Mercredi 27 septembre 2006

Ateliers concomitants

• Séance C1 Comprendre les conséquences de l’innovation
• Séance C2 Nouveaux indicateurs des politiques de science et technologie
• Séance C3 Transferts de connaissances intégrés : dimension spatial

Séance C3 Transferts de connaissances intégrés : dimension spatiale

• Quels sont les indicateurs pertinents au niveau stratégique pour mesurer le rendement des grappes d’innovation ?
• Analyse interrégionale et intrasectorielle des grappes
• Triples hélices, systèmes de classification et chaînes de valeur des connaissances
• Innovation au niveau régional : Leçons à tirer de la CIS4 à deux niveaux menée en Italie

Quels sont les indicateurs pertinents au niveau stratégique pour mesurer le rendement des grappes d’innovation ?

Note biographique

Au cours des deux dernières années, Charles Davis, David Arthurs, David Wolfe et Erin Cassidy ont travaillé de concert à l’élaboration d’indicateurs et de cadres de mesure des grappes d’ innovation au Canada. Ils ont mesuré sept des grappes d’innovation faisant partie des initiatives d’innovation et de R‑D ciblées géographiquement qui ont été lancées récemment par le Conseil national de recherches du Canada.

Charles Davis est associé principal au sein de la société Hickling Arthurs Low (HAL) et est professeur à l’Université Ryerson . Il a obtenu un doctorat en gestion et en politique scientifique et technologique à l’ Université de Montréal. Il possède plus de vingt ans d’expérience professionnelle à titre de chercheur en politiques, d’analyste, de gestionnaire de projets et de programmes de recherche ainsi que de professeur et de chercheur universitaire.

David Arthurs est président de la société d’experts‑conseils Hickling Arthurs Low (HAL) , qui se spécialise en gestion de la technologie, en stratégies et en économique, et offre ses services aux organisations à vocation scientifique du secteur public. Il est titulaire d’un baccalauréat en génie de l’ Université de Waterloo, d’une maîtrise en administration des affaires de l’Université d’ Ottawa et d’un doctorat de l’Université Queen’s dans le domaine de l’économique de l’innovation technologique.

David Wolfe est associé principal chez HAL et est professeur de sciences politiques à l’Université de Toronto, où il est codirecteur du programme de la mondialisation et des systèmes régionaux d’innovation ( Program on Globalization and Regional Innovation Systems). Il est également coordonnateur national du Réseau de recherche sur les systèmes d’innovation , qui étudie le rôle des grappes locales et régionales au Canada. Il est titulaire d’un baccalauréat et d’une maîtrise en sciences politiques de l’Université Carleton, et d’un doctorat de l’Université de Toronto.

Erin Cassidy est agente d’évaluation, Planification et gestion du rendement, Centre national de recherches du Canada. Elle est notamment titulaire d’un baccalauréat en musique de l’Université d’Ottawa. Au cours de sa carrière dans l’administration publique fédérale, elle a travaillé dans plusieurs ministères, son travail d’analyste principale portant principalement sur l’évaluation et les politiques ayant trait au développement industriel, aux sciences et à la technologie, à la commercialisation, à l’économie régionale et à l’industrie canadienne de la musique.

Résumé

Au cours des deux dernières décennies, une abondante littérature – scientifique, spécialisée et stratégique – a été consacrée aux grappes d’innovation, que nous définirons de façon générale comme étant des concentrations géographiques d’entreprises interreliées et d’institutions connexes. Les grappes d’innovation occupent désormais une place centrale dans la conception contemporaine de l’organisation méso‑sociale de l’innovation. Étant donné l’importance des grappes d’innovation par rapport aux résultats économiques d’une région, on s’efforce de plus en plus de connaître la genèse et la dynamique des grappes ainsi que de mesurer leurs résultats. En général, l’écologie organisationnelle des grappes d’innovation englobe, en sus d’un noyau d’entreprises, des intervenants variés. Néanmoins, ce sera souvent à l’État qu’il incombera d’élaborer une stratégie de développement et de surveillance des grappes d’innovation, particulièrement dans le cas de grappes qui naissent autour d’institutions scientifiques ou d’établissements d’enseignement à financement public, par exemple des laboratoires de R‑D ou des universités. On espère habituellement que ces organisations rempliront un rôle de catalyseurs ou attireront des entreprises afin qu’une grappe d’innovation puisse éclore.

Dans ce document, nous élaborons un cadre pour obtenir des indicateurs applicables aux grappes d’innovation selon une perspective fondée sur la pertinence stratégique. Il faut à cette fin clarifier trois ensembles de questions. D’abord, nous étudions le fondement théorique de l’intervention stratégique dans le domaine de l’innovation, cette intervention visant davantage à corriger des défaillances structurelles ou systémiques que des défaillances du marché , puis nous commentons les défaillances systémiques dans le contexte de la genèse et de la gestion des grappes. Ensuite, nous nous penchons sur la question de savoir quels sont les aspects sous‑jacents aux grappes qui doivent être mesurés, et nous faisons ressortir l’importance de recourir à des indicateurs établissant des liens entre structure et résultats. Enfin, nous déterminons des groupes d’instruments stratégiques permettant de corriger les défaillances, et nous établissons quels sont les intervenants, au sein des grappes d’innovation, qui exercent un contrôle sur ces instruments.

Dans le cadre de la politique relative aux grappes d’innovation, il faut nécessairement coordonner les interventions stratégiques des intervenants publics, aussi bien simultanément que séquentiellement. L’utilisation d’indicateurs adéquats à l’égard des grappes d’innovation peut améliorer de façon sensible la coordination stratégique, ce qui servira en retour à hausser le rendement des grappes. Nos travaux sont fondés sur les recherches menées actuellement sous les auspices du Conseil national de recherches du Canada au sujet de la mesure des grappes d’innovation et de l’établissement de leur profil.

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Analyse interrégionale et intrasectorielle des grappes

Note biographique

Anne Plunket est professeure agrégée à l’Université Paris‑Sud 11. Elle participe en ce moment au 6e programme-cadre Innova-omninet, où elle étudie les réseaux et les grappes d’innovation dans les domaines de l’optique, de la microtechnologie et de la nanotechnologie. Elle vient tout juste de terminer une analyse empirique sur la grappe biotechnologique qui se trouve dans la région de l’Île‑de‑France. Elle effectue actuellement des tests sur les causes géographiques, technologiques et scientifiques des externalités locales en utilisant des données au niveau des entreprises (elle participera prochainement aux Cinquièmes Journées de la proximité).

Résumé

L’étude des différents aspects de l’agglomération géographique et de leur influence sur le rendement économique compte parmi les domaines très dynamiques qui caractérisent l’économie relative à la science, à la technologie et à l’innovation. L’importance de ces études est d’ailleurs déterminante lorsqu’il s’agit d’élaborer des politiques régionales visant à promouvoir le système responsable de l’innovation, par le biais d’un soutien aux activités locales, aux industries/secteurs de production, aux centres de recherche et aux relations qu’entretiennent entre elles ces différentes composantes. En dépit des progrès majeurs qui ont été accomplis dans ce domaine, des concepts comme celui des « systèmes régionaux d’innovation » (SRI) demeurent difficiles à intégrer dans la pratique; il est du reste tout particulièrement ardu d’évaluer l’incidence que peuvent avoir les systèmes et les politiques régionaux d’innovation sur la structure et l’évolution des industries et des grappes d’industries.

La documentation à ce sujet manque de clarté lorsqu’elle parle de l’impact qu’ont les systèmes régionaux d’innovation sur les industries locales.

D’une part, la documentation sur les SRI explique les différences qui existent d’une région à l’autre en ce qui a trait aux tendances relatives à l’innovation et au rendement économique résultant de l’interaction des acteurs et des institutions à l’échelle locale (Cook, 1997, Edquist, 1997, 2004). Cette documentation est cependant quelque peu limitée en cela qu’on y énonce que les répercussions économiques de ces dispositions institutionnelles sont difficiles à mesurer.

D’autre part, la documentation sur les systèmes sectoriels d’innovation et de production démontre qu’il y a des écarts majeurs entre secteurs, mais que, pour un secteur donné, ces tendances varient peu d’un pays à l’autre (Malerba, 2002, Breschi, 2000). On explique cette quasi‑uniformité par les traits communs propres aux différents régimes technologiques, mais aussi par le fait que les bases de connaissances et les produits ne varient pas beaucoup entre les pays. Toutefois, malgré l’importance accordée aux grands points communs dans ces études, celles-ci font ressortir les écarts existant entre les pays (Malerba, Orsenigo, 1996).

La question à poser est donc la suivante : « à quel point les traits et les mécanismes d’un système sectoriel donné sont-ils similaires, et différents, d’un pays à l’autre, et d’une région à une autre? » (Malerba, 2002, p. 260).

Afin d’alimenter la discussion au sujet de l’impact des systèmes régionaux d’innovation sur la structure et l’évolution des industries, je fais une comparaison entre six régions européennes (la région de Paris, le Bade‑Wurttemberg, la Thuringe, la Hesse, la région d’Helsinki et l’Écosse) pour une industrie donnée, soit l’optoélectronique.

La comparaison se fera en fonction de la méthode et des données suivantes : 1) détermination de la chaîne de valeur particulière de chacune des grappes d’industries d’optoélectronique. On évalue les différents secteurs de la chaîne de valeur en répertoriant le nombre d’entreprises qui y œuvrent ainsi que les activités qu’elles exercent (à partir des codes NACE et des données régionales d’Eurostat). 2) Le niveau de spécialisation technologique est évalué en comptabilisant le nombre de demandes de brevet à l’échelle régionale (à partir des données Eurostat du niveau NUTS 2) pour chaque secteur, à partir des tableaux de concordance de l’OCDE. Comme ces données portent sur plus d’une décennie, il sera possible de comparer entre elles les tendances sectorielles en matière d’innovation et de production. 3) Les données concernant les SRI seront recueillies par le biais d’entrevues effectuées auprès des autorités régionales et des agences chapeautant les portions industrielles des six grappes choisies (dans le cadre du  6e programme-cadre Innova-omninet de la Commission européenne sur les réseaux d’innovation dans les domaines de l’optique, de la microtechnologie et de la nanotechnologie), et puisées à même les données Eurostat concernant le niveau de scolarité régional, la main‑d’œuvre investie dans la R‑D et les centres de recherche.

Les objectifs sont 1) de faire l’examen des facteurs (institutionnels, technologiques et sectoriels) qui ont un effet déterminant (le cas échéant) sur les attributs et sur l’évolution de chaque industrie, d’une région à l’autre, et d’en discuter, et 2) de mettre en évidence les conséquences potentielles quant à l’élaboration des politiques régionales en matière d’innovation.

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Triples hélices, systèmes de classification et chaînes de valeur des connaissances

Note biographique

Brian Wixted est chercheur invité au programme CPROST (centre de recherche sur la politique des sciences et de la technologie) de l’Université Simon Fraser à Vancouver. Dans sa thèse de doctorat, il a étudié les liens internationaux entre les grappes sectorielles. Il a travaillé pour la fonction publique de l’Australie sur les indicateurs technoscientifiques (1989‑1995) et la politique de la science et de l’innovation en agriculture (1995‑2000), ainsi que pour une université de ce pays (2000‑2004).

Susan Cozzens enseigne la politique publique et dirige le Technology Policy and Assessment Center au Georgia Institute of Technology. En recherche, ses centres d’intérêt sont la science, la technologie et les inégalités. Sur le plan international, elle s’emploie à concevoir des méthodes pour l’évaluation de la recherche et l’utilisation d’indicateurs technoscientifiques.

Résumé

Un des indicateurs premiers de la recherche dans les bilans nationaux des sciences et de la technologie est celui de l’intensité de R‑D dans l’industrie manufacturière. Les pays qui recueillent des données par destination socioéconomique peuvent réunir des renseignements sur les dépenses dans les catégories industrielles selon les groupes de recherche universitaires et gouvernementaux, bien qu’une telle information forme habituellement des ensembles statistiques distincts dans les rapports fondés sur des indicateurs. Malgré l’intérêt grandissant en politique publique pour le rôle commun des universités, des entreprises et des gouvernements (triple hélice) dans la création de produits et de services, les statistiques actuelles ne nous éclairent donc guère sur ce phénomène. Souvent, on a l’impression que les pouvoirs publics et les universités créent une infrastructure de soutien de la connaissance qui contribue au succès de l’industrie. L’industrie alimentaire profite de la recherche en agronomie qui se fait normalement dans les universités et les laboratoires publics. Autre exemple : l’industrie de l’automobile tire parti des recherches sur les carburants et les systèmes de gestion infrastructurelle et routière. Nous ne savons guère cependant comment un tel contexte se développe et évolue. Selon nous, un grand défi pour l’avenir est d’en venir à des cadres reposant sur la notion de chaîne de valeur dans le domaine du savoir, non pas en voulant rivaliser avec le système statistique en place, qui évite tout double compte, mais en apportant un complément. À l’heure actuelle, nous n’avons ni les concepts ni les données pour entreprendre d’analyser ces chaînes de valeur. Notre propos est de clarifier la nature du problème que nous esquissons et de proposer un certain nombre d’orientations susceptibles de nous aider à améliorer la déclaration des données sur les sciences, la technologie et la recherche-développement.

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Innovation au niveau régional : leçons à tirer de la CIS4 à deux niveaux menée en Italie

Note biographique

Giorgio Sirilli est directeur de recherche au conseil national de recherche d’Italie et est délégué auprès du GENIST.

Giulio Perani est chercheur principal et chef de l’unité de la statistique de l’innovation et de la R-D à l’institut national de la statistique d’Italie; il est lui aussi délégué auprès du GENIST.

Valeria Mastrostefano est chercheuse à l’unité de la statistique de l’innovation et de la R-D de l’institut national de la statistique d’Italie.

Résumé

Au sein de l’Union européenne, les travaux d’élaboration d’une stratégie systématique de soutien régional des politiques d’innovation ont accentué la nécessité de ventiler au niveau régional les indicateurs de l’innovation produits dans le cadre de l’Enquête communautaire sur l’innovation (ECI). La demande d’indicateurs de l’innovation au niveau régional augmente, de la part à la fois des autorités régionales européennes (qui, de plus en plus, prennent en main les politiques d’innovation dans leurs régions respectives) et de la Commission européenne, qui a besoin de données statistiques plus probantes aux fins d’analyse comparative.

Jusqu’ici, la production d’indicateurs régionaux à partir de l’ECI a été entravée par l’absence, dans le Manuel d’Oslo de 1997, de directives méthodologiques concernant la régionalisation des enquêtes sur l’innovation.

Le principal problème était lié à la définition de l’unité statistique, car l’adoption du concept d’« entreprise » à titre d’unité statistique peut entraîner un biais dans la mesure du potentiel technologique des régions où l’on retrouve un nombre élevé d’unités de production appartenant à des entreprises dont le siège social et les installations de R-D sont situés ailleurs. Ce problème a été réglé dans la version de 2005 du Manuel d’Oslo. En effet, il est expressément recommandé dans la version actuelle du Manuel de recourir à une approche de collecte de données à deux niveaux dans le cadre d’enquêtes sur l’innovation lorsque l’on prévoit produire des indicateurs régionaux de l’innovation.

Un autre problème qui se pose concerne la définition des indicateurs permettant de mesurer de façon pertinente l’innovation au niveau des unités locales. Lorsqu’une enquête porte sur les unités locales, il faut s’efforcer tout spécialement de déterminer les activités et pratiques d’innovation qui sont bel et bien gérées au niveau de l’unité locale, de façon à disposer de données pertinentes aux fins d’analyse régionale. D’autres données, qui concernent les grandes stratégies d’une entreprise en matière d’innovation, devront nécessairement être recueillies au niveau de l’entreprise dans son ensemble.

Dans le cadre de travaux pilotes de production de statistiques régionalisées fiables dans le contexte de l’ECI pour l’Italie, ISTAT procède actuellement (d’avril à mai 2006) à une enquête statistique portant sur environ 2 000 entreprises italiennes menant des activités d’innovation et possédant plusieurs usines, le but étant de recueillir de l’information sur la manière dont ces entreprises gèrent leurs projets d’innovation dans une perspective multirégionale. Cette enquête est rattachée à la quatrième ECI en Italie en guise d’activité de collecte de données supplémentaires. Cela signifie que le volet italien de la quatrième ECI repose sur une approche à deux niveaux, qui consiste à séparer :

• les unités statistiques primaires, dans le cadre de la quatrième ECI harmonisée;
• et les unités statistiques secondaires (c’est‑à‑dire les unités locales, incluant toutes les activités menées à l’intérieur d’une région, au niveau NUTS 2), à l’égard desquelles les enquêtes seront menées au moyen d’interviews sur place assistées par ordinateur.

Le document présente les résultats de cette quatrième ECI à deux niveaux menée en Italie, en mettant l’accent sur les points suivants :

• les questions d’ordre méthodologique mises en lumière lors de l’enquête pilote sur les innovateurs comptant de nombreuses usines et  dont les activités englobent plusieurs régions (des recommandations seront formulées en prévision des enquête futures);
• l’analyse des indicateurs normalisés de l’ECI et de nouveaux indicateurs de la dimension régionale des entreprises innovatrices à plusieurs usines, établis à partir des résultats de l’enquête (des recommandations seront faites en vue de la collecte de données relatives à des indicateurs additionnels, à partir de l’information qualitative fournir par les répondants au sujet de leurs projets d’innovation);
• l’utilisation d’indicateurs à des fins d’analyse stratégique.