CHAPITRE 3 : Contribution de la recherche à la croissance des pays développés, en transition et
3.3 Indicateurs économiques/de développement (tendances)
3.3.7 Taux de scolarisation
Au cours des dernières décennies, des efforts importants ont été investis à travers la planète pour augmenter le taux de scolarisation. Aujourd’hui, le taux de scolarisation des pays en transition a presque rejoint celui des pays développés. Plus bas, le graphique de gauche révèle qu’à travers la planète, le taux de scolarisation des femmes est plus élevé que celui des hommes. Les populations des pays en voie de développement, en particulier en Afrique (ex. Éthiopie, Afrique du Sud) sont cependant encore sous scolarisées, tel qu’en fait foi le graphique de droite. À titre d’exemple, en Éthiopie et en Afrique du Sud, le taux de scolarisation des femmes n’est que de 1% et 17% respectivement (4% et 14% pour les hommes). Aux États-Unis le taux de scolarisation des hommes et des femmes s’élevait respectivement à 68% et 96%. En France celui-ci s’élevait à 50% et 63%. Au Japon à 61% et 54%. Fait intéressant, le Japon est l’un des rares pays développés où le taux de scolarisation des hommes est plus élevé que celui des femmes.
Source: UNESCO, Base de données sur l’éducation
3.4 Analyse statistique
3.4.1 Méthodologie
Afin de pouvoir tirer des conclusions sur l’impact de la recherche comme moteur de croissance, nous avons collecté des données sur une série d’indicateurs listés ci-dessous pour une panoplie de pays développés, en transition et en développement. Les pays sélectionnés pour les fins du présent mémoire sont (par ordre alphabétique) : l’Afrique du Sud, l’Allemagne, l’Arabie
Saoudite, l’Argentine, l’Australie, le Bangladesh, la Bolivie, le Brésil, le Cambodge, le Cameroun, le Canada, le Chili, la Chine, la Colombie, la Corée du Sud, la Côte d’Ivoire, l’Égypte, l’Espagne, les États-Unis, l’Éthiopie, la Finlande, la France, Hong Kong, la Hongrie, l’Inde, l’Indonésie, Israël, l’Italie, le Japon, le Kenya, la Malaisie, le Mali, le Maroc, le Mexique, la Norvège, la Nouvelle-Zélande, le Pakistan, le Royaume-Uni, la Russie, le Sénégal, le Soudan, la Suède et la Thaïlande. Ces pays ont été choisis avec soin de façon telle à ce que des pays de tous les niveaux de développement soient représentés, et en particulier les pays en émergence. Des pays avec une forte et une moins forte tradition technologique ont également été inclus dans l’étude.
Les données collectées pour réaliser notre analyse statistique comprennent: La population en millions
Le nombre de personnel de R-D équivalents temps plein Le nombre de chercheurs équivalents temps plein
Le taux d’alphabétisation
Le PIB en milliards en dollars courants Le PIB par habitant en dollars courants La part mondiale du PIB
Le pourcentage du PIB dédié à la R-D
Les dépenses brutes de R-D en milliers de dollars courants Les dépenses brutes de R-D par habitant en dollars courants Le pourcentage de recherche financé par le gouvernement Le pourcentage de recherche financé par le secteur privé La productivité par individu actif
La part mondiale de la production de produits de haute technologie
Le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production
Le nombre de diplômes de doctorat octroyés en sciences naturelles et en génie en milliers Le nombre de diplômes de premier cycle octroyés en sciences naturelles en milliers Le nombre de diplômes de premier cycle octroyés en génie en milliers
Ces données proviennent de diverses sources, à savoir : l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), l’Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO), le Fonds monétaire international (FMI) et la National Science Foundation (NSF). Les données ont été montées sous forme de panel par pays et par année (de 1995 à 2007). Le modèle économétrique utilisé pour les analyses est XTREG. Le traitement des données a été réalisé à l’aide du logiciel Stata v.10. Afin de normaliser et d’éviter les effets de tailles, toutes les données ont été normalisées par la fonction logarithme en base népérien.
Afin de répondre à notre question de recherche, nous avons tenté d’établir des corrélations entre différents indicateurs. Nous avons notamment tenté de déterminer s’il existe des relations positives entre:
1. La population dans son ensemble et le nombre de chercheurs – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de chercheurs augmente lorsque la population dans son ensemble augmente ? 2. La population dans son ensemble et le nombre de personnel de R-D – C'est-à-dire,
est-ce que le nombre de personnel de R-D augmente lorsque la population dans son ensemble augmente ?
3. Les dépenses brutes de R-D et le PIB – C'est-à-dire, est-ce que les dépenses brutes de R- D augmentent lorsque le PIB augmente ?
4. Les dépenses brutes de R-D et le PIB/habitant – C'est-à-dire, est-ce que les dépenses brutes de R-D augmentent lorsque le PIB/habitant augmente ?
5. Les dépenses brutes de R-D et la productivité – C'est-à-dire, est-ce que la productivité augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
6. Les dépenses brutes de R-D et le pourcentage de produits de haute technologie sur le
total de la production – C'est-à-dire, est-ce que le pourcentage de produits de haute
technologie sur le total de la production augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
7. Les dépenses brutes de R-D et la part mondiale de produits de haute technologie – C'est-à-dire, est-ce que la part mondiale de produits de haute technologie augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
8. Les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de doctorat en sciences
doctorat octroyés en sciences naturelles et en génie augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
9. Les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés en
sciences naturelles – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés
en sciences naturelles augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
10. Les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés en génie –
C'est-à-dire, est-ce que le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés en génie augmente lorsque les dépenses brutes de R-D augmentent ?
11. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de doctorat octroyés
en sciences naturelles et génie – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de diplômes de
doctorat octroyés en sciences naturelles et génie augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
12. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de premier cycle
octroyés en sciences naturelles – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de diplômes de 1er
cycle octroyés en sciences naturelles augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
13. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de premier cycle
octroyés en génie – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés
en génie augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
14. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et la productivité – C'est-à-dire, est-ce que la productivité augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
15. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le pourcentage de produits de haute
technologie sur le total de la production – C'est-à-dire, est-ce que pourcentage de
produits de haute technologie sur le total de la production augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
16. Le pourcentage du PIB dédié à la R-D et la part mondiale de produits de haute
technologie – C'est-à-dire, est-ce que la part mondiale de produits de haute technologie
augmente lorsque le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente ?
17. Le taux d’alphabétisation et la productivité – C'est-à-dire, est-ce que la productivité augmente lorsque le taux d’alphabétisation augmente ?
18. Le nombre de chercheurs et la part mondiale de produits de haute technologie – C'est-à-dire, est-ce que la part mondiale de produits de haute technologie augmente lorsque le nombre de chercheurs augmente ?
19. Le nombre de personnel de R-D et la part mondiale de produits de haute
technologieŔ C'est-à-dire, est-ce que la part mondiale de produits de haute technologie
augmente lorsque le nombre de personnel de R-D augmente ?
20. Le nombre de chercheurs et le pourcentage de produits de haute technologie sur le
total de la production – C'est-à-dire, est-ce que le pourcentage de produits de haute
technologie sur le total de la production augmente lorsque le nombre de chercheurs augmente ?
21. Le nombre de personnel de R-D et le pourcentage de produits de haute technologie
sur le total de la production – C'est-à-dire, est-ce que le pourcentage de produits de
haute technologie sur le total de la production augmente lorsque le nombre de personnel de R-D augmente ?
22. Le PIB en $ courants et la recherche financée par le gouvernement – C'est-à-dire, est- ce que la recherche financée par le gouvernement augmente lorsque le PIB en $ courants augmente ?
23. Le PIB en $ courants et le nombre de chercheurs – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de chercheurs augmente lorsque le PIB en $ courants augmente ?
24. Le PIB en $ courants et le nombre de personnel de R-D – C'est-à-dire, est-ce que le nombre de personnel de R-D augmente lorsque le PIB en $ courants augmente ?
25. Le PIB en $ courants et le pourcentage du PIB dédié à la R-D – C'est-à-dire, est-ce que le pourcentage du PIB dédié à la R-D augmente lorsque le PIB en $ courants augmente ?
26. Le PIB en $ courants et les dépenses brutes de R-D – C'est-à-dire, est-ce que les dépenses brutes de R-D augmentent lorsque le PIB en $ courants augmente ?
27. Le PIB en $ courants et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total
de la production – C'est-à-dire, est-ce que le pourcentage de produits de haute
28. Le PIB en $ courants et la part mondiale de produits de haute technologie – C'est-à- dire, est-ce que la part mondiale de produits de haute technologie augmente lorsque le PIB en $ courants augmente ?
3.4.2 Résultats
Afin de déterminer s’il existait des relations positives de cause à effet entre deux variables, nous avons effectué des régressions « xtreg » avec effet fixe. Le tableau ci-dessous présente les résultats de l’analyse statistique effectuée pour les 43 pays sélectionnés au cours de la période 1995-2007. Pour chaque ligne, la première colonne présente les deux variables étudiées, la seconde présente le coefficient de régression, la troisième l’erreur type, la quatrième le taux de signification (P > t /2, test unilatéral), tandis que la cinquième colonne fournit des explications sur les corrélations entre les variables étudiées.
Tableau 7 : Résultats de l'analyse statistique
Intitulé de la question Coeff. de
régression Erreur type P > t /2 Explications
Q1 : Relation positive entre la population dans son ensemble et le nombre de chercheurs ?
0,0732646 0,026303 0.003 Relation positive fortement significative entre les 2 variables
Q2 : Relation positive entre la population dans son ensemble et le nombre de personnel de R-D ?
0,070852 0.023954 0,002 Relation positive fortement significative entre les 2 variables
Q3 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le PIB en $ courants ?
0,454673 0,089077 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q4 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le PIB/habitant ?
0,416015 0,094960 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q5 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et la productivité ?
Pas assez de données disponibles
Q6 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production ?
18,00697 5,491946 0,001 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q7 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et la part mondiale de produits de haute technologie ?
-1,893688 7,187915 0,397 Relation non-
significativeentre les 2 variables
Q8 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de doctorat octroyés en sciences naturelles et génie ?
0,6139316 0,122043 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q9 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés en sciences naturelles ?
1,82424 1,712963 0,146 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q10 : Relation positive entre les dépenses brutes de R-D et le nombre de diplômes de 1er cycle octroyés en génie ?
0,1337952 0,184320 0,235 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q11 : Relation positive entre le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de doctorat octroyés en sciences naturelles et génie ?
0,2200606 0,137582 0,058 Relation positive significative entre les 2 variables
Q12 : Relation positive entre le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de premier cycle octroyés en sciences naturelles ?
1,54683 1,630104 0,173 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q13 : Relation positive entre le pourcentage du PIB dédié à la R-D et le nombre de diplômes de premier cycle octroyés en génie ?
-0,214318 0,173412 0,111 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q14 : Relation positive entre le pourcentage du PIB dédié à la R-D et la productivité ?
Pas assez de données disponibles Q15 : Relation positive entre le
pourcentage du PIB dédié à la R-D et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production ?
0,9382321 4,968097 0,426 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q16 : Relation positive entre le pourcentage du PIB dédié à la R-D et la part mondiale de produits de haute technologie ?
-16,22377 4,539683 0,000 Relation négative et significativeentre les 2 variables
Q17 : Relation positive entre le taux d’alphabétisation et la productivité ?
Q18 : Relation positive entre le nombre de chercheurs et la part mondiale de produits de haute technologie ?
-6,028215 12,5404 0,317 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q19 : Relation positive entre le nombre de personnel de R-D et la part mondiale de produits de haute technologie ?
31,63625 32,54531 0,172 Relation non-
significativeentre les 2 variables
Q20 : Relation positive entre le nombre de chercheurs et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production ?
26,56773 8,830649 0,003 Relation positive fortement significative entre les 2 variables
Q21 : Relation positive entre le nombre de personnel de R-D et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production ?
21,49451 19,51822 0,142 Relation non-
significativeentre les 2 variables
Q22 : Relation positive entre le PIB en $ courants et la recherche financée par le gouvernement ?
-1,205837 4,359693 0,391 Relation non-
significative entre les 2 variables
Q23 : Relation positive entre le PIB en $ courants et le nombre de chercheurs ?
0,3914081 0,068781 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q24 : Relation positive entre le PIB en $ courants et le nombre de personnel de R-D ?
0,331844 0,063965 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q25 : Relation positive entre le PIB en $ courants et le pourcentage du PIB dédié à la R-D ?
0,166783 0,051358 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q26 : Relation positive entre le PIB en $ courants et les dépenses brutes de R-D ?
0,454673 0,089057 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q27 : Relation positive entre le PIB en $ courants et le pourcentage de produits de haute technologie sur le total de la production ?
17,92298 3,176146 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
Q28 : Relation positive entre le PIB en $ courants et la part mondiale de produits de haute technologie ?
16,32427 4,309605 0,000 Relation positive très fortement significative entre les 2 variables
La présente étude ne fait pas de distinction entre les pays développés, en transition et en développement. La méthodologie utilisée pourrait cependant éventuellement être appliquée à des pays individuels pour d’éventuelles publications. D’autre part, si l’analyse statistique effectuée permet, en partie, d’évaluer l’impact économique de la recherche, elle ne permet cependant pas d’évaluer son impact sociétal. En effet, beaucoup d’effets bénéfiques de la recherche sont difficilement mesurables. L’amélioration de la santé par exemple, fréquemment évaluée par l’augmentation de l’espérance de vie, résulte souvent d’avancées technologiques (ex. développement de meilleures techniques de diagnostic, développement de nouveaux traitements) qui permettent de mieux traiter, voire d’éradiquer certaines maladies (ex. maladies infectieuses dans les pays développés). Cependant l’amélioration de la santé résulte également de plusieurs autres facteurs incluant l’alimentation et la réduction de la mortalité infantile. La réduction de la consommation de matières premières ou la réduction de certains déchets peuvent également découler d’avancées technologiques mais peuvent aussi résulter de changements de comportements. Le nombre d’emplois créés grâce à la recherche est également difficilement quantifiable. Les revenus accrus générés grâce aux efforts de recherche le sont tout autant. Ce ne sont là que quelques-uns des bénéfices de la recherche qui, on l’aura compris, peuvent difficilement être attribués directement (et strictement) à la recherche et sont de ce fait difficilement mesurables.
3.5 Questionnaire
Au total, 170 personnes ont répondu au questionnaire en annexe entre les mois de février et mai 2011. Ces personnes ont principalement été contactées par courriel. Les chefs d’entreprises technologiques, hauts fonctionnaires responsables du développement économique ou de la recherche et gestionnaires de la recherche dans des établissements académiques (ex. vice-recteurs recherche) qui ont participé à l’étude ont été contactés grâce aux contacts personnels que j’ai établis au cours de mes huit dernières années à titre de gestionnaire de la recherche à l’École Polytechnique de Montréal et à l’École de technologie supérieure. Les répondants étrangers ou œuvrant dans d’autres pays ont été contactés par courriel par le truchement de mon réseau de contacts au Canada qui ont sollicité personnellement la collaboration de leurs collègues à
l’étranger. Au total, ce sont près de 800 personnes qui ont été contactées pour un taux de réponse d’environ 21%.