G. DUFLOS, M.P. ZUNIGA TEAM-CNRS & Paris1-HEC gautier.duflos@univ-paris1.fr

1. G. DUFLOS, M.P. ZUNIGATEAM-CNRS & Paris1-HECgautier.duflos@univ-paris1.fr LES DETERMINANTS DE L’INNOVATION DANS L’INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE AMERICAINE: UNE EXPLORATION PAR LES CITATIONS ENTRE BREVETS

2. Plan de la Présentation Le Contexte Données et Objectifs Les Résultats

3. Un Secteur très Intensif en Recherche… • L’industrie pharmaceutique est un des secteurs investissant le plus en R&D • De 12% du CA dans les 80’s à 20 % en 1999… • Volume/Part des dépenses de R&D qui augmente • Coût de développement d’un nouveau traitement: • De 180 millions USD au milieu des 80’s à plus de 800 millions USD en 2000: une augmentation exponentielle (source: the Tufts Center for the Study of Drug Development) • Cadre réglementaire: prouver la sécurité et l’éfficacité • Phases de tests coûteuses: 12-15 ans jusqu’à l’approbation • Complexité technologique croissante • Épuisement Technologique?

4. Dépenses de R&D: USA 1985-2001

5. Évolution des Coûts de Développement d’une NCE

6. ... Mais Productivité Décroissante • Diminution apparente de la productivité: • Le nombre de NCE approuvées par unité de R&D dépensée décroît drastiquement • Plus généralement décroissance du « Patent Yield » (Brevet/R&D) = Paradoxe de la R&D • Arbitrage Quantité/Qualité? • Diminution de l’utilisation stratégique du brevet? • Problèmes organisationnels: inertie…

7. Productivité de la R&D Pharmaceutique: le Déclin Source: PhRMA, FDA; in Reuters Business Insight

8. Modification des stratégies de R&D? • Passage d’une stratégie de sélection aléatoire des molécules à une conception rationnelle des NCE = (Random Screening)VS.(Rational Drug Design) • Un changement qui met en avant l’émergence des Biotechnologies • Genomique: thérapies personnalisées = Multi-Busters v.s Blockbusters • Multiplication des réseaux de partenariats avec des Jeunes Pousses, notamment dans le Biotech. • Danzon et al., 2005: alliances comme facteur d’efficience • Incapacité des firmes historiques à relever le défi technologique?

9. Plan de la Présentation Le contexte Données et objectifs Les résultats

10. Questions Étudiées • Qui innove et comment? • Les leaders du marché ? • Les innovateurs persistants ? • Les petites firmes? • Et l’importance des inventions ? • Quels impacts sur la performance éco ? • Quelles stratégies sont les plus rentables ? • Être pionnier ou développer ce qui existe déjà ?

11. Une Approche schumpeterienne • Creative Accumulation vs. Creative Destruction • Pharmacie: processus plutôt cumulatif ou destructif? • La littérature reconnaît deux principes opposés sur domination de marché et innovation: • L’ «Effet d’Efficience »: avantage comparatif à innover • L’ « Effet de Déplacement »: principe de cannibalisation • Lequel des deux effets domine dans l’Industrie Pharma?

12. Structure de la Section Descriptiondes données Données et objectifs Description des tests effectués

13. Les Bases Étudiées • Base du NBER recensant les brevets déposés aux USA (USPTO): exhaustif au niveau US • Brevets déposées par Assignee Code (firmes) • Citations entre brevets via le Patent Number • Base COMPUSTAT sur les données comptables • Dépenses de R&D, investissement, employés, ventes; (USD constant 1994) • Identifiant des firmes: CUSIP (Committee on Uniform Security Identification Procedure) • Fichier de matching de B. Hall pour lier CUSIP et ASSIGNEE: forte pertes du nombre de firmes…

14. Les Firmes • Panel de 77 firmes • Cotées sur les marchés US • Déposants régulièrement des brevets à l’USPTO • Au moins trois fois consécutivement • Recensées par COMPUSTAT • Période 1975-1995 puis restreinte à 1975-1991 (troncation…) • Près de 10,000 brevets, classes 424 et 514: • Drug, Bio-Affecting and Body Treating Composition

15. Brevets et Citations (1) • Le comptage des brevets: • Traditionnellement utilisé dans la littérature pour rendre compte de l’effort d’invention… • Mais c’est une mesure très imparfaite de l’effort inventif « réel » des firmes • Cela suppose que tous les brevets ont le même valeur • Or il est évident que la « qualité » est hétérogène… • Comment alors différencier les brevets en terme de « qualité » ou d’« importance »?

16. Brevets et Citations (2) • Les citations de brevets : • Permettent de mesurer les externalités technologiques • Permettent de détecter la « valeur » des innovations • Un brevet largement cité par d’autres apparaît donc relativement « important » par rapport aux brevets faiblement cités: valeur technologique • Permettent d’identifier les Leaders et les Followers • CCL: Permettent de lever l’hypothèse d’homogénéité des brevets en matière d’inventivité et d’importance des innovations

17. La Troncation des Citations • On ne peut observer que les citations reçues jusqu’en 1999… • Donc les brevets les plus récents reçoivent naturellement moins de citations que les autres car la fenêtre d’observation des citations est plus courte • Induit un problème de biais en fin de période… • Solution: normalisation des citations reçues • Méthodologie de Hall et al., 2001 • Par sécurité supplémentaire: raccourcissement du panel à 1975-1991

18. Innovations Radicales, Incrémentales et Ajustées • Brevets Leader: • Ce sont ceux qui ont reçu plus de citations que la moyenne annuelle et qui en ont fait moins • CCL: relative faible dépendance et relative forte influence vis-à-vis du sentier technologique • Brevets Followers: • Ce sont les brevets ayant fait au moins autant de citations et qui en ont reçu au maximum autant que la moyenne annuelle. • BrevetsAjustés en « qualité » • Nombre de citations reçues par brevet.

19. Évolution sur la Période 1975-1999

20. Dynamique du Rapport Leader/Follower

21. Indicateur d’ « Originalité » • Comment mesurer le “Scope” de la R&D? • i.e: la diversification de la Recherche des firmes • Indice de concentration de type Herfindahl des classes technologiques citées par le brevet: = Plus le brevet repose sur un nombre important de classes technologiques différentes, plus le score sera élevé…

22. Les Auto-Citations • Chaque firme qui dépose un brevet est susceptible de citer des brevets qu’elle a déposés auparavant… • Cela donne une idée des spillovers internes de connaissance qui jouent lorsque la firme innove • Quelle est l’importance et l’impact de ces brevets dans le processus d’innovation de la firme?

23. Evolution des Auto-Citations

24. Structure de la Section Description des Données Données et Objectifs Description des Tests Effectués

25. Test empirique d’une Fonction d’Innovation • Variables dépendantes: • Dépots de brevets: Leader, Ajustéset Non-Ajustés par les citations • Variables indépendantes: • Part de Marché, Chiffre d’Affaire, Part dans les Citations Reçues par l’Industrie, Indexe d’Originalité et nombre d’Auto-Citations : de l’année précédente • Différents Stocks de Brevets • Construction par la méthode de l’« Inventaire Perpétuel » avec taux de dépréciation annuel de 15% pour chaque type de brevet.

26. Test Empirique d’une Équation de Performance Économique • Variable dépendante: • Chiffre d’Affaire de l’année en cours (USD 94) • Variables indépendantes: • Chiffre d’Affaire de la période précédente (dynamique), nombre d’Employés, Stock de Capital, Stocks de brevets Leader, Follower, Ajustés et Non-Ajusté • Puis Employés, stock de R&D, stock de Capital, stock de Brevets (NA, CA), stock de citations

27. Méthodologie Econometrique • Fonction d’Innovation: Comptage avec Négative Binomiale puis « IV-GMM » (non linéaires) pour les problèmes d’endogénéité (Wooldrige 2001) • Fonction de Performance: « SYS-GMM » (Windmejier 2001) • Tests d’ Arellano & Bond pour l’autocorrélation des résidus et Hansen/Sargan pour l’orthogonalité des restrictions • Estimations à deux étapes pour robustesse

28. Plan de la Présentation Le Contexte Données et Objectifs Les Résultats

29. Structure de la Section Fonction d’Innovation Résultats Fonction de Performance

30. Résultats de la Fonction d’Innovation (1) • Les Parts de Marché ont un effet négatif sur la « taille » des inventions : • Un effet positif très net est observé pour le simple comptage de brevet • Mais effet négatif pour les brevets Ajustés; non sign. pour les Leaders • CCL: La domination de marché ne conduit pas à de meilleures inventions • Le Chiffre d’Affaire a un effet positif pour le comptage de brevet: • Mais cet effet devient négatif pour le comptage Ajusté et particulièrement pour celui des brevets Leaders… • Effet similaire aux parts de marché • CCL: Plus la firme à un chiffre d’affaire important, moins ses brevets sont technologiquement importants !

31. Résultats de la Fonction d’Innovation (2) • Les Stocks de Brevets (persistance à innover): • Effet positif des différents stocks sur les différentes propension à innover, particulièrement pour les brevets Leader • CCL: Persistance des comportements d’innovation, particulièrement pour les pionniers • Les Dépenses de R&D jouent un rôle positif et significatif : • Impact cependant nettement plus large pour les brevets Leader puis pour les brevets Ajustés que pour les Non-Ajustés… • CCL: Les dépenses de R&D accroissent la « taille » des inventions

32. Résultats de la Fonction d’Innovation (3) • L’index d’Originalité (scope de la R&D): • Effet toujours significatif et positif de la diversification des sources de la connaissance. • Cependant l’effet est plus important pour les brevets Non-Ajustés que pour les brevets Ajustés alors qu’il est maximum pour les brevets Leaders… • CCL: effet ambiguë de la diversification des sources de la connaissance • L’importance des Auto-Citations (spillover internes): • Effet plus important pour les brevets Non-Ajusté et non sign. pour les Leaders • CCL: les spillover internes semblent conduire à de petites innovations: développement de produit?

33. Résultats de la Fonction d’Innovation (4) • Les effets dynamiques du comportement d’innovation de la période précédente: • Les firmes qui déposent beaucoup de brevet en t continuent à le faire en t+1 • Au niveau ajusté l’effet est similaire (positif) bien que de moindre amplitude • Pour les brevets Leader l’effet retroactif est négatif • CCL: Effet « one shot » des brevets Leader • Il semble que les comportements pionniers soient persistants mais pas d’une période à l’autre, tandis que le dépôt des autres type de brevets apparaît être plus stable.

34. Structure de la Section Fonction d’Innovation Résultats Fonction de Performance

35. Résultats de l’Équation de Performance • Impact négatif du stock de Leader sur la performance et positif du stock de Follower! • Coef: -0.3 v.s 0.25 • Impacts positifs des stocks de: R&D, Citations, Brevets et Brevets Ajustés • Mais Non Ajusté > Ajusté > Stock Citation pour expliquer le CA de la firme… • Faire de la « qualité » n’accroît pas les ventes !

36. Conclusion • Le contrôle par « qualité » des innovations passées joue un rôle important sur la propension courante à innover des firmes • Les firmes dominantes sont moins pionnières que les autres: la taille limite « l’inventivité » • Les activités pionnières ne sont pas répétitives: effet « un coup »

37. Conclusion (2) • Les stratégies de développement technologique semblent être les plus efficaces économiquement • Les comportements pionniers ne sont pas rentables à moyen terme: création d’un marché vs. développements • L’effet de « remplacement » domine sans conteste l’effet d’ « efficience » attribué aux larges firmes lorsque l’on contrôle pour la qualité des innovations

38. Discussion • Les Alliances et Partenariats entre firmes de différentes tailles sont probablement un facteur déterminant pour la dynamique technologique du secteur • Les Fusions et Acquisitions, les réseaux d’alliances… • Effets de complémentarité entre firmes • Données EPO pour l’Europe… • Étude au niveau produit: IMS, NDA, FDA…