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L’ouverture de l’Europe vers l’est

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Gabriel Poulalion

Chapitre VIII. Rôle du crédit bancaire dans le financement des entreprises russes : une approche par les bilans des entreprises1

Anna Kharchenko-Dorbec

Texte intégral

  • 1 Je remercie Mme le Professeur Françoise Renversez pour sa collaboration et ses précieux commentaire (...)

1L’objectif de cette communication est d’interpréter le rôle du crédit bancaire dans le financement des entreprises russes pendant la transition 1996-2000.

  • 2 Sources statistiques : Dans notre analyse on recourt à deux types de données :
    1°/ Données macroécon (...)

2Cette contribution s’organise de façon suivante. On commencera par définir le cadre théorique général. Ensuite on fera un bref rappel de la situation actuelle en faisant le point sur le comportement des ménages et des banques russes pendant la période de la transition. La troisième partie contient les résultats de l’estimation économétrique2.

I. CADRE THÉORIQUE : INCERTITUDE RADICALE

3En analysant la relation de financement on ne peut pas éviter à faire les hypothèses sur l’état de l’incertitude car cette dernière demeure au centre de toute décision de financement. L’incertitude porte non seulement sur les états du monde futur, mais aussi sur le comportement de l’autre dans le futur. Le crédit est un engagement sur une activité de l’entreprise qui n’a pas encore eu lieu : il n’y a pas de produit objectif sur lequel évaluer la transaction. Pour renouveler son crédit, l’entreprise doit également pouvoir démontrer aux yeux de la communauté des prêteurs sa capacité à rembourser et mériter la confiance qu’on lui porte.

  • 3 Knight F. (1921) : « Risk, uncertainty and profit », Houghton Mifflin Company.
  • 4 Keynes J.M. « Treatise on probability », Knight « Risk, Uncertainty and Profit », 1921.
  • 5 Salais R., Chatel E., Rivaud-Danset D. (dir) Institutions et conventions. La réflexivité de l’actio (...)

4Dans le cadre de la transition en Russie on a retenu l’hypothèse d’incertitude radicale dans le sens de Knight3 et de Keynes4 : l’impossibilité pour les agents économiques de définir les probabilités des événements à venir. Ce type d’incertitude concernant l’activité économique future ne peut pas être traitée en se fondant uniquement sur une probabilité statistique car dans cette situation il n’est pas possible de prendre en considération l’apparition des éléments nouveaux. Cependant, c’est l’existence de ces éléments nouveaux qui caractérise la situation des réformes. Il est logique que dans ces conditions les éléments de jugement de la part des agents jouent un rôle non négligeable (Salais, Chatel, Rivaud-Danset [1999]5) aboutissant souvent à l’adoption des solutions de deuxième ordre.

5Dans le contexte d’incertitude radicale il existe des risques non- probabilisables pour les agents économiques. Cette situation correspond au cas où les conditions dans lesquelles la décision a été prise initialement, peuvent être modifiés (par exemple par une décision humaine ponctuelle). Telle est la situation de la transition et donc le cas de la Russie. Les prévisions faites par les agents et même des professionnels de marché peuvent se révéler fausses quel que soit leur professionnalisme car la situation dans laquelle la décision de financement a été prise n’est pas la même au moment de remboursement. Il faut souligner qu’on ne remet pas en cause la rationalité des agents, il est clair que leurs aptitudes sont limitées par l’impossibilité à envisager tous les états futurs possibles et le comportement possible des autres agents dans cette situation. Il faut souligner que dans cette situation les comportements conventionnels de la part des agents économiques sont rationnels.

6L’incertitude radicale rend compliquée, voir paradoxale toute décision de financement. En effet, il s’agit d’engager des ressources financières qui devraient rapporter dans l’avenir sans pouvoir anticiper des variables qui sont susceptibles d’influencer les revenus effectifs des projets.

II. COMPORTEMENT DES AGENTS ÉCONOMIQUES EN MATIÈRE DE FINANCEMENT

7Crédit et investissement : quelques statistiques macroéconomiques

8En 1999-2001 la production et l’investissement ont connu un essor considérable.

Tableau 1 - Indicateurs macroéconomiques

Tableau 1 - Indicateurs macroéconomiques

Source : BCR

  • 6 M. Victor Melnikov, Vice-gouverneur de la Banque Centrale de Russie, rapport lors de la 23e session (...)

9La croissance a été accompagnée par un effort important de la part des autorités monétaires dans le but de recapitaliser et d’accroître la transparence du système bancaire. L’agence spéciale responsable de la restructuration et de la mise en faillite des institutions « montrant des signes d’insolvabilité » (ARKO) a été mise en place. Entre le janvier 1999 et octobre 2000 ont été liquidés 651 organisations de crédit. Le nombre d’organisations de crédit a diminué de 1697 en janvier 1998 au 1334 en octobre 2002. La politique de la BCR orientée à la restructuration, l’accroissement du capital, l’éviction des banques avec des capitaux « douteux » et la lutte contre le blanchiment d’argent tant reproché au système bancaire russe6 ont porté ses fruits. Le poids des organisations de crédit ayant eu des bénéfices a passé de 77 % à 90 % environ entre 1999 et 2002.

10D’autre part, on a assisté à une remonétisation importante de l’économie russe.

Tableau 2 - Agrégats monétaires et PIB

Tableau 2 - Agrégats monétaires et PIB

Source : BCR

Graphique 1 - Remonétisation, crédit et investissement

Graphique 1 - Remonétisation, crédit et investissement

Sources : GKS, CBR

Tableau 3 - Sources de l’Investissement

Tableau 3 - Sources de l’Investissement

Source : GKS

  • 1 à partir de 1998 sans petites entreprises

Note*1

11Les données statistiques ne laissent pas de doute que le financement de l’investissement est assuré en majeure partie par les fonds propres. On voit également sur le graphique que le ratio crédit/PIB reste relativement faible malgré les efforts des autorités destinées à améliorer l’état du secteur bancaire. L’économie russe se trouve toujours face à une faiblesse du financement extérieur et du financement intermédié. Cette faiblesse est souvent considérée comme un frein majeur à la croissance ultérieure ainsi que comme un facteur de faiblesse du secteur bancaire.

Graphique 2 - Epargne des ménages

Graphique 2 - Epargne des ménages

Source : BCR

12Les ménages dans la situation de manque de confiance dans les banques (suite aux crises (1994, 1995, 1998) qui one été suivies par une forte inflation et de nombreuses faillites bancaires, adoptent une attitude très prudente en matière de placement financier en ayant une forte préférence pour la liquidité. Les ménages détiennent de la monnaie (nationale ou étrangère dans le cas russe) en s’assurant par ce biais des liquidités prêts à l’emploi pour les situations imprévisibles même si ces placements ne rapportent pas (cas de la monnaie nationale) ou rapportent moins (cas des dollars en liquide).

13Le fait que les ménages russes préfèrent des placements en dollars liquides au placement dans la monnaie nationale s’explique par les périodes de haute inflation aussi que par les crises financiers dont les conséquences ont souvent abouti à la dévaluation importante (il faut tenir compte également du fait que la dynamique des prix à la consommation dépend très fortement de la dynamique du taux de change). Le dollar dans ces conditions représente pour les ménages un instrument de réserve de valeur, liquide par excellence. Ainsi, dans la situation d’incertitude radicale, le comportement des ménages russes envers les placements financiers se manifestant par une forte prépondérance de l’achat du dollar pour épargner, paraît tout à fait rationnel.

14L’incertitude limite également le recours des ménages au marché des capitaux.

15Il faut dire que la création des marchés financiers n’a pas profité au financement direct et au drainage direct des fonds entre les agents excédentaires ou les épargnants et les agents déficitaires ou les emprunteurs qu’on pourrait l’imaginer. Dés leur création, les marchés des titres publics et privés sont devenus hautement spéculatifs car l’incertitude sur le futur des entreprises ainsi que la faiblesse de la protection juridique de droit de propriété ont fait que les agents ne voyaient dans ces marchés qu’un moyen de se procurer des revenus à court terme. Les marchés des capitaux ainsi que des émissions et ventes des actions de gré à gré ont plus souvent été utilisés dans le but d’établir le contrôle sur telle ou telle entreprise que dans le but de trouver un investisseur. Dans son état actuel le marché des titres privés est largement dominé par les blue ships (Gazprom, RAO EES et quelque grosses entreprises) qui sont les seules à inspirer la confiance.

16Même si le taux d’épargne demeure assez élevé (12 % en 2001, 8.6 % en octobre 2002), l’incertitude fait que l’argent reste donc « hors circuit » de financement.

Comportement des banques dans le contexte d’incertitude radicale

17Les établissements financiers professionnels tels que les banques et autres intermédiaires financiers russes ont été crée et se retrouvent jusqu’à maintenant dans la situation où ils ne sont pas en mesure de prévoir le développement à long terme. Ceci a été, à notre avis, une cause principale de leur comportement hautement spéculatif avant 1998. Les banques spéculaient contre le rouble sur le marché de change hautement volatile entre 1992-94. Après 1994 elles arbitraient entre les fluctuations du taux de change et le marché interbancaire, ce qui leur assurait les profits élevés à très court terme, mais a aboutit à la création de la pyramide et à son effondrement en 1995. Depuis, le marché interbancaire reste très étroit, ce qui représente un point faible du système financier actuel russe. L’impossibilité de continuer des spéculations marché interbancaire/marché de changes a mené les banques au marché des GKO, les spéculations qui assuraient aux banques en 1996-98 des revenus bien plus élevés que le financement du secteur réel avec des risques anticipés très faibles. Cette situation a aboutit à la prise excessive de risques GKO/$, et l’effondrement de la pyramide des GKO a eu des conséquences néfastes pour toute l’économie et à mis de nombreuses banques (dont les plus grandes) en péril.

18Entre les raisons de ce comportement on retrouve encore une fois l’incertitude.

19Il est évident que le financement externe « long » est rendu plus compliqué du fait que l’emprunteur ne soit pas en mesure lui-même d’évaluer la probabilité de succès de son projet car les conditions dans lesquelles le projet se déroulera peuvent se voir modifier de façon imprévisible (crise de change, sauts d’inflation, nouvelle politique en matière de fiscalité, etc.). Ceci concerne tant le financement bancaire que le financement interentreprises. Dans cette situation, il est logique de voir une attitude prudente de la part de prêteur qui se manifeste par une prépondérance forte pour le financement à court terme renouvelable si dans les conditions de futur (qui ne dépendent pas que de l’emprunteur) la situation de l’entreprise est satisfaisante. Une même attitude se voit de coté de l’emprunteur : l’entreprise qui se trouve dans l’impossibilité de prévoir les flux de recettes futures prendrait un risque supplémentaire en s’engageant dans la relation de crédit à long terme.

Graphique 3 - Portefeuille crédit RUR USD

Graphique 3 - Portefeuille crédit RUR USD
  • 7 Renversez F., Kharchenko-Dorbec A., « Les facteurs financiers, ont-ils eu une incidence sur la croi (...)

20En analysant la structure par terme du crédit aux entreprises, on voit que le terme de crédit est extrêmement court pour pouvoir être la source de financement de projets d’investissement. La tranche la plus importante est le crédit 181 jours-1an, ce qui correspond plutôt au financement de cash flow. La Russie se retrouve donc toujours dans la situation décrite lors de notre rapport à Moscou en décembre 20017. En regardant la dynamique de la structure de portefeuille crédit, on voit que malgré la relative stabilisation économique, ainsi que l’allongement du terme des dépôts bancaires, (ce qui pourrait nous faire supposer que le terme de crédit se rallongerait lui aussi), c’est le crédit le plus court qui est en croissance avec une stagnation de financement à plus de 3 ans. On peut en déduire que les banques se concentrent sur le financement des liquidités.

21Cependant, il ne faut pas négliger le fait qu’en étant fournisseurs des liquidités, les banques remplissent la fonction majeure des intermédiaires financiers, c’est-à-dire, la possibilité de convertir des actifs non liquides des entreprises en liquidités via le crédit. A la différence des actifs liquides (ainsi que des vexels et toute forme de troc), les liquidités ainsi crées sont des moyens de paiement incontestables au sein du système des paiements.

  • 8 Keynes J.M., « Alternatives theories of the rate of interest », Economic Journal, June, 1937, D.H. (...)

22Cette fonction est étroitement liée à ce que Keynes a appelé le « motif de finance »8.

  • 9 Keynes J.M., « The ex-ante theory of the rate of interest », Economic Journal, December, 1937.
  • 10 Goux J-F. « La théorie monétaire de la « finance » chez Keynes : une réinterprétation », Révue d’Ec (...)

23La demande de « finance » en général provient pour Keynes de deux sources : besoin de financement de la production ou de l’investissement. La demande de finance de la production se fait en se basant sur l’anticipation de produit de vente alors que celle de l’investissement - sur l’anticipation de l’épargne future engendrée par l’investissement en question (pour Keynes l’épargne S est une étape postérieure du cycle de production et non l’étape qui le précède9). La « finance » est pour lui la condition nécessaire au démarrage de la production car on ne finance rien avec des promesses d’épargne, les entrepreneurs doivent rechercher ailleurs la provision financière dont ils ont besoin pour être sûrs de pouvoir mener à bien leur projet. La « finance » est donc à l’origine de la création d’une monnaie de crédit10.

24Dans le cas de la Russie cet apport en liquidités des banques aux entreprises est très important : dans la situation où la majeure partie de l’épargne est conservée sous sa forme liquide et donc ni les banques ni les marchés financiers ne peuvent pas collecter suffisamment de fonds pour assurer la croissance à grande échelle dont la Russie a besoin en ce moment, la « finance » sous forme de crédit représente un moyen d’avancer des liquidités aux entreprises. Il s’agit sans doute d’avances à court terme : les seules possibles dans la situation d’incertitude radicale. Ces avances permettront aux entreprises de libérer les fonds pour le financement à plus long terme : celui que les banques (comme d’autres investisseurs externes) ont plus de mal à assumer vu l’environnement d’incertitude et les asymétries d’information liées tant à la spécificité du financement externe qu’aux problèmes de droit de propriété et les difficultés de récupération des créances propres à la Russie.

Structure de financement des entreprises - quelques rappels théoriques

  • 11 Renversez F., Kharchenko-Dorbec A., [2002] « Que peuvent des banques dans un contexte d’incertitude (...)

25L’offre de monnaie des banques dans l’analyse de Keynes dépend du taux d’intérêt, or l’analyse du contexte russe à montré que ceux ci sont sans incidence sur le comportement des banques11, il reste donc à établir les déterminants de la réponse des banques à la demande de « finance » de la production par les entreprises.

  • 12 Cf notamment Harris et Raviv (1991), Rajan et Zingales (1995), Bais, Hillion et Malecot (1995).

26La littérature sur la relation de prêts12 montre bien la difficulté de définir un modèle théorique structurel global.

  • 13 Revue Economique. (1989) : « Marchés internes, marchés externes », n°40, mars.
  • 14 Op. cit.
  • 15 Rivaud-Danset D. (1995) : « Le rationnement du crédit et l’incertitude », Revue d’Économie Politiqu (...)

27En situation d’asymétrie d’information, lorsque l’information n’est pas accessible dans les mêmes conditions pour tous, ou que les capacités d’acquisition et de traitement de celle-ci diffèrent d’un agent à l’autre ou d’une catégorie d’agents à une autre, les décisions et les prévisions des agents vont dépendre de leurs capacités cognitives et du degré d’incertitude auquel ils sont confrontés (Revue Economique, [1989]13 ; Knight, [1921]14 ; Rivaud-Danset, [1995]15).

28L’incertitude rentre dans la relation de financement en créant des contraintes tant de coté de l’offre (de la part des banques), que de coté de la demande (de la part des entreprises).

  • 16 Diamond D.W., 1991, « Monitoring and Reputation : the Choice between Bank Loan and Directly Placed (...)
  • 17 Ross S., « The determination of financial structure : the incentive signaling approach », Bell Jour (...)
  • 18 Leland H., Pyle D., « Informational Asymmetries, Financial Structure and Financial Intermediation » (...)
  • 19 Jensen M., Meckling W., » Theory of the firm : managerial behavior, agency costs and ownership stru (...)

29Pour ce qui concerne l’offre de financement, même dans les situations de risque probabilisable, les théories démontrent que les intermédiaires financiers sont confrontés à des asymétries d’information (tant ex-ante que ex-post). Dans cette situation les intermédiaires financiers sont incités à prendre en compte des signaux de nature diverse. La tenue des comptes (Diamond [1991]16), l’endettement antérieur et l’endettement auprès d’autres agents (Ross [1977]17), la structure d’actionnariat (Leland et Pyle [1977]18, Jensen et Meckling [1976]19) peuvent représenter de tels signaux. Il ne faut pas négliger également le rôle de cadre légal et des institutions : plus les institutions sont développés, plus est facile la relation de confiance et de contrôle des fonds prêtés.

30Il faut dire que dans la situation de transition russe où la protection juridique de droit de créancier a été pendant longtemps très faible, le besoin de signaux est d’autant plus important dans la relation de financement. Dans cette situation il est également rationnel de la part de prêteur de fournir les fonds pour un horizon très court et préférer les opérations plus prévisibles comme le financement du cycle d’exploitation par rapport au financement des projets d’investissement dont la valeur actualisée demeure trop incertaine.

  • 20 Myers S.C., Majluf N.S., [1984], « Corporate Financing and Investment Decisions when Firms Have Inf (...)

31En ce qui concerne la demande de crédit, Myers et Majluf [1984]20 ont démontré que dans un univers probabilisable caractérisé par les asymétries d’information, les entreprises ont une préférence hiérarchisée pour les différentes sources de financement. Le financement externe représente une solution de deuxième ordre (« second best ») à laquelle l’entreprise recourt lorsque ses capitaux mis en réserve ne suffisent pas pour financer des projets d’investissement. La firme a recours en premier lieu à l’autofinancement, puis à la dette et ensuite au financement par émission des titres en raison de coûts de faillite et de degré de liberté supplémentaire dont elle dispose en ayant une plus grande autonomie financière.

  • 21 Myers S.C. [1984] « The Capital Structure Puzzle », Journal of Finance, vol. 39, July.

32Myers [1984]21 insiste sur cette préférence concernant des besoins de liquidité associés au motif de transaction (et ainsi les besoins de financement liés au cycle d’exploitation) et de la nature des actifs des entreprises.

  • 22 Hicks J.R., [1974], « The Crisis in Keynesian Economics » , Basic Books, New York.

33Le choix des modes de financement n’est pas indépendant des conditions institutionnelles dans lesquelles il peut s’exercer. Selon Hicks [1974]22, l’entreprise peut choisir entre deux modalités : l’autonomie de financement (« auto-economy ») et le découvert (« overdraft »), d’autre part. Une garantie implicite ou explicite d’accès au crédit courant peut apporter aux entreprises une flexibilité financière équivalente à celle qu’assure la détention d’actifs financiers liquides pour les entreprises autonomes. Il faut prendre en compte également l’intérêt que peut représenter pour la firme une relation d’engagement avec la banque, en raison de ses spécificités réelles, parmi lesquelles figure l’importance du besoin de financement des liquidités lors du cycle d’exploitation.

  • 23 Demingüç-Kunt A., Maksimovic V. (1996) : « Financial constraints, uses of funds and firm growth on (...)

34La terminologie adoptée par Hicks met, l’accent sur le rôle du crédit de court terme, comme source de flexibilité financière. On peut considérer que les firmes choisissent entre la disponibilité interne de liquidité ou le besoin de liquidité couvert par le crédit bancaire courant pour financer le cycle d’exploitation, le choix en faveur du découvert dépendant positivement du poids des actifs nets d’exploitation. Ces propos se confirment également par une étude empirique de Demirgùç-Kunt et Maksimovic [1996]23, menée sur des données de panel couvrant un grand nombre de pays et d’années, qui conclut à une corrélation positive entre la part des actifs circulants dans le total du bilan et le financement externe. Les fonds externes sont davantage utilisés pour le financement à court terme. En revanche, la part des actifs fixes dans le bilan est corrélée négativement au financement externe, mais positivement aux bénéfices, ce qui démontre la prépondérance pour l’autofinancement des projets d’investissement.

35Ces recherches permettent de définir un régime de financement que l’on peut qualifier, suivant Hicks, de « découvert » et qui correspond à des entreprises, utilisant des fonds propres pour financer les actifs immobilisés et donc globalement peu endettées, en particulier à moyen et long termes, mais qui recourent, pour financer le cycle d’exploitation, au crédit bancaire de court terme.

  • 24 Paranque B. [1999], « Flexibilité financière des PME ».

36Ainsi, on peut parler d’existence de trois régimes de financement caractérisé par le degré de recours au financement externe (Paranque [1999]24) :

  • l’autonomie fondée sur la capitalisation des bénéfices, qui assure une forte dotation en fonds propres et permet aux entreprises de limiter strictement le recours aux capitaux externes pour financer leurs actifs fixes et circulants ;

  • l’endettement constitue le régime où les entreprises recourent massivement aux capitaux externes, bancaires en particulier, pour financer l’ensemble de leurs actifs ;

  • le découvert se distingue des deux premiers ; les entreprises financent les actifs immobilisés sur fonds propres, comme dans le premier régime, mais recourent au crédit bancaire de court terme pour couvrir leurs besoins de financement courant.

III. ANALYSE ÉCONOMÉTRIQUE

Echantillon

  • 25 Ont été exclues d’emblée les entreprises « géantes » comme Gazprom ou RAO EES Rossii car leur compo (...)
  • 26 On reproche souvent à des analyses sur les échantillons cylindrés l’exclusion de l’aspect dynamique (...)
  • 27 Программа раскрытия информации.

37L’étude de l’endettement des entreprises est menée sur le panel cylindré comportant les bilans et les comtes de résultat annuels d’un échantillon de 487 grandes et moyennes entreprises25, portant sur la période de 1996 à 2000. Pour avoir un échantillon représentatif et cylindré26 sur toute la période, on a eu recours à des données de même origine (Commission Fédérale des Titres - FCSM) mais publiées par les sources différentes. Il s’agit de rapports fournis par les entreprises à la Commission Fédérale des Titres dans le cadre du programme d’ouverture d’information27. Toute entreprise ayant recours aux capitaux publics (non nécessairement cotée) a l’obligation de fournir de tels rapports.

  • 28 La distribution par branches est présentée dans l’annexe.

38Le panel comprend des entreprises de différentes branches28 (industrie légère, alimentation, commerce/approvisionnement, transport, télécommunications, métallurgie, constructions mécaniques, extraction, énergie, chimie/pétrochimie, industrie de bois papier, construction, intermédiation financière non bancaire, recherche et développement) qui s’étendent sur la période de 5 ans.

39Pour évaluer la représentativité de notre panel, on a comparé le profit des entreprises de l’échantillon avec le profit de l’économie (GKS).

  • 29 La taille de l’échantillon a été réduite du 542 à 487 par l’élimination des valeurs aberrantes. La (...)

Note 2929

40Une autre démonstration de représentativité de l’échantillon est fournie par la comparaison de la structure d’endettement des entreprises de l’échantillon et de la structure d’endettement des entreprises à l’échelle de l’économie. On voit que les structures sont semblables.

Graphique 4 - Structure d’endettement des entreprises de l’échantillon

Graphique 4 - Structure d’endettement des entreprises de l’échantillon

Sources : GKS, Russian Economic Trends

Quelques statistiques descriptives

Graphique 5 - Structure de l’endettement

Graphique 5 - Structure de l’endettement

41On voit une croissance du poids de l’endettement bancaire, sa part dans le total du bilan restant relativement faible. On aperçoit que le crédit interentreprises croit plus rapidement que le crédit bancaire en 1998, ce qui témoigne entre autres d’importants problèmes du secteur bancaire survenus en 1998 et donc du fait que les entreprises ont recherché d’autres sources de financement externe à cette époque. Cette structure d’endettement permet de supposer que le financement bancaire des entreprises est conforme au modèle de découvert : les entreprises sont faiblement endettées et ces dettes sont à court terme.

Graphique 6 - Structure de dettes interentreprises

Graphique 6 - Structure de dettes interentreprises

42La présence importante de dettes interentreprises reste une particularité de l’industrie russe. En analysant la structure de dettes interentreprises, on voit que le poste « dettes fournisseurs » est le poste le plus important de crédit interentreprises. Les dettes fournisseurs ont augmenté suite à la politique monétaire très restrictive de 1992-95 lorsque le manque de liquidités au lieu de baisser des anticipations d’inflation a amené au gonflement des factures non réglées. Il faut rappeler qu’à cette époque les grandes entreprises industrielles se trouvaient toutes dans les conditions du « too big to fail » et elles n’anticipaient pas de défaillance de leurs contreparties (la loi sur la faillite était encore impraticable et les entreprises englobaient un secteur social suffisamment important pour que leurs gestionnaires puissent faire pression sur les pouvoirs). D’autre part, l’économie russe étant très monopolistique, beaucoup d’entreprises en plus de leur pouvoir de pression politique avaient une réelle force de marché pour pouvoir faire pression sur les fournisseurs.

  • 30 « Corporate Finance in Europe from 1986 to 1996 », European Committee of Central Balance Sheet Offi (...)

43Nos graphiques témoignent que la situation avec les dettes fournisseurs est en train de se stabiliser, leur part dans le bilan étant stabilisée aux environs de 14-16 % en 1997-99 et est passée à 15 % en 2000, ce qui est tout à fait comparable aux valeurs de cet indicateur pour les pays européens30. En même temps, on voit la croissance de dettes contractuelles (elle est plus importante pour les dettes à plus d’un an) ce qui peut témoigner tant de la croissance de financement par les intermédiaires non bancaires (selon les règles de la comptabilité russe, les sociétés financières ont le même statut que les entreprises du secteur productif, il n’est donc pas possible de faire la différence au niveau des statistiques comptables) ainsi que de la présence de drainage des flux financiers entre les branches d’industries à excédent de financement vers les branches d’industries à besoin de financement sans passer par le secteur bancaire.

Méthode

  • 31 Arellano M., Bond S. [1991] « Some tests for specification for panel data: Monte Carlo Evidence and (...)

44On a fait l’estimation par plusieurs méthodes : « statiques » et « dynamique ». En statique les relations sont estimées par les méthodes within et Moindres carrées quasi généralisées. Pour introduire un aspect dynamique ainsi que remédier aux biais liés à la corrélation entre la perturbation et les variables exogènes ainsi qu’à l’exogénéité faible de certains estimateurs, on a eu recours à la méthode des variables instrumentales appliquée aux données de panel31.

Le modèle à erreurs composées

45Le modèle estimé s’ecrit :

46Yit=xitb+uit avec uitiit, i=1,…,N, t=1,…,T

47yit désigne la valeur prise par la variable expliquée de l’individu i à la date t, xit les variables explicatives et uit la perturbation. Cette dernière comporte deux parties : un effet individuel αi qui peut être fixe ou aléatoire, et un bruit blanc sit non corrélé avec l’effet individuel. N est le nombre d’individus et T - nombre de périodes

48L’estimateur intra individuel (within) s’écrit :

49bw = (X’WnX)-1X’Wny

50L’estimateur MCQG :

51bmcqg = (XΩ-1X)-1XΩ-1 y = (X’WNX + θX’BNX)-1 (XWN Y + θX’BN Y)

52Où θ = σ2w/(σ2w + Tσ2α)

  • 32 pour plus de détail voir par exemple Sevestre P. [2002] « Econométrie des données de panel », Dunod

53Ces deux estimateurs sont asymptotiquement efficaces (sous certaines hypothèses qu’on ne détaillera pas ici)32 lorsque la dimension individuelle (N) tend vers l’infini (pour la dimension temporelle T fini).

Spécification dynamique

54Le modèle en variations s’écrit : yit-yit-1 = yit-1 - yit-2 + (xit - xit-1) b + dt+(uit-uit-1)

55i=1...N, t=1...T

56Comme y et x sont déterminés simultanément, les instruments doivent être décalés d’au moins deux périodes. On a considéré que les instruments ne sont que faiblement exogènes, c’est-à-dire que les perturbations ne sont indépendantes que des valeurs strictement passées des instruments (i.e., sont corrélées avec les valeurs présentes et futures des instruments).

  • 33 Sevestre P. [2002] op.cit.

57Ainsi, pour un décalage de deux ans, l’ensemble des variables instrumentales pour l’individu i est donné par33 :

58Variables

59Variable endogène - dette bancaire toute échéance confondues. Vu la faiblesse extrême du financement à long terme et vu que la comptabilité russe ne fournit que le découpage entre le crédit à moins d’un an et à plus d’un an, il nous a paru plus logique d’étudier la variation du crédit total. On prend donc les lignes 511 et 611 du bilan comptable russe.

60Variables exogènes

  • variables de bilan qui sont les variables en stocks

  • variables de compte de résultat qui sont les variables en flux

61Il est important de tenir compte de cette différence dans l’interprétation des résultats de l’analyse dynamique, où les variables sont estimées en différences premières : les différences premières des variables bilancielles deviennent alors les flux annuels nets alors que les différences premières des variables en flux sont les variations ou les « surplus ».

62Chiffre d’affaires - ligne 10 du compte de résultat. Cette variable peut être utilisée par les banques comme indicatrice de la performance courante de l’entreprise (et devrait donc avoir une influence positive sur l’endettement).

63Profit - ligne 140 de compte de résultat. Il est évident que les profits plus élevés seraient un signal favorable si on se place de coté de l’offre de financement (signe positif). Par contre, dans le cadre de la théorie de l’hiérarchie des sources de financement on doit s’attendre à un signe négatif.

64Crédit contractuel interentreprises. Cette variable englobe les prêts interentreprises reçus sur contrat de prêt. Ce financement peut représenter une alternative au crédit bancaire (dans ce cas là il faut s’attendre à une relation négative) ainsi que représenter un signal pour les banques sur la qualité de l’entreprise (signe positif).

65Dettes fournisseurs - ligne 621 du bilan. Les dettes fournisseurs peuvent témoigner de la position « forte » de l’entreprise sur le marché (dans ce cas on devrait s’attendre à un signe positif), mais aussi d’une faible discipline de paiement (dans ce cas là, la relation devrait être négative).

66Dettes envers les affiliés - ligne 628 du bilan. Il s’agit du crédit à court terme reçu de la part des entreprises ayant des liens formels avec une entreprise en question. Les entreprises peuvent utiliser les crédits affiliés comme source alternative de financement (le signe négatif attendu) mais en même temps, la relation positive peut témoigner du signal utilisé par les banques sur la fiabilité de l’entreprise.

67Avances reçues - ligne 627 du bilan. Les avances représentent une alternative au financement par le crédit bancaire car ce sont des liquidités perçues par les entreprises en vue de leurs futures livraisons (dans cette situation, le signe devrait être négatif). La valeur élevée des avances peut également représenter le signal concernant la demande de la production de l’entreprise, la demande exprimée en monnaie (et non en troc ou en effets et autres titres) et peut donner ainsi une certaine appréciation de la liquidité de l’entreprise et de ses possibilités à rembourser les crédits. Dans ce cas là, on devrait s’attendre à un signe positif.

  • 34 Brana S., Maurel M., Sgard J. [1999], «Enterprise Adjustment and the Role of Bank Credit in Russia (...)

68Stocks - ligne 210 de l’actif du bilan. La valeur de stocks peut approximer le besoin de l’entreprise en fonds de roulement. La relation positive entre la valeur des stocks et l’endettement bancaire confirmerait notre hypothèse sur le financement des liquidités et le modèle de découvert. La non significativité de la relation devrait témoigner du modèle d’autofinancement. En revanche, la relation négative devrait apparaître si les stocks élevés sont considérés comme signal de faible performance des entreprises en matière de vente de leur production, ce qui devrait désinciter les banques à créditer34.

  • 35 On peut citer par exemple « Modes de financement des entreprises allemandes et françaises », projet (...)

69Immobilisations corporelles - ligne 120 de l’actif du bilan. Les immobilisations ont été utilisées dans plusieurs études économétriques comme l’approximation des garanties : dans cette situation on devrait s’attendre à une relation positive35. Le modèle d’endettement devrait démontrer une relation positive, alors que la prépondérance pour l’autofinancement des projets d’investissement devrait aboutir à une relation négative ou faiblement significative.

70Capital social - ligne 410 du passif. La valeur élevée du capital pourrait représenter un signal positif pour les prêteurs.

Estimation

Tableau 4 - Résultats d’estimation sur la totalité de l’échantillon

Tableau 4 - Résultats d’estimation sur la totalité de l’échantillon
  • 2 coefficient non significatif à 5 %
  • 3 significatif à 10 %

Note *2
Note **3

71Endogène retardée : On voit une relation significative et positive. Cette relation va dans le sens de la théorie du signal : l’entreprise ayant eu recourt au crédit bancaire dans la période précédente aurait plus de chances de pouvoir bénéficier de prêt encore. Notre estimation confirme ainsi l’hypothèse liée à la pratique de renouvellement de crédit à court terme. On s’aperçoit que cette pratique est bien la solution du deuxième ordre qu’adoptent les banques confrontées à l’environnement d’incertitude radicale : elle leur permet de revoir leur décision de financement à des échéances plus courtes.

72Chiffre d’affaires : La relation entre le chiffre d’affaires et l’endettement est positive selon les estimations en « statique » et faiblement significative en « dynamique ». Une entreprise ayant des ventes courantes importantes aurait plus de chances de bénéficier de crédit bancaire, ce qui est conforme à la théorie de signal.

73Profit : Les trois méthodes convergent en estimant une relation significativement négative entre profit (en flux et en différences premières) et l’endettement bancaire. Ce résultat est conforme à la théorie de la hiérarchie des sources de financement : les entreprises utilisent de préférence les ressources propres avant de recourir aux ressources extérieures. La prépondérance pour l’autofinancement des activités semble donc être confirmée.

74Immobilisations corporelles : On observe l’impact négatif (en flux et en stocks), ce qui correspond aux résultats de Demingùç-Kunt et Maksimovic [1996] : les projets d’investissement sont autofinancés. Le fait que dans le cas de la Russie les immobilisations ne représentent pas de véritables garanties peut être expliqué également par la vétusté de l’équipement ainsi que par la loi sur la faillite très défavorable aux créditeurs.

  • 36 Op.cit.

75Stocks : on voit une corrélation positive très forte tant en statique qu’en dynamique. On voit que durant la période 1996-2000 la relation de financement peut s’inscrire dans le régime « à découvert » : les banques financent les fonds de roulement des entreprises (Demingùç-Kunt, A.Maksimovic, V. [1996]36)

76Dettes envers les affiliés. On voit une relation négative et significative : le crédit entre les entreprises intragroupe représente donc une alternative au financement bancaire.

77Avances reçues. La relation est positive et significative, ce qui confirme notre hypothèse sur le fait que les avances payées par les clients pour la production sont une estimation de la demande exprimée en monnaie, et donnent donc un signal positif fort pour les banques sur la demande de la production de l’entreprise et ses possibilités de rembourser des avances en liquidités accordées par les banques.

78Capital social. L’analyse statique démontre une relation positive et significative, alors que la variable n’est pas significative en dynamique. Il est possible qu’il s’agisse d’un signal positif qu’émettent les entreprises fortement capitalisées.

79Crédit contractuel et les dettes fournisseurs. On voit les relations faiblement significatives. Cette situation est probablement due au fait qu’il existe des différences sectorielles importantes. L’étude de sous échantillons permettra de donner plus de précisions sur cet indicateur.

Analyse par secteurs

80Lors de l’estimation sur la totalité de l’échantillon on remarque une instabilité des coefficients concernant le crédit interentreprises. Pour vérifier l’hypothèse de présence des particularités sectorielles dans les relations de financement interentreprises on a fait l’estimation sur les sous échantillons. La relation a pu être testée que sur les secteurs bien représentés, le nombre de secteurs étant réduit à 5 (initialement à 15). Les relations ont été estimées par la méthode within.

Tableau 5 - Résultats estimées sur certains sous échantillons

Tableau 5 - Résultats estimées sur certains sous échantillons
  • 4 coefficient non significatif à 5 %
  • 5 significatif à 10 %

Note *4
Note **5

81Profit : la relation négative est observée partout sauf le secteur de chimie et pétrochimie : en sachant que c’est l’un des secteurs exportateurs, on peut supposer que les ressources extérieurs et bancaires en particulier ont été utilisées pour financer l’investissement (la relation positive entre le crédit bancaire et les immobilisations semble confirmer cette hypothèse). Cependant, l’échantillon étant de taille relativement modeste, il faut prendre ces conclusions avec précaution.

82Crédit contractuel interentreprises : On voit qu’effectivement, les coefficients sont plus significatifs lors de découpage sectoriel que lors de l’estimation sur la totalité de l’échantillon. On voit que dans le commerce et l’industrie d’alimentation le crédit interentreprises représente bien la source de financement alternative au crédit bancaire.

83Dettes fournisseurs : On voit également les relations plus significatives : positives dans le cas de alimentation, télécoms et chimie et faiblement négative pour l’énergie.

84On sait que le taux de dettes fournisseurs non remboursées à l’échéance dans le secteur de l’énergie est le plus important dans l’économie (66 % en 2000, données GKS). De ce fait, il est logique de supposer que le niveau élevé de dettes fournisseurs représente un signal négatif pour les banques car témoigne entre autres de la discipline de paiements faible.

85Dans le cas des autres secteurs, on voit que l’importance de signal positif dépend de taux moyen sectoriel de dettes fournisseurs non remboursées. Ainsi, dans l’industrie de télécoms, ce taux est le plus bas de l’économie (5.8 % en 2000, données GKS), et on voit que le coefficient estimé de la relation est à son maximum (0.827). Pour l’alimentation, ou le taux de dettes non remboursées est de 26.2 % la relation est plus faible (0.149). Dans l’industrie chimique, le taux des de 50.5 % et le « signal » est encore plus faible (0.111). Cependant ces résultats doivent être interprétés avec précaution car la réponse plus précise doit être fournie par l’estimation de l’influence de seul montant des dettes fournisseurs non remboursées sur l’endettement bancaire.

86Dettes affiliés : On voit l’impact négatif pour la majorité des secteurs (sauf pour le commerce), ce qui, à notre avis témoigne que les dettes « affiliés » représentent une source de financement alternative au crédit bancaire. Dans le cas de commerce, il faut indiquer un besoin de signaux important de la part des investisseurs externes, vu la relative opacité des structures : le crédit de la part des affiliés témoigne donc de la « qualité » de l’entreprise et de ses structures affiliés.

87Avances : On voit que contrairement aux autres secteurs, pour l’énergie les avances représentent une source de financement alternative au financement bancaire.

88Stocks : On retrouve la relation positive et significative pour tous les secteurs analysés. Notre hypothèse sur le financement des liquidités se confirme donc pour tous les secteurs. Le crédit bancaire représente une source importante pour le financement de cycle d’exploitation.

Analyse par sous-périodes

89Dans la période étudiée on peut clairement définir deux sous périodes : avant la crise de 1998 et après. Il nous a paru donc pertinent de tester notre relation sur les deux sous périodes. Compte tenu du fait que les sous périodes sont relativement courtes, ainsi que des testes économétriques effectuées, on présente ici les résultats de l’estimation par les moindres carrées quasi généralisées.

Tableau 6 - Résultats de l’estimation sur les sous périodes

Tableau 6 - Résultats de l’estimation sur les sous périodes
  • 6 coefficient non significatif à 5 %
  • 7 significatif à 10 %

Note *6
Note **7

90Bien que les résultats sont assez proches, on voit que l’impact des stocks est beaucoup plus important pendant la période 1998-2000, ce qui confirme notre hypothèse que les banques en Russie ont de plus en plus tendance à se concentrer sur le financement des liquidités nécessaires au cycle d’exploitation dans la période actuelle.

91L’analyse économétrique a permis de confirmer l’hypothèse que les banques financent les fonds de roulement des entreprises et remplissent ainsi une fonction majeure de l’intermédiation bancaire qui consiste à fournir des liquidités.

92En ce qui concerne les projets d’investissement, bien que la remonétisation ait augmenté les possibilités des banques dans le domaine du crédit, le financement à long et moyen terme (le véritable financement de l’investissement) se heurte à l’incertitude radicale. Notre analyse confirme également l’hypothèse de l’existence des pratiques de renouvellement des crédits à court terme comme solution de deuxième ordre.

93L’analyse de financement interentreprises a démontré que son rôle est différent selon le secteur d’activité. On a pu observer également que tous les postes d’endettement interentreprises n’ont pas la même signification.

94La situation russe peut ainsi être décrite en termes du modèle à découvert : les banques financeraient les liquidités des entreprises en les laissant financer leur projets d’investissement par leur ressources propres.

ANNEXE

Distribution des entreprises de l’échantillon par branches

Distribution des entreprises de l’échantillon par branches

Décomposition de la variance des variables

Décomposition de la variance des variables

Bibliographie

BIBLIOGRAPHIE

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Sevestre P. [2002] « Econométrie des données de panel », Dunod.

Notes

1 Je remercie Mme le Professeur Françoise Renversez pour sa collaboration et ses précieux commentaires.

2 Sources statistiques : Dans notre analyse on recourt à deux types de données :
1°/ Données macroéconomiques fournies par le Comité des Statistiques de Russie (Goskomstat (GKS)), La Banque Centrale de Russie (BCR), le Ministère des Finances (MinFin), le FMI, la base de données Russian Economic Trends, la base de données de l’Institut de l’Economie de Transition et d’autres sources.
2°/ Pour la partie économétrique de notre étude on a construit le panel comprenant les bilans et les comptes de résultat de 487 entreprises industrielles de moyenne et grande taille sur 5 ans (1996-2000). Source - Commission Fédérale du Marché des Titres de Russie (Federal Comission on Securities Markets (FCSM)).

3 Knight F. (1921) : « Risk, uncertainty and profit », Houghton Mifflin Company.

4 Keynes J.M. « Treatise on probability », Knight « Risk, Uncertainty and Profit », 1921.

5 Salais R., Chatel E., Rivaud-Danset D. (dir) Institutions et conventions. La réflexivité de l’action économique, raisons pratiques n°9, Paris, Editions EHESS, 1998.

6 M. Victor Melnikov, Vice-gouverneur de la Banque Centrale de Russie, rapport lors de la 23e session du séminaire franco-russe sur les problèmes monétaires et financiers de la transition, Paris, Juin 2002.

7 Renversez F., Kharchenko-Dorbec A., « Les facteurs financiers, ont-ils eu une incidence sur la croissance en Russie : une interrogation sur les données récentes », Studies on Russian Economic Development, #3, 2002.

8 Keynes J.M., « Alternatives theories of the rate of interest », Economic Journal, June, 1937, D.H. Robertson, Mr Keynes and « Finance » et réponse de Keynes, Economic Journal, June 1938.

9 Keynes J.M., « The ex-ante theory of the rate of interest », Economic Journal, December, 1937.

10 Goux J-F. « La théorie monétaire de la « finance » chez Keynes : une réinterprétation », Révue d’Economie Politique, 1987, N5, pp. 592-612.

11 Renversez F., Kharchenko-Dorbec A., [2002] « Que peuvent des banques dans un contexte d’incertitude radicale : un essai d’interprétation des évolutions récentes en Russie », rapport lors de la 23e session du séminaire franco-russe sur les problèmes monétaires et financiers de la transition, Paris.

12 Cf notamment Harris et Raviv (1991), Rajan et Zingales (1995), Bais, Hillion et Malecot (1995).

13 Revue Economique. (1989) : « Marchés internes, marchés externes », n°40, mars.

14 Op. cit.

15 Rivaud-Danset D. (1995) : « Le rationnement du crédit et l’incertitude », Revue d’Économie Politique, 105, marsavril ;

16 Diamond D.W., 1991, « Monitoring and Reputation : the Choice between Bank Loan and Directly Placed Debt », Journal of Political Economy, vol 99, August.

17 Ross S., « The determination of financial structure : the incentive signaling approach », Bell Journal of Economics, #8, 1991.

18 Leland H., Pyle D., « Informational Asymmetries, Financial Structure and Financial Intermediation », Journal of Finance, #2, May 1977.

19 Jensen M., Meckling W., » Theory of the firm : managerial behavior, agency costs and ownership structure », Journal of Financial Economics, #3 ,1976.

20 Myers S.C., Majluf N.S., [1984], « Corporate Financing and Investment Decisions when Firms Have Information that Investors Do not Have », Journal of Financial Economics, vol. 13, June.

21 Myers S.C. [1984] « The Capital Structure Puzzle », Journal of Finance, vol. 39, July.

22 Hicks J.R., [1974], « The Crisis in Keynesian Economics » , Basic Books, New York.

23 Demingüç-Kunt A., Maksimovic V. (1996) : « Financial constraints, uses of funds and firm growth on international comparison » World Bank, Policy Research Working Paper 1671, October.

24 Paranque B. [1999], « Flexibilité financière des PME ».

25 Ont été exclues d’emblée les entreprises « géantes » comme Gazprom ou RAO EES Rossii car leur comportement en matière de financement est particulier. En raison de leur taille extrêmement importante, l’estimation incluant ce type d’entreprises aboutirait à des biais considérables.

26 On reproche souvent à des analyses sur les échantillons cylindrés l’exclusion de l’aspect dynamique concernant par exemple les entreprises nouvellement crées ou en cours de disparition et les sociétés en phase de restructuration. Cela introduit un biais en faveur des entreprises plus stables et plus viables (biais de sélection).

27 Программа раскрытия информации.

28 La distribution par branches est présentée dans l’annexe.

29 La taille de l’échantillon a été réduite du 542 à 487 par l’élimination des valeurs aberrantes. La méthode utilisée est « la moyenne tronquée à 5 % » (5 % trimmed mean), (Kremp [1995]) en se basant sur les deux variables « clés » : le total du bilan et le chiffre d’affaires.

30 « Corporate Finance in Europe from 1986 to 1996 », European Committee of Central Balance Sheet Offices, Own Funds Working Group, disponible sur www.ssrn.com

31 Arellano M., Bond S. [1991] « Some tests for specification for panel data: Monte Carlo Evidence and an application for employment equation » Review of Economic Studies #58 ; Anderson T. Hsiao C., [1982] « Formulation and Estimation of Dynamic Models using Panel Data », Journal of Econometrics, #18.

32 pour plus de détail voir par exemple Sevestre P. [2002] « Econométrie des données de panel », Dunod.

33 Sevestre P. [2002] op.cit.

34 Brana S., Maurel M., Sgard J. [1999], «Enterprise Adjustment and the Role of Bank Credit in Russia : Evidence from a 420 Firm's Qualitative Survey», CEPII, Document de travail n° 99-06.

35 On peut citer par exemple « Modes de financement des entreprises allemandes et françaises », projet de recherche commun de la Deutsche Bundesbank et de la Banque de France, 1999, sous la direction de A. Sauvé et M. Scheuer.

36 Op.cit.

Notes de fin

1 à partir de 1998 sans petites entreprises

2 coefficient non significatif à 5 %

3 significatif à 10 %

4 coefficient non significatif à 5 %

5 significatif à 10 %

6 coefficient non significatif à 5 %

7 significatif à 10 %

Table des illustrations

Titre Tableau 1 - Indicateurs macroéconomiques
Légende Source : BCR
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 148k
Titre Tableau 2 - Agrégats monétaires et PIB
Légende Source : BCR
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 156k
Titre Graphique 1 - Remonétisation, crédit et investissement
Légende Sources : GKS, CBR
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 184k
Titre Tableau 3 - Sources de l’Investissement
Légende Source : GKS
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 188k
Titre Graphique 2 - Epargne des ménages
Légende Source : BCR
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 176k
Titre Graphique 3 - Portefeuille crédit RUR USD
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 180k
Légende Source : BCR
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-7.jpg
Fichier image/jpeg, 192k
Légende Note 2929
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-8.jpg
Fichier image/jpeg, 84k
Titre Graphique 4 - Structure d’endettement des entreprises de l’échantillon
Légende Sources : GKS, Russian Economic Trends
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-9.jpg
Fichier image/jpeg, 192k
Titre Graphique 5 - Structure de l’endettement
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-10.jpg
Fichier image/jpeg, 148k
Titre Graphique 6 - Structure de dettes interentreprises
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-11.jpg
Fichier image/jpeg, 148k
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-12.jpg
Fichier image/jpeg, 24k
Titre Tableau 4 - Résultats d’estimation sur la totalité de l’échantillon
Légende Note *2Note **3
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-13.jpg
Fichier image/jpeg, 284k
Titre Tableau 5 - Résultats estimées sur certains sous échantillons
Légende Note *4Note **5
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-14.jpg
Fichier image/jpeg, 320k
Titre Tableau 6 - Résultats de l’estimation sur les sous périodes
Légende Note *6Note **7
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-15.jpg
Fichier image/jpeg, 240k
Titre Distribution des entreprises de l’échantillon par branches
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-16.jpg
Fichier image/jpeg, 352k
Titre Décomposition de la variance des variables
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/1605/img-17.jpg
Fichier image/jpeg, 207k

Auteur

MODEM, Université de Paris X Nanterre

© Presses universitaires François-Rabelais, 2004

Conditions d’utilisation : http://www.openedition.org/6540

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