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Manuel de Frascati 2015

Lignes directrices pour le recueil et la communication des données sur la recherche et le développement expérimental

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Référence méthodologique internationale en matière de recueil et d’exploitation des statistiques de R-D, le Manuel de Frascati de l’OCDE est un outil essentiel pour les statisticiens et les responsables des politiques de la science et de l’innovation du monde entier. Dans cette nouvelle édition du Manuel, les définitions des concepts de base, les lignes directrices sur le recueil des données et les classifications utiles à l’établissement des statistiques de R-D ont été enrichies à la lumière de l’évolution récente des modes d’exécution et de financement de la R-D, et compte tenu du recours accru aux statistiques et définitions de la R-D. Y figurent de nouveaux chapitres traitant d’aspects concrets du recueil des données de R-D dans différents secteurs ainsi que des orientations concernant plusieurs formes de soutien public à la R-D, comme les incitations fiscales.

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Mesurer la R-D : Méthodes et procédures

Ce chapitre porte sur la façon de mesurer les activités de recherche et de développement expérimental (R-D), sachant que les activités de R-D sont fortement concentrées, en particulier dans le secteur des entreprises, et largement disséminées dans l’ensemble de l’économie. Des difficultés particulières résultent de ces caractéristiques, ainsi que des diverses formes d’utilisation des statistiques de R-D, notamment l’utilisation de statistiques agrégées aux fins de l’analyse des politiques, de leur évaluation et de la fixation d’objectifs, l’utilisation des dépenses de R-D comme élément d’évaluation du stock de capital de R-D dans le Système de comptabilité nationale (SCN) et, l’analyse des activités de R-D au niveau des unités. Le travail de mesure, qu’il soit effectué via des enquêtes, l’exploitation de données administratives ou une combinaison de ces deux méthodes, exige une infrastructure statistique, en particulier des registres d’institutions, une base méthodologique, les moyens de relier les ensembles de données pour accroître les capacités d’analyse, ainsi que des normes d’assurance qualité. Ces différents aspects sont abordés ici, mais comme l’infrastructure et les problèmes de mesure rencontrés sont assez différents selon les pays, on ne trouvera pas dans ce chapitre de recommandation formelle, mais diverses sources utiles pour le développement de la mesure statistique de la R-D.

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