Nature des sociétés de capital-iNvestissemeNt et performaNces des firmes : le cas de la fraNce

Documents de travail GREDEG GREDEG Working Papers Series

Muriel Dal-Pont LegrandSophie Pommet

GREDEG WP No. 2015-11http://www.gredeg.cnrs.fr/working-papers.html

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Nature des sociétés de capital-investissement et performances des firmes Le cas de la France

Muriel Dal-Pont Legrand* et Sophie Pommet*

GREDEG Working Paper No. 2015-11

Résumé. Les études qui se sont intéressées aux performances du secteur du capital-investissement européen montrent toutes que ces dernières sont nettement inférieures à celles enregistrées par leurs homologues anglo-saxons. On a recherché pendant longtemps à identifier les déterminants de cette contre-performance dans les comportements des acteurs. Aujourd’hui, la connaissance empirique plus fine de ces derniers au sein de différents pays nous laisse penser que cette thèse n’est pas fondée. L’intuition que ce papier propose d’examiner est que la nature des sociétés de capital investissement pourrait être un élément bien plus déterminant. L’objectif de ce papier est d’examiner l’impact de la nature des fonds qui alimentent les sociétés de capital investissement sur les stratégies et in fine, les performances de ces dernières.

Abstract. Many studies have examined the European venture capital firms and have shown they exhibit lower performances than their homologues based in Anglo-Saxon countries. Economists have tried for a long time to show that the causes of this lack of performance were rooted in the behaviors of the different actors. Today, because we have a better empirical knowledge of the behaviors of those companies, we know that this explanation is not satisfying. The intuition behind this paper is that the nature of the different venture capital firms may play a much more important role. The purpose of this paper is to examine the impact the nature of the funds invested in these companies can have on their strategies and in fine, on their performances.

JEL Classification G3, O31, O32.

Mots clefs. capital-investissement, innovation, petites entreprises innovantes à fort potentiel de croissance.

Keywords: venture capital, innovation, small high-potential companies

*Université Nice Sophia Antipolis et GREDEG CNRS, 250, Avenue Albert Einstein Sophia Antipolis, F-06560 Valbonne Cedex. Contacts : muriel.dalpont@gredeg.cnrs.fr, sophie.pommet@gredeg.cnrs.fr.

1

Introduction

L’industrie du capital-investissement a connu un essor particulièrement important durant les

deux dernières décennies, suscité pour l’essentiel par le développement d’activités à fort

contenu technologique nécessitant des liquidités importantes bien avant d’être rentables. Le

champ de la recherche académique s’est rapidement emparé de ce sujet, intéressé

essentiellement par la compréhension des déterminants de sa performance. Très rapidement, il

est apparu que les sociétés de capital-investissement (SCI) anglo-saxonnes réalisaient des

performances bien plus importantes que leurs homologues basées en Europe continentale [Hege

U., Palomino F., Schwienbacher A., (2006)]1. Des études récentes sont venues démontrer que,

contrairement aux premières intuitions, cette différence de performance tient bien moins à des

écarts de comportements, qu’à des effets de composition au sein du secteur du capital-risque.

En effet, on sait qu’il existe différents types de sociétés françaises de capital-risque en fonction

de la nature des sociétés qui leur fournissent les fonds. Traditionnellement, la littérature

identifie quatre types de SCI : les sociétés captives ou semi-captives qui sont étroitement

associées à un organisme, une banque, une société d’assurance ou encore un organisme public,

les corporates (sociétés associées à de grandes firmes) et les indépendantes qui comme leur

nom l’indique, sont financées par des fonds qui eux-mêmes sont composés de plusieurs

investisseurs de nature hétérogène (des compagnies d’assurance, des fonds de pension, des

individus etc.). La littérature empirique qui s’est développée sur le sujet a démontré que ce sont

sans conteste les SCI indépendantes qui enregistrent les performances les plus élevées aux

Etats-Unis, comme en Europe (cf. Bottazzi et al. (2008)). Par ailleurs, Hirsch et Walz (2006)

ont montré que les sociétés de capital-risque dites indépendantes, conduisent toutes à des

performances identiques quel que soit leur pays d’origine tout en soulignant que ces dernières

représentent une proportion plus importante aux Etats-Unis ou au Royaume Uni que dans les

pays d’Europe continentale. En d’autres termes, le différentiel de performance observé entre

les pays anglo-saxons et les pays d’Europe continentale, ne serait pas dû à des différences

majeures en termes de comportements mais à un effet de composition au sein du secteur des

SCI.

L’objectif de ce papier est de déterminer dans quelle mesure la nature des sociétés de capital-

risque peut avoir un impact sur les performances des SCI - et in fine sur celles des firmes

innovantes - et par quel mécanisme. Nous proposons une étude empirique originale ayant pour

1 En effet, les Etats-Unis et le Royaume-Uni apparaissent très clairement comme les deux économies qui affichent les performances les plus importantes dans l’industrie du capital-risque. En Europe, la France serait en tête, suivie de beaucoup plus loin par l’Allemagne puis l’Italie (AFIC, 2006).

2

objectif de d’identifier les comportements des différentes SCI ainsi que leur(s) impact(s) sur la

performance des firmes financées.

Le papier s’organise de la manière suivante. La section 2 rassemble les faits stylisés qui

montrent que la nature –i.e. la nature de pourvoyeurs de fonds « majoritaires »2 - des sociétés

de capital-risque n’est pas neutre et qu’à ce titre la composition de ce secteur au niveau national

est un élément déterminant des performances des sociétés fortement innovantes dans ce même

pays. La section 3 propose d’enrichir ces faits stylisés par un examen approfondi d’un base de

données originale. La section 4 tire les implications de l’analyse empirique et en déduit les

prochaines étapes du programme de recherche.

2. Les faits stylisés

Comme on le sait, la comparaison des performances réalisées par les sociétés européennes de

capital-investissement à celles réalisées aux Etats-Unis montre une rentabilité bien supérieure

du modèle anglo-saxon. Cet écart des performances a suscité bon nombre d’interrogations chez

les économistes et divers explications ont été tour à tour avancées.

Les premières analyses laissaient tout d’abord supposer que les méthodes employées par les

SCI anglo-saxonnes étaient bien plus performantes essentiellement, parce qu’elles supposent

un management étroit, plutôt intrusif et appliquant des sanctions majeures dès lors que les

performances ne se manifestent pas rapidement. Des analyses empiriques plus approfondies de

ces performances nous ont conduits néanmoins à nuancer ces résultats. En effet, Hopp et Rieder

(2006) ont par exemple montré que les SCI indépendantes (réputées pour être généralement les

plus performantes) basées en Europe proposent des contrats très similaires à ceux de leurs

homologues Nord-américaines. Les différences clauses permettant à la SCI de contrôler

l’activité de la firme, voire d’appliquer des sanctions, sont identiques et sont appliquées avec la

même sévérité. En revanche, la proportion de SCI indépendantes est clairement plus élevée

dans les pays Anglo-saxons ce qui crée une sorte d’effet de composition dans le calcul de la

rentabilité financière de ce secteur du fait des performances généralement élevées de ces

dernières. Il est par ailleurs assez aisé de constater que les SCI européennes investissent bien

moins le stage du capital-risque que les SCI anglo-saxonnes pour concentrer davantage leur

2 Nous allons spécifier plus loin quels sont les critères retenus par la littérature qui permettent de déterminer la « nature » d’une SCI en fonction de la structure de ses fonds.

3

intervention dans le segment particulier du capital-transmission. En effet, si pour ces mêmes

années, les sociétés localisées aux Etats-Unis obtiennent de meilleures performances que la

France et l’ensemble des pays européens pour les métiers du capital-risque et du capital-

développement, le métier du capital-transmission est lui beaucoup plus rentable pour les

opérateurs français et même européens que pour les opérateurs situés outre-Atlantique. On

aurait donc une certaine « spécialisation » du capital-investissement français dans ce « métier »,

ce segment particulier du capital-investissement. Ce constat est par ailleurs cohérent avec

l’information révélée par le tableau 1 qui confirme que ce sont les opérations de transmission

qui absorbent la plus grande partie des fonds collectés par les SCI françaises.

On sait par ailleurs que les opérations de syndication permettent d’améliorer les performances

financière (Brander et al., 2002) et économique des entreprises (Lehmann, 2006) mais que cet

impact varie en fonction de ses différentes motivations (Brander et al., 2002 ; Dal-Pont et

Pommet, 2010). Et enfin, les motivations dépendent fortement de la nature des SCI (cf. Dal

Pont Legrand et Pommet, 2011). Dès lors, les différences non négligeables constatées dans la

composition de ces secteurs du capital-investissement en France, en Europe et aux Etats-Unis

(i.e. relativement aux proportions des différents types de SCI) vont se traduire par l’observation

de stratégies de syndication différentes (en moyenne) dans le secteur.

Tableau 1 - Montants investis dans les différents stades de développement des entreprises en %

Sources: Yearbook de l’EVCA (années 2004, 2005, 2006, 2007, 2009 et 2010) et AFIC

La disparité observée dans l’intensité et dans les motivations de la syndication contribuerait

ainsi à expliquer les différences de performance observées entre les industries du private equity

4

situées des deux côtés de l’Atlantique et cette dernière tiendrait à la nature des fonds mis à

disposition de ces sociétés de capital investissement

3. L’analyse des données

, Cette première intuition nécessite des investigations plus approfondies. En utilisant une base

de données originale, nous proposons de spécifier plus précisément les comportements des

différents types de SCI ainsi que leurs impacts sur les performances des firmes. On recherche

ainsi une compréhension plus fine des stratégies de ces sociétés qui, tout en étant étroitement

liées à la nature de leurs fonds, se déclinent au travers de différents éléments comme leur degré

de spécialisation, leur capacité à se syndiquer et de manière générale, par leur capacité à ajouter

de la valeur aux firmes financées. L’analyse des données est menée en deux étapes. Nous

proposons dans un premier temps d’analyser le comportement des SCI en fonction de la nature

de leurs fonds. Dans un second temps, à l’aide d’un modèle de durée, nous analysons si les

différences de comportements identifiées dans le premier test ont un impact sur la survie des

entreprises financées.

i) La base de données et l’analyse univariée

La base de données utilisée a été construite par nos soins à partir des données rendues

disponibles par de l’Autorité des marchés financiers (AMF) concernant les firmes introduites

en bourse sur le « Nouveau Marché » dans les années 1996-2002. Les données ainsi obtenues

sont suffisamment homogènes notamment concernant le comportement des SCI en fonction de

leur nature. Plus précisément, les documents utilisés et disponibles en ligne sont les prospectus

d’introduction en bourse des entreprises ainsi que les documents annuels qui permettent

d’obtenir des informations sur les firmes pour plusieurs années avant et après l’introduction.

Les données comptables manquantes, ont été complétées à l’aide de la base de données Diane

(bureau van dijk). Nous avons éliminé de l’échantillon toutes les firmes étrangères, les firmes

transférées d’un marché à l’autre, les introductions en bourse pour fusion/acquisition (LBO),

etc. Notre échantillon final comprend 136 firmes dont 85 ont été financées par capital-

investissement. Pour toutes ces firmes, nous sommes en mesure d’identifier les différentes SCI

qui ont participé à leur financement ainsi que la nature de ces dernières. Par ailleurs, nous avons

suivi le devenir de ces firmes au minimum sur les 5 années suivant l’introduction en bourse et

nous sommes donc en mesure d’identifier les firmes qui sont sorties du marché suite à leur

introduction.

5

La liste des variables utilisées dans l’étude est donnée dans le tableau 2. Afin de comparer les

comportements adoptés par les SCI en fonction de leur nature, il est tout d’abord nécessaire de

définir « la nature » de ces sociétés. En suivant la méthodologie utilisée par Tykvová (2006),

nous proposons de séparer les SCI en quatre sous-groupes en fonction de la nature de son leader

: celles qui sont adossées à une banque ou une compagnie d'assurance, celles qui sont adossées

à une entreprise industrielle, celles qui sont adossées à des organismes publique et enfin, les

indépendantes qui ne possèdent pas de pourvoyeur de fond majoritaire. Afin de définir la nature

de la SCI, nous avons recherché dans les sources tels que Les Echos, le Journal du Net, le site

des SCI afin d’obtenir des informations sur la composition de l’actionnariat. La SCI leader a été

définie selon la règle suivante : la SCI qui a participé au premier tour de financement de l’entreprise est

définie comme la SCI leader. Précisons qu’en général, cette SCI est aussi celle qui détient la part de

propriété la plus importante au sein de l’entreprise. En effet, selon la définition utilisée par Tykvová

(2006), la SCI leader est celle qui détient la part de propriété pré-introduction la plus importante au sein

de l’entreprise.

Tableau 2 : Définition des variables

Temps de survie Le temps de survie mesuré en mois est la période entre la date de l'introduction en bourse et la date de sortie de l'entreprise. Pour les entreprises qui sont restées sur le marché et pour lesquelles aucun évènement de sortie n'est enregistré, le temps de survie est censuré à droite sur septembre 2009 qui correspond à la date d’arrêt de collecte des données de survie.

Age Age de l’entreprise au moment de l’introduction en bourse (années)

Age de l’entreprise au moment du financement

Age de l’entreprise au moment où elle a reçu son premier financement par CI (années)

Age de la SCI Age de la SCI au moment de l’introduction en bourse (années) Affiliée banque Un, si la SCI leader est détenue par une compagnie financière ;

ou si une compagnie financière détient 50% du capital de la SCI leader.

Affiliée industriel Un, si la SCI leader est détenue par une firme industrielle ; ou si une firme industrielle détient 50% du capital de la SCI leader.

Bulle Un si l’entreprise a été introduite en bourse pendant les années 1998, 1999 ou 2000.

Brevets Nombre de brevets détenus par l'entreprise au moment de l’introduction en bourse (en log).

Capital-investissement (dum) Un, si l’entreprise a été financée par capital-investissement ; zéro sinon.

Durée de l’investissement Durée écoulée entre le premier investissement de la SCI dans l'entreprise et l'IB (en mois).

Expérience Un si l'âge de la SCI est au-dessus de l'âge médian des SCI de l'échantillon et zéro autrement.

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Indépendante Un si la SCI leader est indépendante (non affiliée banque ou entreprise) et zéro sinon.

Leader Un si la SCI est l'investisseur leader et zéro sinon. Nombre de SCI Nombre de SCI qui ont participé au financement de l’entreprise.

Comme Wang et al. (2002), si plusieurs fonds appartenant à la même SCI ont investi dans l'entreprise, nous comptons l'ensemble de ces fonds comme une seule SCI.

Part détenue avant introduction Part de capital détenue par le leader avant l’introduction en bourse (en %)

Part détenue après introduction Part de capital détenue par le leader après l’introduction en bourse (en %)

Siège CA Un si la SCI détient un siège au conseil d’administration de l’entreprise.

Stade Stade de développement de l'entreprise : démarrage/start-up (1); expansion (2) ; pré-introduction (3).

Secteur haute-technologie Un si la firme appartient au secteur de la haute-technologie et zéro sinon.

Taille Capitalisation de l’entreprise au moment de l’introduction en bourse au prix de l’introduction en bourse.

Taux de croissance Différence de la taille de l'entreprise mesurée en logarithme du nombre d'employés une année après et l’année de l’entrée sur le marché.

Réputation Un si l’introduction en bourse est menée par une banque réputée et zéro sinon. En suivant la méthodologie de Broye et Schatt (2003), nous distinguons 2 groupes de banques d’investissement – réputées et non réputées – selon le nombre de participations à des introductions en bourse effectuées durant la période 1996-2006 pour chaque année. Nous considérons que la banque d’investissement est réputée si elle a participé à un nombre d’introductions en bourse supérieur à la valeur médiane de l’échantillon.

ii) Statistiques descriptives : le comportement des SCI leader en fonction de leur

nature.

Dans notre échantillon, les firmes qui ont été financées par CI l’ont été essentiellement par des

sociétés indépendantes de capital-investissement et par des sociétés adossées à un organisme

financier. Les sociétés affiliées à des groupes industriels ou encore publiques ne sont pas

majoritaires dans l’échantillon : nous n’avons identifié qu’une seule SCI publique leader pour

laquelle nous avons les informations nécessaires, et donc nous avons décidé de pas prendre en

compte cette catégorie en éliminant les données concernées

Le tableau 3 permet de relever les différences de comportements qui peuvent exister entre les

SCI.

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Concernant l’intervention des différentes SCI en fonction des stades de développement

des entreprises, il apparaît que les SCI indépendantes financent les entreprises dans leurs

premiers stades de développement alors que celles adossées à une entreprise financière ont

tendance à concentrer leurs investissements sur des stades de développement plus avancés. Ce

résultat se retrouve également au niveau de la durée d’investissement des SCI dans l’entreprise :

les SCI indépendantes maintiennent leurs investissements plus longtemps que les SCI affiliées

à une entreprise financière ou industrielle. Le stade moyen financé par les SCI indépendantes

est de 1.97 contre 2.34 pour celles qui sont adossées à un organisme financier. Les SCI adossées

à une firme industrielle se situent entre les deux autres types de SCI sans pour autant que les

résultats ne soient significatifs.

Concernant le comportement de syndication des SCI, on remarque que la nature des SCI ne

guide pas l'intensité avec laquelle ces sociétés se syndiquent puisque ces partenaires financiers

sont tous syndiqués en moyenne avec deux autres partenaires.

Plus précisément, nous constatons que les SCI indépendantes détiennent des parts de capital pré

et post- introduction significativement plus importantes que celles des SCI affiliées à un groupe

financier. Ce sont les SCI filiales d’une entreprise financière qui détiennent la participation la

moins importante au sein de l'entreprise que cela soit avant ou après l’introduction en bourse.

Par ailleurs, Kaplan et Strömberg (2004) montrent que les SCI sont significativement plus

enclines à mettre en place des activités de soutien et de conseil, toutes créatrices de valeur pour

les entreprises lorsqu'elles détiennent une part importante de leur capital. Ces auteurs trouvent

également que plus la part de capital détenue par les SCI augmente et plus ces dernières

développent ces activités de soutien et de conseil. Nos résultats suggèrent donc que les SCI

indépendantes sont plus inclines à s’impliquer dans des activités créatrices de valeur que les

SCI filiales d’un établissement financier. On remarque également que les SCI filiales d’une

entreprise financière ont tendance à être moins présentes dans les conseils d’administration des

entreprises que les autres SCI et plus particulièrement que les SCI adossées à une entreprise

industrielle.

Concernant les caractéristiques des SCI. Il existe de grandes différences lorsque l'on compare

l'âge des SCI. Les SCI indépendantes sont significativement plus vieilles que les autres alors

que les sociétés filiales d'une entreprise financière sont significativement plus jeunes que les

autres. Cette différence est particulièrement exacerbée pour les corporate venture firms. L'âge

de la SCI étant un indicateur de son expérience pour mesurer sa réputation [Gompers (1996)],

8

il apparaît dans notre échantillon que les corporate venture firms et les SCI filiales de banque

ne sont pas des investisseurs expérimentés à la différence des SCI indépendantes. Cela est par

ailleurs confirmé par les résultats obtenus pour la variable Expérience qui est définie à partir de

l’âge médian des SCI dans l’échantillon.

Les SCI ont des comportements assez hétérogènes notamment lorsque l’on compare les sociétés

indépendantes et celles qui sont adossées à un organisme financier. Selon les résultats obtenus

pour le tableau 3, les sociétés indépendantes de capital-investissement devraient être plus à

même de jouer un rôle actif dans le management des firmes que les sociétés filiales de banques.

Selon ces résultats, les premières devraient donc être plus impliquées dans le processus de

création de valeur que les secondes. La question que nous nous posons à ce stade de l’étude est

la suivante : ces différences dans le comportement des SCI ont-elles un impact sur la

performance des entreprises financées ?

iii) L’analyse multivariée

Dans ce qui suit, nous étudions l’impact de la nature de la SCI sur le taux de survie des

entreprises suite à leur introduction en bourse. Cela nous permet de mesurer l’impact de la

nature du financement par capital-investissement sur la performance économique de

l’entreprise. Il est à préciser que nous ne disposons pas à l’heure actuelle d’un échantillon de

données permettant de mesurer cette performance à partir d’entreprises qui n’ont pas été

préalablement introduites en bourse.

Tableau 3 : Différences dans le comportement des SCI leader en fonction de leur nature

Variables Nature SCI Moyenne Médiane

p-value (ttest)

p-value(Mann Whitney-Wilcoxon test)

Panel A : Caractéristiques des entreprises financées Age de l'entreprise au moment du financement INDEP 4.53 2.00 0.6610 0.5339

BANK 4.90 3.00 0.9846 0.7217

CORP 5.90 3.50 0.6217 0.7018

Nombre de brevets INDEP 2.34 0.00 0.3412 0.8796

BANK 1.23 0.00 0.5189 0.9343

CORP 0.60 0.00 0.1098 0.9204

Bulle de l'Internet INDEP 0.69 1.00 0.3216 _

9

BANK 0.76 1.00 0.8039 _

CORP 0.90 1.00 0.1525 _

Panel B: Comportement des SCI

Siège CA INDEP 0.59 1.00 0.3193 _

BANK 0.40 0.00 0.0290 _

CORP 0.80 1.00 0.0511 _

Stade INDEP 1.97 2.00 0.0661 0.0591

BANK 2.34 3.00 0.0805 0.0794

CORP 2.20 2.50 0.9442 0.8985

Nombre de SCI INDEP 2.81 3.00 0.4646 0.8214

BANK 3.12 2.50 0.6416 0.8407

CORP 3.20 2.50 0.7382 0.5164

Part de propriété pre-ipo (%) INDEP 22.37 19.42 0.0303 0.0156

BANK 14.13 11.31 0.0059 0.0031

CORP 20.94 19.01 0.4399 0.3441

Part de propriété post-ipo (%) INDEP 15.33 12.82 0.0227 0.0090

BANK 9.84 7.63 0.0261 0.0129

CORP 11.53 9.65 0.8042 0.9331

Durée de financement (mois) INDEP 46.31 30.00 0.0035 0.0075

BANK 22.85 12.00 0.0051 0.0251

CORP 25.80 12.00 0.4411 0.5820

Secteur Haute-Technologie INDEP 0.81 1.00 0.3858 _

BANK 0.71 1.00 0.3113 _

CORP 0.80 1.00 0.7668 _

Panel C: Caractéristique des SCI

Age de la SCI (années) INDEP 19.97 20.50 0.0115 0.0064

BANK 13.27 11.00 0.0703 0.1118

CORP 11.60 9.50 0.2827 0.1122

Expérience (âge au-dessus de la valeur médiane) INDEP 0.72 1.00 0.0023 _

BANK 0.45 0.00 0.2806 _

CORP 0.10 0.00 0.0010 _

Notes : niveaux de significativité : *** pour 1%, ** pour 5% et * pour 10%. Pour une définition des variables utilisées se référer au tableau précédent. Les entreprises sont divisées en 3 sous-groupes en fonction du type de la SCI leader. Nous avons effectué un t-test (laissant la possibilité aux variances d'être inégales) afin de tester les différences dans les moyennes de chaque variable pour deux sous-groupes : par exemple les SCI indépendantes et le reste. Nous avons de plus utilisé le test de Mann-Whitney-Wilcoxon afin de tester les différences dans les médianes.

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Nous avons choisi un modèle de durée en temps continu afin de mesurer l’impact de ce type de

financement sur le taux de survie sur le marché. Soit T une variable aléatoire de durée continue

avec T > 0 et où T représente la durée pendant laquelle l'entreprise est restée sur le marché (i.e.

le nombre de mois pour lesquels les entreprises ont survécu et ce, jusqu'à septembre 2009). Sa

fonction de répartition est définie par la probabilité que cette durée soit inférieure à une valeur

donnée t : F(t) = Pr(T ≤ t) où t est un intervalle de temps spécifié [Jenkins (2005)]. Dans notre

cas, c'est la probabilité qu'une entreprise sorte du marché et donc de la population étudiée avant

t années après son introduction en bourse. La fonction de survie S(t) est alors donnée par :

Pr(𝑇𝑇 > 𝑡𝑡) = 1 − 𝐹𝐹(𝑡𝑡) ≡ 𝑆𝑆(𝑡𝑡)

où S(t) donne la probabilité que la durée de vie soit supérieure à une valeur donnée t (i.e. que

l'entreprise reste sur le marché t mois après son introduction en bourse). Nous avons choisi

d’estimer un modèle de Cox à hasards proportionnels (PH).

La variable expliquée est donc le temps de survie sur le marché qui est mesuré en mois et qui

représente la période qui sépare la date d'introduction de l’entreprise sur le marché de la date

de sa sortie du marché.

Concernant la définition des variables explicatives, nous avons choisi d’introduire dans le

modèle des variables qui sont souvent mises en évidence comme pouvant influencer

positivement ou négativement le taux de survie des entreprises introduites en bourse. L’âge des

entreprises au moment de l’introduction en bourse est connu pour influencer la probabilité de

survie de ces dernières, à savoir que les sociétés les plus jeunes sont celles qui ont la probabilité

d’échec la plus élevée. Le taux de croissance des firmes peut avoir un impact sur leur probabilité

de survie. Selon Fama et French (2004), les entreprises Nord-américaines nouvellement

introduites en bourse qui survivent le plus longtemps sur le marché sont celles qui ont un taux

de croissance (mesuré par la croissance des actifs) élevé. Nous avons choisi de mesurer ici le

taux de croissance des employés en suivant ce qui a déjà été fait par Audretsch et Lehmann

(2004) sur le marché allemand. La taille de l’entreprise peut avoir un impact sur sa probabilité

de survie, au même titre que l’âge [Evans (1987) et Audretsch (1995)]. Nous mesurerons la

taille de l’entreprise par sa capitalisation au moment de l’introduction en bourse. La réputation

de la banque d’investissement introductrice est souvent citée comme un élément déterminant

de la performance de l’entreprise au moment de l’introduction. Selon Carter et Manaster (1990),

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les banques introductrices réputées jouent un rôle important pour signaler la qualité des

introductions en bourse. Selon Jain et Kini (2000), les banques d’investissement réputées

peuvent ainsi améliorer les chances de survie des firmes introduites sur le marché. Certains

auteurs - comme Baum et Silverman (2002) ou encore Cockburn et Wagner (2010) - ont montré

que la détention de brevets (mesurée par le nombre de brevets détenus) améliorait

significativement les chances de survie des entreprises. Nous prenons en compte le potentiel

innovant des firmes au travers du nombre de brevets détenus par ces dernières au moment de

leur introduction sur le marché. Pour finir, nous avons introduit la variable Bulle afin de tenir

compte de la bulle de l’Internet. En effet, Coakley et al. (2007) montrent que la performance

opérationnelle post-introduction des firmes introduites en bourse durant la période 1998-2000

diminue fortement en comparaison aux firmes introduites sur le marché pendant les périodes

normales d’activité. Nous tenons également compte du secteur de l’entreprise financée.

Concernant les variables relatives au financement par capital-investissement, nous divisons

dans un premier temps les SCI en deux groupes : les captives et les indépendantes. Les captives

regroupent les SCI autres que les indépendantes.. Nous disposons par ailleurs de la variable

muette Capital-investissement qui permet de différencier les firmes financées et non financées

par capital-investissement. Toutes ces variables sont présentées dans le tableau 2.

Le tableau 4 présente les statistiques descriptives pour les 3 groupes de firmes : financées par

SCI indépendantes, captives et celles qui n’ont pas eu recours au financement par capital-

investissement.

Afin de tester l'égalité des fonctions de survie comparées deux à deux pour les trois groupes

d'entreprises, nous avons réalisé les tests du log-rank et de Wilcoxon (Wilcoxon-Breslow-

Gehan). Ces tests montrent qu'il n'existe pas de différence significative entre les fonctions de

survie des entreprises financées par les deux types de SCI. En revanche, ces mêmes tests sont

significatifs au seuil de 5% lorsque l’on compare les fonctions de survie des entreprises

financées par des SCI captives à celles des entreprises non financées par capital-investissement.

Cela implique qu’à première vue, les entreprises financées par des SCI captives ont des taux de

survie sur le marché moins importants que ceux des entreprises qui n’ont pas eu recours au

financement par capital-investissement alors que ces taux de survie sont un peu près équivalents

à ceux des firmes financées par des SCI indépendantes.

12

Tableau 4 : Statistiques descriptives pour les 3 groupes de firmes

Captive Mean

(Median)

Indépendante Mean

(Median)

T-Diff mean (median)

NCI Mean

(Median)

T-Diff mean (median)

NCI-Captive

T-Diff mean (median)

NCI-Indépendante

Age 8.47

(6.00) 9.31

(8.00) -

(-) 8.86

(7.00) -

(-) -

(-) Taille (en M

euros) 90.24

(34.75) 57.43

(33.97) -

(-) 54.72

(34.39) *

(-) -

(-) Taux de

croissance 0.30

(0.20) 0.20

(0.16) -

(-) 0.31

(0.28) -

(-) -

(-)

Réputation 0.57

(1.00) 0.5

(0.5) -

0.63 (1.00)

- -

Nombre de brevets

1.64 (0.00)

2.34 (0.00)

- (-)

0.43 (0.00)

- (*)

* (-)

Bulle 0.79

(1.00) 0.69

(1.00) -

0.76 (1.00)

- -

Haute-Technologie

0.74 (1.00)

0.81 (1.00)

- 0.67

(1.00) - -

NCI : firmes non financées par capital-investissement

Le tableau 5 présente les résultats obtenus pour le modèle de durée en temps continu. Le modèle

(1) ne prend en compte que le fait pour une entreprise d’avoir ou non été financée par capital-

investissement avec la variable muette capital-investissement. Le modèle (2) inclut les variables

Captive et Indépendante afin de tenir compte de la nature de la SCI.

Dans le modèle (1), on voit que le taux de croissance des entreprises a un effet significatif sur

la probabilité de rester sur le marché. La période de la bulle de l’Internet a quant-à elle un

impact négatif sur la probabilité de survie des firmes. Il apparaît en effet que les firmes

introduites sur le marché pendant les trois années de la bulle de l’Internet ont une probabilité

plus élevée de sortir du marché que les autres firmes. Cela va dans le sens des résultats obtenus

par Coackley et al. (2007) pour un échantillon d’entreprises introduites en bourse au Royaume-

Uni. Par ailleurs, la variable Taille est faiblement significative (au seuil de 15%) mais avec un

coefficient négatif indiquant un impact positif sur la probabilité de survie des firmes. Ces

résultats se retrouvent aussi dans le modèle (2).

Concernant nos variables principales, dans le modèle (1), il apparaît que le financement par

capital-investissement a un impact significatif et négatif sur la probabilité de survie des firmes.

La question étant : est-ce que cet impact est global ou peut-on différencier les SCI en fonction

de leur nature? Le modèle (2) permet de répondre à cette question. Il apparaît que les SCI

captives ont un impact négatif sur la probabilité de survie des firmes alors que la variable

Indépendante n’est pas significative. Ces résultats montrent qu’il y a un impact différencié des

13

différents types de SCI sur la probabilité des firmes de sortir du marché. Ces résultats tiennent

toujours lorsque l’on compare uniquement les entreprises financées par des SCI indépendantes,

affiliées à des entreprises financières (en excluant donc les firmes financées par d’autres types

de SCI) et celles qui n’ont pas eu recours au financement par capital-investissement. Certaines

différences repérées dans les comportements des SCI se traduisent donc par des différences

dans leur performance comme cela a déjà été montré par Bottazzi et al. (2008) sur un échantillon

de sociétés européennes de capital-risque.

Afin de tester la robustesse des résultats, nous explorons des spécifications alternatives au

modèle de Cox (PH) uniquement pour le modèle (2)3. Les résultats des estimations sont donnés

en Annexe 1.

Tableau 5: Les estimations du modèle de Cox (PH)

(1) (2)

VARIABLES Coeff Coeff Age -0.034 -0.033

[0.031] [0.030] Taille(ln) -0.140a -0.138b

[0.090] [0.090] Taux de croissance -0.602* -0.609*

[0.320] [0.318] Reputation -0.057 -0.070

[0.263] [0.262] Capital-investissement (dum) 0.610**

[0.283] Captive (dum) 0.671**

[0.297] Indépendante (dum) 0.496

[0.364] Haute Tech. -0.073 -0.059

[0.335] [0.334] Brevet(ln) -0.022 -0.021

[0.147] [0.151] Bulle 0.824** 0.796**

[0.369] [0.375] Observations 136 136 Sorties 68 68 Vraisemblance(log) -291.85 -291.69 Chi-deux 19.77 20.28

Significatif à 10 % ; ** significatif à 5 % ; *** significatif à 1%. Erreurs standards (robustes) entre crochets. a: p-value= 0.121 ; b : p-value= 0.123.

Si le coefficient estimé est plus grand que 0, alors la variable augmente le rapport de hazard (hazard ratio), et donc diminue la durée attendue, et vice versa.

3 Les spécifications alternatives pour le modèle (1) peuvent être fournies sur demande.

14

4. Conclusion

Cette étude a permis de dégager les caractéristiques principales du comportement des différents types

de sociétés de capital-investissement en France ainsi que l’impact de ces sociétés sur la performance des

entreprises financées. On s’aperçoit ainsi que, comme l’a déjà montré Tykvová (2006) sur le marché

allemand, les SCI ont des comportements différents en fonction de leur nature : en termes de durée de

leur investissement, de nature du contrôle exercé sur les firmes financées etc. Finalement, il apparait que

les entreprises financées par des SCI captives ont des taux de survie inférieurs à ceux des autres

entreprises sur le marché alors que les SCI indépendantes n’ont pas d’impact significatif sur les taux de

survie des firmes.

Cette étude a par ailleurs noté, comme d’autres papiers avant elle, que la proportion de SCI

indépendantes est relativement faible en Europe continentale mais aussi en France. Or, comme ces

mêmes études le montrent, ce sont ces sociétés qui réalisent les performances les plus élevées. Il n’est

donc pas impossible que la France, au même titre peut-être que d’autres pays d’Europe Continentale,

soit victime d’un effet de composition dans le secteur du capital-investissement. Dans ce cas, ce serait

bel et bien la structure du capital drainé par ces sociétés, en d’autres termes, la nature de leurs fonds, qui

serait à l’origine de leurs différences de comportements vis-à-vis des sociétés dites captives et qui

induirait des contrôles et in fine des performances différentes (en l’occurrence supérieures). Si les

évidences empiriques attestant ce fait commencent à apparaître, il est nécessaire d’en fournir une analyse

(empirique) plus fine pour ensuite essayer de les comprendre au travers d’un modèle théorique.

15

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16

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17

Annexe 1: Robustesse des résultats: fonctions de hazard alternatives

(1) (3) (5) Coeff. Coeff. Coeff.

Fonctions de hasard Weibull Gompertz Exponentielle VARIABLES Age -0.034 -0.036 -0.028

[0.031] [0.031] [0.026] Taille(ln) -0.140a -0.128 -0.156**

[0.090] [0.091] [0.077] Taux de croissance -0.611* -0.606* -0.531**

[0.324] [0.320] [0.270] Reputation -0.083 -0.076 -0.087

[0.265] [0.265] [0.221] Captive (dum) 0.698** 0.687** 0.595**

[0.302] [0.303] [0.259] Indépendante (dum) 0.552 0.527 0.482b

[0.364] [0.363] [0.313] Haute Tech. -0.066 -0.059 -0.045

[0.342] [0.340] [0.276] Brevet(ln) -0.033 -0.024 -0.023

[0.156] [0.158] [0.133] Bulle 0.778** 0.835** 0.612**

[0.360] [0.370] [0.295] Constant -7.914*** -4.736*** -3.014**

[1.729] [1.530] [1.259] Observations 136 136 136 Sorties 68 68 68 Vraisemblance(log) -119.33 -121.80 -134.35 Chi-Deux 18.85 19.48 19.37

Significatif à 10 % ; ** significatif à 5 % ; *** significatif à 1%. Erreurs standards (robustes) entre crochets. a: p-value= 0.119 ; b : p-value= 0.124

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Documents De travail GreDeG parus en 2015GREDEG Working Papers Released in 2015

2015-01 Laetitia Chaix & Dominique Torre The Dual Role of Mobile Payment in Developing Countries2015-02 Michaël Assous, Olivier Bruno & Muriel Dal-Pont Legrand The Law of Diminishing Elasticity of Demand in Harrod’s Trade Cycle (1936)2015-03 Mohamed Arouri, Adel Ben Youssef & Cuong Nguyen Natural Disasters, Household Welfare and Resilience: Evidence from Rural Vietnam2015-04 Sarah Guillou & Lionel Nesta Markup Heterogeneity, Export Status and the Establishment of the Euro2015-05 Stefano Bianchini, Jackie Krafft, Francesco Quatraro & Jacques Ravix Corporate Governance, Innovation and Firm Age: Insights and New Evidence2015-06 Thomas Boyer-Kassem, Sébastien Duchêne & Eric Guerci Testing Quantum-like Models of Judgment for Question Order Effects2015-07 Christian Longhi & Sylvie Rochhia Long Tails in the Tourism Industry: Towards Knowledge Intensive Service Suppliers2015-08 Michael Dietrich, Jackie Krafft & Jolian McHardy Real Firms, Transaction Costs and Firm Development: A Suggested Formalisation2015-09 Ankinée Kirakozian Household Waste Recycling: Economics and Policy2015-10 Frédéric Marty Régulation par contrat2015-11 Muriel Dal-Pont Legrand & Sophie pommet Nature des sociétés de capital-investissement et performances des firmes : le cas de la France