Hétérogénéité dans l’intensité de traitement : Relation entre durée

La durée de participation à l’IRT n’est pas identique pour toutes les entreprises dans la mesure où elle varie en fonction du nombre de projets. Par ailleurs, chaque projet ne présente pas les mêmes types et degrés de difficulté. Par conséquent, la réalisation de chaque projet de R&D ne prend pas la même durée. Dans ce contexte, on peut penser que les entreprises ayant les durées de traitement différentes pourraient connaitre les évolutions de performance différentes dans la mesure où plus une entreprise dure dans le dispositif IRT, plus elle pourra bénéficier des externalités de connaissance. Ainsi, l’effet moyen du traitement estimé précédemment peut ne pas tenir compte d’une éventuelle hétérogénéité de la durée de participation à l’IRT.

Pour déterminer si certaines entreprises ont bénéficié plus que d’autres de la recherche collaborative encadrée par l’IRT, nous avons estimé l’effet du traitement en distinguant différents sous-groupes d’entreprises. Trois sous-groupes ont été constitués en fonction de la durée de traitement. Le premier sous-groupe est formé d’entreprises avec une du-rée d’un an de traitement, tandis que le deuxième sous-groupe comprend les entreprises avec deux années de traitement. Quant au troisième groupe, il s’agit des entreprises ayant une durée de traitement égale à 3 années. Un inconvénient général de cette ap-proche de sous-groupe est que chaque sous-groupe comprend très peu d’observations,

ce qui peut empêcher de généraliser les résultats (Bellucci et al., 2018). DDans notre

cas, le fait d’utiliser les données de panel augmente le nombre d’observations. Cette ap-proche nous permet de savoir s’il y a une relation entre l’intensité du traitement mesurée par la durée du traitement, et l’effet du traitement.

Pour comprendre le rôle joué par la durée de participation, l’analyse doit se faire par sous-groupe. La question de recherche consiste à déterminer si les entreprises ayant une durée de participation plus longue bénéficient plus des effets du traitement que celles qui en ont une plus courte.

Les résultats de cette analyse sont résumés dans le tableau2.9.

2.5.3.1 Analyse d’impact sur les variables financières

L’analyse des effets du traitement sur les entreprises restées une année dans le

dis-positif (voir colonne 1 du tableau2.9) montre que le programme n’a eu aucun effet

signifi-catif sur cette catégorie d’entreprises et ce, quelle que soit la variable financière retenue. Quant aux entreprises ayant deux années de participation (voir colonne 2 du tableau

2.9), les résultats indiquent que le programme a eu un effet positif et significatif sur les

sur les capitaux propres des entreprises qui sont restées dans le dispositif IRT pendant deux années en comparaison aux entreprises hors IRT mais semblables aux entreprises bénéficiaires. Bien que non-significatifs, on note tout de même un effet positif sur l’auto-nomie financière. En ce qui concerne les entreprises ayant bénéficié de trois années de

participation dans le dispositif (voir colonne 3 du tableau 2.9), on observe les effets

ad-ditionnels et significatifs sur deux variables financières : le chiffre d’affaires net (495 552 euros) et l’autonomie financière (9,82). En d’autres termes, les résultats tendent à dire que les entreprises qui sont restées environ 3 années consécutives dans l’IRT Nanoelec ont amélioré de façon significative leur chiffre d’affaire et leur autonomie financière, res-pectivement de 495 552 euros et de 9,82 comparativement aux entreprises non-traitées mais identiques aux entreprises traitées. A la lumière des résultats obtenus, force est de constater que les effets additionnels se focalisent sur les entreprises qui sont restées 2 ou 3 années dans le dispositif IRT. Cela nous amène à penser que la durée de participation pourrait jouer un rôle important dans l’efficacité de l’IRT Nanoelec dans la mesure où plus une entreprise reste longtemps dans le dispositif, plus elle a des chances de bénéficier d’avance des externalités de connaissance et par voie de conséquence, d’améliorer ses performances. Toutefois, ces résultats doivent être pris avec précaution en raison de la faible taille des sous-groupes d’entreprises. Ce travail est encore à un stade exploratoire ; par conséquent il serait intéressant de poursuivre cette analyse avec un échantillon de grande taille afin de vérifier la stabilité des résultats.

2.5.3.2 Analyse d’impact sur les variables d’emploi

L’analyse des effets du traitement sur les entreprises restées une année dans le

dis-positif IRT (voir colonne 1 du tableau 2.9) montre que le programme n’a eu aucun effet

significatif sur cette catégorie d’entreprises et ce, quelle que soit la variable étudiée. On peut observer sur cette catégorie d’entreprises, des effets négatifs non-significatifs sur toutes les variables d’emploi. Quant aux entreprises ayant deux années de

participa-tion (voir colonne 2 du tableau2.9), on observe les résultats similaires. Les résultats sont

légèrement différents lorsqu l’analyse porte sur les entreprises ayant trois années de

par-ticipation (voir colonne 3 du tableau2.9). En effet, on n’observe aucun effet significatif sur

les variables d’emploi. Contrairement aux 2 autres catégories d’entreprises, on note toute de même un effet positif non significatif sur la part des cadres. A la lumière des résultats obtenus, il est difficile de donner une interprétation. Néanmoins, la non-identification des effets significatifs pourrait s’expliquer par la faible taille de l’échantillon et le faible recul temporel.

TABLE2.9 –Hétérogénéité dans l’effet de l’IRT : L’impact sur les groupes à différentes durées de participation (1) (2) (3) (4) de participation Groupe1 :1 an de participation Groupe2 : 2 ans de participation Groupe3 :3 ans observations Nombre d’ Variables financières Chiffre d’affaires 1586

Effet moyen permanent (423 900) -280 834 (639 241) -916 958 (280 107) 495 552* Capitaux propres 1587

Effet moyen permanent (517 853) (280 107 (406 470) 916 194** (196 005) -338 004 Autonomie financière 1585

Effet moyen permanent (2,77) -0,093 (2,8) 1,095 (4,937) 9,82** bénéficiaires Nombre de firmes 13/30 15/30 2/30 Variables d’emploi Emploi total 1104

Effet moyen permanent (4,109) -1,474 (2,31) -1,857 (2,693) -0,084 Nombre de cadres 1104

Effet moyen permanent (0,937) -1,117

(1,176) -0,217

(0,534) -0,774

Part des cadres 1104

Effet moyen permanent (0,014) -0,001 (0,024) -0,009 (0,022) 0,029 bénéficiaires Nombre de firmes 11/23 10/23 2/23

Notes : Les signes ***, ** et * correspondent respectivement aux coefficients statistiquement si-gnificatifs au niveau 1%, 5% et 10%. Les erreurs-types entre parenthèses sont robustes à la fois à l’hétéroscédasticité et à l’autocorrelation.

2.5.4 Hétérogénéité dans le type de traitement : Relation entre types de