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Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Impact indirect du conseil d'administration sur la performance à travers le niveau
d'investissement en R&D: une perspective de comparaison internationale
ZOUARI Ghazi*
ZOUARI-HADIJI Rim**
Résumé
Dans le cadre théorique du gouvernement des entreprises, cet article étudie la relation entre le
conseil d'administration et la performance de la firme par le biais du niveau d'investissement
en R&D dans le contexte international. Notre modèle cherche à identifier, si le niveau
d'investissement en R&D agit comme une variable médiatrice entre le mécanisme interne de
gouvernance des entreprises et la performance. Cet effet est sensible aux modèles nationaux
de gouvernance. Pour se faire, l’étude empirique se base sur un échantillon de 531 firmes
américaines, japonaises et françaises pour la période 2008-2012. Les résultats des régressions
linéaires menées corroborent l’existence de relations entre, d’une part, la dominance des
administrateurs internes, la dualité et la taille du conseil d'administration, et d’autre part, la
performance de la firme, méditées par le niveau d'investissement en R&D des entreprises.
Mots Clefs : Administrateurs internes, dualité, taille du conseil, R&D, performance.
Abstract:
In the theoretical framework of corporate governance, this article studies the relationship
between the board of directors and firm performance through the level of R&D investment in
the international context. Our model seeks to identify if the R&D investment level acts as a
mediating variable between the internal mechanism of corporate governance and
performance. This effect is sensitive to national systems of governance. The empirical study
is based on a sample of 531 U.S., Japanese and French firms for the period 2008-2012. The
results of the linear regressions conducted show that the relationship between, on the one
hand, the internal administrator, the non-dual structure and the board size, and secondly, the
firm performance, meditated by the firm R&D investment-level.
Key-words: internal administrator, dual structure, board size, R&D, performance.
* Maître Assistant HDR en Méthodes de Finance et Comptabilité à l'Université de Sfax, Faculté des SciencesEconomiques et de Gestion, Tunisie. Membre au laboratoire de recherche LARTIGE, FSEG, Sfax, Tunisie & aucentre de recherche FARGO, IAE Dijon, France. Email: [email protected] ** Maître Assistante en Méthodes de Finance et Comptabilité à l'Université de Monastir, Faculté des SciencesEconomiques et de Gestion de Mahdia, Tunisie. Membre du laboratoire LARTIGE, FSEG, Sfax, Tunisie.Email: [email protected]
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Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Introduction
La revue de la littérature menée sous l'angle de la gouvernance d'entreprise révèle que
la majorité des travaux examine l’association directe entre les mécanismes de gouvernance et
la performance de la firme en ignorant la relation indirecte entre ces deux variables, à
l'exception des études de Hutchinson et Gul (2004), de Gani et Jermias (2006) et de Le et al.
(2006). Ces auteurs montrent le rôle modérateur des mécanismes de gouvernance sur la
relation entre l'investissement en R&D et la performance. Selon eux, la performance de
l’entreprise pourrait s’améliorer grâce à l’intervention de ces mécanismes qui modèrent le
rapport entre les dépenses en R&D et la performance.
En fait, la capacité d'une firme à investir en Recherche et Développement (désormais
R&D) est considérée comme l'un des déterminants de sa performance (Hall 1998 ; Aboody et
Lev 2000). Cependant, les travaux menés sous l’angle de la gouvernance d'entreprise
affirment qu’à défaut d’un système de contrôle approprié réduisant la latitude managériale et
les problèmes d’asymétrie informationnelle1, l’efficacité des investissements en R&D peut ne
pas contribuer à l’amélioration de la valeur de l’entreprise. Ces phénomènes sont surtout
accentués par les caractéristiques propres de la R&D à savoir : l'horizon temporel long (Xu et
Zhang, 2004), un taux de risque élevé (Nekhili et Poincelot 2000) et le caractère spécifique de
cet investissement (Williamson 1988 ; Shleifer et Vishny 1992).
Parce que les dirigeants peuvent être amenés à sous investir en R&D dans le but de
maximiser leur propre utilité plutôt la richesse des actionnaires, les travaux en gouvernance
d'entreprise supposent que différents modes de contrôle peuvent être utilisés par ces derniers
pour aligner les intérêts et favoriser un tel investissement. Le conseil d'administration
(désormais CA) constitue un système de contrôle interne de la gestion des dirigeants. En effet,
la plupart des travaux portant sur le lien entre les systèmes de gouvernement des entreprises 2
1 Charreaux (2001) montre que l'asymétrie d'information est considérée habituellement comme la sourceprincipale de conflits d'intérêts entre les parties prenantes entraînant des distorsions en matière de R&D, et plusparticulièrement à travers ses caractéristiques. 2 Au niveau de l'entreprise, toute décision d'investissement en R&D requiert le financement qui peut s'agir : soitd'un financement fondé sur le marché (système anglo-saxons), soit d'un financement orienté vers la banque(système Germano-nippon). Ces deux formes de financement sont deux systèmes alternatifs de gouvernement del'entreprise dont les conflits d'intérêts entre les actionnaires et les dirigeants sont plus ou moins atténués.Charreaux (1997b, p.421) définit le gouvernement des entreprises comme "l'ensemble des mécanismes qui ontpour effet de délimiter les pouvoirs et d'influencer les décisions des dirigeants, autrement dit qui ''gouvernent''leur conduite et définissent leur espace discrétionnaire".
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et l'investissement en R&D sont principalement d'origine américaine et japonaise (Hill et
Snell 1988; Baysinger et al. 1991; Lee et O'Neill 2003; Hosono et al. 2004; Lee 2005; Zouari-
Hadiji et Zouari 2010 a et b) et confirment en partie le rôle joué par le CA dans la réduction
des conflits d'intérêts entre les stakeholders, et par conséquent, l’orientation du comportement
des dirigeants en matière d'investissement en R&D.
Sur la base de la théorie de la gouvernance d’entreprise, nous prétendons justifier le
lien théorique entre le CA et l'investissement en R&D. Néanmoins, rares à notre
connaissance, les études qui ont essayé de relier les trois dimensions dans une seule
perspective à savoir : le conseil d'administration, l'investissement en R&D et la performance.
Ceci nous amène à justifier le fondement théorique de ces relations qui sont complexes. Ces
interrelations doivent être précisées en intégrant la notion médiatrice des activités en R&D.
Ceci suppose que la relation directe entre le CA et la performance est plutôt une relation
indirecte à travers l’influence du niveau d'investissement en R&D dans les entreprises. Selon
cette configuration, le niveau d'investissement en R&D agit comme une variable médiatrice
entre ce mécanisme interne de gouvernance des entreprises et la performance.
Tenant compte de la rareté des travaux et de la divergence des résultats obtenus, notre
objectif de recherche consiste à répondre à la question suivante : Dans quelle mesure la
composition du CA a un effet indirect sur la performance de la firme à travers son niveau
d'investissement en R&D ? Et selon quels systèmes de gouvernance ?
Pour répondre à cette problématique, nous adoptons une démarche hypothético-
déductive permettant de traiter les deux sections suivantes. La première présente le modèle
théorique qui postule que le CA pourrait influencer la performance. Au milieu de cette
relation directe s’interposent des variables telles que le niveau d'investissement en R&D. En
plus d’être influencés par le CA, cette dernière variable influence, à son tour, la performance.
La seconde section d’ordre empirique vise à tester l’effet potentiel du niveau d'investissement
en R&D, comme médiateur, entre le CA et la performance, en trois modèles séparés (un
modèle pour chacune des composantes du CA).
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I. Revue de la littérature et hypothèses
Les caractéristiques de l'investissement en R&D (niveau de risque élevé, horizon
temporel long et forte spécificité des actifs) représentent des sources de conflits intérêts entre
les différentes parties prenantes. Des mécanismes de gouvernance s’avèrent donc nécessaires
pour converger ces intérêts, agir sur chaque source de conflits, et par conséquent, privilégier
l'investissement en R&D, créateur de valeur3. La tendance des dirigeants à opter pour tel
investissement afin de réaliser une performance dépend de la composition du CA qui diffèrent
d’un système financier à un autre.
Fama (1980) et Fama et Jensen (1983a et b) attribuent au CA la mission de contrôler
les principaux dirigeants pour assurer la maximisation de la richesse des actionnaires.
L'influence du CA sur la nature des décisions prises par les dirigeants dépend en partie de sa
composition. Cette dernière se limite à la distinction entre administrateurs internes (insiders)4
et administrateurs externes (outsiders)5. Etant les représentatifs légaux des actionnaires, les
administrateurs externes sont supposés être plus indépendants et plus compétents que les
administrateurs internes pour exercer un contrôle plus efficace de la gestion des dirigeants.
La situation respective des deux catégories d'administrateurs (internes et externes), le
cumul/dissociation des fonctions de décision (directeur général) et de contrôle (président du
conseil) ainsi que la taille du CA, aboutissent à des différences dans la configuration des CA
dans les différents pays et induisent des attitudes différentes face à l'accomplissement de la
tâche du contrôle. Il semble a priori que la nature des administrateurs, à travers les contrôles
financiers et/ou stratégiques6, le cumul ou non des fonctions ainsi que la taille du conseil
peuvent influer sur la latitude discrétionnaire du dirigeant afin de privilégier l'investissement
en R&D et augmenter la performance de la firme. Le rôle médiateur de l'investissement en
R&D dans la relation entre le CA et la performance diffère nettement selon la nature des
systèmes nationaux de gouvernance.
3 Les études de Jarrell et al. (1985), McConnell et Muscarella (1985), Chan et al. (1990), Godard (1996), Zouari-hadiji et Zouari (2013) confirment l'influence positive des dépenses en R&D (stratégie à haut risque- hauterentabilité, Mansfield 1969) sur la performance des entreprises.4 Ces administrateurs sont des cadres de l'entreprise ou des salariés qui dépendent hiérarchiquement de ladirection. 5 Les administrateurs externes siègent au CA mais n'exercent aucune fonction de direction au sein de l'entrepriseconcernée. Pour une définition plus approfondie, voir Kaplan et Minton 1994 ; Charreaux, 1997a).6 Les contrôles financiers reposent sur des critères financiers objectifs. Alors que les contrôles stratégiquesconstituent une évaluation subjective plus ouverte permettant de saisir plus finement les divers aspects de l'actiond'un responsable.
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1.1. La dominance des administrateurs internes, l'investissement en R&D et la
performance de la firme
Les théoriciens de la théorie de l'agence montrent que la tendance des dirigeants à
augmenter la performance de la firme par la réalisation des investissements en R&D dépend
du rôle joué par le CA, organe chargé de représenter les intérêts des actionnaires.
Aux Etats-Unis et en France, le degré élevé de la séparation des fonctions de propriété
et de contrôle dans les entreprises est compensé par un rôle accru du CA (Weisbach 1988 ;
Hermalin et Weisbach 1991 ; Denis et Sarin 1999). Cet organe est caractérisé par une
domination des administrateurs externes qui sont susceptibles d'être objectifs et indépendants.
Leur expérience et leur situation particulière leur permettent d'exercer un contrôle efficace de
la gestion des dirigeants (Weisbach 1988 ; Shivdasani 1993). Ces administrateurs qui décident
d'évaluer les dirigeants sur la base des critères financiers synthétiques pratiquent des contrôles
financiers. Par l'intermédiaire des systèmes de contrôle qu'ils développent, les administrateurs
externes transfèrent une partie du risque aux dirigeants. Or, le dirigeant est averse au risque et
cherche à adopter une stratégie de protection afin d'assurer sa propre sécurité d'emploi
(Amihud et lev 1981 ; Jensen et Meckling 1976). Une évaluation de nature financière dans les
conseils dominés par les administrateurs externes conduit les dirigeants à investir moins dans
des projets en R&D.
Les CA américains et français prennent l’initiative de licencier les dirigeants qui
réalisent de mauvaises performances. En évaluant les dirigeants sur la base des critères
comptables, ils augmentent l'intensité de l’effort managérial en faveur de la maximisation des
profits à court terme. Goold et Quinn (1990) postulent que les contrôles basés sur des
indicateurs financiers ou budgétaires se focalisent généralement sur la performance de court
terme.
Plusieurs études corroborent cette réflexion. Fischel et Bradley (1986), Hoskisson et
Hitt (1988), Hill et Snell (1988), Baysinger et al. (1991), Ellstrand et al. (2002), Xie et al.
(2003) and Zouari-Hadiji and Zouari (2010a) trouvent une relation négative significative entre
la dominance des administrateurs externes au conseil et l'investissement en R&D. Ceci permet
de diminuer la performance de la firme. Par contre, Krivogorsky (2006) trouve une relation
positive et significative entre la dominance des administrateurs externes et la performance de
la firme.
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Au Japon, le CA est dominé par les administrateurs internes. Osterloh et Frey (2005)
montrent qu'en vertu de leur position dans l'entreprise, ils ont une connaissance relativement
approfondie de la firme et tiennent compte des évolutions de l'environnement. Entretenant des
relations interactives et ouvertes avec les dirigeants, ils sont capables d'évaluer la qualité du
processus de décision et les conditions de la mise en oeuvre de la stratégie. En s'appuyant sur
des méthodes subjectives et complexes d'évaluation de la performance, les administrateurs
internes pratiquent un contrôle stratégique (Godard, 1996). De par ce type de contrôle, ils
encouragent les dirigeants à entreprendre des investissements en R&D, et par conséquent,
améliorer la performance de la firme. Ainsi, la présence des administrateurs internes dans le
conseil aura pour conséquence l’accroissement de la valeur de l’entreprise à travers une
politique d'investissement en R&D efficace.
Dans le même ordre d'idées, Goold et Quinn (1990) constatent que les administrateurs
internes sont plus orientés vers le long terme puisqu'ils prennent en compte la position
concurrentielle de la firme et utilisent des données qualitatives. Ces mécanismes d'évaluation
ne visent pas seulement à fixer des objectifs sur le long terme, mais à établir aussi des
références sur le court terme (lancement d'un nouveau produit, nouveau service…) qui
orientent vers les objectifs de long terme. D'une façon générale, les contrôles stratégiques
donnent une plus grande priorité à la croissance du marché et à la performance à long terme
de la firme. L'effet positif de la dominance des administrateurs internes au CA sur
l'investissement en R&D est confirmé par les résultats des études de Hill et Snell (1988,
1989), Baysinger et al. (1991) and Zouari-Hadiji and Zouari (2010a)
De ce qui précède, l'influence du CA sur la performance à travers le niveau
d'investissement en R&D varie selon le pourcentage des administrateurs internes. Un CA à
dominance interne contribue à améliorer la performance des firmes japonaises à travers la
réalisation des investissements en R&D. Par contre, la dominance des administrateurs
externes au CA réduit la performance des firmes américaines et françaises par le biais d'une
stratégie de diversification. Nous en déduisons l'hypothèse suivante:
H1 : Les CA dominés par des administrateurs internes (externes) influencent positivement
(négativement) la performance des firmes japonaises (américaines et françaises) à travers le
niveau d'investissement en R&D.
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1.2. La dualité des fonctions, l'investissement en R&D et la performance de la firme
La séparation des fonctions du directeur général et du président du CA, qui est l’une
des caractéristiques du CA utilisée pour stimuler les efforts des dirigeants (Jensen 1994), est
un facteur déterminant de l'investissement en R&D qui est, lui aussi, un déterminant de la
performance. Dans cet ordre d'idées, Goyal et Park (2002) trouvent que la performance de la
firme est plus sensible à la séparation des fonctions de direction et de contrôle qu'en cas de
cumul de ces fonctions.
Aux Etats-Unis, le CA est caractérisé par une structure duale (Daily et Dalton, 1994)
ne permettant pas au conseil de jouer pleinement son rôle du fait de la confusion des
compétences et des responsabilités (Roe 1994, Thaddée Nlemvo Ndonzuau 2000).
Libérés du contrôle du conseil, les dirigeants américains sont incités à poursuivre leurs
intérêts personnels aux dépens des actionnaires. Ils privilégient, à cet égard, les stratégies de
diversifications dont le rendement est à court terme. Le cumul des fonctions est ainsi associé à
des niveaux faibles d'investissements en R&D (Kor 2006; Zouari-Hadiji and Zouari 2010a),
contribuant à réduire la valeur de l'entreprise.
En France, la structure duale est relativement plus fréquente (Godard et Schatt, 2005)
attribuant au PDG un plus grand pouvoir de décision et de contrôle dans la firme. Pour les
actionnaires français, le cumul des fonctions peut s’avérer risquée, dans la mesure où il offre
la possibilité aux dirigeants de défendre plus aisément les projets initiés et mis en œuvre au
détriment de leur bien-être. Conscient de l'inefficacité du CA à remplir sa fonction de
contrôle7, les dirigeants ont intérêt à réduire les dépenses d'investissement en R&D (Kor 2006;
Zouari-Hadiji and Zouari 2010a) affectant négativement la performance de la firme.
Au Japon, le CA, censé représenter et protéger les intérêts des différentes parties
prenantes, est constitué par deux organes, un directoire8 et un conseil de surveillance9,
complètement séparés sur les plans institutionnel et fonctionnel. Fama et Jensen (1983 a et b)
montrent que dans les entreprises où les agents qui prennent les décisions ne sont pas les
principaux propriétaires, les systèmes de décisions, pour être efficaces, devront être conçus de
7 Du fait qu'il possède un pouvoir d'influence au sein du conseil.8 Le directoire se consacre principalement à défendre les intérêts des actionnaires ainsi qu'à faire des choixrapides et décisifs afin de garantir un fonctionnement efficace de l'entreprise.9 Le conseil de surveillance est chargé de veiller à la prise en compte de tous les intérêts des parties prenantes.
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façon à ce qu'une décision qui est initiée et mise en œuvre par un agent donné ne soit pas
ratifiée et contrôlée par le même agent. La dissociation des deux organes renforce la capacité
du conseil de surveillance à remplir sa fonction de contrôle, à orienter les décisions des
dirigeants vers le choix des investissements en R&D (Rechner et Dalton 1991 ; Pi et Timme
1993 ; Daily et Dalton 1994 ; Baliga et al. 1996 ; Core et al. 1999), et par conséquent, à
favoriser un processus décisionnel maximisant la performance de la firme (Chen et al. 2007)
Dans le cadre de la gouvernance d'entreprise, la création de la valeur se base alors sur
la capacité à investir en R&D de façon continuelle. Il s’avère que la non-dualité des fonctions
de décision et de contrôle permet de favoriser les investissements en R&D, et par conséquent,
d'accroître la performance de la firme. De ce fait, la structure non duale a un effet direct et
surtout indirect sur la performance de la firme. L’effet indirect est médiatisé par la mise en
place d'une politique d'investissement en R&D, composante essentielle d’une création de
valeur.
H2: Une structure indépendante (duale) influence positivement (négativement) la performance
des entreprises japonaises (américaines et françaises) à travers le niveau d'investissement en
R&D.
1.3. La taille du conseil d’administration, l'investissement en R&D et la performance de
la firme
La taille du CA permet de soutenir ou de s'opposer aux décisions stratégiques prises
par les dirigeants, selon qu'elle soit élargie ou réduite. Élément essentiel de la gouvernance
d’entreprise, la taille du CA peut agir sur la latitude managériale en vue de favoriser les
investissements en R&D, créateur de valeur.
Les chercheurs en théorie de gouvernance d'entreprise ont généralement avancé que
les CA plus grands peuvent offrir des opinions diversifiées, des compétences, des conseils
d'experts et des managers plus qualifiés réduisant l'incertitude qui entourent le développement
de la firme, et par conséquent, améliorent la performance de la firme. Alors que les CA
s'agrandissent et présentent une plus grande diversité, afin de mieux remplir leurs fonctions
institutionnelle et de contrôle, ils peuvent devenir inadaptés, ne permettant plus de prendre les
décisions stratégiques opportunes, en réaction aux changements environnementaux
fondamentaux. Cette contradiction est reflétée par les divergences des résultats étudiant la
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relation entre la taille du CA et la performance de la firme (Jensen 1993; Yermack 1996;
Adams et Mehran 2005; Belkhir 2009; Dogan and Yildiz 2013).
Aux états Unis, Zahra et Stanton (1988) montrent que la taille du CA a un effet négatif
sur la performance financière (mesures de performance orientées vers les actionnaires:
bénéfice par action et dividende par action). De même, Jensen (1993) stipule que la fonction
disciplinaire est mieux assurée par un CA de taille réduite. Il exerce un contrôle interne plus
efficace en diminuant les conflits d'agence entre les actionnaires et les dirigeants. Alors qu'un
CA de taille élargie risque d'entraver son fonctionnement. Plus la taille augmente, plus les
problèmes de coordination et de communication de ses membres s'amplifient induisant des
conflits d'intérêts plus accentués. De ce fait, les dirigeants peuvent poursuivre leurs propres
intérêts au détriment de la richesse des actionnaires (Lipton et Lorsh, 1992). Rao et Lee-Sing
(1995) stipulent aussi qu’une grande taille du conseil d’administration est corrélée
négativement avec le niveau des dépenses du R&D. Yermack (1996) et Eisenberg et al.
(1998) trouvent aussi qu'il y a un effet négatif et significatif de la taille du conseil sur la
performance de la firme. Par contre, Pearce et Zahra (1992) montrent que la taille du CA est
associée de façon positive et significative aux quatre critères de performance (rentabilité
économique, rentabilité financière, Bénéfice par action et marge bénéficiare). Adams et
Mehran (2005), Dalton et Dalton (2005) concluent également qu'une plus grande taille du CA
est associée à une meilleure performance des banques américaines. Selon eux, la réduction de
la taille du CA est contre-productive.
En France, Conyon et Simon. (1998) révèlent l'existence d'un effet négatif de la taille
du conseil sur la performance des sociétés cotées. Ce résultat a été confirmé par Ginglinger
(2002) qui considère qu’un grand conseil multiplie la fréquence des expertises mais
également accroît les problèmes de passagers clandestins et de conflits potentiels réduisant
l'efficacité de prise de décisions. Dans le même ordre d'idée, Staikouras et al. (2008), Dogan
and Yildiz (2013) confirment une relation négative entre la taille du CA et la performance de
la banque. Quant à Di Pietra’et al. (2008), ils trouvent que la taille du CA influence
positivement et significativement la performance de la firme. Ce résultat a été confirmé par
Belkhir (2009) qui prouve que l'augmentation du nombre des administrateurs ne détériore pas
la performance de la firme.
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La taille relativement importante du CA est la caractéristique des entreprises
japonaises. Pfeffer (1972, 1973) montre que la taille du CA permet de constituer un pool de
ressources et d'expertise pour la firme. En outre, de plus grands CA améliorent la gestion de la
firme en réduisant la domination du dirigeant. Coles et al. (2008) montrent dans leur étude des
grandes entreprises qu'il existe une relation positive et significative entre la taille du CA et la
performance de la firme. Toutefois, les recherches antérieures sur les décisions stratégiques
ont mis en avant l'impact négatif d'un CA trop grand sur l'implication de celui-ci dans le
processus de décision stratégique (Herman, 1981). Une taille élevée entrave les décisions
stratégiques, notamment dans les activités de R&D. La grande taille des CA constitue un
obstacle à l'atteinte d'un consensus sur les investissements en R&D, et par conséquent, réduire
la performance de la firme.
Hutchinson et Gul (2004) montrent que l’effet des mécanismes de gouvernance sur la
performance de la firme devrait être étudié en tenant compte de leurs spécificités. Ceci nous a
motivé à analyser la relation entre la taille du conseil et la performance à travers l'effet
médiateur des activités de R&D. En effet, un CA de grande taille pourrait améliorer la valeur
de l'entreprise en influençant la décision du dirigeant d'investir en R&D. Ainsi, un nombre
élevé d’administrateurs pourrait avoir un effet positif sur la réalisation de nouvelles
opportunités d'investissement, et par conséquent, une amélioration de la performance de la
firme. Dans ce sens, le niveau d'investissement en R&D pourrait être considéré comme une
variable médiatrice dans la relation entre la taille du CA et la performance de la firme.
H3: Une grande taille du CA influence positivement (négativement) la performance des
entreprises japonaises (américaines et françaises) à travers le niveau d'investissement en
R&D.
A l’instar des développements précédents, nous retenons, dans le cadre de la présente
étude, trois variables déterminant la performance de la firme par le biais du niveau
d’investissement en R&D à savoir : la dominance des administrateurs internes, la structure
duale et la taille du CA. Les prédictions théoriques sont présentées dans le tableau suivant.
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Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Tableau n°1 : Tableau récapitulatif des principales variables explicatives de la
performance à travers l’investissement en R&D
Hyp. n°Variables àexpliquer
Variables médiatrices Variables explicativesSignes attendus
USA JP FR
H1Performance dela firme
Investissement en R&DDominance des administrateurs internes
+ + +
H2Performance dela firme
Investissement en R&D Structure duale - - -
H3Performance dela firme
Investissement en R&D Taille du CA + + +
2. Analyse empirique
Cette section a pour but de tester l'effet indirect de la composition du CA sur la
performance de la firme à travers l'investissement en R&D. Dans un premier temps, nous
présenterons notre échantillon, les variables expliquées et explicatives ainsi que la méthode
d’analyse multivariée (régression hiérarchique). La présentation et l’interprétation des
résultats de cette étude feront l’objet d’une deuxième sous-section.
2.1. Présentation des données et mesures des variables
Les données de l'étude proviennent de deux bases de données (Osiris et Thomson One)
et des rapports annuels des entreprises cotées américaines (NYSE), japonaises (NIKKEI 225)
et françaises (CAC40) sur toute la période 2011-2012. Ces entreprises appartiennent aux
secteurs industriel, commercial, touristique, technologique et service. L’hétérogénéité
sectorielle permet d’asseoir la validité externe et la généralité des résultats (Lee, 2005). Les
institutions financières ont été exclues en raison de leur comportement atypique en matière de
politique financière. Les sociétés dont le nombre d’employés était inférieurs à 500 ont été
également retirées pour rendre la plausibilité théorique plus intéressante10. Nous avons
sélectionné toutes les entreprises pour lesquelles nous disposons de données relatives à la
composition du CA, à l'investissement en R&D (risque et horizon) et à la performance soit
531 entreprises (178 françaises, 174 américaines et 179 japonaises) pour l'analyse statistique
comparative.
10 Selon Scherer (1984), seulement les grandes entreprises peuvent avoir la motivation et la capacité dedévelopper de nouveaux produits et de s'engager dans les projets en R&D. Elles ont la capacité de se couvrircontre les risques inhérents à l'activité en R&D en s'engageant sur plusieurs projets simultanément.
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Etant donnée que la rentabilité des dépenses de R&D n’apparaît que dans le long
terme (Xu et Zhang, 2004), nous devons bien choisir un indicateur de performance à long
terme pour l’étude de la relation entre l’investissement en R&D et la performance de la firme.
Lin et Chen (2005) soulignent qu'une période de cinq années semble être appropriée pour
l’évaluation des retombés des stratégies de R&D sur la performance d’une firme11. Ainsi, et à
l’instar des études antérieures (Kothari et al. 2002 ; Yang et al. 2007 ; Karjalainen 2008 ;
Pandit et al. 2011), nous définissons la performance de la firme par deux mesures, à savoir la
moyenne du rendement d'exploitation des cinq années consécutives (Return On Assets "ROA"
= résultat d'exploitation avant amortissements et dépenses de R&D / total des ventes, Aboody
et Lev 2000 ; Ding et al. 2007 ; Yang et al. 2007)12 et la moyenne du rendement boursier
(Market To Book "MTB" = capitalisation boursière / valeur des capitaux propres, Bracker and
Krishnan 2011; Nekhili et al. 2012; Başgoze and Cem Sayin 2013; Pramod et al. 2013).
Pour mesurer le "niveau d'investissement en R&D" ("R&D")13, nous utilisons les
indicateurs rencontrés dans la littérature. Il peut être définie comme étant le total des dépenses
de R&D divisé soit par le total des actifs (Hosono et al. 2004 ; Hung et al. 2006 ; Kor 2006 ;
Di Vito et al. 2008), soit par le nombre des employés (Hill et Snell 1988 ; Graves 1988 ;
Baysinger et al. 1991), soit par le total des ventes de l’entreprise (Eng et Shackell 2001 ; Lee
et O’Neill 2003 ; Dutta et al. 2004 ; Berrone et al. 2007). Dans le cadre de cette étude, nous
avons choisi cette dernière mesure de l’intensité de R&D qui a été largement utilisée dans les
études antérieures. Cette mesure permet de standardiser le niveau d’investissement dans la
R&D en ce qui concerne la taille de l'entreprise.
La proportion des administrateurs internes est une variable quantitative mesurée par le
rapport nombre d’administrateurs internes sur le nombre total des administrateurs. Ont été
considérés comme administrateurs internes, ceux qui travaillent dans l'entreprise et qui ont un
11 Certains auteurs affirment que l’effet positif de l’investissement en R&D sur les rendements des titress’aperçoit sur des périodes oscillant entre cinq et sept années (Sougiannis 1994 ; Lev et Sougiannis 1996 ; Lev etZarowin 1998).12 Cette mesure de performance comptable a l’avantage d’éliminer l’effet des choix comptables liés au traitementdes dépenses de R&D dans les états financiers largement sujettes à l’opportunisme des dirigeants.13 La connaissance du montant des dépenses de R&D est étroitement liée à la volonté des dirigeants de publierune telle information stratégique, et de choisir le mode de comptabilisation de ces dépenses (en charges ou enactifs). Depuis l’adoption des normes IAS/IFRS, la capitalisation de ces coûts est devenue obligatoire dès que lesconditions requises par la norme IAS 38 "immobilisations incorporelles" sont remplies. Ainsi, pour déterminer lemontant total des dépenses annuelles de R&D, nous devons savoir aussi bien la partie de ces dépenses passées encharges que celles capitalisées. Pour récupérer ces informations, nous avons combiné les données disponiblesdans les bases de données Osiris et Thomson One avec celles figurant dans les rapports annuels des entreprises.
12
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
lien de parenté avec les dirigeants de celle-ci (Godard et Schatt 2005 ; Zouari-Hadiji et Zouari
2010a).
Le cumul des fonctions de Directeur Général et de Président du Conseil
d’Administration est une variable dichotomique (muette) prenant la valeur 1 dans le cas où les
deux fonctions sont assumées par la même personne et 0 dans le cas contraire. Cette mesure a
été utilisée par plusieurs recherches antérieures, nous citons à titre d’exemple Kor (2006),
Chen et al. (2007) et Zouari-Hadiji et Zouari 2010a).
La taille du conseil d’administration est mesurée par le nombre d’administrateurs qui y
siègent. Cette mesure a été également utilisée par Yermack (1996), Godard (1996), Godard et
Schatt (2005).
Pour obtenir plus de fiabilité des résultats, nous avons introduit deux variables de
contrôle correspondant à la taille de l’entreprise et à l’appartenance sectorielle. La taille de
l'entreprise est mesurée par le logarithme naturel du total actif de l’entreprise. Cette mesure a
été utilisée dans plusieurs études telles que Nekhili et al. 2012; Zouari et Zouari-Hadiji 2013;
Liano 2013).
Le secteur d'activité est une variable muette prenant la valeur 1 si les entreprises
appartiennent à un secteur de haute technologie et 0 sinon. Cette mesure a été utilisée par
plusieurs recherches telles que Kor (2006), Chen et al. (2007), Zouari-Hadiji et Zouari
(2010a) et Zouari et Zouari-Hadiji (2013)
Les variables explicatives et de contrôle influencent la réalisation de l'investissement
en R&D et vérifient sa multidimensionnalité. Elles sont aussi distinctes les unes des autres et
présentent, comme le montre les tableaux 2, 2.1 et 2.2 en annexe, une corrélation faible et/ou
non significative entre elles.
2.2. La modélisation des hypothèses
Nous testons l’existence d’un effet médiateur par la méthode des régressions
hiérarchiques14 de manière à comparer l’effet global des blocs de variables. La vérification de
14 Dans le cadre de ce travail, le traitement des variables médiatrices doit suivre la démarche de Baron et Kenny(1986). Cette dernière démarche, dont le but est de tester l’effet médiateur, se fait à l’aide d’une régressionmultiple hiérarchique. Cette analyse consiste à évaluer l’effet total (cumulé) des variables explicatives sur uncritère. La méthode s’effectue en plusieurs étapes. Tout d’abord, il s’agit de tester l’effet du prédicteur (variableindépendante), d’une part, sur le critère (variable dépendante) et d’autre part, sur le médiateur à l’aide desrégressions partielles et simples. Puis, il faut tester l’autre relation (prédicteur et médiateur sur le critère). Dansce dernier cas, on utilise une régression multiple hiérarchique. Il s’agit d’entrer progressivement dans l’équationde la régression des variables explicatives : en commençant par les prédicteurs et les variables de contrôle(1er pas), et ensuite, la variable médiatrice (2ème pas). Lorsqu’on assiste à une augmentation du R² ajusté aprèsavoir entré le médiateur, on peut supposer l’effet de ce médiateur dans la relation entre le prédicteur et le critère.
13
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
cet effet est réalisée par la construction de trois modèles dans lesquels chaque variable
composant le CA est traitée par un modèle qui est lui spécifique.
Baron et Kenny (1986) proposent quatre conditions pour vérifier un effet médiateur complet
de M dans le cadre de la relation X-Y:
• Condition (1) : La variable X doit avoir un impact significatif sur la variable Y
• Condition (2) : La variable X doit avoir un impact significatif sur M.
• Condition (3) : La variable supposée médiatrice M doit significativement influencer la
variable Y, lorsque l’influence de la variable X sur Y est contrôlée.
• Condition (4) : L’influence significative de la variable X sur Y doit disparaître lorsque
l’effet de M sur Y est contrôlé statistiquement.
Nous distinguons alors quatre étapes liées à trois hypothèses pour affirmer l’existence
d’un effet médiateur de l'investissement en R&D : (1) le CA influence significativement la
performance de la firme dans une première équation de régression (2) le CA influence
significativement l'investissement en R&D dans une seconde équation de régression (3)
lorsque l’influence du niveau d'investissement en R&D sur la performance de la firme est
significatif dans une troisième équation de régression, le CA n’a plus d’effet significatif sur la
performance, et enfin, (4) l’effet direct du CA sur la performance doit être nul ou diminué par
l’insertion du médiateur (R&D) pour conclure à son effet médiateur dans la relation.
Sur le plan économétrique, nous estimerons les modèles 1 à 3 testant la relation
indirecte entre la dominance des administrateurs internes au CA et la performance de la firme.
Ces modèles permettent de valider l’hypothèse H1 (H1.1, H1.2, H1.3 et H1.4).
(1) PERF i =β0 +β1 ADMINTi +β2 LOGTAi +β3 SECT i +ε i
(2) R&Di =β0 +β1ADMINT i +β2 LOGTA i +β3SECTi +ε i
(3) PERF i =β0 +β1 ADMINTi +β2 R&Di +β3 LOGTA i +β4 SECTi +ε i
Les équations 4 à 6 testent la relation indirecte entre la dualité et la performance de la
firme par l’effet de l'investissement en R&D. Ces équations permettent de valider l’hypothèse
H2 (H2.1, H2.2, H2.3 et H2.4).
(4) PERF i =β0 +β1 DUALi +β2 LOGTA i +β3SECTi +ε i
(5) R&Di =β0 +β1DUAL i +β2 LOGTAi +β3SECT i +εi
(6) PERF i =β0 +β1 DUALi +β2 R&Di +β3LOGTA i +β4 SECT i +εi
14
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Les équations 7 à 9 testent la relation indirecte entre la taille du CA et la performance
de la firme par le biais de l'investissement en R&D. Ces équations permettent de valider
l’hypothèse H3 (H3.1, H3.2 , H3.3 et H3.4).
(7) PERF i =β0 +β1 TAILCAi +β2 LOGTA i +β3 SECTi +ε i
(8) R&Di =β0 +β1TAILCAi +β2 LOGTAi +β3SECT i +ε i
(9) PERF i =β0 +β1 TAILCAi +β2R&Di +β3 LOGTAi +β4 SECT i +ε i
Avec,
• PERFi : Variable mesurée par les ratios moyens ROA et MTB de l’entreprise i,
• ADMINTi : Nombre d’administrateurs internes / nombre total des administrateurs de
l’entreprise i,
• R&Di : Total des dépenses de R&D / total des ventes de l’entreprise i,
• DUALi : Variable binaire qui prend la valeur 1 si les deux fonctions de Directeur Général
et de Président du Conseil d’Administration sont assumées par la même personne de
l’entreprise i et 0 dans le cas inverse,
• TAILCAi : Nombre d’administrateurs qui siègent dans le CA de l’entreprise i,
• LOGTAi : Logarithme naturel de l’actif total de l’entreprise i,
• SECTi : Variable binaire qui prend la valeur 1 si l’entreprise i appartient à un secteur de
haute technologie et 0 dans le cas inverse.
• β0 ,β1 ,β2 ,β3 ,β4 ,β5 : Paramètres à estimer,
• εi : Erreur standard.
2.3. Présentation et interprétation des résultats
Cette section a pour objet de présenter les résultats du test des trois hypothèses qui
mettent en relation le CA appréhendée par la dominance des administrateurs internes, la
structure duale et la taille du conseil avec la performance de l’entreprise à travers le niveau
d'investissement en R&D.
2.3.1. Vérification des hypothèses du modèle "administrateurs internes / R&D/
performance de la firme"
L’objectif de cette hypothèse est de tester le rôle médiateur de la variable (niveau
d'investissement en R&D "R&D") dans la relation entre la dominance des administrateurs
15
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
internes ("ADMINT") et la performance de la firme ("ROA" et "MTB"). Afin de soumettre
notre hypothèse, nous avons estimé des modèles de régressions distincts pour chacune des
quatre étapes de la démarche de Baron et Kenny (1986).
Le modèle 1 (modèle réduit) contient la variable indépendante et les variables de
contrôle en prédisant la performance de la firme. De son coté le modèle 2 (modèle réduit)
cherche à expliquer la variation de la variable "R&D" (variable médiatrice dans une troisième
étape) par la variable "ADMINT" et quelques variables de contrôle. Le modèle 3 (modèle
complet) comprend toutes les variables : la variable indépendante (ADMINT), la variable
médiatrice (R&D) et les variables de contrôle (taille et secteur) en cherchant à expliquer la
variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
2.3.1.1. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises américaines
D’après les résultats du tableau n°3.1, la première condition a été remplie, puisque le
modèle 1 (qui teste la relation entre la variable "ADMINT" et le "ROA"), présente un pouvoir
explicatif faible (R² ajusté = 0.018). La qualité globale du modèle est significativement
acceptable (F = 2.042, p < 10%). Il est vraisemblable qu’au moins une des variables
explicatives apporte une contribution significative dans l’ensemble des fluctuations de la
rentabilité des actifs. Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le modèle en
question présente un pouvoir explicatif très faible (R² ajusté = 0.010) et un test de Fisher non
significatif (F = 1.580 ; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable "ADMINT" a
un impact positif et significatif sur la performance quelque soit la mesure retenue (pour
"ROA" : ß = 0.131, t = 1.723, p < 10% ; et pour "MTB" : ß = 0.159, t = 2.075, p < 5% ). Ce
résultat permet de valider la sous hypothèse (H1-1).
L’objectif de la seconde étape consiste à démontrer l’existence d’une relation entre la
"ADMINT" et le "R&D". Le modèle 2 montre que sa qualité globale est statistiquement
significative au seuil de 1% et que la variable "ADMINT" est associée positivement et
significativement au "R&D" des entreprises américaines (ß = 0.558, t = 8,710, p < à 1%, Cf.
tableau n°3.1). Ainsi, la deuxième condition de la démarche de Baron et Kenny (1986) est
vérifiée. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous hypothèse (H1-2).
16
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Tableau n°3.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 1-2) pour les entreprises
américaines
Variables
Etape 1Modèle 1
Etape 2Modèle 2
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,074 -0,971 n.s 0,025 0,323 n.s -0,017 -0,262 n.s
SECT 0,094 1,237 n.s 0,052 0,688 n.s 0,033 0,510 n.sV. indépendante ADMINT 0,131 1,723* 0,159 2,075** 0,558 8,710***
R2 ajusté 0,018 0,010 0,304F 2,042* 1,580 n.s 25,868***
*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ; * : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L’examen des résultats du tableau n°3.2 révèle une relation positive et significative
entre le niveau d'investissement en "R&D" et l'un des deux indicateurs de la performance de
la firme ("ROA"). Les investissements en R&D contribuent alors à améliorer la performance
économique de l’entreprise conformément aux études de Jarrell et al. (1985), McConnell et
Muscarella (1985), Chan et al. (1990), Godard (1996), Zouari-hadiji et Zouari (2013).
Le modèle 3 (modèle complet) sert à vérifier la troisième condition de médiation de la
R&D entre la variable "ADMINT" et la performance de la firme ("ROA" et "MTB"). Les
résultats de l'analyse de la régression hiérarchique indiquent que l'investissement en R&D
(variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication de la variable
dépendante (les deux formes de la performance) après avoir tenu compte de la variable de
prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur positive et
significative par rapport au ROA (ß = 0.133, p < 10%) et aussi par rapport au MTB (ß =
0.156, p < à 5% ). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition est totalement
vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous hypothèse (H1-3).
II ne reste plus qu'à vérifier la dernière condition, c'est-à-dire l'effet de la variable
prédictive "ADMINT" sur la variable dépendante ("ROA" et "MTB") qui ne doit pas être
significatif une fois que le médiateur possible ("R&D") est pris en considération. Les résultats
du tableau n°3.2 font apparaître que les coefficients associés à la variable "ADMINT" ne sont
pas statistiquement significatifs quelque soit la mesure de la performance retenue alors qu’il
était statistiquement significatif lors de la première étape de la démarche de Baron et Kenny
(1986). Les coefficients de régression de la variable "ADMINT" présentent des signes
positifs et non significatifs par rapport au "ROA" (ß = 0.071 ; t = 0.918 ; p> 10%) et au
"MTB" (ß = 0.037 ; t = 0.481 ; p> 10%). Il en découle que la médiation par le niveau
d'investissement en R&D est donc complète entre la dominance des administrateurs internes
17
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
au CA et la performance de la firme. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous
hypothèse (H1-4). Par conséquent, l’hypothèse H1 est validée auprès des entreprises
américaines.
Selon le tableau n°3.2, pour les deux mesures de la performance, le modèle 3 (modèle
complet) présente un pouvoir explicatif ajusté intéressant. Ainsi, ce modèle complet, qui tient
compte de l’effet médiateur de l'investissement en R&D, permet aussi d’accroître le
pourcentage de variance expliquée par rapport au modèle 1. Dans le cas où la performance est
mesurée par "ROA", R² ajusté passe de 0.018 à 0.128 et la statistique F présente une valeur
plus significative au seuil de 1% . De même, lorsque la performance est mesurée par "MTB",
R² ajusté passe de 0.010 à 0.119 et la statistique F atteste que le modèle 3 devient significatif
par rapport au modèle 1 (modèle non significatif). Cet accroissement de R² ajusté est, bien
entendu, lié à la prise en compte de l’effet médiateur du niveau d'investissement en R&D.
Ainsi, la variation de R² ajusté pour les deux modèles associés à l’ajout de la variable
médiatrice est importante (11% et 10.9% ). Ceci montre que cette variable est un bon
prédicteur de la variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
Tableau n°3.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 3) pour les entreprises américaines
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 3Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA
-0,077 -0,838 n.s 0,022 0,288 n.s 0,022 0,290 n.s 0,031 0,408 n.s
SECT-0,099 -1,295 n.s -0,116 -1,528 n.s -0,095 -1,240 n.s -0,111 -1,447 n.s
V. médiatrice R&D 0,154 2,029** 0,074 0,802 n.s 0,133 1,733* 0,156 2,051**
V. indépendante ADMINT 0,071 0,918 n.s 0,037 0,481 n.s
R2 ajusté 0,020 0,013 0,128 0,119F 2,184* 1,739 n.s 9,117*** 8,074***
Variation de R2 ajusté 0,110 0,109*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Il y a lieu de préciser que l’introduction de l’effet médiateur "R&D" dans le modèle
complet permet d’augmenter d’une façon significative son pouvoir explicatif. Dans ce cadre,
il faut avancer que le faible pouvoir explicatif du modèle traditionnel de la gouvernance
pourrait être expliqué à l’issue de ces résultats par la quasi-absence d’analyse de l’effet
médiateur des variables intermédiaires qui sont déterminantes dans la relation de causalité
entre les mécanismes de gouvernance d’entreprise et la performance.
18
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
2.3.1.2. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises japonaises
Les résultats du tableau n°4.1 confirment la première condition, puisque le modèle 1
(qui teste la relation entre la variable "ADMINT" et le "ROA"), présente un pouvoir explicatif
faible (R² ajusté = 0.036) et significativement acceptable (F = 3.174, p < 5%). Toutefois,
lorsque la performance est mesurée par "MTB", le modèle en question présente un pouvoir
explicatif très faible (R² ajusté = 0.002) et un test de Fisher non significatif (F = 1.095 ; p >
10%). Les tests de Student révèlent que la variable "ADMINT" a un impact positif et
significatif sur la performance quelque soit la mesure retenue (pour "ROA" : ß = 0.166, t =
2.211, p < 5% ; et pour "MTB" : ß = 0.133, t = 1.738, p < 10% ). Ce résultat permet de
valider la sous hypothèse (H1-1).
Le modèle 2 montre que sa qualité globale est statistiquement significative au seuil de
1% et que la variable "ADMINT" est associée positivement et significativement à la "R&D"
des entreprises japonaises (ß = 0.232, t = 3,145, p < à 1%, Cf. tableau n°4.1). Ainsi, la
deuxième condition de la démarche de Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous
permettent d’accepter la sous hypothèse (H1-2).
Tableau n°4.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 1-2) pour les entreprises
japonaises
Variables
Etape 1Modèle 1
Etape 2Modèle 2
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,118 1,570 n.s 0,052 0,675 n.s 0,116 1,564 n.s
SECT 0,053 0,707 n.s -0,019 -0,254 n.s 0,068 0,911 n.s
V. indépendante ADMINT 0,166 2,211** 0,133 1,738* 0,232 3,145***
R2 ajusté 0,036 0,002 0,050
F 3,174** 1,095 n.s 4,101****** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L’examen des résultats du tableau n°4.2 révèle une relation positive et significative
entre le niveau d'investissement en "R&D" et l'un des deux indicateurs de la performance de
la firme ("ROA"). Les investissements en R&D contribuent alors à améliorer la performance
économique de l’entreprise conformément aux études de Jarrell et al. (1985), McConnell et
Muscarella (1985), Chan et al. (1990), Godard (1996), Zouari-hadiji et Zouari (2013).
19
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Le modèle 3 (modèle complet) sert à vérifier la troisième condition de médiation de la
R&D entre la variable "ADMINT" et la performance de la firme ("ROA" et "MTB"). Les
résultats de l'analyse de la régression hiérarchique indiquent que l'investissement en R&D
(variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication de la variable
dépendante (une des deux formes de la performance) après avoir tenu compte de la variable
de prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur positive et
significative par rapport au ROA (ß = 0.189, p < 5%). Il en ressort de ces résultats que la
troisième condition est partiellement vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous
hypothèse (H1-3).
Les résultats du tableau n°4.2 indiquent qu'en contrôlant pour la "R&D", il existe un
lien significatif moins important entre la variable "ADMINT" et le ratio "ROA" (ß = 0.127, t
= 1.642, p < 10% ). Ainsi, la significativité de cette relation ("ADMINT" et "ROA") est
moins importante que celle trouvée dans la première condition de la vérification de la
procédure de Baron et Kenny (1986). Le modèle 3 montre également que la variable
"ADMINT" est positivement associée avec "MTB" mais cette relation est statistiquement non
significative (ß = 0.114, t = 1.514, p > 10% )
La quatrième condition nécessaire pour qu'une variable soit considérée médiatrice
n'est pas totalement respectée. Dans ce cas, l'investissement en R&D agit comme un
médiateur partiel entre la "dominance des administrateurs internes" et la performance de la
firme. En fait, l’effet de X sur Y se produit à la fois d’une manière directe et indirecte. Ce
résultat permet de supporter l’hypothèse partielle de l’effet médiateur. Ainsi, on peut accepter
la sous hypothèse (H1-4). Par conséquent, l’hypothèse H1 est validée auprès des entreprises
japonaises.
Tableau n°4.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 3) pour les entreprises japonaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 3Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,053 0,691 n.s -0,002 -0,029 n.s 0,028 0,368 0,037 0,471 n.s
SECT 0,060 0,804 n.s -0,020 -0,262 n.s 0,046 0,617 -0,024 -0,307 n.s
V. médiatrice R&D 0,205 2,700*** 0,080 1,031 n.s 0,189 2,472** 0,068 0,870 n.s
V.indépendante ADMINT 0,127 1,642* 0,114 1,514 n.s
R2 ajusté 0,030 0,000 0,137 0,090F 2,809** 0,380 n.s 12,649*** 8,310***
Variation de R2 ajusté 0,101 0,088*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
20
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Le modèle 3 (modèle complet), qui tient compte de l’effet médiateur de
l'investissement en R&D, permet aussi d’accroître le pourcentage de variance expliquée par
rapport au modèle 1. Dans le cas où la performance est mesurée par "ROA", R² ajusté passe
de 0.036 à 0.137 et la statistique F présente une valeur plus significative au seuil de 1% (Cf.
Tableau n°2). De même, lorsque la performance est mesurée par "MTB", R² ajusté passe de
0.002 à 0.090 et la statistique F atteste que le modèle 3 devient significatif au seuil de 1% par
rapport au modèle 1 (modèle non significatif). Cet accroissement de R² ajusté est, bien
entendu, lié à la prise en compte de l’effet médiateur du niveau d'investissement en R&D.
Ainsi, la variation de R² ajusté pour les deux modèles associés à l’ajout de la variable
médiatrice est importante (10,1% et 8,8% ). Ceci montre que cette variable est un bon
prédicteur de la variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
2.3.1.3. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises françaises
La relation entre la variable "ADMINT" et le "ROA" présente un pouvoir explicatif
moyennement faible (R² ajusté = 0.059). La qualité globale du modèle est significativement
acceptable (F = 4.177, p < 10%, Cf. Tableau n°5.1). Il est vraisemblable qu’au moins une des
variables explicatives apporte une contribution significative dans l’ensemble des fluctuations
de la rentabilité des actifs. Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le
modèle en question présente un pouvoir explicatif nul (R² ajusté = 0.000) et un test de Fisher
non significatif (F = 0.885 ; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable
"ADMINT" a un impact positif et significatif sur la performance économique (ß = 0.234, t =
3.179, p < 1% ). Ce résultat permet de valider partiellement la sous hypothèse (H1-1).
Le modèle 2 est statistiquement significatif au seuil de 1% et que la variable
"ADMINT" est associée positivement et significativement au "R&D" des entreprises
françaises (ß = 0.483, t = 7.201, p < à 1%, Cf. tableau n°5.1). Ainsi, la deuxième condition de
la démarche de Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous permettent d’accepter
la sous hypothèse (H1-2).
21
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Tableau n°5.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 1-2) pour les entreprises
françaises
Variables
Etape 1Modèle 1
Etape 2Modèle 2
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,069 -0,945 n.s 0,034 0,445 n.s -0,022 -0,336 n.s
SECT -0,049 -0,667 n.s 0,089 1,168 n.s 0,059 0,875 n.s
V. indépendante ADMINT 0,234 3,179*** 0,068 0,914 n.s 0,483 7,201***
R2 ajusté 0,059 0,000 0,212
F 4,177*** 0,885 n.s 17,395****** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Le tableau n°5.2 révèle une relation positive et significative entre le niveau
d'investissement en "R&D" et l'un des deux indicateurs de la performance de la firme
("ROA"). Les investissements en R&D contribuent alors à améliorer la performance
économique de l’entreprise conformément aux études de Jarrell et al. (1985), McConnell et
Muscarella (1985), Chan et al. (1990), Godard (1996), Zouari-hadiji et Zouari (2013).
Le modèle 3 (modèle complet) sert à vérifier la troisième condition de médiation de la
R&D entre la variable "ADMINT" et la performance de la firme ("ROA" et "MTB". Les tests
indiquent que l'investissement en R&D (variable médiatrice possible) demeure importante
dans l'explication de la variable dépendante (les deux formes de la performance) après avoir
tenu compte de la variable de prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une
valeur positive et significative par rapport au "ROA" (ß = 0.199, p < 1%) et aussi par rapport
au "MTB" (ß = 0.124, p < à 10% ). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition est
totalement vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous hypothèse (H1-3).
II ne reste plus qu'à vérifier la dernière condition, c'est-à-dire l'effet de la variable
prédictive "ADMINT" sur la variable dépendante ("ROA" et "MTB") qui ne doit pas être
significatif une fois que le médiateur possible ("R&D") est pris en considération. Les résultats
du tableau n°5.2 indiquent qu'en contrôlant pour la "R&D", il existe un lien significatif moins
important entre la variable "ADMINT" et le ratio "ROA" (ß = 0.123, t = 1.660, p < 10% ) que
celui trouvé dans la première condition de la vérification de la procédure de Baron et Kenny
(1986). Le modèle 3 montre également que la variable "ADMINT" est positivement associée
avec "MTB" mais cette relation est statistiquement non significative (ß = 0.067, t = 0.899, p >
10% ). La quatrième condition nécessaire pour qu'une variable soit considérée médiatrice n'est
22
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
pas totalement respectée. Dans ce cas, l'investissement en R&D agit comme un médiateur
partiel entre la "dominance des administrateurs internes" et la performance de la firme. Ce
résultat permet de supporter l’hypothèse partielle de l’effet médiateur. Ainsi, on peut accepter
la sous hypothèse (H1-4). Par conséquent, l’hypothèse H1 est validée auprès des entreprises
françaises.
Tableau n°5.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 3) pour les entreprises françaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 3Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,206 2,841*** 0,026 0,344 n.s -0,071 -0,995 0,020 0,264 n.s
SECT -0,079 -1,094 n.s 0,087 1,157 n.s -0,068 -0,937 0,077 1,013 n.s
V. médiatrice R&D 0,198 2,780*** 0,125 1,682* 0,199 2,791*** 0,124 1,670*
V. indépendante ADMINT 0,123 1,660* 0,067 0,899 n.s
R2 ajusté 0,084 0,009 0,182 0,084F 6,602*** 1,557 n.s 11,198*** 5,198***
Variation de R2 ajusté 0,123 0,084*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Selon le tableau n°5.2, pour les deux mesures de la performance, le modèle 3 permet
d’accroître le pourcentage de variance expliquée par rapport au modèle 1. Dans le cas où la
performance est mesurée par "ROA", R² ajusté passe de 0.059 à 0.182 et la statistique F
présente une valeur plus significative au seuil de 1% . De même, lorsque la performance est
mesurée par "MTB", R² ajusté passe de 0.000 à 0.084 et la statistique F atteste que le modèle
3 devient significatif par rapport au modèle 1 (modèle non significatif). Cet accroissement de
R² ajusté est, bien entendu, lié à la prise en compte de l’effet médiateur du niveau
d'investissement en R&D. Ainsi, la variation de R² ajusté pour les deux modèles associés à
l’ajout de la variable médiatrice est importante (12.3% et 8.4% ). Ceci montre que cette
variable est un bon prédicteur de la variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
2.3.2. Vérification des hypothèses du modèle « structure duale / R&D/ performance de la
firme»
Pour pouvoir déceler le rôle médiateur du niveau d'investissement en R&D, Baron et
Kenny (1986) affirment, tel que nous l’avons précisé précédemment, que quatre conditions
doivent être vérifiées en vue de vérifier notre hypothèse de recherche. De ce fait, le modèle 4
23
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
(modèle réduit) et le modèle 5 (modèle réduit) contenaient la variable indépendante (structure
duale "DUAL") et les variables de contrôle en prédisant successivement les variables
dépendantes : la performance de la firme (mesurée par les ratios « ROA » et « MTB ») et le
niveau d'investissement en R&D ("R&D", variable médiatrice dans une troisième étape). Le
modèle 6 (modèle complet) comprend toutes les variables : la variable indépendante
(«DUAL »), la variable médiatrice (« R&D »), les variables de contrôle (taille et secteur) et la
variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
2.3.2.1. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises américaines
Les résultats trouvés dans le tableau n°6.1 montrent que le pouvoir explicatif de la
"ROA" par la variable "DUAL" est moyennement faible (R² ajusté = 0.022). La qualité
globale du modèle est statistiquement acceptable (F = 2.305, p < 10%). Toutefois, dans le cas
où la performance est mesurée par "MTB", le modèle en question présente un pouvoir
explicatif faible (R² ajusté = 0.014). La qualité globale du modèle est non significative (F =
1.820 ; p > 10%). Faut-il avancer qu’aucune variable de contrôle, dans le modèle 4, ne prédit
la performance dans les entreprises américaines.
Les tests de Student révèlent une seule relation négative et statistiquement
significative au seuil de 5% entre la structure duale "DUAL" et la performance économique
de la firme "ROA" (ß = -0.153 ; t = -0.047 ; p< 5%). Ceci signifie que la structure duale a un
effet direct et significatif sur la performance de la firme. Ainsi, la première condition est
vérifiée confirmant la sous hypothèse (H2.1).
La deuxième condition consiste à montrer un impact significatif de la variable
indépendante "DUAL" sur la variable médiatrice "R&D" considérée alors comme une
variable à expliquer dans une analyse de régression de XM (variable médiatrice) sur X
(variable explicative) en présence des variables de contrôle. Il ressort du modèle 5 (modèle
réduit) que cette relation est statistiquement significative au seuil de 1 % (F = 25.958, Cf.
tableau n°6.1). En plus, le coefficient de régression associé à la variable "DUAL" est négatif
(ß = -0.567) et significatif au seuil de 1 %. Par conséquent, la deuxième condition est aussi
vérifiée permettant d’accepter la sous hypothèse (H2.2).
24
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Tableau n°6.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 4-5) pour les entreprises
américaines
Variables
Etape 1Modèle 4
Etape 2Modèle 5
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,086 -0,277 n.s 0,038 0,632 n.s -0,033 -0,505 n.s
SECT 0,097 0,205 n.s 0,119 0,132 n.s 0,034 0,524 n.s
V. indépendante DUAL -0,153 -0,047** -0,089 -0,261 n.s -0,567 -8,526***
R2 ajusté 0,022 0,014 0,305
F 2,305* 1,82 n.s 25,958****** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Les résultats du tableau n°6.2 indiquent que la "R&D" (variable médiatrice potentielle)
demeure importante dans l'explication de la variable dépendante (la performance de la firme
mesurée par "MTB") après avoir tenu compte de la variable de prédiction. Le coefficient de
régression de la variable "R&D" présente une valeur positive et significative par rapport au
MTB (ß = 0.152 ; t = 2,004 ; p < 5%). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition
est partiellement vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous hypothèse (H2-3).
La dernière étape de la démarche de Baron et Kenny (1986) permet de vérifier la
nature partielle ou complète de la médiation en examinant la significativité des liens directs
entre les variables indépendantes et dépendantes. Les résultats du tableau n°6.2 font apparaître
que les coefficients associés à la variable "DUAL" ne sont pas statistiquement significatifs
quelque soit la mesure de la performance retenue alors qu’il était statistiquement significatif
lors de la première étape de la démarche de Baron et Kenny (1986). Les coefficients de
régression de la variable "DUAL" présentent des signes négatifs et non significatifs par
rapport au "ROA" (ß = -0.112 ; t = -1.423 ; p > 10%) et au "MTB" (ß = -0.080 ; t = -1.020 ; p
> 10%). Il en découle que la médiation par le niveau d'investissement en R&D est donc
complète entre la structure duale et la performance de la firme. Ces résultats nous permettent
d’accepter la sous hypothèse (H2-4). Par conséquent, l’hypothèse H2 est validée auprès des
entreprises américaines.
25
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Tableau n°6.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 6) pour les entreprises américaines
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 6Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,077 -0,838 n.s 0,022 0,288 n.s -0,084 -1,076 n.s 0,053 0,673 n.s
SECT -0,099 -1,295 n.s -0,116 -1,528 n.s -0,095 -1,251 n.s -0,108 -1,424 n.s
V. médiatrice R&D 0,154 2,029**0,074
0,802 n.s 0,083 1,094 n.s 0,152 2,004**
V. indépendante DUAL -0,112 -1,423 n.s -0,080 -1,020 n.s
R2 ajusté 0,020 0,013 0,124 0,121F 2,184* 1,739 n.s 8,838*** 8,682***
Variation de R2 ajusté 0,102 0,107*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L’effet direct de la structure duale sur la performance est non significatif lorsque nous
introduisons le niveau d'investissement en R&D en tant que variable médiatrice. Cependant,
elle affecte significativement et négativement la R&D. Ces activités de R&D, à leur tour,
affectent positivement la performance, et par conséquent, l’effet direct de la structure duale
sur la performance de la firme diminue. Ainsi, nous pouvons conclure que l’impact de la
structure duale sur la performance de la firme n’est pas direct à cause de la médiation parfaite
du niveau d'investissement en R&D.
Il y a lieu de préciser que l’introduction de l’effet médiateur dans le modèle complet
permet d’en améliorer la significativité globale du modèle. L’ajout de la variable médiatrice,
R&D, permet d’augmenter d’une façon significative le pouvoir explicatif du modèle complet
en terme de R² ajusté. Dans ce cadre, il faut avancer que le faible pouvoir explicatif du
modèle traditionnel de la gouvernance pourrait, à l’issue de ces résultats, être expliqué par la
quasi-absence d’analyse de l’effet médiateur des variables intermédiaires qui sont
déterminantes dans la relation de causalité entre les mécanismes de gouvernance d’entreprise
et la performance.
2.3.2.2. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises japonaises
Les résultats du tableau n°7.1 prouvent que la relation entre la variable "DUAL" et le
"ROA" présente un pouvoir explicatif faible (R² ajusté = 0.028) et significativement
acceptable (F = 2.696, p < 5%). Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le
test de Fisher du modèle 4 est non significatif (F = 0.236; p > 10%). Les tests de Student
révèlent que la variable "DUAL" a un impact négatif et significatif sur la performance
26
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
économique (ß = -0.194, t = -2.604, p < 1% ). Ce résultat permet de valider partiellement la
sous hypothèse (H2-1).
Le modèle 5 montre que sa qualité globale est statistiquement significative au seuil de
5% et que la variable "DUAL" est associée négativement et significativement à la "R&D" des
entreprises japonaises (ß = -0.221, t = -2.992, p < 1%, Cf. tableau n°7.1). Ainsi, la deuxième
condition de la démarche de Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous permettent
d’accepter la sous hypothèse (H2-2).
Tableau n°7.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 4-5) pour les entreprises
japonaises
Variables
Etape 1Modèle 4
Etape 2Modèle 5
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA
-0,029 -0,392 n.s 0,014 0,186 n.s-0,034
-0,455 n.s
SECT0,066 0,891 n.s -0,019 -0,251 n.s 0,086 1,160 n.s
V. indépendanteDUAL
-0,194 -2,604*** 0,060 0,794 n.s -0,221 -2,992***
R2 ajusté 0,028 0,000 0,038
F 2,696** 0,236 n.s 3,313***** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ; * : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Les résultats de l'analyse de la régression hiérarchique du modèle 6 indiquent que
l'investissement en R&D (variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication
de la variable dépendante (une des deux formes de la performance) après avoir tenu compte
de la variable de prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur
positive et significative par rapport au ROA (ß = 0.236, p < 1%). Il en ressort de ces résultats
que la troisième condition est partiellement vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous
hypothèse (H2-3).
Le test de la dernière condition, c'est-à-dire l'effet de la variable prédictive "DUAL"
sur la variable dépendante ("ROA" et "MTB") qui ne doit pas être significatif une fois que le
médiateur possible ("R&D") est pris en considération, est validé. En contrôlant pour la R&D,
les coefficients associés à la variable "DUAL" ne sont pas statistiquement significatifs
quelque soit la mesure de la performance retenue alors qu’il était statistiquement significatif
lors de la première condition. Il en découle que la médiation par le niveau d'investissement en
27
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
R&D est donc complète entre la structure duale et la performance de la firme. Ces résultats
nous permettent d’accepter la sous hypothèse (H2-4). Par conséquent, l’hypothèse H2 est
validée auprès des entreprises américaines.
Tableau n°7.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 6) pour les entreprises japonaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 6Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,053 0,691 n.s -0,002 -0,029 n.s 0,041 0,534 n.s -0,004 -0,049 n.s
SECT 0,060 0,804 n.s -0,020 -0,262 n.s 0,063 0,839 n.s -0,026 -0,337 n.s
V. médiatrice R&D 0,205 2,700*** 0,080 1,031 n.s 0,203 2,653*** 0,064 0,841 n.s
V. indépendante DUAL -0,028 -0,372 n.s 0,083 1,067 n.s
R2 ajusté 0,030 0,000 0,112 0,098F 2,809** 0,380 n.s 10,305*** 9,162***
Variation de R2 ajusté 0,084 0,098*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ; * : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L’effet indirect de la structure duale sur la performance de la firme est donc fiable. Par
le biais de son effet sur les activités de R&D de l’entreprise, le cumul des fonctions permet de
diminuer considérablement la performance de l’entreprise. En effet, le tableau n°7.2 montre
que le modèle de régression 6 (modèle complet) présente, pour les deux mesures de la
performance de la firme, un pouvoir explicatif suffisant. Ainsi, ce modèle, qui tient compte de
l’effet médiateur de l'investissement en R&D, permet d’accroître le pourcentage de la
variance expliquée par rapport au modèle 4. Dans le cas où la performance est mesurée par
"ROA", le R² ajusté passe de 0.028 à 0.112 et la valeur F est plus significative au seuil de 1%
. De même, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le R² ajusté passe de 0.000 à
0.098 et la statistique F atteste que le modèle 6 devient significatif par rapport au modèle 4
(modèle non significatif). Cet accroissement de R² ajusté est, bien entendu, lié à la prise en
compte de l’effet médiateur du niveau d'investissement en R&D. Ainsi, l’ajout de la variable
médiatrice est important vérifiant qu’elle est un bon prédicteur de la variable dépendante (la
performance de la firme).
2.3.2.3. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises françaises
Le test de la relation entre la variable "DUAL" et la performance de la firme (mesurée
"ROA") présente un pouvoir explicatif faible (R² ajusté = 0.046) et significativement
28
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
acceptable (F = 3.012, p < 10%, Cf. Tableau n°8.1). Il est vraisemblable qu’au moins une des
variables explicatives apporte une contribution significative dans l’ensemble des fluctuations
de la rentabilité des actifs. Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le
modèle en question présente un pouvoir explicatif nul (R² ajusté = 0.000) et un test de Fisher
non significatif (F = 0.627 ; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable "DUAL" a
un impact négatif et significatif sur la performance économique (ß = -0.231, t = -3.124, p < 1
% ). Ce résultat permet de valider partiellement la sous hypothèse (H2-1).
Le modèle 5 est statistiquement significatif au seuil de 1% et que la variable "DUAL"
est associée négativement et significativement au "R&D" des entreprises françaises (ß =
-0.481, t = -7.166, p < 1%, Cf. tableau n°8.1). Ainsi, la deuxième condition de la démarche de
Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous
hypothèse (H2-2).
Tableau n°8.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 4-5) pour les entreprises
françaises
Variables
Etape 1Modèle 4
Etape 2Modèle 5
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,028 0,383 n.s 0,038 0,498 n.s -0,004 -0,063 n.s
SECT -0,060 -0,815 n.s 0,099 1,316 n.s 0,056 0,834 n.s
V. indépendante DUAL -0,231 -3,124*** 0,019 0,258 n.s -0,481 -7,166***
R2 ajusté 0,046 0,000 0,211F 3,012*** 0,627 17,348***
*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Le modèle 6 (modèle complet) sert à vérifier la troisième condition de médiation de la
R&D entre la variable "DUAL" et la performance de la firme ("ROA" et "MTB"). Les
résultats trouvés montrent que l'investissement en R&D (variable médiatrice possible)
demeure importante dans l'explication de la variable dépendante (une des deux formes de la
performance) après avoir tenu compte de la variable de prédiction. Le coefficient statistique
de la variable "R&D" a une valeur positive et significative par rapport au "ROA" (ß = 0.201, p
< 1%). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition est partiellement vérifiée. Ce
résultat permet de supporter la sous hypothèse (H2-3).
29
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Les résultats du tableau n°8.2 indiquent qu'en contrôlant pour la "R&D", il existe un
lien significatif entre la variable "DUAL" et le ration "ROA" (ß = -0.210, t = -2.879, p < 1%
). Alors que la variable "DUAL" est positivement associée avec "MTB" mais cette relation est
statistiquement non significative (ß = 0.011, t = 0.144, p > 10% ). La quatrième condition
nécessaire pour qu'une variable soit considérée médiatrice n'est pas totalement respectée.
Dans ce cas, l'investissement en R&D agit comme un médiateur partiel entre la "structure
duale" et la performance de la firme. Ce résultat permet de supporter l’hypothèse partielle de
l’effet médiateur. Ainsi, on peut accepter la sous hypothèse (H2-4). Par conséquent,
l’hypothèse H2 est validée auprès des entreprises françaises.
Tableau n°8.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 6) pour les entreprises françaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 6Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,079 -1,094 n.s 0,026 0,344 n.s -0,042 -0,584 n.s 0,025 0,328 n.s
SECT 0,206 2,841*** 0,087 1,157 n.s -0,080 -1,098 n.s 0,124 1,663*
V. médiatrice R&D 0,198 2,780*** 0,125 1,682* 0,201 2,809*** 0,087 1,155 n.s
V. indépendante DUAL -0,210 -2,879*** 0,011 0,144 n.s
R2 ajusté 0,084 0,009 0,131 0,081F 6,602*** 1,557 n.s 8,112*** 5,019***
Variation de R2 ajusté 0,075 0,081*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L'introduction de l’effet médiateur dans le modèle complet permet d’en améliorer la
significativité globale du modèle. L’ajout de la variable médiatrice, investissement en R&D,
permet d’augmenter d’une façon significative le pouvoir explicatif du modèle complet en
terme de R² ajusté15. Ce résultat révèle que le faible pouvoir explicatif du modèle traditionnel
de la gouvernance pourrait être expliqué par la quasi-absence d’analyse de l’effet médiateur
des variables intermédiaires dans la relation de causalité entre les mécanismes de gouvernance
d’entreprise et la performance.
15 Dans le cas où la performance est mesurée par ROA, R² ajusté passe de 0.046 à 0.131. De même, lorsque laperformance est mesurée par MTB, R² ajusté passe de 0.000 à 0.081. Ainsi, la variation de R² ajusté pour les deuxmodèles associés à l’ajout de la variable médiatrice est importante (7.5% et 8.1% ).
30
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
2.3.3. Vérification des hypothèses du modèle « taille du conseil / R&D/ performance de
la firme»
Pour mettre en évidence le rôle médiateur de l'investissement en "R&D" dans la
relation entre la taille du CA ("TAICA") et la performance de l’entreprise ("ROA" et "MTB"),
la démarche proposée par Baron et Kenny (1986) a été suivie et présentée dans les sections ci-
dessous.
2.3.3.1. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises américaines
D’après les résultats du tableau n°9.1, le modèle 7 (qui teste la relation entre la
variable "TAILCA" et le "ROA"), présente un pouvoir explicatif faible (R² ajusté = 0.019).
La qualité globale du modèle est significativement acceptable (F = 2.110, p < 10%).
Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le modèle en question présente un
pouvoir explicatif très faible (R² ajusté = 0.015) et un test de Fisher non significatif (F =
1.854; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable "TAILCA" a un impact positif
et significatif sur la performance économique (ß = 0.161, t = 2.118, p < 5% ). Ce résultat
permet de valider partiellement la sous hypothèse (H3-1).
L’étape 2 consiste à démontrer l’existence d’une relation entre la "TAILCA" et la
"R&D". Le modèle 8 montre que sa qualité globale est statistiquement significative au seuil
de 1% et que la variable "TAILCA" est associée positivement et significativement à la "R&D"
des entreprises américaines (ß = 0.161, t = 1.708, p < 10%, Cf. tableau n°9.1). Ainsi, la
deuxième condition de la démarche de Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous
permettent d’accepter la sous hypothèse (H3-2).
Tableau n°9.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 7-8) pour les entreprises
américaines
Variables
Etape 1Modèle 7
Etape 2Modèle 8
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,171 -1,836 n.s -0,064 -0,684 n.s -0,134 -1,426 n.s
SECT -0,105 -1,373 n.s -0,092 -0,989 n.s 0,022 0,290 n.s
V. indépendante TAILCA 0,161 2,118** 0,135 1,455 n.s 0,161 1,708*
R2 ajusté 0,019 0,015 0,283F 2,110* 1,854 n.s 24,106***
31
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Les résultats de l'analyse de la régression hiérarchique du modèle 9 indiquent que
l'investissement en R&D (variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication
de la variable dépendante (les deux formes de la performance) après avoir tenu compte de la
variable de prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur positive et
significative par rapport au "ROA" (ß = 0.160, p < 10%) et aussi par rapport au "MTB" (ß =
0.160, p < à 5% ). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition est totalement
vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous hypothèse (H3-3).
II ne reste plus qu'à vérifier la dernière condition, c'est-à-dire l'effet de la variable
prédictive "TAILCA" sur la variable dépendante ("ROA" et "MTB") qui ne doit pas être
significatif une fois que le médiateur possible ("R&D") est pris en considération. Les résultats
du tableau n°9.2 font apparaître que les coefficients associés à la variable "TAILCA" ne sont
pas statistiquement significatifs quelque soit la mesure de la performance retenue alors qu’il
était statistiquement significatif lors de la première étape de la démarche de Baron et Kenny
(1986). Il en découle que la médiation par le niveau d'investissement en R&D est donc
complète entre la taille du CA et la performance de la firme. Ces résultats nous permettent
d’accepter la sous hypothèse (H3-4). Par conséquent, l’hypothèse H3 est validée auprès des
entreprises américaines.
Tableau n°9.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 pour (modèle 9) les entreprises américaines
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 9Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,077 -0,838 n.s 0,022 0,288 n.s -0,088 -1,146 n.s -0,032 -0,344 n.s
SECT -0,099 -1,295 n.s -0,116 -1,528 n.s -0,102 -1,340 n.s -0,107 -1,410 n.s
V. médiatrice R&D 0,154 2,029** 0,074 0,802 n.s 0,160 1,704* 0,160 2,099**
V. indépendante TAILCA 0,082 0,875 n.s 0,112 1,197 n.s
R2 ajusté 0,020 0,013 0,110 0,109F 2,184* 1,739 n.s 7,711*** 7,628***
Variation de R2 ajusté 0,091 0,094*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
32
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
L’introduction de l’effet médiateur "R&D" dans le modèle complet permet
d’augmenter d’une façon significative son pouvoir explicatif. Dans le cas où la performance
est mesurée par "ROA", R² ajusté passe de 0.019 à 0.110 et la statistique F présente une
valeur plus significative au seuil de 1% (Cf. Tableau n°9.2). De même, lorsque la
performance est mesurée par "MTB", R² ajusté passe de 0.015 à 0.094 et la statistique F
atteste que le modèle 9 devient significatif au seuil de 1% par rapport au modèle 7 (modèle
non significatif). Cet accroissement de R² ajusté est, bien entendu, lié à la prise en compte de
l’effet médiateur du niveau d'investissement en R&D. Ainsi, la variation de R² ajusté pour les
deux modèles associés à l’ajout de la variable médiatrice est importante (9.1% et 9.4% ). Ceci
montre que cette variable est un bon prédicteur de la variable dépendante, à savoir la
performance de la firme.
2.3.3.2. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises japonaises
Le teste de la relation entre la variable "TAILCA" et le "ROA" présente un pouvoir
explicatif faible (R² ajusté = 0.034) et significativement acceptable (F = 3.095, p < 5%).
Toutefois, la relation entre la variable "TAILCA" et le "MTB" n'est pas statistiquement
significative (F = 0.932 ; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable "TAILCA" a
un impact positif et significatif sur la performance économique (ß = 0.172, t = 2.242, p < 5% ).
Ce résultat permet de valider partiellement la sous hypothèse (H3-1).
Le test du modèle 8 est statistiquement significative au seuil de 1% et que la variable
"TAILCA" est associée positivement et significativement à la "R&D" des entreprises
japonaises (ß = 0.234, t = 3,068, p < 1%, Cf. tableau n°10.1). Ainsi, la deuxième condition
est vérifiée permettant d’accepter la sous hypothèse (H3-2).
Tableau n°10.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 7-8) pour les entreprises
japonaises
Variables
Etape 1Modèle 7
Etape 2Modèle 8
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA -0,087 -1,139 n.s 0,128 1,649* -0,053 -0,697 n.s
SECT 0,060 0,814 n.s -0,019 -0,251 n.s0,081
1,096 n.s
V. indépendante TAILCA 0,172 2,242** 0,048 0,612 n.s 0,234 3,068***
R2 ajusté 0,034 0,000 0,039
F 3,095** 0,932 3,411***** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
33
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Le modèle 9 (modèle complet) sert à vérifier la troisième condition de médiation de la
"R&D" entre la variable "TAILCA" et la performance de la firme ("ROA" et "MTB"). Les
résultats de l'analyse de la régression hiérarchique indiquent que l'investissement en R&D
(variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication de la variable
dépendante (une des deux formes de la performance) après avoir tenu compte de la variable
de prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur positive et
significative par rapport au ROA (ß = 0.181, p < 5%). Il en ressort de ces résultats que la
troisième condition est partiellement vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous
hypothèse (H3-3).
Les résultats du tableau n°10.2 font apparaître que les coefficients associés à la
variable "TAILCA" ne sont pas statistiquement significatifs quelque soit la mesure de la
performance retenue alors qu’il était statistiquement significatif lors de la première étape de la
démarche de Baron et Kenny (1986). Il est vraisemblable que la médiation par le niveau
d'investissement en R&D est donc complète entre la taille du CA et la performance de la
firme. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous hypothèse (H3-4). Par conséquent,
l’hypothèse H3 est validée auprès des entreprises japonaises.
Tableau n°10.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 9) pour les entreprises japonaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 9Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,053 0,691 n.s -0,002 -0,029 n.s 0,037 0,489 n.s 0,031 0,385 n.s
SECT 0,060 0,804 n.s -0,020 -0,262 n.s 0,057 0,769 n.s -0,025 -0,324 n.s
V. médiatrice R&D 0,205 2,700*** 0,080 1,031 n.s 0,181 2,290** 0,075 0,972 n.s
V. indépendante TAILCA -0,085 -1,109 n.s 0,035 0,479 n.s
R2 ajusté 0,030 0,000 0,130 0,088F 2,809** 0,380 n.s 12,071*** 8,124***
Variation de R2 ajusté 0,096 0,088*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
L'introduction de l’effet médiateur dans le modèle complet permet d’en améliorer la
significativité globale du modèle. L’ajout de la variable médiatrice, investissement en R&D,
permet d’augmenter d’une façon significative le pouvoir explicatif du modèle complet en
terme de R² ajusté (Cf. Tableau n°10.2). Ce résultat révèle l'importance de l’effet médiateur
34
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
des variables intermédiaires dans la relation de causalité entre les mécanismes de gouvernance
d’entreprise et la performance.
2.3.3.3. Interprétation des résultats obtenus pour les entreprises françaises
La relation entre la variable "TAILCA" et le "ROA" présente un pouvoir explicatif
faible (R² ajusté = 0.045). La qualité globale du modèle est significativement acceptable (F =
3.861, p < 1%, Cf. Tableau n°11.1). Il est vraisemblable qu’au moins une des variables
explicatives apporte une contribution significative dans l’ensemble des fluctuations de la
rentabilité des actifs. Toutefois, lorsque la performance est mesurée par "MTB", le modèle en
question présente un pouvoir explicatif très faible (R² ajusté = 0.003) et un test de Fisher non
significatif (F = 1.200 ; p > 10%). Les tests de Student révèlent que la variable "TAILCA" a
un impact positif et significatif sur la performance économique (ß = 0.226; t = 2.761, p < 1% ).
Ce résultat permet de valider partiellement la sous hypothèse (H3-1).
Le modèle 8 est statistiquement significatif au seuil de 1% et que la variable "TAILCA"
est associée positivement et significativement à la "R&D" des entreprises françaises (ß =
0.187, t = 2.610, p < 1%, Cf. tableau n°11.1). Ainsi, la deuxième condition de la démarche de
Baron et Kenny (1986) est vérifiée. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous
hypothèse (H3-2).
Tableau n°11.1- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 1 et 2 (modèles 7-8) pour les entreprises
françaises
Variables
Etape 1Modèle 7
Etape 2Modèle 8
Performance de la firmeInvestissement en R&D
ROA MTB
ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,005 0,063 n.s 0,088 1,058 n.s 0,397 5,453***
SECT -0,060 -0,814 n.s 0,113 1,490 n.s 0,032 0,487 n.s
V. indépendante TAILCA 0,226 2,761*** -0,109 -1,330 n.s 0,187 2,610***
R2 ajusté 0,045 0,003 0,240
F 3,861*** 1,200 n.s 20,274****** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Les tests du modèle 9 (modèle complet) indiquent que l'investissement en R&D
(variable médiatrice possible) demeure importante dans l'explication de la variable
dépendante (les deux formes de la performance) après avoir tenu compte de la variable de
35
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
prédiction. Le coefficient statistique de la variable "R&D" a une valeur positive et
significative par rapport au "ROA" (ß = 0.199, p < 1%) et aussi par rapport au "MTB" (ß =
0.122, p < à 10% ). Il en ressort de ces résultats que la troisième condition est totalement
vérifiée. Ce résultat permet de supporter la sous hypothèse (H3-3).
Les résultats du tableau n°11.2 font apparaître que les coefficients associés à la
variable "TAILCA" ne sont pas statistiquement significatifs quelque soit la mesure de la
performance retenue alors qu’il était statistiquement significatif lors de la première étape de la
démarche de Baron et Kenny (1986). Il en découle que la médiation par le niveau
d'investissement en R&D est donc complète entre la taille du CA et la performance de la
firme. Ces résultats nous permettent d’accepter la sous hypothèse (H3-4). Par conséquent,
l’hypothèse H3 est validée auprès des entreprises françaises.
Tableau n°11.2- Résultats des régressions hiérarchiques des étapes 3 et 4 (modèle 9) pour les entreprises françaises
Variables
Etape 3Etape 3 & Etape 4
Modèle 9Performance de la firme Performance de la firme
ROA MTB ROA MTB
ß t ß t ß t ß t
V. contrôleLOGTA 0,206 2,841*** 0,026 0,344 n.s 0,200 2,483** 0,073 0,872 n.s
SECT -0,079 -1,094 n.s 0,087 1,157 n.s -0,081 -1,101 n.s 0,100 1,326 n.s
V. médiatrice R&D 0,198 2,780*** 0,125 1,682* 0,199 2,776*** 0,122 1,645*
V. indépendante TAILCA 0,012 0,149 n.s -0,105 -1,285 n.s
R2 ajusté 0,084 0,009 0,115 0,079F 6,602*** 1,557 n.s 7,176*** 4,930***
Variation de R2 ajusté 0,070 0,076*** : significatif au seuil de 1% ; ** : significatif au seuil de 5% ;* : significatif au seuil de 10% ; n.s : non significatif.
Selon le tableau n°11.2, pour les deux mesures de la performance, le modèle 9
(modèle complet) permet d’accroître le pourcentage de variance expliquée par rapport au
modèle 7. La variation de R² ajusté pour les deux modèles associés à l’ajout de la variable
médiatrice est importante (7% et 7.6% ). Ceci montre que cette variable est un bon prédicteur
de la variable dépendante, à savoir la performance de la firme.
Au total, les résultats de cette étude ont des implications importantes autant pour la
théorie que pour la pratique. D’une part, notre recherche enrichit les connaissances actuelles
en proposant un modèle intégrateur qui mesure l’effet simultané des caractéristiques du CA
sur l'investissement en R&D et la performance. La modélisation par des variables médiatrices
36
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
dans le cadre du courant de recherche en gouvernement d’entreprise n’est pas encore
développée. Néanmoins, cette étude apporte une première réponse aussi bien conceptuelle que
méthodologique.
En outre, nos résultats démontrent que les entreprises américaines, japonaises et
françaises ont tout intérêt à investir dans les activités de R&D, si elles désirent augmenter
significativement leur performance. D’ailleurs, si l’on s’attarde aux effets individuels des
mécanismes de gouvernance, nos résultats suggèrent que ces entreprises auraient avantage à
accorder une grande importance à la dominance des administrateurs internes au CA, à la
structure non duale et à la taille du conseil. En fait, trois variables sont positivement et
significativement associées à la performance de la firme par le biais du niveau
d'investissement en R&D. L’effet médiateur de la R&D, même partiel, a été démontré pour
ces variables.
Conclusion
Dans le cadre théorique du gouvernement des entreprises, cet article étudie l’efficacité
du contrôle exercé par le conseil d’administration sur les dirigeants afin de privilégier les
investissements en R&D, créateur de valeur. Cette efficacité est sensible aux modèles
nationaux de gouvernance. La modélisation des relations entre les trois concepts à savoir
"CA/ investissement en R&D/ performance" pourrait être résumée comme suit. Du fait que
l'investissement en R&D pourrait agir comme une variable médiatrice pour une variable
particulière des caractéristiques du CA et pas pour une autre, la vérification de cet effet
médiateur a été réalisée par l’élaboration de trois modèles selon le nombre de variables du CA
retenu dans cette étude.
Plusieurs travaux empiriques révèlent que le CA est plus ou moins liée à la
performance de l’entreprise (Hill et Snell 1988; Baysinger et al. 1991; Lee et O'Neill 2003;
Hosono et al. 2004; Lee 2005; Zouari-Hadiji et Zouari 2010 a et b). Toutefois, une
caractéristique commune dans ces études est que sa majorité s’intéresse à l’association directe
entre le CA et la performance de l’entreprise sans prendre compte d’autres facteurs
intermédiaires qui peuvent s’avérer pertinents pour comprendre la relation de causalité en
question. Une perspective de recherche fructueuse est donc d'adopter une modélisation par
une variable médiatrice, à savoir le niveau d'investissement en R&D. Il est probable que cette
dernière variable exerce un effet médiateur dans la relation entre le CA et la performance de
37
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
la firme. De ce fait, l’effet indirect pourrait être démontré par la vérification de l’effet
médiateur potentiel de l'investissement en R&D.
A cet égard, nos résultats indiquent que toutes les variables "dominance des
administrateurs internes au CA", "structure duale" et "taille du CA" sont pertinentes dans la
détermination de l’effet médiateur selon la méthodologie de Baron et Kenney (1986). En
effet, la prise en compte de la variable médiatrice, le niveau d'investissement en R&D, permet
d’améliorer d’une façon significative le pouvoir explicatif des trois modèles «dominance des
administrateurs internes / R&D / performance», «structure duale / R&D / performance» et
«taille du CA / R&D / performance». Il en découle que l’impact des variables liées aux
caractéristiques du CA sur la performance des firmes américaines, japonaises et françaises est
à la fois direct et indirect. L’impact est indirect par la médiation, presque totale, de la variable
niveau d'investissement en R&D.
Il semble ainsi que la "performance de la firme" est liée à la "dominance des
administrateurs internes" au CA, qui favorisent de leur part les stratégies "d'investissement en
R&D". La perte de significativité de l’effet direct de la variable "dominance des
administrateurs internes" au CA sur la "performance de la firme" (mesurée par le "ROA"
et/ou "MTB") constitue un constat particulièrement important. Dans ce cas, il apparaît que
l’effet de la variable "dominance des administrateurs internes" au CA se trouve presque
complètement médiatisé par la variable "R&D". De ce fait, plus les entreprises ont des
conseils composés en majorité d’administrateurs internes, plus qu’elles s’engagent dans des
activités de R&D et plus qu’elles affichent des performances élevées.
En outre, les résultats des régressions hiérarchiques révèlent que le pouvoir explicatif
du modèle "dualité / R&D / performance de la firme" s’est nettement amélioré par rapport aux
résultats du modèle réduit sans variable médiatrice. Ceci prouve l’importance de l’ajout de la
variable médiatrice, niveau d'investissement en R&D, dans l’amélioration du pouvoir
explicatif du modèle final.
De même, la variation du pouvoir explicatif associé à l’ajout de la variable médiatrice
dans le modèle complet "taille du CA / R&D / performance de la firme" est importante par
rapport au modèle réduit. Ceci montre que la variable "investissement en R&D" est un bon
prédicteur de la variable dépendante, à savoir la performance de la firme. Cette forte relation
de causalité entre ces deux concepts provient de l’importance de la variable "taille du CA"
dans le développement des "investissement en R&D". Toutefois, les régressions hiérarchiques
montrent que les variables de contrôle n’ont aucun effet significatif sur le niveau
d'investissement en R&D et sur la performance de la firme.
38
Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
Si cette recherche offre des contributions à la compréhension des déterminants de la
performance de la firme par le bais de l'investissement en R&D, elle présente, en revanche,
des limites et laissent encore de nombreuses questions ouvertes quant à la problématique de
l'investissement. Outre le rôle du CA, que nous avons étudié, le modèle devrait intégrer
d'autres mécanismes de contrôles internes et externes permettant de représenter de façon plus
complète la réalité. Parmi ces mécanismes, on peut citer : la structure de propriété, le marché
financier, le marché de travail, le marché des biens et services… qui ont une incidence sur la
latitude managériale, et par conséquent, sur le choix des investissements en R&D, créateur de
valeur. Enfin, nous envisagerons une future amélioration théorique et empirique. Il serait
intéressant d'élargir le cadre théorique aux apports de la gouvernance cognitive et d’examiner
empiriquement la modélisation auprès des entreprises tunisiennes.
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Zouari G. et Zouari-Hadiji R. CIG 2014
ANNEXES
Tableau n°2 - Matrice des corrélations inter variables indépendantes (entreprises américaines) (1)
Pourcentage desadministrateurs internes
Concentration depropriété
DualitéTaille de la
firmeSecteur
d’activitéPourcentage des
administrateurs internes 1,00
Dualité -0,172 1,00
Taille du conseil 0,314 0,107 1,00
Taille de la firme 0,030 0,273 0,377 1,00
Secteur d’activité 0,027 0,063 0,092 0,093 1,00
Tableau n°2.1 – Matrice des corrélations inter variables indépendantes (entreprises japonaises) (1)
Pourcentage desadministrateurs internes
Concentration depropriété
DualitéTaille de la
firmeSecteur
d’activitéPourcentage des
administrateurs internes 1,00
Dualité -0,110 1,00
Taille du conseil 0,319 0,041 1,00
Taille de la firme 0,113 0,017 0,238 1,00
Secteur d’activité 0,134 0,088 0,057 0,057 1,00
Tableau n°2.2 – Matrice des corrélations inter variables indépendantes (entreprises françaises)(1)
Pourcentage desadministrateurs internes
Concentration depropriété
DualitéTaille de la
firmeSecteur
d’activitéPourcentage des
administrateurs internes 1,00
Dualité 0,023 1,00
Taille du conseil 0,241 0,006 1,00
Taille de la firme 0,102 0,123 0,310 1,00
Secteur d’activité 0,094 0,023 0,046 0,272 1,00
(1) Notons que toutes les corrélations entre les variables explicatives sont sensiblement plus petites que 0,6 (seuilà partir duquel on commence à rencontrer des problèmes sérieux de multi colinéarité). Le test de Pearson ainsique l'indice de conditionnement nous ont révélé que ces variables sont aussi distinctes les unes des autres et sontnon significatives (seuils de corrélations supérieurs à 10 % et l'indice de conditionnement est inférieur à 1000).
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