Contraintes financières et innovation dans les PME en Tunisie : une étude économétrique Wafa Hadriche FSEG- Université de SFAX- TUNISIE XXIXèmes Journées du développement, Association Tiers Monde (ATM), 2013 Economie informelle et développement : emploi, financement et régulations dans un contexte de crises UNIVERSITE PARIS-EST CRETEIL : Juin 6, 7 & 8, 2013

Plan de la présentation Introduction Problématique et objectif Cadre théorique et hypothèses de la recherche Méthodologie de la recherche Résultats des estimations Conclusions

Introduction PME innovante Au cœur des préoccupations gouvernementales et organisationnelles Innovation Compétitivité et survie Croissance et développement Avantage compétitif PME Forme la plus dominante Création d’emploi et de richesse flexibilité de leur structure 90% du tissu économique et emploient plus de 50% de la main d’œuvre du secteur privé

Constats et motivations Condition nécessaire au succès de la PME innovante : La satisfaction des besoins financiers La Tunisie est un pays intéressant pour ce type d’analyse:  plusieurs petites entreprises  les prêts bancaire: forme de financement externe la plus utilisée  le capital risque n’est pas encore très répandu

Problématique Comment la PME innovante effectue ses choix financiers face aux difficultés d’accès au financement externe ? Objectif Comprendre la question de financement des PME innovantes Etudier l’impact des contraintes financières sur l’innovation dans les PME

Revue de la littérature Spécificités financières de la PME  Insuffisance des fonds propres (Belletante et Levratto, 1995)  Surendettement bancaire à court terme (Titman et Wessels, 1988)  Risque d’exploitation élevé (Scherr et al., 1993)  Asymétrie d’informations très prononcée dans les PME (Ang, 1991) :  PME non cotées  Entreprises familiales  Structure de la propriété fermée: réticence à produire des informations  Manque de compétences financières du propriétaire-dirigeant  Le droit comptable diminue son degré d’exigence avec la taille de l’entreprise Mauvaise qualité de l’information produite

Revue de la littérature Problématique de financement de l’innovation  Choix risqué  forte exposition aux aléas de la conjoncture Incertitude (Boly et al, 1998) Asymétrie d’information Aboody et Lev (2000) Spécificité des Actifs Williamson (1988)  Rétention de l’information par crainte d’imitation  Les bilans ne reflètent pas la réalité de la R&D  Activité de R&D favorise la flexibilité de la PME  Ne peut servir de garanties réelles  Actif illiquide (Shleifer et Vishny, 1992)

Revue de la littérature Problématique de financement des PME innovante  Sélection adverse (Akerloff, 1970 ; Stiglitz et Weiss, 1981 ):  Risque moral (Stiglitz et Weiss, 1981 ) Obstacles incontournables à tout financement externe :  Moyens insuffisants pour évaluer le risque de défaillance  Surestimation de la probabilité de faillite Rationnement du crédit : (Stiglitz et Weiss, 1981 ) :  Exigence d’un taux d’intérêt élevé  écartement des PME innovantes de l’offre de crédit à long terme  Exclusion des projets innovants de l’offre des crédits bancaires (Yan, 1997; Okutut et al 2011)

Revue de la littérature Conséquences Privilégier le financement interne et restreindre la part de la dette dans leur structure de capital Théories de l’agence, des transactions et du financement hiérarchique(Jensen et Meckling, 1976; Myers 1977 ; Schwarz,1978; Myers et Majluf, 1984; Williamson, 1988; Cornell et Shapiro, 1988; Shleifer et Vishney, 1992)  Moins coûteuse  La plus facile à accéder  Procure une autonomie et une liberté de décision  Limite la diffusion d’information privée Hypothèses: H1 : Il existe une relation positive entre le Cash-Flow et la propension à innover H2 : L’endettement bancaire est corrélé négativement avec l’innovation de la PME

Méthodologie Approche adoptée: Tester la sensibilité de l’investissement innovant à une variable qui reflète la richesse interne de l‘entreprise, soit le cash-flow. (Fazzai et al, 1988; Hall,1992 ; Himmelberg et Petersen, 1994 ; Bond et al., 2006; Brown et Petersen, 2011) Echantillon concerné: Taille : 117 PME Période d’étude: 3 ans de 2007 à 2009 Sources des données:  Une enquête menée sur un échantillon de PME Objectif : identification du caractère innovant et de l’activité de R&D d’une manière directe.  Des informations financières et comptables provenant des bilans et des états de résultats des PME enquêtées Modèle économétrique: INNOVit = αit + β1 ENDTit + β2 CASHFit + β3 DCOMit + β4 INTit + β5 RDit + β6TAILit + β7 GART it+ εit Méthode d’estimation: Logit binaire

Variables DéfinitionsMesures Variable dépendanteINNOV Innovationvariable binaire égale à 1 si la PME déclare qu’elle a réalisé un type d’innovation entre 2007 et 2009, et 0 sinon. Variables indicatrices de contraintes financières CASHF Financement internecash-flow net / actif total ENDT Ratio d’endettement financier Dettes financières / Total des actifs INT Coût de financementCharges financières / dettes financières TAIL TailleLog (total des actifs) DCOM Dettes commercialesDettes fournisseurs / total des actifs Variables de contrôleRD Recherche et développement variable binaire égale à 1 si la PME est engagée dans les activités de R&D entre 2007 et 2009 et 0 sinon GART Garantiesimmobilisations corporelles / total des actifs Définitions et mesures des variables

Quelques Résultats de l’enquête R&D et innovation  Innovatrices en organisation ( 39%)  32% des PME enquêtées font de la R&D  une faible synergie recherche-industrie  87% des entreprises faisant de la R&D déclarent avoir innové  R&D déterminant majeur de l‘innovation Analyse par secteurs d’activités:  L’effort d’innovation est plus prononcé au niveau: 1.secteur des industries chimiques (24%); plus innovant en organisation ( 43%) 2.secteur des industries agroalimentaires ( 18%); plus innovant en produits ( 33%)  Les secteur les plus engagés dans les activités de R&D sont : 1.Secteur des industries chimiques (30%) 2.Secteur des industries agroalimentaires (27%) 3.le secteur des industries mécaniques et métallurgiques ( 22%)

Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% Sensibilité de l’innovation au cash-flow  Présence de contraintes Financières  Préférer la finance interne Difficultés d’accès à la dette bancaire :  Les entreprises endettées sont peu innovantes

Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% L’obligation de remboursement des échéances constitue une contrainte supplémentaire pour l’entreprise endettée, menace sa croissance, et peut mener à la liquidation de projets prometteurs.

Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% Proxy des contraintes Financières :  appuyer l’hypothèse que les entreprises innovantes sont contraintes financièrement

Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% La R&D: déterminant majeur de la production d’innovation

Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000; Tiwary et al,.2010)) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% Sensibilité plus forte dans PME investissant dans la R&D:  des contraintes financières plus prononcées dues à plus d’asymétries d’informations Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations

Dependent variable INNOV Estimation by Binary Logit Variables CF: proxy des contraintes financières (Savignac, 2008) R&D: proxy des contraintes financières (Aboody et Lev, 2000; Tiwary et al,.2010)) Avec R&DSans R&D CASHF * *0.392 *0.157 * * * ENDT * * * *0.673 * * * INT * (ns)-0.09 (ns) DCOM (ns) (ns) (ns) TAIL * * *0.442 * * * (ns) RD * * *_________ GART (ns) (ns) * * * LR Signif (LR) Pseudo R *** significatif au seuil de 1% ; ** significatif au seuil de 5% ; * significatif au seuil de 10% Les banques acceptent de financer certains projets innovants qui ne nécessitent pas de grands efforts en R&D:  exclure les projets très innovants et risqués qui marquent une rupture avec l’existant. Les actifs tangibles ont un impact significatif sur l’innovation:  facilitent l’octroi de crédit par les banques ce qui stimule l’innovation. Impact des contraintes financières sur l’innovation des PME Résultats des estimations et interprétations

Conclusions  Les PME innovantes sont contraintes dans l’accès à la dette bancaire.  Les ressources internes constituent le moyen de financement le plus important pour les PME engagées dans des activités d‘innovation.  Inadéquation de la dette bancaire au financement de l’innovation et de la R&D.  Les PME engagées dans des activités de R&D sont plus contraintes et leur investissement innovant est plus sensible aux ressources internes. le problème de rationnement de crédit, auquel sont exposées les petites structures innovantes (Bartoloni 2011).  Le financement bancaire est propice aux innovations marginales en dépit de celles radicales.

Merci de votre attention