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UNIVERSITÉ DE DSCHANG
FACULTÉ DES SCIENCES ÉCONOMIQUES ET DE GESTION
Sous la direction de
Valérie ONGOLO ZOGO, UYII- Soa & Célestin CHAMENI NEMBUA, UDs
Directeur Co-directeur
L’INNOVATION DANS LES PETITES ET MOYENNES ENTREPRISES
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2%) (RGE, 2009)
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Absence de modèle explicitant clairement le
processus de développement de l’innovation.
Techno pusch vs demand pull (Schmookler, 1966)
Modèle de Kline et Rosenberg (1986)
Open innovation (Chesbroug, 2003)
La question de l’effet de l’innovation dans les PMEs
reste ouverte.
Griliches (1979); Smolny (1998);
Rosenbusch et al (2011); Love et al (2009)
1
2
Cameroun Congo RDC
Innovation de produit 62,5 52 33,66
Innovation de procédé 48,21 37 43,56
Innovation commerciale 46,43 44 31,68
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Tableau : Typologie des innovations dans les PME en Afrique
Centrale(en %)
Cati, 2015 atteste que 64,9% des PMEs innovent au Cameroun.
51% innovent en technologie et 49% sur le plan commercial.
Entre 2011 et 2013, près de 3 PMEs sur 4 (69%) déclarent avoir innové.
soit 62, 38% en non technologie Vs 54, 97% en technologie (produit et procédé).
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Visibilité de po d’inno et d’un SNI susceptible de booster le dév de l’inno
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dans les PMEs camerounaises
H1
H2
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des PMEs au Cameroun.
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Modèle Probit bi-varié:
probabilité jointe
d’innover
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technologique
Innovation
technologique
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3.
Effet de l’innovation
Equation de production
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(1)
(2)
(3)
(4)
K= capital, L= travail, X= caractéristiques de la PME,
Z= formes d’innovation, T= intensité d’innovation, M= TICS
3.
(Zakola et Kolster, 2014).
Propensity Score
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(1)
(2)
(3)
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D variable binaire = 1 si la PME innove et 0 si non.
Y= valeur sur laquelle agit le traitement. Y0 état de la PME avant l’innovation.
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(5)
(6)
Risques à considérer
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3.
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sources d’informations, les formes de coopération et les obstacles à l’innovation
Production de l’entreprise, CA, VA.
Indicateurs
1
2
3
4
Désignation TPE PE ME Ensemble
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Formelle 1,55 3,89 9,74 15,2
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Bafoussam 10,33 1,36 0,58 12,28
Douala 48,14 7,4 5,65 61,2
Yaoundé 17,73 4,28 4,48 26,51
Ensemble 76,2 13,05 10,71
Tableau : Répartition des entreprises par taille et niveau de formalité
5.
Variables Innovation technologique Innovation non technologique
R&D 0.801* 0.255
Age de la PME -0.130 -0.329**
Localisation de la PME 0.446* 0.409*
Formalité 0.308* 0.968***
Taille 0.253** 0.0584***
Destination de la production 0.503* 0.571**
Délégation gestion 0.479*** 0.424***
Niveau hiérarchique -0.211 -0.138*
Financement public 5.783 6.259
Sexe du manager -0.190 -0.109
Age du manager 0.361** -0.0627
Source d’infos propre 1.268*** 0.912***
Source d’infos de marché 0.288* 0.372**
Coopération fournisseur 0.205 0.194
Coopération client 0.0409** 1.424***
Coopération avec les autres entreprises -0.432 -0.856*
Manque de moyens financier interne -0.507*** -0.460***
Coût de l’innovation 0.567*** 0.627***
Incertitude de la demande 0.468** -0.0203
Manque d’information sur les marches -0.386* -0.458*
Formation technique du manager 0.310** 0.0121
Constant -2.734*** -1.761***
Observations 513 513
Les pouvoirs publics doivent faciliter les
mécanismes d’appropriation des résultats de
la recherche institutionnelle (universités et
centre publics de recherche) dans la mesure
où le recours à ces informations permettraient
aux PMEs d’élargir leur base de
connaissance.
Une réelle promotion des plates-formes
d’échange et de collaboration entre les PMEs
et les consommateurs et des stratégies
d’incitations managériales pour leurs
employés dont la recherche d’informations
contribue au dév des innovations .
les résultats préviennent contre une
éventuelle généralisation des politiques
ciblant l’augmentation des dépenses de
recherche au niveau des pouvoirs publics
pour développer l’innovation.
5.
 Impact mitigé des formes d’innovation sur la productivité
VARIABLES y11 y12 p11 p12
AGE 0.0181** 0.0456*** 0.011*** 0.056***
(0.0235) (0.0173) (0.0315) (0.0123)
AGE2 -0.0004** -0.0006*** -0.0004* -0.0005***
(0.0005) (0.0008) (0.0004) (0.0008)
Taille 1.070*** 1.276*** 1.007*** 1.026***
(0.151) (0.140) (0.131) (0.150)
LK 0.129** 0.202*** 0.126** 0.222***
(0.0500) (0.0417) (0.0410) (0.0715)
LL -0.578*** -0.864*** -0.570*** -0.684***
(0.156) (0.0897) (0.124) (0.0642)
INNOPROD 0.0125 0.0266* 0.0122 0.0246***
(0.147) (0.134) (0.342) (0.214)
INNOPROC -0.305 0.178 -0.204 0.177
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INNOORG -0.0309 -0.124 -0.0300 -0.102
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INNOCOM 0.394*** 0.361** 0.367*** 0.356**
(0.152) (0.150) (0.102) (0.154)
formalite 0.556* 0.0876*** 0.554* 0.0846**
(0.327) (0.342) (0.327) (0.342)
R_internet 0.216 0.481** 0.214 0.482**
(0.223) (0.208) (0.220) (0.209)
N_ORD 0.0871 -0.0331 0.0571 -0.0031
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AGE_M 0.0163 -0.0416 0.0120 -0.0516
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SEXE_M 0.247* 0.267** 0.240* 0.261**
(0.146) (0.130) (0.145) (0.132)
Constant 0.619*** 0.066*** 0.321*** 0.009***
(0.341) (0.307) (0.241) (0.300)
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R-squared 0.668 0.576 0.465 0.573
(Robust standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1)
5.
CA12
(1) (2) (3) (4)
Effet-moyen 3548133 3548133 3548133 3548133
Ecart-type 16764337** 1879812* 1615034** 1785816**
Observations du groupe de traitement 360 (98) 360 (98) 360 (98) 360 (98)
Observations du groupe de contrôle 187 187 187 187
Nombre total d’observations 547 (98) 547 (98) 547 (98) 547 (98)
VA12
(1) (2) (3) (4)
Effet-moyen 1725980 1725980 1725980 1725980
Ecart-type 900153,6* 850974,4** 872069,2** 904880,5*
Observations du groupe de traitement 285 (87) 285 (87) 285 (87) 285 (87)
Observations du groupe de contrôle 121 121 121 121
Nombre total d’observations 406 (87) 406 (87) 406 (87) 406 (87)
Tableau: Effet Moyen de l’innovation non technologique
∗∗∗Significatif à 1% ; ∗∗significatif à 5% ; ∗significatif à 10%. (1) = méthode de Kernel; (2) = Méthode du plus proche
voisin; (3) = Méthode des deux plus proches voisins; (4) = Méthode des cinq plus proches voisins. CA12 = chiffre
d’affaire en 2012; VA12 = valeur ajoutée en 2012.
Les résultats recommandent de développer une approche
différente des politiques d’innovations au Cameroun (moins
axée sur le mimétisme des approches « technologies push »
développée par un grand nombre de pays du nord et une
amélioration de l’environnement réglementaire dans lequel
évoluent ces entreprises.
5.
Déterminants
de
l’innovation
Le manque de financement interne et le manque
d’informations sur les marchés limitent le
développement des innovations des PMEs
Les PMEs recourent davantage aux ressources
internes pour développer des innovations.
L’innovation explique le différentiel de
performance de la PME au Cameroun
L’impact positif de l’innovation est limité
Effet de l’innovation
CONCLUSION
Thèse défendue:
L’innovation améliore la
performance de la PME au
Cameroun, mais cette amélioration
est fonction de la nature de
l’innovation
L’innovation
ouverte dans les
PME et les GE
 Système national
d’innovation
 Business model
innovation dans les
entreprises,
notamment du
secteur informel
(étude de cas).
 L’innovation
agricole.
 L’usage et
l’appropriation
des TICS
 L’innovation
dans la micro
finance
CONCLUSION
Thank you for you attention
… over to you for suggestions and questions
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FACULTÉ DES SCIENCES ÉCONOMIQUES ET DE GESTION
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L’innovation dans les petites et moyennes entreprises (PME) au Cameroun

  • 1. UNIVERSITÉ DE DSCHANG FACULTÉ DES SCIENCES ÉCONOMIQUES ET DE GESTION Sous la direction de Valérie ONGOLO ZOGO, UYII- Soa & Célestin CHAMENI NEMBUA, UDs Directeur Co-directeur L’INNOVATION DANS LES PETITES ET MOYENNES ENTREPRISES (PME) AU CAMEROUN Thèse de Doctorat/Ph.D en Sciences Economiques Spécialité : Économie Industrielle Présentée et soutenue publiquement Par: NDZANA ELOUNDOU Martin Jaurès
  • 2. 1. Contexte et problématique 2. Objectifs et hypothèses 3. Méthodologie 4. Résultats et Recommandations Plan de présentation
  • 3. Au Cameroun PMEs Selon Wolff et Pett (2006), leur proportion atteint 97% du total d’entreprises dans certains pays Les PMEs représentent les composantes primordiales de l’éco dans de nombreux pays. En matière d’emplois, elles représentent 61,6% des emplois permanents contre 38,4% pour les GE (RGE, 2009). 90% des entreprises (RGE, 2009) pour une contribution au PIB estimée à 30% du PIB. 1.
  • 4. 1. PMEs, au centre des préoccupations publiques. En 2004, création du Ministère des PMEs de l’éco sociale et de l’artisanat. DSCE (2009), les PMEs acteurs majeurs du développement industriel 2010 et 2015: loi relative à la définition de la PME, Banque des PMEs, centre de formalités des entreprises, etc. Les obstacles: la fiscalité (58, 8%), la corruption (50,6%), l’accès au crédit (37, 6%), les formalités administratives (35, 2%) (RGE, 2009)
  • 5. 1. A ces problèmes s’ajoutent ceux liés à l’innovation. Innovation, source de controverses dans les firmes Absence de modèle explicitant clairement le processus de développement de l’innovation. Techno pusch vs demand pull (Schmookler, 1966) Modèle de Kline et Rosenberg (1986) Open innovation (Chesbroug, 2003) La question de l’effet de l’innovation dans les PMEs reste ouverte. Griliches (1979); Smolny (1998); Rosenbusch et al (2011); Love et al (2009) 1 2
  • 6. Cameroun Congo RDC Innovation de produit 62,5 52 33,66 Innovation de procédé 48,21 37 43,56 Innovation commerciale 46,43 44 31,68 Innovation organisationnelle 53,57 59 44,55 Nombre de PME 56 99 92 Tableau : Typologie des innovations dans les PME en Afrique Centrale(en %) Cati, 2015 atteste que 64,9% des PMEs innovent au Cameroun. 51% innovent en technologie et 49% sur le plan commercial. Entre 2011 et 2013, près de 3 PMEs sur 4 (69%) déclarent avoir innové. soit 62, 38% en non technologie Vs 54, 97% en technologie (produit et procédé). Source: Safoulanitou et al (2013) Visibilité de po d’inno et d’un SNI susceptible de booster le dév de l’inno 1.
  • 7. Objectifs Evaluer l’effet des innovations sur la performance des PMEs camerounaises. Identifier les facteurs explicatifs de l’innovation dans les PMEs camerounaises H1 H2 L’innovation influence positivement la performance des PMEs au Cameroun. Dans le développement des innovations, les PMEs combinent les ressources internes et externes. Si toutes peuvent avoir un rôle positif, les ressources internes influencent plus significativement. Hypothèses 2.
  • 8. Modèle sur les facteurs d’innovation Modèle Probit bi-varié: probabilité jointe d’innover Innovation non technologique Innovation technologique Ou (Goedhuys et Veugelers, 2012). 3.
  • 9. Effet de l’innovation Equation de production augmentée estimée à partir des MCO (1) (2) (3) (4) K= capital, L= travail, X= caractéristiques de la PME, Z= formes d’innovation, T= intensité d’innovation, M= TICS 3. (Zakola et Kolster, 2014).
  • 10. Propensity Score Matching (1) (2) (3) (4) D variable binaire = 1 si la PME innove et 0 si non. Y= valeur sur laquelle agit le traitement. Y0 état de la PME avant l’innovation. DY = effet du traitement. X = Caractéristiques de la PME. (5) (6) Risques à considérer  Diminution de l’échantillon  Chevauchement de l’échantillon Avantages  Corrige le problème de biais de simultanéité  Détermine si le différentiel de performance entre firmes est l’effet de l’innovation 3. (Damijan et al, 2008).
  • 11. 4. Données Projet sur les Normes sociales, Capacités managériales, TICs et Performance des entreprises en ASS: Cas du Cameroun, de la Côte d’Ivoire et du Sénégal . Les entreprises formelles et Informelles et de taille différentes. Base de sondage: répertoire du RGE(2009) et les EAE, (EEESI, 2010). Inno de produit, de procédé, organisationnelle et commerciale; IE et les TICS, sources d’information, activités de R&D, Financement public de l’innovation, les sources d’informations, les formes de coopération et les obstacles à l’innovation Production de l’entreprise, CA, VA. Indicateurs 1 2 3 4
  • 12. Désignation TPE PE ME Ensemble Formalité de l’entreprise Formelle 1,55 3,89 9,74 15,2 Informelle 74,65 9,16 0,97 84,79 Ville Bafoussam 10,33 1,36 0,58 12,28 Douala 48,14 7,4 5,65 61,2 Yaoundé 17,73 4,28 4,48 26,51 Ensemble 76,2 13,05 10,71 Tableau : Répartition des entreprises par taille et niveau de formalité 5.
  • 13. Variables Innovation technologique Innovation non technologique R&D 0.801* 0.255 Age de la PME -0.130 -0.329** Localisation de la PME 0.446* 0.409* Formalité 0.308* 0.968*** Taille 0.253** 0.0584*** Destination de la production 0.503* 0.571** Délégation gestion 0.479*** 0.424*** Niveau hiérarchique -0.211 -0.138* Financement public 5.783 6.259 Sexe du manager -0.190 -0.109 Age du manager 0.361** -0.0627 Source d’infos propre 1.268*** 0.912*** Source d’infos de marché 0.288* 0.372** Coopération fournisseur 0.205 0.194 Coopération client 0.0409** 1.424*** Coopération avec les autres entreprises -0.432 -0.856* Manque de moyens financier interne -0.507*** -0.460*** Coût de l’innovation 0.567*** 0.627*** Incertitude de la demande 0.468** -0.0203 Manque d’information sur les marches -0.386* -0.458* Formation technique du manager 0.310** 0.0121 Constant -2.734*** -1.761*** Observations 513 513 Les pouvoirs publics doivent faciliter les mécanismes d’appropriation des résultats de la recherche institutionnelle (universités et centre publics de recherche) dans la mesure où le recours à ces informations permettraient aux PMEs d’élargir leur base de connaissance. Une réelle promotion des plates-formes d’échange et de collaboration entre les PMEs et les consommateurs et des stratégies d’incitations managériales pour leurs employés dont la recherche d’informations contribue au dév des innovations . les résultats préviennent contre une éventuelle généralisation des politiques ciblant l’augmentation des dépenses de recherche au niveau des pouvoirs publics pour développer l’innovation. 5.
  • 14.  Impact mitigé des formes d’innovation sur la productivité VARIABLES y11 y12 p11 p12 AGE 0.0181** 0.0456*** 0.011*** 0.056*** (0.0235) (0.0173) (0.0315) (0.0123) AGE2 -0.0004** -0.0006*** -0.0004* -0.0005*** (0.0005) (0.0008) (0.0004) (0.0008) Taille 1.070*** 1.276*** 1.007*** 1.026*** (0.151) (0.140) (0.131) (0.150) LK 0.129** 0.202*** 0.126** 0.222*** (0.0500) (0.0417) (0.0410) (0.0715) LL -0.578*** -0.864*** -0.570*** -0.684*** (0.156) (0.0897) (0.124) (0.0642) INNOPROD 0.0125 0.0266* 0.0122 0.0246*** (0.147) (0.134) (0.342) (0.214) INNOPROC -0.305 0.178 -0.204 0.177 (0.151) (0.122) (0.150) (0.128) INNOORG -0.0309 -0.124 -0.0300 -0.102 (0.149) (0.136) (0.139) (0.124) INNOCOM 0.394*** 0.361** 0.367*** 0.356** (0.152) (0.150) (0.102) (0.154) formalite 0.556* 0.0876*** 0.554* 0.0846** (0.327) (0.342) (0.327) (0.342) R_internet 0.216 0.481** 0.214 0.482** (0.223) (0.208) (0.220) (0.209) N_ORD 0.0871 -0.0331 0.0571 -0.0031 (0.184) (0.158) (0.214) (0.108) Form_TIC 0.294 0.664** 0.284 0.760** (0.341) (0.302) (0.321) (0.352) AGE_M 0.0163 -0.0416 0.0120 -0.0516 (0.137) (0.125) (0.200) (0.124) SEXE_M 0.247* 0.267** 0.240* 0.261** (0.146) (0.130) (0.145) (0.132) Constant 0.619*** 0.066*** 0.321*** 0.009*** (0.341) (0.307) (0.241) (0.300) Observations 259 242 239 242 R-squared 0.668 0.576 0.465 0.573 (Robust standard errors in parentheses, *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1) 5.
  • 15. CA12 (1) (2) (3) (4) Effet-moyen 3548133 3548133 3548133 3548133 Ecart-type 16764337** 1879812* 1615034** 1785816** Observations du groupe de traitement 360 (98) 360 (98) 360 (98) 360 (98) Observations du groupe de contrôle 187 187 187 187 Nombre total d’observations 547 (98) 547 (98) 547 (98) 547 (98) VA12 (1) (2) (3) (4) Effet-moyen 1725980 1725980 1725980 1725980 Ecart-type 900153,6* 850974,4** 872069,2** 904880,5* Observations du groupe de traitement 285 (87) 285 (87) 285 (87) 285 (87) Observations du groupe de contrôle 121 121 121 121 Nombre total d’observations 406 (87) 406 (87) 406 (87) 406 (87) Tableau: Effet Moyen de l’innovation non technologique ∗∗∗Significatif à 1% ; ∗∗significatif à 5% ; ∗significatif à 10%. (1) = méthode de Kernel; (2) = Méthode du plus proche voisin; (3) = Méthode des deux plus proches voisins; (4) = Méthode des cinq plus proches voisins. CA12 = chiffre d’affaire en 2012; VA12 = valeur ajoutée en 2012. Les résultats recommandent de développer une approche différente des politiques d’innovations au Cameroun (moins axée sur le mimétisme des approches « technologies push » développée par un grand nombre de pays du nord et une amélioration de l’environnement réglementaire dans lequel évoluent ces entreprises. 5.
  • 16. Déterminants de l’innovation Le manque de financement interne et le manque d’informations sur les marchés limitent le développement des innovations des PMEs Les PMEs recourent davantage aux ressources internes pour développer des innovations. L’innovation explique le différentiel de performance de la PME au Cameroun L’impact positif de l’innovation est limité Effet de l’innovation CONCLUSION
  • 17. Thèse défendue: L’innovation améliore la performance de la PME au Cameroun, mais cette amélioration est fonction de la nature de l’innovation L’innovation ouverte dans les PME et les GE  Système national d’innovation  Business model innovation dans les entreprises, notamment du secteur informel (étude de cas).  L’innovation agricole.  L’usage et l’appropriation des TICS  L’innovation dans la micro finance CONCLUSION
  • 18. Thank you for you attention … over to you for suggestions and questions
  • 19. UNIVERSITÉ DE DSCHANG FACULTÉ DES SCIENCES ÉCONOMIQUES ET DE GESTION Sous la direction de Valérie ONGOLO ZOGO, UYII- Soa & Célestin CHAMENI NEMBUA, UDs Directeur Co-directeur L’INNOVATION DANS LES PETITES ET MOYENNES ENTREPRISES (PME) AU CAMEROUN Thèse de Doctorat/Ph.D en Sciences Economiques Spécialité : Économie Industrielle Présentée et soutenue publiquement par: NDZANA ELOUNDOU Martin Jaurès