L’abandon depuis le début des années quatre-vingt des stratégies de développement dites de « substitution aux importations » par les Nouveaux Pays Industrialisés (NPI) constitue l’un des événements majeurs qui a marqué les relations économiques internationales. La nouvelle stratégie de développement économique, mise en œuvre la plupart du temps dans le cadre de programmes de stabilisation et d’ajustement structurel des organismes multilatéraux, s’articule autour de politiques de libéralisation du commerce extérieur ainsi que du secteur financier. Les NPI, en mettant en œuvre des politiques visant à accroître l’ouverture de leur commerce sur les marchés extérieurs espèrent ainsi positionner leur économie sur un sentier de croissance à long terme.

De nombreuses études ont souligné deux types d’effets positifs des réformes du commerce extérieur sur la croissance des NPI [1]. En premier lieu, on peut citer les effets statiques de ces réformes qui proviennent notamment des transferts de ressources des secteurs domestiques vers ceux davantage ouverts aux échanges extérieurs et qui sont assez limités en termes d’impact sur la croissance de ces économies [2]. En second lieu, on trouve les effets dynamiques des mesures de libéralisation qui se manifestent par la croissance de la productivité totale des facteurs, elle-même induite par une plus grande exposition des firmes à la concurrence étrangère sur les marchés internationaux, d’une part, et par une intensification des importations de technologies en provenance des pays industrialisés, d’autre part. Selon ces études, seuls les effets dynamiques des réformes du commerce extérieur permettent aux NPI d’amorcer une croissance de long terme stable. Or, selon ces mêmes études, ces effets dynamiques dépendent en grande partie des activités d’innovation des entreprises qui déterminent le rythme du changement technologique dans ces pays.

Plusieurs études de cas consacrées à l’examen du processus de changement technologique dans les entreprises des NPI ont été publiées dans le courant des années quatre-vingt [3]. Ces travaux ont permis de mieux appréhender les principaux déterminants et caractéristiques des activités d’innovation technologique de ces entreprises ainsi que l’impact de ces activités sur le développement économique. Leurs conclusions mettent en exergue le rôle crucial de l’acquisition de capacités technologiques par les entreprises dans le processus d’industrialisation ainsi que la nature différente de ces déterminants et caractéristiques des activités d’innovation par rapport aux pays industrialisés. En premier lieu, on admet généralement que les firmes des NPI ne mettent pas au point de « nouvelles » technologies, dans le sens où elles seraient « nouvelles » sur le plan mondial. Leurs activités technologiques consistent plutôt à transférer les technologies occidentales et à leur apporter ensuite des modifications nécessaires pour les maîtriser et pour les utiliser à des niveaux de productivité proches de ceux observés dans les pays industrialisés. En deuxième lieu, ces études montrent que les activités d’innovation des firmes dans les NPI sont « informelles » et sont de nature « mineure » ou incrémentale. En effet, ces activités ne sont pas réalisées par une force de travail spécialisée mais plutôt par des ingénieurs responsables de la production, du design des produits ainsi que de la programmation et de l’organisation des capacités de production (Katz, 1994). Néanmoins, lorsque des innovations incrémentales sont mises en œuvre de manière systématique et sur une longue période, elles génèrent très souvent une hausse importante de la productivité dans ces firmes. La nature cumulative des activités d’innovation des firmes en Corée du Sud et à Taiwan, deux NPI dont les performances économiques ont été remarquables, expliqueraient la croissance très forte de leurs revenus par tête depuis 1960 (Amsden, 1989).

Les questions soulevées par ces études de cas ont donné lieu à plusieurs études économétriques basées sur des échantillons d’entreprises de différents NPI. Ces études ont testé, outre le rôle des déterminants « traditionnels » sur les décisions d’innover, celui des déterminants spécifiques à ces pays. Parmi ceux-ci, les caractéristiques des firmes, les structures de marché, ledegréd’ouvertureau commerce extérieur, les transferts de technologie ainsi que le degré d’exposition à la concurrence étrangère sur le marché domestique, ont été identifiés dans diverses études [4]. Étant donné les différences entre les échantillons utilisés dans ces études économétriques (nombre de firmes examinées, secteurs industriels, périodes d’analyse), la comparaison des résultats obtenus est parfois difficile. Néanmoins ces études ont le mérite d’avoir testé certaines conjectures avancées par les études de cas ainsi que les effets attendus des réformes du commerce extérieur sur les activités d’innovation des firmes des NPI.

La Turquie constitue un objet d’étude intéressant des déterminants des activités d’innovation dans un NPI. En effet, après avoir poursuivi une stratégie de développement basée sur la substitution aux importations au cours des décennies 1960 et 1970, l’économie turque a changé de cap depuis 1980, date à partir de laquelle diverses mesures ont été prises pour favoriser les exportations et libéraliser les importations. En outre, la Turquie a signé un accord d’union douanière avec l’Union européenne (UE) qui est entré en vigueur le 1^er janvier 1996 [5]. Cet accord a eu pour conséquence l’abolition de l’ensemble des obstacles au commerce extérieur avec les pays de l’UE, avec qui la Turquie réalise plus de 50% de son commerce extérieur. Pour mener à bien son industrialisation et pour faire face aux défis que posent tant cette nouvelle stratégie de croissance que ses engagements internationaux, la Turquie devra tirer parti au maximum des effets dynamiques accompagnant l’ouverture de son économie vers l’extérieur.

Bien que des études de cas au niveau de la firme sont disponibles en ce qui concerne l’économie turque [6], on ne dispose à ce jour d’aucune étude économétrique explorant les déterminants des activités technologiques des entreprises turques. Cet article vise en premier lieu à combler cette lacune en abordant une question qui touche de près les NPI, surtout depuis que bon nombre d’entre eux ont commencé à libéraliser leurs économies dans le courant des années quatre-vingt.

Cet article a pour objectif d’analyser les déterminants des décisions d’innovation des firmes turques du secteur manufacturier au cours de la période 1989-1993, soit une décennie après la mise en œuvre des réformes du commerce extérieur. La première partie est consacrée à la présentation et à l’examen des données relatives à l’économie turque ainsi qu’à une discussion des déterminants des décisions d’innovation des entreprises dans les NPI. Dans la deuxième partie, nous présentons les sources des données utilisées dan s l’estimation économétrique, l’indicateur de la décision d’innover retenu ainsi que la méthode d’estimation économétri que utilisée. Les résultats économétriques sont examinés dans la troisième partie. Le rappel des principaux résultats de notre étude fait l’objet de la dernière partie avant de conclure avec quelques suggestions pour des études futures portant sur les activités d’innovations des entreprises des NPI.

L’évolution des exportations et des importations de l’économie turque au cours de la période 1960-1999 est présentée dans le graphique 1 en annexe. La période 1960-1980 correspond à la mise en œuvre de la stratégie d’industrialisation basée sur la substitution aux importations à l’aide de plans quinquennaux de développement économique. Ces politiques se sont traduites par un taux d’ouverture particulièrement faible de l’économie turque, comme l’illustre le graphique 1 en annexe. À la veille du lancement des réformes du commerce extérieur en 1980, les exportations et importations turques s’élevaient respectivement à 2,3 et 5,1 milliards de dollars en 1979 (soit respectivement 2,6 et 6,2 % du P IB turc), ce qui représen te un ch iffre p articu lièrement faible pou r un p ays en développement comme la Turquie [7]. Le contrôle des importations était assuré par des restrictions quantitatives aux importations (quotas ou interdiction pure et simple d’importer certains biens produits sur le marché domestique), tandis qu’une politique de taux de change surévaluée pénalisait fortement les exportations. L’aggravation du déficit de la balance commerciale dès 1974, conséquence en partie du premier choc pétrolier mais également des limites d’une stratégie d’industrialisation visant systématiquement à restreindre les importations pour réaliser ses objectifs, a conduit à l’abandon de cette stratégie (Pamukçu et de Boer, 2000).

Les réformes du commerce extérieur au cours de la décennie quatre-vingt ont permis la suppression des restrictions quantitatives aux importations, la mise en œuvre de politiques de promotion des exportations ainsi que l’adoption d’une politique de change flexible. Ces réformes se reflètent dans la croissance des exportations et des importations après 1980 (graphique 1 en annexe). La libéralisation du commerce extérieur est allée de pair avec une libéralisation financière, conduisant notamment à la convertibilité de la livre turque en 1989. Depuis lors, la surévaluation de la monnaie nationale en vue de favoriser les entrées de capitaux à court terme dans l’économie turque - cette politique est elle-même dictée par les besoins de financement croissant du secteur public - a entraîné une forte croissance des importations qui n’a pas été suivie par les exportations, comme le montre le graphique 1.

La graphique 2 en annexe illustre l’évolution des IDE dans l’économie turque au cours de la période 1980-2000. Après une légère croissance de 1980 à 1986, les flux d’IDE passent de 170 millions de dollars en 1986 (0,22 % du PIB) à 1,2 milliards en 1992 (0,75 % du PIB). Cette augmentation est une conséquence des réformes du commerce extérieur mises en œuvre pendant cette période ainsi que d’une politique libérale de régulation des IDE dans l’économie turque [8]. Cette évolution des flux d’IDE est importante non seulement en matière de résorption du déficit de la balance commerciale (cf. graphique 1 en annexe), mais également en tant que moyen de transfert de technologie dont l’importance devrait aller, comme le note Grether (1999), en s’accroissant dans les années à venir.

Le tableau 1 présentedes chiffres relatifs à l’intensité de la R&D mesurée par le rapport entre les dépenses de R&D et le PIB pour plusieurs NPI au cours de la période 1991-1997. Nous avons retenu, dans la mesure du possible, des pays comparables à la Turquie quant à leur niveau de développement économique. Les données ne sont disponibles qu’à partir de 1991, date à laquelle les dépenses de R&D ont commencé à être collectées en Turquie conformément à la méthodologie proposée dans le Manuel de Frascati de l’OCDE (1993). La position de la Turquie en termes d’intensité de R&D est l’une des plus faibles dans le tableau 1. Cet indicateur a tendance à diminuer sur la période 1991-1995, bien que des chiffres récents font état d’une légère amélioration. Le fait que les statistiques de R&D ne prennent en compte qu’une partie des activités d’innovation, étant donné leur caractère informel, ne justifie aucunement les faibles valeurs observées dans tableau 1 pour l’économie turque. En effet, alors qu’au début des années soixante, la Turquie et la Corée du Sud se trouvaient au même niveau de développement technologique et économique, en 1995, la part des dépenses de R&D dans le PIB s’élève à 2,68 % en Corée du Sud contre 0,38 % en Turquie. En outre, les chiffres par secteur d’exécution des dépenses de R&D indiquent qu’en Turquie, 80 % de ces dépenses sont effectuées dans les universités et dans les instituts de recherche publics, les 20 % restants émanant du secteurprivé [9].

Ces chiffres témoignent du long chemin que la Turquie doit encore effectuer avant de rattraper son retard technologique par rapport aux économies des pays industrialisés [10].

Tableau 1
comparaison internationale de la part des dépenses de R&D dans le PIB (en %)

OCDE (1999) et UNESCO (1999)

Les pressions concurrentielles auxquelles sont soumises les entreprises opérant sur le marché mondial exercent en général une influence positive sur leurs décisions d’innover [14]. Outre cet impact positif de la concurrence, les études empiriques ont mis en évidence l’existence d’externalités positives générées par les activités d’exportation sur les activités d’innovation des entreprises [15]. Dans le cas des pays du sud-est asiatique par exemple, ces externalités seraient dues aux contacts noués entre les firmes occidentales donneuses d’ordre et les firmes locales sous-traitantes. Westphal et alii (1984) ont montré que ces contacts avaient entraîné la transmission par les firmes occidentales d’informations technologiques ayant trait notamment au design des produits fabriqués par les firmes locales. Ces flux d’informations ont permis à ces firmes d’acquérir des capacités technologiques qui ont fortement contribué à leur développement technologique futur [16]. Il est clair que de telles retombées de l’activité d’innovation - si elles existent - ne sont pas automatiques mais requièrent des efforts délibérés de la part des firmes des NPI pour se concrétiser. L’intensification de la concurrence exercée par l’offre étrangère sur le marché domestique par l’intermédiaire des importations peut générer des effets similaires à ceux des exportations. Notons qu’un effet négatif de ce dernier facteur sur l’innovation n’est pas à exclure étant donné que, comme le note Rodrik (1992), une contraction de la demande intérieure peut réduire les profits escomptés par les firmes de leurs activités d’innovation.

Les transferts de technologie peuvent être classifiés selon que l’acquisition des technologies transite ou non par le marché, d’une part, et selon que la technologie est incorporée ou non au capital ou à la main-d’œuvre, d’autre part [17].

Les biens d’investissement importés constituent un mode de transfert de technologie non négligeable pour les NPI, étant donné qu’ils incorporent les dernières avancées technologiques des économies occidentales. La maîtrise de ces technologies, moyennant leur adaptation aux conditions locales, peut entraîner des activités technologiques dans les entreprises des NPI. Il s’agira alors d’innovations mineures de nature plutôt « adaptative ». En revanche, il n’est pas exclu que l’acquisition de ces technologies exerce des effets négatifs sur les décisions d’innover des firmes, conduisant ces dernières à ne pas mettre en œuvre d’innovations qui auraient vu le jour en l’absence des technologies importées. Comme l’indiquent à juste titre Evenson et Westphal (1995), la relation entre les importations de technologie et les activités innovatrices des firmes est une question complexe et dépend n otamment du niveau de développement techno-économique du pays considéré [18].

Les filiales des firmes transnationales opérant sur les marchés des NPI représentent un autre moyen de transfert technologique. Les activités de ces filiales peuvent avoir des répercussions positives sur les activités innovatrices des firmes [19] :

Une autre forme de transfert des technologies concerne l’acquisition de licences d’exploitation de brevets par les firmes des NPI. Ces achats peuvent favoriser la mise en œuvre d’efforts technologiques étant donné les informations technologiques contenues dans ces licences. Ces accords de transfert de technologie peuvent d’ailleurs être liés aux importations de biens d’investissement, d’où la difficulté de séparer leurs - éventuels - effets positifs sur la décision d’innover. Notons que ces effets positifs ne sont pas automatiques pour deux raisons au moins :

Comme le montre l’analyse de Dahlman et alii (1987), les filiales communes créées par les firmes étrangères et locales peuvent favoriser les innovations technologiques dans les NPI dans la mesure où les compétences des firmes étrangères en matière de technologie sont effectivement mobilisées par les entreprises locales. Cela dépendra, entre autres, de l’implication de l’entreprise locale dans le processus de transfert de technologie et des raisons qui ont poussé la firme multinationale à créer la filiale commune : dans le cas où la firme locale serait en position de faiblesse sur le plan technologique et lorsque la motivation principale de la firme étrangère est l’accès au marché local, il est peu probable que l’innovation technologique dans la filiale commune profite d’un tel partenariat.

Finalement, les phénomènes d’externalités technologiques représentent des transferts de technologie indirects dans la mesure où les firmes locales bénéficient de retombées provenant des activités technologiques, soit des entreprises opérant sur le marché domestique (extern alités technologiques domestiques), soit à l’étranger (externalités technologiques internationales). Les externalités purement domestiques sont issues de différentes activités telles que la rétro-ingénierie, la lecture des brevets déposés par les firmes, les informations obtenues lors de contacts informels entre ingénieurs de différentes firmes, la mobilité de la main-d’œuvre, etc [21]. Quant aux externalités technologiques internationales, elles peuvent se transmettre aux firmes des NPI de diverses manières : par la consultation des brevets déposés par les firmes étrangères dans leurs pays, par la formation de la main-d’œuvre dans les firmes étrangères suite à des accords entre firmes nationales et étrangères, par la lecture de la littérature scientifique et technique générée par les activités technologiques des firmes occidentales, par le retour des travailleurs émigrés dans leurs pays, etc. [22] Certes, ces retombées technologiques ne bénéficient pas automatiquement aux entreprises mais nécessitent de leur part des efforts et des ressources de manière à pouvoir effectivement les assimiler [23].

La structure d’un marché en termes de degré de concentration de ses entreprises constitue un autre facteur au centre de la théorie schumpétérienne susceptible d’affecter la décision d’innover. Depuis Arrow (1962), de nombreuses études ont mis en avant les avantages et désavantages respectifs d’un marché concurrentiel et d’un monopole sur l’innovation [24]. Les marchés oligopolistiques sont caractérisés par un nombre limité de firmes de grande taille. Cette structure de marché favorise les activités technologiques des firmes étant donné l’effet taille sur l’innovation (cf. supra), un plus grand degré d’appropriabilité des résultats des activités d’innovation en raison du nombre limité de concurrents ainsi qu’une concurrence axée sur la différentiation des produits plus prononcée. Par ailleurs, les entreprises jouissant d’un degré important de pouvoir de marché peuvent davantage se reposer sur leur position monopolistique et sont moins enclines à se lancer dans des activités d’innovation en raison du faible niveau de concurrence. Compte tenu de l’existence de forces allant en sens opposés, la relation entre « structure de marché » et « décision d’innover » pourra être de nature linéaire ou de type « U inversée ».

Dans les NPI qui doivent compter dans une grande mesure sur l’acquisition et l’assimilation des technologies étrangères pour combler leur retard technologique vis-à-vis des pays industrialisés, l’existence d’un pool de travailleurs qualifiés (ingénieurs, techniciens, ouvriers qualifiés) peut constituer un atout décisif pour une entreprise. Amsden (1989) qualifie cette force de travail de technology gatekeepers [25] dont les différentes missions consistent notamment en :

Par conséquent, la mobilisation par une firme de ses ressources humaines peut constituer un facteur favorisant les activités technologiques. Il est clair qu’un tel impact positif n’est pas automatique et dépend, entre autres, des objectifs poursuivis par les gestionnaires des firmes et des « signaux » émis par l’environnement institutionnel et économique, comme le montre l’analyse de Stewart (1977).

La prise en compte du degré d’intégration verticale des firmes sur la décision d’innover tient au fait que les firmes des NPI produisent elles-mêmes une grande partie des inputs qu’elles utilisent dans le processus de production [26]. Deux facteurs expliquent cette situation. En premier lieu, le marché des biens d’équipement et des biens intermédiaires est en général de taille limitée dans ces pays, ce qui ne permet pas une exploitation optimale de la division du travail entre secteurs ni de profiter pleinement des économies d’échelle pourtant importantes sur ces marchés. Il en résulte un faible nombre de producteurs sur le marché des inputs. Par ailleurs, étant donné le faible niveau de qualification de la main-d’œuvre et l’insuffisance des compétences techniques des entreprises sous-traitantes, la qualité des inputs peut laisser à désirer [27], ce qui décourage la demande. Dans de nombreux NPI, une telle situation conduira les firmes à produire elles-mêmes une large gamme d’inputs, ce qui aura des conséquences négatives sur leurs activités d’innovation. En effet, l’utilisation demain-d’œuvre dans la fabrication de biens n’ayant que peu de rapport entre eux sur le plan technique constituera un frein à la mobilisation par les firmes de leurs ressources humaines à des fins d’innovation technologique. L’utilisation optimale de ces ressources serait certainement favorisée par une division du travail plus poussée au sein des firmes, compte tenu du fait qu’un seuil critique d’effort doit être atteint pour que les activités d’innovation aboutissent à des résultats tangibles. Par conséquent, on s’attend à ce qu’une diminution du degré d’intégration verticale ait des répercussions positives sur la décision d’innovation. Il est à noter que, comme l’indiquent certaines études portant sur la Corée du Sud [28], les relations de sous-traitance peuvent être l’occasion d’un transfert de technologies des firmes donneuses d’ordre vers les firmes sous-traitantes. Il peut s’agir d’un transfert d’informations technologiques sur le design du produit, sur le procédé de production ou d’un transfert de biens intermédiaires et de capital, voire de personnel technique. Ces relations peuvent déclencher des activités d’innovation dans les firmes sous-traitantes.

Il va de soi que les activités d’innovation ne constituent pas une fin en soi pour les firmes privées mais que celles-ci seront entreprises dans la mesure où elles permettent d’améliorer la profitabilité des firmes. Il est, à ce titre, intéressant d’examiner l’existence d’une relation entre ces deux variables. Un effet positif de la profitabilité sur la décision d’innover reflétera vraisemblablement la disponibilité de ressources internes qui permettent un autofinancement des activités d’innovation. Un effet négatif n’est cependant pas à exclure, comme le font remarquer Braga et Willmore (1991) et Kumar et Saqib (1996). En effet, un faible taux de profit peut signaler aux firmes l’existence de pressions concurrentielles susceptibles de leur faire perdre des parts de marché, ce qui peut conduire les firmes à adopter une stratégie défensive qui consiste en l’introduction d’innovations sur leur marché.

Dans ce travail, le choix a été fait de ne pas utiliser les dépenses de Recherche et Développement (R&D) des entreprises turques comme indicateur du résultat de leurs activités innovantes. À la place, une mesure directe de l’output de l’innovation provenant d’une enquête d’innovation a été retenue et cela pour plusieurs raisons [29]. Premièrement, les dépenses de R&D représentent une mesure d’input des activités d’innovation et ne nous apprennent rien quant à leur aboutissement sur le plan technique ou commercial. Deuxièmement, comme l’illustrent les réponses des firmes aux enquêtes d’innovation de l’UE, ces dépenses ne constituent pas la principale partie des dépenses consacrées aux activités d’innovation. Enfin, conformément aux concepts repris dans le Manuel de Frascati (OCDE, 1993), une activité innovante sera assimilée à de la R&D dans la mesure où celle-ci est effectuée de manière continue et organisée par les entreprises. Cette définition exclut des statistiques les activités d’innovation technologique des petites et moyennes entreprises qui ne satisfont pas en général à ces critères, privilégiant ainsi les activités de recherche formelle des grandes entreprises [30]. Dans le cas des NPI, ces critères fournissent un tableau d’autant plus biaisé – vers le bas – des activités d’innovation que la très grande partie des activités d’innovation sont composées d’activités informelles [31].

Le questionnaire de l’enquête d’innovation turque porte sur différents aspects des activités d’innovation technologique des entreprises manufacturières sur l’ensemble de la période 1989-1993 et concernent notamment la décision d’innover (une entreprise innove ou n’innove pas) [32]. Les firmes innovatrices sont celles qui ont répondu par l’affirmative à l’une des six questions suivantes au moins :

« Au cours de la période 1989-1993, avez-vous introduit une innovation consistant en :

Le questionnaire de l’enquête (non obligatoire) a été envoyé par voie postale aux 8375 entreprises manufacturières de plus de neuf salariés et 1280 d’entre elles ont répondu à l’enquête, soit un taux de réponse de 15 % [33]. Conformément à la définition retenue de l’innovation dans l’enquête, 901 de ces 1280 firmes sont innovantes (soit 70%) et 379 ne le sont pas (soit 30%). Cependant, afin de satisfaire à la définition habituelle de l’innovation [34], les entreprises qui ont répondu positivement aux questions (v) et (vi) et négativement aux questions (i) à (iv) ont été considérées comme non innovantes. Il s’ensuit 67 firmes qui avaient été classées initialement parmi les firmes innovantes et ont été ensuite considérées comme étant non innovantes. Après cette correction, il ressort finalement que 64% des 1280 firmes interrogées ont innové au cours de la période 1989-1993.

Les variables reflétant l’impact de divers déterminants dans le processus de décision d’innovation technologique proviennent des réponses des entreprises aux enquêtes annuelles sur l’industrie manufacturière réalisées par l’INS. La base de données de l’INS attribue un code d’identification unique à chaque entreprise. Ce code est également repris dans le fichier contenant les réponses des 1280 firmes à l’enquête d’innovation, ce qui a permis d’apparier les deux sources d’information pour la période 1986-1993. Notons que la totalité de ces 1280 entreprises n’a pas été retenue dans la suite de l’analyse et ce, pour deux raisons.

En premier lieu, afin que les estimations économétriques ne soient faussées par des biais de simultanéité, nous avons décidé d’utiliser dans les régressions les valeurs des différentes variables explicatives pour les années antérieures à 1989 [35]. Pour ce faire, nous avons calculé la moyenne sur la période 198 6-1 988 po ur chaque variable explicative. Suite à cette opération, le nombre d’entreprises de notre échantillon a diminué de 1280 à 1072 car certaines entreprises en activité au cours de la période 1989-1993 n’existaient pas avant 1989. Cependant, la totalité de ces 1072 entreprises n’a pu être utilisé dans notre travail. En effet, avant 1989, pour les entreprises dont les effectifs sont compris entre 10 et 24, la base de données de l’INS ne contient pas d’informations pour certaines variables explicatives présentées dans la partie précédente. Cela nous a conduit à écarter ces entreprises de l’analyse, réduisant notre échantillon à 889 entreprises avec plus de 24 salariés.

En deuxième lieu, avant d’entreprendre les estimations économétriques, nous avons procédé à un « nettoyage » de l’échantillon afin d’éliminer l’influence de valeurs aberrantes sur les résultats des estimations [36]. Les entreprises n’ayant pas satisfait au critère suivant ont ainsi été éliminées. Notons par x la médiane et par IID l’intervalle interdécile, _{0 50,} so it [ ]x x-. Pour ch aqu e variable, , ,0 90 0 10 l’intervalle [ . ]x IID3± a été construit et les ,0 50 firmes n’en faisant pas partie ont été retirées de l’échantillon. Ce filtre a donc été appliqué sur l’ensemble des variables et a conduit à éliminer 16,9% des 889 entreprises de l’échantillon initial [37]. L’échantillon retenu lors des estimations économétriques est donc composé de 739 entreprises.

Le tableau de l’annexe reprend certaines statistiques descriptives concernant les variables explicatives de l’échantillon de 739 entreprises. Ces variables ont été formalisées comme suit.

Taille. Le chiffre d’affaires aux prix constants de 1987 (CA) a été retenu comme indicateur de la taille des entreprises. Le carré de cette variable ( )CA2 est également pris en compte afin de tester la présence d’effets non-linéaires entre la taille des firmes et leur décision d’innover.

Concurrence sur les marchés extérieurs et intérieur. L’impact des pressions concurrentielles des marchés à l’exportation sur les décisions d’innover des firmes a été examiné à l’aide d’une variable binaire qui prend la valeur 1 si une firme exporte et la valeur 0 sinon (EXP). Les données concernant cette variable binaire proviennent de l’enquête d’innovation [39]. L’effet éventuel des importations sur la décision d’innover a été mesuré à l’aide de deux variables, le taux de protection effectif (TPE%) et le taux de pénétration des importations (TPIMP%), défini comme la part des importations dans la demande intérieure (celle-ci étant égale à la production domestique moins les exportations plus les importations). Ces deux indicateurs ont été calculés pour 78 industries à quatre chiffres de la CITI (rév. 2) [40] à partir d’informations non publiées qui nous ont été fournies par l’Office National de Planification et par le Sous-secrétariat au Commerce extérieur turc.

Transfert de technologie. Pour examiner l’impact des biens d’investissement importés sur la décision d’innover, on prend en compte le rapport entre les importations de biens d’investissement et les dépenses totales d’investissement (INVM%). Les effets des retombées technologiques provenant des filiales communes ont été mesurés par la part de ces firmes dans la production sectorielle (FILCOM%).

Les paiements relatifs à l’acquisition de licences n’étant pas disponibles dans la base de données de l’Institut National de Statistique, une variable binaire prenant la valeur 1 pour les firmes possédant de telles licences, et 0 sinon (BLIC), a été introduite dans les régressions afin de tester un effet éventuel de ces acquisitions sur la décision d’innover.

De même, une variable binaire prenant la valeur 1 pour les firmes avec participation étrangère dans leur capital, et 0 sinon (BIDE), a été introduite dans les régressions afin de vérifier si la probabilité d’innover des filiales communes est supérieure à celle des entreprises locales.

Externalités technologiques internationales. L’indicateur des externalités technologiques internationales (EXTER) a été calculé à partir des dépenses de R&D effectuées par les entreprises américaines et japonaises dans leur pays respectif et a été construit en deux étapes [41]. Premièrement, la part des dépenses de R&D d’un secteur bénéficiant aux autres secteurs a été déterminée au moyen de la « Yale Technology Concordance Matrix [42] ». Cette matrice est construite à partir de la distribution sectorielle des brevets pris par les firmes japonaises et américaines d ans leur p ays resp ectif. Deuxièmement, à partir de ces données, ainsi que de la distribution sectorielle des brevets pris par les firmes américaines et japonaises en Turquie, le montant des dépenses de R&D effectuées aux États-Unis et au Japon qui bénéficie aux firmes du secteur manufacturier turc a pu être déterminé pour l’année 1989. Par rapport aux 130,3 milliards de dollars de dépenses de R&D aux prix de 1990 effectuées par les entreprises américaines et japonaises, les retombées technologiques dont bénéficient les firmes turques s’élèvent à 94,2 millions de dollars [43].

Notons que par rapport aux 78 industries à quatre chiffres de la CITI (rév. 2), cet indicateur prend des valeurs positives pour 31 d’entre elles.

Structures de marché. Pour examiner l’impact de la structure de marché sur la décision d’innover, nous avons introduit dans les régressions un indicateur qui mesure le degré de concentration de la production au niveau sectoriel, à savoir la part en termes de chiffre d’affaires des quatre plus grandes firmes dans la production sectorielle (CR4%) Le carré de cette variable est également pris en compte afin de vérifier si la relation entre les décisions d’innover des firmes et le degré de concentration de la production prend la forme d’une courbe en « U inversée ».

Qualification de la main-d’œuvre. La qualification de la main-d’œuvre est mesurée par la part des ingénieurs et des techniciens dans les effectifs des entreprises (QUALIF%).

Degré d’intégration verticale des firmes. L’impact du degré d’intégration verticale sur les activités innovatrices a été testé à l’aide d’une variable binaire qui prend la valeur 1 pour les firmes utilisant des inputs provenant de la sous-traitance et 0 pour les autres (STRINP%). L’impact sur la décision d’innover des entreprises sous-traitantes a également été testé par le biais d’une variable binaire prenant la valeur 1 lorsque la firme est un sous-traitant et 0 dans lecas contraire(STROUT%).

Enfin, une variable binaire prenant la valeur 1 pour les firmes privées, 0 sinon (BPRIV), a été introduite dans les régressions. La présence de cette variable est justifiée par la place importante des firmes publiques dans le secteur manufacturier au cours de la période examinée.

Le secteur d’activité des firmes a une influence majeure sur la décision d’innover [45]. Ne disposant que de 739 observations, il n’a pas été possible d’effectuer les estimations séparément pour chaque secteur d’activité économique à deux et à trois chiffres de la CITI. L’effet de l’appartenance sectorielle a été pris en compte par l’introduction dans les régressions d’un jeu d’indicatrices sectorielles construites selon la classification sectorielle proposée dans Archibugi et alii (1991).

Compte tenu du grand nombre de variables explicatives, la méthode de sélection rétrograde (« backward selection ») a été utilisée afin de déterminer quelles variables inclure dans le modèle définitif. Cette procédure consiste à partir du modèle comprenant l’ensemble des variables explicatives et à exclure une par une ces variables [46]. La décision de retenir ou d’exclure une variable se base sur la statistique de test suivante (voir Greene, 2000) :

où log ( )L β et log ( )L β sont les valeurs prises par _UR la fonction de maximum de vraisemblance, respectivement pour le modèle sans restriction et pour le modèle avec restrictions [47].

Sous l’hypothèse nulle que les restrictions introduites sont vérifiées, cette statistique est distribuée selon une loi du χ2 avec r degrés de liberté, r étant le nombre de restrictions indépendantes imposées dans le vecteur des coefficients.

Taille des entreprises. Les résultats du tableau 2 indiquent que la taille d’une firme a un impact positif sur la probabilité que celle-ci s’engage dans des activités d’innovation. Ce résultat est conforme à ceux obtenus dans la plupart des études empiriques consacrées aux déterminants de l’innovation dans les NPI et ce, indépendamment des indicateurs retenus pour la taille et pour l’innovation technologique. Néanmoins, lorsque le carré du chiffre d’affaires est également pris en compte, le coefficient estimé associé à cette dernière variable est négatif et significatif ce qui signifie que la relation entre la taille et la décision d’innover est en forme de « U-inversé ». Ce résultat est différent de celui obtenu en général dans des études similaires concernant les pays industrialisés [48]. Bien qu’il serait utile de disposer d’autres résultats d’études portant sur l’économie turque afin de vérifier si ce résultat n’est pas spécifique à l’échantillon de travail et à la période étudiée, cette relation non-linéaire peut s’expliquer par la probabilité plus faible des grandes entreprises turques situées dans des secteurs traditionnels à s’engager dans des activités d’innovation.

Concurrence sur les marchés extérieurs et intérieurs. La probabilité pour une entreprise exportatrice de s’engager dans des activités d’innovation est supérieure à celle d’une entreprise qui n’exporte pas. Ce résultat confirme l’effet positif de l’ouverture commerciale de l’économie turque sur les décisions d’innover des entreprises. L’introduction de cinq variables binaires correspondant à cinq niveaux différents de la propension à exporter des firmes [49] a permis de vérifier si l’effet positif des exportations variait en fonction de l’importance de l’activité exportatrice. Les résultats sont présentés dans la dernière colonne du tableau 2 (modèle 3). On constate que l’impact des exportations sur la variable dépendante varie sensiblement selon les différentes propensions à exporter. L’impact est le plus élevé pour les entreprises dont la propension à exporter est comprise entre 50 et 75 %. Pour les entreprises qui réalisent plus de 75% de leur chiffre d’affaires à l’exportation, cet effet est le plus faible et de surcroît n’est pas significativement différent de zéro. Il ressort donc de l’analyse que l’effet positif des exportations sur la décision d’innover n’est pas linéaire [50].

Par ailleurs, comme indiqué dans la partie précédente, la variable d’exportation, utilisée pour expliquer la probabilité d’innover, est mesurée sur la même période que l’innovation. On peut donc être confronté à un biais de simultanéité, qui laisse planer un doute sur le sens de causalité entre ces deux variables. Pour tenir compte de ce problème, un modèle «Probit simultané » a également été estimé. Les variables explicatives introduites dans le Modèle 1 du tableau 2 ont été retenues dans l’équation probit expliquant la décision d’innover, à l’exception des variables qui ont été rejetées par la méthode de sélection rétrograde. Les variables explicatives de l’équation de la décision d’exporter ont été sélectionnées en tenant compte des variables retenues dans les études empiriques consacrées aux déterminants des décisions d’exportation des firmes [51]. Ces variables mesurent les coûts fixes et irrécouvrables liés à l’activité d’exportation, les dépenses de publicité nécessaires pour pénétrer les marchés étrangers, les externalités positives provenant de la présence d’autres firmes exportatrices dans le secteur d’activité d’une firme, la performance passée des firmes - une firme qui a réussi mieux dans le passé serait plus encline à exporter, toutes choses égales par ailleurs - et finalement, l’intensité capitalistique des firmes.

Les résultats de l’estimation du modèle «Probit simultané » ne sont pas reportés dans notre article mais sont disponibles sur simple demande auprès des auteurs. Ce qui nous importe ici, ce sont les coefficients et le seuil de signification de la variable d’exportation et d’innovation respectivement dans l’équation expliquant la décision d’innover et celle expliquant la décision d’exporter. Compte tenu de la simultanéité entre ces deux variables, on constate (a) que l’impact de l’exportation sur la décision d’innover est positif à un seuil de signification de 5 % et (b) que l’innovation a elle-même un effet positif sur la décision d’exporter à un seuil de signification de 1 %. On est donc bien en présence d’une relation causale bidirectionnelle entre les exportations et l’innovation. Cependant, le signe du coefficient de la variable explicative dans le modèle de base ne s’en trouve pas modifié.

Les deux variables introduites dans les régressions pour tester l’impact des importations sur l’innovation n’ont pas été retenues par la méthode de sélection rétrograde. Les importations ne semblent donc pas exercer d’effets (positifs ou négatifs) significatifs sur la décision d’innover des entreprises turques de l’échantillon au cours de la période 1989-1993. L’explication suivante peut être avancée en ce qui concerne le résultat relatif au taux de pénétration des importations (TPIMP%). Lancé en 1984, le programme de démantèlement des restrictions quantitatives aux importations est largement arrivé à son terme vers la fin des années 80. Dans la mesure où TPIMP% reflète l’existence et l’importance de ces restrictions sur le commerce extérieur et que celles-ci ont un impact sur l’innovation, il n’est pas surprenant que la méthode de sélection n’ait pas retenu cette variable. Ce résultat n’exclut cependant pas qu’un effet statistiquement significatif de TPIMP% se soit produit antérieurement à la période 1989-1993. On ne peut, en revanche, expliquer de la même manière le résultat obtenu pour le taux de protection effectif (TPE%). En effet, parallèlement à la suppression des restrictions quantitatives aux importations au cours de la période allant de 1984 à 1990, les autorités turques ont renforcé les taux de protection dans certains secteurs industriels en vue de limiter les effets négatifs potentiels de ces mesures de libéralisation sur les producteurs domestiques. Néanmoins, la structure de protection tarifaire mise en place à la fin des années quatre-vingt reflète vraisemblablement la situation héritée de la période de substitution aux importations. Par conséquent, on aurait pu s’attendre à ce que les différences intersectorielles de taux de protection exercent un effet (positif ou négatif) mais significatif sur l’activité d’innovation des entreprises turques au cours de la période 1989-1993. Cette attente n’est pas confirmée par les résultats de notre étude, ce qui nous amène à nous poser des questions quant aux effets attendus de la libéralisation du marché intérieur sur l’innovation en Turquie.

Tableau 2
déterminants des décisions d’innover (résultats des régressions)

Transfert de technologie. Les estimations indiquent qu’une augmentation de la part des biens d’équipement d’origine importée dans les dépenses d’investissement (INVM%) accroît la probabilité d’innover (la relation est linéaire, l’introduction de ce rapport élevé au carré n’ayant pas donné de résultat statistiquement significatif). Les modifications de nature adaptative entraînées parces importations semblent donccompenser les éventuels effets de substitution qui seraient dus à la disponibilité de technologies étrangères. Les réformes du commerce extérieur dont notamment la suppression des obstacles à l’importation des biens d’équipement, apparaissent donc avoir exercé un effet positif sur la décision d’innover des firmes turques. Les études de cas consacrées aux déterminants des activités technologiques des entreprises dans les NPI ont mis en évidence le rôle important joué par la main d’œuvre qualifiée dans la maîtrise des techniques de production importées de l’étranger. Pour tester ce facteur, nous avons introduit dans le modèle une variable d’interaction qui est le produit de la variable INVM% et de l’indicateur du niveau de qualification de la maind’œuvre, à savoir la part des ingénieurs et des techniciens dans les effectifs des entreprises (QUALIF%). Le coefficient de cette variable a un signe négatif mais n’est pas significativement différent de zéro. Cette interaction mise en évidence pour les pays du Sud-Est asiatique, n’est donc pas observée dans l’industrie turque dix ans après la mise en œuvre des réformes du commerce extérieur. En ce qui concerne les éven tuelles reto mbées technologiques des activités des filiales communes créées par les entreprises locales et les compagnies multinationales dans le secteur manufacturier turc, l’indicateur introduit dans les régressions pour tester cet effet (FILCOM%) a été retenu par la méthode de sélection rétrograde. Le coefficient associé à cette variable est négatif et statistiquement différent de zéro et implique qu’une hausse de 1% de la part des filiales communes dans la production manufacturière réduit de 0,02% la probabilité d’innover des entreprises locales [52]. Bien que ce résultat ne soit pas vérifié dans l’étude de Braga et Willmore (1991) pour le Brésil, d’autres études qui examinent l’impact des filiales communes sur des indicateurs de performance des firmes dans les NPI arrivent à des conclusions similaires à la nôtre [53]. Les effets négatifs des activités technologiques des filiales communes sur les p erformances technologiques et économiques des NPI peuvent provenir de différents facteurs. Ainsi, une concurrence marquée des filiales communes peut se traduire par des pertes de marché des firmes locales, ce qui peut conduire ces dernières à reporter leurs décisions d’innover. Les salaires des techniciens et ingénieurs constituent un deuxième facteur dans la mesure où les salaires plus élevés dans les filiales communes peuvent décourager tout transfert de main-d’œuvre qualifiée vers les firmes domestiques et dès lors se traduire par un impact négatif sur la décision d’innover de ces firmes [54]. Les résultats des estimations ne permettent donc pas de tirer de conclusion quant à l’existence d’un effet positif de l’investissement direct étranger sur les activités technologiques des firmes turques du secteur manufacturier et ce, dans un contexte où les flux asso ciés à de tels investissements ont considérablement augmenté depuis le début des années quatre-vingt étant donné l’influence des mesures prises par les autorités publiques afin de les stimuler. L’impact de l’investissement direct étranger semble donc, pour autant qu’il existe, se limiter à la création d’emplois et d’entrée de devises étrangères.

L’indicateur construit afin de tester un éventuel effet positif des accords technologiques sur les décisions d’innover des firmes (BLIC) n’a pas été retenu par la méthode de sélection. Ces accords technologiques n’accroissent donc pas la probabilité d’innover des firmes. Un tel résultat est tout à fait possible dans la mesure où les firmes se procurent des licences à faibles prix et contenu technologique avec pour objectif principal le démarrage de la production sans se soucier de son efficacité. L’absence d’effet positif peut également provenir de clauses restrictives contenues dans les accords technologiques. À titre d’exemple, citons les restrictions concernant la nature des modifications que les firmes réceptrices peuvent apporter à la technologie acquise, les possibilités de transfert des technologies acquises vers d’autres firmes et les marchés vers lesquels les biens produits à l’aide de technologies importées peuvent être exportés [55]. Kirim (1990) rapporte qu’une grande partie des accords de technologie signés par les firmes turques dans les années quatre-vingt comportent de telles restrictions. Celles-ci ont vraisemblablement entravé les activités d’innovation des firmes réceptrices des technologies étrangères. Si elle est confirmée par d’autres études, une telle conclusion préconise la conception et la mise en œuvre d’instruments de régulation des accords technologiques qui puisse maximiser les effets sur les capacités technologiques des entreprises turques.

La variable binaire introduite afin de mesurer si la probabilité d’innover des filiales communes est supérieure à celles des firmes sans participation étrangère (BIDE) a été rejetée par la méthode de sélection rétrograde. Ce résultat indique que les partenaires locaux de ces entreprises ne possèdent pas de compétences suffisantes pour assimiler ces technologies. Une autre possibilité est que l’utilisation de ces technologies dans le but d’accroître les capacités technologiques ne constitue pas le principal objectif des firmes locales [56]. En ce qui concerne les externalités technologiques internationales, la variable EXTER a été retenue par la méthode de sélection rétrograde mais son coefficient n’est pas statistiquement différent de zéro. Ce résultat peut être une conséquence de la manière dont la variable a été construite [57] ou bien il signifie que 10 ans après le lancement des réformes du commerce extérieur, les entreprises turques n’arrivent toujours pas à tirer pleinement profit du sto ck d e conn aissances technolo giques mondiales [58].

Structure de marché. L’indicateur du taux de concentration de la production (CR4%) a été retenu par la méthode de sélection. L’impact de cette variable sur la décision d’innover est positif et significatif. Notons que le carré de cette variable a également été introduit dans la régression. Le coefficient estimé de cette variable est apparu négatif et significatif, ce qui signifie que la relation entre ces deux variables n’est pas linéaire mais de type « U inversé » [59]. L’effet positif de CR4% sur l’innovation peut provenir d’une plus grande appropriabilité des fruits de l’activité d’innovation dans les secteurs concentrés, c’est-à-dire des secteurs caractérisés par la présence de grandes firmes disposant d’un certain degré de pouvoir de marché. Parailleurs, le signe négatif et significatif du carré de la variable CR4% met en évidence, nous semble-t-il, les effets négatifs d’une trop grande concentration de la production sur l’activité innovatrice, par exemple l’absence de concurrence ou les ententes formées entre les firmes en position dominante au sein d’un secteur.

Niveau de qualification de la main-d’œuvre. Cette variable qui est mesurée par la part des ingénieurs et des techniciens dans les effectifs des entreprises (QUALIF%), a été retenue par la méthode de sélecti on. Son coefficient est po sitif et statistiquement différent de zéro. Ce résultat confirme le rôle essentiel de cette catégorie de la force de travail dans l’absorption des technologies importées des pays industrialisés.

Degré d’intégration verticale des firmes. Parmi les deux indicateurs introduits dans les régressions afin de mesurer l’impact de l’intégration verticale des firmes sur leur décision d’innover, seul l’indicateur mesurant la part de l’output produit sur ordre (STROUT%)a été retenu par la méthodede sélection. Le coefficient estimé n’est cependant pas statistiquement différent de zéro. L’indicateur qui reflète les transferts de technologies des firmes donneuses d’ordre vers les firmes sous-traitantes (STRINP%) n’a pas été retenu par la méthode de sélection, ce qui suggère qu’un moyen important de transfert de technologie, pourtant mobilisé dans un NPI comme la Corée du Sud, soit absent dans le secteur manufacturier turc. Ce résultat est d’autant plus inquiétant que les firmes sous-traitantes bénéficiant d’un tel type de transfert technologique sont le plus souvent des petites et moyennes entreprises (PME) qui étant donné leur taille plus petite sont davantage exposées à certains obstacles à l’innovation tels que les contraintes de financement. En réalité, le recours à la sous-traitance sur les décisions d’innover sont moins évidents que de prime abord. Ainsi, Beije (1998) distingue différents types de relations de sous-traitance entre les entreprises et souligne que celles-ci n’ont pas toutes des effets bénéfiques sur les performances des entreprises sous-traitantes et des firmes donneuses d’ordres. Par exemple, il ressort des études de cas examinées dans Kaytaz (1994) pour l’industrie du textile et du travail des métaux en Turquie que les PME ont recours à la sous-traitance plus souvent que les grand es entrepris es. Ceci serait dû à l’insuffisance des capacités technologiques des PME à fabriquer elles-mêmes les inputs utilisés dans le processus de production. Ce dernier résultat est évidemment éloigné du rôle progressif attribué à la diminution du degré d’intégration verticale dans une firme sur la décision d’innover.

En dernier lieu, nous avons exclu du modèle 1 les deux variables retenues par la méthode de sélection rétrograde mais dont les coefficients ne sont pas statistiquement différents de zéro (EXTER et STROUT%). L’objectif de cet exercice est de vérifier la robustesse des coefficients des variables restantes à l’exclusion de ces deux variables. Les résultats de la régression sont présentés dans la troisième colonne du tableau 3 (modèle 2). Suite à l’exclusion des variables EXTER et STROUT%, seul le coefficient de l’indicateur des retombées technologiques dues aux filiales communes (FILCOM%) n’est plus significatif mais les résultats relatifs aux autres variables ne changent pas. La comparaison des résultats concernant la variable FILCOM% entre le modèle 1 et 2 indique que la présence des filiales communes dans le secteur manufacturier turc a des répercussions inexistantes voire négatives surla décision d’innover des firmes.

Parmi les déterminants de la décision d’innover spécifiques aux entreprises des NPI, on peut mentionner ceux qui rendent compte des effets des réformes du commerce extérieur sur les activités d’innovation des entreprises manufacturières turques. Les estimation s écono métriques aboutissent à des résultats qui tantôt confirment les effets positifs attendus de ces réformes et tantôt vont à l’encontre des effets attendus. Ainsi, on peut interpréter les effets positifs des importations de capital et des exportations sur la décision d’innover comme un point positif pour ces réformes. En revanche, nos résultats font ressortir que d’autres déterminants de la décision d’innover étroitement liés aux réformes du commerce extérieur n’exercent pas d’effets significatifs sur ces décisions : il en est ainsi des flux d’investissements directs étrangers, des accords de technologie que les firmes locales concluent avec des firmes étrangères, du degré d’exposition à la concurrence étrangère sur le marché domestique et d es externalités technologiques internationales. Ces résultats indiquent que les bénéfices de l’ouverture économique dans les NPI sont loin d’être automatiques sur le plan technologique et que l’intervention publique, sous une forme ou une autre, est nécessaire afin d’y remédier.

En ce qui concerne l’investissement direct étranger, cette intervention publique pourrait consister à inciter les firmes étrangères à s’impliquer davantage dans le processus de transfert de technologies en faveur des firmes locales. Quant aux accords de technologie, les pouvoirs publics pourraient mettre en place des institutions chargées de limiter les clauses restrictives figurant dans ces accords, sans pour autant que cela ne conduise à une législation trop restrictive en matière de transfert de technologies, ce qui risquerait de réduire fortement les flux de technologie étrangère à destination de la Turquie. En ce qui concerne les effets positifs attendus de la concurrence étrangère sur le marché domestique, une institution de régulation de la concurrence pourrait veiller, par exemple, à ce que les entreprises en activité dans un secteur donné ne contrôlent pas également les firmes qui importent les produits manufacturés dans ce secteur. Enfin, comme la collecte et la dissémination des informations techniques existant sur le marché mondial entraînent des coûts fixes non négligeables, des organismes publics chargés de la collecte et de la diffusion de ces in formatio ns ("brid ging institutions") pourraient être mis sur pied par les autorités publiques.

Quant aux résultats portant sur deux déterminants « traditionnels » de l’innovation, à savoir la taille des firmes et la structure de marché, les estimations économétriques mettent en avant l’existence d’une relation de type « U-inversé » entre la décision d’innover et ces deux variables. En ce qui concerne la structure de marché - mesurée en termes de degré de concentration de la production - ce résultat montre que les avantages procurés par des marchés oligopolistiques aux activités d’innovation des firmes sont réels mais que ces avantages ont des limites, notamment en raison des risques de collusion entre les firmes. En revanche, la mise en évidence d’une relation non linéaire entre la taille et la décision d’innover des firmes est surprenante pour un NPI comme la Turquie dont les petites et moyennes entreprises rencontrent de réels obstacles face à l’innovation. Si nous avons attribué ce résultat à la faible propension à innover des grandes firmes turques dans les secteurs d’activités traditionnels, il est clair que d’autres études économétriques utilisant des données individuelles d’entreprises s’avèrent nécessaires pour se prononcer définitivement sur ce point.

D’autres déterminants propres des décisions d’innover des firmes dans les NPI ont été introduits dans les régressions. L’indicateur du niveau de qualification des travailleurs a un signe positif et significatif, ce qui suggère que les ingénieurs et techniciens appo rtent effectivement les mod ificatio ns et amélioration s mineu res indispensables pour une utilisation efficace des technologies importées des pays occidentaux. En revanche, les estimations associées aux deux indicateurs utilisés pour tester l’impact des relations de sous-traitance sur les décisions d’innover des firmes font ressortir l’absence de tels effets.

Dans cet article, nous avons mis l’accent sur l’analyse des facteurs explicatifs des décisions d’innovation des entreprises turques. Les déterminants relatifs à la nature (produit, procédé) et l’importance (incrémentale, radicale) des innovations n’ont pas été examinés séparément. Si cela peut être justifié par le fait que cet article constitue une première étude économétrique portant sur la décision d’innover des firmes turques, il est souhaitable d’approfondir l’analyse par des travaux ultérieurs en se penchant sur les déterminants de la structure de l’innovation. La richesse des données de l’enquête d’innovation utilisée dans cet article permettrait de procéder à une telle analyse, ce qui contribuerait certainement à une compréhension plus poussée du processus d’innovation des entreprises en Turquie. Par ailleurs, compte tenu du rôle majeur que jouera la croissance de la productivité des entreprises des NPI dans la croissance économique de ces pays, les résultats d’une telle étude pourraient être riches d’enseignements pour des NPIautres que la Turquie.

Tableau :
définitions et statistiques descriptives pour les variables explicatives