4. Données

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4.1 Sources

Les données sur lesquelles s'appuie l'analyse proviennent de nombreuses sources dont la principale est l'Enquête sur les innovations et les technologies de pointe de 1993 (EITP). Il s'agit d'un ensemble de données uniques, confidentielles et exclusives portant sur environ 2 500 établissements dans l'ensemble du secteur manufacturier au Canada. L'enquête permet de recueillir des renseignements sur divers aspects de l'innovation et de l'adoption de technologies de fabrication de pointe. Plus particulièrement, elle fournit des renseignements sur l'adoption par chaque établissement de 22 technologies de fabrication de pointe dans 6 groupes de technologies. Les technologies sont des « technologies universelles » en ce qu'elles ne sont pas particulières à une industrie donnée mais peuvent être utilisées dans le processus de production de toute industrie ⁹ . Ces technologies figurent au tableau 1, de même que la fréquence de leur utilisation en 1993 et en 1984.

Tableau 1
Liste de technologies de fabrication de pointe et fréquence d'utilisation des technologies par les établissements

Tableau 2
Statistiques descriptives des variables

L'EITP fournit un renseignement d'importance capitale, soit le moment de l'adoption par chaque établissement de chacune des 22 technologies. Ce renseignement permet de construire un ensemble de données de panel à partir de l'ensemble de données transversales fourni. Ainsi, nous avons construit un ensemble de données de panel portant sur trois périodes, soit 1984 à 1986, 1987 à 1989 et 1990 à 1992. L'utilisation d'intervalles de temps plutôt que de l'année permet de réduire les effets du biais de mémorisation dû à la nature rétrospective des données de panel tout en laissant suffisamment de variations régionales dans chaque période ¹⁰ .

D'autres renseignements sur les caractéristiques des établissements sont tirés de l'Enquête annuelle des manufactures (EAM). L'EAM est une base de données longitudinales sur les établissements manufacturiers au Canada qui permet de recueillir chaque année des renseignements sur presque tous les établissements manufacturiers au pays. Précisons que 1 902 des 2 500 établissements sur lesquels porte l'EITP sont également visés par l'EAM. Les renseignements détaillés sur les établissements, comme l'emplacement géographique, l'emploi ou l'effectif, la production, le pays d'appartenance, l'âge de l'établissement et le fait d'être une entreprise à établissements multiples sont également tirés des données de l'EAM portant sur ces 1 902 établissements.

Tableau 3
Noms et définitions des variables

Pour mesurer les caractéristiques des économies régionales, nous utilisons l'EAM ainsi que le Recensement de la population. Toutes les variables caractérisant les activités locales de fabrication sont calculées au niveau de la division de recensement dans laquelle l'établissement est situé, à partir des données de l'EAM. Les variables caractérisant la démographie régionale sont calculées également au niveau de la division de recensement, à partir des données du Recensement de la population ¹¹ .

D'autres données supplémentaires proviennent des Tableaux sur les entrées-sorties nationales pour les années de 1983 à 1992. Nous utilisons les Tableaux sur les entrées-sorties nationales au niveau de détail le plus fin disponible, soit le niveau w , qui se compose de 145 industries de fabrication aux niveaux à trois et à quatre chiffres de la Classification type des industries (CTI). Les tableaux montrent la valeur des entrées intermédiaires et des produits que chaque industrie achète et vend à d'autres industries. À partir de ces données, on calcule les liens en aval et en amont.

Les unités de géographie utilisées dans ce document sont les régions économiques et les divisions de recensement. La province, la région économique et la division de recensement sont des unités géographiques, en ordre décroissant de taille. La région économique est une région statistiquement catégorisée comprenant une ou plusieurs divisions de recensement mais qui ne dépasse pas les limites d'une province ou d'un territoire ^{12, 13} .

4.2 Construction des variables

Mesure des similarités entre industries quant au profil des achats d'entrées

L'ampleur des externalités de connaissances produites par les établissements locaux utilisateurs de la technologie τ qui se transmettent aux utilisateurs potentiels peut dépendre de la « connexité » entre les deux industries. L'une des critiques les plus répandues des études géographiques précédentes sur l'utilisation d'unités industrielles fortement agrégées (habituellement au niveau à deux chiffres de la Classification type des industries [CTI]) pour déterminer empiriquement les industries « connexes » est que le niveau à deux chiffres de la CTI n'est peut-être pas approprié pour saisir les similarités des industries ¹⁴ . Par exemple, le niveau CTI 39 comprend à la fois l'industrie des balais, brosses et vadrouilles (dans CTI 399) et l'industrie de la bijouterie et de l'argenterie (dans CTI 392), qui sont de nature très différente.

Dans le contexte de l'examen des effets des externalités de connaissances sur l'adoption de technologie, la « connexité » entre industries peut être mieux mesurée par les similarités en ce qui concerne les achats d'entrées, qui seraient plus proches des similarités dans les processus d'entrée que ne le permet la classification type des industries. Pour mesurer les similarités dans les achats d'entrées, nous utilisons l'information sur les profils d'achats d'entrées tirée des Tableaux sur les entrées-sorties nationales pour 145 industries aux niveaux à trois chiffres et à quatre chiffres de la CTI. Pour chaque industrie i , nous calculons sa corrélation ρ ij avec toute autre industrie j en termes d'achats d'entrées et nous classons chaque industrie dans l'un des trois groupes en fonction de cette corrélation. Les industries dont la corrélation est égale ou supérieure à 0,50 sont classées dans la catégorie des industries « similaires » , celles dont la corrélation se situe entre 0,50 et 0,20 sont classées dans la catégorie des industries « assez similaires » et celles dont la corrélation est inférieure à 0,20 sont classées dans la catégorie des industries « différentes » ¹⁵ . Pour chaque industrie, les groupes d'industries similaires, assez similaires et différentes ne sont pas symétriques ni de taille égale ¹⁶ . Les statistiques descriptives portant sur les catégories d'industries d'après les achats d'entrées sont comparées aux catégories d'industries au niveau à deux chiffres de la CTI au tableau B.1 à l'annexe B.

Utilisateurs de technologie

Pour chaque technologie τ , T_{τ iRt} est le nombre d'établissements dans l'industrie i dans la région R qui ont déjà adopté la technologie τà la période t .

où

p est un poids de l'établissement qui est fourni dans l'enquête de manière à ce que l'échantillon soit représentatif de la population. L'unité de géographie utilisée dans le calcul du nombre d'utilisateurs de technologie est la région économique. Étant donné que les renseignements sur les établissements utilisateurs de technologie sont tirés de l'EITP, il importe que le nombre d'observations dans chaque cellule soit suffisant pour qu'elles continuent d'être représentatives de la population. Par conséquent, le nombre d'utilisateurs de technologie est calculé au niveau de la région économique, représenté par R , plutôt qu'au niveau plus fin de détail de la division de recensement, représenté par r .

Le nombre d'établissements dans les industries similaires dans la même région économique qui ont déjà adopté la technologie τ au temps t est calculé simplement comme étant :

où les indices i et j représentent l'industrie et F représente un groupe d'industries qui sont classées dans la catégorie des industries « similaires » pour chaque industrie i . Le nombre d'établissements dans les industries « assez similaires » et dans les industries « différentes » qui ont adopté la technologie τ au temps t , DéjàUtilisateurs _ AssezSimilaires_{τ iRt} et DéjàUtilisateurs _ Différentes_{τ iRt} , sont calculés de la même façon.

L'annexe A fournit plus de détails sur la construction des autres variables.

9 . Le concept de technologie universelle utiliséicin'est pas aussivaste que celuiutilisé dans Bresnahan et Trajtenberg (1995).

10 . Les établissements peuvent arrondir le nombre d'années d'utilisation d'une technologie donnée. Par exemple, ils peuvent déclarer 5 ans au lieu de 4 ans ou 6 ans et 10 ans au lieu de 9 ans ou 11 ans. D'ailleurs, nous observons des pics à 5 ans et 10 ans et de plus faibles nombres d'adoptions de nouvelle technologie sont déclarés pour 4 ans, 6 ans, 9 ans et 11 ans.

11 . Le Recensement de la population a lieu tous les cinq ans et, pour chaque année censitaire, environ 20 % des ménages reçoivent un questionnaire complet qui vise à recueillir des renseignements détaillés sur chaque personne.

12 . En 1991, il y avait 10 provinces et 2 territoires au Canada, chaque province et territoire étant divisé en plusieurs régions économiques. Il y avait 68 régions économiques en tout, chacune étant divisée en une ou plusieurs divisions de recensement. Les provinces et territoires ensemble comptaient 290 divisions de recensement.

13 . Alors que les limites des divisions de recensement tendent à rester constantes au fil des ans, on a procédé à une importante reconstruction des divisions de recensement dans les provinces du Québec et de la Colombie-Britannique vers la fin des années 1980. Afin de mesurer uniformément les effets des économies régionales, il importe de disposer d'une région géographique constante, de manière à ce que les variables régionales reflètent les changements économiques dans la région et non les changements attribuables à un remaniement de la taille de l'unité géographique. Ainsi, un code de division de recensement constant fondé sur les divisions de recensement de 1976 a été attribué à tous les établissements en toutes les années en utilisant Map Info et en procédant à l'appariement des codes postaux.

14. Par exemple, Rosenthal et Strange (2001).

15 . Les repères pour ces groupes sont sélectionnés en fonction de la distribution des corrélations. La distribution des corrélations affiche un faible profil trimodal asymétrique : un petit pourcentage d'industries a des corrélations étroites, le deuxième groupe affiche des corrélations entre 0,20 et 0,50 et le reste se situe au niveau inférieur de la distribution.

16. La taille moyenne de chaque groupe d'industries selon le nombre d'industries au niveau à trois chiffres de la CTI qu'il comprend, comparativement à la taille de l'industrie au niveau à deux chiffres de la CTI, figure au tableau B.1 à l'annexe B.