An empirical analysis of EU Framework Programmes financing HTEVs in the drone industry

In this thesis, we focus on the European Framework Programme for Research and Technological Development to finance High Tech Entrepreneurial Ventures to investigates firms characteristics that are associated to the funds’ assignment process. The study will focus on the Drones industry, which represents a suitable setting for our investigation, provided that it belongs to the latest generation technologies has a fast-developing environment; it is significant in terms of market value and growth rates. Also, the vast diversity of applications in different fields makes it possible to achieve a greater generalization of the research’s outcomes. The study is developed in two layers, firstly a census of all the drone-related projects that participated in FP of the last two decades and won the tender has been made. All the characteristics of these projects were carefully tabulated and then analyzed, intending to describe the winning projects’ population. The second part of our dissertation concerns the development of an econometric model, shifting the focus to the company level instead of the projects level. The model was built to find evidence of the influence of the variables that play a role in the assignment of funds. With our analysis, we can define some guidelines concerning the variables that differentiate the FP’s winning companies from all the others. Generally, resulted that quite new organizations and well-established companies are the ones that have succeeded in obtaining the tender. Among the other findings, the other interesting one regards the specialization advantage owned by firms that focus on narrower fields. Our work offers many possibilities for future research, as to be generalized to other industries, or it could be integrated in the future with data related to the companies that participated in the calls but that has not obtained the grant, on which we do not have the visibility at this moment. This could bring additional value and confirmation to our results.

Durante gli ultimi decenni, è emerso come l’intervento dei governi e dei policymakers sia sempre più fondamentale nel finanziare l’innovazione e le High Tech Entrepreneurial Ventures. Tra tutti gli strumenti che i policymakers hanno a disposizione, ci siamo focalizzati sugli European Framework Programme for Research and Tecnological Development. La letteratura esistente non fornisce informazioni che riguardino le variabili che influenzano le dinamiche dell’assegnazione dei fondi. Lo studio si focalizzerà sull’ industria dei Droni, che è risultata la più adatta ad essere presa come soggetto di studio dato che concerne una delle tecnologie di ultima generazione, è caratterizzata da un contesto in via di sviluppo, è significativa in termini di market value e growth rates. Inoltre, la vasta eterogeneità di applicazioni in ambiti differenti, rende possibile poter raggiungere una buona generalizzazione dei risultati ottenuti. Abbiamo redatto un censimento di tutti i progetti relativi a Droni che avessero partecipato a un Framework Programme nell’ultimo ventennio e avessero ottenuto un finanziamento. Tutte le caratteristiche relative ai progetti sono state accuratamente tabulate e poi analizzate al fine di descrivere e esplicitare le loro caratteristiche. La seconda parte della nostra dissertation riguarda la costruzione di un modello econometrico, spostando il focus a livello dell’azienda, piuttosto che a livello del progetto in sé. Il modello ha il fine di evidenziare l’influenza che delle variabili hanno nel processo di assegnazione dei fondi. Siamo in grado di definire delle linee guida circa le variabili che differenziano le aziende vincitrici dei bandi. Abbiamo evidenza di come le aziende appena nate e quelle grandi e ben stabilite, siano quelle che hanno ottenuti i finanziamenti. Tra le altre evidenze ottenute, di particolare interesse troviamo il vantaggio di essere specializzati e operare in pochi campi differenti. Il nostro lavoro offre molte possibilità per la ricerca futura, potrebbe essere generalizzato ad altre industrie, oppure potranno essere integrati i dati delle aziende che hanno partecipato ai FP, senza però ottenere il bando. Questo potrebbe portare ulteriore validità ai nostri risultati.