© Mehdi Rhaiem, 2018
Efficience de la recherche dans les écoles de gestion au
Canada : modélisation par des approches
paramétriques et non-paramétriques
Thèse
Mehdi Rhaiem
Doctorat en sciences de l’administration - management
Philosophiæ doctor (Ph. D.)
Efficience de la recherche dans les écoles de gestion au
Canada : Modélisation par des approches
paramétriques et non paramétriques
Thèse
Mehdi Rhaiem
Sous la direction de :
iii
Résumé
La production des connaissances revêt une grande valeur pour les gouvernements, les universités et les chercheurs. Pour ces derniers, aujourd’hui plus que jamais, la recherche prend de plus en plus d’importance dans leurs portefeuilles d’activités. Plusieurs facteurs motivent cette nouvelle tendance, notamment l’adoption, dans plusieurs pays, de systèmes de financement de la recherche axée sur la productivité, la concurrence en matière de recherche qui est devenue mondiale, la prolifération des outils uniformisés de mesure de l’excellence scientifique, et l’importance de la performance et de la productivité en recherche dans la réussite de la trajectoire de carrière des chercheurs. Cependant, la performance des chercheurs universitaires est très variable, tant entre les disciplines qu’au sein d’une même discipline.
Ces constats renforcent la pertinence de questionner l’allocation et la gestion des ressources dans le domaine de la recherche universitaire. La présente étude s’attaque à cette problématique dans le cadre spécifique de la recherche dans les Écoles de gestion au Canada. Son objectif général est, d’une part, de dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et d’identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies et, d’autre part, d’évaluer l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et d’identifier les déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre eux.
La thèse est structurée en trois articles. Le premier article a préconisé la méthode de la revue systématique de la littérature et celle du « vote counting » pour édifier un cadre conceptuel intégrateur des intrants, des extrants et des déterminants de l’efficience de la recherche académique. Il a également permis d’identifier plusieurs opportunités de recherche pour contribuer à l’avancement des connaissances dans ce champ d’étude. Le deuxième article a utilisé une nouvelle méthode, « The Reference Publication Year Spectroscopy » pour étudier en profondeur le concept de l’efficience de la recherche académique en identifiant ses racines
iv historiques ainsi que les contributions qui ont conditionné son évolution. Ces deux premiers articles ont permis de satisfaire à la première partie de l’objectif général de cette recherche : « dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et d’identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies ». Tirant profit des constats et des contributions potentielles à l’avancement des connaissances identifiés dans les deux premiers articles, le troisième article de la thèse a estimé des frontières paramétriques et non-paramétriques de l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans huit disciplines de recherche dans les Écoles de gestion au Canada. Il a également identifié plusieurs déterminants des écarts d’efficience entre les chercheurs affiliés à ces Écoles. Entre autres, les résultats de ce troisième article ont montré que les niveaux d’efficience diffèrent d’une manière significative d’un champ disciplinaire à un autre, et au sein même des champs disciplinaires, et que l'accréditation AACSB, l'affiliation à des universités prestigieuses, la taille de l'institution, les sources de financement et la séniorité sont positivement associées à des niveaux d’efficience élevés.
Les résultats des trois articles ont permis de suggérer quelques pistes de réflexion et d’intervention pouvant améliorer l’efficience de la recherche académique des chercheurs en général, et de ceux affiliés aux Écoles de gestion au Canada, en particulier.
v
Abstract
The production of knowledge is of great importance to governments, universities and researchers. For the latter, today more than ever, research is becoming more and more important in their portfolios of activities. A number of factors are driving this new trend, including the introduction of productivity-driven research funding systems in a number of countries, global competition for research, the proliferation of standardized tools for assessing scientific excellence, and the importance of research performance and productivity in researchers’ career path success. However, the performance of university researchers varies greatly between disciplines and within the same discipline.
These findings reinforce the relevance of questioning the allocation and management of resources in the field of university research. This study addresses this issue in the specific context of research in Canadian Business Schools. Its aims, on the one hand, to draw a detailed portrait of the advancement of knowledge on the concept of the efficiency of academic research and to identify the main milestones that have marked its evolution over the last two decades and, on the other hand, to evaluate the efficiency of academic research of Canadian Business Schools’ scholars and to identify the determinants that may explain the differences in efficiency between them.
The thesis allowed the production of three articles. The first one used the systematic review of the literature and the method of vote counting to build an integrative conceptual framework of inputs, outputs, and determinants of the efficiency of academic research. It has also identified several research opportunities to contribute to the advancement of knowledge in this field of study. The second article used a new method, The Reference Publication Year Spectroscopy, to study in depth the concept of the efficiency of academic research by identifying its historical roots as well as the contributions that marked its evolution.
These first two articles made it possible to satisfy the first part of the general objective of this research: “to draw a detailed portrait of the advancement of knowledge on the concept of the
vi efficiency of academic research and to identify the main milestones that have marked its evolution over the last two decades”. Taking advantage of the findings and potential contributions to the advancement of knowledge identified in the first two articles, the third article estimated parametric and non-parametric frontiers of efficiency of scholars’ publications and citations in eight research disciplines in Canadian Business schools. It also allowed to identify several levers of efficiency gaps among researchers affiliated with these schools. Among other things, the results of this third article showed that efficiency scores differ significantly from one disciplinary field to another, and even within disciplinary fields, and that AACSB accreditation, affiliation to prestigious universities, size of institution, sources of funding and seniority are positively associated with high levels of efficiency.
The findings of the three articles devised some lines of action that might improve the efficiency of academic research for researchers in general and those affiliated with Canadian Business schools, in particular.
vii
Table des matières
Résumé ... iii
Abstract ... v
Table des matières ... vii
Liste des tableaux ... xi
Liste des figures ... xii
Liste des encadrés ... xiii
Remerciements ... xv Avant-propos ... xvi Chapitre 1 : Introduction ... 1 1.1 Mise en contexte ... 1 2.1 Problématique ... 4 3.1 Objectifs de recherche ... 10 4.1 Structure de la thèse ... 11
Chapitre 2 : L’efficience technique : Fondements théoriques ... 13
2.1 Introduction ... 13
2.2 L’efficience technique : de l’article fondateur de Farrell (1957) aux derniers développements de l’approche non paramétrique par enveloppement des données ... 14
2.3 Les approches d’estimation de la frontière d’efficience ... 17
2.3.1 Frontière déterministe et non paramétrique ... 17
2.3.2 Frontière déterministe et paramétrique ... 22
2.3.3 Frontière stochastique ... 23
2.3.4 Identification des facteurs d’inefficience ... 26
2.4 Sommaire ... 28
Chapitre 3 : L’efficience de la recherche académique : Une revue systématique de la littérature (1990-2012) ... 31
3.1 La pertinence et utilité de la méthode des revues systématiques de la littérature 31 3.2 Les questions de recherche ... 33
3.3 Les critères d’inclusion et d’exclusion ... 34
3.4 Stratégie de localisation des écrits ... 35
3.5 Sélection des écrits et extraction des données ... 40
3.6 Résultats de la revue systématique ... 45
3.6.1 Résultats descriptifs : Évolution de la littérature ... 45
3.6.2 Définitions de l’efficience de la recherche ... 46
3.6.3 Tendances générales de la littérature ... 49
3.7 Spécification des intrants et extrants ... 66
3.7.1 Typologie des extrants issue de la revue systématique ... 67
3.7.1.1 Les activités de recherche ... 67
3.7.1.2 Les activités d’enseignement ... 70
3.7.1.3 Les activités entrepreneuriales ... 71
viii
3.7.2.1 Le capital humain ... 74
3.7.2.2 Le capital physique ... 75
3.7.2.3 Les fonds de recherche ... 76
3.7.2.4 Budget de fonctionnement ... 77
3.7.2.5 Le stock cumulatif des connaissances ... 79
3.7.2.6 Facteurs d’agglomération ... 81
3.8 Les déterminants de la productivité académique ... 82
3.8.1 Capital social ... 83
3.8.2 Expérience et la composition du personnel ... 84
3.8.3 Taille de l’institution ... 86
3.8.4 Autres facteurs institutionnels ... 88
3.8.5 Effets de genre ... 90
3.8.6 Champs de recherche ... 91
3.8.7 Structure de financement ... 93
3.8.8 Protection de la propriété intellectuelle ... 94
3.9 Étude des effets dominants des déterminants de l’efficience ... 97
3.10 Les approches théoriques utilisées dans les articles considérés dans la revue systématique ... 102
3.11 Conclusion, constats dégagés de la revue systématique et contributions potentielles ... 112
3.11.1 Le processus d’appréciation de l’efficience académique ... 112
3.11.2 Les intrants, les extrants et les déterminants de l’efficience académique ... 114
3.11.3 La popularité de l’approche non paramétrique par enveloppement des données ... 115
3.11.4 L’absence du chercheur individuel en tant qu’unité d’analyse ... 116
3.11.5 Un panier d’extrants diversifié du chercheur individuel ... 116
3.11.6 Une variabilité inter et intradiscipline ... 118
3.11.7 Proposition d’un cadre conceptuel intégrateur de l’efficience de la recherche en matière de publication ... 119
3.12 Contributions potentielles à l’avancement des connaissances ... 121
3.12.1 Contributions théoriques ... 121
3.12.2 Contributions empiriques ... 123
3.12.3 Contributions pratiques ... 125
3.13 Analyse par méta-régression de certains résultats issus de la revue systématique ... 126
3.13.1 Définition des variables explicatives des variations entre les scores d’efficience ... 128
3.13.2 Spécification du modèle de la méta-régression ... 132
3.13.3 Résultats des estimations de la méta-régression ... 137
Chapitre 4 : Article # 2 de la thèse: Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) with publications in the area of academic efficiency studies: What are the historical roots of this research topic? ... 140
4.1 Avant-propos relatif à l’article # 2 ... 140
4.2 Résumé/Abstract ... 143
ix
4.4 Dataset ... 147
4.5 Results ... 147
4.5.1 First peak: Founding article of Farrell (1957) ... 150
4.5.2 The second peak: The emergence of a new promising approach: the Data Envelopment Analysis ... 151
4.5.3 Third peak (1988): Research-Teaching Multi-output model and integration of quality indicators ... 151
4.5.4 Fourth peak: DEA and Research Assessment Exercise (RAE) ... 153
4.5.5 Fifth peak 1997: Introduction of weight restrictions in DEA ... 156
4.5.6 Recent developments in the area of academic efficiency studies ... 158
4.6 Discussion ... 159
4.7 References ... 161
Chapitre 5 : Volet empirique de la thèse ... 168
5.1 Avant-propos relatif à l’article # 3 ... 168
5.2 Données et portrait de l’échantillon ... 169
5.2.1 Instrument de mesure ... 169
5.2.2 Population à l’étude, administration du questionnaire et taux de réponse .. 170
5.2.3 Portrait des professeurs dans les écoles de gestion au Canada ... 173
5.2.3.1 Distribution des répondants selon les disciplines ... 173
5.2.3.2 Les contributions et les citations des répondants selon la discipline ... 174
5.2.3.3 Les contributions et les citations des répondants selon le rang académique ... 177
5.2.3.4 Sommaire du portrait ... 177
5.3 Article # 3: Assessing the Academic Research Efficiency of Researchers in Canadian Business Schools: Evidence from Parametric and Non-parametric Methods ... 182
5.3.1 Résumé/Abstract ... 182
5.3.2 Introduction ... 184
5.3.3 Literature background ... 188
5.3.3.1 Choice of Efficiency Measurement Approach ... 191
5.3.3.2 Outputs and inputs measures ... 193
5.3.3.2.1 Output measure ... 193
5.3.3.2.2 Input measures ... 194
5.3.3.3 Determinants of the level of inefficiency ... 196
5.3.3.3.1 Scholar’s social capital ... 196
5.3.3.3.2 Seniority ... 197
5.3.3.3.3 Size effects ... 198
5.3.3.3.4 HEI prestige and reputation ... 199
5.3.3.3.5 Funding sources ... 201
5.3.3.3.6 Research Fields ... 202
5.3.4 Analytical approach ... 206
5.3.4.1 Distance frontier ... 206
5.3.4.2 Two-stage bootstrap DEA analysis ... 209
5.3.5 Data and Results ... 211
x
5.3.5.2 Stochastic frontier approach results... 214
5.3.5.3 Two-stage bootstrap DEA results ... 224
5.3.5.3.1 First step - DEA efficiency scores ... 224
5.3.5.3.2 Second step – technical inefficiency effects ... 227
5.3.5.4 Discussion of efficiency scores and determinants’ results ... 233
5.3.6 Concluding remarks and limitations ... 239
5.3.7 References ... 242
Chapitre 6 : Conclusions et contributions de la thèse dans son ensemble ... 258
6.1 Conclusions liées au développement d'un cadre conceptuel intégrateur des mesures et des déterminants de l’efficience de la recherche académique (Article # 1) ... 259
6.2 Conclusions liées à la réalisation du Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) pour suivre l’évolution du concept de l’efficience académique (Article # 2) ... 266
6.3 Conclusions liées au volet empirique de la thèse (Article # 3) ... 269
Bibliographie : Liste complète des références de la revue systématique ... 274
Autres références bibliographiques ... 281
Annexes ... 305
Annexe 1 : Article # 1 « Measurement and determinants of academic research efficiency: A systematic review of the evidence » (publié dans la revue Scientometrics) ... 305
Annexe 2 : Classification of outputs used in the 102 selected article ... 365
Annexe 3 : Classification of inputs used in the 102 selected article ... 367
Annexe 4 : Classification of determinants of academic research efficiency and their definitions ... 369
Annexe 5 : Vote counting of the the studies included in the review ... 372
Annexe 6 : Qualité des revues utilisées dans la revue systématique ... 388
xi
Liste des tableaux
Tableau 1 : Résultats de la recherche électronique ... 39
Tableau 2 : Sélection des écrits par type de recherche documentaire ... 42
Tableau 3 : Les principales définitions de l’efficience ... 48
Tableau 4 : Principaux résultats de « vote counting » ... 102
Tableau 5 : Principales lunettes théoriques adoptées par les écrits ... 103
Tableau 6 : Vérification de l’indépendance des erreurs ... 134
Tableau 7 : Diagnostic de la multicollinéarité entre les variables explicatives ... 136
Tableau 8 : Estimation du modèle de méta-régression établissant les facteurs qui influencent la variation des scores moyens d’efficience ... 139
Tableau 9 : Les résultats de l'administration de l'enquête... 172
Tableau 10 : Distribution des répondants selon la discipline ... 174
Tableau 11 : Distribution des contributions et des citations des professeurs et comparaisons des moyennes selon les disciplines (données compilées à partir de Google Scholar) ... 179
Tableau 12 : Distribution des contributions et des citations des professeurs et comparaison des moyennes selon les disciplines (données compilées à partir de Thomson ISI web of science) ... 180
Tableau 13 : Distribution des répondants selon la discipline ... 181
Tableau 14 : Moyennes des contributions et des citations des répondants selon le rang académique (données compilés à partir de Thomson ISI Web of science et de Google Scholar) : Test de Duncan a ... 181
xii
Liste des figures
Figure 1 : Illustration de la mesure de l'efficience technique : cas de deux intrants... 16
Figure 2 : La frontière stochastique de production ... 25
Figure 3 : Processus de la revue systématique de littérature ... 32
Figure 4 : Diagramme de la sélection des écrits ... 41
Figure 5 : Grille MS Excel d'analyse des données... 44
Figure 6 : Tendance des publications ... 50
Figure 7 : Distribution des articles selon la perspective «pays» ... 52
Figure 8 : Distribution des articles par pays à l'étude ... 52
Figure 9 : Distribution des articles selon les disciplines étudiées... 55
Figure 10 : Distribution des articles par perspective de discipline ... 55
Figure 11 : Répartition des documents inclus dans la revue systématique par unité d'analyse ... 57
Figure 12 : Distribution des articles selon la méthode d'estimation ... 60
Figure 13 : Distribution des articles par modèle de rendement d'échelle ... 60
Figure 14 : Distribution des articles par perspective d'optimisation ... 62
Figure 15 : Distribution des articles par procédure d'explication des écarts d'efficience ... 64
Figure 16 : Distribution des articles par nombre d'extrants produits ... 65
Figure 17 : Synthèse des déterminants relatifs à l’efficience ... 96
Figure 18 : Processus d'évaluation de l'efficience des unités de production ... 114
Figure 19 : Cadre conceptuel ... 120
Figure 20 : Distribution des résidus standardisés et des valeurs prédites standardisées ... 134
xiii
Liste des encadrés
Encadré 1 : Critères d'inclusion et d'exclusion ... 34 Encadré 2 : Chaîne de recherche documentaire ... 38
xiv À la mémoire de mon père Abdelhamid Rhaiem. Paix à ton âme !
xv
Remerciements
À mon directeur de thèse, Professeur Nabil Amara pour votre disponibilité constante, votre rigueur scientifique indéniable, votre support et vos précieux conseils qui m'ont permis de travailler dans les meilleures conditions. Je tiens également à vous exprimer toute ma reconnaissance de m’avoir ouvert la voie vers les études doctorales et de m’avoir confié des responsabilités qui m’ont amenée à me dépasser. Merci, d’avoir pris un risque, le risque de participer à cette aventure, puisse ce modeste travail refléter une partie de tout l'enseignement et les compétences que j'ai pu acquérir en vous côtoyant.
Au Professeur Norrin Halilem, pour le regard critique, juste et avisé que vous avez porté sur ce travail, pour vos conseils toujours pertinents. Veuillez accepter mes plus sincères remerciements pour votre présence dans ce jury et soyez assuré, Professeur, de tout mon respect et de ma profonde gratitude.
À ma famille, ma mère Asma, mon père Abdelhamid, mon frère et ma petite sœur Azza, qui ont toujours cru en moi. Merci, de m’avoir légué le goût du travail bien fait, de m’avoir inculqué la persévérance et la culture de l’effort. Merci pour tous les sacrifices que vous avez consentis pour que je puisse bénéficier d’une bonne éducation et développer des habiletés diverses, lesquelles m’accompagnent quotidiennement encore aujourd’hui. Je vous dédie ce travail en vous disant que cette thèse représente l’aboutissement du soutien et encouragements que vous m’avez prodigués tout au long de mes études.
La poursuite de mon cheminement doctoral n’aurait également pas été possible sans les bourses d’excellences que m’ont accordés le Conseil de Recherche en Sciences Humaines (CRSH) du Canada, le Fonds de Recherche du Québec - Société et culture (FRQSC), le département de management et la faculté des sciences de l’administration de l’Université Laval. Ces bourses m’ont grandement aidé à progresser sereinement dans mes études de doctorat.
xvi
Avant-propos
Cette thèse préconise un format qui s’apparente plus à une thèse par articles qu’à une thèse classique. Ses chapitres sont orchestrés autour d’un concept principal, en l’occurrence l’efficience technique d’une unité de production, et autour d’un fil conducteur guidé par la poursuite de l’objectif général de recherche. La quête de cet objectif s’est concrétisée par la production de trois articles. Après un premier chapitre introductif général consacré à mettre en contexte la recherche, motiver la problématique à laquelle elle s’attaque, et énoncer les objectifs de recherche qui y seront poursuivis, le deuxième chapitre introduit le concept central de la thèse, soit le concept d’efficience technique, recense les principales approches et méthodes utilisées dans la littérature pour le mesurer, et converge vers le champ particulier de l’étude de l’efficience de la recherche académique. Par la suite, les chapitres 3, 4 et 5 correspondent aux trois articles produits dans le cadre de la thèse. Plus spécifiquement, le troisième chapitre rend compte des résultats d’une revue systématique de la littérature et d’une analyse du type « vote counting » sur le concept de l’efficience de la recherche académique et de ses déterminants. Entre autres, cette revue systématique de la littérature a permis d’édifier un cadre conceptuel intégrateur des intrants, des extrants et des déterminants de l’efficience de la recherche académique. Ce chapitre, initialement écrit en français, a permis de publier, en anglais, le premier article de la thèse dans la revue arbitrée Scientometrics (https://link.springer.com/journal/11192). La référence complète de cet article est :
Rhaiem, M. 2017. « Measurement and determinants of academic research efficiency: A systematic review of the evidence ». Scientometrics, 110(2), 581-615.
Le quatrième chapitre, rédigé en anglais, correspond au deuxième article de la thèse. Il y est question de l’application de la méthode du Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) pour étudier en profondeur le concept de l’efficience de la recherche académique en identifiant ses racines historiques ainsi que les principales contributions qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies. Ce deuxième article a été écrit en
xvii collaboration avec Lutz Bornmann. Il a été accepté et publié dans la revue arbitrée Applied Economics (http://www.tandfonline.com/loi/raec20). La référence complète de cet article est :
Rhaiem, M., & Bornmann, L. 2018. « Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) with publications in the area of academic efficiency studies: what are the historical roots of this research topic? ». Applied Economics, 50(13), 1442-1453.
Ces deux premiers articles de la thèse ont permis d’atteindre la première partie de l’objectif général de recherche : « dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies ».
Le cinquième chapitre et troisième article de la thèse, rédigé en anglais, correspond à son volet empirique. Plus spécifiquement, il y est question des estimations des frontières paramétriques et non-paramétriques de l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et des déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre les chercheurs affiliés à ces Écoles.
Ce troisième article, écrit en collaboration avec mon directeur de recherche, Nabil Amara, est en première ronde de révision dans la revue arbitrée Research Policy (https://www.journals.elsevier.com/research-policy/). La référence complète de cet article est :
Rhaiem, M., & Amara, N. 2018. « Assessing the Academic Research Efficiency of Researchers in Canadian Business Schools: Evidence from Parametric and Nonparametric Methods », en évaluation à Research Policy.
Les résultats du troisième article ont permis de satisfaire à la deuxième partie de l’objectif général de recherche : « évaluer l’efficience en matière de publications et de citations des
xviii chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et identifier les déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre eux ».
Finalement, le sixième chapitre sert de conclusion générale à l'ensemble de la thèse. Il s'agit notamment d'un retour sur les principaux résultats, implications et limites des trois articles produits dans le cadre de cette thèse.
Affiliation des co-auteurs :
Dr. Lutz Bornmann est un sociologue de la science affilié à la Division des études scientifiques et d'innovation au siège administratif du Max Planck Society à Munich (Allemagne). Ses intérêts de recherche concernent, entre autres, l’évaluation de la recherche, la bibliométrie et l’altmetrics. Il fait partie des comités de rédaction de Journal of Informetrics (Elsevier), PLOS ONE, Scientometrics (Springer), et Journal of the American Society for Information Science and Technology (Wiley). Depuis 2004, il a publié plus de 260 articles. Ses plus importantes publications sont parues dans Scientometrics, Journal of Informetrics, Plos One, Applied Economics, Research Evaluation, Higher Education.
Nabil Amara, PhD., est professeur titulaire au département de management à la faculté des sciences de l’administration de l’Université Laval. Ses principaux champs de recherche sont l’innovation et le transfert de connaissance dans les organisations, et la mesure de la productivité et de l’efficience des organisations. Dr Amara a une longue expérience en recherche appliquée notamment dans l’analyse des enquêtes portant sur le transfert et l’utilisation des connaissances, l’innovation dans les entreprises manufacturières et de services, et les stratégies de protection de la propriété intellectuelle. Ses plus importantes publications sont parues dans Research Policy, Science Communication, Scientometrics, Public Administration Review, Technovation, Technological Forecasting and Social Change, Journal of business Research.
1
Chapitre 1 : Introduction
1.1 Mise en contexte
Au sein de la société du savoir, la production des connaissances revêt une grande importance pour les gouvernements, les universités et les chercheurs.
Pour les gouvernements en général et ceux des pays développés en particulier, des investissements colossaux sont consentis chaque année à la recherche et développement (R&D). Par ces investissements, les gouvernements visent à améliorer leur capacité compétitive nationale dans un contexte mondial caractérisé par des marchés très concurrentiels, et où la connaissance est reconnue comme une ressource stratégique et une source d’avantage comparatif (Wenger, 1998; Larédo et Mustar, 2004; Schulze-Cleven et Olson, 2017). Cependant, depuis déjà quelques années, les gouvernements vivent des situations financières critiques. Vu l’état des finances publiques, ils imposent de plus en plus de rigueur budgétaire qui n’épargnent pas le secteur de l’enseignement supérieur et les budgets des organismes qui subventionnent la recherche.
Les décideurs politiques sont plus préoccupés par les enjeux touchant le bon contrôle et la saine gestion des budgets dédiés à la recherche, ainsi que par la reddition de comptes à leur sujet. Dans cet ordre d’idées, Bolli et Somogyi (2011: 136) mentionnent : « Due to budgetary pressure and the perception of universities and public research institutions as a central piece of the national innovation system, political pressure to use university funding productively has increased in recent years ».
Cette volonté s’illustre par un plus grand effort d’évaluation, par exemple, le Royaume-Uni a instauré, depuis les années 1980, un système d’allocation des fonds de recherche par établissement et par champ disciplinaire, en fonction de l’ampleur et de la qualité des travaux
2 de recherche réalisés. Ce système a été le fruit des contraintes budgétaires qui sévissaient durant cette période et de la volonté des décideurs politiques de soumettre le secteur de la recherche universitaire aux impératifs de transparence et d’imputabilité en vigueur dans les autres secteurs socio-économiques. Ces « Research Assessment Exercises » (RAE) se sont multipliés à intervalles réguliers dans les universités du Royaume-Uni (1992, 1996, 2001, 2008, 2014). Pour chaque RAE, les départements universitaires présentaient des rapports sur leurs activités de recherche pendant une période donnée. Ces rapports sont ensuite évalués par des panels d’experts. Ces panels ont pour mission l’évaluation des rapports présentés par les départements et la formulation de recommandations sur la base des indicateurs quantitatifs de rendement de la recherche, notamment les indicateurs bibliométriques et les notes attribuées par les organismes de financement de la recherche aux demandes de subventions présentées par ces départements. Les résultats de ces exercices d’évaluation sont par la suite pris en compte pour déterminer le montant des subventions octroyées aux établissements (Moore et al., 2002; Keep et Mayhew, 1999; Harley, 2002). Des systèmes similaires ont été instaurés dans plusieurs autres pays. Par exemple, en Italie et en Espagne, différents indicateurs de la production scientifique (publications dans les revues savantes, brevets enregistrés, doctorats complétés, subventions et contrats de recherche obtenus, etc.) sont utilisés par les pourvoyeurs des fonds de recherche comme instrument de mesure du volume de la production scientifique des universités et de la qualité de cette production (Martín, 2006; Agasisti et al., 2008).
Pour les universités, les impératifs de performance et de productivité en matière de recherche n’ont jamais été autant d’actualité. Plusieurs facteurs motivent cette nouvelle tendance. Premièrement, le contexte de raréfaction des ressources budgétaires gouvernementales évoqué précédemment, et l’adoption dans plusieurs pays de systèmes de financement de la recherche axée sur la productivité, ont conduit à une appréhension différente des rôles et des missions des institutions de recherche (Khazragui et Hudson, 2015; Bornmann, 2017). Ces dernières doivent désormais accepter une plus grande rationalité économique dans leur gestion (Morgan, 2014; Ekman et al., 2018). Le financement selon des critères liés à la performance contraint les universités à atteindre certains résultats préalablement définis afin
3 d'avoir droit à leurs subventions ou, du moins, ne pas être pénalisées (Geuna, 1998, 1999, 2001; Garcia et Sanz-Menéndez, 2005; Horta, 2008). Deuxièmement, la concurrence en matière de recherche est devenue mondiale. En effet, plusieurs chercheurs soutiennent qu’il existe actuellement un marché mondial de la recherche, dominé par quelques grands pôles universitaires qui s’accaparent la part du lion en termes de subventions gouvernementales, de contrats de recherche, de diplômes les plus réputés et les plus prisés sur le marché de travail, etc. (Neave, 2000; Teixeira et al., 2004; Vaira, 2004). Troisièmement, la prolifération des outils uniformisés de mesure de l’excellence scientifique, qui se proclament des outils de comparabilité de l’excellence scientifique entre les chercheurs et les universités, a créé une hiérarchie des universités et une compétition entre elles pour grimper dans cette hiérarchie (Dill, 2005; Lukman et al., 2010; Von Tunzelmann et Mbula, 2003; Adler et Harzing, 2009). On peut mentionner, à ce chapitre, les bases de données bibliométriques telles que le «Science Citation Index» de « Thomson ISI Web of Science », qui compilent des indicateurs quantitatifs relatifs aux contributions scientifiques des chercheurs, ou encore les classements internationaux des universités, tels que The Academic Ranking of World Universities (ARWU)1, The Times Higher Education World University Ranking (THE)2, et The Maclean’s Universities Ranking3. Finalement, l’internationalisation des universités et la
compétition féroce qu’elles se livrent pour recruter les meilleurs étudiants internationaux sont très tributaires de leur réputation en matière d’enseignement et de recherche (Mazzarol et Soutar, 2002; Van Bouwel et Veugelers, 2009; Kahanec et Kralikova, 2011; Van Bouwel et Veugelers, 2013).
Pour les chercheurs, la performance et la productivité en recherche sont des éléments cruciaux dans la réussite de leur trajectoire de carrière. En effet, les publications des chercheurs, en particulier celles évaluées par des pairs, et les citations qui en découlent sont reconnues pour refléter leur méritocratie scientifique, autrement dit, les meilleurs
1 Disponible sur : http://www.arwu.org/ (Consulté le 28 octobre 2017).
2 Disponible sur : http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/ (Consulté le 28 octobre 2017).
3 Disponible sur : http://oncampus.macleans.ca/education/2012/11/01/2013-university-rankings/ (Consulté le 28 octobre 2017).
4 scientifiques connaissent effectivement les carrières les plus réussies (Schultz et al., 1989; Cargile et Bublitz, 1986; Hasselback et Reinstein, 1995). Dans cet ordre d’idées, Larivière et al. (2010 : 45) mentionnent que : « In trying to identify the “best” universities or the “best” researchers, use is often made of “top” publications, grantees or citations ». Ces carrières réussies peuvent se manifester de plusieurs façons telles que des promotions plus rapides, des charges d’enseignement allégées, des primes pour publications dans le cadre de politiques de valorisation de la recherche, des primes de rétention, des subventions de recherche, des revenus de consultation, etc. (King, 1987; Hilmer et Hilmer, 2005; Leahey et Cain, 2013; Abramo et al., 2014; Hicks et al., 2015).
Comme on le voit donc, il s’avère pertinent de questionner l’allocation et la gestion des ressources dans le domaine de la recherche universitaire. La présente étude s’attaque à cette problématique dans le cadre spécifique de la recherche dans les Facultés et Écoles de gestion au Canada.
2.1 Problématique
À l’instar de tous les pays industrialisés, la recherche-développement (R&D) réalisée dans les universités revêt une grande importance au Canada (Leung et Isaacs, 2008). Cette R&D est soutenue par des programmes de tous les ordres de gouvernement, par le secteur privé, par des organismes privés sans but lucratif et par des établissements étrangers. Selon Gault (2010 : 4) :
« Au Canada, les dépenses de recherche-développement dans le domaine de l’enseignement supérieur (DIRDES), de l’ordre de 10 milliards de dollars, représentent le tiers des dépenses intérieures brutes en recherche-développement (DIRD); le Canada se classe ainsi parmi les premiers pays de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) pour ce qui est du ratio DIRDES/PIB ».
Ces investissements, qui n’ont pas été touchés de manière significative dans le budget fédéral du 21 mars 2013, ont subi par contre des coupures sérieuses dans les budgets provinciaux.
5 Par exemple, au Québec, le gouvernement a imposé des coupures de 250 millions de dollars au financement des universités, dont la moitié en 2012-2013, et le reste devant s’étaler sur sept ans (Charbonneau et Tamburri, 2013). En Colombie-Britannique, le budget déposé par le gouvernement en février dernier prévoit des coupures de 46 millions de dollars sur trois ans des dépenses consacrées à l’éducation postsecondaire. Cela a amené l’Université de Victoria à demander à tous ses départements une réduction de 4 % de leur budget dès le 1er avril 2013. L’Université de l’Alberta, qui anticipe un déficit de 67 millions de dollars, a réduit de 1,5 % les dépenses de l’ensemble des départements et des facultés, en plus d’imposer des nouvelles restrictions en matière de déplacements de son personnel à la suite du budget provincial déposé en mars 2013 (Charbonneau et Tamburri, 2013).
Donc, au même titre que les autres pays industrialisés, le Canada n’échappe pas à ce contexte d’austérité économique qui n’épargne pas le secteur de l’enseignement supérieur et favorise une certaine hiérarchisation en termes de ressources disponibles, et ultimement en termes de qualité des universités canadiennes.
Dans leur étude sur les systèmes mondiaux de financement de la recherche universitaire, Geuna et Martin (2003) ont constaté que certains pays comme le Royaume-Uni, Hong-Kong, l’Australie et la Pologne utilisent une formule de transfert de fonds aux universités fondée sur les résultats, alors que d’autres comme l’Allemagne, les Pays-Bas, l’Italie, la Suède et la Norvège modulent les subventions accordées en fonction de la taille de l’établissement (volume d’enseignement ou effectif étudiant). Pour leur part, la Finlande et le Danemark optent avant tout pour le volume d’enseignement pour allouer les crédits de recherche, mais ils utilisent également des indicateurs de performance pour une partie de ce financement.
Au Canada, les universités bénéficient d’une certaine autonomie dans la gestion de leurs finances vis-à-vis des pouvoirs politiques ou des donateurs privés qui n’a pas son équivalent dans les autres pays. Pour la grande partie de l’enveloppe budgétaire accordée par les gouvernements aux universités, la formule de financement, encore en vigueur, est basée, en grande partie, sur des critères non liés à la performance. Il existe bel et bien une partie de
6 l'enveloppe qui est liée à l'atteinte d'objectifs tels que l'équilibre budgétaire, mais le reste est versé selon des critères non liés à la performance, notamment le nombre d'étudiants inscrits, les programmes offerts, la superficie des bâtiments occupés, etc. Certains critères tout à fait qualitatifs sont également utilisés comme le fait d'être une université en région périphérique, ou encore les problèmes particuliers qui sévissent dans une université, etc. (McMillan et Chan, 2006; Jones et Oleksiyenko, 2011).
Pour certains auteurs (Vaira, 2006; Horta et al., 2008; Enders et al. 2013), cette autonomie dont jouissent les universités pourrait être une source d’inefficience dans l’allocation et l’utilisation des fonds reçus si elle ne s’accompagne pas de règles de gouvernance appropriées et de la présence d’une concurrence entre les universités pour les fonds publics disponibles. Cette concurrence devrait mener inévitablement à l’évaluation de la performance des universités, surtout que des études montrent que pour certaines d’entre elles, un fossé existerait entre la production observée et la production potentielle (Garrett-Jones et Aylward, 2000; Geuna et Martin, 2003; Garcia et al., 2005).
Il se dégage donc que dans le contexte actuel où opèrent les universités canadiennes, il serait difficile d’éviter toute forme de classification ou d’utilisation d’indicateurs de performance pour juger de la qualité d’une université (Guarino et al., 2005; Merisotis et sadlok, 2005; Marginson, 2006; Deem et al., 2008; Finkelstein et al., 2013). Il serait également difficile d’éviter que ces indicateurs génèrent un environnement de concurrence entre elles et consacre le fait que les plus performantes deviennent des porte-étendards de la qualité. À ce chapitre, Marginson et van de Wende (2007 : 307) mentionnent que : «“World University Rankings”, 2005), especially the global ranking of research performance, Higher Education itself has entered an area of global competition between nation and between individual HEIs as global actors in their own rights. Increasingly, national higher education systems and HEIs are judged by where they stand in global terms ».
Cette réalité est vécue avec plus d’acuité dans certaines Écoles ou Facultés au sein même des universités. Par exemple, dans les Écoles de gestion, la reconnaissance de la qualité passe,
7 entre autres, par l’obtention d’agréments de différentes agences d’accréditation, dont les plus prisés sont ceux délivrés par l'Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB), l’European Quality Improvement System (EQUIS), et l'association of MBAs
(AMBA). Ces agréments assurent la reconnaissance internationale des connaissances et des
compétences acquises (Roller et al., 2003; Zammuto, 2008).
Chaque agence d’accréditation utilise sa propre grille d'évaluation ainsi que ses propres critères, mais de manière générale, ces critères servent à évaluer le contenu des programmes, le niveau du corps professoral et sa productivité en recherche, le degré d'insertion professionnelle, l'aspect international des programmes, etc. Selon Julian et Ofori-Dankwa (2005 : 228), « Accreditation involves a school of business changing its strategic control system from an ad hoc one based on culture control to a more formalized one based on bureaucratic control ».
Ces systèmes d’accréditation ont progressivement imposé des standards de qualité que chaque École s’efforce d’accroître ou de maintenir (Julian et Ofori-Dankwa, 2005). Ces standards sont régulièrement revus à la hausse, vu la prolifération des demandes d’accréditation en provenance des écoles de gestion partout dans le monde, et les pressions de certains gouvernements, notamment le gouvernement fédéral des États-Unis, pour rehausser la qualité des institutions du savoir. Les agences d’accréditation, et à leur tête l’AACSB, ont revu leurs standards et leurs processus d’évaluation pour mettre plus l’accent sur la qualité de la production scientifique et ont adopté des normes supplémentaires pour les programmes de cycles supérieurs (Dill, 2000; Finch et al., 2016).
La productivité des chercheurs et la qualité de leur recherche sont donc des facteurs déterminants pour l’obtention des agréments des agences d’accréditation. Ceci a amené plusieurs écoles de gestion à élaborer des politiques de valorisation de la recherche et des critères pour discriminer entre les niveaux de performance de leurs chercheurs.
8 La mesure de cette performance est encore largement dominée par l’évaluation bibliométrique qui réfère à l’ensemble des procédures qui permettent d’évaluer la production scientifique d’un chercheur (ou d’un ensemble de chercheurs) à partir du nombre de ses publications, du prestige des revues dans lesquelles elles ont été publiés, et des citations auxquelles elles ont donné lieu. Les divers indicateurs métriques du chercheur sont compilés à partir de bases de données bibliométriques couvrant l’essentiel de la littérature scientifique dans la plupart des disciplines (ISI Web of Knowledge, Google Scholar, etc.) (Amara et Landry, 2013).
Ces indicateurs sont couramment utilisés par les administrateurs et par les pairs dans l’évaluation individuelle des chercheurs pour les promotions, les distinctions, les contrats et les subventions de recherche, et pour suivre les réseaux de collaboration entre les chercheurs par la compilation des publications conjointes (Katz et Martin, 1997; Ravallion et Wagstaff, 2011; Corey Miller et al., 2013; Abramo et al., 2013; Sooryamoorthy, 2014; Bornmann, 2014). Cependant, ces indicateurs n’ont pas de valeur intrinsèque. Ils doivent être contextualisés par rapport à la discipline du chercheur, le stade qu’il a atteint dans sa carrière, les fonds de recherche auxquels il a accès, l’intensité de ses interactions avec des partenaires à l’extérieur de la communauté scientifique, etc. (Altbach, 2006; Stella et Woodhouse, 2006). Ces données ne sont pas disponibles dans les bases de données bibliométriques et ne pourraient être obtenues qu’en s’adressant directement au chercheur (Académie des sciences, 2011). En outre, la bibliométrie ne mesure pas la productivité ou la qualité d’un chercheur, mais seulement ses contributions et ses citations, sans chercher à identifier les raisons qui l’ont amené à publier ou à être cité. (Seglen, 1997; Hicks, 1999; Adam, 2002; Hopkins et al., 2002; Moed, 2002; Van Raan, 2005; Weingart, 2005).
Face à ces limites, plusieurs auteurs se sont tournés vers d’autres approches d’évaluation de la performance des chercheurs, dont celle que nous adoptons dans la présente recherche, à savoir le calcul des coefficients d’efficience des chercheurs à partir de l’estimation d’une frontière d’efficience (Johnes et Johnes, 1995; Korhonen et al., 2001; Cherchye et Abeele, 2005; Bougnol et Dulá, 2006). En recourant à cette approche, nous prenons en considération
9 des indicateurs bibliométriques, notamment le nombre de publications du chercheur et le nombre de ses citations mais, en plus, nous nous adressons directement au chercheur pour collecter d’autres informations qui permettent de contextualiser et d’expliquer sa performance, tel que son avancement dans la carrière, ses réseaux de recherche, la notoriété et le prestige de son université d’affiliation, etc.
Cette approche offre également un autre avantage majeur qui consiste à évaluer la performance d’un chercheur de manière relative et non absolue, c’est-à-dire en référence à un groupe de chercheurs qui détiennent un panier d’intrants comparable au sien, ou qui produisent les mêmes quantités d’extrants que lui avec les intrants qui leur sont disponibles. L’inefficience d’un chercheur se mesure donc en regard de son incapacité à performer autant que ses collègues qui se trouvent dans des conditions comparables à la sienne. La contextualisation et la prise en compte d’autres facteurs pour apprécier la performance des chercheurs ont été soulevées par plusieurs auteurs (Dundar, 1998; Mairesse et Turner, 2002; Harvey et al., 2002; Bonaccorsi et Daraio, 2005; Gonzalez-Brambila et Veloso, 2007; Heinze et al., 2009; Valadkhani, et Ville, 2009; Horta et Lacy, 2011).
Ce dernier point nous amène vers un autre constat relevé par plusieurs auteurs, soit la grande variabilité de la performance des chercheurs universitaires. En effet, depuis l’étude pionnière de Lotka (1926), une littérature abondante a montré qu'une minorité de scientifiques étaient responsables de la majorité des articles scientifiques publiés et des citations des pairs (Cox et Chung, 1991; Rousseau, 1992; Ioannidis, 2006; Evans, 2008; Larivière et al., 2009). Dans cet ordre d’idées, dans une étude récente, Amara et Landry (2012) ont montré que seulement 0,6 % des chercheurs dans les écoles de gestion au Canada ont plus de 50 contributions compilées dans la base de données ISI Web of Knowledge, et seulement 3,7 % ont plus de 100 contributions compilées dans la base de données Google Scholar. Cette étude a également montré qu’environ 43 % de ces chercheurs ont aucune citations dans ISI Web of Knowledge, et 17,5 % comptent 0 citations dans Google Scholar. Ces constats et ces évidences empiriques renforcent la pertinence d’une étude telle que la nôtre, qui cherche à
10 apprécier l’efficience en matière de publications des chercheurs dans les écoles de gestion au Canada, et d’expliquer les écarts d’efficience entre eux.
Comme on le voit donc, plusieurs raisons sont réunies pour motiver l’étude de l’efficience académique des chercheurs affiliés aux écoles de gestion au Canada. Il paraît aussi tout indiqué de chercher à identifier les catalyseurs et les inhibiteurs de cette efficience.
3.1 Objectifs de recherche
L’objectif principal de la présente recherche est, d’une part, de dresser un portrait détaillé de l’avancement des connaissances sur le concept de l’efficience de la recherche académique et d’identifier les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies et, d’autre part, d’évaluer l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et d’identifier les déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre eux.
De façon à atteindre cet objectif général, les objectifs spécifiques suivants seront poursuivis :
i. Édifier un cadre conceptuel intégrateur des intrants, des extrants et des déterminants de l’efficience de la recherche académique, basé sur l’approche de la revue systématique de la littérature;
ii. Identifier les racines historiques du concept de l’efficience de la recherche académique et rendre compte de son évolution au cours des deux dernières décennies à l’aide de la méthode du Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS);
iii. Spécifier et estimer des frontières d’efficience paramétriques et non-paramétriques en matière de publications et de citations des chercheurs dans les Écoles de gestion au Canada et calculer les niveaux d’efficience de ces chercheurs;
iv. Identifier les déterminants susceptibles d’expliquer les écarts d’efficience entre eux; v. Formuler des recommandations aux administrateurs des Écoles de gestion au Canada
et aux chercheurs affiliés à ces Écoles pour améliorer leur performance en matière de recherche. Ces recommandations seront basées sur l’identification des facteurs
11 explicatifs des écarts d’efficience entre les chercheurs. L’identification de ces facteurs permettra de mettre de l’avant, par les administrateurs, des interventions et des politiques pour stimuler davantage ceux qui influent de manière positive sur l’efficience des chercheurs et d’inhiber, ou du moins d’atténuer, les effets de ceux qui affectent négativement cette efficience. Pour les chercheurs, cette identification leur permettra de situer leur performance en matière de recherche par rapport à celle de leurs collègues et d’envisager des actions pour l’améliorer.
4.1 Structure de la thèse
Le reste de cette thèse est orchestré autour de cinq chapitres. Le chapitre II introduit le concept d’efficience technique, présente les principales approches d’estimation des frontières d’efficience et fait un survol des principaux facteurs explicatifs d’inefficience dans les unités de production. Le chapitre III présente les résultats d’une revue systématique de la littérature sur le concept de l’efficience de la recherche académique et de ses déterminants. Cette revue systématique de la littérature a permis d’édifier un cadre conceptuel intégrateur des intrants, des extrants et des déterminants de l’efficience de la recherche académique, et d’identifier plusieurs contributions potentielles à l’avancement des connaissances sur cette thématique de recherche, dont quelques-unes ont été exploitées dans la présente thèse. Ce chapitre a permis de publier le premier article de la thèse dans la revue arbitrée Scientometrics (Revue classée A dans la liste ABDC4). Cet article est joint à l’annexe 1 de la thèse. Le chapitre IV fait foi du deuxième article de la thèse. Il utilise la méthode du Reference Publication Year Spectroscopy (RPYS) pour étudier en profondeur le concept de l’efficience en identifiant ses racines historiques ainsi que les principaux jalons qui ont marqué son évolution au cours des deux dernières décennies. Ce deuxième article a été publié dans la revue arbitrée Applied Economics (Revue classée A dans la liste ABDC). Le chapitre V présente le troisième article de la thèse. Il correspond à son volet empirique. Plus spécifiquement, il y est question des
4 The Australian Business Deans Council Journal Quality List (2016): http://www.abdc.edu.au/pages/abdc-journal-quality-list-2013.htmlist
12 estimations des frontières paramétriques et non-paramétriques de l’efficience en matière de publications et de citations des chercheurs dans huit disciplines de recherche dans les Écoles de gestion au Canada. Qui plus est, les analyses économétriques conduites dans cet article utilisent trois sources de données : une enquête auprès de 807 professeurs-chercheurs affiliés à 35 Écoles de gestion au Canada, et deux sources de données secondaires, en l’occurrence la base de données du Social Sciences Citations Index (SSCI) of the Thomson ISI Web of Science, et la base de données de Google Scholar. En tout, 32 frontières d’efficience ont été estimées pour tenir compte des spécificités de huit disciplines en sciences de l’administration, et cela en recourant tant à une approche d’estimation de frontière paramétrique qu’à une approche non-paramétrique. Ce troisième article est soumis pour évaluation à la revue arbitrée Research Policy (revue de la liste Financial Times). Finalement, le chapitre VI de la thèse sert de conclusion générale à l'ensemble de la thèse. Il s'agit notamment d'un retour sur les principaux résultats, implications et limites des trois articles produits dans le cadre de cette thèse.
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Chapitre 2 : L’efficience technique : Fondements théoriques
2.1 Introduction
Le chercheur universitaire est soumis continuellement à l’évaluation, que ce soit pour être recruté, pour avancer dans sa carrière, pour obtenir des fonds de recherche auprès des organismes subventionnaires, ou pour attirer des étudiants pour collaborer à ses programmes de recherche. Son évaluation dépend de son succès à mener les différentes tâches qui lui incombent, en l’occurrence, la formation et l’enseignement, la recherche, le service à la communauté, et l’implication dans la gestion institutionnelle (Bowen et Schuster, 1986; Boyer, 1990; Krampen, 2008). Cependant, aujourd’hui, plus que jamais, la recherche, notamment la publication, prend de plus en plus d’importance dans le portefeuille d’activités du chercheur. Pour plusieurs auteurs, les contributions scientifiques d’un chercheur, surtout les publications dans les revues arbitrées, conditionnent grandement le succès de sa carrière (Cargile et al., 1986; Hasselback et al., 1995; Schultz et al., 1989). D’autres vont même jusqu’à suggérer que les extrants de recherche constituent la meilleure façon d’évaluer tant les chercheurs que leurs institutions d’affiliation (Hexter, 1969; Print et Hattie, 1997).
La littérature dédiée à l’appréciation de la performance en matière de recherche académique est dominée par la bibliométrie, un champ de recherche où des indicateurs de la productivité académique ont été développés, et ce, tant pour des revues scientifiques que pour des chercheurs individuels, tels que le nombre de publications, le nombre de citations, le facteur d’impact, et d’autres indicateurs de qualité de la production scientifique, notamment l’indice-h5 (Hirsch, 2005).
Quoique très répandu, le recours à la bibliométrie pour évaluer la performance individuelle des chercheurs ne fait pas l’unanimité et suscite plusieurs controverses, notamment en ce qui
5 Tel que défini par Hirsch (2005, p. 16569), «A scientist has index h of his or her Np papers have at least h citations each
14 a trait à l'imperfection des indicateurs, et au nombre très restreint de variables susceptibles d’expliquer les écarts de performance entre les chercheurs, puisque la méthode de collecte de données à la base de l’approche bibliométrique ne questionne pas directement les chercheurs.
Parallèlement à ce courant dominant dans la littérature sur l’évaluation de la performance des chercheurs universitaires, d’autres approches ont été développées dont celle de la mesure de l’efficience par estimation économétrique ou par programmation mathématique. Les fondements de cette approche, ses principaux concepts, et les méthodes de mesure et d’appréciation qu’elle sollicite, dans le domaine de la recherche universitaire, feront l’objet de ce premier chapitre. Plus spécifiquement, ce chapitre permettra de définir la notion d'efficience technique et de présenter les principales approches et méthodes utilisées dans la littérature pour la mesurer. Ainsi, la première section présente, de façon théorique, le concept de l'efficience technique, tandis que la deuxième section présente les approches d'estimation des fonctions frontières qui sont nécessaires pour estimer l’efficience technique, en l'occurrence, la frontière déterministe et non paramétrique, la frontière déterministe et paramétrique, ainsi que la frontière stochastique. La troisième section porte sur l’identification des facteurs explicatifs des écarts d’efficience entre les cas étudiés.
2.2 L’efficience technique : de l’article fondateur de Farrell (1957) aux derniers développements de l’approche non paramétrique par enveloppement des données
Une unité de production est dite efficiente si, pour produire une quantité donnée d'extrants, elle utilise les plus petites quantités possibles d'intrants. (Atkinson et Cornwell, 1994), ou si, à partir du panier d'intrants qu'elle détient, elle produit le maximum d'extrants possible. La mesure du degré d'efficience d'une unité de production permet donc d’apprécier si cette dernière peut accroître sa production, sans pour autant consommer plus de ressources, ou diminuer l'utilisation d'au moins un intrant tout en conservant le même niveau de production.
15 Farrell (1957), dans un article publié dans the Journal of the Royal Statistical Society, fut le premier à définir clairement le concept d'efficience économique et à distinguer ses deux composantes : l’efficience technique et l’efficience allocative.
Farrell (1957) a illustré ces deux concepts en considérant une fonction de production qui reflète les combinaisons optimales du capital et du travail pour produire un produit donné. La figure 1 correspond à l’isoquant SS' représentant les différentes combinaisons des intrants (capital et travail) qu'une unité de production parfaitement efficiente peut utiliser pour produire une unité d'extrant. Ainsi, le point Q représente une unité de production techniquement efficiente, utilisant les deux facteurs de production dans le même rapport que l’unité de production située au point P. Supposons que l’unité de production Q produise la même quantité d’extrant que P en utilisant seulement une fraction OQ/OP des facteurs de production. Le ratio OQ/OP est défini comme étant le niveau d'efficience technique de la firme située en P. Ainsi, ce ratio est de «1» pour une unité de production parfaitement efficace (située sur SS'), et diminue indéfiniment lorsque les quantités d'intrants pour un même niveau de production deviennent de plus en plus grandes.
Toutefois, pour qu'une unité de production soit économiquement efficiente, il est également nécessaire, en plus de l’efficience technique, qu'elle utilise les différents facteurs de production dans les bonnes proportions, étant donné leurs prix relatifs. À la Figure 1, la droite AA' indique une pente égale au ratio des prix des facteurs (courbe d'isocoût), c’est alors Q', et non pas Q, qui est le point optimal de production. En effet, et même si l'efficience technique est de 100 % en ces deux points, les coûts de production à Q' sont inférieurs à ceux au point Q. En fait, ces coûts ne représentent que la fraction OR/OQ de ceux au point Q. Le ratio OR/OQ est alors défini comme une mesure de l'efficacité de prix, ou efficacité allocative, au point Q. Ainsi, si l’unité de production située au point P change la proportion d'utilisation de ses intrants jusqu'à ce qu'elle soit égale à celle donnée au point Q', tout en gardant son niveau d’efficience technique constant, ses coûts seront modifiés par le facteur OR/OQ. Son niveau d’efficience allocative est donc donné par le ratio OR/OQ. Comparée à l’unité de production située en P, l’unité de production techniquement et allocativement efficiente (celle située en
16 Q') affiche des coûts qui sont une fraction OR/OP de ceux de cette première unité de production. Le ratio OR/OP, qui est le produit des deux ratios qui définissent respectivement l'efficience technique et l'efficience allocative, correspond au niveau d'efficience économique (totale) de l’unité de production située en P.
Dans le présent travail, il sera essentiellement question du concept d’efficience technique, qu’on désignera à l’occasion par « efficience ». Ce choix s’explique par deux éléments : premièrement, l’objectif que nous poursuivons dans notre recherche doctorale est d’évaluer comment les chercheurs universitaires allouent les ressources qui leur sont accessibles pour produire des contributions académiques, ce qui correspond, au sens de Farrel (1957), à l’efficience technique. Deuxièmement, la mesure de l’efficience allocative, et par conséquent économique, nécessite une connaissance exacte de la structure des prix des différents intrants engagés dans le processus de production. Dans plusieurs domaines d’activité, dont celui de la recherche académique qui constitue le champ d’application dans notre recherche doctorale, il est quasiment impossible d’avoir des données fiables sur les prix des intrants engagés dans le processus de production scientifique.
Figure 1 : Illustration de la mesure de l'efficience technique : cas de deux intrants
Source : Farrell, M.J., p. 254. A A' P O Q' R Q S S' Capital Travail
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2.3 Les approches d’estimation de la frontière d’efficience
L’étude de l’efficience technique nécessite l’estimation d’une fonction frontière d’efficience au regard de laquelle toutes les unités de production étudiées sont évaluées. Pour estimer cette frontière d’efficience, deux grandes familles d’approches sont généralement utilisées : les approches à frontières déterministes et les approches à frontières stochastiques. Les approches pour estimer les frontières déterministes sont également de deux types : paramétrique et non paramétrique. Les approches paramétriques attribuent une forme fonctionnelle particulière à la fonction de production, à la fonction de coût, ou à la fonction de profit. Aucune forme fonctionnelle n'est attribuée aux frontières par l'approche non paramétrique. Lorsqu’une forme fonctionnelle est attribuée à la frontière d’efficience, des méthodes économétriques sont utilisées pour l’estimer, alors que lorsqu’il n’y a pas une forme fonctionnelle attribuée a priori à la frontière, des méthodes de programmation mathématique connues sous le nom d’analyse par enveloppement des données (Data Envelopment Analysis) (DEA), sont sollicitées. Dans les paragraphes qui suivent, il sera question d’une présentation succincte de ces différentes approches à la base de l’estimation des frontières d’efficience des unités de production.
2.3.1 Frontière déterministe et non paramétrique
L’estimation d’une frontière d’efficience déterministe signifie que toutes les unités de production partagent un mode de production commun, que tout écart affiché par une unité de production par rapport à cette frontière correspond à de l’inefficience, et plus la distance entre une unité de production donnée et la frontière est grande, plus le niveau d’inefficience est grand, ou encore plus le niveaud’efficience est faible. Une frontière d’efficience est dite non paramétrique lorsqu’il n’y a pas une forme fonctionnelle (de production, de coût, de profit, etc.) explicite reliant les intrants à l’extrant, et possédant des propriétés économiques interprétables (productivité marginale, degré d’homogénéité de la fonction de production, coefficients d’élasticité de production des intrants par rapport à l’extrant, etc.).
18 Les approches déterministes et non paramétriques ont enregistré plusieurs avancées depuis les contributions majeures de Charnes et al. (1978) qui ont développé la méthode d’analyse par enveloppement des données (Data Envelopment Analysis), que nous désignerons dans tout ce travail par DEA. Cette méthode consiste à recourir à la programmation mathématique pour construire une frontière en fragments (piece-wise surface) à partir de l’ensemble des données des unités de production. L’efficience d’une unité de production donnée est calculée par rapport à cette frontière en fragments.
Plus spécifiquement, Charnes et al. (1978) définissent en ces termes la DEA: « a mathematical programming model applied to observed data [that] provides a new way of obtaining empirical estimates of extremal relationships such as the production functions and/or efficiency production possibility surfaces that are the cornerstones of modern economics » (cités par Ali et Seiford, 1993 : 120).
Le modèle initial proposé par Charnes et al. (1978) suppose des rendements constants à l’échelle (CRS model). Ce modèle postule que les extrants et les intrants forment un couple (extrant, intrant) que Charnes et al. (1978) qualifient d’extrant fictif et d’intrant fictif (virtual output and virtual input). Le ratio entre l’extrant fictif et l’intrant fictif pour une unité de production donnée constitue une mesure de son niveau d’efficience technique. La détermination de ce ratio peut être faite en solutionnant un problème de programmation mathématique qui maximise, pour chaque unité de production, le ratio extrant virtuel / intrant virtuel, sous la contrainte que ce ratio ne dépasse pas 1. Ce faisant, toutes les unités de production étudiées sont forcées à se localiser sur ou en dessous de la frontière d’efficience. Les détails mathématiques de ce modèle de programmation mathématique peuvent être consultés dans l’article de Charnes et al. (1978).
Cependant, et tel que mentionné par plusieurs auteurs dont Coelli et al. (1998), le postulat des rendements constants à l’échelle tient seulement lorsque toutes les unités de production opèrent de façon optimale, ce qui est rarement le cas dans des contextes caractérisés par la compétition imparfaite, l’asymétrie de l’information et la prévalence de plusieurs contraintes,
