M&A e Performance Tecnologica

La sezione iniziale delinea l'evoluzione delle strategie di fusioni e acquisizioni (M&A) nel contesto di un'economia globale in crisi. Si evidenzia come, di fronte a un mercato altamente competitivo e alla difficoltà di investire in innovazione con elevato rischio implicito, l'acquisizione di concorrenti o innovatori sia diventata una strategia più efficace per la creazione di valore, garantendo risultati certi e un risparmio di tempo. L'attività di M&A si è trasformata da strategia puramente offensiva a strumento speculativo e, in alcuni casi, a metodo per la creazione di valore. Viene tracciata una breve storia delle ondate di M&A, partendo dalla fine dell'Ottocento e inizio Novecento (con l'esempio della US Steel), passando per le ondate tra le due guerre mondiali, fino alla quarta ondata, caratterizzata dalle operazioni di Leverage Buy Out (LBO) degli anni '80 e '90, spesso con effetti negativi su capitale e ricerca e sviluppo (R&D) secondo Schenk (2006). Si sottolinea la crescente importanza dell'innovazione come fattore critico di competitività, portando le aziende a investire in ricerca e sviluppo (R&D), nonostante l'incertezza sui risultati. La scelta tra investimenti interni o esterni in innovazione rappresenta una sfida cruciale per le imprese.

Questa parte approfondisce il legame tra attività di M&A, creazione di valore ed efficacia della R&D, soprattutto per le realtà più piccole a livello nazionale. Si evidenzia l'importanza fondamentale dell'innovazione per la competitività e la sopravvivenza delle imprese (Marsili, 2002). L'innovazione è presentata come una strategia complessa (Malerba, 2005), caratterizzata da incertezza riguardo al risultato e alle modalità di investimento (interno o esterno). La sezione introduce i dati che verranno utilizzati nello studio: il database Zephyr per le operazioni di M&A, i dati del CIS (Community Innovation Survey) di Eurostat sulle spese di ricerca e sviluppo, e i dati dell'Ufficio Brevetti Europeo e dell'Ufficio Brevetti Internazionale per i brevetti e le citazioni. Il metodo di analisi prevede l'utilizzo di modelli matematici, tra cui il test di Chow per individuare punti di rottura nelle serie storiche delle spese di R&D, la regressione lineare multipla per analizzare l'influenza della variabile tecnologica sul valore del deal, e la regressione lineare semplice per studiare la relazione tra le spese di R&D pre e post-deal.

La sezione descrive nel dettaglio le fonti dati utilizzate nello studio. Il database Zephyr fornisce informazioni sulle aziende che hanno effettuato o subito operazioni di M&A, indicando data e valore del deal. Le spese di ricerca e sviluppo sono ricavate dal database CIS (Community Innovation Survey) di Eurostat, raccolte dall'Eurostat su base biennale. I dati sui brevetti e sulle citazioni provengono dall'Ufficio Brevetti Europeo e dall'Ufficio Brevetti Internazionale. La metodologia di ricerca si basa su tre ipotesi principali, che vengono testate con altrettanti modelli matematici. Si utilizza il test di Chow per identificare un punto di rottura (il momento del deal) nelle serie storiche delle spese di R&D. Una regressione lineare multipla verifica l'influenza positiva della variabile tecnologica (spese in R&D e numero di brevetti) sul valore economico del deal. Infine, una regressione lineare semplice analizza l'influenza delle spese di R&D pre-deal su quelle post-deal, studiando il concreto passaggio di competenze tra le organizzazioni. La struttura dello studio parte da un background teorico sulle operazioni di fusione e acquisizione, accennando alla loro storia.

Questa sezione fornisce una panoramica del settore chimico italiano, evidenziando la sua evoluzione storica e le principali innovazioni tecnologiche. Si menzionano esempi di aziende italiane chiave nel settore chimico, farmaceutico e petrolchimico, come ACNA, Menarini, Montecatini (poi Montedison), Agip ed Eni. Viene sottolineato l'impatto delle crisi energetiche degli anni '70 e la crescita del settore negli anni successivi. Il documento analizza le recenti attività di acquisizione nel settore chimico italiano, evidenziando un aumento significativo dei volumi dei deal negli ultimi anni (dati Young and Partners). Viene citato il caso di Versalis, la più grande industria chimica italiana, e le trattative per la sua potenziale acquisizione da parte del fondo statunitense Apollo, mettendo in luce le tensioni tra la necessità di valorizzare il business e le preoccupazioni delle parti sociali riguardo all'impatto occupazionale. Si menzionano inoltre le strategie di investimento di Versalis nelle tecnologie chimiche innovative, con piani di investimento superiori al miliardo di euro e stabilimenti specializzati in tutto il Paese. Infine, si fa cenno alle trattative per l'acquisizione della Polynt.

Questa sezione introduce la tesi principale dello studio, sfidando la letteratura tradizionale sulle fusioni e acquisizioni (M&A) e il loro impatto sulla ricerca e sviluppo (R&D). Mentre molti studi si concentrano sulla determinazione di un effetto positivo o negativo delle M&A sulla R&D, questo studio approfondisce la relazione tra gli investimenti in R&D pre-deal e quelli post-deal, senza assumere a priori una relazione esclusivamente positiva o negativa. L'obiettivo è comprendere come la pianificazione degli investimenti in innovazione tecnologica debba tenere conto dell'influenza diretta degli investimenti pre-deal su quelli successivi all'operazione di M&A. Si evidenzia che l’analisi si concentra sul processo di sviluppo tecnologico e sul trasferimento di competenze, e non solo sui risultati finali in termini di innovazione, contrapponendosi alla maggior parte degli studi esistenti che si focalizzano sui risultati più che sul processo. Il lavoro si presenta quindi come innovativo e in controtendenza con la letteratura classica.

La sezione presenta l'ipotesi centrale dello studio: in un contesto competitivo dove l'innovazione è fondamentale per la sopravvivenza (Cefis e Marsili, 2006), gli investimenti in R&D per il trasferimento di competenze tecnologiche dopo un'operazione di M&A saranno direttamente influenzati dalle spese di R&D effettuate prima del deal. Contrariamente alla maggior parte degli studi che si aspettano un effetto positivo delle M&A sulle spese di R&D (De Man e Duyster, 2005), questo studio ipotizza una relazione più complessa, dimostrando che la nuova proprietà deve considerare le spese in R&D pre-deal per trasferire correttamente competenze e tecnologie. Si argomenta che questo trasferimento non ha un costo inferiore a quello già sostenuto per lo sviluppo delle competenze, ma almeno uguale, un aspetto spesso trascurato dalla letteratura. Questa considerazione è particolarmente rilevante per le M&A motivate da fattori tecnologici, dove l'impresa acquirente desidera un rapido trasferimento delle competenze e tecnologie acquisite. Si sottolinea quindi il valore delle competenze e degli investimenti in R&D già effettuati, sia per la società venduta (aumento dei margini di vendita e remunerazione del lavoro), sia per quella acquirente (necessità di controllare le competenze innovative).

La sezione ripercorre brevemente la letteratura esistente sull'impatto delle M&A sullo sviluppo tecnologico, evidenziando il contrasto tra studi che suggeriscono un'efficacia di questo tipo di attività nell'acquisizione di competenze tecnologiche (Ruckman, 2005; Hagedoorn e Duyster, 2002) e quelli che mostrano un effetto negativo sull'investimento in R&D (Capron, 1999; Cassiman, 2005; Cassiman e Veugelers, 2006; Hitt, 1991; Blonigen e Taylor, 2000). Si sottolinea che la diminuzione delle spese in R&D post-deal può essere dovuta al finanziamento dell'operazione di M&A tramite leverage finanziario, creando una competizione tra spese in R&D e gestione degli interessi sui debiti. Inoltre, si evidenzia l'importanza di considerare le economie di scala nella valutazione degli effetti delle M&A sulle spese in R&D (Cefis, Sabidussi e Schenk, 2007), con volumi di investimento maggiori che corrispondono a performance migliori. Infine, si citano studi che dimostrano l'incremento dei brevetti registrati nel periodo successivo al deal (Valentini, 2012), sottolineando ancora una volta l'importanza di considerare non solo l'output (brevetti) ma anche il processo di sviluppo tecnologico e il ruolo degli investimenti in R&D.

La metodologia di ricerca si basa su un'analisi empirica di un campione di 1365 operazioni di fusioni e acquisizioni (M&A) nel settore chimico italiano, avvenute tra il 2000 e il 2008. Questo campione è stato estratto dal database Zephyr, che fornisce informazioni sulla data e sul valore dei deal, oltre ad alcune variabili economiche. Per le spese di Ricerca e Sviluppo (R&D), il dataset utilizzato è il CIS (Community Innovation Survey) di Eurostat, che raccoglie dati biennali. Le informazioni sui brevetti sono state invece ottenute dall'Ufficio Brevetti Europeo e dall'Ufficio Brevetti Internazionale. La scelta di focalizzarsi sul settore chimico italiano, e sul periodo 2000-2008, è stata dettata dall'obiettivo di analizzare un settore specifico con dati disponibili e rilevanti per lo studio. La classificazione settoriale utilizzata è quella del database Zephyr, che include anche settori correlati alla chimica di base come il petrolchimico, l'energetico, l'industria della plastica, della gomma, dei metalli e del tessile. Sono state escluse le classificazioni inglesi e americane, giudicate troppo rigide per l'analisi. Delle variabili economiche fornite da Zephyr, sono state utilizzate solo il valore del deal e la data. Si sono aggiunte variabili di controllo dimensionali (logaritmo del numero di dipendenti, ottenuto dai siti aziendali) e settoriali (variabile dummy per i diversi settori della chimica specialistica).

Lo studio impiega diverse tecniche statistiche per analizzare i dati raccolti. In primo luogo, si utilizza il test di Chow per individuare un punto di rottura nelle serie storiche delle spese di ricerca e sviluppo (R&D) coincidente con il momento del deal di M&A. Questo test permette di verificare se l'operazione di fusione o acquisizione ha effettivamente causato un cambiamento significativo nelle spese di R&D. Successivamente, si applica una regressione lineare multipla per valutare l'influenza della variabile tecnologica (spese in R&D e numero di brevetti registrati nel periodo pre-deal) sul valore economico del deal. Questo modello aiuta a determinare se le caratteristiche tecnologiche dell'azienda acquisita influenzano positivamente il prezzo di acquisto. Infine, si utilizza una regressione lineare semplice per studiare la relazione tra le spese di R&D pre-deal e quelle post-deal. Questo modello mira a verificare l'ipotesi principale dello studio, ovvero che gli investimenti in R&D effettuati prima del deal influenzano direttamente il livello degli investimenti post-deal, nel periodo di riorganizzazione e trasferimento delle competenze. La scelta di queste tecniche statistiche è motivata dalla necessità di analizzare le relazioni tra diverse variabili, sia di natura tecnologica che economica, nel contesto delle operazioni di M&A.

La sezione presenta i risultati delle regressioni lineari eseguite. Per quanto riguarda la seconda ipotesi (influenza della variabile tecnologica sul valore del deal), i risultati confermano la relazione positiva tra le spese di R&D, il numero di brevetti e il valore del deal. Questo indica che le imprese con una maggiore attività di innovazione e un portafoglio brevetti più ricco ottengono valutazioni più elevate nelle operazioni di M&A. L’analisi include variabili di controllo dimensionali e settoriali, che servono per isolare l'effetto della variabile tecnologica. La terza ipotesi (influenza delle spese di R&D pre-deal su quelle post-deal) è stata testata con una regressione lineare semplice, mostrando una forte correlazione positiva tra le due variabili. Il valore di t elevato e il p-value pari a 0.000 confermano la significatività statistica della relazione. L’elevato valore di R-squared (0.7705) indica che il 77% della varianza delle spese di R&D post-deal è spiegato dalle spese pre-deal, supportando fortemente l'ipotesi e la tesi dello studio. L'analisi dei risultati considera anche l'influenza di variabili come il numero di dipendenti, mostrando che le dimensioni dell'impresa, in termini di numero di addetti, non sono direttamente correlate al valore del deal né all'intensità degli investimenti in R&D.

Questa sezione fornisce una panoramica storica dell'industria chimica italiana, evidenziando l'evoluzione del settore e le principali innovazioni tecnologiche che ne hanno segnato la crescita. Si parte dalla produzione di alcali (soda, soda caustica, acido solforico) alla fine dell'Ottocento, sottolineando il ruolo chiave del settore tessile nella prima rivoluzione industriale e la successiva espansione verso settori come il sapone, il vetro e la carta. Viene poi analizzato l'importante impulso dato dall'industria farmaceutica, a partire dalla sintesi della chinina (metà Ottocento) e dei primi coloranti sintetici, fino allo sviluppo di molecole sempre più complesse. Si cita la scoperta della penicillina e la sua successiva sintesi (Chain Weizmann), evidenziando il ruolo della competizione internazionale e il monopolio iniziale anglo-americano, poi rotto da Domenico Marotta. Si prosegue con la descrizione dello sviluppo delle materie plastiche e dei polimeri sintetici, a partire dal premio offerto per un sostituto dell'avorio (1872) e l'invenzione della celluloide da parte di John Wesley Hyatt, fino all'arrivo del rayon e del nylon. Per quanto riguarda il mercato italiano, si evidenzia la preponderanza dei settori farmaceutico e petrolchimico, con la nascita di aziende come ACNA, Menarini, Montecatini (poi Montedison), Agip ed Eni. Si sottolinea l'impatto delle crisi energetiche degli anni '70 e la successiva ripresa del settore.

La sezione analizza il settore chimico italiano utilizzando strumenti di pianificazione strategica. Si descrive il settore chimico come un'industria caratterizzata da un elevato livello tecnologico, che rappresenta al contempo una barriera all'ingresso per nuove aziende e un costo importante per quelle già operanti. Si sottolinea la complessità del ciclo di produzione, la necessità di elevata competenza e l'importanza delle innovazioni incrementali di processo per ridurre i costi e mantenere un vantaggio competitivo. Viene menzionato l'esempio del metodo Solvay, che ha reso obsoleto il metodo Leblanc. Si evidenzia anche l'importanza delle normative di sicurezza, particolarmente stringenti in questo settore, che impongono limiti e costi aggiuntivi. Per quanto riguarda il mercato italiano, si riportano dati positivi sulla ripresa del settore nel 2015, con un aumento dei volumi prodotti e un buon andamento della domanda sia interna che esterna. Si analizza l'influenza dei settori di destinazione delle materie prime chimiche su import ed export, prendendo come esempio il settore agroalimentare (domanda interna) e il settore petrolifero (export verso paesi come USA e Cina). Si evidenzia il surplus commerciale italiano nel settore, nonostante gli effetti negativi della crisi del 2008.

La sezione si concentra sulle attività di supporto all'interno del settore chimico, sottolineando il ruolo strategico della logistica, delle risorse umane e del marketing. Per quanto riguarda la logistica, si evidenzia la complessità crescente dei flussi di materie prime, i costi elevati legati al controllo e alla gestione del rischio, e le richieste di sostenibilità economica e ambientale. Si mettono in luce tre punti deboli della logistica in Italia. Per le risorse umane, si sottolinea la concentrazione geografica nel Nord Italia (78% del totale, Lombardia 25%), e la forte attenzione alla responsabilità sociale, con la creazione di fondi di previdenza sociale integrativa (Fonchim) e di assistenza sanitaria (Faschim), caratterizzati da alti tassi di adesione. In termini di sviluppo tecnologico, si evidenzia l'elevata quota di imprese innovative nel settore chimico italiano (71%), con un'intensa attività di ricerca e sviluppo, che coinvolge non solo le grandi imprese ma anche le PMI. L'innovazione riguarda sia i processi che i prodotti. Si analizza il ruolo del marketing, focalizzato sulla certificazione della qualità e sulla costruzione di un brand affidabile, più che sulla pubblicità di massa, data la natura specifica degli utilizzatori finali dei prodotti chimici.

Questa parte analizza le più recenti attività di acquisizione nel settore chimico italiano, evidenziando un periodo di forte crescita negli ultimi anni (dati Young and Partners: 22 miliardi di euro nel 2012, 31 nel 2013, 40 nel 2014). Si evidenzia la specializzazione delle imprese chimiche italiane, con il 57% dei ricavi provenienti da attività specialistiche. Si approfondisce il caso di Versalis, la più grande azienda chimica italiana, e le trattative per la sua potenziale acquisizione da parte di fondi d'investimento esteri, in particolare il fondo statunitense Apollo. Si mette in luce il dibattito tra gli analisti (che auspicano un ritorno di Eni, azionista di maggioranza, al core business petrolifero) e le parti sociali (preoccupate per l'impatto occupazionale). Si sottolinea l'impegno di Versalis nello sviluppo di tecnologie chimiche innovative, con investimenti superiori al miliardo di euro. Si conclude accennando alle trattative per l'acquisizione di Polynt, evidenziando quindi la forte attività di M&A nel settore in Italia.

Le conclusioni del lavoro evidenziano l'influenza diretta delle attività di fusioni e acquisizioni (M&A) sullo sviluppo innovativo delle imprese del settore chimico. Contrariamente a quanto spesso affermato nella letteratura esistente, che tende a considerare tale influenza come esclusivamente positiva, questo studio approfondisce il modo in cui le diverse componenti della performance tecnologica sono influenzate da un'operazione complessa come un'M&A. La prima ipotesi, verificata attraverso il test di Chow, dimostra l'esistenza di un punto di rottura nelle serie temporali delle spese di Ricerca e Sviluppo (R&D), coincidente con il momento del deal, provare l’influenza delle M&A sulla performance tecnologica. La seconda ipotesi, confermata dalla regressione lineare multipla, mostra l'influenza positiva della variabile tecnologica (spese in R&D e brevetti pre-deal) sul valore del deal. Infine, la terza ipotesi, verificata con una regressione lineare semplice, conferma una forte relazione positiva tra le spese di R&D pre-deal e quelle post-deal, sottolineando l'influenza degli investimenti precedenti sullo sviluppo tecnologico successivo al passaggio di proprietà. L'elevato valore di R-squared (0.7705) indica una forte significatività statistica dei risultati.

Lo studio offre importanti implicazioni per la pianificazione strategica delle operazioni di M&A, soprattutto in settori ad alta intensità tecnologica come quello chimico. Si evidenzia che le analisi tradizionali si concentrano spesso sui risultati in termini di performance innovativa, trascurando il processo attraverso cui tali risultati sono stati ottenuti. Questo studio, invece, ha indagato il ruolo degli investimenti in R&D pre-deal e la loro influenza diretta sugli investimenti post-deal, sottolineando l'importanza di considerare questi investimenti nella valutazione del deal. Il trasferimento di competenze tecnologiche dopo un'acquisizione richiede un investimento di risorse, tempo e formazione almeno equivalente a quello già sostenuto dalla gestione precedente. Questa prospettiva innovativa aggiunge una variabile tecnologica di fondamentale importanza nella pianificazione strategica delle operazioni di M&A guidate dalla componente tecnologica, sia nella fase di valutazione del deal che nella successiva riorganizzazione aziendale. La metafora dell'“acquisto a scatola chiusa” ben descrive la complessità della situazione, sottolineando la necessità di una valutazione approfondita delle competenze e tecnologie prima di procedere all'acquisizione.

Sebbene i risultati dello studio siano significativi, è importante considerare alcuni limiti. L'analisi si concentra sul settore chimico italiano e su un periodo specifico (2000-2008), limitando la generalizzabilità dei risultati ad altri contesti. Ulteriori ricerche potrebbero ampliare il campione di studio, includendo altri settori e periodi, per verificare la robustezza delle conclusioni. Inoltre, l'analisi potrebbe essere arricchita con l'introduzione di altre variabili, come fattori ambientali o aspetti legati alla cultura aziendale, per approfondire ulteriormente l'influenza delle M&A sullo sviluppo tecnologico. Nonostante questi limiti, lo studio apre nuove prospettive di ricerca, suggerendo la necessità di una maggiore attenzione al processo di trasferimento di competenze e tecnologie nelle operazioni di M&A, e all'importanza di considerare gli investimenti in R&D pre-deal come parte integrante della valutazione e della pianificazione strategica di questo tipo di operazioni. Questo approccio più olistico potrebbe portare a una migliore comprensione dell'impatto delle M&A sulla performance tecnologica e alla creazione di valore a lungo termine.