Ricerca e innovazione in agricoltura: verso una nuova attenzione alla produttività?

Sintesi del paper presentato alla sessione plenaria del convegno Aieaa 2015, Ancona, 11-12 Giugno 2015

Introduzione e obiettivi

La ricerca e l'innovazione sono considerate attività con un ruolo primario nel determinare la produttività in agricoltura. I ruoli attribuiti alla produttività e all’innovazione, nonché le loro connessioni con la ricerca, hanno visto importanti cambiamenti nel tempo. Tali cambiamenti hanno riguardato non solo la rilevanza politica e gli obiettivi di policy, ma anche gli approcci di ricerca.
Il tema della misura della produttività è ampiamente trattato nella letteratura economico-agraria. Per produttività si intende la capacità dei fattori produttivi di produrre uno o più output (Latruffe, 2010). Tale capacità è in genere misurata attraverso il rapporto tra output e input. La letteratura comprende semplici misure di produttività parziale (es. un input e un output), così come misure che includono più di un input (Multiple Factor Productivity). La misura più completa di produttività consiste nella Total Factor Productivity (Tfp), che è il rapporto tra l'aggregato degli output di un processo e l'aggregato degli input, espressi in valore monetario. Serie temporali della Tfp permettono di misurare i cambiamenti di produttività (Coelli, 2005; Latruffe, 2010).
I limiti di tali indici sono stati ampiamente discussi in letteratura, in relazione, tra l'altro, al fatto che gli input compresi si limitano di norma ai classici mezzi di produzione agricoli e gli output ai soli prodotti commerciali. Non mancano tentativi di estendere gli indicatori alla crescente varietà di input e output del settore agricolo, compresi quelli legati ai beni ambientali. Questa linea di lavoro ha portato ad estensioni della Tfp, come l'Environmentally Adjusted Tfp o addirittura il Green Tfp (e.g. Chen and Golley, 2014).
Le misure di produttività citate sono state usate come variabili dipendenti in modelli tesi a spiegare il ruolo della ricerca nel modificare la produttività, in particolare cercando di stimare la relazione tra spesa in ricerca e produttività. I risultati corroborano l'aspettativa che la spesa in ricerca abbia favorito l'aumento della produttività, di frequente con altissimi tassi di ritorno degli investimenti (Alston et al., 2010; 2011; Wang et al., 2013). Tuttavia, il nesso casuale è in genere di difficile interpretazioni e le limitazioni, in particolare dovute alla carenza e alla qualità dei dati elementari sono in genere tal da consigliare una notevole prudenza nell'interpretazione di questi risultati.
La relazione tra ricerca, innovazione e produttività, ma anche tra ricerca e salvaguardia delle risorse, ha assunto un crescente peso nelle politiche europee dell'ultimo decennio, a partire dalla strategia Europa 2020 e delle seguenti misure di implementazione, compresa la riforma della Pac 2014-2020. Questo focus, tra l'altro, non riguarda solo gli obiettivi, ma anche gli strumenti, ad esempio nuove iniziative quali la European Innovation Partnership (Eip).
Questo contributo fornisce una discussione del legame tra ricerca, innovazione e produttività alla luce di alcune selezionate tematiche tecnologiche emergenti, tra cui, in particolare:

• la bioeconomia e i concetti collegati, quali quello di economia circolare;
• il ruolo crescente dell'imprenditorialità nei processi di innovazione;
• l'evoluzione degli strumenti di valutazione, in particolare il ruolo crescente del Life cycle assessment (Lca);
• concetti legati ai temi della sostenibilità. 

Questo contributo si propone di identificare le principali sfide alla comprensione del legame tra ricerca e produttività derivanti dallo sviluppo delle tematiche elencate. A tal fine intende esaminare anche gli eventuali problemi aperti nella misura della produttività. L'obiettivo finale è quello di identificare tematiche prioritarie per la ricerca futura nell'ambito dell‘economia agraria e della bioeconomia.
Il lavoro è organizzato in due sezioni principali. Nella prima verranno illustrati i punti rilevanti delle quattro tematiche elencate in precedenza; nella seconda verranno fornite una discussione di sintesi ed alcune riflessioni conclusive.

Ricerca e produttività: alcune sfide emergenti

Nuovi paradigmi nell'organizzazione economica: bioeconomia ed economia circolare

Da almeno un decennio, l'evoluzione dei settori dell'economia basati sulle risorse biologiche è stata segnata fortemente dall'emergere del concetto di bio-economia e dalle relative strategie di policy (Viaggi et al., 2012; Swinnen e Weersink, 2013). Secondo la “Comunicazione UE sulla bioeconomia”, (European Commission, 2012a; European Commission 2012b) the bioeconomy encompasses the production of renewable biological resources and their conversion into food, feed, bio-based products and bioenergy. It includes agriculture, forestry, fisheries, food and pulp and paper production, as well as parts of chemical, biotechnological and energy industries. Its sectors have a strong innovation potential due to their use of a wide range of sciences (life sciences, agronomy, ecology, food science and social sciences), enabling and industrial technologies (biotechnology, nanotechnology, information and communication technologies (Ict), and engineering), and local and tacit knowledge.”
La definizione di bioeconomia ed il suo ruolo sono tuttora materia di discussione (vedi ad esempio Schmidt et al., 2012), anche a causa del fatto che diversi paesi hanno adottato diverse definizioni. Ad esempio, la definizione dell'Oecd è fortemente focalizzata sulle biotecnologie. C'è inoltre una tensione crescente tra una visione industriale (di processo) della bioeconomia ed una visione più territoriale, a livello di paesaggio e di organizzazione spaziale dei processi.
Un aspetto distintivo della bioeconomia è il ruolo centrale della conoscenza, e quindi della ricerca e dell'innovazione tecnologica (Zilberman, 2013). Non solo la ricerca è importate nell'ottica della bioeconomia, ma allo stesso tempo, la bioeconomia tende a renderne gli effetti più "analitici" e difficili da tracciare, a causa dell'enfasi sul progressivo "smontaggio" della biomassa in componenti elementari e l'uso di una varietà di tecnologie derivanti da ambiti diversi (biotecnologie, informatica, scienze dei materiali). Infine, l'effetto della nuova conoscenza dipende criticamente da come questa si combina con lo stock di conoscenza esistente.
L'insieme di queste caratteristiche fa sì che, la direzione tecnologica indicata dalla bioeconomia renda in qualche modo più difficile sia identificare gli impatti attesi, sia misurarli. La letteratura evidenzia come gli effetti attesi dello sforzo in ricerca siano molto ambigui, specialmente per ciò che concerne l'effetto sulla sostenibilità (Pfau et al., 2014). All'interno di queste difficoltà di interpretazione, tuttavia, la nozione di produttività delle risorse tende ad assumere un ruolo centrale ed un'enfasi crescente, proprio in virtù del fatto che l'idea di bioeconomia è legata alla disponibilità di biomassa (in sufficiente quantità e qualità) e quindi alle risorse che limitano tale produzione (suolo, acqua, nutrienti).
Un concetto emergente, strettamente legato alla bioeconomia benché concettualmente indipendente, è quello di economia circolare. Il concetto di economia circolare riflette l'idea che l'economia dovrebbe essere basata il meno possibile su materie prime "esterne" (o di nuova estrazione) e piuttosto, il più possibile, sul ri-uso di materiali già presenti nel sistema antropico. Il grado di circolarità di una economia e le sue variazioni diventano quindi un potenziale criterio di valutazione degli effetti della ricerca. Gli studi sul grado di circolarità dell'economia sono solo al loro inizio, ma le prime stime disponibili evidenziano che il grado di circolarità è attualmente molto basso. Hass et al. (2015) stimano il grado di circolarità per l'economia globale e per l'economia dell'UE-27 nel 2005, mostrando in entrambi i casi valori sotto il 10% (vale a dire, solo il 10% del flusso di materiali è riciclato). La biomassa, che è il cuore della bioeconomia, ha un grado di circolarità pari solo al 3% (7% nella UE-27). Una delle ragioni è che la biomassa è in gran parte usata a fini energetici (incluso il consumo alimentare) e quindi distrutta nel processo. Tuttavia, se la biomassa è prodotta in modo sostenibile, può essere considerata rinnovabile; questo fa sì che la sostenibilità della produzione di biomassa sia legata alla circolarità di risorse ad essa collegate, quali carbonio e fertilizzanti (Jordan et al. 2007).
Da un punto di vista economico, non è solo rilevante misurare il grado di circolarità di un’economia, ma soprattutto capire in che misura i prezzi siano già segnali corretti del grado di circolarità o non circolarità, e quindi inviino i segnali "giusti" agli operatori; ciò concerne in particolare l'incorporamento nei prezzi del grado di scarsità delle risorse e dei costi per il recupero. In linea di principio, informazioni aggiuntive sul grado di circolarità (es. indicatori corretti di produttività) sono effettivamente utili solo in presenza di esternalità, incompletezza di informazioni o distorsioni di mercato. Su questo tema, può essere molto rilevante il ruolo delle politiche per creare incentivi o per accelerare processi di adattamento o segnali di scarsità/non circolarità.

Iniziativa privata, collettiva e pubblica: imprenditorialità, eco-innovazione e innovazione sociale

Il tema del ruolo dei diversi attori nella ricerca e nell'innovazione è ampiamente trattato in letteratura. All'interno di questo, il ruolo dell'iniziativa privata nei processi di innovazione costituisce un aspetto attualmente in primo piano e che sta accompagnando strettamente lo sviluppo della bioeconomia.
In una visione classica dell'innovazione, il mercato e le politiche giocano i ruoli più importanti. Il mercato promuove la ricerca privata e l'adozione di nuove tecnologie; il settore pubblico finanzia la ricerca pubblica e promuove l'adozione di nuove tecnologie attraverso diverse forme di incentivo. In questo processo, la fase di maggiore difficoltà è notoriamente quella dell'adozione dell’innovazione, la quale, tuttavia, non può essere capita se non in relazione alle altre fasi e alle determinanti dell'intero processo di produzione e uso della conoscenza.
La letteratura lavora da tempo sul ruolo di molteplici attori nell'intero processo e nella natura e struttura dell'intero sistema di creazione, diffusione e uso della conoscenza e, nel contesto attuale, in particolare sul ruolo degli intermediari nel trasferimento delle conoscenze (Klerkx e Leeuwis, 2008). Su questo tema è di particolare rilievo la letteratura sugli Agricultural Knowledge and Innovation Systems (Akis) [link], in particolare in relazione alle problematiche connesse alla bioeconomia (Esposti, 2012).
In tale contesto, gli anni recenti hanno visto diventare più importante il ruolo dell'imprenditorialità, ma anche quello di una molteplicità di attori (consumatori, società civile); tale maggiore rilevanza è accompagnata da una articolazione via via più complessa dei relativi ruoli. Questa tendenza è oggi formalizzata ad esempio nel multi-actor approach del programma Horizon 2020 dell'Unione Europea.
Tra gli altri elementi di evoluzione recente si ricorda in primo luogo l'incorporamento di valori sociali nelle strategie e scelte industriali, ad esempio nel campo dell'eco-innovazione, della sostenibilità e dell'etica. Da un lato questo si traduce nella creazione e trasmissione di valori, e nel loro uso anche a fini di marketing. Dall'altro lato, il marketing assume un ruolo attivo nella generazione di informazione e consapevolezza da parte del consumatore. Nell'insieme, il mercato tende sempre di più ad associare valori monetari privati a beni che hanno in genere la connotazione di beni pubblici.
Un altro ambito di novità riguarda la crescente enfasi sulla creazione di nuovi mercati, ad esempio per nuovi prodotti; in questo caso, il tema è quello della creazione contemporanea di domanda e offerta, fino alla creazione di bisogni e, contemporaneamente, dei beni in grado di soddisfarli.
Infine l'innovazione organizzativa tende ad allargarsi sempre di più verso l'innovazione sociale e alle nuove forme di socialità nel consumo e nell'innovazione. Queste sono anche associate alle nuove forme organizzative rese possibili dalle nuove tecnologie, quali le telecomunicazioni legate all'uso dello smartphone o dei social network. Ad esempio esistono app per identificare i prodotti biologici, la probabilità di presenza di Ogm, ecc..
Un aspetto di primaria importanza in questo nuovo scenario è il ruolo dell'imprenditorialità nello stimolare e nell'orientare l'innovazione. In particolare, i processi di innovazione, non solo di trasferimento ma anche di domanda di conoscenza e di orientamento della ricerca, sono sempre più legati ad iniziative imprenditoriali e a strategie di mercato deliberatamente orientate verso specifici percorsi tecnologici. Questa tendenza si materializza nella crescente diffusione dei broker dell'innovazione e va verso una vera e propria imprenditorialità dell'innovazione con, associata, una finanza dell'innovazione. Questo trend tende a modificare il rapporto tra ricerca e impresa, non solo evidenziando una relazione sempre più circolare, ma addirittura identificando la visione imprenditoriale, piuttosto che la disponibilità di nuova conoscenza, come elemento propulsivo ("causale") che guida la direzione della ricerca scientifica e dell'innovazione.
Dal punto di vista del concetto di produttività, questi fenomeni portano ad una maggiore difficoltà di valutazione in particolare in tre direzioni:

• la difficoltà di individuare gli obiettivi del processo di innovazione in un sistema di gestione della conoscenza sempre più complesso;
• la difficoltà di identificare gli effetti di specifiche innovazioni;
• la difficoltà di identificare stabilmente valori (soprattutto se espressi in termini monetari) per prodotti e beni, soprattutto per quanto riguarda attributi "soft" del consumo, quali sostenibilità ed eco-compatibilità;
• la difficoltà di identificare valori economici esterni (beni pubblici, esternalità) in un contesto in cui questi sono sempre più assorbiti dal mercato, anche se in forme incomplete o distorte. 

Il ruolo degli strumenti di misura: il life cycle assessment

Gli strumenti utilizzati non sono neutrali rispetto gli obiettivi ed alle esigenze informative. Da questo punto di vista è emblematico, nel contesto attuale, il caso del Life cycle assessment (Lca). L'Lca è un metodo di valutazione degli impatti di un prodotto, focalizzando l'attenzione sull'effetto di una unità funzionale (unità di prodotto o servizio) calcolato tenendo conto di tutto il suo ciclo di vita "dalla culla alla tomba". La base del metodo è la compilazione di un inventario degli input e degli output, facendo riferimento alle principali risorse utilizzate (es. energia, acqua) o alle emissioni dei principali inquinanti: gas ad effetto serra (Ghg), nitrati. A questa segue una fase di assessment volta a tradurre queste informazioni in elementi di valutazione. Questa fase è la più critica e la ricerca sui metodi Lca è attualmente impegnata a migliorarla, in particolare nella direzione di usare l'Lca per confrontare alternative tecnologiche, utilizzando l’analisi multicriteriale, o sviluppando il collegamento con la componente economica attraverso il life cycle costing.
Anche gli usi dell'Lca stanno cambiando. Dopo essere stata usata a lungo come strumento ingegneristico di valutazione, è oggi sempre più utilizzata come supporto a politiche di marketing. Ciò che è più importante ai fini di questo contributo, è che l'Lca viene utilizzata sempre di più per la valutazione dei risultati (nuove tecnologie, processi, prodotti) di progetti di ricerca. L’Lca è stato ampiamente usato nel settimo programma quadro dell'UE (Tilche e Galatola, 2008) ed è ora promosso o richiesto in gran parte dei topic dei bandi Horizon 2020.
In un certo senso, l'Lca può essere considerato una misura inversa di produttività: misurando il rapporto tra input/emissioni e output, permette in pratica di valutare gli impatti generati da una unità di output e/o di misurare i cambiamenti di tali impatti generati da processi di innovazione.
Dal punto di vista della connessione tra ricerca e produttività, l'Lca risponde alla necessità di tenere meglio conto degli impatti della ricerca tecnologica, che produce potenzialmente un ampio range di effetti su diverse dimensioni della sostenibilità in sistemi complessi, con una articolata struttura di filiera. Tenendo conto dei diversi passaggi del ciclo di vita del prodotto, l'Lca permette non solo di misurare il contributo di diverse fasi produttive all'impatto, ma anche di considerare possibili effetti di trasferimento di impatto tra fasi. Inoltre permette di considerare esplicitamente effetti di compensazione tra fasi, nonché il ruolo del riciclo o di sottoprodotti. Permette infine di identificare le aree del processo nelle quali le esigenze di ricerca sono più critiche.
Le applicazioni di Lca mostrano tutt'ora delle difficoltà sotto alcuni punti di vista. Il limite principale, al momento, è che si tratta di uno strumento ancora fortemente dominato dagli aspetti tecnologici legati alla misurazione degli input e degli output, rispetto agli aspetti di tipo economico e sociale. I database di coefficienti necessari al fine del calcolo del consumo di risorse e delle emissioni sono oggi più affidabili che in passato per le aree più studiate e per le filiere più consolidate; al contrario, aree meno studiate e filiere nuove presentano disponibilità di dati meno soddisfacenti; ciò che è più importante, è che gli aspetti concettuali relativi ai confini del sistema, cioè al perimetro dei processi considerati nella valutazione, restano non sempre ben definiti. Inoltre il ruolo dell'Lca nelle decisioni che riguardano in particolare progetti inter-organizzazione (in cui diversi attori contribuiscono a generare l'impatto e ne subiscono le conseguenze) resta spesso non chiaro; come conseguenza, i risultati e le prescrizioni da essi derivate risultano, specialmente in tale ambito, indefiniti e arbitrari (Sandin et al., 2014).
Dal punto di vista economico, in particolare nella valutazione dell'impatto della ricerca, restano due principali temi aperti. In primo luogo, il modo in cui la ricerca può generare impatti sul processo produttivo dipende da numerose variabili:

• l'adozione delle tecnologie prodotte da parte delle imprese;
• i cambiamenti organizzativi del processo produttivo generati;
• il grado di concentrazione della produzione. 

La numerosità e articolazione di tali variabili porta forzatamente a stimare gli impatti sulla base di una quantità di assunzioni. In secondo luogo, resta problematico attribuire un valore economico agli impatti stimati in termini di flussi di materia ed energia; questo dipende, tra l'altro, dalla localizzazione degli effetti (si pensi ad esempio all'utilizzo dell’acqua). La localizzazione degli effetti manifesta l'esigenza di tenere conto sempre di più degli aspetti organizzativi di filiera, ad esempio filiere corte, lunghe, a chilometro zero, etc.. Anche la distribuzione degli impatti tra settori può essere non-neutrale. Anche concetti che collegano gli scambi commerciali alle misure di impatto in un'ottica del ciclo di vita stanno emergendo, quali l'acqua virtuale (in quantitativo di acqua necessario alla produzione di un bene) ed il water footprint.
Nell'ottica di questo contributo, l'esperienza dell'Lca mette in evidenza numerosi aspetti tra i quali:

• la necessità di valutare numerosi effetti della ricerca, compresi quelli sull'ambiente e le risorse;
• l'importanza di un'ottica di filiera o sistema;
• l'importanza della comprensione dei diversi passaggi attraverso i quali si esplica l'effetto dell'innovazione;
• la necessità di una valutazione quanto più possibile preventiva e funzionale della produttività della ricerca.

Dalle performance al posizionamento: sostenibilità, resilienza, vulnerabilità

Il tema della sostenibilità è ormai trattato da un'ampia letteratura e permea tutti gli argomenti precedentemente citati. Si tratta di una nozione associata alla possibilità di mantenere un certo livello di qualità della vita nel tempo, o meglio di garantire un certo livello di qualità della vita alle generazioni attuali senza compromettere quello delle generazioni future.
La nozione di sostenibilità è evoluta nel tempo tenendo conto della sempre maggiore incertezza del futuro e della sempre maggiore difficoltà nel misurare gli effetti di interventi di policy o tecnologie (Olsson et al., 2014). Sono quindi emersi, tra l'altro, concetti quali la resilienza o la vulnerabilità. Queste nozioni incorporano il riconoscimento dell'incertezza e tendono a valutare di più il posizionamento verso il futuro piuttosto che il futuro atteso. A loro volta, anche per mancanza di dati, sono spesso misurate attraverso delle proxy, anche piuttosto lontane dal vero obiettivo da misurare.
Questa tendenza peraltro si estende anche fuori dall'ambito ambientale ed interessa sempre di più fenomeni qual la sicurezza alimentare e lo sviluppo. In tutti i casi esistono notevoli paralleli in ecologia, anche perché si tratta di approcci che chiaramente rispondono alla necessità di sintetizzare fenomeni complessi e incerti.
Peraltro, la letteratura evidenzia quanto fortemente queste siano nozioni socialmente costruite, attraverso processi politici che ne definiscono i termini e gli indicatori (Schepers, 2014). Dall'altra parte, lo stesso concetto di aumento del livello di sostenibilità è visto come un fenomeno dinamico, basato su un processo di apprendimento da parte della società.
Numerose sono le implicazioni di queste tematiche per il collegamento tra la ricerca e la produttività. Se da un lato i concetti di sostenibilità, resilienza e vulnerabilità incoraggiano la revisione del concetto di produttività, dall'altro evidenziano la probabile necessità di rinunciare a pretese di misura eccessivamente dettagliate e piuttosto incoraggiano ad identificare proxy funzionali più misurabili ed utili ai fini di policy.

Discussione e conclusioni

Questo lavoro discute le implicazioni per il processo che lega ricerca, innovazione e produttività in agricoltura, di alcune aree di sviluppo emergenti, in particolare:

• la bioeconomia e i concetti collegati, quali quello di economia circolare;
• il ruolo crescente dell'imprenditorialità nei processi di innovazione;
• l'evoluzione degli strumenti di valutazione, in particolare il ruolo crescente della Lca;
• i concetti legati ai temi della sostenibilità.

Il messaggio principale derivante da questa indagine è che il concetto tradizionale di produttività inteso come rapporto tra output e input mantiene la sua rilevanza e risulta anzi rafforzato dalla crescente attenzione alla scarsità di risorse chiave per i settori che utilizzano risorse biologiche.
Allo stesso tempo, l'evoluzione del sistema produttivo e della ricerca rende sempre più difficile tracciare la connessione tra gli sforzi in ricerca e innovazione ed i cambiamenti di produttività, soprattutto quando si cerca di valutare singoli progetti o programmi di ricerca. In particolare, nonostante l'enfasi sui risvolti applicativi della ricerca, la ricerca tende sempre più a creare potenziale, piuttosto che ottenere un impatto diretto a breve termine ed è sempre più il complemento di una visione tecnologica, imprenditoriale e sociale di creazione di valore.
Una conseguenza immediata per la ricerca è la necessità di una maggiore comprensione delle connessioni e dei percorsi (pathways) di possibile collegamento (effetto) tra ricerca e produttività: questi diventeranno sempre più rilevanti, anche più delle stesse misure finali di produttività. Esigenze emergenti riguardano inoltre la necessità di collegare meglio l'analisi ex ante con l'analisi ex-post, e, a loro volta, queste analisi con i processi decisionali. Allo stesso tempo, emerge la necessità di considerare in modo esplicito le relazioni tra livelli aggregati e disaggregati di analisi, per tenere conto di diverse scale e prospettive. Infine, è da sottolineare l'enfasi nel collegare tra loro le varie componenti del sistema economico, in particolare, le strategie delle imprese e le esigenze del consumatore; casi paradigmatici in tal senso sono quelli dei concetti di sostenibilità ed eco-innovazione.
Tutti questi elementi richiamano una quantità di sfide sul piano metodologico e contenutistico della ricerca. Richiedono anche ai ricercatori di affrontare più direttamente la sfida procedurale e culturale di un crescente coinvolgimento nei sistemi di innovazione della bioeconomia, un contesto multi-attore ed interdisciplinare, pur mantenendo il ruolo di produttori di conoscenza per quanto possibile oggettiva e la capacità di costruire un patrimonio di formazione e conoscenze qualificato dalla sua solidità empirica a lungo termine.

Riferimenti bibliografici

• Alston J. M., Andersen M. A., James J. S., Pardey P. G. (2011), The Economic Returns to U.S. Public Agricultural Research.“T” American Journal of Agricultural Economics 93 (5): 1257–77. doi:10.1093/ajae/aar044

• Alston J.M., Andersen M.A., James J.S., Pardey P.G. (2010), Persistence Pays: U.S. Agricultural Productivity Growth and the Benefits from Public R&D Spending. Persistence Pays: U.S. Agricultural Productivity Growth and the Benefits from Public R&D Spending [link]

• Chen S., Jane Golley J. (2014), “‘Green’ Productivity Growth in China’s Industrial Economy.” Energy Economics 44 (July): 89–98. doi:10.1016/j.eneco.2014.04.002

• Coelli T., Rao D., O'Donnell C. Battese G. (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Springer, New York, second edition

• Esposti R. (2012), Knowledge, Technology and Innovations for a Bio-based Economy: Lessons from the Past, Challenges for the Future, Bio-based and applied economics, 1(3), 235-268

• European Commission (2012a), Innovating for Sustainable Growth: A Bioeconomy for Europe, Swd (2012). 11 final. Brussels, 13.2.2012. Com(2012) 60 final

• European Commission (2012b), Commission staff working document accompanying the “Communication on Innovating for Sustainable Growth: a Bioeconomy for Europe”, Brussels

• Haas W. Krausmann F., Wiedenhofer D., Heinz M. (2015), “How Circular Is the Global Economy?: An Assessment of Material Flows, Waste Production, and Recycling in the European Union and the World in 2005.” Journal of Industrial Ecology, March. Blackwell Publishing, n/a – n/a. doi:10.1111/jiec.12244

• Klerkx L., Leeuwis C. (2008), Matching demand and supply in the agricultural knowledge infrastructure: Experiences with innovation intermediaries, Food policy, 33, 260–276

• Latruffe L. (2010), Competitiveness, Productivity and Efficiency in the Agricultural and Agri-Food Sectors, Oecd Food, Agriculture and Fisheries Papers No. 30

• Olsson L., Hourcade J.-C., and Kohler J. (2014), “Sustainable Development in a Globalized World.” The Journal of Environment & Development 23 (1): 3–14. doi:10.1177/1070496514521418

• Pfau S., Hagens J., Dankbaar B., Smits A. (2014), “Visions of Sustainability in Bioeconomy Research.” Sustainability 6 (3). Mdpi AG: 1222–49. doi:10.3390/su6031222

• Sandin G., Clancy G., Heimersson S., Peters G. M., Svanström M., ten Hoeve M. (2014), “Making the Most of LCA in Technical Inter-Organisational R&D Projects.” Journal of Cleaner Production 70 (May): 97–104. doi:10.1016/j.jclepro.2014.01.094

• Stefan S. (2014), “Managing the Politics of Innovation and Sustainability.” Journal of Public Affairs, May, n/a – n/a. doi:10.1002/pa.1521

• Schmid O., Padel S., Levidow L. (2012), The bio-economy concept and knowledge base in a public goods and farmer perspective. Bio-based and applied economics 1(1): 47-63

• Swinnen J., Weersink A. (2013), Challenges and policy options in the global bio-economy: Introduction and overview. Agricultural Economics, 44, 379-380

• Tilche A., Galatola M. (2008), “Corner ‘EU Life Cycle Policy and Support.’” The International Journal of Life Cycle Assessment 13 (2): 166–67. doi:10.1065/lca2008.02.378

• Viaggi D., Mantino F., Mazzocchi M., Moro D., Stefani G. (2012), From Agricultural to Bio-based economics? Context, state-of-the-art and challenges, Bio-based and Applied Economics, 1, 3 - 11

• Wang S. L., Heisey P. W., Huffman W. E., Fuglie K. O. (2013), “Public R&D, Private R&D, and U.S. Agricultural Productivity Growth: Dynamic and Long-Run Relationships.” American Journal of Agricultural Economics 95 (5): 1287–93. doi:10.1093/ajae/aat032

• Zilberman D., Kim E., Kirschner S., Kaplan S., Reeves J. (2013), “Technology and the Future Bioeconomy.” Agricultural Economics 44 (s1): 95–102. doi:10.1111/agec.12054