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14 janvier 2008 24ème séminaire Repères
Hugo Pillu et Gilles Koleda ERASME
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Innovation dans le secteur de l’énergie
Innovations induites et dépôts de brevets sur les
nouvelles technologies pour l’énergie
Hugo Pillu et Gilles KolédaERASME (Ecole Centrale Paris)
hugo.pillu@ecp.fr
14 janvier 2008 24ème séminaire Repères
Hugo Pillu et Gilles Koleda ERASME
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Contexte : actualité et importance de l’innovation dans le secteur de l’énergie
Répondre aux besoins énergétiques futurs :– En développant de nouvelles sources d’énergies
(innovation de produit)
– En augmentant l’efficience des technologies énergétiques (innovation de process)
14 janvier 2008 24ème séminaire Repères
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Contexte : actualité et importance de l’innovation dans le secteur de l’énergie
Après une décennie de quasi-stagnation, hausse du prix de l’énergie depuis quelques années,
Par ailleurs, contrainte environnementale de plus en plus forte pesant sur les énergies fossiles,
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1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004
Evolution constatée des émissions mondiales du seul CO2 provenant des combustibles fossiles,
en millions de tonnes de carbone.
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Plan de la présentation
Innovation dans le secteur énergétique
Les déterminants de l’innovation :• Progrès technique induit• Le stock de connaissances
Estimations
Conclusion et futures recherches
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Qu’entend-t-on par innovation dans le secteur de l’énergie ?
Prise en compte de deux groupes d’innovations :
Innovation approximée par les dépôts de brevets,
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• énergie solaire
• énergie éolienne
• fuel cells
• waste heat recovery
• heat exchange
• pompe à chaleur
• continuous casting
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Notre apport
Évaluation et Séparation des déterminants de l’innovation. Distinction entre des déterminants agissant sur l’offre et la demande :
• Offre : opportunités technologiques (technology push)
• Demande : prix de marché (demand pull)
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Progrès technique induit
“A change in the relative prices of the factors of production is itself a spur to innovation, and to invention of a particular kind directed to economizing the use of a factor which has become relatively expensive”
Sir John Hicks
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Effets d’une hausse du prix de l’énergie
Facteur énergie
Autres facteurs
Substitution
Innovation
Droite d’iso-coût étant donnés les prix des facteurs
Enveloppe des possibilités techniques offertes par les capacités d’innovation actuelles
Hausse du prix de l’énergie relativement aux autres facteurs
A plus long terme, orientation de l’innovation permettant d’économiser l’énergie
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Flux d’innovations dans les domaines énergétiques
00.00050.001
0.00150.002
0.00250.003
0.00350.004
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002
0
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40
60
80
100
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Heat pump prix
00.002
0.0040.006
0.0080.01
0.0120.014
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002020
4060
80100
120140
Solar prix
0
0.002
0.004
0.006
0.008
0.01
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 20020204060
80100120140
cont. Casting prix
0
0.001
0.002
0.003
0.004
0.005
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 20020
2040
6080
100120
140
Wind prix
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Stock de connaissances
Difficulté d’utiliser les dépenses de R&D comme proxy.
Recours aux données de citations de brevets. Méthodologie :
– Caballero et Jaffe (1993), Hall, Jaffe et Trajtenberg (2000)
– Popp (2002) dans le domaine de l’énergie (US)
Utilisation de la base de données PATSTAT de l’OEB
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Bref aperçu de l’intérêt des données de citations de brevets
Obligation de citer les brevets constituant l’état de l’art dans le domaine technologique dans lequel s’inscrit une invention.
Ces données permettent de mesurer la productivité d’une cohorte de brevets : i,CTD.
On va considérer que plus une cohorte de brevets est citée et plus elle contient des inventions ouvrant des opportunités technologiques intéressantes.
Le flux de connaissances dépend de la productivité d’une cohorte et du nombre de publications de brevets de celle-ci :
ni,CTD x i,CTD
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Le modèle de citations de brevets
)exp1(expprobcit
nn
citprobcit
)CTDCTG()CTDCTG(CTGCTD,iiCTG,CTD,i
CTG,iCTD,i
CTG,CTD,iCTG,CTD,i
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i=1,…,7 (technologies énergétiques)
CTG = Citing year (1976-2005)
CTD = Cited year (1976-2001)
La probabilité qu’un brevet du domaine technologique i déposé l’année CTG cite un brevet publié l’année CTD est :
1 : paramètre d’obsolescence
2 : paramètre de diffusion
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Le modèle de citations de brevets
CTG
1976-1980 1
1982-1983 1
1984-1985 1.18147 **
1986-1987 1.12261 **
1988-1989 0.82141 **
1990-1991 0.88179 **
1992-1993 1.16939 **
1994-1995 1.70264 **
1996-1997 2.00097 **
1998-1999 2.25616 **
2000-2001 1.86284 **
2002-2003 1.83146 **
2004-2005 1.66569 **
i
Cc 0.40629 **
He 0.83412 **
Hp 0.70360 **
We 0.56235 **
Fc 0.76977 **
Se 1
Wi 1.03459 **
0.07394 **
0.30739 **
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Productivité des cohortestechnologies de procédés
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
cont. Casting Heat Exchange Waste Heat Heat pump
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Productivité des cohortestechnologies de produits
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
Fuel Cells Solar Wind
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Productivité des cohortestechnologies de produits
SOLAR
00.0020.0040.0060.0080.01
0.0120.014
0
0.5
1
1.5
2
dépot productivité
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Le stock de connaissances
1
0,i0,i0,i
1t,i1CTD,iCTD,it,i
g
nKnow
Know)1(nKnow
i = 1,…,7 (technologies énergétiques)
CTD = Cited year (1976-2001)
= t = 1976-2001
Le Stock de connaissances disponibles pour le secteur i l’année t est :
1 : paramètre obsolescence
g : taux de croissance du flux
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Flux d’opportunités pour trois technologies
FLUX STOCK
0
1
2
3
4
5
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1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000
Heat pump Waste Heat Solar
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Stock de connaissances pour trois technologies
0.5
1
1.5
2
2.5
1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000
Heat pump Waste Heat Solar
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Models
i1,i1,EfrCTG
fr
cst)Knowlog()Pxlog(n
nlog CTG,i
)1(
frCTG
fr
ii1,i1,EifrCTG
fr
n
nlog)1(cst)Knowlog()Pxlog(
n
nlog CTG,iCTG,i
Spécification du modèle
Le modèle général est de type :
E : (1, 2) deux séries de prix en fonction du groupe technologique
La prise en compte d’un délai d’ajustement de l’innovation aboutit au modèle suivant:
Le délai est :1
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Résultats : Modèle Général
Modèle 1.1 Modèle 1.2 Modèle 2.1 Modèle 2.2
PRIXPROCESS
PRODUIT
0.062226
0.589543
-0.413464
1.53324 **
2.41895 **
0.78699 *
KNOW 1.35951 ** 1.38515 **
R2 0.666453 0.667134 0.754881 0.752267
* Significatif à 10%
** Significatif à 5%
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Résultats : Modèles avec délais
Cc He Hp We Fc Se WiDélais 3.8 n/a 0.8 2.6 1.5 0.9 0.6
Modèle 3.1 Modèle 3.2
PRIXPROCESS
PRODUIT
2.66653 **
2.50147 **
2.87732 **
KNOW 1.34726 ** 1.34112 **
R2 0.777573 0.776026
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Flux d’innovations dans les domaines énergétiques
00.00050.001
0.00150.002
0.00250.003
0.00350.004
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002
0
20
40
60
80
100
120
140
Heat pump prix
00.002
0.0040.006
0.0080.01
0.0120.014
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002020
4060
80100
120140
Solar prix
0
0.002
0.004
0.006
0.008
0.01
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 20020204060
80100120140
cont. Casting prix
0
0.001
0.002
0.003
0.004
0.005
1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 20020
2040
6080
100120
140
Wind prix
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Conclusion
• Effet significatif des deux déterminants de l’innovation : – Le progrès technique est induit par les prix (validation pour
l’énergie de l’hypothèse Hicksienne)
– Importance également des opportunités technologiques
• La hausse récente des prix de l’énergie devrait aboutir à l’avènement de nouvelle technologies, permettant d’économiser l’énergie fossile, pour autant qu’elle soit concomitante d’opportunités technologiques.
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Recherche en cours
• Extension à de nouvelles technologies,
• Distinction géographique des contributions aux opportunités technologiques,
• Extension de l’étude aux principaux pays dépositaires de brevets
• Mesure de l’importance des effet de substitution et d’innovation par simulation du modèle NEMESIS
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Annexe
• Global Patstat
• Résultat avec un stock de connaissances construits avec les données de L’AIE
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APPLN_ID: INT
APPLN_AUTH: CHAR(2)APPLN_NR: CHAR(15)APPLN_KIND: CHAR(2)APPLN_FILING_DATE: DATEIPR_TYPE: CHAR(2)APPLN_TITLE_LG: CHAR(2)APPLN_ABSTR_LG: CHAR(2)INTERNAT_APPLN_ID: INT
TLS201_APPLN
APPLN_ID: INTPRIOR_APPLN_ID: INT
PRIOR_APPLN_SEQ_NR: SMALLINT
TLS204_APPLN_PRIOR
APPLN_ID: INTPARENT_APPLN_ID: INT
CONTN_TYPE: CHAR(3)
TLS216_APPLN_CONTN
APPLN_ID: INTTECH_REL_APPLN_ID: INT
TLS205_TECH_REL
APPLN_ID: INT
APPLN_TITLE: VARCHAR(3000)
TLS202_APPLN_TITLE
APPLN_ID: INT
APPLN_ABSTRACT: VARCHAR(10000)
TLS203_APPLN_ABSTR
PERSON_ID: INT
PERSON_NAME: VARCHAR(300)PERSON_ADDRESS: VARCHAR(500)PERSON_CTRY_CODE CHAR(2)DOC_STD_NAME_ID: INT
TLS206_PERSON
PERSON_ID: INTAPPLN_ID: INT
APPLT_SEQ_NR: SMALLINTINVT_SEQ-NR: SMALLINT
TLS207_PERS_APPLN
DOC_STD_NAME_ID: INT
DOC_STD_NAME: VARCHAR(30)
TLS208_DOC_STD_NMS
PAT_PUBLN_ID: INT
PUBLN_AUTH: CHAR(2)PUBLN_NR: CHAR(15)PUBLN_KIND: CHAR(2)APPLN_ID: INTPUBLN_DATE: DATEPUBLN_LG: CHAR(2)
TLS211_PAT_PUBLN
PAT_PUBLN_ID: INTCITN_ID: SMALLINTCITN_CATEG: CHAR(1)
TLS215_CITN_CATEG
NPL_PUBLN_ID: INT
NPL_BIBLIO: VARCHAR(3000)
TLS214_NPL_PUBLN
APPLN_ID: INTNAT_CLASS_SYMBOL: CHAR(15)
TLS210_APPLN_N_CLS
APPLN_ID: INTIPC_CLASS_SYMBOL: CHAR(15)
IPC_VERSION: DATEIPC_VALUE: CHAR(1)IPC_POSITION: CHAR(1)IPC_GENER_AUTH CHAR(2)
TLS209_APPLN_IPC
PAT_PUBLN_ID: INTCITN_ID: SMALLINT
CITED_PAT_PUBLN_ID: INTNPL_PUBLN_ID: INTPAT_CITN_SEQ_NR: SMALLINTNPL_CITN_SEQ_NR: SMALLINTCITN_ORIGIN CHAR(5)
TLS212_CITATION
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Results
1.71.7(1- λ)/ λ
0.367348 [.000]0.364324 [.000]λ
0.860981 [.003]0.271246 [.233]Déréglementation
1.32628 [.089]1.59869 [.049]Price
Process TechnologysSupply Technology FR
Nos anciennes estimations (1)
32.3(1- λ)/ λ
0.254252 [.008]0.321305 [.001]λ
1.38739 [.019]1.81006 [.014]Price
Process TechnologiesSupply TechnologiesUS
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Nos anciennes estimations (2)
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