Spatial Econometrics of Innovation: Recent Contributions and Research Perspectives

First introduced in the field of economics of innovation by Anselin, Varga and Acs (1997), spatial econometric tools are increasingly used to study the geography of innovation. By taking spatial autocorrelation and spatial heterogeneity of regional innovation into account, this paper analyzes how these techniques have improved our ability to quantify knowledge spillovers, to measure their spatial extent and to explore the underlying mechanisms, especially the interactions between geographical and social distance. It is also argued that the recent developments of spatio-dynamic models open new research lines for investigating the temporal dimension of both spatial knowledge flows and innovation networks, two issues that should rank high in the research agenda of the geography of innovation. RÉSUMÉ Initialement introduits dans le domaine de l'économie de l'innovation par Anselin, Varga et Acs (1997), les outils de l'économétrie spatiale sont de plus en plus utilisés pour étudier la géographie de l'innovation. En tenant compte de l'autocorrélation spatiale mais aussi de l'hétérogénéité spatiale de l'innovation régionale, cette communication analyse la façon dont ces techniques ont permis d'améliorer notre capacité de quantification des retombées des connaissances, pour mesurer leur envergure spatiale et explorer les mécanismes sous-jacents, notamment les interactions entre distances géographique et sociale. Nous soutenons également que les récents développements des modéles spatio-dynamiques ouvrent de nouvelles perspectives de recherches pour rendre compte de la dimension temporelle des flux spatiaux de connaissance et des réseaux d'innovation, deux questions qui devraient occuper une place de choix dans le programme de recherche de la géographie de l'innovation. EXTRACTO Las herramientas de econometría espacial, previamente introducidas por Anselin, Varga y Acs, se emplean ampliamente en la geografía económica de la innovación. Teniendo en cuenta la correlación espacial y la heterogeneidad espacial de la innovación regional, este estudio analiza cómo estas técnicas han mejorado nuestra habilidad para cuantificar los spillovers de conocimiento, medir su extensión espacial y explorar los mecanismos subyacentes, especialmente, las interacciones entre la distancia geográfica y social. También se discute que los recientes desarrollos de modelos dinámico-espaciales abren nuevas líneas de estudio para investigar la dimensión temporal de los flujos de conocimiento espacial y las redes de innovación, dos cuestiones que deberían clasificarse en posiciones altas del programa de investigación de la geografía de la innovación.