L'impact des contraintes financières sur les performances à l'exportation des entreprises françaises

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Au cours des quinze dernières années, une littérature importante s'est développée mettant en lumière les caractéristiques différenciées des entreprises exportatrices. Le présent article contribue à cette littérature en montrant que les entreprises exportatrices se distinguent de leurs concurrentes non exportatrices, non seulement au regard de leurs caractéristiques réelles taille, productivité mais également au regard de leurs caractéristiques financières. Il se propose alors d'analyser le rôle des contraintes financières en tant que variable déterminante des décisions d'exportation des entreprises. Plus spécifiquement, nous cherchons à savoir dans quelle mesure un accès contraint aux sources de financement externes retarde l'entrée d'une entreprise sur les marchés d'exportation. Nous étudions également dans quelle mesure la participation au commerce extérieur a des effets positifs ex post sur la santé financière des entreprises. Nous observons que l'accès aux ressources financières est un déterminant significatif de la probabilité d'exporter. Il apparaît, d'abord, que les entreprises qui entrent pour la première fois sur les marchés d'exportation présentent une meilleure santé financière que leurs concurrents non exportateurs avant même leur entrée sur les marchés d'exportation. Nous ne trouvons pas en revanche de bénéfices ex post en termes de santé financière liés à l'entrée sur les marchés d'exportation. À l'aide de modèles de durée, nous montrons que la santé financière de l'entreprise joue, au côté de sa productivité, positivement sur la décision initiale d'entrer sur un marché étranger et que les effets de ces deux variables sont quantitativement comparables. Ces effets demeurent néanmoins faibles, la plus large fraction du phénomène d'entrée restant, dans le cadre de notre modèle, attribuable à des facteurs d'hétérogénéité des firmes non observés.
Publié le : dimanche 30 décembre 2012
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ÉCONOMIE
L’impact des contraintes fnancières
sur les performances à l’exportation
des entreprises françaises
Flora Bellone, Patrick Musso, Lionel Nesta et Stefano Schiavo*
Au cours des quinze dernières années, une littérature importante s’est développée met-
tant en lumière les caractéristiques différenciées des entreprises exportatrices. Le pré-
sent article contribue à cette littérature en montrant que les entreprises exportatrices se
distinguent de leurs concurrentes non exportatrices, non seulement au regard de leurs
caractéristiques réelles - taille, productivité - mais également au regard de leurs carac-
téristiques fnancières. Il se propose alors d’analyser le rôle des contraintes fnancières
en tant que variable déterminante des décisions d’exportation des entreprises. Plus spé-
cifquement, nous cherchons à savoir dans quelle mesure un accès contraint aux sources
de fnancement externes retarde l’entrée d’une entreprise sur les marchés d’exportation.
Nous étudions également dans quelle mesure la participation au commerce extérieur a
des effets positifs ex post sur la santé fnancière des entreprises.
Nous observons que l’accès aux ressources fnancières est un déterminant signifcatif
de la probabilité d’exporter. Il apparaît, d’abord, que les entreprises qui entrent pour la
première fois sur les marchés d’exportation présentent une meilleure santé fnancière
que leurs concurrents non exportateurs avant même leur entrée sur les marchés d’ex-
portation. Nous ne trouvons pas en revanche de bénéfces ex post en termes de santé
fnancière liés à l’entrée sur les marchés d’exportation. À l’aide de modèles de durée,
nous montrons que la santé fnancière de l’entreprise joue, au côté de sa productivité,
positivement sur la décision initiale d’entrer sur un marché étranger et que les effets de
ces deux variables sont quantitativement comparables. Ces effets demeurent néanmoins
faibles, la plus large fraction du phénomène d’entrée restant, dans le cadre de notre
modèle, attribuable à des facteurs d’hétérogénéité des frmes non observés.
* Flora Bellone appartient à l’Université de Nice-Sophia-Antipolis et travaille au sein du Groupe de Recherche en Économie, Droit
Économique et Gestion (GREDEG, UMR n° 6227 du CNRS). Patrick Musso est affilié à l’Université de Savoie (IREGE, EA n° 2426) et à
SKEMA Business School. Lionel Nesta est chercheur au Département de Recherche Innovation et Concurrence de l’OFCE, Centre de
recherche en Économie de Sciences-Po Paris. Stefano Schiavo appartenait, lors de la rédaction de cet article, à l’OFCE. Il est aujourd’hui
à l’Université de Trento.
ièmeCette recherche a bénéficié du financement de la Communauté européenne dans le cadre du 7 PCRD (Contrat POLHIA n° 225408).
Les auteurs tiennent à remercier les participants aux séminaires de l’ISGEP (International Study Group on Export and Productivity) pour
leurs retours utiles et en particulier, Richard Kneller, Joachim Wagner et Allesandra Guariglia. Ils remercient également Matthieu Crozet
et le relecteur de la revue pour leurs remarques très utiles.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010 65our la cinquième année consécutive, les destination des exportations. La littérature éco-P chiffres du commerce extérieur français nomique commence à interroger la pertinence
font état de défcits conséquents (1), essentielle- empirique de ces effets en particulier dans les
ment causés par les soldes négatifs de la balance pays émergents où les imperfections de marché
commerciale des biens industriels. Ces chiffres sont réputées fortes (cf. Ganesh-Kumar et al.,
inquiètent avant tout parce qu’ils pourraient 2001 ; Tornell et Westermann, 2003 et Espanol,
1être le signe d’une perte de compétitivité propre 2006).
aux entreprises françaises (voir, en particulier,
Artus et Fontagné, 2006 et Fontagné et Gaulier, Dans le cas des pays industrialisés, la question
2008). de la causalité entre contraintes fnancières et
exportations de frmes a été explorée, en pre-
mier lieu, par Campa et Shaver (2002) sur un Plusieurs types de rigidités institutionnelles ont
panel d’entreprises manufacturières espagnoles. été évoqués pour expliquer les freins à l’expan-
Les auteurs montrent d’abord que la sensibilité sion des entreprises françaises sur les marchés
des investissements aux cash-fows est plus extérieurs. Les arguments vont des rigidités sur
forte pour le groupe des entreprises non expor-le marché du travail à des enjeux relatifs aux
tatrices que pour celui des entreprises exporta-modes de gouvernance des entreprises elles-
trices. Ils en concluent que le premier groupe mêmes (par exemple le faible recours à l’out-
de frmes est plus contraint fnancièrement que sourcing des entreprises françaises) en passant
le second. Les deux auteurs montrent également par l’insuffsance des mécanismes publics
que les entreprises qui entrent et/ou sortent des d’aide aux entreprises, en particulier en matière
marchés d’exportation durant la période d’ana-d’innovation. Pour autant, peu d’études quanti-
lyse ont une sensibilité plus forte des investisse-tatives sur données microéconomiques permet-
ments aux cash-fows durant les sous-périodes tent véritablement d’étayer ou d’infrmer ces
où elles n’exportent pas. Ils en concluent que hypothèses ni, a fortiori, d’évaluer le poids res-
la causalité va de l’exportation vers le desser-pectif des différents types de contraintes pesant
rement de la contrainte fnancière en vertu des sur les performances des entreprises.
effets de signalement et/ou de diversifcation
discutés précédemment. Cette interprétation Le travail proposé dans cet article vise à éclai-
est néanmoins contestée par Chaney (2005) qui rer ce débat en évaluant le poids spécifque
remarque que si l’interprétation était valide, des contraintes fnancières sur les comporte -
alors un lien négatif entre le degré de contrainte ments à l’exportation des entreprises françaises.
fnancière et l’intensité d’exportation devrait L’accent mis sur les contraintes fnancières se
également prévaloir. Or Campa et Shaver ne justife pour au moins deux raisons. D’abord,
trouvent aucun lien signifcatif entre ces deux l’hypothèse de barrières à la croissance des
variables.entreprises oriente de facto l’analyse vers ce
type de contraintes. En particulier, l’accès aux
Deux articles plus récents obtiennent des résul-ressources fnancières est susceptible de jouer
tats plus convaincants en faveur de l’idée selon un rôle important dans l’expansion à l’interna-
laquelle exporter améliore la santé fnancière tional des entreprises dans la mesure où cette
de l’entreprise. Tout d’abord, Greeneway et dernière requiert des investissements de capa-
al. (2007) (GGK par la suite) montrent, sur un cité et la couverture de coûts fxes spécifques
panel d’entreprises manufacturières anglaises, (voir en particulier, Chaney, 2005 et Manova
que les prima-exportateurs (i.e. les entreprises 2008).
qui entrent pour la première fois sur les marchés
d’exportation) ne se différencient pas signif-Ensuite, les entreprises qui exportent peuvent
cativement des non exportateurs en termes de avoir plus de facilités à accéder à certaines
santé fnancière. En revanche, lorsqu’ils compa -sources de fnancement. Ainsi, en présence
rent les prima-exportateurs avec les exportateurs d’asymétries d’information, le fait d’expor-
dits permanents, un avantage signifcatif de ces ter peut apparaître aux yeux des investisseurs
derniers en termes de santé fnancière apparaît. nationaux comme un signal positif de l’effca -
Bridges et Guariglia (2008) étudient pour leur cité de l’entreprise. De plus, les revenus d’ex-
part la relation entre l’internationalisation des portation autorisent la diversifcation des recet -
tes de l’entreprise, ce qui tend à la rendre moins
vulnérable aux chocs de demande. Enfn, le fait
1.  À  titr e  indicatif,  le  défcit  du  commerce  extérieur  français  s’est d’exporter peut faciliter l’accès à des sources de
élevé  à  environ  43  milliards  d’euros  en  2009.  Ce  même  défcit fnancements externes non nationales, en parti -
s’était élevé à 26 milliard d’euros en 2005 et avait atteint le chiffre
culier sur les marchés de capitaux des pays de record de 55 milliards d’euros en 2008.
66 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010entreprises (l’exportation n’en étant qu’une modélisés dans la littérature théorique. Nous
modalité), leur santé fnancière et leur survie. discutons également les méthodologies de test
Ils montrent que des niveaux de liquidité plus des effets dits ex ante et ex post, afn de détermi -
faibles ou des niveaux de taux d’endettement ner dans quelle mesure les résultats des travaux
plus élevés réduisent la probabilité de survie dans le champ sont sensibles à ces variantes.
des entreprises purement domestiques mais non
celle des entreprises internationalisées. Ils en
Mesurer l’importance de la contrainte concluent que l’internationalisation des entre-
fnancière à partir de données d’entreprisesprises permet d’alléger le poids des contrainte
fnancière.
Mesurer le degré de la contrainte de fnance-
ment subie par les frmes a toujours constitué un Dans cet article nous proposons de réexaminer
exercice délicat. Les travaux théoriques n’éclai-la question du rôle des contraintes fnancières
rent que très imparfaitement les choix concrets dans les décisions d’exportation des frmes en
que doit opérer l’économètre. Dans le cadre de nous basant sur un panel d’entreprises manu-
facturières françaises couvrant la période 1993- marchés parfaits et en l’absence de fscalité, le
2005. La présentation des données est décrite théorème de Modigliani et Miller (1958) pré-
dans l’encadré 1. Nous discutons la question dit, sous certaines hypothèses, une neutralité
parfaite de la structure fnancière d’une frme de la mesure de la contrainte fnancière afn de
sur ses décisions d’investissement. En réalité savoir si des mesures alternatives à celles utili-
sées en particulier par GGK n’apporteraient pas cependant, bon nombre de travaux empiriques
davantage de support aux effets d’auto-sélection soulignent l’importance des variables fnanciè -
Encadré 1
Présentation des données
Notre base de données est issue du croisement de La base DIANE, quant à elle, collecte des informations sur
l’Enquête Annuelle d’Entreprises (EAE) collectée par plus d’un million d’entreprises françaises sur une période
l’Insee et de la base DIANE publiée par le Bureau van glissante des dix dernières années. Elle nous offre le
Dick. complément indispensable d’informations sur la struc-
ture du passif des entreprises et les variables fnancières
La base EAE offre des informations comptables en découlant, en particulier le ratio de liquidité, le ratio
annuelles sur toutes les entreprises de plus de de solvabilité, la rentabilité fnancière. La base DIANE a
20 employés appartenant à l’industrie manufacturière. une couverture plus large des entreprises françaises que
Ces informations sont utilisées dans le calcul des indi- la base EAE car elle n’est pas soumise au seuil des plus
cateurs de performances réelles des entreprises et en de 20 employés. Néanmoins, la qualité des données
particulier des indices relatifs de Productivité Globale recensées, hors bilan et comptes de résultats, est moins
des Facteurs (PGF) permettant d’établir les hiérarchies bonne dans la mesure où ces données sont renseignées
d’effcacité productive entre les entreprises apparte- de manière facultative par les entreprises. C’est la raison
nant à un même secteur d’activité (défni au niveau de pour laquelle, nous utilisons, pour toutes les informations
la nomenclature NAF 36). Sur la période 1990-2005, la non fnancières, les données de l’EAE.
base EAE représente en moyenne chaque année 85 %
de la valeur ajoutée totale de l’industrie manufacturière À partir de la fusion des bases DIANE et EAE, nous obte-
française mais seulement 25 % du total des entrepri- nons une base de travail couvrant 25 000 frmes environ
ses. Ce biais de la base EAE en faveur des entreprises sur la période 1993-2005, ce qui correspond à un total
relativement grandes (i.e. plus de 20 employés) affecte d’environ 170 000 observations. Le nombre effectif d’ob-
certaines variables d’intérêt pour notre étude telles servations utilisées pour l’analyse empirique varie en
que, par exemple, le taux de participation au com- fonction de l’exercice économétrique proposé. Lorsque
merce extérieur. Ainsi, le pourcentage d’entreprises nous testons l’existence des effets d’auto-sélection ou
exportatrices s’établit à plus de 70 % en moyenne sur des effets ex post, nous considérons uniquement les
la période considérée (cf. Bellone et al., 2006) alors entreprises qui commencent à exporter sur la période
qu’il est seulement de 23 % en moyenne pour l’en- ainsi que les entreprises qui n’exportent jamais, rédui-
semble des entreprises manufacturières françaises (cf. sant le nombre d’observations utiles à 5 700 environ
Corcos et al., 2009). Ce biais est néanmoins partagé (900 lorsque nous utilisons la structure de retard la plus
par la plupart des travaux consacrés à l’estimation des longue, i.e. cinq années). Le modèle de durée est éga-
primes à l’exportation (voir, en particulier, les revues lement réalisé exclusivement sur l’échantillon des entre-
de la littérature proposées par Greeneway et Kneller, prises qui, soit commencent à exporter, soit n’exportent
2007 ; Wagner, 2007, ou encore les comparaisons jamais sur la période considérée. Néanmoins, l’absence
internationales de primes à l’exportation établies par de retard dans ce modèle nous permet de disposer d’un
ISGEP, 2008). plus grand nombre d’observations (environ 12 000).
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010 67res dans l’explication des choix d’investisse- autofnancer ses projets. En ne considérant
ment. En particulier, à la suite des travaux de qu’une seule facette d’un problème aussi com-
Fazzari et al. (1988), la sensibilité de l’inves- plexe, ces études négligent l’existence d’une
tissement à la capacité d’autofnancement s’est substituabilité possible des différentes sources
rapidement imposée comme un indicateur clas- de fnancement ainsi que le caractère multivarié
sique de contrainte fnancière. Cet indicateur de la décision d’octroi des crédits bancaires.
est cependant aujourd’hui très contesté depuis
que Kaplan et Zingales (1997) ont montré, Dans la continuité de Musso et Schiavo (2008),
en se basant sur les comptes rendus d’activité nous préférons construire un indice compo-
d’entreprises, que les frmes les moins contrain - site de contraintes fnancières en combinant
tes de leur échantillon étaient aussi celles qui sept variables complémentaires sélectionnées
avaient la plus grande sensibilité à la variable de dans la littérature empirique. L’idée est de tenter
cash fow. Cette conclusion paradoxale pourrait de cerner au mieux les différentes dimensions
s’expliquer par le caractère ambigu de la varia- de la contrainte fnancière en choisissant des
ble de liquidité. Elle peut en effet s’interpréter variables éclairant ses divers aspects. Ces varia-
comme une variable approchant la richesse bles peuvent schématiquement être classées en
nette de la frme et traduire ainsi l’infuence de trois sous-groupes :
la contrainte fnancière à laquelle celle-ci est
soumise. Mais elle peut également révéler des - des indicateurs de taille et de richesse nette :
opportunités d’investissement non parfaitement il est bien établi que les problèmes information-
prises en compte dans l’équation d’investisse- nels sont exacerbés pour les petites frmes. De
ment et reféter ainsi des informations relatives plus, les actifs d’une entreprise peuvent servir
à la proftabilité future de la frme. Face à ce de collatéral en vue d’obtenir un prêt bancaire.
constat, il semble aujourd’hui diffcile d’utiliser Les variables sélectionnées dans cette catégorie
ce seul critère de discrimination. sont le total de l’actif net (v ) et un indice de
1
liquidité défni comme le ratio des actifs court-
La justifcation théorique de l’existence de terme sur les dettes court-terme (v ) ;
2
contraintes fnancières trouve ses racines
dans les asymétries d’information et les coûts - des indicateurs de capacité de rembourse-
d’agence qui caractérisent le marché du cré- ment : ces variables constituent des éléments
dit. Certaines études empiriques ont donc pris décisifs pour l’octroi de prêts bancaires. Les
le parti de classer les entreprises en fonction ratios fnanciers choisis sont, d’une part, le
de différentes variables approchant ces défauts rapport des dettes fnancières sur la capacité
informationnels. Parmi elles, l’âge et la taille de d’autofnancement (v ) et, d’autre part, un ratio 3
l’entreprise, l’appartenance ou non à un groupe, de solvabilité défni comme le rapport des fonds
la politique de dividendes et la concentration de propres sur le total du passif (v ) ;4
l’actionnariat sont souvent privilégiés (voir par
exemple Devereux et Schiantarelli, 1990 ; Hoshi - des indicateurs de disponibilité de ressour-
et al., 1991 ; Bond et Meghir 1994 ; Gilchrist et ces internes : l’autofnancement reste de loin
Himmelberg, 1995 ; Chirinko et Schaller, 1995 ; la modalité de fnancement privilégiée d’une
Cleary, 1999). grande majorité des entreprises. Deux ratios
sont ici considérés. Le premier est le rapport
Comme le note Cleary (2006), une faiblesse de de la capacité d’autofnancement sur la somme
du chiffre d’affaire net et des subventions d’ex-ce type d’études est que ces critères varient peu
ploitation (v ), le second est le ratio des dettes dans le temps et présentent une vision binaire 5
fournisseurs sur le total de l’actif net (v ). On de la situation des entreprises. Une frme sera 6
note que ce dernier ratio est considéré comme par exemple considérée comme probablement
étant positivement lié au degré de contrainte contrainte si sa taille est inférieure à la moyenne
fnancière subie par la frme en raison des coûts (ou à la médiane) du secteur. Peut être plus
importants associés à ce mode de fnancement.gênant encore, ce type de classifcation ne consi-
dère le plus souvent qu’une seule caractéristi-
que de l’entreprise alors qu’être fnancièrement À ces six variables s’ajoute un ratio de perfor-
contraint est souvent pour la frme le résultat mance économique mesuré par le rapport du
d’interactions complexes entre plusieurs élé- résultat net sur le total de l’actif net (v ). Cette 7
ments. Une grande entreprise peu rentable et dernière variable joue un rôle particulièrement
surendettée aura sans doute plus de diffcultés important puisque la rentabilité économique
à fnancer ses nouveaux investissements qu’une d’une entreprise infuence à la fois sa capacité
petite frme réalisant des profts suffsants pour à dégager des moyens de fnancement internes
68 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010et les conditions d’obtention de fnancements Cette procédure est fnalement très proche de
externes. celle utilisée par l’agence fédérale américaine de
garantie les dépôts bancaires (Federal Deposit
Le choix de ces variables revêt évidemment un Insurance Corporation) pour la mise en œuvre
caractère arbitraire. Il a été réalisé à partir d’une empirique de son modèle CAMEL (voir FDIC,
quinzaine de variables fnancières dans le but 1994). Le point le plus délicat de ce type de
méthode repose évidemment dans le choix de d’apporter le maximum d’informations complé-
la façon dont les scores individuels sont combi-mentaires avec un souci de relative parcimonie.
nés pour donner naissance au score composite. La sélection des sept variables fnalement rete -
De très nombreuses variantes sont possibles. Un nues s’est faite selon le critère suivant : prendre
travail exploratoire nous a cependant montré que en compte les trois dimensions des contraintes
les différents scores composites obtenus sont le de fnancement soulignées précédemment en
2plus souvent fortement corrélés entre eux (2).éliminant les variables jugées redondantes. Le
niveau moyen des corrélations entre les varia-
Le choix le plus simple consiste, en suivant bles est faible ce qui supporte l’hypothèse de
Gropp et al. (2006), à calculer la somme des complémentarité des indicateurs retenus (cf.
scores individuels. C’est ainsi qu’est obtenu ce tableau 1).
que nous appellerons, dans la suite de cet arti-
cle, le Score A.  Cet indicateur doit être inter-Une fois les variables d’intérêt sélectionnées,
prété avec précaution. Il ne peut évidemment l’indice composite de contrainte fnancière est
pas être considéré formellement comme la pro-obtenu en appliquant la procédure suivante :
babilité pour une frme d’être ou pas contrainte
fnancièrement. Une valeur élevée du Score A 1. la valeur de chaque variable est divisée par
signife simplement que la frme bénéfcie d’une sa moyenne sectorielle pour chaque année. On
situation relativement favorable pour la plupart peut en effet imaginer que ces indicateurs ne
des variables qui conditionnent ses possibilités sont réellement pertinents que par rapport à un
de fnancement. A contrario, il semble très pro-contexte sectoriel et conjoncturel spécifque ;
bable qu’une entreprise dont le Score A est très
faible connaisse des diffcultés pour mobiliser 2. les valeurs des variables ainsi transformées
des moyens de fnancement importants.sont alors ordonnées pour chaque année par
niveaux décroissants de santé fnancière ;
Une méthode alternative pour combiner les sco-
3. les valeurs de chaque variable sont regrou- res individuels consiste à compter le nombre
pées en quintiles, ce qui permet d’attribuer un de fois pour lesquelles les valeurs des scores
score variant de 1 à 5 pour chaque indicateur et individuels se situent dans les deux premiers
chaque année ; quintiles de la distribution. Cette procédure qui,
dans l’esprit, est sensiblement différente de la
4. les sept scores individuels sont enfn com-
binés pour obtenir un score global illustrant
2.  Les  coeffcients  de  corr élations  obtenus  entr e  des  scor es la situation fnancière de la frme pour chaque
composites  calculés  d’une  dizaine  de  façons  différ entes  sont 
année. presque toujours supérieurs à 0,75.
Tableau 1
Corrélation entre les variables de contrainte fnancière
v v v v v v v1 2 3 4 5 6 7
v (total de l’actif net) – 0,16 0,13 0,17 0,03 0,14 0,041
v (indice de liquidité) 0,04 – - 0,03 0,78 0,29 - 0,39 0,322
v (ratio dettes fnancières / capacité d’autofnancement) 0,01 - 0,02 – - 0,07 0,25 - 0,04 0,103
v (ratio de solvabilité) 0,08 0,55 - 0,01 – 0,36 - 0,46 - 0,394
v (ratio capacité d’autofnancement / somme du chiffre 0,01 0,17 0,08 0,32 – - 0,31 0,745
d’affaire net + subventions d’exploitation)
v (ratio dettes fournisseurs / total de l’actif net) - 0,03 - 0,36 - 0,03 - 0,47 - 0,20 – - 0,16
6
v (ratio de performance économique) 0,01 0,21 0,03 0,41 0,62 - 0,20 –7
Lecture : les valeurs en italique sont relatives aux coefficients de corrélation des rangs de Spearman, les autres sont relatives aux coef-
ficients de corrélation de Pearson.
Champ : tous les secteurs de l’industrie manufacturière hors secteurs de l’énergie et secteurs agroalimentaires.
Source : Enquête Annuelle d’Entreprises (EAE) de l’Insee et base DIANE publiée par le Bureau van Dick.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010 693précédente, nous a permis d’obtenir ce que nous La construction d’un indice d’effcacité produc-
avons appelé le Score B. La corrélation entre ces tive d’une entreprise est une tâche guère moins
deux scores dépassant cependant les 90 % (voir ardue que celle de l’estimation de son degré de
tableau 2). Nous avons donc choisi de n’utiliser contrainte fnancière. La littérature retient en
que le Score A dans les modélisations économé- général des indices de Productivité Globale des
4triques présentées dans la suite de cet article (3). Facteurs (PGF) pour l’estimation desquels diffé-
En revanche, pour faciliter les comparaisons rentes méthodologies existent. Dans cet article,
nous retenons une méthode non paramétrique avec les travaux antérieurs, nous intégrons éga-
largement répandue dans la littérature sur le lien lement dans notre analyse un indicateur classi-
entre exportation et productivité de frmes (cf.  que de contraintes fnancières : le ratio de liqui-
5encadré 2) (5).dité proposé notamment par GGK (4).
Comme attendu, le coeffcient de corrélation
La santé fnancière d’une entreprise entre la santé fnancière d’une entreprise et son
est corrélée à son effcacité productive effcacité productive évaluée au travers de sa
PGF est positif et très signifcatif (au seuil de
Lorsque des entreprises hétérogènes se font 1 %) (cf. tableau 2). Par ailleurs, le coeffcient
concurrence sur des marchés exempts de dis- de corrélation entre notre indice de contrainte
torsions, les plus effcaces sont également cel - fnancière (Score A) et l’indice de PGF est plus
les qui obtiennent les meilleures performances élevé que celui reliant la liquidité à l’indice
économiques. Dans le modèle de Melitz (2003), de PGF. Ce résultat nous conforte dans l’idée
cette proposition est vérifée dans le sens où la que cet indice refète mieux la réalité de la
proftabilité, la taille et la part de marché d’une santé fnancière d’une entreprise qu’une sim-
entreprise sont toutes étroitement liées à son ple mesure de liquidité. Cependant, l’existence
effcacité productive. Dans la réalité, c’est la d’une bonne corrélation entre la santé fnancière
de l’entreprise et son effcacité productive ne présence d’imperfections de marché qui expli-
signife pas pour autant que les entreprises ne que que des entreprises installées puissent par-
sont pas contraintes fnancièrement. Pour déter -fois maintenir des parts de marché élevées en
miner si une entreprise est contrainte fnancière -dépit de technologies dépassées ou de faibles
ment, il est nécessaire d’estimer conjointement compétences managériales et, qu’à l’inverse, de
l’impact de la PGF et de la contrainte fnancière jeunes entreprises n’arrivent pas à atteindre une
sur les décisions de l’entreprise comme nous taille et une proftabilité en rapport avec leur
avantage technologique ou managérial. Une pre-
mière manière d’appréhender l’existence de tel-
les distorsions et de regarder dans quelle mesure
3.  Nous  avons  vérifé  que  nos  r ésultats  étaient  robustes  à  un la santé fnancière d’une entreprise est corrélée
changement du Score A en faveur du Score B. Ces tests de
à son effcacité productive. Sous l’hypothèse de robustesses sont disponibles sur demande aux auteurs.
4. Nous avons également éffectué des tests de robustesse sur marchés parfaitement concurrentiels, on devrait
la  mesur e  de  liquidité  en  la  r emplaçant  par  le  taux  d’endettement observer une corrélation non seulement positive (leverage ratio dans la terminologie anglo-saxone) utilisé par
GGK. Ces tests sont disponibles sur demande aux auteurs.mais très élevée. En présence d’imperfections
5.  Pour  avoir  un  aperçu  des  méthodes  paramétriques  alter-de marchés, cette corrélation peut être beaucoup
natives et des problèmes qu’elles posent, voir en particulier
plus faible. Ackerberg, D. et al. (2006).
Tableau 2
Corrélation entre les indices de contraintes fnancières et la productivité
Score A Score B Liquidité log PGF log PT (1)
Score A (indice composite A de contrainte fnancière) – 0,90 0,49 0,25 0,10
Score B (indice composite B de contrainte fnancière) 0,91 – 0,44 0,23 0,06
Liquidité (ratio de liquidité de GGK) 0,46 0,40 – 0,19 0,05
log PGF 0,25 0,22 0,19 – 0,50
log PT (productivité du travail) 0,10 0,06 0,05 0,50 –
1. Productivité du travail (PT) mesurée comme le ratio de l’output (Y) de chaque entreprise divisé par l’input travail (L).
Lecture : les valeurs en italique sont relatives aux coefficients de corrélation des rangs de Spearman, les autres sont relatives aux coef-
ficients de corrélation de Pearson. Tous les coefficients sont significatifs au seuil de 1 %.
Champ : tous les secteurs de l’industrie manufacturière hors secteurs de l’énergie et secteurs agroalimentaires.
Source : Enquête Annuelle d’Entreprises (EAE) de l’Insee et base DIANE publiée par le Bureau van Dick.
70 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010proposons de le faire ci-après en modélisant la est donc de savoir si ce constat s’étend à la
décision d’entrer sur les marchés d’exportation. santé fnancière des entreprises. Les entreprises
exportatrices exhibent-elles également un avan-
tage en termes de santé fnancière par rapport à
Les entreprises exportatrices jouissent leurs concurrentes non exportatrices ?
d’une meilleure santé fnancière
La réponse à cette question est apportée par
La littérature sur le lien entre exportations et l’analyse de ce que l’on appelle des « primes à
productivité des frmes a montré que les entre - l’exportation », à savoir des écarts positifs en
prises exportatrices bénéfciaient d’un ensemble faveur des frmes exportatrices pour un certain
de caractéristiques favorables en comparaison nombre de caractéristiques : chiffre d’affaires,
des entreprises non exportatrices. La question emploi, salaire moyen par employé, producti-
Encadré 2
La mesure de L ’efficacité Productive de L ’entrePrise
Le stock de capital (K) est obtenu pour chaque frme Pour construire nos indices de PGF, nous utilisons la
méthodologie initialement introduite par Caves et al. à partir de l’investissement et de la valeur comptable
(1982) et complétée par Good et al. (1997). L’indice de des actifs tangibles suivant la méthode chronologique.
PGF pour la frme i à l’instant t est donnée par : Les consommations intermédiaires (M) correspondent
aux achats de matériels et de marchandises, aux frais
de transport et de voyages et diverses dépenses. Elles
sont défatées avec des indices sectoriels des prix des
consommations intermédiaires.
La part du travail dans le coût total est calculée à partir
de la variable « compensations salariales » disponible
dans l’enquête EAE. Pour estimer la part des coûts
liés aux consommations intermédiaires, nous utilisons
la valeur nominale des consommations intermédiai- (1)
res ainsi que l’indice sectoriel des prix de la consom-
mation intermédiaire. Enfn, pour calculer la part du où Y représente la production brute réelle utilisant un
coût du capital, nous procédons à l’estimation du ensemble de N inputs ; les N inputs étant ici le stock
coût d’usage du capital au niveau de la nomenclature de capital physique (K), le travail en termes d’heures
NAF 36. Nous calculons ce coût d’usage en suivant travaillées (L) et les consommations intermédiaires (M).
la méthodologie de Hall (1988), ce qui nous conduit à La variable S mesure la part dans le coût total du coût
appliquer la formule suivante :de l’input X. Les indices t et n indiquent respective-
ment le temps et les inputs. Les variables surmontées
d’une barre indiquent les moyennes d’échantillon pour
les entreprises appartenant au même secteur que l’en-
treprise i.
où c est le coût d’usage du capital, r le taux d’intérêt L’indice de PGF retenu autorise les comparaisons
nominal, τ est le taux d’imposition sur les sociétés à tinter-frmes dans la mesure où les inputs et l’output de
la période t, Z est la valeur présente des annuités de Ichaque entreprise est calculé relativement à une frme
dépréciation fscale d’une unité nominale d’investisse-représentative. Cette mesure non paramétrique de la
ment dans l’industrie I, δ est le taux de dépréciation
Itproductivité relative a été beaucoup utilisée dans la lit-
du capital prévalant dans l’industrie I à la période t, p
IKttérature s’intéressant à la relation entre exportation et
est l’indice de prix des biens capitaux dans l’indus-productivité, en particulier à travers les contributions
trie I à la période t, est le taux d’infation anticipé de Aw et al. (2000) et de Delgado et al. (2002).
à la période t. Des formules complexes de déprécia-
tion peuvent être employées en matières fscales en Variables utilisées pour le calcul de la PGF
France. Pour simplifer, nous avons recours à la for -
mule classique suivante :Les variables d’inputs et de production sont dispo-
nibles au niveau de la frme ; les indices de prix, le
nombre d’heures travaillées et les taux de dépréciation
sont disponibles au niveau de l’industrie. Ainsi, la pro-
duction brute (Y) est le produit brut de la frme défaté
par un indice des prix sectoriel. L’input travail (L) est
obtenu en multipliant le nombre de travailleurs effectifs où est la moyenne des taux de dépréciation indus-
par le nombre moyen d’heures travaillées par secteur triels et est la des taux nominaux d’intérêt
au niveau à deux chiffres de la nomenclature NAF 36. sur la période 1990-2005.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010 71vité du travail, indice de PGF et indices de santé i.e. environ 30 % et 2 % en termes respecti-
fnancière (cf. tableau 3). Par exemple, les entre- vement de productivité du travail et de PGF.
prises exportatrices sont en moyenne 2,2 fois Similairement, dans chaque classe d’effectif, les
plus grandes que leur homologues non exporta- entreprises exportatrices se révèlent plus liqui-
trices, elles emploient 1,7 fois plus de salariés, des et ont plus de facilité à accéder aux fnance-
ments externes (Score A).elle sont 34 % plus productives en termes de
productivité du travail et elles rémunèrent leurs
employés à un taux de salaire en moyenne 10 %
L’avantage en termes de santé fnancière plus élevé (cf. première colonne du tableau 3).
préexiste au fait d’exporterPour partie, ces écarts de productivité de travail
et de rémunération moyenne par employé peu-
Deux mécanismes distincts peuvent expliquer vent reféter des dotations avantageuses en ter -
la relation positive entre exportations et santé mes de capital physique et/ou humain pour les
fnancière des entreprises en présence d’imper -entreprises exportatrices. Pour partie, ils peuvent
fections sur les marchés de crédit. D’un côté, le reféter un réel avantage d’effcacité productive
fait d’exporter peut améliorer l’accès aux fnan-comme le suggère la présence d’une prime de
cements externes par une entreprise du fait des PGF de 2 % en moyenne en faveur des entrepri-
effets de signalement et de diversifcation des ses exportatrices. En termes de santé fnancière,
revenus décrits précédemment. De l’autre, le l’avantage des entreprises exportatrices est éga-
fait d’être moins contraint dans l’accès aux lement net, que celle-ci soit évaluée à l’aide de
fnancements externes, peut faciliter l’entrée sur notre score multidimensionnel (Score A) ou via
les marchés d’exportation.la mesure plus simple du ratio de liquidité.
Afn d’apprécier l’importance relative de ces Les primes à l’exportation résistent relativement
deux mécanismes, nous suivons la méthodolo-bien à la prise en compte de la taille de l’en-
gie de référence dans la littérature qui est celle treprise via la constitution de classe d’effectifs
établie par Bernard et Jensen (1995, 1999). (cf. tableau 3). Ainsi, à l’exception de la classe
Cette méthodologie consiste à se concentrer sur
d’effectif la plus élevée pour laquelle le nombre
6le groupe des prima-exportateurs (6) et à étudier
d’observations pour les entreprises exportatri-
ces est très faible, on peut constater que parmi
les entreprises appartenant à la même classe 6. Conformément à la littérature, une entreprise est considérée
d’effectif, celles qui exportent ont un chiffre comme prima-exporatrice si et seulement si cette entreprise est
non exportatrice au moins la première année où elle est observée d’affaire de 25 à 46 % plus élevé, versent un dans notre base de donnée. Par ailleurs, si cette entreprise com-
mence à exporter l’année t, arrète de le faire l’année t + s pour salaire moyen par employé de 5 à 12 % plus
ensuite reprendre une activité d’exportation t + s + d, élevé et présentent un avantage de productivité
cette entreprise sera considérée comme prima-exportatrice uni-
de même ordre de grandeur que précédemment, quement l’année t.
Tableau 3
Les « primes à l’exportation » dans les industries françaises
Indice base 100 pour les entreprises non exportatrices
20-49 50-249 250-499 500 et +
Taille des entreprises Ensemble
salariés salariés salariés salariés
CAHT moyen 228,3 124,6 146,9 135,4 139,8
Nombre d’employés moyen 171,3 98,6 115,1 100,4 86,1
Salaire moyen par employé 110,2 110,2 112,1 105,5 93,6
Productivité du travail 134,3 133,8 132,4 138,5 129,4
PGF 101,9 102,8 102,6 100,3 97,8
Score A (indice de contrainte fnancière, moyenne) 107,4 106,2 107,3 110,6 116,0
Liquidité (ratio de liquidité de GGK, moyenne) 120,0 120,4 123,2 142,3 109,3
Nombre moyen d’entreprises non exportatrices 3 455 2 438 874 48 95
Nombreprises exportatrices 9 642 4 662 4 212 616 152
Lecture : « prime à l’exportation » : rapport (multiplié par 100) de la valeur moyenne de la variable pour les entreprises exportatrices
sur la valeur moyenne pour leurs homologues non exportatrices. Par homologues, nous entendons des entreprises opérant la même
année dans le même secteur. Les résultats sont robustes au remplacement du Score A par le Score B et du ratio de liquidité par le ratio
d’endettement.
Champ : tous les secteurs de l’industrie manufacturière hors secteurs de l’énergie et secteurs agroalimentaires.
Source : Enquête Annuelle d’Entreprises (EAE) de l’Insee et base DIANE publiée par le Bureau van Dick.
72 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010les performances comparées de ces entreprises dans la mesure où elle introduit un biais dans
avec celles de leur concurrentes non exportatri- l’échantillon des entreprises exportatrices en
ces, successivement avant et après la date de leurs faveur d’entreprises relativement plus fragiles
premières exportations, i.e. ex ante et ex post. fnancièrement.
Nous commençons par comparer la santé fnan- Lorsque la contrainte fnancière est mesurée via
cière ex ante des prima-exportateurs et celle des la variable Score A, le coeffcient de la varia -
non exportateurs appartenant au même secteur ble muette EXP est positif et signifcativement
d’activité et partageant des caractéristiques différent de zéro à la fois en t-1 et en t-3 (cf.
similaires en termes de taille et de productivité. tableau 4). Le résultat selon lequel les futurs
Cette comparaison doit nous indiquer si les exportateurs jouissent d’une meilleure santé
entreprises qui exporteront dans le futur appa- fnancière tient également lorsque cette der -
raissent moins contraintes fnancièrement que nière est mesurée par le ratio de liquidité mais
leurs concurrents non exportateurs avant même l’avantage est moins prononcé. Par ailleurs, le
leur entrée sur les marchés d’exportation. coeffcient β est signifcatif seulement en t-1 et
78non en t-3.
Nous estimons les écarts avec un retard de un an
(en t-1) et avec un retard de trois ans (en t-3) (7) La liquidité ne représente toutefois qu’un aspect
avant l’entrée sur les marchés d’exportation, la de la contrainte fnancière qui, de surcroît, souf-
date t correspondant à l’année d’entrée sur les fre potentiellement d’un biais d’endogénéité.
marchés d’exportation dans le cas des nouveaux Par conséquent, nous portons plus de crédit aux
exportateurs, alors qu’elle est fxée à l’année résultats obtenus avec un indice multidimen-
médiane dans le cas des non exportateurs. Ce sionnel du type du Score A. Globalement, les
choix méthodologique est conforme à la littéra- entreprises qui décident d’entrer sur les marchés
ture (voir en particulier Bernard et Wagner, 1997 extérieurs bénéfcient d’une meilleure santé
et ISGEP, 2008). Notre échantillon comprend fnancière ex ante (cf. tableau 4).
5 727 entreprises lorsque nous introduisons un
retard de un an et de 2 169 entreprises lorsque
La participation au commerce nous nous introduisons un retard de trois ans.
international n’induit pas d’effets ex post Spécifquement, nous estimons le modèle de
sur la santé fnancière des entreprises régression linéaire :
à horizon de cinq ans
Les résultats précédents suggèrent que les entre-
prises les moins contraintes fnancièrement (2)
tendent à devenir exportatrices. Ceci n’interdit
pas toutefois que l’exportation ait en retour des où FIN est la mesure de santé fnancière de l’en-
effets positifs sur la santé fnancière des entrepri -treprise, EXP est une variable muette égale à 1
ses. En examinant la manière dont évoluent les si la frme exporte et à 0 autrement, Z est un vec-
indices de santé fnancière des prima-exporta -teur de variables de contrôle qui comprend le
teurs ex post (i.e. après leur entrée sur le marché logarithme de l’emploi (log Empl.), mesuré en
d’exportation) nous pouvons, conformément à termes d’heures travaillées, le logarithme de la
la méthodologie de Bernard et Jensen (1999), productivité (log PGF), ainsi que des variables
estimer ces effets. L’idée consiste simplement à muettes industries-années (8). Si l’avantage en
régresser le taux de croissance de la santé fnan-termes de santé fnancière préexiste à l’entrée
cière sur le statut initial d’exportateur en pre-sur les marchés d’exportation, alors le coeff-
nant en compte des caractéristiques initiales de cient β doit se révéler positif.
l’entreprise. En effet, si l’exportation induit des
bénéfces supplémentaires en termes de santé Précisons que l’équation (2) est estimée sur un
échantillon de prima-exportateurs qui comprend
à la fois les entreprises ayant réussi leur entrée
7. Lorsque nous examinons les performances avec un retard de sur les marchés d’exportation, i.e. les entrepri-
trois années, nous restreignons le groupe des prima exportateurs,
ses continuant à exporter chaque année après aux entreprises qui n’exportent pas au moins les trois premières
années où elles sont observées dans notre base de données. leur première entrée, et celles ayant échoué, i.e.
8. L’équation (2) n’est pas à proprement parler une regression les entreprises entrant puis sortant des marchés de panel dans la mesure où chacune des prima exportatrices
est obervée seulement une fois avant (en t – s avant son entrée d’exportation (les « switchers » dans la termino-
sur le marché d’exportation). Néanmoins, nous avons bien une logie anglo-saxonne). L’inclusion de ces entre-
dimension temporelle dans la mesure où l’année d’entrée sur le
prises joue en faveur de notre hypothèse nulle marché d’exportation varie d’une fr me à l’autr e.
ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010 73fnancière, nous devrions observer un accrois - sur les marchés d’exportation (ceci explique
sement du différentiel de l’indice de contraintes la diminution du nombre d’observations entre
fnancières en faveur des entreprises exportatri - le tableau 4 et le tableau 5). L’exclusion de ces
ces après que celles-ci aient commencé à expor- derniers devrait néanmoins favoriser l’appari-
ter. Spécifquement, nous estimons la régression tion de bénéfces ex post dans la mesure où cette
linéaire suivante : exclusion introduit un biais dans l’échantillon
en faveur des entreprises les plus performantes
(i.e. celles ayant réussi à se maintenir sur les
marchés d’exportation).
(3)
La réalité des entreprises manufacturières fran-
çaises ne valide pas l’hypothèse d’une amélio-
où Δ%FIN est le taux de croissance de i,t+5 / t+q ration de l’accès aux fnancements externes des
l’indice de santé fnancière entre t+s et t+q entreprises consécutives à leur entrée sur les
calculé comme la différence des logarithmes. marchés d’exportation (cf. tableau 5). Que nous
Comme précédemment, t est la première année examinions la croissance de l’indice de santé
d’exportation pour les nouveaux exportateurs, fnancière sur un horizon très court (un an après
tandis qu’elle correspond à l’année d’observa- l’entrée) ou sur un plus long (de trois à
tion médiane pour les entreprises non exportatri- cinq ans après l’entrée), le coeffcient β se révèle
ces. Le vecteur Z inclus les mêmes variables de toujours non signifcatif. Ces résultats ne signi-
contrôle que dans l’équation (2) (i.e. log Empl. fent pas nécessairement que le fait d’exporter
et log PGF) mais cette fois mesurées en t. Le n’a pas d’impact sur la santé fnancière mais en
coeffcient β représente l’augmentation du taux tous les cas que ce type de bénéfces n’apparaît
de croissance de la santé fnancière des entrepri - 9pas à horizon de cinq ans (9).
ses exportatrices relativement aux entreprises
non exportatrices. Si l’exportation est effecti- Globalement, nos résultats sur les effets ex
vement bénéfque alors le coeffcient β doit se ante et ex post liés aux contraintes fnancières
révéler signifcativement différent de zéro.
Contrairement à l’équation (2), l’équation (3) 9.  Une  autr e  possibilité  serait  que  les  bénéfces  ex post n’ap-
paraissent  que  pour  les  fr mes  suffsamment  impliquées  sur  les est estimée sur un échantillon qui comprend à la
marchés extérieurs (i.e.  les  fr mes  ayant  une  intensité  d’expor-fois les non exportateurs et les prima-exporta- tation au-delà d’un certain seuil). Cette possibilité est explorée
teurs. Parmi ces derniers, ne sont retenues cette dans un papier compagnon de celui-ci (Bellone et al., 2009) où
nous montrons, dans la continuité des résultats antérieurs de fois que les entreprises ayant réussi à mainte-
Campa et Shaver (2002), que la prise en compte de l’intensité
nir leur statut d’exportateur une fois entrées d’exportation n’amélior e pas le r epérage des bénéfces ex post.
Tableau 4
Santé fnancière ex ante des prima-exportateurs et des non exportateurs
Indice de contrainte fnancière Score A Liquidité (ratio de liquidité de GGK)
Retard de 1 an Retard de 3 ans Retard de 1 an Retard de 3 ans
(s = 1) (s = 3) (s = 1) (s = 3)
EXP (1) 0,146*** 0,228** 0,016* 0,009
[0,052] [0,094] [0,010] [0,016]
log Empl 0,188*** 0,075 0,006 - 0,025**t-s
[0,041] [0,067] [0,008] [0,012]
log PGF 2,794*** 2,933*** 0,347*** 0,443***t-s
[0,142] [0,247] [0,026] [0,043]
Firmes/observations 5 727 2 169 5 727 2 169
Dont prima-exportateurs (2) 3 427 1 284 3 427 1 284
Non exportateurs. 2 300 885 2 300 885
2R 0,111 0,159 0,073 0,132
1. variable muette égale à 1 si la frme exporte et à 0 autrement.
2. Inclut les entreprises qui arrêtent ensuite d’exporter.
Lecture : chaque régression inclut des variables muettes secteurs-années. Les résultats sont robustes au remplacement du Score A
par le Score B et du ratio de liquidité par le ratio d’endettement. Les écarts types sont reportés entre crochets. * : significatif à 10 % ;
** : significatif à 5 % ; *** : significatif à 1 %.
Champ : tous les secteurs de l’industrie manufacturière hors secteurs de l’énergie et secteurs agroalimentaires.
Source : Enquête Annuelle d’Entreprises (EAE) de l’Insee et base DIANE publiée par le Bureau van Dick.
74 ÉCONOMIE ET STATISTIQUE N° 435-436, 2010

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