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1 AFC Afrique 2 ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées à la BRVM Alassane Ouattara Docteur en Sciences de Gestion Enseignant Chercheur CESAG Business School [email protected] Résumé En théorie institutionnelle, les systèmes politiques et économiques jouent un rôle fondamental dans l’efficacité de la structure institutionnelle globale, et ce, afin de réduire les coûts de transaction et de production (North 1991). Cet article vise à étudier, dans quelle mesure la qualité des institutions et la performance macroéconomique, influencent la maturité de la dette en périodes d’instabilité politique. A partir d’un échantillon constitué de sociétés cotées à la Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (BRVM) de 2005 à 2014, nous obtenons les principaux résultats suivants. En premier lieu, nous observons que les sociétés ont tendance à s’endetter à long terme lorsque les politiques et les institutions nationales sont performantes, et la croissance du produit intérieur brut est bonne. En second lieu, les flux nets entrant des investissements directs étrangers affectent négativement et statistiquement la maturité de la dette, conduisant les sociétés à s’endetter à court terme. En troisième lieu, nous montrons qu’en périodes d’instabilité politique, les politiques et les institutions nationales affectent négativement l’endettement à long terme, et l’effet positif de la croissance du produit intérieur brut sur les dettes à long terme est très faible qu’en périodes de stabilité politique apparente. Tandis que les investissements directs étrangers sont destinés aux dettes à long terme durant les années d’instabilité politique, ils encouragent les dettes à court terme en périodes de stabilité politique apparente. Sur le plan empirique, nous contribuons à mettre en évidence l’importance significative des facteurs institutionnel s et macroéconomiques d’une part, et le rôle modérateur de l’instabilité politique d’autre part, dans l’analyse des déterminants de la maturité de la dette. Sur le plan théorique, nos résultats soutiennent les hypothèses de la théorie de l’agence, la théorie du financement hiérarchisé et la théorie du compromis optimal de financement. Au plan managérial, nos résultats invitent d’un côté, les managers à prendre en compte la dynamique de leur écosystème dans la structure de leur financement par endettement, et de l’autre, attirent l’attention des décideurs politiques dans la mise en œuvre des politiques publiques et des réformes institutionnelles en adéquation avec la politique de financement des entreprises. Par ailleurs, le paradoxe relatif à l’impact des investissements directs étrangers sur la maturité de la dette des sociétés cotées à la BRVM nous conduit (1) à nous interroger sur l’origine et la destination des investissements directs étrangers, (2) à analyser la structure de propriété des entreprises cotées, évoluant dans le contexte d’un marché financier régional en développement. Mots-clés : BRVM, Instabilité Politique, Institution, Maturité de la dette, UEMOA

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1

AFC Afrique – 2ème JEACC

Institutions, instabilité politique et maturité

de la dette des sociétés cotées à la BRVM

Alassane Ouattara

Docteur en Sciences de Gestion

Enseignant – Chercheur

CESAG Business School

[email protected]

Résumé

En théorie institutionnelle, les systèmes politiques et économiques jouent un rôle fondamental dans

l’efficacité de la structure institutionnelle globale, et ce, afin de réduire les coûts de transaction et de production

(North 1991). Cet article vise à étudier, dans quelle mesure la qualité des institutions et la performance

macroéconomique, influencent la maturité de la dette en périodes d’instabilité politique. A partir d’un

échantillon constitué de sociétés cotées à la Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (BRVM) de 2005 à 2014,

nous obtenons les principaux résultats suivants. En premier lieu, nous observons que les sociétés ont tendance à

s’endetter à long terme lorsque les politiques et les institutions nationales sont performantes, et la croissance du

produit intérieur brut est bonne. En second lieu, les flux nets entrant des investissements directs étrangers

affectent négativement et statistiquement la maturité de la dette, conduisant les sociétés à s’endetter à court

terme. En troisième lieu, nous montrons qu’en périodes d’instabilité politique, les politiques et les institutions

nationales affectent négativement l’endettement à long terme, et l’effet positif de la croissance du produit

intérieur brut sur les dettes à long terme est très faible qu’en périodes de stabilité politique apparente. Tandis que

les investissements directs étrangers sont destinés aux dettes à long terme durant les années d’instabilité

politique, ils encouragent les dettes à court terme en périodes de stabilité politique apparente. Sur le plan

empirique, nous contribuons à mettre en évidence l’importance significative des facteurs institutionnels et

macroéconomiques d’une part, et le rôle modérateur de l’instabilité politique d’autre part, dans l’analyse des

déterminants de la maturité de la dette. Sur le plan théorique, nos résultats soutiennent les hypothèses de la

théorie de l’agence, la théorie du financement hiérarchisé et la théorie du compromis optimal de financement. Au

plan managérial, nos résultats invitent d’un côté, les managers à prendre en compte la dynamique de leur

écosystème dans la structure de leur financement par endettement, et de l’autre, attirent l’attention des décideurs

politiques dans la mise en œuvre des politiques publiques et des réformes institutionnelles en adéquation avec la

politique de financement des entreprises. Par ailleurs, le paradoxe relatif à l’impact des investissements directs

étrangers sur la maturité de la dette des sociétés cotées à la BRVM nous conduit (1) à nous interroger sur

l’origine et la destination des investissements directs étrangers, (2) à analyser la structure de propriété des

entreprises cotées, évoluant dans le contexte d’un marché financier régional en développement.

Mots-clés : BRVM, Instabilité Politique, Institution, Maturité de la dette, UEMOA

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Introduction

Dans la littérature financière, plus de cinquante ans après les travaux fondateurs de

Modigliani et Miller (1958), plusieurs recherches académiques ont porté un intérêt sur

l’analyse des déterminants de la structure du capital des entreprises. Au commun des mortels,

le théorème de Modigliani-Miller sous-tend que, la structure financière est indépendante de la

valeur de l’actif économique dans une économie sans impôts, ni coûts de transaction. Presque

vingt ans après la publication de l’article co-écrit avec Modigliani, Miller (1977) confirme

dans un article intitulé "Debt and Taxes", l’inexistence d’association entre la valeur de

l’entreprise et sa structure financière, nonobstant d’éventuels avantages fiscaux. En effet, la

théorie de Modigliani-Miller a fait l’objet de controverses académiques au regard du caractère

peu réaliste et paradoxal des axiomes fondamentaux avancés par les auteurs (Durand 1959).

De plus, selon Rose (1959), la validité de leur théorie reste problématique compte tenu des

opportunités d’arbitrage des investisseurs.

Les discussions relatives à la théorie de Modigliani-Miller ont marqué le point de

départ des études empiriques sur la structure du capital. Parmi les travaux de recherche sur les

déterminants de la structure du capital, certains portent sur des études comparatives à l’instar

de ceux de Kayo et Kimura (2011) et Alves et Francisco (2015). D’autres se focalisent soit sur

le contexte des pays développés (Bennett et Donnelly 1993 ; Bancel et Mittoo 2004), soit sur

celui des pays en développement (Jõeveer 2013 ; Orman et Köksal 2017). En général, les

études antérieures établissent une association significative entre la structure financière des

entreprises et aussi bien leurs fondamentaux que les facteurs spécifiques aux pays (Bancel et

Mittoo 2004 ; de Jong et al. 2008 ; Chang et al. 2009 ; Kayo et Kimura 2011 ; Awartani et al.

2016). Par exemple, pour Awartani et al. (2016), parmi les éléments qui caractérisent

l’entreprise, l’importance des immobilisations, la taille et la profitabilité sont des éléments qui

influencent considérablement la structure du capital. En plus des déterminants de la structure

financière liés à l’entreprise, les caractéristiques institutionnelles liées au pays, au cycles

économiques comme la crise financière, ont un impact sur la structure de la maturité de la

dette (Alves et Francisco 2015 ; González 2015 ; Awartani et al. 2016 ; Orman et Köksal

2017). La maturité de la dette se définit comme la propension pour une entreprise de

contracter des dettes à long ou à court terme. En effet, l’environnement institutionnel joue un

rôle primordial dans la performance des entreprises. Selon la théorie institutionnelle, dans une

économie de marché, les problèmes d’asymétrie d’information liés à l’appréciation des

attributs des biens et/ou services échangeables et les coûts de transaction, constituent des

déterminants clés de performance économique (North 1990). Ainsi, l’efficience des structures

politiques et économiques sont nécessaires à l’édification de la matrice institutionnelle, qui a

pour but, la réduction des coûts de production et de transaction (North 1991).

Même si la littérature académique sur la structure financière des entreprises est assez

fournie, très peu de travaux se sont intéressés à l’analyse de l’effet simultané des facteurs

institutionnels et la crise financière, sur le choix de la maturité de la dette. A la suite des

travaux de Alves et Francisco (2015), González (2015), dans cet article, nous étudions l’effet

conjoint de la qualité des institutions et l’instabilité politique sur la maturité de la dette, dans

le contexte particulier des sociétés cotées de l’Union Economique et Monétaire Ouest

Africaine (UEMOA). Pour mener une telle étude, nous formulons deux questions de

recherche : (1) Les déterminants de la maturité de la dette, issus de la littérature académique

siéent-ils dans le contexte des sociétés cotées de la zone UEMOA ? (2) Dans quelle mesure, la

qualité des institutions politiques et économiques affecte-t-elle la maturité de la dette en

période d’instabilité politique ?

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Nous investiguons ces deux questions de recherche en choisissant comme échantillon

d’étude, les sociétés cotées à la Bourse Régionale des Valeurs Mobilières (ci-après BRVM).

A notre connaissance, à n’en pas douter, cette étude est une première à s’intéresser à l’analyse

des déterminants de la maturité de la dette en période d’instabilité politique, dans le contexte

des sociétés de la zone UEMOA. Surtout, comme le soulignent Kayo et Kimura (2011), Alves

et Francisco (2015), les déterminants de la maturité de la dette varient selon les pays, qu’ils

soient développés ou en développement. Le contexte des sociétés cotées au marché financier

régional de l’UEMOA est particulièrement intéressant pour plusieurs raisons. En effet, la

BRVM est un marché financier en stade de développement (Ouattara et al. 2014) et comprend

43 capitalisations au 31 août 2017. Il faut noter que, l’environnement des affaires des sociétés

cotées à la BRVM a été affecté d’années d’instabilité politique apparues en Côte d’Ivoire de

2002 à 2007 pour la guerre civile puis 2010-2011 pour la crise post-électorale. Aussi, le

système comptable qui prévaut dans le contexte des sociétés de la zone UEMOA partage

assez de similarités avec le modèle européen continental (Causse 1999 ; Causse et Wa

Mandzila 2015), même si les sociétés ne sont pas encore soumises à la préparation et la

communication des états financiers en normes comptables internationales IFRS.

Par ailleurs, adoptée le 26 janvier 2017 à Brazzaville au Congo, et prévu pour entrer

en vigueur en janvier 2018, l'Acte uniforme relatif au droit comptable et à l'information

financière (AUDCIF) adopte le cadre conceptuel du système comptable de l'Organisation

pour l'Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires (OHADA). Cette nouvelle réforme

prévoit l’application des normes IFRS à partir du 1er janvier 2019. Le cadre conceptuel du

système comptable OHADA est substantiellement identique à celui de l’International

accounting standards board (IASB). Ainsi, effectuer une étude empirique de la maturité de la

dette, dans le contexte des sociétés cotées au marché financier régional de l’UEMOA, s’avère

nécessaire compte tenu de la dynamique de l’économie sous régionale et de la convergence du

système comptable et financier vers les normes comptables internationales. A cet effet, nous

analysons les déterminants de la maturité de la dette tant liés aux caractéristiques de

l’entreprise qu’à la spécificité des institutions politiques et économiques du pays. Plus

spécifiquement, nous observons en périodes d’instabilité politique, l’impact de ces

déterminants au travers de la maturité de la dette de l’ensemble des sociétés cotées à la

BRVM de 2005 à 2014. Nous retenons deux mesures de la maturité de la dette : (1) les dettes

à long terme et (2) les dettes à court terme. Les caractéristiques liées aux entreprises retenues

sont la valeur comptable de l’endettement total, l’importance des immobilisations corporelles,

la profitabilité et la taille. Quant aux variables d’évaluation de la qualité des institutions

politiques et économiques, nous prenons d’une part, les indices d’évaluation des politiques et

des institutions nationales (EPIN) de la Banque mondiale, pour mesurer la qualité

institutionnelle globale, d’autre part la croissance du produit intérieur brut (PIB) et les entrées

nettes en investissements directs étrangers (IDE) pour apprécier la performance

macroéconomique du pays. Le choix de nos variables se base sur la littérature antérieure et

n’est toutefois pas exhaustif.

Premièrement, nos résultats montrent qu’en moyenne, les dettes à long terme des

sociétés représentent 34% du total des dettes, et les dettes à court terme équivalent à 66% du

total des dettes sachant que la moitié des sociétés ont des dettes à court terme représentant au

moins 90% du total des dettes. Ces chiffres indiquent l’importance des dettes à court terme

dans le choix de la maturité de la dette des sociétés de l’indice BRVM. Deuxièmement, nous

trouvons qu’une meilleure qualité globale des institutions et une bonne croissance du PIB sont

positivement et statistiquement associées à la maturité de la dette, entrainant les sociétés à

s’endettement sur une longue période. Par contre, les investissements directs étrangers (IDE)

ont un effet négatif et significatif sur la maturité de la dette. Autrement dit, les IDE

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encouragent l’endettement à court terme. Troisièmement, nous mettons en évidence qu’en

périodes d’instabilité politique, la qualité des politiques et institutions nationales est

négativement associée à l’endettement à long terme, et l’effet positif de la croissance du PIB

sur l’endettement à long terme est très faible en périodes d’instabilité politique qu’en période

de stabilité politique apparente. Tandis que, durant les années d’instabilité politique, les IDE

entrainent les sociétés à s’endetter à long terme. Nos résultats sont davantage soutenus avec

l’utilisation d’autres mesures alternatives à la qualité des institutions.

Cet article contribue à la littérature existante en fournissant un état des lieux sur les

déterminants de la maturité de la dette dans un contexte de marché financier en

développement, comme celui de l’UEMOA. Nos résultats soulignent l’importance des

facteurs institutionnels et économiques dans la détermination du choix de la maturité de la

dette, et plus spécifiquement en périodes d’instabilité politique.

La suite de cet article est organisée de la manière suivante. La section 2 fait le point

sur les travaux de recherche antérieurs et formule les hypothèses de recherche. La section 3

décrit notre design de recherche. Les résultats empiriques sont discutés dans la section 4,

tandis que la section 5 présente les tests additionnels. Finalement, la section 6 synthétise les

principaux résultats et conclue l’article.

1. Revue de la littérature et formulation des hypothèses

2.1. Maturité de la dette et caractéristiques liées à l’entreprise : littérature théorique

et empirique

Modigliani et Miller (1958) formule la conjecture selon laquelle sous l’hypothèse de

marché financier parfait, les fondamentaux de l’entreprise seraient associés à sa structure

financière. Sauf que, selon DeAngelo et Masulis (1980), les hypothèses sous-jacentes au

modèle de Modigliani et Miller (1958) et Miller (1977) semblent impertinentes, irréalistes et

souffrent d’une validité externe. DeAngelo et Masulis (1980) montrent que les méthodes ou

conventions comptables sont négativement associées à la structure financière. Bennett et

Donnelly (1993) confirment cette tendance en analysant les déterminants de la structure du

capital d’un échantillon d’entreprises issues du contexte britannique. Au-delà des facteurs liés

aux avantages fiscaux, ils trouvent que la structure de l’actif, la taille et les performances

antérieures sont des déterminants clés de la structure financière. Selon Hovakimian et al.

(2004), les entreprises les plus profitables auront tendance à émettre de nouvelles dettes, et ce,

proportionnellement à leur taille. Dans leur étude intitulée “Hierarchical determinants of

capital structure”, Kayo et Kimura (2011) montrent que les caractéristiques liées au temps et

à l’entreprise, expliquent l’endettement à 78%, tandis que les facteurs liés au pays et au

secteur d’activité n’ont qu’une faible part explicative dans la variabilité de l’endettement. A

partir d’un échantillon de 1 169 entreprises indiennes cotées à Bombay Stock Exchange, au

cours de la période 1995-2008, Chakraborty (2010) trouve une relation économiquement

significative entre la structure du capital et la profitabilité, la taille et l’importance des

immobilisations. Dans le contexte américain, Chang et al. (2009) concluent sur la base de

13 887 observations de sociétés sur la période 1988-2003, que les dettes à long terme, suivies

des dettes à court terme, constituent le déterminant le plus pertinent de la structure du capital.

De leur côté, de Jong et al. (2008), analysent les déterminants de la structure financière à

travers 42 pays. Ils montrent que les facteurs liés aux pays et aux entreprises expliquent

l’hétérogénéité des déterminants de l’endettement.

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D’autres études ont examiné l’incidence des caractéristiques liées à l’entreprise sur la

structure du capital. Par exemple, en Inde, sur un échantillon de 870 entreprises cotées

observées de 2001 à 2010, Handoo et Sharma (2014) aboutissent aux mêmes déterminants

que Chakraborty (2010). Dans le contexte français, Ben-Nasr et al. (2015) analysent la

maturité de la dette d’un échantillon de 5 711 observations de société, au cours de la période

1998-2013. Ils montrent que le ratio d’endettement (dettes totales divisées par l’actif total) a

un effet positif et significatif sur la maturité de la dette (mesurée par le ratio dette à long terme

sur le total des dettes). A partir d’un échantillon de 444 entreprises cotées issues de 10 pays

du Moyen-Orient et d’Afrique du Nord, Belkhir et al. (2016) concluent tout aussi une relation

significative entre la structure du capital et la taille, la profitabilité et l’importance des

immobilisations. Rajan et Zingales (1995) montrent dans quelle mesure les déterminants de la

structure du capital sont homogènes à travers les pays du G-7 (les Etats-Unis, le Japon,

l’Allemagne, La France, l’Italie, le Royaume-Uni et le Canada) durant la période 1987-1991.

Hormis, les entreprises du Royaume-Uni et de l’Allemagne qui sont faiblement endettées, les

entreprises des autres pays partagent les mêmes caractéristiques de structure financière.

Dans la littérature académique, des théories permettent d’expliquer le lien entre la

structure du capital et les fondamentaux de l’entreprise. Les études antérieures concluant

l’association entre l’endettement à long terme et l’importance des immobilisations

corporelles, permettent à même d’expliquer la théorie du financement hiérarchisé, la théorie

du signal, de l’agence et la théorie du compromis optimal de financement (Deesomsak et al.

2004 ; Delcoure 2007 ; Belkhir et al. 2016). Ainsi, la théorie de l’agence (Jensen et Meckling

1976) explique les coûts d’agence liés à la structure financière. Sous l’hypothèse d’asymétrie

d’information entre les managers et les actionnaires (Jensen et Meckling 1976 ; Myers et

Majluf 1984), les coûts d’agence contraignent les entreprises à effectuer un choix optimal

entre les dettes et les capitaux propres. Selon Myers (1977), la structure financière des

entreprises constitue un signal d’un marché financier non parfait. Sur la base d’un échantillon

constitué de 392 directeurs financiers interviewés aux Etats-Unis, Graham et Harvey (2001)

mettent en évidence que la théorie du financement hiérarchisé et du compromis optimal, sont

des hypothèses sous-jacentes à l’explication de la structure du capital. Dans une étude

similaire menée sur 313 directeurs financiers interviewés au Royaume-Uni, au Pays-Bas, en

l’Allemagne et en France, Brounen et al. (2006) concluent que les déterminants de la structure

du capital peuvent être étudiés à l’aune de la théorie du financement hiérarchisé et de

l’agence. En droite ligne de ces théories, nous prétendons qu’en périodes de crise -

d’instabilité politique, les pourvoyeurs de fonds prennent moins de risque à financer les

entreprises à long terme.

Dans cette étude, notre objectif est d’analyser, si les déterminants traditionnels de la

maturité de la dette (ou de la structure du capital) observés dans le contexte d’autres pays,

peuvent être observés dans le contexte institutionnel spécifique aux sociétés cotées à BRVM.

2.2. Qualité des institutions, performance macroéconomique et maturité de la dette :

formulation des hypothèses

Les précédents travaux de recherche ont étudié l’impact des facteurs institutionnels et

macroéconomiques sur la maturité de la dette. Dans le contexte d’un échantillon de 444

entreprises cotées issues de 10 pays du Moyen-Orient et d’Afrique du Nord, Awartani et al.

(2016) trouvent une relation significative entre la maturité de la dette et trois indicateurs de

gouvernance mondiaux (à savoir la qualité de la réglementation, l’Etat de droit et le contrôle

de la corruption). Ces résultats soutiennent ceux de Belkhir et al. (2016), obtenus sur le même

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échantillon d’entreprises, et ceux obtenus dans d’autres contextes par Deesomsak et al.

(2004), Delcoure (2007), Jõeveer (2013).

De nombreux travaux insistent sur l’importance des facteurs institutionnels dans la

détermination de la structure du capital. Alves and Francisco (2015) analysent l’impact des

facteurs institutionnels sur la structure du capital durant la récente crise financière de 2007-

2008. Les auteurs concluent à partir d’un échantillon d’entreprises à travers 43 pays

développés et en développement au cours de la période 2000-2011, que l’indice de perception

de la corruption, la sophistication du marché financier et le développement du secteur

bancaire, influencent considérablement l’endettement des entreprises, et que celles-ci ont

tendance à s’endetter à court terme pendant la crise financière. A partir d’un échantillon de

1 527 entreprises non financières observées de 1993 à 2001, Deesomsak et al. (2004)

montrent une association statistiquement significative entre la structure financière et la crise

financière survenue en 1997 dans la région d’Asie Pacifique. Dans le même sens, González

(2015) étudie l’impact conjoint de facteurs institutionnels et la crise financière, sur la maturité

de la dette dans le contextes des entreprises de 39 pays du mondes, de 1995 à 2012. Il trouve

que la crise financière a un effet négatif et significatif sur la maturité de la dette des

entreprises évoluant dans les pays à faible concentration bancaire, impliquant pour ces

dernières une utilisation des dettes à court terme. Dans une étude récente, Orman et Köksal

(2017) montrent que la dernière crise financière influence négativement la maturité de la dette

des entreprises turques.

Pour Demirgüç-Kunt et Maksimovic (1999), le développement de l’intermédiation

financière et du marché financier impactent la structure du capital, et qu’avec un système

légal couteux et inefficient, l’endettement à court terme est préféré à l’endettement à long

terme. Ils rajoutent que les entreprises des pays développer utilisent plus de dettes à long

terme, par rapport à leurs pairs des pays en développement. Bancel et Mittoo (2004)

interrogent 87 managers repartis entre 720 entreprises de 16 pays européens et concluent que

la qualité du système légal explique l’hétérogénéité de la structure financière des entreprises à

travers les pays. Par contre, pour leur part, Brounen et al. (2006) trouvent que les facteurs

institutionnels n’ont pas d’effet significatif sur la structure du capital à travers les pays. Et

dans le contexte spécifique turque, Orman et Köksal (2017) n’ont pu mettre en évidence

l’importance de l’environnement institutionnel dans la détermination de la maturité de la

dette. D’après la littérature académique, les déterminants de la structure du capital ou de la

maturité de la dette ne peuvent se limiter aux facteurs institutionnels et aux caractéristiques

liées à l’entreprises. Par exemple, Korajczyk et Levy (2003) prouvent l’importance des

indicateurs macroéconomiques dans le choix de la structure financière. Alves et Francisco

(2015) montrent une association négative et significative entre l’endettement et la croissance

du PIB. Et Orman et Köksal (2017) trouvent que la croissance du PIB semble influencer

positivement la maturité de la dette. Enfin, Demirgüç-Kunt et Maksimovic (1999) concluent

que la croissance annuelle du PIB, les subventions gouvernementales et l’inflation, sont des

facteurs clés dans le choix du financement des entreprises.

Cependant, dans cet article, nous proposons d’analyser en période d’instabilité

politique, l’impact des facteurs institutionnels, des facteurs macroéconomiques, des

fondamentaux de l’entreprises, sur la maturité de la dette. A l’aune des précédents travaux

empiriques et de la théorie de l’agence, la théorie du compromis optimal de financement, la

théorie du financement hiérarchisé et la théorie du signal, nous pouvons prédire (1) une

relation significativement positive entre la maturité de la dette et la qualité des institutions

politiques et économiques, (2) une relation inverse entre la maturité de la dette et la qualité

des institutions politiques et économiques, en périodes d’instabilité politique.

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Les implications empiriques de nos questions de recherche, précédemment formulées,

conduisent à formuler plusieurs hypothèses.

H1a : La qualité des politiques et institutions nationales influence positivement

la maturité de la dette, impliquant le recours aux dettes à long terme.

H1b : La croissance du PIB est positivement associée à la maturité de la dette,

impliquant l’utilisation des dettes à long terme.

H1c : Les investissements directs étrangers affectent positivement la maturité

de la dette, impliquant l’utilisation des dettes à long terme.

H1d : En périodes d’instabilité politique, les dettes à court terme se révèlent

préférer aux dettes à long terme.

H2a : En périodes d’instabilité politique, les politiques et institutions

nationales influence négativement la maturité de la dette, ayant pour corollaire

le recours à l’endettement à court terme.

H2b : En périodes d’instabilité politique, la croissance du PIB est

négativement associée à la maturité de la dette, ayant pour corollaire le

recours à l’endettement à court terme.

H2c : En périodes d’instabilité politique, les investissements directs étrangers

influence négativement la maturité de la dette, ayant pour corollaire le recours

à l’endettement à court terme.

2. Design de recherche

Dans cette section, nous décrivons la méthodologie adoptée (3.1), la constitution de

l’échantillon et la collecte des données (3.2.).

3.1. Méthodologie

Nous utilisons les modèles de régression 1 et 2 ci-dessous pour analyser les

déterminants de la maturité de la dette, et plus spécifiquement en période d’instabilité

politique (IP). Nous observons la maturité de la dette (MD) de la société i au cours de l’année

t, sachant l’indice d’évaluation des politiques et institutions nationales (EPIN), la croissance

annuelle du produit intérieur brut (PIB) et les investissements directs étrangers (IDE) de la

Côte d’Ivoire (noté j), au cours de l’année t. En effet, la Côte d’Ivoire représente le contexte-

pays où évoluent les entreprises de l’indice BRVM, retenues dans l’échantillon. Nous

introduisant dans le modèle, les caractéristiques liées à l’entreprise i au cours de l’année t. Il

est important de noter que la mesure de la qualité des institutions retenue est composée de 20

indices EPIN de la Banque mondiale. Nous avons donc calculé et introduit dans les modèles,

la moyenne arithmétique simple des indices EPIN. La validité interne de l’indice moyens est

soutenue par un alpha de Cronbach (Cronbach 1951) est égal à 0,954. Généralement, la

littérature fixe le seuil pertinent du coefficient alpha à au moins 0,7.

𝑀𝐷𝑖𝑡 = 𝜇0 + 𝛾1𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛾2𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛾3𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛼1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 + 𝛿1𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛿2𝐼𝑀𝑀𝑖𝑡 + 𝛿3𝑃𝐸𝑅𝐹𝑖𝑡

+ 𝛿4𝑇𝐴𝐼𝐿𝐿𝐸𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡 (1)

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𝑀𝐷𝑖𝑡 = 𝜇0 + 𝛾1𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛾2𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛾3𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛼1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 + 𝛽1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡

+ 𝛽2𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛽3𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛿1𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛿2𝐼𝑀𝑀𝑖𝑡 + 𝛿3𝑃𝐸𝑅𝐹𝑖𝑡

+ 𝛿4𝑇𝐴𝐼𝐿𝐿𝐸𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡 (2)

Le modèle 1 et 2 testent respectivement les séries d’hypothèse H1 et H2. La variable

dépendante MD représente la maturité de la dette de l’entreprise i au cours de l’année t. Elle

est mesurée par deux variables. L’endettement à long terme et l’endettement à court terme. Le

premier est mesuré par le rapport entre les dettes à long terme et le total des dettes (DLTTD)

d’une part, et le second, par le ratio dettes à court terme sur dettes totales (DCTTD) d’autre

part. les variables EPIN, PIB et IDE, représentent respectivement l’indice moyen d’évaluation

des politiques et institutions nationales, la croissance annuelle du produit intérieur brut et les

investissements directs étrangers de la Côte d’Ivoire au cours de l’année t. La variable IP,

représente les périodes d’instabilité politique survenues en Côte d’Ivoire au cours des années

2005, 2006, 2007, 2010 et 2011. Elle prend la valeur 1 s’il y a eu instabilité politique et 0 dans

le cas contraire. Le choix des périodes d’instabilité politique est justifié, et tient pour plusieurs

raisons. D’abord, sur la période de 2000-2007, le contexte socio-politique de la Côte d’Ivoire

est marqué par des violences co-ethniques entre les partisans pro-Gbagbo and pro-Ouattara

(Straus 2011). En particulier, le pays a sombré dans une guerre civile, à cause d’une rébellion

armée survenue à la fin de l’année 2002 (Bah 2010). Ensuite, Mars 2007 marqua le début des

négociations vers la réconciliation, qui n’ont guère permis d’éviter les violences post-

électorales de 2010-2011 (Bellamy et Williams 2011). D’autres travaux de recherche

fournissent des analyses détaillées sur l’histoire politique, économique et sociale de la Côte

d’Ivoire (Collett 2006 ; International Crisis Group 2010 ; N’Guessan 2013). Les variables

END, IMM, PERF et TAILLE, représentent respectivement l’endettement total, l’importance

des immobilisations, la performance et la taille de l’entreprise i au cours de l’année t,

susceptibles d’impacter la maturité de la dette. La description détaillée et la définition des

variables de l’étude sont fournies par les annexes 1, 2 et 3.

Selon notre première série d’hypothèses, si l’indice moyen d’évaluation des politiques

et institutions nationales, la croissance annuelle du produit intérieur brut et les investissements

directs étrangers, sont positivement associés à l’endettement à long terme, dans le modèle 1,

les coefficients 𝛾1, 𝛾2, et 𝛾3 doivent être du signe positif, et du signe négatif pour

l’endettement à court terme. Enfin, si la maturité de la dette diminue durant les périodes

d’instabilité politique, le coefficient 𝛼1 doit être du signe négatif pour l’endettement à long

terme et du signe positif pour l’endettement à court terme.

Dans le modèle 2, nos coefficients d’intérêt sont 𝛽1, 𝛽2 et 𝛽3. D’après notre seconde

série d’hypothèses, ces coefficients doivent être du signe négatif. Ainsi, (𝛾1 + 𝛽1) mesure

l’effet de l’indice moyen d’évaluation des politiques et institutions nationales (EPIN) sur la

maturité de la dette en périodes d’instabilité. (𝛾2 + 𝛽2) mesure l’incidence de la croissance du

produit intérieur brut (PIB) sur la maturité durant les années d’instabilité. (𝛾3 + 𝛽3 ) évalue

l’impact des investissements directs étrangers (IDE) sur la maturité de la dette lorsque

survient l’instabilité politique.

Pour tester nos hypothèses formulées, nous avons effectué le test de Hausman afin de

comparer le modèle à effets fixes, le modèle à effets aléatoires et l’estimateur des moindres

carrés ordinaires, sur les modèles 1 et 2. Nos résultats ne suggèrent ni la mise en œuvre du

modèle à effets fixes, ni celui à effets aléatoires, comparés à l’estimateur des moindres carrés

ordinaires. Par ailleurs, en données de panel, nous sommes confrontés à de nombreux

problèmes liés à la convergence et à l’efficacité des estimateurs. Ces problèmes sont entre

autres, l’hétérogénéité inobservée, l’endogénéité et l’auto-corrélation inter-individuelle et

Page 9: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

9

temporelle, pouvant biaiser les paramètres estimés. Afin de surmonter ces difficultés

économétriques, nous avons mis en œuvre l’estimateur de Driscoll-Kraay (Driscoll and Kraay

1998), car au-delà du fait qu’il attenue les problèmes potentiels hétéroscédasticité, il permet

d’obtenir des estimateurs beaucoup plus (Hoechle 2007).

3.2. Description de l’échantillon et collecte des données

Notre échantillon d’étude est initialement composé de 41 sociétés cotées à la BRVM

de 2005 à 2014. Comme indiqué dans le Panel A du tableau 1, les sociétés financières ont été

retirées de l’échantillon, compte tenu de la spécificité de leur réglementation. Les entreprises

qui ne disposent pas de données comptables et financières dans nos sources de données, furent

retirées. Par soucis d’homogénéité des caractéristiques des sociétés, les sociétés qui

n’exercent pas ou n’ayant pas leur siège en Côte d’Ivoire (par exemple SONATEL), ont été

également retirées de l’échantillon. Nous obtenons en fin de compte, un échantillon de 23

sociétés cotées observées sur 10 ans, soit 207 observations de sociétés. Le Panel B fournit la

description sectorielle des sociétés comprises dans l’échantillon. Nous observons que les

secteurs d’activités "Industrie" et "Bien de consommation" affichent les distributions les plus

représentatives avec 31,88% et 32,37% respectivement, soit plus de 60% du nombre

d’observations total. Les données comptables et financières relatives à la maturité de la dette

et aux caractéristiques liées aux entreprises ont été collectées sur la base données DataStream.

Les données relatives aux facteurs institutionnels et macroéconomiques ont été obtenues à

travers la base de données de la Banque mondiale et du Fonds monétaire international. Afin

d’atténuer l’effet des données aberrantes sur nos estimations, toutes les variables continues

ont été winsorisées au 1er centile inférieur et au 99ème centile supérieur. La description

détaillée de toutes les variables est donnée par les annexes 1, 2 et 3.

Tableau 1 Description de l’échantillon

Panel A: Echantillonnage

Nombre de sociétés Observations %

Sociétés cotées à la BRVM au 31/12/2014 41 410 100%

Exclusion des sociétés financières 8 80 19,51%

Exclusion des sociétés non couvertes par DataStream 9 113 27,56%

Exclusion des sociétés n’exerçant pas en Côte d’Ivoire 1 10 2,43%

Echantillon final 23 207 50,48%

Panel B : Distribution sectorielle des sociétés de l’échantillon

Nombre de sociétés Observations %

Pétrole et Gaz [001] 2 20 9,66%

Matériaux de base [1000] 1 10 4,83%

Industrie [2000] 8 66 31,88%

Santé [4000] 0 0 0,00%

Bien de consommation [3000] 7 67 32,37%

Services aux consommateurs [5000] 3 25 12,08%

Télécommunication [6000] 0 0 0,00%

Services aux collectivités [7000] 2 19 9,18%

Technologie [9000] 0 0 0,00%

Total 23 207 100 %

Page 10: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

10

Panel A présente le processus d’échantillonnage de notre étude. L’échantillon initial était composé de 41 sociétés cotées à la BRVM de 2005 à

2014. Les sociétés financières, les entreprises qui ne disposent pas de données comptables et financières dans nos sources de données, les sociétés

qui n’exercent pas ou n’ayant pas leur siège en Côte d’ivoire (par exemple SONATEL), ont été retirées de l’échantillon. Nous obtenons un

échantillon final constitué de 23 sociétés représentant 207 observations. Panel B présente la distribution sectorielle des sociétés de l’échantillon.

Nous observons que les secteurs d’activités "Industrie" et "Bien de consommation" affichent les distributions les plus représentatives, en raison de

31,88% et 32,37% respectivement, soit plus de 60% de l’échantillon total. Les données comptables et financières relatives à la maturité de la dette

et caractéristiques liées aux entreprises ont été collectées sur la base données DataStream. Les données relatives aux facteurs institutionnels et

macroéconomiques ont été obtenues à travers la base de données de la Banque Mondiale et du Fonds Monétaire International.

3. Résultats empiriques

4.1. Statistiques univariées et bivariées

Les tableaux 2 et 3 présentent les statistiques descriptives des variables de l’étude, et

le tableau 4 présente la matrice de corrélation de Pearson et de Spearman.

Dans le tableau 2, en moyenne (médiane), l’endettement à long terme est de 34%

(10%) du total des dettes, avec un écart-type de 41,5%. L’endettement à court terme

représente en moyenne (médiane) 66% (90%) des dettes totales, avec un écart-type de 41,5%.

L’endettement à court terme semble être déterminant dans le choix de la maturité de la dette

des sociétés de l’indice BRVM. La valeur moyenne (médiane) de l’indice d’évaluation des

politiques et institutions nationales est de 2,775 (2,640), avec un écart-type de 0,262. Cet

indice varie de 1 (qualité faible) à 6 (qualité élevée). Nous concluons une qualité des

politiques et des institutions légèrement en dessous de la moyenne, dans le contexte du

marché financier régional de l’UEMOA. La croissance du PIB affiche une moyenne

(médiane) de 3,64% (2,01%) et un écart-type de 4,30%. Les investissements directs étrangers

ont un écart-type de 0,355% et correspondent en moyenne (médiane) à 1,626% (1,631%) du

PIB. Le tableau 3 présente les statistiques descriptives des variables pendant les périodes de

stabilité politique apparente d’une part, et pendant les périodes d’instabilité politique d’autre

part. Nous avons vérifié si les variables de l’étude observées pendant les années d’instabilité

politique diffèrent économiquement de celles des années de stabilité politique apparente. Les

résultats indiquent qu’en moyenne et en médiane, l’endettement à long terme (DLTTD),

l’indice d’évaluation des politiques et institutions nationales (EPIN) et la croissance du

produit intérieur brut (PIB), apparaissent statistiquement plus faibles en périodes d’instabilité

politique, tandis que l’endettement à court terme (DCTTD) et les investissements directs

étrangers (IDE) deviennent statistiquement plus forts en périodes d’instabilité politique.

Les statistiques descriptives de nos variables d’étude diffèrent de celles observées dans

d’autres contextes (Kayo et Kimura 2011 ; Alves et Francisco 2015 ; Awartani et al. 2016).

Par exemple, les entreprises cotées des pays du Moyen-Orient et d’Afrique du Nord ont en

moyenne un ratio d’endettement à long terme de 10%, une croissance du PIB de 5,27%, une

performance de 7,26% et une importance des immobilisations de 34,64% (Awartani et al.

2016).

Tableau 2 Statistiques descriptives des variables de l’échantillon total

N Moyenne Médiane Ecart-type Min Q1 Q3 Max Skewness

DLTTTD 207 0,340 0,100 0,415 0 0 0,931 1 0,785

DCTTD 207 0,660 0,900 0,415 0 0,069 1 1 -0,785

EPIN 207 2,755 2,640 0,262 2,440 2,510 3,013 3,2 0,476

PIB 207 3,643 2,018 4,302 -4,387 1,721 8,546 10,707 0,097

IDE 207 1,626 1,631 0,355 1,188 1,302 1,970 2,179 0,219

IP 207 0,502 1 0,501 0 0 1 1 -0,010

END 207 0,790 0,122 2,924 0 0,054 0,331 17,323 4,992

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11

IMM 207 0,254 0,203 0,187 0,011 0,107 0,357 0,738 0,898

PERF 207 0,057 0,051 0,110 -0,291 0,008 0,094 0,556 0,855

TAILLE 207 7,492 7,732 0,654 5,543 7,046 7,967 8,768 -0,897

Le tableau 2 présente les statistiques descriptives des variables de l’étude pour l’échantillon total. DLTTD = ratio dette à long terme sur

total des dettes. DCTTD = ratio dette à court terme sur total des dettes. EPIN = la moyenne arithmétique simple des 20 items constituant

l’indice d’évaluation des politiques et institutions nationales de la Banque Mondiale ainsi décrit dans l’annexe 2. PIB = la croissance

annuelle du produit intérieur brut exprimée en pourcentage. IDE = les entrées nettes en investissements directs étrangers en pourcentage

du PIB. IP = variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011, en Côte

D’Ivoire. END = ratio dettes totales sur total des actifs. IMM = ratio des immobilisations corporelles en valeur nette sur total des actifs.

PERF = résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

Tableau 3 Statistiques descriptives des variables des sous échantillons

Périodes de stabilité politique

apparente

N = 103

Périodes d’instabilité

politique

N = 104

Tests de comparaison de

moyenne

Tests

d’égalité des

médianes

Moyenne Médiane Ecart-

type Moyenne Médiane

Ecart-

type

T de

Student

Z de Wilcoxon-

Mann-Whitney

Pearson

(Chi2)

DLTTTD 0,375 0,192 0,416 0,304 0,059 0,413 1,230 1,877* 5,260**

DCTTD 0,625 0,808 0,416 0,696 0,941 0,413 -1,230 -1,877* 4,644**

EPIN 2,934 3,013 0,233 2,578 2,510 0,141 13,320*** 9,407*** 70,727***

PIB 6,799 8,546 3,334 0,517 1,721 2,484 15,383*** 12,492*** 203,019***

IDE 1,490 1,349 0,262 1,760 1,970 0,384 -5,920*** -5,390*** 31,539***

END 0,255 0,203 0,189 0,254 0,201 0,185 0,027 -0,102 0,005

IMM 0,063 0,069 0,093 0,050 0,033 0,125 0,870 1,688* 6,612**

PERF 7,556 7,779 0,624 7,429 7,660 0,680 1,402 1,498 0,391

(***) statistiquement significatif au seuil de 1%, (**) statistiquement significatif au seuil de 5%, et (*) statistiquement significatif au seuil de 10%.

Table 3 présente les statistiques descriptives des variables selon que nous soyons en périodes de stabilité politique apparente et en d’instabilité politique. Des tests de

comparaison de moyenne et de médiane ont été mis en œuvre afin de comparer les variables entre les deux cycles politiques. DLTTD = ratio dette à long terme sur total

des dettes. DCTTD = ratio dette à court terme sur total des dettes. EPIN = la moyenne arithmétique simple des 20 items constituant l’indice d’évaluation des politiques

et institutions nationales de la Banque Mondiale ainsi décrit dans l’annexe 2. PIB = la croissance annuelle du produit intérieur brut exprimée en pourcentage. IDE = les

entrées nettes en investissements directs étrangers en pourcentage du PIB. END = ratio dettes totales sur total des actifs. IMM = ratio des immobilisations corporelles

en valeur nette sur total des actifs. PERF = résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

De leur côté, Kayo et Kimura (2011) trouvent dans le contexte institutionnel de 40

pays, que la croissance du PIB des entreprises des pays émergents est en moyenne 4,8%.

Alves et Francisco (2015) commentent pour les entreprises des pays développés, une

moyenne de 2,35%, 4,62%, 11,85%, 56,08% respectivement pour la croissance du PIB, les

IDE, la performance des entreprises, le ratio d’endettement à long terme et le ratio

d’endettement à court terme. Alors que dans le contexte des entreprises des pays en

développement, en moyenne, la croissance du PIB est de 4,94%, les IDE de 2,76%, la

performance des entreprises de 12,64%, le ratio d’endettement à long terme de 45,94% et le

ratio d’endettement à court terme de 54,06%. Néanmoins, selon les statistiques descriptives

détaillées fournies par Alves et Francisco (2015), les entreprises cotées à la BRVM partagent

les mêmes caractéristiques de maturité de la dette que leurs pairs du Taïwan et de la Turquie.

Dans le tableau 4, nous observons que l’indice d’évaluation des politiques et

institutions nationales (EPIN) et la croissance du produit intérieur brut (PIB) sont

positivement et statistiquement corrélés à l’endettement à long terme et négativement et

statistiquement corrélés à l’endettement à court terme. Ces statistiques prédisent un effet

positif (négatif) de l’indice EPIN et de la croissance du PIB sur l’endettement à long terme

(endettement à court terme). Par ailleurs, nous notons une corrélation économiquement

négative entre la maturité de la dette et l’endettement total, une corrélation positive et

significative entre la maturité de la dette et l’importance des immobilisations. Ces résultats

indiquent que les entreprises fortement endettées devraient avoir un poids considérable des

dettes à court terme. Et celles qui affichent une importance significative des immobilisations

Page 12: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

12

devraient avoir un endettement à long terme plus élevé. Ce présumé effet positif de

l’importance des immobilisations sur la maturité de la dette des entreprises cotées à la BRVM,

est censé soutenir les hypothèses de la théorie de l’agence (agency theory) et de la théorie du

compromis optimal de financement (trade-off theory).

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13

Tableau 4 Matrice de corrélation de Pearson (en dessous) et Spearman (au-dessus)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

(1) DLTTD 1 -1.000*** 0.171** -0.107 0.145** -0.131 0.097 -0.064 0.256*** -0.110

(2) DCTTD -1.000*** 1 -0.171** 0.107 -0.145** 0.131 -0.097 0.064 -0.256*** 0.110

(3) EPIN 0.140** -0.140** 1 -0.821*** 0.680*** -0.655*** -0.075 0.029 -0.018 0.158**

(4) IDE -0.066 0.066 -0.821*** 1 -0.361*** 0.376*** 0.044 0.002 -0.003 -0.130

(5) PIB 0.145** -0.145** 0.669*** -0.324*** 1 -0.870*** -0.075 0.126 0.009 0.102

(6) IP -0.086 0.086 -0.681*** 0.382*** -0.732*** 1 0.053 -0.118* 0.007 -0.104

(7) END -0.139** 0.139** 0.064 -0.023 0.036 -0.038 1 -0.225*** 0.088 0.146**

(8) PERF -0.011 0.011 0.033 -0.055 -0.012 -0.061 -0.135 1 0.210*** 0.076

(9) IMM 0.285*** -0.285*** -0.004 0.002 0.039 -0.002 -0.144** 0.159** 1 0.273***

(10) TAILLE 0.001 -0.002 0.142** -0.107 0.089 -0.097 -0.557*** 0.180*** 0.254*** 1

N 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207

(***) statistiquement significatif au seuil de 1%, (**) statistiquement significatif au seuil de 5%, et (*) statistiquement significatif au seuil de 10%.

Le tableau 4 présente les coefficients de corrélation de Pearson et de Spearman entre les variables d’étude. DLTTD = ratio dette à long terme sur total des dettes. DCTTD = ratio dette à

court terme sur total des dettes. EPIN = la moyenne arithmétique simple des 20 items constituant l’indice d’évaluation des politiques et institutions nationales de la Banque Mondiale ainsi

décrit dans l’annexe 2. PIB = la croissance annuelle du produit intérieur brut exprimée en pourcentage. IDE = les entrées nettes en investissements directs étrangers en pourcentage du PIB.

IP = variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011, en Côte D’Ivoire. END = ratio dettes totales sur total des actifs. IMM =

ratio des immobilisations corporelles en valeur nette sur total des actifs. PERF = résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

4.2. Analyses Multivariées

Les résultats de la régression de la maturité de la dette des modèles 1 et 2 (ci-dessous)

sont présentés dans le tableau 5. Nous avons adopté l’estimateur des moindres carrés

ordinaires de Driscoll-Kraay (1998) avec des écart-types corrigés pour l’hétéroscédasticité. A

noter que les résultats portés dans la colonne (1) à (4) testent les hypothèses H1a, H1b, H1c et

H1d, et les résultats des colonnes (5), (6) et (7) servent à tester les hypothèses H2a, H2b et

H2c.

𝑀𝐷𝑖𝑡 = 𝜇0 + 𝛾1𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛾2𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛾3𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛼1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 + 𝛿1𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛿2𝐼𝑀𝑀𝑖𝑡 + 𝛿3𝑃𝐸𝑅𝐹𝑖𝑡

+ 𝛿4𝑇𝐴𝐼𝐿𝐿𝐸𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡 (1)

𝑀𝐷𝑖𝑡 = 𝜇0 + 𝛾1𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛾2𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛾3𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛼1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 + 𝛽1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛽2𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡

+ 𝛽3𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛿1𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛿2𝐼𝑀𝑀𝑖𝑡 + 𝛿3𝑃𝐸𝑅𝐹𝑖𝑡 + 𝛿4𝑇𝐴𝐼𝐿𝐿𝐸𝑖𝑡

+ 휀𝑖𝑡 (2)

Les résultats des colonnes (1) et (2) montrent une association positive et significative

au seuil de 1% entre la maturité de la dette et l’indice EPIN (colonne 1), la croissance du PIB

(colonne 2). Ce résultat implique qu’une meilleure qualité institutionnelle et une croissance

élevée du PIB entrainent une augmentation significative de la maturité de la dette. Ce qui

conduit par là-même les entreprises à contracter plus de dettes à long terme au détriment des

dettes à court terme. En application numérique, une amélioration de la qualité institutionnelle

et une augmentation de la croissance du PIB d’une unité, conduisent les entreprises à

augmenter leurs dettes à long terme de 25% et 1,3% respectivement. Ces résultats confirment

nos hypothèses H1a et H1b. Par contre, la colonne 3 montre que les IDE sont négativement et

économiquement associés à la maturité de la dette. Ce résultat ne confirme cependant pas

l’hypothèse H1c. Ainsi, une augmentation des investissements directs étrangers de 1% du

PIB, se traduit par une diminution (augmentation) des dettes à long terme (dettes à court

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14

terme) de 9,5 % (9,5%). Selon les résultats de la colonne 4, il existe un effet négatif mais non

significatif

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15

Tableau 5 Régression de la maturité de la dette : déterminants liés à l’entreprise et aux caractéristiques institutionnelles

RATIO DETTES A LONG TERME (DLTTD)

RATIO DETTES A LONG TERME (DLTTD)

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

EPIN 0,250*** 0,407*** -0,250*** -0,407***

(0,070) (0,056) (0,070) (0,056)

PIB 0,013*** 0,020***

-0,013*** -0,020***

(0,003) (0,004) (0,003) (0,004)

IDE -0,095* -0,235*** 0,095* 0,235***

(0,042) (0,050) (0,042) (0,050)

IP -0,080 1,374*** 0,055** -0,463*** 0,080 -1,374*** -0,055** 0,463***

(0,045) (0,178) (0,024) (0,101) (0,045) (0,178) (0,024) (0,101)

IP × EPIN -0,508*** 0,508***

(0,062) (0,062)

IP × PIB -0,018*** 0,018***

(0,004) (0,004)

IP × IDE 0,253*** -0,253***

(0,055) (0,055)

END -0,029*** -0,028*** -0,029*** -0,029*** -0,028*** -0,028*** -0,028*** 0,029*** 0,028*** 0,029*** 0,029*** 0,028*** 0,028*** 0,028***

(0,004) (0,004) (0,005) (0,005) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,005) (0,005) (0,004) (0,004) (0,004)

IMM 0,706*** 0,684*** 0,697*** 0,697*** 0,689*** 0,687*** 0,686*** -0,706*** -0,684*** -0,697*** -0,697*** -0,689*** -0,687*** -0,686***

(0,194) (0,201) (0,195) (0,196) (0,195) (0,199) (0,200) (0,194) (0,201) (0,195) (0,196) (0,195) (0,199) (0,200)

PERF -0,215** -0,190** -0,220** -0,224*** -0,153** -0,201** -0,194** 0,215** 0,190** 0,220** 0,224*** 0,153** 0,201** 0,194**

(0,071) (0,065) (0,072) (0,068) (0,066) (0,073) (0,072) (0,071) (0,065) (0,072) (0,068) (0,066) (0,073) (0,072)

TAILLE -0,130*** -0,120*** -0,120*** -0,120*** -0,127*** -0,123*** -0,122*** 0,130*** 0,120*** 0,120*** 0,120*** 0,127*** 0,123*** 0,122***

(0,007) (0,009) (0,009) (0,008) (0,007) (0,009) (0,009) (0,007) (0,009) (0,009) (0,008) (0,007) (0,009) (0,009)

Constante 0,477** 1,048*** 1,254*** 1,137*** -0,008 1,022*** 1,500*** 0,523** -0,048 -0,254* -0,137 1,008*** -0,022 -0,500***

(0,169) (0,046) (0,114) (0,081) (0,132) (0,055) (0,128) (0,169) (0,046) (0,114) (0,081) (0,132) (0,055) (0,128)

N 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207

R2 0,141 0,135 0,123 0,126 0,151 0,138 0,137 0,141 0,135 0,123 0,126 0,151 0,138 0,137

Nombre de sociétés 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23

Décalage temporel 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9

F 408,34 383,06 381,92 377,31 809,30 475,31 1 098,94 408,34 383,06 381,92 377,31 809,34 475,31 1 098,93

P(F) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Les erreurs standard des coefficients sont entre parenthèses. (***) statistiquement significatif au seuil de 1%, (**) statistiquement significatif au seuil de 5%, et (*) statistiquement significatif au seuil de 10%.

Le tableau 5 présente les résultats de régression de la maturité de la dette. Les résultats de la colonne (1) à (4) testent les hypothèses H1a, H1b, H1c et H1d, et les résultats de la colonne (5) à (7) servent à tester les hypothèses H2a, H2b et H2c. DLTTD = ratio dette à long

terme sur total des dettes. DCTTD = ratio dette à court terme sur total des dettes. EPIN = la moyenne arithmétique simple des 20 items constituant l’indice d’évaluation des politiques et institutions nationales de la Banque Mondiale ainsi décrit dans l’annexe 2. PIB = la

croissance annuelle du produit intérieur brut exprimée en pourcentage. IDE = les entrées nettes en investissements directs étrangers en pourcentage du PIB. IP = variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011, en

Côte D’Ivoire. (IP × EPIN), (IP × PIB) et (IP × IDE) représentent respectivement le terme d’interaction des années d’instabilité politique avec l’indice EPIN, la croissance du PIB et les IDE. END = ratio dettes totales sur total des actifs. IMM = ratio des immobilisations

corporelles (valeur nette) sur total des actifs. PERF = résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

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16

de l’instabilité politique sur la maturité de la dette. L’hypothèse H1d ne peut donc être

économiquement confirmée.

L’effet positif de l’indice EPIN et de la croissance du PIB sur la maturité de la dette

des sociétés cotées à la BRVM, peut s’expliquer par une bonne perception qu’ont les prêteurs

au regard des efforts consentis par le gouvernement ivoirien dans la gestion des performances

macroéconomiques et des politiques fiscales. Par exemple, selon les données de la Banque

mondiale, l’indice EPIN de la Côte d’Ivoire est passé de 2,47 en 2005 à 3,2 en 2014, soit un

taux de croissance annuel moyen de 8%. Et la croissance annuelle du PIB est passée de 1,72

% en 2005 à 8,54 % en 2014, soit un taux de croissance moyen de 75%. Une telle

performance institutionnelle et économique peut entrainer chez les prêteurs, une acceptation

du risque à financer les entreprises sur une longue période. Paradoxalement, l’impact négatif

des investissements directs étrangers sur la maturité de la dette des sociétés du marché

financier régional de l’UEMOA, signifie que, soit les investissements étrangers sont averses

au risque, soit accèdent directement aux entreprises en les finançant à court terme, compte

tenu d’un marché financier régional en développement. Ce résultat est intéressant, car il

permet d’interroger l’origine et la destination des investissements directs étrangers, ainsi que

la structure de propriétés des sociétés cotées de cette économie sous régionale.

Les colonnes (5), (6) et (7) donnent les résultats de la régression de la maturité de la

dette à travers le modèle 2 :

𝑀𝐷𝑖𝑡 = 𝜇0 + 𝛾1𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛾2𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡 + 𝛾3𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛼1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 + 𝛽1𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐸𝑃𝐼𝑁𝑗𝑡 + 𝛽2𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝑃𝐼𝐵𝑗𝑡

+ 𝛽3𝐼𝑃𝑖𝑗𝑡 × 𝐼𝐷𝐸𝑗𝑡 + 𝛿1𝐸𝑁𝐷𝑖𝑡 + 𝛿2𝐼𝑀𝑀𝑖𝑡 + 𝛿3𝑃𝐸𝑅𝐹𝑖𝑡 + 𝛿4𝑇𝐴𝐼𝐿𝐿𝐸𝑖𝑡

+ 휀𝑖𝑡 (2)

Nous sommes particulièrement intéressés par les coefficients (𝛾1 + 𝛽1), (𝛾2 + 𝛽2) et

(𝛾3 + 𝛽3), qui évaluent l’impact respectif de l’indice EPIN, de la croissance du PIB et des

investissements directs étrangers sur la maturité de la dette durant les années d’instabilité

politique. Le résultat de la colonne (5) indique un impact négatif et significatif au seuil de 1%

de l’indice EPIN sur la maturité de la dette, en année d’instabilité politique. Ainsi, en périodes

d’instabilité politique, l’effet observé de la qualité institutionnelle sur la maturité de la dette

est de -0,101 (-0,508 + 0,407). Lorsque l’instabilité politique survient, une variation de 1% de

l’indice EPIN entraine une diminution de l’endettement à long terme de 10%, sachant qu’elle

se traduit par une augmentation de 40,7% en périodes de stabilité politique apparente.

L’incidence négative de la qualité des institutions sur la maturité de la dette en périodes

d’instabilité politique, s’explique par le fait que, l’instabilité politique survenue en Côte

d’Ivoire de 2005 à 2007 puis pendant les années 2010-2011, a entrainé une dégradation de la

qualité des politiques et des institutions nationales. Ce résultat nous permet d’accepter

l’hypothèse H2a avec un seuil de significativité de 1%. Dans la colonnes (6), nous observons

une augmentation très faible de l’endettement à long terme avec une variation de la croissance

du PIB en années d’instabilité politique. Cependant, en périodes d’instabilité politique, quand

le PIB croit annuellement de 1%, l’endettement à long terme augmente de 0,2% (-0,018 +

0,020), alors que cette augmentation est de 2% en période de stabilité politique apparente. Au

vue de ce résultat, nous ne pouvons pas accepter l’hypothèse H2b avec un seuil de

significativité de 1%. De façon surprenante, nous observons dans la colonne (7), une relation

positive entre la maturité de la dette et les investissements directs étrangers, en périodes

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17

d’instabilité politique. Cette relation signifie que les investissements directs étrangers

augmentent en périodes d’instabilité politique, permettant par ricochet une augmentation des

dettes à long terme de 1,8% (-0,235 + 0,253), alors que l’effet de l’augmentation des

investissements directs étrangers en période de stabilité politique apparente se traduit par une

diminution des dettes à long terme de 23,5%. Ce résultat explique que les investissements

directs étrangers vont en faveur des dettes à long terme durant les années d’instabilité

politique. Nous ne pouvons donc accepter l’hypothèse H2c avec un seuil de significativité de

1%.

Quant aux caractéristiques liées à l’entreprise, les résultats du tableau 5 montrent une

association négative et significative entre la maturité de la dette et l’endettement total, la

performance et la taille. Une relation positive et significative est observée entre la maturité de

la dette et l’importance des immobilisations.

Somme toute, nous mettons en évidence, le rôle important des caractéristiques

institutionnelles propres au pays dans la détermination du choix entre endettement à court

terme et endettement à long terme. Mieux, nos résultats mettent surtout en évidence, le rôle

modérateur de l’instabilité politique dans l’explication de la maturité de la dette. Ce rôle

modérateur soutiendrait les hypothèses de la théorie du signal, en ce sens qu’en périodes

d’instabilité politique, les pourvoyeurs des ressources d’endettement ne prendront pas de

risque à financer les entreprises sur une longue période, compte tenu de la dégradation du

climat de affaires. L’effet négatif de l’endettement total sur la maturité de la dette n’est pas en

adéquation avec les recherches antérieures (González 2015 ; Awartani et al. 2016), qui

trouvent que les dettes à long terme augmentent avec l’endettement total. La non

corroboration de cette relation dans le contexte des entreprises cotées au marché financier

régional de l’UEMOA, est due au fait que leurs dettes totales représentent en moyenne 79%

du total de l’actif, et reposent essentiellement sur les dettes à court terme à hauteur de 68,50%

contre 10,5% pour les dettes à long terme. L’impact positif et significatif de l’importance des

immobilisations corporelles sur la maturité de la dette, concorde avec les résultats obtenus par

Deesomsak et al. (2004), Delcoure (2007), Alves et Francisco (2015), Awartani et al. (2016).

Cette relation soutient également les hypothèses de la théorie de l’agence et la théorie du

compromis optimal de financement, qui sous-tendent que les prêteurs perçoivent les

immobilisations comme un facteur pouvant réduire les coûts de faillite. Avec le lien négatif et

significatif entre la maturité de la dette et la performance, nous mettons aussi en évidence la

théorie du financement hiérarchisé à l’instar de Deesomsak et al. (2004), Delcoure (2007),

Belkhir et al. (2016). Finalement, contrairement à certains travaux antérieurs comme ceux de

Alves et Francisco (2015), Awartani et al. (2016), l’association négative observée entre la

taille et la maturité de la dette n’explique pas la théorie du compromis optimal de

financement. Néanmoins, elle est soutenue par Delcoure (2007) dans le contexte de la

République Tchèque, la Pologne et la Slovaquie. Ce résultat mitigé obtenu dans le cas des

entreprises de la BRVM peut s’expliquer par l’existence des problèmes d’asymétrie

d’information (Myers et Majluf 1984) et à l’état du marché financier régional en

développement.

4. Analyses additionnelles

Cette section fait des tests additionnels sur la régression de la maturité de la dette avec

d’autres mesures alternatives à la qualité institutionnelle. Se référant aux travaux de Awartani

et al. (2016), Belkhir et al. (2016) menés dans le cas d’un échantillon d’entreprises issues de

10 pays du Moyen-Orient et d’Afrique du Nord, nous analysons l’impact de trois indicateurs

de gouvernance mondiaux (Kaufmann et al. 2010) sur la maturité de la dette. Les trois

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18

indicateurs sont (1) le contrôle de la corruption, (2) la qualité de la réglementation et (3) l’Etat

de droit. Ces indicateurs prennent des valeurs comprises entre -2,5 (seuil faible) à 2,5 (seuil

fort). Nous observons également l’effet de la concentration du secteur bancaire sur la maturité

de la dette, à l’image de González (2015). La concentration du secteur bancaire est mesurée

par la part des actifs bancaires détenue par les trois plus grandes banques. Dans le contexte

des sociétés cotées à la BRVM, Les trois plus grandes banques détiennent 61% des actifs

bancaires de la Côte d’Ivoire, et les cinq plus grandes en détiennent 84%. Le contrôle de la

corruption, la qualité de la réglementation et l’Etat de droit prennent en moyenne le score de -

0,99 ; -0,84 ; -1,23 respectivement. L’annexe 3 présente une description détaillée des

variables.

Les résultats des régressions de la maturité de la dette des modèles 1 et 2 avec nos

mesures alternatives, sont respectivement donnés dans les tableaux 6 et 7.

Le tableau 6 montre que le contrôle de la corruption (CC), la qualité de la

réglementation (QR), et l’Etat de droit (ED) ont un impact positif et significatif sur la maturité

de la dette. Ainsi, une bonne qualité des indicateurs de gouvernance mondiaux se traduit par

un endettement à long terme élevé. Les résultats indiquent une association négative et

significative entre la concentration du secteur bancaire (CB) et la maturité de la dette. Ce qui

implique que l’endettement à long terme diminue avec une forte concentration bancaire.

Hormis l’effet négatif de la concentration bancaire et l’effet positif du contrôle de la

corruption, nous résultats soutiennent ceux de González (2015), Awartani et al. (2016).

Selon les résultats du tableau 7, durant les années d’instabilité politique, le contrôle de

la corruption et l’Etat de droit impactent négativement et significativement la maturité de la

dette, tandis que la concentration du secteur bancaire l’est positivement et significativement

associée. En effet, lorsque survient l’instabilité politique, le contrôle de la corruption affecte

la maturité de la dette de -0,054 (-0,455 + 0,401), et l’Etat de droit a un effet de -0,064 (-0,406

+ 0,342). Une variation de 1% de la maîtrise de la corruption et de l’Etat de droit en période

d’instabilité politique, fait diminuer les dettes à long terme respectivement de 5,4% et 6,4%.

Et une variation du degré de concentration bancaire de 1% se traduit par -0,3% (-0,027 +

0,024). Nos résultats obtenus ne confirment cependant pas ceux de González (2015).

Globalement, nos analyses additionnelles permettent de souligner l’importance des

caractéristiques institutionnelles propres à chaque pays et le rôle modérateur de l’instabilité

politique dans l’explication des déterminants de la maturité de la dette.

5. Conclusion

Depuis les travaux de Modigliani et Miller (1958), la littérature sur la structure du

capital (maturité de la dette) n’a cessé de croitre. Les précédents travaux de recherche

soulignent l’importance capitale des caractéristiques liées à l’entreprise et à la spécificité

institutionnelle des pays, dans la détermination de la structure financière et la maturité de la

dette. Selon Handoo et Sharma (2014), la performance, l’importance des immobilisations et la

taille, ont un impact significatif sur l’endettement de l’entreprise. Pour Awartani et al. (2016)

et Belkhir et al. (2016), l’endettement des entreprises repose essentiellement sur les dettes à

long terme. De leur côté, Demirgüç-Kunt et Maksimovic (1999) montrent que l’inefficience

du système légal des pays influence positivement l’endettement à court terme et les

entreprises des pays développés ont tendance à s’endetter à long terme. De plus, les facteurs

macroéconomiques ne sont pas en marge des déterminants de la maturité de la dette

(Korajczyk et Levy 2003 ; Alves et Francisco 2015 ; Orman et Köksal 2017). D’autres

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phénomènes économiques comme les crises financières affectent le choix de la maturité de la

dette (González 2015 ; Alves et Francisco 2015).

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20

Tableau 6 Mesures alternatives de la qualité institutionnelle : régression du modèle 1

LONG-TERM DEBT TO TOTAL DEBT (LTDTD) SHORT-TERM DEBT TO TOTAL DEBT (STDTD)

(1) (2) (3) (4) (5) (1) (2) (3) (4) (5)

CC 0,331*** -0,331***

(0,031) (0,031)

QR 0,887*** -0,887***

(0,043) (0,043)

ED 0,277*** -0,277***

(0,043) (0,043)

CB -0,011*** 0,011***

(0,003) (0,003)

IP -0,080 0,080

(0,045) (0,045)

END -0,029*** -0,028*** -0,029*** -0,028*** -0,029*** 0,029*** 0,028*** 0,029*** 0,028*** 0,029***

(0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,005) (0,004) (0,004) (0,004) (0,004) (0,005)

IMM 0,712*** 0,704*** 0,707*** 0,694*** 0,697*** -0,712*** -0,704*** -0,707*** -0,694*** -0,697***

(0,195) (0,194) (0,193) (0,194) (0,196) (0,195) (0,194) (0,193) (0,194) (0,196)

PERF -0,201** -0,187** -0,180** -0,224*** -0,224*** 0,201** 0,187** 0,180** 0,224*** 0,224***

(0,073) (0,068) (0,073) (0,065) (0,068) (0,073) (0,068) (0,073) (0,065) (0,068)

TAILLE -0,134*** -0,131*** -0,133*** -0,119*** -0,120*** 0,134*** 0,131*** 0,133*** 0,119*** 0,120***

(0,007) (0,007) (0,007) (0,008) (0,008) (0,007) (0,007) (0,007) (0,008) (0,008)

Constante 1,521*** 1,919*** 1,528*** 1,792*** 1,137*** -0,521*** -0,919*** -0,528*** -0,792*** -0,137

(0,080) (0,096) (0,105) (0,229) (0,081) (0,080) (0,096) (0,105) (0,229) (0,081)

N 207 207 207 207 207 207 207 207 207 207

R2 0,150 0,154 0,148 0,131 0,126 0,150 0,154 0,148 0,131 0,126

Nombre de sociétés 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23

Décalage temporel 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9

F 2 344,69 347,85 1 142,71 374,62 377,31 2 344,64 347,85 1 142,73 374,61 377,31

P(F) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Les erreurs standard des coefficients sont entre parenthèses.

(***) statistiquement significatif au seuil de 1%, (**) statistiquement significatif au seuil de 5%, et (*) statistiquement significatif au seuil de 10%.

Le tableau 6 présente les résultats de la régression de l’effet de trois indicateurs de gouvernance mondiaux et la concentration du secteur bancaire (mesures alternatives à la qualité des institutions) sur la

maturité de la dette. DLTTD = ratio dettes à long terme sur total des dettes. DCTTD = ratio dettes à court terme sur total des dettes. CC = contrôle de la corruption. QR = qualité de la réglementation. ED =

l’Etat de droit. BC = concentration du secteur bancaire. IP = variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011, en Côte D’Ivoire. END = ratio dettes

totales sur total des actifs. IMM = ratio des immobilisations corporelles (valeur nette) sur total des actifs. PERF = résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

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Tableau 7 Mesures alternatives de la qualité institutionnelle : régression du modèle 2

LONG-TERM DEBT TO TOTAL DEBT (LTDTD) SHORT-TERM DEBT TO TOTAL DEBT (STDTD)

(1) (2) (3) (4) (1) (2) (3) (4)

CC 0,401*** -0,401***

(0,020) (0,020)

QR 0,867*** -0,867***

(0,030) (0,030)

ED 0,342*** -0,342***

(0,022) (0,022)

CB -0,027*** 0,027***

(0,003) (0,003)

IP -0,481*** -0,172 -0,538*** -1,494*** 0,481*** 0,172 0,538*** 1,494***

(0,127) (0,296) (0,092) (0,173) (0,127) (0,296) (0,092) (0,173)

IP × CC -0,455*** 0,455***

(0,113) (0,113)

IP × QR -0,181 0,181

(0,335) (0,335)

IP × ED -0,406*** 0,406***

(0,071) (0,071)

IP × CB 0,024*** -0,024***

(0,003) (0,003)

END -0,028*** -0,028*** -0,028*** -0,028*** 0,028*** 0,028*** 0,028*** 0,028***

(0,005) (0,004) (0,004) (0,004) (0,005) (0,004) (0,004) (0,004)

IMM 0,699*** 0,703*** 0,697*** 0,695*** -0,699*** -0,703*** -0,697*** -0,695***

(0,195) (0,197) (0,194) (0,196) (0,195) (0,197) (0,193) (0,196)

PERF -0,148* -0,186** -0,142* -0,212** 0,148* 0,186** 0,142* 0,212**

(0,071) (0,075) (0,067) (0,071) (0,071) (0,075) (0,067) (0,071)

TAILLE -0,131*** -0,132*** -0,130*** -0,123*** 0,131*** 0,132*** 0,130*** 0,123***

(0,008) (0,008) (0,007) (0,008) (0,008) (0,008) (0,007) (0,008)

Constante 1,558*** 1,912*** 1,579*** 2,742*** -0,558*** -0,912*** -0,579*** -1,742***

(0,055) (0,087) (0,079) (0,188) (0,055) (0,087) (0,079) (0,188)

N 207 207 207 207 207 207 207 207

R2 0,153 0,155 0,153 0,142 0,153 0,155 0,153 0,142

Nombre de sociétés 23 23 23 23 23 23 23 23

Décalage temporel 9 9 9 9 9 9 9 9

F 2 577,37 918,93 3 189,93 8 861,98 2 577,13 918,95 3 190,06 8 862,22

P(F) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Les erreurs standard des coefficients sont entre parenthèses.

(***) statistiquement significatif au seuil de 1%, (**) statistiquement significatif au seuil de 5%, et (*) statistiquement significatif au seuil de 10%.

Le tableau 6 présente les résultats de la régression de l’effet de trois indicateurs de gouvernance mondiaux et la concentration du secteur bancaire (mesures alternatives à la

qualité des institutions) sur la maturité de la dette durant les années d’instabilité politique. DLTTD = ratio dettes à long terme sur total des dettes. DCTTD = ratio dettes à

court terme sur total des dettes. CC = contrôle de la corruption. QR = qualité de la réglementation. ED = l’Etat de droit. BC = concentration du secteur bancaire. IP =

variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011, en Côte D’Ivoire. (IP × CC), (IP × QR), (IP × ED) et (IP ×

BC) représentent respectivement le terme d’interaction des années d’instabilité politique avec le contrôle de la corruption, la qualité de la réglementation, l’Etat de droit et la

concentration du secteur bancaire. END = ratio dettes totales sur total des actifs. IMM = ratio des immobilisations corporelles (valeur nette) sur total des actifs. PERF =

résultat net divisé par total actif. TAILLE = le logarithme népérien du total des actifs.

A la suite des précédentes recherches, dans cet article, nous contribuons à enrichir la

littérature académique, en étudiant si les déterminants traditionnels de la maturité de la dette

observés dans d’autres contextes, s’observent autant dans le contexte des sociétés cotées sur le

marché financier régional de l’UEMOA. En particulier, nous analysons l’impact des facteurs

institutionnels et macroéconomiques sur la maturité de la dette des sociétés durant les années

d’instabilité politique de 2005-2007 et 2010-2011 survenues en Côte d’Ivoire. A partir d’un

échantillon de 23 sociétés cotées à la BRVM de 2005 à 2014, nous obtenons les résultats

suivants.

Au plan empirique, d’abord, nous montrons qu’une meilleure qualité des politiques et

institutions nationales, et une bonne croissance du PIB encouragent l’endettement à long

terme, tandis que les investissements directs étrangers sont inversement associés à

Page 22: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

22

l’endettement à long terme. Nous trouvons que l’instabilité politique ne semble avoir un

impact direct sur la maturité de la dette. En effet, la relation négative entre la maturité de la

dette et les investissements directs étrangers, et l’impact non économique de l’instabilité

politique ne correspondent pas à nos prédictions. Ensuite, au cours des années d’instabilité

politique, la qualité des politiques et institutions nationales affecte négativement les dettes à

long terme, et l’effet positif de la croissance du PIB sur les dettes à long terme est très faible

qu’en périodes de stabilité politique apparente. De plus, les investissements directs étrangers

vont à destination des dettes à long terme durant les années d’instabilité politique, alors qu’ils

encouragent les dettes à court terme en périodes de stabilité politique apparente. Par

conséquent, nous mettons en évidence l’effet modérateur de l’instabilité politique dans

l’explication des déterminants de la maturité de la dette. Enfin, nous observons une relation

négative et significative entre la maturité de la dette et l’endettement total, la performance et

la taille, tandis que l’importance des immobilisations corporelles a une influence économique

sur la maturité de la dette.

Au plan théorique, l’impact négatif de la performance sur la maturité de la dette,

soutient les hypothèses de la théorie du financement hiérarchisés (Myers et Majluf 1984).

L’association positive entre la maturité de la dette et l’importance des immobilisations, est

conforme aussi bien à la théorie de l’agence (Jensen et Meckling 1976) qu’à la théorie du

compromis optimal de financement (DeAngelo et Masulis 1980 ; Rajan et Zingales 1995).

Sur le plan managérial, d’une part, nos résultats invitent les managers à prendre en

compte la dynamique de leur environnement institutionnel dans leur processus de financement

par endettement. D’autre part, nos résultats sont susceptibles d’attirer l’attention des décideurs

politiques dans la mise en œuvre des politiques publiques et des réformes institutionnelles en

adéquation avec la politique de financement des entreprises.

Par ailleurs, le paradoxe relatif à l’impact des investissements directs étrangers sur la

maturité de la dette des sociétés cotées à la BRVM, suscite une interrogation sur l’origine et la

destination des investissements directs étrangers, ainsi que la structure de propriété, dans le

contexte institutionnel spécifique aux entreprises du marché financier régional de l’UEMOA.

Page 23: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

23

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25

Annexe 1. Variables liées à la maturité de la dette, à l’entreprise et à l’instabilité

politique

VARIABLES DESCRIPTION SOURCES

DLTTD

Mesurée par le ratio dettes à long terme sur total des

dettes. Les dettes à long terme concernent l’ensemble

des dettes payables au-delà d’un an.

Demirgüç-Kunt and Maksimovic (1999), Alves and

Francisco (2015), Ben-Nasr et al. (2015), Orman and

Köksal (2017), Awartani et al. (2016).

DCTTD

Mesurée par le ratio dettes à court terme sur total des

dettes. Les dettes à court terme sont constituées de

toutes les dettes autres que les dettes à long terme et la

part des dettes à long terme payable dans moins d’un

an.

Alves and Francisco (2015).

IP

variable dummy qui prend la valeur 1 pour les années

d’instabilité politique 2005, 2006, 2007, 2010 et 2011,

en Côte D’Ivoire, et prend la valeur 0 dans le cas

contraire.

By the authors, based on Ivory Coast institutional

context.

END Calculée par le rapport entre le total des dettes (dettes à

long terme + dettes à court terme) et le total de l’actif.

Delcoure (2007), Ben-Nasr et al. (2015), Belkhir et al.

(2016), Orman and Köksal (2017), Handoo and

Sharma (2014), Alves and Francisco (2015), Awartani

et al. (2016), (González 2015).

IMM Représente le rapport des immobilisations corporelles

en valeur nette sur le total de l’actif.

Alves and Francisco (2015), Ben-Nasr et al. (2015),

Awartani et al. (2016), Belkhir et al. (2016),

Deesomsak et al. (2004), Hovakimian et al. (2004),

Handoo and Sharma (2014), Delcoure (2007), (Jõeveer

2013).

PERF Elle est égale au résultat net divisé par le total actif.

Alves and Francisco (2015), Chang et al (2009, Ben-

Nasr et al. (2015), Belkhir et al. (2016), Deesomsak et

al. (2004), Hovakimian et al. (2004), Handoo and

Sharma (2014), Delcoure (2007), (Jõeveer 2013).

TAILLE Représente le logarithme népérien du total de l’actif.

Ben-Nasr et al. (2015), Awartani et al. (2016), Belkhir

et al. (2016), Deesomsak et al. (2004), Orman and

Köksal (2017), Handoo and Sharma (2014), Delcoure

(2007), (Jõeveer 2013).

Annexe 2 : Indicateurs du développement dans le monde

VARIABLES SOURCES

Panel A (suite) : INDICE D’ÉVALUATION DES POLITIQUES ET DES INSTITUTIONS NATIONALES

Classement de l’efficience de la mobilisation des revenus

par l’EPIN (1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de l’environnement de réglementation des

activités commerciales par l’EPIN (1=faible et 6=élevé) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de l’équité de l’utilisation de ressources

publiques par l’EPIN (1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la gestion macroéconomique par l’EPIN

(1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la moyenne collective de la gestion du secteur

public et des institutions par l’EPIN (1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la moyenne collective de la gestion

économique par l’EPIN (1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la moyenne collective des politiques relatives

à l’inclusion sociale/équité par l’EPIN (1=faible et

6=élevée)

World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la moyenne collective des politiques

structurelles par l’EPIN (1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la politique fiscale par l’EPIN (1=faible et

6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida) .

Classement de la politique sur l’égalité des sexes par l’EPIN

(1=faible et 6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida)

Classement de la politique sur la dette par l’EPIN (1=faible World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida)

Page 26: Institutions, instabilité politique et maturité de la ...€¦ · 1 AFC Afrique – 2ème JEACC Institutions, instabilité politique et maturité de la dette des sociétés cotées

26

et 6=élevée)

Classement de la protection sociale par l’EPIN (1=faible et

6=élevée) World Bank Group, CPIA database (http://www.worldbank.org/ida) .

Annexe 2 (suite) : Indicateurs du développement dans le monde

VARIABLE NAME SOURCES

Classement de la qualité de l’administration publique par

l’EPIN (1=faible et 6=élevée)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la qualité de la gestion budgétaire et

financière par l’EPIN (1=faible et 6=élevée)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement de la transparence, de la responsabilisation et

de la corruption dans le secteur public par l’EPIN

(1=faible et 6=élevée)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement des droits de propriétés et de règles de

gouvernance par l’EPIN (1=faible et 6=élevé)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement des politiques et institutions pour la durabilité

de l’environnement par l’EPIN (1=faible et 6=élevée)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement du commerce par l’EPIN (1=faible et

6=élevé)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement du renforcement des ressources humaines par

l’EPIN (1=faible et 6=élevé)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Classement du secteur financier par l’EPIN (1=faible et

6=élevé)

World Bank Group, CPIA database

(http://www.worldbank.org/ida).

Panel B : AUTRES INDICATEURS DU DEVELOPPEMENT DANS LE MONDE

Croissance du PIB (%) World Bank national accounts data, and OECD National Accounts

data files.

Investissements directs étrangers, entrées nette (% du

PIB)

Statistiques financières internationales et bases de données sur la

balance des paiements du Fonds monétaire international, de la

Banque mondiale et de l'OCDE.

Annexe 3 : Indicateurs mondiaux de gouvernance

VARIABLES DESCRIPTION SOURCES

INDICATEURS MONDIAUX DE GOUVERNANCE

Le contrôle de la corruption (CC)

Dans quelle mesure la puissance publique est exercée à des

fins privées en incluant à la fois petites et grandes formes de

corruption, de même que la façon dont l’État a été « capté »

par les élites et les intérêts privés.

Kaufmann et al. (2010)

La qualité de la réglementation (QR)

Capacité du gouvernement à formuler et appliquer des

politiques et des réglementations adaptées qui favorisent le

développement du secteur privé.

Kaufmann et al. (2010)

L’État de droit (ED)

Dans quelle mesure les citoyens ont-ils confiance dans les

règles posées par la société, et les respectent-ils ; et, en

particulier, qualité du contrat social, à travers la police et les

juridictions, mais aussi le taux de criminalité et la violence.

Kaufmann et al. (2010)

Bank concentration (%) Mesure la part des actifs bancaires détenus par les trois plus

grandes banques. Cihák et al. (2012)