Proximité géographique, diffusion des connaissances et innovation : une étude sur les départements français métropolitains

par Inès Moussa

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Olivier Brossard et de Mohamed Ayadi.


  • Résumé

    Cette thèse vise à approfondir les recherches théoriques et empiriques sur la diffusion spatiale des connaissances en France métropolitaine. La thèse offre tout d’abord une revue de la littérature économique sur la relation connaissance-externalités-innovation. Elle propose ensuite une analyse empirique utilisant deux approches. La première est l’approche par les cercles concentriques. Nous l’utilisons de deux façons : sur des données en coupe transversale puis sur des données de panel. Les résultats trouvés sont divergents ce qui nous pousse utiliser une deuxième approche plus précise basée sur les techniques de l’économétrie spatiale. Après avoir décrit de manière détaillée les dynamiques spatiales de l’innovation entre 2002 et 2008, nous estimons des modèles spatiaux (SAR, SEM et SDM) sur nos données de panel. Ensuite, cette deuxième approche propose une décomposition spatiale de l’impact de la R&D en effet direct et effet indirect. Cela permet une mesure plus fine des externalités de connaissance. Les résultats principaux de cette thèse sont que la proximité géographique a des effets positifs sur la productivité de la R&D; que le contenu de la R&D interne en connaissances tacites lui donne un avantage sur la R&D externe ; que la diversité industrielle des territoires a des effets positifs sur l’innovation ; et que les pôles de compétitivité améliorent la productivité de l’innovation grâce à la richesse des canaux retransmission des connaissances dont ils disposent.

  • Titre traduit

    Geographical proximity, knowledge diffusion and innovation : a study on French metropolitan regions


  • Résumé

    The aim of this thesis is to further theoretical and empirical research on the spatial diffusion of knowledge in France. First, this thesis provides a review of the economic literature on the relation knowledge-innovation-externalities. It then offers an empirical analysis using two main approaches. The first one is the concentric circles method. The use of this approach is conducted in two stages: with cross-sectional data and with panel data. The results are divergent which pushed us to use a second more precise approach based on the techniques of spatial econometrics. After comparing the spatial dynamics of innovation between 2002 and2008, we made estimates using spatial models (SAR, SEM and SDM). Then, we propose in this second approach a spatial decomposition of the R&D impact into a direct and indirect effect. It provides a more precise measure of knowledge spillovers. The main results of this thesis are that geographical proximity has a positive effect on the productivity of R&D; that internal R&D has higher productivity than external R&D because of its tacit knowledge content; that industrial diversity of territories has positive effects on innovation ; and that clusters enhance the productivity of innovation through the richness of their knowledge transmission channels.


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