Dans quelle mesure les différents objectifs du changement technologique sont-ils liés entre eux ? Cette question est particulièrement importante dans la mesure où de nombreuses études empiriques ont depuis longtemps déjà mis l’accent sur le caractère multidimensionnel du changement technologique et sur les complémentarités qui existent entre ces divers facteurs. Ce problème de la ’multicolinéarité’ ne facilite souvent pas l’utilisation des techniques économétriques standards qui se fondent sur des hypothèses fortes d’indépendance entre variables exogènes.
Comme nous pouvons le constater à la lecture de la matrice des corrélations reproduite dans le tableau 85, les différents objectifs de l’innovation ne sont pas indépendants.
| Q211 | Q212 | Q213 | Q214 | Q221 | Q222 | Q223 | Q224 | Q225 | Q226 | ||
| Obso | Qual | Gam | Mkt | Flex | CtW | CtMat | CtE | Rebut | CyCon | ||
| Q211 | 0,27 | 0,18 | 0,23 | 0,22 | 0,20 | 0,27 | 0,17 | 0,20 | 0,18 | ||
| Obso | |||||||||||
| Q212 | 0,27(1) | 0,12 | 0,18 | 0,26 | 0,26 | 0,30 | 0,26 | 0,36 | 0,30 | ||
| QualProd | |||||||||||
| Q213 | 0,18 | 0,12 | 0,33 | 0,12 | 0,07 | 0,13 | 0,11 | 0,13 | 0,15 | ||
| Gam | |||||||||||
| Q214 | 0,23 | 0,18 | 0,33 | 0,19 | 0,14 | 0,18 | 0,23 | 0,20 | 0,18 | ||
| Mkt | |||||||||||
| Q221 | 0,22 | 0,26 | 0,12 | 0,19 | 0,46 | 0,35 | 0,32 | 0,41 | 0,40 | ||
| FlexProd | |||||||||||
| Q222 | 0,20 | 0,26 | 0,07 | 0,14 | 0,46 | 0,43 | 0,38 | 0,41 | 0,38 | ||
| CtW | |||||||||||
| Q223 | 0,27 | 0,30 | 0,13 | 0,18 | 0,35 | 0,43 | 0,49 | 0,49 | 0,36 | ||
| CtMat | |||||||||||
| Q224 | 0,17 | 0,26 | 0,11 | 0,23 | 0,32 | 0,38 | 0,49 | 0,48 | 0,34 | ||
| CtE | |||||||||||
| Q225 | 0,20 | 0,36 | 0,13 | 0,20 | 0,41 | 0,41 | 0,49 | 0,48 | 0,45 | ||
| Rebut | |||||||||||
| Q226 | 0,18 | 0,30 | 0,15 | 0,18 | 0,40 | 0,38 | 0,36 | 0,34 | 0,45 | ||
| CyCon | |||||||||||
| Nb. Obs. | 1648 | ||||||||||
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(1) Coefficient de corrélation de Pearson calculé sur données pondérées par le taux de sondage. Nb. : Tous les coefficients sont très hautement significatifs (P (Rho> ;R)< ;0,0001 Sous Ho: Rho=0 (i.e. le coefficient de corrélation de Pearson est nul). On obtient des résultats quasiment identiques lorsqu’on neutralise la dimension sectorielle en calculant des coefficients de corrélatrion partielle (cf. annexe XV) Source : CIS1 SESSI |
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En premier lieu on constate que les coefficients de corrélation sont tous positifs. Cela signifie qu’il n’existe pas d’antagonisme évident entre les différents objectifs. Secondement, ils sont tous très hautement significatifs sans que pour autant leurs valeurs absolues soient particulièrement élevées (elles culminent à 0,49). Ce constat peut s’interpréter comme suit : ‘bien qu’il existe des dépendances étroites entre les différents objectifs de l’innovation technologique au sein des firmes (coefficients de corrélation significatifs), ces objectifs ne sont pas pour autant totalement réductibles les uns aux autres (le niveau du coefficient de corrélation n’est pas extrêmement fort’ ). Finalement on observe aussi que les corrélations sont beaucoup plus élevées entre les objectifs relatifs à la réduction des coûts qu’entre les objectifs caractéristiques d’un questionnement tourné vers le marché.