The impact of regional development policies on socio-economic development and sustainability transition

This dissertation investigates the impact of regional development policies, constituting regulatory frameworks aiming to promote local socio-economic development. In particular, I focus on the study of the European Cohesion Policy, as it represents a cornerstone among place-based policies implemented at European Union (EU) level. Although it was originally conceived as a fiscal equalization instrument, pointing to activate economic convergence through a catching up mechanism between more advanced and less developed regions, the EU Cohesion Policy has recently undergone through relevant reforms that have progressively enlarged its scope. For instance, the available budget has significantly increased, more than tripling between the timeframe 1994-1999 and the most recent programming period (2014- 2020). Furthermore, new programmes of financial supports have been introduced to properly address additional development axes including climate change, competitiveness of small medium enterprises, digitalization and social inclusion. Due to this profound transformation, new empirical evidence on the effect recently generated by the EU Cohesion Policy is required to support policy makers to better understand the impact of this renewed regulatory framework, and carefully design corrective actions, further contributing to local development. Against this background, my thesis is composed by three research papers that aim to assess the impact of the EU Cohesion Policy across different priority investment areas. Through the integration of heterogeneous sources of data and the application of state of the art statistical analyses, this work contributes to show the effect of EU Cohesion policy at the intersection of the social, economic, environmental and innovation dimensions. More specifically in Paper I, I analyse the socio-economic impact of Structural and Cohesion Funds (SCFs) that represent the main financial instrument employed by the EU Cohesion Policy to boost local development across EU regions. In particular, I investigate the short and medium-long term effect generated by these funds across the different sectors in which they are allocated. In this way, I aim to fill a relevant gap of extant literature that have mainly focused on the aggregate amount of SCFs, without deploying their impact across the recipient sectors. Through the application of a generalized propensity score matching model with a continuous treatment and spatial panel models based on geographical and technological proximity matrices over the time frame 2007-2014, I show that the energy, research and development and transportation sectors significantly contribute to economic growth with persistent effects in a medium-long term perspective. Conversely, competing behaviours arise for the environment sector, where SCFs have a slightly negative immediate impact on GDP per capita, complemented by positive effects at different time lags. Furthermore, I show that the transportation sector, that accounts for the largest portion of the EU budget over the analysed time frame, produces the highest spillovers, thus contributing to the local growth also of close regions from a geographical and technological perspective. Since SCFs in the human resources sector raise GDP per capita and activate positive spillovers, policy makers may consider to increase the size of funds devoted to this sector, as it received only 1% of the overall EU capital. As a final step, I discuss the geographical distribution of SCFs spillovers across EU regions to support policy makers in the identification of areas mostly contributing to cross fertilisation of other member states economies. Overall, I show that the highest spillovers are generated by provinces in Belgium, while at national level, Belgium, Germany, the Netherlands and UK produce the highest aggregate spillovers. When I consider the portion of spillovers cross cutting national boundaries, I show that UK retains the largest portion of positive spillovers within country (almost 90%). On the other hand, Austria, Belgium, France, Germany and the Netherlands generate large spillovers absorbed by NUTS-2 in other countries, with only a percentage between 13% and 38% that is confined within national boundaries. Paper II analyses some limitations of the current criterion implemented by the European Commission (EC) to allocate the largest portion of SCFs, devoted to the so-called "less developed regions", that are territories with a GDP per capita below the 75% of EU average. In particular, I focus on two potential pitfalls of the mechanism through which EU regions receive SCFs, investigating whether the current approach may lead to a delayed entrance into or a premature exit from the less developed status. More specifically, I first study whether the current SCFs allocation criterion risks to not promptly identify territories with a fragile economy, thus preventing a timely access to the less developed status for regions that require additional financial support. Second, I analyse whether this criterion risks to phase out from the less developed status, regions that have not activated a mechanism of endogenous self- sustaining growth, yet. I address this research objective analysing the consequences on SCFs allocation associated with the EU major enlargement occurred as of 1st May 2004, when 10 countries joined the EU as new member states. Due to the economic backwardness of new member states characterized by a GDP per capita ranging between 25% and 75% of EU average, such event represented an exogenous shock in the treatment assignment with respect to the local development level. In particular, I identify two different groups of regions potentially penalized in terms of received SCFs as a consequence of the EU enlargement. The former (Not treated again (NTA) regions) encompasses EU-15 regions that were not classified in the group of less developed regions both in the programming period 2007-2013 and 2014- 2020, but that would have been likely to receive the less developed status in absence of the EU enlargement (based on the pre-enlargement benchmark represented by the 75% of EU-15 average GDP per capita). The latter (Lost treatment (LT) regions) includes NUTS-2 that lost the status of less developed regions for the timeframe 2014- 2020, but that would have been likely to receive the less developed status in absence of the EU enlargement (based on the pre-enlargement benchmark represented by the 75% of EU-15 average GDP per capita). The application of state of the art Synthetic Control Methods and Difference in Differences approaches at different levels of geographical scale provides evidence of a strong economic penalization of NTA regions subject to a significantly lower GDP per capita growth between -10.5% and -5.7%. Conversely, LT regions did not experience significantly lower economic growth. This might be due to the fact that such regions received a "safety net", a financial cushion that guaranteed them to obtain at least two-thirds of the budget received in the previous programming period. Paper III studies the impact of different combinations of policy instruments adopted at EU level in order to foster the sustainability transition. In particular, I consider SCFs and H2020 funds as main examples of technology push policies, since they represent the most relevant instruments adopted by the EC to tackle climate change. Furthermore, I take into account the European Union Emissions Trading System (EU ETS) as an example of demand pull policy instrument, since it covers more than 45% of overall GHG emissions at EU level. Through the application of a dynamic two ways fixed effects (TWFE) panel event study, I show that the EU ETS has a positive impact on innovation performances of firms in the manufacturing sector, contributing to raise patents applications between 0.4% and 0.5% during the period 2013-2020 (Phase III). Conversely, the effect generated by this demand pull policy instrument is not significant over the previous two phases (2005-2007 and 2008-2012) and when I consider either the energy sector, or firms across all economic sectors. Such empirical evidence suggests that the effectiveness of demand pull policy instruments depends both on policy stringency and on market conditions that may affect the extent to which firms can avoid to fully internalize the carbon price in their investment decisions. Indeed, the effect of EU ETS is stronger during Phase III, characterized by a higher carbon price, auctioned rather than free allocated allowances and stronger environmental certificates withdrawal, thus providing more intense signals and incentives in favour of the decarbonization process. Furthermore, the impact is significant only for the manufacturing sector, that cannot easily implement the cost-pass through mechanism, differently from the energy sector. On the other hand, when I consider the policy mix, SCFs and H2020 allocated to environmental innovation projects do not automatically imply better green innovation performances, as such funds contribute to generate additional benefits with respect to the EU ETS policy only for the energy sector. In particular, SCFs and H2020 increase patents applications in the energy sector between 1.4% and 2.1%, with a reduction of CO2 emissions in the range 0.7%-0.8%. This result points to the fact that in case firms can adopt alternative strategies to reduce the impact of the carbon price in their business activities, technology push instruments represent effective complementary measures with respect to demand pull policies, improving the environmental performances of the underlying firms. This may be due to the fact that such firms perceive the commitment of relevant international institutions on the environmental transition, becoming more willing to invest in clean technologies to show their commitment towards community and stakeholders expectations. Finally, I analyse the mechanism explaining why a properly designed policy mix based on the combination of demand pull and technology push instruments may generate additional environmental innovation at firm level. In this direction, I show that SCFs and H2020 do not crowd out investors, but catalyze capital, activating additional research and development activities, contributing to raise patents applications and decrease CO2 emissions. Overall, this thesis contributes to the debate on the effectiveness of the EU Cohesion Policy, providing robust empirical evidence with respect to several significant aspects of this regulatory framework. First, disentangling the impact of SCFs across different sectors and showing the geographical distribution of associated spillovers, I support policy makers in the identification of a more effective allocation of the EU budget across sectors and territories, in order to maximize the potential local development. Understanding the economic multiplier associated with investments targeting different sectors is of utmost relevance in the current policy agenda, considering that the main strategy implemented by national and international governments to deal with the economic and financial crisis triggered by the COVID-19 pandemic relies on the design of different packages of financial support and fiscal stimulus. Second, I quantify the impact of receiving an amount of SCFs not aligned with respect to the local development of EU regions. In this way, I empirically show some of the pitfalls of the current criterion used to allocate the largest portion of SCFs. Such evidence may fuel the discussion about the need to carefully refine this indicator that should provide a more representative and accurate overview of territories characterized by a fragile economy. Adjustments and improvements in a correct identification of the less developed regions may significantly improve the process of economic convergence that still constitutes one of the main pillars of the EU Cohesion Policy. Third, I highlight how alternative policy instruments contribute to environmental innovation, filling a significant gap in the literature on the policy mix, mainly characterized by theoretical contributions or empirical analyses focusing on single policy interventions. In this way, I support policy makers to identify market conditions that may affect the impact of specific regulatory instruments and that may require more complex combinations of policy measures to produce the desired outcome. Such evidence can be used by regulators to further refine and fine tune extant policy frame- works in order to achieve the established environmental targets, limiting wastes in the usage of available resources. Although my strongest effort to implement methodologically grounded research, some limitations still affect my work and may open future research opportunities and discussion. First, I mainly focus on the complete ex-post assessment of the analysed regional development policies. Despite the usefulness of robust empirical evidence on the main effects generated by policy measures to design timely corrective actions, policy makers are currently interested also in ex-ante evaluations of the impact of their decisions. As a consequence, state of the art machine learning and deep learning techniques may be used in future research works to forecast the effects of alternative policy measures and design interventions minimizing the misuse of resources. Second, the majority of my analyses is conducted at EU level and considers heterogeneous sectors. More vertical analyses on specific countries or sectors may provide additional insight on the factors that may influence the impact of the EU Cohesion Policy in a specific context or sector. Properly addressing such limitations in future research studies, may allow to generate additional value and empirical evidence in support of a proper design and implementation of regional development policies.

Questa tesi indaga l'impatto delle politiche di sviluppo regionale, che costituiscono quadri normativi volti a promuovere lo sviluppo socio-economico locale. In particolare, analizzo la Politica di coesione europea, in quanto rappresenta un caposaldo tra le politiche place-based attuate a livello di Unione Europea (UE). Sebbene originariamente concepita come uno strumento di equità fiscale, volta ad attivare la convergenza economica tra le regioni più avanzate e quelle meno sviluppate, la Politica di coesione dell'UE è stata recentemente oggetto di importanti riforme che ne hanno progressivamente ampliato gli obiettivi. Ad esempio, il bilancio disponibile è notevolmente aumentato, più che triplicando tra il periodo 1994-1999 e il periodo di programmazione più recente (2014-2020). Inoltre, sono stati introdotti nuovi programmi di sostegno finanziario per affrontare adeguatamente ulteriori assi di sviluppo tra cui il cambiamento climatico, la competitività delle piccole e medie imprese, la digitalizzazione e l'inclusione sociale. A causa di questa profonda trasformazione, sono necessarie nuove analisi empiriche sull'effetto recentemente generato dalla politica di coesione dell'UE per supportare i decisori politici a comprendere meglio l'impatto di questo quadro normativo rinnovato e progettare attentamente azioni correttive. In questo contesto, la mia tesi è composta da tre articoli di ricerca che mirano a valutare l'impatto dell'UE in diverse aree di investimento. Attraverso l'integrazione di fonti eterogenee di dati e l'applicazione di analisi statistiche robuste, questo lavoro contribuisce a mostrare l'effetto della politica di coesione dell'UE all'intersezione delle dimensioni sociale, economica, ambientale e dell'innovazione. Più specificamente, nel Paper I, analizzo l'impatto socio-economico dei Fondi strutturali e di coesione (FSC) che rappresentano il principale strumento finanziario utilizzato dalla politica di coesione dell'UE per promuovere lo sviluppo locale nelle regioni dell'UE. In particolare, indago l'effetto di breve e medio-lungo termine generato da questi fondi nei diversi settori in cui sono allocati. In questo modo, intendo colmare una lacuna rilevante della letteratura esistente che si è concentrata principalmente sull’ impatto aggregato dei FSC, senza indagare il loro impatto tra i diversi settori target. Attraverso l'applicazione di un modello di propensity score matching generalizzato con un trattamento continuo e modelli panel spaziali basati su matrici di prossimità geografica e tecnologica nel periodo 2007-2014, dimostro che i settori dell'energia, della ricerca e sviluppo e dei trasporti contribuiscono in modo significativo alla crescita economica con effetti persistenti in una prospettiva di medio-lungo termine. Al contrario, si verificano impatti eterogenei per il settore dell'ambiente, dove i FSC hanno un impatto immediato leggermente negativo sul PIL pro capite, integrato da effetti positivi a diversi intervalli di tempo. Inoltre, mostro che il settore dei trasporti, che assorbe la quota maggiore del bilancio dell'UE nell'arco di tempo analizzato, produce le ricadute più elevate, contribuendo così alla crescita locale anche di regioni vicine dal punto di vista geografico e tecnologico. Poiché i FSC nel settore delle risorse umane aumentano il PIL pro capite e attivano spillover positivi, i decisori politici potrebbero considerare di aumentare la dimensione dei fondi destinati a questo settore che ha ricevuto soltanto l'1% del capitale complessivo dell'UE. Inoltre, discuto la distribuzione geografica degli spillover dei FSC nelle regioni dell'UE per supportare i decisori politici nell'identificazione delle aree che contribuiscono maggiormente alla crescita delle economie degli altri Stati membri. Complessivamente, mostro che i maggiori spillover sono generati dalle province in Belgio, mentre a livello nazionale, Belgio, Germania, Paesi Bassi e Regno Unito producono i maggiori spillover aggregati. Quando considero la porzione di spillover che attraversano i confini nazionali, mostro che il Regno Unito conserva la maggior parte di spillover positivi all'interno del paese (quasi il 90%). Austria, Belgio, Francia, Germania e Paesi Bassi, invece, generano grandi spillover assorbiti da NUTS-2 in altri paesi, con una percentuale compresa tra il 13% e il 38% confinata all'interno dei confini nazionali. Il Paper II analizza alcuni limiti dell'attuale criterio adottato dalla Commissione Europea (CE) per allocare la quota maggiore di FSC, destinata alle cosiddette "regioni meno sviluppate", ovvero territori con un PIL pro capite inferiore al 75% del media UE. In particolare, mi concentro su due potenziali insidie del meccanismo attraverso cui le regioni dell'UE ricevono i FSC, indagando se l'approccio attuale possa portare ad un ingresso ritardato o ad un'uscita prematura dallo stato di regioni meno sviluppate. In particolare, studio se l'attuale criterio di assegnazione dei FSC rischi di non identificare tempestivamente i territori con un'economia fragile, impedendo così un accesso immediato allo stato di regioni meno sviluppate per i territori che richiedono un sostegno finanziario aggiuntivo. In secondo luogo, analizzo se questo criterio rischi di far uscire dallo stato di regioni meno sviluppate, territori che non hanno ancora attivato un meccanismo di crescita endogena autosufficiente. Affronto questo obiettivo di ricerca analizzando le conseguenze sull'assegnazione dei FSC associate all’espansione dell'UE avvenuta nel 1° maggio 2004, quando 10 paesi hanno aderito all'UE come nuovi stati membri. A causa dell'arretratezza economica dei nuovi Stati membri caratterizzati da un PIL pro capite compreso tra il 25% e il 75% della media UE, tale evento ha rappresentato uno shock esogeno nell'assegnazione dei FSC rispetto al livello di sviluppo locale. In particolare, identifico due diversi gruppi di regioni potenzialmente penalizzate in termini di FSC ricevuti a seguito dell'allargamento dell'UE. Le prime (regioni non trattate nuovamente (NTA)) comprendono le regioni dell'UE-15 che non erano classificate nel gruppo delle regioni meno sviluppate sia nel periodo di programmazione 2007-2013 che 2014-2020, ma che avrebbero probabilmente ricevuto lo stato di regioni meno sviluppate in assenza dell'allargamento dell'UE. Il secondo gruppo (regioni che hanno perduto il trattamento (LT)) include NUTS-2 che hanno perso lo status di regioni meno sviluppate per il periodo 2014-2020, ma che avrebbero probabilmente ricevuto tale status in assenza dell'allargamento dell'UE. L'applicazione di metodi di controllo sintetico ed approcci Difference in Differences a diversi livelli di scala geografica fornisce la prova di una forte penalizzazione economica delle regioni NTA soggette ad una crescita del PIL pro capite significativamente inferiore tra il -10,5% ed il -5,7%. Al contrario, le regioni LT non hanno registrato una crescita economica significativamente inferiore. Ciò potrebbe essere dovuto al fatto che tali regioni hanno ricevuto una "safety net", un cuscinetto finanziario che ha garantito loro di ottenere almeno i due terzi del budget ricevuto nel precedente periodo di programmazione. Il Paper III studia l'impatto di diverse combinazioni di strumenti politici adottati a livello dell'UE per favorire la transizione verso la sostenibilità. In particolare, considero i fondi FSC e H2020 come i principali esempi di politiche technology push, poiché rappresentano gli strumenti più rilevanti adottati dalla CE per affrontare il cambiamento climatico. Inoltre, prendo in considerazione il sistema di scambio di quote di emissione dell'Unione europea (EU ETS) come esempio di strumento politico demand pull, poiché copre oltre il 45% delle emissioni complessive di gas serra a livello dell'UE. Attraverso l'applicazione di un panel event study, mostro che l'EU ETS ha un impatto positivo sulle prestazioni di innovazione delle imprese nel settore manifatturiero, contribuendo ad aumentare le domande di brevetti tra lo 0,4% e lo 0,5% durante il periodo 2013-2020 (Fase III EU ETS). Viceversa, l'effetto generato da questo strumento di politica demand pull non è significativo nelle due fasi precedenti (2005-2007 e 2008-2012) e quando considero il settore energetico o le imprese di tutti i settori economici. Tali evidenze empiriche suggeriscono che l'efficacia degli strumenti demand pull dipende sia dal rigore delle politiche sia dalle condizioni di mercato che possono influenzare la misura in cui le imprese possono evitare di internalizzare completamente il prezzo del carbone nelle loro decisioni di investimento. In effetti, l'impatto dell'EU ETS è più forte durante la Fase III, caratterizzata da un prezzo del carbone più elevato, quote messe all'asta piuttosto che assegnate gratuitamente e un più forte ritiro dei certificati ambientali, fornendo così segnali e incentivi più intensi a favore del processo di decarbonizzazione. Inoltre, l'impatto è significativo solo per il settore manifatturiero, che non può facilmente implementare il meccanismo di trasferimento dei costi, a differenza del settore energetico. D'altra parte, quando considero il policy mix, FSC e H2020 assegnati a progetti di innovazione ambientale non implicano automaticamente migliori performance di innovazione ambientale, in quanto tali fondi contribuiscono a generare benefici aggiuntivi rispetto alla politica EU ETS solo per il settore energetico. In particolare FSC e H2020 aumentano le domande di brevetti nel settore energetico tra l'1,4% ed il 2,1%, con una riduzione delle emissioni di CO2 compresa tra lo 0,7% e lo 0,8%. Questo risultato indica che nel caso in cui le imprese possano adottare strategie alternative per ridurre l'impatto del prezzo del carbone nelle loro attività, gli strumenti technology push rappresentano efficaci misure complementari rispetto alle politiche demand pull, migliorando le prestazioni ambientali delle imprese sottostanti. Ciò può essere dovuto al fatto che tali aziende percepiscono l'impegno delle istituzioni internazionali competenti sulla transizione ambientale, diventando più disposte ad investire in tecnologie green per mostrare il loro impegno nei confronti delle aspettative della comunità e degli stakeholder. Infine, analizzo il meccanismo che spiega il motivo per cui un policy mix adeguatamente progettato, basato sulla combinazione di strumenti demand pull e technology push, possa generare ulteriore innovazione ambientale a livello di impresa. In questa direzione, mostro che i FSC e H2020 non generano crowding out di investitori privati, ma catalizzano capitali, attivando ulteriori attività di ricerca e sviluppo, contribuendo ad aumentare le domande di brevetti e diminuire le emissioni di CO2. Nel complesso, questa tesi contribuisce al dibattito sull'efficacia della politica di coesione dell'UE, fornendo solide evidenze empiriche rispetto a diversi aspetti significativi di questo quadro normativo. In primo luogo, analizzando l'impatto dei FSC nei diversi settori e mostrando la distribuzione geografica degli spillover associati, supporto i decisori politici nell'identificare una distribuzione più efficace del bilancio dell'UE tra settori e territori, al fine di massimizzare il potenziale di sviluppo locale . Comprendere il moltiplicatore economico associato agli investimenti destinati a diversi settori è della massima rilevanza nell'attuale agenda politica, considerando che la principale strategia attuata dai governi nazionali ed internazionali per affrontare la crisi economica e finanziaria innescata dalla pandemia di COVID-19 si basa sulla progettazione di diversi pacchetti di sostegno finanziario e di stimolo fiscale. In secondo luogo, quantifico l'impatto di ricevere una quantità di FSC non allineata rispetto allo sviluppo locale delle regioni dell'UE. In questo modo, mostro empiricamente alcune delle limitazioni dell'attuale criterio utilizzato per allocare la porzione più ampia di FSC. Tali evidenze possono alimentare la discussione sulla necessità di affinare attentamente questo approccio che dovrebbe fornire una panoramica più rappresentativa ed accurata dei territori caratterizzati da un'economia fragile. Una corretta identificazione delle regioni meno sviluppate possono migliorare significativamente il processo di convergenza economica che costituisce ancora uno dei principali pilastri della politica di coesione dell'UE. In terzo luogo, sottolineo come strumenti di policy alternativi contribuiscano all'innovazione ambientale, colmando una lacuna significativa nella letteratura sul policy mix, caratterizzata principalmente da contributi teorici o analisi empiriche incentrate su singoli interventi di policy. In questo modo, supporto i decisori politici nell'identificare le condizioni di mercato che possono influenzare l'impatto di specifici strumenti normativi che potrebbero richiedere combinazioni più complesse di misure politiche per produrre il risultato desiderato. Tali evidenze possono essere utilizzate dalle autorità di regolamentazione per affinare ulteriormente e mettere a punto i quadri politici esistenti al fine di raggiungere gli obiettivi ambientali stabiliti, limitando gli sprechi nell'uso delle risorse disponibili. Nonostante il mio più grande sforzo per implementare una ricerca metodologicamente fondata ed accurata, alcune limitazioni influenzano ancora il mio lavoro e possono aprire future opportunità di ricerca e discussioni. In primo luogo, mi concentro principalmente sulla completa valutazione ex post delle politiche di sviluppo regionale analizzate. Nonostante l'utilità di solide evidenze empiriche sui principali effetti generati dalle misure politiche per progettare azioni correttive tempestive, i decisori politici sono attualmente interessati anche a valutazioni ex-ante dell'impatto delle loro decisioni. Di conseguenza, tecniche di machine learning e deep learning all'avanguardia possono essere utilizzate in futuri lavori di ricerca per prevedere gli effetti di misure politiche alternative ed interventi di progettazione che riducano al minimo l'uso improprio delle risorse. In secondo luogo, la maggior parte delle mie analisi è condotta a livello UE e considera settori eterogenei. Analisi più verticali su paesi o settori specifici possono fornire ulteriori informazioni sui fattori che possono influenzare l'impatto della politica di coesione dell'UE in un contesto o settore specifico. Affrontare adeguatamente tali limitazioni nei futuri studi di ricerca, può consentire di generare ulteriore valore e prove empiriche a sostegno di una corretta progettazione ed attuazione delle politiche di sviluppo regionale.