Dynamique de l’innovation au niveau de la firme pharmaceutique

By 23 August 2013

3.2 Dynamique de l’innovation au niveau de la firme

Les tableaux II.4, II.5 et II.6 exposent les résultats du modèle dynamique respectivement sur les dépôts de brevets non ajustés (NA), ajustés par les citations (AC) puis pionniers (P). Nous introduisons les rétroactions des innovations passées jusqu’à 4 années en arrière afin de rendre compte de la persistance avec laquelle les firmes innovent. Ces estimations sont représentées par le modèle de l’équation (II.4).

Globalement le rôle des dépenses de R&D est toujours positif et significatif pour expliquer les différents flux d’innovations et le coefficient est toujours plus important en fonction de la taille des innovations considérées. L’analyse dynamique apporte cependant une information supplémentaire par rapport au tableau II.3.

Comme nous l’avons déjà suggéré précédemment, il a été avancé que les flux continus d’innovations pouvaient en réalité plus dépendre de programmes de R&D continuellement entretenus (une persistance à investir en R&D) que d’un effet dynamique de l’innovation. Selon ce principe, il n’existerait pas d’effet d’entraînement propre aux innovations d’une même firme (Cohen & Klepper, 1996).

Cette hypothèse qui pose les dépenses de R&D comme source unique de l’innovation est néanmoins réfutée par nos estimations. En effet, dans toutes nos régressions, les coefficients de la R&D restent significatifs (au seuil de 1%), quel que soit le nombre de rétroactions introduites dans l’équation. La significativité simultanée des dépenses de R&D et des flux d’innovations passées nous conduit alors, comme dans Duguet & Monjon (2002), à rejeter l’hypothèse de Cohen et Klepper selon laquelle la persistance des dépenses de R&D suffit à expliquer la persistance à innover. Au niveau de la firme, les innovations sont donc bien reliées entre elles ce qui indique qu’il existe une dynamique propre à l’innovateur. Nous décrivons maintenant ces différentes dynamiques selon les trois variables utilisées pour mesurer l’innovation des firmes.

Persistance à déposer des brevets

Au niveau du simple comptage des brevets, les rétroactions sont toujours significatives au seuil de 1%. Il n’y a cependant pas, à l’évidence de diminution des coefficients selon le nombre d’années de retard considéré dans l’équation. Cela veut dire que la propension à déposer des brevets ne s’érode pas avec le temps et que les firmes sont donc fortement persistantes à déposer des brevets. En comparant les colonnes 1 et 4, il semble même que les coefficients tendent à augmenter. Ce résultat n’est pas surprenant car les firmes pharmaceutiques sont celles qui ont le plus recours aux brevets. Il justifie d’ailleurs l’utilisation de plusieurs mesures alternatives de l’innovation.

Au niveau des dépenses de R&D, les coefficients sont toujours significatifs et positifs. Concernant la part de marché, les coefficients sont, eux aussi, toujours positifs et significatifs mais leur importance tend à croître avec le nombre de retards introduits. En comparaison avec le tableau II.3, le coefficient de la part de marché dans le tableau II.4 passe de 0,55, sans considérer les innovations passées, à 0,68 lorsque l’on considère les rétroactions sur 4 ans. Curieusement, le chiffre d’affaires apparaît, pour la même comparaison, beaucoup plus stable. Une interprétation possible, parmi d’autres, à cette observation est que l’augmentation des parts de marché se ferait davantage par une baisse des ventes au niveau sectoriel que par une augmentation absolue de celles-ci au niveau individuel : les firmes qui déposent avec persistance le plus de brevets garderaient donc un chiffre d’affaires relativement stable ce qui tendrait à accroître leur part de marché si le chiffre d’affaires des concurrents diminue.

TAB. II.4 – GMM-Wooldridge à deux étapes — Persistance à Breveter

Brevets Non-Ajustés (NA)

NA t−1 0.2194*** [0.0073] 0.2212*** [0.0323] 0.1580*** [0.0234] 0.2594*** [0.0306]
NA t−2 0.4256***

[0.0391]

0.0575***

[0.0139]

0.3308***

[0.0417]

NA t−3 0.0381**

[0.0162]

0.0027

[0.0211]

NA t−4 0.2836***

[0.0185]

Log (Chiffre d’Affaires)t−1 0.2019**

[0.0647]

0.3135***

[0.0641]

0.2280***

[0.0658]

0.2746**

[0.0951]

Log (R&D)t−1 0.2628***

[0.0574]

0.2893***

[0.0675]

0.3419***

[0.0675]

0.2916**

[0.1035]

Part de Marché t−1 0.5930***

[0.0557]

0.3881**

[0.1234]

0.5195***

[0.0611]

0.6838***

[0.2022]

Part des Citations t−1 3.0054***

[0.2219]

40.4953***

[3.2367]

-1.3427*

[0.7817]

8.0792**

[3.2081]

Indice d’Originalité t−1 2.0976***

[0.0962]

2.5207***

[0.4321]

2.8708***

[0.2813]

3.3847***

[0.6392]

Auto-Citations t−1 -0.0624

[0.0519]

0.2202***

[0.2202]

-0.3366***

[0.0930]

-0.6691**

[0.2783]

AR(1) -2.7849** -2.2537** -2.2924** -1.8295*
AR(2) 1.2923 0.2497 1.2109 0.9240
Hansen (sur-identification) 43.6485 38.9202 31.5590 35.7278
DOF 42 39 36 33
Nombre d’observations 854 777 700 627
Nombre de firmes 77 77 73 68

Écarts types robustes entre parenthèses

* significatif à 10% ; ** significatif à 5% ; *** significatif à 1%.

Estimations faites à partir d’ExPend sous GAUSS (Windmeijer, 2002).

Dans l’ensemble, les résultats des équations dynamiques (équation II.4) sur la persistance à déposer des brevets tendent à appuyer la thèse selon laquelle une part importante des brevets déposés ne reflète pas nécessairement une activité d’innovation qui se mesurerait dans les mêmes proportions. Cette observation illustre le fait que le brevet peut avoir une autre valeur pour la firme que la protection des efforts de recherche. En effet, le fait que les flux passés soient toujours significatifs indique que les firmes sont persistantes. Le fait que les coefficients de la R&D restent toujours relativement faibles malgré la persistance indique cependant que ces brevets (et cette persistance) sont associés à une activité de R&D de relative faible envergure. Ceci conforte l’idée selon laquelle le contrôle de la qualité des brevets est une dimension importante dans l’estimation des comportements d’innovation des firmes pharmaceutiques.

Persistance à innover

En ce qui concerne les brevets ajustés par les citations, à l’instar de Duguet & Monjon (2004), il apparaît ici que les coefficients relatifs aux innovations passées diminuent fortement avec le nombre de retards considérés dans l’équation. L’avantage d’avoir innové dans le passé décroît donc d’une année sur l’autre de sorte que la connaissance semble se déprécier rapidement. Ce constat est à mettre en relation avec le fait que le coefficient du premier retard des brevets ajustés par les citations est particulièrement important en comparaison avec celui des brevets non ajustés mais aussi relativement aux coefficients des retards supplémentaires qui sont ajoutés. On notera cependant qu’au delà de deux années, les coefficients et leur significativité semblent beaucoup moins stables. Ce type d’innovation apparaît donc difficile à conduire de manière persistante au delà de deux ans. Les firmes auraient donc plus de difficultés à être persistantes en “qualité” (voir aussi la partie 3.3 Extensions). Le niveau des dépenses de R&D est quant-à-lui toujours significatif et positif, les coefficients tendant à augmenter avec le nombre de retards considérés ce qui indique que les innovateurs les plus persistants sont aussi ceux dont les dépenses de R&D sont les plus importantes. Concernant les parts de marché, leur impact est toujours négatif avec des coefficients qui augmentent selon le nombre de retards. Cela indique que les firmes sont d’autant plus persistantes à déposer des brevets ajustés qu’elles sont petites. Nous pouvons en déduire que si les innovateurs ayant le plus d’influence technologique ne sont pas ceux ayant le plus d’influence économique, cet effet est aussi vrai en dynamique : les firmes ayant continuellement des brevets fortement cités (en moyenne) sont aussi les plus petites.

TAB. II.5 – GMM-Wooldridge à deux étapes — Persistance à Innover

Brevets Ajustés par les Citations (AC)

AC t−1 0.8019*** [0.0037] 0.7674*** [0.0035] 0.8411*** [0.0032] 0.7867*** [0.0039]
AC t−2 0.0340***

[0.0039]

0.0551***

[0.0069]

0.0559***

[0.0085]

AC t−3 -0.0010

[0.0076]

-0.0018

[0.0075]

AC t−4 0.0062*

[0.0033]

Log (Chiffre d’Affaires)t−1 -0.2765***

[0.0164]

-0.2470***

[0.0346]

-0.2841***

[0.0759]

-0.2431**

[0.0833]

Log (R&D)t−1 0.4746***

[0.0232]

0.4644***

[0.0291]

0.5565***

[0.0690]

0.5854***

[0.0841]

Part de Marché t−1 -0.4258***

[0.0175]

-0.5545***

[0.0327]

-0.6290***

[0.0552]

-0.6595***

[0.0615]

Part des Citations t−1 -6.3376***

[0.2208]

-2.6953***

[0.4687]

-6.0990***

[0.4690]

-3.0237***

[0.7494]

Indice d’Originalité t−1 0.0269

[0.0384]

0.2239***

[0.0468]

0.1575

[0.1123]

0.3415**

[0.1056]

Auto-Citations t−1 0.0815

[0.0583]

0.2318***

[0.0565]

0.1957

[0.2039]

0.4766*

[0.2403]

AR(1) -2.8642** -2.6623** -2.6830** -2.5109**
AR(2) -0.7149 -1.0598 -1.2019 -1.2582
Hansen (sur-identification) 46.3420 42.3981 39.8911 34.0426
DOF 42 39 36 33
Nombre d’observations 854 777 700 627
Nombre de firmes 77 77 73 68

Écarts types robustes entre parenthèses

* significatif à 10% ; ** significatif à 5% ; *** significatif à 1%.

Estimations faites à partir d’ExPend sous GAUSS (Windmeijer, 2002).

Les résultats de la persistance avec laquelle des firmes pharmaceutiques ont de l’influence sur le développement technologique (tableau II.5), c’est à dire ont de la persistance à innover au sens strict du terme, confirment nos précédentes conclusions. Les firmes les moins importantes économiquement sont technologiquement les plus influentes et cela au prix d’efforts significatifs en matière d’investissement en R&D. Réciproquement, les firmes commercialement les plus importantes déposent des brevets qui, en moyenne, sont peu influents sur un plan technologique.

Persistance à être pionnier

Un des résultats les plus marquant de ce travail concerne la persistance avec laquelle les firmes sont pionnières lorsqu’elles innovent (tableau II.6). Les estimations sur la dynamique des dépôts de brevet pionniers (ceux qui, relativement aux médianes annuelles agrégées, font moins de citations et en reçoivent plus) montrent ainsi que les rétroactions ont un effet toujours négatif sur la propension courante à innover radicalement. Les innovations pionnières passées ont donc un effet désincitatif sur la propension courante à être pionnier de nouveau.

Ainsi, les firmes qui ont été pionnières sur le court terme ont une forte probabilité de ne plus déposer de brevets pionniers dans les années qui suivent (Salomon & Shaver, 2005 interprètent de la même manière les coefficients négatifs dans ce type de modélisation économétrique). Parallèlement à cela, les coefficients concernant les dépenses de R&D sont toujours les plus importants. Ces résultats ne sont pas surprenants et s’expliquent simplement. Certaines firmes canalisent leurs ressources (financières via les dépenses de R&D mais aussi certainement via des ressources moins tangibles liées au développement de la connaissance) pour aboutir à des innovations occasionnelles, mais radicales. Ces comportements limitent par la suite la capacité des firmes à innover radicalement de nouveau, tout du moins sur le court terme. Il est aussi envisageable que de telles innovations soient le résultat de programmes de recherche relativement longs ne permettant pas une persistance des dépôts de brevets pionniers d’une année sur l’autre.

Un autre élément intéressant est la comparaison de ces résultats avec ceux du tableau II.3. Il apparaît en effet que d’un coté les stocks de brevets pionniers jouent un rôle positif et particulièrement important alors que, de l’autre, les firmes ne soient pas persistantes à déposer des brevets pionniers. Il semble évident que si les comportements pionniers ne sont pas soutenables d’une année sur l’autre, conduisant ainsi à un effet de détournement, ils sont malgré tout le fait des mêmes firmes qui “usuellement” innovent de manière radicale. Il est aussi intéressant de noter sur ce point que les coefficients des rétroactions diminuent fortement avec l’importance du nombre de retards. Cela indique que l’effet de détournement se réduit avec le temps jusqu’à ne plus être significatif après trois ans. Les découvertes pionnières ne semblent pas obéir aux mêmes préceptes que les autres types innovations. C’est en ce sens qu’elles font figure de percées technologiques.

TAB. II.6 – GMM-Wooldridge à deux étapes — Persistance à Être Pionnier

Brevets Pionniers (BP)

BP t−1 -0.3369*** [0.0602] -0.2749*** [0.0533] -0.4830*** [0.0668] -0.5379*** [0.0692]
BP t−2 -0.1150***

[0.0359]

-0.4145***

[0.0215]

-0.3880***

[0.0346]

BP t−3 -0.3304***

[0.0274]

-0.3476***

[0.0272]

BP t−4 -0.0090

[0.0446]

Log (Chiffre d’Affaires)t−1 -0.1311

[0.1174]

-0.2205

[0.1665]

-0.0252

[0.1246]

-0.1372

[0.1217]

Log (R&D)t−1 0.7589***

[0.1108]

1.0422***

[0.1606]

0.6110***

[0.1141]

0.8674***

[0.1463]

Part de Marché t−1 0.7317

[0.4767]

-0.1040

[0.3140]

0.5331

[0.3789]

0.3549

[0.3198]

Part des Citations t−1 1.5049

[1.6224]

-0.6474

[1.5049]

1.8712

[2.0462]

1.9788

[2.2969]

Indice d’Originalité t−1 2.9983***

[0.6544]

3.9153***

[0.9106]

1.3071***

[0.2068]

1.6606***

[0.3225]

Auto-Citations t−1 2.2774***

[0.0533]

0.6719**

[0.2354]

0.5079**

[0.2496]

0.1711

[0.2396]

AR(1) -0.9598 -0.9847 -1.3617 -1.1248
AR(2) 0.3017 0.9289 1.1675 0.6704
Hansen (sur-identification) 16.0015 16.8592 19.3368 17.4663
DOF 15 14 13 12
Nombre d’observations 854 777 700 627
Nombre de firmes 77 77 73 68

Écarts types robustes entre parenthèses

* significatif à 10% ; ** significatif à 5% ; *** significatif à 1%.

Estimations faites à partir d’ExPend sous GAUSS (Windmeijer, 2002).

De toute évidence, les innovations pionnières sont les plus difficiles et coûteuses à concevoir. Cela empêche par conséquent les innovateurs d’être persistants sur le très court terme. Les dépôts de brevets pionniers exercent ainsi à court terme un fort effet de détournement sur l’activité d’innovation non cumulative de la firme ce qui prouve qu’une dynamique existe néanmoins. Il semble cependant, au regard de l’impact des stocks, que ce type de découvertes soit le fait des mêmes innovateurs. Il semble aussi que l’effet de détournement exercé par les activités pionnières les plus récentes se réduisent rapidement au cours du temps.

Résultats d’ensemble

De manière générale, nous pouvons considérer que la persistance en matière d’innovation témoigne de barrières à l’entrée puisque qu’une dynamique technologique existe bien au niveau de la firme (l’innovation additionnelle ne provient pas d’un concurrent). Cette interprétation de la persistance est par ailleurs renforcée par les coefficients du tableau II.3 relatifs aux auto-citations et montrant que les innovations les moins significatives reposent souvent sur des inventions précédemment faites par la firme. Nous remarquerons ainsi que, dans certains cas, la persistance est particulièrement forte mais décroissante dans le temps (brevets ajustés par les citations, tableau II.5), que dans d’autres cas elles est plus faible mais croissante avec le temps (brevets non ajustés, tableau II.4) alors qu’elle peut aussi être franchement négative, mais décroissante, mettant ainsi en lumière des effets de détournement d’une année sur l’autre qui s’érodent avec le temps (brevets pionniers, tableau II.6). Au regard de l’impact des parts de marchés, il semble clair que les firmes les plus importantes ne sont pas les sources du changement technologique. En considérant le recours persistant au brevet (non ajusté) des firmes les plus importantes économiquement (ayant l’activité commerciale la plus développée), il semble que la propriété intellectuelle revêt une dimension particulièrement stratégique pour les laboratoires qui sont vraisemblablement les plus exposés à l’expiration de brevets.

3.3 Extensions

Pour affiner notre analyse sur les dépôts de brevets non ajustés, souvent vus comme stratégiques en comparaison avec les autres variables d’innovation utilisées, des régressions supplémentaires ont été effectuées. Dans ces régressions nous avons exclu les brevets pionniers du comptage des brevets non ajustés. Rappelons en effet que les brevets non ajustés comprennent tous les brevets des firmes, quelles que soient leurs importances technologiques.

Ces régressions additionnelles visaient essentiellement à vérifier si l’importance de la firme était toujours inversement corrélée avec l’importance moyenne des brevets. Pour comparaison, nous avons donc effectué des régressions sur l’ensemble des brevets déposés par les firmes en excluant cependant les brevets pionniers. Cette modification permet d’avoir une mesure plus antagoniste aux brevets ajustés par les citations. Les résultats obtenus avec ces régressions (dont nous présenterons que les conclusions) renforcent alors ceux des brevets non ajustés et donc les conclusions que nous avons établies précédemment.

La persistance à déposer des brevets non pionniers est en effet sensiblement plus forte que celle à déposer des brevets (coefficient de 0,32 contre 0,26 pour les brevets non ajustés après avec un retard de 4 années). Les coefficients relatifs à l’influence du chiffre d’affaires sont aussi supérieurs, et plus particulièrement ceux des parts de marché (0,61 contre 0,55 pour l’équivalent de la colonne 1 du tableau II.3) dont la valeur des coefficients augmentent sensiblement avec le nombre de rétroactions considérées. Parallèlement à cela, les coefficients des dépenses de R&D sont naturellement moins importants et l’indice d’originalité plus important que pour l’ensemble des brevets (ce qui justifie l’hypothèse évoquée selon laquelle l’indicateur d’originalité est sensible au volume de citations faites).

L’exclusion des brevets pionniers du comptage des brevets renforce alors l’idée selon laquelle le brevet peut avoir une dimension stratégique pour les firmes les plus importantes et que son utilisation la plus large ne reflète pas nécessairement l’activité d’innovation la plus riche technologiquement.

D’autres régressions additionnelles ont aussi été effectuées, afin d’éprouver la robustesse des conclusions. Nous avons notamment limité le nombre de variables explicatives en ne considérant que les dépenses de R&D avec, alternativement, le chiffre d’affaires, la part de marché, le chiffre d’affaires et la part de marché en plus des différentes rétroactions des flux d’innovations (excluant donc les autres variables d’innovation susceptibles de capturer des effets propres à la dynamique d’innovation). Il apparaît dans ces régressions que les résultats précédents sont globalement inchangés et que les interprétations d’ensemble sont robustes. Une modification notable toutefois : la part de marché est restée toujours négative et significative au seuil de 1% avec les différentes rétroactions introduites sur les brevets ajustés mais surtout pionniers. Concernant cette dernière équation, la part de marché n’était en effet plus significative (en comparaison avec le tableau II.3) lorsque nous avons considéré le modèle dynamique sur les brevets pionniers dont les coefficients étaient présentés dans le tableau II.6.

Conclusion

Dans ce chapitre nous avons analysé la propension et la persistance avec laquelle les laboratoires pharmaceutiques américains innovèrent avant la vague de fusions et acquisitions des années 1990, période durant laquelle d’une part l’innovation du secteur semblait en déclin, et d’autre part les méthodes de recherches allaient évoluer vers une conception plus rationnelle des médicaments (cf. le chapitre introductif). Nous avons évalué l’impact des innovations passées au niveau de la firme (stocks et flux) en utilisant trois différentes mesures de l’activité d’innovation des firmes : le comptage annuel des brevets non ajustés, des brevets ajustés par les citations reçues et enfin des brevets pionniers comme étant ceux qui, relativement aux autres déposés la même année, reçoivent plus de citations et en font moins. Nous nous sommes limités à l’étude des brevets qui ont été déposés dans les classes pharmaceutiques de l’USPTO ce qui nous a permis de ne pas tenir compte des inventions intermédiaires (dans la chimie notamment) qui sont particulièrement nombreuses dans l’élaboration d’un médicament sous l’ère du “random screening”. Les résultats de l’investigation économétrique indiquent que l’innovation des laboratoires pharmaceutiques dépend fortement de l’importance des innovations passées et qu’une dynamique de l’innovation existe bien au niveau microéconomique. Les résultats indiquent aussi que ce sont les firmes les moins importantes économiquement qui sont technologiquement les plus influentes tandis que les firmes dominantes semblent utiliser le brevet à des fins plus stratégiques qu’industrielles. En ce sens, la concurrence technologique qu’exercent les firmes les moins importantes nous apparaît particulièrement significative. L’innovation pharmaceutique en général, et l’innovation pharmaceutique pionnière en particulier, dépend aussi fortement du passé récent de la firme en matière d’innovation : les découvertes pionnières semblent ainsi détourner la firme d’une recherche non cumulative sur le très court terme. Par ailleurs, les firmes semblent plutôt persistantes à innover de telle sorte que les innovations d’une même firme semblent véritablement liées entre elles et pas seulement à la continuité des dépenses de R&D. Dans l’ensemble, les estimations tendent donc à soutenir la domination de l’“effet de déplacement” (Reinganum, 1983) sur l’“effet d’efficience” (Gilbert & Newbery, 1982) que nous pourrions attribuer aux firmes les plus importantes lorsqu’elles innovent. Alors que le niveau d’activité commerciale et les parts de marchés sont négativement corrélés avec les activités d’innovation les plus significatives, ces variables expliquent fortement le simple recours au brevet. Dans une certaine mesure ces résultats concilient des prédictions théoriques qui pouvaient sembler contradictoires : la taille des firmes favorise certaines innovations mais pas tous les types d’innovation. Ces innovations peuvent ainsi révéler des stratégies préemptives ou de développement de produits, stratégies vraisemblablement motivées par l’exclusion qu’implique le dépôt de brevets mais aussi par la concurrence des produits génériques comme le cas des médicaments “me-too” tend à le montrer. En ce sens, les résultats corroborent ceux de Graham & Higgins (2006) qui trouvent que beaucoup des innovations pharmaceutiques sont stratégiques masquant ainsi l’ampleur véritable du déclin de l’innovation. Contextuellement, si la commercialisation de nouveaux médicaments fait appel à des compétences et des capacités de plus en plus particulières, l’émergence des biotechnologies a probablement aussi rendu la recherche pharmaceutique beaucoup plus pointue et exigeante en matière de connaissances nouvelles. Les firmes les plus importantes chercheraient donc principalement à creuser des canaux de recherche où elles bénéficient d’une certaine expérience tandis que les plus petites firmes émergent via des technologies concurrentes. L’étude de la vague de concentration des années 1990 devrait sur ce point être particulièrement informative. Si les firmes établies, ayant le plus de ressources financières, ont du mal à faire face au changement technologique, alors l’acquisition de connaissances ou de compétences spécifiques semble nécessaire. Ce type de motivation est décrit par l’hypothèse de l’ “innovation gap” : les firmes dont l’inventivité est en déclin chercheraient donc à acquérir des firmes maîtrisant les nouveaux enjeux technologiques. Ce sera l’objet du prochain chapitre.

Lire le mémoire complet ==> (Innovation et stratégies d’acquisitions dans l’industrie pharmaceutique)
Thèse Pour obtenir le grade de Docteur – Discipline : Sciences Économiques
L’Université de Paris I Panthéon-Sorbonne