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B. COMMENT SIMULER L'AUGMENTATION DES DÉPENSES DE RECHERCHE À L'AIDE D'UN MODÈLE MACROÉCONOMIQUE ?

Le modèle macroéconomique européen NEMESIS utilisé pour conduire cette simulation comprend trente secteurs d'activité. Ce niveau de différenciation sectorielle - qui constitue une originalité de ce modèle - est indispensable pour juger des effets de la R&D, l'effort de recherche étant très inégalement réparti entre les différents secteurs.

Cependant, la principale innovation de ce modèle est que, contrairement à la plupart des modèles macroéconomiques, le progrès technique y est endogène. Ceci signifie que les évolutions de productivité - et de la productivité globale des facteurs - ne résultent pas d'hypothèses fixées a priori par les modélisateurs, mais sont la conséquence d'autres variables, en l'occurrence l'évolution des dépenses de R&D.

Dans le modèle utilisé, le passage de la dépense de R&D à la performance économique (croissance du PIB) se fait en trois étapes10(*) :

- des dépenses de R&D au « stock de savoir » : l'augmentation des dépenses de R&D dans un secteur, enrichie par les externalités de connaissance de tous les autres secteurs nationaux et étrangers et par la R&D publique, entraîne une augmentation du stock de savoir qui constitue la variable centrale de la simulation ;

- du « stock de savoir » à l'innovation : l'augmentation du stock de savoir entraîne deux types d'innovation : innovation de procédés, grâce à une augmentation de la productivité globale des facteurs, d'une part ; innovation de produits, qui améliore leur qualité, d'autre part ;

- de l'innovation à la performance économique : les innovations de procédés permettent une baisse du prix des produits, et donc une hausse de la demande ; les innovations de produits permettent également une augmentation de la demande de produits de meilleure qualité.

L'augmentation de R&D conduit ainsi à une augmentation du PIB à travers une augmentation du stock de savoir.

Le coefficient d'augmentation du PIB consécutif à une augmentation du stock de savoir résulte d'un certain nombre d'estimations économétriques.

La grande plage de variation de ce coefficient dans ces études économétriques a conduit les auteurs de la présente étude à tester plusieurs valeurs de ce coefficient dans les simulations présentées.

C'est pour cette raison également que votre rapporteur présente ci-après des « fourchettes » de résultats concernant l'impact de l'augmentation des dépenses de recherche.

Pour conclure sur ces aspects de méthode, il serait normal d'objecter que les résultats de cette simulation sont largement déterminés par les hypothèses préalables, en particulier par l'hypothèse centrale qu'une augmentation du « stock de savoir » améliore la performance économique. Ceci n'est pas globalement contestable. Néanmoins, le modèle offre un cadre de cohérence global, permet de donner des ordres de grandeur, fait clairement apparaître des enchaînements économiques et permet de faire émerger des problématiques. Ceci constitue l'intérêt essentiel de cette simulation.

* 10 Celles-ci sont détaillées aux pages 19 à 22 de l'annexe.

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