L’impact des contraintes L’impact des contraintes financières sur financières sur l’innovation : l’innovation :

une étude empirique sur une étude empirique sur données françaisesdonnées françaises

Frédérique SavignacEUREQua (Université de Paris I) et Banque de France

Plan de la présentation

• Bilan de la littérature théorique et empirique

• Objectif de l’article et approche adoptée

• Présentation des données

• Résultats des estimations

Bilan de la littérature: Bilan de la littérature:

contraintes financières contraintes financières

etet

innovationinnovation

Littérature théorique:Littérature théorique:Les problèmes de financement de l’investissement sont

expliqués par l’existence d’asymétries d’information.• En l ’absence de problèmes d’information sur le marché

des capitaux, le coût des financements est égal à leur coût d ’opportunité (MM,1958) : financement interne et financement externe sont alors parfaitement substituables.

• Mais l’existence d’asymétries de l’information entre la firme et les apporteurs de capitaux externes (chances de réussite du projet, retombées anticipées, implication des dirigeants) crée une prime de financement externe.

Dans ce cadre, coût du financement interne<coût du financement externe.

Conséquences: accroissement coût du financement externe, voire rationnement du crédit

Ces problèmes informationnels se trouvent renforcés par le caractère innovant d’un projet:

- Absence d’expertise technique / scientifique des apporteurs de capitaux traditionnels (banques, investisseurs non spécialisés)

- Part importante d’actif intangibles (dépenses de R&D, connaissances et savoir-faire de personnels hautement qualifiés), qui ne peuvent pas être utilisés comme garantie.

Conséquences: renforcement potentiel des difficultés d’accès au financement externe

Littérature empirique:Littérature empirique:

2 approches pour tenter de mettre en évidence l ’impact des contraintes financières sur l’innovation

1.Estimation de modèles d’investissement: Sensibilité des dépenses de R&D à des variables reflétant la situation financière de la firme

Himmelberg and Petersen (1994), Mulkay et al. (2001), Harhoff (1998)

2. Modèles qualitatifs: Effet des variables financières sur la probabilité d’innover (ou d’engager des dépenses de R&D)

- Bond et al.(1999): cash-flow, Harris et al.(2003): profits passés

Inconvénients

- Les cash-flow et autres variables financières utilisés comme indicateurs de la présence de contraintes financières reflètent la situation globale de la firme et ne renseignent pas sur les difficultés de financement spécifiques aux projets innovants.

- Critique de Kaplan et Zingales (1997,2000): Ils ont montré que la sensibilité de l’investissement au cash-flow ne pouvait pas systématiquement résulter de la présence de contraintes financières.

Objectif de l’articleObjectif de l’article

et et

approche adoptéeapproche adoptée

Objectif:Objectif: Étudier l’impact des contraintes financières sur le

comportement d’innovation des firmes.

Approche retenue:Approche retenue:Estimer la propension des firmes à entreprendre un

projet innovant en tenant compte de leurs éventuelles difficultés de financement.

Nouveauté:Nouveauté:La présence de contraintes financières pour

l’innovation est mesurée par un indicateur direct. Il s’agit d’un indicateur qualitatif obtenu d’après les réponses des firmes elles-mêmes (enquête FIT, Sessi).

Les facteurs affectant la propension des firmes à Les facteurs affectant la propension des firmes à innover:innover:

- La taille des firmes (Cohen et Keppler, 1996)- amortir les coûts fixes liés à l’innovation

- meilleures relations avec leurs potentiels apporteurs de capitaux.Crépon et al. (1998), Mohnen and Therrien (2002), Lööf and Heshmati (2002)

- La concurrence sur le marché des produits ex anteDu point de vue théorique: Schumpeter, Arrow (1962), Aghion et al. (2002)Etudes empiriques: Blundell et al.(1999), Crépon et al. (1998)

- Les opportunités technologiques (« technology push », (Rosenberg, 1974)

- La demande latente des consommateurs (« demand pull »)((Schmookler, 1966)

PrésentationPrésentation

des des

donnéesdonnées

La base de données utilisée résulte du La base de données utilisée résulte du croisement de deux sources:croisement de deux sources:

1. L’enquête sur le financement de l’innovation technologique 1. L’enquête sur le financement de l’innovation technologique (FIT, Sessi)(FIT, Sessi)

Période couverte: 1997-1999

Champ: environ 5000 entreprises industrielles de plus de 20 salariés enquêtées, taux de réponse :70%

Remarque: les start-ups ne sont pas dans le champ de l’enquête.

Elle fournit des informations sur:

- existence de projets technologiquement innovants au sein de la firme

- sources de financement

- obstacles à l’innovation (et particulièrement les contraintes financières)

• Identification des firmes contraintes financièrementIdentification des firmes contraintes financièrement

Dans la littérature, pour discriminer entre les firmes potentiellement sujettes à des contraintes financières et celles qui ne le sont pas:

- critères a priori (dividendes, taille) (Fazzari, Hubbard et Petersen,1988)

- indicateurs indirects tels qu’un indice de notation de la fiabilité financière des firmes (Czarnitzki, 2005).

Ici, nous avons un indicateur direct de l’existence de contraintes financières pour l’innovation:

Les firmes qui ont répondu qu’elles avaient des projets retardés, abandonnés ou non démarrés du fait:

- d’absence de source de financement- de lenteur dans la mise en place des financements- Taux d’intérêt trop élevés du financement

2. La Centrale de Bilans de la Banque de France2. La Centrale de Bilans de la Banque de France:

Informations comptables très détaillées en particulier sur les sources de financement des entreprises.

Nous l’utilisons pour avoir des informations sur:

- la structure de bilans des firmes enquêtées, en particulier, leur structure de financement

- leur activité, performance économique

L’appariement de ces 2 sources: 1940 entreprises

Définition de l’échantillonDéfinition de l’échantillonLes firmes enquêtées peuvent se classer en 5 catégories :

1. Engagées dans une activité innovante, et ayant fait face à des contraintes financières (et éventuellement d’autres obstacles)

2. Engagées dans une activité innovante et non contraintes financièrement (mais ayant pu rencontrer d ’autres obstacles)

3. N ’ayant pas entrepris de projet innovant du fait de contraintes financières (et éventuellement d ’autres obstacles)

4. Non contraintes financièrement mais n’ayant pas entrepris de projet innovant du fait d ’autres obstacles à l ’innovation

5. N ’ayant rencontré aucun obstacle à l ’innovation et n ’ayant pas entrepris de projet innovants

Catégories 1 à 4: « firmes potentiellement innovantes »

Catégorie 5: Firmes n ’ayant pas souhaité innover

Others

Financially constrained Financially Unconstrained Financially constrained Financially Unconstrained(type 1) (type 2) (type 3) (type 4) (type 5)

Gross operating profit margin *** 13.920 22.632 6.837 18.397 18.637Financial fees*** 5.259 3.254 5.361 3.237 3.408Self financing capacity*** 11.479 16.920 3.183 14.872 14.576Dividends distribution** 2.404 4.967 2.598 3.072 4.639

Average ratio calculated by using variance analysis for a given size and industry*/**/*** indicates significant difference for the type of firm at the 10%/5%/1% level.

Potentially innovative firmsFirms with implemented innovative project(s) Firms without innovative activities

Résultat Résultat

des des

estimationsestimations

Variable expliquée :

variable qualitative égale à 1 si la firme a entrepris un projet technologiquement innovant entre 1997 et 1999, égale à 0 sinon.

Variables explicatives (mesurées en 1996):• Déterminants traditionnels de l ’innovation (Crépon, Duguet,

Mairesse ,1998)

- taille de la firme

- part de marché

- indicateurs de la poussée technologique

- indicatrices sectorielles• et des indicateurs de l ’existence de contraintes

financières:

- proxies (cash-flow, structure de financement, profits)

- l ’indicateur qualitatif direct fourni par FIT

Estimation avec les proxiesEstimation avec les proxies

Méthode d’estimation: probit

1.Seulement avec la taille de la firme comme indicateur de la présence de contraintes financières

Résultats similaires à Crépon, Duguet and Mairesse (1998)effet positif et significatif de la taille de la firme, de sa part de

marché. Effet significatif de opportunités technologiques et différences significatives entre secteurs.

2. Cash-flow et autres variables financièresCash flow: effet positif sur la probabilité d’entreprendre un

projet innovant, en particulier pour les PMEAutres proxies:

- effet positif du taux de marge,- effet négatif du taux d’endettement bancaire- indicateur de risque: score de la BdF

Estimation avec l’indicateur directEstimation avec l’indicateur directProblème économétrique :

endogénéité potentielle de notre variable qualitative de contraintes financières dans l ’équation d ’innovation, car

- Hétérogénéité inobservée. Des facteurs inobservés sont susceptibles d ’affecter simultanément la probabilité d ’innover et celle de faire face à des contraintes financières spécifiques au projet innovant: durée du projet, besoin de confidentialité pour des raisons stratégiques...

-Simultanéité entre la décision d ’innover et les problèmes de financement du projet innovant.

D ’où estimation simultanée avec un probit bivarié récursif (Greene,1998) de:

- la probabilité d’innover

- la probabilité de rencontrer des contraintes financières

Single equations Bivariate probitCoeff. Std.Err. Coeff. Std.Err.

Disturbance correlation - - 0,574 0,170

Index equation for undertaking innovative project(s)

Constant -0,879 ** 0,356 -0,292 0,388

Size 0,283 *** 0,058 0,232 *** 0,060

Market share 0,698 ** 0,295 0,643 *** 0,240

TP4 1,343 *** 0,249 1,210 *** 0,238

TP3 0,871 *** 0,203 0,766 *** 0,188

TP2 0,431 ** 0,197 0,363 ** 0,179

Financial constraints -0,415 *** 0,109 -1,290 *** 0,269

Excessive economic risk -0,130 0,099 -0,127 0,094

Lack of qualif ied employees -0,070 0,100 -0,060 0,095

Innovation costs too high -0,417 *** 0,098 -0,381 *** 0,095

Excessive get-out clause -0,268 0,259 -0,246 0,243

Lack of know ledge about f inancing 0,356 0,220 0,315 0,192

Single equations Bivariate probitCoeff. Std.Err. Coeff. Std.Err.

Index equation for facing financing constraints

Constant 0,458 0,417 0,457 0,410

Size -0,150 * 0,081 -0,102 0,084

Collateral amount 0,069 0,058 0,033 0,059

Banking debt ratio 0,007 0,004 0,007 * 0,004

Ow n financing ratio -0,007 * 0,004 -0,007 ** 0,003

Gross operating profit margin ratio -0,012 *** 0,002 -0,012 *** 0,002

Disturbance Correlation : rho - - 0,574 *** 0,170

Log likelihood fonctions

Innovation -488.827

Constraints -599.235

Bivariate -1083.059

Number of f irms 1082 1082

Estimated w ith 12 industry dummies in each equation.

Quelques tests de robustesseQuelques tests de robustesse

- Estimation sur l ’échantillon complet (ie, incluant les firmes n ’ayant pas souhaité innover)

- Autre définition de la taille (classes de taille) et inclusion d ’un effet quadratique

- Effet de l ’appartenance à un groupe

ConclusionsConclusions

• Mesure directe de l’existence de contraintes financières pour l’innovation

• Les firmes souhaitant innover rencontrent des contraintes financières qui diminuent significativement leur probabilité d’innover effectivement.

• Résultats « traditionnels » sur la décision d ’innover: effet de la taille de la firme,de sa part de marché, des opportunités technologiques de son environnement,et disparités entre secteurs.

• La probabilité de rencontrer des contraintes financières pour l ’innovation dépend des performances antérieures de la firme et de sa structure de financement ex ante.