Mardi 26 septembre 2006

Ateliers concomitants

• Séance B1 Rôle des agents du secteur public dans l'innovation
• Séance B2 Enquêtes spécialisées : pays en développement, régions éloignées, thèmes spéciaux
• Séance B3 Transferts de connaissances intégrés : diffusion et emplacement des connaissances

Séance B1 Rôle des agents du secteur public dans l’innovation

• Recherche universitaire dans une société axée sur l’innovation
• Élaboration d’indicateurs comparables au niveau international pour la commercialisation de la recherche financée par le secteur public
• Indicateurs microéconomiques de la production de connaissances : Le projet AQUAMETH sur les universités européennes
• Avantages de l’investissement en R-D dans l’administration fédérale canadienne

Recherche universitaire dans une société axée sur l’innovation

Note biographique

Richard Hawkins est titulaire d’un Ph. D. du Science Policy Research Unit (Sussex). Il a récemment quitté le TNO, aux Pays-Bas, pour occuper la chaire de recherche du Canada en science et innovation, à l’université de Calgary.

Cooper H. Langford coordonne le programme Science, Technology, and Society de l’université de Calgary. Il a occupé le poste de vice-président (Recherche) et de directeur (Sciences physiques et mathématiques), au Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG).

Kiranpal S. Sidhu poursuit ses études à l’université de Calgary afin d’obtenir une maîtrise ès sciences dans le cadre de l’Interdisciplinary Graduate Program; son directeur de maîtrise est  Cooper H. Langford. Les travaux de K. Sidhu portent sur l’innovation, les répercussions des politiques gouvernementales et sur l’analyse statistique des indicateurs ayant trait à la science et au génie.

Résumé

L’article en question préconise le recours à une approche « holistique » pour mesurer les répercussions sociales et économiques de la recherche universitaire. Les indicateurs actuels se focalisent en premier lieu sur l’apport et/ou les répercussions d’un certain groupe de « produits » du savoir très spécifiques issus presque exclusivement des sciences naturelles et des sciences appliquées. La plupart des indicateurs portent sur la production de découvertes scientifiques et d’inventions technologiques, et sur les probabilités de commercialisation subséquentes. Mais, dans l’ensemble, les résultats témoignent d’un transfert de connaissances plutôt inconsistant, fortuit ou décevant, qui ne fait souvent qu’insuffler une dose d’ambiguïté dans les questions de politiques gouvernementales.

Nous faisons valoir que les indicateurs actuels donnent une fausse impression de l’ampleur, de la portée et de la qualité du transfert de connaissances qui se joue entre l’université et l’industrie, conséquence d’une tendance exagérée à vouloir tout considérer du point de vue de l’offre. À l’heure actuelle, on ne mesure qu’une faible portion de tout ce que la recherche universitaire produit, et, le plus souvent, on le fait en fonction d’une demande présumée, soit exogène, soit insuffisamment caractérisée ou contextualisée. Les efforts faits pour éviter d’épouser les modèles simplistes d’« effet d’entraînement sur les marchés » (caractéristiques des approches axées sur la fonction de production qui sont utilisées pour expliquer l’innovation) ont trop souvent eu pour résultats de reléguer aux oubliettes la notion de demande en matière de savoir.

Notre hypothèse centrale est que le transfert efficace des connaissances est fonction des relations réciproques qui existent entre différents facteurs de production et la demande dans une perspective socioéconomique plus large — la société étant le contexte dans lequel s’incarne l’innovation, par opposition au contexte restreint de l’industrie. Pour pouvoir jauger toute la portée de la recherche universitaire, il faudra créer des indicateurs représentant la dynamique existant entre l’offre et de la demande dans ce contexte. Nous nous proposons d’y arriver en trois étapes.

La première étape consiste à faire une critique du profil de l’indicateur actuel, d’autant plus qu’il traite des résultats qui, traditionnellement, témoignent du « transfert technologique », nommément les mesures relatives à la délivrance de brevets, aux redevances et à la formation d’entreprises dérivées. Il faudra également prendre connaissance de la documentation qui circule sur les grands axes du transfert des connaissances reliant les universités à l’ensemble de l’économie (collaborations en R‑D, délivrance de brevets et produits dérivés, aide technique, échange d’informations et embauche). Quand on se focalise sur le transfert technologique, cela ne porte que sur une fraction de l’échange de savoir dans son ensemble. Cela peut constituer un risque en fait d’élaboration de politiques, « les résultats étant à la hauteur des mesures auxquelles on se livre ». Mais, dans les faits, les problèmes liés à l’isomorphisme institutionnel (DeMaggio et Powell, 1983) constituent ici la véritable source de risque. Cette critique nous permet de tirer la première conclusion, à savoir que la série actuelle d’indicateurs manque d’amplitude. Les premières recommandations portent timidement sur les corrélats existant entre les données de départ des quatre autres voies définies à partir de mesures avancées sur les interactions entre les universités et l’industrie, et pouvant être facilement intégrés aux données statistiques du contexte canadien.

Dans la deuxième étape de l’analyse, on utilise un échantillon donné d’études de cas pour arriver à établir avec plus d’acuité un état des lieux rendant compte de l’engagement représentatif de la recherche universitaire en innovation. Les études de cas retenues ne sont pas limitées à la science et à la technologie; elles englobent l’éventail complet des cinq types d’innovation établi par Schumpeter. L’analyse des cas permet aussi de mettre en relief le caractère complexe de l’innovation et le lien étroit qui la relie à son propre cheminement. Des mesures appropriées sont requises pour rendre compte des systèmes adaptatifs complexes.

Lors de la dernière étape, on procède à des démonstrations préliminaires effectuées à partir de mesures adaptées à l’utilisateur et aptes à caractériser un milieu novateur en tenant compte de sa complexité.

Élaboration d’indicateurs comparables au niveau international pour la commercialisation de la recherche financée par le secteur public

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.

Catalina Bordoy est chercheuse à l’ UNU-MERIT, institut de recherche affilié à l’Université de Maastricht (Pays‑Bas). Ses travaux de recherche sont axés sur la circulation de la connaissance, notamment entre entreprises et entre universités et entreprises privées.

Résumé

Au cours de la dernière décennie, la politique européenne a mis l’accent sur la nécessité d’une meilleure commercialisation des résultats de la recherche menée par les universités et institutions de recherche publiques. Ce mouvement est la conséquence d’une perception selon laquelle l’Europe n’a pas tellement su profiter de ses investissements substantiels dans la recherche publique, contrairement à ce que l’on observe aux États‑Unis, où des universités comme Stanford, Columbia et l’Université de la Floride tirent un important revenu de la concession de licences d’utilisation d’inventions brevetées. Il est toutefois périlleux de vouloir comparer les résultats européens avec ceux d’un nombre restreint d’universités américaines prospères. Il faut plutôt disposer d’indicateurs comparables au niveau international et les appliquer aux activités de transfert technologique de toutes les universités et institutions de recherche. En 2001‑ 2002, l’OCDE a effectué une enquête multinationale sur les activités de transfert technologique des universités, mais les résultats se prêtaient rarement à des comparaisons entre pays, étant donné l’absence de dénominateurs comparables. Certains résultats, par exemple le nombre de brevets par bureau de transfert de technologie (BTT), ne peuvent faire l’objet de comparaisons en raison des variations importantes touchant le nombre de chercheurs affiliés à un BTT ou encore les dépenses de recherche connexes.

Dans cette étude, nous utilisons les résultats d’une enquête récente de l’ Association of Science and Technology Professionals (ASTP) sur des BTT représentant des universités et institutions publiques de recherche européennes afin d’élaborer des indicateurs comparables des activités de commercialisation. L’enquête, menée par le MERIT entre janvier et mars 2006, englobe les activités de transfert de technologie s’étant déroulées en 2004 et en 2005. Nous nous servons de ces résultats pour élaborer plusieurs indicateurs portant sur le nombre d’entreprises dérivées mises sur pied, sur les brevets et sur les revenus tirés de la concession de licences. Après avoir élaboré des indicateurs fondés sur la production par million de dollars américains (avec parités de pouvoir d’achat) de dépenses de recherche, nous comparons les résultats obtenus par l’ ASTP avec ceux de l’enquête des American University and Technology Managers (AUTM).

Selon les résultats provisoires obtenus, les institutions américaines affiliées aux AUTM obtiennent de meilleurs résultats selon à peu près tous les indicateurs par institution (ou par BTT). Par contre, après rajustement au titre des dépenses de recherche, nous constatons que les institutions américaines affiliées aux AUTM prévalent sur les institutions européennes de l’ASTP dans le cas de deux indicateurs sur cinq seulement : les demandes de brevet, et les concessions de licences par million de dollars (PPP) de dépenses de recherche. Ce sont toutefois les membres européens de l’ASTP qui arrivent en tête dans le cas de trois indicateurs : les divulgations d’inventions, les délivrances de brevets et le nombre de démarrages d’entreprises.  Les caractéristiques des deux régimes de délivrance de brevets pourraient expliquer les écarts à ce chapitre. Il existe également d’importantes différences à l’intérieur de l’Europe en ce qui a trait aux résultats des universités et des institutions de recherche publiques.

Le document traite de certains des problèmes associés aux données, par exemple le fait que les enquêtes tant des AUTM que de l’ASTP se limitent à un groupe autosélectionné qui n’est pas représentatif de l’ensemble des universités et des institutions de recherche publiques de chaque pays. Si l’on veut combler les besoins stratégiques européens, il faudrait se doter de types d’indicateurs similaires au moyen d’une enquête de plus vaste portée afin d’éliminer le biais découlant de l’autosélection.

Indicateurs microéconomiques de la production de connaissances : le projet AQUAMETH sur les universités européennes

Note biographique

Andrea Bonaccorsi, professeur d’économique et d’administration à l’Université de Pise, membre des groupes d’experts de haut niveau (GEHN) de la Commission européenne (Direction générale de la recherche) sur l’optimisation des avantages de la recherche fondamentale (2005) et sur un scénario des grands intervenants en recherche pour 2020 (2006).

Cinzia Daraio,chargée de recherche postdoctorale à l’IIT-CNR (Italie), l’intéressée est membre active du groupe de travail PRIME sur la recherche dans le secteur public et elle participe à un certain nombre de projets internationaux de recherche. Elle a publié dans plusieurs revues internationales contrôlées par les pairs.

Résumé

Cette communication a pour base la mise en place récente d’un vaste ensemble de microdonnées sur les universités européennes de six pays (Royaume-Uni, Espagne, Italie, Portugal, Norvège et Suisse) où 271 établissements sont recensés. Pour chaque université, nous disposons des données présentées au tableau 1 pour la période 1995-2003 (avec certaines solutions de continuité dans cette information).

Le projet AQUAMETH, qui est né dans le Réseau d’excellence PRIME, a produit un certain nombre d’études sur le système universitaire de ces pays. Il vise aussi diverses questions transversales d’intérêt sur le plan des politiques (voir Bonaccorsi et Daraio, 2006).

Dans cette communication, il est question de l’élaboration de nouveaux indicateurs et de l’utilisation de mesures d’efficience en vue de caractériser la façon dont les universités exploitent leurs facteurs de production (main-d’œuvre enseignante et autre et moyens de financement) en vue de se positionner sur le plan de la production (études de baccalauréat, études supérieures, recherche fondamentale, recherche à contrat, tierces missions), tout en conservant leur efficience.

Structure de la base de données AQUAMETH

Aspect	Catégories
Renseignements généraux	année de fondation ville, province, région (NUTS) nombre et nature des facultés, des écoles et des disciplines régie (publique ou privée) type (université, collège technique) autres données chronologiques d’intérêt
Recettes	Recettes totales de l’université Budget général de l’université (dans les pays fédératifs comportant des crédits à la fois nationaux et régionaux) Frais de scolarité et droits Subventions et contrats (répartis si possible entre le secteur gouvernemental, le secteur international, le secteur privé et le secteur sans but lucratif) Autres rentrées
Dépenses	Dépenses totales (sans les investissements ni les immobilisations) Dépenses en personnel (réparties si possible entre les catégories de personnel) Autres dépenses
Personnel	Ensemble des effectifs (ETP ou dénombrement des travailleurs) Corps professoral Autre personnel enseignant Personnel technique et administratif
Production en éducation	Nombre d’étudiants de baccalauréat Nombre de diplômes du premier cycle Nombre d’étudiants de doctorat Nombre de diplômes du troisième cycle
Production en recherche et en technologie	Publications scientifiques Indicateurs de production technologique

Ces données se prêtent à une analyse descriptive fine, mais nous employons aussi toute une diversité de nouvelles techniques non paramétriques robustes (Daraio et Simar, 2006) pour porter un jugement d’efficience, tout en tenant compte des biais de petite taille d’échantillon, de la présence de bruit ou de valeurs aberrantes et, en général, des grandes limites des méthodes traditionnelles d’analyse d’efficience non paramétriques comme les analyses d’enveloppe de données. Nous faisons aussi une analyse d’efficience conditionnelle (Bonaccorsi et Daraio, 2004; Daraio et Simar, 2005a, 2005b, 2006) pour mieux comprendre les compromis complexes entre intrants et entre extrants de la recherche.

Nous constatons une spécialisation importante qui s’opère dans les universités européennes sur les plans suivants :

• relation entre les études de baccalauréat et les études supérieures;
• intensité de l’activité de recherche;
• taux de progression des inscriptions.

Nous constatons en même temps que la spécialisation obéit largement aux contraintes des établissements, c’est‑à-dire à la définition de la mission de l’université (identité) et à la structure de son financement. Les établissements universitaires cherchent à se donner un profil différent et se mettent en quête de ressources supplémentaires, mais leur capacité d’exploiter à cette fin les frais de scolarité et les recettes de la recherche à contrat pour l’industrie est très limitée. Le système universitaire européen repose dans une large mesure sur des établissements publics financés par l’État et ouverts à tout le monde qui sont foncièrement d’une valeur égale. Dans le contexte des établissements universitaires européens, il n’y a pas de valeur qui s’attache intrinsèquement à la spécialisation; le contraire est plutôt vrai.

Nous tirons un certain nombre de conclusions pour la politique publique en nous appuyant sur les données produites.

Avantages de l’investissement en R-D dans l’administration fédérale canadienne

Note biographique

Pierre Therrien est économiste de recherche principal à Industrie Canada. Auparavant, il a travaillé à Développement des ressources humaines Canada et au Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations (CIRANO). Son principal domaine de recherche a trait aux pratiques exemplaires liées au processus d’innovation et à l’élaboration d’indicateurs des sciences et de la technologie.

Résumé

Le système fédéral canadien des sciences et de la technologie est décentralisé, chaque ministère et organisme étant responsable de ses propres activités scientifiques. De ce fait, chaque ministère est tenu de faire rapport sur ses dépenses et son personnel scientifiques; conformément à une exigence plus récente, les ministères doivent également fournir des indicateurs portant sur les avantages tirés, ou attendus, de leurs activités .

Au niveau fédéral, les données sur les intrants (dépenses et personnel) sont agrégées sur une base annuelle afin que l’on ait un aperçu global des activités scientifiques et technologiques à l’échelle nationale . Certaines données sur les résultats (uniquement dans le cas des éléments rattachés à la commercialisation, par exemple les brevets et le revenu associé à la propriété intellectuelle) sont déclarées et agrégées au niveau national. Toutefois, on n’a pas encore procédé à un exercice systématique de compilation des activités menées par les ministères pour faire le suivi des avantages tirés et attendus de leurs activités scientifiques1 .

Le présent document vise à combler cette lacune et permettra d’en apprendre davantage sur les mesures prises par les ministères et les organismes pour faire le suivi de leurs investissements en R‑D2.  Les indicateurs des différents ministères et organismes seront compilés à partir de l’information déjà fournie dans les documents administratifs. Des entrevues seront organisées avec les gestionnaires des programmes de R‑D importants afin d’obtenir des renseignements complémentaires. Cela fait, les indicateurs seront analysés et regroupés selon les différents rôles remplis par l’administration fédérale dans le cadre du système national d’innovation. Ces rôles (exécution d’activités de R‑D, politiques et réglementation en matière de sciences et de technologie, soutien et facilitation de la R‑D, formation de travailleurs hautement qualifiés), de même que les avantages connexes, sont déjà clairement définis dans la littérature (p. ex., KPMG, 2004 et Salter‑ Martin, 2001). Des ensembles d’indicateurs seront associés à chaque rôle et, dans la mesure du possible, aux investissements en R‑D.  

À l’heure actuelle, les données officielles sur les sciences et la technologie au Canada ne sont pas établies de manière à fournir de l’information selon ces différents rôles. Les seules données dont on dispose pour le moment sur les motifs justifiant le financement sont catégorisées en fonction d’objectifs socio‑économiques (tels que définis dans le Manuel de Frascati). Une variable de cette nature peut être très instructive en ce qui touche le domaine profitant de l’investissement, mais elle ne nous apprend rien sur les raisons justifiant l’octroi d’un financement public (création de connaissances, objet lié à la mission ministérielle, à une politique ou à un instrument réglementaire, etc.).  De plus, étant donné que les ministères remplissent généralement plusieurs rôles, la collecte de données au niveau des programmes (qui ont généralement trait à un seul enjeu) peut nous aider à mieux comprendre la relation entre l’investissement en R‑D et l’obtention d’indicateurs de résultats précis. Des propositions seront formulées sur la manière dont les principales constatations de l’étude pourraient être incorporées aux données officielles sur les sciences et la technologie.