Utilisation d'une expérience naturelle pour estimer l'impact différentiel du crédit d'impôt provincial pour la R-D sur les dépenses en R-D des entreprises de la Colombie-Britannique

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© Sa Majesté la Reine du Chef du Canada,
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ISBN 978-0-660-21345-3

N.B. Dans cette publication, la forme masculine désigne tant les femmes que les hommes.

Also available in English under the title Estimating the Incremental Impacts of a Provincial R&D Tax Credit on Business R&D Expenditures Using a Natural Experiment in British Columbia

Les idées et les opinions exprimées dans le document de recherche sont celles de l'auteur et ne représentent aucunement les idées ou opinions du ministère de l'Innovation, Sciences et Développement économique ou du gouvernement du Canada.

Note de bas de page *
Innovation, Sciences et Développement économique Canada

Résumé

L'adoption par la Colombie-Britannique (C.-B.) en 1999 d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D est utilisée pour estimer l'effet de traitement moyen (ETM) d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D sur les dépenses de R-D des entreprises de la C.-B. L'ETM estimé dans cette étude est la variation moyenne en pourcentage au chapitre des dépenses de R-D dans les entreprises avant et après l'adoption du crédit d'impôt en C.-B. par rapport à la variation moyenne en pourcentage d'un groupe de contrôle (entreprises exécutant de la R-D en Alberta) qui n'avaient pas constaté de changement fiscal durant la période étudiée (1998-2002). Les résultats révèlent que les dépenses moyennes de R-D des entreprises ont grimpé entre 9 % et 19 % grâce au nouveau crédit d'impôt entre 2000 et 2002, mais ces ETM ne sont pas statistiquement différents de zéro. Ces résultats indiquent de manière peu convaincante que le nouveau crédit d'impôt de la C.-B. a eu un effet quelconque sur les dépenses de R-D en C.-B. trois ans après son adoption. Toutefois, les résultats confirment l'hypothèse de l'inélasticité de la demande d'innovation des entreprises au Canada.

Le , révisé en 2013

Table des matières

  1. Introduction
  2. Revue de la littérature
  3. Expérience naturelle au Canada
  4. Données
  5. Résultats
  6. Analyse
  7. Conclusion

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1. Introduction

Des rapports récents (Conseil des académies canadiennes, 2009; McFetridge, 2008; Groupe d'experts sur la recherche-développement, 2011) ont révélé que le faible niveau d'innovation des entreprises canadiennes est un facteur important de la faible croissance de la productivité du travail au Canada par rapport aux États-Unis et aux autres pays de l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE). Pour résoudre le problème de la croissance de la productivité du travail au Canada, il importe donc de déterminer tout d'abord quels sont les principaux moteurs de l'innovation.

Les dépenses en R-D constituent un intrant important dans le processus complexe de l'innovation. Le Canada recourt beaucoup plus souvent au soutien indirect à la R-D des entreprises que les autres pays de l'OCDE (fig. 1). La figure 1 montre également que l'ensemble du soutien à la R-D est assez élevé au Canada. Toutefois, malgré ce généreux soutien, les dépenses en R-D des entreprises (DIRDE) canadiennes sont inférieures à celles des entreprises des autres pays de l'OCDE (OCDE, 2010a). Vu l'importance des fonds publics consentis à la R-D, il importe d'évaluer la mesure dans laquelle les crédits d'impôt pour la R-D favorisent les nouveaux investissements en R-D.

Figure 1 : Financement public direct et indirect des activités de R-D des entreprises
Pays de l'OCDE, 2008 ou avant – En % du PIB

Graphique du financement public direct et indirect des activités de R-D des entreprises, Pays de l'OCDE, 2008 ou avant – En % du PIB (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 1
Financement public direct et indirect des activités de R-D des entreprises - Pays de l'OCDE, 2008 ou avant – En % du PIB
pays Financement direct de DIRDE Par l'état Financement indirect de l'état au moyen d'incitations fiscales en R-D
États-Unis 0,18 0,05
France 0,15 0,08
Corée 0,15 0,19
République tchèque 0,13 0,03
Espagne 0,12 0,03
Suède 0,11 0,00
Autriche 0,10 0,09
Finlande 0,09 0,00
Norvège 0,09 0,04
Allemagne 0,08 0,00
Royaume-Uni 0,08 0,06
Islande 0,08 0,00
Belgique 0,07 0,14
Luxembourg 0,05 0,00
Danemark 0,05 0,06
Hongrie 0,05 0,08
Australie 0,05 0,05
Irlande 0,05 0,09
Nouvelle-Zélande 0,05 0,00
Italie 0,04 0,00
Suisse 0,04 0,00
Japon 0,03 0,12
Turquie 0,03 0,00
République slovaque 0,03 0,00
Pays-Bas 0,02 0,08
Canada 0,02 0,22
Portugal 0,02 0,06
Pologne 0,02 0,00
Mexique 0,01 0,00
Grèce 0,01 0,00
  1. Les estimations des dépenses fiscales résultantes des incitatifs fiscaux à la R-D ne comprennent pas les encouragements fiscaux infranationaux à la R-D.
  2. L'estimation pour les États-Unis comprend le crédit d'impôt pour la recherche, mais exclut la passation en charges des dépenses en R-D.
  3. L'estimation pour l'Autriche comprend la prime de recherche remboursable, mais exclut les autres déductions pour la R-D.
  4. L'Italie, la Turquie et la Grèce ont adopté des encouragements fiscaux à la R-D en 2007, mais les estimations des recettes fiscales perdues ne sont toujours pas disponibles.

Source : OCDE (2010 b). D'après les estimations nationales fournies dans les questionnaires sur les incitations fiscales à la R-D du Groupe de travail des experts nationaux sur les indicateurs de science et de technologie (GENIST), janvier 2010 et Base de donnés MSTI de l'OCDE, décembre 2009.

Le présent document se concentre donc sur l'estimation de l'impact de crédits d'impôt additionnels sur les dépenses en R-D des entreprises. À cette fin, l'adoption par la Colombie-Britannique en 1999 d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D est utilisée comme expérience naturelle. Le groupe de contrôle est composé d'entreprises situées en Alberta, province la plus comparable du fait qu'aucune mesure d'encouragement fiscal destinée à la R-D n'y a été adoptée au cours de la période à l'étude. Les résultats de cette étude sont contrastés. En moyenne, la hausse des dépenses en R-D des entreprises de la Colombie-Britannique a varié entre 10 % et 20 % de 2000 à 2002 par rapport à 1998-1999, mais ces estimations ne sont pas statistiquement différentes de zéro. Les résultats du présent document ne s'appliquent qu'au crédit d'impôt de la Colombie-Britannique. Ils ne peuvent être directement appliqués à d'autres crédits d'impôt provinciaux ni au crédit d'impôt fédéral pour la recherche scientifique et le développement expérimental (RS-DE).

Bien que les résultats diffèrent de la plupart de ceux concernant le Canada relevés dans la littérature empirique, ils correspondent avec l'hypothèse voulant que la demande pour l'innovation soit inélastique au Canada. Comme les crédits d'impôt pour la R-D abaissent les coûts d'exécution des activités de R-D, la faible réponse des entreprises pourrait être interprétée comme un problème sur le plan de la demande plutôt que sur le plan de l'offre.

Voici comment est organisée la suite des communications. La deuxième section du présent document donne un aperçu de la littérature portant sur l'impact des crédits d'impôt pour la R-D sur les DIRDE, tandis que la troisième section décrit l'expérience naturelle utilisée dans notre étude. La quatrième section présente l'ensemble de données et la cinquième, les résultats. La sixième section porte sur l'incidence des résultats sur les politiques. La conclusion est présentée à la dernière section.


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2. Revue de la littérature

Dans la présente section, nous effectuons une revue de plusieurs études sur l'impact des crédits d'impôt pour la R-D sur les DIRDE et l'innovation. Nous allons d'abord nous concentrer sur les études portant sur le Canada et, ensuite, sur celles consacrées à d'autres pays. À notre connaissance, aucune étude n'a analysé le crédit d'impôt pour la R-D au Canada à l'aide d'une expérience naturelle. Pour des revues plus exhaustives de la littérature sur les mesures d'encouragement fiscal, voir Hall et van Reenen (2000), Parsons et Phillips (2007) et Brouillette (2010b). Des revues de la littérature sur les subventions sont présentées dans David et coll. (2000), García Quevedo (2004) et Brouillette (2010 b).

2.1 Résultats – Canada

Il existe peu de données empiriques sur l'impact des crédits d'impôt pour la R-D sur les dépenses en R-D. Mohnen et Baghana (2008) estiment que l'élasticité-prix (impôt) à court terme de la R-D des entreprises manufacturières québécoises était de −0,10 (1997-2003). L'élasticité à long terme était de −0,14, ce qui est bien inférieur à la moyenne internationale des élasticités à long terme (−1) dont font état Hall et van Reenen (2000).

Mohnen et Baghana calculent aussi un rapport coût-efficacité différentiel associé à une hausse de 10 % des taux de crédit d'impôt. Le rapport coût-efficacité différentiel mesure la variation des dépenses de R-D par dollar de dépenses fiscales. Dans la littérature, il est généralement admis qu'une politique portant ses fruits se traduit par un rapport coût-efficacité différentiel supérieur à 1. Les simulations montrent que c'est le cas du crédit d'impôt fondé sur le volume des dépenses en RD des petites entreprises (moins de 50 employés) et du crédit d'impôt additionnel du Québec pour la R-D (de courte durée). Cependant, le rapport coût-efficacité différentiel des grandes entreprises glisse sous la barre de 1 seulement quelques années après le changement. Cette inefficacité est en partie attribuable à l'existence d'une perte sèche découlant de la subvention d'activités de recherche qui auraient été réalisées de toute façon. Néanmoins, Lokshin et Mohnen (2009b) soutiennent qu'une politique ayant pour résultat un rapport coût-efficacité différentiel exprimés inférieur à 1 n'est pas nécessairement inefficace si les retombées sont assez importantes.

L'efficacité du crédit d'impôt provincial fondé sur le volume des dépenses en RD est aussi mise en doute par Dahlby (2005). Il établit un cadre simple pour déterminer les conditions nécessaires permettant de justifier l'application d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D. En se fondant sur l'hypothèse selon laquelle le coût marginal des fonds publics est de 1,40 $ pour chaque dollar de recettes fiscales, il estime que le rapport coût-efficacité différentiel devrait être d'environ 2 $ et le taux de rendement externe des projets de R-D, d'environ 30 % pour justifier l'existence d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D.

À l'échelle fédérale, les estimations des élasticités-prix et du rapport coût-efficacité différentiel donnent à penser qu'il existe une relation positive entre les encouragements fiscaux à la RS-DE et les dépenses en R-D. Les élasticités à court terme (à long terme) estimées par Bernstein (1986b) et Dagenais et coll. (2004) sont respectivement de −0,07 (−0,32) et −0,13 (−1,09). Toutes les études sur les rapports coût-efficacité différentiel font état de rapports de près de 1 ou supérieur à 1 : 0,98 $ (Dagenais et coll., 2004), 1,38 $ (Canada, ministère des Finances et Revenu Canada, 1997) et de 0,83 $ à 1,73 $ (Bernstein, 1986a). De même, Klassen et coll. (2004) estiment qu'une hausse de un point de pourcentage du taux des crédits d'impôt pour la R-D (impôts fédéral et provincial combinés) se traduit par une augmentation de 1,30 % des dépenses en R-D des entreprises.

D'autres données semblent indiquer que les encouragements fiscaux fédéraux à la RS-DE ont un effet positif sur d'autres aspects de l'innovation des entreprises. Selon Czarnitzki et coll. (2004), ces encouragements fiscaux à la RS-DE ont fait bondir de 29 points de pourcentage le taux d'activités de R-D dans les entreprises canadiennes entre 1997 et 1999. Ces chercheurs constatent également que les bénéficiaires des encouragements fiscaux fédéraux à la RS-DE réussissent mieux à commercialiser leurs nouveaux produits. Bérubé et Mohnen (2009) concluent aussi que les subventions destinées à la R-D accroissent l'efficacité des encouragements fiscaux à la RS-DE, c'est-à-dire que les entreprises qui bénéficient à la fois des subventions destinées à la R-D et des encouragements fiscaux fédéraux à la RS-DE lancent plus de nouveaux produits et obtiennent de meilleurs résultats que celles qui tirent uniquement parti des encouragements fiscaux fédéraux à la RS-DE.

La plupart des analyses mentionnées précédemment ne tiennent pas compte de facteurs comme le financement par les recettes fiscales ayant un effet de distorsion, les retombées ainsi que les coûts d'administration et de conformité, qui influent aussi sur l'analyse coûts-avantages des crédits d'impôt. Parsons et Phillips (2007), eux, prennent en compte ces facteurs et estiment que, pour chaque dollar de dépense fiscale, le crédit d'impôt pour la RS-DE se traduit par un petit effet positif sur le bien-être économique net d'environ 11 cents. Toutefois, Russo (2004) effectue une analyse similaire du bien-être économique et conclut que la hausse des taux des crédits d'impôt pour la RS-DE est le meilleur moyen de stimuler les activités de recherche et d'accroître le niveau de bien-être au Canada comparativement à d'autres politiques budgétaires comme la baisse de l'impôt sur les sociétés ou l'augmentation des crédits d'impôt à l'investissement pour les intrants de haute technologie. Il constate également qu'à long terme, un crédit d'impôt supplémentaire pour la RS-DE supplanterait le crédit d'impôt actuel fondé sur le volume des dépenses de RS-DE quant aux gains de bien-être, résultat qui correspond à la conclusion à laquelle arrivent Mohnen et Baghana (2008) à l'égard du crédit d'impôt additionnel du Québec pour la R-D.

2.2 Résultats – Autres pays

La présente section porte sur les résultats des trois expériences naturelles à l'étranger les plus pertinentes qui utilisent des données sur les entreprises, deux aux États-Unis et une en Norvège. Le tableau A1 de l'annexe A présente de plus amples détails sur les impacts quantitatifs dans d'autres pays.

Expériences naturelles
Paff (2005) utilise comme expérience naturelle la hausse des crédits d'impôt pour la R-D adoptée par la Californie en 1997. Elle constate que les crédits d'impôt plus élevés pour la R-D ont généré en moyenne une augmentation de 40 % par année des dépenses en R-D des entreprises californiennes entre 1994-1996 et 1997-1999. Son analyse est restreinte aux entreprises de l'industrie pharmaceutique et de celle des logiciels de série. Le groupe de contrôle est composé d'entreprises du Massachusetts, un État comparable à la Californie en ce qui concerne les activités de R-D dans les industries visées.

Une autre expérience naturelle est le changement au caractère progressif du crédit d'impôt fédéral des États-Unis en 1989. Ce changement a été apporté pour accroître l'admissibilité au crédit d'impôt des entreprises dont les dépenses en R-D connaissent une forte croissance, mais dont les ventes sont faibles. Gupta et coll. (2006) montrent qu'après 2009, l'admissibilité des entreprises de haute technologie s'accroît par rapport à celle des autres entreprises. Dans leur analyse, le groupe de traitement s'entend des entreprises américaines de haute technologie admissibles. L'hypothèse implicite est que l'intensité de leur R-D évoluerait au même rythme que celle de la R-D réalisée par les entreprises américaines de faible niveau de technologie en l'absence de la réforme. Ils concluent que le changement de l'assiette est lié à un rapport coût-efficacité différentiel de 2,10 $ pour les entreprises de haute technologie pour la période 1990-1994.

La dernière expérience naturelle examinée dans la présente section est l'adoption par la Norvège en 2002 d'un crédit d'impôt pour la R-D (Hægeland et Møen, 2007). Ce crédit d'impôt est caractérisé par un plafond annuel de 4 millions de couronnes des dépenses admissibles en R-D. La stratégie visant à déterminer l'impact du crédit d'impôt consiste à comparer les entreprises qui engagent des dépenses en R-D supérieures et inférieures au plafond. Cette comparaison est valable si les dépenses en R-D des entreprises supérieures au plafond et celles inférieures au plafond croissent au même rythme en l'absence du crédit d'impôt pour la R-D. Hægeland et Møen estiment que le rapport coût-efficacité différentiel avoisine 2.

Autres résultats
La plupart des autres données sur les entreprises laissent supposer que les crédits d'impôt pour la R-D ont un effet positif sur l'innovation des entreprises en France (Duguet, 2008; Mairesse et Mulkay, 2004), au Japon (Koga, 2003), en Norvège (Cappelen et coll., 2007, 2008) et aux Pays-Bas (Lokshin et Mohnen, 2007, 2009a). Voir le tableau A1 pour plus de détails.

Les résultats d'études sur les États des États-Unis sont mitigés. Wu (2005, 2008) constate que l'adoption par un État d'un crédit d'impôt pour la R-D a eu un effet positif sur l'innovation des entreprises, mais Wilson (2007) conclut que les encouragements fiscaux des États favorisent le déplacement des activités de R-D entre les États. Dans les pays de l'OCDE, les élasticités-prix à long terme se situent entre −0,5 et −1 selon Bloom et coll. (2002), Falk (2006) et McKenzie et Sershun (2005). Enfin, Guellec et van Pottelsberghe de la Potterie (2003) constatent que l'élasticité-prix est légèrement inférieure (−0,31) et aussi que les encouragements fiscaux et le financement public direct sont des substituts et non des compléments.


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3. Expérience naturelle au Canada

Une expérience naturelle est habituellement un changement de politique qui touche certaines entreprises (groupe de traitement), mais pas d'autres (groupe de contrôle). Il importe aussi qu'aucun autre changement de politique, ou le moins grand nombre de changements si possible, ne touche des entreprises au cours de la période étudiée parce qu'il serait difficile de faire la distinction entre les effets de plusieurs changements de politique.

Les encouragements fiscaux à la R-D au Canada sont complexes, car les gouvernements fédéral et provinciaux ont plusieurs dispositions qui se ressemblent à cet égard. Comme il faut aussi veiller à la faible fréquence des changements de politique, une expérience naturelle au Canada doit être définie soigneusement. Dans le présent document, l'adoption par la Colombie-Britannique en 1999 d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D est utilisée comme expérience naturelle. Le groupe de comparaison est composé d'entreprises situées en Alberta, province la plus comparable au cours de la période à l'étude (1997-2002) comme il est expliqué ci-après.

3.1 Groupe de traitement

Il faut tout d'abord examiner où les DIRDE sont effectuées au Canada. Le tableau 1 montre qu'entre 1997 et 2004, 97 % des DIRDE au Canada on tété réalisées dans quatre provinces, soit en Ontario, au Québec, en Alberta et en Colombie-Britannique. Comme la proportion totale des DIRDE de ces quatre provinces est élevée, les autres provinces ne sont pas examinées.

Tableau 1: Part des DIRDE des provinces dans les DIRDE totales au Canada, certaines provinces
Année Ontario Québec Alberta Colombie-Britannique Sous-total
1997 55 % 28 % 6 % 7 % 97 %
1998 57 % 28 % 6 % 6 % 97 %
1999 55 % 30 % 4 % 7 % 97 %
2000 58 % 28 % 5 % 7 % 97 %
2001 55 % 30 % 5 % 8 % 97 %
2002 53 % 31 % 6 % 8 % 97 %
2003 53 % 31 % 6 % 8 % 97 %
2004 52 % 29 % 6 % 9 % 96 %
Moyenne 55 % 29 % 5 % 7 % 97 %
Source : Statistique Canada (2000, 2001a, 2001 b, 2002, 2003, 2005, 2006, 2007).

Ensuite, il faut examiner les changements au régime de crédit d'impôt pour la R-D. Le Québec et l'Ontario sont intéressants du fait de leur proportion élevée de DIRDE au Canada. Malheureusement, depuis qu'ils y ont été adoptés à la fin des années 1980 (tableau 2), les crédits d'impôt pour la R-D ont fait l'objet de nombreux changements dans ces provinces. Ainsi, le régime fiscal de l'Ontario et du Québec ne répond pas aux critères fixés pour l'expérience naturelle.

Les crédits d'impôt pour la R-D ont été adoptés par la Colombie-Britannique en 1999 et par l'Alberta en 2009 (cette dernière année ne figurant pas au tableau 2). Il est malheureusement trop tôt pour évaluer l'impact du crédit d'impôt de l'Alberta. Le cas de la Colombie-Britannique est plus intéressant. Le crédit d'impôt de 10 % de cette province est remboursable et s'applique à toutes les dépenses de RS-DE admissibles effectuées en Colombie-Britannique. Il n'y avait aucun crédit d'impôt pour la R-D avant 1999, et aucun changement de politique n'a eu lieu après 1999, quoique l'abrogation de ce crédit d'impôt est prévue pour 2014. Ainsi, la période de l'expérience pourrait s'étendre sur plusieurs années avant et après 1999. Maintenant qu'un groupe de traitement potentiel a été trouvé (entreprises de la Colombie-Britannique), la prochaine étape cruciale consiste à déterminer un groupe témoin de contrôle valable. La prochaine section traite de la question.

Tableau 2: Changements aux encouragements fiscaux à la R-D au Canada, 1987-2007
Année Canada Québec Ontario Colombie-Britannique Alberta
1987 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1988 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1989 Symbole représantant une étoile
1990
1991 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1992 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1993 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1994 Symbole représantant une étoile
1995 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1996 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1997 Symbole représantant une étoile
1998 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
1999 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2000 Symbole représantant une étoile
2001 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2002
2003 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2004 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2005 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2006 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
2007 Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile Symbole représantant une étoile
L'étoile indique l'année où un changement a été apporté aux encouragements fiscaux à la R-D fédéraux ou provinciaux.
Source : Madore (2006), Renseignements additionnels sur les mesures du budget, Québec (1987-2002); Documents budgétaires, Ontario (1987-2007); site Web du ministère des finances de la Colombie-Britannique. Pour plus de détails, voir Brouillette (2010a).

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3.2 Groupe de contrôle

Les entreprises du Québec et de l'Ontario ne peuvent faire partie du groupe de contrôle pour la même raison qu'elles ne peuvent faire partie du groupe de traitement : les crédits d'impôt pour la R-D ont fait l'objet de trop nombreux changements dans ces provinces. Par conséquent, la seule province où les entreprises peuvent constituer notre groupe de comparaison est l'Alberta.

Les entreprises de la Colombie-Britannique peuvent être comparées à celles de l'Alberta pour trois bonnes raisons. Tout d'abord, comme le montre le tableau 1, les parts des DIRDE des deux provinces dans les DIRDE totales du Canada sont similaires (5,4 % et 7,4 %). Ensuite, les économies des deux provinces sont fortement axées sur les ressources naturelles. Enfin, le gouvernement de l'Alberta n'accorde des encouragements fiscaux à la R-D que depuis 2009, situation identique à celle ayant cours en Colombie-Britannique avant la réforme. Par conséquent, en ce qui concerne l'Alberta seulement, l'expérience naturelle pourrait s'étendre sur une longue période avant 1999 jusqu'à 2009.

3.3 Des crédits d'impôt pour la recherche scientifique et le développement expérimental (RS-DE)

Le taux du crédit d'impôt pour la RS-DE est de 35 % pour les petites sociétés privées sous contrôle canadien (SPCC) et s'applique à toutes les dépenses courantes ou en capital admissibles. Selon le type d'entreprise et de dépenses, le crédit d'impôt pour la RS-DE est remboursable (voir le tableau A2 de l'annexe A). Pour les autres sociétés, ce taux est de 20 % et le crédit d'impôt n'est pas remboursable.

De prime abord, il n'est pas pertinent de se soucier du crédit d'impôt pour la RS-DE au moment de comparer les entreprises de différentes provinces, car il s'applique également à elles toutes. Cependant, comme un contexte stable convient mieux à une expérience naturelle, il est préférable de choisir une période où les encouragements fiscaux fédéraux ont fait l'objet de peu de changements. Aucun changement n'a été apporté aux taux du crédit d'impôt pour la RS-DE après 1987, jusqu'à ce que certains soient faits en 1993 1995, 1998, 2000 et 2003 comme le montre le tableau 2 (information détaillée au tableau A3 de l'annexe A). Les plafonds pour les SPCC ayant été changés en 1993 et en 2003, la période 1994-2002 pourrait être une période expérimentale valable.

Les changements apportés en 1994 et en 2000 concernent le crédit d'impôt à l'investissement dans la région de l'Atlantique et les « super déductions » provinciales, qui ne sont pas pertinents dans le cas de l'Alberta et la Colombie-Britannique. Cependant, les changements apportés en 1995 et en 1998 ont touché les deux provinces, mais il est difficile de trouver des données sur la question de savoir si l'impact de ces changements, le cas échéant, différait entre les deux provinces. Dans la présente analyse, il est donc supposé que les changements apportés en 1995 et en 1998 (tableau A3) ont eu le même impact dans les deux provinces, ce qui signifie que l'estimateur différence de différences (DD) éliminera cet effet.

En conclusion, selon les encouragements fiscaux à la R-D fédéraux et provinciaux, l'expérience pourrait s'étendre de 1994 à 2002. Un dernier facteur doit toutefois être pris en compte, soit la disponibilité des données, question traitée dans la prochaine section.


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4. Données

4.1 Base de données

Les données utilisées dans la présente analyse sont tirées de la base de données de l'enquête Recherche et développement dans l'industrie canadienne (RDIC) de Statistique Canada. Il s'agit d'une source riche d'informations parce qu'elle consiste en un quasi recensement d'entreprises exécutant de la R-D au Canada.

De 1997 à 2008, les grands exécutants de R-D, c'est-à-dire les entreprises dont les dépenses annuelles en R-D dépassent 1 M $ (1,5 M $ après 2005), se sont fait remettre le questionnaire détaillé de l'enquête RDIC. Les informations sur les petits exécutants de R-D proviennent des données fiscales administratives de l'Agence de revenu du Canada (ARC). Par conséquent, seules les entreprises menant des activités de R-D et demandant des crédits d'impôts pour la RS-DE sont incluses dans la base de données.

Il est essentiel dans le cadre du présent projet que les données sur les dépenses intra muros en R-D (courantes et en capital) selon la province soient disponibles. Elles le sont facilement pour les grands exécutants de R-D puisque ces derniers autodéclarent ces dépenses dans le questionnaire. Dans le cas des petits exécutants de R-D, étant donné que les demandeurs de crédit d'impôt pour la RS-DE n'ont pas à répartir dans le formulaire les dépenses admissibles selon la province, il est supposé que toutes leurs dépenses en R-D sont effectuées dans une seule province.

Des changements importants ont été apportés à la méthodologie de l'enquête RDIC en 1997 et en 2008. Avant 1997, toutes les entreprises de R-D qui exécutaient ou finançaient des activités de R-D au Canada étaient visées par l'enquête. De 1997 à 2007, seuls les grands exécutants de R-D l'étaient, tandis que les données des petits exécutants de R-D ont été imputées à partir de données administratives. En 2008, le seuil de 1,5 M $ a été supprimé et une stratégie d'échantillonnage stratifié a été appliquée pour obtenir une meilleure couverture des entreprises, en particulier celles du secteur des services. Ces informations laissent supposer que les dépenses en R-D des entreprises effectuées avant 1997 et celles réalisées après 1997 ne peuvent être comparées. Compte tenu de l'analyse sur les encouragements fiscaux à la R-D au Canada présentée à la section précédente, la période étudiée commence en 1997 et se termine en 2002. La première année suivant la réforme est 2000 parce que le crédit d'impôt de la Colombie-Britannique est entré en vigueur en septembre 1999, ce qui signifie qu'aucune activité de R-D réalisée avant septembre 1999 n'était admissible au crédit d'impôt.


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4.2 Échantillon

Plusieurs aspects ont dû été pris en considération en vue de la formation de l'échantillon. Premièrement, il faut avoir, pour chaque entreprise, au moins une année de données disponibles dans la période précédant la réforme (1997-1999) et dans la période suivant la réforme (2000-2002) pour que l'estimateur DD puisse être utilisé convenablement. Deuxièmement, dans une des spécifications empiriques, la variable dépendante retardée doit être instrumentée par la variable dépendante décalée de deux périodes, ce qui implique que pour chaque année de données incluses dans la régression, nous devons disposer des données de trois années consécutives. En conséquence, pour qu'une entreprise fasse partie de l'échantillon, les observations doivent correspondre à l'une des trois périodes suivantes : 1997-2000, 1997-2001 ou 1997-2002.

Les bailleurs de fonds en R-D, c'est-à-dire les organismes qui financent les activités de R-D sans les exécuter eux-mêmes, ont été exclus de la base de sondage parce qu'on ignore où a été exécutée la R-D. Sont également exclus les organismes sans but lucratif de même que les entreprises qui engagent des dépenses de R-D à la fois en Colombie-Britannique et en Alberta. Cette dernière restriction est essentielle parce que la province où se fait la R-D est la variable clé dans le calcul de l'effet de traitement moyen. Les entreprises établies à l'extérieur de la Colombie-Britannique ou de l'Alberta mais qui se livrent à des activités de R-D dans l'une ou l'autre de ces provinces ont aussi été exclues de la base de sondage dans un souci d'éliminer l'effet de relocalisation. Toutefois, nous avons cru bon de mener une analyse de robustesse pour mesurer l'effet que pourrait avoir la prise en compte de ces entreprises (voir la section 5.4). Enfin, nous nous sommes livrés à une analyse des valeurs extrêmes ou discordantes (voir le tableau A4 de l'annexe A). L'échantillon définitif comprend donc 230 entreprises. Il consiste en un panel non équilibré de six années (1997-2002), comptant 1 212 observations (entreprise-année) : 432 en Alberta et 780 en Colombie-Britannique.


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4.3 Statistiques descriptives

La variable dépendante est définie comme les dépenses intra-muros en R-D des entreprises, corrigées par l'indice du produit intérieur brut (tableau CANSIM no 380-0056). Nous utiliserons le niveau des dépenses en R-D plutôt que l'intensité de la R-D parce que cette dernière mesure peut varier même si les dépenses en R-D demeurent constantes.

La Figure 2 montre les dépenses moyennes de R-D en Colombie-Britannique et en Alberta durant la période étudiée. Il convient de souligner que les valeurs moyennes représentées dans la figure 2 diffèrent des chiffres officiels publiés par Statistique Canada (voir, par exemple, Statistique Canada, 2007) à cause des restrictions imposées à l'échantillon (voir la section 4.2). Les valeurs sur l'axe des Y ont été supprimées pour garantir la confidentialité.

Figure 2 : Dépenses moyennes de R-D, 1997-2002

Graphique des dépenses moyennes de R-D, de 1997 à 2002, pour la C.-B. et l'Alberta (la description détaillée se trouve sous l'image)

Source : Base de données de l'enquête Recherche et développement dans l'industrie canadienne.

Description de la figure 2

La figure montre les dépenses moyennes en recherche et développement (R-D) des entreprises de l'Alberta et de la Colombie-Britannique, entre 1997 et 2002. En Colombie-Britannique, les dépenses moyennes en R-D ont augmenté de 1997 à 1998, diminué légèrement de 1998 à 1999, et augmenté entre 1999 et 2002. Les dépenses moyennes en R-D ont augmenté de façon marquée entre 2000 et 2002. En Alberta, les dépenses moyennes en R-D ont diminué entre 1997 et 1999, puis augmenté entre 1999 et 2002. Tout comme en Colombie-Britannique, l'augmentation a été plus marquée pendant la période 2000-2002. Comparativement aux dépenses moyennes en R-D effectuées en Colombie-Britannique, les dépenses moyennes en R-D engagées en Alberta étaient supérieures en 1997 et en 1999, puis moins élevées par la suite. Cependant, en 2002, les dépenses moyennes en R-D étaient presque les mêmes dans les deux provinces.

À l'examen de la Figure 2, on peut constater que les dépenses moyennes de R-D des entreprises sont plus élevées en Alberta qu'en Colombie-Britannique en 1997 et 1998, mais que le portrait change du tout au tout après 1998 et les deux courbes se rejoignent en 2002. Cette évolution peut s'expliquer par le jeu combiné de la conjoncture macroéconomique et de la composition industrielle, comme nous le verrons dans la section 5.4.

Une faiblesse de la base de données de l'enquête RDIC résulte du trop petit nombre de variables de contrôle connues. Outre les variables binaires pour la période, la province et l'industrie, deux variables relatives à l'entreprise sont incluses dans les spécifications empiriques, soit le personnel de R-D (PERS) dans la province (BC ou AB) et le nombre total d'emplois au Canada (EMPL). Le personnel de R-D comprend tous les travailleurs qui participent aux activités de R-D, que ce soit sur le plan scientifique ou administratif. Ces variables sont incluses dans les spécifications pour rendre compte de la capacité en R-D et de la taille de l'entreprise.

Le Tableau 3 donne des statistiques descriptives pour les variables de contrôle. Entre 1997 et 2002, les entreprises de l'Alberta sont en moyenne plus grosses que celles de la Colombie-Britannique d'après le nombre total d'employés au Canada. Par contre, l'effectif du personnel de R-D des entreprises des deux provinces est semblable. Pour ce qui est de la composition industrielle dans chaque province, les entreprises de la Colombie-Britannique semblent être un peu plus orientées vers les activités de haute technologie.

Tableau 3 : Statistiques descriptives de l'échantillon, 1997-2002
Variable Alberta
N = 432
Colombie-Britannique
N = 780
moyenne é.-t. moyenne é.-t.
Nombre total d'emplois (EMPL) 267,03 1008,44 119,51 501,25
Personnel de R-D (PERS) 9,23 18,89 10,66 23,02
Composition industrielleNote de bas de page 1
Haut niveau de technologie (Group1) 5,32 % 8,72 %
Niveau moyen à élevé (Group2) 44,21 % 47,05 %
Niveau faible à moyen (Group3) 40,05 % 26,03 %
Niveau faible de technologie (Group4) 10,41 % 18,21 %

N : nombre d'observations (entreprise-année)
Base de données de l'enquête Recherche et développement dans l'industrie canadienne.
é.-t. : écart-type

4.4 Conditions nécessaires à l'utilisation de l'estimateur DD

Comme nous l'avons mentionné dans l'introduction, nous allons utiliser un estimateur DD avec effets inobservables pour évaluer l'impact du nouveau crédit d'impôt de la Colombie-Britannique. En conséquence, les deux hypothèses suivantes doivent être valables (voir, par exemple, Blundell et Costa Dias, 2002) : 1) tendance temporelle commune aux deux provinces ; 2) aucun changement dans la composition des groupes au fil du temps.

La première hypothèse implique que, hormis l'adoption du nouveau crédit d'impôt, tous les autres chocs macroéconomiques ont le même impact dans les deux provinces. Par exemple, il serait impossible de spécifier dans le modèle proposé une tendance particulière pour les industries d'une province parce qu'on ne pourrait pas distinguer cette tendance de l'effet de traitement.

La deuxième hypothèse implique qu'un changement dans la distribution des entreprises avant et après l'adoption du crédit d'impôt pour la R-D en C.-B. créerait un biais, car on ne pourrait plus comparer le groupe de traitement et le groupe de contrôle.

Depuis les études novatrices d'Aghion et Howitt (1992), Grossman et Helpman (1993) et Romer (1990), on reconnaît que l'hétérogénéité des entreprises joue un rôle important pour expliquer pourquoi les entreprises n'ont pas toutes la même capacité d'innover.

Cependant, il est possible d'interpréter la deuxième hypothèse si l'on part du principe que la distribution de l'hétérogénéité des entreprises ne varie pas durant l'expérience.

Or, la distribution de l'hétérogénéité est malheureusement inconnue. Il est toutefois possible de vérifier indirectement la validité de la seconde hypothèse en testant la stabilité dans le temps des distributions de variables observables (Tableau 4).

Tableau 4 : Valeurs P pour les tests de stabilité de la distribution au fil du temps

Tests par provinceNote de bas de page 2 (Année de référence = 1997)
Année Composition industrielleNote de bas de page 3 EMPLNote de bas de page 4 PERSNote de bas de page 4
AB CB AB CB AB CB
1998 0,850 0,966 1,000 0,663 0,903 0,376
1999 0,940 0,899 0,290 0,139 0,392 0,078Note de bas de page c
2000 0,965 0,936 0,653 0,139 0,515 0,010Note de bas de page a
2001 0,510 0,637 0,122 0,156 0,143 0,008Note de bas de page a
2002 0,264 0,957 0,021Note de bas de page b 0,134 0,116 0,017Note de bas de page b

Il n'a pas été possible d'indiquer la part de chaque groupe par province et par année pour des raisons de confidentialité.

Tableau 4: Valeurs P pour les tests de stabilité de la distribution au fil du temps (partie 2)Tests inter-province par annéeNote de bas de page 5
Année Composition industrielleNote de bas de page 3 EMPLNote de bas de page 4 PERSNote de bas de page 4
1997 0,833 0,094Note de bas de page c 0,953
1998 0,954 0,137 0,602
1999 0,652 0,241 0,332
2000 0,776 0,735 0,247
2001 0,687 0,683 0,883
2002 0,237 0,173 1,000

Il n'a pas été possible d'indiquer la part de chaque groupe par province et par année pour des raisons de confidentialité.

Les valeurs P figurant dans la partie supérieure du Tableau 4 montrent que pour chaque année de la période étudiée, la distribution des groupes d'industries dans chaque province n'est pas systématiquement différence de celle observée en 1997. La même constatation vaut pour les autres variables, sauf en ce qui a trait à PERS en Colombie-Britannique. En revanche, les valeurs P figurant dans la partie inférieure du tableau montrent que pour une année donnée, il n'y a pas de différence dans les distributions entre les provinces, et ce pour toutes les variables.

Dans l'ensemble, on observe peu de changements significatifs d'une année à l'autre et d'une province à l'autre dans la distribution des principales variables explicatives. C'est là une bonne nouvelle, même si on doit comprendre qu'il ne s'agit pas d'un test formel sur la distribution des effets inobservés. Une façon de traiter le problème est d'inclure dans les régressions des effets inobservés fixes dans le temps. Ces effets pourront au moins être éliminés par l'estimateur DD.


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5. Résultats

5.1 Spécifications empiriques

Nous estimons l'impact de l'adoption d'un crédit d'impôt provincial en Colombie-Britannique au moyen de régressions sur données de panel avec effets fixes inobservés dans le temps pour chaque entreprise. La spécification empirique générale du modèle est la suivante :

Formule 1

Graphique d'une formule illustrant la spécificité empirique du modèle d'adoption d'un crédit d'impôt provincial en Colombie-Britannique (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la formule 1

logarithme naturel RD indice it égale delta indice 0 plus alpha ouvrez grand crochet pour vecteur trois par un première ligne logarithme naturel RD deuxième ligne PERS troisième ligne EMPL fermez grand crochet indice it-1 plus gamma ouvrez grand crochet pour vecteur trois par un première ligne Group indice 1 deuxième ligne Group indice 2 troisième ligne Group indice 3 fermez grand crochet indice it plus beta ouvrez grand crochet pour vecteur sept par un première ligne BC deuxième ligne Y indice 2000 troisième ligne Y indice 2001 quatrième ligne Y indice 2002 cinquième ligne Y indice 2000 multiplié par BC sixième ligne Y indice 2001 multiplié par BC septième ligne Y indice 2002 multiplié par BC fermez grand crochet indice i plus ouvrez grande accolade vecteur deux par un première ligne eta indice i deuxième ligne epsilon indice it fermez grand crochet

i est l'indice de l'entreprise, t, la période visée, ηi, l'effet inobservé et εit, le terme d'erreur usuel. La variable dépendante est le logarithme naturel des dépenses de R-D de l'entreprise (ln RDit). La variable dépendante retardée d'une période (ln RDit-1) est incluse dans la spécification pour rendre compte de la persistance des activités de R-D dans l'entreprise. PERS, EMPL et les groupes d'industries sont définis comme dans la section précédente et les industries à faible niveau de technologie (Group4) constituent le groupe de référence. Toutes ces variables sont tirées de la base de données de l'enquête RDIC.

On sait pertinemment que le fait d'inclure dans l'analyse de régression par panel des variables endogènes retardées comme variables explicatives risque de biaiser les estimations des paramètres (Baltagi, 2001). C'est pourquoi dans une des spécifications, les variables retardées ln RDit-1 et PERSit-1 sont instrumentées par ln RDit-2 et PERSit-2 au moyen d'une version simple de la technique des variables instrumentales (XTIVREG dans Stata).

BC est une variable indicatrice de la province qui prend la valeur 1 lorsqu'il s'agit d'une entreprise de la Colombie-Britannique. Yj est la variable binaire qui représente les années 2000, 2001 et 2002, 1998 et 1999 étant les années de référence. Les paramètres considérés sont désignés par βYjBC, c'est-à-dire les paramètres d'interaction pour l'année et la province. Si les hypothèses nécessaires à l'utilisation des estimateurs DD se vérifient, ces paramètres mesureront l'impact de l'adoption du crédit d'impôt pour la R-D de la Colombie-Britannique sur ln RDit. D'après Kennedy (1981), l'effet de traitement moyen (ETM) sur le niveau des dépenses de R-D (RDit) est calculé au moyen de la formule suivante :

Formule 2

Graphique d'une formule illustrant l'effet de traitement moyen (ETM) sur le niveau des dépenses de R-D (RD it) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la formule 2

ETM indice j égale ouvrez grand crochet exponentiel ouvrez grande parenthèse beta indice YjBC moins un sur deux V ouvrez parenthèse beta indice YjBC fermez parenthèse fermez grande parenthèse fermez grand crochet multiplié par cent

j = (2000, 2001, 2002) et V (βYjBC) est la variance de βYjBC. E TMj mesure, pour l'année j, la variation moyenne en pourcentage des dépenses de R-D par les entreprises exécutant de la R-D en C.-B. relativement aux dépenses de R-D en 1998-1999, par rapport à la variation moyenne en pourcentage chez les entreprises exécutant de la R-D en Alberta avant et après l’adoption du crédit d’impôt pour la R-D en C.-B.


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5.2 Estimation des paramètres

Dans un premier temps, l'équation (1) est estimée sans que ln RDit-1 et PERSit-1 ne soient instrumentées. Le tableau A6 en annexe donne les résultats des modèles de régression à effets fixes (EF). On a préféré ces modèles aux modèles à effets aléatoires (EA) suivant les résultats d'un test de Hausman (valeur P = 0,0000). En outre, la variance estimée des effets inobservés, ηi, est négative dans toutes les spécifications à effets aléatoires, ce qui est l'indice d'une corrélation sérielle négative des termes d'erreur (Wooldridge, 2002, p. 261), auquel cas les hypothèses du modèle EA ne tiennent plus.

L'échantillon I correspond au panel non équilibré décrit dans la section 4.2. L'échantillon II consiste en un sous-échantillon équilibré de l'échantillon I. Il comprend uniquement les entreprises qui ont exécuté de la R-D chaque année entre 1997 et 2002. Les échantillons III et IV sont le produit de la division de l'échantillon I entre les grands exécutants (entreprises ayant participé à l'enquête) et les petits exécutants (données provenant des dossiers administratifs de l'ARC).

Dans l'ensemble, on relève très peu de paramètres estimés significatifs dans le Tableau A6, sauf pour ce qui est de la variable ln RDit-1. Étant donné la spécification empirique bilogarithmique, ce paramètre représente l'élasticité à court terme des dépenses de R-D antérieures par rapport aux dépenses de R-D courantes. Les estimations des élasticités, qui varient de 0,1 à 0,2, correspondent à ce que rapportent Hægeland et Møen (2007) pour les entreprises norvégiennes (0,10).

Le coefficient R2 (intra) est très bas et un test χ2 n'a pas permis de rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle tous les paramètres, sauf ln RDit-1 et PERSit-1, ont une valeur nulle dans tous les modèles. Il faudra se rappeler ces observations lorsque viendra le moment d'interpréter les ETM. Cela dit, bien qu'elles ne soient pas significatives, les estimations de paramètres sont pour la plupart affectées du signe prévu pour ce qui est de ln RDit-1, PERSit-1 et EMPLit-1. Au départ, nous avions inclus le PIB provincial dans les spécifications pour représenter l'effet de l'activité économique globale dans chaque province, mais nous devons maintenant l'exclure en raison de la colinéarité avec le terme d'interaction année-période. Nous avons aussi supprimé les variables binaires pour le groupe d'industries et la province puisque les variables fixes dans le temps ne peuvent être incluses dans les régressions EF.


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5.3 Estimation des ETM

Modèle de base
Comme la base de données de l'enquête RDIC ne contient pas d'information permettant de savoir si les entreprises de la Colombie-Britannique ont demandé le crédit d'impôt provincial pour la R-D, les résultats du modèle doivent être compris comme l'effet moyen de se voir offrir l'occasion de demander le crédit d'impôt provincial.

Les ETM ont été calculés au moyen des paramètres d'interaction du Tableau A6. Ils sont représentés dans la Figure 3 par les points marine. Les deux carrés verts (losanges rouges vides) représentent les limites inférieure et supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (à 5 %) calculé au moyen de la technique du bootstrap par blocs avec 500 répétitions, telle que la décrivent Cameron et Trivedi (2005). La période de référence est 1998-1999.

Pour ce qui est de l'échantillon non équilibré (échantillon I), les ETM indiquent que la réforme a fait s'accroître les dépenses de R-D des entreprises de 10 à 20 % entre 2000 et 2002, comme on peut le voir dans la figure 3a). Cependant, tous les intervalles de confiance chevauchent la ligne du zéro, de sorte qu'aucun des ETM n'est significativement différent de zéro.

Les résultats concernant le panel équilibré, c'est-à-dire l'échantillon des exécutants « persévérants » sont présentés dans la Figure 3b). Les estimations des ETM donnent à penser que le crédit d'impôt de la Colombie-Britannique n'a pas eu d'effet positif notable sur les activités de R-D des entreprises de cette province. En fait, le seul ETM significatif est négatif, tandis que les autres sont près de zéro.

Ces résultats nous amènent à faire trois commentaires. Premièrement, comme le principal effet du crédit d'impôt pour la R-D est de réduire le coût de la R-D, il est permis de croire que la demande de R-D des exécutants persévérants est inélastique. Deuxièmement, il se peut aussi que les investissements en R-D de ces exécutants relèvent principalement de stratégies commerciales à long terme.

Figure 3(a) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Panel non équilibré (Échantillon I)

Diagramme illustrant le calcul des ETM selon le modèle de base pour le panel non équilibré (Échantillon I) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 3(a)
Calcul des ETM selon le modèle de base, panel non équilibré (échantillon I)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 9,36 −7,908251 22,71107 −4,063813 20,13136
2001 19,22 −5,571737 39,85341 −0,910302 36,50937
2002 11,7 −14,92195 33,14993 −8,386572 29,70828

Figure 3(b) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Panel équilibré (Échantillon II)

Diagramme illustrant le calcul des ETM selon le modèle de base pour le panel équilibré (Échantillon II) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 3(b)
Calcul des ETM selon le modèle de base pour le panel équilibré (Échantillon II)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 −12,31 −27,30802 −0,3249623 −25,52378 -2,626566
2001 6,33 −21,76422 33,23296 −16,35881 26,09813
2002 2,12 −23,706 23,39614 −20,50728 18,47101

Figure 3(c) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Données d'enquête (Échantillon III)

Graphique du Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999 Données d'enquête (Échantillon III) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 3(c)
Figure 3(c) : Calcul des ETM selon le modèle de base, données d'enquête (échantillon III)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 5,773009 −20,6981 31,08926 −14,99045 25,37798
2001 10,28864 −18,43271 38,46165 −14,39147 32,95726
2002 −5,66201 −29,80531 18,92475 −25,6592 13,99949

Figure 3(d): Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Données de l'ARC (Échantillon IV)

Graphique illustrant le calcul des ETM selon le modèle de base pour les données de l'ARC (Échantillon IV) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 3(d)
Calcul des ETM selon le modèle de base pour les données de l'ARC (Échantillon IV)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge vide du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 2,98782 −17,81985 17,92142 −12,80089 14,30753
2001 20,12102 −8,782679 46,45125 −4,5243 41,58513
2002 21,09487 −11,89383 50,83244 −6,794808 44,06605

Autrement dit, les décisions d'investissement en R-D reposent sur les prévisions de ce que rapporteront dans l'avenir ces stratégies plutôt que sur la variation à court terme des taux du crédit d'impôt pour la R-D. Malheureusement, le modèle de forme réduite utilisé dans cette analyse ne nous permet pas de déterminer laquelle de ces hypothèses est vérifiable ici. Troisièmement, le manque d'investissements additionnels en R-D met en évidence une faiblesse importante des régimes de crédits d'impôt fondés sur le volume, à savoir qu'ils subventionnent des activités qui auraient été exécutées de toute manière.

Les Figures 3c) et 3d) mettent en contraste les ETM pour les gros et les petits exécutants. La situation pour les gros exécutants est semblable à celle observée pour les exécutants persévérants : les effets sont proches de zéro (un peu moins en 2001) et non significatifs. En revanche, les petits exécutants semblent réagir plus favorablement au crédit d'impôt pour la R-D. De fait, les ETM avoisinent les 20 % en 2001 et en 2002, quoiqu'ils ne soient pas significativement différents de zéro.

Si la comparaison entre les gros et les petits exécutants est intéressante, il est difficile d'expliquer pourquoi les petits exécutants semblent réagir plus favorablement aux crédits d'impôt pour la R-D. Un petit exécutant n'est pas nécessairement une petite entreprise; l'importance de l'exécutant se définit en fonction du volume des dépenses de R-D et non en fonction de la taille de l'entreprise. Donc, des explications comme l'existence de contraintes financières sur le marché du crédit ou la plus grande générosité du régime de crédits d'impôt pour la RS-DE à l'égard des petites entreprises (voir le tableau A2) ne seraient pas valables ici. D'autres études seront amplement justifiées pour répondre à cette question.

De façon générale, peu de faits concourent à indiquer que l'adoption par la Colombie-Britannique du crédit d'impôt pour la R-D en 1999 a eu un quelconque effet positif sur les dépenses de R-D des entreprises de cette province entre 2000 et 2002. On observe bien quelques effets positifs, par exemple dans le cas des petits exécutants, mais ils ne sont pas statistiquement différents de zéro. Les autres estimations sont soit près de zéro ou négatives.

Soutien direct de l'État
La base de données de l'enquête RDIC contient aussi de l'information qui permet de savoir si les entreprises ont bénéficié d'un soutien direct de l'État. Par soutien direct on entend les subventions fédérales et provinciales ainsi que les contrats du gouvernement fédéral. Les Figures 4a) et 4b) donnent les ETM calculés pour les entreprises qui n'ont bénéficié d'aucun soutien direct et pour celles qui ont reçu une aide quelconque au moins une année entre 1997 et 2002. Il convient de souligner que ces résultats sont subordonnés au fait que l'entreprise a reçu (ou non) une aide directe de l'État. Autrement dit, comme pour les gros et les petits exécutants, les résultats proviennent de deux régressions différentes. Les estimations des paramètres sont présentées dans le tableau A7.

En ce qui concerne les entreprises qui n'ont pas reçu un soutien direct, les ETM estimés sont nuls en 2000 et en 2001. Par contre, les entreprises subventionnées semblent avoir réagi plus fortement à l'adoption du crédit d'impôt de la Colombie-Britannique durant ces années. Les ETM pour ces entreprises avoisinent les 30 % et sont significatifs, ce qui donne à penser que le soutien direct et le soutien indirect à la R-D sont des mesures complémentaires. Ces indications concordent avec les observations de Bérubé et Mohnen (2009), qui ont établi une corrélation similaire à l'aide des données de l'Enquête sur l'innovation 2005 de Statistique Canada.

Figure 4(a) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Sans subventions (panel non équilibré)

Graphique du Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999 Sans subventions (panel non équilibré) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 4(a)
Figure 4(a) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999 Sans subventions (panel non équilibré)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 −0,9909723 −24,06787 17,38173 −18,85968 13,11743
2001 3,624745 −25,50663 28,97592 −18,83067 24,15689
2002 34,24704 −7,063188 74,13982 0,8069816 64,09592

Figure 4(b) : Calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999
Avec subventions (panel non équilibré)

Graphique du calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999 - Avec subventions (panel non équilibré) (la description détaillée se trouve sous l'image)
Description de la figure 4(b)
calcul des ETM selon le modèle de base — Années de référence = 1998-1999 - Avec subventions (panel non équilibré)
Année ETM (point bleu) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 5 % (losange rouge du haut) Limite inférieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du bas) Limite supérieure de l'intervalle de confiance à 10 % (carré vert du haut)
2000 32,79523 −0,1339879 60,75795 3,728635 55,3472
2001 32,0663 −3,135853 66,62777 2,879223 58,7019
2002 −21,17645 −47,34653 6,071978 −43,03597 −1,686669

Toutefois, en 2002, la relation change radicalement pour chaque groupe : l'ETM est positif dans le cas des entreprises non subventionnées et négatif dans l'autre cas. Les deux effets sont statistiquement significatifs à un seuil de 0,10. Il est difficile d'expliquer ces effets dans le cadre de la présente étude, mais ils pourraient être liés à des facteurs macroéconomiques qui remettent en question la validité de l'expérience, comme nous le verrons dans la section suivante. D'autres études seront amplement justifiées pour examiner le lien entre le soutien direct et le soutien indirect à la R-D des entreprises au Canada.


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5.4 Mises en garde

Cette section met en relief des points importants qui peuvent influer sur la validité et la robustesse des estimations, comme le choix des hypothèses, les limites des données et le choix de la spécification empirique.

Période choisie pour l'expérience
Un aspect important de cette étude est la définition de la période examinée. L'éclatement de la bulle des technologies de l'information et des communications (TIC) en 2001 a peut être été plus dommageable à l'économie de la Colombie-Britannique qu'à celle de l'Alberta. En même temps, le boom pétrolier en Alberta peut avoir eu un effet favorable sur l'économie de cette province. Cette hypothèse est corroborée par la Figure 1, où les dépenses en R D des entreprises de l'Alberta rejoignent le niveau de celles des entreprises de la Colombie-Britannique en 2002. Par conséquent, la combinaison de ces deux chocs macroéconomiques peut mettre en doute l'hypothèse de la tendance (temporelle) commune. Il reste que les parts respectives de chaque province dans l'ensemble des DIRDE au Canada demeurent fixes au cours de la période étudiée (tableau 1), et dans la mesure où les variables binaires pour la province et la période (au lieu du PIB) rendent compte dans une large mesure de ces facteurs macroéconomiques, l'expérience est valide. Malheureusement, les entreprises d'aucune autre province ne peuvent servir à la constitution du groupe de contrôle. Comme nous l'expliquons dans la section 3, on ne pourrait établir les ETM en Colombie-Britannique si le Québec et l'Ontario étaient prises en compte.

Cette étude a pour point de mire les crédits d'impôt pour la R-D, mais d'autres politiques publiques peuvent avoir une incidence sur la R-D. L'impôt des sociétés en est un bon exemple. Comme l'indiquent McKenzie et Sershun (2005), des taxes à la production élevées ont une incidence négative sur l'innovation des entreprises, qui neutralise partiellement l'effet positif des crédits d'impôt pour la R-D. Un autre exemple a trait aux dépenses publiques en matière d'innovation. Si le gouvernement de l'Alberta consacrait plus d'argent à l'enseignement supérieur à la suite de l'augmentation des recettes causée par le boom pétrolier, cette décision pourrait faire s'accroître les DIRDE si les retombées étaient suffisamment importantes. En conséquence, il faudrait faire une analyse approfondie de ces facteurs pour renforcer la conclusion de cette étude.

Variables instrumentales
Les résultats des modèles avec variables instrumentales (VI) (avec le panel non équilibré) posent problème. Premièrement, le résultat d'un test de Hausman laisse supposer que le modèle à effets aléatoires avec VI est un choix plus judicieux que le modèle à effets fixes avec VI (valeur P = 0,997). Or, toutes les spécifications estimées à l'aide du premier modèle donnent une estimation de la variance négative pour les effets inobservés, ηi, de l'entreprise, même lorsqu'on utilise la correction de Swamy et Arora (1972) pour petit panel non équilibré.

Deuxièmement, les coefficients estimés à l'aide du modèle à effets fixes avec VI sont discutables dans le cas de certaines variables. Comme on peut le voir dans la dernière colonne du tableau A6, le coefficient estimé de ln RDt-1 est égal à 3,21, mais il n'est pas statistiquement significatif. Cette élasticité à court terme des DIRDE semble élevée et elle s'écarte nettement des résultats des modèles de régression à effets fixes sans VI. En outre, les coefficients estimés de PERSt-1 et de EMPLt-1 sont négatifs, mais non statistiquement différents de zéro. Enfin, les ETM calculés par ce modèle (28 %, 62 % et 0 % pour 2000, 2001 et 2002 respectivement) sont très différents de ceux indiqués dans la Figure 3a).

Les piètres résultats du modèle avec VI peuvent s'expliquer par le petit nombre de variables présentes dans le modèle. La base de données de l'enquête RDIC nous renseigne peu sur les caractéristiques des entreprises qui ne font pas de la R-D. La technique des variables instrumentales est peut être tout simplement trop lourde pour le modèle compte tenu de l'information que renferme la base de données. Par ailleurs, il se peut que d'autres méthodes faisant appel à des VI donnent de meilleurs résultats.

Entreprises établies à l'extérieur de la Colombie-Britannique ou de l'Alberta
Les entreprises qui ne sont établies ni en Colombie-Britannique ni en Alberta, mais qui se livrent à des activités de R-D dans ces provinces ont été exclues de cette analyse dans un souci d'éliminer l'effet de relocalisation. Cet effet est observé lorsque les gros exécutants qui mènent des activités de R-D dans plusieurs établissements au Canada déplacent leurs activités dans une autre province à la suite d'une modification du régime provincial d'encouragements fiscaux.

Aucune étude ne traite cette question au Canada, mais Wilson (2009) signale la présence aux États-Unis d'un grand effet de relocalisation entre états de la R-D en raison des taux du crédit d'impôt pour la R-D plus élevés qu'offrent certains États. Les résultats de son étude montrent que, entre états, les taux plus généreux offerts par les États ont un effet nul sur l'ensemble des DIRDE aux États-Unis étant donné que les hausses des dépenses observées dans certains États sont contrebalancées par les baisses observées dans les États voisins. De plus, Bloom et Griffith (2001) observent que les DIRDE dans un pays donné sont sensibles au coût de la R-D chez ses principaux partenaires commerciaux.

On ne peut exclure a priori l'existence d'un effet de relocalisation au Canada entre 2000 et 2002. En 2001, le Québec et l'Ontario ont aboli leur « super déduction » s'appliquant aux dépenses de R-D. Étant donné que ces provinces n'ont pas modifié leurs autres mesures d'encouragement fiscal, la mise en oeuvre du crédit d'impôt de la Colombie-Britannique peut avoir rendu cette province plus attractive aux yeux des exécutants de R-D.

Le volet B du tableau 5 montre comment l'ETM évolue lorsqu'on tient compte des entreprises établies à l'extérieur de la Colombie-Britannique ou de l'Alberta, mais qui se livrent à des activités de R-D dans ces provinces. Seulement cinq entreprises ont été ajoutées dans le modèle de base, et nous avons comparé les résultats du modèle B avec ceux du modèle A (qui correspond à la Figure 3a); on observe les différences les plus fortes dans le cas de l'échantillon d'entreprises qui ont participé à l'enquête (échantillon III). Ces résultats étaient prévisibles car les cinq entreprises ajoutées sont de gros exécutants et les modèles de régression à effets fixes sont sensibles aux valeurs aberrantes. Notons que l'effet potentiel de relocalisation depuis la Colombie-Britannique ou l'Alberta vers d'autres provinces n'est pas pris en compte parce que nous n'avons pas été en mesure d'identifier les gros exécutants dans les deux provinces étudiées qui exercent des activités de R-D dans d'autres provinces. Il faut donc être prudent lorsqu'on analyse le comportement des gros exécutants de R-D en matière d'investissement, d'autant plus que les dépenses de R-D sont très concentrées géographiquement au Canada (voir, par exemple, Statistique Canada, 2010).

Tableau 5: Comparaison des ETM
Modèle Année Échantillon
Non-équilibré Équilibré Enquête ARC
A Modèle de base (Figure 3a)
(Année de référence = 1998-1999)
2000 9,36 -12,31Note de bas de page b 5,77 2,99
2001 19,22 6,33 10,29 20,12
2002 11,70 2,12 -566 21,09
B Modèle de base, y compris les entreprises hors CB ou AB 2000 12,84 -2,93 28,26 2,39
2001 14,42 8,11 11,43 17,30
2002 16,95 10,82 18,63 20,35
C Modèle de base
(Année de référence = 1998)
2000 4,07 -27,97Note de bas de page b 8,30 -5,21
2001 13,47 -12,43 12,63 10,55
2002 6,38 -16,04 -3,48 11,56
D Modèle de base
(Année de référence = 1999)
2000 14,44Note de bas de page c 5,85 -0,70 11,05
2001 24,71Note de bas de page c 27,85 3,49 29,39Note de bas de page c
2002 16,83 22,78 -11,91 30,51

Choix de l'année de référence
Si l'on veut calculer les ETM en se servant de 1998 (1999) comme année de référence, il suffit d'ajouter une variable binaire pour 1999 (1998) dans la spécification empirique. Les volets C et D du Tableau 5 montrent que les résultats diffèrent selon la période qui est choisie comme année de référence. Comme il s'agit du même échantillon et de la même spécification empirique dans les deux cas, les écarts ne peuvent s'expliquer que par le choix de l'année de référence.

Les ETM calculés avec 1998 comme année de référence (volet C) sont moins élevés que si l'on utilise l'année 1999 (volet D), sauf pour ce qui est des échantillons formés des gros exécutants. Ils sont également différents des ETM rapportés dans le volet A, quoique le degré de signification statistique soit le même. Il n'empêche que la moyenne des ETM en C et D se rapproche des ETM indiqués dans le volet A. Prenons, par exemple, l'échantillon non équilibré pour l'année 2000 : la moyenne des ETM en C et D est de 9,29 ((4,07 + 14,44)/2), comparativement à 9,36 pour l'ETM correspondant en A. Cette relation se vérifie pour tous les autres échantillons.

Cette analyse nous fait comprendre que lorsqu'on utilise un estimateur DD, il est important de tester la robustesse des résultats parce que les estimations peuvent être sensibles au choix de l'année de référence, comme le démontrent les valeurs d'ETM indiquées dans les volets C et D du Tableau 5.


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5.5 Comparabilité des autres expériences naturelles

Enfin, il est intéressant de mettre en opposition les résultats de la présente étude avec ceux révélés par Paff (2005). Parmi les trois études portant sur une expérience naturelle mentionnées à la section 2.2, celle de Paff est la plus comparable, pour deux principales raisons.

Premièrement, les deux études recourent à un estimateur DD dans le cadre d'une expérience naturelle et, deuxièmement, les réformes analysées sont des changements aux crédits d'impôt provinciaux (de l'État) pour la R-D. Une différence importante réside toutefois dans le fait que le crédit d'impôt pour la R-D de la Californie est progressif, contrairement à celui de la Colombie-Britannique, fondé sur le volume des dépenses en R-D.

Paff constate que la hausse des crédits d'impôt pour la R-D interne et la R-D fondamentale en Californie a fait bondir les dépenses en R-D des entreprises d'environ 40 % par année (résultat statistiquement significatif) entre 1997 et 1999. Par ailleurs, bien que les résultats ne soient pas statistiquement significatifs, les dépenses en R-D des entreprises ont grimpé entre 9 % et 19 % par année entre 2000 et 2002 grâce au nouveau crédit d'impôt pour la R-D adopté par la Colombie-Britannique. La taille de l'échantillon est comparable.

Trois facteurs pourraient expliquer cette différence. Tout d'abord, la Californie joue un rôle clé dans les DIRDE. Cet État est à l'origine de 20 % des DIRDE totales aux États-Unis (anglais seulement), tandis que la Colombie-Britannique contribue pour 7 % des DIRDE totales au Canada (tableau 1). Ensuite, l'étude de Paff ne porte que sur deux industries de haute technologie, l'industrie pharmaceutique et l'industrie des logiciels de série. En revanche, la présente étude porte sur toutes les industries possibles, qu'elles soient de haute technologie ou non. En raison de ces deux facteurs combinés, il est raisonnable de supposer que, par rapport à celles de l'échantillon canadien, soit les entreprises de l'échantillon de Paff réagissent plus favorablement aux encouragements fiscaux, soit elles ont plus de débouchés. Enfin, la réforme en Californie consiste en une hausse de crédits d'impôt existants et non en l'adoption d'un nouveau crédit d'impôt. Bien que les règles du crédit d'impôt de la Colombie-Britannique soient les mêmes que celles du crédit d'impôt fédéral à la RS-DE, les entreprises britanno-colombiennes pourraient devoir attendre une certaine période avant de pouvoir tirer complètement parti du nouveau crédit d'impôt.


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6. Analyse

Incidences sur les politiques
Les résultats ont au moins deux incidences sur l'évolution de la politique gouvernementale sur le soutien à l'innovation. Premièrement, ils donnent à penser que l'inélasticité de la demande d'innovation des entreprises pourrait être une des sources du retard du Canada à l'égard des DIRDE (McFetridge, 2008; Conseil des académies canadiennes, 2009). La figure 5 illustre bien la situation. Comme le crédit d'impôt pour la R-D vise à abaisser le coût de la R-D (offre), il fait glisser le point d'équilibre de A à B. Par conséquent, une baisse assez importante du coût se traduit par une faible hausse des DIRDE, ce qui non seulement correspondrait aux principaux résultats de la présente étude, mais expliquerait aussi pourquoi les DIRDE sont peu élevées malgré les importants encouragements fiscaux.

Offre et demande des entreprises en matière de R-D

Graphique des offre et demande des entreprises en matière de R-D (the long description is located below the image)
Description de la figure 5

La figure montre une courbe de demande linéaire pour la recherche et le développement (R-D) et deux courbes d'offre linéaires pour la R-D. L'axe des Y indique le prix de la R-D et l'axe des X indique la quantité d'activités de R-D menées. La courbe de demande a une pente forte négative. Les courbes d'offre ont une pente positive, qui est la même pour les deux courbes. En valeur absolue, la pente des courbes d'offre est moins prononcée que la pente de la courbe de demande. La courbe d'offre initiale correspondant à Coût 1 croise la courbe de demande à un point indiqué par A. On observe un déplacement de la courbe d'offre vers droite et sous la courbe Coût 1, et la nouvelle courbe d'offre est indiquée par Coût 2. Le point d'intersection est maintenant indiqué par B. Étant donné les pentes relatives des courbes d'offre et de demande, le déplacement de l'équilibre du point A au point B se traduit par une réduction considérable du prix de la R-D, mais par une augmentation beaucoup moins importante de la quantité des activités de R-D.

On n'en connaît malheureusement peu sur les moteurs de la demande d'innovation des entreprises au Canada. Des rapports récents (Groupe d'étude sur les politiques en matière de concurrence, 2009; Conseil des académies canadiennes, 2009) ont révélé des causes possibles, comme des facteurs structurels (p. ex. petite taille du marché canadien), les attitudes des entrepreneurs canadiens à l'égard des affaires et l'insuffisance des ressources complémentaires à l'innovation (p. ex. compétences, biens incorporels). La mesure dans laquelle ces facteurs expliquent le faible niveau d'innovation des entreprises canadiennes n'est pas claire, et plus de données empiriques sont nécessaires.

La deuxième incidence sur les politiques concerne l'agencement optimal des politiques au Canada. Les résultats de l'analyse en fonction des subventions accordées aux entreprises (section 5.3) ainsi que ceux de Bérubé et Mohnen (2009) laissent supposer que les entreprises qui ont demandé des crédits d'impôt pour la R-D et reçu des subventions ont eu un meilleur rendement que celles qui ont uniquement demandé des crédits d'impôt pour la R-D. Étant donné la forte proportion d'encouragements fiscaux au Canada en comparaison des autres pays de l'OCDE (fig. 1), le faible niveau général des DIRDE au Canada et, enfin, l'apparente complémentarité des deux types de soutien, il est possible que l'évolution vers une intervention directe, tel que recommandé par le Groupe d'experts sur la recherche-développement 2011, ou vers un soutien élargi destiné aux ressources complémentaires, comme l'adoption de la technologie, les compétences et la formation, pourrait faire croître les DIRDE et faire progresser l'innovation au Canada. Ici encore, il faudrait des données empiriques plus solides pour étayer cette hypothèse.


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7. Conclusion

Le présent document présente une estimation, à l'aide d'une expérience naturelle, de l'impact de l'adoption par la Colombie-Britannique en 1999 d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D des entreprises. Le groupe de comparaison est composé d'entreprises situées en Alberta, et la période étudiée commence en 1997 et se termine en 2002.

Sous réserve des mises en garde formulées à la section 5, les résultats d'une étude de panel avec un estimateur DD semblent indiquer que les entreprises britanno-colombiennes n'augmentent pas leurs dépenses en R-D à la suite de l'adoption d'un crédit d'impôt provincial pour la R-D. Dans le cas de l'échantillon non équilibré, les effets de traitement moyens (ETM) estimés varient entre 9 % et 19 % (2000-2002), mais ils ne sont pas statistiquement différents de zéro. Les ETM s'entendent de la variation en pourcentage du niveau des dépenses de R-D des entreprises après l'adoption du nouveau crédit d'impôt provincial pour la R-D. D'autres résultats donnent à penser que les petits et les grands exécutants de R-D sont touchés différemment par le nouveau crédit d'impôt et que les entreprises qui se voient accorder à la fois des crédits d'impôt et des subventions tirent parti de cette complémentarité. La plupart de ces résultats additionnels ne sont toutefois pas statistiquement significatifs.

Quant aux incidences sur les politiques, l'absence de résultats statistiquement significatifs correspond à l'inélasticité de la demande d'innovation, ce qui expliquerait pourquoi les DIRDE sont peu élevées au Canada malgré les importants encouragements fiscaux (fig. 4). Le fait que la politique actuelle de soutien à l'innovation soit principalement axée sur l'offre, comme de diminuer le coût de la R-D, donne à penser qu'il faudrait revoir l'éventail des mesures de soutien à la R-D des entreprises. Cette conclusion est également étayée par un autre résultat de la présente étude, soit que les crédits d'impôt pour la R-D et les subventions semblent être complémentaires dans le cas des activités de R-D des entreprises. Toutefois, plus de données empiriques sont nécessaires pour élaborer une meilleure politique canadienne de soutien à l'innovation des entreprises.

Enfin, les résultats du présent document, ainsi que les constatations de Mohnen et Baghana (2008), semblent indiquer que les crédits d'impôt pour la R-D ont un impact moindre sur les dépenses en R-D en comparaison des résultats d'études canadiennes antérieures sur les entreprises. L'utilisation de la base de données de l'enquête Recherche et développement dans l'industrie canadienne (RDIC) de Statistique Canada pourrait expliquer en partie ces résultats. Cette base de données est la plus exhaustive et la plus fiable sur les dépenses en R-D des entreprises au Canada. Reproduire l'étude précédente, c'est-à-dire Dagenais et coll. (2004), avec les données de la base de données de l'enquête RDIC pourrait confirmer la validité de cette hypothèse, ce qui souligne l'importance cruciale d'avoir accès à de meilleures données pour être en mesure de fournir davantage d'informations empiriques dans le but de soutenir la politique canadienne en matière d'innovation.


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haut de la page

Annexe A : Tableaux

Tableau A1 : Revue de littérature : Autres pays
Études Pays Impact
Duguet 2008 France
(1993-2003)
Rapport coût-efficacité différentiel : 1 €.
Mairesse et Mulkay (2004) France
(1980-1997)
Une hausse permanente de 10 % du crédit d'impôt pour la R-D se traduirait par une augmentation des dépenses d'investissement en R-D pouvant aller de 3 à 5,5 %.
Koga (2003) Japon
(1989-1998)
ηLT : −0,68 (toutes les entreprises); −1,03 (grandes entreprises).
Cappellen et coll. (2007) Norvège
(2001-2004)
Le nouveau crédit d'impôt a pour effet d'accroître la productivité. Le taux de rendement annuel est d'environ 4 %.
Cappellen et coll. (2008) Norvège
(2001-2004)
Le nouveau crédit d'impôt stimule la création de nouveaux procédés et, dans une moindre mesure, la conception de nouveaux produits.
Lokshin et Mohnen (2007) Pays-Bas
(1996-2004)
ηCT : −0,121 à −0,573; ηLT : −0,284 à −1,323. Le rapport coût-efficacité différentiel pour les grandes entreprises est inférieur à 1.
Lokshin et Mohnen (2009) Pays-Bas
(1996-2004)
ηCT : −0,247; ηLT : −0,464.
Wu (2005) États-Unis
(1979-1995)
adoption d'un crédit d'impôt au niveau de l'État a pour effet d'accroître les dépenses de R-D annuelles par habitant d'un montant allant de 75 $ à 120 $.
Wu (2008) États-Unis
(1994-2002)
L'adoption d'un crédit d'impôt au niveau de l'État s'est traduite par une hausse du nombre d'entreprises de haute technologie établies dans l'État allant de 1,35 % à 1,47 %.
Wilson (2007) États-Unis
(1981-2002)
Effet général de relocalisation dans d'autres États observé à la suite d'une hausse du crédit d'impôt de l'État pour la R-D. ηétatLT : −2,5; ηentre-étatLT : +2,5.
Bloom et coll. (2002) 9 pays de l'OCDE
(1979-1997)
ηCT : −0,1; ηLT : −1.
Falk (2006) 21 pays de l'OCDE
(1980-2002)
ηCT : −0,22; ηLT : −0,84. Élasticité RDES/DIRDE : +0,24 (court terme); +1,00 (long terme).
McKenzie et Sherchun (2005) 9 pays de l'OCDE
(1979-1997)
Effet d'impulsion : ηCT = −0,15 à −0,22; ηLT = −0,46 à −0,77. Effet d'attraction : μCT = −0,19 à −0,31; μLT = −0,58 à −0,93.
Guellec et van Pottelsberghe de la Potterie (2003) 17 pays de l'OCDE
(1983-1996)
Une hausse de 1 $ de la valeur des contrats du gouvernement en R-D entraîne une hausse des DIRDE de 0,70 $. Les encouragements fiscaux et les subventions de l'État sont des substituts.
ηCT (ηCT) : élasticité-prix (impôt) de la R-D àcourt terme (à long terme).
ηCT (ηCT ) : élasticité-taxe à la production des DIRDE à court terme (à long terme).
Tableau A2 : Revue de littérature : Autres pays
Type d'entreprise Crédit
(%)
Remboursement (%)
Dépenses
Courantes Capital
Entreprises non constituées en sociétés 20 40 40
SPCC dont le revenu imposable de l'année antérieure est d'au plus 400 000 $ et dont le capital imposable utilisé au Canada de l'année antérieure est d'au plus 10 M $
Dépenses à concurrence de la limite des dépensesNote de bas de page 9 35 100 40
Dépenses supérieures à la limite des dépenses 20 40 40
SPCC dont le revenu imposable de l'année antérieure se situe entre 400 000 $ et 600 000 $ ou dont le capital imposable utilisé au Canada de l'année antérieure se situe entre 10 M $ et 15 M $
Dépenses à concurrence de la limite des dépensesNote de bas de page 10, Note de bas de page 11 35 100 40
Dépenses supérieures à la limite des dépenses 20 0 0
Autres entreprises 20 0 0

Source : Ministères des Finances (2007).

Tableau A3 : Changements aux encouragements fiscaux fédéraux à la R-D, 1992-2003
Année Description
1993
  • Le crédit d'impôt offert aux petites sociétés est étendu aux SPCC dont le revenu imposable se situe entre 200 000 $ et 400 000 $.
1994
  • Le taux spécial de crédit de 30 % pour la Gaspésie et l'Atlantique est supprimé. Les exemptions applicables aux entreprises qui tirent la totalité de leurs revenus de la RS-DE sont éliminées. Le gouvernement limite la période pendant laquelle les entreprises pouvaient préciser les dépenses de RS-DE des années précédentes.
1995
  • Le gouvernement apporte des changements visant les dépenses en informatique, les contrats de recherche et les transactions avec des personnes liées, les paiements à des tiers et les sommes impayées.
1998
  • Les dépenses admissibles doivent être réduites du revenu gagné dans la vente d'un produit issu de la RS-DE. Un examen de l'application des incitatifs fiscaux à la RS-DE donne lieu à une formule simplifiée de crédit d'impôt.
2000
  • Les « super-déductions » provinciales pour la RS-DE sont exclues du calcul des dépenses admissibles au fédéral.
2003
  • Le plafond pour les petites SPCC passe de 200 000 $ à 300 000 $ et le crédit d'impôt est ouvert aux entreprises dont le revenu imposable se situe entre 300 000 $ et 500 000 $.
Source : Madore (2006).
Tableau A4 : Échantillon tiré de l'enquête RDIC – Analyse des valeurs extrêmes
Les entreprises affichant de fortes variations des dépenses en R-D ou un nombre d'emplois lié à la R-D qui ne correspond pas aux variations des autres variables ont été supprimées. La classification des industries a aussi été prise en considération dans cet exercice. Les deux cas fictifs suivants, une entreprise acceptable et l'autre pas, montrent l'application du principe.
Cas à supprimer (SCIAN 3313)
Année 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Dépenses en R-D (K$) 2 100 2 200 2 000 2 000 2 200 2 300
Nombre total d'emplois 3 000 3 000 3 000 3 100 1 2 900
Ventes totales (K$) 14 000 15 000 15 200 15 000 15 500 15 900
Commentaire : Le nombre d'emplois en 2001 ne correspond pas aux autres variables et à la situation de l'industrie.
Tableau A4 : Échantillon tiré de l'enquête RDIC – Analyse des valeurs extrêmes (Cas acceptable (SCIAN 5417))
Cas acceptable (SCIAN 5417)
Année 1997 1998 1999 2000 2001 2002
Dépenses en R-D (K$) 10 20 50 100 120 150
Nombre total d'emplois 5 5 7 10 12 15
Ventes totales (milliers de dollars) 100 100 100 500 550 600
Commentaire : L'évolution des variables correspond à celle d'une jeune entreprise de cette industrie.

Tableau A5 : Définition des groupes d'industries

Niveau de technologie élevé (Group1)
Produits pharmaceutiques et médicaments Matériel informatique et périphérique
Matériel de communication Produits aérospatiaux et leurs pièces
Niveau de technologie moyen à élevé (Group2)
Services de conseils en gestion et de conseils scientifiques et techniques
Instruments de navigation, de mesure et de commande et instruments médicaux
Matériel, appareils et composants électriques
Semi-conducteurs et autres composants électroniques
Architecture, génie et services connexes
Conception de systèmes informatiques et services connexes
Autres ordinateurs et produits électroniques
Autres produits chimiques Véhicules automobiles et leurs pièces
Tout autre matériel de transport Transport et entreposage
Finance, assurances et services immobiliers Recherche et développement scientifiques
Niveau de technologie faible à moyen (Group3)
Extraction de pétrole et de gaz Mines
Électricité Produits du pétrole et du charbon
Produits en plastique Produits de caoutchouc
Produits minéraux non métalliques Première transformation des métaux (ferreux)
Première transformation des métaux (non ferreux) Produits métalliques
Machines Fabrication de meubles et de produits connexes
Industrie de l'information et industrie culturelle Autres industries de la fabrication
Soins de santé et assistance sociale Tous les autres services
Faible niveau de technologie (Group4)
Agriculture Foresterie et exploitation forestière
Pêche, chasse et piégeage Construction
Aliments, boissons et produits du tabac Usine de textile et de produits textiles
Papier et produits en bois
Classification fondée sur celle d'Hatzichronoglou (1996).
Source : Classification interne des industries de Statistique Canada.
Tableau A6 : Valeurs estimées des paramètres : modèle de base et modèle avec variables instrumentales
Variable Modèles à effets fixes
Modèle de base Modèle VINote de bas de page 13
(Non équilibré)
Échant. INote de bas de page 12
(non équilibré)
Échant. IINote de bas de page 12
(équilibré)
Échant. IIINote de bas de page 12
(enquête)
Échant. IVNote de bas de page 12
(ARC)
lnRDt−1 0,1319Note de bas de page b
(0,0526)
0,1869Note de bas de page a
(0,0648)
0,2088Note de bas de page c
(0,1157)
0,0997
(0,0626)
3,2063
(6,0370)
PERSt−1 0,0056
(0,0037)
0,0044
(0,0035)
0,0031
(0,0032)
0,0078
(0,0121)
−0,1333
(0,1955)
EMPLt−1 0,0001
(0,0001)
0,0000
(0,0001)
−0,0001
(0,0001)
0,0002Note de bas de page a
(0,0000)
−0,0007
(0,0016)
Y2000 −0,026
(0,0864)
0,1639Note de bas de page c
(0,0852)
−0,0200
(0,1578)
0,0065
(0,0965)
−0,3673
(0,6551)
Y2001 −0,0624
(0,1106)
0,0326
(0,1568)
0,0068
(0,1547)
−0,0979
(0,1394)
−0,6048
(0,9572)
Y2002 0,0540
(0,1359)
0,1245
(0,1474)
0,1666
(0,1387)
−0,0441
(0,1943)
−0,0822
(0,4839)
Y2000×BC 0,0948
(0,1034)
−0,1254
(0,1097)
0,0712
(0,1738)
0,0366
(0,1199)
0,3535
(0,5419)
Y2001×BC 0,1851
(0,1361)
0,0787
(0,1863)
0,1128
(0,1725)
0,1986
(0,1748)
0,6007
(0,6371)
Y2002×BC 0,1225
(0,1543)
0,0345
(0,1647)
−0,0434
(0,1724)
0,2146
(0,2153)
0,1647
(0,5956)
Constant 4,5644Note de bas de page a
(0,2643)
4,5597Note de bas de page a
(0,3463)
6,2439Note de bas de page a
(0,9080)
4,1206Note de bas de page a
(0,2631)
−10,2102
(30,0007)
ση 1,4869 1,4302 0,7111 1,1441 3,0017
σε 0,6109 0,5866 0,3747 0,6468 1,8913
ρ 0,8556 0,8560 0,7827 0,7578 0,7158
# obs. 982 580 215 767 752
# ent.Note de bas de page 14 230 116 58 192 230
R2 (intra) 0,0452 0,0779 0,1690 0,0216
Tableau A7 : Valeurs estimées des paramètres : subventions et analyse de robustesse
Variable Modèles à effets fixes (panel non équilibré)
Subventions Modéle de base
NonNote de bas de page 15 OuiNote de bas de page 15 Entreprises multi-province Année de référece = 1998 Année de référece = 1999
lnRDt−1, 0,0656
(0,0821)
0,1906
(0,0615)
0,1262
(0,0515)
0,1301
(0,0531)
0,1301
(0,0531)
PERSt−1, 0,0025
(0,0033)
0,0097
(0,0049)
0,0043
(0,0032)
0,0057
(0,0038)
0,0057
(0,0038)
EMPLt−1, 0,0000
(0,0001)
0,0003
(0,0003)
0,0000
(0,0001)
0,0001
(0,0001)
0,0001
(0,0001)
Y1998 −0,0967
(0,1065)
Y1999 0,0967
(0,1065)
Y2000 0,0520
(0,0984)
−0,2208
(0,1595)
−0,0549
(0,0921)
0,0227
(0,1154)
−0,0740
(0,0858)
Y2001 −0,0325
(0,1479)
−0,1091
(0,1392)
−0,0164
(0,1077)
−0,0137
(0,1331)
−0,1103
(0,1119)
Y2002 −0,0490
(0,1799)
0,2478
(0,2009)
0,0133
(0,1403)
0,1025
(0,1542)
0,0058
(0,1379)
Y1998 ×BC 0,0922
(0,1207)
Y1999 ×BC −0,0922
(0,1207)
Y2000 ×BC −0,0007
(0,1358)
0,2986
(0,1728)
0,1267
(0,1090)
0,0484
(0,1311)
0,1407
(0,1075)
Y2001 ×BC 0,0542
(0,1931)
0,2940
(0,1781)
0,1438
(0,1346)
0,1386
(0,1564)
0,2309
(0,1414)
Y2002 ×BC 0,3154
(0,2045)
−0,2117
(0,2298)
0,1692
(0,1594)
0,0764
(0,1702)
0,1686
(0,1616)
Constant 4,7494
(0,3998)
4,4224
(0,3279)
4,6426
(0,2609)
4,5536
(0,2614)
4,5908
(0,2734)
ση 1,6976 1,2359 1,5325 1,4904 1,4859
σε 0,6142 0,6004 0,6214 0,6113 0,6113
ρ 0,8843 0,8091 0,8588 0,8560 0,8553
# obs. 544 438 1004 982 982
# ent.Note de bas de page 14 128 102 235 230 230
R2 (intra) 0,0211 0,1178 0,0393 0,0465 0,0465
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