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Observation of innovation clusters in the Rhône-Alpes region

Groupe d'Analyse et de Théorie Economique - Lyon - Saint-Etienne - ECULLY - 2016

Notre travail s’inscrit dans un contexte où le développement des réseaux entre entreprises et science-industrie constitue désormais un axe clé dans les politiques économiques territoriales conçues en faveur de l’innovation et de la compétitivité, que ce soit à l’échelle nationale (avec les pôles de compétitivité ou les grappes), régionale ou locale (avec des clusters labellisés autre que ceux reconnus par l’Etat). Compte tenu des moyens financiers alloués au soutien de réseaux, des besoins d’évaluation sont aujourd’hui exprimés par l’Etat ou les collectivités territoriales. L’enjeu est de pouvoir évaluer les réseaux d’entreprises notamment en termes d’activité collaborative et en termes de performance des entreprises adhérentes (amélioration de la compétitivité, emplois…).
Nous avons déjà conduit plusieurs études sur ce sujet pour des commanditaires différents. En 2009, une première étude réalisée pour la DATAR avait concerné les indicateurs à l’échelle des clusters. Cette étude avait fait l’objet d’une demande de données au comité du secret statistique (dossier n° creuset-9.2.2 pour la réunion du 6 octobre 2009). En 2010, une étude réalisée pour le Conseil régional de Rhône-Alpes et le Réseau des Villes de Rhône-Alpes a concerné la caractérisation des pôles de compétitivité et leur impact. Une demande au Comité du secret statistique avait été faite pour pouvoir exploiter les données DADS et de l’enquête R&D (dossier n° 4.1.11. Creuset-Gate Lyon St-Etienne pour la réunion du 17 juin 2010).

Notre projet s’inscrit dans la continuité de ces études et consiste à alimenter une réflexion commune pour l’évaluation des réseaux d’entreprises. Ce type de réflexion est engagé aussi bien à l’échelle nationale (notamment l’Etat a entamé une nouvelle phase d’évaluation des pôles de compétitivité) qu’à une échelle plus locale. Notamment, en Rhône-Alpes, le Conseil régional souhaite mieux appréhender l’impact des pôles et clusters sur la performance des entreprises.

La méthodologie que nous avons développée pour l’observation des clusters repose à la fois sur des indicateurs de caractérisation et sur des indicateurs d’impact. Ces indicateurs de caractérisation sont fondamentaux car l’effet du cluster escompté ne sera pas le même selon le profil de celui-ci. Plusieurs dimensions sont à analyser pour bien définir le profil du cluster :
– la structure économique : le nombre de membres avec la répartition entreprises / laboratoires / écoles ; taille des structures, le nombre d’emplois etc ;
– la capacité de R&D : nombre de chercheurs privés / publics, dépenses de R&D ;
– la capacité d’innovation en termes technologiques et non technologiques ;
– l’intensité des coopérations avec d’autres entreprises ou d’autres laboratoires ;
– le secteur et le marché concernés

Afin de produire des indicateurs sur la capacité de R&D, nous souhaitons utiliser l’enquête R&D du Ministère de la Recherche puisqu’elle permet de connaître le montant des dépenses de R&D des entreprises, les domaines de recherche et le nombre de chercheurs. Ainsi, il est possible à partir de cette base de rechercher des entreprises qui font partie d’un cluster pour calculer globalement la capacité de R&D. Les séries temporelles permettent également de suivre l’évolution de cette capacité. Techniquement, les indicateurs seront à chaque fois construits sur une période 2 ans pour obtenir la couverture la plus importante possible.

Les données DADS sont demandées dans le cadre de ce projet pour construire des indicateurs relatifs à l’emploi. Premièrement, les DADS présentent l’avantage de fournir des informations à l’échelle des établissements et donc en agrégeant il est possible d’avoir une mesure précise de l’emploi concerné par le cluster. Cette information très précise est une dimension importante car le poids du cluster dans l’économie régionale et l’évolution de l’emploi dans ce cluster sont des sujets qui intéressent tout particulièrement les acteurs publics. Par ailleurs, les données par établissements permettent de produire une analyse territorialisée de l’évolution de l’e