Dépendance individuelle forte et faible : une analyse en données de panel de la diffusion internationale de la technologie

Cem Ertur (1) , Antonio Musolesi (2)

1 Econométrie
2 GAEL - Laboratoire d'Economie Appliquée = Grenoble Applied Economics Laboratory

This paper provides an econometric examination of geographic R&D spillovers among countries by focusing on the issue of cross-sectional dependence. By applying several unit root tests, we first show that when the number of lags of the autoregressive component of augmented Dickey Fuller test-type specifications or the number of common factors is estimated in a model selection framework, the variables (total factor productivity and R&D capital stocks) appear to be stationary. Then, we estimate the model using to complementary approaches, focusing on spatial autoregressive errors and unobserved common correlated factors. These approaches account for different types of cross-sectional dependence and are related to the concepts of weak and strong cross-sectional dependence recently developed in the literature.

Cet article propose un nouvel examen de la diffusion internationale de la technologie, sous l'angle des effets de débordement géographiques de R&D entre pays, en traitant explicitement le problème de la dépendance en coupe transversale dans des modèles de type Coe, Helpman et Hoffmaister (2009). En appliquant des tests de racine unitaire en panel de différentes générations, nous montrons d'abord que quand le nombre de retards de la composante autorégressive des tests de type Dickey et Fuller augmenté ou quand le nombre de facteurs communs est estimés dans le cadre d'un processus de sélection de modèle, les variables d'intérêt et que sont la productivité totale des facteurs, la R&D étrangère, la R&D domestique et le stock de capital humain apparaissent comme étant stationnaires. Ceci nous permet alors d'estimer des modèles relevant de deux approches complémentaires, l'une fondée sur la prise en compte d'un processus d'erreur spatialement autocorrélés et l'autre fondée sur les facteurs communs non observables. Ces approches intègrent différents types de dépendance en coupe transversale en relation avec les concepts de dépendance faible ou forte récemment développées dans la littérature. Les résultats obtenus conduisent à des interprétations contrastées : alors que dans le modèle avec erreurs spatialement autocorrélés, la R&D locale et la R&D étrangère affectent significativement la productivité totale des facteurs, dans le modèle à facteurs communs non observables seule la R&D étrangère est significative. Ce dernier résultat souligne l'importance des effets de débordements au-delà même de ceux liés directement à la technologie, en effet d'autres effets de débordement globaux ou l'effet de chocs communs semblent l'emporter sur l'impact de la R&D et du stock de capital humain domestiques. Ce résultat rejoint celui obtenu par Eberhardt et al. (2013) dans l'estimation d'une fonction de production de connaissance à la Griliches (1979) et pourrait indiquer l'ampleur des effets de la globalisation.

Mots clés: panel data; cross-sectional correlation; spatial models; factor models; unit root; international technology diffusion; geography

Mots clés: Modèle de données de panel; corrélation en coupe transversale; économétrie spatiale; modèles à facteurs; racine unitaire; diffusion internationale de la technologie

Domaines: Economies et finances

Cem Ertur, Antonio Musolesi. Dépendance individuelle forte et faible : une analyse en données de panel de la diffusion internationale de la technologie. 2014. ⟨halshs-01015208⟩