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Spillovers, Innovation Difficulty, and the Dynamics of Productivity

En utilisant un modèle DSGE de moyenne échelle estimé sur des données américaines de 1984 à 2019, cet article trouve que si la difficulté d'innovation est un facteur persistant influençant la probabilité d'une innovation réussie, les fluctuations de la productivité globale sont principalement pilotées par des chocs de retombées plutôt que par des changements dans la difficulté d'innover.

Auteurs originaux : Alice Albonico, Marco Guerzoni

Publié 2026-09-30

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Alice Albonico, Marco Guerzoni

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Depuis des décennies, les États-Unis sont un moteur de l'invention. De nouvelles technologies, des plateformes numériques à l'intelligence artificielle, ont émergé à un rythme effréné, promettant de transformer notre façon de vivre et de travailler. Pourtant, une contradiction déroutante s'est installée dans l'économie : alors que le taux de nouvelles idées et d'investissements a bondi, la vitesse globale à laquelle l'économie produit des biens et des services a ralenti. Ce décalage a laissé les économistes en quête d'une explication. Le moteur de la croissance est-il simplement en train de manquer de carburant, ou le carburant parvient-il simplement aux mauvais endroits ? Pour comprendre cela, il faut examiner deux manières distinctes dont la recherche et développement, ou R&D, se traduisent réellement en progrès concret. La première est la puissance pure de l'effort collectif : dans quelle mesure le montant total d'argent et de temps consacré à la recherche fait-il progresser la limite même du possible ? La seconde est le défi de la tentative individuelle : quelle est la probabilité qu'une recherche spécifique d'une entreprise réussisse réellement à créer un nouveau produit utile ? Distinguer ces deux forces est crucial car un ralentissement de l'une n'implique pas nécessairement un ralentissement de l'autre, et la solution au casse-tête économique dépend entièrement de la force qui pose problème.

Une équipe de chercheurs de l'Université de Milano-Bicocca s'est donné pour mission de démêler ces deux forces à l'aide d'un modèle informatique détaillé de l'économie américaine. Ils ont construit une simulation qui suit comment l'argent circule dans la recherche, comment cette recherche crée de nouvelles technologies, et comment ces technologies se propagent sur le marché. Le modèle sépare le processus en deux canaux. Un canal mesure l'effet de « débordement » (spillover), qui est l'idée que lorsque de nombreuses entreprises recherchent ensemble, elles poussent collectivement la frontière technologique vers l'avant, rendant la prochaine grande percée plus facile pour tout le monde. L'autre canal mesure la « difficulté d'innovation », qui représente la probabilité qu'un effort de recherche d'une seule entreprise réussisse réellement à créer un nouveau produit. Les chercheurs ont alimenté leur modèle avec des données réelles de 1984 à 2019, incluant des chiffres économiques standards comme le PIB et l'investissement, ainsi qu'une mesure inédite et nouvellement développée de la créativité technologique dérivée du texte des brevets. Ces données de brevets servent de fenêtre directe sur la fréquence à laquelle de nouvelles idées sont réellement générées avec succès, plutôt que sur le simple nombre de tentatives effectuées.

Les résultats de cette simulation offrent une réponse claire au mystère du ralentissement de la productivité. L'étude conclut que le déclin de la vitesse de la croissance économique n'est pas principalement causé par une baisse du taux de réussite des inventions individuelles. Au contraire, le principal moteur du ralentissement est un affaiblissement du canal de débordement. En termes plus simples, l'effort collectif de toute la recherche qui a lieu dans le pays est devenu moins efficace pour pousser la limite absolue de la technologie vers l'avant. Le modèle montre que les chocs infligés à cette efficacité collective sont responsables de la vaste majorité des fluctuations de la croissance de la productivité, expliquant environ 88 à 97 pour cent de la variance de la croissance de la PTF (productivité totale des facteurs) dans le modèle augmenté. En revanche, la difficulté de faire réussir une invention particulière joue un rôle beaucoup plus mineur dans la vitesse globale de l'économie. Bien que la probabilité de succès fluctue, ces changements ne dictent pas les grandes tendances de la productivité.

Cependant, l'histoire change légèrement lorsque les chercheurs examinent la nature même de la difficulté. En incluant les données de créativité basées sur les brevets, le modèle a révélé que la « difficulté » de l'innovation n'est pas une force rapide et agitée qui change tous les quelques mois. Au contraire, elle se comporte comme un courant lent. Une fois que le modèle prend en compte les taux de réussite réels trouvés dans les brevets, le choc de difficulté apparaît comme une force persistante et à long terme qui façonne le paysage de l'innovation sur des années, plutôt que comme une perturbation du cycle économique à court terme. Cela suggère que, bien que fabriquer une nouvelle invention soit devenu plus difficile avec le temps, cette difficulté accrue est une pression constante et lente plutôt qu'un choc soudain ayant causé le récent ralentissement économique. L'étude indique que le ralentissement de la productivité n'est pas principalement piloté par un déclin de l'innovation réussie. Les données indiquent que les entreprises trouvent toujours des moyens d'innover, mais le moteur collectif qui transforme ces innovations en une croissance économique large a perdu de son élan.

Les implications de cette découverte sont significatives pour la façon dont nous percevons l'économie et la manière dont nous pourrions tenter de la réparer. La recherche suggère que simplement encourager davantage d'entreprises à tenter d'inventer de nouvelles choses, ou injecter plus d'argent dans la recherche sans traiter la manière dont cette recherche se connecte à l'économie plus large, pourrait ne pas suffire. Si le problème est que le débordement collectif des connaissances est faible, alors les politiques doivent se concentrer sur la manière dont les idées se propagent et comment la frontière technologique progresse pour tous, et non seulement sur le nombre de tentatives individuelles effectuées. L'étude conclut que le ralentissement de la productivité n'est pas un échec des innovateurs eux-mêmes, mais un échec du mécanisme qui traduit leur travail collectif en une croissance économique plus rapide. En séparant les deux canaux, les chercheurs ont démontré que l'économie ne manque pas d'idées, mais plutôt que le chemin reliant ces idées à une prospérité généralisée est devenu plus difficile à naviguer.

Résumé Technique : Externalités, Difficulté de l'Innovation et Dynamiques de la Productivité

Énoncé du Problème
L'article traite du puzzle macroéconomique central que représente le décalage apparent entre le changement technologique rapide (ex. : technologies numériques, IA) et le ralentissement marqué de la croissance de la productivité globale aux États-Unis depuis le début des années 2000. Alors que la littérature existante propose diverses explications — allant d'une diffusion lente et de délais de mise en œuvre à l'idée que « les idées deviennent plus difficiles à trouver » (Bloom et al., 2020) — ces hypothèses confondent souvent des mécanismes économiques distincts. Les auteurs soutiennent que le débat nécessite une distinction structurelle entre deux canaux d'innovation :

Le Canal des Externalités (Spillovers) : L'efficacité avec laquelle l'effort de R&D agrégé fait progresser la frontière technologique.
Le Canal de la Difficulté : La probabilité que les efforts de R&D sectoriels génèrent avec succès une innovation et mènent à l'adoption de technologies de pointe (destruction créatrice).

La question centrale est de savoir si le ralentissement de la productivité est principalement dû à une baisse du taux de réussite de l'innovation (difficulté) ou à un affaiblissement de la traduction des recherches agrégées en progrès de la frontière (externalités).

Méthodologie
Les auteurs développent et estiment un modèle d'Équilibre Général Dynamique Stochastique (DSGE) à moyenne échelle avec un changement technologique endogène, s'appuyant sur le cadre de Cozzi et al. (2021). Le modèle intègre les frictions standard du nouveau-keynésianisme (formation d'habitudes, rigidités des prix, coûts d'ajustement de l'investissement) aux côtés d'un bloc schumpétérien de l'innovation.

Structure du Modèle :
- Croissance de la Frontière : La croissance de la frontière technologique ( $g^{A_{max}}$ ) est semi-endogène, pilotée par la R&D agrégée et les externalités de connaissances. Elle est soumise à un choc d'externalité ( $\sigma^{RD}_t$ ), qui modifie l'efficacité de la conversion de la R&D en progrès de la frontière.
- Succès de l'Innovation : La productivité sectorielle bondit vers la frontière avec une probabilité ( $n_t$ ) déterminée par l'investissement en R&D et un choc de difficulté ( $\varepsilon^{n,RD}_t$ ). Ce choc régit la probabilité de succès de l'innovation pour un niveau donné de R&D.
- Productivité Globale : La Productivité Globale des Facteurs (PGF) dépend à la fois du rythme d'expansion de la frontière et du taux auquel les entreprises innovent et adoptent avec succès les technologies de pointe.
Stratégie d'Estimation :
- Le modèle est estimé à l'aide de techniques bayésiennes sur des données trimestrielles américaines de 1984Q1 à 2019Q4.
- Spécification de Base : Utilise huit observables macroéconomiques (PIB, consommation, investissement, R&D, salaires, heures travaillées, taux d'intérêt, inflation).
- Spécification Augmentée : Incorpore une nouvelle mesure de la « créativité technologique » basée sur le texte des brevets (Kalyani, 2024) comme observable supplémentaire. Cet indice est conçu pour capturer plus directement la probabilité de succès de l'innovation que les taux traditionnels d'entrée/sortie, qui sont influencés par des facteurs non technologiques.
- L'estimation inclut dix processus de chocs fondamentaux, distinguant explicitement les chocs d'externalité et de difficulté.

Contributions Clés

Identification Structurelle : L'article est le premier à séparer et identifier explicitement les chocs d'externalité et les chocs de difficulté au sein d'un même cadre DSGE estimé. Il démontre que ces derniers ne sont pas simplement des noms différents pour une baisse générale de l'efficacité de l'innovation, mais représentent des marges distinctes avec des mécanismes de transmission macroéconomiques différents.
Nouvelle Discipline par les Données : Les auteurs introduisent une mesure de la créativité basée sur le texte des brevets dans l'estimation d'un modèle DSGE. Cela permet de discipliner directement le bloc de probabilité d'innovation, offrant une identification plus robuste du choc de difficulté par rapport aux modèles reposant uniquement sur des données macroéconomiques agrégées ou des taux de rotation des entreprises.
Décomposition Quantitative : L'étude fournit une évaluation quantitative de l'importance relative de ces deux canaux pour expliquer les fluctuations de la productivité américaine, dépassant la spéculation théorique pour fournir des preuves empiriques.

Résultats

Mécanismes de Transmission :
- Chocs d'Externalité : Ils agissent directement sur la marge de croissance de la frontière. Un choc d'externalité défavorable provoque un déclin immédiat et persistant de la croissance de la frontière, ce qui abaisse par la suite la PGF, la production, l'investissement et la R&D. La probabilité d'innovation est largement inchangée car le choc ne modifie pas le taux de réussite conditionnel de la R&D.
- Chocs de Difficulté : Ils agissent directement sur la marge de probabilité d'innovation. Un choc de difficulté défavorable réduit la probabilité de succès de l'innovation ( $n_t$ ). Cela ralentit la diffusion de la technologie de pointe dans la productivité moyenne, faisant baisser la PGF. Curieusement, un choc de difficulté peut temporairement augmenter la valeur des entreprises établies en réduisant le risque de destruction créatrice (déplacement), alors même que la productivité globale chute.
Importance Quantitative (Décomposition de la Variance) :
- Croissance de la PGF : Les chocs d'externalité sont le principal moteur des fluctuations de la PGF. Dans la spécification augmentée, ils expliquent environ 88 à 97 % de la variance de la croissance de la PGF à court et moyen terme.
- Probabilité d'Innovation : Les chocs de difficulté sont le principal moteur des fluctuations de la probabilité de succès de l'innovation, expliquant environ 92 à 97 % de sa variance.
- Rôle de la Difficulté : Bien que les chocs de difficulté façonnent de manière significative la probabilité d'innovation, leur contribution quantitative aux fluctuations de la PGF est nettement inférieure à celle des chocs d'externalité.
Impact de l'Observable de Créativité :
- L'inclusion de la mesure de la créativité ne modifie pas les mécanismes de transmission qualitatifs, mais change considérablement les propriétés estimées du choc de difficulté.
- Dans la spécification augmentée, le choc de difficulté devient moins volatil et plus persistant. Cela suggère que la difficulté de l'innovation est une force structurelle à évolution lente plutôt qu'une perturbation de cycle conjoncturel à haute fréquence.
- Les décompositions historiques indiquent que, bien que le choc de difficulté ait augmenté de manière persistante après 2010 (ce qui est cohérent avec l'idée que l'innovation devient plus difficile), il reste un facteur secondaire dans l'explication de la baisse globale de la productivité par rapport aux chocs d'externalité.

Signification et Revendications
L'article conclut que le ralentissement de la productivité globale aux États-Unis n'est pas principalement dû à une baisse de la probabilité de succès de l'innovation. Au contraire, le ralentissement est largement attribuable à un affaiblissement du canal des externalités — le mécanisme par lequel la R&D agrégée se traduit en avancées de la frontière technologique.

Les auteurs affirment que distinguer ces canaux est crucial tant pour la mesure que pour la politique :

Mesure : Une baisse de la performance mesurée de l'innovation peut refléter des externalités plus faibles plutôt qu'un effondrement du taux de réussite des efforts de recherche individuels.
Politique : Les politiques visant uniquement à accroître l'effort de R&D ou à améliorer le taux de réussite de l'innovation (traitant la difficulté) peuvent être insuffisantes si elles ne renforcent pas simultanément les mécanismes d'externalité et de diffusion qui pilotent la croissance de la frontière. Inversement, les politiques qui réduisent les barrières à une innovation réussie restent pertinentes pour le rythme de la destruction créatrice, même si elles ne sont pas le principal moteur de la dynamique de croissance de la PGF.

L'article affirme modestement que, si la difficulté de l'innovation est une force réelle et persistante façonnant le taux de réussite de l'innovation, c'est le canal des externalités qui domine quantitativement les dynamiques de la Productivité Globale des Facteurs mesurée.

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