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Nell'attuale panorama competitivo, caratterizzato da un’ampia concorrenza, da un’elevata disponibilità di soluzioni tecnologiche, da maggiori pressioni sul time-to-market e da richieste dei clienti in rapida evoluzione, un approccio consapevole all’innovazione e l’implementazione di business improntati sul digitale sono necessari per mantenere e rinnovare nel tempo condizioni di vantaggio competitivo. In tal senso, la concentrazione di diverse organizzazioni, sia pubbliche che private, all’interno di cluster ben definiti risulta oggi più che mai necessaria per la realizzazione di innovazioni tecnologiche sempre più complesse e che siano in grado di superare i limiti di risorse della singola organizzazione. Numerosi studi in letteratura hanno confermato come la performance innovativa delle aziende dipende fortemente dalla loro capacità di assorbire la conoscenza da varie fonti esterne, determinando quindi maggiori probabilità di innovare se inserite in ecosistemi imprenditoriali sviluppati. Queste implicazioni sulle dinamiche innovative sono da ricondurre ai benefici che un ecosistema imprenditoriale altamente sviluppato può generare, come: un mercato del lavoro specializzato e flessibile, fornitori competenti in tutte le fasi della catena produttiva, nonché la facile reperibilità delle competenze necessarie. Altri studi recenti si sono invece focalizzati circa l’impatto che hanno le innovazioni tecnologiche sulle performance economico-finanziarie aziendali, rilevando come vi sia una correlazione positiva tra le suddette variabili, individuando, al contempo, diversi elementi chiave a seconda del settore di appartenenza, come: livello di formazione personale, età, diversità di genere e leadership etica. Pertanto, partendo da questo framework concettuale, il presente elaborato si pone l’obiettivo di indagare se l’appartenenza di un’impresa digitale ad un cluster imprenditoriale sviluppato permetta di ottenere migliori performance economico-finanziarie. L’analisi, è stata svolta mediante l’applicazione del modello statistico della regressione lineare multipla con panel data, per un campione di imprese digitali rappresentativo della popolazione nazionale.