Formation continue et innovation

Emilie-Pauline Gallié, IMRI Paris DauphineDiego Legros, Université de Bourgogne

15 octobre 2007

Un modèle empirique

• Objectif : Etendre les sources de connaissances de l’entreprise et mesurer leur impact sur la probabilité d’innover.

• Inspiration : fonction de production de la connaissance : Griliches (1969)

Plan de la présentation

• Cadre juridique de la formation professionnelle• Quelques chiffres récents• La formation professionnelle dans la littérature• La fonction de production de la connaissance• Modèle• Données• Résultats• Prolongements

Cadre juridique• Les entreprises ont depuis juillet 1971 (loi “Delors”) une obligation

légale de formation professionnelle.

• Depuis 1971, les entreprises de plus de 10 salariés sont tenues departiciper financièrement à la formation continue.

• Les entreprises n’ayant pas les moyens d’organiser ou de sous-traiter des stages de formation peuvent s’acquitter de l’obligation par un versement à un organisme collecteur de branches chargé de promouvoir et de financer la formation continue (Les Fonds d’Assurance et de Formation (FAF))

• Ainsi les entreprises peuvent s’acquitter entièrement de leur obligation par des versements à des fonds d’assurance formation sans envoyer effectivement des salariés en formation.

Quelques chiffres

• Le seuil de l’obligation légale s’élève à 1,5 % des salaires versés depuis 1993 pour les entreprises de 10 salariés et plus.

• Le taux de participation des entreprises de 10 salariés et plus à la formation professionnelle s’élève `a 2,97 % en 2004.

La formation professionnelle dans la littérature

• Financement de la formation professionnelle. Distinction entre formation générale et formation spécifique.

• Impact de la formation professionnelle sur les salaires.• Impact de la formation professionnelle sur la performance des

entreprises (productivité, profitabilité)

• Très peu de recherches sur la relation innovation-formation professionnelle.

• Etude la plus proche Ballot et al. (2001). Mais la formation explique à côté de la R&D, la productivité des entreprises et non l’innovation. Les auteurs cherchent à mettre en évidence une complémentarité entre les deux mesures.

Traditionnellement en Economie de la R&D,

• La relation entre innovation et R&D est interprétée comme une fonction de production de la connaissance (Griliches).

• La probabilité d’innover dépend d’un stock de connaissances. La plupart du temps, la connaissance est mesurée par un stock de R&D déprécié.

Qit = g (Rit,Rit−1, . . . , , i ) (1)• Les études empiriques s’accordent à conclure

qu’il existe des rendements décroissants de la R&D.

Mais la connaissance ne se limite pas ...

• ... à la R&D.• La connaissance provient de plusieurs sources

dont les plus connues sont l’apprentissage par la pratique, les externalités, les coopérations etc...

• Auparavant le choix de la R&D comme indicateur du stock de connaissance était justifié par le manque de données.

• Nous postulons que la formation professionnelle participe à la connaissance des entreprises.

Notre travail s’inspire des travaux de…

• Blundell, Griffith et Van Reenen (1995) et Blundell, Griffith et Windmeijer (2002) supposent que les investissements en R&D se combinent par l’intermédiaire d’une fonction de production de type Cobb-Douglas pour produire de la connaissance. Formellement,

• Cependant si l’historique des dépenses de R&D est limité, ils proposent le modèle : “Linear feedback model”

Nous étendons ce modèle par…

Méthode d’estimation

• Méthode des moments généralisés Blundell, Griffith and Windmeijer, 2002

DonnéesDéclarations fiscales 24-83

• Les déclarations fiscales 24-83 sont, depuis la loi fondatrice de 1971, l’élément le plus ancien et le plus régulier dans la production statistique sur la formation professionnelle continue.

• Cette source permet de fournir des indicateurs sur :– Les dépenses de formation des entreprises.– Le volume physique des formations et leurs

principales caractéristiques : plan de formation, congé individuel de formation (CIF), formations en alternance ; durée des formations; coût unitaire moyen.

DonnéesLes indicateurs de formation professionnelle

• Taux de participation financière : dépenses de formation /nombre de salariés

• Taux d’accès à la formation : nombre de stagiaires/nombre de salariés.

• Durée moyenne des stages : nombre d’heures de stage/nombre de stagiaires

• Le fichier transmis par le CEREQ contenait également des variables issues de l’EAE et de l’ESE.

Données : Dépenses de R&D et brevets

• Enquêtes R&D du Ministère de la Recherche.– Informations utilisées : dépenses internes de R&D.

• Le nombre de brevets obtenus par une entreprise provient du fichier de l’INPI. Cette base a été réalisée par J. D. Roebbens (ERMES).– Fichier exhaustif.

• Après fusion des différents enquêtes : Echantillon de 454 entreprises industrielles.

• Période 1986-1992

Variables explicatives de la probabilité d’innover mesurée par le nombre de brevets

• Formation professionnelle : – taux d’accès à la formation, – nombre d’heures de formation par stagiaire – dépenses de formation effectives par employé.

• Dépenses de R&D par employé.• Part de marché : ventes de l’entreprise i sur la

somme des ventes du secteur NAF 700.• Taille de l’entreprise mesurée par le chiffre

d’affaire de l’entreprise.• Cinq catégories socioprofessionnelles

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives

Statistiques descriptives

Résultats

• Le test de Sargan confirme la qualité du modèle quelque soit la mesure de la formation professionnelle retenue.

• Effets traditionnels observés : La R&D accroît la probabilité d’innover. L’élasticité de la R&D est faible [0,051;0,067]– Elasticités moins élevées que les études précédentes.

• La taille de l’entreprise accroît la probabilité d’innover– Duguet et Greenan (1997)

• Plus la part de marché des entreprises est élevée, plus elles innovent.– Confirmation de l’hypothèse de Schumpeter

Résultats

• L’innovation en t-1 réduit la probabilité de breveter en t

• Les différentes estimations confirment l’impact de la formation professionnelles sur la probabilité d’innover. Leurs impacts se situent dans l’intervalle [0.03 − 0.16]– Notre hypothèse est vérifiée

En guise de conclusion : quelques pistes de recherche

• Introduction des mesures de formation par CSP dans la régression afin d’identifier les CSP à former en priorité.

• Etude du lien innovation-formation.