In un mercato liberalizzato da poco e controllato da ex “campioni nazionali”, quale quello dei servizi ferroviari, per i newcomers, è necessario individuare strumenti che consentano di acquisire un vantaggio competitivo tale da renderne sostenibile la presenza sul mercato. In Italia, NTV, la società che da qualche anno opera in concorrenza con Trenitalia sull’alta velocità, ha puntato su strategie innovative per il settore ferroviario. L’approccio adottato poggia sulla convinzione che qualità del servizio offerto alla clientela e soddisfazione del personale siano due aspetti della stessa realtà. Ciò ha spinto la direzione della nuova società di servizi ferroviari, ad adottare pratiche di Human Resources Management basate sulle teorie motivazionaliste le quali pongono al centro del successo di un’impresa il benessere e la dedizione dei sui dipendenti. Trenitalia ha svolto sotto questo profilo, il ruolo del follower. Ha, di fatto, subito l’innovazione di processo e di sistema introdotta da NTV, adeguandosi con lentezza e, sotto le spinte anche demand driven da parte di una clientela sempre più esigente, ha proceduto, anch’essa, a riorganizzare la gestione delle risorse umane. Si tratta proprio di una delle ricadute positive – i cosiddetti spill-over effects – più evidenti del processo di apertura del mercato ferroviario alla concorrenza in Italia. Il presente lavoro si apre con l'analisi degli interventi normativi che si sono succeduti e che hanno progressivamente liberalizzato il mercato del trasporto ferroviario. Segue la rassegna delle principali teorie e dei modelli di organizzazione del lavoro che si sono sviluppati con la rivoluzione industriale. Viene poi illustrata la Human Resources Management, gli elementi su cui si fonda, e come viene implementata da NTV, rispetto alla politica retributiva, alle relazione industriali, al benessere dei dipendenti e alla loro selezione e formazione. Alcune considerazioni conclusive chiudono il lavoro.

In this paper we measure technical efficiency in Research and Development (R&D) of Italian regions with the aim of understanding whether the variation in accessibility and transport infrastructure endowment across regions might be the cause of efficiency disparities. We use a semi-parametric method where in the first step we estimate bootstrapped efficiency scores through DEA. In the second step, efficiency scores are explained - using alternative estimation methods - in a regression model accounting for transport infrastructure variables as non-discretionary inputs. We show that well-developed transport infrastructures seriously improve R&D efficiency by facilitating connections and, thus, knowledge transfer.