Les études comparatives analysant l’impact des aides au sauvetage et à la restructuration à l’échelle européenne sont assez rares. On peut tout d’abord pointer l’étude menée par le London Economics en 2004. Celle-ci a mesuré l’impact social et économique qu’une aide peut avoir sur l’entreprise et ensuite sur le secteur dans lequel elle est active270. Elle a analysé les
décisions de la Commission octroyant une aide publique entre 1995 et 1999 pour des firmes qui étaient toujours sur le marché en 2002. Cette analyse compare ensuite les performances de ces dernières à un groupe de contrôle composé d’entreprises possédant une série de caractéristiques déterminées. Ces caractéristiques ont été choisies à partir d’une simple analyse descriptive et non d’un modèle économétrique271. Globalement, il ressort de l’étude que les performances des
entreprises bénéficiaires ont augmenté. Par exemple, 76% des entreprises ayant reçu une aide ont augmenté leur productivité et près de 80% de ces entreprises ont augmenté leur chiffre d’affaire d’au moins 43% en valeur absolue. Enfin, les parts de marché de ces entreprises ont connu une croissance positive et ce, au dépend de leurs concurrents respectifs. Toutefois, les auteurs concèdent que l’échantillon analysé est trop petit pour tirer toute conclusion définitive. On peut également noter les recherches entreprises par Glowicka en 2006 sur le renflouement des entreprises dans l’Union européenne272. Dans ce contexte, il s’est penché sur le régime des
aides au sauvetage et à la restructuration. L’efficacité de celles-ci a été mesurée par le biais de décisions concernant 86 entreprises couvrant une période de 8 ans entre 1995 et 2003. Il démontre que l’octroi d’une aide ne fait que retarder la sortie du marché de l’entreprise. Elle montre aussi que les bénéficiaires d’une aide à la restructuration avaient 10% de chance de survie en plus que les entreprises ne bénéficiant seulement d’une aide au sauvetage. En outre, l’auteur remarque un pic de faillite 4 années après que l’aide ai été octroyée (près de 18 %). Ensuite, en 2007, Chindooroy, Muller et Notara ont réalisé une évaluation de l’efficacité des aides. Celle-ci se basait sur les résultats publiés par le London Economics. L’étude se basait sur un échantillon de 77 entreprises entre 1995 et 2003273. A cet effet, les auteurs ont appliqué les lignes directrices adoptées en 1999. Ils ont estimé que 50% des firmes qui ont reçu une aide au sauvetage n’ont pas survécu, alors que 80% des entreprises bénéficiant d’une aide à la restructuration sont toujours actives. L’analyse a été élaborée à partir d’un modèle de probabilité comprenant une série de facteurs qui influenceraient potentiellement la survie de
270 London Economics, Ex-post Evaluation of the impact of rescue and restructuring aid on the international
competitiveness of the sector(s) affected by such aid, report prepared for the European Commission, Directorate
General Enterprise, juin 2004. Disponible sur : https://londoneconomics.co.uk/wp-content/uploads/2011/09/89- Ex-post-Evaluation-of-the-Impact-of-Rescue-and-Restructuring-Aid-on-the-International-Competitiveness-of- the-Sectors-Affected-by-Such-Aid.pdf.
271 Commission Européenne, Directorate-General for Competition : Ex-post evaluation of the impact of
restructuring aid decisions on the viability of aided (non-financial) firms, ISBN 978-92-79-54920-5, Bruxelles, 2016, p. 123.
272 E. GLOWICKA, State aide and competition policy : the case of bailouts in the European Union, doctoral-
thesis, Humboldt-University Berlin, 2008.
273 R. CHINDOOROY et al., Company survival following rescue and restructuring state aid, “European journal
l’entreprise. On retrouve notamment la taille, l’âge, la nature du propriétaire et le secteur. C’est d’ailleurs ce dernier qui semble avoir une influence particulière sur l’efficacité de l’aide. Somme toute, il apparaît que le taux de mortalité varie en fonction des années. Ce taux est le plus élevé endéans les 3 ans de l’octroi de l’aide.
En 2010 et 2011, des études concernant l’impact des aides au sauvetage et à la restructuration sur les entreprises slovènes ont respectivement été réalisées par Mum, Burger, Rojec et par Schweiger274275. La première analysait les effets d’une aide sur les ventes, les emplois ainsi que
la productivité d’une entreprise jouissant d’une aide par rapport à un concurrent qui ne pouvait en profiter. Les observations s’étendaient de 1998 à 2006 et prenaient en compte 487 entreprises. Les auteurs ont prouvé que le return de l’aide était principalement négatif. De 1998 à 2003, la deuxième a prouvé que les aides ralentissaient la distribution efficiente des ressources. Elle n’avait pour effets que de maintenir artificiellement des entreprises en vie. De plus, Schweiger a également montré que ces aides permettaient aux entreprises moins performantes d’augmenter leurs parts de marché au détriment des entreprises performantes mais qui ne pouvaient bénéficier de soutien étatique. Toutefois, il est important de signaler que ces deux études ont été effectuées avant que la Slovénie ne fasse partie de l’Union. Par conséquent les règles européennes pertinentes n’étaient pas d’application. Qui plus est, aucune distinction n’est faite entre l’aide au sauvetage et l’aide à la restructuration.
En 2014, nous pouvons relever une étude particulière effectuée par Ferruz et Nicolaides qui avait pour dessein non pas d’évaluer l’efficacité des aides à la restructuration mais de savoir si l’intervention étatique en premier lieu était justifiée276. L’objet de leur étude est donc porté sur
l’efficience des aides à la restructuration. La base de données de cette évaluation contenait 114 affaires de restructuration sur une période de 13 ans (de 2000 à 2013). Les auteurs n’avaient retenu que deux objectifs d’intérêt commun exprimés par le maintien des ressources et de la productivité d’une entreprise ainsi que la lutte contre le taux de chômage. A partir de ces postulats, les auteurs ont calculé si le coût de l’aide d’Etat dépassait le bénéfice social attendu par celle-ci et particulièrement en termes d’emploi sauvés. Il ressort que les mesures mises en place coûtaient plus que ce qu’elles ne rapportaient. Effectivement, ils ont divisé le total des emplois de 76 entreprises qui s’élevait à 137 963 travailleurs par le montant total des aides octroyées de près de 5,946 millions. Chaque travailleur recevait donc 49293 euros par an, or la moyenne annuelle salariale de l’Union européenne s’élevait à l’époque à 29400 euros brut277.
Par conséquent, le montant octroyé était 1,7 fois trop élevé par rapport au coût annuel réel d’un emploi. Malgré certaines simplifications, une approche intuitive et des conditions théoriques278,
274 Commission Européenne, Directorate-General for Competition : Ex-post evaluation of the impact of
restructuring aid decisions on the viability of aided (non-financial) firms, ISBN 978-92-79-54920-5, Bruxelles, 2016, p. 133.
275 H. SCHWEIGER, The impact of state aid for restructuring on the allocation of resources, European Bank for
reconstruction and development, working paper n° 27, 2011, disponible sur :
http://www.ebrd.com/downloads/research/economics/workingpapers/WP0127.pdf
276 M-A BOLSA FERRUZ et P. NICOLAIDES, « An Economic assessment of State aid for Restructuring Firms
in Difficulty : Theoretical Considerations, Empirical Analysis and Proposals for Reform », World Competition
n°37, Kluwer Law International BV, The Netherlands, 2014.
277 M-A BOLSA FERRUZ et P. NICOLAIDES, « An Economic assessment of State aid for Restructuring Firms
in Difficulty : Theoretical Considerations, Empirical Analysis and Proposals for Reform », World Competition
n°37, Kluwer Law International BV, The Netherlands, 2014. p. 227.
ce résultat a ensuite été recoupé avec les données détenues par l’Organisation internationale du travail. Dans plus de la moitié des cas, le montant de l’aide excédait le coût annuel salarial d’un travailleur. Parmi les autres résultats, on peut également relever que les plus grandes entreprises bénéficient de plus gros montants et que les parts de marché des entreprises bénéficiaires augmentent de 38% en moyenne par rapport à leurs concurrents. Selon les auteurs, ces chiffres mettent sérieusement en doute l’efficience de ces aides d’Etat dans l’accomplissement d’un objectif d’intérêt commun tout en limitant au maximum les distorsions de concurrence.
La même année, Nulsch s’est essayée à analyser l’efficacité des aides au sauvetage et à la restructuration afin de savoir si celles-ci permettent bien à l’entreprise de retrouver sa viabilité279. Elle a également déterminé les facteurs – externes et internes – qui influencent le taux de survie de l’entreprise. L’échantillon examiné se divise en deux parties. La première contient 141 firmes ayant reçu une aide d’Etat entre 2000 et 2010, et la deuxième contient 49 firmes n’ayant pu disposer de cette aide mais éprouvant les mêmes difficultés. Ces données proviennent à la fois du registre des décisions de la Commission en matière d’aides d’Etat et de la base de données Amadeus280. Via l’estimateur non-paramétrique de Kaplan-Meier281,
l’auteur démontre que le taux de survie d’une entreprise bénéficiaire est de 69% alors que celui des entreprises non-bénéficiaires n’est seulement que de 41%. Ce taux est globalement moins élevé les deux premières années de l’octroi de l’aide. Il fait également apparaître que les PME et les entreprises bénéficiant d’un soutien à long-terme ont une plus grande probabilité de survie. Ensuite, à l’aide d’hypothèses posées, elle a pointé les facteurs qui ont une réelle influence sur la survie. Les entreprises localisées en Europe centrale et de l’est ont une meilleure probabilité de survie car il existe une plus grande tradition de soutien étatique282. Les plus jeunes entreprises sont davantage sujettes à la faillite parce que celles-ci n’ont pas les ressources financières assez solides ainsi que l’expérience nécessaire pour faire face à ce genre de difficulté. Cependant, les petites entreprises possèdent un plus haut taux de survie de par le fait qu’elles détiennent une plus grande capacité d’adaptation et peuvent fournir une réponse plus rapide malgré leur potentiel manque de ressources financières. Il convient aussi d’ajouter que les entreprises n’ayant pas plus de 3 années d’ancienneté ne sont pas prises en compte dans l’étude et que par conséquent, la théorie de la « liability of newless or adolescence » de Hannan et Freeman ne joue pas dans ce cas-ci283. L’auteur précise finalement que l’échantillon analysé peut sembler trop petit pour tirer des enseignements définitifs. Elle ajoute aussi que certains facteurs inobservables comme la qualité et le style de management n’ont pu être pris en compte.
279 N. NULSCH, Is subsidizing companies in difficulties and optimal policy? An empirical study on the
effectiveness of state aid in the European union, IWH discussion papers n° 9/2014. Disponible sur : http://www.iwh-halle.de/fileadmin/user_upload/publications/iwh_discussion_papers/9-14.pdf.
280 Amadeus est une base de données contenant des informations commerciales et financières sur plus de 20
millions d’entreprises privées ou publiques dans 43 pays européens,
http://www.bibeco.ulb.ac.be/database/bvd_amadeus.htm, consulté le 19 juillet 2017.
281 L’estimateur de Kaplan-Meier, connu sous le nom de l’estimateur produit-limite ou de la fonction en escalier,
estime la fonction de survie d’après des données fournies. En outre on peut définir la fonction de survie comme la probabilité que le décès intervienne après un temps t donné. http://nte-serveur.univ- lyon1.fr/nte/scisanso/textespedagogiques/SPSS_041119/PDF/chapitre%2012.pdf, consulté le 9 juillet 2017.
282 N. NULSCH, Is subsidizing companies in difficulties and optimal policy? An empirical study on the
effectiveness of state aid in the European union, IWH discussion papers n° 9/2014, p. 23.
283 Cette théorie indique que les entreprises en début de vie ont plus de difficulté à garder une bonne santé financière
Selon Piotr Podsiadlo, qui a étudié l’impact des aides d’Etat au sauvetage et à la restructuration sur le budget des finances publiques de 1999 à 2014, l’octroi d’aide d’Etat n’a globalement pas pour effet d’augmenter la dette publique284. Il a également démontré, par le biais de modèles de
régression linéaire285, que l’augmentation des aides de ce type n’est pas en relation avec l’augmentation totale des aides d’Etat. Pourtant, l’auteur s’interroge sur le fait de savoir si cette raison justifie l’intervention étatique et a fortiori sur son efficience. En effet, l’auteur affirme que bien souvent, l’aide d’Etat est octroyée afin de soulager les dettes des grandes entreprises dans un marché déjà en surcapacité. Selon lui, le choix politique prendrait le pas sur la rationalité économique et sociale présumée de l’aide.
Intéressons-nous maintenant à une étude spécifique réalisée en 2015 par Rigaud et Milde.286 Celle-ci dresse un portrait assez noir de l’aide au sauvetage et à la restructuration. Selon eux, ce type d’aide ne résout pas les défaillances du marché. En effet, il n’y a tout d’abord aucune preuve que la sortie du marché d’une entreprise provoquerait une quelconque défaillance. Au contraire, garder en vie une entreprise non performante mènerait à ralentir le churn process et dès lors pourrait constituer une défaillance du marché. Pour ce qui est de l’accomplissement des objectifs d’intérêt commun, la seule hypothèse dans laquelle le service de l’entreprise disparue serait difficile à remplacer est le cas où l’entreprise se trouve dans une situation monopolistique287. Dans les autres cas, la perspective des concurrents de récupérer les parts de l’entreprise disparue les pousse à fournir rapidement le service manquant. Cet argument prévaut également lorsque l’entreprise détient un rôle systémique ou que sa faillite conduit à une perte de connaissances technologiques. Enfin il est difficile de croire qu’en dehors d’un contexte de crise économique, les marchés financiers pourraient avoir un impact sur des entreprises viables. Toutefois, il existe deux cas de figure dans lesquelles l’utilisation des aides d’Etat semblent atteindre l’efficience souhaitée. Malgré l’existence des aides régionales et même si ce n’est que dans 40% des cas, les aides au sauvetage et à la restructuration ont un sens lorsque les entreprises en difficulté se situent dans des régions assistées et que leur situation demande une aide rapide et ponctuelle afin d’éviter une hausse massive du taux de chômage due à la disparition de l’entreprise. Et deuxièmement, l’aide est également utile lorsqu’un prestataire de SIEG est en difficulté et qu’il n’y a pas eu d’accord sur le nouvel ajustement de la compensation ou que l’autorité nationale ne possède pas les fonds nécessaires. Pour ces auteurs, c’est là les deux seules hypothèses où les aides au sauvetage et à la restructuration passeraient le test de balance288. Ces observations suggèrent donc que l’aide au sauvetage et à la restructuration ne représenterait pas la mesure adéquate garantissant au mieux la cohésion économique et sociale.
284 P. PODSIADLO, “ Chapter 20 – State Aid for rescuing and restructuring firms in difficulty and its impact on
the state of public finances in the European Union in the years 1999-2014”, New Trends in Finance an Accounting, D. PROCHAZKA (dir.), Springer International Publishing, s.l., 2017
285 Un modèle de régression linéaire est un modèle qui cherche à établir une relation entre une variable déterminé
et plusieurs autres variables, http://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/Wikistat/pdf/st-l-inf-regsim.pdf consulté le 19 juillet 2017.
286 F. MAIER-RIGAUD et C. MILDE, The rescue and restructuring aid guidelines of the european Commission
– An economic point of view, 2014, disponible sur : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2560227.
287 F. MAIER-RIGAUD et C. MILDE, The rescue and restructuring aid guidelines of the european Commission
– An economic point of view, 2014, disponible sur : https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2560227, p. 14 : ce serait seulement le cas si les consommateurs décidaient de payer moins que le coûts de la prestation de service. Le monopoleur devrait alors naturellement stopper sa production.
En 2016, la Commission a fait réaliser une évaluation concernant l’impact des aides à la restructuration sur la viabilité des entreprises. L’étude était basée sur 12 questions d’évaluation289. Les trois premières questions étaient destinées à fournir une analyse
descriptive. Elles mesuraient la proportion d’entreprises bénéficiaires toujours en vie. Pour ce faire elle a rassemblé sur une période s’étalant de 2000 à 2013, 60 entreprises qui s’étaient vues octroyer une aide. Elle a également construit un groupe contrefactuel pour permettre une comparaison fiable entre les entreprises bénéficiaires et non-bénéficiaires. Dans le cadre de cette première phase, la Commission a utilisé les bases de données Amadeus et Eurostat. Les autres questions devaient mesurer l’efficacité et l’efficience des mesures de restructuration à travers une étude pratique de 6 entreprises volontaires. Il ressort du premier volet de l’évaluation, que 25% des entreprises étaient tombées en faillite ou étaient en état de faillite pour diverses raisons comme la contraction du marché, l’indisponibilité de financement ou encore la crise économique. Parmi les 75% d’entreprises actives, 23% avaient été rachetées. En termes de rendement en capital investi et de bénéfice avant impôt, 13 entreprises sont passées d’un résultat négatif à un résultat positif. Via une autre mesure de viabilité, l’Altman Z-scores290, 26 entreprises ont retrouvé une viabilité financière en 2016 par rapport à 17 autres qui l’avaient retrouvée l’année où l’aide avait été octroyée. Globalement, 82 à 86% des bénéficiaires ont survécu contre 62 à 68% pour le groupe contrefactuel. L’impact semblait plus efficace à long-terme (surtout à partir e la 3e année) et au cours de la crise financière. En effet,
le cycle de vie des entreprises bénéficiaires est passé de 8 à 15 ans. Pour arriver à ces résultats, la Commission a mis un point d’orgue à utiliser de nombreuses méthodes d’évaluation afin de recouper ses données et d’obtenir une plus grande précision. Quant à l’efficacité et l’efficience des mesures, la Commission relève que souvent, l’entreprise n’a pas atteint les objectifs financiers et opérationnels fixés dans le plan de restructuration. Somme toute, les parts de marché des 12 sociétés ont augmenté, mais selon le rapport, il n’existe pas de preuves suffisantes pour conclure à des distorsions de concurrence.
Toujours en 2016, Sven Heim, Kai Hüschelrath, Philipp Schmidt-Dengler et Maurizio Strazzeri ont examiné l’impact des aides d’Etat sur la survie et la viabilité financière des entreprises bénéficiaires291. Ils ont évalué l’efficacité de ce type d’aide sur 56 décisions positives de
restructuration de la Commission entre 2003 et 2012. Ils ont également construit un groupe de contrôle fondé sur la base de données Amadeus. Ils ont donc appliqué des modèles de survie sur les entreprises bénéficiaires et non-bénéficiaires et ils ont trouvé que l’aide à la restructuration faisait passer le temps de survie d’une entreprise de 8 à 15 ans en moyenne. Dit autrement, le taux de sortie des entreprises bénéficiaires a baissé de 68 à 58%. Concernant la viabilité financière, les auteurs se sont basés sur la méthode de Altman z-scores et ont montré que cette viabilité s’améliorait pour les entreprises ayant reçu une aide. Cette étude n’avait pas pour objet d’analyser l’efficience.
289 Commission Européenne, Directorate-General for Competition : Ex-post evaluation of the impact of
restructuring aid decisions on the viability of aided (non-financial) firms, ISBN 978-92-79-54920-5, Bruxelles, 2016.
290 La mesure d’Altman est un instrument de synthèse permettant la prévision de la défaillance d’une entreprise à
partir d’un certain nombre de ratio. Elle permet souvent de répondre si oui ou non une entreprise est susceptible de faire faillite. http://www.businessinsider.com/the-altman-z-score-is-it-possible-to-predict-corporate- bankruptcy-using-a-formula-2011-4, consulté le 19 juillet 2017.
291 S. HEIM et al., The impact of state aid on the survival and financial viability of aided firms, ZEW, discussion
Dernièrement, en 2017, Juliette Rey a examiné l’impact des aides à la restructuration sur 33 entreprises provenant de 33 secteurs différents292. Dans son analyse elle démontre que l’aide à la restructuration n’a pas d’impact sur l’entreprise bénéficiaire et ce, même avec l’adoption de mesures compensatoires. Toutefois, elle relève que ces aides ont un impact un peu plus élevé sur les entreprises qui supportent moins de mesures compensatoires. Etant donné que l’aide à