Lundi 25 septembre 2006

Séance plénière

• Enrichir la base d'indicateurs pour l'économie du savoir
• Indicateurs de l’innovation : a-t-on progressé depuis 1996?

Enrichir la base d’indicateurs pour l’économie du savoir

Note biographique

Le professeur Dominique Foray est titulaire de la chaire d’économie et de gestion de l’innovation à l’Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). Il est également doyen du Collège du Management de la Technologie (CdM) à l’EPFL.

Le professeur Foray est actuellement membre de « Knowledge for growth », un groupe d’éminents économistes né du besoin de conseiller le président de la Commission européenne sur la politique de R.-D. et sur la croissance économique.

Auparavant, Dominique Foray a exercé les fonctions de directeur de la recherche au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), de professeur à l'Institut pour le management de la recherche à l'Université de Paris-Dauphine de 1993 à 2000 et d’analyste principal à l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) de 2000 à 2004.

Dominique Foray a reçu son doctorat en 1984 et son « habilitation » en 1992 de l’Université Lumière de Lyon. En 1995, le CNRS lui a décerné une médaille pour ses recherches exceptionnelles.

Spécialisations : économie de l’innovation et du savoir, politique économique et technologique pour la nouvelle économie (du savoir)

Résumé

Je m’intéresserai dans la présente communication à la problématique de la formulation d’indicateurs permettant d’établir des mesures globales et détaillées favorisant le rayonnement de la recherche sur l’« économie du savoir ». L’économie du savoir pourrait dès maintenant se transformer en une puissante science empirique à condition d’en développer suffisamment les données sous-jacentes et les indicateurs consécutifs. Je démontrerai, en me servant de l’élaboration d’indicateurs de la gestion du savoir à titre d’exemple, que l’économie du savoir est à la croisée des chemins. La quête d’un corpus de données empiriques plus vaste et plus systématique est un processus scientifique à quatre étapes allant d’un degré élevé d’abstraction à la mise en rapport de cette abstraction avec la pratique :

• L’économie du savoir a maintenant réuni suffisamment de faits stylisés (sur l’apprentissage sur le tas, la faible persistance, la rigidité de l’information, l’importance de la codification) pour justifier l’utilité pour l’entreprise privée d’investir dans la gestion du savoir.
• Sous le leadership intellectuel de Statistique Canada, la preuve a été faite qu’il est possible de produire des mesures globales de la gestion du savoir malgré la grande difficulté de recueillir des données plutôt inusitées pour les économistes.
• Quelques économistes, dont Elisabeth Kremp et Jacques Mairesse, se sont appuyés sur cette base de mesures pour tenter de répondre aux grandes questions de déterminer s’il est vraiment important de gérer le savoir et s’il y a un lien entre l’intensité de la gestion du savoir, la performance en matière d’innovation et la productivité du travail?
• À moins de répondre par l’affirmative aux questions précédentes, la quatrième étape – celle des prescriptions usuelles de l’économie relativement à la manipulation des incitatifs et des intrants pour l’atteinte d’objectifs particuliers – ne sert à rien.

Malgré l’importance des progrès accomplis, l’économie du savoir cheminant plutôt bien dans cette direction, l’avenir de celle-ci comme discipline empirique vigoureuse n’est pas assuré. En fait, il y a beaucoup d’échecs sur le marché des indicateurs et le fait de démontrer que les questions sont pertinentes (étapes 1 et 3) et qu’il est possible d’établir des mesures globales (étapes 2 et 3) est loin d’être suffisant pour imposer de nouveaux indicateurs sur le plan international et, par conséquent, d’uniformiser la collecte des données. Le défi demeure et non seulement la classe politique doit-elle s’engager plus à fond, mais il doit y avoir une plus grande concertation entre les statisticiens, les économistes, les responsables des politiques et l’entreprise pour élargir la portée de données empiriques que les économistes finiront par considérer comme légitimes, voire routinières, en recherche appliquée.

Indicateurs de l’innovation : a-t-on progressé depuis 1996?

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Note biographique

Anthony Arundel est chercheur principal au Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology (UNU-MERIT) de l’Université de Maastricht. Ses travaux sont centrés sur les enquêtes relatives à l’innovation et sur l’utilisation des données d’enquête pour la conception d’indicateurs à des fins d’analyse stratégique.

Résumé

Depuis la tenue de la conférence Ciel bleu en 1996 à Paris, la notion d’économie du savoir retient de plus en plus l’attention, il faudra composer, constate-t-on de plus en plus, avec la concurrence de la Chine et de l’Inde non seulement dans le secteur de la fabrication, mais également dans le domaine de l’innovation et, enfin, les enquêtes sur l’innovation s’institutionnalisent, surtout en Europe, où les 25 États membres de l’Union européenne tiennent maintenant l’Enquête communautaire sur l’innovation (CIS) tous les deux ans. Dans les circonstances, on serait donc porté à croire que la collectivité des politiques publiques disposerait d’un plus grand éventail d’indicateurs de l’innovation pour évaluer les politiques et la capacité des systèmes nationaux de l’innovation de réagir aux défis qu’apportent l’économie du savoir et la mondialisation des activités innovatrices. Malheureusement, cela ne s’est pas produit. La collectivité européenne des politiques publiques continue à compter presque entièrement sur des indicateurs de longue date pour la R.-D., les brevets ainsi que les scientifiques et les ingénieurs. Tout aussi excellents soient-ils pour mesurer la R.-D. créative dans le secteur de la fabrication, ces indicateurs sont insuffisants pour jauger la diffusion en tant que processus d’innovation, le développement de bases de savoirs partagés – l’un des piliers de l’économie du savoir –  et l’augmentation inexorable de l’importance économique du secteur des services.

La communication que voici se penche sur ce qui a mal tourné et propose des solutions. Elle s’intéresse d’abord aux raisons pour lesquelles la collectivité des politiques publiques s’appuie encore sur un éventail restreint d’indicateurs et pour lesquelles ces indicateurs ne répondent pas aux besoins actuels. Le problème repose en partie sur l’insistance des conseils de Lisbonne et de Barcelone de ne mesurer l’innovation qu’à l’étalon de la R.-D. En raison de cet obstacle majeur au progrès, cinq années ont été perdues à ne pas pouvoir tabler sur la fiabilité croissante des données de la CIS pour développer de robustes indicateurs de l’innovation en tant que processus de diffusion susceptibles de compléter les indicateurs de la R.-D.

En deuxième lieu, la CIS a contribué beaucoup plus à la recherche universitaire sur l’innovation qu’elle ne l’a fait l’élaboration des politiques. Cela s’explique, du moins en partie, par le fait qu’on n’a pas su développer et exploiter pleinement des indicateurs fondés sur les résultats de la CIS. Afin de résoudre ce problème, les données récemment diffusées de la CIS-3 son utilisées pour concevoir plusieurs indicateurs de l’innovation non fondée sur la R.-D., en particulier pour les entreprises qui innovent par la diffusion. Il faut pour cela coupler les données sur les dépenses d’innovation aux différentes sources de savoir auxquelles puisent les innovateurs. Ces indicateurs sont corrélés au moyen d’un ensemble séparé d’indicateurs sur les « modes d’innovation », ou sur la façon dont les entreprises innovent, à toutes les analyses qui sont réalisées séparément pour les secteurs de la fabrication et des services. Il s’agit de déceler les différences entre les entreprises novatrices qui font de la R.-D. et celles qui n’en font pas au chapitre de l’utilisation des bases de savoirs partagés.

Troisièmement, les nouveaux indicateurs doivent être utiles sur le plan des orientations pour être adoptés par la collectivité des politiques publiques. La section finale du présent document traite de la pertinence des nouveaux indicateurs de la diffusion de l’innovation pour une gamme de politiques actuellement en vigueur en Europe, y compris les programmes qui visent à favoriser la commercialisation de recherches financées par les deniers publics, les services de diffusion des techniques manufacturières et l’approvisionnement.