1. Introduction

1À l’heure de la concurrence globale, l’innovation est devenue plus que jamais un impératif pour la compétitivité et la survie de l’entreprise. Une telle affirmation n’est cependant pas toujours vérifiée. Nombre d’entreprises continuent d’exister sur le marché (local) alors qu’elles n’innovent pas. Une question fondamentale mérite alors d’être posée. Pourquoi une entreprise n’innove-t-elle pas ? À défaut de trouver une réponse unique à cette question, il est possible d’identifier de multiples facteurs explicatifs susceptibles de rendre compte de l’hétérogénéité des stratégies des entreprises. On peut les regrouper en deux grandes catégories : des choix délibérés et des contraintes qui viennent peser sur les décisions de l’entreprise.

2Puisque l’innovation est risquée et coûteuse, une entreprise peut sciemment décider de ne pas s’inscrire dans une stratégie d’innovation, en suivant une démarche d’imitation ou en gardant inchangée à court terme sa gamme de produits et/ou de services. A contrario, une entreprise peut se trouver dans l’impossibilité d’innover par manque de capacités internes. Celles-ci font référence à l’ensemble des ressources humaines, technologiques, managériales et financières disponibles. Les travaux sur les obstacles à l’innovation ont bien montré le poids que joue chaque type d’entrave dans l’introduction des innovations par les entreprises (Rahmouni, 2014).

3Si les obstacles à l’innovation ont été bien documentés dans la littérature empirique, les stratégies pour les surmonter n’ont été que très peu étudiées, notamment dans les pays en développement (PED). Les solutions souvent proposées par les auteurs ne représentent que de vagues pistes ou des orientations génériques en termes de politique publique (Hadjimanolis, 1999 ; Lim et Shyamala, 2007). Le manque de ressources est souvent identifié comme l’obstacle interne majeur caractérisant notamment les PME. Pourtant, en dépit de cette limite, de nombreuses PME dans différents secteurs réussissent à développer ou maintenir une dynamique d’innovation. Cette excellence est due en particulier aux liens formels et informels qu’elles tissent avec les fournisseurs, clients, institutions de recherche et grandes entreprises (von Hippel, 1988). Il est ainsi admis que le recours aux sources externes d’innovation peut être une solution pour pallier le manque de ressources internes. Or, pour que ce transfert soit effectif, une condition doit être au préalable remplie. En raison du caractère local de la production des connaissances et de leur nature en partie tacite (Cowan et Foray, 1997), leur échange, assimilation ou intégration nécessitent un investissement propre de la part de l’entreprise engagée dans ces processus. C’est ce qui est formalisé par le concept de capacité d’absorption (Cohen et Levinthal, 1989).

4Sur le plan théorique, afin de rendre compte de manière satisfaisante de la complexité de la construction de compétences par l’entreprise, il convient de combiner les apports de la théorie économique moderne de l’innovation (Nelson et Winter, 1982 ; Dosi et al., 2000), l’approche en termes de compétences (Prahalad et Hamel, 1990 ; Barnay, 1991) et son extension aux compétences dynamiques (Teece et al., 1997), ce qui implique que l’entreprise désirant maintenir sa capacité d’innovation devrait s’inscrire dans une démarche permanente de perfectionnement de ses acquis.

5Le terme compétence est entendu dans le présent travail de manière extensive. Son emploi fait référence aux compétences organisationnelles au sens de Dosi et al. (2000). Cette vision englobe la conception de l’entreprise comme un dépositaire de connaissances et met l’accent sur la dimension collective des compétences qui ne serait pas simplement la somme des acquis, à un moment donné, des individus composant l’organisation. Par compétence de l’entreprise, on désigne à la fois les connaissances qu’elle a pu produire ou acquérir avec le temps, l’expérience que le sentier parcouru lui a permis d’accumuler et les différentes procédures d’apprentissage qu’elle a pu mettre en place.

6Partant de la considération que les compétences sont le fondement de la compétitivité de l’entreprise à long terme, qu’en est-il du processus de leur construction ? L’examen de la littérature (économie évolutionniste et l’approche par les ressources et compétences) fait ressortir l’idée selon laquelle les compétences se construisent progressivement, grâce à l’engagement propre de l’entreprise. Ce dernier peut revêtir différentes formes allant de l’investissement dans la Recherche et Développement (R&D), l’apprentissage (learning by doing, by using, by interacting), l’acquisition des technologies, la captation des externalités de connaissances, etc. Cette vision explique la réussite des projets d’innovation de l’entreprise par les compétences qu’elle développe, exploite et accumule au cours du temps, ce qui correspond à une représentation endogène de l’innovation technologique. Toutefois, malgré cette endogénéisation, à l’intérieur de ce processus, l’attention reste entièrement focalisée sur l’aspect création à l’instant présent même si on stipule par ailleurs que l’état actuel des compétences dépend du sentier déjà parcouru par l’entreprise. Dans ce cadre d’analyse, le questionnement sur l’origine ou l’impulsion primaire du processus de construction de compétences ne constitue pas le principal objet de l’étude.

7Sans aller contre l’hypothèse d’une création endogène de compétences, la présente recherche centre son intérêt plus particulièrement sur l’origine du processus de création des connaissances. Ce positionnement soulève la question importante suivante : comment une entreprise qui manque de ressources propres peut-elle développer des compétences internes pour innover ? Cet article s’attache à étudier cette question dans le cadre des entreprises de l’industrie manufacturière algérienne, en faisant l’hypothèse principale que le déclenchement du processus de construction de compétences peut être impulsé par un choc externe permettant à l’entreprise de disposer de conditions initiales qui constitueront le fondement d’un processus cumulatif ultérieur. Cet apport externe résulte de l’application d’une politique particulière de mise à niveau à un échantillon d’entreprises sélectionnées selon certaines caractéristiques. L’évaluation de l’impact de cette politique, au niveau microéconomique, peut se faire en confrontant les performances en termes d’innovation de produit des entreprises ayant suivi ce programme aux résultats comparables des entreprises qui n’y ont pas participé. Plus concrètement, sans être une évaluation globale de la politique de mise à niveau appliquée à l’Algérie, la présente recherche entend vérifier empiriquement l’impact qu’a eu sur l’innovation au sein des entreprises de l’industrie algérienne une contribution exogène, représentée par la politique de mise à niveau. Cela permettrait d’apprécier le rôle d’une politique publique dans l’émergence de l’innovation au niveau de l’entreprise. Par rapport aux formes d’aide classiques, comme le financement direct ou les subventions fiscales, la spécificité des programmes de mise à niveau réside dans le fait de cibler des fonctions particulières de l’entreprise en permettant ainsi d’agir sur ses compétences touchant au management, à la distribution, aux ressources humaines ou à l’exportation.

8Ce travail vient enrichir la récente littérature sur les systèmes nationaux d’innovation (SNI) des pays du Sud (Haddad, 2010 ; Amdaoud, 2017 ; Temple et al., 2017 ; Casadella et Tahi, 2019), en s’interrogeant sur les facteurs susceptibles d’impacter positivement le choix des entreprises de s’engager dans les activités d’innovation. Il tente de contribuer en ce sens à la question de l’émergence de l’innovation au sein d’entreprises des économies en transition pour lesquelles les SNI sont défaillants ou en phase de construction (voir les recherches sur les SNI des PED, p. ex. : Arocena et Sutz, 2000 ; Amdaoud, 2017). L’étude du cas algérien revêt un intérêt double au regard de la question de construction de compétences pour l’innovation. Premièrement, l’économie algérienne fait partie des économies riches en ressources naturelles mais qui peinent encore à produire un noyau d’entreprises dynamiques qui seraient capables d’innover, croître et s’internationaliser. Deuxièmement, l’existence relativement récente du secteur privé, qui s’est développé à l’issue de l’époque socialiste, fait que la problématique de construction de compétences se pose avec une acuité particulière, notamment due au manque de ressources et compétences dont les entreprises ont besoin pour innover.

9Sur le plan empirique, en plus de la variable d’intérêt mise à niveau, nous testons l’effet qu’auraient les variables traditionnellement prises en compte dans l’estimation de la fonction d’innovation. Les données mobilisées pour l’analyse empirique portent sur un échantillon original d’entreprises algériennes de l’industrie en 2007, issu de l’enquête de la Banque mondiale sur le climat d’investissement (Productivity and the Investment Climate Survey).

10La présente recherche constitue d’une part le premier travail de nature économétrique sur l’innovation dans les entreprises privées de l’industrie algérienne. D’autre part, elle recourt à un système d’équations simultanées qui corrige à la fois le biais de sélection et celui d’endogénéité de la variable recherche contrairement aux estimations traditionnelles par équations indépendantes. L’impact positif trouvé de la politique de mise à niveau des entreprises sur leur engagement dans les activités d’innovation invite à replacer les politiques publiques au premier plan, non pas pour offrir un soutien ponctuel à ces activités mais pour jouer un rôle fondamental dans leur émergence. Ce résultat contribue à mieux comprendre la faiblesse structurelle de l’activité d’innovation dans des PED ne disposant pas de politiques publiques proactives en faveur de l’innovation.

11Le reste de l’article est organisé comme suit. La première section présente la revue de la littérature des principaux déterminants microéconomiques de l’innovation. Elle est suivie par la deuxième section présentant le contexte industriel algérien comme terrain d’application de l’importance des compétences pour l’innovation. La troisième section est dédiée à l’analyse empirique qui vise à tester l’impact de la mise à niveau sur l’innovation. Elle débute par la présentation des données utilisées, avant de décrire le modèle empirique et les procédures d’estimation. La quatrième section discute les principaux résultats empiriques et enfin la cinquième section conclut l’article.

2. Les déterminants de l’innovation : une revue de littérature empirique

14La seconde hypothèse de Schumpeter (1942) stipule que le monopole serait nécessaire pour produire l’innovation. Comme dans le cas de la taille de l’entreprise, les vérifications empiriques de cette conjecture ont donné des résultats contradictoires. Entre les travaux qui ont conclu à l’absence du lien entre l’innovation et la concurrence (voir p. ex. Hadhri et al., 2016) et ceux qui ont montré l’existence d’un lien positif entre la concurrence et l’introduction de nouveaux produits (Goedhuys et Veugelers, 2012), des études ont pu mettre en évidence une relation en forme de U inversé liant l’innovation à la structure de marché (Pamukçu et Cincera, 2001 ; Aghion et Griffith, 2005). Par rapport à la nature de l’innovation, Cabagnols et Le Bas (2002) ont montré, sur données françaises, que les industries concentrées innovent davantage en procédés qu’en produits.

15L’accès aux sources externes de connaissances nécessite l’engagement de l’entreprise dans des transactions technologiques ainsi que le développement de coopérations et liens de recherche avec d’autres entreprises ou milieux de recherche publics (voir Cockburn et Henderson, 1998). En effet, une grande partie des travaux consacrés à la substitution du choix entre les sources internes et les sources externes de connaissances technologiques conclut à la complémentarité entre ces deux stratégies (Cockburn et Henderson, 1998). Veugelers et Cassiman (1999) trouvent que les petites entreprises ont tendance à cantonner leur choix de R&D à une seule stratégie, soit le make, soit le buy, alors que les grandes entreprises combinent souvent les deux alternatives.

16Outre la coopération, l’achat de machines et d’équipements, l’acquisition de licences ou de brevets sont identifiés dans la littérature comme les principaux canaux externes d’acquisition technologique et de transfert de connaissances. L’achat de licences permet l’accès aux technologies externes, notamment pour les économies les moins avancées (Almeida et Fernandes, 2008). L’entreprise domestique peut enclencher un processus d’apprentissage technologique et d’innovation, grâce à l’exploitation des informations et connaissances contenues dans les licences ou les brevets. L’étude d’El Elj (2012) sur les entreprises tunisiennes montre un effet positif du transfert technologique sur la capacité d’innovation. Le même résultat est constaté par Hadhri et al. (2016) sur des entreprises libanaises et par El Elj et Abassi (2014) sur des données de quatre pays méditerranéens (Égypte, Turquie, Syrie et Jordanie).

17L’acquisition de machines et d’équipements peut représenter un accès non négligeable à des technologies pour les entreprises de PED. La maîtrise de ces technologies et leur adaptation aux besoins de l’entreprise permettent à cette dernière d’augmenter son stock de connaissances (Cohen et Levinthal, 1989) et de stimuler son activité d’innovation. En contraste, cela peut également créer des désincitations à innover, contraignant l’entreprise à avoir un recours systématique à l’importation de la technologie étrangère. Evenson et Westphal (1995) suggèrent que la nature de cette relation est liée au stade de développement du pays de l’entreprise. Dans une étude sur un échantillon de 321 entreprises tunisiennes sur la période 2000-2005, Karray et Kriaa (2009) montrent un effet positif de l’utilisation d’un nouveau matériel sur l’intensité de la R&D. Pamukçu (2003) trouve un effet positif de l’importation de nouveaux équipements sur la propension à innover des entreprises industrielles turques.

18La théorie de la croissance endogène (Aghion et Howitt, 1998) a mis en évidence le rôle joué par l’accumulation du capital humain dû à l’éducation au niveau de l’économie. Il est possible de transposer cette idée au niveau microéconomique, en considérant que la disposition d’un stock de capital humain qualifié contribue au développement de la capacité d’innovation de l’entreprise. Bouhsina et Huiban (1997) confirment l’effet de la qualité du facteur travail sur la propension à innover. D’autres études consacrées aux PED montrent que la disponibilité de ressources humaines qualifiées joue un rôle positif et statistiquement significatif dans l’accroissement du potentiel d’innovation de l’entreprise (Pamukçu et Cincera, 2001 ; Almeida et Fernandes, 2008 ; Goedhuys et Veugelers, 2012 ; Hadhri et al., 2016). Néanmoins, cet impact positif ne serait pas systématique et peut dépendre, entre autres, de la stratégie de l’entreprise et de la qualité de l’environnement institutionnel (Pamukçu et Cincera, 2001). Les études sur les entreprises tunisiennes par Karray et Kriaa (2009) et El Elj (2012) trouvent un effet inattendu de la qualification du capital humain sur le comportement d’innovation. El Elj et al. (2014) arrivent au même constat dans une étude sur trois pays maghrébins (Algérie, Maroc et Tunisie). Les auteurs expliquent ce résultat par une sous-utilisation et une allocation inefficiente du capital humain. Dans ces pays, les ressources humaines sont plus affectées à des tâches d’exploitation laissant peu de place à l’exploration, à l’innovation et à la créativité.

3. Innovation et compétences dans le contexte industriel algérien

19L’industrie algérienne apparaît comme un terrain propice pour apprécier le rôle des connaissances externes dans la construction de compétences pour innover. Ce pays qui vit, depuis le début des années 1990, la transition d’une économie administrée vers une économie de marché, a tenté durant les décennies 1970-1980 une expérience industrielle inspirée de la théorie dite des industries industrialisantes, popularisée dans les années 1970 par l’économiste français Gérard Destanne de Bernis. L’Algérie a pu ainsi bâtir selon ce schéma son industrie mécanique dont le processus industriel commence par la phase initiale d’extraction du minerai de fer et se déroule jusqu’à la production finale de véhicules en passant par l’étape intermédiaire de transformation sidérurgique. En plus des industries lourdes, d’autres secteurs ont été mis en place comme le textile, l’électronique, l’agroalimentaire, la chimie et la pétrochimie. L’ensemble des entreprises créées avaient un statut public. Le régime de gouvernance de type socialiste qui a prévalu depuis l’indépendance en 1962 jusqu’à la fin des années 1980 n’a laissé guère de marge au développement du secteur privé.

20Malgré l’attractivité théorique de ce modèle, sa mise en place dans le cadre d’une économie socialiste, à l’abri de tout processus de sélection par le marché, a été loin de produire les résultats attendus. L’acquisition des technologies de production pour les entreprises publiques s’effectuait sous forme de contrats clé en main avec de fortes contraintes de dépendance technologique de long terme au fournisseur en termes de maintenance, formation du personnel et renouvellement des équipements de production. En dépit de l’existence de départements dits de R&D dans les usines construites, leur principale mission était moins destinée au renouvellement technologique et à l’innovation qu’à l’entretien des machines et aux différents tests techniques et de qualité-sécurité. À ces contraintes vient s’ajouter l’absence d’une stratégie formelle de développement d’une capacité d’absorption, condition sine qua non de la maîtrise des technologies acquises.

21Parmi les mesures phares des réformes économiques amorcées dans le début des années 1990, l’État a mis en place en collaboration avec le Fonds monétaire international, une politique de privatisation des entreprises publiques. Sauf de rares cas de réussite, le programme de privatisation dans son ensemble n’a pas abouti à des résultats satisfaisants. En conséquence, la pression exercée sur les entreprises publiques suite à l’ouverture de l’économie à la concurrence a conduit, durant les décennies 1990-2000, à la fermeture ou la liquidation de nombreux sites. Les entreprises qui ont survécu restent dans la majorité des cas centrées sur le marché local et continental.

23En l’absence de statistiques officielles, il n’est pas possible de dresser un bilan exact de l’effort de R&D que les entreprises consacrent à l’innovation. Les données disponibles sur l’activité de dépôt de brevet montrent que celle-ci demeure très modeste, voire marginale comme en témoigne le travail de Amdaoud (2017) sur le SNI algérien. Afin de remédier à cette situation, les autorités publiques se sont inscrites depuis une décennie dans une démarche active de soutien à la recherche et à l’innovation à travers plusieurs programmes nationaux. Il a été question également de créer différentes institutions et organismes pour dynamiser l’investissement et soutenir l’activité d’entrepreneuriat comme l’Agence Nationale de Développement de l’Investissement (ANDI) créée en 2001, l’Agence Nationale de Développement de la PME (ANDPME) créée en 2005 ou l’Agence Nationale de Soutien à l’Emploi des Jeunes (ANSEJ) qui avait vu le jour en 1996.

25Il convient de préciser que la mise à niveau dont il s’agit dans le présent travail ne concerne que les PME du secteur privé qui ont reçu un soutien dans le cadre du programme MIR ou du projet PME I (2002-2007). En effet, la politique de mise à niveau dans sa conception primaire visait à amortir les effets négatifs de l’ouverture économique et commerciale, sur les structures les plus fragiles comme la population des PME.

26Le programme MIR est considéré comme pionnier dans le domaine de mise à niveau en Algérie. Il s’adresse à la fois aux entreprises publiques et privées employant un effectif de 20 salariés et plus. Son champ d’application couvre les actions de mise à niveau associant des aspects matériels (achat de nouveaux équipements de production) et immatériels (formation, management de la qualité, R&D et innovation). L’objectif affiché de ce programme était de mettre à niveau 1000 entreprises industrielles. Le bilan établi par le Ministère sur la période 2002 à 2006 montre cependant que seulement 137 entreprises ont été retenues pour bénéficier des actions de mise à niveau, avec respectivement 62 % d’entreprises publiques et 38 % d’entreprises privées.

27Quant au programme PME I, il s’appuie sur une stratégie de déploiement à trois volets : l’appui direct aux PME, l’assistance aux institutions financières et aux banques qui interviennent sur les PME et enfin le soutien aux structures intermédiaires et aux services d’appui publics et privés. Les actions de ce programme ont porté principalement sur des aspects immatériels de mise à niveau (formation des ressources humaines, adoption de bonnes pratiques, mise en place de système d’information, etc.). Selon les données officielles, le financement du programme PME I est assuré par l’Union européenne et par le gouvernement algérien, à hauteur respectivement de 57 millions et de 3,4 millions d’euros. À cela s’ajoute un montant de 2,5 millions d’euros représentant les contributions des PME bénéficiaires des prestations du programme. À son issue, le programme PME I a permis la mise à niveau de 445 PME privées industrielles soit 65 % des entreprises considérées éligibles au départ.

4. Données et modèle empirique

4.1. Données

28En l’absence d’une enquête innovation en Algérie, nous utilisons l’enquête de la Banque mondiale sur le climat des investissements (Investment Climate Survey) de 2007. Son principal objectif est d’apprécier l’environnement des affaires où évoluent les entreprises algériennes, d’appréhender son effet sur la performance des entreprises, et d’identifier les mesures nécessaires à l’amélioration de leur compétitivité. L’échantillon comprend 600 entreprises dont 423 entreprises industrielles (soit 70 % de l’échantillon total), le reste étant des entreprises de service. Le questionnaire est composé de treize rubriques : contrôle, informations générales, infrastructures et services, ventes et approvisionnements, compétition et capacité d’innovation, accès au foncier, criminalité, relations entre l’administration et les entreprises, accès au financement, employés et marché du travail, contraintes liées à l’environnement des affaires et productivité. Les entreprises de service ne sont pas concernées par la rubrique innovation. Par conséquent, elles ne feront pas partie de notre étude. Cette enquête fournit de nombreux renseignements relatifs aux comportements innovateurs des entreprises algériennes : les innovations de produits, les transferts technologiques, les dépenses en R&D, les sources d’informations et de coopérations pour innover ainsi que les facteurs freinant les activités d’innovation. Elle renseigne, en outre, sur les caractéristiques structurelles de ces entreprises, leur localisation et leur environnement sectoriel et marchand.

29À partir des informations fournies dans les rubriques exploitées de l’enquête, des indicateurs ont été construits comme mesures des différentes variables entrant dans l’estimation des modèles empiriques (voir les tableaux 1 ci-dessous et 3 en annexe A).

30La principale variable d’intérêt de ce travail est représentée par la mise à niveau. Elle prend une forme binaire indiquant si l’entreprise a participé ou non au dit programme. Loin de se réduire à une action singulière, la mise à niveau se présente comme un processus constitué de plusieurs phases.

Tableau 1. Statistiques descriptives

Variables	Moy.	𝝈	Min.	Max.	N
Effectif employé 2006	41.63	56.62	3	450	423
Très petites entreprises	0.15	0.36	0	1	423
Petites entreprises	0.63	0.48	0	1	423
Entreprises moyennes	0.22	0.42	0	1	423
Mise à niveau	0.22	0.41	0	1	423
Dépenses de R&D par employé	138698.1	594763.6	333.33	4000000	47
Engagement dans la R&D	0.18	0.38	0	1	423
R&D estimée (éqs. 4-5)	4.55	1.49	2.92	11.26	413
Âge	17.20	14.37	1	79	423
Secteur faible technologie	0.57	0.50	0	1	423
Secteur moyenne-haute technologie	0.43	0.50	0	1	423
Expérience du dirigeant	20.44	12.64	0	56	423
Association professionnelle	0.61	0.49	0	1	423
Technologie sous-licence	0.14	0.34	0	1	423
Éducation du personnel	0.31	0.46	0	1	413
Formation du personnel	0.17	0.38	0	1	423
Crédit bancaire	0.37	0.48	0	1	423
Capital étranger	0.02	0.15	0	1	423
Audit financier indépendant	0.12	0.32	0	1	423
NTIC	0.64	0.48	0	1	423
Achat actifs	0.34	0.48	0	1	423
Concurrence	0.76	0.43	0	1	388
Région Centre et Nord	0.47	0.5	0	1	423
Région Est	0.25	0.44	0	1	423
Région Ouest	0.22	0.41	0	1	423
Région Sud	0.06	0.24	0	1	423

31On peut les résumer en quatre étapes fondamentales : diagnostic (opérationnel et stratégique) de l’entreprise, proposition de pistes de développement, application effective du programme de mise à niveau en tenant compte des options proposées dans l’étape précédente, et enfin l’anticipation et la conformité aux standards internationaux. Pour différentes raisons, les entreprises éligibles à ce programme peuvent l’abandonner en cours de route, ce qui donne la différence entre le nombre de participants au départ et celui des entreprises ayant achevé leur mise à niveau à la fin de l’opération. Loin de se réduire à une aide monétaire occasionnelle, la mise à niveau se présente comme un programme de restructuration qui vise une amélioration globale des pratiques des entreprises. Cet accompagnement passe par des actions visant à doter ces entreprises de nouvelles ressources et compétences. Un exemple d’acquisition de ressources peut être l’acquisition de machines, équipements et logiciels. Quant aux nouvelles compétences, elles peuvent être développées suite à des formations spécifiques ou sessions de recyclage destinées au personnel, du conseil en management pour les cadres, etc.

32Les indicateurs disponibles avec une échelle de mesure continue sont respectivement les dépenses de R&D (mesurées en dinar algérien), le nombre d’effectif employé en 2006, l’âge de l’entreprise et le nombre d’années d’expérience du dirigeant de l’entreprise. Il est à noter qu’un indicateur de l’engagement de l’entreprise dans les activités de R&D est également disponible sous forme binaire. Les variables restantes sont en majorité dichotomiques ou qui étaient à l’origine ordinales puis transformées à une échelle binaire pour l’intérêt de l’analyse (voir le tableau 3 en annexe A).

33Les entreprises qui ont été mises à niveau sont au nombre de 91, ce qui représente 22 % de l’ensemble de l’échantillon (423). Par rapport à leur dimension, 7 entreprises sont de très petite taille, 43 de taille petite et 41 de taille moyenne. Le nombre d’employés est utilisé pour construire les trois catégories de taille selon les intervalles, [1, 9], [10, 49] et [50, 500] employés, pour les très petites (TPE), petites (PE) et moyennes entreprises (ME), respectivement. La distribution de la taille selon ces intervalles est la suivante : 65 entreprises sont des TPE, 265 des PE et 93 des ME, ce qui représente, 15 %, 63 % et 22 % de l’échantillon total, respectivement.

34Les entreprises qui ont effectué la mise à niveau sont relativement jeunes. Parmi les 91 entreprises mises à niveau, 37 ont moins de 10 ans d’existence, 22 ont un âge situé entre 10 et 20 ans et 32 entreprises ont plus de 20 ans d’existence. Au total, 59 sur 91 entreprises ont au maximum 20 ans d’existence. Cette distribution par catégorie d’âge des entreprises ayant suivi le programme de mise à niveau reflète également la distribution générale de l’âge dans l’échantillon.

35L’engagement dans la R&D est disproportionnel, puisqu’il y a seulement 17 % d’entreprises qui déclarent y investir en 2006 contre 83 % affirmant ne pas avoir des activités de R&D.

36La variable expérience du dirigeant dans le secteur d’activité de l’entreprise prend des valeurs comprises entre 0 et 56 années (voir le tableau 1). Selon les données, il n’y a que deux dirigeants qui n’avaient pas d’expérience antérieure. L’expérience moyenne est de 20 années avec un écart type égal à 12.6, ce qui témoigne de l’hétérogénéité relative des profils des dirigeants. La sous-section suivante décrit le modèle empirique proposé pour tester l’effet de ces facteurs sur l’innovation.

4.2. Modèle empirique et procédures d’estimation

37À partir de la revue de littérature réalisée plus haut et de l’hypothèse principale émise dans ce travail, il est possible de décrire les déterminants de l’engagement des entreprises dans les activités d’innovation comme une combinaison de facteurs internes et externes à l’entreprise. Comme il a été vu précédemment, le poids que prennent ces facteurs ne dépend pas seulement de la stratégie de l’entreprise mais est également influencé par son environnement immédiat. L’équation de la fonction d’innovation peut être écrite de la manière suivante :

38Avec, I_i, la variable binaire endogène observée (avec i = 1,…, N), égale à 1 si l’entreprise déclare innover et zéro sinon. rd_i est la variable mesurant l’effort de R&D de l’entreprise, s_i, la taille de l’entreprise, i_j l’appartenance sectorielle de l’entreprise (avec j = 1,…, J) et x_i un vecteur de variables exogènes. Les coefficients 𝛽, 𝛾, 𝜂 et 𝛿 sont des paramètres d’intérêt à estimer à partir des données et 𝜀 est un terme d’erreur aléatoire. En plus du lien supposé entre R&D et taille, la variable recherche (rd_i dans l’équation 1) peut s’avérer être endogène. En raison de l’existence potentielle de facteurs omis de l’équation (1), susceptibles d’affecter aussi bien l’innovation (I_i) que l’effort de R&D de l’entreprise (rd_i), l’estimation directe du paramètre 𝛽 dans l’équation 1 serait biaisée. En outre, à l’image des enquêtes européennes CIS sur l’innovation, la variable montant de R&D investi reporté par les entreprises souffre dans le cas présent également d’un problème de sélection.

39Une partie des entreprises qui déclarent innover ou investir dans la R&D ne reportent pas systématiquement les montants correspondants, ce qui cause le problème de sélection. Celui-ci peut être de nature endogène ou exogène. Lorsque l’absence de l’information est aléatoire, le problème de sélection peut être considéré comme exogène et ignoré dans le processus d’estimation. En revanche, la sélection endogène peut masquer un comportement stratégique de l’entreprise. Ainsi, pour les entreprises qui déclarent investir dans la R&D, même si elles ne communiquent pas le montant correspondant, ne peuvent pas être considérées par ce simple fait comme étant moins intenses en recherche. Si on considère que la censure (troncature) des données est produite de manière endogène, c’est-à-dire par une décision de l’entreprise, il est possible d’identifier deux étapes distinctes dans le processus de cette décision. La prise de décision d’investissement et la détermination des montants qui y sont alloués. Dans la première étape, l’entreprise décide d’investir ou pas dans la R&D. Cette décision est donnée par la variable binaire latente qui peut être assimilée à un critère de décision. Elle peut s’écrire ainsi :

40Avec x_1i les déterminants de la décision d’investir et u_1i une erreur aléatoire i. i. d. ~ N (0, 𝜎u₁). La variable latente s’exprime sous forme d’une variable binaire indiquant si l’entreprise fait ou pas de la R&D :

41L’information fournie par la variable binaire r_i permet de déterminer également dans une seconde étape s’il est possible d’observer le montant investi dans la R&D. Cet investissement est expliqué par l’équation suivante :

Avec x_2i les déterminants de l’effort investi dans la recherche et u_2i une erreur aléatoire i. i. d. ~ N (0, 𝜎u₂). La variable () est observée pour tout i dans l’échantillon tandis que la variable recherche () n’est observée que partiellement. La variable recherche observable (rd_i) est donc donnée comme suit :

Il est généralement admis que les deux variables latentes () et  sont corrélées entre elles. Lors de l’estimation, il est possible de vérifier cette hypothèse en calculant un coefficient de corrélation r qui mesure le lien entre u_1i et u_2i. Lorsque ces derniers suivent une loi normale bivariée, le modèle obtenu correspond au modèle Tobit généralisé dont les paramètres peuvent être estimés par une procédure à la Heckman.

42À la question de sélection vient s’ajouter l’endogénéité de la variable recherche (rd_i) dans l’équation (1) comme il a été souligné plus haut. La source d’endogénéité ici est double. Elle peut aussi bien provenir de facteurs inobservés que de la simultanéité entre recherche et innovation. La solution envisagée traditionnellement dépend de la source d’endogénéité considérée. La méthode des variables instrumentales est généralement proposée dans le premier cas, alors qu’un système d’équations est privilégié pour corriger le problème de simultanéité. Dans cette perspective, nous proposons un système à deux équations qui tient compte à la fois de la question de sélection et du problème d’endogénéité de la variable recherche. Le modèle obtenu explique l’innovation par l’investissement dans l’activité de recherche. Si, dans ce système, l’innovation reste principalement déterminée par l’investissement dans la R&D, comme cela est traditionnellement admis dans la fonction d’innovation, il permettra en plus de tester d’autres sources externes susceptibles d’impacter positivement la capacité d’innovation de l’entreprise. Il est important de souligner que l’application de ce type de modèles dans le cadre d’entreprises de PED nécessite une adaptation au contexte local. En suivant le schéma général proposé dans la littérature quant à l’estimation de la fonction d’innovation, la présente application au cas des entreprises manufacturières algériennes tente de tenir compte de leurs propres capacités ainsi que de l’environnement particulier dans lequel elles évoluent.

43Outre la R&D propre, les autres sources d’innovation peuvent être tant endogènes qu’exogènes à l’entreprise. L’innovation peut être expliquée par les compétences détenues par les ressources humaines, la formation ou l’expérience du dirigeant de l’entreprise, etc. Elle peut également naître de sources externes comme les liens tissés avec les organismes de recherche, l’interaction avec les clients et fournisseurs, la coopération, l’appartenance à des réseaux ou associations professionnelles, etc. À côté de ces facteurs (internes et externes), la présente étude entend vérifier principalement l’impact de la politique de mise à niveau sur l’innovation. Cette dernière peut s’apparenter à une contribution exogène censée influer sur les compétences de l’entreprise sur le long terme. En ayant des données en coupe transversale, l’étude empirique se limite néanmoins, à examiner l’impact de la mise à niveau sur l’innovation, sans possibilité d’interroger l’évolution des compétences de l’entreprise.

44En prenant en compte les particularités du contexte local, il est possible de définir le système d’équations qui lie de manière récursive, la R&D à l’innovation comme suit :

Avec rd_i et I_i les variables endogènes mesurant la recherche et l’innovation, respectivement. Les variables d’intérêt taille (s_i), appartenance à un groupe (gr_i), affiliation sectorielle de l’entreprise (i_j), éducation du personnel (educ_i), sont les déterminants de la recherche (équation 4). Les variables taille (s_i), dépenses de R&D (), affiliation sectorielle (i_j), éducation du personnel (educ_i), formation (forma_i), nouvelles technologies (ntic) sont les principaux facteurs de la fonction d’innovation (équation 5). La politique de mise à niveau (MàN_i) qui apparaît dans les deux équations (4 et 5), représente la principale variable d’intérêt à tester dans cette étude. Les variables x_1i et x_2i dans les équations 4 et 5, respectivement, font référence à un vecteur des autres variables explicatives (contrôle) qui peuvent différer selon l’équation en question. Les coefficients 𝛽, 𝛾, 𝜂, 𝜁, 𝜑₁, 𝜑₂, 𝜑₃ et 𝜆 sont les paramètres d’intérêt inconnus du système à estimer, tandis que 𝛿 est le paramètre à estimer pour chaque variable de contrôle faisant partie des vecteurs x_1i et x_2i. 𝜀_i et u_i sont des termes d’erreur i.i.d.

45Le système d’équations (4, 5) est présenté sous forme récursive, c’est-à-dire sans effets de rétroaction dans le sens où c’est la R&D qui génère l’innovation et non le contraire. Si depuis Nordhaus (1969), une partie de la littérature a envisagé la possibilité d’existence d’une causalité inverse allant de l’innovation vers la recherche au niveau de l’entreprise, dans un contexte de faiblesse de l’activité d’innovation, cette éventualité paraît peu probable. L’endogénéité de la variable recherche se justifie par le fait que certains déterminants de l’innovation (observés et inobservés) impactent également l’allocation des ressources de R&D, d’où la nécessité de prendre en compte la simultanéité entre R&D et innovation pour éviter des biais d’estimation.

46Le système récursif, comme cas particulier des systèmes d’équations simultanées, obtenu dans le cas présent, combine endogénéité et sélection. Une fois cette dernière prise en compte en utilisant le modèle Tobit généralisé de Heckman, le reste de l’estimation peut s’effectuer à la manière du modèle 2 de Maddala et Lee (1976). Ce dernier se présente comme un système récursif à deux équations, une qualitative et l’autre quantitative. L’estimation des paramètres du système d’équations (4, 5) est faite en recourant à différents estimateurs. Comme expliqué plus haut, les paramètres de l’équation de recherche (4) sont estimés par un modèle Tobit généralisé, décrit dans les deux équations (2) et (3), en utilisant l’estimateur du Maximum de Vraisemblance (MV) avec information complète (FIML).

L’innovation étant observée sous forme binaire, les paramètres de l’équation (5) sont estimés au sein d’un modèle Probit à l’aide de l’estimateur MV. Afin de tenir compte des problèmes d’endogénéité et de sélection qui affectent la variable recherche (rd_i), la version de cette dernière utilisée dans l’équation d’innovation (5) est celle estimée () à l’issue de l’étape précédente (équation 4).

47Les résultats des estimations sont affichés dans le tableau 2 ci-dessous. Dans les deux premières colonnes du tableau 2 figurent les coefficients estimés du modèle Tobit généralisé, composé de l’équation décrivant la décision de faire de la R&D (éq. 2) et de l’équation d’investissement spécifiant les montants investis (éq. 3). La dernière colonne expose les déterminants de l’innovation (éqs. 4-5), exprimés sous forme d’effets marginaux pour faciliter leur interprétation. La sous-section suivante présente et discute les résultats des différentes estimations.

Tableau 2. Résultats des estimations

5. Résultats et discussion

48Contrairement à la majorité des études traditionnelles portant sur les déterminants de l’innovation, la R&D ne semble pas représenter le facteur clé pour les entreprises innovatrices de notre échantillon. Si la décision d’investir dans le R&D est tributaire de caractéristiques individuelles de l’entreprise, l’innovation est liée plus aux compétences des ressources humaines et à l’investissement dans les nouvelles technologies. L’élément commun partagé par les deux équations est que la mise à niveau impacte positivement tant la décision de R&D que la production des innovations. Dans ce qui suit, sont d’abord discutés les résultats de l’estimation de l’équation de R&D (eqs. 2-3), puis suivent les commentaires sur la fonction d’innovation (eqs. 4-5).

49En lien avec le débat théorique sur la relation supposée entre taille de l’entreprise et innovation, connu dans la littérature empirique sous l’appellation de paradoxe schumpétérien, il n’existe pas de différences significatives quant à l’engagement dans les activités de R&D entre les très petites, les petites et les moyennes entreprises. Ce résultat contre-intuitif peut être expliqué partiellement par le fait que l’échantillonnage a visé délibérément la classe des petites et moyennes entreprises.

50Comme le montre le tableau 1 affichant les statistiques descriptives, la distribution de la taille des entreprises mesurée par le nombre d’employés se situe entre les bornes 3 et 450 employés, ce qui exclut de fait de l’analyse les grandes entreprises. Même si cela n’empêche pas de se faire une idée sur l’effet de la taille sur le poids des ressources allouées à la recherche, il n’est cependant pas possible d’émettre une conclusion définitive sur le lien entre taille et R&D en l’absence des grandes entreprises.

51Les compétences des ressources humaines mesurées par le niveau d’étude moyen du personnel de production ont un effet positif et significatif sur la décision de faire de la R&D. Ainsi, le fait d’avoir accompli 10 ans ou plus d’étude, ce qui équivaut au moins au niveau secondaire, par rapport à des niveaux d’études inférieurs, augmente la probabilité d’engagement de l’entreprise dans les activités de R&D.

52L’expérience du dirigeant de l’entreprise qui reflète ses compétences, la maîtrise de son activité et la connaissance de l’environnement sectoriel dont il dépend impacte positivement la probabilité de l’engagement de son entreprise dans la R&D. L’expérience du dirigeant, mesurée par le nombre d’années que le chef de l’entreprise possède dans le même secteur d’activité, joue un rôle important dans la définition des stratégies de l’entreprise du fait de sa place centrale et parfois unique dans la prise de décision. C’est une caractéristique qu’on trouve généralement dans les PME (Mead et Liedholm, 1998). En effet, plus de la moitié des entreprises de notre échantillon sont de petite taille, ayant un effectif compris entre 10 et 50 employés, ce qui coïncide avec la concentration du pouvoir de décision dans les mains d’une seule personne qui, par ailleurs, est le plus souvent le propriétaire lui-même.

53Le coefficient de la variable clé, mise à niveau, est de signe positif et hautement significatif indiquant que le programme de mise à niveau qu’a poursuivi l’entreprise, en tant que source contingente de connaissances, augmente la probabilité de faire de la R&D. En effet, cette aide externe est de nature composite. Au-delà de son aspect purement financier, il s’agit d’un programme destiné à renforcer les domaines dans lesquels l’entreprise présente des faiblesses qu’il s’agisse de compétences managériales, d’études de marché, de capacités en marketing ou de connaissances sur les marchés étrangers. Il est également question d’acquérir de nouvelles connaissances ou d’augmenter les compétences des ressources humaines par des formations appropriées.

54Pour l’équation du modèle d’investissement (éq. 3), le même effet de la taille est observé relativement à l’équation de sélection (éq. 2). Il n’y a pas de différences significatives dans l’allocation de ressources de R&D entre aussi bien les très petites entreprises (0-9) que les entreprises de taille moyenne (50-500), par rapport aux petites entreprises (10-49). En dehors de la variable niveau d’éducation du personnel de production, l’apport des autres déterminants de R&D statistiquement significatifs est de nature monétaire. Ainsi, l’appartenance à un groupe ou le fait d’avoir une participation étrangère dans le capital de l’entreprise agit positivement sur le montant des ressources allouées à la R&D. Ce résultat rejoint celui de l’étude de Karray et Kriaa (2009) sur les entreprises industrielles tunisiennes.

56Comme il a été souligné plus haut, la R&D n’a pas d’impact significatif dans la fonction d’innovation (éq. 5) après ajustement par différents indicateurs. Pour avoir une idée précise sur le lien R&D innovation, dans le cas bivarié la variable recherche est positive et significative au seuil de 10 %. Mais elle perd sa significativité statistique dès l’introduction d’un second facteur, taille de l’entreprise. Du fait que de nombreuses entreprises qui déclarent effectuer de la recherche ne reportent pas le montant de R&D investi, comme expliqué précédemment, la variable utilisée dans l’équation d’innovation est la R&D prédite estimée simultanément comme un système à deux équations.

57Cette absence d’effet de la R&D coïncide avec les observations faites par El Elj et al. (2014) sur les économies maghrébines (Algérie, Maroc et Égypte) et par Benavente (2006) sur les entreprises chiliennes. Aussi, dans leur étude sur l’Afrique du Sud, Oerlemans et Pretorius (2006) ne trouvent pas d’effet significatif de l’intensité de l’effort de recherche sur l’activité innovante. Une possible interprétation est que l’utilisation de données en coupe transversale (cross-section) réduit à un instant donné, l’observation de l’impact de la variable recherche sur l’innovation. Cette lecture se trouve renforcée par le fait que dans le cas du manque de moyens de financement interne ou celui du dysfonctionnement du système de crédit, la régularité des dépenses de R&D risque d’être affectée d’une période à l’autre, y compris pour les entreprises qui aspirent à maintenir un niveau élevé d’investissement dans la recherche. Ce n’est qu’en utilisant des données de panel qu’on pourrait capter de telles variations. L’autre explication probable, dans le présent cas, est de dire que les dépenses de R&D des entreprises algériennes n’ont pas atteint une taille critique qui permet d’exercer un effet sur les résultats de l’activité d’innovation. Ces observations font dire à El Elj et Abassi (2014) que l’effet de la R&D est assez limité dans le contexte des PED. Cette situation appelle la politique publique à jouer un rôle plus actif en mettant en place des mécanismes d’incitation et d’aide (subventions directes, aides conditionnées par des partenariats ; public-privé, petite-grande entreprise, entreprise locale-entreprise étrangère, etc.) et en œuvrant à la création de structures de financement plus adaptées aux activités d’innovation comme le crédit impôts recherche, le capital investissement et les Business Angels.

58Le coefficient, 𝜌, mesurant le lien entre les équations (2) et (3) est égal à 0.956 estimé avec une erreur standard robuste de 0.052. Le test de Wald (basé sur un 𝜒²) d’absence de corrélation entre l’équation de sélection et l’équation du modèle est significatif au seuil de 1 %, ce qui permet de rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle 𝜌 = 0 et confirmer par là-même l’intérêt de prendre en compte le problème de sélection dans l’estimation de l’équation de R&D.

59De même que la décision d’effectuer de la R&D, la mise à niveau joue un rôle positif et très significatif dans l’engagement de l’entreprise dans l’activité d’innovation de produit. Sur les 423 entreprises constituant l’échantillon, plus de la moitié (238) déclarent améliorer une ligne de produit existante ou introduire un nouveau produit durant l’année 2006. Parmi les 91 entreprises ayant bénéficié du programme de mise à niveau, 78 % sont innovantes et 22 % sont non innovantes, soit 71 et 20 entreprises, respectivement.

60La probabilité d’être une entreprise innovante se voit multipliée par un facteur de 3.5 en tenant compte uniquement du fait de sa participation à la politique de mise à niveau. Après ajustement par des déterminants de la fonction d’innovation et d’autres variables de contrôle, une entreprise bénéficiaire du programme de mise à niveau voit sa probabilité d’innover prédite augmenter de 0.21, par rapport à une entreprise qui n’a pas participé au dit programme. En gardant à l’esprit ce résultat qui semble à tous égards robuste, une interrogation demeure cependant posée. Comme on ne dispose pas d’informations sur les stratégies d’innovation des entreprises une fois le programme de mise à niveau arrivé à son terme, ni sur les compétences réellement développées suite à cette politique, on pourrait continuer à se poser la question si l’effet obtenu perdure avec le temps ou s’il s’agit simplement d’une variation conjoncturelle. En effet, les entreprises bénéficiaires pourraient bien avoir anticipé les ressources provenant du programme de mise à niveau pour s’engager ponctuellement dans une stratégie d’innovation. La pérennité de cette stratégie ne peut être appréciée que par des enquêtes ultérieures. Par ailleurs, l’information qu’offre l’enquête de 2007 ne permet pas de construire une mesure complète de l’innovation. Malgré que la définition de l’innovation retenue respecte les standards internationaux, la mesure disponible ne porte que sur le volet innovation de produits. Pour une vision plus réaliste de l’innovation, il est hautement recommandable que les futures enquêtes de la Banque mondiale ou les études locales adoptent une définition étendue de l’innovation en intégrant procédé, organisation et marketing. En outre, des aspects spécifiques aux entreprises des PED devraient être davantage explorés, tels que l’apprentissage et les différentes formes de coopération.

61Comme c’est le cas dans plusieurs études empiriques antérieures, dans le groupe des sources externes de connaissances, on pourrait s’attendre à un impact positif sur l’innovation tant de l’appartenance à des réseaux professionnels que des acquisitions de technologies sous licence. Ces deux variables ne sont pourtant pas significatives dans la présente étude. Dans le premier cas, c’est la nature du réseau qui détermine la capacité de ses membres à exploiter les connaissances qui circulent en son sein. Dans le second cas, l’engagement dans une activité d’innovation reste, en dernière instance, tributaire de la stratégie de l’entreprise, en dépit de l’acquisition des technologies. S’ajoutent à cela les caractéristiques du SNI qui peuvent favoriser ou non les interactions entre les différents acteurs de l’économie, à savoir les PME, les grandes entreprises, les institutions de recherche et les structures de financement.

62Les NTIC ont en revanche un impact positif et significatif sur la capacité de l’entreprise à mettre en œuvre des innovations de produit. La probabilité d’innover d’une entreprise ayant acquis des NTIC au cours de l’année 2006 dépasse celle des entreprises n’ayant pas fait cet investissement de 0.12. En utilisant les données de la Banque mondiale, le même effet positif qu’exerce l’utilisation des nouvelles technologies (acquisition) sur l’innovation est obtenu par Goedhuys et Veugelers (2012) dans leur étude sur des entreprises manufacturières brésiliennes.

63L’amélioration des compétences des ressources humaines par la formation produit un impact positif et significatif sur la probabilité d’innover, toute chose égale par ailleurs. De même que précédemment, l’effet marginal moyen de la formation sur l’innovation des entreprises qui en ont organisé des sessions pour leur personnel durant l’année 2006 s’élève à 0.21 par rapport aux entreprises innovantes mais sans le recours à la formation au cours de la période considérée. Ce résultat est en cohérence avec ceux obtenus par El Elj et Abassi (2014) sur quatre pays méditerranéens (l’Égypte, la Turquie, la Syrie et la Jordanie).

64Les capacités de gouvernance, comme indicateur des attitudes de l’équipe de direction à gérer et organiser les différentes activités de l’entreprise, représentées par la variable audit financier indépendant exercent un impact positif et significatif sur l’innovation. La probabilité d’innover en produit prédite pour les entreprises ayant fait l’objet d’un audit financier indépendant durant l’année 2006 est supérieure en moyenne de 0.30 par rapport à celle de leurs homologues n’ayant pas été auditées. L’audit financier peut en effet ne pas être informatif en lui-même, mais c’est l’attitude de l’entreprise à demander librement un audit indépendant, autre que la certification obligatoire par un commissaire aux comptes, qui révèle la volonté d’envoyer un signal au marché sur sa conformité à certaines exigences de performance. En effet, au-delà de la réduction de l’asymétrie d’information qu’il permet entre les parties prenantes, l’audit externe contribue en tant que mécanisme de gouvernance au contrôle (indirect) de l’action managériale.

65Dans la lignée des travaux de l’économie géographique et des analyses portant sur la distribution spatiale des activités d’innovation, la localisation des entreprises ne fait apparaître qu’un seul résultat significatif. Les entreprises localisées dans la région Ouest du pays semblent avoir une moindre probabilité d’innover que les entreprises situées dans la région Centre et Nord (région de référence). Quant aux entreprises localisées à l’Est et dans le Sud du pays, elles ne sont pas statistiquement différentes en matière d’innovation des entreprises du Centre et Nord. Au regard du faible pouvoir explicatif des effets régionaux, il serait prématuré d’affirmer que la localisation géographique des entreprises est un déterminant important dans le processus d’innovation dans le cas étudié. En effet, en l’absence d’enquêtes représentatives à une échelle régionale, il est difficile d’affirmer que les données nationales renseignent clairement sur les spécificités régionales en matière d’innovation. Autrement dit, il est central de distinguer si les différences spatiales découlent de disparités dans les caractéristiques structurelles des entreprises locales ou bien d’effets régionaux spécifiques.

66Enfin, une analyse de robustesse a été effectuée afin d’apprécier la stabilité et la significativité des résultats obtenus. Plusieurs spécifications de modèles avec différentes formes de variables ont été testées. Comme il est souvent d’usage en économie, le premier critère d’inclusion de variables dans les modèles repose sur les hypothèses théoriques sous-jacentes, dans le cas présent, aux déterminants de la R&D et de l’innovation. En second lieu, le choix de variables s’explique par leur importance relative mise en évidence dans les analyses empiriques antérieures. Par ailleurs, les facteurs exogènes retenus dans les différents modèles ne présentent pas de problèmes de colinéarité, d’après l’exploration des corrélations entre les variables explicatives ainsi qu’une analyse complémentaire faite sur les combinaisons linéaires de ces facteurs. La discrimination entre les différentes versions de modèles est guidée en partie par le recours à des indices statistiques tels que les critères d’information d’Akaike (AIC) et le critère d’information bayésien (BIC). Si, dans les essais effectués, la significativité de certaines variables peut changer légèrement en fonction des indicateurs choisis, le signe et la significativité de la variable mise à niveau demeurent inchangés dans l’ensemble des modèles testés, ce qui témoigne de la robustesse de ce résultat aux différentes spécifications.

6. Conclusion

67Le présent article a cherché à mesurer l’impact de la politique de mise à niveau sur la performance des entreprises industrielles algériennes en termes d’innovation. Cette politique est vue comme un programme, certes, d’aide publique mais dont la conception, le contenu et la mise en œuvre dépassent la seule subvention (monétaire) ou exonération fiscale traditionnelle. La mise à niveau s’inscrit dans un large programme économique de changement structurel et vise à doter les entreprises de compétences et ressources dont elles ont besoin pour innover et s’internationaliser. L’évaluation qui est faite cependant ici ne porte que sur l’impact microéconomique de la mise à niveau et touche un volet de la performance des entreprises, en l’occurrence l’innovation de produit.

68En dépit de l’effet macroéconomique mineur que la politique de mise à niveau semble avoir créé à court terme dans le cas algérien, comme l’a souligné le rapport de Bennaceur et al. (2007), la présente recherche montre cependant que l’impact de celle-ci sur l’innovation dans les entreprises ayant participé à ce programme s’avère bien réel. Les entreprises qui ont suivi le programme de mise à niveau ont une propension à innover en produit supérieure à celle des entreprises qui n’y ont pas participé.

69Ainsi, on peut estimer que la mise en place de ce type de politique pourrait répondre, du moins partiellement, à la problématique de l’absence ou de la faiblesse de l’activité d’innovation au sein des entreprises des PED. La faible capacité d’innovation de ces dernières constitue non seulement un frein important au développement de leur activité à l’international mais limite également leur croissance sur le marché domestique.

70En reprenant l’interrogation première posée en introduction sur les motivations de l’engagement des entreprises dans une activité innovante, deux éléments de réponse peuvent être avancés. La décision de s’engager dans une activité d’innovation, souvent coûteuse et risquée, dépend en premier lieu de la volonté propre de l’entreprise et des moyens en sa possession, y compris les compétences spécifiques détenues par les ressources humaines. En second lieu, l’environnement dans lequel évolue l’entreprise peut encourager ou entraver une telle décision. Le rôle de la politique publique intervient en ce sens pour augmenter les incitations à innover et éliminer ou en réduire les obstacles.

71Mais au vu de l’ampleur des problèmes structurels de l’économie locale, la question des moyens consacrés à cette politique et la durée de leur attribution demeure posée. Il reste que l’impact sur le plan macroéconomique d’une telle politique dépend, en dernier ressort, d’un contexte institutionnel plus large nécessitant le renforcement des capacités scientifiques et technologiques du pays. En d’autres termes, des actions majeures entrant dans le cadre de la construction du SNI sont nécessaires. Un des enseignements majeurs qu’on peut également tirer à l’issue de cette recherche est que la nature du secteur industriel algérien fortement orienté vers des activités à faible valeur ajoutée avec une part marginale d’entreprises de moyenne-grande taille explique, d’une part, le rôle limité de l’activité de R&D, et renseigne, d’autre part, sur la complexité de la relation entre R&D et innovation dans le présent cas et dans les PED de manière générale.

72Par ailleurs, il est à noter que la mesure de l’innovation disponible dans l’enquête utilisée dans ce travail demeure limitée, car elle touche uniquement les produits, laissant de côté de nombreux aspects non couverts, liés notamment aux activités de marketing, d’organisation et de coopération. Afin d’améliorer la connaissance sur la pratique de l’innovation par les entreprises, des enquêtes systématiques, à l’image des séries d’enquêtes européennes CIS, sont nécessaires.

73Une des perspectives de ce travail pourrait être une comparaison de la relation structurelle existant entre R&D, innovation et productivité dans les PED. D’un point de vue économétrique, en ayant conscience de l’importance des effets fixes de chaque pays, il serait tout de même intéressant de mener cette démarche comparative entre différents PED afin de mettre en évidence l’existence d’éventuels faits stylisés. Par ailleurs, il importe de tester la pertinence de l’approche sectorielle dans l’étude de l’innovation dans le cadre notamment de la perspective des Systèmes Sectoriels d’Innovation (SSI) proposée par Malerba (2002). L’analyse sectorielle de l’innovation, en tenant compte du rôle des institutions, des stratégies des acteurs et des processus d’apprentissage, permet selon Touzard (2014) de questionner la recomposition des secteurs et de repenser les conditions de la transformation économique contemporaine. C’est une des questions majeures qu’affrontent actuellement les PED riches en ressources naturelles afin d’assurer leur transition d’économies autocentrées et mono-spécialisées vers des économies ouvertes et plus diversifiées.