Internationalisation de la R & D des entreprises et attractivité de la France
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’objet de cet article est d’analyser l’importance et les caractéristiques du processus d’internationalisation de la recherche et développement (R & D) des entreprises ainsi que l’attractivité de la France pour ce type d’activité. La R & D réalisée en France par des filiales étrangères représente 5,6 milliards d’euros en 2004, soit 25,3 % des dépenses de R & D totales des entreprises. Cette proportion est supérieure à la moyenne européenne qui s’établit à 13,8 %. À partir d’une typologie des centres de recherche, l’analyse montre que la France attire davantage des centres d’adaptation (des produits à la demande locale) que des centres globaux (réalisant des innovations à destination des marchés mondiaux). Les investissements de R & D étrangers en France représentent 22,8 % des dépenses de R & D totales dans les secteurs de haute technologie (contre 25,3 % pour l’ensemble des secteurs) alors que dans ces mêmes secteurs, 47,5 % des effectifs et 44,8 % de la valeur ajoutée sont le fait de filiales sous contrôle étranger (contre 33,1 % et 37,5 % pour l’ensemble des secteurs). Ces données traduisent une attractivité de la France pour les activités de haute technologie plus faible dans les domaines de la R & D et de l’innovation que dans celui de la production. Toutefois, cette analyse est à nuancer pour les grandes firmes européennes qui envisagent de s’implanter en France. En effet, l’enquête menée conjointement par le Commissariat général du Plan et l’EIRMA en 2004 auprès de ces grandes firmes, met en évidence des facteurs de localisation de centres de R & D globaux comme la qualité et la productivité des chercheurs, l’excellence des centres de recherche publics, et la qualité des infrastructures.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».