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Le système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée :

Un remède à la manipulation comptable?

Par

Jihene El Ouakdi*

Jacques Saint-Pierre** * Étudiante au Ph.D. Département de finance et assurance Faculté des sciences de l’administration Université Laval Québec, QC CANADA, G1K 7P4 418-644-7878 jihene.el-ouakdi.1@ulaval.ca ** Professeur Titulaire Département de finance et assurance Faculté des sciences de l’administration Université Laval Québec, QC CANADA, G1K 7P4 418-656-2499 jacques.saint-pierre@fas.ulaval.ca

Nous remercions M. Richard Grizzetti de Stern Stewart & Co., New York pour nous avoir fourni des données et le LABVAL pour nous avoir fourni des données et du financement.

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RÉSUMÉ L’objectif de cet article consiste à analyser empiriquement la contribution de l’adoption du système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée (SIVÉA) à la réduction de la manipulation du bénéfice. L’évolution de la manipulation du bénéfice autour de l’évènement « adoption du SIVÉA » montre une diminution significative de la moyenne des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (DTA) et de leurs valeurs absolues (ABDTA) jusqu’à deux ans après l’adoption du SIVÉA. Cette baisse se poursuit jusqu’à trois ans après l’introduction de ce système pour la variable ABDTA. En revanche, malgré cette baisse, les entreprises ayant implanté le SIVÉA continuent d’être relativement plus actives dans la manipulation des comptes de régularisation totale comparativement à leurs concurrentes immédiates. Toutefois, cet effet de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale disparaît lorsque nous contrôlons pour l’impact de la structure de gouvernance, de la rémunération managériale et pour certaines autres variables de contrôle. Il ressort de l’analyse multivariée que c’est surtout la structure de gouvernance et la rémunération managériale qui affectent les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. En revanche, il semble que des éléments comme le risque et les flux monétaires libres influencent plutôt la manipulation d’ordre globale, mesurée par les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale.

ABSTRACT The focus of this study is to empirically analyze the effect of the adoption of the EVA bonus plans (SIVEA) on earnings manipulation. The evolution of earnings manipulation around the event of the adoption of the SIVEA shows a significant decrease in the average of Discretionary Total Accruals (DTA) and their absolute values (ABDTA) up to two years after the adoption of the SIVEA. This fall continues even three years after the introduction of this system for the ABDTA. However, in spite of this fall, the SIVEA companies continue to be more active in manipulating the discretionary total accruals in comparison with their immediate competitors. This effect of the adoption of the SIVEA on DTA disappears when we control for the impact of corporate governance, managerial compensation and other control variables. 14 novembre 2006

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1. INTRODUCTION De nos jours, l’information comptable revêt une importance cruciale pour les entreprises. Elle leur permet une prise de décisions éclairée et une allocation efficiente des ressources. Aussi, elle donne aux bonnes entreprises la possibilité de se démarquer par rapport aux mauvaises. Cependant, les scandales vécus ces dernières années (Enron, Xerox, Waste Management, etc.) ne font que rappeler jusqu’à quel point les firmes peuvent camoufler leurs vraies situations financières en manipulant cette information comptable pour la rendre plus avantageuse. Une manipulation qui s’avère plus coûteuse lorsqu’elle est faite en dehors des principes comptables généralement reconnus (PCGR), puisqu’elle engendre des coûts légaux très élevés (Dechow et al. 1996). Néanmoins, malgré ces coûts et en dépit des lois1 mises en place pour réglementer la gouvernance et la transparence des entreprises, la manipulation comptable continue d’être présente dans les firmes. Cette manipulation semble être plus accentuée quand certains facteurs déterminants sont présents (p. ex. un système de rémunération managériale fort corrélé avec les mesures comptables (DeGroat 2004); un besoin de financement accru (Dechow et al. 1996); une structure de gouvernance défaillante (Dechow et al. 1996, Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004, Friebel et Guriev 2005); etc.). La littérature financière montre qu’un des déterminants de la manipulation comptable concerne la maximisation du bien-être du dirigeant. En effet, ce dernier cherche à modifier la perception des actionnaires vis à vis sa gestion des ressources dans le but d’optimiser le montant des primes et des avantages en nature obtenus (Healy 1985, Gaver et al. 1995, Holthausen et al. 1995, Dechow et Skinner 2000, Bowen et al. 2004). De plus, il semble que les systèmes d’incitation traditionnels -basés sur les mesures comptables et sur la propriété (les régimes d’options d’achat d’actions)- ne font qu’augmenter la tentation de ces dirigeants à exploiter la défaillance de la structure de gouvernance pour abuser de la marge de manœuvre permise par les PCGR et augmenter, par voie de conséquence, leur richesse (Bowen et al. 2004). Consciente de ce fait, la société-conseil Stern Stewart & Co. a mis au point une mesure de performance qu’elle caractérise de difficilement manipulable qu’elle a introduite au sein d’un système de gestion et d’un système d’incitation managériale. Il s’agit du système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée (SIVÉA). En fait, cette société-conseil a apporté plusieurs ajustements comptables dans le but de réduire voire même d’éliminer le pouvoir discrétionnaire des dirigeants vis à vis de l’information comptable (O’Hanlon et Peasnell 1998). À cet égard, Stern Stewart & Co. proposent 164 ajustements possibles, dont une dizaine qui semblent être typique pour chaque entreprise (Stewart 1994). Outre le fait, que ces ajustements comptables visent la réduction de la gestion stratégique des résultats, ils impliquent une réduction du conservatisme comptable et une correction des erreurs comptables passées (O’Hanlon et Peasnell 1998). L’objectif ultime de ces ajustements est d’en arriver à présenter une mesure révélatrice de la véritable performance financière de l’entreprise telle que traduite par l’écart de performance2. Partant de ces faits, nous nous proposons, dans cette étude, de vérifier empiriquement la contribution d’un tel système à la réduction de la manipulation comptable. Une revue de la littérature sur le sujet a montré qu’il n’existe qu’une seule étude qui s’est penchée, théoriquement, sur le sujet (O’Hanlon et Peasnell 1998). Néanmoins, aucune recherche empirique n’a essayé d’apporter une réponse à notre problématique. Sur le plan méthodologique, nous nous proposons d’analyser l’évolution de la manipulation comptable autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Nous effectuons, de même, une analyse multivariée visant à étudier l’impact de l’adoption de ce système d’incitation sur la gestion stratégique des résultats, tout en

1 Par exemple, le « Securities Exchange Act » de 1934, le « Private Securities Litigation Reform Act » de 1995 et la loi « Sarbanes-Oxley » mise en place par le SEC (US Securities and Exchange Commission) en 2002. 2 L’écart de performance est donné par la différence entre le rendement du capital et le coût du capital.

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contrôlant pour d’autres variables (p. ex. la structure de gouvernance, la taille, le risque, etc.). Les résultats de cette étude peuvent être d’un grand apport tant à la littérature comptable que financière. Cet article est subdivisé en quatre sections. La première section énumère les principales caractéristiques du SIVÉA qui permettraient de réduire la manipulation comptable. Le développement de l’hypothèse fondamentale et la description de l’échantillon, sont donnés dans la deuxième section et sont accompagnés d’une explication sur la méthode adoptée pour le calcul de la manipulation comptable. Ensuite, nous présentons les résultats de l’analyse par événements dans la troisième section et ceux de l’analyse multivariée dans la quatrième section, suivie d’une conclusion. 2. LE SIVÉA : UNE SOLUTION POSSIBLE POUR RÉDUIRE LA MANIPULATION COMPTABLE ? Selon la SEC, la manipulation comptable est la pratique de déformer la vraie situation financière de la firme3. Elle provient du fait que les dirigeants peuvent exercer leurs jugements discrétionnaires de telle façon qu’ils influencent les rapports financiers de la firme. Un tel jugement peut induire en erreur les parties prenantes de la compagnie quant à la vraie situation économique de cette dernière ou influencer ses retombés financières qui dépendent, exclusivement, de ses résultats comptables (Healy et Wahlan 1998). Plusieurs recherches empiriques ont étudié les facteurs déterminants de la manipulation comptable et les objectifs derrières de telles pratiques. Plusieurs de ces études se sont penché sur l’impact des contrats de rémunération sur la gestion stratégique des résultats. Elles ont trouvé que la maximisation du bien-être des dirigeants constitue un des principaux catalyseurs à la manipulation comptable (Healy et Wahlen 1998, Peng et Roëll 2004, Bergstresser et Philippon 2006). En effet, ces derniers tentent de manipuler les résultats afin d’optimiser le montant des primes obtenues (Coulombe et Disle 2001) et d’accroître leur richesse suite à la hausse de la valeur des actions (Bergstresser et Philippon 2006). Cette manipulation conséquente est d’autant plus accentuée lorsque la structure de gouvernance de la firme est défaillante (Dechow et al. 1996, Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004) et aussi lorsque la rémunération managériale est étroitement liée à la valeur des titres et à la détention d’options d’achat d’actions (Bergstresser et Philippon 2006). Étant consciente du fait que la manipulation comptable est d’autant plus importante dans les entreprises ayant un régime d’incitation fort corrélé avec les mesures comptables ou une rémunération managériale étroitement liée à la valeur des titres et à la détention d’options d’achat d’actions (Bergstresser et Philippon 2006), la compagnie Stern Stewart & Co. a mis en place un système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée. Ce système a pour vocation d’être un moyen permettant de réduire les opportunités de manipuler l’information comptable puisque dans ce cas, le calcul de la prime se base sur une mesure difficilement manipulable (O’Hanlon et Peasnell 1998, Young et O’Byrne 2000). Une des caractéristiques, évoquées par cette société-conseil est que le SIVÉA constitue un moyen disciplinant incitant les dirigeants à agir comme des propriétaires (Stern et al. 1995). Dans le cadre de ce système, les primes sont calculées en fonction de l’amélioration et non en fonction de la valeur absolue de la VÉA. Ces primes sont non limitées et dépendent entièrement de la performance managériale. Une telle caractéristique pourrait expliquer pourquoi un dirigeant peut être moins tenté de manipuler les résultats comptables pour s’accaparer une plus grande prime. En effet, d’après Healy (1985) et Holthausen et al. (1995), le niveau de la manipulation est moins important quand la performance se trouve entre les deux bornes cibles inférieure et supérieure ; alors que cette manipulation semble être plus négative en dehors de cet intervalle. Donc, le fait de ne pas avoir ni une borne au-dessous de laquelle une sous-performance est non pénalisée, ni une borne au-dessus de laquelle une sur-performance n’est pas récompensée, peut inciter les dirigeants à concentrer leurs efforts pour améliorer réellement la situation financière de la firme plutôt

3 Cette définition provient du site de la SEC (www.sec.gov).

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que de manipuler les chiffres comptables. À ceci, vient s’ajouter le concept de la banque de primes (« Bonus Bank ») qui vise à prolonger l’horizon temporel des décisions managériales. Ainsi, le dirigeant ne se préoccupera plus de la situation de l’entreprise à court terme. En revanche, il doit fournir l’effort nécessaire pour maintenir une augmentation de la VÉA dans le temps pour ne pas accumuler de déficits dans sa banque de primes. Pour la rendre difficilement manipulable (Stewart 1991, Stewart 1994, EVA Roundtable 1994, Stern et al. 1995, Stewart 2002a, Stewart 2002b), la VÉA a subit certains ajustements comptables (Stewart 1991, Young et O’Byrne 2000). En plus, une centaine d’autres ajustements comptables ont été mis en place pour réduire le comportement myope des dirigeants et à minimiser les erreurs comptables passées (O’Hanlon et Peasnell 1998), tout en offrant une mesure de performance et un outil de base pour l’incitation managériale qui reflète le plus la situation réelle de l’entreprise. Ces ajustements touchent, en particulier, les provisions pour garanties et pour créances douteuses, puisqu’il a été démontré que ces dernières peuvent être utilisées pour lisser les résultats comptables (McNichols et Wilson 1988). Les autres ajustements apportés par Stern Stewart & Co. dans le but de réduire la manipulation comptable concernent le goodwill et les coûts en recherche et développement et marketing (considérés comme étant des actifs intangibles selon Stern Stewart & Co.). Bref, les ajustements comptables apportés à la VÉA jumelés avec les caractéristiques propres au SIVÉA -tels qu’évoqués par Stern Stewart & Co. (Stewart 1991, Stewart 1994, EVA Roundtable 1994, Stern et al. 1995, Stewart 2002a, Stewart 2002b)- peuvent expliquer pourquoi un tel système d’incitation pourrait être un frein à la manipulation comptable. Cependant, malgré le fait que la manipulation comptable semble être très coûteuse pour l’entreprise, malgré aussi le fait qu’elle soit engendrée en grande partie par la nature des contrats de rémunération managériale (Dechow et al. 1996, Healy et Wahlen 1998, Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004, Peng et Roëll 2004, Bergstresser et Philippon 2006), malgré enfin que Stern Stewart & Co. prétende que la VÉA ajustée est difficilement manipulable, malgré tout cela, aucune recherche empirique n’a étudié si le SIVÉA (où le calcul de la prime est basé sur la VÉA) peut être un remède possible qui rende les dirigeants moins tentés d’abuser de la latitude des PCGR. Une revue de la littérature sur le sujet a montré qu’il existe seulement une étude qui a, surtout, présenté les objectifs des ajustements comptables apportés à la VÉA et le cadre théorique de la relation entre le SIVÉA et la manipulation comptable. Il s’agit de l’étude de O’Hanlon et Peasnell (1998). Cette absence d’investigation empirique au sujet de l’effet de l’adoption du SIVÉA sur la tentation des dirigeants à manipuler l’information comptable, constitue la motivation derrière cet article. 3. HYPOTHÈSE, ÉCHANTILLON ET MESURE DE LA MANIPULATION COMPTABLE 3.1 Hypothèse Rappelons que l’objectif principal de cette étude consiste à vérifier empiriquement la contribution du SIVÉA à la réduction de la manipulation comptable. Selon Stewart (2002a, 2002b), les caractéristiques de ce système d’incitation, conjuguées aux ajustements comptables apportés à la VÉA pour la rendre difficilement manipulable, peuvent permettre de remédier aux problèmes de la gestion des résultats surtout que ces derniers sont catalysés, en grande partie, par le design des contrats incitatifs traditionnels basés sur les mesures comptables (DeGroat 2004) et sur la propriété (Gao et Shievers 2002, Cheng et Warfield 2003, Peng et Roëll 2004, Bergstresser et Philippon 2006). Ainsi, s’il est vrai que les ajustements apportés à la VÉA ciblent, significativement, le pouvoir d’exercer un jugement managérial discrétionnaire sur l’information comptable, nous nous attendons à trouver une réduction du niveau de la manipulation comptable suite à l’adoption du SIVÉA. De plus, si ce système d’incitation constitue bel et bien un frein à la gestion stratégique des résultats, nous nous attendons à trouver un effet négatif sur la manipulation, qui persistera avec le temps.

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3.2 Échantillon Pour répondre à notre problématique, nous avons commencé par collecter la liste d’entreprises américaines ayant adopté le SIVÉA. Pour ce faire, nous nous sommes référés premièrement à la liste des clients de Stern Stewart & Co. (1998). Ensuite, et pour avoir un échantillon plus complet, nous avons confronté cette liste à celles utilisées dans d’autres travaux de recherche académique (Kleiman 1999, Young et O’Byrne 2001). Les banques et les institutions financières ont ensuite été exclues, donnant ainsi lieu à un échantillon initial de 59 entreprises américaines. Ces firmes, appartenant à différents secteurs d’activité, ont implanté le système d’incitation basé sur la VÉA durant la période [1983-1998]. Nous avons ensuite constitué un échantillon de contrôle, composé essentiellement des concurrentes immédiates des entreprises étudiées qui ont opté pour des systèmes d’incitation traditionnels. Pour ce faire, nous avons choisi pour chaque firme de notre échantillon de base sa correspondante, qui possède le même code four-digit SIC et une valeur marchande proche de celle de la firme en question, durant l’année précédant l’adoption du SIVÉA (Kleiman 1999, Battalio et Mendenhall 2005). Cette pratique a généré un échantillon de contrôle constitué de 59 entreprises ayant choisi des systèmes d’incitation traditionnels4. Par ailleurs, deux sources de données ont été utilisées. La première concerne la base de données COMPUSTAT qui a aussi été utilisée afin de collecter les données comptables. Pour les données sur la gouvernance d’entreprise, nous avons eu recours aux sollicitations de procuration annuelle se trouvant dans la base de données EDGAR. Durant l’étape de la collecte des données nous avons exclu 9 entreprises de base pour lesquelles des données financières et de gouvernance n’étaient pas disponibles. Cependant, si tel était le cas d’une entreprise de contrôle, celle-ci était remplacée par une autre firme ayant le même code four-digit SIC et une valeur marchande proche de celle de la firme en question, et pour laquelle toutes les données étaient disponibles. Notre échantillon final comprend alors 50 entreprises de bases et 50 entreprises de contrôle. 3.3 Mesure de la manipulation comptable Les estimations et les jugements inhérents au système de comptabilité d’exercice, comme la provision pour créances douteuses, l’évaluation des stocks et la dotation aux amortissements, fournissent de nombreuses occasions de « gérer » le résultat. Les chercheurs ont donc axés leurs recherches sur le total des ajustements, qui correspond à la différence entre le bénéfice net avant éléments extraordinaires et les flux de trésorerie provenant de l’exploitation, et qui recouvre les variations des éléments hors caisse du fonds de roulement et des éléments sans effet sur la trésorerie présentés dans l’état des résultats. Ils s’intéressent à la partie de ces ajustements qui procède d’une « intervention préméditée » et tentent donc de scinder le total en deux composantes : une non discrétionnaire découlant naturellement des activités économiques de la société et une autre discrétionnaire ou gérée (Wiedman, 2002). À cet égard, la majorité des recherches concernant l’effet des régimes d’incitation managériale sur la gestion stratégique des résultats (Dechow et al. 1996, Healy et Wahlen 1998, Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Peng et Roëll 2004, Bergstresser et Philippon 2006) utilisent les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme5 et/ou les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale6. Certaines de ces études utilisent la valeur absolue de ces deux variables. Ce choix est dû au fait qu’ils soient à la hausse ou à la baisse, les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation indiquent l’importance de la manipulation comptable (Healy 1985, Jones 1991, Warfield et al. 1995, Klein 2002, Gao et Shrieves 2002, Peng et Roëll 2004, Bergstresser et Philippon 2006).

4 Ces firmes concurrentes sont extraites du « 2003 US 1000 EVA/MVA Annual Ranking Database ». 5 Il s’agit des « Discretionary Current Accruals » en anglais. 6 Il s’agit des « Discretionary Total Accruals » en anglais.

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Ainsi, en s’inspirant des études antérieures (Peng et Roëll 2004), nous utilisons, dans le cadre de notre recherche, les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (DCA), les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (DTA), et leurs valeurs absolues (VABDCA et VABDTA, respectivement). La principale contribution concernant l’identification des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation a été apportée par le modèle de Jones (1991) et sa version modifiée (Dechow et al. 1995). Guay et al. (1996) ont trouvé qu’aucun de ces deux modèles ne donne une classification non pertinente des ajustements discrétionnaires et non discrétionnaires. Cependant, lorsque les données sont classées en coupe transversale, il s’avère que le modèle original de Jones est plus performant dans la détection de la manipulation comptable (Bartov et al. 2000). Nous adoptons alors ce modèle pour calculer la manipulation comptable au sein de notre échantillon7 (Teoh et al. 1998, Guidry et al. 1999, Chtourou et al. 2001, Klein 2002), pour les deux périodes d’étude soit, trois ans avant et trois ans après l’adoption du SIVÉA et la période [2000-2003]. La première période concerne l’analyse de la manipulation comptable autour de l’année d’adoption du SIVÉA. Une fois cette analyse par événements effectuée, nous adoptons une analyse multivariée pour vérifier si l’effet de l’adoption du SIVÉA persiste lorsqu’on contrôle pour certaines variables et lorsque nous nous déplaçons dans le temps8. 4. ANALYSE PAR ÉVÉNEMENTS Dans cette section nous analysons l’évolution de la manipulation comptable au tour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Cette analyse par événements consiste à examiner le niveau de la manipulation comptable, trois ans avant et trois ans après l’adoption de ce système d’incitation (Kleiman 1999). Dans le cadre de notre analyse, nous commençons par considérer chaque entreprise de base comme étant sa propre entreprise de contrôle (Balachandran 2001 et Lougee et al. 2002). Ensuite, nous ajustons le niveau de la manipulation comptable des entreprises adoptant le SIVÉA avec celui de l’échantillon de contrôle. Pour calculer les valeurs ajustées de la manipulation comptable, nous utilisons l’approche utilisée par Kleiman (1999), qui repose sur la différence, au temps t, entre la manipulation comptable de chaque entreprise de base et celle de sa concurrente immédiate. 4.1 La manipulation comptable autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA Le Panel A du Tableau 1 présente les données médianes de la manipulation comptable, trois ans avant et trois ans après l’implantation du SIVÉA. Les colonnes de (1) à (7) tracent l’évolution des quatre variables de la manipulation pour chacune des années entourant la date zéro (0), correspondant à la date de l’adoption du SIVÉA. Les colonnes de (8) à (11) représentent, respectivement, la moyenne des périodes [-3,-1], [0,+1], [0,+2] et [0,+3] (Kleiman 1999). Le Panel B du Tableau 1 représente, quant à lui, les différences des données médianes d’une année à une autre (colonnes de (1) à (6)), puis d’une période à une autre (colonnes de (7) à (9)). Pour tester si les variations du niveau de la manipulation comptable, d’une année à une autre et d’une période à une autre, sont statistiquement significatives, nous appliquons le test de rang de Wilcoxon9 (Kleiman 1999). Les résultats du Panel B montrent que la manipulation fluctue autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Les deux variables DCA et ABDCA fluctuent à la hausse et à la baisse après la date zéro. Cependant, cette variation n’est pas statistiquement significative. Les ajustements discrétionnaires aux

7 L’Annexe 1 présente la méthode adoptée pour calculer les variables représentant la manipulation comptable. 8 Effectuer cette analyse multivariée sur la période [2000-2003] tient, d’une part, à la nature même de notre question de recherche (tester si l’effet de l’adoption du SIVÉA persiste dans le temps). D’autre part, en raison de la nouveauté du système d’incitation analysé dans cet article, en raison aussi que ce système d’incitation ne constitue qu’un élément dans le processus de création de valeur des entreprises et qu’il n’intervient que plus tard dans ce processus, il était impératif d’analyser, comme nous l’avons fait, l’impact de la mise en application du SIVÉA que plusieurs années après avoir adopté le processus de création de valeur lui-même comme système de gestion. 9 « Wilcoxon signed rank test » en anglais.

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comptes de régularisation totale (DTA) et leur valeur absolue (ABDTA) ont connu, quant à eux, une augmentation significative durant l’année de l’adoption du SIVÉA. Cependant, à partir de la première année postérieure à l’adoption du SIVÉA, cet accroissement s’est inversé pour les DTA. La troisième année après la date zéro, ces DTA et leurs valeurs absolues (ABDTA) ont connu une augmentation significative. L’observation des colonnes (7) à (9) montre l’existence d’un effet négatif et significatif de l’événement de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (mesurés par les DTA et les ABDTA). En effet, nous rapportons une diminution significative de la moyenne des DTA et des ABDTA jusqu’à deux ans après l’adoption du SIVÉA par rapport à la période [-3,-1]. Cette diminution significative se poursuit même trois ans après l’introduction du système d’incitation basé sur la VÉA pour les DTA. Ces résultats coïncident logiquement avec le fait que les ajustements aux données comptables qu’apportent les promoteurs de l’adoption de l’approche VÉA touchent davantage des comptes de long terme que de court terme. 4.2 La manipulation comptable ajustée autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA Le Tableau 2 trace l’évolution de la manipulation comptable, ajustée à la concurrente immédiate, autour de la date de l’adoption du SIVÉA. Le Panel A présente les données médianes de la manipulation comptable ajustée, trois ans avant et trois ans après l’implantation du SIVÉA. Les colonnes de (1) à (7) tracent l’évolution des quatre variables de la manipulation, ajustées à la concurrente immédiate, pour chacune des années entourant la date de l’adoption du SIVÉA. Les colonnes de (8) à (11) représentent, respectivement, la moyenne de la période antérieure ([-3,-1]) et des périodes postérieures ([0,+1], [0,+2] et [0,+3]) à l’événement étudié (Kleiman 1999). Le test de rang de Wicoxon est ensuite appliqué pour tester l’existence d’une différence significative entre l’échantillon de base et de contrôle. Le Panel A du Tableau 2 montre que les firmes de base ont des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme moins élevés que ceux des entreprises concurrentes, une année avant l’adoption du SIVÉA (colonne 3). Nous trouvons le contraire pour les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (colonne 3). Il s’avère qu’une année avant la date zéro, les DTA et les ABDTA sont significativement plus élevés pour les entreprises ayant adopté le SIVÉA. Ce résultat persiste une année après l’adoption du SIVÉA (colonne 5), et même trois ans après pour les ABDTA (colonnes 6 et 7). Les résultats trouvés ci-dessus tiennent aussi lorsque nous considérons la moyenne des sous-périodes étudiées (colonnes de 8 à 11). En effet, nous observons que durant la période [-3,-1], les entreprises de base ont moins d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, mais plus d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale par rapport aux entreprises de contrôle. Un tel résultat persiste pour les autres périodes postérieures étudiées (colonnes de 9 à 11). Cependant, il ne demeure significatif que pour les ABDTA. Le Panel B du Tableau 2 rapporte une fluctuation de la manipulation comptable ajustée autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Cependant, nous notons une diminution d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale durant les périodes postérieures à l’implantation du système d’incitation basé sur la VÉA. Néanmoins, cette baisse n’est significative que pour la période [0,+2] (colonne 8). À titre récapitulatif, l’analyse par événements a dégagé un effet négatif de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale, puisqu’en moyenne cette variable diminue par rapport à la période [-3,-1]. En revanche, nous n’avons observé aucun effet significatif de cet événement sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. Il semble ainsi que le SIVÉA cible plutôt les comptes de régularisation à long terme. Un tel résultat peut s’expliquer par le fait que les ajustements comptables effectués sur la VÉA touchent surtout des comptes à long terme pouvant être une source de manipulation comptable (p. ex. capitalisation et amortissement des coûts en recherche et développement, etc.). En revanche, les résultats de l’ajustement de la manipulation comptable par rapport à la concurrente immédiate montrent que, malgré la diminution de leurs ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale ajustés suite à l’événement de l’adoption du SIVÉA,

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les entreprises de base affichaient10 (DTA et ABDTA) et continuent d’afficher11 un niveau d’ajustement anormal au compte de régularisation totale (ABDTA) plus élevé que celui de leurs concurrentes. Un tel résultat signifie que l’adoption du SIVÉA a permis aux entreprises de base de réduire le niveau de leurs ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale. Cependant, ces ajustements continuent à être significativement plus élevés que ceux des entreprises de contrôle. De plus, l’analyse par événements montre que, comparativement aux entreprises de contrôle, les entreprises de base ont plus d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale, mais moins d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, durant la période antérieure à l’adoption du SIVÉA. Et que ces derniers ne subissent aucun effet significatif de l’événement étudié, alors que les premiers connaissent, en partie, une diminution significative pouvant aller jusqu’à trois ans après l’implantation du SIVÉA (ABDTA). Cette constatation peut s’expliquer par le fait que l’adoption du système d’incitation basé sur la VÉA par notre échantillon de base pourrait être, entre autre, dans l’objectif de réduire la manipulation comptable visant le long terme. 5. ANALYSE MULTIVARIÉE Dans cette partie nous nous proposons de voir si l’effet négatif de l’adoption du SIVÉA sur la manipulation comptable, observé dans l’analyse par événements, persiste lorsque nous contrôlons pour l’impact de certains facteurs. Nous considérons, pour cette fin, la période [2000-2003]. Rappelons qu’en raison de la nouveauté du système d’incitation analysé dans cet article, en raison aussi que ce système d’incitation ne constitue qu’un élément dans le processus de création de valeur des entreprises et qu’il n’intervient que plus tard dans ce processus, il était impératif d’analyser, comme nous l’avons fait, l’impact de la mise en application du SIVÉA que plusieurs années après avoir adopté le processus de création valeur lui-même comme système de gestion. Chacune des quatre variables de la manipulation comptable est représentée par une variable binaire égale à un si l’entreprise est adoptante du SIVÉA (et zéro si non). D’autre part, nous incluons dans notre modèle des variables représentant la structure de gouvernance (Dechow et al. 1996, Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004, Friebel et Guriev 2005), la rémunération managériale (DeGroat 2004, Peng et Röell 2004, Bowen et al. 2004), et certaines variables de contrôle : la taille (Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Peng et Röell 2004, Kadan et Yang 2005), les flux monétaires libres (Bowen et al. 2004), et le risque (Bowen et al. 2004)). Le modèle à estimer est donné par12 :

BLOCKOUTSCEOSSIVEAONMANIPULATI 43210 ααααα ++++=

TAILLEBETAFCFOptNoExOptExCompLTSALAIREBONUS

1211109

8765

αααααααα

++++++++

Une régression MCO (Moindre Carrés Ordinaires) est effectuée pour chacune des quatre variables représentant la manipulation comptable, pour des données s’étalant sur la période [2000-2003].

5.1 Statistiques descriptives et coefficients de corrélation Le Tableau 4 présente les résultats de la comparaison des moyennes et des médianes de l’échantillon de base versus celles de l’échantillon de contrôle pour les données groupées. Le panel A montre une

10 Colonne 8, Panel A du Tableau 2. 11 Colonnes de 9 à 11, Panel A du Tableau 2. 12 Les définitions des variables du modèle sont présentées au Tableau 3.

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différence13 significative de la variable ABDCA entre les deux sous-échantillons. Ce résultat rejoint celui trouvé dans l’analyse par événements, puisque les entreprises de contrôle continuent d’afficher un niveau d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme plus important que celui des entreprises de base même quelques années après l’adoption du SIVÉA. Par ailleurs, il ne semble exister aucune différence significative entre les deux sous-groupes pour les trois autres variables représentant la manipulation comptable. Dans le Panel B, nous remarquons qu’il y a plus de manipulation comptable positive (pour les DCA et les DTA) pour les entreprises de contrôle. Cependant, un test χ2 montre que cette différence n’est pas statistiquement significative14. De plus, pour voir jusqu’à quel point la manipulation comptable est importante dans chaque sous-échantillon, nous calculons le pourcentage des firmes ayant une manipulation comptable (pour les ABDCA et les ABDTA) supérieure à 10% (Bergstresser et Philippon 2006). Il s’avère, alors, que la manipulation comptable des entreprises de contrôle est plus importante que celle des entreprises de base. Néanmoins, cette différence n’est significative15 que dans le cas des ABDCA. Le Tableau 5 rapporte les coefficients de corrélation entre les variables représentant la manipulation comptable (DCA, DTA, ABDCA, et ABDTA) et l’adoption du SIVÉA (SIVEA), la structure de gouvernance (CEOS, OUTS, BLOCK), les éléments de la rémunération managériale annuelle (BONUS, SALAIRE et CompAN16) et les programmes d’incitation à long terme (CompLT, OptEx, et OptNoEx), et certaines variables de contrôle (FCF, BETA et TAILLE). Le test de Spearman est utilisé pour tester si les coefficients de corrélation sont significatifs. La première colonne du tableau montre que l’adoption du système d’incitation basé sur la VÉA est corrélée négativement et significativement avec la valeur absolue du niveau des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (ABDCA). En revanche, l’adoption du SIVÉA ne semble pas être corrélée significativement avec les trois autres variables de manipulation (DCA, DTA, ABDTA). Un tel résultat rejoint celui trouvé lors de la comparaison du niveau de la manipulation comptable entre les deux échantillons de base et de contrôle. En effet, rappelons que nous n’avons trouvé aucune différence significative entre ces derniers pour les trois variables DCA, DTA, et ABDTA. Néanmoins, nous avons noté que les entreprises ayant adopté le SIVÉA affichent moins de ABDCA. Par conséquent, la relation négative, entre cette dernière et l’adoption du SIVÉA, détectée durant la période [2000-2003] peut renseigner sur le fait que le calcul de la prime managériale sur la base de la VÉA pourrait être un frein à la manipulation courante. Cet impact vient renforcer l’effet négatif sur la manipulation totale (DTA et ABDTA) trouvé dans l’analyse par événements. La colonne 3 du Tableau 5 rapporte une association négative et fortement significative entre la proportion d’administrateurs externes siégeant sur le conseil d’administration et les deux variables DCA et ABDCA. Ce résultat rejoint celui trouvé par Beasley (1996), qui a trouvé une relation négative entre l’indépendance des administrateurs et la probabilité de fraude. Dechow et al. (1996) ont observé que les firmes avec un plus grand pourcentage d’administrateurs externes sont moins soumises aux actions d’ « enforcement » de la SEC. Chtourou et al. (2001), quant à eux, ont constaté que les firmes ayant un faible niveau d’ajustements anormaux aux comptes de régularisation ont un pourcentage élevé d’administrateurs externes siégeant sur leur conseil d’administration. En effet, la présence d’administrateurs externes siégeant sur le conseil d’administration fait augmenter la demande d’informations complexes pour réduire l’asymétrie d’information et exercer un contrôle strict sur la performance managériale (Barnhart et

13 Les tests de différence de moyenne (t-statistique) et de médiane (Wilcoxon-test) sont rapportés, respectivement, dans les deux dernières colonnes du Panel A du Tableau 4. 14 Ce test χ2 teste si la différence des médianes entre deux séries binaires (=1 si la manipulation est positive) est significative. Les P-Value de ce test sont de 0.4237 et de 0.5477 pour les DCA et DTA, respectivement. 15 Le test χ2 teste si la différence des médianes entre deux séries binaires (=1 si la manipulation est supérieure à 10%) est significative. Les P-Value de ce test sont de 0.0259 et de 0.8480 pour les ABDCA et ABDTA, respectivement. 16 Il s’agit de la rémunération annuelle en $ du CEO. C’est la somme du salaire de base, de la prime annuelle et des autres rémunérations annuelles.

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Rosenstein 1998, Core et al. 1999). D’autre part, un des principaux soucis de ces administrateurs externes concerne le maintient d’une certaine réputation dans le marché de travail (Fama et Jensen 1983). Le calcul des coefficients de corrélation entre les éléments de la rémunération annuelle (colonnes 5, 6, et 7) dégage une relation négative entre le montant de la prime annuelle payée au dirigeant et les variables de la manipulation comptable. Cependant, cette association n’est significative que dans le cas des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. Ce résultat contredit celui trouvé par Gao et Shrieves (2002), qui supposent que la prime, lorsqu’elle est calculée sur la base de mesures comptables tend à augmenter l’incitation managériale à manipuler l’information comptable dans la firme. Cette contradiction peut être due au fait que la moitié de notre échantillon global est composé de firmes où la prime managériale est calculée sur la base de la VÉA. D’autre part, la colonne 7 du tableau montre l’existence d’une corrélation négative et significative entre la rémunération annuelle (CompAN) et la manipulation des comptes de régularisation courante (DCA et ABDCA). Un tel résultat peut s’expliquer par le fait qu’une rémunération annuelle élevée, incluant notamment la prime annuelle, réduit l’utilité marginale de la manipulation par rapport à son coût (Peng et Röell 2004). De même, conformément aux résultats de Peng et Röell (2004), nous détectons une association positive et significative entre la valeur des options « in the money » susceptibles d’exercice (OptEx) et non susceptibles d’exercice (OptNoEx) avec les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (DCA). Cette relation positive est consistante avec plusieurs travaux antérieurs qui ont montré que les programmes d’incitation basés sur la propriété (Bergstresser et Philippon 2006), et plus spécifiquement les régimes d’options d’achat d’actions (Yermack 1997, Aboody et Kasznick 2000, Bowen et al. 2004 et Burns et Kedia 2006), constituent des catalyseurs de la manipulation comptable. Une manipulation qui vise, le cas échéant, à augmenter les gains privés des dirigeants (Bowen et al. 2004). Concernant les variables de contrôle de cette analyse, le Tableau 5 montre une corrélation négative entre les flux monétaires libres et les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (DTA). Ainsi, la présence de ce type de flux à la discrétion du dirigeant diminue l’incitation de ce dernier à gérer les résultats comptables. D’autre part, Dechow et al. (1996) et Bowen et al. (2004) associent les flux monétaires libres à la demande « ex-ante » de financement externe de l’entreprise. Ces auteurs stipulent qu’un montant faible, voir même négatif, de flux monétaires libres signifie que l’entreprise est entrain d’épuiser ses fonds internes et qu’elle a besoin de se financer sur le marché des capitaux. Teoh et al. (1998) montrent, à cet effet, que l’accès à ce type de marché engendre une incitation à manipuler l’information comptable. Ainsi, plus les flux monétaires libres sont faibles, plus grande sera la manipulation comptable. Le Tableau 5 rapporte, de même, une corrélation positive entre le risque (BETA), mesuré par le béta, et la variable ABDTA. Ce résultat est consistant avec les propos de Warfield et al. (1995) et de Bowen et al. (2004) qui stipulent que les dirigeants tentent de présenter une situation financière avantageuse afin de faire apparaître un risque de défaillance faible. Ainsi, l’entreprise pourra se financer à moindre coût (prime de risque moindre) et éviter un rationnement de crédit (Warfield et al. 1995). Finalement, les résultats du Tableau 5 montrent une corrélation négative entre la taille et les variables ABDTA et ABDCA. Il semble, ainsi, qu’il est moins facile de manipuler l’information comptable lorsque l’entreprise est de grande taille (Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004, Kadan et Yang 2005). 5.2 Analyse des régressions du modèle Le Tableau 6 rapporte les résultats des quatre régressions, expliquant chacune des quatre variables représentant la manipulation comptable, en fonction de l’adoption du SIVÉA (SIVEA), de la structure de gouvernance (CEOS, OUTS, BLOCK), des éléments de la rémunération managériale annuelle (BONUS et SALAIRE) et des programmes d’incitation à long terme (CompLT, OptEx, et OptNoEx), et de certaines variables de contrôle (FCF, BETA et TAILLE). Les résultats de ce tableau montrent que l’effet de

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l’adoption du SIVÉA sur la manipulation comptable ne semble pas être significatif. Il est vrai que cet effet est négatif pour les deux variables mesurant le niveau d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (DTA et ABDTA). Néanmoins, il est statistiquement non significatif. D’autre part, conformément aux résultats des études antérieures, l’analyse des régressions dégage un effet de la structure de gouvernance sur la manipulation comptable. Cet effet est significatif dans le cas de la manipulation discrétionnaire des comptes de régularisation à court terme (DCA et ABDCA). À cet égard, et comme l’a montré l’analyse des coefficients de corrélation, nous dégageons un effet négatif et significatif, sur les deux variables DCA et ABDCA, du pourcentage d’administrateurs externes siégeant sur le conseil d’administration (OUTS) (Beasley 1996, Dechow et al. 1996, Chtourou et al. 2001, Klein 2002). Ce résultat confirme le rôle important joué par les administrateurs externes pour limiter le comportement opportuniste des dirigeants (Jensen 1986). De même, la concentration du capital (BLOCK) semble être un élément frein à la manipulation comptable, mesurée par le niveau d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme17. Un tel résultat est consistant avec les propos de la théorie d’agence qui suppose que plus le capital est concentré plus le contrôle, effectué par les actionnaires majoritaires, est rigoureux. Ce qui diminuera le pouvoir discrétionnaire des dirigeants (Shleifer et Vishney 1986, Agrawal et Mandelker 1990, Denis et al. 1997). L’observation du Tableau 6 montre, de même, que l’actionnariat managérial (CEOS) a un impact négatif et significatif sur les ABDCA. En effet, il constitue un mécanisme disciplinant permettant l’alignement des intérêts des dirigeants vers la maximisation de la valeur de l’entreprise. Ainsi, ces derniers seront plus incités à fournir l’effort nécessaire pour cette fin, plutôt que de manipuler les résultats sans pour autant augmenter la vraie valeur de la firme. Ce résultat a été trouvé par plusieurs auteurs, notamment, Warfield et al. (1995) et Klein (2002). Cependant, il s’oppose à d’autres, qui ont dégagé un effet positif de la propriété managériale sur la gestion des résultats et qui l’ont expliqué par le fait que les dirigeants actionnaires semblent être incités à manipuler l’information comptable pour augmenter le rendement, à court terme, des titres qu’ils détiennent (Yermack 1997 et Aboody et Kasznick 2000). Outre l’effet de la structure de gouvernance sur la manipulation des comptes de régularisation à court terme, il s’avère que certains éléments de la rémunération managériale (BONUS) et des programmes d’incitation à long terme (OptEx et OptNoEx) affectent significativement les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. En effet, conformément aux résultats trouvés dans l’analyse des coefficients de corrélation, il se dégage un effet négatif de la prime annuelle payée au dirigeant et un impact positif de la valeur des options « in the money » susceptibles d’exercice (OptEx) et non susceptibles d’exercice (OptNoEx) sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (Peng et Röell 2004, Burns et Kedia 2006). Rappelons que ce résultat reflète le recours actif à la manipulation discrétionnaire des comptes de régularisation à court terme afin d’augmenter les gains privés des dirigeants (Bowen et al. 2004). En ce qui concerne les variables de contrôle, les résultats trouvés correspondent exactement à ceux trouvés dans l’analyse des coefficients de corrélation. En effet, il semble que la présence de flux monétaires libres, à la discrétion du dirigeant, diminue l’incitation de ce dernier à manipuler l’information comptable (Dechow et al. 1996 et Bowen et al. 2004). Par ailleurs, ce type de flux peut constituer un signal quant au besoin de financement externe de l’entreprise. Ainsi, plus l’entreprise a besoin de se financer sur le marché des capitaux (flux monétaires libres faibles et qui tendent à être négatifs), plus grande sera la manipulation comptable. D’autre part, nous notons un effet positif et significatif du risque (BETA) sur la valeur absolue du niveau d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (ABDTA). En effet, plus le risque corporatif est élevé, plus grande sera la tentation des firmes à communiquer une situation financière avantageuse aux investisseurs (Warfield et al. 1995 et de Bowen et al. 2004) afin de se

17 Cet effet négatif du pourcentage de propriété des actionnaires majoritaires a été trouvé par Dechow et al. (1996) et Chtourou et al. (2001).

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financer à moindre coût (Warfield et al. 1995). Finalement, l’effet négatif de la taille (TAILLE) sur la variable ABDCA persiste dans l’analyse multivariée. Il semble, ainsi, qu’il est moins facile de manipuler l’information comptable lorsque l’entreprise est de grande taille (Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Bowen et al. 2004, Kadan et Yang 2005). Bref, à titre récapitulatif, l’analyse multivariée dégage un effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur la manipulation comptable. Par ailleurs, elle montre que c’est surtout la structure de gouvernance (CEOS, OUTS, BLOCK) et la rémunération managériale (BONUS, OptEx, OptNoEx) qui affectent les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. En revanche, il semble que des éléments comme le risque et les flux monétaires libres influencent plutôt la manipulation d’ordre globale, mesurée par les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale. 5.3 Analyse de robustesse Dans cette sous-section, nous testons la robustesse des résultats de l’analyse multivariée en utilisant la version modifiée du modèle de Jones (Dechow et al. 1995) pour identifier les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation18. Le Tableau 7 rapporte les résultats des régressions du modèle expliquant chacune des quatre variables représentant la manipulation comptable -calculés selon la version modifiée du modèle de Jones (1991)- en fonction de l’adoption du SIVÉA, la structure de gouvernance, la rémunération managériale, et certaines variables de contrôle. Ce tableau montre que ces résultats sont similaires19 à ceux trouvés en utilisant le modèle original de Jones (1991) pour mesurer la manipulation. En effet, les relations significatives demeurent désormais, avec les mêmes degrés de signification. Un tel résultat montre la robustesse de nos résultats malgré la méthode utilisée pour calculer la manipulation comptable. 6. CONCLUSION L’intérêt pour cette recherche a pris sa source dans la foulée des scandales financiers qu'ont connus les États-Unis au cours de ces dernières années malgré la multiplication des lois visant à contribuer au rétablissement de la confiance du public envers l'intégrité de l'information financière. Notre point de départ était le papier de O’Hanlon et Peasnell (1998), qui montre, théoriquement, comment le système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée (VÉA®) peut réduire le conservatisme comptable, les erreurs comptables passées et la manipulation comptable. Concernant ce dernier point, les fondateurs de Stern Stewart & Co. avancent que le système d’incitation qu’ils proposent offre la possibilité d’aligner les intérêts du dirigeant vers la maximisation de la valeur de l’entreprise (EVA Roundtable 1994, Stern et al. 1995, Young et O’Byrne 2000, Stewart 2002a, Stewart 2002b). Ils ajoutent que les caractéristiques d’un tel système jumelées avec les ajustements comptables apportés à la VÉA, pour la rendre difficilement manipulable, peuvent être un frein à l’exercice du pouvoir discrétionnaire du dirigeant vis-à-vis l’information comptable (Stewart 1991, Stewart 1994, EVA Roundtable 1994, Stern et al. 1995, O’Hanlon et Peasnell 1998, Young et O’Byrne 2000, Lougee et al. 2002, Stewart 2002a, Stewart 2002b). Cette étude se veut une extension d’une littérature, très peu abondante, sur le rôle du système d’incitation basé sur la VÉA dans la réduction de la gestion stratégique des résultats comptables. En effet, et à notre connaissance, aucune étude ne s’est proposée d’analyser empiriquement l’effet de l’adoption du SIVÉA sur la manipulation comptable. La réponse à notre question de recherche permet de savoir si le SIVÉA peut constituer une solution potentielle à un problème qui subsiste depuis des décennies, et dont la résolution constitue une des préoccupations primordiales du monde financier. 18 L’Annexe 2 illustre cette approche modifiée de Jones (Dechow et al. 1995). 19 Cette similarité a été trouvée aussi par Klein (2002).

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L’investigation empirique de ce sujet repose sur un échantillon d’entreprises ayant adopté le SIVÉA. Chaque entreprise de l’échantillon de base est pairée avec sa concurrente immédiate, adoptant un système d’incitation traditionnel. Sur le plan méthodologique, nous avons opté, en premier lieu, pour une analyse de l’évolution de la manipulation et de la manipulation comptable ajustée (par rapport à la concurrente immédiate) autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Pour ce faire, nous avons considéré une période de 3 ans avant et de 3 ans après la date de l’adoption du système en question. Une analyse multivariée est effectuée, en deuxième lieu, pour tester si les résultats, trouvés dans l’analyse par événements et dans l’analyse des coefficients de corrélation, tiennent lorsque nous contrôlons pour l’effet de la structure de gouvernance, de la rémunération managériale et de certaines variables de contrôle (taille, risque, flux monétaires libres). Nous considérons, pour cette fin, la période [2000-2003]20. Les résultats de l’analyse par événements rapportent l’existence d’un effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (DCA et ABDCA). En revanche, cette analyse montre une diminution significative de la moyenne des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (DTA) et à leurs valeurs absolues (ABDTA) jusqu’à deux ans après l’adoption du SIVÉA. Cette baisse se poursuit même trois ans après l’introduction de ce système pour les ABTDA. En considérant les niveaux ajustés (par rapport à la concurrente immédiate) de la manipulation comptable, l’analyse par événements montre que les entreprises de base ont plus d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale, mais moins d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, durant la période antérieure à l’adoption du SIVÉA. Ces entreprises continuent d’afficher un niveau d’ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale (ABDTA) plus élevé que celui de leurs concurrentes, même après l’implantation de ce système d’incitation. Par ailleurs, l’analyse de l’évolution de la manipulation ajustée ne rapporte aucun effet significatif sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (DCA et ABDCA). Par contre, il existe un effet négatif et significatif de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale allant jusqu’à deux ans après cet événement. Cependant, malgré cette baisse, les entreprises de base continuent à être plus actives dans la manipulation discrétionnaire des comptes de régularisation totale. Cet effet négatif de l’adoption du SIVÉA sur les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale est disparu lorsque nous avons contrôlé l’impact de la structure de gouvernance, de la rémunération managériale et de certaines variables de contrôle (taille, risque, flux monétaires libres). En effet, il paraît que le fait d’implanter un système d’incitation basé sur la valeur économique ajoutée n’affecte pas significativement la manipulation comptable. Par ailleurs, l’analyse multivariée montre que les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme sont surtout affectés par certains éléments de la structure de gouvernance et de la rémunération managériale. Néanmoins, il semble que des éléments comme le risque, la taille et les flux monétaires libres influencent plutôt la manipulation discrétionnaire des comptes de régularisation totale. Finalement, une analyse de robustesse montre que nos résultats tiennent même lorsque nous utilisons la version modifiée du modèle de Jones (1991) pour mesurer la manipulation comptable. À titre récapitulatif, l’analyse par événements soutient, en partie, notre hypothèse de départ puisque nous avons noté une diminution des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale après l’implantation du SIVÉA. Néanmoins, cette hypothèse n’a pu être acceptée par l’analyse multivariée -lorsque nous avons contrôlé l’effet d’autres variables quelques années après l’introduction du SIVÉA- puisque l’effet statistiquement négatif dégagé dans l’analyse événementielle a disparu le cas échéant. Un tel résultat ne peut refléter qu’une chose, soit que l’adoption du SIVÉA ne suffit pas à elle seule pour remédier au problème de la manipulation comptable, soit que les ajustements effectués sur la VÉA, pour la rendre difficilement manipulable, ont incité les dirigeants à chercher un autre élément comptable à manipuler.

20 Le Tableau 8 donne une récapitulation des résultats trouvés dans l’un et l’autre des cas.

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BIBLIOGRAPHIE 1. Aboody.D et Kasznick.R, 2000, « CEO stock option awards and the timing of corporate voluntary

disclosures », Journal of Accounting and Economics, 29, 73-100. 2. Balachandran.S, 2001, « Over-investment and under-investment in firms that implement residual

income-based compensation », Working Paper. 3. Barnhart.S et Rosenstein.S, 1998, « Board composition, managerial ownership, and firm performance:

An empirical analysis », The Financial Review, 33, 1-16. 4. Battalio.R, Mendenhall.R, 2005, « Earnings expectations, investor trade size, and anomalous returns

around earnings announcements », Journal of Financial Economics, 77, 289-319. 5. Beasley.M, 1996, « An empirical analysis of the relation between the board of director composition

and financial statement fraud », The Accounting Review, October, 443-466. 6. Bergstresser.D et Philippon.D, 2006, « CEO incentives and earnings management », Journal of

Financial Economics, 80, 3, 511-529. 7. Bowen.R, Rajgopal.S et Venkatachalam, 2004, « Accounting discretion, corporate governance and

firm performance », Working Paper. 8. Burns.N et Kedia.S, 2006, « The impact of performance-based compensation on misreporting »,

Journal of Financial Economics, 79, 35-67. 9. Cheng.Q et Warfield.T, 2003, « Stock-based compensation, insider trading, and earnings

management », Working Paper. 10. Chtourou.S, Bédard.J et Courteau.L, 2001, « Corporate governance and earnings management »,

Working Paper. 11. Core.J.E, Holthausen.R.W, et Larcker.D.F, 1999, « Corporate governance, chief executive officer

compensation, and firm performance », Journal of Financial Economics, 51, 371-406. 12. Dechow.P et Skinner.D, 2000, « Earnings manipulation. Reconciling the views of accounting

academics, practioners and regulators », Accounting Horizons, 14, 235-250. 13. Dechow.P, Sloan.R et Sweeney.A, 1995, « Detecting earnings management », The Accounting

Review, 70, 193-226. 14. Dechow.P, Sloan.R et Sweeney.A, 1996, « Causes and consequences of earnings manipulation: An

analysis of firms subject to enforcement actions by the SEC », Contemporary Accounting Research, 13, 1-36.

15. DeGroat.B, 2004, « CEO pay, earnings manipulation linked », The University Record Online, www.umich.edu, News Service.

16. EVA Roundtable, 1994, Journal of Applied Corporate Finance, 7 summer, 46-70. 17. Fama.E.F et Jensen.M.C, 1983, « Separation of ownership and control », Journal of Law and

Economics, 26, 301-349. 18. Friebel.G et Guriev.S, 2005, « Earnings manipulation and incentives in firms », Working Paper. 19. Gao.P et Shievers.R, 2002, « Earnings management and executive compensation: A case of overdose

of option and underdose of salary? », Working Paper. 20. Gaver.J, Gaver.K et J.Austin, 1995, « Additionnel evidence on bonus evidence on bonus plans and

income management », Journal of Accounting and Economics, 19, 3-28. 21. Guidry.F, Andrew.J et Steve.R, 1999, « Earning-based plans and earnings management by business-

unit managers », Journal of Accounting and Economics, 26, 113-142. 22. Healy.P et Wahlen.J, 1998, « A review of the earnings management literature and its implications for

standard setting », Working Paper. 23. Healy.P, 1985, « The effect of bonus schemes on accounting decisions », Journal of Accounting and

Economics », 7, 85-107. 24. Holthausen.R, Larcker.D et Sloan.R, 1995, « Annual bonus schemes and the manipulation of

earnings », Journal of Accounting and Economics, 19, 29-74. 25. Jones.J, 1991, « Earnings management during import relief investigations », Journal of Accounting

Research, 29, 193-228.

16

26. Kadan.O et Yang.J, 2005, « Executive stock options and earnings management: A theoretical and empirical analysis », Working Paper.

27. Kleiman.R.T, 1999, « Some new evidence on EVA companies », Journal of Applied Corporate Finance, 12, 2, 80-96.

28. Klein.A, 2002, « Audit committees, board of director characteristics, and earnings management », Journal of Accounting and Economics, 33, 375-400.

29. Lougee.B, Natarajan.A et Wallace.J.S, 2002, « EVA implementation, market over-reaction, and theory of low-hanging fruit », Working Paper.

30. O’Hanlon.J et Peasnell.K, 1998, « Wall Street’s contribution to management accounting: The Stern Stewart financial management system », Management Accounting Research, 9, 421-444.

31. Peng.L et Roëll.A, 2004, « Executive pay, earnings manipulation and shareholder litigation », Working Paper.

32. Stern.J, Stewart.G.B et Chew.D, 1995, « The EVA financial management system », Journal of Applied Corporate Finance, 8 Summer, 32-46.

33. Stewart.G.B, 1991, « The quest for value », Harper Business, New York. 34. Stewart.G.B, 1994, « EVA: Fact or fantasy », Journal of Applied Corporate Finance, 7, 2, 71-84. 35. Stewart.G.B, 2002a, « How to structure incentive plans that work », EVAluation, 4, 4, 1-24. 36. Stewart.G.B, 2002b, « Enron Signals the end of the earnings management game », EVAluation, 4, 5,

1-6. 37. Teoh.S, Welch.I et Wong.T, 1998, « Earnings management and the underperformance of initial public

offerings », Journal of Finance, 53, 1935-1974. 38. Warfield.T, Wild.J et Wild.K, 1995, « Managerial ownership, accounting choices, and

informativeness of earnings », Journal of Accounting and Economics, 20, 61-92. 39. Wiedman, C., « Des états financiers sûrs », CAmagazine.com, décembre 2002, 1-9. 40. Yermack.D, 1997, « Good timing: CEO stock option awards and company news announcements »,

Journal of Finance, 52, 449-476. 41. Young.S et O’Byrne.S, 2000, « EVA and value-based management », McGraw-Hill.

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Tableau 1 : Statistiques descriptives de la manipulation comptable autour de la date d’adoption du SIVÉA

Panel A : Médiane

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Moy[-3,-1] Moy[0,+1] Moy[0,+2] Moy[0,+3]

DCA ABDCA

-0.04120 0.085822

-0.02252 0.079074

-0.02177 0.076989

-0.02421 0.091126

-0.00615 0.084988

0.000818 0.089937

-0.01283 0.059832

-0.03317 0.085822

-0.00888 0.080148

-0.01338 0.081678

-0.00283 0.078268

DTA

ABDTA

0.036105 0.060767

0.051013 0.084940

0.004238 0.033487

0.043820 0.077118

0.028820 0.040956

0.006434 0.040998

0.058695 0.101157

0.049639 0.074616

0.018531 0.041389

0.014943 0.040857

0.026621 0.058599

Panel B : Tests de différence de médiane d’une année à une autre et d’une période à une autre

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) -3 , -2 -2 , -1 -1 , 0 0 , +1 +1 , +2 +2 , +3 [-3,-1] , [0,+1] [-3,-1] , [0,+2] [-3,-1] , [0,+3]

DCA

ABDCA

0.01868 (0.7590)

-0.00674 (0.4023)

0.00075 (0.8388)

-0.00208 (0.8659)

-0.00244 (0.8281)

0.014137 (0.7907)

0.01806 (0.8659)

-0.006138 (0.8550)

0.00696 (0.9643)

0.004949 (0.8496)

-0.013648 (0.8876)

-0.030105 (0.2715)

0.02429 (0.8335)

-0.005674 (0.7590)

0.01979 (0.9149)

-0.004144 (0.8013)

0.03034 (0.7590)

-0.00755 (0.5327)

DTA

ABDTA

0.014980 (0.3225)

0.024173 (0.2539)

-0.04677 (0.7433)

-0.05145 (0.7381)

0.03958*** (0.0093)

0.04363***

(0.0009)

-0.01500 (0.1152)

-0.07062 (0.1201)

-0.02238** (0.0467)

0.000042 (0.5979)

0.05226*** (0.0055)

0.06015***

(0.0007)

-0.03110** (0.0207)

-0.03322***

(0.0020)

-0.034696*** (0.0074)

-0.03375***

(0.0031)

-0.02301** (0.0318)

0.017742 (0.1467)

L’année 0 correspond à l’année où le SIVÉA a été adopté. Les colonnes de (8) à (11) du Panel A représentent la moyenne de la période en question (entre crochets). Le Panel B représente les différences d’une année à une autre (colonnes de (1) à (6)) et d’une période à une autre (colonnes de (7) à (9)). Les termes en dessous entre parenthèses correspondent aux p-value du Wilcoxon test de différence de médiane. ***, **, * indique que la différence est statistiquement significative à 1%, 5% et 10%, respectivement. N=50.

18

Tableau 2 : Statistiques descriptives de la manipulation comptable ajustée autour de la date d’adoption du SIVÉA

Panel A : Médiane ajustée

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 Moy[-3,-1] Moy[0,+1] Moy[0,+2] Moy[0,+3]

DCA

ABDCA

-0.03313

-0.01783

0.024012

-0.02542

-0.02805

-0.03017

(**)

-0.02421

-0.00749

0.018239

-0.01017

-0.00596

-0.00711

0.013878

-0.01130

0.011936

-0.02946

(**)

0.015106

-0.02788

0.012260

-0.01932

0.015322

-0.00607

DTA

ABDTA

0.030536

0.009288 (**)

0.025572

0.028118 (**)

0.045921 (*)

0.036545 (***)

-0.00153

0.001916

0.031846 (*)

0.024130 (***)

-0.00590

0.009489 (**)

0.071184

0.063141 (***)

0.037761 (**)

0.029899 (***)

0.013208

0.007980 (**)

0.006156

0.009812 (***)

0.013796

0.028274 (***)

Panel B : Tests de différence de médiane ajustée d’une année à une autre et d’une période à une autre

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) -3 , -2 -2 , -1 -1 , 0 0 , +1 +1 , +2 +2 , +3 [-3,-1] , [0,+1] [-3,-1] , [0,+2] [-3,-1] , [0,+3]

DCA

ABDCA

0.05714 (0.9040)

-0.00759 (0.3946)

0.02034 (0.5282)

-0.00475 (0.3502)

0.00384 (0.7174)

0.02268 (0.2425)

0.04244 (0.7123)

-0.00268 (0.8931)

-0.02419 (0.8227)

0.00306 (0.7590)

0.019838 (0.9808)

-0.00419 (0.8605)

0.003170 (0.8876)

0.00158 (0.4545)

0.000324 (0.8550)

0.01014 (0.3794)

0.003386 (0.9094)

0.02339 (0.3397)

DTA

ABDTA

-0.00496 (0.8120)

0.01883 (0.9972)

0.020349 (0.3125)

0.008427 (0.6716)

-0.04745* (0.0566)

-0.03462**

(0.0352)

0.033376 (0.1800)

0.022214* (0.0987)

-0.03774**

(0.0358)

-0.014641 (0.3946)

0.077084**

(0.0148)

0.00804** (0.0104)

-0.024553 (0.3467)

-0.02191 (0.4971)

-0.031605*

(0.0932)

-0.020087 (0.6566)

-0.023965 (0.2185)

-0.001625 (0.7174)

Le Panel A représente les médianes ajustées par rapport à la concurrente immédiate. Le Wilcoxon signed rank test est appliqué pour voir si les variables ajustées sont significativement différentes de zéro. (***), (**), (*) indique que la variable est statistiquement significative à 1%, 5% et 10%, respectivement. Le Panel B représente les différences d’une année à une autre (colonnes de (1) à (6)) et d’une période à une autre (colonnes de (7) à (9)). Les termes en dessous entre parenthèses correspondent aux p-value du Wilcoxon test de différence de médiane. ***, **, * indique que la différence est statistiquement significative à 1%, 5% et 10%, respectivement. N=50.

19

Tableau 3 : Définitions des variables de l’étude

Variables dépendantes Définitions

LA MANIPULATION COMPTABLE DCA ABDCA DTA ABDTA

Les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme (« Discretionnary Current Accruals »). La valeur absolue du niveau des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme. Les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale « Discretionnary Total Accruals ». La valeur absolue du niveau des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale.

Variables indépendantes Définitions Signes prévus

SIVEA LA STRUCTURE DE GOUVERNANCE CEOS OUTS BLOCK LA RÉMUNÉRATION MANAGÉRIALE BONUS SALAIRE CompLT OptEx et OptNoEx

Adoption du système basé sur la VÉA = Binaire = 1 si l’entreprise est adoptante et 0 si non. La proportion de propriété détenue par le dirigeant = Le nombre d’actions détenues par le dirigeant sur le nombre d’actions en circulation (Klein 2002, Peng et Röell 2004, Bowen et al. 2004, Kadan et Yang 2005). La proportion d’administrateurs externes siégeant sur le conseil d’administration = Le nombre d’administrateurs externes sur le nombre total d’administrateurs siégeant sur le conseil d’administration (Dechow et al. 1996, Klein 2002). La proportion de propriété détenue par les actionnaires majoritaires = Le nombre d’actions détenues par les actionnaires majoritaires sur le nombre d’actions en circulation (Dechow et al. 1996, Chtourou et al. 2001, Bowen et al. 2004). La valeur en $ de la prime annuelle payée au CEO (Peng et Röell 2004, Gao et Shrieves 2002, Kadan et Yang 2005). Salaire de base annuel en $ du CEO (Peng et Röell 2004, Gao et Shrieves 2002). La valeur en $ des incitations à long terme. Elle inclut les actions assujetties à des restrictions (« Restricted Stocks »), les options d’achat d’actions (« Stock options ») et la valeur présente des options données au dirigeant (évaluée par la méthode de Black-Scholes) (Gao et Shrieves 2002)1. Il s’agit, respectivement, de la valeur en $ des options « in the money » susceptibles d’exercice et non susceptibles d’exercice. Cette valeur est obtenue en calculant la différence entre la valeur totale et le prix d’exercice de toutes les actions sous-jacentes à ces options (Gao et Shrieves 2002)2.

(-)

(+ ou -)

(-)

(-)

(+)

(-)

(-)

(+)

20

LES VARIABLES DE CONTRÔLE BETA FCF TAILLE

Le risque = Le Béta (Bowen et al. 2004). Les flux monétaires libres (Bowen et al. 2004). La taille de l’entreprise = log (Actifs) (Chtourou et al. 2001, Klein 2002, Peng et Röell 2004, Kadan et Yang 2005).

(+)

(-)

(-)

1,2 Voir le site (www.10kwizard.com) pour plus de détails concernant ces variables.

21

Tableau 4 : Statistiques descriptives comparant les firmes adoptantes du SIVÉA à celles non adoptantes « Pooled Data »

1Il s’agit du nombre de fois que la variable manipulation comptable est positive. 2Il s’agit du nombre de fois que la variable manipulation comptable est négative. ***, **, * Différence statistiquement significative à 1%, 5% et 10%, respectivement. N=200.

Panel A : Statistiques descriptives comparatives des variables de manipulation comptable

Variables Moyenne Médiane Écart Type

Entreprises adoptantes

Entreprises non

adoptantes

Entreprises adoptantes

Entreprises non

adoptantes

Entreprises adoptantes

Entreprises non

adoptantes

t-stat p-value de différence de

moyenne

Wilcoxon-test p-value

de différence de médiane

DCA

ABDCA

-6.21E-18 0.079730

9.44E-18 0.095617

-0.009241 0.058060

0.007855 0.071993

0.108556 0.073454

0.135269 0.095442

1.0000

0.0628*

0.2046 0.2231

DTA

ABDTA

1.21E-17 0.041734

-1.14E-17 0.043793

0.029908 0.003945

0.006332 0.032981

0.061641 0.045268

0.065048 0.047998

1.0000 0.6593

0.5766 0.5252

Panel B : Statistiques descriptives comparatives du signe des variables de la manipulation comptable

Entreprises adoptantes Entreprises non adoptantes

Fréquence Pourcentage (%) Fréquence Pourcentage (%)

DCA_Positive1 DCA_Négative2 DTA_Positive1 DTA_Négative2

95 105

106 94

47.5% 52.5%

53% 47%

103 97

112 88

51.5% 48.5%

56% 44%

22

1Il s’agit du nombre de fois que la variable manipulation comptable est supérieure à 10%. 2Il s’agit du nombre de fois que la variable manipulation comptable est inférieure à 10%. N=200.

Panel C : Statistiques descriptives comparatives de l’importance de la manipulation comptable

Entreprises adoptantes Entreprises non adoptantes

Fréquence Pourcentage (%) Fréquence Pourcentage (%)

ABDCA_sup1 ABDCA_inf2

ABDTA_sup1 ABDTA_inf2

46

154

14 186

23% 77%

7% 93%

66 134

15 185

33% 67%

8%

92%

23

Tableau 5 : Coefficients de corrélation de Pearson (données groupées)

1CompAN=La rémunération annuelle en $ du CEO = Salaire de base + Prime annuelle + Autres rémunérations annuelles. (***), (**), (*) Statistiquement significatifs, respectivement, à 1%, 5% et 10%. N=400.

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13)

SIVEA

CEOS

OUTS

BLOCK

BONUS SALAIRE

CompAN1

CompLT

OptEx

OptNoEx

FCF

BETA

TAILLE

DCA DTA ABDCA ABDTA

-7.17E-17

1.83E-16

-0.09310 (*)

-0.02211

0.01071

0.01631

-0.03397

-0.01442

-0.1322 (***)

0.00123

-0.1547 (***)

0.00223

-0.01421

0.08924

-0.02159

0.02183

-0.12734

(***)

-0.06017

-0.05549

-0.04767

-0.04285

0.06671

-0.03175

-0.05367

-0.09641

(*)

-0.06300

-0.09278 (*)

-0.04541

0.00164

0.03180

0.05099

-0.02232

0.4578 (***)

0.04771

0.06058

0.03651

0.1309 (***)

0.03857

0.07242

-0.04623

-0.0683

-0.1192 (**)

-0.06181

-0.04733

-0.04745

-0.15558

0.01237

0.19929 (***)

-0.01269

0.01302

-0.12341 (**)

-0.08604

(*)

24

Tableau 6 : Régressions pour les données groupées

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

Dépendante DCA DTA ABDCA ABDTA

C SIVEA CEOS OUTS BLOCK BONUS SALAIRE CompLT

OptEx OptNoEx

FCF BETA TAILLE

0.088661 (0.2425)

0.010113 (0.4151)

-0.000500 (0.4716)

-0.001839***

(0.0026)

-0.000760** (0.0325)

-1.46E-08**

(0.0160)

-1.57E-08 (0.3254)

-3.55E-10 (0.1257)

5.02E-10**

(0.0486)

8.74E-10** (0.0330)

-1.83E-06 (0.7680)

-0.16181 (0.1951)

0.008652 (0.1138)

-0.039828 (0.2771)

-0.002470 (0.7031)

6.87E-05 (0.8680)

0.000152 (0.5876)

0.000283 (0.2089)

-3.59E-10 (0.9245)

1.30E-08 (0.1555)

5.00E-11 (0.7053)

1.17E-10 (0.3788)

1.42E-11 (0.9483)

-7.44E-06**

(0.0236)

-0.016164 (0.1051)

0.001964 (0.5923)

0.292577***

(0.0000)

-0.010843 (0.2320)

-0.001139**

(0.0434)

-0.001081** (0.0176)

-0.000408 (0.1380)

5.04E-10 (0.9042)

-8.53E-09 (0.4972)

9.27E-11 (0.5892)

4.29E-11 (0.8098)

2.60E-10 (0.4048)

-3.52E-06 (0.4118)

-0.005455 (0.5232)

-0.010971***

(0.0048)

0.049155* (0.0805)

-0.000263 (0.9562)

-0.000218 (0.6018)

0.000113 (0.6173)

8.64E-05 (0.5798)

-1.95E-09 (0.4784)

-5.12E-09 (0.4761)

3.63E-11 (0.7949)

1.11E-10 (0.2712)

-2.93E-10 (0.2173)

-6.54E-07 (0.7992)

0.016781***

(0.0002)

-0.001380 (0.5170)

***, **, * indiquent que les coefficients sont statistiquement significatifs, respectivement, à 1%, 5% et 10%. Les p-value sont présentés, entre parenthèses, en dessous du coefficient. N=400.

25

Tableau 7 : Analyse de robustesse

Dans ce tableau, la manipulation comptable est calculée selon la version modifiée de Jones (1991). ***, **, * indiquent que les coefficients sont statistiquement significatifs, respectivement, à 1%, 5% et 10%. Les p-value sont présentés, entre parenthèses, en dessous du coefficient. N=400.

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

Dépendante DCA DTA ABDCA ABDTA

C SIVEA CEOS OUTS BLOCK BONUS SALAIRE CompLT

OptEx OptNoEx

FCF BETA TAILLE

0.101008 (0.1845)

0.010502 (0.3977)

-0.000465 (0.4916)

-0.001930***

(0.0017)

-0.000819** (0.0217)

-1.37E-08**

(0.0217)

-1.79E-08 (0.3083)

-3.63E-10 (0.1169)

5.07E-10**

(0.0493)

8.29E-10** (0.0412)

-2.12E-06 (0.7330)

-0.016559 (0.1856)

0.008236 (0.1314)

-0.029541 (0.4216)

-0.002219 (0.7334)

0.000114 (0.7762)

9.93E-05 (0.7244)

0.000261 (0.2469)

8.35E-11 (0.9827)

1.31E-08 (0.1540)

4.78E-11 (0.7094)

1.15E-10 (0.3840)

9.57E-12 (0.3788)

-7.36E-06**

(0.0255)

-0.016694 (0.1136)

0.001376 (0.7107)

0.285455***

(0.0000)

-0.010570 (0.2450)

-0.001184**

(0.0312)

-0.000980** (0.0351)

-0.000358 (0.1938)

1.88E-10 (0.9643)

-1.06E-08 (0.3987)

1.08E-10 (0.5284)

6.35E-11 (0.7265)

2.58E-10 (0.4116)

-3.37E-06 (0.4260)

-0.005019 (0.5535)

-0.011046***

(0.0045)

0.049413* (0.0814)

-0.000945 (0.8449)

-0.000279 (0.5087)

0.000117 (0.6077)

6.28E-05 (0.6899)

-2.11E-09 (0.4484)

-4.92E-09 (0.4966)

2.41E-11 (0.8643)

1.01E-10 (0.3188)

-2.79E-10 (0.2440)

-6.22E-07 (0.8105)

0.016828***

(0.0002)

-0.001343 (0.5326)

26

Tableau 8 : Récapitulation des résultats

Panel A : Analyse par événements

Variables représentant la manipulation comptable

DCA DTA ABDCA ABDTA

Effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur cette variable.

Fluctuation autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Diminution significative de la moyenne des DTA, jusqu’à trois ans après l’adoption du SIVÉA par rapport à la période [-3,-1].

Effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur cette variable.

Fluctuation autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Diminution significative de la moyenne des ABDTA, jusqu’à deux ans après l’adoption du SIVÉA par rapport à la période [-3,-1].

DCAajustés DTAajustés ABDCAajustés ABDTAajustés

Effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur cette variable.

Les firmes de base ont plus de DTA que les entreprises concurrentes, durant la période [-3,-1]. Fluctuation autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. Diminution significative de la moyenne des DTAajustés, jusqu’à deux ans après l’adoption du SIVÉA par rapport à la période [-3,-1].

Les firmes de base ont moins de ABDCA que ceux des entreprises concurrentes, durant la période [-3,-1]. Effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur cette variable.

Les firmes de base ont plus de ABDTA que les entreprises de contrôle, 3 ans avant et 3 ans après l’adoption du SIVÉA. Fluctuation autour de l’événement de l’adoption du SIVÉA. En moyenne, effet non significatif de l’adoption du SIVÉA sur cette variable.

27

Panel B : Analyse des coefficients de corrélation

Variables représentant la manipulation comptable

DCA DTA ABDCA ABDTA Corrélation non significative entre SIVEA et cette variable. Corrélation négative et significative entre cette variable et les variables OUTS, BONUS et CompAN.

Corrélation positive et significative entre cette variable et les variables OptEx et OptNoEx.

Corrélation non significative entre SIVEA et cette variable. Corrélation négative et significative entre cette variable et FCF.

Corrélation négative et significative entre SIVEA et cette variable. Corrélation négative et significative entre cette variable et les variables OUTS, CompAN et TAILLE.

Corrélation non significative entre SIVEA et cette variable. Corrélation négative et significative entre cette variable et TAILLE. Corrélation positive et significative entre cette variable et BETA.

Panel C : Analyse multivariée

Variables représentant la manipulation comptable

DCA DTA ABDCA ABDTA Effet non sifgnificatif du SIVEA sur cette variable. Effet négatif et significatif des variables OUTS, BLOCK et BONUS sur cette variable.

Effet positif et significatif des variables OptEx et OptNoEx sur cette variable.

Effet non sifgnificatif du SIVEA sur cette variable. Effet négatif et significatif des FCF sur cette variable.

Effet non sifgnificatif du SIVEA sur cette variable. Effet négatif et significatif des variables CEOS, OUTS et TAILLE sur cette variable.

Effet non sifgnificatif du SIVEA sur cette variable. Effet positif et significatif du BETA sur cette variable.

28

ANNEXE 1 : Pour construire une mesure des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, nous estimons le modèle suivant21 :

titi

ti

titi

ti

TASALES

TATACA

,1,

,1

1,0

1,

, 1 εαα +⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−−

(1)

Avec, tiCA , = Les ajustements aux comptes de régularisation à court terme correspondent aux ajustements se rapportant aux actifs et passifs à court terme. Il s’agit de la différence entre la variation de l’actif courant non liquide et la variation du passif courant opérationnel (Gao et Shrieves 2002, Peng et Roëll 2004);

1, −tiTA = Actif total, pour l’entreprise ( i ) au temps ( 1−t );

tiSALES ,∆ = La variation des ventes, pour l’entreprise ( i ) au temps ( t ).

Puisque les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme ( NDCA ) ne sont autres que la partie estimée du modèle ci-dessus, nous aurons alors :

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−− 1,

,1

1,0, ˆ1ˆ

ti

ti

titi TA

SALESTA

NDCA αα (2)

Nous déduisons alors la formule suivante pour les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, pour l’entreprise ( i ) au temps ( t ) :

titi

titi NDCA

TACA

DCA ,1,

,, −=

−

(3)

Par analogie, la construction d’une mesure des ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation totale passe par l’estimation du modèle suivant22 :

titi

ti

ti

ti

titi

ti

TAPPE

TASALES

TATATAC

,1,

,2

1,

,1

1,0

1,

, 1 ξβββ +⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−−−

(4)

Avec, tiTAC , = Les ajustements aux comptes de régularisation totale = les ajustements aux comptes de régularisation à court terme + les ajustements aux comptes de régularisation à long terme = Bénéfice net – Cash Flows d’exploitation;

tiPPE , = « Property, Plant and Equipment » = Immobilisations corporelles. Les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation totale sont donnés, ainsi, par l’équation suivante :

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−− 1,

,2

1,

,1

1,0,

ˆˆ1ˆti

ti

ti

ti

titi TA

PPETA

SALESTA

NDTAC βββ (5)

D’où, les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation totale:

titi

titi NDTAC

TATAC

DTAC ,1,

,, −=

−

(6)

21 Teoh et al. 1998, Gao et Shrieves (2002), Peng et Roell (2004). 22 Chtourou et al. (1999), Peng et Roell (2004), Bergstresser et Philippon (2006).

29

ANNEXE 2 : Ce modèle suppose que :

titi

ti

titi

ti

TASALES

TATACA

,1,

,1

1,0

1,

, 1 εαα +⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−−

(1)

Avec, tiCA , = Les ajustements aux comptes de régularisation à court terme;

1, −tiTA = Actif total, pour l’entreprise ( i ) au temps ( 1−t );

tiSALES ,∆ = La variation des ventes, pour l’entreprise ( i ) au temps ( t ). Selon Dechow et al. (1995), les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme ( NDCA ) sont donnés par la formule suivante :

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆−∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−− 1,

,,1

1,0, ˆ1ˆ

ti

titi

titi TA

TRSALESTA

NDCA αα (2)

Avec, 0α̂ et 1α̂ sont les coefficients estimés dans l’équation (1) et tiTR ,∆ correspond à la variation des comptes à

recevoir, pour l’entreprise ( i ) au temps ( t ).

Ainsi, comme pour le modèle de Jones (1991), les ajustements discrétionnaires aux comptes de régularisation à court terme, pour l’entreprise ( i ) au temps ( t ) sont donnés par :

titi

titi NDCA

TACA

DCA ,1,

,, −=

−

(3)

Par analogie, les ajustements aux comptes de régularisation totale sont donnés par le modèle original de Jones (1991) suivant :

titi

ti

ti

ti

titi

ti

TAPPE

TASALES

TATATAC

,1,

,2

1,

,1

1,0

1,

, 1 ξβββ +⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−−−

(4)

Avec, tiTAC , = Les ajustements aux comptes de régularisation totale;

tiPPE , = « Property, Plant and Equipment » = Immobilisations corporelles. Les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation totale sont donnés, selon Dechow et al. (1995), par l’équation suivante :

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ ∆−∆+⎟

⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛=

−−− 1,

,2

1,

,,1

1,0,

ˆˆ1ˆti

ti

ti

titi

titi TA

PPETA

TRSALESTA

NDTAC βββ (5)

Avec, 0β̂ , 1β̂ et 2β̂ correspondent aux coefficients estimés dans l’équation (4). Nous déduisons alors les ajustements non discrétionnaires aux comptes de régularisation totale :

titi

titi NDTAC

TATAC

DTAC ,1,

,, −=

−

(6)