Analizzando 203 regioni europee tra il 2000 e il 2017 tramite un modello di regressione logit con effetti fissi, Grashof e Basilico1 mostrano che l’impatto sociale della transizione verde dipende più dalla struttura tecnologica preesistente che dalla forza economica. Ne deriva che il nuovo divario non sorgerà tanto tra regioni forti e deboli, quanto tra quelle ancora legate a settori “brown” e quelle già orientate al green. Nelle aree meno sviluppate, lo sviluppo di capacità tecnologiche collegate al green può quindi rappresentare un’opportunità, sebbene minacciata dal crescente consenso ai partiti estremisti. In questo scenario, strategie mirate e politiche sociali risultano fondamentali per prevenire nuove forme di marginalizzazione.
La sfida della transizione verde
La crisi climatica rappresenta la più grande sfida globale del nostro tempo. L’aumento della frequenza e dell’intensità delle catastrofi ambientali legate al clima, unito alla crescita demografica e alla scarsità di risorse, evidenzia l’urgenza di ridurre le emissioni di gas serra e accelerare la transizione verso un’economia a basse emissioni di carbonio.
Affrontare questa sfida significa ripensare profondamente i sistemi di produzione e consumo; una trasformazione necessaria e possibile, ma tutt’altro che semplice. Poiché le regioni non partono da condizioni omogenee, le differenze in termini di risorse e competenze rendono il percorso di riconversione inevitabilmente diseguale. Da qui nasce una domanda cruciale: la transizione verde aprirà nuove opportunità di sviluppo o, al contrario, rischia di accentuare la marginalizzazione di alcune aree geografiche?
Per valutare i possibili impatti della transizione sulle disuguaglianze territoriali, uno studio recente di Grashof e Basilico2, basato sul database OECD REGPAT3, ha analizzato i processi di diversificazione verso le tecnologie green in 203 regioni europee tra il 2000 e il 2017, concentrandosi su due aspetti principali: la forza economica e la prossimità della base di conoscenze.
Il ruolo della prossimità della conoscenza e della forza economica: quale aspetto influenza la diversificazione green?
In linea con la letteratura esistente, i risultati ottenuti evidenziano che le regioni già specializzate in tecnologie correlate alle green tech4 hanno maggiori probabilità di diversificare, mentre le regioni “brown”, con una lunga tradizione in settori inquinanti, incontrano maggiori difficoltà. Diversi studi indicano infatti che i casi in cui le regioni brown sono riuscite a combinare tecnologie tradizionali con soluzioni verdi, seppur presenti, sono rari e distribuiti in modo irregolare5.
Questo fenomeno può essere spiegato con il concetto di path dependence: le regioni tendono a sviluppare nuove attività strettamente correlate a quelle già presenti. Di conseguenza, le regioni altamente specializzate tendono a seguire traiettorie già definite e a concentrarsi su processi di ricerca exploitative6, soprattutto quando gruppi di interesse locali ostacolano lo sviluppo di nuove strade verso la sostenibilità7.
Al contrario, la forza economica regionale sembra avere un ruolo meno determinante di quanto ci si potrebbe aspettare. L’ipotesi secondo cui le aree più ricche avrebbero maggiori capacità di sviluppare tecnologie green, e che quest’ultime sarebbero più complesse, non trova conferma empirica.
La letteratura suggerisce che le regioni forti possono affrontare meglio i processi di aggiustamento strutturale e innovazione verde, grazie a risorse, infrastrutture e capitale umano. Queste aree, inoltre, accumulando nel tempo conoscenza e specializzazione, attirano forza lavoro qualificata e possono poi trasformarsi in poli di reti di ricerca8, come dimostrano i grandi cluster tecnologici quali la Silicon Valley. Tale dinamica è descritta dalla teoria del “dark side of innovation”, secondo cui i processi innovativi tendono ad agglomerarsi nello spazio9. In aggiunta, la limitata diffusione su larga scala delle tecnologie green, dovuta alla loro maggiore complessità10, ne favorirebbe la concentrazione nelle grandi città ad alta intensità di conoscenza.
I dati mostrano però una tendenza inaspettata: sebbene le regioni sviluppate presentino in media un numero maggiore di specializzazioni green, i loro nuovi ingressi nel settore non sono significativamente superiori a quelli delle regioni meno sviluppate11. Alcune di queste ultime, anzi, riescono a sviluppare specializzazioni più complesse, probabilmente spinte dalla necessità di reinventarsi e da una maggiore apertura alla sperimentazione. Viene dunque smentita l’idea secondo cui le aree a basso reddito tenderebbero a diversificare in tecnologie più semplici.
Implicazioni nell’attuale contesto politico-sociale
Lo studio di Grashof e Basilico mostra come la struttura tecnologica preesistente, più della forza economica, guida la diversificazione verso le tecnologie verdi. Ciò implica che politiche come la Just Transition dovrebbero basarsi sulle capacità tecnologiche specifiche delle singole regioni, piuttosto che sulla tradizionale distinzione tra aree ricche e povere.
Sul piano sociale, i risultati suggeriscono che la transizione verde difficilmente accentuerà le disuguaglianze tra regioni avanzate e meno sviluppate, ma potrebbe generare un nuovo divario tra territori “brown” e “green”. Ne deriva che le aree economicamente più fragili, se dotate di conoscenze collegate alle tecnologie verdi, possono cogliere nuove opportunità di sviluppo e ridurre le disuguaglianze esistenti.
Tuttavia, è bene notare che queste aree rappresentano spesso terreno fertile per partiti estremisti12, i quali potrebbero ostacolare lo sfruttamento delle potenzialità green e consolidare il divario con le regioni più dinamiche e avanzate. Tali partiti tendono infatti a manifestare scetticismo o totale negazione dei cambiamenti climatici, mettendo in discussione la necessità della ricerca verde, la scienza su cui essa si basa e la credibilità degli esperti; atteggiamento che si traduce frequentemente in tagli ai finanziamenti, riduzione delle semplificazioni normative e rallentamento dei progetti innovativi.
A conferma, il recente studio di Rodríguez-Pose et al.13 dimostra empiricamente come la salita al potere di partiti estremisti di destra14 riduca i livelli complessivi di ricerca scientifica e innovazione tecnologica, con effetti particolarmente marcati nel settore delle tecnologie verdi.
Questo processo di radicalizzazione politica, però, non riguarda solo i territori più vulnerabili: sta infatti dilagando anche nelle regioni più sviluppate e dinamiche, rappresentando una minaccia concreta e crescente per l’innovazione green e per la transizione verso un’economia a basse emissioni di carbonio. Se non verrà arrestato – o, peggio, se dovesse intensificarsi ulteriormente – rischia quindi di compromettere non solo lo sviluppo dei contesti più deboli, ma anche gli sforzi globali volti a promuovere apertura intellettuale, ricerca avanzata, cooperazione internazionale e politiche di sostenibilità, rallentando l’intero percorso verso un futuro più verde.
Conclusione
La transizione verde può rappresentare un’opportunità per innovare e rilanciare le economie regionali, ma il suo impatto non sarà uniforme. Non dipende tanto dalla ricchezza di un territorio quanto dalla sua struttura tecnologica e dalla capacità di costruire competenze legate alle tecnologie sostenibili.
Le regioni già orientate al green, indipendentemente dalla loro forza economica, possono avanzare rapidamente, mentre quelle legate a settori “brown” rischiano di restare indietro se sprovviste di politiche mirate. In questo senso, la sfida ambientale può trasformarsi in un’occasione concreta per rafforzare le aree meno avanzate.
Il contesto politico e sociale è altrettanto determinante: consenso, fiducia nella scienza e apertura all’innovazione determinano quanto una regione sia in grado di cogliere le opportunità della transizione. L’estremizzazione politica, fenomeno attuale e diffuso a livello globale, rappresenta dunque un rischio crescente non trascurabile.
In definitiva, per evitare nuove forme di marginalizzazione e costruire una transizione equa, è necessario combinare strategie tecnologiche mirate con politiche sociali e politiche pubbliche capaci di accompagnare i territori più fragili. Solo così la rivoluzione verde potrà diventare davvero un motore di sviluppo inclusivo.
Note
- N. Grashof, e S. Basilico, The dark side of green innovation? Green transition and regional inequality in Europe, Papers in Evolutionary Economic Geography (PEEG), No. 2314, Utrecht University, Department of Human Geography and Spatial Planning, Group Economic Geography, 2023.
- Idem
- Il database OECD REGPAT raccoglie brevetti a livello internazionale, permettendo di identificare chi innova, in quali settori e in quali regioni.
- La prossimità delle conoscenze green rispetto a quelle già esistenti viene calcolata tramite la Relatedness Density, un indicatore compreso tra 0 e 1. Si basa sulla frequenza con cui le tecnologie compaiono insieme nei brevetti, normalizzata rispetto a tutte le tecnologie europee. Valori alti indicano tecnologie vicine alle competenze della regione e quindi più facilmente sviluppabili, mentre valori bassi indicano tecnologie distanti e più difficili da innovare.
- C. Castaldi, K. Frenken e B. Los, Related variety, unrelated variety and technological breakthroughs: An analysis of us state-level patenting, in “Regional studies”, 49(5), 2015, pp. 767–781; N. Grashof, K. Hesse e D. Fornahl, Radical or not? the role of clusters in the emergence of radical innovations, in “European Planning Studies”, 27(10), 2019, pp. 1904–1923.
- J. G. March, Exploration and exploitation in organizational learning, in “Organization science”, 2(1), 1991, pp. 71–87.
- M. Gardt, T. Broekel, P. Gareis, et al., Blowing against the winds of change? The relationship between anti-wind initiatives and wind turbines in Germany, Technical report, Utrecht University, Department of Human Geography and Spatial Planning, 2021.
- A. Jaffe et al., Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations, in “Quarterly Journal of Economics” 108(3), 1993, pp. 577-98.
- B. T. Asheim e M. S. Gertler, The geography of innovation: regional innovation systems, The Oxford Handbook of Innovation, 2006; D. B. Audretsch e M. P. Feldman, R&d spillovers and the geography of innovation and production, in “The American economic review”, 86(3), 1996, pp. 630–640.
- L. Fleming e O. Sorenson, Technology as a complex adaptive system: evidence from patent data, in “Research policy”, 30(7), 2001, pp. 1019–1039.
- Per regioni deboli si intende quelle regioni il cui PIL pro-capite è inferiore al 75% della media UE.
- A. Rodríguez-Pose, The rise of populism and the revenge of the places that don’t matter, in “LSE public. Pol. Rev”. 1 (1) 2020; A. Rodríguez-Pose, J. Terrero-D´ avila, N. Lee, Left-behind versus unequal places: interpersonal inequality, economic decline and the rise of populism in the USA and Europe, in “Journal of Economic Geography”, 2023.
- A. Rodríguez-Pose, Z. You e P. Teirlinck, The political extremes and innovation: how support for extreme political parties is linked to lower overall and green research and technological innovation at a regional level in the EU, in “Research Policy”, 2025.
- I risultati relativi ai partiti estremisti di sinistra sono più discordanti e meno incisivi.