/30 consente l'ammissione alla prova orale. Quest'ultimo potrebbe incrementare la valutazione precedente fino ad un massimo di 3/30. L'esame si supera con una votazione superiore a 17/30. Il voto massimo è 30/30 e lode.
Learning Evaluation Methods.
Written and (optionally) Oral Exam.
For students with disabilities or Specific Learning Disability (SLD) who have contacted the University Disability/SLD Info Point to request support for the specific curricular exam, please note that the way the exam is taken can be adapted in accordance with the University Guidelines.
(https://www.univpm.it/Entra/Accoglienza_diversamente_abili)
Learning Evaluation Criteria.
During the examination, students must demonstrate that they have acquired knowledge of the subject matter and are able to discuss it critically and in appropriate language; to apply the knowledge acquired in order to interpret spatial imbalances in the distribution of innovation.
Learning Measurement Criteria.
The mark will be expressed in 30/30. The student will pass the exam if the score at least 18/30. Excellent exams can be awarded of the highest marks with honors (30 e lode/30).
Final Mark Allocation Criteria.
A grade for the written exam higher than 17/30 allows the students to be admitted to the oral exam. The latter could increase the former evaluation with a maximum of 3/30. The exam is passed with a grade higher than 17/30. The maximum grade is 30/30 cum laude.
Articoli, rapporti statistici, slides e altro materiale suggerito in aula che saranno disponibili nella piattaforma e-learning di Ateneo.
Roberta Capello (2015) Regional Economics. Routledge. 978-1138855885 - Chapters 7-8-9
Balland, P. & D. Rigby (2017) The Geography of Complex Knowledge, Economic Geography, 93:1, 1-23.
Rigby, D.L. (2015) Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes, Regional Studies, 49:11, 1922-1937.
Kogler, D., Rigby, D. and Tucker, I. (2013) Mapping knowledge space and technological relatedness in U.S. cities, European Planning Studies 21, 1374–1391.
Articles, statistical reports, slides and other materials suggested in class will be available on the University’s e-learning platform.
Roberta Capello (2015) Regional Economics. Routledge. 978-1138855885 - Chapters 7-8-9
Balland, P. & D. Rigby (2017) The Geography of Complex Knowledge, Economic Geography, 93:1, 1-23.
Rigby, D.L. (2015) Technological Relatedness and Knowledge Space: Entry and Exit of US Cities from Patent Classes, Regional Studies, 49:11, 1922-1937.
Kogler, D., Rigby, D. and Tucker, I. (2013) Mapping knowledge space and technological relatedness in U.S. cities, European Planning Studies 21, 1374–1391.
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2024-2025
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427