Statistiques descriptives

4.4.2.1 Localisation des grandes entreprises traitées

La revue de littérature a révélé que l’une des difficultés à évaluer l’impact des poli-tiques publiques sur les grandes entreprises réside dans le fait que seuls quelques éta-blissements de la grande entreprise bénéficient effectivement d’une politique publique alors que l’évaluation a tendance à considérer l’entièreté de la grande entreprise. Afin de prendre en compte cette difficulté dans notre analyse, nous avons identifié tous les établissements de chaque grande entreprise traitée, et pour chacun des établissements, nous avons identifié sa localisation, son effectif total et sa part de cadres. Pour des rai-sons de confidentialité, nous ne pouvons malheureusement pas publié les résultats. Ces résultats indiquent qu’en moyenne 82,23% de l’effectif total et 83,14% de la part des cadres sont localisés dans la zone traitée (Région Auvergne Rhône-Alpes). Cela sup-pose donc qu’une forte proportion est impliquée dans la politique des IRT.

4.4.2.2 Analyse comparative entre le groupe traité et le groupe non-traité

Dans le souci de vérifier si les entreprises non-traitées de notre échantillon peuvent constituer un groupe de contrôle approprié pour nos 4 entreprises bénéficiaires (membres fondateurs privés des IRT Rhônalpins), nous avons effectué une analyse comparative entre le groupe des entreprises bénéficiaires et le groupe des entreprises non-bénéficiaires en termes de caractéristiques de pré-traitement et de variables de résultat.

Le tableau4.2présente les résultats de comparaison des variables de résultat d’une

part et d’autre part, des variables de pré-traitement entre le groupe des grandes en-treprises bénéficiaires et le groupe de contrôle sur toute la période de pré-traitement (1998-2011). L’analyse des variables de résultat montre clairement que le groupe traité et le groupe de contrôle ne sont pas statistiquement comparables dans la mesure où les différences entre ces deux groupes en termes de dépenses totales de R&D nettes des fonds publics, de dépenses intérieures de R&D, de dépenses extérieures de R&D, d’autofinancement de R&D, de l’intensité de R&D et de l’effectif de R&D sont statisti-quement significatives à 1%. On constate qu’avant l’implémentation des IRT Rhônal-pins, les grandes entreprises traitées consacraient en moyenne au moins 3 fois plus de ressources financières et humaines aux activités de R&D comparativement aux entre-prises non-traitées. Quant à l’analyse des variables de pré-traitement, on peut observer que toutes ces variables à l’exception du "chiffre d’affaires", de la "part des cadres" et du "nombre d’établissements", possèdent des valeurs en moyenne différentes dans les deux groupes des bénéficiaires et des contrôles. Plus précisément, les différences entre

TABLE 4.2 – Comparaison entre les entreprises traitées et de contrôle sur la période pré-traitement (1998-2011) Variables Moyenne Groupe traité Moyenne Groupe de contrôle Différence Variables dépendantes

Dépenses totales de R&D nettes (1) 232 476 68 815 163 661*** Dépenses intérieures de R&D (1) 205 468 59 352 146 116*** Dépenses extérieures de R&D (1) 42 590 9 792 32 798*** Autofinancement de R&D (1) 229 819 58 517 171 302*** Intensité de R&D 0,17595 0,08874 0,08721*** Effectif de R&D 1 222 468 754*** Variables indépendantes Chiffre d’affaires (1) 1 591 081 1 326 125 264 956 Effectif 6 419 5 261 1158* Capitaux propres (1) 1 540 272 781 748 758 524*** Financement public (1) 15 582 299 15 283*** Financement privé (1) 2 657 10 044 -7 387*** Dépenses en capital (1) 39 079 7 571 31 508***

Part des cadres 0,289 0,272 0,017

Part des exportations 0,711 0,566 0,144***

Nombre d’établissements 18 19 -1

Nombre d’entreprises 4 22

Notes : Les signes ***, ** et * correspondent respectivement aux différences statistiquement significatives au niveau 1%, 5% et 10%. (1) : Les variables sont en milliers d’euros.

ces deux groupes en termes d’effectif total, des capitaux propres, des fonds publics, des fonds privés, des dépenses en capital et de la part des exportations et du chiffre d’affaires sont statistiquement significatives. Par ailleurs, on remarque que les grandes entreprises traitées possédaient en moyenne des valeurs des variables de prétraitement supérieures à celles des entreprises de contrôle, à l’exception de deux variables : le financement privé et le nombre d’établissements. En somme, compte tenu des différences significatives sur plusieurs variables, on peut dire que les 22 entreprises non-traitées ne constituent pas un bon contrefactuel pour les 4 entreprises traitées.

La figure 4.1 met en parallèle les tendances relatives au groupe traité et non-traité

pour chacun des indicateurs d’input de R&D. De manière générale, on peut visuellement constater que le groupe des entreprises bénéficiaires et celui des entreprises non béné-ficiaires n’ont pas les mêmes trajectoires de prétraitement et ce, quel que soit l’indicateur d’input de la recherche. Néanmoins, une observation plus fine montre que le groupe des traités et le groupe des non-traités connaissent des trajectoires assez similaires sur cer-taines plages d’années. Par ailleurs, on peut aussi noter la présence des pics et creux dans ces courbes, représentant ainsi les périodes de croissance et de récession, ce qui laisse penser qu’elles pourraient correspondre aux effets des stratégies (fusion, acquisi-tion, cession, etc.) mises en place par certaines de ces grandes entreprises. On constate aussi que ces pics et creux sont souvent communs à la fois à la trajectoire des entre-prises traitées et à celle des entreentre-prises non-traitées, ce qui pourrait suggérer l’existence

des effets fixes temporels et, parfois spécifiques à la trajectoire des entreprises traitées, ce qui peut suggérer l’existence des chocs annuels individuels. Toutes ces observations nous permettent de tirer quelques conclusions. La première est que le groupe d’entre-prises non-traitées de notre échantillon ne constitue pas un bon groupe contrefactuel si l’on considère toute la période de pré-traitement. Par conséquent, il faut donc déterminer comme le suggère la méthode de contrôle synthétique, la combinaison linéaire pondérée des entreprises non-traitées qui constituerait un groupe contrefactuel valide. La deuxième conclusion est relative à la méthode de la double différence. Cette dernière semble ne pas être adaptée pour évaluer l’effet des IRT Rhônalpins sur les grandes entreprises dans la mesure où l’hypothèse fondamentale des tendances communes, qui stipule im-plicitement que le groupe des traités et celui des non-traités doivent avoir des trajectoires similaires pendant la période de pré-traitement, est biaisée. La troisième conclusion porte sur la spécification de notre modèle qui doit permettre de prendre en compte aussi bien les chocs annuels communs que les chocs annuels individuels. Dans ce contexte, le mo-dèle à tendance aléatoire semble être approprié en ce sens qu’il permet de contrôler une autre source d’hétérogénéité qui est représentée par la tendance linéaire individuelle, spécifique à chaque grande entreprise.

4.4.2.3 Résumés statistiques des entreprises bénéficiaires et non-bénéficiaires

Cette sous-section vise à analyser l’évolution (avant et après le traitement) des indi-cateurs d’input de R&D des grandes entreprises, qu’elles soient traitées ou non.

Le tableau 4.3 reporte les résumés statistiques des variables dépendantes et

indé-pendantes relatives uniquement aux grandes entreprises traitées. Sur toute la période d’étude, on constate que les grandes entreprises traitées ont en moyenne enregistré les dépenses totales de R&D nettes des fonds publics à hauteur de 270 millions d’euros et que ces dépenses ont été majoritairement réalisées à l’intérieur de l’entreprise à hauteur de 232 millions d’euros et minoritairement à l’extérieur de l’entreprise avec une dépense extérieure égale à environ 64 millions d’euros. Il convient aussi de noter que les dépenses totales de R&D de ces grandes entreprises sont en grande partie autofinancées (265 mil-lions d’euros). Pour ce qui de l’intensité de R&D et de l’effectif de R&D, on constate que ces grandes entreprises ont en moyenne consacré environ 20% de leur chiffre d’affaires aux dépenses totales de R&D nettes des fonds publics et ont eu en moyenne un effectif de R&D égal à 1362 personnes physiques. L’analyse de l’écart-type montre une forte dispersion autour des moyennes de ces variables de résultat, indiquant ainsi une hétéro-généité forte entre les grandes entreprises traitées. Une analyse similaire peut être ob-servée sur les variables indépendantes. L’analyse de l’évolution des grandes entreprises

TABLE4.3 –Résumés statistiques des grandes entreprises traitées (entreprises IRT) Moyenne (Avant) Moyenne (Après) Moyenne Médiane (Avant) Médiane (Après) Médiane Variables dépendantes

Dépenses totales de R&D nettes (1) 270 795 232 476 404 912 223 993 196 253 352 062 Dépenses intérieures de R&D (1) 222 851 205 468 283 691 169 617 156 924 239 320 Dépenses extérieures de R&D (1) 64 644 42 590 141 835 37 637 34 854 47 653 Autofinancement de R&D (1) 265 809 229 819 391 776 216 479 196 095 350 868 Intensité de R&D 0,203 0,17 0,296 0,1581 0,1498 0,1718 Effectif de R&D 1362 1222 1853 939 911 1457 Variables indépendantes Chiffre d’affaires (1) 1 611 946 1 591 081 1 684 976 1 169 307 1 169 307 1 264 589 Effectif 6 021 6 419 4 629 4 786 4 801 4 398 Capitaux propres (1) 1 799 205 1 540 272 2 705 468 1 152 000 1 179 304 1 149 161 Financement public (1) 16 700 15 582 20 615 1 621 1 621 1 633 Financement privé (1) 4 986 2 657 13 136 535 345 1 241 Dépenses en capital (1) 62 002 39 079 142 230 14 028 10 268 94 160

Part des cadres 0,309 0,29 0,374 0,2928 0,2928 0,2717

Part des exportations 0,731 0,711 0,801 0,7733 0,749 0,803

Nombre d’établissements 16 18 8 7 7 6

IRT 0,222 0 1 0 0 1

Nombre d’observations 72 56 16 72 56 16

Notes : "Avant" : 1998-2011, "Après" : 2012-2015. (1) : Les variables sont en milliers d’euros.

traitées indique une forte croissance des valeurs de toutes les variables de résultat. A titre d’exemple, les dépenses totales de R&D nettes des fonds publics sont passées d’environ 232 millions d’euros avant le traitement à 404 millions d’euros après le traitement. Parmi toutes ces variables, on peut souligner la forte croissance des dépenses extérieures de R&D dont la valeur a plus que triplé (de 42 millions d’euros à 141 millions d’euros). En ce qui concerne les variables indépendantes, on observe la même évolution positive pour l’ensemble des variables à l’exception de "l’effectif total" et du "nombre d’établissements" qui ont connu une évolution négative. Les grandes entreprises traitées ont perdu plus de la moitié de leurs établissements après le traitement (passant de 18 à 8 établissements). Les entreprises non-traitées ont-elles connu la même évolution ?

Le tableau 4.4 reporte les résumés statistiques des variables dépendantes et

indé-pendantes relatives uniquement aux grandes entreprises non-traitées. L’analyse de l’évo-lution des grandes entreprises non-traitées indique une forte croissance des valeurs des variables de résultat à l’exception de "l’intensité de R&D" qui a connu une légère baisse (de 0.089 à 0.074). Quant aux variables indépendantes, on observe la même évolution positive pour toutes les variables à l’exception de "l’effectif total", de la "part des exporta-tions" et du "nombre d’établissements" qui ont connu une légère évolution négative. Par ailleurs, il convient de souligner que la croissance des variables de résultat est beaucoup plus élevée pour les entreprises traitées que pour les entreprises non-traitées.

TABLE4.4 –Résumés statistiques des grandes entreprises non-traitées (entreprises hors IRT) Moyenne (Avant) Moyenne (Après) Moyenne Médiane (Avant) Médiane (Après) Médiane Variables dépendantes

Les dépenses totales de R&D nettes 72 085 68 815 83 529 39 116 38 270 42 376 Les dépenses intérieures de R&D 61 175 59 352 67 554 30 640 30 840 27 087 Les dépenses extérieures de R&D 11 240 9 792 16 307 2 736 2 417 3 529 L’autofinancement de R&D 61 229 58 517 70 718 26 859 26 520 32 634 L’intensité de R&D 0,085 0,089 0,074 0,048 0,05 0,034 L’effectif de R&D 473 468 490 232 224 267 Variables indépendantes Chiffre d’affaires 1 345 221 1 326 125 1 412 058 911 594 871 046 1 031 999 Effectif 5 063 5 261 4 670 3 420 3 459 3 364 Capitaux propres 877 759 781 748 1 213 799 370 516 370 516 373 766 Financement public 306 299 332 0 0 0 Financement privé 10 659 10 044 12 811 0 0 0

Dépenses de R&D en capital 11 844 7 571 26 798 1 804 1 770 1 935

Part des cadres 0,287 0,273 0,336 0,22 0,22 0,283

Part des exportations 0,559 0,567 0,53 0,45 0,437 0,506

Nombre d’établissements 18 19 16 9 8 9

IRT 0 0 0 0 0 0

Nombre d’observations 396 308 88 396 308 88

Notes : "Avant" : 1998-2011, "Après" : 2012-2015.

En conclusion, nous tirons quelques enseignements de ces statistiques descriptives. Le premier enseignement est que les 22 entreprises non-traitées semblent ne pas consti-tuer un bon groupe contrefactuel au regard des différences significatives qui existent entre le groupe des entreprises traitées et le groupe des entreprises non-traitées. On peut aussi noter que ces deux groupes sont statistiquement similaires en termes de chiffre d’affaires, de part de cadres et du nombre d’établissements. Le deuxième enseigne-ment repose sur le fait que les valeurs des variables dépendantes et indépendantes sont généralement plus élevées chez les grandes entreprises traitées comparativement aux grandes entreprises non-traitées. Le troisième enseignement est que les entreprises trai-tées et non-traitrai-tées ont connu une évolution positive pendant la période post-traitement, au regard des variables dépendantes et indépendantes, à l’exception de quelques va-riables notamment "l’effectif total" et "le nombre d’établissements". Il est aussi important de souligner la forte baisse (plus de la moitié) du nombre d’établissements des grandes entreprises traitées entre le début et la fin de la période d’étude, tandis que ce nombre reste stable pour les grandes entreprises non-traitées. L’évolution positive des variables est beaucoup plus importante pour les grandes entreprises traitées que pour leurs homo-logues non-traitées. Toutefois, rien ne prouve que ces évolutions positives soient l’œuvre de la participation aux IRT Rhônalpins des grandes entreprises. En d’autres termes, le lien de causalité n’est pas encore établi entre la croissance des indicateurs d’input de R&D et la participation aux IRT Rhônalpins. Ce lien sera analysé à travers différents

mo-dèles d’évaluation, explicités à la section4.3. Les résultats d’estimation de ces modèles sont présentés à la section suivante.