Additive Manufacturing (AM) can potentially impact every activity of a firm’s Value Chain. Hence, it can affect internationalization strategies of multinational enterprises and by extension Global Value Chains (GVCs). However, since no data about its adoption is yet available, the majority of academics could explore this phenomenon only qualitatively. This work, in the first part, identifies a reliable proxy for AM adoption – i.e. Imports of AM products (Caselli & Coleman, 2001) and its respective determinants. Afterwards, in the second part, this proxy is resorted to explore the relationship between GVC participation and AM adoption. In summary, this dissertation is articulated as follows: i) identification of AM adoption determinants; ii) analysis of GVC participation in terms of potential determinants and impacts of AM. An empirical approach is used to explore and test the aforementioned topics. In particular, for the former we deploy a 214 country- level regression analysis from 1996 to 2015. However, for the latter we have to deliver a 62 country-level analysis in the years from 2000 to 2011, using two Trade in Value Added (TiVA) measures of GVC participation – Domestic Value Added in Exports as a Share of a Country’s Exports and Share of Re-Exported Inputs on Total Imported Inputs, given that data was available only with respect to such a more limited number of countries and years. One would expect that the results of such an analysis would support the literature claiming that AM fosters a decreasing participation in GVC. However, first explorations show that the two GVC metrics provides contrasting results. This outcome is maybe attributable to mechanical effects, caused by the use of trade metrics on both sides of the regression model. Therefore, deploying other proxies to test the effects of AM on GVCs is needed and will be the object of a further study.
Ogni attività della catena del valore di una azienda può essere potenzialmente influenzata dalle Tecnologie Additive. Questo può avere un impatto sulle scelte di internazionalizzazione delle multinazionali, e di riflesso sulle Catene Globali del Valore. Tuttavia la maggior parte degli accademici si è approcciata al fenomeno soltanto in maniera qualitativa, poiché i dati relativi all'adozione di questa tecnologia non sono ancora disponibili. Nella prima parte di questo lavoro abbiamo individuato un indicatore per stimare l'adozione di tecnologie additive, della quale abbiamo identificato anche i fattori determinanti (Caselli & Coleman, 2001). Successivamente, nella seconda parte, questo indicatore viene impiegato nell’analisi del rapporto fra la partecipazione di un paese alle Catene Globali del Valore e l’adozione di Tecnologie Additive. In sintesi questa tesi è articolata come segue: i) identificazione dei determinanti di adozione di Tecnologie Additive; ii) analisi della partecipazione alle Catene Globali del Valore, con particolare attenzione ai fattori determinanti ed all’impatto delle tecnologie additive. Entrambi gli argomenti vengono analizzati attraverso un approccio empirico. Nello specifico, per il primo utilizziamo un modello di regressione su un panel di dati relativi a 214 paesi, in un arco temporale che va dal 1996 al 2015. Nel secondo dobbiamo invece utilizzare un’analisi su 62 paesi, nel periodo compreso tra il 2000 ed il 2011, poiché le misure di partecipazione alle Catene Globali del Valore (Valore Aggiunto Domestico Esportato sul Totale delle Esportazioni e Percentuale di Prodotti Intermedi Riesportata sul Totale delle Importazioni), forniteci dall’ Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE), sono disponibili solamente per questo arco temporale e per questi paesi. Ci si aspetterebbe che le Tecnologie Additive riducano la partecipazione alle Catene Globali del Valore di chi le adotta, tuttavia le due misure dell’OCSE forniscono interpretazioni contrastanti. Probabilmente questo risultato è imputabile ad effetti meccanici, causati dall’utilizzo di misure di commercio sia come variabile dipendente sia come variabile indipendente. Pertanto l’utilizzo di altre tipologie di indicatori di adozione, per l’analisi di partecipazione alle Catene Globali del Valore, sarà oggetto di ulteriori studi.
Additive manufacturing. Adopters and how their participation in the global value chain changes
BUONAFEDE, FILIPPO
2016/2017
Abstract
Additive Manufacturing (AM) can potentially impact every activity of a firm’s Value Chain. Hence, it can affect internationalization strategies of multinational enterprises and by extension Global Value Chains (GVCs). However, since no data about its adoption is yet available, the majority of academics could explore this phenomenon only qualitatively. This work, in the first part, identifies a reliable proxy for AM adoption – i.e. Imports of AM products (Caselli & Coleman, 2001) and its respective determinants. Afterwards, in the second part, this proxy is resorted to explore the relationship between GVC participation and AM adoption. In summary, this dissertation is articulated as follows: i) identification of AM adoption determinants; ii) analysis of GVC participation in terms of potential determinants and impacts of AM. An empirical approach is used to explore and test the aforementioned topics. In particular, for the former we deploy a 214 country- level regression analysis from 1996 to 2015. However, for the latter we have to deliver a 62 country-level analysis in the years from 2000 to 2011, using two Trade in Value Added (TiVA) measures of GVC participation – Domestic Value Added in Exports as a Share of a Country’s Exports and Share of Re-Exported Inputs on Total Imported Inputs, given that data was available only with respect to such a more limited number of countries and years. One would expect that the results of such an analysis would support the literature claiming that AM fosters a decreasing participation in GVC. However, first explorations show that the two GVC metrics provides contrasting results. This outcome is maybe attributable to mechanical effects, caused by the use of trade metrics on both sides of the regression model. Therefore, deploying other proxies to test the effects of AM on GVCs is needed and will be the object of a further study.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
2017_12_Buonafede.PDF
accessibile in internet per tutti
Descrizione: Testo della Tesi
Dimensione
7.18 MB
Formato
Adobe PDF
|
7.18 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/10589/137020