Progetti ricerca Economia e Comunicazione

Ente erogante il finanziamento: Indire-Agenzia Nazionale Erasmus – KA220
Responsabile scientifico UNICUSANO: Prof. Paragano Daniele (https://ricerca.unicusano.it/author/paragano-daniele/)
Staff UNICUSANO: Prof. Carlo Drago; Dott.ssa Maria Domenica Intini
Data inizio: 01/10/2023               
Data fine: 30/09/2025
Descrizione progetto
Obiettivi:
I partner hanno identificato la necessità di colmare il divario tra le competenze offerte dall’istruzione superiore e le relative esigenze del mercato del lavoro di analista.
Complessivamente oggetto di ANALYST è quello di migliorare la capacità dell’UE in materia di formazione all’intelligence
Obiettivi specifici:
– aumentare il numero di analisti con qualifiche di alta qualità
– creare curriculum formativi di alta qualità, fornendo capacità e competenze avanzate
– offrire al pubblico corsi gratuiti di alta qualità
– stabilire meccanismi di condivisione delle migliori pratiche e di creazione di reti
Implementazione:
Per raggiungere i suoi obiettivi, ANALYST stabilirà una stretta cooperazione e un flusso di conoscenze tra istituti di istruzione superiore, fornitori di IFP e l’ambiente di lavoro: i partner collaboreranno nella metodologia di ricerca e sviluppo per la definizione del profilo del lavoro di analista;
Creazione dei contenuti dei corsi MOOC e sviluppo di un nuovo programma formativo innovativo. Lavoreranno anche con partner associati per la diffusione
Risultati:
Profilo professionale dell’analista dell’intelligence
Programma di formazione e MOOC (500)
SummerSchool 30 studenti + stage 3 studenti
Conferenza internazionale degli analisti (300 partecipanti) e European Intelligence Analyst Network
Partner:
AMISTADES – Capofila
Università della Macedonia Occidentale – PANEPISTIMIO DYTIKIS MAKEDONIAS
EYROPAIKO INSTITOYTO TOPIKHS ANAPTYKSHS
INSTALOFI LEVANTE SL
Horizon Intelligence srl
Università di Almeria – UNIVERSIDAD DE ALMERIA
Contributo totale del progetto: 250.000,00€ (Unicusano: 42.060,00€)
Link: https://analystproject.eu/

Ente erogante il finanziamento: Indire-Agenzia Nazionale Erasmus – KA220
Responsabile scientifico UNICUSANO: Prof. Paragano Daniele (https://ricerca.unicusano.it/author/paragano-daniele/)
Staff UNICUSANO: Prof. Carlo Drago; Dott.ssa Maria Domenica Intini
Data inizio: 01/10/2023               
Data fine: 30/09/2025
Descrizione progetto
Goals:
The partners identified the need to bridge the gap between the skills offered by higher education and the related needs of the analyst job market.
Overall, the object of ANALYST is to improve the EU’s capacity for intelligence training
Specific objectives:
– increase the number of analysts with high-quality qualifications
– create high-quality training curricula, providing advanced skills and competences
– offer free, high-quality courses to the public
– establish mechanisms for sharing best practices and creating networks
Implementation:
To achieve its objectives, ANALYST will establish close cooperation and knowledge flow between higher education institutions, VET providers and the working environment: partners will collaborate in research and development methodology for profiling the analyst job ;
Creation of MOOC course contents and development of a new innovative training program. They will also work with associated partners for dissemination
Results:
Professional profile of the intelligence analyst
Training program and MOOC (500)
SummerSchool 30 students + internship 3 students
International Analysts Conference (300 participants) and European Intelligence Analyst Network
Partner:
AMISTADES – Capofila
Università della Macedonia Occidentale – PANEPISTIMIO DYTIKIS MAKEDONIAS
EYROPAIKO INSTITOYTO TOPIKHS ANAPTYKSHS
INSTALOFI LEVANTE SL
Horizon Intelligence srl
Università di Almeria – UNIVERSIDAD DE ALMERIA
Financial support: 250.000,00€ (Unicusano: 42.060,00€)
Link: https://analystproject.eu/

Argomento strategico emergente: IL BENESSERE UMANO
Cluster: Cultura, creatività e società inclusiva
Sotto Cluster: La governance democratica viene rinvigorita migliorando la responsabilità, la trasparenza e l’efficacia delle istituzioni democratiche, salvaguardando i diritti fondamentali e lo Stato di diritto e affrontando le minacce multidimensionali.
Settore ERC principale: SH – Social Sciences and Humanities
Sottosettore ERC: SH1
Titolo: Rappresentanza e formazione del Parlamento nei Paesi democratici: procedure eque per cittadini uguali e informati.
Ente erogante il finanziamento: MUR – BANDO 2022 PNRR
Responsabile scientifico: Prof. Andrea Scozzari
Partecipanti UNICUSANO:
Prof. Alfredo Donno
Prof. Alessandro Martini
Descrizione progetto
L’applicazione di metodi quantitativi per la risoluzione di problemi complessi nella vita reale è una pratica comune in molti campi. Questo è anche il caso dei problemi elettorali, dove i decisori politici non sono pienamente consapevoli delle implicazioni delle procedure proposte, che sono spesso affette da gravi problemi tecnici. Il paradosso è che la sfiducia dei politici nei confronti di modelli e procedure formali ha portato a una perdita di fiducia nelle istituzioni da parte dei cittadini. Nei fatti, l’assegnazione dei seggi ai partiti dovrebbe avvenire con una procedura corretta, in grado di garantire che la composizione finale del Parlamento soddisfi alcuni requisiti democratici, come la rappresentanza politica e territoriale prevista dalla Costituzione. Il
disegno dei distretti elettorali dovrebbe garantire un’equa divisione del territorio per un uguale potere di voto dei cittadini. Il progetto sviluppa modelli e strumenti di soluzione rigorosi ed efficienti per problemi complessi legati alla democrazia e ai sistemi elettorali. L’obiettivo è migliorare la responsabilità, la trasparenza e l’efficacia delle istituzioni democratiche, rafforzando la fiducia dei cittadini nella democrazia e nelle istituzioni.
Partner: Università degli Studi Niccolò Cusano (Capofila), Università degli Studi di Roma “La Sapienza”,
Università degli studi ROMA TRE.
link: https://cesdeunicusano.it/
Budget: 115.887,00 €
Data inizio: 01.12.2023
Data fine: 28.02.2026

Strategic emerging topic: HUMAN WELLBEING
Cluster: Culture, Creativity and Inclusive Society
Sub Cluster: Democratic governance is re-invigorated by improving the accountability, transparency and effectiveness of democratic institutions, safeguarding fundamental rights and the rule of law, and tackling multidimensional threats.
Main ERC field: SH – Social Sciences and Humanities
ERC subfields: SH1
Title: Representation and Parliament Formation in democratic countries: fair procedures for equal and informed citizens.
Supported by: MUR – BANDO 2022 PNRR
Principal Investigator: Prof. Andrea Scozzari
Staff UNICUSANO:
Prof. Alfredo Donno
Prof. Alessandro Martini
Abstract
Applying quantitative methods for solving complex real-life problems is a common practice in many fields.
This is also the case of electoral problems, where the policy makers are typically not aware of the implications of their proposed procedures, which are frequently affected by serious technical problems. The paradox is that, the distrust of politicians for formal models and procedures led to a loss of trust in the institutions by the citizens. In fact, the assignment of seats to parties should be done with a correct procedure which is able to guarantee that the final composition of the Parliament satisfies some democratic requirements, such as political and territorial representation as stated by the Constitution. The design of electoral districts should guarantee a fair division of the territory for an equal voting power of the citizens. The project develops rigorous and efficient models and solution tools for complex problems related to democracy and electoral systems. The aim is to improve the accountability, transparency and effectiveness of democratic institutions, reinforcing citizens’ trust in democracy.
Partner: Università degli Studi Niccolò Cusano (Lead partner), Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, Università degli studi ROMA TRE.
link: https://cesdeunicusano.it/
Budget: 115.887,00 €
Starting date: 01.12.2023
Ending date: 28.02.2026

Ente erogante il finanziamento: Finanziato dall’Unione Europea (next generation EU) tramite il MUR – PRIN 2022
Responsabile scientifico UNICUSANO: Prof. Andrea Scozzari
Staff UNICUSANO: Prof. Andrea Scozzari
Descrizione progetto:
Il problema del Clique Partitioning (CP) è un modello di ottimizzazione utilizzato per raggruppare grandi quantità di dati in gruppi omogenei. Può essere utilizzato per due importanti applicazioni: il raggruppamento di dati statistici e il rilevamento di comunità nelle reti. Rispetto ad altri modelli di classificazione, presenta molti vantaggi. Lavora con variabili sia qualitative che quantitative; il numero di cluster k non è un input del problema, ma è il risultato di un processo di ottimizzazione; rileva automaticamente la presenza di outlier.
Tuttavia, si tratta di un modello ancora poco utilizzato dalla comunità scientifica, in quanto le piattaforme software più diffuse (R e Julia) sono prive di pacchetti specifici dedicati a questo problema. Noi colmiamo questa lacuna scientifica, in quanto vogliamo studiare nuove formulazioni specifiche e approcci risolutivi al problema con lo scopo di sviluppare un nuovo pacchetto. Studiamo le caratteristiche teoriche e computazionali di nuove formulazioni di programmazione lineare intera (ILP) per il problema CP ed elaboriamo procedure euristiche ad hoc per le applicazioni, combinando ILP, ricerca locale, decomposizione del problema e casi speciali risolti esattamente. Inoltre, studiamo variazioni specifiche del modello CP di base che possono essere formulate includendo vincoli numerici aggiuntivi. Poiché le applicazioni reali spesso presentano sia dati individuali che relazionali, studiamo un modello CP applicabile ai grafi attribuiti, un framework per il rilevamento delle comunità che tenga conto anche delle caratteristiche dei nodi. Inoltre, è possibile incorporare nel modello CP indicatori di rete specifici, come la centralità, la connettività o l’assortatività. Successivamente, motivati dalle applicazioni alle serie temporali, sviluppiamo nuove misure specifiche e robuste di similarità tra unità e le applichiamo a contesti di reti multistrato. Le reti sono multistrato quando le connessioni tra i nodi sono di diverso tipo, così che solo alcune di esse sono utili per determinare una comunità. Infine, in alcuni casi i nodi della rete sono decisori indipendenti che hanno stabilito una connessione dopo aver valutato i loro profitti. Pertanto, le comunità sono caratterizzate da un equilibrio determinato da condizioni di stabilità del gioco. Applichiamo il modello CP e le sue variazioni all’analisi dei dati reali. Utilizzando il rilevamento delle comunità, possiamo scoprire modelli di alleanze tra nazioni utilizzando i dati dell’Assemblea Generale delle Nazioni Unite; individuiamo cluster rilevanti di membri di associazioni criminali. Attraverso la decomposizione della rete, possiamo riconoscere gli spillover di innovazione rilevabili nel commercio internazionale, la struttura di resilienza della rete delle piccole imprese e i modelli di rischio di somiglianza delle serie temporali finanziarie. Gli avanzamenti metodologici potranno essere utilizzati anche in progetti PNRR, come l’economia circolare e l’agricoltura sostenibile (con riferimento alla gestione e alla settorializzazione delle reti di distribuzione dell’acqua) e le infrastrutture sociali.
Partners: Università degli Studi di Trento (Capofila), Università degli Studi Niccolò Cusano, Università degli Studi di Milano Bicocca, Università degli Studi di Roma La Sapienza
Budget: 20.895,00 €
Data inizio: 01-10-2023
Data fine: 28-02-2026

Ente erogante il finanziamento: Finanziato dall’Unione Europea (next generation EU) tramite il MUR – PRIN 2022
Responsabile scientifico UNICUSANO: Prof. Andrea Scozzari
Staff UNICUSANO: Prof. Andrea Scozzari
Descrizione progetto:
The Clique Partitioning (CP) problem is an optimization model for clustering data into homogenous groups. It can be used for two important applications: clustering statistical data and community detection in networks. With respect to other classification models, it has many advantages. It works with both qualitative and quantitative variables; the number of clusters k is not an input of the problem, but it is the outcome of an optimization process; it automatically detects the presence of outliers. Nevertheless, it is a model still underused by the scientific community, as the most popular software platforms (R and Julia) are lacking specific packages dedicated to this problem. We close this scientific gap, as we want to study specific new formulations and solution approaches to the problem with the purpose of developing a new package. We study the theoretical and computational features of new integer linear programming (ILP) formulations for the CP problem and we devise ad hoc heuristics procedures for applications, combining ILP, local search, problem decomposition and exactly-solved special cases. Furthermore, we study specific variations of the basic CP model that can be formulated by including additional numerical constraints. As real applications often present both individual and relational data, we study a CP model applicable to attributed graphs, a framework for community detection that takes into account the node features too. Moreover, specific network indicators can be embedded into the CP model, like centrality, connectedness, or assortativity. Next, motivated by applications to time series, we develop specific new robust measures of similarity between units and apply them to multilayer networks contexts. Networks are multilayered when connections between nodes are of different types, so that only a few of them are useful to determine a community. Finally, in some cases network nodes are independent decision makers that have established a connection after having evaluated their profits. Therefore, communities are characterized by an equilibrium determined by game stability conditions. We apply the CP model and its variations to real data analysis. Using community detection, we can discover patterns of alliances between nations using United Nations General Assembly roll- call data; we detect relevant clusters of members of criminal associations. Through the network decomposition, we can recognize the innovation spillovers detectable in International Trade, the resilience structure of the small enterprises network and the similarity risk patterns of the financial time series. The methodological advancements can be used also in PNRR projects, as circular economy and sustainable agriculture (with reference to water distribution networks management and sectorization) and social infrastructures.
Partners: Università degli Studi di Trento (Capofila), Università degli Studi Niccolò Cusano, Università degli Studi di Milano Bicocca, Università degli Studi di Roma La Sapienza
Budget: 20.895,00 €
Data inizio: 01.10.2023
Data fine: 28.02.2026

Dottorato per lo sviluppo di modelli organizzativi e gestionali per la sharing economy. Condivisione post-pandemia: quale futuro per la sharing economy?
Post-pandemic sharing: what future for the sharing economy? POST-SHARE

Ente erogante il finanziamento: Dottorati industriali Regione Lazio 2021 prot 26253 21027NP000000130.
Responsabile Scientifico (Unicusano): Prof. Mario Risso
Staff di Ricerca UniCusano: Prof. Gabriella Arcese, dottoranda Giulia Padovani
Descrizione del progetto
Dottorato per lo sviluppo di modelli organizzativi e gestionali per la sharing economy. Condivisione post-pandemia: quale futuro per la sharing economy? Post-pandemic sharing: what future for the sharing economy? POST-SHARE nell’ambito del corso di dottorato di ricerca in Management for Digital Transformation: Business, Communication and Ethics – XXXVII ciclo
L’obiettivo della proposta progettuale è la formazione di un profilo professionale, capace di approfondire le tematiche nell’ambito dell’organizzazione, gestione e comunicazione degli aspetti innovativi e sociali inerenti la sharing economy; e di proporre soluzioni per la rimodulazione dell’economia condivisa, nel periodo successivo all’emergenza sanitaria.
Nel triennio, grazie alle informazioni trasversali di economia, sociologia, comunicazione ed etica, verrà progettato un sistema di valutazione delle performance capaci di accrescere la fidelizzazione degli associati e incrementare la capacità di utilizzo di beni e servizi condivisi.
Fra i punti di forza del dottorato il partenariato dell’Università Niccolò Cusano con l’Associazione Gottifredo, entrambe luogo di formazione e di inserimento nel mondo del lavoro; questi aspetti risultano fondamentali per l’applicazione e la comunicazione della sostenibilità come driver evolutivo per le aziende del futuro.
Obiettivi del progetto

• Identificare sulla base della letteratura e delle esperienze nazionali ed internazionali, i migliori approcci per progettare un sistema di misurazione delle performance
• Progettare interventi di marketing e comunicazione basati su rilevanza scientifica in grado di comunicare i sistemi di misurazione e valutazione delle performance
• Evidenziare i migliori criteri e metodi scientifici per misurare e valutare le performance dell’organizzazione e strutturare una comunicazione dedicata
• Determinare le migliori modalità per accreditare l’associazione come centro di competenza e cross-fertilization fra università e organizzazioni esterne

Partner: Associazione Gottifredo
Contributo totale del progetto: 62.701,20 euro
Data inizio:12 Ottobre 2022
Data fine: 31 Ottobre 2025

2022-2025 POST-SHARE
Post-pandemic sharing: what future for the sharing economy? POST-SHARE

Public entity granting the financing: Dottorati industriali Regione Lazio 2021 prot 26253 21027NP000000130.
Principal Investigator (Unicusano unit): Prof. Mario Risso
UniCusano Research Staff: Prof. Gabriella Arcese, dottoranda Giulia Padovani
Project Description
The changes taking place in the economic and social system have imposed a need for organisations dealing with and using shared products and services to renew their role and activities. This need necessitates a process of restructuring and strategic rethinking. The high degree of territorial differentiation and sectorial specialisation that characterise the Italian economic fabric, moreover, determine an intensification of competition among the associations that runs the risk of significantly reducing their capacity for growth In this context, in order to maintain and reaffirm their centrality the structures and put back at the centre the need for innovation and sustainability from which the spirit of sharing from which all the instruments of the SE were born.

In detail, there is a need to renew organisational models and their functions, strengthen the identity of sharing and increase the responsiveness to the emerging needs of home and smart workers, and create a relationship of real support for the growth and development of sharing tools taking into account the new requirements.

The specific objective of the PhD project proposal is the training of a professional profile that, with multidisciplinary competences, intends to deepen the issues of organisation, management and communication of the innovative and social aspects related to the reshaping of the shared economy in the post-Covid-19 period.
During the three-year training period, the study of the different drivers related to sharing (technological, social, environmental and economic) will be tackled, identifying critical issues, proposing behavioural models, evaluation parameters and monitoring indicators that can help the development of SE in a new vision. Subsequently, in order to make it all usable, it will be tested and experimented by the partner organisation and the different solutions will be studied, with particular focus on coworking spaces and work sharing.
Particular attention will be paid to: – evaluation of internal performance, establishing the link between organisational processes, evaluation of individuals, indicators of effectiveness and efficiency – impact of organisational improvement on external performance: image and representativeness – development of performance indicators as a communication and marketing tool – reproducibility of the model at national level.
This PhD project will be structured over a three-year activity. The following research development training activities will be undertaken during this period. In particular

• Advanced training courses in qualitative and quantitative research methodologies related to social phenomena;
• Advanced courses in the use of statistical tools;
• Advanced training courses in network systems design: network analysis, SEM and advanced statistical models.

After the acquisition of the scientific and methodological knowledge of the research, the operational phases aimed at

• Definition, collection and classification of data from pre- and post-pandemic scenarios;
• Study of the current literature on the different systems being tested, the use of technology and the organisational models of reference;
• Study of management models;
• Study and testing of sustainability performance monitoring indicators;
• Study and simulations of alternative solutions.

All activities will be carried out both on-site at the Niccolò Cusano University and at the headquarters of the Gottifredo Association.

Project Objectives

• Identify, based on national and international literature and experience, the best approaches to design a performance measurement system
  • Design marketing and communication interventions based on scientific relevance able to communicate systems of measurement and performance evaluation
  • Highlight the best scientific criteria and methods to measure and evaluate the performance of the organization and structure a dedicated communication
  • Determine the best ways to accredit the association as a center of expertise and cross-fertilization between universities and external organizations

Partner: Associazione Gottifredo
Financial support: 62.701,20 euro
Starting date: 12 October 2022
Ending date: 1 November 2024

Ente erogante il finanziamento
“University 4 EU. Il tuo futuro, la nostra Europa” del MUR e del Dipartimento per le Politiche Europee della Presidenza del Consiglio dei Ministri in collaborazione con la CRUI.
Responsabile Scientifico (Unicusano): Prof. Mario Risso
Staff di Ricerca UniCusano: Prof. Gabriella Arcese, Prof. Roberto de Rosa, Prof. Tamara Menichini, Prof. Massimiliano Ruzzeddu
Descrizione del progetto
L’innovazione sociale genera e implementa nuove idee riguardanti le persone e come queste organizzano le attività interpersonali per raggiungere obiettivi comuni. La forza dell’innovazione sociale proporzionale alla competenza di sviluppare energie innovative da adattare in ogni ambito. La trasformazione digitale che si verifica all’interno delle organizzazioni e ne invade la cultura, la tecnologia ed i processi, si sta sempre più affermando come paradigma per la resilienza organizzativa. Tra le soluzioni per la digitalizzazione, lo smart working (SW) costituisce uno dei pilastri su cui le organizzazioni investono per aumentare l’empowerment delle persone e la crescita delle organizzazioni di cui fanno parte.
Obiettivi del progetto
TALENT mira a costituire un ‘contamination lab’, ovvero in un esperimento di contaminazione tra discipline diverse che espongono i partecipanti ad ambienti stimolanti e multidisciplinari, pensati anche per incoraggiare approcci innovativi. TALENT affronta la tematica dello SW per la promozione della resilienza organizzativa e le pari opportunità, conciliando una trattazione teorica con esperienze pratiche. Il coinvolgimento di imprenditori/imprenditrici, pubblici amministratori esperti/e di politiche lavorative in qualità di esperti, consente di affrontare il tema nelle prospettive del cambiamento tecnologico, economico ed organizzativo
Contributo totale del progetto
Valore nominale del progetto: € 4.000
Data inizio: 7 luglio 2022
Data fine: 22 novembre 2022

Descrizione progetto
Il progetto “Green Agrifood PMI” (GAP) ha come obiettivo il rafforzamento delle piccole-medie imprese laziali del settore dell’agrifood nella loro strategia di sviluppo di produzioni biologiche. In particolare, visto che l’accesso ai canali di vendita rappresenta normalmente un significativo collo di bottiglia nelle strategie di sviluppo, queste imprese verranno supportate nell’accedere alla domanda del settore pubblico (relativamente ai bandi di Green Public Procurement – GPP) e alla domanda del settore privato (relativamente al canale della Grande Distribuzione Organizzata – GDO). Lo sviluppo di filiere sostenibili sarà seguito non solo relativamente ad aspetti di gestione interna con interventi di formazione, organizzazione e marketing, ma anche a livello di visibilità e tracciabilità esterna, con la sperimentazione di una blockchain di filiera. Con riferimento ai Sustainable Goals della Agenda 2030 delle Nazioni Unite, GAP si propone di contribuire all’obiettivo 12 “Sustainable Consumption and Production”, con ricadute positive sul raggiungimento della sostenibilità ambientale, sociale ed economica nella Regione Lazio. In particolare gli acquisti verdi della pubblica amministrazione stanno raggiungendo dimensioni tali da renderli un forte volano di sviluppo per l’economia verde, come bene evidenziato nel Green Deal Europeo – COM(2020) 640. GAP punta inoltre a contribuire alla Smart Specialization Strategy della Regione Lazio attraverso il rafforzamento del settore dell’Agrifood (nella sua parte legata alle produzioni/filiere bio) e il conseguente rafforzamento della Green Economy (che vede nel settore dell’Agrifood un’importante componente). La sperimentazione portata avanti nel progetto prenderà in considerazione anche esperienze di Km zero e di economia circolare.

   
• Analisi di mercato e identificazione di un settore applicativo rappresentativo in grado di recepire le nuove prestazioni offerte dalle antenne in metamateriale in modo da incrementare la comunicazione inter-satellitare, soprattutto nell’ottica delle costellazioni di satelliti per i servizi su scala globale.
• Sviluppo e realizzazione di un prototipo sistema d’antenna in grado di soddisfare i requisiti selezionati al punto 1).
• Test e verifica del prototipo di antenna per acquisire ulteriori conoscenze comportamentali dei metamateriali.
• Analisi dei risultati e identificazione del percorso per finalizzare la tecnologia in un prodotto commerciabile e competitivo.

Finalità
Gli obiettivi generali del progetto GAP si articolano in tre grandi sotto-obiettivi:

1) “Supportare le PMI nel superare le barriere alla partecipazione a bandi di acquisti pubblici verdi”, dove il progetto GAP: Analizzerà le difficoltà incontrate dalle PMI sia nell’affrontare la “sfida burocratica” legata al GPP (ad es. in termini di accesso all’e-procurement) sia nel raggiungere gli standard minimi necessari (ad es. l’ottenimento di specifiche certificazioni ambientali); Identificherà i diversi potenziali livelli di difficoltà, compresi quelli base relativi all’accesso stesso alle piattaforme digitali di e-public procurement; Costruirà indicatori sintetici capaci di misurare le performance delle imprese e identificare l’adeguatezza al GPP degli assetti amministrativi, tecnologici ed economico-finanziari; Contribuirà a fornire specifiche competenze per colmare i potenziali gap formativi.

2) “Supportare le PMI nel superare le barriere all’entrata nel canale della GDO”, dove il progetto GAP: Analizzerà le difficoltà incontrate dalle PMI relativamente ad aspetti contrattuali ed organizzativi (in particolare i contratti e le relative penali richieste dalla GD) sia allo sviluppo di un’adeguata strategia di marketing; Identificherà i diversi potenziali livelli di difficoltà, compresi quelli base relativi all’accesso stesso alle funzionalità telematiche base (EDI); Costruirà indicatori sintetici capaci di misurare le performance delle imprese e identificare l’abbinamento tra gli assetti organizzativo-produttivi, tecnologici ed economico-finanziari dell’impresa da un lato e le caratteristiche richieste dai diversi canali distributivi dall’altro; Contribuirà a fornire specifiche competenze per identificare i canali distributivi per l’impresa e, in relazione a questa scelta, colmare i potenziali gap formativi.

3) “Supportare le PMI nella sperimentazione di una blockchain di filiera”, dove il progetto GAP: Identificherà i potenziali approcci allo sviluppo di una blockchain di filiera, anche in relazione alla capacità della blockchain di supportare un migliore posizionamento strategico dell’impresa e della sua offerta; Costruirà indicatori sintetici capaci di misurare l’adeguatezza organizzativa dell’impresa alla tracciabilità via blockchain, anche in relazione alle certificazioni che l’impresa ha raggiunto o intende conseguire; Contribuirà a fornire specifiche competenze per valorizzare gli investimenti fatti nella tracciabilità via blockchain e, in relazione a questa scelta, colmare i potenziali gap formativi.

Risultati
Il progetto svilupperà un insieme di attività tra loro complementari relative a: Predisposizione di indicatori “standard” finalizzati ad una “profilazione” delle PMI in diverse categorie, rilevanti per la comprensione delle difficoltà da superare (“pronte al GPP” o “pronte a soddisfare la domanda verde da parte della grande distribuzione”, o entrambi o nessuno dei due; “pronte tecnologicamente ma non amministrativamente” ecc…) in modo da verificare i relativi fabbisogni formativi ed informativi; Sperimentazione di attività di supporto ad un piccolo campione di PMI relativamente ad una o più delle seguenti attività: abilitazione e uso delle piattaforme di e-proc e di GPP (in primis la piattaforma di Regione Lazio); sviluppo di relazioni strategiche con imprese della GDO; valutazione della fattibilità organizzativa e gestionale di adozione di filiere certificate attraverso tecnologie blockchain; Realizzazione di workshop e attività di formazione specifica, con la presentazione delle metodologie elaborate nel corso del progetto e delle evidenze dalle sperimentazioni sviluppate nel progetto, rispetto a GPP, canali GDO e blockchain di filiera; Pubblicazione di un rapporto finale e sottomissione a riviste internazionale di tre articoli scientifici sui temi del progetto.

Altri Partner Progetto
CEIS – Università degli Studi di Roma Tor Vergata, Università degli studi di Cassino e del Lazio Meridionale

Contributo totale del progetto
The “Green Agrifood PMI” – GAP project was admitted to a grant for an amount equal to € 150,000.00 from the resources POR FESR Lazio 2014-2020 Action 1.2.1

Data inizio: 2021
Data fine: 2023

Project description
The “Green Agrifood PMI” (GAP) project aims to strengthen Lazio’s small and medium-sized enterprises in the agrifood sector in their strategy for the development of organic products. In particular, given that access to sales channels normally represents a significant bottleneck in development strategies, these companies will be supported in accessing public sector demand (in relation to Green Public Procurement – GPP calls) and demand of the private sector (in relation to the large-scale distribution channel – GDO). The development of sustainable supply chains will be followed not only in relation to internal management aspects with training, organization and marketing interventions, but also in terms of external visibility and traceability, with the experimentation of a supply chain blockchain. With reference to the Sustainable Goals of the United Nations 2030 Agenda, GAP aims to contribute to goal 12 “Sustainable Consumption and Production”, with positive effects on achieving environmental, social and economic sustainability in the Lazio Region. In particular, green purchases by the public administration are reaching such dimensions as to make them a strong driver of development for the green economy, as well highlighted in the European Green Deal – COM (2020) 640. GAP also aims to contribute to the Smart Specialization Strategy of the Regione Lazio by strengthening the Agrifood sector (in its part linked to organic production / supply chains) and the consequent strengthening of the Green Economy (which sees an important component in the Agrifood sector ). The experimentation carried out in the project will also take into consideration zero km and circular economy experiences.

Purpose
The general objectives of the GAP project are divided into three major sub-objectives:

1) “Supporting SMEs in overcoming the barriers to participation in green public procurement calls”, where the GAP project: It will analyze the difficulties encountered by SMEs both in facing the “bureaucratic challenge” linked to GPP (eg in terms of access to e-procurement) and in reaching the minimum standards necessary (eg obtaining specific environmental certifications ); It will identify the various potential levels of difficulty, including the basic ones relating to access itself to digital e-public procurement platforms; It will build synthetic indicators capable of measuring the performance of companies and identifying the adequacy of administrative, technological and economic-financial structures to GPP; It will help provide specific skills to bridge potential training gaps.

2) “Supporting SMEs in overcoming the barriers to entry into the large retail channel”, where the GAP project: It will analyze the difficulties encountered by SMEs in relation to contractual and organizational aspects (in particular the contracts and related penalties required by the large retailers) and to the development of an adequate marketing strategy; It will identify the different potential levels of difficulty, including the basic ones relating to access to basic telematic functions (Electronic Data Interchange); It will build synthetic indicators capable of measuring the performance of companies and identifying the combination between the organizational-productive, technological and economic-financial structures of the company on the one hand and the characteristics required by the different distribution channels on the other; It will help provide specific skills to identify the distribution channels for the company and, in relation to this choice, fill potential training gaps.

3) “Supporting SMEs in the experimentation of a supply chain blockchain”, where the GAP project: It will identify potential approaches to the development of a supply chain blockchain, also in relation to the ability of the blockchain to support a better strategic positioning of the company and its offer; It will build synthetic indicators capable of measuring the organizational adequacy of the company for traceability via blockchain, also in relation to the certifications that the company has achieved or intends to achieve; It will contribute to providing specific skills to enhance the investments made in traceability via blockchain and, in relation to this choice, to fill potential training gaps.

Result
The project will develop a set of complementary activities related to: Preparation of “standard” indicators aimed at a “profiling” of SMEs in different categories, relevant for understanding the difficulties to be overcome (“ready for GPP” or “ready to meet green demand from large retailers”, or both or neither of them; “technologically ready but not administratively ready” etc …) in order to verify the related training and information needs; Testing of support activities for a small sample of SMEs in relation to one or more of the following activities: enabling and use of the e-proc and GPP platforms (primarily the Lazio Region platform); development of strategic relationships with large-scale retail companies; assessment of the organizational and managerial feasibility of adopting certified supply chains through blockchain technologies; Implementation of workshops and specific training activities, with the presentation of the methodologies developed during the project and the evidence from the experiments developed in the project, with respect to GPP, GDO channels and supply chain blockchains; Publication of a final report and submission to international journals of three scientific articles on the themes of the project.

Partnership
CEIS Università degli Studi di Roma Tor Vergata, Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale

Budget
The “Green Agrifood PMI” – GAP project was admitted to a grant for an amount equal to € 150,000.00 from the resources POR FESR Lazio 2014-2020 Action 1.2.1

Starting date: 2021
Ending date: 2023