§ 3 : Construction d’un modèle

Pour rendre compte de l’impact de la détention de ces différentes compétences par les firmes sur leurs types de comportements innovants (notés Yi) nous avons estimé pour chaque enquête des modèles logistiques multinomiaux dont le principe général est reporté en annexe. Compte tenu des problèmes de multicolinéarité (particulièrement sensibles pour l’enquête Compétence) nous avons jugé utile de reporter en annexes un certain nombre d’estimations complémentaires dont l’objectif était de mettre à l’épreuve la stabilité des coefficients estimés. Aux variables exogènes directement liées aux compétences nous avons ajouté deux variables contrôle : la taille et l’appartenance sectorielle. Etant donné le grand nombre de valeurs manquantes associées à la variable Cad_Ouv (proportion de cadre moins proportion d’ouvriers dans l’effectif total) nous n’avons pas inclus cette variable dans nos spécifications de base mais uniquement reporté les résultats en annexes¹⁴⁹.

Pour les enquêtes CIS1, Yale2, et CIS2 le modèle de base suivant sera estimé (noté Modèle I des enquêtes CIS1, Yale2 et CIS2) :

Où :

• e désigne une enquête particulière (CIS1, CIS2 ou Yale2) ;

• J-1e le nombre de compétences élémentaires mesurées dans l’enquête e déduction faite de la variable Cad_Ouv;

• Se : le nombre total de variables muettes sectorielles définies en NAFRD dans l’enquête e ;

• Compétenceej : chacune des Je compétences élémentaires définies dans l’enquête e et décrites dans Tableau 30

• LCAHT : le log du chiffre d’affaires hors taxes en 1992 pour les enquêtes CIS1 et Yale et le log du chiffre d’affaires hors taxes en 1996 pour CIS2.

Pour l’enquête Compétence nous contrôlerons la taille de manière discrète car l’introduction d’une variable continue entraîne des difficultés d’estimation. Le modèle I estimé sur l’enquête Compétence sera donc de la forme suivante :

Où :

• J-1 est le nombre de compétences élémentaires mesurées dans l’enquête Compétence (hors variable Cad_Ouv) ;

• S : le nombre total de variables muettes sectorielles définies en NAFRD dans l’enquête Compétence ;

• Compétencej : chacune des J compétences élémentaires définies dans l’enquête Compétence et décrites dans tableau 30 ;

• QQj : 5 variables muettes représentant le quantile de chiffre d’affaires hors taxes en 1996 de l’entreprise i. Ces quantiles sont définis au niveau sectoriel (en NAFRD) par tranches de 20% à partir des données EAE.

Conformément à ce qui a déjà été proposé dans le chapitre III, les résultats des estimations seront présentés en termes de probabilités relatives en utilisant la modalité ’innovation de produits & procédés’ comme référence. Deux vecteurs de coefficients seront donc estimés :

• un pour Pr(y=produit)/Pr(y=produit&procédé) noté [1] qui représente la probabilité relative d’innover en produits plutôt qu’en produits & procédés ;

• un pour Pr(y=procédé)/Pr(y=produit&procédé) noté [2] qui représente la probabilité relative d’innover en procédés plutôt qu’en produits & procédés.

Pour chaque variable exogène deux coefficients sont donc à estimer, un sur le vecteur [1] et l’autre sur le vecteur [2]. Pour faciliter l’interprétation des résultats un troisième vecteur de coefficient noté [3] (déduit des deux premiers) représente les coefficients estimés associés à la probabilité relative d’innover en produits plutôt qu’en procédés : Pr(y=produit)/Pr(y=procédé). Il est ainsi possible de juger directement si la différence observée entre les deux premières probabilités relatives est significative ou non.