Résultats de l’estimation des modèles de type II sur données brutes

Tableau 60 : Les déterminants de la persistance des comportements innovants entre 1990-92 et 1994-96 dans les enquêtes CIS1 et Compétence : Résultats des estimations sur données brutes
Persistance des comportements innovants entre 1990-92 et 1994-96
Estimation de la probabilité de persistance à partir de l’ensemble
des variables 		Estimation de la probabilité de persistance après sélection stepwise (2)
des variables
Populations de référence(1) → [TT] [1] [2] [3] [TT] [1] [2] [3]
Constante CST -0,708 -2,669 -0,234 1,009 -0,895** -1,742 -0,557 1,407**
Quantile de chiffre d’affaires hors taxes en 1992  QQ1 -0,235 -1,596 0,408 (6) -0,283 -1,851 -0,106 (6)
QQ2 0,721 -4,497** 0,992 1,016 0,561 -3,585 0,743 1,37
QQ3 1,66*** 3,485** 0,109 1,618* 1,634**** 2,807** 1,064 1,344
QQ4 -0,069 -0,213 -1,126 0,087 -0,073 -0,404 -1,294 -0,059
QQ5 Quantile de référence Quantile de référence
COMPETENCES D’INTERFACE EXTERNE
Fournisseurs FSR 0,055 0,044 0,203 -0,102
Utilisateurs USR 0,082 0,211 1,387 0,167
Concurrents COMP 0,046 0,169 2,166** -0,066 1,721**
Institutions scientifiques SCI 0,42** 1,655* -0,425 0,408 0,466*** 1,626**
Coopérations COOP 0,915*** 1,188 -1,202 1,336*** 1,029*** 1,614***
CAPACITES D’ABSORPTION
Hétérogénéité (HET) vs. création d’un langage commun (HOM) pour innover Het_Hom 0,602 0,775 3,822** 0,458 2,747**
Recherche développement interne RD 0,292*** 0,81** 0,522* -0,057 0,31*** 0,851** 0,489**
Recrutement d’employés qualifiés pour innover QUAL 0,754* -0,237 1,945 0,72 0,943**
Proportion de cadres – proportion d’ouvriers Cad_Ouv 0,451 -0,026 0,633 1,874 2,234**
                 
Effectif observé   453 101 63 289 453 101 63 289
Population(3)   286,48 79,03 78,82 128,63 286,48 79,03 78,82 128,62
Effectif persistants   380 79 40 261 380 79 40 261
Effectif non-persistants   73 22 23 28 73 22 23 28
Population(3) peristante   210,46 58,15 50,05 102,26 210,45 58,15 50,04 102,25
Population(3) non-peristante   76,02 20,88 28,77 26,37 76,02 20,87 28,77 26,37
-2log(vraissemblance initiale)   331,51 91,26 103,45 130,51 331,51 91,262 103,453 130,50
-2log(vraissemblance finale)   270,93 54,24 64,42 105,72 273,35 58,174 72,095 110,49
Proporation de prédictions correctes(4)   81,00 71,30 68,30 85,10 81,7 79,2 73 84,8
Statistique de Wald(5)   45,39 17,29 17,46 18,11 43,61 15,22 18,00 15,82
Degrés de libertés de la statistique de Wald(5)   13 13 13 12 8 6 7 5
Pr> ;chi² pour la statistique de Wald(5)   < ;,0001 0,19 0,18 0,11 < ;,0001 0,0186 0,0119 0,007
Résultats de l’estimation par le maximum de vraisemblance de modèles logistiques dichotomiques sur données redressées par le coefficient de redressement internormalisé. La variable endogène est la probabilité de persistance d’un comportement innovant entre les périodes 1990-92 et 1994-96. Les variables exogènes sont les réponses brutes des firmes aux questions qui leur ont été posées au sujet des compétences mobilisées pour innover
* significatif au seuil de 10%, ** : au seuil de 5%, *** au seuil de 1%, **** : au seuil de 0.1%.
(1) [TT] : désigne l’ensemble des firmes innovantes en 1990-92 dans l’enquête CIS1 ; [1] : les firmes innovantes en produits en 1990-92 ; [2] : les firmes innovantes en procédés en 1990-92 ; [3] : les firmes innovantes en produits & procédés en 1990-92.
(2) Le niveau de significativité du test de Wald pour l’entrée et la sortie des variables a été placé à 0,10. L’estimation de la variable ’Quantile de CAHT en 1992’ était forcée.
(3) Le terme population désigne la somme des pondérations associée aux observations prises en compte dans l’estimation.
(4) Les prédictions sont établies à partir des probabilités estimées de persistance obtenues à partir du modèle. Lorsque la probabilité estimée de persistance pour une firme donnée dépasse ou est égale à 0.5, la firme est alors prédite persistante.
(5) Permet de tester l’hypothèse nulle selon laquelle aucune des variables indépendantes entrée dans le modèle n’a d’effet significativement différent de 0 sur la probabilité de persistance.
(6) Le nombre de firmes innovantes en produits & procédés sur la période 1990-92 était trop faible pour permettre une estimation correcte du coefficient associé à QQ1. Nous avons donc éliminé des estimations reportées dans ce tableau les 7 observations correspondantes.
Sources : Appariement des enquêtes CIS1 et Compétence du SESSI ; EAE 1992 pour l’estimation des quantiles de chiffre d’affaires hors taxes en 1992 ; ESE 1993 pour l’estimation de la variable Cad_Ouv.

Les résultats de l’estimation des modèles de type II sont reportés dans le Tableau 60 ci-dessus. Contrairement à ce qui s’est produit dans les modèles de type I sur composantes principales aucune compétence élémentaire ne semble exercer d’effet significatif et identique sur l’ensemble des sous-populations considérées. Ceci signifie qu’il n’existe pas de lien systématique entre le développement d’une compétence élémentaire et le caractère persistant des trajectoires technologiques sur lesquelles les firmes évoluent. Une analyse sous-population par sous-population s’impose donc.

La persistance des comportements innovants de produits est essentiellement stimulée par les compétences d’interface externes dirigées vers les institutions scientifiques (SCI) et les capacités d’absorption fondées sur une activité interne de R et D (RD). Le rôle de SCI est particulièrement intéressant car nous avons montré dans le chapitre IV que cette variable n’agissait pas de manière significative sur les probabilités d’adoption d’un comportement innovant de produit plutôt que de procédés ou de produits & procédés.

Dans le cas des comportements innovants de procédés les capacités absorptives fondées sur une activité interne de R et D (RD) exercent aussi un rôle fondamental qui semble associé à celui du développement d’une certaine hétérogénéisation plutôt que d’une homogénéisation des connaissances internes (Het_Hom). Du point de vue des compétences d’interface externes les capacités à exploiter les informations en provenance des concurrents (COMP) agiraient aussi très favorablement sur la persistance des innovateurs de procédés. Comme dans le cas des comportements innovants de produits, les variables qui stimulent la persistance des comportements innovants de procédés ne sont pas identiques à celles qui stimulaient dans le chapitre IV l’apparition de ce type d’innovation. Au contraire nous avions alors noté l’impact négatif de RD, Het_Hom et COMP sur les probabilités d’innovation en procédés.

La persistance des comportements innovants de produits & procédés est quant à elle principalement déterminée et par le niveau de qualification du personnel (Cad_Ouv) et la compétence d’interface externe des firmes dans le cadre de coopérations (COOP). Cette dernière variable est particulièrement intéressante puisqu’elle nous renvoie aux travaux sur le rôle des comportements de réseau des firmes pour la définition des performance technologiques des firmes (Dufourt [1995] ; Le Bas, Picard et Suchecki [1998]).