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Chronique d'économie géographique

Mobiliser les externalités de savoir au service du développement local

Jean Bouinot

Notes de la rédaction

Ce texte est publié sous la seule responsabilité de ses auteurs et n’a pas été soumis à l’évaluation par les pairs.

Notes de l’auteur

Note de recherche – Septembre 2005

Texte intégral

Introduction : un processus invisible mais efficace

1Les externalités de savoir représentent des transferts de savoir gratuits d’un territoire à un autre (villes, régions, …) : i.e. une ville (i) bénéficie des effets de R&D et / ou des activités innovantes d’une autre ville (j) « sans bourse délier ». Le savoir qui nous intéressera ici sera celui qui « féconde » la R&D et des innovations marchandes (dépôt de brevets).

2Ce processus de « spillover » de (j) vers (2) fait tout d’abord l’objet d’une formalisation (section 1 et section 2). Une vérification empirique est ensuite conduite sur les régions européennes (section 3 et section 4) : la réalité des externalités de savoir est confirmée, le spillover des activités innovantes ayant un effet plus efficace que celui de l’activité amont de la R&D.

Eléments de formalisation préalables

3L’objectif central est de « styliser », pour un territoire quelconque (i) l’incidence de la recherche – développement assurée directement en (i) soit (R&Di) ou par d’autres territoires (R&Dj), j désignant ces derniers.

4Il faut aussi tenir compte de l’ensemble des variables explicatives du degré d’innovation du territoire (i) sous la forme d’un vecteur Xi.

5Il faut enfin mesurer l’effet de R&Dj par un coefficient de pondération aij. Ce coefficient reflète la distance technologique entre (i) et tous les autres territoires (j).

6La fonction de production d’innovation du territoire (i) s’écrit alors :

Ii = ( R&Di , ∑ aij, R&Dr , Xi)

I, le montant d’innovation, est généralement mesuré par le nombre de brevets déposés. Ceci reste une approximation, des brevets déposés pouvant rester inexploités.

Le modèle de mesure des externalités spatiales

7On prend, rappelons le, comme points d’observation des unités géographiques. On écrit :

log (Pi) = 𝛼 + 𝛿 . (R&Di) + 𝛾 W log (R&Dr) + 𝜀r

Pi : représente le nombre de brevets déposés par les entreprises de la région,

R&D i : effort de la région en recherche –développement,

R&D r : effort de toutes les autres régions,

𝛿 : degré d’impact de la R&D en (i) sur son montant en innovation,

W est la matrice du degré d’intersection spatiale entre les régions,

X : autres facteurs de la fonction de production d’innovation du territoire (i)

𝛾 : degré d’impact de la R&D de toutes les autres régions sur la région i.

Données pour une vérification empirique du modèle

8Luisito BERTINELLI (2004) a tenté une vérification empirique sur les régions de l’Europe. Les données proviennent d’EUROSTAT qui donne pour les brevets la statistique des demandes de dépôt.

9Cette solution, qui n’a guère de substitut souffre, on en a bien conscience, de deux faiblesses :

  • les brevets n’ont pas la même valeur économique,

  • certains brevets ne connaissent aucune application.

10Les données sur l’effort de R&D sont les dépenses publiques et privées. On notera que dans l’ Europe des 15, l’Allemagne représentait plus de 40 % des demandes totales.

11Les régions observées en 1995 sont au nombre de 135 sur un total de 211 régions NUTS 2 (approximativement de la taille des régions françaises) en raison d’informations manquantes.

12Les analyses pratiquées sur l’équation de Pi « révèlent l’existence d’un lien fort entre l’activité de R&D et son output, l’innovation approximée, rappelons le, par les brevets » (p. 291). En dépit des critiques formulées précédemment le brevet demandé reste une approximation satisfaisante. La variation du nombre de brevets demandés par région est fonction de différents facteurs, notamment sa structure industrielle, ce qui mérite quelques précisions.

Part de demandes de brevets en % (1994)

Techniques industrielles diverses et transport :

22

Chimie, métallurgie :

17

Nécessités courantes de la vie :

16

Electricité :

15

Physique :

13

Constructions fixes :

5

Textile, papier :

2

Source : EUROSTAT – NEW CHRONOS

13Il convient enfin de préciser que les distances entre régions ont été calculées de centroïde à centroïde pour toutes les paires de régions.

Externalités spatiales de R&D et innovations régionales

14On estime les paramètres de l’équation (la fonction Pi). On remarquera en premier lieu un lien très fort entre l’activité de R&D et son output l’innovation. Techniquement R2 = 0,88 : ce qui signifie que 88 % de la variation des valeurs de l’innovation provient de celle de R&D.

15Sur cette base on cherche à voir s’il y a diffusion du savoir dans l’espace et si cette situation est sensible à la distance.

16Des travaux conduits, on retiendra, en réponse aux questions précitées, 3 résultats :

  1. Il existe un effet de débordement (spillover) entre régions : l’innovation d’une région influence celle des autres régions et vice versa (externalités spatiales)

  2. « Ce n’est pas tant l’activité de R&D des régions avoisinantes qui génère des externalités, mais plutôt l’activité innovante » (p. 296). L’innovation nourrit l’innovation.

  3. L’impact de la distance n’est pas continu ; 10 kms ajoutés à 100 kms n’ont pas le même effet que 10 kms ajoutés à 1 000 kms.

Conclusion : externalités régionales et croissance économique

17Trois chercheurs, E.L. BAZO, E. VAYA, M. ARTIS, partant des recherches du type de celle qui vient d’être exposée se sont demandé quels pouvaient être les effets des externalités spatiales (entre régions de l’Europe) sur la croissance économique sachant que dans la liste des différents facteurs de production, ils ont retenu simultanément et séparément l’effort de R&D et le niveau d’innovation.

18La réponse est positive. L’explication qui en est donnée est la suivante : une part importante des investissements dans une région quelconque de l’Europe déborde sur les autres régions. Cette externalité est suffisamment puissante pour contrer le rendement décroissant des investissements sommés à l’échelle de l’Europe.

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Bibliographie

LOPEZ–BAZO Enrique, VAYÁ Esther, ARTIS Manuel (2004) : “Regional externalities and growth : Evidence from European regions” In Journal of regional science, vol. 44, n°1, 2004; cf. pp. 43-73.

BERTINELLI Luisito (2004) : “Innovation et externalités spatiales : une approche par la fonction de production des connaissances”, Revue d’Economie régionale et urbaine, n°2, 2004, cf. pp. 283-310.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Jean Bouinot, « Mobiliser les externalités de savoir au service du développement local », Cybergeo: European Journal of Geography [En ligne], Débats, Chronique d'économie géographique, mis en ligne le 09 mars 2007, consulté le 16 avril 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/4962

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Auteur

Jean Bouinot

Professeur à l’Université Paris1
Jean.bouinot@wanadoo.fr

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