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Knowledge flows through patent citation data

Dans cette thèse, nous analysons les différents aspects des externalités de connaissance et la façon dont les citations de brevet peuvent être utilisées comme un indicateur de ces flux. La première partie de cette thèse examine la littérature traditionnelle sur les externalités de connaissance, et cela d'un point de vue à la fois qualitatif et quantitatif (la forme quantitative est réalisée grâce à une méta-analyse). Nous insistons sur les conséquences résultant de l'utilisation de différents canaux de mesure de ces externalités, précisément nous nous attardons sur les hypothèses sous-jacentes et sur leurs implications en termes d'estimations empiriques. Ce point est important car ces canaux sont la principale source d'hétérogénéité des résultats empiriques. Dans la seconde partie, nous explorons des données de brevets et de citations de brevet encore peu étudiées (ces données sont extraites de la base de données Patstat pour les offices de brevets du G5, de l'OEB et de l'OMPI). Cette analyse est à nouveau réalisée à la fois en termes qualitatifs et quantitatifs. La troisième partie, dans un premier temps, examine de façon empirique les caractéristiques des flux de connaissance entre et au sein des inventeurs des pays du G5 et cela pour 13 secteurs industriels. Dans un deuxième temps, cette partie propose et valide la création d'un indicateur de stocks de connaissance qui prend en compte les externalités de connaissance internationales. Cet indicateur se révèle particulièrement utile puisque les indicateurs traditionnels ne sont pas toujours disponibles (comme les indicateurs basés sur les dépenses de R&D). Enfin, l'indicateur précédemment créé sera appliqué à une étude de cas consacrée à l'analyse des déterminants de l'innovation pour les technologies énergétiques efficientes.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00458678
Date18 December 2009
CreatorsPillu, Hugo
PublisherEcole Centrale Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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